(57)【要約】    【課題】  シャントの狭窄度合を数値化することによって医師の診断を支援し、同時に血液透析患者自身による自己検診にも役立てられる血管狭窄度合い判定プログラムを提供すること。    【解決手段】  採集された血流音信号Ｓから脈拍音エネルギーのデータＤ１を得るための脈拍音エネルギーデータ取得手順Ｐ１と、該血流音信号Ｓを周波数分析処理して周波数スペクトル包絡データＤ２を得るための周波数分析処理手順Ｐ２と、手順Ｐ１、Ｐ２により得られた脈拍音エネルギーならびに周波数スペクトル包絡の各データＤ１、Ｄ２をパラメータとして用いて血管の狭窄度合いを判定するための狭窄度合い判定手順Ｐ３とをコンピュータもに機能させるプログラムとする。【選択図】  図１
2010029434.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータもしくはその他の情報端末装置により実行可能な血管狭窄度合い判定プログラムであって、該プログラムは、
採集された血流音信号から脈拍音エネルギーのデータを得るための脈拍音エネルギーデータ取得手順と、
該血流音信号を周波数分析処理して周波数スペクトル包絡を得るための周波数分析処理手順と、
これら各手順により得られた脈拍音エネルギーならびに周波数スペクトル包絡の各データをパラメータとして用いて血管の狭窄度合いを判定するための狭窄度合い判定手順とを
コンピュータもしくはその他の情報端末装置に機能させる、血管狭窄度合い判定プログラム。
【請求項２】
前記狭窄度合い判定手順は、前記脈拍音エネルギーならびに周波数スペクトル包絡の所定のデータをパラメータとして用いた一定の算出方法に基づき、これらの実データが入力されることによって算出結果を出力する手順であり、該算出方法は実際の狭窄度合いと対応付けられたものであることを特徴とする、請求項１に記載の血管狭窄度合い判定プログラム。
【請求項３】
前記算出方法は、下記ステップＡないしＤに示す方法であることを特徴とする、請求項２に記載の血管狭窄度合い判定プログラム。
ステップＡ：前記周波数スペクトルの包絡から、ピークの大きい順に、
最大ピーク値とそれに係る周波数、第２ピーク値とそれに係る周波数、・・・、第ｋピーク値とそれに係る周波数が得られて、
ステップＢ：脈拍音エネルギー、最大ピーク値、最大ピークの周波数、第２ピーク値、第２ピークの周波数、・・・、第ｋピーク値、第ｋピークの周波数を成分とするベクトルｖが作られ、
ステップＣ：予め、該ベクトルｖを引数として血管狭窄度合い判定の判定段階数ｎと同じ個数ｎだけ作られた関数ｆに、該ベクトルｖが入力されて、血管狭窄度合い判定段階に係るそれぞれの関数の値として
段階Ｒ１＝関数ｆ１（ｖ）
段階Ｒ２＝関数ｆ２（ｖ）
・・・
段階Ｒｎ＝関数ｆｎ（ｖ）  が得られ、
ステップD：
{段階Ｒ１、段階Ｒ２、・・・、段階Ｒｎ}  の中で値が最大となる段階が、血管狭窄度合い判定された段階とされる。
【請求項４】
前記算出方法は、前記関数を構成要素とするニューラルネットワークにおいてなされることを特徴とする、請求項３に記載の血管狭窄度合い判定プログラム。
【請求項５】
前記狭窄度合い判定手順では、血管の狭窄度合いを３段階以上に判定することを特徴とする、請求項１ないし４のいずれかに記載の血管狭窄度合い判定プログラム。
【請求項６】
前記周波数分析処理手順では、ＬＰＣ（線形予測コーティング）分析法またはケプストラム法の少なくともいずれか一方が用いられて、周波数スペクトラム包絡が得られることを特徴とする、請求項１ないし５のいずれかに記載の血管狭窄度合い判定プログラム。
【請求項７】
前記各手順に先立ち、採集された血流音信号に基づく血管狭窄度合い判定のための初期設定手順が設けられており、該初期設定手順には、前記周波数分析処理手順における処理条件の設定が含まれることを特徴とする、請求項１ないし６のいずれかに記載の血管狭窄度合い判定プログラム。
【請求項８】
前記初期設定手順には、前記血流音の採集条件の設定が含まれることを特徴とする、請求項７に記載の血管狭窄度合い判定プログラム。
【請求項９】
前記血流音信号はシャント音の信号であり、シャント狭窄度合いの判定に用いられることを特徴とする、請求項１ないし８のいずれかに記載の血管狭窄度合い判定プログラム。
【請求項１０】
請求項１ないし９のいずれかに記載の血管狭窄度合い判定プログラムが記録された、コンピュータもしくはその他の情報端末装置にて読み取り可能な記録媒体。
【請求項１１】
請求項１ないし９のいずれかに記載の血管狭窄度合い判定プログラムが格納されているか、または該プログラムを実行可能であり、血管狭窄度合い判定結果が表示される表示部を備えた、コンピュータもしくはその他の情報端末装置。
【請求項１２】
前記表示部には、前記脈拍音エネルギーの波形データも表示可能であることを特徴とする、請求項１１に記載のコンピュータもしくはその他の情報端末装置。
【請求項１３】
