(57)【要約】  様々な実施形態によれば、ロボットシステムを用いて被験者の神経性疾患を特定する方法が提供される。ロボットシステムは、トランスデューサを含む。方法は、コンピュータシステムが、被験者の血管に関する第１の位置を決定するステップを含み、ロボットシステムは、第１の位置にトランスデューサを配置するように構成される。方法は、コンピュータシステムが、トランスデューサが血管に向けて音響エネルギーを送信したことに応答して血管からの第１の信号を受け取るステップをさらに含む。方法は、コンピュータシステムが、受け取った第１の信号を解析して血管内の血流の第１のパラメータを決定するステップをさらに含む。方法は、コンピュータシステムが、血管内の血流の第１のパラメータに基づいて被験者の神経性疾患を特定するステップをさらに含む。【選択図】図３Ａ
2019504670.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
トランスデューサを備えたロボットシステムを用いて被験者の神経性疾患を特定する方法であって、
コンピュータシステムにより、前記被験者の血管に関する第１の位置を決定するステップを含み、
前記ロボットシステムは前記トランスデューサを前記第１の位置に配置するように構成されており、
前記方法は、
前記コンピュータシステムにより、前記トランスデューサが前記血管に向けて音響エネルギーを送信したことに応答して前記血管からの第１の信号を受け取るステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記受け取った第１の信号を解析して前記血管内の血流の第１のパラメータを決定するステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記血管内の前記血流の前記第１のパラメータに基づいて前記被験者の前記神経性疾患を特定するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記方法は、
前記コンピュータシステムにより、前記被験者の前記血管に関する前記第１の位置とは異なる第２の位置を決定するステップをさらに含み、
前記ロボットシステムは、前記トランスデューサを前記第２の位置に配置するように構成されており、
前記方法は、さらに、
前記コンピュータシステムにより、前記トランスデューサが前記血管に向けて音響エネルギーを送信したことに応答して前記血管からの第２の信号を受け取るステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記受け取った第２の信号を解析して前記血管内の血流の第２のパラメータを決定するステップと、
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記コンピュータシステムにより、前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータに基づいて前記血管のマッピング画像を作成するステップをさらに含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記マッピング画像は、前記血管の位置情報と前記血管の血流情報とを含む、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記マッピング画像は、前記血管の超音波画像を含む、
請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記コンピュータシステムにより、前記被験者の既知の血管位置情報を含むデータベースにアクセスするステップをさらに含み、
前記既知の血管位置情報は、前記血管の前記マッピング画像の作成において使用される、
請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記コンピュータシステムにより、前記被験者の既知の血管位置情報を含むデータベースにアクセスするステップをさらに含み、
前記既知の血管位置情報は、前記血管に関する前記第１の位置を決定するために使用される、
請求項３に記載の方法。
【請求項８】
前記コンピュータシステムにより、前記第１のパラメータと前記第２のパラメータとに基づいて非対称率を計算するステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記非対称率に基づいて前記被験者の前記神経性疾患を特定するステップと、
をさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項９】
前記コンピュータシステムにより、前記第２の位置に対応するスケーリング因子をデータベースから検索するステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記検索されたスケーリング因子を用いて前記第２のパラメータを正規化するステップと、
をさらに含み、前記非対称率は、前記正規化された第２のパラメータに基づいて決定される、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記コンピュータシステムにより、前記非対称率が所定の閾値よりも大きい又は小さいと判断するステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記非対称率が前記所定の閾値よりも大きい又は小さいと判断したことに応答して前記神経性疾患を検出するステップと、
をさらに含む請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記神経性疾患は脳卒中である、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記第１の信号は、該第１の信号において同時に受け取られた前記血管の複数の深さに関する情報を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１のパラメータは、前記血管の脳血流速度（ＣＢＦＶ）である、
請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記コンピュータ装置により、前記血管の前記ＣＢＦＶのパルスを反映するＣＢＦＶ波形を抽出するステップをさらに含む、
