(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
下記（１）及び（２）を備え、網膜血管における梗塞を検出する網膜情報診断システムであって、かつ、下記梗塞検出手段（２）は、色成分解析により網膜血管の可視部分を特定し、当該可視部分の先端部の手前側近傍における血管の長さ方向に対する幅の変化率が、網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲外となる場合を、当該先端部の先の血管が梗塞状態であることの指標とする検出手段である、網膜情報診断システム。
（１）  被験者の網膜像を撮影する撮影手段、
（２）  撮影手段（１）により撮影された網膜像において網膜血管を特定し、当該網膜血管における血流が実質的に認められなくなる領域の検出を行い、当該乏血流領域の、数若しくは有無、場所、又は、程度、と網膜血管における梗塞とを関連付けて、（１）の被験者の網膜血管における梗塞を検出する梗塞検出手段。
【請求項２】
下記（１）〜（３）を備え、網膜血管における梗塞を検出する網膜情報診断システムであって、かつ、下記梗塞検出手段（３）は、色成分解析により網膜血管の可視部分を特定し、当該可視部分の先端部の手前側近傍における血管の長さ方向に対する幅の変化率が、網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲外となる場合を、当該先端部の先の血管が梗塞状態であることの指標とする検出手段である、網膜情報診断システム。
（１）  被験者の生体信号を検出する生体信号検出手段、
（２）  生体信号検出手段（１）により検出された生体信号に同期させて、（１）の被験者の網膜像を撮影する撮影手段、
（３）  撮影手段（２）により撮影された網膜像において網膜血管を特定し、当該網膜血管における血流が実質的に認められなくなる領域の検出を行い、当該乏血流領域の、数若しくは有無、場所、又は、程度、と網膜血管における梗塞とを関連付けて、（１）の被験者の網膜血管における梗塞を検出する梗塞検出手段。
【請求項３】
前記網膜情報診断システムにおいて、梗塞検出手段（２）又は（３）は、色成分解析による網膜血管の可視部分の特定の際に、網膜血管が動脈であるか、又は、静脈であるかを判別する手段を含む、請求項１又は２に記載の網膜情報診断システム。
【請求項４】
前記網膜情報診断システムにおいて、梗塞検出手段（２）又は（３）は、色成分解析によって特定された網膜血管動脈の近傍における網脈血管静脈の蛇行を、当該網膜血管動脈の梗塞の指標とする検出手段を含む、請求項３に記載の網膜情報診断システム。
【請求項５】
前記網膜情報検出システムにおいて、梗塞検出手段（２）又は（３）は、色成分解析による網膜血管の可視部分の特定の際に、網膜血管が動脈であるか、又は、静脈であるかを判別する手段を行い、当該網膜動脈又は網膜静脈の乏しい血流領域の、数若しくは有無、場所、又は、程度、と網膜血管における梗塞とを関連付けた後に、梗塞が存在すると判定された網膜血管が動脈であれば、動脈に選択的に作用する薬剤を、あるいは、同じく判定された網膜血管が静脈であれば、静脈に選択的に作用する薬剤を、被験者に対して投薬する投薬手段が備わっており、さらに、当該投薬手段による投薬の前後における梗塞検出手段（２）又は（３）による梗塞の検出の結果に基づいて、前記の投薬手段による投薬の効果を評価する投薬効果評価手段を備える、請求項３又は４に記載の網膜情報検出システム。
【請求項６】
前記網膜情報診断システムの梗塞検出手段（２）又は（３）において、色成分解析により特定された網膜血管の可視部分の先端部における網膜血管の実質的な血流を認める状態を示す、当該先端部の手前側近傍における血管の長さ方向に対する可視部分の幅の変化率の限界値が、当該長さ方向に対して血管の内側に向けて約９０度であり、当該角度が約９０〜約１８０度である場合を、当該先端部の先の血管における梗塞の指標とする、請求項３〜５のいずれか一項に記載の網膜情報診断システム。
【請求項７】
前記網膜情報診断システムの梗塞検出手段（２）又は（３）において、色成分解析により特定された網膜血管の可視部分の先端部近傍の形状の特定が、パターン認識処理により行われる、請求項３〜６のいずれか一項に記載の網膜情報診断システム。
【請求項８】
前記網膜情報診断システムにおいて、梗塞検出手段（２）又は（３）は、網膜血管動脈の血柱反射を示す値である領域を輝度解析により特定し、当該血柱反射領域における血管の長さ方向に対する血柱幅の減少を示す変化率が、網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲外となる場合を、当該血管が梗塞状態であることの指標とする検出手段を含み、当該輝度解析を行う検出手段は、前記の網膜血管の可視部分を色成分解析により特定し、当該可視部分の先端部の手前側近傍における血管の長さ方向に対する幅の変化率が、網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲外となる場合を、当該可視部分の先端部の先の血管が梗塞状態であることの指標とする検出手段、に付加されて行われ、又は、当該色成分解析を行う検出手段とは別個に行われる、請求項１〜７のいずれか一項に記載の網膜情報診断システム。
【請求項９】
前記網膜情報診断システムにおいて、梗塞検出手段（２）又は（３）は、網膜血管の器質繊維化を色成分解析により特定し、当該器質繊維化部分を梗塞状態であることの指標とする検出手段を含む、請求項８に記載の網膜情報診断システム。
【請求項１０】
前記網膜情報診断システムにおいて、同一被験者における異なる時点の診断工程の経過及び結果を示すデータを記憶し、かつ、異なる時点における、色成分解析による網膜血管の形状を表すデータを含む当該データ比較を行い、当該比較データを指標として、最新の時点における網膜血管の梗塞の進行度合いを診断する手段として、前記形状データにより提供される網膜血管の可視部分の先端部の手前側近傍における血管の長さ方向に対する幅の変化率についての、過去のデータと最新のデータとの比較を行い、網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲に対する相対的変化を検出して、当該変化を網膜血管の梗塞の進行度合いの指標とする工程により得られたデータを得る手段が付加されている、請求項１〜９のいずれか一項に記載の網膜情報診断システム。
【請求項１１】
前記網膜情報診断システムにおいて、異なる時点において比較するデータは、診断工程を行う異なる時点のうち、最初の時点以外の時点において、網膜血管の器質繊維化を色成分解析により特定し、当該器質繊維化部分を梗塞状態であることの指標とする検出手段により得られたデータを含有する、請求項１０に記載の網膜情報検出システム。
【請求項１２】
前記網膜情報診断システムにおいて、異なる時点において比較するデータは、色成分解析により求められる網膜血管に実質的に血流が認められる血液色相当の面積であり、過去の面積データに比べ最新の面積データが減少している場合を、網膜血管の梗塞傾向とする工程により得られたデータを含む、請求項１０又は１１に記載の網膜情報診断システム。
【請求項１３】
前記網膜情報診断システムにおいて、網膜血管における梗塞の検出時の被験者の血圧を計測して記録する手段が備えられている、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の網膜情報診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療用機器システムに関する発明であり、さらに具体的には、網膜の情報を検出して、当該情報を幅広く医療に役立てることを目的とする発明である。本発明は、特に、網膜血管の梗塞を検出するためのシステム又は機器に関する発明である。
【背景技術】
【０００２】
脳梗塞は、日本人の死亡原因の中でも多くを占める高頻度な疾患である上、後遺症を残して介護が必要となることが多い。【０００３】
脳梗塞はいくつかの分類がなされており、代表的には、心原性脳梗塞、アテローム血栓性脳梗塞、ラクナ梗塞が挙げられる。これらのうち、心原性脳梗塞は、心房細動等の心臓疾患や心臓手術に伴い、心臓でできた血栓が脳内血管における梗塞を引き起こすものであり、急性、かつ、重篤である場合が多い。また、アテローム血栓性脳梗塞は、動脈硬化に伴い動脈壁に沈着したアテロームによって、動脈内腔が徐々に狭小化することにより梗塞を引き起こすものであり、症状が顕在化するまでにある程度の時間が必要である。【０００４】
現在まで、後者のアテローム血栓性脳梗塞については、動脈硬化のリスクファクターを検出することで、ある程度の予防的な措置を行うことが可能となっている。しかしながら、前者の心原性脳梗塞については、その前触れを的確に把握することが困難であり、脳梗塞の症状が顕在化した時点で、すでに重篤化している場合が多い。特に、心臓手術を行っている最中に血栓が脳内血管に移行する場合には、仮に、心臓の手術を完遂しても、心原性脳梗塞により患者は深刻な状態となることになる。このような場合、事前に心原性脳梗塞の兆候を掴むことができれば、初期の抗凝固剤の投与により、心原性脳梗塞の発症を抑制することが可能となるが、このような急性の脳梗塞の前兆を検出可能な手段は未だ提供されていない。【０００５】