前記血流音信号を採集するための電子聴診器が付属しており、該電子聴診器の採集部分は、該血流音信号を得るのに必要な程度に狭く形成されていることを特徴とする、請求項１１または１２に記載のコンピュータもしくはその他の情報端末装置。
【請求項１４】
採集された血流音信号からその脈拍音エネルギーのデータを得るための脈拍音処理手段と、および該血流音信号を周波数分析処理して周波数スペクトル包絡を得るための周波数分析処理手段とを備え、さらに、各処理手段により得られた脈拍音エネルギーならびに周波数スペクトル包絡の各データをパラメータとして用いて血管の狭窄度合いを判定するための狭窄度合い判定手段を備えた、血管狭窄度合い判定システム。
【請求項１５】
コンピュータもしくはその他の情報端末装置により実行可能な血管狭窄度合い判定方法であって、該方法は、
採集された血流音信号から脈拍音エネルギーのデータを得るための脈拍音エネルギーデータ取得手順と、
該血流音信号を周波数分析処理して周波数スペクトル包絡を得るための周波数分析処理手順と、
これら各手順により得られた脈拍音エネルギーならびに周波数スペクトル包絡の各データをパラメータとして用いて血管の狭窄度合いを判定するための狭窄度合い判定手順と
を備えてなる、血管狭窄度合い判定方法。
【請求項１６】
前記狭窄度合い判定手順は、脈拍音エネルギーならびに周波数スペクトル包絡の各データをパラメータとして用いた一定の算出方法に基づき、これらの実データが代入されることによって算出結果を出力する手順であり、該算出方法は実際の狭窄度合いと対応付けられていて、下記ステップＡないしＤに示す方法であることを特徴とする、請求項１５に記載の血管狭窄度合い判定方法。
ステップＡ：前記周波数スペクトルの包絡から、ピークの大きい順に、
最大ピーク値とそれに係る周波数、第２ピーク値とそれに係る周波数、・・・、第ｋピーク値とそれに係る周波数が得られて、
ステップＢ：脈拍音エネルギー、最大ピーク値、最大ピークの周波数、第２ピーク値、第２ピークの周波数、・・・、第ｋピーク値、第ｋピークの周波数を成分とするベクトルｖが作られ、
ステップＣ：予め、該ベクトルｖを引数として血管狭窄度合い判定の判定段階数ｎと同じ個数ｎだけ作られた関数ｆに、該ベクトルｖが入力されて、血管狭窄度合い判定段階に係るそれぞれの関数の値として
段階Ｒ１＝関数ｆ１（ｖ）
段階Ｒ２＝関数ｆ２（ｖ）
・・・
段階Ｒｎ＝関数ｆｎ（ｖ）  が得られ、
ステップD：
{段階Ｒ１、段階Ｒ２、・・・、段階Ｒｎ}  の中で値が最大となる段階が、血管狭窄度合い判定された段階とされる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は血管狭窄度合い判定プログラム、記録媒体、情報端末装置、血管狭窄度合い判定システムおよび血管狭窄度合い判定方法に係り、特に、シャントの狭窄度合を数値化することによって医師の診断を支援し、同時に血液透析患者自身による自己検診にも役立てることを可能とする、血管狭窄度合い判定プログラム、記録媒体、情報端末装置、血管狭窄度合い判定システムおよび血管狭窄度合い判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
血液の人工透析を行う場合、大量の血液を体外に循環させるために、「シャント」(図８参照)と呼ばれる、動脈と静脈の吻合による血管のバイパスをつくる必要がある。
【０００３】
このシャントが狭窄すると、血液透析患者に重大な影響を与えるため、専門医はシャントを流れる血流の音すなわちシャント音を聴診しシャントの狭窄について経験知によって診断している。さらに、シャントを詳細に検査するときには、血管造影写真を用いるなど、診断や検査には医師の技量や経験に負うところが大きい。
【０００４】
さて、シャント音の処理・取扱い技術については従来、技術的な提案もなされている。後掲特許文献１は、正確なシャント音取得を目的として、体外循環血液回路の任意の場所にシャント音取得装置を設置し、これによりシャント音に起因する血液回路の振動を電気信号に変換して、任意の時間間隔で周波数解析を行い、シャント音が有する周波数成分の存在する周波数帯域を抽出し、該帯域の音圧和を算出し、所定の設定値を越えた音圧和を１パルスの脈拍として検出する、という方法を開示している。
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−３２８９４１号公報「シャント音取得方法及びその装置、該シャント音を利用した脈拍測定方法及びその装置」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
さて、上記特許文献のものも含め、従来のシャント音測定には問題があった。それは、上述したようにシャントの狭窄度合いの診断については、経験豊かな専門医によるシャント音の聴診に頼らざるを得ず、また詳細な検査・診断には一層医師の技量や経験を要するということである。血液透析患者に重大な影響を与えるシャント狭窄度合いの判断や検査を、専門家でなくても、場合によっては患者自身によっても、簡単に行うことができれば便利である。