請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記コンピュータ装置により、前記ＣＢＦＶ波形の複数のピークと該波形の複数の谷とを検出するステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記ＣＢＦＶ波形の前記複数のピークと前記複数の谷とに基づいて前記被験者の前記神経性疾患を特定するステップと、
をさらに含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記コンピュータ装置により、前記ＣＢＦＶ波形の第２のピークの振幅を前記ＣＢＦＶ波形の振幅によって除算したものを計算することによって前記ＣＢＦＶ波形のＰ２比を求めるステップと、
前記コンピュータ装置により、前記Ｐ２比に基づいて前記被験者の前記神経性疾患を特定するステップと、
をさらに含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記コンピュータ装置により、前記ＣＢＦＶ波形に基づいて、脳血管反応性、平均速度又は変動性のうちの１つ又は２つ以上を求めるステップをさらに含む、
請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記受け取った第１の信号を解析するステップは、
前記コンピュータシステムにより、前記被験者の心拍数を推定するステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記受け取った第１の信号の複数の拍動に対応する複数の開始点を求めるステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記複数の拍動に対応する複数のピークを検出するステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記複数の拍動の一部を拒絶するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記一部を拒絶するステップは、平均拍動までの相関距離、前記平均拍動までのユークリッド距離、ピークの距離、マハラノビス距離、ピークのジャーク及び振幅、のうちの１つ又は２つ以上を含む拒絶基準に基づく、
請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記第１の位置は、前記被験者に関する経側頭位置に存在する、
請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記音響エネルギーは、経頭蓋ドップラー（ＴＣＤ）エネルギーである、
請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
前記トランスデューサは、超音波トランスデューサのアレイを含む、
請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記コンピュータシステムにより、前記被験者の特性と同様の特性を有する被験者の既知の血管位置情報を含むデータベースにアクセスするステップをさらに含み、前記既知の血管位置情報は、前記被験者の前記血管の前記マッピング画像の作成において使用される、
請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
前記同様の特性は、人口統計学的特性を含む、
請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記コンピュータシステムにより、前記第１のパラメータの導関数を計算するステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記第１のパラメータの前記導関数に基づいて前記第１のパラメータの最大値又は最小値を推定するステップと、
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項２６】
前記コンピュータシステムにより、前記第１のパラメータの前記導関数の誤差許容範囲を導入するステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記導関数と前記誤差許容範囲とに基づいて前記第１のパラメータのほぼ最大値又はほぼ最小値を計算するステップと、
をさらに含む請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記コンピュータシステムにより、前記第１のパラメータの曲率を求めるステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記曲率に基づいて前記第１のパラメータのほぼ最大値又はほぼ最小値を推定するステップと、
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項２８】
被験者の神経性疾患を特定するロボットシステムであって、
トランスデューサと、
前記トランスデューサの配置を制御するとともに前記トランスデューサが受け取った信号を処理するように構成された制御及び信号処理ロジックと、を備え、
前記制御及び信号処理ロジックは、
前記被験者の血管に関する第１の位置を決定して、前記ロボットシステムを、前記トランスデューサを前記第１の位置に配置するように構成し、
前記トランスデューサが前記血管に向けて音響エネルギーを送信したことに応答して前記血管からの第１の信号を受け取り、
前記受け取った第１の信号を解析して前記血管内の血流の第１のパラメータを決定し、
前記血管内の前記血流の前記第１のパラメータに基づいて前記被験者の前記神経性疾患を特定する、
ように構成される、
ことを特徴とするロボットシステム。
【請求項２９】
被験者の神経性疾患を特定する方法であって、