また、現在、脳梗塞のみならず、循環系全体にわたる梗塞現象が問題視されつつある。この代表的な疾患として、いわゆる「エコノミークラス症候群（旅行血栓症）」が認められている。エコノミークラス症候群とは、旅行中(特に、飛行機の中)において起こる深部静脈血栓症に伴う急性肺動脈血栓塞栓症のことである。典型的には、飛行機の中では長時間座ったままでいるため、下肢の圧迫による下肢の静脈のうつ滞と水分不足による血液粘度の上昇が起こり、これが引き金になり血栓が形成され、飛行機が目的地に着陸し、席を立つと、長時間圧迫されていた足の静脈に付着していた血栓が血管壁からはがれ、静脈流に乗って肺にとび、肺の血管を閉塞させ、急性肺動脈血栓塞栓症が惹起されることが知られている。また一般に血栓が、肺動脈や心臓内で形成され心臓の栄養血管である冠動脈を閉塞させると、急性心筋梗塞、脳の血管を閉塞させると脳梗塞となり、極めて危険視されている。【０００６】
一方、網膜血管や眼底等に関する情報である、「網膜情報」を利用した装置として、本発明者は、予防医学上極めて有用な動脈硬化の検出装置を提案している。【０００７】
まず、「生体信号を検出することが可能な生体信号の生体信号検出手段と、この生体信号の特定のパターンを感知する生体信号の感知手段と、これにより感知された生体信号の特定のパターンに同期させて眼底像（例えば、眼底動脈と眼底静脈との交叉部近傍における眼底静脈の狭窄）を検出可能な眼底像の生体信号検出手段を備えた、動脈硬化の検出装置」を提供している（特許文献１）。この検出装置により、ウインドケッセル現象による、心臓の拡張期と収縮期の時相のズレにかかわらず、眼底写真による眼底動脈と眼底静脈の幅の測定を、正確に行うことが可能となる。そして、網膜像、すなわち、網膜情報を指標として、動脈硬化の進展度合いを簡便かつ正確に把握することが可能となる。【０００８】
次に、上記の検出装置を更に汎用化するべく、最も重要かつ困難な過程の一つである、生体信号と眼底像の同期化を、コンピュータの画面上で行うことが可能な動脈硬化の検出装を提供している（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】国際特許出願ＷＯ０１／３０２３５Ａ１号公報
【特許文献２】特開２００３−２９９６２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明の課題は、急性の心因性脳梗塞を含め、脳梗塞や全身性の梗塞の前兆を、上記の網膜情報を活用して検出する手段を提供することにある。この課題は、網膜血管が、脳内の血管と直接的につながっており、特に、脳内の血管の状態が、ほぼ直接的に反映され得るものであること、さらには、全身の循環系の状態が反映されやすいことに基づいた課題である。【００１１】
前述の特許文献１及び特許文献２に開示されている技術では、網膜血管の硬化を検出するに留まっており、間接的にアテローム血栓性脳梗塞の前兆を把握し得るのみであり、急性の心原性脳梗塞や全身性のエコノミークラス症候群までを把握することは困難である。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
ところが、本発明者はこのたび新たな検討を行い、網膜血管の梗塞を検出することは、脳梗塞や循環系全体の梗塞現象について、動脈硬化に起因するか否かにかかわらず把握することが可能であることに想到し、さらに、網膜血管の梗塞を簡便に検出する手段についての検討を行った。【００１３】
その結果、本発明者は、下記の網膜情報診断システムを提供することにより、上記の課題を解決し得ることを見出した。【００１４】
［第一の態様］
本発明者は、第一に、下記（１）及び（２）を備え、網膜血管における梗塞を検出する、網膜情報診断システム（以下、第一の本システムともいう）を提供することにより、上記の課題を解決し得ることを見出した。
（１）  被験者の網膜像を撮影する撮影手段、
（２）  撮影手段（１）により撮影された網膜像において網膜血管を特定し、当該網膜血管における血流が実質的に認められなくなる領域の検出を行い、当該乏血流領域の、数若しくは有無、場所、又は、程度、と網膜血管における梗塞とを関連付けて、（１）の被験者の網膜血管における梗塞を検出する梗塞検出手段。【００１５】
本発明において「システム」とは、上記の手段（１）及び（２）を一体として備えている狭義の「装置」のみならず、これらの手段（１）及び（２）同士が、又は、同一の手段内部における個々の仕組みが、空間的に明らかに離れているにかかわらず、「網膜血管の梗塞の検出」という目的を達成するために互いに協調して働いている場合を含める「物」の概念である。なお、本システムの態様により、これを構成する手段の数が異なる場合も、「システム」は、同様に「装置」を含む概念である。また、上記の「網膜血管における血流が実質的に認められなくなる領域」を「ブラックアウト領域」と称することもある。【００１６】
撮影手段（１）
網膜像の撮影手段としては、網膜を撮影可能な機構を備えるカメラ（具体的には、いわゆる眼底カメラが挙げられる：アナログカメラであってもデジタルカメラであってもよい）が挙げられる。そして、「生体信号との同期化」を必要とする、下記する他の態様を考慮すると、人間の生体信号の周期が、通常０．６〜１．０秒程度であるから、好適には０．４秒に１回以上の頻度でシャッターが下り、かつ、シャッターが下りた時点と露光される時点の時差が可能な限り短いことが好適である。よって、技術的にこのような条件を満たすことが容易な、ＣＣＤ等の撮像素子を用いたデジタルカメラであることが好適である。また、網膜像を、デジタルイメージ情報として連続的に得ることができるデジタルビデオカメラで検出することは、コンピュータ画面上における網膜像の同期化に適している。すなわち、本システムの最も好適な態様の一つとして、本システムにおける網膜像の検出が、網膜像の動画を構成するフレーム画像から、網膜血管が実質的に同一の状態（血管径が実質的に同一）の画像同士を選択・抽出することにより、確度良く網膜血管の梗塞を検出することができる。また、生体信号と同期させた網膜の静止像をコンピュータの表示画面上において抽出することにより、当該生体信号と同期させた網膜像を提供可能なソフトウエアを用いる態様も優れた態様の一つとして挙げることができる。さらに、既存の眼底カメラやデジタルビデオカメラに替えて、ＳＬＯ（Scanning Laser Ophthalmoscope）を用いることも可能である。ＳＬＯは走査レーザー検眼鏡であり、眼底をレーザーでスキャンすることにより、細い血管の状態や患部を拡大して観察可能な検査機器である。ＳＬＯでは、必要に応じて複数の画像を用いる高解像度処理を行うことも可能である。生体信号との同期化要領等については、上記の眼底カメラやデジタルビデオカメラと同様である。【００１７】
上記のデジタルビデオカメラを用いる態様においては、撮影された網膜像の動画を、例えば、ＤＶ端子（メディアコンバーターも可能）と、ＩＥＥＥ１３９４カード、ＥＺＤＶ（カノープス社）、DVRapter（カノープス社）、ＤＶＲｅｘ（カノープス社）等のＤＶキャプチャカード等を介してデジタル情報としてコンピュータに取込むことができる。このデジタル同期化データにおいては、本システムを作動させる上で必要な要素を損なわない限り、デジタルデータの圧縮化を行うことが可能である。かかる圧縮化を含めた符号化は、ＭＰＥＧ、ＭＰ３等の符号化方式に従うことで行うことができる。なお、圧縮化・符号化されたデータは、既存の圧縮解凍技術（例えば、セラータム社(Celartem社)開発の圧縮解凍技術等）にて部分又は全部の解凍を必要に応じて行い、本システムにて用いることができる。【００１８】
このようにして得られた、デジタル同期化データは、例えば、磁気テープ、磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ−Ｒ、ＵＳＢチップ等に保存することができる。【００１９】
この本システムの第一の態様は、撮影手段（１）としてデジタルビデオカメラが用いられる場合に適している。【００２０】
梗塞検出手段（２） 
（ブラックアウト領域）
梗塞検出手段（２）は、前記の撮影手段（１）により撮影された網膜像におけるブラックアウト領域の検出を行い、当該ブラックアウト領域の、数若しくは有無、場所、又は、程度、と網膜血管における梗塞とを関連付けて、被験者の網膜血管における梗塞を検出する梗塞検出手段である。網膜は、網膜血管壁組織を含め、人体では数少ない透明組織である。よって、被験者の眼底像において網膜血管が存在する部位は、当該血管の内部を流れる血液色で観察されるのが通常である。ところが、網膜血管において梗塞が生じていると、当該部分の血流が途絶してしまい、網膜血管における乏血流領域として認められる。すなわち、梗塞部より先の網膜血管は、あたかも消失したかのように観察され、又は、変色した状態で観察される。このような乏血流領域が、上述した「ブラックアウト領域」である。【００２１】
例えば、上記の撮影手段（１）にて得られた網膜の画像（眼底像）に対して所定の画像処理を行うことで、網膜血管が存在する部位における色成分が、網膜血管に血液が流れている状態における値の範囲外となる領域の、場所、有無、又は、程度を特定することができる。【００２２】
（色成分解析）