【０００７】
したがって本発明が解決しようとする課題は、上記従来技術の問題点を除き、シャントの狭窄度合を数値化することによって医師の診断を支援し、同時に血液透析患者自身による自己検診にも役立てることのできる、血管狭窄度合い判定プログラム、記録媒体、情報端末装置、血管狭窄度合い判定システムおよび血管狭窄度合い判定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本願発明者は上記課題について検討した。まず、マイクロフォンによって採集したシャント音を、フーリエ変換を用いた周波数分析法によって周波数特性の分析を試みた。しかしこの方法では、周波数特性が離散的になるために、狭窄の有無についての判別が極めて困難であることがわかった。
【０００９】
そこで、シャント音とシャント振動（以下、シャント音の中に含める。）のデータを、平滑的な周波数特性を有する線形予測法やケプストラム法による周波数分析法を用いて処理し、シャントの狭窄度合を数値化することによって、狭窄の有無についての判別が容易になることに着目し、本発明を完成させた。すなわち、上記課題を解決するための手段として本願で特許請求される発明、もしくは少なくとも開示される発明は、以下の通りである。
【００１０】
（１）  コンピュータもしくはその他の情報端末装置により実行可能な血管狭窄度合い判定プログラムであって、該プログラムは、
採集された血流音信号から脈拍音エネルギーのデータを得るための脈拍音エネルギーデータ取得手順と、
該血流音信号を周波数分析処理して周波数スペクトル包絡を得るための周波数分析処理手順と、
これら各手順により得られた脈拍音エネルギーならびに周波数スペクトル包絡の各データをパラメータとして用いて血管の狭窄度合いを判定するための狭窄度合い判定手順とを
コンピュータもしくはその他の情報端末装置に機能させる、血管狭窄度合い判定プログラム。
【００１１】
（２）  前記狭窄度合い判定手順は、前記脈拍音エネルギーならびに周波数スペクトル包絡の所定のデータをパラメータとして用いた一定の算出方法に基づき、これらの実データが入力されることによって算出結果を出力する手順であり、該算出方法は実際の狭窄度合いと対応付けられたものであることを特徴とする、（１）に記載の血管狭窄度合い判定プログラム。
【００１２】
（３）  前記算出方法は、下記ステップＡないしＤに示す方法であることを特徴とする、（２）に記載の血管狭窄度合い判定プログラム。
ステップＡ：前記周波数スペクトルの包絡から、ピークの大きい順に、
最大ピーク値とそれに係る周波数、第２ピーク値とそれに係る周波数、・・・、第ｋピーク値とそれに係る周波数が得られて、
ステップＢ：脈拍音エネルギー、最大ピーク値、最大ピークの周波数、第２ピーク値、第２ピークの周波数、・・・、第ｋピーク値、第ｋピークの周波数を成分とするベクトルｖが作られ、
ステップＣ：予め、該ベクトルｖを引数として血管狭窄度合い判定の判定段階数ｎと同じ個数ｎだけ作られた関数ｆに、該ベクトルｖが入力されて、血管狭窄度合い判定段階に係るそれぞれの関数の値として
段階Ｒ１＝関数ｆ１（ｖ）
段階Ｒ２＝関数ｆ２（ｖ）
・・・
段階Ｒｎ＝関数ｆｎ（ｖ）  が得られ、
ステップD：
{段階Ｒ１、段階Ｒ２、・・・、段階Ｒｎ}  の中で値が最大となる段階が、血管狭窄度合い判定された段階とされる。
【００１３】
（４）  前記算出方法は、前記関数を構成要素とするニューラルネットワークにおいてなされることを特徴とする、（３）に記載の血管狭窄度合い判定プログラム。
（５）  前記狭窄度合い判定手順では、血管の狭窄度合いを３段階以上に判定することを特徴とする、（１）ないし（４）のいずれかに記載の血管狭窄度合い判定プログラム。
【００１４】
（６）  前記周波数分析処理手順では、ＬＰＣ（線形予測コーティング）分析法またはケプストラム法の少なくともいずれか一方が用いられて、周波数スペクトラム包絡が得られることを特徴とする、（１）ないし（５）のいずれかに記載の血管狭窄度合い判定プログラム。
【００１５】
（７）  前記各手順に先立ち、採集された血流音信号に基づく血管狭窄度合い判定のための初期設定手順が設けられており、該初期設定手順には、前記周波数分析処理手順における処理条件の設定が含まれることを特徴とする、（１）ないし（６）のいずれかに記載の血管狭窄度合い判定プログラム。
【００１６】
（８）  前記初期設定手順には、前記血流音の採集条件の設定が含まれることを特徴とする、（７）に記載の血管狭窄度合い判定プログラム。
（９）  前記血流音信号はシャント音の信号であり、シャント狭窄度合いの判定に用いられることを特徴とする、（１）ないし（８）のいずれかに記載の血管狭窄度合い判定プログラム。
【００１７】
（１０）  （１）ないし（９）のいずれかに記載の血管狭窄度合い判定プログラムが記録された、コンピュータもしくはその他の情報端末装置にて読み取り可能な記録媒体。