コンピュータシステムにより、被験体の血管に関する第１の位置を決定するステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記血管からの第１の信号を受け取るステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記受け取った第１の信号を解析して前記血管内の血流の第１のパラメータを決定するステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記血管内の前記血流の前記第１のパラメータに基づいて前記被験者の前記神経性疾患を特定するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項３０】
前記コンピュータシステムにより、前記被験者の前記血管に関する前記第１の位置とは異なる第２の位置を決定するステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記血管からの第２の信号を受け取るステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記受け取った第２の信号を解析して前記血管内の血流の第２のパラメータを決定するステップと、
をさらに含む請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記コンピュータシステムにより、前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータに基づいて前記血管のマッピング画像を作成するステップをさらに含む、
請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記コンピュータシステムにより、前記被験者の既知の血管位置情報を含むデータベースにアクセスするステップをさらに含み、前記既知の血管位置情報は、前記血管の前記マッピング画像の作成において使用される、
請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記コンピュータシステムにより、前記第１のパラメータと前記第２のパラメータとに基づいて非対称率を計算するステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記非対称率に基づいて前記被験者の前記神経性疾患を特定するステップと、
をさらに含む請求項３０に記載の方法。
【請求項３４】
前記コンピュータシステムにより、前記第２の位置に対応するスケーリング因子をデータベースから検索するステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記検索されたスケーリング因子を用いて前記第２のパラメータを正規化するステップと、
をさらに含み、前記非対称率は、前記正規化された第２のパラメータに基づいて決定される、
請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記コンピュータシステムにより、前記非対称率が所定の閾値よりも大きい又は小さいと判断するステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記非対称率が前記所定の閾値よりも大きい又は小さいと判断したことに応答して前記神経性疾患を検出するステップと、
をさらに含む請求項３３に記載の方法。
【請求項３６】
前記第１のパラメータは、前記血管の脳血流速度（ＣＢＦＶ）である、
請求項１に記載の方法。
【請求項３７】
前記コンピュータ装置により、前記血管の前記ＣＢＦＶのパルスを反映するＣＢＦＶ波形を抽出するステップをさらに含む、
請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
前記コンピュータ装置により、前記ＣＢＦＶ波形の複数のピークと該波形の複数の谷とを検出するステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記ＣＢＦＶ波形の前記複数のピークと前記複数の谷とに基づいて前記被験者の前記神経性疾患を特定するステップと、
をさらに含む請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記コンピュータ装置が、前記ＣＢＦＶ波形の第２のピークの振幅を前記ＣＢＦＶ波形の振幅によって除算したものを計算することによって前記ＣＢＦＶ波形のＰ２比を求めるステップと、
前記コンピュータ装置が、前記Ｐ２比に基づいて前記被験者の前記神経性疾患を特定するステップと、
をさらに含む請求項３７に記載の方法。
【請求項４０】
前記コンピュータ装置が、前記ＣＢＦＶ波形に基づいて、脳血管反応性、平均速度又は変動性のうちの１つ又は２つ以上を求めるステップをさらに含む、
請求項３７に記載の方法。
【請求項４１】
前記受け取った第１の信号を解析するステップは、
前記コンピュータシステムが、前記被験者の心拍数を推定するステップと、
前記コンピュータシステムが、前記受け取った第１の信号の複数の拍動に対応する複数の開始点を求めるステップと、
前記コンピュータシステムが、前記複数の拍動に対応する複数のピークを検出するステップと、
前記コンピュータシステムが、前記複数の拍動の一部を拒絶するステップと、
を含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項４２】
前記一部を拒絶するステップは、平均拍動までの相関距離、前記平均拍動までのユークリッド距離、ピークの距離、マハラノビス距離、ピークのジャーク及び振幅、のうちの１つ又は２つ以上を含む拒絶基準に基づく、
請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
前記コンピュータ装置により、前記ＣＢＦＶ波形の第２のピークの振幅を前記ＣＢＦＶ波形の振幅によって除算したものを計算することによって前記ＣＢＦＶ波形のＰ２比を求めるステップと、
前記コンピュータ装置により、前記Ｐ２比に基づいて前記被験者の前記神経性疾患を特定するステップと、
をさらに含む請求項２９に記載の方法。
【請求項４４】
前記コンピュータシステムにより、前記第１のパラメータの導関数を計算するステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記第１のパラメータの前記導関数に基づいて前記第１のパラメータの最大値又は最小値を推定するステップと、