本発明者の検討により、撮影された眼底像において、網膜血管のうち血液が途絶したブラックアウト領域の色成分（例えば、ＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）成分）は、正常状態（すなわち、当該網膜血管に血液が流れている状態）における値の範囲外となる領域として観察されることが判明している。例えば、網膜血管の色は、流れる血液色に起因して、周囲の組織と比較して暗く見える（言い換えれば、ＲＧＢ成分の画素値が全体的に低い）ので、網膜血管において血液が途絶すると、その先のブラックアウト領域におけるＲＧＢ成分の画素値（すなわち、各画素におけるＲＧＢ成分の評価数値）が全体的に高くなった状態で観察される。この際、網膜血管のうち梗塞部より先の領域は透明となり、網膜血管以外の組織の色、例えば、網膜色素上皮層や脈絡膜に含まれるメラニン色素の色として観察される。或いは、網膜血管において血液が途絶すると、その先のブラックアウト領域では、複数画像間における網膜血管の面積の減少率、若しくは単一画像における網膜血管の長さ方向に対する血管幅の減少率が、正常状態で想定される範囲を上回った状態で観察される。従って、これらの特性を利用して、ブラックアウト領域の場所、有無、又は程度、さらには個数を特定可能である。特定されたブラックアウト領域は、被験者の網膜血管における梗塞の存在を示すものであり、当該梗塞の場所、有無、程度、さらには個数を検出することができる。【００２３】
このようにして、本システムにより、網膜血管の梗塞を検出することができる。【００２４】
なお、上述のＲＧＢ成分のうち、Ｇ成分、すなわち、緑色系成分は、網膜血管とその周辺組織とのコントラストが、Ｒ（赤色）成分やＢ（青色）成分に比べて高く、これらの３原色を混在させて色成分解析を行うよりも、緑色系成分のみを用いることが、高精度の解析を行う上で好適である。Ｒ成分やＢ成分を混在させて色成分解析を行うと、分布確率におけるムラが生じたり、ムラが存在すべきなのに均一過ぎるといった不具合が生じる傾向が認められる。ただし、Ｒ成分やＢ成分で色成分解析を行うことも可能であり、本発明から、これらの色成分による分析を除外されない。また、コントラストの強調処理や、グレースケール処理、あるいは、白黒反転処理等の補助処理も追加で行うことも可能である。これらの補助処理により、網膜血管を一層鮮明化することが可能となる。【００２５】
［第二の態様］
本発明者は、第二に、下記（１）〜（３）を備え、網膜血管における梗塞を検出する、網膜情報診断システム（以下、第二の本システムともいう。また、単に、「本システム」とは、特に断らない限り、上記の第一の本システムと第２の本システムの双方を意味するものとする。）を提供することにより、さらに上記の課題を解決し得ることを見出した。
（１）  被験者の生体信号を検出する生体信号検出手段、
（２）  生体信号検出手段（１）により検出された生体信号に同期させて、（１）の被験者の網膜像を撮影する撮影手段、
（３）  撮影手段（２）により撮影された網膜像において網膜血管を特定し、当該網膜血管における血流が実質的に認められなくなる領域の検出を行い、当該乏血流領域の、数若しくは有無、場所、又は、程度、と網膜血管における梗塞とを関連付けて、（１）の被験者の網膜血管における梗塞を検出する梗塞検出手段。【００２６】
第二の本システムは、第一の本システムでは認められない「生体信号検出手段（１）」が必須の構成として認められるところに特徴がある。また、撮影手段（２）は、第一の本システムにおける撮影手段（１）には認められない、「生体信号との同期」が必須の構成として認められるところも大きな特徴である。そして、梗塞検出手段（３）は、第一の本システムの梗塞検出手段（１）と実質的に同一である。第二の本システムは、生体信号と網膜像の同期を必須とする態様であり、特に静止画像の撮影手段（眼底カメラ等）を用いる場合に特に適した態様である。ただし、デジタルビデオカメラ等を用いた動画に対しても、当該同期化を行うことは、安定したタイミングを基準として画像を選択可能である故に、好適な態様の一つである。【００２７】
生体信号検出手段（１）
「生体信号」とは、生体がその生命活動に伴って自発的に発生させる一定のリズムを有する連続的な信号であり、具体的には、心臓や動脈の拍動信号や、これらの拍動信号に付随して発生する信号、例えば、動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ２）等が挙げられる。よって、「生体信号検出手段」とは、これらの生体信号を電気的な信号等に置き換えて検出する手段のことを意味する。具体的には、生体信号が心臓の拍動に伴う信号であれば、心電図計によって検出される生体信号であり、血管の拍動であれば、脈波計によって検出される脈波を示す脈波信号である。脈波信号としては、指尖脈波、眼窩動脈における脈波、頸動脈における脈波等が例示され、また、生体信号が、動脈血酸素飽和度であれば、パルスオキシメーターによる信号が該当する。これらは全て、常法を行うことにより、所望の生体信号を検出することができる。【００２８】
例えば、心臓の拍動信号である心電図信号は、心電図上の確立したパターンにおける任意の心電図信号を選択することが可能であるが、確立した波パターンとして把握可能な信号であることが好適である。具体的には、Ｐ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波又はＴ波のいずれの波パターンを選択することが可能であり、血液を心臓から体内に向けて排出する段階のパターン信号であるＲ波、または、心室興奮の回復過程を示すＴ波を選択することが、好適であり、かつ、現実的である。【００２９】
また、被検者から心電図信号を得るための誘導法は、特に限定されず、いわゆる「標準１２誘導」等から選択することが可能である。例えば、心電図信号の波パターンとして、Ｒ波を選択する場合には、被検者の左手と右手の間の電位差を検出する、II誘導、Ｉ誘導、aＶL 誘導等を選択することが好ましい。【００３０】
第二の本システムにおいて、心電図信号の検出手段により検出された心電図信号を感知して、この感知した心電図信号から、特定のパターン信号を電気信号として取り出すことは、心電図信号に、後述する撮影手段（２）に同期させる前提となる。また、このような心電図信号に必要に応じて適切な処理、例えば、増幅処理、補正処理、トリミング処理等、を行うことも可能である。【００３１】
また、脈波信号は、例えば、脈波検出部分にＬＥＤを照射し、その透過光をフォトダイオードで計測することにより、血流量の変化として計測することが可能である。また、超音波ドップラー（血管に超音波エコーを当てて、その反射波に認められるドップラー効果から、血流の伝達速度成分を求める方法：例えば、超音波カラードプラ法等）を用いて、容積脈波を検出することができる。かかる超音波ドップラーは、網膜動脈に対して用いることが好適である。このようにして得られる脈波信号を、上記の心電図信号と同様に、特定のパターン信号として取り出すことが、脈波信号に、後述する撮影手段（２）に同期させる前提となる。さらに、脈波信号に必要に応じて適切な処理を行うことも可能であるのは、上記の心電図信号と同様である。【００３２】
パルスオキシメーターは、上述のように、動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ２）を簡便に計測するための計測機器である。酸素と結合しているヘモグロビン（酸化ヘモグロビン）に可視光線（６６０nm）を当てると赤く見えるのに対し、酸素と結合していないヘモグロビン（還元ヘモグロビン）は黒く見える。一方、赤外線（９４０nm）を当てると、酸化ヘモグロビンは黒く見え、還元ヘモグロビンは赤く見える。このような色の相違は、ヘモグロビン毎に吸光度が異なるために起こる現象である。このような特性を利用して、光の吸収（吸光度）を測定することで、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの割合が判明し、酸素飽和度が得られることとなる。しかしながら、光の吸収は動脈だけでなく、静脈や組織等でも起こるため、動脈のみを区別し、酸素飽和度を求める必要がある。ここで、動脈血は拍動によって吸光成分が変化しているため、全体の吸光成分から拍動していない成分（静脈や組織等）を差し引くことによって、ＳｐＯ２を求めることができる。パルスオキシメーターのプローブに付いているセンサ（発光部と受光部から構成されている）の発光部から、赤色光と赤外光の２波長光を数百回／秒の頻度で交互に発光させ、これにより得られる上記のように差し引き計算されてえら得た信号を基に、経時的にＳｐＯ２を計測することが可能である。実際に、パルスオキシメーターにおいて表示されるＳｐＯ２は、数秒間のＳｐＯ２の平均値が表示されるが、第二の本システムにおいて用いられる「パルスオキシメーターの脈波信号」とは、このような平均値ではなく、上記センサから直接得られる脈波の信号であり、上記の脈波信号の一類型ともいえる。当該脈波信号は、微弱な電気信号として得られ、必要に応じて適切な処理を行うことも可能であるのは、上記と同様である。【００３３】
撮影手段（２） 
「生体信号検出手段（１）により検出された生体信号との同期」とは、生体信号における特定の位相に対して、一定のタイミングで生体信号検出手段（１）を呼応させて作動させることを意味する。例えば、心電図信号や脈波信号等の生体信号を構成する一つの波単位におけるいずれかの時点、例えば、当該波単位の立ち上がり時点から、一定のタイミングで網膜像の検出機構を作動させることを意味する。このタイミングは、一定に保たれており、かつ、生体信号の同一のパターンが再び発生するタイミングよりも短いタイミングであれば、特に限定されない。このように、網膜像を生体信号に同期させて検出することにより、網膜血管についての情報、具体的には、脳梗塞の指標を得る上で不可欠な網膜血管のブラックアウトついての情報を的確に得ることができる。すなわち、随時任意に撮影された網膜写真では、ウインドケッセル現象により、心臓の拡張と収縮に対応して変化する網膜血管の状態について、正確に評価することが困難であったが、網膜像を生体信号に同期させて検出すれば、一定の拍動タイミングにおける網膜血管像を得ることが可能であり、より正確な評価を行うことが可能となる。【００３４】
