(57)【要約】      （修正有）【課題】血流速度を適切に自動算出し、同一被験者の同一箇所の測定条件の設定を支援して測定データの信憑性や再現性を高めた毛細血管血流測定装置を提供する。【解決手段】毛細血管の血流速度の測定対象となる血管部位を撮影装置２が撮影する動画像Ｑから自動計算用の測定用画像Ｄを生成する測定用画像取得手段６と、血流に関する血流データを抽出し、血流速度Ｖを自動算出して測定値Ｖｓを得るデータ処理手段７と、前記測定値を測定対象となった血管９１もしくは血管周辺の画像とともに被験者情報と関連づけて測定データとして管理するデータベース部８とを具備し、入力又は選択される被験者情報と合致する既測定データがデータベース部８に存在する場合に、測定対象となった血管部位もしくはその血管部位周辺の画像をデータベース部８から取り出して前記測定用画像取得手段６における撮影画面６１ａに少なくとも撮影場所を特定するための参照画像を表示する。【選択図】図３
2010075354.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者情報の入力又は選択を受け付けるユーザー管理部と、画面上で毛細血管の血流速度の測定対象となる血管部位を特定するために必要な１又は２以上の操作を受け付けるとともに撮影装置が撮影する動画像から自動計算用の測定用画像を生成する測定用画像取得手段と、前記測定用画像から血管部位を流れる血流に関する血流データを抽出するとともにその血流データから血流速度を自動算出して測定値を得るデータ処理手段と、前記データ処理手段において得られる測定値を測定対象となった血管もしくは血管周辺の画像とともに被験者情報と関連づけて測定データとして管理するデータベース部とを具備し、前記ユーザー管理部において入力又は選択される被験者情報と合致する既測定データがデータベース部に存在する場合に、測定対象となった血管部位もしくはその血管部位周辺の画像をデータベース部から取り出して前記測定用画像取得手段における画面に少なくとも撮影場所を特定するための参照画像として表示し、または血管部位を特定するための参照画像として表示する処理を行うようにしたことを特徴とする毛細血管血流測定装置。
【請求項２】
前記測定用画像取得手段が、撮影画面に撮影メニューを表示して撮影装置からの動画像の取り込みを支援する撮影支援部と、前記撮影装置から動画像を取り込みつつ若しくは取り込んだ後に血流速度を自動計算するための測定用画像を生成する画像処理部と、測定画面に前記測定用画像に基づく血管部位特定用画像を表示して測定対象となる血管部位を特定する操作を受け付ける血管部位特定支援部とから構成され、前記データベース部が、前記データ処理手段において得られる測定値、前記血管部位特定用画像および特定された血管部位に関する血管部位特定データを被験者情報と関連づけて測定データとして管理し、前記ユーザー管理部において入力又は選択される被験者情報と合致する既測定データがデータベース部に存在する場合に、少なくとも前記撮影支援部が血管部位特定用画像をデータベース部から取り出して前記撮影画面に撮影場所を特定するための参照画像として表示し、または、前記血管部位特定支援部が血管部位特定データを血管部位特定用画像とともにデータベースから取り出して前記測定画面に血管部位を特定するための参照画像として表示する処理を行うようにしたことを特徴とする毛細血管血流測定装置。
【請求項３】
撮影場所を特定し、又は血管部位を特定するための操作が画面上の所要位置に所要サイズの枠を設定する操作によって行われ、特定された枠の位置やサイズが測定データの一部としてデータベース部に記録され、データベース部に既測定データが存在する場合に、当該既測定データに含まれる枠を画面上の所定箇所に測定対象となった血管もしくは血管周辺の画像とともに参照画像の一部として表示するように構成されている請求項１又は２何れかに記載の毛細血管血流測定装置。
【請求項４】
特定された枠は、オリジナル枠として被験者情報と関連づけてデータベース部に枠データとして登録可能であり、既測定データに前記枠データが含まれる場合に、この枠データに基づくオリジナル枠を前記画面上に表示するように構成されている請求項３記載の毛細血管血流測定装置。
【請求項５】
枠は、画像上に長方形状のものとして重畳表示され、操作入力によって画像上における位置の特定とともに枠の縦横の長さが変更可能なものである請求項３記載の毛細血管血流測定装置。
【請求項６】
表示されるオリジナル枠には、サイズを変えずに移動のみを行う操作モードが設定されている請求項４記載の毛細血管血流測定装置。
【請求項７】
血管部位を特定するための操作を受け付ける際に、血管部位特定用画像として複数の測定用画像の平均画像を画面上に表示させ、その平均画像上で枠の入力を受け付ける請求項３〜６何れかに記載の毛細血管血流測定装置。
【請求項８】
データ処理手段が、測定用画像から血管部位における血流の流れを認識する血流探査部と、同一血管部位を流れる血流の移動距離に関する血流データを予め定めたスパンで所定時間内に時系列に抽出する血流データ抽出部と、抽出された血流データを解析して血流速度を算出する解析部と、算出された血流速度に少なくとも時間平均を含む統計処理を施すことによって測定値を得る統計処理部とから構成される請求項１又は２何れかに記載の毛細血管血流測定装置。
【請求項９】
一度の測定において複数回の血管部位を特定するための操作を求め、データ処理手段は、各々特定された血管部位ごとに血流速度を自動計算して測定値を得、これらの測定値を更に平均してその検査時における最終的な測定結果となすように構成される請求項８記載の毛細血管血流測定装置。
【請求項１０】
前記データ処理手段は、所定時間内の最初の一部に無効時間帯を設定して、この無効時間帯に算出する血流速度を無効にし、この時間帯を除いた有効時間帯に算出する血流速度に基づいて測定値を得るように構成される請求項８又は９何れかに記載の毛細血管血流測定装置。
【請求項１１】
データベース部は被験者情報に関連づけて各回の測定データを検査日時データともに管理し、被験者情報に含まれる日時の異なる測定値を前記データベース部から取り出して画面上に推移を比較可能な状態で表示する機能を備える請求項１〜１０何れかに記載の毛細血管血流測定装置。
【請求項１２】
測定値の推移を少なくとも折れ線グラフで表示する機能を更に備える請求項１１記載の毛細血管血流測定装置。
【請求項１３】
コンピュータに読み込ませることにより、当該コンピュータを請求項１〜１２何れかに記載の毛細血管血流測定装置を構成するユーザー管理部、測定用画像取得手段、データ処理手段およびデータベース部として機能させることを特徴とする毛細血管血流測定プログラム。
【請求項１４】
被験者情報の入力又は選択を受け付けるユーザー管理ステップと、画面上で血流速度の測定対象となる血管部位を特定するために必要な１又は２以上の操作を受け付けるとともに撮影装置が撮影する動画像から自動計算に適した形の測定用画像を生成する測定用画像取得ステップと、前記測定用画像から血管部位を流れる血流に関する血流データを抽出するとともにその血流データから血流速度を自動算出して測定値を得るデータ処理ステップと、前記データ処理手段において得られる測定値を測定対象となった血管もしくは血管周辺の画像とともに被験者情報と関連づけて測定データとしてデータベースに書き込むデータベース記録ステップと、前記ユーザー管理部において入力又は選択される被験者情報と合致する既測定データがデータベース部に存在する場合に、測定対象となった血管もしくは血管周辺の画像をデータベース部から取り出して画面上に少なくとも撮影場所を特定するための参照画像として表示し、または血管部位を特定するための参照画像として表示するデータ参照ステップとを有することを特徴とする毛細血管血流測定方法。
【請求項１５】
