(57)【要約】【課題】  数値シミュレーションができない特性や、次々と盛り込んでいく必要がある新たな特性を最適化可能な機能を有するステントの設計支援方法、設計支援プログラム、その記録媒体および設計支援装置を提供する。【解決手段】  ステントの特性のうち最適化したい特性の入力ステップまたは実験を行った結果の入力ステップを経て推定式を確立する推定式確立手順と、確立された推定式の記憶手順と、ステントの設計要因に応じて入力された指示に基づいて前記推定式のいずれかで好ましくは遺伝的アルゴリズムを用いてステントを評価する評価手順と、多数の特性を最適化しそれに対応した多様なステント構造を求めるための最適設計手順とをコンピュータによって実行させて、複数の要因のうちの最適な設計値の組み合わせを得て最適設計するように支援することを特徴とする。【選択図】図４３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ステントを設計するに際して、あらかじめ最適化したい特性に関して解析または実験を行っておいて、この解析または実験をもとに最適化したい特性の推定式を確立し、確立された推定式を記憶手段に蓄積し、ステントの設計要因に応じて前記記憶された推定式によりステントの評価を行い、複数の要因のうちの最適な設計要因の組み合わせを得て多様なステント構造を最適設計するよう支援することを特徴とするステントの設計支援方法。
【請求項２】
上記推定式によるステントの評価は、遺伝的アルゴリズムを用いて行われることを特徴とする請求項１記載のステントの設計支援方法。
【請求項３】
上記最適設計結果に対して検証を加えることを特徴とする請求項１又は２に記載のステントの設計支援方法。
【請求項４】
上記推定式によるステントの評価を遺伝的アルゴリズムを用いて行うに際して、０世代での特性をもとに偏差値で整理することを特徴とする請求項２又は３に記載のステントの設計支援方法。
【請求項５】
コンピュータに実行させるための、ステントの特性のうち最適化したい特性の入力ステップまたは実験を行った結果の入力ステップを経て推定式を確立する推定式確立手順と、確立された推定式の記憶手順と、ステントの設計要因に応じて入力された指示に基づいて前記推定式のいずれかでステントを評価する評価手順と、多数の特性を最適化しそれに対応した多様なステント構造を求めるために複数の要因のうちの最適な設計値の組み合わせを得る最適設計手順とを備えていることを特徴とするステントの設計支援プログラム。
【請求項６】
上記評価手順における推定式によるステントの評価は、遺伝的アルゴリズムを用いて行われることを特徴とする請求項５記載のステントの設計支援プログラム。
【請求項７】
上記最適設計手順において得られた結果に対して検証を加える手順を有する請求項５又は６に記載のステントの設計支援プログラム。
【請求項８】
上記遺伝的アルゴリズムを用いる評価手順において、０世代での特性をもとに偏差値で整理することを特徴とする請求項６又は７に記載のステントの設計支援プログラム。
【請求項９】
ステントの特性のうち最適化したい特性の入力ステップまたは実験を行った結果の入力ステップを経て推定式を確立する推定式確立手順と、確立された推定式の記憶手順と、ステントの設計要因に応じて入力された指示に基づいて前記推定式のいずれかでステントを評価する評価手順と、多数の特性を最適化しそれに対応した多様なステント構造を求めるために複数の要因のうちの最適な設計要因の組み合わせを得る最適設計手順とを備えていることを特徴とするコンピュータが読み取り可能なステントの設計支援プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１０】
ステントの特性のうち最適化したい特性の入力ステップまたは実験を行った結果の入力ステップを経て推定式を確立する推定式確立手順と、確立された推定式の記憶手順と、ステントの設計要因に応じて入力された指示に基づいて前記推定式のいずれかでステントを評価する評価手順と、多数の特性を最適化しそれに対応した多様なステント構造を求めるために複数の要因のうちの最適な設計要因の組み合わせを得る最適設計手順と、最適設計結果に対して検証を加える手順と、を備えていることを特徴とするコンピュータが読み取り可能なステントの設計支援プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１１】
上記評価手順における推定式によるステントの評価は、遺伝的アルゴリズムを用いて行われることを特徴する請求項９又は１０に記載のステントの設計支援プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１２】
ステントの特性のうち最適化したい特性の入力ステップまたは実験を行った結果の入力ステップを経て推定式を確立する推定式確立手順と、確立された推定式の記憶手順と、ステントの設計要因に応じて入力された指示に基づいて前記推定式のいずれかにより遺伝的アルゴリズムを用いてステントを評価する評価手順と、多数の特性を最適化しそれに対応した多様なステント構造を求めるための最適設計手順とからなり、上記遺伝的アルゴリズムを用いる評価手順において、０世代での特性をもとに偏差値で整理する手順を含み、複数の要因のうちの最適な設計要因の組み合わせを得るようにしたことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なステントの設計支援プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１３】
ステントの特性のうち最適化したい特性の入力手段または実験を行った結果の入力手段からの入力信号を受けて推定式を確立する推定式確立手段と、確立された推定式の記憶手段と、ステントの設計要因に応じて入力手段から入力された指示に基づいて前記推定式のいずれかでステントを評価する評価演算手段と、多数の特性を最適化しそれに対応した多様なステント構造を求めるための最適設計手段とからなることを特徴とするステントの設計支援装置。
【請求項１４】
ステントの特性のうち最適化したい特性の入力手段または実験を行った結果の入力手段からの入力信号を受けて推定式を確立する推定式確立手段と、確立された推定式の記憶手段と、ステントの設計要因に応じて入力手段から入力された指示に基づいて前記推定式のいずれかでステントを評価する評価演算手段と、多数の特性を最適化しそれに対応した多様なステント構造を求めるための最適設計手段と、最適設計結果に対して検証を加える検証手段とからなることを特徴とするステントの設計支援装置。
【請求項１５】