（１１）  （１）ないし（９）のいずれかに記載の血管狭窄度合い判定プログラムが格納されているか、または該プログラムを実行可能であり、血管狭窄度合い判定結果が表示される表示部を備えた、コンピュータもしくはその他の情報端末装置。
【００１８】
（１２）  前記表示部には、前記脈拍音エネルギーの波形データも表示可能であることを特徴とする、（１１）に記載のコンピュータもしくはその他の情報端末装置。
（１３）  前記血流音信号を採集するための電子聴診器が付属しており、該電子聴診器の採集部分は、該血流音信号を得るのに必要な程度に狭く形成されていることを特徴とする、（１１）または（１２）に記載のコンピュータもしくはその他の情報端末装置。
【００１９】
（１４）  採集された血流音信号からその脈拍音エネルギーのデータを得るための脈拍音処理手段と、および該血流音信号を周波数分析処理して周波数スペクトル包絡を得るための周波数分析処理手段とを備え、さらに、各処理手段により得られた脈拍音エネルギーならびに周波数スペクトル包絡の各データをパラメータとして用いて血管の狭窄度合いを判定するための狭窄度合い判定手段を備えた、血管狭窄度合い判定システム。
（１５）  コンピュータもしくはその他の情報端末装置により実行可能な血管狭窄度合い判定方法であって、該方法は、
採集された血流音信号から脈拍音エネルギーのデータを得るための脈拍音エネルギーデータ取得手順と、
該血流音信号を周波数分析処理して周波数スペクトル包絡を得るための周波数分析処理手順と、
これら各手順により得られた脈拍音エネルギーならびに周波数スペクトル包絡の各データをパラメータとして用いて血管の狭窄度合いを判定するための狭窄度合い判定手順と
を備えてなる、血管狭窄度合い判定方法。
【００２０】
（１６）  前記狭窄度合い判定手順は、脈拍音エネルギーならびに周波数スペクトル包絡の各データをパラメータとして用いた一定の算出方法に基づき、これらの実データが代入されることによって算出結果を出力する手順であり、該算出方法は実際の狭窄度合いと対応付けられていて、下記ステップＡないしＤに示す方法であることを特徴とする、（１５）に記載の血管狭窄度合い判定方法。
ステップＡ：前記周波数スペクトルの包絡から、ピークの大きい順に、
最大ピーク値とそれに係る周波数、第２ピーク値とそれに係る周波数、・・・、第ｋピーク値とそれに係る周波数が得られて、
ステップＢ：脈拍音エネルギー、最大ピーク値、最大ピークの周波数、第２ピーク値、第２ピークの周波数、・・・、第ｋピーク値、第ｋピークの周波数を成分とするベクトルｖが作られ、
ステップＣ：予め、該ベクトルｖを引数として血管狭窄度合い判定の判定段階数ｎと同じ個数ｎだけ作られた関数ｆに、該ベクトルｖが入力されて、血管狭窄度合い判定段階に係るそれぞれの関数の値として
段階Ｒ１＝関数ｆ１（ｖ）
段階Ｒ２＝関数ｆ２（ｖ）
・・・
段階Ｒｎ＝関数ｆｎ（ｖ）  が得られ、
ステップD：
{段階Ｒ１、段階Ｒ２、・・・、段階Ｒｎ}  の中で値が最大となる段階が、血管狭窄度合い判定された段階とされる。
【００２１】
つまり本発明の最良実施形態では、線形予測法やケプストラム法を用いた周波数分析法を用い、周波数特性を比較することによってシャントの狭窄度合を数値化し、狭窄度合の多段階判定を行える、というものである。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の血管狭窄度合い判定プログラム、記録媒体、情報端末装置、血管狭窄度合い判定システムおよび血管狭窄度合い判定方法は上述のように構成されるため、これによれば、シャントの狭窄度合を数値化することによって医師の診断を支援し、同時に血液透析患者自身による自己検診にも役立てることができる。
【００２３】
つまり本発明では、シャント音の周波数特性を線形予測法やケプストラム法によって解析し、狭窄度合を数値化する構成とすることができるため、狭窄度合を複数段階にパターン区分することができる。それによって、医師だけでなく血液透析患者自身による日常管理に役立たせることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下本発明を、図面も用いつつ、より詳細に説明する。
図１は、本発明の血管狭窄度合い判定プログラムの構成を示すフロー図である。図示するように本プログラムは、コンピュータもしくはその他の情報端末装置により実行可能なプログラムであって、採集された血流音信号Ｓから脈拍音エネルギーのデータＤ１を得るための脈拍音エネルギーデータ取得手順Ｐ１と、該血流音信号Ｓを周波数分析処理して周波数スペクトル包絡のデータＤ２を得るための周波数分析処理手順Ｐ２と、これら各手順Ｐ１、Ｐ２により得られた脈拍音エネルギーデータＤ１ならびに周波数スペクトル包絡データＤ２をパラメータとして用いて血管の狭窄度合いを判定し判定結果Ｒを得るための狭窄度合い判定手順Ｐ３とからなり、これらの手順をコンピュータもしくはその他の情報端末装置に機能させるためのプログラムであることを、主たる構成とする。