コンピュータに読み込ませることにより、当該コンピュータに請求項１４に記載の毛細血管血流測定方法に係るユーザー管理ステップ、測定用画像取得ステップ、データ処理ステップ、データベース記録ステップ、及びデータ参照ステップを実行させることを特徴とする毛細血管血流測定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、指先の爪上皮の毛細血管の血流の動きを測定する場合等に好適に適用される毛細血管血流測定装置、毛細血管血流測定方法およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
指先の爪上皮の毛細血管の血流の動きを観測する技術として、特許文献１に示される指先の毛細血管血流による医療診断支援システム等が知られている。
【０００３】
このものは、指先の爪上皮の毛細血管部分を拡大したカラー動画像で血管及び血流を観測するシステムであって、得られた動画像での血管の密度、太さ、形状、及び、血流速度を手動（半自動）により数値化し、該数値化された数値と予めシステムに記憶された基準テーブルの数値データと比較してクラス分けし、該クラス分けされたこれらデータを分析評価手段によって分析評価し、その結果を健康状態の総合評価として表示手段に出力するように構成されており、指先の爪上皮の毛細血管の血流の動きを拡大したカラー動画像を観測することによって、自動的で、且つ、客観的に健康状態を分析して結果を表示することができる旨の効果が得られるとうたわれている。
【特許文献１】特開２００６−３１５７１４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記特許文献１では、段落００２４に記載されているように、血液中の赤血球(ヘモグロビン)の移動をモニターのカラー動画像で確認し、操作端末により、確認できる赤血球の流れ方向と同じ計測方向を画面に表示された方向パターンから選択、或いは方向を手動で設定して、次の手順で、血流の速度に近い速度を速度テーブルから選択することにより、選択或いは設定された方向の線上を白丸印で表される比較移動体が、選択された方向に沿って黒丸印に向かって選択された速度で移動するように構成される。そして操作者は、この比較移動体と赤血球の移動とを比較し、赤血球と比較移動体の移動とがほぼ同期するかを確認し、同期しなければ他の速度を速度テーブルから選択してほぼ同期するように修正し、ほぼ同期したことを確認して測定操作部決定キーを押すことで、システムの演算手段によってその時の比較移動体に基づく流速が算出されるようになっている。
【０００５】
しかしながら、このような手動（半自動）により血流速度を数値化する手法においては、画面上で血流中の赤血球を認識してその移動を追うのはカラー動画像といえども容易ではなく、途中で見失うおそれがある上に、比較移動体を同時に追跡して見比べるのは一層困難である。更に、速度が同期しているか否かに主観的な要素が入り込み、観察者によって捉え方がまちまちであるばかりか、同期するまで比較移動体の速度を都度切り替えて幾度も試行錯誤を繰り返さなければならないため負担が大きく時間も掛かる。また、速度の決定はあくまで比較移動体の速度をもって赤血球の速度と見なすものであるから、赤血球そのものの値を表しているものではない。
【０００６】
更にまた、上記のシステムは、分析評価した結果をテーブルを参照して健康状態の総合評価として表示するものであり、健康状態の判断基準等は示されているが、例えば投薬等の成果を測定するには、同一被験者につき、日時を異ならせて同一箇所に対して経過観察を行うことが不可欠であるところ、上記特許文献にはそのための手法についての開示や示唆は一切なく、単に正常値と比較した異常有無の診断を単発的に行う機能に止どまるものである。
【０００７】
本発明は、このような課題に着目してなされたものであって、血流速度を適切に自動算出することができ、しかも同一被験者の同一箇所を測定する際の測定条件の設定を支援して測定データの信憑性や再現性を有効に高めた毛細血管血流測定装置、毛細血管血流測定方法およびプログラムを新たに提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、かかる目的を達成するために、次のような手段を講じたものである。
【０００９】
すなわち、本発明の毛細血管血流測定装置は、被験者情報の入力又は選択を受け付けるユーザー管理部と、画面上で毛細血管の血流速度の測定対象となる血管部位を特定するために必要な１又は２以上の操作を受け付けるとともに撮影装置が撮影する動画像から自動計算用の測定用画像を生成する測定用画像取得手段と、前記測定用画像から血管部位を流れる血流に関する血流データを抽出するとともにその血流データから血流速度を自動算出して測定値を得るデータ処理手段と、前記データ処理手段において得られる測定値を測定対象となった血管もしくは血管周辺の画像とともに被験者情報と関連づけて測定データとして管理するデータベース部とを具備し、前記ユーザー管理部において入力又は選択される被験者情報と合致する既測定データがデータベース部に存在する場合に、測定対象となった血管部位もしくはその血管部位周辺の画像をデータベース部から取り出して前記測定用画像取得手段における画面に少なくとも撮影場所を特定するための参照画像として表示し、または血管部位を特定するための参照画像として表示する処理を行うようにしたことを特徴とする。
【００１０】
このように構成すると、データ処理手段による血流速度の自動算出によって人為的な操作や判断を排除した客観的なデータの取得が可能となる。しかも、測定用画像取得手段において撮影の際、あるいは測定対象となる血管部位を特定する際に、データベース部から血管の前回特定部位が参照画像として表示されるので、同一被験者への継続的測定において、同一血管の同一場所を繰り返し撮影し測定する際の再現性を有効に向上させて、経過観察等に役立てることができる。
【００１１】
具体的な実施の態様としては、前記測定用画像取得手段が、撮影画面に撮影メニューを表示して撮影装置からの動画像の取り込みを支援する撮影支援部と、前記撮影装置から動画像を取り込みつつ若しくは取り込んだ後に血流速度を自動計算するための測定用画像を生成する画像処理部と、測定画面に前記測定用画像に基づく血管部位特定用画像を表示して測定対象となる血管部位を特定する操作を受け付ける血管部位特定支援部とから構成され、前記データベース部が、前記データ処理手段において得られる測定値、前記血管部位特定用画像および特定された血管部位に関する血管部位特定データを被験者情報と関連づけて測定データとして管理し、前記ユーザー管理部において入力又は選択される被験者情報と合致する既測定データがデータベース部に存在する場合に、少なくとも前記撮影支援部が血管部位特定用画像をデータベース部から取り出して前記撮影画面に撮影場所を特定するための参照画像として表示し、または、前記血管部位特定支援部が血管部位特定データを血管部位特定用画像とともにデータベースから取り出して前記測定画面に血管部位を特定するための参照画像として表示する処理を行うようにしていることが望ましい。
【００１２】
撮影場所や測定部位を特定する際の利便性を有効に向上させるためには、これらを特定するための操作が画面上の所要位置に所要サイズの枠を設定する操作によって行われ、特定された枠の位置やサイズが測定データの一部としてデータベース部に記録され、データベース部に既測定データが存在する場合に、当該既測定データに含まれる枠を画面上の所定箇所に測定対象となった血管もしくは血管周辺の画像とともに参照画像の一部として表示するように構成されていることが望ましい。
【００１３】
同一箇所を測定する際の再現性を更に高めるためには、特定された枠が、オリジナル枠として被験者情報と関連づけてデータベース部に枠データとして登録可能であり、既測定データに前記枠データが含まれる場合に、この枠データに基づくオリジナル枠を前記画面上に表示するように構成されていることが効果的である。
【００１４】
特定を容易に行うためには、測定枠が、画像上に長方形状のものとして重畳表示され、操作入力によって画像上における位置の特定とともに枠の縦横の長さが変更可能とされていることが好ましい。
【００１５】