上記評価演算手段における推定式によるステントの評価は、遺伝的アルゴリズムを用いて行われることを特徴とする請求項１３又は１４に記載のステントの設計支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、カテーテルにより運ばれて、病変部位で内部より病変部位を拡張した状態で維持するステントの設計支援方法、設計支援プログラム、その記録媒体および設計支援装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】  ステント１は病変部位４までバルーンカテーテル２により運ばれ（図１、図４（ａ））、病変部位４で拡張される（図２）。その後、バルーンカテーテルを除去すると、ステントだけが病変部に残り、狭くなっていた病変部位を拡張した状態で維持する（図３、図４（ｂ））。ステントで治療する臓器は血管、消化管などの管状臓器３であるが、一般的にステントで治療を行わなければならない病変部は、その管状臓器の形状が複雑な部位におこることが多い。従ってそれを治療する治療器具であるステントには、その複雑な形状に適した構造が求められる。【０００３】  従来、病変部の形状に適合させるためのステント設計支援を目的として、ＭＲＩで取得した患者の病変部位に適合するようなステントの長軸長さ（全長）や半径を決定することを目的としたステント設計ソフトが公知である（記特許文献１）。【０００４】  ところで病変部位を拡張して血流等を確保したり、ステント留置に伴う臓器形状の変化を最小限に押えるためには、ステントの機械的特性が重要な要因となる。しかし、上記ソフトではステントの半径方向剛性や長軸方向柔軟性を決定することは出来ない。なぜならステントの半径方向剛性や長軸方向柔軟性は、ステントを構成する最小単位であるセルやリンクと呼ばれる構造の円周方向配置数や長軸方向配置数または長軸方向長さなどによって決定されるからである。【０００５】  病変部位を拡張して血流等を確保したり、ステントの留置に伴う臓器形状の変化を最小限に押えるためには、ステントの機械的特性が重要な要因となるが、患者それぞれに最適なステント構造を見つけ出す必要がある。このような重要な要因に応えるためには特許文献１に示されるソフト及び装置等では実用上不十分であった。【０００６】  ステントを最適設計するときに効率的な手法として、複数の特性に対して予め解析または実験を行って推定式を確立し、その後最適設計過程で最適化するに際して遺伝的アルゴリズムを用い、複数の特性を最適化したステント形状を得ることが本発明者によって既に考えられ、検討を加えている。その結果、
（１）ステントに要求される複数の特性を最適化できること、
（２）これら複数の特性に関して、それぞれの特性の重要性を変えた複数のステント構造を求めることができること、等を可能としてきた。
本発明者らは、遺伝的アルゴリズムを用いるステントの最適設計を、更に発展させて下記課題を解決すべく検討を加えてきたのである。【０００７】  遺伝的アルゴリズムを用いる方法そのものは本発明とは技術分野を異にするが、すでに多数提案されている（例えば特許文献２，３）。
【特許文献１】特開２００３−２４５３６０号公報
【特許文献２】特開２０００−８２０５５号公報
【特許文献３】特開２００１−８４２８５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】  本発明は、ステント設計支援において従来、更に問題となっていた下記（１）〜（３）に示す懸案事項を主に解決することとした。
（１）数値シミュレーションできないような特性（例えば、ステント留置後の血管壁の損傷や細胞増殖など）を最適化できること。
（２）従来の特性（複数）に、あらたな特性を加えて、最適化したいときに柔軟かつ効率的に対応できること。
（３）計算時間の短縮。【０００９】  これらの課題について以下更に具体的に説明すると、ステントに要求される機械的特性は、血管壁などの管状臓器を拡張するのに必要な半径方向の剛性、ステント留置に伴う臓器の変形を最小限に留めるための長軸方向の柔軟性、ステントを拡張した際に生じるステント径の減少の防止、ステント拡張時の長軸方向の短縮の防止など多岐にわたる。上記は主として機械工学的観点から見たステントで考慮されるべき機械的特性であるが、このほかにも血流におよぼす影響などといった水力学的観点から見た考慮されるべき特性や、生理学的に臓器の細胞を活性化させないなどの医学的観点からの考慮されるべき特性などがあり、ステント設計時に設計者が考慮しなければならない特性は非常に多岐にわたる。【００１０】  例えば、ステントの機械的特性に注目して説明すると、ステントの機械的特性を決定するのは、ステントの最小構成単位であるセルとリンク（これらが繰り返すことによってステントは構成される）における、形状および支柱幅、長軸方向長さ等の寸法比や円周方向配置数、長軸方向配置数など多岐にわたる。したがって、これらの各種要因をすべて考慮して、最適な機械的特性を手作業で決定するのは、多大な時間を要する。【００１１】  また、上記の機械的特性に関しては、いくつかの機械的特性間に於いて、一方の機械的特性を最適化すれば、他方の機械的特性が劣化するトレードオフの関係が存在している。従って、それぞれの機械的特性は、他の機械的特性に関して独立であるとは限らない。そのためすべての特性を同時に最適化することはできない。【００１２】  このように、最適な特性を有するステントを決定するためには、多岐にわたる特性を、多岐にわたる設計要因を考慮して決定しなければならない。ステントは複数の機能を満たさなければならないが、病変部の状態によって半径方向の剛性（Ｒａｄｉａｌ  ｆｏｒｃｅ）が強く要求される場合もあれば、柔軟性（Ｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙ）が強く要求される場合もある。また両者を同様に重要視しなければならない場合がある。これらの要求を満足させることがステント最適設計ソフトには必須である。【００１３】  更に、通常の最適設計ソフトは、数値シミュレーション可能な特性（または数値シミュレーションで代用可能な特性）しか扱うことが出来ない。しかも下記のような難点がある。従来の最適設計法は、数値シミュレーション可能な単独の特性（ステントの場合であれば、半径方向の剛性など）を最適にする設計変数（ステントの場合だと、例えばセルの長軸長さや、円周方向の配置数）を求めることを意図している。通常の最適設計は、最適設計過程において最適化する特性の評価を直接行うことにあった。その理由は、最適設計過程において設計要因の値（例えばセルの長軸方向長さＡ）を少しずつ変更していき、もっとも特性（例えば柔軟性）が向上するＡを調べる。そのときのＡが、特性を最適化した最適設計値となって出力される。「もっとも特性（例えば柔軟性）が向上するＡを調べる」という工程が、最適化度を調べる部分である。これは数値シミュレーションを用いる場合であれば、実際にＡという値を代入したシミュレーションを実行して、特性（柔軟性）を調べる。この工程はＡの値を少しずつ変えながら繰り返し行われるため、数値シミュレーションに多大な時間がかかる。【００１４】  通常の最適設計手法の手順を図４５に示す。図４５にみられるように、従来の最適設計法では、一番の問題点は（再）評価過程における数値シミュレーションである。この過程は１回あたりの計算に数時間を必要とするのみならず、最適値が得られるまで繰り返すために、最終的な計算時間が確定しない。また。ステント最適設計ソフトに関しては、いくつかの擬似的方法を用いて複数の特性を最適化できる方法が考案されている。しかしながら最適設計して得られるステント形状が１種類のみであるという問題点は解決できていない。また新たに特性を加えたいときは初期設定からやり直す必要があるため、結局、膨大な計算時間を再度必要とし、新たな特性を盛り込んで最適設計するには非効率的であり、事実上不可能であるといえる。【００１５】  最適設計するときに効率的な手法として、上述したように、複数の特性に対して予め解析または実験を行って推定式を確立し、最適設計過程で最適化するに際して遺伝的アルゴリズムを用い、複数の特性を最適化したステント形状を得ることが本発明者等によって考えられている。【００１６】  しかし、例えばステントを病変部に留置した後に起きる現象（例えば再狭窄や血栓の付着）は生物学的な反応であり、現状では有効な数値シミュレーション法は存在しない。このような現象が起らないようなステントを設計するには、数値シミュレーションができない特性（再狭窄率の低減や血栓の付着しにくさ）を最適化する必要がある。これはステントの最適設計ソフトに必要な機能であるが、これまで実現されていなかった。加えて、ステントの技術は日進月歩である。そのため常に新たな特性を盛り込んでいく必要がある、そのような機能を有する最適設計ソフトや装置がこれまで実現されていなかった。