また、動画データと同期を行う場合は、上記の第一の本システムにおける撮影手段（２）において述べた要領でコンピュータに取り込んだ動画データと、生体信号のデータの、並列複合化を行うことで、網膜像の動画データと生体信号を、同一のフレームにおいて同期させて、網膜像の動画データと生体信号のデジタル同期化データを得ることができる。当該同期化データの圧縮を行い、電子媒体に保存することができることは、第一の本システム（１）と同様である。【００３５】
梗塞検出手段（３） 
第二の本検出方法における梗塞検出手段（３）自体は、上述したように、第一の本検出方法における梗塞検出手段（２）と実質的に同一であるが、生体信号と同期させた眼底像を基にして、網膜血管の梗塞の検出を行うという点に特徴がある。【００３６】
［血圧の測定］
本システムにおいて、網膜血管における梗塞の検出時の被験者の血圧を計測して記録する手段が備えられていることが好適である。血圧の高低によっても網膜血管における血流は異なることが知られており、例えば、本システムによる網膜血管の梗塞の検出を行い、各々の継続時の血圧を照合して、網膜血管の梗塞についての評価を行うことができる。例えば、計測したうち、最も低い血圧におけるブラックアウト領域の評価を行うことにより、被験者の血圧から血液が流れにくい状況での梗塞についての評価を行うことが可能であり、網膜血管の梗塞の検出の陽性基準を低く（検出しやすく）設定することができる。逆に、最も高い血圧の血流の状態を基準とすると、網膜血管の梗塞の基準を高く（検出しにくく）設定することができる。【００３７】
［動脈と静脈の判別］
本システムの梗塞検出手段（２）又は（３）は、色成分解析による網膜血管の可視部分の特定の際に、網膜血管が動脈であるか、又は、静脈であるかを判別する手段を含むことができる。このように動脈と静脈とを判別することにより、梗塞を伴うブラックアウトが、網脈動脈と静脈のいずれかに偏っているのか、それとも、両者均等に認められるのかを判断することができる。梗塞が網膜静脈に偏在していれば、例えば、エコノミークラス症候群のような静脈系の梗塞のリスクが高まっており、網脈動脈に偏っていれば、心原性脳梗塞やアテローム血栓性脳梗塞等の動脈系の脳梗塞のリスクが高まっていることが示唆されることとなる。また、後述するように、「網脈動脈の近傍における網膜静脈の蛇行」を、当該眼底動脈の梗塞の指標とする態様において、眼底動脈と眼底静脈を判別することは必要である。さらに、このような網膜動脈と網膜静脈の判別は、梗塞を治療又は予防するために投与する薬剤の有効性を検討する際に有用である。すなわち、網膜血管のうち、動脈又は静脈に選択的に作用する薬剤の薬効を、安価かつ簡便に定量的に評価することが可能となる。例えば、薬剤として静脈血液成分の老廃物を溶かす薬を評価する際には、その投与前後で眼底像を撮影し、各眼底像における網膜血管のうち、網膜静脈のみに注目してブラックアウト領域を特定し、ブラックアウト領域の数の減少率、すなわち梗塞の解消度合いを検出することで、当該薬の効果を評価するといった応用が可能となる。【００３８】
また、注射器又は内服催促装置からなる投薬手段を設けて、当該薬剤が被験者に対して投薬を行うことが可能である。このとき、投薬量、投薬時刻等も併せて記録装置に記録する手段を付加してもよい。そして、この投薬手段による投薬の前後において、梗塞検出手段（２）又は（３）により、網膜動脈又は静脈におけるブラックアウト領域の場所、有無、又は程度を特定し、この特定結果を、当該結果を薬剤の評価パラメーターに換算する工程を行うことが出来る演算手段、及び、これを記録する手段等からなる投薬効果評価手段を用いることにより、投薬した薬剤の薬効を定量的に評価できる。【００３９】
このように、本システムは、梗塞検出手段（２）又は（３）は、色成分解析による網膜血管の可視部分の特定の際に、網膜血管が動脈であるか、又は、静脈であるかを判別する手段を行い、当該網膜動脈又は網膜静脈の乏しい血流領域の、数若しくは有無、場所、又は、程度、と網膜血管における梗塞とを関連付けた後に、梗塞が存在すると判定された網膜血管が動脈であれば、動脈に選択的に作用する薬剤を、あるいは、同じく判定された網膜血管が静脈であれば、静脈に選択的に作用する薬剤を、被験者に対して投薬する投薬手段が備わっており、さらに、当該投薬手段による投薬の前後における梗塞検出手段（２）又は（３）による梗塞の検出の結果に基づいて、前記の投薬手段による投薬の効果を評価する投薬効果評価手段を備える態様を与えるものである。なお、当該「投薬手段」としては、被験者に、注射、経口又は吸入等の手段により、前記の梗塞の起こっている網膜血管の種類を示すシグナルに対応して、自動的に、動脈又は静脈対象の薬剤の投与を行う機構の働きの他に、当該シグナルを本システム管理者に視覚的又は聴覚的に示して、最適の種類の投薬を示す機構の働き等を挙げることができる。【００４０】
このような有用性を伴う、眼底動脈と眼底静脈の判別手段としては、暗褐色な静脈より明赤色な動脈の方がＧ成分値は相対的に高いことを鑑みて、ＲＧＢごとに複数の網膜血管の色成分値を解析し、各血管のＧ成分値を互いに比較することによって動静脈の判別を行う演算装置、あるいは、動脈と静脈との色成分値の属する範囲が異なることを鑑みて、動静脈それぞれの色成分値の属する範囲を予め記憶しておき、当該の記憶された範囲と、複数の網膜血管の色成分値の解析結果とを比較することによって、動静脈の判別を行う演算装置、を挙げることができる。
【発明の効果】
【００４１】
本発明により、網膜血管の梗塞を検出し、脳梗塞や循環系全体にわたる梗塞現象に関し、急性と慢性を問わずに診断可能な検出手段が、検出装置を基本的概念とする検出システムとして提供される。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の実施態様Ａに係る網膜情報診断システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施態様Ａに係る梗塞検出部１４における処理を示すフローチャートである。
【図３】（ａ）RGB成分混成の場合、（ｂ）G成分のみの場合、（ｃ）コントラスト強調処理後のG成分のみの場合の眼底像を夫々部分的に示す図である。
【図４】眼底像と、網膜血管の先端部を示す模式図である。
【図５】網膜血管の進行方向に対する血管幅の変化率を示す特性図である。
【図６】形状の違いに応じた梗塞の有無を示す網膜血管の先端部の上面図と側面図である。
【図７】実施態様Ｂに係る梗塞検出部１４における処理を示すフローチャートである。
【図８】実施態様Ｃにおいて網膜血管が繊維化する様子を示す網膜血管の上面図である。
【図９】実施態様Ｄに係る梗塞検出部１４における処理を示すフローチャートである。
【図１０】網膜血管の動脈の周辺にある静脈が蛇行する様子を示す網膜血管の上面図である。
【図１１】実施態様Ｅに係る梗塞検出部１４における処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
（Ａ）梗塞検出手段
特に、上記の梗塞検出手段（２）又は（３）は、効率的かつ精度良くにブラックアウト領域を検出するために、いくつかの代表的な態様が認められる。
【００４４】
第一に、上記の色成分解析により可視部分が特定された網膜血管において、当該可視部分の先端部の手前側近傍における血管の長さ方向に対する幅の変化率が、網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲外となる場合を、当該先端部の先の血管が梗塞状態であることの指標とする態様が挙げられる。
【００４５】
「網膜血管の可視部分の先端部の手前側近傍」とは、網膜血管のブラックアウト領域のはじまりを起点とした可視部分側に向けての近傍を意味するものであり、多くは血流の上流側に向かうものである。「血管の長さ方向」とは、血管における血流の進行方向を意味し、「幅」とは、網膜血管の血管幅を意味する。
【００４６】
梗塞が認められない正常な網膜血管であれば、その長さ方向に対する幅の変化率は所定範囲内に収まっている。言い換えれば、正常な網膜血管であれば、その先端部において、血流の進行方向に沿って略一定の割合で先細るものとして認識される。よって、血管幅の変化率が、網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲外となる場合は、梗塞を示すブラックアウト領域として特定することが可能である。このような場合には、血管幅の変化率の急変部から先の網膜血管が、梗塞により血液が完全に流れずに途切れているか、血液の流れる網膜血管の断面積が、アテローム等により小さくなり、網膜血管の弾力性も相まって急激に減少することを示すものである。すなわち、網膜血管における血管幅の変化率が所定範囲から逸脱する場合には、当該逸脱する場所における実質的な梗塞を検出することができる。「網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲外」であるか否かは、被験者の個人差や撮影条件等の違いを考慮して、血流が実質的に認められる網膜血管とそれ以外の周辺の組織の色成分の範囲を、撮影した眼底像毎に求めて、これらの個々の結果を勘案して「血流が認められるとみなされる色成分の限界」を定め、当該色成分に関する限界を基準に、適切な血管幅の変化率の限界を定めることが可能である。なお、「血流が実質的に認められる」とは、恒常的に血流が認められ得る状態であり、例えば、網膜血管が収縮している状態でも血流が認められる程度の状態を意味するものである。