表示されるオリジナル枠には、サイズを変えずに移動のみを行う操作モードが設定されていることが好適である。
【００１６】
測定枠の適正化を図るためには、血管部位を特定するための操作を受け付ける際に、血管部位特定用画像として複数の測定用画像の平均画像を画面上に表示させ、その平均画像上で測定枠の入力を受け付けることが望ましい。
【００１７】
血流速度を自動測定する際の精度を高めるには、データ処理手段が、測定用画像から血管部位における血流の流れを認識する血流探査部と、同一血管部位を流れる血流の移動距離に関する血流データを予め定めたスパンで所定時間内に時系列に抽出する血流データ抽出部と、抽出された血流データを解析して血流速度を算出する解析部と、算出された血流速度に少なくとも時間平均を含む統計処理を施すことによって測定値を得る統計処理部とから構成されていることが好ましい。
【００１８】
血管部位の特定誤差を低減するためには、一度の測定において複数回の血管部位を特定するための操作を求め、データ処理手段は、各々特定された血管部位ごとに血流速度を自動計算して測定値を得、これらの測定値を更に平均してその検査時における最終的な測定結果となすように構成されることが有効である。
【００１９】
測定値が不安定な場合には、前記データ処理手段は、所定時間内の最初の一部に無効時間帯を設定して、この無効時間帯に算出する血流速度を無効にし、この時間帯を除いた有効時間帯に算出する血流速度に基づいて測定値を得ることが効果的である。
【００２０】
客観的で正確な観察、診断に有効利用するためには、データベース部が被験者情報に関連づけて各回の測定データを検査日時データともに管理し、被験者情報に含まれる日時の異なる測定値を前記データベース部から取り出して画面上に推移を比較可能な状態で表示する機能を備えていることが望ましい。
【００２１】
速やかで正確な観察や診断に役立てるためには、測定値の推移を少なくとも折れ線グラフで表示する機能を更に備えていることが望ましい。
【００２２】
本発明を容易に利用できるようにするためには、コンピュータに読み込ませることによって、当該コンピュータを上記毛細血管血流測定装置を構成するユーザー管理部、測定用画像取得手段、データ処理手段およびデータベース部として機能させる毛細血管血流測定プログラムの形で取り扱うことが望ましい。
【００２３】
上記装置発明と等価な作用効果を奏する手法としては、被験者情報の入力又は選択を受け付けるユーザー管理ステップと、画面上で血流速度の測定対象となる血管部位を特定するために必要な１又は２以上の操作を受け付けるとともに撮影装置が撮影する動画像から自動計算に適した形の測定用画像を生成する測定用画像取得ステップと、前記測定用画像から血管部位を流れる血流に関する血流データを抽出するとともにその血流データから血流速度を自動算出して測定値を得るデータ処理ステップと、前記データ処理手段において得られる測定値を測定対象となった血管もしくは血管周辺の画像とともに被験者情報と関連づけて測定データとしてデータベースに書き込むデータベース記録ステップと、前記ユーザー管理部において入力又は選択される被験者情報と合致する既測定データがデータベース部に存在する場合に、測定対象となった血管もしくは血管周辺の画像をデータベース部から取り出して画面上に少なくとも撮影場所を特定するための参照画像として表示し、または血管部位を特定するための参照画像として表示するデータ参照ステップとを有することを特徴とする毛細血管血流測定方法が有効である。
【００２４】
このような方法発明を容易に利用できるようにする場合にも、コンピュータに読み込ませることにより、当該コンピュータに上記毛細血管血流測定方法に係るユーザー管理ステップ、測定用画像取得ステップ、データ処理ステップ、データベース記録ステップ、及びデータ参照ステップを実行させる毛細血管血流測定プログラムの形で取り扱うことが有効となる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明は、以上説明した構成であるから、被験者の血流速度を測定するにあたり、同一被験者に対して同一箇所の測定を繰り返し実施する際の再現性の精度を確実に向上させることができる。このため、健康状態や投薬効果の経過観察を的確に行い、手間を掛けずに超早期的に健康被害の予兆や投薬の効果を察知することが期待される。特に、自動的に取得される血流速度の数値によって経過を比較することができるので、薬、施術、健康補助食品などの使用前、使用後の効果確認が極めて容易となり、特定保健用食品や機能性食品などの開発において代謝機能の向上を推察する場合等に有効利用できるとともに、微小循環における健康的な血流速度の幅を決定しておけば、健康増進、さらには予防医学の観点から血流速の研究にも有効に役立てることができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。
【００２７】
この実施形態は、図１（ａ）に示すように、コンピュータＣに血流測定用プログラム（ソフトウェア）Ｐを記録媒体等を通じて読み込ませ、当該プログラムＰを実行させることによって、本発明の毛細血管血流測定装置を構成する。そして、この毛細血管血流測定装置によって、撮影装置２から図１（ｂ）に示す測定対象である指先Ａの爪上皮ａ周辺の動画像を光学的にコンピュータＣに取り込み、その動画像を処理して血流速度を測定する。
【００２８】
撮影装置２は、測定対象部位である指先Ａの爪上皮aから動画像を取得するために、指先Ａを載せる台座２１、ＣＣＤ等のカメラ部２２、カメラ部２２を指先Ａの測定対象部位である爪上皮ａに適切に相対させるための位置調節機構２３、カメラ部２２が撮影した動画像を表示するモニター部２４のほか、図示しない光源等を具備する。この撮影装置２が撮影する動画像は、非圧縮型のキャプチャー２５を介してＡ／Ｄ変換され、コンピュータＣに入力される。
【００２９】
コンピュータＣは、図２に示すように、ＣＰＵ１１，メモリ１２及びインターフェース１３からなるマイクロプロセッサ１に、操作手段３、表示手段４等を接続した一般的なハードウェア資源を有するものである。
【００３０】
表示手段４は、ＬＣＤ等などによって構成され、本実施形態では図１に示す表示面４０が検査時の撮影画面や測定画面、検査後に測定データを表示する照会画面等として使用される。
【００３１】
操作手段３は、マウス３１やキーボード３２等から構成され、表示手段４の表示面４０上で被験者情報等の所要の入力や選択を行い、表示面４０上に表れる画像中で測定領域を特定するための操作を行い、更には測定を順次進めるために必要な入力や選択を行うために使用される。
【００３２】
一方、マイクロプロセッサ１のメモリ１２は、ＲＡＭやＲＯＭなどの記録媒体からなるもので、本発明に係るプログラム（ソフトウェア）Ｐが格納される。そのプログラムＰには、撮像を支援するプログラムモジュールや、撮影によって取得した画像を加工して測定値を得るためのプログラムモジュール、更には測定値や被験者情報などの測定データの書き込みや取り出しを行うプログラムモジュール、これらのデータを一元管理するデータベースを構成するプログラムモジュール等々が含まれる。ＣＰＵ１１は、プログラムＰから適宜必要なものを呼び出して実行し、操作手段３、表示手段４等の周辺ハードリソースと協働して、図３に示すユーザー管理部５、測定用画像取得手段６、データ処理手段７、データベース部８等からなる本発明の毛細血管血流測定装置Ｘを構成する。
【００３３】
図３に示す測定用画像取得手段６は、撮影画面６１ａに撮影メニューを表示して撮影装置２からの動画像Ｑの取り込みを支援する撮影支援部６１と、前記撮影装置２から動画像Ｑを取り込みつつ若しくは取り込んだ後に血流速度を自動計算するための測定用画像Ｄを生成する（デジタルデータからなる多数のフレームに切り出す）画像処理部６２と、測定画面６３ａに前記測定用画像Ｄに基づく血管部位特定用画像（平均画像）Ｄ´を表示して測定対象となる血管部位を特定する操作を受け付ける血管部位特定支援部６３とから構成される。
【００３４】