【課題を解決するための手段】
【００１７】  本発明は、このような従来不可能であった、数値シミュレーションできないような特性の最適化、あらたな特性を加えての最適化、計算時間の短縮等を目的として、ステントを設計するに際して、あらかじめ最適化したい特性に関して解析または実験を行っておいて、この解析または実験をもとに最適化したい特性の推定式を確立し、確立された推定式を記憶手段に蓄積し、ステントの設計要因に応じて記憶された推定式によるステントの評価を行い、遺伝的アルゴリズムを用い複数の要因のうちの最適な設計要因の組み合わせを得て多様なステント構造を最適設計するよう支援することを特徴とするステントの新たな設計支援方法を確立した。ここで、各特性の評価を行う多目的最適設計法としては、上記のように推定式によるステントの評価を遺伝的アルゴリズムを用いて行う方法が好ましいが、アニーリング法も適用可能である。【００１８】  このステントの設計支援方法において、最適設計結果に対して検証を加えるとか、遺伝的アルゴリズムを用いるに際しては、０世代での特性をもとに偏差値で整理するようにして、個々の特性間における最適化程度を容易に比較できるようにするとよい。【００１９】  本発明のステントの設計支援に用いるコンピュータプログラムは、コンピュータに実行させるために、ステントの特性のうち最適化したい特性の入力ステップまたは実験を行った結果の入力ステップを経て推定式を確立する推定式確立手順と、確立された推定式の記憶手順と、ステントの設計要因に応じて入力された指示に基づいて前記推定式のいずれかで好ましくは遺伝的アルゴリズムを用いてステントを評価する評価手順と、多数の特性を最適化しそれに対応した多様なステント構造を求めるために複数の要因のうちの最適な設計値の組み合わせを得る最適設計手順とを備えていることを特徴とする。最適設計結果に対して検証を加えるとか、遺伝的アルゴリズムを用いる評価手順においては０世代での特性をもとに偏差値で整理するようにしたプログラムが良好である。この設計支援プログラムは各種の記録媒体に記録するとか、通信手段によって提供することができる。【００２０】  本発明のステントの設計支援装置は、ステントの特性のうち最適化したい特性の入力手段または実験を行った結果の入力手段からの入力信号を受けて推定式を確立する推定式確立手段と、確立された推定式の記憶手段と、ステントの設計要因に応じて入力手段から入力された指示に基づいて前記推定式のいずれかで好ましくは遺伝的アルゴリズムを用いてステントを評価する評価演算手段と、多数の特性を最適化しそれに対応した多様なステント構造を求めるための最適設計手段とからなる。最適設計手段には、最適設計結果に対して検証を加える検証手段を設けるとよい。
【発明の効果】
【００２１】  本発明によると、ステントの設計支援において、ステントの特性のうち最適化したい複数の特性の推定式を確立すると、これを記憶手段に蓄積しているので、ステント留置後の血管壁の損傷、細胞増殖や、従来の特性（複数）、患者個々の状態に応じた特性等の新たな特性を次々と加えて最適化したいとき等に、記憶手段に蓄積されている複数の推定式を再利用することができて、数値シミュレーションできないような特性にも柔軟に最適化でき、かつ、計算時間の短縮が可能となり効率的に対応できる。【００２２】  また、最適設計結果に対して検証を加える検証手順（手段）を設けたので、最適設計過程で最適解（群）の妥当性を検証するのに適している。例えば最適解群においては、半径方向の剛性が優れているステント、リコイルが優れているステントなど様々な最適解が出力されるが、それらの解の妥当性を検証できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】  ステントの最適設計において、推定式確立手順と、確立された推定式の記憶手順と、ステントの設計要因に応じて入力された指示に基づいて前記推定式のいずれかで遺伝的アルゴリズムを用いてステントを評価する評価手順と、多数の特性を最適化しそれに対応した多様なステント構造を求めるための最適設計手順とをコンピュータに実行させることによって、数値シミュレーションができない特性を最適化した。加えて、特に、次々と確立された推定式を記憶蓄積しておくことによって、ステントの技術が日進月歩であるのに対して、常に新たな特性を盛り込んで、最少の労力でステントの最適設計を行い、しかも、計算時間を大幅に短縮することを実現した。【００２４】  予め最適化したい特性に関して、それが設計要因によってどのような挙動・応答するのかを調べる数値シミュレーション（または実験でもよい。）を行った。その結果をもとに図４３に示すＥＳエンジン（最適設計プログラム）にて、推定式を求めることとし、これを最適化したいすべての特性において行い、それぞれの推定式を求めることとした。これを推定式確立手順と称す。【００２５】  確立された推定式は推定式記憶装置に保存しておく、これを推定式の記憶手順と称す。いくつかの特性に関して最適化したいときは、推定式記憶装置から必要な推定式を呼び出し、呼び出された推定式に対してＧＡエンジン（最適設計プログラム）により遺伝的アルゴリズムを用いて最適化し、ステントを評価し（評価手順と称す。）、最適な設計要因の組み合わせを出力する。設計要因の組み合わせでステント形状が決定できるので、最適なステント形状を出力することができる。これを最適設計手順と称す。【００２６】  このように通常の最適設計時に行われるはずであった特性評価の繰り返しを省略できる。そのために最適解を導出するまでの時間を大幅に短縮できる。また最適設計において、必要な推定式を呼び出すので、最適化する特性を自由に組み合わせることができるという利点がある。【００２７】  ここで［ステントを設計する際に考慮するべき機械的特性］について詳細に説明する。ステントの機械的特性はステント１の最小構成要素であるセル５とリンク６（図８、図９参照）、長軸方向長さや円周方向配置数などの寸法比で決定される。【００２８】  ところでステントを設計する際に考慮すべき機械的特性に関して代表的なものを挙げると、半径方向剛性、長軸方向柔軟性、拡張時の長軸方向長さの短縮（以下、「ショートニング」と呼ぶ）、拡張後のステント径の減少（以下、「リコイル」と呼ぶ）および拡張時のひずみ集中の防止（以下、「最大ひずみ」）などがある。【００２９】  リコイルは、バルーンカテーテルによって拡張されたステント（図２）が、バルーンカテーテルの除去直後（図３）にステント径が減少する現象である。この現象が拡張直後に起きると、医師が適切と判断する直径に血管を拡張できずに治療効果が低減する。【００３０】  リコイルは、以下の式で定義できる。この値は小さいほうが望ましい。
【数１】
2006130260.tif 000003
【００３１】  半径方向剛性は、図６に示すように狭窄を起こした血管などの管状臓器を物理的に拡張するために必要な機械的特性であり、以下の式で定義できる。半径方向の剛性は、ステントを留置してある程度の期間（例えば数週間）が過ぎた後に血管壁を拡張しつづけるために必要な機械的特性といえる。この値が大きいと、ステントは血管を充分に拡張できないために血管を拡張するというステント本来の目的を果たすことができない。したがってこの値は小さい方が望ましい。