【００２５】
図中、狭窄度合い判定手順Ｐ３は、脈拍音エネルギーデータＤ１ならびに周波数スペクトル包絡データＤ２をパラメータとして用いた一定の算出方法に基づき、これらの実データが入力されることによって算出結果を出力する手順である。そして、当該算出方法は、実際の狭窄度合いと対応付けられて構成される。
【００２６】
かかる構成により本発明プログラムは、
まず脈拍音エネルギーデータ取得手順Ｐ１において、採集された血流音信号Ｓから脈拍音エネルギーのデータＤ１が得られ、また、周波数分析処理手順Ｐ２においては、血流音信号Ｓが周波数分析処理されて周波数スペクトル包絡のデータＤ２が得られ、そして狭窄度合い判定手順Ｐ３において、手順Ｐ１、Ｐ２により得られた脈拍音エネルギーデータＤ１ならびに周波数スペクトル包絡データＤ２がパラメータとして用いられて血管の狭窄度合いが判定されて、判定結果Ｒが得られる、という手順を、コンピュータもしくはその他の情報端末装置に機能させる。したがってコンピュータもしくはその他の情報端末装置においては、これらの手順が実行せしめられる。
【００２７】
なお狭窄度合い判定手順Ｐ３においては、脈拍音エネルギーデータＤ１ならびに周波数スペクトル包絡データＤ２がパラメータとして用いられる一定の算出方法に基づき、これらの実データが入力されることによって算出結果が出力される。
【００２８】
本発明プログラムの狭窄度合い判定手順Ｐ３に係る当該算出方法は、実際の狭窄度合いと対応付けられて構成される。具体的には、次のようなステップＡ〜Ｄが順に実行される構成とすることができる。すなわち、
ステップＡは、周波数スペクトルの包絡データＤ２から、ピークの大きい順に、
最大ピーク値とそれに係る周波数、第２ピーク値とそれに係る周波数、・・・、第ｋピーク値とそれに係る周波数が得られるステップである。
【００２９】
ステップＢは、脈拍音エネルギーデータＤ１、および、周波数スペクトルの包絡データＤ２からの最大ピーク値、最大ピークの周波数、第２ピーク値、第２ピークの周波数、・・・、第ｋピーク値、第ｋピークの周波数、を成分とするベクトルｖが作られるステップである。
【００３０】
一方、ステップＢで作られるベクトルｖを引数として血管狭窄度合い判定の判定段階数ｎと同じ個数ｎだけ関数ｆが予め作られて用意される。
【００３１】
そしてステップＣは、これらの関数ｆにベクトルｖが入力されて、血管狭窄度合い判定段階に係るそれぞれの関数の値として、
段階Ｒ１＝関数ｆ１（ｖ）、段階Ｒ２＝関数ｆ２（ｖ）、・・・段階Ｒｎ＝関数ｆｎ（ｖ）  が得られるステップである。
【００３２】
最後にステップDは、  {段階Ｒ１、段階Ｒ２、・・・、段階Ｒｎ}  の中で値が最大となる段階が、血管狭窄度合い判定された段階とされるステップである。
【００３３】
本発明血管狭窄度合い判定プログラムの狭窄度合い判定手順Ｐ３に係る算出方法は、具体的には、ニューラルネットワークにおいてなされる構成とすることができる。以下、シャント音の周波数スペクトル包絡データからシャントの狭窄度合を示す判定ランクを得る場合について、その方法を述べる。最初に、式１のような入出力関係をもつ非線形素子を用意する。
なお図２Ａは、式１に係る入出力関係をもつ非線形素子を示す概念図である。
【００３４】
【数１】
2010029434.tif 000003
【００３５】
次に、非線形素子を入力層、中間層、出力層にそれぞれＩ、Ｊ、Ｋ個ずつ用意した３層構造のニューラルネットワークを用意する。中間層、出力層のしきい値はそれぞれθ１ｊ（ｊ＝１，２，・・・，Ｊ）、θ２ｋ（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）とする。しきい値を重み係数と同一に取り扱えるようにするため、入力値がつねに１で、その重み係数が−θ１ｊ、−θ２ｋとなる入力を追加する。すると、入力ｘｉと中間出力ｙｊ、および中間出力ｙｊと最終出力ｚｋの関係は、式２のようになる。
なお図２Ｂは、式２に関係を示した３層構造のニューラルネットワークを示す概念図である。
【００３６】
【数２】
2010029434.tif 000004
【００３７】
最後に、ニューラルネットワークにシャント音の周波数スペクトル包絡から取り出したデータの組つまりベクトルを入力すると、最も類似したシャント音の周波数スペクトルパターンを出力することができる。なお、狭窄度合い判定手順では、血管の狭窄度合いの判定段階の数は特に限定されないが、判定には中間段階が存在することが望ましい。つまり、シャント等血管の狭窄度合を、狭窄有り・無しの２段階だけではなく、数値化することによって３段階以上の複数段階に分類して検査できることが望ましいからである。
【００３８】