撮影支援部６１は、毛細血管の血流状態を取得可能な部位である前記指先Ａの爪上皮ａからリアルタイム或いはリアルタイムに近い状態で取得される動画像Ｑを図４に示す撮影画面６１ａ上に表示させる。この撮影画面６１ａでは、図１（ｂ）、（ｃ）にも示すように、指先Ａの爪上皮ａの部分の毛細血管９１の条数や形状、毛細血管中の血流の動き等を確認することができ、血管９１中を赤血球が移動する様子も視認することができるものである。
【００３５】
この画像は図１の表示面４０のほか、撮影装置２のモニター２４にも写し出される。画質は、ＣＣＤカメラの画素数や光源の種類、波長等によって精度を高めることができ、生体組織を明確に表示させること等も可能な程度の解像度が実現されている。
【００３６】
図４に示す撮影画面６１ａには、被験者情報欄５１ｂも設けられ、被験者情報としてユーザー情報が表示される。そのために、これに先立つ図３のユーザー管理部５が表示させるユーザー管理画面（図示省略）で、予めこの血流測定装置を操作する操作者に被験者情報の選択、入力を求める。被験者情報には、Ｎｏ．、名前、生年月日など、ユーザー（被験者）を特定するために必要な情報ＵＩが含まれ、初期入力したユーザー情報ＵＩは図３に示すデータベース部８に設けた被験者ファイル８１に登録される。
【００３７】
撮影支援部６１はまた、撮影領域を特定するための枠６１ｂ（図５参照）の設定を操作者に求める。枠６１ｂはこの実施形態の場合、図７（ａ）にも示すように長方形状のもので、図５に示す撮影画面６１ａに動画像Ｑとともに重畳表示される。この実施形態の枠６１ｂは、操作手段３の一つであるマウス３１を使い、図７（ｂ）に示すようにドラッグ、ドロップ操作によって１点目ｋ１と２点目ｋ２を入力することにより、この２点ｋ１、ｋ２を対角とする長方形によって規定される。指先の血管９１には、先端に向かって血流が移動する動脈９１ａと、先端から血流が帰還する静脈９１ｂとによって微小循環経路が形成されており、本実施形態では基本的に太くて計り易い静脈９１ｂを測定するために、この静脈９１ｂの計り易い部位に枠６１ｂを設定する。ただし、この枠６１ａは、あくまで大まかな測定部位を撮影位置特定支援部６１に認識させてこの測定部位を中心に撮影を行わせるためのものに過ぎない。このため、この枠６１ｂを撮影枠と称する。この撮影枠６１ｂは、後述する手振れ補正の際の基準を与える基点ともなる。
【００３８】
図３に示す画像処理部６２は、撮影装置２より動画像Ｑを取り込んで、この動画像Ｑからデジタルデータである測定用画像Ｄを切り出す。具体的に画像処理部６２は、図９（ａ）に示すように、１／１５秒ごとに１枚、すなわち１秒間に１５枚の画像Ｄを切り出し、これを１セットとして、１１秒間の間に１１セット分、計１５×１１枚の測定用画像Ｄを取得する。この測定用画像Ｄは、ピクセル単位で画像にグレースケール値を付与したものである。実際には１／３０秒ごとに測定用画像Ｄを切り出しているのであるが、後述するように血流速度は血流の移動距離に準拠して算出され、その移動距離測定の時間間隔については、Ｐｉｘｅｌ単位の測定であり測定値がブレ易いことに鑑みて、そのブレを少なくするために、切り出した測定用画像Ｄを１つ飛びに採用して、画像間における血流の移動距離測定が１／１５秒となるようにしているものである。
【００３９】
その際、現血流画像のグレースケール値を認識するのは肉眼だけでは困難であること、この画像取込時の１１秒間に被験者の微小な動きによって測定対象の血管９１と撮影枠６１ｂの位置関係がずれる場合があることに鑑みて、第１のイメージプロセスアルゴリズムである（ａ）histogram equalization theory（グラフ均一理論）を適用し、各血管イメージのコントラストを強調する処理を行っている（図示省略）。Histogram Equalization法は一般的なイメージ強調法であり、この方法を使えば、画像をピクセル単位で明確なグレースケール値に変換することができる。
【００４０】
また、１１秒間の測定中に被験者が動いて撮影枠６１ｂから血管９１が変位した場合等には、撮影枠６１ｂと血管９１との相対位置がずれる。そこで、これを補正するために、図１０に示すように、相前後して取得される２つの画像に対して第２のイメージプロセスアルゴリズムである（ｂ）Block Matching等の画像マッチング手法を適用し、一方の画像（例えばＤ１）から特定のパターンを抽出し、他方の画像（例えばＤ２）において同一又は類似のパターンを探させる。パターンマッチングさせれば、２つの画像Ｄ１、Ｄ２を重ね合わせたときに両画像Ｄ１，Ｄ２の血管９１が一致し、血管９１ａ、９１ｂを流れる血流の位置だけが相違することになるため、２つの画像の取得時間内で血流が移動した距離を認識することが可能となる。血管位置がずれているなどの画像間の相違は最小二乗法等の手法によって計算される。
【００４１】
図３に示す血管部位特定支援部６３は、取得した撮影用画像Ｄから平均画像Ｄ´を求め、これを血管部位特定用画像として図８に示す測定画面６３ａに表示して、再度、血管部位を特定するための操作を求める。この操作は、図７にも併記するように、前記枠６１ｂに類する枠６３ｂを設定することによって行われる。ここでの枠６３ｂは、測定対象となる血管部位を最終的に特定するためのものであり、血流速度を測定したい部位をできるだけで正確に囲むようにする。この点で、前記枠６１ｂが撮影枠であったのに対して、この枠６３ｂは測定枠と称する。図８で平均画像Ｄ´を用いているのは、全画像からの血管９１のブレ、測定枠６３ｂとの相対的なブレをトータルで最小限に抑え、同一血管の同一場所を測定するという困難性を解消して再現性を更に高めるためである。この測定画面６３ａには、平均画像Ｄ´の周縁のやや内側に、規制枠６３ｃが表示され、また右上に図５の撮影画面６１ａで設定した撮影枠６１ｂ内の血管イメージ画像６３ｅが表示される。規制枠６３ｃを設けた理由は、表示面４０（例えば８インチＬＣＤ画面）内において画面中央から離れた毛細血管を測定する場合、画面の周囲では光源の光の影響で画面が黒っぽくなり（つまりグレースケール値が変化し）、画像を正しく取り込めない場合があるからであり、この規制枠６３ｃによって測定枠６３ｂが適正範囲から外れた位置に設定されることを規制し、測定精度を高めている。
【００４２】
この血管部位特定支援部６３において測定枠６３ｂにより特定される図７（ｂ）の測定領域Ｋは、血管部位特定データたる領域データＫＤとして、血管部位特定用画像（平均画像）Ｄ´とともに図３のデータベース部８の被験者ファイル８１に測定データＭＤの一部として記録される。測定データＭＤが一旦登録されると、次の同一被験者の撮影時（すなわち、選択または入力したユーザー情報ＵＩが新規でない場合）に、撮影支援部６１はデータベース部８から血管部位特定用画像Ｄ´及び領域データＫＤを取り出し、図６に示すように撮影画面６１ａの一部（下部）に設けた参照画像表示欄６１ｄにその血管部位特定用画像Ｄ´を測定枠６３ｂとともに血管部位を特定するための参照画像として表示する。図８の測定画面６３ａにおいても同様に、測定画面６３ａの一部（下部）に設けた参照画像表示欄６３ｄに前回検査時の参照画像（記録画像）を表示させることができる。また、この撮影部位特定支援部６３は、操作者の選択に応じて、図８の測定画面６３ａにおいて設定する測定枠６３ｂのサイズをオリジナル枠として図３に示すデータベース部８の被験者ファイル８１に枠データＦＤとして登録する機能をも備える。測定しようとする被験者と合致する被験者情報５１に関連する既測定データＭＤに枠データＦＤの登録が存在すると、血管部位特定支援部６３は図８に示す測定画面６３ａにおいて、その枠データＦＤに対応する測定枠６３ｂを画面上に自動的に表示させる。このオリジナル枠に基づく測定枠６３ｂに対しては、カーソルを近づけた際に図７（ｃ）に示すように枠の色を切り替えるなどの処理が施され、その状態でサイズを変更せずにマウスによって移動のみを行う操作が可能とされている。勿論、別の血管を測定するためにサイズが変更可能な操作モードも適宜選択することができる。
【００４３】