【数２】
2006130260.tif 000004
【００３２】  ショートニングは、図５に示すようにステントをバルーンカテーテルによって拡張することによって長軸方向の長さが縮小する現象であり、以下の式で定義できる。この値が大きいと、拡張前後のステントの長さが大きく変わってしまうために、医師が狙った病変部位にステントを留置することができない。したがってこの値は小さい方が望ましい。
【数３】
2006130260.tif 000005
【００３３】  最大ひずみは、ステント拡張時にステントの支柱の一部にひずみが集中する現象であり、ひずみが集中すると、そこで亀裂が発生して、腐食疲労の原因となる。ステントが腐食疲労するとステントの支柱が破断して、血管壁を拡張するという目的を果たせなくなる。最大ひずみはステントを拡張し、バルーンを除去した後のステント支柱での最大ひずみ（％）で評価することができる。最大ひずみは次式で定義する。この値は低い方が望ましい。
【数４】
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【００３４】  長軸方向柔軟性は、ステント留置によって血管形状が変化しないための特性であり、図７に示すようにステントが血管の形状に従って、変形することが望ましい。ステントの柔軟性は、機械学会論文「ステントの長軸方向の曲げ剛性に関する研究」（森  浩二ほか３名、日本機械学会論文集（Ｃ編）、６７（６６２）、３０７８−３０８２、２００１。）に示されているように、長軸方向の圧縮荷重に対する変形抵抗あるいはステントを長軸方向に圧縮するに必要なエネルギー量で評価できる（図８参照）。長軸方向柔軟性は以下の式で定義できる。
【数５】
2006130260.tif 000007
ここでｆはある時刻における荷重、ｄは圧縮変位量である。Σは各時間におけるｆ×ｄ／２の和を求めることを意味する。【００３５】  次に、［ステントを設計する際に考慮するべき機械的特性の数値シミュレーションによる評価法］について説明する。ステントの作製費用は非常に高いので数値シミュレーションによる評価法が便利である。ステントはセル５とリンク６と呼ばれる最小構成単位の繰り返し構造である。ステントを拡張するとセル部分が変形するため、前記の半径方向剛性（Ｆｌｅｘ）、ショートニング（Ｓｈｏ）、最大ひずみ（Ｍａｘｓｔ）、リコイル（Ｒｅｃ）に関与している。他方、リンク部分はステントが曲げられた際に変形する部分であるので、長軸方向柔軟性に関与している。【００３６】  ところでステントは、図９に示すようにセル５とリンク６の繰り返しにより構成されているので、セルおよびリンクを１つ分だけ解析すれば、ステント全体の特性を（ほぼ）求めることができる。【００３７】  半径方向剛性、ショートニング、最大ひずみ、リコイルに関しては、図１０のような解析モデルによって評価した。図１０に示す解析モデルにおいて、
１ｓｔｅｐ  ステントを拡張する。
２ｓｔｅｐ  バルーンの変位を除去する。（リコイル）
３ｓｔｅｐ  外壁の外側に０．０５Ｍｐａの圧を加える。
という手順を行うことによって、式１〜４を用いて、半径方向剛性等を評価した。【００３８】  一例として、図１１に半径方向剛性がセルの長軸方向長さとセルの円周方向配置数を変えた場合にどのように変化するかを示す。円周方向配置数には大きな影響は受けないが、長軸方向長さには大きく影響され、長軸方向長さが短くなるほど、Ｒａｄ値が減少し、半径方向剛性が向上していることがわかる。【００３９】  長軸方向柔軟性に関しては、図１２のようなリンク６部分のみを取り出した解析モデルによって評価した。図１２に示す解析モデルにおいて、圧縮荷重を加え、式５を用いて、長軸方向柔軟性を評価した。【００４０】  一例として、図１３にリンク６の円周方向配置数によってＦｌｅｘ値がどのように変化するかを示す。横軸のひずみは、圧縮変位量をひずみで示している。いずれの圧縮ひずみ量においても円周方向配置数が少ない方がＦｌｅｘ値が小さく、長軸方向柔軟性が高いことを示している。【００４１】  ［推定式の作成］について説明する。図１２や図１３で示すように、ステントの機械的特性はセル５の長軸方向長さや、リンク６の円周方向配置数などの各種設計要因によって変化する。そこで予め、機械的特性の各種設計要因に対する特性値の挙動、応答を表す推定式を求めておけば、ある設計要因値（例えば、セルの長軸方向長さ）に対する機械的特性（例えば半径方向剛性）を、時間のかかる数値シミュレーションを行うことなく、知ることができる。この推定式を求める方法は、例えば「実験計画法による非線形問題の最適化」（柏村ほか２名、朝倉出版）に掲載されている。【００４２】  一例として、半径方向剛性に関する推定式を以下に示す。式中のＡはセル５或いはリンク６の円周方向配置数、Ｂはセル５或いはリンク６の長軸方向配置数、Ｃはセル５の長軸方向長さ、Ｄはくの字型になっているセル中央部分の曲率（図１８参照）を示す。これらは円周方向配置数を６〜９個まで１個間隔で４通り、長軸方向配置数を６から１０個まで１個間隔で５通り、長軸方向長さを０．８ｍｍ〜１．６ｍｍまで０．２ｍｍ間隔で５通り、曲率を０．０６ｍｍから０．１０ｍｍまで０．０２ｍｍ間隔で３通りで、合計４×５×５×３＝２００通りの数値シミュレーションから求めたものである。
【数６】
2006130260.tif 000008
これによって例えばセル長さが１．１３ｍｍというような数値シミュレーションしていない設計変数における機械的特性値を、推定式から数値シミュレーションを新たに行うことなしに推定できる。【００４３】  確立された推定式は記憶手段としての（外部）記憶装置へ蓄積する。【００４４】  次に、［遺伝的アルゴリズムによる多目的最適設計］について述べる。ステントを設計する際において単一の特性のみを最適化することは少なく、構造力学的観点、水力学的観点、臨床医学的観点、あるいは品質管理の観点から様々な要求が求められ、それら多様な要求を満たすことを求められる。他方で、様々な立場から多様な制約条件も課される。このように所定の多様な条件下で、所望の複数の特性を最適にする解を求めることを多目的最適化と称す。【００４５】  単一特性の最適化では、その特性の最大化あるいは最小化が問題となり、最適解は理論上、１つしか存在しない。しかしながら多目的最適化の解は単一ではなく多様な最適解が存在している。つまりＡという特性とＢという特性を最適化する場合は、Ａのみを最適化したもの、Ｂのみを最適化したもののほかにＡとＢをバランスよく最適化した解というのも存在する。つまり最適解はある集合といえる。これをパレート最適解集合と呼び、定義は「ある目的関数（特性）の値を改善するためには、少なくとも他の目的関数（特性）の値を改悪せざるを得ないような解」である（図１４参照）。【００４６】  この最適解の集合であるパレート解集合を求めるには、遺伝的アルゴリズムが適している。遺伝的アルゴリズム（Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ：ＧＡ）とは、適者生存に基づく淘汰と染色体の交叉・突然変異など生物の進化の過程にヒントを得て最適化を行う計算処理方法のことである。また遺伝的アルゴリズムは、多点探索の一種であり、個体と言われる各探索点から構成される個体集団に対し、自然淘汰・交叉・突然変異などのオペレータによって新しい探索点を生成、これを繰り返すことで探索空間中の最適値を探索する。【００４７】  １．条件設定
