(57)【要約】本発明の血管探査方法は、レーザ光の照射により発生する散乱光強度の時間波形をフーリエ変換して実時間ドップラースペクトルを算出し、実時間ドップラースペクトルの値を所定のノイズパラメータ周波数領域において算術処理して実時間ノイズパラメータを算出し、血流が無い状態でレーザ光を照射して測定した零スペクトルの値をノイズパラメータ周波数領域において算術処理して静的ノイズパラメータ（ＲＳＴ）を算出し、実時間ドップラースペクトルから平均周波数（ωａｖｅ）を算出し、平均周波数（ωａｖｅ）と所定の閾値（ωｔｈｒ）とを比較して血流速度の高低を判定し、実時間ノイズパラメータ（ＲＲＴＮ）と静的ノイズパラメータ（ＲＳＴ）との比と、所定のノイズパラメータ閾値（Ｒｔｈｒ）とを比較してノイズの大小を判定し、血流速度が所定の閾値（ωｔｈｒ）より高くかつノイズが小さいと判定された場合に血管が存在すると判定する。
2016170636.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーザ光を生体に照射することにより発生する散乱光強度の時間波形をフーリエ変換して実時間ドップラースペクトルを算出するステップと、
前記実時間ドップラースペクトルの値を所定のノイズパラメータ周波数領域において算術処理することにより実時間ノイズパラメータを算出するステップと、
血流が無い状態でレーザ光を照射することにより測定した零スペクトルの値を前記ノイズパラメータ周波数領域において算術処理することにより静的ノイズパラメータを算出するステップと、
前記実時間ドップラースペクトルから平均周波数を算出するステップと、
前記平均周波数と所定の閾値とを比較して血流速度の高低を判定するステップと、
前記実時間ノイズパラメータと前記静的ノイズパラメータとの比と、所定のノイズパラメータ閾値とを比較してノイズの大小を判定するステップと、
血流速度が前記所定の閾値より高くかつノイズが小さいと判定された場合に血管が存在すると判定するステップとを含む血管探査方法。
【請求項２】
前記ノイズパラメータ周波数領域が、直流成分を含む請求項１に記載の血管探査方法。
【請求項３】
血管の存在の有無の判定結果を記憶するステップを含み、
ノイズが大きいと判定された場合に、直前の判定結果によって血管の存在を判定する請求項１または請求項２に記載の血管探査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血管探査方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
生体組織の外科的処置においては、生体組織の内側に隠れている血管の存在を術者が正確に認識し、血管を避けるように処置することが重要である。そこで、生体組織中に存在する血管を光学的に検出する機能を備えた外科処置装置が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１では、生体組織中の血液量を測定し、測定された血液量に基づいて、血管が存在するか否かを判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４４９０８０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の血液量に基づく血管の検出方法は、血管の検出精度が低いとともに、術者にとって有用性に乏しいという問題がある。すなわち、血管内の血液と、出血によって血管から漏出した漏出血液とが区別無く同様に測定されるので、血管を、漏出血液とは区別して正確に検出することができない。また、術者にとっては、特に太い血管の位置を正確に認識することが重要であるが、特許文献１の方法では、細い血管と太い血管とが区別無く検出され、術者にとって真に重要な血管を特定することができない。