図３に示すデータ処理手段７は、測定用画像Ｄから血管部位における血流の流れを認識する血流探査部７１と、同一血管部位を流れる血流に関する血流データを予め定めたスパンで所定時間内に時系列に抽出する血流データ抽出部７２と、抽出された血流データを解析して個別の血流速度を算出する解析部７３と、算出された個別の血流速度に少なくとも時間平均を含む統計処理を施すことによって測定値としての血流速度を得る統計処理部７４とから構成される。
【００４４】
血流探査部７１は、図７（ａ）に示す血管９１の経路を正確に探査するために、各画像における血管９１のスケレトンに第３のイメージプロセスアルゴリズムである（ｃ）A-algorithm graph searchを適用して、光学的流体理論によって図１１（ａ）に示すように血管６１の中央ラインを同図Ｚで示すようにトレースさせる。この図の測定枠６３ｂは図８の測定画面６３ａの測定枠６３ｂである。測定枠６３ｂ内の血管全てを自動探査させると精度が落ちるため、この実施形態では最初に図１１（ａ）及び図１４に示すようにマウスカーソル７１によって血管９１に対して基点Ｗ（図１１（ａ）では殆どＢ点に近い）を求め、この基点Ｗからトレースさせることで血管経路の認識精度を向上させている。つまり、基点Ｂとして指定されたピクセルのグレースケール値に近いグレースケール値を辿らせれば、血管経路Ｚを探査させることができる。測定枠６３ｂ内のピクセルごとに図１１（ｂ）に示すようなグレースケール値が付与されていることから、例えば１番目の基点Ｗに対して真上、右斜め上、左斜め上の３方向に隣接する２番目のピクセルのグレースケール値を加算し、更に２番目のピクセルに対し３方向に隣接する３番目のピクセルのグレースケール値を加算し、…という演算を順次行い、所定番目で加算値の大きい経路を切り捨てる演算を繰り返せば、トータルでグレースケール値が最も低いと予想される点を連ねたラインを特定することができ、血管経路Ｚとして認識することができる。トレースの結果は、図１４の右上の血管イメージ画像６３ｅにおいてトレース後の測定経路Ｚが例えば白色などの目立ち易い線でマークされる。
【００４５】
図３に示す血流データ抽出部７２は、同一血管同一部位を流れる血流に関する血流データを予め定めたスパンで所定時間内に時系列で抽出する。図１１（ａ）における中央ライン上の各ピクセル（画素）の強さ（グレースケール値）の分布に基づき、２つの対応するグレースケール値の相関位置が定義可能であることに着目して、第４のイメージプロセスアルゴリズムであるcross-correlation algorithmを適用し、図４（ｃ）に示す２つのグレースケール値の連続画像（連続イメージ）ｆ１（ｘ）、ｆ２（ｘ）から、検査ポイント（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）の間の最良のシフト距離Δｄを推論する。例えば、検査ポイントが赤血球の中心点であるとした場合、赤血球は毛細血管内を１つずつ通過するので、２つの画像の相関から１／１５秒間における赤血球の変位を得て、血管９１の中央ライン（トレースラインＺ）上の赤血球の移動距離を血流データとして自動的に計算することができる。
【００４６】
図３に示す解析部７３は、抽出された血流データを解析して血流速度Ｖを算出する。時間Δｔ（＝１／１５秒）の間に血流がΔｄ移動したということは、血流速度がＶ＝Δｄ／Δｔであることを意味している。この実施形態では、図１１（ａ）に示す血管経路のＡ点からＢ点までの間を４つの区画に等分して各区画の中で移動距離の明確な４つの血流点ｃ１、ｃ２、ｃ３、ｃ４を特定し、同図（ｄ）に示すように横軸に血管経路位置、縦軸にグレースケール値をとったグラフにおいて、１／１５秒間で各血流点ｃ１、ｃ２、ｃ３、ｃ４の移動距離Δｄ１〜Δｄ４のうち前３つを前記血流データ抽出部７２で抽出させる。４つ目を含めないのは、同図（ｄ）に示すように、この血流点ｃ４がＡ点からＢ点までの測定枠６３ｂから外れる場合があるからである。そして、これらの平均を、Δｄ＝（Δｄ１＋Δｄ２＋Δｄ３）／３として算出する。この結果、ここでの平均血流速度Ｖは、Ｖ＝Δｄ／Δｔであるから、Ｖ＝Δｄ／（１／１５）＝１５Δｄ[μｍ／ｓｅｃ]として求められる。この実施形態の血流速度Ｖは、実測値ではなく、あくまでイメージ速度であるが、昨今の画像処理技術のレベルの高さに照らしても、イメージ速度に実用上問題とならない精度を得ることは困難なことではない。
【００４７】
ここでは、図９（ａ）に示したように１秒間に１５枚の測定用画像Ｄが取得されることから、ｎ（ｎ＝１，２、…、１４）枚目の画像Ｄとｎ＋１枚目の画像Ｄの各々について、ｎ＝１,２、…１４と繰り返すことによって、最初の１ｓｅｃの血流速度Ｖとして１４個の値が算出される。そして、これを１セットとして、図９（ｂ）に示すように、１１ｓｅｃの間に１１セット、１４×１１個の個別の血流速度Ｖ０、Ｖ１、…、Ｖ１０の算出を行う。
【００４８】
図３に示す統計処理部７４は、前記解析部７３によって算出される血流速度を受け取り、一部の血流速度から平均値算出等の統計処理を行う。そのために、解析部７３から受け取ったデータの一部を無効にし他の一部を有効に扱う機能や、与えられるデータを所定範囲に亘って平均化する機能、更には、そのデータを予め定めた形式で画面上に表示させる機能、データをデータベース部８に書き込む機能などを備える。
【００４９】
具体的に統計処理部７４は、図９（ｂ）に示すように、撮影装置２から画像変換した際の最初の１ｓｅｃ分を無効時間帯とし、次の２ｓｅｃ目から１１ｓｅｃ目までを有効時間帯として取り扱う設定をしている。理由は、最初の１セット目の０．２〜０．３秒あたりまでの全ての画像Ｄ、Ｄ間に血流の移動が認められず、血流速度Ｖが０になる場合が確認されたためである。原因は撮影装置２のウォームアップ遅れなのか、撮影装置２からソフトにデータを取り込む際の誤差なのかは定かでない。何れにせよ、試行によって血流速度値が現われない時間帯が定常的に存在することが発見された場合にこれを無効にする処理を行えば、計算精度を有効に向上させることにつながる。すなわち、統計処理部７４は、図９（ｂ）に示すように、解析部７３が出力する最初の１セット目の血流速度Ｖ０を無視し、２セット目から１１セット目までの血流速度Ｖ１（１〜２秒の平均値）、Ｖ２（２〜３秒の平均値）・・・・・Ｖ１０（１０〜１１秒の平均値）を採用し、これらの血流速度から測定回ごとの平均速度を算出する。算出結果はデータベース部８の被験者ファイル８１に測定データＭＤの一部として記録されるとともに、図１５、図１７に示す測定結果表示欄７０に１回目の結果が表示される。測定時間が１０秒未満であるときにはデータ不足によりエラー表示がなされる。図中Ｖａは１０セットの平均速度である。Ｖｏｕｔ、Ｖ１＜ａｖｅ＞、Ｖ２＜ａｖｅ＞、…については後述する。
【００５０】
図３に示した測定用画像取得手段６を構成する撮影支援部６１、画像処理部６２、血管部位特定支援部６３における処理やデータの授受、上記データ処理手段７を構成する血流探査部７１、血流データ抽出部７２、解析部７３、統計処理部７４における処理やデータの授受などは、必要に応じて図示しない制御部の仲介によって支援される。この制御部も、図２に示すメモリ１２内に書き込まれたプログラムをＣＰＵ１１が実行することによって実現されるものであり、そのプログラムの全部又は一部は、前記測定用画像取得手段６やデータ処理手段７等を構成するプログラムに組み込まれていても構わない。
【００５１】