をさらに含む請求項２９に記載の方法。
【請求項４５】
前記コンピュータシステムにより、前記第１のパラメータの前記導関数の誤差許容範囲を導入するステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記導関数と前記誤差許容範囲とに基づいて前記第１のパラメータのほぼ最大値又はほぼ最小値を計算するステップと、
をさらに含む請求項４４に記載の方法。
【請求項４６】
前記コンピュータシステムにより、前記第１のパラメータの曲率を求めるステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記曲率に基づいて前記第１のパラメータのほぼ最大値又はほぼ最小値を推定するステップと、
をさらに含む請求項２９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
〔関連出願との相互参照〕
本出願は、２０１６年１月５日に出願された米国仮特許出願第６２／２７５，１９２号及び２０１７年１月５日に出願された米国特許出願第１５／３９９，７１０号の利益及びこれらに対する優先権を主張するものであり、これらの文献の内容はその全体が引用により本明細書に組み入れられる。
【０００２】
本明細書において説明する主題は、一般に臨床指標を決定するためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
毎年、世界中で何百万人もの患者が、外傷性脳損傷（ＴＢＩ）、脳卒中、認知症／アルツハイマー病、パーキンソン病、うつ病などの神経性疾患を発症している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、超音波を用いて脳血流速度（ＣＢＦＶ）信号を取得するには、波動が通過できるほど十分に薄い頭蓋骨の特定の領域内にトランスデューサを配置し、関心動脈の信号を探り当て、十分な測定のために安定姿勢を維持することが必要であり、検査技師がこれを行うのは非常に困難となり得る。また、神経障害を示すＣＢＦＶ波形の微妙な特徴及び変化は、従来の分析又は目視検査を用いて識別することが容易でないため、完了時に走査画像を読み取って解釈することは困難である。
【０００５】
毎年、世界中で何百万人もの患者が、外傷性脳損傷（ＴＢＩ）、脳卒中、認知症／アルツハイマー病、パーキンソン病、うつ病などの神経性疾患を発症している。現在、大病院では、ウィリス動脈輪及びその他の主要伝達動脈又は静脈（頸動脈、中大脳動脈、眼動脈、頸静脈など）内の脳血液動態の評価に経頭蓋ドップラー（ＴＣＤ）超音波を使用している。しかしながら、ＴＣＤを用いて脳血流速度（ＣＢＦＶ）信号を取得するには、超音波が通過できるほど十分に薄い頭蓋骨の特定の領域内にトランスデューサを配置し、関心動脈の信号を探り当て、十分な測定のために安定姿勢を維持することが必要である。これらの狭い窓の位置は、人によって大きく異なる。また、神経障害を示すＣＢＦＶ波形の微妙な特徴及び変化は、従来のＴＣＤ分析又は目視検査を用いて識別することが容易でないため、完了時に走査画像を読み取って解釈することは困難である。これらの要件は、所望の血管の超音波照射（すなわち、超音波への曝露）を困難なものにし、従ってＴＣＤの使用が、人件費の高い専門の音波検査者が装置を操作する大病院に制限されるとともに、単純な分析しか利用されないことによって装置の全体的な実用性が低下している。
【０００６】
このため、（例えば、ＴＣＤを用いた）脳内血管の走査から取得された波形を正確かつ厳密に解釈して分析し、分析された波形に基づいて神経性疾患を特定するシステムを開発することが必要とされている。具体的には、信号トランスデューサの細かな位置決めと安定した配置とを実現できるとともに、結果として得られる血流波形及び波形内の微妙な変化を測定して解釈できる自動ＴＣＤ超音波システムが必要とされている。また、脳の主要伝達動脈又は静脈のリアルタイム又は準リアルタイムな時間マップ又は可視化は、臨床医にさらなる分析のための貴重な情報を提供する。様々な実施形態によれば、脳血液動態を定量化する自動システムの展開は、限定するわけではないが、脳卒中、軽度（脳震盪）及び重度のＴＢＩ、認知症などを含む複数の神経学的徴候又は疾患に劇的な影響を及ぼす。例えば、いくつかの実施形態では、自動システムにより、脳血流（ＣＢＦ）情報（例えば、ＣＢＦＶ）を観察することによって深刻な脳卒中の一種である大血管閉塞（ＬＶＯ）を検出できるようになる可能性がある。同様に、いくつかの実施形態では、ＴＢＩ又は認知症の患者が、従来のＴＣＤ分析では認識できずに自動装置によって検出して分析できるわずかなＣＢＦの変動を示すことにより、その疾患の診断又は管理のために客観的な生理学的情報（例えば、ＣＢＦ）を使用できるようになる可能性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
従って、様々な実施形態では、自動システムが、ＣＢＦＶ波形の解析を通じてＴＣＤを上述した神経性疾患にまで拡張できる意思決定支援及び分析フレームワークと対を成すことができる。従って、本明細書で説明する様々な実施形態は、１又は２以上の神経性疾患を診断する上で、最適な信号受信のために脳に隣接する狭い窓内に最適に装置を配置するように構成された自動化（例えば、ロボット工学）と、受け取られたＣＢＦＶ／脳血液動態データ信号の波形解析を通じた解釈と、脳の一部又は全部の血管系の可視化又はマッピングとを含むシステム及び方法を提供する。本明細書で説明する様々な実施形態は、脳血管系の微妙な変化を定量化できるとともに、関心信号を自動的に取得して実用的な出力が存在するように測定情報を解釈することによって技術的限界に対処することができる自動解法をさらに提供する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１Ａ】いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定する自動ヘッドセットを示す図である。
【図１Ｂ】いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定する自動ヘッドセットを示す図である。