【００４７】
具体的には、この変化率は、概ね、−３０〜−５０％まで、すなわち、「網膜血管の長さ方向の距離１０に対して血管幅３〜５の減少まで」を正常域の限界とすることが可能である。これは、当該変化率の範囲において設定した限界値よりも、長さ方向の距離に対する血管幅の減少率が大きい場合に、これを上記の「網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲外」とすることができることを意味する。
【００４８】
さらに、この変化率の基準の典型例として、「網膜血管の可視部分の先端部」の手前側近傍における血管の長さ方向に対する可視部分の幅の変化率の限界値を、網膜血管の長さ方向に対して血管の内側に向けて約９０度として、当該角度が約９０〜約１８０度である場合を、当該先端部の先の血管における梗塞が存在する指標とすることができる。ここで、これらの網膜血管の長さ方向に対する角度を「約」と表現したのは、当該角度は、本システムの使用者の都合に合わせて微調整することが可能であり、かつ、当該微調整を可能とすることが好適だからである。すなわち、本システムの使用者が網膜血管の梗塞を厳格にスクリーニングしたい場合には、上記の角度９０〜１８０度の幅を狭めることが好適である。また、逆に、ノイズが含まれることも想定して、幅広くスクリーニングをしたい場合には、当該角度の幅を広めることが好適である。具体的に、上記の「約」は、上記された角度に対して、±１０度、好適には±５度程度の幅を持たせることを意味するものとする。
【００４９】
さらに、この変化率の基準を別の表現で言い換えれば、「網膜血管の可視部分の先端部」の形状が「凹アール形状」、すなわち、「内側にＲ形状に凹んでいる状態又はフラット形状」であることが認識された場合を、当該先端部よりも先がブラックアウト領域である、ということになる。逆に、当該先端部が「凸アール形状」である場合には、梗塞の対象としている網膜血管が、単に奥に潜っているだけである可能性が強い。この変化率の基準の典型例に従った網膜血管の梗塞の検出を行う場合には、当該基準に従った「網膜血管の可視部分の先端部近傍」の代表的な形状をパターン化して、当該形状パターンと梗塞の有無や程度との関連の重み付けを行ったパターン認識を行う手段を用いて行うことが好適である。
【００５０】
第２に、上記の色成分解析により可視部分が特定された網膜血管のうち、網膜血管動脈の近傍における網脈血管静脈の蛇行を、当該網膜血管動脈の梗塞の指標とする態様が挙げられる。
【００５１】
この態様によれば、網膜血管の動脈が梗塞すると、その近傍周辺の静脈が蛇行する傾向に基づいて、網膜血管における梗塞を検出することができる。この第２の態様は、上記の第一の態様と別個に、又は、組み合わせて行うことが可能である。当該組合せの態様は、網脈血管の梗塞の検出の確度を向上させることが可能となり、好適である。なお、当該静脈蛇行は、網膜血管の動脈が梗塞した際に、その周辺組織における慢性虚血に対し、静脈が酵素栄養供給の受け皿として働くことに伴い変化した結果であると考えられる。
【００５２】
第３に、網膜動脈血管の血柱反射が動脈硬化を示す値よりも大きな値である領域を輝度解析により特定し、当該血柱反射領域における血管の長さ方向に対する血柱幅の減少を示す変化率が、網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲外となる場合を、当該先端部の先の血管が梗塞状態であることの指標とする態様が挙げられる。この第３の態様は、上記の第１〜第２の態様と別個に、又は、組み合わせて行うことが可能である。当該組合せの態様は、網脈血管の梗塞の検出の確度を向上させることが可能となり、好適である。
【００５３】
「血柱反射」とは、眼底検査で血管を観察したときに、血管内の血液に照明が反射して血管の中央が輝いて見える現象のことである。「血柱反射領域」には、血柱反射両側領域の暗赤血部分が含まれてもよい。次いで、梗塞が起こると、その先の網膜血管に血液が流れず、血管自身の弾力性故に血管幅が縮み、それに伴い、血柱反射の幅も縮むことから、血柱反射領域における血管の長さ方向に対する血柱幅の減少を示す変化率が、網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲外となる場合を梗塞の存在の指標とすることにより、網膜血管の梗塞を検出することが可能である。当該限界値は、梗塞のない場合における変化率が収まる範囲として、実験、経験、又はシミュレーションによって予め定められる値であり、眼底像毎に適宜修正されてもよいが、概ね、−３０〜−５０％まで、すなわち、「網膜血管の長さ方向の距離１０に対して血柱幅３〜５の減少まで」である。なお、「輝度解析」の前処理として、ＲＧＢ成分値を輝度値に変換することができる。変換式は、例えば、「輝度値y = 0.2989 × Ｒ成分値 + 0.5866 ×Ｇ成分値+ 0.1145 ×Ｂ成分値」であることが知られている。
【００５４】
第４に、網膜血管の器質繊維化（銀線化）を色成分解析により特定し、当該器質繊維化部分を梗塞状態であることの指標とする態様が挙げられる。この第４の態様は、上記の第１〜第３の態様と別個に、又は、組み合わせて行うことが可能である。当該組合せの態様は、網脈血管の梗塞の検出の確度を向上させることが可能となり、好適である。
【００５５】
この器質繊維化部分は、慢性的血管虚血領域であり、長期間にわたって虚血化した部分である。よって、この第４の態様は、被験者の現状を特定すると共に、過去から現在への網膜血管の梗塞の進行度合いの検出に好適な指標である。本システムにおいて、当該器質繊維化の検出は、色成分解析により、器質繊維化において顕れる特定の現象、具体的には、周辺組織に比べて銀色又は白色であること、すなわち、ＲＧＢそれぞれの色成分値のバラツキが周辺の組織に比べて少ないこと、を指標として検出することができる。
【００５６】
（Ｂ）経時的な検出の実施
経時的な検出とは、同一の被験者において、複数回の本システムによる網膜血管の梗塞の検出を行い、最新の検出結果と過去の検出結果とを比較して、当該被験者の現状と共に、網膜血管の梗塞の進行速度を検出することを意味するものである。
【００５７】
すなわち、本システムは、前記網膜情報診断システムにおいて、同一被験者における異なる時点の診断工程の経過及び結果を示すデータ記憶し、かつ、異なる時点における当該データ比較を行い、当該比較データを指標として、最新の時点における網膜血管の梗塞の進行度合いを診断する手段が付加されていてもよい。
【００５８】
この経時的な検出の態様において、上記の「異なる時点において比較するデータ」は、上記の第１〜第４の態様にて提供されるデータの個々又は全ての組合せを含むが、色成分解析による網膜血管の形状を表すデータを含むことが好適であり、「最新の時点における網膜血管の梗塞の進行度合いを診断する手段」は、当該形状データにより提供される網膜血管の可視部分の先端部の手前側近傍における血管の長さ方向に対する幅の変化率についての、過去のデータと最新のデータとの比較を行い、網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲に対する相対的変化を検出して、当該変化を網膜血管の梗塞の進行度合いの指標とする工程を含む手段を含むことが好適である。
【００５９】
上述した、網膜血管の器質繊維化（銀線化）を色成分解析により特定することによる梗塞の検出は、経時的な検出において用いることは好適な態様の一つである。すなわち、当該銀線化部分は、網膜血管のブラックアウト領域が経時的に変質して銀線化するものであり、経時的な検出の初回において当該銀線化を検出するよりも、むしろ、初回以降の検出において銀線化の検出を行うことにより、網膜血管の老化（梗塞）の進行度合いを確認することができる。すなわち、初回の検出により検出されたブラックアウト領域が銀線化していることが後の時点の検出で判明した場合には、初回のブラックアウトにより示された網膜血管の梗塞が治癒せず、むしろさらに進行した可能性を示しており、また、初回の正常部分が後の検出により銀線化している場合には、非常に顕著かつ深刻に網膜血管の梗塞が進行したことを示している。
【００６０】
よって、本システムの経時的な検出の態様において、上記の「異なる時点において比較するデータ」は、診断工程を行う異なる時点のうち、最初の時点以外の時点において、網膜血管の器質繊維化を色成分解析により特定し、当該器質繊維化部分を梗塞状態であることの指標とする検出手段により得られたデータを含有する態様をとることが可能であり、かつ、好適である。
【００６１】
また、さらに、本システムの経時的な検出の態様において、「異なる時点において比較するデータ」は、色成分解析により求められる網膜血管に実質的に血流が認められる血液色相当の面積であり、過去の面積データに比べ最新の面積データが減少している場合を、網膜血管の梗塞傾向とすることも可能である。