【０００５】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであって、生体組織に存在する血管を正確に検出することができ、かつ、所定の太さの血管を選択的に検出することができる血管探査方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、レーザ光を生体に照射することにより発生する散乱光強度の時間波形をフーリエ変換して実時間ドップラースペクトルを算出するステップと、前記実時間ドップラースペクトルの値を所定のノイズパラメータ周波数領域において算術処理することにより実時間ノイズパラメータを算出するステップと、血流が無い状態でレーザ光を照射することにより測定した零スペクトルの値を前記ノイズパラメータ周波数領域において算術処理することにより静的ノイズパラメータを算出するステップと、前記実時間ドップラースペクトルから平均周波数を算出するステップと、前記平均周波数と所定の閾値とを比較して血流速度の高低を判定するステップと、前記実時間ノイズパラメータと前記静的ノイズパラメータとの比と、所定のノイズパラメータ閾値とを比較してノイズの大小を判定するステップと、血流速度が前記所定の閾値より高くかつノイズが小さいと判定された場合に血管が存在すると判定するステップとを含む血管探査方法である。【０００７】
本態様によれば、レーザ光の生体における散乱光強度の時間波形がフーリエ変換されて実時間ドップラースペクトルが取得され、取得された実時間ドップラースペクトルの値が所定のノイズパラメータ周波数領域において算術処理されることにより実時間ノイズパラメータが算出される。一方、血流が無い状態でレーザ光を照射して取得された零スペクトルの値もノイズパラメータ周波数領域において算術処理されることにより静的ノイズパラメータが算出される。【０００８】
そして、実時間ドップラースペクトルから平均周波数が算出され、算出された平均周波数と所定の閾値とが比較されることにより血流速度の高低が判定される。一方、実時間ノイズパラメータと静的ノイズパラメータとの比と、所定のノイズパラメータ閾値とが比較されノイズの大小が判定される、そして、血流速度が高くかつノイズが小さいと判定された場合に血管が存在すると判定される。【０００９】
すなわち、本態様によれば、平均周波数が所定の閾値より高くなるのは、血管が存在する場合とノイズが高くなる場合とがあり、単に平均周波数によって血管の存在を判定するのではなく、平均周波数が高くかつノイズが低い場合に血管が存在すると判定することにより、ノイズによる誤判定を防止することができ、生体内に存在する血管の有無を精度よく判定することができる。【００１０】
上記態様においては、前記ノイズパラメータ周波数領域が、直流成分を含んでいてもよい。
発明者らは、ノイズが大きくなる場合には、実時間ドップラースペクトルの直流成分が大きくなるという知見を得た。ノイズを判定するための実時間ノイズパラメータおよび静的ノイズパラメータを直流成分を含むノイズパラメータ周波数領域において算術処理することにより、ノイズの有無を明確に判定することができる。【００１１】
また、上記態様においては、血管の存在の有無の判定結果を記憶するステップを含み、ノイズが大きいと判定された場合に、直前の判定結果によって血管の存在を判定してもよい。
このようにすることで、単発的なノイズの発生により血管の有無の判定が反転することを防止し、血管の有無を精度よく判定することができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、生体組織に存在する血管を正確に検出することができ、かつ、所定の太さの血管を選択的に検出することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態に係る血管探査方法を適用する外科処置システムを模式的に示す図である。
【図２Ａ】図１の血管探査方法の一部を示すフローチャートである。
【図２Ｂ】図２Ａの続きの血管探査方法の一部を示すフローチャートである。
【図２Ｃ】図２Ｂの続きの血管探査方法の一部を示すフローチャートである。
【図３】生体組織中の静的成分によるレーザ光の散乱を説明する図である。
【図４】生体組織中の動的成分によるレーザ光の散乱を説明する図である。