本実施形態における制御部は、上記１回の測定が終了したら、再度、撮影枠６１ｂの設定→１１秒間の撮影→平均画像Ｄ´への変換→測定枠６３ｂの設定→２セット目から１１セット目までの平均速度Ｖ１〜Ｖ１０の算出→までの手順を残り４回受け付ける。図１８の結果表示欄７０には、１回目の測定におけるＶ１〜Ｖ１０までを平均した平均速度Ｖａ、２回目の測定におけるＶ１〜Ｖ１０までを平均した平均速度Ｖｂ、…、５回目の測定におけるＶ１〜Ｖ１０までを平均した平均速度Ｖｅが、測定の度に増えていく。測定値Ｖａ〜Ｖｅは測定回毎の平均速度であるから、測定回毎平均速度と称する。そして、５回目の測定終了後に、前記データ処理手段７の統計処理部７４が５回の測定回毎平均速度Ｖａ〜Ｖｅの平均をとって、その検査時における最終的な測定値である全平均血流速度Ｖｏｕｔを算出し表示する。また、この実施形態では、１セット目の血流速度Ｖ１を１回目から５回目まで平均した値Ｖ１＜ａｖｅ＞、２セット目の血流速度Ｖ２を１回目から５回目まで平均した値Ｖ２＜ａｖｅ＞、…、１０セット目の血流速度Ｖ１０を１回目から５回目まで平均した値Ｖ１０＜ａｖｅ＞も算出表示されている。これらＶ１＜ａｖｅ＞、Ｖ２＜ａｖｅ＞、…、Ｖ１０＜ａｖｅ＞は各セットごとの平均速度という意味でセット毎平均速度と称す。このセット毎平均速度をセット数である１０で平均した値も上記全平均速度Ｖｏｕｔに一致する。これらの全平均血流速度Ｖｏｕｔ、測定回毎平均速度Ｖａ〜Ｖｅ、セット毎平均速度Ｖ１＜ａｖｅ＞〜Ｖ１０＜ａｖｅ＞は、データベース部８の被験者ファイル８１に測定データＭＤの一部として記録される。勿論、変形例として、一度の測定で５回よりも少ない回数又は多い回数の測定を求めるようにしてもよい。他の箇所でも述べているように、初回検査時だけは１回の測定で終了する（図１７の測定結果をもって終了）。
【００５２】
なお、この実施形態では、随時被験者情報を閲覧するために、図３に示すデータ照会部１００を設けている。このデータ照会部１００は、被験者に関する全ての測定データＭＤを様々な形で一覧表示させることができる。その表示の態様の一つとして、図１９に示す一覧画面１００ａは、被験者情報表示欄１００ｅにおけるユーザーの特定とともに、複数回（ここでは最大１２回）分の測定データを表示可能な測定データ表示欄１００ｂ、血流推移部１００ｃ、複数回分の対比表示欄１００ｄ、測定用画像（平均画像）表示欄１００ｅなどからなる。測定データ一覧表示欄１００ｂは、全平均血流速度Ｖｏｕｔとセット毎平均速度Ｖ１＜ａｖｅ＞〜Ｖ１０＜ａｖｅ＞からなり、初回のデータと直近の複数回（ここでは最大１１回）が表示されて、血流変化を数値で一覧することが可能である。血流推移部１００ｃには、毎回の全平均血流速度Ｖｏｕｔを折れ線で表した改善グラフが表示される。対比表示欄１００ｄには、前回測定時と今回測定時、初回測定時と最新測定時など、複数回の測定結果を具体的に比較できるように、各測定日時データごとにセット平均速度Ｖ１＜ａｖｅ＞〜Ｖ１０＜ａｖｅ＞を折れ線でつないだ比較グラフが色分けして表示される。この折れ線も最大１１回分が表示可能である。このデータ照会部１００の集計機能、編集、表示機能と、前述した測定画面（図１５等）における結果表示欄７０における集計機能、編集、表示機能とは、極力共通するプログラムに基づいて合理的に実現されている。
【００５３】
なお、上記説明や図における血流の速度表示は、ｐｉｘｅｌ／ｓｅｃではなく、モニターの解像度に合わせてμｍ／ｓｅｃに変換されている。
【００５４】
また、上記撮影支援部６１は、撮影時における血管９１のブレに対処するために、５０ｐｉｘｅｌ（例えば、８インチＬＣＤ画面上、倍率３８０倍、また解像度１．４２において５０ピクセルとは２６．９８ｍｍ）の上下、左右の手ブレを自動調整可能として、測定時における被験者の呼吸や手ブレによる位置ずれを補正する機能を備えている。この機能は、図１０に示したイメージアクセス法のほか、通常の手ブレ補正機能を適用することによって実現することができる。
【００５５】
ここで、一部繰り返しになるが、前述した制御部の支援の下に測定用画像取得手段６、データ処理手段７、データベース部８等が実行する処理手順の内容を、操作者が行う操作と関連づけて、図１３のフローチャートに沿って説明する。なお、この手順説明中の適宜部位において、上に述べていない機能があるときにはこれを補足する。
【００５６】
先ず、図１に示した撮影装置２において被験者の指に凹凸による乱反射を防ぐために透視液を塗ってレンズ２２に相対させるとともに、コンピュータＣのソフトを起動させて図４の撮影画面６１ａを表示させ、撮影装置２が取り込んだ動画像Ｑを撮影画面６１ａに表示させる（図１３：ステップＳ１）。そして、撮影装置２の位置調節機構２３等を調節しながら、測定対象部位が撮影画面６１ａにおいてクリアに表示されるように調節する。次に、図５に示した撮影枠６１ｂの設定を求める。動画像Ｑは、これから測定しようとする動画のイメージ画像である。図７に示したようにマウスをドラッグ、ドロップして血管９１の所要箇所を撮影枠６１ｂで囲み、撮影領域の中心を設定する（図１３：ステップＳ２）。このときの撮影枠６１ｂは、幅２〜３ｃｍ、長さ４〜５ｃｍ程度が適当であり、厳密さは要求されない。
【００５７】
撮影枠６１ｂが設定されると、撮影装置２からの動画像Ｑを画像変換して１５０枚の測定用画像Ｄを切り出し（図１３：ステップＳ３）、図８に示した測定画面６３ａに平均画像Ｄ´を表示する（図１３：ステップＳ４）。このとき、平均画像Ｄ´の周囲に規制枠６３ｃを表示し、右上に先に設定した撮影枠６１ｂの内側の画像を表示する。そして、その規制枠６３ｃ内で、操作者による測定枠６３ｂの設定を求める。例えば、図１２に示すように測定画面６３ａが縦４８０ｐｉｘｅｌ、横７２０ｐｉｘｅｌであるとすると、規制枠３ｃは、（ｘ１、ｙ１）＝（１２０ｐｉｘｅｌ，８０ｐｉｘｅｌ），（ｘ２、ｙ２）＝（６００ｐｉｘｅｌ，４００ｐｉｘｅｌ）の２点を対角とする長方形で表示される。そして、図７に併記したように、測定枠６３ｂを設定し、測定領域Ｋを確定する（図１３：ステップＳ５）。ここでの設定は測定しようとする血管部位を極力的確に囲む。前記測定枠６３ｂは、測定する血管９１の形状や測定範囲にもよるが、幅１ｃｍ、長さ３ｃｍ程度とすることが望ましい。操作者には、測定する血管９１として、なるべく真っ直ぐでクリアな部位を選択する操作が望まれる。測定枠６３ｂのサイズが小さ過ぎ、或いは大き過ぎて不適当なサイズとなる場合には、再設定の要求がなされる。（図１３：ステップＳ６）。不適切か否かを判断するための基準値は予めプログラムもしくはプログラムに付随するデータの一部として与えられている。この測定画面６３ａにも、データベース部８から血管部位特定用画像Ｄ´及び血管部位特定データである平均画像Ｄ´が取り出され、図８に示す測定画面６３ａの一部に設けた参照画像表示欄６３ｄに血管部位を特定するための参照画像（記録画像）として表示される（図８は始めての測定時であるため表示されていない）。このため、前回と同じ設定をするために参照することができる。この参照画像は画像上をマウスでクリックする等の操作によって拡大することができ、血管部位と測定枠６３ｂとの関係をより明確に把握することができる。
【００５８】
測定枠６３ｂが設定されると、次に測定経路Ｚの基点Ｗの指定を受け付ける。操作者がそのためのメニューを選択すると、図１１（ａ）、図１３に示したように、画面上に矢印のマウスカーソル７１が表示され、測定枠６３ｂ内の基点Ｗを指定する操作を受け付ける（図１３：ステップＳ７）。これは上述したイメージプロセスアルゴリズム（ｃ）によって血管経路Ｚをトレースする基準グレースケール値を与えるものとなる。測定枠６３ｂ内の下方の血管中央部分をマウスカーソル７１でクリックすると、血管経路Ｚがトレースされ、図１４の右上に表示される血管イメージ画像６３ｅ中に、図１１（ａ）に示したトレース後の測定経路Ｚが例えば白色でマークされる（図１３：ステップＳ８）。操作者は、この測定経路Ｚが血管９１の中心を通っているかどうかを確認する。確認ができれば次のステップＳ１０に進むが、測定経路Ｚが血管９１を外れていると判断した場合には、測定枠６３ｂの位置が不適切であることなどが原因として考えられるため、操作者は再度ステップＳ５に戻って測定画面６３ａの測定枠６３ｂをクリックすることにより当該測定枠６３ｂを変更可能な状態にして測定領域Ｋを画定する操作をやり直し、その後、ステップＳ６〜Ｓ８までを繰り返す。ステップＳ１０に進むと、最後に動脈測定か静脈測定かの選択を求める（図１３：ステップＳ１０）。ここで静脈を選択することにより、血流データ抽出部７２における血流データの抽出、解析部７３における血流速度Ｖの算出、統計処理部７４における血流速度Ｖに対する平均化処理により、測定値が算出され、１回目の測定値Ｖａが図１５、図１７に示した測定結果表示欄７０に表示される（図１３：ステップＳ１１）。