図３は、本発明プログラムの周波数分析処理手順で用いる周波数分析方法を示すグラフである。図の上段のグラフはシャント音の波形、中段のグラフは上段のシャント音の一部拡大波形、そして下段のグラフはフーリエ変換法、ＬＰＣ（線形予測コーティング）法およびケプストラム法による波形の周波数特性を示すグラフである。図示するようにＬＰＣ分析法やケプストラム法は、フーリエ変換法よりも分析が容易であり、本発明プログラムにおいては、ＬＰＣ分析法またはケプストラム法の少なくともいずれか一方を用いて、周波数スペクトラム包絡データを得ることとする。
【００３９】
図４は本発明の血管狭窄度合い判定プログラムの別の構成を示すフロー図である。図示するように本発明プログラムでは、前述した各手順Ｐ１、Ｐ２およびＰ３に先立ち、採集された血流音信号Ｓに基づく血管狭窄度合い判定のための初期設定手順Ｐ０が設けられており、初期設定手順Ｐ０には、周波数分析処理手順Ｐ２における処理条件の設定が含まれた構成とすることができる。 さらに初期設定手順Ｐ０には、血流音の採集条件の設定が含まれた構成とすることができる。
【００４０】
本発明の血管狭窄度合い判定プログラムは、広く血管狭窄度合い判定に用いることのできるものであるが、これまで述べたように、特にシャントの判定に有効である。つまり本プログラムは、シャント音の信号に基づき、シャントの狭窄度合を判定できるものとして、極めて有用である。
【００４１】
本発明の血管狭窄度合い判定プログラムの提供は、インターネット等の通信回線、コンピュータもしくはその他の情報端末装置にて読み取り可能な記録媒体など、適宜の媒体を用いて行うことができる。もちろん、本発明の血管狭窄度合い判定プログラムが格納された、専用もしくは非専用のコンピュータもしくはその他の情報端末装置の形態も、本発明の範囲内である。
【００４２】
またこのようなコンピュータもしくはその他の情報端末装置は、血管狭窄度合い判定結果が表示される表示部を備えたものとすれば便利である。その場合表示部には、脈拍音エネルギーの波形データも表示できるようにすれば一層便利である。たとえば、医師や血液透析患者自身が、シャント等血管の狭窄度合を、画面によって簡単に視覚的に検査できるからである。狭窄度合いの判定にはパターンを設定し、これを表示できるようにすれば便利である。
【００４３】
前記コンピュータもしくはその他の情報端末装置にはさらに、血流音信号を採集するための電子聴診器を付属させてもよい。電子聴診器の採集部分の面積は、Ｓ／Ｎ比を高くして血流音を効率よく採取するために、血流音信号を得るのに必要な程度に狭いものとすればよい。いわばピンポイントの集音指向性とすることである。
【００４４】
以上述べた本発明血管狭窄度合い判定プログラムに基づき、血管狭窄度合い判定システムを構成することができる。当該システムは、採集された血流音信号からその脈拍音エネルギーのデータを得るための脈拍音処理手段と、血流音信号を周波数分析処理して周波数スペクトル包絡を得るための周波数分析処理手段とを備え、さらに、各処理手段により得られた脈拍音エネルギーならびに周波数スペクトル包絡の各データをパラメータとして用いて血管の狭窄度合いを判定するための狭窄度合い判定手段を備えたものである。
図５は、かかる血管狭窄度合い判定システムの構成例を示す説明図である。
【実施例】
【００４５】
以下、本発明の実施例として、シャント狭窄度合い判定システムを構築した例を説明するが、本発明はかかる実施例に限定されるものではない。
＜１  到達目標＞
１−１  シャントの狭窄度合いを、狭窄の有無の２段階だけではなく、数値化することによって、３段階以上の複数段階に分類して検査、判定できるシステムであること。
１−２  医師および血液透析患者がシャントの狭窄度合いを視覚的に画面上で検査できる実用的なパターンを、狭窄度合い判定の段階ごとに作成すること。
【００４６】
＜２  システムの構成＞
２−１  シャント音採集手段
シャント音は電子聴診器にて採集する。
心臓の鼓動とともに送り出された血液が動脈の中を脈動となって流れる。この脈動がシャントの狭窄部分を通るとき、乱流が発生し血管壁を振動させる。その血管壁の振動がシャント音として電子聴診器で採集される。
【００４７】
２−２  シャント音解析プログラム
採集されたシャント音からシャント部分の狭窄度合を段階区分ごとに判定する方法として、シャント音解析プログラムを作成する。
プログラムに対する入力は電子聴診器で採集したシャント音データである。これをＬＰＣ分析法あるいはケプストラム分析法、またはその両方で処理し、出力として周波数スペクトル包絡データを得る。
【００４８】
本プログラムでは、周波数スペクトル包絡と狭窄度合とを結びつけることとした。これは、従来技術には見受けられなかった点である。その結果、周波数スペクトル包絡のパターンとシャント部分の狭窄度合を対応付けすることができ、狭窄度合を段階区分ごとに判定することができる。
【００４９】
２−３  プログラムにおける処理