【図５】図１の判定部において取得される散乱光の強度の時系列データの一例を示す図である。
【図６Ａ】図１の判定部において取得される血流が存在しない場合の実時間ドップラースペクトルの一例を示す図である。
【図６Ｂ】図１の判定部において取得される血流が存在する場合の実時間ドップラースペクトルの一例を示す図である。
【図７Ａ】図６の実時間ドップラースペクトルに含まれる血流による信号スペクトルの一例を示す図である。
【図７Ｂ】図６の実時間ドップラースペクトルに含まれる低周波ノイズの一例を示す図である。
【図７Ｃ】図６の実時間ドップラースペクトルに含まれるノイズフロアの一例を示す図である。
【図７Ｄ】図６の実時間ドップラースペクトルに含まれるスパイクノイズの一例を示す図である。
【図７Ｅ】図６の実時間ドップラースペクトルに含まれるランダムノイズの一例を示す図である。
【図８Ａ】図７Ｂの低周波ノイズが走査時に変動する様子を示す図である。
【図８Ｂ】図７Ｃのノイズフロアが走査時に変動する様子を示す図である。
【図９】スペクトルの規格化に用いる規格化領域の定義を説明する図である。
【図１０】走査ノイズスペクトルの一例を示す図である。
【図１１】血流スペクトルの一例を示す図である。
【図１２】複数の走査ノイズスペクトルから求めた直流成分の一例を示す図である。
【図１３Ａ】走査ノイズスペクトルの相対強度の直流成分の一例を示す図である。
【図１３Ｂ】走査ノイズスペクトルの相対強度の周波数４００Ｈｚ成分の一例を示す図である。
【図１３Ｃ】走査ノイズスペクトルの相対強度の周波数８００Ｈｚ成分の一例を示す図である。
【図１３Ｄ】走査ノイズスペクトルの相対強度の周波数１．２ｋＨｚ成分の一例を示す図である。
【図１３Ｅ】走査ノイズスペクトルの相対強度の周波数１．６ｋＨｚ成分の一例を示す図である。
【図１３Ｆ】走査ノイズスペクトルの相対強度の周波数８００ｋから９００ｋＨｚ成分の一例を示す図である。
【図１４Ａ】走査ノイズスペクトルの相対強度の直流成分によるノイズ判定を説明する図である。
【図１４Ｂ】血流スペクトルの相対強度の直流成分を示す図である。
【図１５】血流が存在しない場合の規格化実時間ドップラースペクトルから規格化零スペクトルを減算して得られる差分スペクトルの一例を示す図である。
【図１６】血流が存在する場合の規格化実時間ドップラースペクトルから規格化零スペクトルを減算して得られる差分スペクトルの一例を示す図である。
【図１７】積分領域の定義を説明する図である。
【図１８Ａ】血流が存在しない場合の差分スペクトルと領域スペクトルとの関係を示す図である。
【図１８Ｂ】血流が存在する場合の差分スペクトルと領域スペクトルとの関係を示す図である。
【図１９Ａ】血流が存在しない場合の領域スペクトルとＰＳ基準スペクトルとの関係を示す図である。
【図１９Ｂ】血流が存在する場合の領域スペクトルとＰＳ基準スペクトルとの関係を示す図である。
【図２０Ａ】血流が存在しない場合のＰＳ基準スペクトルと計算用スペクトルとの関係を示す図である。
【図２０Ｂ】血流が存在する場合のＰＳ基準スペクトルと計算用スペクトルとの関係を示す図である。
【図２１】走査ノイズスペクトルの相対強度の直流成分、周波数４００Ｈｚ成分および周波数８００ｋから９００ｋＨｚ成分を乗算したノイズパラメータを示す図である。
【図２２】血流スペクトルの相対強度の直流成分、周波数４００Ｈｚ成分および周波数８００ｋから９００ｋＨｚ成分を乗算した結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明の一実施形態に係る血管探査方法について、図面を参照して以下に説明する。
本実施形態に係る血管探査方法は、図１に示されるように、生体組織Ａを処置するエネルギ処置具１と、生体組織Ａ内の血管Ｂを光学的に検出する血管検出手段２と、該血管検出手段２による検出結果表示する表示部３とを備えるシステム１００の血管検出手段２において、実施される測定方法である。
【００１５】