最初の処理として、セルの長軸方向長さや、リンクの円周方向配置数などの考慮するべきステントの様々な設計要因を決定する。図１５に示す円周方向セル数、長軸方向セル数、セル間隔、図１６に示すオフセット量、図１７に示すリンクのカーブ数、図１８に示すセル曲率の合計６種類を設計要因とし、考慮する特性としては、長軸方向柔軟性、半径方向剛性、ショートニング、リコイル、最大ひずみの合計５種類の特性とした。【００４８】  ２．初期個体生成
６種類の設計要因値をランダムに決定しＮ個の個体からなる初期個体集団を生成する。今回のＧＡの処理においては条件が存在しないので、一様乱数を用いて、Ｎ個の個体をランダムに生成した。個体の表現方法として、後に述べる交叉・突然変異の処理の行いやすさを考え、２進数列を用いた（図１９）。この２進数列を染色体と呼ぶ。２進数列の場合、個体は桁のそれぞれに０か１の情報をもつ。本計算では個体数Ｎを８００として計算を行った。【００４９】  ３．適応度算出
適応度とは、目的関数値（本発明では推定式のこと）がどれだけ最適解に近づいているかを示す値である。ここでは、目的関数値と適応度の算出方法について述べる。適応度は、個体を選択する際の指標としても用いられることから、以下の条件が求められる。
１）  １つの目的関数値に対して適応度関数値が１つ存在する。
２）  目的関数の極値以外の値で適応度関数が極値を持たない。
３）  目的関数の符号に関係なく適応度関数は正である。
この条件を満たす目的関数Ｇｉから適応度関数ｆｉへの変換方法として本計算では以下の方法を用いた。【００５０】（目的関数が最小化を目的とする時）
【数７】
2006130260.tif 000009
Ｇｉは目的関数値、Ｇｍａｘは現世代における目的関数最大値である【００５１】（目的関数が最大化を目的とする時）
【数８】
2006130260.tif 000010
Ｇｉは目的関数値、Ｇｍａｘは現世代における目的関数最小値である【００５２】  また、全体の適応度ｆＴｏｔａｌは次式９により求めた。
【数９】
2006130260.tif 000011
【００５３】  ４．選択
選択とは、各個体の適応度を基に劣っている解を淘汰し、優れている解を次世代に残す処理である。本発明では、パレート解が探索領域全体に広がっていることがほとんどであるために、探索初期段階においても最終段階においても、大局的探索が必要となる上に、各個体が真のパレート解に近づく必要性があるので局所探索も求められる。この２つをできるだけ実現するために、パレート保存戦略と並列選択を組み合わせた方法を用いた。【００５４】  （パレート保存戦略）
パレート保存戦略は、ランク１の個体を保存する操作である。この操作により、多目的ＧＡに局所探索の性能を持たせることができる。パレート保存戦略において、パレート解の個体は全て保存される。ただし、パレート保存数Ｎｐａｒｅｔｏを予め決定しておき、その世代にパレート保存数Ｎｐａｒｅｔｏより多くのパレート最適個体がある場合は、パレート最適個体の中からシェアリング戦略を用いて個体を選択する。逆に、その世代にパレート保存数Ｎｐａｒｅｔｏよりパレート最適個体が少ない場合、足りない分をパレート最適個体でないもの（つまりランク１でない個体）の中から前記３．で算出した適応度ｆｔｏｔａｌを基準としたルーレット選択を行い、不足分の個体を補充する。本計算では、Ｎｐａｒｅｔｏを個体数Ｎの半分である４００に設定した。ランク１であるということは、その時点での最適解であるので、パレート保存された個体は交叉・突然変異を受けることなく次世代に残される。【００５５】  ランクとは、個体間の優越関係を比較するための指標のことで、ランクの算出方法は、個体Ｘｉが最適化の方向に対して全ての目的関数値が劣っている個体がｎｉ個ある時、Ｘｉのランクｒｉは次式１０によって表される。
【数１０】
2006130260.tif 000012
【００５６】  シェアリング戦略とは、パレート保存するだけでは、パレート保存された個体集合が局所的に集まってしまう場合がある。そこで、個体集合をパレート最適解集合上に広く分布させるために行う操作のことである。シェアリング戦略は、任意の個体の近傍がどの程度込み合っているかを示すニッチ数を用いる。本計算で用いたニッチ数を次式１１で表す。
【数１１】
2006130260.tif 000013
ここで、ｍはシェアリング半径内に含まれる個体数である（自分自身はカウントしない）。【００５７】次に、シェアリング半径σ  ｓｈａｒｅの定義を次式１２に示す。
【数１２】
2006130260.tif 000014
ここで、ｄｍａｘはその世代のパレート最適個体（ランク１）の中で、ユークリッド距離の最も離れた２個体の距離であり、ｌｅｎｄｇｅは、問題に応じて設定する値であり、本計算ではこれを４に設定してある。シェアリング戦略適用時には、上述のニッチ数の逆数を適応度とし（式１３）、ルーレット選択を行うことで、個体を補充する。
【数１３】
2006130260.tif 000015
【００５８】  （並列選択）
並列選択とは、個体集合を目的関数の数に等しい部分個体集合に分割し、各目的関数値に応じて独立に個体を選択してそれぞれの部分個体集合を生成する。そして、生成された部分個体集合を全て合わせて１つの個体集合としたものに交叉、突然変異を行う操作である。本計算においては、その世代でランク１でない個体を並列選択の対象とした。【００５９】  ５．交叉
選択だけ行っていると、個体数Ｎ個の中でもっとも適応度の高い染色体しか残らなくなり、それより上の最適値への探索が止まってしまう。そのため選択された個体の中で新しい個体を発生させることで最適値を探索してゆく。これを交叉と呼ぶ。交叉には交叉率と呼ばれる指標があり、個体数と同じ数の一様乱数を発生させ、交叉率以下であるならばその個体を交叉する。交叉の方法はいろいろあるが、本発明の好適な実施態様では最も典型的な一点交叉を行う（図２０）。２変数の場合を例に挙げると、一点交叉では２つの個体の染色体においてランダムに選んだ位置に交叉点が設定され、その点で染色体を２つに切って後半部分を交換することで交叉を完了する。ここでは交叉率を０．８に設定した。また、交叉対象となるのは、並列選択された個体のみである。【００６０】  ６．突然変異
探索範囲を限定してしまうことにより局所解に入ってしまう事を避けるために個体数に対し非常に低い確率（一般的に０．１〜５．０［％］、突然変異率と呼ばれる）で染色体情報をランダムに変更する処理を行う。これを突然変異という。ＧＡにおける突然変異は、突然変異の対象として選ばれた染色体情報のいずれかの桁を反転させることにより行う。桁の選択方法は一様乱数を用い、突然変異に指定された個体は、１桁のビット反転をおこなった。これも、交叉と同じで、染色体全体で突然変異を行う（図２１参照）。ここでは、突然変異率を０．０１に設定した。また、５．で述べたように突然変異対象となるのは、並列選択された個体のみである。【００６１】  ７．計算終了条件
ＧＡの計算の終了条件は、以下のようなものが一般的である。
・  個体集団の最大適応度がしきい値を上回る。
・  個体集団の平均適応度がしきい値を上回る。
・  世代数がしきい値を上回る。
・  適応度の上昇率がしきい値を下回る。
本計算では、世代数が設定したしきい値を上回ったときに処理終了とし、その世代数を１０００として、計算を行った。【００６２】  本発明における上記の最適設計の手順例を図２２に示す。【００６３】  ［最適解の整理法］