【００６２】
以下、本発明の実施態様を、図面に基いて具体的に説明する。なお、本実施例において「ＢＯ」とは、ブラックアウトを意味するものとする。
【００６３】
（１）実施態様Ａ
実施態様Ａは、本システムの基本的な構成を示す実施例であり、図１は、当該実施態様Ａのブロック図である。
【００６４】
図１において、本発明の実施態様Ａに係る網膜情報診断システム１０は、生体信号検出部１１、撮像部１３、及び、梗塞検出部１４で構成されている。
【００６５】
生体信号検出部１１は、電極センサ１１１、増幅部１１２、及び出力部１１３で構成されている。生体信号検出部１１において、電極センサ１１１は、例えば、圧電素子や赤外線の受発光素子からなり、被験者の生体信号を検出する手段の種類に応じて選択される生体部位に装着され、導出される生体信号（例えば、心臓や動脈の拍動信号や、これらの拍動信号に付随して発生する信号）を検出する機構である。増幅部１１２は、例えば、フィルタアンプからなり、電極センサ１１１で検出された生体信号を選択的に増幅する機構である。増幅部１１２には、必要に応じて、アナログ信号である生体信号をデジタル化するための、Ａ／Ｄ変換機構を設けてもよい。出力部１１３は、増幅部１１２において、選択的に増幅された生体信号を、撮像部１３に向けて出力するための機構（例えば、出力端子等）である。
【００６６】
撮像部１３は、入力部１３１、波形信号感知・伝達部１３２、シャッター機構１３３、受光部１３４、光電変換部１３５、及び出力部１３６で構成されている。撮像部１３において、入力部１３１は、出力部１１３から出力された選択的に増幅された生体信号を入力するための機構（例えば、入力端子等）である。波形信号感知・伝達部１３２は、入力部１３１から入力される生体信号を感知して、これを適切なＯＮ／ＯＦＦ信号として、シャッター機構１３３に伝達する機構である。このシャッター機構１３３には、前記ＯＮ／ＯＦＦ信号の「ＯＮ」信号を感知して（例えば、生体信号に対応した特定のパルス信号等、例えば、心電図信号であれば、Ｒ波又はＴ波等）、受光部１３４を作動させ、同「ＯＦＦ」信号（例えば、前記パルス信号以外の状態等）に対しては受光部１３４の作動を抑制する手段が備わっている。すなわち、この受光部１３４は、生体信号に伴う特定のパルス信号に同期したタイミングでのみ、作動して、被験者の眼底を撮影することができる。なお、この受光部１３４には、通常の眼底カメラが具備する、被験者の眼底を撮影するための機構、例えば、接眼レンズ、光源（例えば、可視光線のみならず、適切な紫外光又は適切な赤外光の光源でもよい）、アライメント機構、画角調整機構等を、必要に応じて具備していることは勿論である。受光部１３４において、特定の生体信号に同期して撮影された眼底像の光情報は、ＣＭＯＳイメージセンサやＣＣＤイメージセンサからなる光電変換部１３５において電気情報に変換され（典型的には、デジタル情報であるが、アナログ情報であってもよい）、この電気情報が出力部１３６において出力され、有線、無線又は記録媒体経由で、梗塞検出部１４の入力部１４１に入力される。眼底像の電気情報は、梗塞検出部１４とは別の表示装置、例えばモニター像やプリンター像に出力されて、撮影時点での眼底像がリアルタイムに測定者に提供されてもよい。また、光電変換部１３５には、アナログ信号である眼底像の電気情報信号をデジタル化し、眼底像のデータを生成するための、Ａ／Ｄ変換機構が設けられている。出力部１３６は、眼底像のデータを、梗塞検出部１４に向けて出力するための機構（例えば、出力端子等）でもある。なお、出力部１３６は、生成された眼底像のデータに対し、撮像部１３の光学的特性や撮影状況に対する補正（レンズの収差の補正、あおり補正等）を行い、分割して撮影した場合には画像を合成するというような幾何学的補正を行うようにしてもよい。
【００６７】
梗塞検出部１４は、入力部１４１、記憶部１４２、及び解析部１４３で構成されている。梗塞検出部１４は、例えばパーソナルコンピュータのように単体で独立した構成のみならず、撮像部１３に組み込んだ構成としてもよい。梗塞検出部１４において、入力部１４１は、出力部１３６から出力された眼底像のデータを梗塞検出部１４に入力するための機構（例えば、入力端子等）である。入力部１４１と出力部１３６との間は、信号線又は通信線によって結ばれている。通信線としては、インターネット等のネットワークを利用してもよく、この場合には、梗塞検出部１４としての機能をアプリケーションサービスプロバイダ（Application Service Provider：ＡＳＰ）方式で提供することも可能である。記憶部１４２は、例えば、ハードディスクのような大容量記憶装置であり、入力された眼底像のデータを順次記憶する。眼底像のデータは、例えば被験者の識別情報、及び撮影日時と関連付けて記憶される。解析部１４３は、例えば周知のコンピュータであり、マイクロプロセッサ、及びその動作に必要なＲＡＭ、ＲＯＭ等の周辺装置を備えている。解析部１４３のＲＯＭには、適切なソフトウエア、例えば記憶部１４２に記憶された眼底像のデータに対して所定の画像処理やパターン認識処理を施すことによって、撮影された眼底像において、網膜血管における色成分（なお、この色成分は動脈と静脈とでは異なる）が、網膜血管に血液が流れている状態における値の範囲外となる領域であるブラックアウト領域の場所、有無、又は程度を特定することにより、網膜血管における梗塞を検出するためのプログラムが含まれているソフトウエアが予め記憶されている。
【００６８】
以上の構成により、網膜情報診断システム１０は、網膜血管における梗塞を検出することが可能である。
【００６９】
なお、上記した網膜情報診断システム１０の基本的な構成から、生体信号検出部１１を除いて、撮像部１３と梗塞検出部１４のみにすることも可能である。この場合は、任意のタイミングで眼底の撮像を行い、梗塞検出部１４において、複数枚の眼底像から、位相が合致する眼底像を抽出して、当該抽出像の検討を行うことにより、上記と同様の要領で網膜血管の梗塞の検出を行うことができる。
【００７０】
図２は、実施態様Ａにおける梗塞検出部１４における処理を示すフローチャートである。
【００７１】
図２において、先ず、解析部１４３が、記憶部１４２に記憶された眼底像のデータを、メインメモリに読み込む（ステップＳ１）。なお、解析部１４３は、入力部１４１から入力された眼底像のデータをそのまま読み込んでもよい。
【００７２】
解析部１４３は、読み込んだ眼底像のデータから、網膜血管を抽出する（ステップＳ２）。この際、読み込んだ眼底像のデータに対する色成分解析により、網膜血管に血液が流れている状態における色成分の領域であるか否かを、ピクセル毎に又は所定の区画毎に判断することで、網膜血管を抽出するとよい。なお、「網膜血管に血液が流れている状態における色成分」について、図３を参照して説明を補足する。
【００７３】
図３は、（ａ）RGB成分混成の場合、（ｂ）G成分のみの場合、（ｃ）コントラスト強調処理後のG成分のみの場合、の眼底像を夫々部分的に示す図である。
【００７４】
図３（ａ）及び図３（ｂ）を比較しても分かるように、用いる色成分は、ＲＧＢ成分のうちＧ成分のみとするとよい。そうすると、Ｒ成分やＢ成分を混在させて色成分解析を行う場合に比べて高精度に網膜血管を抽出できる。また、かかる色成分は、撮影条件や、撮像部１３の特性等によって異なるため、抽出結果にバラツキが生じる可能性があるので、色成分解析の前には、所定の色相補正を行ってもよい。また、色成分解析の前後には、例えば眼底像のデータにおける２画素間の色成分差に基づいたコントラストの強調補正を行ってもよい。そうすると、図３（ａ）及び図３（ｂ）を比較しても分かるように、また、網膜血管に血液が流れている状態における色成分は、絶対値である必要はなく、当該眼底像における相対値として定めておいてもよい。その他、公知の関心領域抽出技術を適用してもよい。
【００７５】
ここで、図４は、眼底像と網膜血管の先端部を示す模式図である。図４の左側には、眼底に網膜血管１０１（より詳しくは、網膜動脈と網膜静脈）が視神経乳頭１０２から放射状に形成されている様子が示されている。網膜血管１０１は血管進行方向にいくにつれて、分岐している。図４の右側には、網膜血管１０１の先端部周辺を拡大した様子が示されている。点線で囲まれた領域が、分岐した網膜血管１０１の先端部を示す。因みに、図４の右側に示された先端部のうち、「ＢＯ有り」とは、その先にブラックアウト領域がある先端部を意味し、「ＢＯ無し」とは、その先にブラックアウト領域がない先端部を意味する。
【００７６】
解析部１４３は、眼底像のデータにおいて、抽出された網膜血管からその先端部を特定する（ステップＳ３）。この先端部は、先端部の形状を探索するパターン認識処理や、網膜血管を伸長方向に沿って走査する処理によって特定可能である。眼底像中の全てについての先端部を特定しても良いし、簡易化のために、所定の眼底領域を標本としてその標本領域に含まれる先端部を特定することとしてもよい。
【００７７】
次いで、解析部１４３は、網膜血管の進行方向に対する血管幅の変化率を算出する（ステップＳ４）。
【００７８】