エネルギ処置具１は、体内に挿入可能な細長い胴部４と、該胴部４の先端に設けられ、生体組織Ａにエネルギを作用させるエネルギ作用部５と、胴部４の基端に接続され、胴部４の内部を通る配線を介してエネルギ作用部５にエネルギ源を供給するエネルギ供給部６とを備えている。
【００１６】
エネルギ作用部５は、生体組織Ａを把持可能な一対のジョー７，８を有するエネルギ鉗子（例えば、モノポーラ、バイポーラまたはエネルギ源を供給可能な把持鉗子）である。上ジョー７および下ジョー８は、互いに対向する内面７ａ，８ａを有している。上ジョー７および下ジョー８は、エネルギ供給部６からエネルギ源（例えば、高周波電流）が供給されることによってエネルギ（例えば、高周波電流または超音波）を発生し、発生されたエネルギを内面７ａ，８ａから該内面７ａ，８ａ間の生体組織Ａへ向かって放出するようになっている。
【００１７】
エネルギ作用部５は、動作モードとして、高エネルギによって生体組織Ａを切開する切開モードと、該切開モードにおける高エネルギよりも低い低エネルギによって生体組織Ａを凝固させる凝固モードとを有する。エネルギ作用部５は、エネルギ供給部６から供給されるエネルギ源の強度に応じて、切開モードと凝固モードとを切り替えるようになっている。
【００１８】
血管検出手段２は、レーザ光Ｌを出力するレーザ光源９と、エネルギ作用部５の先端部に設けられ、レーザ光源９から供給されたレーザ光Ｌを射出する発光部１０および生体組織Ａによって散乱されたレーザ光Ｌの散乱光Ｓを受光する受光部１１と、該受光部１１によって受光された散乱光Ｓを検出する光検出部１２と、該光検出部１２によって検出された散乱光Ｓの強度の時系列データを取得して該時系列データを周波数解析する周波数解析部１３と、該周波数解析部１３による周波数解析結果に基づいて所定の範囲の直径を有する検出対象の血管Ｂの有無を判定する判定部１４とを備えている。
【００１９】
レーザ光源９は、血液による吸収が少ない波長域（例えば、赤外領域）のレーザ光Ｌを出力する。レーザ光源９は、胴部４の内部を通る光ファイバ１５を介して発光部１０と接続されている。レーザ光源９から光ファイバ１５へ入射されたレーザ光Ｌは、光ファイバ１５によって発光部１０まで導光され、発光部１０から前方に向かって射出されるようになっている。
【００２０】
受光部１１は、胴部４の内部を通る光ファイバ１６を介して光検出部１２に接続されている。受光部１１によって受光された散乱光Ｓは、光ファイバ１６によって光検出部１２まで導光され、該光検出部１２に入射するようになっている。
光検出部１２は、光ファイバ１６から入射された散乱光Ｓの強度をデジタル値に変換し、該デジタル値を周波数解析部１３へ順次送信する。
【００２１】
本実施形態に係る血管探査方法は、図２Ａに示されるように、周波数解析部１３によって、光検出部１２から受信したデジタル値が所定期間にわたって時系列に記録されることにより、散乱光Ｓの強度の時間変化を示す時系列データを取得する（図２ＡのステップＳ１）ところから開始される。周波数解析部１３は、取得された時系列データを高速フーリエ変換することにより、実時間ドップラースペクトルｆＲＴ（ω）を算出する（図２ＡのステップＳ２）。
【００２２】
ここで、時系列データおよび実時間ドップラースペクトルｆＲＴ（ω）について説明する。
生体組織Ａには、図３および図４に示されるように、脂肪や、出血によって血管Ｂから露出した漏出血液のように静止している静的成分と、血管Ｂ内を流動する血液中の赤血球Ｃのように移動している動的成分とが含まれる。静的成分に周波数ｆのレーザ光Ｌが照射されたときには、レーザ光Ｌと同一の周波数ｆを有する散乱光Ｓが発生する。これに対し、動的成分に周波数ｆのレーザ光Ｌが照射されたときには、ドップラーシフトによって、レーザ光Ｌの周波数ｆからシフトした周波数ｆ＋Δｆを有する散乱光Ｓが発生する。このときの周波数のシフト量Δｆは、動的成分の移動の速さに依存する。
【００２３】