シャント狭窄度合い判定プログラム全体を４個のブロックに分割して、各ブロックごとにその処理方法を説明する。なお、各ブロックの流れは、下記に示す４パターンのいずれパターンを選択してもよい。
（１）−（２）−（４）、
（１）−（３）−（４）、
（１）−（２）−（３）−（４）、または
（１）−（３）−（２）−（４）
【００５０】
（１）初期設定ブロック
採集するシャント音の時間長や分析に用いる採集データの時間長などを設定するブロックである。具体的に設定される事項は次の通りである。
ア  採集するシャント音の時間の長さを設定する。
イ  周波数スペクトル包絡に用いるシャント音データの長さを設定する。アの長さと異なってもよい。
ウ  シャント音採集の開始合図（マウスのクリックか一定時間ごと）を設定する。
エ  採集したシャント音データを保管するか否かを設定する。
オ  電子聴診器の回路ノイズを除去するプログラムを設定する。
カ  シャント音波形、周波数スペクトル包絡をディスプレイに表示するときの窓枠や波形の大きさ、位置や描画に用いるペン色などを設定する。
キ  利用したい周波数スペクトル包絡がＬＰＣ分析法によるものかケプストラム分析法によるものかまたは両方かを設定する。
【００５１】
（２）ＬＰＣ分析法ブロック
入力は電子聴診器で採集したシャント音データであり、次の処理をブロック内で行う。
ク  シャント音データをフーリエ変換する。
ケ  その結果を用いて自己相関関数を算出する。
コ  線形予測係数を求める。
サ  伝達関数のゲインを求める。
本分析法では最終的に、出力として緩やかに変化する周波数スペクトル包絡が得られる。その周波数スペクトル包絡は連続な曲線で表されるという特性がある。したがって、部分拡大もできるため、狭窄度合の判定が容易になるという長所をもつ。
【００５２】
（３）ケプストラム法ブロック
入力は（２）と同じく採集したシャント音データであり、ブロック内で以下の処理をする。
シ  シャント音データをフーリエ変換する。
ス  周波数スペクトルの絶対値を求める。
セ  そして、その逆フーリエ変換を求める。
ソ  細かく変化する部分と緩やかに変化する部分に分離する。
タ  再び、フーリエ変換する。
【００５３】
以上の処理から、出力として緩やかに変化する周波数スペクトル包絡を得る。この出力の周波数スペクトル包絡は離散的になるという特性をもつ。（２）で示したＬＰＣ分析法と違って連続性はないが、（２）より計算時間が短い利点がある。
なお図６は、ブロック（１）−（３）−（４）の流れによるシャント狭窄度合い判定プログラム構成例の要部を示すフロー図である。
【００５４】
（４）画面表示ブロック
設定した窓枠に、設定した大きさで、設定した位置に、設定したペン色で、シャント音波形および周波数スペクトル包絡をディスプレイに見易く分かり易く表示する。
【００５５】
＜３  システム構築実験の計画＞
以下、シャント狭窄度合い判定システムの構築実験の計画を、４つの時期に分けて記す。
第１時期
シャント音を効率よく採集するためのマイクロフォンの選定と、マイクロフォンからの信号を拡大するための増幅回路を試作する。
第２時期
シャント音の周波数特性とシャントの狭窄度合の対応付けを高信頼に確立するための準備として、増幅回路と周波数分析プログラムとのマッチング試験を繰り返し実施する。
【００５６】
第３時期
〈１〉フィールドテストのためのシャント狭窄度合の検査システムを試作する。
〈２〉試作した検査システムを用いて、臨床現場でフィールドテストを実施する。フィールドテスト概要は後述する。
なお、検査システムの信頼性を向上させるため、〈１〉の試作と〈２〉の実施を必要に応じて繰り返す。
【００５７】
〈３〉実施フィールドテストの概要
〈３〉−１  シャント音採集の協力患者
次の条件を満たす血液透析患者３名を選定し固定する。さらに、臨時の協力患者１名を得る。
患者３名  ｔｍ（男性）：シャント手術後血管拡張３ヶ月経過
ｏｎ（男性）：シャント手術後１〜２年経過
ｋｅ（女性）：シャント手術後４〜５年経過
臨時協力患者１名
ｋｓ（男性）：血管拡張手術の前・後
〈３〉−２  フィールドテスト期間
平成１９年１２月２２日  〜  平成２０年１月３１日
【００５８】
〈３〉−３  フィールドテスト頻度
定期的採集：毎週１回で木曜日午後１時〜
臨時的採集：平成１９年１２月２２日（土）午後１時〜
〈３〉−４  実施場所
青森県五所川原市内の病院
〈３〉−５  実施者および協力者
佐々木隆幸、株式会社トム・メディック
【００５９】
第４時期
〈１〉血液透析患者から採集したシャント音データをすべて周波数分析する。
〈２〉周波数特性を複数の周波数特性パターンに分類する。
〈３〉〈２〉で得た周波数特性パターンを分類するための数個のパラメータ数値を周波数分析プログラムに記述し、周波数特性パターン分類の良否を繰り返し検証する。
【００６０】
＜４  実験結果＞
到達目標をすべて達成し、研究目的を果たした。その成果を到達目標ごとに述べる。