【００５９】
この実施形態の制御部は、初回の検査であればこれで終了し（図１３：ステップＳ１２）、２回目以降の検査であれば上記測定画面６３ａにおける測定枠６３ｂの設定から測定値の算出までのステップＳ５〜Ｓ１１を複数回（ここでは５回）繰り返すことを求める（図１３：ステップＳ１３）。その理由は、２回目以降の検査時は、１回目の検査時と同一の血管部位を測定する際の再現性を高めるべく、参照画像表示欄６３ｄに表示された前回測定時の画像中に現われる測定枠６３ｂと同一箇所に測定枠６３ｂを設定する必要があるところ、多少なりとも設定にずれが生じることが予想されるからであり、複数回を繰り返し、その平均をとることで前回と同じ部位に収束させる効果を狙ったものである。勿論、５回以外の回数で実施する変形例も可能である。
【００６０】
そこで、初回検査か否か、５回測定したか否かを判断し（図１３：ステップＳ１２、ステップＳ１３）、初回であればそのまま終了し、２回目以降の検査では測定回数が５回に達するまで上記ステップＳ５からＳ１１までを繰り返してエンドする。これにより、測定結果表示欄７０には図１７→図１８に示すように５回分の測定に基づき、全平均血流速度Ｖｏｕｔ、測定回毎平均速度Ｖａ〜Ｖｅ、セット毎平均速度Ｖ１＜ａｖｅ＞〜Ｖ１０＜ａｖｅ＞が表示されることとなる。
【００６１】
結果表示欄７０には、結果を削除するためのチェックボックス７０ｘが設けてあり、例えば不適切と思われる測定がなされた場合にはそれにチェックを入れることで削除可能とされている。また、上記の使い方が同一血管の同一部位を再現性よく測定するという本実施形態の目的に沿った使用方法であるのは勿論であるが、例えば規制枠６３ｃ内に測定したい血管９１が複数個ある場合には、測定枠６３ｂは規制枠６３ｃ内で移動させることができるため、全く違う場所を５回計って図１８の測定結果表示欄７０に測定回毎平均速度Ｖａ〜Ｖｅを表示させ、血流の流れの悪い血管を発見するといった態様でも有効に活用することができる。
【００６２】
以上説明したように、本実施形態の毛細血管血流測定装置Ｘは、被験者情報の入力又は選択を受け付けるユーザー管理部５と、画面上で毛細血管９１の血流速度の測定対象となる血管部位を特定するために必要な１又は２以上の操作を受け付けるとともに撮影装置２が撮影する動画像Ｑから自動計算用の測定用画像Ｄを生成する測定用画像取得手段６と、前記測定用画像Ｄから血管部位を流れる血流に関する血流データを抽出するとともにその血流データから血流速度Ｖを自動算出して測定値を得るデータ処理手段７と、前記データ処理手段７において得られる測定値等を測定対象となった血管９１もしくは血管周辺の画像（平均画像）Ｄ´とともに被験者であるユーザー情報ＵＩと関連づけて測定データＭＤとして管理するデータベース部８とを具備し、前記ユーザー管理部５において入力又は選択される被験者情報と合致する既測定データＭＤがデータベース部８に存在する場合に、測定対象となった血管部位もしくはその血管部位周辺の画像をデータベース部８から取り出して前記測定用画像取得手段６における撮影画面６１ａに少なくとも撮影場所を特定する参照画像として表示し、または測定画面６３ａに血管部位を特定するための参照画像として表示する処理を行うようにしたものである。
【００６３】
このように構成すれば、データ処理手段７による血流速度の自動算出によって人為的な操作や判断を排除した客観的なデータの取得が可能となる。しかも、測定用画像取得手段６において撮影の際、あるいは測定対象となる血管部位を特定する際に、データベース部８から血管の前回特定部位が参照画像として表示されるので、同一被験者への継続的測定において、同一血管の同一場所を繰り返し撮影し測定する際の再現性を有効に向上させて、経過観察等に役立てることができる。
【００６４】
具体的には、前記測定用画像取得手段６が、撮影画面６１ａに撮影メニューを表示して撮影装置２からの動画像Ｑの取り込みを支援する撮影支援部６１と、前記撮影装置２から動画像Ｑを取り込みつつ若しくは取り込んだ後に血流速度を自動計算するための測定用画像Ｄを生成する画像処理部６２と、測定画面６３ａに前記測定用画像Ｄに基づく血管部位特定用画像（平均画像）Ｄ´を表示して測定対象となる血管部位を特定する操作を受け付ける血管部位特定支援部６３とから構成され、前記データベース部８が、前記データ処理手段７において得られる測定値Ｖｏｕｔ等、前記血管部位特定用画像Ｄ´および特定された血管部位に関する血管部位特定データ（領域データＫＤ）を被験者情報と関連づけて測定データＭＤとして管理し、前記ユーザー管理部５において入力又は選択される被験者情報と合致する既測定データＭＤがデータベース部８に存在する場合に、前記撮影支援部６１が血管部位特定用画像Ｄ´をデータベース部８から取り出して前記撮影画面６１ａに撮影場所を特定するための参照画像として表示し、または、前記血管部位特定支援部６３が血管部位特定データ（領域データＫＤ）を血管部位特定用画像Ｄ´とともにデータベース部８から取り出して前記測定画面６３ａに血管部位を特定するための参照画像として表示する処理を行うように構成している。
【００６５】
このように、測定用画像取得手段６を、撮影支援部６１、画像処理部６２、血管部位特定支援部６３から構成することによって、撮影装置２が撮影する動画像Ｑからデジタル処理可能な測定用画像Ｄを有効に生成することができ、その際に血管部位特定用画像Ｄ´、血管部位特定データ（領域データＫＤ）をデータベース部８に記録して撮影支援部６１や血管部位特定支援部６３において画面６１ａ、６３ａ上に参照画像として表示することで、同一血管、同一部位を測定する際の再現性をより的確に高めることができる。
【００６６】
これらにおいて、撮影場所を特定し、又は血管部位を特定するための操作が画面６１ａ、６３ａ上の所要位置に所要サイズの枠６１ｂ、６３ｂを設定する操作によって行われ、特定された測定枠６３ｂの位置やサイズが測定データＭＤの一部としてデータベース部８に記録され、データベース部８に既測定データＭＤが存在する場合に、当該既測定データＭＤ含まれる領域データＤに対応する既測定枠６３ｂを画面上の所定箇所に測定対象となった血管もしくは血管周辺の画像とともに参照画像の一部として表示するように構成しているので、既取得画像や既測定枠６３ｂによって、前回検査時と同じ条件となるように画像位置や測定部位の設定、位置調整を行う際の利便性を有効に高めることができる。
【００６７】
また、既測定枠６３ｂは、オリジナル枠として被験者情報と関連づけてデータベース部８に枠データＦＤとして登録可能であり、既測定データＭＤに前記枠データＦＤが含まれる場合に、この枠データＦＤに基づくオリジナル枠を前記測定画面６３ａ上に測定枠６３ｂとして表示するように構成されているので、このようなオリジナル枠を用いることによって、サイズの一貫した測定枠６３ｂによる測定領域Ｋの特定が可能となり、同一箇所を測定する際の再現性を更に高めることができる。
【００６８】
これらの枠６１ｂ、６３ｂは、画像上に長方形状のものとして重畳表示され、操作入力によって画像上における位置の特定とともに枠の縦横の長さが変更可能なものであるので、マウスカーソルによって簡単に操作でき、測定領域の特定を容易に行うことが可能になる。
【００６９】
一方、オリジナル枠に基づいて表示される測定枠６３ｂには、サイズを変えずに移動のみを行う操作モードが設定されているので、測定枠サイズを一定に保つという上記の趣旨を実効あらしめることができる。
【００７０】
また、血管部位を特定するための操作を受け付ける際に、血管部位特定用画像として複数の測定用画像Ｄの平均画像Ｄ´を画面上に表示させ、その平均画像Ｄ´上で測定枠６３ｂの入力を受け付けるようにしているので、取得した全画像に対して測定枠６３ｂのブレを最小限に抑え、再現精度の向上に寄与することができる。
【００７１】