したがって、生体組織Ａ内のレーザ光Ｌの照射領域に血管Ｂが含まれている場合、血管Ｂ内の血液によって散乱されて周波数ｆ＋Δｆを有する散乱光Ｓと、血管Ｂ内の血液以外の静的成分によって散乱されて周波数ｆを有する散乱光Ｓとが同時に受光部１１によって受光される。その結果、時系列データには、図５に示されるように、周波数ｆの散乱光Ｓと周波数ｆ＋Δｆの散乱光Ｓとの干渉に起因して周期的に散乱光Ｓ全体の強度が変化するうなりが現れる。
【００２４】
生体組織Ａに照射されたレーザ光Ｌは静的成分および動的成分において多重散乱が起こるため、レーザ光Ｌが赤血球Ｃに入射する際の、光の進行方向と赤血球Ｃの移動方向（血流方向）とが成す入射角は単一ではなく分布が生じる。このため、ドップラーシフトによる周波数シフト量Δｆには分布が生じる。これにより、散乱光Ｓ全体の強度のうなりはΔｆの分布に対応して幾つもの周波数成分が重なり合ったものになっている。また、Δｆの分布は血流速度が速い程高周波数側まで広がる。
このような散乱光Ｓの時系列データを高速フーリエ変換すると、図６Ａおよび図６Ｂに示されるように、血流の速さに応じた周波数ω（以下、周波数シフト量Δｆをωと記す）に強度を有する実時間ドップラースペクトルｆＲＴ（ω）が得られる。
【００２５】
ここで、実時間ドップラースペクトルｆＲＴ（ω）には、図７Ａに示されるように、血流による信号スペクトルの他、図７Ｂに示されるように、生体組織Ａ表面の凹凸や境界で散乱強度が変動する結果、実時間ドップラースペクトルｆＲＴ（ω）の変化として表れる低周波ノイズ、図７Ｃに示されるように、レーザ光源９自体の光量変動等によるノイズフロア、図７Ｄに示されるように、電気系等に由来して特定周波数に表れるスパイクノイズ等のノイズが含まれる。また、図７Ｅに示されるランダムノイズも含まれる。
【００２６】
また、エネルギ処置具１の手動操作時には、図８Ａおよび図８Ｂに破線で示されるように、低周波ノイズおよびノイズフロアが変動するため、図６Ａおよび図６Ｂに示されるように、血流がない状態および血流が存在する状態のいずれの場合においても実時間ドップラースペクトルｆＲＴ（ω）には、破線で示されるような変動が生じる。
【００２７】
そこで、これらのノイズを除去して、血流による信号スペクトルを精度よく抽出する必要がある。
本実施形態においては、まず、実時間ドップラースペクトルｆＲＴ（ω）における適当な周波数範囲に規格化領域ＲＮｒｍを設定する。規格化領域ＲＮｒｍは、図９に示されるように、所望の血流に対応する実時間ドップラースペクトルｆＲＴ（ω）の強度がノイズフロア強度と同程度となる周波数よりも高い周波数に設定される任意の周波数領域である。
また、血流が無い状態でレーザ光Ｌを照射して取得された散乱光強度から、ノイズフロアおよびスペクトルのみを含む零スペクトルｆＺＥＲＯ（ω）を算出しておく（図２ＡのステップＳ３）。
【００２８】
次に、ノイズパラメータを求めるための周波数領域を別途設定し、ｆＲＴ（ω）から実時間ノイズパラメータＲＲＴＮを取得する（図２ＡのステップＳ４）。また、ｆＺＥＲＯ（ω）から静的ノイズパラメータＲＳＴを取得する（図２ＡのステップＳ５）。
【００２９】
実測した走査ノイズスペクトルと血流スペクトルを図１０および図１１に示す。
図１０は血流の無い状態での走査ノイズスペクトル（走査ノイズ大小）を示している。また、図１１は血流のある状態での血流スペクトルを示している。
【００３０】
これらの図１０，図１１によれば、走査ノイズスペクトルおよび血流スペクトルは、同じ周波数領域に観測されることが分かる。これらのスペクトルを切り分ける目的でエネルギ作用部５を走査しながら複数の走査ノイズスペクトルを取得し、その周波数成分が走査時にどのように変化するのかを調べた結果を図１２に示す。図１２によれば、走査ノイズの大きさと直流成分の強度には相関があるという知見が得られた。
【００３１】
また、その他の周波数成分について、同様に測定毎の変化を調べた結果を図１３Ａから図１３Ｆに示す。図１３Ａは直流成分（ＤＣ）、図１３Ｂは周波数４００Ｈｚ、図１３Ｃは周波数８００Ｈｚ、図１３Ｄは周波数１．２ｋＨｚ、図１３Ｅは周波数１．６ｋＨｚ、図１３Ｆは周波数８００ｋから９００ｋＨｚの場合である。いずれの場合にも走査ノイズとの相関が見られるが、直流成分の変化が最も顕著に現れている。