【図１Ｃ】いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定する自動ヘッドセットを示す図である。
【図２】いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定する自動ヘッドセットの側面図である。
【図３Ａ】いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステム動作の高水準フロー図である。
【図３Ｂ】いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステム動作の高水準フロー図である。
【図４】いくつかの実施形態による、頭蓋及び隣接する複数の音響窓を示す図である。
【図５】いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステムにおける血管マッピングのためのフロー図である。
【図６Ａ】いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステムにおける、血管系の超音波照射を行うためのトランスデューサの位置調整を示す図である。
【図６Ｂ】いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステムにおける血管ウォーキング方法を示す図である。
【図７Ａ】いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステムにおける信号解析のためのフロー図である。
【図７Ｂ】いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステムにおける、ピーク分割とピーク同定とを含む信号解析のためのフロー図である。
【図７Ｃ】いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステムにおける信号解析のための複数のＣＢＦＶ波形を示す図である。
【図７Ｄ】いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステムにおける応用を含む信号解析のためのフロー図である。
【図７Ｅ】いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステムにおける信号解析のための複数のＣＢＦＶ波形を示す図である。
【図７Ｆ】いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステムにおける信号解析のための複数のＣＢＦＶ波形を示す図である。
【図８】例示的な実施形態による、医療プローブを操作するための仮想支持構造を示す図である。
【図９】例示的な実施形態による、医療プローブ及びジンバル構造の斜視図である。
【図１０】例示的な実施形態による、図９の医療プローブの２リンク回転式支持構造の斜視図である。
【図１１】図１０の支持構造の正面図である。
【図１２】図１０の支持構造の右側正面図である。
【図１３】例示的な実施形態による、図９の医療プローブのプリズム支持構造の斜視図である。
【図１４】図１３の支持構造の正面図である。
【図１５】図１３の支持構造の右側正面図である。
【図１６】図１０の支持構造の概略的正面図である。
【図１７】図１３の支持構造の概略的正面図である。
【図１８】例示的な実施形態による、アクチュエータの入力又はトルクを決定する方法のフローチャートである。
【図１９】例示的な実施形態による、図９の医療プローブの５バー並列機構（回転−回転）支持構造の斜視図である。
【図２０】図１９の支持構造の正面図である。
【図２１】図１９の支持構造の右側正面図である。
【図２２】ハイブリッド位置−力アドミッタンスコントローラを示す図である。
【図２３】冗長マニピュレータ上のプローブを示す図である。
【図２４】モニタリングステーションに取り付けられた冗長マニピュレータ上のプローブを示す図である。
【図２５】頬骨弓を走査する冗長マニピュレータ上のプローブを示す図である。
【図２６】眼窩又は眼球孔の経眼窩走査を行う冗長マニピュレータ上のプローブを示す図である。
【図２７】後頭骨を走査する冗長マニピュレータ上のプローブを示す図である。
【図２８】下顎を走査する冗長マニピュレータ上のプローブを示す図である。
【図２９】ＴＣＤシステムの概略図である。
【図３０ａ】冗長マニピュレータ上のプローブを示す図である。
【図３０ｂ】冗長マニピュレータ上のプローブの力出力のテスト結果を示す図である。
【図３１】４つの作動自由度と１つの受動自由度とを有する支持構造内のばね式プローブの上面斜視図である。
【図３２】４つの作動自由度と１つの受動自由度とを有する支持構造内のばね式プローブの正面斜視図である。
【図３３】４つの作動自由度と１つの受動自由度とを有する支持構造内のばね式プローブの断面図である。
【図３４】例示的な実施形態による、医療プローブの５作動自由度プリズム支持構造の正面斜視図である。
【図３５】例示的な実施形態による、医療プローブの５作動自由度プリズム支持構造の後面斜視図である。
【図３６】例示的な実施形態による、医療プローブの５作動自由度プリズム支持構造の分解斜視図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図１Ａ〜図１Ｃに、前面にディスプレイ画面４２を有する自動ＴＣＤヘッドセット４０を示す。具体的に言えば、ヘッドセット４０は、側部の２重超音波プローブ４４と、２つのプローブを接続するように前面の周囲に延びるヘッドバンド４６とを含む。図１Ａ〜図１Ｃで分かるように、ＴＣＤヘッドセット４０は、プローブ４４が両こめかみに配置された状態で患者の頭蓋にフィットする。プローブ４４は、中大脳動脈（ＭＣＡ）を自動検索できるＴＣＤスキャナを含む。ヘッドバンド４６は、本質的に弾性を有し、プローブ４４の内面が良好にこめかみに接触するように様々な異なる頭部サイズの前頭部にヘッドセット４０をぴったりとフィットさせることが望ましい。潤滑ゲルを用いて音響伝達を向上させることが好ましい。
【００１０】