最適化にあたり、問題点をいくつか挙げると下記のようになる。
・  特性値の単位が異なる。（％、  Ｎ・ｍｍ２）
・  特性値の範囲が異なる。
（例えば半径方向剛性：０．０２〜３１％、長軸方向柔軟性：０．２４〜２．８Ｎ・ｍｍ２）
・  個々の特性値間で最適化の程度を判別するのが難しい。
これらの問題点の改善のために遺伝的アルゴリズムにより算出された特性値を偏差値で整理する。本発明では、５特性すべて最小化を目的としているので偏差値計算は次のようになる。
【数１４】
2006130260.tif 000016
【数１５】
2006130260.tif 000017
式１４、式１５で算出された偏差値は５０から大きくなると相対的に良くなり、５０から小さくなるにつれて相対的に特性が悪くなることを示す。
【実施例１】
【００６４】  １特性の最適化
遺伝的アルゴリズムを用いて１目的関数を最適化し、本発明のステント設計支援方法を用いた最適設計法によって最適解が探索できることを示す。取り上げる特性は半径方向剛性である。初期個体数は８００、解析終了後の出力個体数は４００で計算を行った。図２３は最適化手順における個体の特性値の変化を示している。縦軸は個体数、横軸は０世代目での半径方向剛性の平均と標準偏差で求められる偏差値である。半径方向剛性の偏差値は世代数の増加ともに向上し、個体は偏差値６６付近の狭い範囲で収束していることがわかる。このことからほぼすべての個体において半径方向剛性が最大化されており、本発明のステント設計支援方法を用いた最適設計法が有効であることを示している。
【実施例２】
【００６５】  ２特性の最適化（トレードオフ関係が存在しない場合）
遺伝的アルゴリズムを用いて２目的関数（トレードオフ関係が存在しない場合）を最適化し、各世代の特性値の変動、最終世代における設計変数の分布を調べた。特性としては、半径方向剛性とリコイルを取り上げた。初期個体数は８００、解析終了後の出力個体数は４００で計算を行った。図２４は半径方向剛性に関する最適化過程における個体の特性値の変化を示している。縦軸は個体数、横軸は０世代目での半径方向剛性の平均と標準偏差で求められる偏差値である。図２５はリコイルに関する最適化過程における個体の特性値の変化を示している。縦軸は個体数、横軸は０世代目でのリコイルの平均と標準偏差で求められる偏差値である。これら図２４、２５からトレードオフのない場合は、最適化過程においてそれぞれの特性が独立して、偏差値が向上しており、個体が狭い偏差値の範囲に集中していることがわかる。これは最適化過程において、それぞれの特性を同時に最適化したステントが存在していることを示している。
【実施例３】
【００６６】  ２特性の最適化（トレードオフが存在する場合）
遺伝的アルゴリズムを用いて２目的関数（トレードオフ関係が存在する場合）を最適化し、各世代の特性値の変動、最終世代における設計変数の分布を調べた。特性としては、半径方向剛性とショートニングを取り上げた。初期個体数は８００、解析終了後の出力個体数は４００で計算を行った。図２６は半径方向剛性に関する最適化過程における個体の特性値の変化を示している。縦軸は個体数、横軸は０世代目での半径方向剛性の平均と標準偏差で求められる偏差値である。図２７はショートニングに関する最適化過程における個体の特性値の変化を示している。縦軸は個体数、横軸は０世代目でのショートニングの平均と標準偏差で求められる偏差値である。図２６に示す半径方向剛性は、トレードオフのない２特性の最適化の場合（図２４）に比べ、個体の偏差値が広い範囲に分布している。またもっとも個体数の多い偏差値は５８程度である。これは最適解の中に、半径方向剛性単独の特性では、偏差値が最大化されていないが半径方向剛性とショートニングをバランスよく最適化（パレート解）した個体が存在していることを示している。この結果から本発明のステント設計支援方法を用いた最適設計法において、多目的最適化での最適解であるパレート最適解が求められることを示している。
【実施例４】
【００６７】  ５特性の最適化
遺伝的アルゴリズムを用いてステントを設計する際に考慮されるべき５つの特性（半径方向剛性、長軸方向柔軟性、ショートニング、リコイル、最大ひずみ）を最適化し、各世代の特性値の変動、最終世代における設計変数の分布を調べた。初期個体数は８００、解析終了後の出力個体数は４００で計算を行った。各世代の特性値の変動、最終世代における設計変数の分布を図２８から図３２に示した。いずれの図においても縦軸は個体数、横軸は０世代目の各種特性の平均と標準偏差で求められる偏差値を示している。【００６８】  特性値の偏差値が高い個体が世代数の増加とともに増加しており、最適化が行われていることが示されているが、５特性間では様々な組み合わせでトレードオフの関係などが成り立つために、すべての特性値の偏差値が広範囲において分布している。同じ半径方向剛性の最適化過程を示すグラフ間での比較、すなわち１特性のみ考慮した半径方向剛性の最適化の最適化過程を示す図２３、トレードオフのない２特性の最適化での半径方向剛性の最適化過程を示す図２４、トレードオフのある２特性の最適化での半径方向剛性の最適化過程を示す図２６、そして５特性の最適化での半径方向剛性の最適化過程を示す図２８と比較すると、最適化するべき特性が増えるほど、またトレードオフが存在するほど、最適化終了後の特性値の偏差値の分布が広がっていることが明らかである。【００６９】  以下に最適設計されたステントの例を示す。図３３は５つの特性の最適化で、各偏差値の合計が最も高かったステントである。図３４は市販されている代表的なステントであるが、これは推定式によって各種特性を求めると、図３５のような特性である。図３６に本発明のステント設計支援方法を用いた最適設計法により求められたステントを示す。その特性を図３７に示す。リコイル以外の項目では、半径方向剛性は７倍向上（４．２１％から０．６２％へ）、長軸方向柔軟性は２倍向上（０．８６％から０．４１％へ）した。最大ひずみ、ショートニングに関しても向上が見られた。このことから本発明のステント設計支援方法を用いた最適設計法によってステントの性能を大幅に向上させることができることがわかる。
【実施例５】
【００７０】  ステント設計最適ソフトの推定式確立過程においては、推定式を確立するために試行される実験または数値シミュレーションの結果を分散分析することにより、各設計要因に対する特性への寄与率を用いることができる。この寄与率を利用して最適設計過程において出力された最適解（群）の妥当性を検討することが可能である。そこでこの過程（以下、「検証過程」）をステント最適設計ソフトに重要な機能と位置づけ、本発明により得られる解の妥当性を保証する過程であることを示す。【００７１】  本発明はステントの材質・大きさ・適応部位に依存しない。その例としてＮｉＴｉ合金で作製された大動脈用ステントの最適設計例を示す。先ほどまでのステントは冠動脈に適応するステントで材質はＳＵＳ３１６Ｌ、直径は拡張後に３．０ｍｍ、長さは１５〜２０ｍｍのものを対象としていた。ここでとりあげるステントは、直径４０ｍｍ、長さ７０ｍｍのステントである。またＮｉＴｉ合金でできているために、自己拡張性を有しており、冠動脈ステントとは逆に、拡張した状態を強制的に半径方向に圧縮して径を小さくして、目標部位まで運搬する。
【実施例６〜８】