【００３２】
そこで、図１４Ａに示されるように、ノイズパラメータ周波数として直流成分を設定し、ノイズパラメータ閾値を設定して、相対強度がノイズパラメータ閾値を超える場合にはノイズが大きいと判定し、ノイズパラメータ閾値以下の場合にのみ血流の有無を判定することとした。図１４Ｂに示されるように、血流スペクトルの直流成分は走査ノイズより小さいので、ノイズと血流とを区別することができる。具体的な処理については後述する。
【００３３】
次に、規格化領域ＲＮｒｍにおける実時間ドップラースペクトルｆＲＴ（ω）の平均値を用いて実時間ドップラースペクトルｆＲＴ（ω）および零スペクトルｆＺＥＲＯ（ω）を規格化する（図２ＡのステップＳ６，Ｓ７）。
そして、規格化された規格化実時間ドップラースペクトルｆＮｒｍ（ω）から規格化された規格化零スペクトルｆｚＮｒｍ（ω）を減算することにより、図１５および図１６に示されるように、差分スペクトルｆＳＵＢ（ω）を算出する（図２ＡのステップＳ８）。これにより、ノイズフロアおよび部分的にスパイクノイズが低減された差分スペクトルｆＳＵＢ（ω）が算出される。
【００３４】
次に、図１７に示されるように血流による信号スペクトル領域を削りすぎず、かつ、低周波ノイズをカットできるような積分領域ＲＩｎｔを設定し、図１８Ａおよび図１８Ｂに示されるように、積分領域ＲＩｎｔより低い周波数領域のスペクトルを差分スペクトルｆＳＵＢ（ω）から除去して領域スペクトルｆｒｎｇ（ω）を算出する（図２ＡのステップＳ９）。
これにより低周波ノイズおよび一部のスパイクノイズを除去した領域スペクトルｆｒｎｇ（ω）が生成される。
【００３５】
また、図１９Ａおよび図１９Ｂに示されるように、最も低周波数のスパイクノイズよりも低いＰＳ基準周波数ωＰＳを設定し、該ＰＳ基準周波数ωＰＳより高いＰＳ基準領域ＲＰＳにおける領域スペクトルｆｒｎｇの最大値ｍａｘＰＳを領域スペクトルｆｒｎｇから減算することにより、ＰＳ基準スペクトルｆＰＳ（ω）を算出する（図２ＢのステップＳ１０）。そして、ＰＳ基準スペクトルｆＰＳ（ω）においては、領域スペクトルｆｒｎｇの最大値ｍａｘＰＳを減算することにより負の強度となる要素が発生するので、図２０Ａおよび図２０Ｂに示されるように、負の強度となった領域については０に置き換えることにより、全ての強度が０以上の計算用スペクトルｆＣ（ω）を算出する（図２ＢのステップＳ１１からＳ１３）。
【００３６】
そして、算出された計算用スペクトルｆＣ（ω）、および計算用スペクトルｆＣ（ω）に周波数ωを乗算したものを積分領域ＲＩｎｔ内で周波数ωについて積分し、２つの積分値Ｉｆ，Ｉωｆを取得する（図２ＢのステップＳ１４）。
ここで、計算用スペクトルｆＣ（ω）の積分値Ｉｆが０であるか否かが判定され（図２ＢのステップＳ１５）、０である場合には便宜上１に置き換えられる（図２ＢのステップＳ１６）。これにより、０で除算されることを回避するようになっている。また、計算用スペクトルｆＣ（ω）の積分値Ｉｆが所定の積分カットオフ値ＩｆＣＵＴより大きいか否かが判定され（図２ＢのステップＳ１７）、判定結果に応じて、以下のように平均周波数ωａｖｅが算出される。
【００３７】
Ｉｆ＞ＩｆＣＵＴの場合、ωａｖｅ＝Ｉωｆ／Ｉｆ
Ｉｆ≦ＩｆＣＵＴの場合、ωａｖｅ＝０
【００３８】
すなわち、積分値Ｉｆがカットオフ値ＩｆＣＵＴ以下の場合には、上位ステップにおいて除去しきれなかったランダムノイズによる誤判定が行われる可能性があるため、カットオフ値ＩｆＣＵＴより大きな積分値Ｉｆである場合にのみ、平均周波数ωａｖｅを算出し（図２ＢのステップＳ１８）、カットオフ値ＩｆＣＵＴ以下の積分値Ｉｆである場合には、平均周波数ωａｖｅを算出することなく、０に設定することとして（図２ＢのステップＳ１９）、誤判定を防止している。
【００３９】