ここで、図５は、眼底像において計測される、網膜血管の進行方向に対する血管幅の変化率を示す特性図である。図５（a）は、網膜血管の先端部近傍における、網膜血管の血管進行方向に対する血管幅を示す。図５（ｂ）は、図５（a）に対応した、血管幅の変化率を示す。図５において、「ＢＯ有り」つまりその先にブラックアウト領域がある先端部については点線で示されており、「ＢＯ無し」つまりその先にブラックアウト領域がない先端部については点線で示されている。ここで、「ＢＯ無し」の先端部では、図５（a）に示すように、血管が先端になるほど、血管幅が緩やかに減衰しており、図５（ｂ）に示すように、血管幅の変化率は所定の範囲内にある。これが網膜血管の先端部の正常な状態である。ところが、「ＢＯ有り」の先端部では、図５（a）に示すように、血管幅が途中で急激に減衰しており又は途切れており、図５（ｂ）に示すように、血管幅の変化率は、前述した所定の範囲から逸脱（概ね−３０〜−５０％よりも急激に減少）してしまうことが本発明者によって見出されている。
【００７９】
そこで、解析部１４３は、各先端部について、網膜血管の進行方向に対する血管幅の変化率が所定範囲内であるか否かを確認する（ステップＳ５）。そして、この血管幅の変化率が所定範囲内である場合（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、当該先端部よりも先がブラックアウト領域ではないと判定する（ステップＳ６）。つまり、当該先端部には梗塞がないと判定する（ステップＳ７）。
【００８０】
尚、ステップＳ４において、（１）解析部１４３は、網膜血管の進行方向に対する血管幅の変化率を算出したが、これに代えて、あるいは、これと共に、（２）解析部１４３は、抽出した網膜血管に対する輝度解析により、所定輝度値以上の領域として、血柱反射している血柱反射領域を抽出し、当該の抽出した血柱反射領域の幅の、前記網膜血管の長さ方向に対する変化率を算出してもよい（ステップＳ４）。この結果が、血柱幅における変化率における前述した所定の範囲を超える（概ね−３０〜−５０％よりも急激に減少）か否かを判定することでも、ブラックアウト領域を特定することが可能である。
【００８１】
他方で、この血管幅の変化率が所定範囲から逸脱する場合には（ステップＳ５：Ｎｏ）、当該先端部よりも先がブラックアウト領域である可能性が高い。ただし、単に網膜血管の先端部が眼底の奥方向（つまり、受光部１３４の受光面に対して垂直な方向）に潜っているだけであり、ブラックアウト領域ではない可能性もある。この可能性について、図６を参照して説明する。
【００８２】
ここで、図６は、形状の違いに応じた梗塞の有無を示す網膜血管の先端部の上面図と側面図である。
【００８３】
図６（ａ）および図６（ｂ）は、梗塞の無い網膜血管の先端部の上面図および側面図を夫々示す。他方で、図６（ｃ）および図６（ｄ）は、梗塞の有る網膜血管の先端部の上面図および側面図を夫々示す。上面図および側面図のうち、実際に撮影部１３によって撮影される眼底像は、上面図である。そうすると、図６（ａ）から図６（ｄ）について、撮影された眼底像（つまり、上面図）に基づいて、上述のように血管幅の変化率を夫々算出した場合、その値が所定範囲内であるのは、図６（ａ）のみである。ところが、実際には、図６（ｂ）の側面図からも分かるように、図６（ｂ）に示された網膜血管の先端部は、眼底の奥方向に潜っているだけであり梗塞は無い。すなわち、図６（ｂ）も、図６（ｃ）および図６（ｄ）と同様に、血管幅の変化率が所定範囲から逸脱してしまうので、当該先端部よりも先がブラックアウト領域であるとの誤判定を下してしまう虞がある。
【００８４】
このような誤判定を回避するべく、血管幅の変化率が所定範囲から逸脱してしまう原因が、図６（ｃ）および図６（ｄ）のように、梗塞が有るからなのか、それとも図６（ｂ）のように、梗塞は無く単に網膜血管の先端部が眼底の奥方向に潜っているにすぎないのかを峻別する必要がある。勿論、ＯＣＴ（Optical Coherence Tomography：ＯＣＴ）なる網膜を断面的に表示する機器と併用して、上記峻別を精度よく行ってもよい。しかし、この網膜情報診断装置を簡易スクリーニング主張として位置付ける場合には、撮影された眼底像（つまり、上面図）だけに基づいて、上記峻別を簡易的に行うことが重要である。そこで、図６（ｂ）から図６（ｄ）に示す先端部のさらに細かな形状の違いに着目して、以下の対策を採ることができる。これらの違いは、図６（ｂ）の先端部の形状が凸アール形状であるのに対して、図６（ｃ）の先端部の形状がフラット形状、そして図６（ｄ）の先端部の形状が凹アール形状であることである。
【００８５】
ここで、凸アール形状とは、緩やかな凸の形状又は外側にＲ形状に出っ張った形状を意味する。いいかえれば、当該先端部の手前側近傍における血管の長さ方向に対する可視部分の幅の変化率が、当該長さ方向に対して血管の内側に向けて約９０度〜約０度の場合である。反対に、凹アール形状とは、緩やかな凹の形状又は内側にＲ形状に凹んでいる形状を意味する。いいかえれば、当該先端部の手前側近傍における血管の長さ方向に対する可視部分の幅の変化率が、当該長さ方向に対して血管の内側に向けて約９０度〜約１８０度の場合である。また、フラット形状とは、凸アール形状と凹アール形状との中間の平坦な形状を意味する。いいかえれば、当該先端部の手前側近傍における血管の長さ方向に対する可視部分の幅の変化率が、当該長さ方向に対して血管の内側に向けて９０度近傍の場合である。
【００８６】
そして、図６（ｂ）のように、梗塞は無く単に網膜血管の先端部が眼底の奥方向に潜っているにすぎない網膜血管を上面から観察すると、潜った血管が直ぐに見えなくなるわけではなく、奥に行くにつれて徐々に見えなくなるので、網膜血管の先端部の形状が凸アール形状となると考えられる。逆に、図６（ｃ）および図６（ｄ）のように、梗塞が存在する場合には、急に詰まっているので、網膜血管の先端部の形状がフラット形状又は凹アール形状になると考えられる。
【００８７】
そこで更に、解析部１４３は、先端部が凸アール形状であるか否かを判定する（ステップＳ８）。
【００８８】
ここで、先端部が凸アール形状である場合（ステップＳ８：Ｙｅｓ）、上述の図６（ｂ）のように、単に網膜血管の先端部が眼底の奥方向に潜っているにすぎないと考えられるので、当該先端部よりも先がブラックアウト領域ではないと判定する（ステップＳ６）。つまり、当該先端部には梗塞が無いと判定する（ステップＳ７）。或いは、当該凸アール形状である場合には、上述のように血管幅の変化率が所定範囲から逸脱するという解析結果のみをもって当該先端部には梗塞があるとは判定せずに「保留」、と処理することも可能である（ステップＳ７）。
【００８９】
他方で、先端部が凸アール形状ではない場合（ステップＳ８：Ｎｏ）には、上述の図６（ｃ）又は図６（ｄ）のように、当該先端部よりも先がブラックアウト領域であると判定する（ステップＳ９）。つまり、当該先端部に梗塞が有ると判定する（ステップＳ１０）。
【００９０】
このような判定を各先端部に対して行い、各先端部毎の判定結果を集計する（ステップＳ１１）。これにより、眼底像全体の網膜血管における梗塞を検出することができる。例えば、梗塞の場所や有無、数等を特定することができる。
【００９１】
更に、本発明者らの鋭意研究したところによれば、他の血管系リスクがある被験者の眼底像には、ブラックアウト領域が発見される傾向にあることが判明しているので、ステップＳ１１での集計結果に基づいて、他の血管系におけるイベント発症リスクを間接的に推測できる（ステップＳ１２）。このように、ＭＲＩ等に対するより安価、かつ簡便なスクリーニング手段として有用である。
【００９２】
（２）実施態様Ｂ
実施態様Ｂは、上述した「経時的な検出」に関する実施態様であり、以下に、その網膜情報診断システムの構成及び動作処理を説明する。なお、その構成は上述の実施態様Ａと同様でよく、同一の構成については同一の参照符号を付し、その詳細な説明を適宜省略する。
【００９３】
図７は、実施態様Ｂの梗塞検出部１４における処理を示すフローチャートである。
【００９４】
図７において、予め同一被験者について、異なる撮影時期に、それぞれの時期の眼底像を撮影しておき、各眼底像のデータを記憶部１４２に記憶しておく。そして、解析部１４３が、記憶部１４２に記憶された各眼底像のデータを、メインメモリに読み込む（ステップＳ２１）。このため、各々の眼底像のデータは、記憶部１４２において、被験者および撮影時期の情報と対応づけたファイル名として記憶されるか、又はその対応情報と共にデータベースに格納されることとが好ましい。
【００９５】
解析部１４３は、読み込んだ各々の眼底像のデータから、網膜血管を抽出する（ステップＳ２２）。そして、典型的には、抽出された網膜血管の形状・面積を比較する（ステップＳ２３）。なお、網膜血管を抽出せずとも、各々の眼底像のデータについて色成分別の濃度ヒストグラムを抽出し、互いのヒストグラムのパターンとの類似を比較してもよい。これらにより、ブラックアウト領域の有無又は程度を特定する（ステップＳ２４）。例えば、各々の眼底像のデータについて抽出された網膜血管の形状を比較した結果、互いに異なる形状であるならば、ブラックアウト領域が有ることを特定できる。この際、眼底像の最初の撮影時期よりも前に生じた梗塞は検出できないこともあるが、比較対象となった眼底像の撮影時期の間に生じた梗塞を検出することができる。これにより、梗塞の発生時期を絞り込むことも可能である。また更に、各々の眼底像のデータにおける形状の違いの程度を定量化することで、梗塞の数乃至程度を推測できる。
【００９６】
以上のようにして、実施態様Ｂに係る網膜情報診断装置によれば、同一被験者について、異なる撮影時期の間に生じた梗塞を、網膜血管の形状比較によって、比較的容易に検出可能となる。
【００９７】
（３）実施態様Ｃ