図２は、前額部ストラップ５２と、後部ストラップ５４と、頭蓋ストラップ５６とを有する別の例示的なＴＣＤヘッドセット５０を患者が装着した側面図である。ストラップ５２、５４、５６は、ヘッドセット５０を頭部に固定して、特に一対の往復式ＴＣＤスキャナ５８の両こめかみに対する良好な接触を確実にするのに役立つ。ＴＣＤスキャナ５８は、３つのストラップ５２、５４、５６の交点における接合部材６０に、動作矢印によって示すように前後に往復回転するように取り付けられる。１つの実施形態では、ＴＣＤスキャナ５８が、ＸＹ走査面に垂直なＺ軸を中心にして各方向に約６０°回転する。図示してはいないが、接合部材６０内の小型モータがスキャナ５８の動きを可能にする。
【００１１】
３つのストラップ５２、５４、５６のシステムは、ヘッドセット５０を適所に保持する上で効果的である。頭蓋ストラップ５６は、調整のためのベルクロ切断部を含み、後部ストラップ５４は、弾性を有することが望ましく、各接合部材６０上の一対の締付けノブ６２及び前額部ストラップ５２の中間の締付けノブ６４は、Ｘ−Ｙ較正のためのスキャナ５８の位置の微調整を可能にする。頭蓋ストラップ５６は、一旦固定されたヘッドセット５０が顎及び関連する筋肉の動きによって移動するのを制限する役に立つ。
【００１２】
いくつかの実施形態では、接合部材６０に、コンピュータ６７、タブレットコンピュータ（明確にするために図示せず）又は他のいずれかのタイプのコンピュータ装置などの制御ユニットに接続するためのケーブル６６を取り付けることができ、或いは、システムがコンピュータ装置と無線で通信することもできる。コンピュータ６７又は他の接続されたコンピュータ装置は、超音波プローブ４４から戻されたデータを受け取って処理する。
【００１３】
各スキャナ５８は、好ましくはチャネルに通じる凹みによって形成された、内側接触面に潤滑ゲルを導入するための注入ポート６８を含むことが望ましい。この注入ポート６８は、面倒なゲルの塗布を低減するのに役立つ。好ましい実施形態では、各スキャナ５８内のＴＣＤセンサをＺ方向に、又はこめかみに向けて及びこめかみから離して変位させて音響接触を最適化することができる。
【００１４】
軽度のＴＢＩの基礎的生理学を調査する１つの方法は、刺激を与えて脳血管系の変化を激化させ、説明する構成を用いてこの変化を正確に定量化することである。刺激は、動脈血圧の変化（運動、レッグカフ、薬剤など）、動脈血供給における二酸化炭素（ＣＯ２）濃度の変化、又は特定の脳領域における代謝を変化させる（すなわち、閃光によって後頭葉を刺激する）ことによる局所的変化を含む様々な異なる方法で与えることができる。
【００１５】
１つの技術では、脳血管床が、動脈血ＣＯ2濃度（ＰａＣＯ2）の変化に極めて敏感に反応する。（息を止めることなどによって）動脈ＣＯ2レベルが増加すると細動脈拡張が発生し、脳血流の増加によって上流の大脳動脈の速度が上昇する。逆に、（過呼吸を通じて）ＣＯ2が減少すると、細動脈血管収縮によってＣＢＦＶが低下してＣＢＦが低下するようになる。
【００１６】
脳血管反応性（ＣＶＲ）は、ＰａＣＯ2の変化によるＣＢＦＶの変化を表すものである。ＣＶＲ検査の目的は、脳の抵抗細動脈の血管拡張能力又は血管収縮能力を評価することであり、重度のＴＢＩ、片頭痛、長期の宇宙飛行、脳卒中及び頸動脈狭窄の後には正常に機能しないことが分かっている。ＣＶＲは、最近では軽度のＴＢＩにおける生理学的機能障害マーカとしての可能性を示している。息止め及び過呼吸を用いて脳震盪の被験者と対照被験者の両方を調査してＣＶＲを調べた。脳卒中患者の変化を解明するための生理学的ストレスとして示される運動と同様に、息止めと過呼吸を繰り返すことによる平均ＣＢＦＶ動態の変化も示された。しかしながら、ＣＢＦＶデータは１Ｈｚでサンプリングされ、分析から全ての形態学的情報が取り除かれる。いくつかの実施形態では、ＣＶＲ検査を、平均速度だけでなくＣＢＦＶ波形の形状全体に対する影響も調べるように拡張する。ＣＯ2レベルを上昇させるために患者に息を止めるように依頼してＣＢＦＶをモニタすることができる。逆に、ＣＯ2レベルを低下させるために患者に過呼吸を行うように依頼してＣＢＦＶをモニタすることができる。平均速度のみを用いてＣＶＲを調べると、不完全な実態がもたらされることがある。
【００１７】
図３Ａに、いくつかの実施形態による、神経性疾患を診断／管理するシステム動作の高水準フロー図３００を示す。図３Ｂには、いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステム動作の高水準フロー図３５０を示す。
【００１８】
いくつかの実施形態では、自動化されたロボットシステムを提供することにより、複数の神経学的徴候の正確で素早い診断及び管理を可能にする。例えば、このロボットシステムは、人間によるシステムの操作に依拠して神経学的徴候の診断及び管理を行うことが制限され又は皆無になるように完全に自動化することができる。他の実施形態では、ロボットシステムが、何らかの人的相互作用（例えば、患者に関するシステムの設定、システムの動作に必要な情報の入力などのささいな動作制御など）に依拠するように完全には自動化されない。いくつかの実施形態では、システムが、頭蓋骨／頭部又は頸部内の窓を通過できる音響エネルギーを放出する（限定するわけではないが、超音波トランスデューサ、ＴＣＤ、経頭蓋色分け超音波検査法（ｔｒａｎｓｃｒａｎｉａｌ  ｃｏｌｏｒ−ｃｏｄｅｄ  ｓｏｎｏｇｒａｐｈｙ：ＴＣＣＳ）、或いはシーケンシャルアレイ又はフェーズドアレイなどの音響超音波トランスデューサアレイなどの）トランスデューサを含む。特定の実施形態では、システムが、ＴＣＤ走査を自動的に実行するロボットシステムを提供する。いくつかの実施形態では、ロボットシステムが、人体構造及び脳血液動態の予備知識によって行動計画が推進される多自由度（ＤＯＦ）ＴＣＤトランスデューサ位置決めシステムを含むことができる。いくつかの実施形態では、システムが、２つ、３つ、４つ、５つ又は６つのＤＯＦに対応することができる。位置決めシステムは、（例えば、頭部表面に沿って）Ｘ軸及びＹ軸において並進して並進軸内に窓を配置し、Ｚ軸において力と位置の両方のフィードバック制御を用いて（例えば、ブロック３０１で実行されるように）適切な接触力を維持することによって頭蓋骨／皮膚に対して適切な力を配置、維持して信号品質を最大化することができる。２つの角度自由度（例えば、パン及びチルト）を用いて、血管の通常の超音波照射を最大化して速度信号を最大化することができる。ロボットシステム及びそのコンポーネントに関するさらなる開示については本明細書内で説明する。