そして、図２Ｃに示されるように、算出された平均周波数ωａｖｅの値が、所定の平均周波数閾値（所定の閾値）ωｔｈｒと比較して大きいか否かが判定され（図２ＣのステップＳ２０）、大きい場合、すなわち、血流速度が高いと判定された場合には、平均周波数ωａｖｅの値が、所定の平均周波数上限閾値ωuptｈｒと比較して小さいか否かが判定される（図２ＣのステップＳ２１）。平均周波数ωａｖｅの値が、平均周波数上限閾値ωupｔｈｒより小さい場合には、ノイズパラメータを用いた判定が行われる（図２ＣのステップＳ２２）。
【００４０】
ステップＳ２０において、平均周波数ωａｖｅの値が、平均周波数閾値ωｔｈｒ以下である場合、および、ステップＳ２１において、平均周波数ωａｖｅの値が、平均周波数上限閾値ωupｔｈｒ以上である場合には、反復変数ＶＦＤ（ｉ）＝０が記憶される（図２ＣのステップＳ２５）。一方、平均周波数ωａｖｅの値が、平均周波数上限閾値ωupｔｈｒより小さい場合には、ノイズパラメータを用いた判定が行われる（図２ＣのステップＳ２２）。
【００４１】
ノイズパラメータを用いた判定は、実時間ノイズパラメータＲＲＴＮと静的ノイズパラメータＲＳＴとの比率である相対強度を算出し、当該相対強度が所定の閾値（ノイズパラメータ閾値）Ｒｔｈｒより小さいか否かを判定する（図２ＣのステップＳ２２）。判定の結果、相対強度が閾値Ｒｔｈｒより小さい、すなわちノイズが小さいと判定された場合には、反復変数ＶＦＤ（ｉ）＝１が記憶される（図２ＣのステップＳ２３）。
【００４２】
一方、実時間ノイズパラメータＲＲＴＮと静的ノイズパラメータＲＳＴとの比率である相対強度が、閾値Ｒｔｈｒ以上であると判定された場合には、反復変数ＶＦＤ（ｉ）として、１つ前に記憶された反復変数ＶＦＤ（ｉ−１）が記憶される（図２ＣのステップＳ２４）。そして、１つ前に記憶された反復変数ＶＦＤ（ｉ−１）が１であったか否かが判定され（図２ＣのステップＳ２６）、１であった場合には、比較的太い血管Ｂが存在するものとする判定結果ＳＴＲＵＥが生成される（図２ＣのステップＳ２７）。
【００４３】
一方、ステップＳ２５において、反復変数ＶＦＤ（ｉ）＝０が記憶された場合、および、ステップＳ２６において、１つ前の反復変数ＶＦＤ（ｉ−１）が０であった場合には、太い血管Ｂは存在しないものとする判定結果ＳＦＡＬＳＥが生成される（図２ＣのステップＳ２８）。そして、いずれかの判定結果を示す信号が、判定部１４から出力され（図２ＣのステップＳ２９）、表示部３に表示される。
【００４４】
このように、本実施形態によれば、血管Ｂ内の血流に起因して生じる散乱光Ｓのドップラーシフトを解析することによって、血管Ｂ内を流動している血液が、出血によって血管Ｂから漏出している血液とは明確に区別して検出される。これにより、生体組織Ａに存在する血管Ｂを正確に検出することができるという利点がある。
【００４５】
さらに、平均周波数ωａｖｅの大きさが、血管Ｂの太さに依存することを利用して、血管Ｂの有無のみならず、血管Ｂの太さも認識することができる。これにより、太い血管Ｂのみを検出し、太い血管Ｂが存在する処置対象部位の切開を確実に回避するようにエネルギ作用部５の動作を適切に制御することができるという利点がある。
【００４６】
また、本実施形態においては、判定部１４により判定において、実時間ドップラースペクトルｆＲＴ（ω）に含まれる低周波ノイズ、ノイズフロア、スパイクノイズおよびランダムノイズを効果的に除去して、平均周波数ωａｖｅを算出しているので、太い血管Ｂの存在を精度よく判定することができる。
【００４７】
さらに、本実施形態においては、ステップＳ２２において実時間ノイズパラメータＲＲＴＮと静的ノイズパラメータＲＳＴとの比率である相対強度の大きさを判定し、大きい場合にはノイズが大きいものとして、血管Ｂが無いという判定結果ＳＦＡＬＳＥを表示することにより、走査ノイズを血流と誤判定することを防止することができるという利点がある。
【００４８】
また、本実施形態においては、ステップＳ２２における実時間ノイズパラメータＲＲＴＮと静的ノイズパラメータＲＳＴとの比率が閾値Ｒｔｈｒより小さいか否かの判定結果を反復変数ＶＦＤ（ｉ）として記憶しておき、ステップＳ２２における実時間ノイズパラメータＲＲＴＮと静的ノイズパラメータＲＳＴとの比率が閾値Ｒｔｈｒ以上であるとの判定結果が出た場合に、反復変数ＶＦＤ（ｉ）を１つ前の反復変数ＶＦＤ（ｉ−１）に置き換えるので、パルス状のノイズによって単発的にノイズが大きいと判定された場合に、血管Ｂが存在しないと誤判定されてしまう不都合の発生を未然に防止することができる。