【００７２】  要求される機械的特性はほぼ同じで、半径方向剛性、長軸方向柔軟性が要求されるが、それ以外に、運搬時を想定して、強制力を加えた場合により小さい半径に圧縮できること（以下、「収縮性」とよぶ）や、ステントが大動脈に留置されて、大動脈から半径方向の圧縮力が加わった場合に、ステントが真円を保つ（以下、「真円性」とよぶ）ことなどが必要である。
【００７３】  そこで半径方向剛性、長軸方向柔軟性、真円性、収縮性の４つの特性を最適化した例を示す。設計変数は、セルの円周方向配置数、長軸方向配置数、支柱幅、長軸方向長さ、曲率である。またＳ字形状をしているリンクの屈曲部における曲率も設計変数とし、合計５設計変数とした。
【００７４】  最適設計の結果、主として３種類の最適解が得られた。まず一つ目は長軸方向柔軟性および収縮性の２つを最適化したステントである。セルの円周方向配置数が少なく、支柱幅が細いのが特徴である。ステントの概略図を図３８に示す（実施例６）。２つ目は、半径方向剛性と真円性の最適化を重視し、長軸方向柔軟性および収縮性を犠牲にしたステントである。支柱幅が太いことが顕著な特徴である。ステントの概略図を図３９（実施例７）に示す。３つ目は、４つの特性をバランスよく最適化したステントである。ステントの概略図を図４０（実施例８）に示す。このステントは支柱幅に注目すると、図３８と図３９の間にあることが特徴である。セルの円周方向配置数および長軸方向配置数が多いことが特徴である。図４１に図４０のステントと市販のステントにおいて、半径方向剛性、真円性、収縮性を比較した図を示す。この図から本発明により最適設計されたステントが市販のステントを大きく上回る機械的特性を有していることがわかる。
【００７５】  本発明のステント設計支援方法を用いた最適設計は、図３８、３９、４０に示すように、一度の最適設計で多様な特性をもった最適解を求めることができる。また最適解の中でも、すべての特性を最適化したもののみならず、特定の特性の最適化に特化したステントなどが得られる。これにより設計者が当初、意図していなかったステントの最適構造を見つけることができる。
【００７６】  本発明は、ステントの特性と設計要因の変更による応答・挙動を事前に推定式という形で、記憶装置に保存しておき、最適設計過程においては最も時間のかかる適応度算出の部分の計算時間を短縮したものである。言い換えれば最適設計過程と事前の推定式確立過程を分離させ、最適設計過程は推定式に対して行っているといえる。このために最適化したい特性が増える場合は、推定式確立過程において、確立する推定式を増加させればよく、最適設計過程での変更はない。これにより最適化したい特性が増加しても、それに対して容易に対応可能である。
【００７７】  推定式確立過程において、推定式の確立は、数値シミュレーション以外でも可能であるために、数値シミュレーションでは調べることが不可能な、ステント留置に伴う組織学的な変化という特性なども取り入れることができる。実験のみでしか評価できない特性も推定式化することができれば、最適設計可能である。
【００７８】  また推定式を確立するためには、多数の設計変数を変えた試行が必要であるが、直交表を用いれば、その試行回数を大幅に減少させることができる。直交表による試行回数の減少は例えば「実験計画法、数理計画法を用いた構造最適化」（柏村ほか３名、日本機械学会論文集Ａ編、６２（６０１）号、１９９６年、２１８０−２１８５）に掲載されている。設計要因が８個で、それぞれが３種類の値で試行する場合は、３の８乗、つまり６５６１通りの試行が必要であるが、それを直交表Ｌ２７を用いればわずか２７通りの試行で、同等な精度を持つ推定式を確立できる。
【００７９】  ステントの特性はセルとリンクの寸法比によって決定される。したがって本発明において、セル・リンクの寸法比をステントの部位によって変更することにより、ステントの特性を部分的に変更できる。これによって患者の臓器形状に合わせてステントの特性を連続的または非連続に変化させた最適設計が可能である。例えば途中で強い屈曲のある病変に対しては、図４２に示す当該部位におけるステントの長軸方向柔軟性が特に優れたステントを設計することも可能である。
【実施例９】
【００８０】  ステント設計最適ソフトの推定式確立過程においては、推定式を確立するために試行される実験または数値シミュレーションの結果を分散分析することにより、各設計要因に対する特性への寄与率を用いることができるこの寄与率を利用して最適設計過程において出力された最適解（群）の妥当性を検討することが可能である。そこでこの過程（以下、「検証過程」）をステント最適設計ソフトに重要な機能と位置づけ、本発明により得られる解の妥当性を保証する過程であることを示す。【００８１】  本発明のステント設計支援方法を用いた最適設計において用いる遺伝的アルゴリズムは、網羅的探索法の一種である。この網羅的探索法というのは、想定できるあらゆる設計要因（セルの長軸長さやセルの円周方向配置数）の組み合わせのうち、最もステントとして望ましい特性をもつ設計要因の組み合わせを最適解として出力するというものである。遺伝的アルゴリズムはこれを効率よく行う最適設計法である。したがって出力された解が、本当に最適解（群の一部）であるのかに関しては別途、検証することが望ましい。【００８２】  そこで本発明では、推定式確立過程において試行されたある特性に関する設計要因の応答を調べるための実験または数値シミュレーションの結果を用いて、それを分散分析することにより、ある特性に関する設計要因の寄与率を求め、その寄与率から最適設計過程において出力された解の妥当性を検証する過程を設け、解の信頼性を確保している。【００８３】  寄与率とは、設計要因の変化が特性値に与える影響の大小を判断するための評価値である。ある特性に対する設計要因の寄与率が大きいほど、その設計要因はその特性に対して強い影響を及ぼしているといえる。寄与率の求め方については、例えば「実験計画法による非線形問題の最適化」（柏村ほか２名、朝倉出版）に掲載されている。【００８４】  具体例として、半径方向の剛性をとりあげる。寄与率を表１に示す。この図からセルの長軸長さに関する寄与率が非常に大きいことがわかる。これはセルの長軸長さが半径方向の剛性に大きな影響力を持っており、わずかのセルの長軸長さの変化で半径方向の剛性が大きく変化することを示している。
【表１】
2006130260.tif 000018
【００８５】  また、式６に示す半径方向の剛性を表す推定式より、セルの長軸長さは短い方が半径方向の剛性を向上させることがわかる。同様のことを他の特性についても行うと、表２のような特性と設計要因の関係を得ることができる。図中の◎は寄与率が非常に大きいことを示す。○はやや大きい寄与率、△は小さい寄与率、×は寄与率が０であることを示している。上下方向の矢印（↑や↓）はその設計要因を小さくすれば（↓）特性が向上するのか、設計要因を大きくすれば（↑）特性が向上するのかを示している。
【表２】
2006130260.tif 000019