【００１９】
図３Ａを参照すると、ブロック３０１において、運動学的機構（例えば、ロボットシステム）が、患者の頭部に隣接する音響窓にトランスデューサを配置する。（例えば、信号捕捉にとって最適な位置に）トランスデューサを配置した後、システムは、ブロック３０２において、（例えば、超音波を用いて）ＣＢＦＶを表すことができる解析用の最適な信号を取得する。いくつかの実施形態では、ブロック３０３において、システムが、取得した信号を解析する。ブロック３０４において、システムは、解析された信号に基づいて、限定するわけではないが、診断又は測定された評価基準／特徴などの出力の決定（例えば、臨床的にすぐに利用できる決定）を行う。
【００２０】
図３Ｂを参照すると、いくつかの実施形態では、システムが、ブロック３０４における出力を決定するために、ブロック３０１におけるロボットの運動学的動作を用いてトランスデューサの配置及び再配置を行い、ブロック３０２において、様々な位置に配置されたトランスデューサによって取得された信号を最適化し、ブロック３０３において、取得された信号を解析する。ブロック３０１、３０２及び３０３は、ブロック３０４における出力の決定が行われる前に異なる位置又は様々な角度調整で複数回実行することができる。いくつかの実施形態では、ブロック３０１、３０２及び３０３が、ブロック３０４においてシステムが出力を決定するのに十分な情報及びデータを取得するために必要な回数（例えば、ｎ回）だけ実行される。
【００２１】
いくつかの実施形態では、ブロック３０１、３０２及び３０３の複数回の反復を以下でさらに詳細に説明する脳の血管マッピングに利用し、この場合、１又は２以上の血管に沿った複数地点からの情報を組み合わせてブロック３０４における出力に至る。例えば、脳卒中の場合には、血管系に沿った複数の位置を測定してどこに閉塞が存在するかを特定することができる。例えば、システムは、血管の流速を求めるために、（ブロック３０１において）１回目の反復中に血管に沿って移動し、（ブロック３０２において）取得された信号を最適化し、（ブロック３０３において）信号を解析する。その後、システムは、１回目の反復後の２回目の反復中に、（ブロック３０１において）血管に沿ってわずかに移動し、（ブロック３０２において）新たな信号を最適化し、（ブロック３０３において）新たな信号を解析し、以下これを繰り返す。システムは、ブロック３０１、３０２、３０３の様々な反復中に血管内の血流速度を測定して比較することができ、この場合、速度又はＣＢＦＶ波形の他の特徴の変化は血管の閉塞を示し、（例えば、ブロック３０４における出力として）脳卒中に対する脆弱性を示すことができる。この血管マップは、ＴＢＩ、認知症などを含む他の神経学的徴候においても、病理の局所化又は脳血液動態の非対称性の良好な理解のために有用である。
【００２２】
図４に、いくつかの実施形態による、頭蓋２００と、頭蓋４００に隣接する複数の音響窓４０２、４０４、４０６、４０８とを示す。
【００２３】
図４には、経眼窩窓４０２と、経側頭窓４０４と、顎下窓４０６と、経椎間孔（例えば、後頭部）窓４０８とを含む超音波照射のための複数の音響窓を示す。様々な実施形態によれば、ブロック３０１〜３０４を実行するシステムは、人間の側頭窓又はその他の音響窓（例えば、経眼窩窓４０２、顎下窓４０６及び経椎間孔窓４０８）を、人の年齢、寸法、形状又は人口統計学に関係なく自動的に探索し、特定し、そこから安定したＣＢＦＶ波形を取得する自動ロボット医療装置（例えば、頭部装着型又は腕装着型医療装置）である。いくつかの実施形態では、システムが、（例えば、ブロック３０１において）信号品質を最大化するために、力センサ及びトルクセンサを用いて（例えば、音響窓４０２〜４０８における）適切な接触力を維持する。
【００２４】
図５に、いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステムにおける血管マッピングのためのフロー図５００を示す。システムは、ブロック５０２において、関心動脈又は静脈を発見するためのトランスデューサの配置を早める既存のデータベース又は予備知識を含む。例えば、既存のデータベースは、限定するわけではないが、頭蓋構造、頭部内の血管位置（例えば、血管系のマッピング）、年齢及び身長などの、患者に関する特定の情報を含むことができる。また、既存のデータベースは、トランスデューサの初期方向配置のための、人体構造に関する一般情報を含むこともできる。システムは、ブロック５０４において、受け取った信号を解釈するための信号処理を含む。システムは、ブロック５０６及びブロック５０８において、ブロック５０４における信号処理に基づいてトランスデューサの位置を物理的に調整するための、ロボットによるトランスデューサの配置と座標測定機とをそれぞれ含む。システムは、ブロック５１０において、ブロック５０６及び５０８においてロボット工学によって調整された超音波トランスデューサを含む。システムは、ブロック５１２において、超音波照射のための超音波を供給し、（例えば、ブロック５１０におけるトランスデューサを介して）超音波照射された動脈／静脈からの帰還信号を受け取る超音波生成及び受信用電子機器を含む。システムは、ブロック５１４において、信号処理のためにブロック５０４に送信されるドップラー信号を取得する。この結果、フィードバックループシステムが実現されるので、信号を取得してトランスデューサの位置を調整するサイクルを無限に繰り返すことができる。
【００２５】
いくつかの実施形態では、（ブロック３０１において）上述したように１又は２以上の脳血管又は頸部血管の超音波照射のためにトランスデューサが配置されると、（ブロック３０２において）最適なＣＢＦ又はＣＢＦＶ信号が取得される。いくつかの実施形態では、ブロック３０２において、システムが、診断及びモニタリング精度を改善するために、同じ血管又は他の頭蓋内血管に沿ってさらなる位置を超音波照射する。さらなる血管を超音波照射すると、脳の異なる区域又は領域からの生理学的情報を信号に含めることができ、この信号が特定の神経性疾患にとって重要なデータとなり得る。例えば、ＴＢＩは、脳のいずれかの領域に影響を与えることがあり、特定の領域への血液供給の評価は、診断及び／又は管理にとって有用な情報をもたらして他の領域が影響を受けないようにすることができる。別の例として、特定のタイプの脳卒中は脳の特定の血管に影響を与えることがあり、これらの特定の影響を受けた血管と、影響を受けた血管に近い血管とを評価することで重要なデータが得られる。