一方、本実施形態ではデータ処理手段７を、測定用画像Ｄから血管部位における血流の流れを抽出する血管探査部７１と、同一血管部位を流れる血流の移動距離に関する血流データを予め定めたスパンで所定時間内に時系列に抽出する血流データ抽出部７２と、抽出された血流データを解析して血流速度Ｖを算出する解析部７３と、算出された血流速度Ｖに少なくとも時間平均を含む統計処理を施すことによって測定値Ｖｏｕｔ等を得る統計処理部７４とから構成しているので、血流速度の自動測定を有効に実現することができ、その際に時間平均を含む統計処理を施すことによって、呼吸や拍動によるノイズを極力排除した測定値Ｖｏｕｔ等を得ることができる。
【００７２】
その際、一度の測定において複数回（５回）の血管部位を特定するための操作を求め、データ処理手段７において、各々特定された血管部位ごとに血流速度Ｖを自動計算して測定値Ｖａ〜Ｖｅを得、これらの測定値Ｖａ〜Ｖｅを更に平均してその検査時における最終的な測定結果（測定値Ｖｏｕｔ）となすように構成しているので、血管部位の特定誤差を複数回の操作により相殺して同一箇所を測定する際の再現精度ひいては測定精度を更に高めることができる。
【００７３】
これらにおいて、前記データ処理手段７は、所定時間内の最初の一部に無効時間帯を設定して、この無効時間帯に算出する血流速度を無効にし、この時間帯を除いた有効時間帯に算出する血流速度Ｖ１〜Ｖ１０に基づいて測定値Ｖａ等を得るように構成してあるので、機器やプログラムが安定動作するまでの経過時間に発生するノイズを有効に除去することができる。
【００７４】
さらに、データベース部８に被験者情報に関連づけて各回の測定データＭＤを検査日時データともに管理させ、被験者情報に含まれる日時の異なる測定値Ｖｏｕｔ、Ｖａ〜Ｖｅ、Ｖ１＜ａｖｅ＞〜Ｖ１０＜ａｖｅ＞を前記データベース部８から取り出して一覧画面１００ａ等に推移を比較可能な状態で表示する機能を備えているので、血流速度Ｖの変化を画面上で比較することができ、客観的で正確な観察、診断に役立てることができる。
【００７５】
また、そのデータベース部８に基づき、測定値Ｖｏｕｔ、Ｖ１＜ａｖｅ＞〜Ｖ１０＜ａｖｅ＞の推移を少なくとも折れ線グラフで表示する機能を更に備えていて、血流速度Ｖの変化が一目瞭然となり、経過を直感的に把握できるので、例えば血流推移部１００ｃのグラフにおいて測定値が回を追うごとに右上がりに上昇しているため血流速度が改善しているとか、対比表示欄１００ｄにおいてＶ１〜Ｖ１０の上限値と下限値の間隔（間隔が広いほど血管が詰まり易くなっていると予想される）がどのように変化したかなど、速やかで正確な観察や診断に役立てることができる。
【００７６】
そして、プログラムＰをコンピュータＣに読み込ませることにより、当該コンピュータＣを上記毛細血管血流測定装置Ｘを構成するユーザー管理部５、測定用画像取得手段６、データ処理手段７およびデータベース部８として機能させるようにしているので、汎用コンピュータにインストールするだけで、撮影装置２が撮影する動画像Ｑから血流速度Ｖを自動的に測定する環境を簡単に整えることができる。
【００７７】
勿論、コンピュータＣの内部機能との協働によって毛細血管血流測定装置Ｘが構成される場合があることに鑑みれば、被験者情報の入力又は選択を受け付けるユーザー管理ステップ（図１３において図示省略）と、画面上で血流速度の測定対象となる血管部位を特定するために必要な１又は２以上の操作を受け付けるとともに撮影装置２が撮影する動画像Ｑから自動計算に適した形の測定用画像Ｄを生成する測定用画像取得ステップ（図１３：ステップＳ１〜Ｓ４）と、前記測定用画像Ｄから血管部位を流れる血流に関する血流データを抽出するとともにその血流データから血流速度を自動算出して測定値を得るデータ処理ステップ（図１３：ステップＳ５〜Ｓ１１）と、前記データ処理手段７において得られる測定値を測定対象となった血管もしくは血管周辺の画像とともに被験者情報と関連づけて測定データとしてデータベース８に書き込むデータベース記録ステップ（図１３において図示省略）と、前記ユーザー管理部５において入力又は選択される被験者情報と合致する既測定データがデータベース部８に存在する場合に、測定対象となった血管もしくは血管周辺の画像をデータベース部８から取り出して画面上に少なくとも撮影場所を特定するための参照画像として表示し、または血管部位を特定するための参照画像として表示するデータ参照ステップ（図１３：ステップＳ１、Ｓ５）とを有する毛細血管血流測定方法を実施することによって、上記と実質等価な作用効果を得ることができる。
【００７８】
また、プログラムＰをコンピュータＣに読み込ませることにより、当該コンピュータに上記毛細血管血流測定方法に係るユーザー管理ステップ、測定用画像取得ステップ、データ処理ステップ、データベース記録ステップ、及びデータ参照ステップを実行させるようにしても、汎用コンピュータにインストールするだけで、撮影装置２が撮影する動画像Ｑから血流速度Ｖを自動的に測定する環境を簡単に整えることが可能となる。
【００７９】
なお、各部の具体的な構成は、上述した実施形態のみに限定されるものではない。
【００８０】
例えば、イメージプロセスアルゴリズム自体は上記に限定されず、既知の種々のものを利用することができる。
【００８１】
また、動画像から測定用画像への１秒あたりの切り出し枚数や、撮影時間（したがって計測時間）、平均値の算出方法、１回の検査あたりの繰り返し測定回数なども、種々の態様で実施することができる。
【００８２】
その他の構成も、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８３】
【図１】本発明の一実施形態に係る毛細血管血流測定装置を適用したシステムの概略説明図。
【図２】同実施形態で用いるコンピュータのハード構成を示す図。
【図３】同毛細血管血流測定装置の機能ブロック図。
【図４】同実施形態の撮影画面に動画像が表示される様子を示す図。
【図５】同実施形態の撮影画面において撮影枠を設定する様子を示す図。
【図６】同実施形態の撮影画面において撮影枠を設定する際に参照画像が表示される様子を示す図。
【図７】毛細血管と撮影枠、測定枠の関係を拡大して示す図。
【図８】同実施形態の測定画面において測定枠を設定する様子を示す図。
【図９】同実施形態における測定用画像の生成と利用の態様の関係を示す図。
【図１０】同実施形態において画像変換時に適用するイメージプロセスアルゴリズムの説明図。
【図１１】同実施形態においてデータ処理時に適用するイメージプロセスアルゴリズムの説明図。
【図１２】同実施形態の測定画面と規制枠の関係を示す説明図。
【図１３】同実施形態における測定手順を示すフローチャート。
【図１４】同実施形態の測定画面において血管トレースをする様子を示す図。
【図１５】同実施形態の測定画面において１回目の測定値が表示される様子を示す図。
【図１６】同実施形態の測定画面において５回の測定値が表示される様子を示す図。
【図１７】図１５の結果表示欄の拡大図。
【図１８】図１６の結果表示欄の拡大図。
【図１９】同実施形態のデータベース部で管理されている測定データの一覧表示例を示す図。
【符号の説明】
【００８４】
２…撮影装置
５…ユーザー管理部
６…測定用画像取得手段
７…データ処理手段
８…データベース部
６１…撮影支援部
６１ａ…撮影画面
６１ｂ…撮影枠
６２…画像処理部
６３…血管部位特定支援部
６３ａ…測定画面
６３ｂ…測定枠
７１…血管探査部
７２…血流データ抽出部
７３…解析部
７４…統計処理部
９１…血管
Ｃ…コンピュータ
Ｄ…測定用画像
Ｄ´…平均画像
ＫＤ…血管部位特定データ（領域データ）
Ｐ…プログラム
Ｑ…動画像
Ｖ…血流速度
Ｖｏｕｔ…測定値（平均血流速度）
Ｖａ〜Ｖｅ…測定値（測定回毎平均速度）
Ｖ１＜ａｖｅ＞〜Ｖ１０＜ａｖｅ＞…測定値（セット毎平均速度）
Ｘ…毛細血管血流測定装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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