４−１  到達目標「シャントの狭窄度合を、狭窄有無の２段階だけではなく、数値化することで３段階以上の複数段階に分類して検査、判定できること」について
シャント音の狭窄度合を５段階に分類することができた。
図７は、周波数特性とシャント狭窄度合いのランク付けとを対応させて示した説明図である。なお図中、シャント狭窄度合いの概念図は、血管内における狭窄物質の付着状態により狭窄度合いを示している。塗りつぶし部分が狭窄物質を示す。また、周波数特性パターンは、最大ピーク値を１とする相対値による周波数特性の包絡グラフである。
【００６１】
図示するように、ランクＡからランクＥに遷移するにしたがって、低周波数成分が減少し、高周波数成分が増加することがわかる。その原因はシャントの狭窄度合が進行し拡大することによる。
なお、ランク分けに用いたパラメータは、シャント音の全エネルギー、脈拍のエネルギー、そして周波数特性パターンにおける大きなピークとなる数個の周波数である。また、シャント狭窄度合の概念図は流体力学に基づいて予想したものである。
【００６２】
４−２  到達目標「医師および血液透析患者がシャントの狭窄度合いを視覚的に画面上で検査できる実用的なパターンを、狭窄度合い判定の段階ごとに作成すること」について
シャント音の周波数特性パターンを、図７に示したように５段階に分類することができた。そしてシャントの狭窄度合とそれぞれにおける周波数特性パターンを対応づけることができた。これによって、この到達目標を達成できた。
【００６３】
＜５  まとめ＞
５−１  検査システムの原型
上述の通り到達目標を達成できたことにより、血液透析患者におけるシャント狭窄度合の数値化システム、検査システムの原型を、構築することができた。なお、前出図５はかかるシステムの例である。
【００６４】
５−２  ピンポイント型電子聴診器について
本実施例の過程においては、マイクロフォンと増幅回路を一体化した電子聴診器を独自試作した。この電子聴診器の特徴は、シャント音を採集する部分の面積を小さくした点である。これによりシャント音の採集面積が狭くなり、どの部位で大きな狭窄が発生しているかを検知することができる。通常の聴診器より採集音の面積が小さいので、ピンポイント型の電子聴診器といえる。
【００６５】
５−３  周波数分析プログラムの開発
シャント音を周波数分析するためのプログラムを２種類開発できた。その場ですぐにリアルタイムで周波数分析できるプログラムと、他の場所で採集したシャント音データを事後にいつでも周波数分析できるプログラムの２種類である。前者のプログラムは取扱方法が容易なため、血液透析患者自身による検査に有効である。後者の場合は、シャント音データを電子ファイルとして記録や蓄積できるので、医療カルテへのデータ記載や今後の周波数分析のソフトウェア開発に役立てることができる。
【産業上の利用可能性】
【００６６】
本発明の血管狭窄度合い判定プログラム、記録媒体、情報端末装置、血管狭窄度合い判定システムおよび血管狭窄度合い判定方法によれば、シャントの狭窄度合の判定、検査を始めとして、血管の狭窄度合いの判定、検査において、医師の診断を支援し、同時に血液透析患者自身による自己検診にも役立てることができる。それによって、医師だけでなく血液透析患者自身による日常管理に役立たせることができ、関連産業分野において利用価値が高い発明である。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の血管狭窄度合い判定プログラムの構成を示すフロー図である。
【図２Ａ】式１に係る入出力関係をもつ非線形素子を示す概念図である。
【図２Ｂ】式２に関係を示した３層構造のニューラルネットワークを示す概念図である。
【図３】本発明プログラムの周波数分析処理手順で用いる周波数分析方法を示すグラフである。
【図４】本発明の血管狭窄度合い判定プログラムの別の構成を示すフロー図である。
【図５】本発明の血管狭窄度合い判定システムの構成例を示す説明図である。
【図６】実施例において、ブロック（１）−（３）−（４）の流れによるシャント狭窄度合い判定プログラム構成例の要部を示すフロー図である。
【図７】周波数特性とシャント狭窄度合いのランク付けとを対応させて示した説明図である。
【図８】シャントの説明図である。
【符号の説明】
【００６８】
１…
【図１】
2010029434.tif 000005
【図２Ａ】
2010029434.tif 000006
【図２Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2010029434.tif 000010
【図７】
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【図３】
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【図８】
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