【００４９】
なお、本実施形態においては、直流成分をノイズパラメータ周波数とした実時間ノイズパラメータＲＲＴＮと静的ノイズパラメータＲＳＴとの比率である相対強度を求めたが、これに代えて、図２１に示されるように、ノイズパラメータ周波数として複数の周波数領域の相対強度を乗算した値をノイズの大きさの判定に用いてもよい。このようにすることで、ダイナミックレンジが拡大するので、ノイズ判定の精度を向上することができる。図２２に血流スペクトルについて同様の処理をした結果を示す。乗算によっても値は大きく変動せず、ノイズと明確に区別することができる。
【符号の説明】
【００５０】
Ｂ  血管
Ｌ  レーザ光
ｆＲＴ（ω）  実時間ドップラースペクトル
ＲＲＴＮ  実時間ノイズパラメータ
ｆＺＥＲＯ（ω）  零スペクトル
ＲＳＴ  静的ノイズパラメータ
ωａｖｅ  平均周波数
ωｔｈｒ  平均周波数閾値（所定の閾値）
Ｒｔｈｒ  閾値（ノイズパラメータ閾値）
Ｓ２  実時間ドップラースペクトルを算出するステップ
Ｓ４  実時間ノイズパラメータを算出するステップ
Ｓ５  静的ノイズパラメータを算出するステップ
Ｓ１８  平均周波数を算出するステップ
Ｓ２０，Ｓ２１  血流速度の高低を判定するステップ
Ｓ２２  ノイズの大小を判定するステップ
Ｓ２３，Ｓ２４，Ｓ２５  血管の存在の有無の判定結果を記憶するステップ
Ｓ２７  血管が存在すると判定するステップ
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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【図７Ｅ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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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１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１３Ｃ】
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【図１３Ｄ】
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【図１３Ｅ】
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【図１３Ｆ】
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【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１９Ａ】
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【図１９Ｂ】
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【図２０Ａ】
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【図２０Ｂ】
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【図２１】
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【図２２】
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【国際調査報告】
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