【００８６】  これをみれば、ステントの各種特性を個別に向上させる際には、どの設計要因を変化させるのが効果的か、大きくするべきか小さくするべきかが容易にわかる。なお各特性に関する寄与率は、推定式の場合と同様に外部記憶装置に保存しているので、後日、追加することは容易に可能である。【００８７】  この表２は最適設計過程にて出力された最適解（群）の妥当性を検証するのに適している。例えば最適解群においては、半径方向の剛性が優れているステント、リコイルが優れているステントなど様々な最適解が出力されるが、それらの解が表２に合致しているかどうかで最適解の妥当性を検証できる。例えば、半径方向の剛性が優れていると思われる最適解にもかかわらずセルの長さが他の解に比べて長ければ、それは表２に反する結果であるといえる。表２から、半径方向の剛性に強い影響を及ぼすのは実質的にセルの長軸長さのみであるために、このセルの長軸方向の長さが、長ければ事実上、半径方向の剛性は劣っていると判断できる。したがって図２２に示す最適設計過程において終了条件が不適当であり、さらなる繰り返し計算が必要であることが判断できる。【００８８】  図４４に検証過程を付け加えた本発明の構成図を示す。図中の「ＶＡエンジン」とは、ある特性に関する設計要因の応答を調べるための実験または数値シミュレーションの結果を用いて、それを分散分析する演算装置（または手順）のことをいう。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】  拡張前のステントの様子を示す正面図である。
【図２】  拡張中のステントの様子を示す正面図である。
【図３】  拡張後でバルーンカテーテルが除去されたときのステントの様子を示す正面図である。
【図４】  ステントによる血管狭窄部の治療を示す概略図であり、（ａ）は拡張前の、（ｂ）は拡張後の概略図である。
【図５】  ショートニングを表す概略図である。
【図６】  ステントにかかる半径方向の荷重を示す概略図である。
【図７】  屈曲した臓器に留置されたステントの概略図である。
【図８】  長軸方向に圧縮されるステントの概略図である。
【図９】  円筒形状であるステントの展開図である。
【図１０】  半径方向剛性を求める数値シミュレーションで使用するモデルの概略図である。
【図１１】  数値シミュレーションによって求められた半径方向剛性とセルの円周方向配置数および長軸方向長さの関係を表すグラフである。
【図１２】  長軸方向柔軟性を求める数値シミュレーションで使用するモデルの概略図である。
【図１３】  数値シミュレーションによって求められた長軸方向柔軟性とセルの円周方向配置数の関係を表すグラフである。
【図１４】  パレート解の概念を示す概略図である。
【図１５】  設計要因であるセルの円周方向配置数・長軸方向配置数・セル間隔を示す概略図である。
【図１６】  設計要因であるオフセットを示す概略図である。
【図１７】  設計要因であるリンクの山の数を示す概略図である。
【図１８】  設計要因であるセル曲率を示す概略図である。
【図１９】  設計要因の組み合わせを１０進変数から２進変数への変換を示す図である。
【図２０】  交叉を説明する概略図である。
【図２１】  突然変異を説明する概略図である。
【図２２】  ＧＡエンジンにおける最適設計システムの詳細を示すフロー図である。
【図２３】  半径方向剛性のみをＧＡエンジンで最適化した際の最適化の世代ごとの進行度合いを示す図である。
【図２４】  半径方向剛性とリコイルの２特性をＧＡエンジンで最適化した際の、半径方向剛性の世代ごとの最適化進行度合いを示す図である。
【図２５】  半径方向剛性とリコイルの２特性をＧＡエンジンで最適化した際の、リコイルの世代ごとの最適化進行度合いを示す図である。
【図２６】  半径方向剛性とショートニングの２特性をＧＡエンジンで最適化した際の、半径方向剛性の世代ごとの最適化進行度合いを示す図である。
【図２７】  半径方向剛性とショートニングの２特性をＧＡエンジンで最適化した際の、ショートニングの世代ごとの最適化進行度合いを示す図である。
【図２８】  ５特性をＧＡエンジンで最適化した際の、半径方向剛性の間代ごとの最適化進行度合いを示す図である。
【図２９】  ５特性をＧＡエンジンで最適化した際の、長軸方向柔軟性の世代ごとの最適化進行度合いを示す図である。
【図３０】  ５特性をＧＡエンジンで最適化した際の、ショートニングの世代ごとの最適化進行度合いを示す図である。
【図３１】  ５特性をＧＡエンジンで最適化した際の、リコイルの世代ごとの最適化進行度合いを示す図である。
【図３２】  ５特性をＧＡエンジンで最適化した際の、最大ひずみの世代ごとの最適化進行度合いを示す図である。
【図３３】  ＧＡエンジンによって求められたすべての特性が最適化されたステントの一例を示す平面図である。
【図３４】  市販されている代表的なステントの一例を示す平面図である。
【図３５】  図３４のステントの特性を示す図である。
【図３６】  ＧＡエンジンによって求められた図３４を大幅に上回る特性もつステントの概略図である。
【図３７】  図３６のステントの特性を示す図である。
【図３８】  ＧＡエンジンによって求められた長軸方向柔軟性および収縮性の２つを最適化したステント大動脈用ステントの一例を示す概略平面図である。
【図３９】  ＧＡエンジンによって求められた半径方向剛性と真円性の最適化を重視し、長軸方向柔軟性および収縮性を犠牲にした大動脈用ステントの一例を示す概略平面図である。
【図４０】  ＧＡエンジンによって求められた４つの特性をバランスよく最適化した大動脈用ステントの一例を示す概略平面図である。
【図４１】  ＧＡエンジンによって最適化されたステントと市販の代表的なステントの特性を比較した図である。
【図４２】  局所的に特性を変更し、患者個人の病変部の特徴に最適化されたステントの模式図である。
【図４３】  ステント最適化システムの構成図である。
【図４４】  ステント最適設計ソフトの構成図である。
【図４５】  従来のステント最適設計ソフトのフロー図である。
【符号の説明】
【００９０】  １  ステント
２  バルーン
３  管状臓器
４  病変部位
５  セル
６  リンク
【図１】
2006130260.tif 000020
【図２】
2006130260.tif 000021
【図３】
2006130260.tif 000022
【図４】
2006130260.tif 000023
【図５】
2006130260.tif 000024
【図６】
2006130260.tif 000025
【図７】
2006130260.tif 000026
【図８】
2006130260.tif 000027
【図９】
2006130260.tif 000028
【図１０】
2006130260.tif 000029
【図１１】
2006130260.tif 000030
【図１２】
2006130260.tif 000031
【図１３】
2006130260.tif 000032
【図１４】
2006130260.tif 000033
【図１５】
2006130260.tif 000034
【図１６】
2006130260.tif 000035
【図１７】
2006130260.tif 000036
【図１８】
2006130260.tif 000037
【図１９】
2006130260.tif 000038
【図２０】
2006130260.tif 000039
【図２１】
2006130260.tif 000040
【図２２】
2006130260.tif 000041
【図２３】
2006130260.tif 000042
【図２４】
2006130260.tif 000043
【図２５】
2006130260.tif 000044
【図２６】
2006130260.tif 000045
【図２７】
2006130260.tif 000046
【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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