実施形態Ｃは、上述した網膜血管の梗塞に伴う繊維化（銀線化）に関する実施態様であり、以下に、その網膜情報診断システムの構成及び動作処理を説明する。なお、その構成は上述の実施態様Ａと同様でよく、同一の構成については同一の参照符号を付し、その詳細な説明を適宜省略する。
【００９８】
図８は、実施態様Ｃにおいて網膜血管が繊維化する様子を示す網膜血管の上面図である。図８において、記憶部１４２は、同一被験者について撮影した眼底像を経年的に蓄積する。例えば、図８では、２００６年１月、２００７年１月、および２００８年１月に、同一被験者について、眼底像を撮影し、そのデータが記憶部１４２に記憶されている様子が示されている。
【００９９】
解析部１４３は、各時期に撮影された眼底像のデータから、網膜血管が銀線化した状態の色に相当する色成分の領域を抽出することで、銀線化領域１０２を特定する。「網膜血管が銀線化した状態の色に相当する色成分」は、予め実験で観察された色でもあり、所定のマージンを持たせてもよい。
【０１００】
更に、解析部１４３は、記憶部１４２に蓄積された眼底像の中から、特定された銀線化領域１０２に対応した位置の領域が、未だブラックアウト領域として検出される眼底像であって、最後に撮影された眼底像の撮影時期を特定する。例えば、図８では、２００６年１月、および２００７年１月に撮影された眼底像のデータからは、銀線化領域が抽出されず、２００８年１月に撮影された眼底像のデータからのみ、銀線化領域が抽出されている。この場合、特定された銀線化領域１０２に対応した位置の領域が、未だブラックアウト領域として検出される眼底像であって、最後に撮影された眼底像の撮影時期は、２００７年１月である。そうすると、当該被験者に関しては、２００７年１月から２００８年１月までの間に銀線化が発症したと推定することができる。
【０１０１】
（４）実施態様Ｄ
実施態様Ｄは、上述の網膜動脈の梗塞に伴う周辺の網膜静脈の蛇行に関する実施態様であり、以下に、その網膜情報診断システムの構成及び動作処理を説明する。なお、その構成は上述の実施態様Ａと同様でよく、同一の構成については同一の参照符号を付し、その詳細な説明を適宜省略する。
【０１０２】
図９は、実施態様Ｄの梗塞検出部１４における処理を示すフローチャートである。図９において、先ず、解析部１４３が、記憶部１４２に記憶された眼底像のデータを、メインメモリに読み込む（ステップＳ１）。
【０１０３】
解析部１４３は、読み込んだ眼底像のデータから、網膜血管を動静脈別に抽出する（ステップＳ３２）。具体的には、網膜血管に動脈の血液が流れている状態における色成分（単に、動脈色ともいう）の領域と、網膜血管に静脈の血液が流れている状態における色成分（単に、静脈色ともいう）の領域とを、別々に抽出する。因みに、典型的には、動脈色よりも静脈色の方が、青色成分が多いが、その差には個人差がある。そこで、当該装置の操作者が眼底像を見ながら当該被験者の動脈及び静脈をポインティングデバイス等で指定し、その指定個所の色成分を抽出することで、当該被験者の動脈色及び静脈色を予め登録しておいてもよい。
【０１０４】
そして、解析部１４３は、眼底像のデータにおいて、抽出された網膜血管のうち網膜動脈（つまり、網膜血管のうち動脈のもの）の先端部を特定する（ステップＳ３３）。この先端部は、第1実施態様と同様に、先端部の形状を探索するパターン認識処理や、網膜動脈を伸長方向に沿って走査する処理によって特定可能である。次いで、このように特定された網膜動脈の先端部のうちその先がブラックアウト領域であると予想されるものを特定する（ステップＳ３４）。この手法は、第１実施態様に示したものと同様でよい。
【０１０５】
ところが、このようにその先がブラックアウト領域であると予想される先端部でも、依然として梗塞の無い正常なものが含まれている可能性がある。そこで更に、図１０に示すように、各網膜静脈１０３の先端部の周辺にある網膜静脈１０４が蛇行しているか否かが判定される（ステップＳ３５）。これは、一般に網膜動脈が梗塞すると周辺の網膜静脈が蛇行する傾向があることに基づく。なお、「先端部の周辺」とは、上記傾向に基づいて観察される蛇行した網膜静脈の存在範囲として実験的に予め定められる探索範囲である。網膜静脈が「蛇行」しているか否かは、当該網膜静脈の経路を近似曲線で表しその曲線の曲率変化を定量的及び統計的に評価することで判定できる。例えば、その近似曲率上の複数の点における曲率の分散度合いに基づいて判定できる。
【０１０６】
図１０は、網膜血管の動脈の周辺にある静脈が蛇行する様子を示す網膜血管の上面図である。そして、その先がブラックアウト領域であると予想される先端部のうち、当該先端部の周辺の網膜静脈が蛇行していない場合（ステップＳ３５：Ｙｅｓ）、当該先端部よりも先は、予想に反して、ブラックアウト領域ではないと判定する（ステップＳ６）。つまり、当該先端部には梗塞が無いと判定する（ステップＳ７）。
【０１０７】
他方で、ある先端部の周辺の網膜静脈が蛇行している場合（ステップＳ３５：Ｎｏ）、当該先端部よりも先は、予想通り、ブラックアウト領域であると判定する（ステップＳ９）。つまり、当該先端部に梗塞が有ると判定する（ステップＳ１０）。
【０１０８】
以上のように、実施態様Ｄに係る網膜情報診断装置によれば、網膜血管における梗塞を検出する際の確度を向上できる。
【０１０９】
（５）実施態様Ｅ
実施態様Ｅは、本システムに投薬手段や投薬効果判定手段を付加した態様であり、以下に、その網膜情報診断システムの構成及び動作処理を説明する。なお、その構成は上述の実施態様Ａと同様でよく、同一の構成については同一の参照符号を付し、その詳細な説明を適宜省略する。
【０１１０】
図１１は、実施態様Ｅの梗塞検出部１４における処理を示すフローチャートである。
【０１１１】
本発明者の鋭意研究によれば、網膜動脈よりも網膜静脈の方がブラックアウト領域の発現率が高いことが見出されている。これは、両者間の圧格差と血液成分の差に起因すると考えられる。特に、動脈血液成分は酸素と栄養成分を多く含むのに対し、静脈血液成分は二酸化炭素と老廃物成分を多く含んでいるため、網膜動脈よりも網膜静脈の方が固まり易くなっている（すなわち、梗塞を生じやすい）と考えられる。このことを利用して、静脈血液成分の老廃物を溶かすことを効果とする薬を以下のよう評価することができる。
【０１１２】
先ず、評価対象である薬を被験者に投薬する前と後とで眼底像を撮影しておき、各眼底像のデータを記憶部１４２に記憶しておく。そして、評価時には、解析部１４３が、撮影された眼底像のデータを、メインメモリに夫々読み込む（ステップＳ４１）。
【０１１３】
解析部１４３は、読み込んだ眼底像のデータから、網膜血管を動静脈別に抽出する（ステップＳ４２）。そして、解析部１４３は、眼底像のデータにおいて、抽出された網膜血管のうち網膜静脈の先端部を特定する（ステップＳ４３）。このように特定された網膜静脈の先端部のうちその先がブラックアウト領域であると予想されるものを、投薬手段の実行による投薬の前後に撮影された眼底像の各々について特定する（ステップＳ４４）。
【０１１４】
そして、網膜静脈のブラックアウト領域の数を、投薬前後に撮影された眼底像間で比較する（ステップＳ４５）。この比較結果に基づいて、投薬した薬の効果を評価することができる（ステップＳ４６）。例えば、網膜静脈のブラックアウト領域の数が投薬後に減少していれば、投薬した薬には一応期待した効果があると評価でき、更に、その減少度合いに基づいて、どの程度効果があるかを評価できる（投薬効果評価手段）。
【０１１５】
なお、図１１に示されているステップＳ４２〜Ｓ４６は、抽出した網膜血管が静脈である場合を、特に示しているが、反対に動脈である場合もあり得ることは当然である。この抽出した網膜血管が動脈である場合については、それに伴う工程はＳ４２〜Ｓ４６と全く同様である（図示せず）。
【０１１６】
なお、上述した各実施態様において、
「生体信号検出部１１」が、本発明に係る「生体信号検出手段」の一例であり、
「撮像部１３」が、本発明に係る「撮影手段」の一例であり、
「梗塞検出部１４」が、本発明に係る「梗塞検出手段」の一例であり、
「記憶部１４２」が、本発明に係る「蓄積手段」の一例であり、
「解析部１４３」が、本発明に係る「投薬効果評価手段」の一例であり、
「解析部１４３」が、本発明に係る「梗塞リスク推測手段」の一例である。
【０１１７】
本発明は、上述した実施態様に限られるものではない。すなわち、請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨、或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う網膜情報診断装置も本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１１８】
１０…網膜情報診断システム、１１…生体信号検出部、１３…撮像部、１４…梗塞検出部、１１１…電極センサ、１１２…増幅部、１１３…出力部、１３１…入力部、１３２…波形信号感知・伝達部、１３３…シャッター機構、１３４…受光部、１３５…光電変換部、１３６…出力部、１４１…入力部、１４２…記憶部、１４３…解析部
【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】
0005535905.tif 000009
【図９】
0005535905.tif 000010
【図１０】
0005535905.tif 000011
【図１１】
0005535905.tif 000012