【００２６】
いくつかの実施形態では、ブロック３０２において、システムが、頭蓋冠内の１又は２以上の血管のマッピングを行う。同等のシステムでは、ウィリス動脈輪及びその他の大きな伝達動脈又は静脈の周囲の（例えば、離散的深度における）離散点のＣＢＦ又はＣＢＦＶの評価にＴＣＤ超音波が使用され、さらなる情報が限られる。様々な実施形態によれば、システム及び方法が、（例えば、ブロック３０１において）自動機構を用いて２又は３以上の離散点を脳血管系の「マップ」に組み合わせることができる。いくつかの実施形態では、この血管マッピングが、血管系の動態及び位置を含む神経血管系の専門的評価を可能にすることにより、限定するわけではないが、（出血性又は虚血性）脳卒中、ＴＢＩ（例えば、脳震盪）、脳内出血、偏頭痛及び認知症などを含む複数の神経性疾患の良好な診断、トリアージ及びモニタリングを医療専門家にもたらすことができる。いくつかの実施形態では、システムが、超音波信号とその空間内位置とを組み合わせて、流れ及び流速に基づく局所的血管系の表現を取り込む。いくつかの実施形態では、システムが、配置及びマッピングを支援するために超音波撮像を組み合わせてさらに画像データを取り込む。
【００２７】
図５を参照すると、図５００には、ブロック５０２、５０４、５０６、５０８、５１０、５１２及び５１４を示している。ブロック５０２、５０４、５０６及び５０８の４つは、ブロック５０４におけるドップラー信号からのフィードバックに基づいて自動的に高度トランスデューサ配置を行う。
【００２８】
いくつかの実施形態では、トランスデューサ配置システム（例えば、ロボットシステム）が、トランスデューサを複数の自由度（例えば、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸、パン及び／又はチルト）で配置する正確かつ反復可能な方法のために提供される。また、いくつかの実施形態では、システムが、トランスデューサの現在の座標又は位置を測定してトランスデューサの正確な位置情報を連続的に取得することによって、（例えば、人間の頭部に）トランスデューサを配置してその配置を認識するＴＣＤ音波検査者の能力を模倣するコンポーネントを含む。この自動システムの利点は、ＴＣＤ音波検査者による操作の実装をさらに正確かつ反復可能にする点である。例えば、いくつかの実施形態では、並進では１ミリメートル（ｍｍ）の、配向では０．５度の、力では０．００１Ｎの範囲内までの精度を得ることができる。ロボットシステム及びそのコンポーネントに関するさらなる開示については本明細書内で説明する。
【００２９】
システムは、信号処理ブロック５０４において、ドップラー超音波電子機器から取得した信号に基づいてトランスデューサの位置をさらに調整する音波検査者の機能を模倣する。例えば、本明細書でさらに説明するように、この自動システムは、最初の信号探索中に系統的探索を行って超音波照射窓を発見して関心動脈を発見する。自動システムは、ブロック５０６及び５０８において、信号取得中にトランスデューサの並進（ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸）及び配向（パン及びチルト）位置をわずかに調整して信号品質の劣化を防ぐ。
【００３０】
いくつかの実施形態では、システムが、ブロック５０２において、既存のデータベース及び予備知識を利用して、様々な機能を素早く正確に達成する支援を行う。例えば、システムは、超音波照射窓を発見して関心血管を発見するための最速ルートをもたらす可能性が高い並進及び配向地点についての予備知識を含むことができる。いくつかの実施形態では、ブロック５０２が、トランスデューサの配置を誘導するための、他の撮像モダリティ（磁気共鳴血管造影法−ＭＲＡ、磁気共鳴静脈造影法−ＭＲＶ、ＭＲＩタイムオブフライト法、拡散テンソル撮像法−ＤＴＩ、ＣＴ血管造影法−ＣＴＡなど）からのアトラスを含む。いくつかの実施形態では、ブロック５０２が、特徴が類似する人々の以前のＴＣＤ走査画像を含んで、位置情報（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸、パン及びチルト）と脳血液動態情報（血流特性）とを提供することができる。最後に、他の実施形態では、ブロック５０２が、位置（従来の医用撮像法）を動的情報と組み合わせて、血流評価の精度及び速度を支援することができる。
【００３１】
いくつかの実施形態では、データベースが、磁気共鳴撮像法（ＭＲＩ、ＭＲＡ、ＣＴ、ＣＴＡ、血管造影法、タイムオブフライトＭＲＩ、位相コントラストＭＲＩ、又はその他の医用撮像法）のアトラスを含む。いくつかの実施形態では、重なり合ったＴＣＤ波形（ｃｏ−ｒｅｇｉｓｔｅｒｅｄ  ＴＣＤ  ｗａｖｅｆｏｒｍｓ）の生体構造をモデル化するために使用される解剖学的ＭＲＩテンプレートのデータベースが構築され維持される。いくつかの実施形態では、データベースが、以下に限定するわけではないが、１）完全な脳血管系画像と頭蓋骨及び識別可能な頭皮の基準とを含む完全な頭部容積の磁気共鳴血管造影法（ＭＲＡ）走査画像（又は上述した他の撮像タイプ）、及び２）年齢及び性別が一致する平均テンプレートを構築する元となる異なる人口動態（例えば、年齢、性別、病歴など）にわたる複数の走査画像、のうちの少なくとも一方を含む。
【００３２】
いくつかの実施形態では、ＴＣＤと解剖学的ＭＲＩ又はその他の構造的撮像との重ね合わせアトラス（ｃｏ−ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ａｔｌａｓ）が提供される。走査毎にＴＣＤデータベースに記録されて人口統計学的に一致するテンプレート上で識別できる頭皮基準座標を用いて、２つの座標系を最良に揃える並進及び回転の組を導出することができる。個々のＭＲＩ及びＴＣＤアトラスから、新たな被験者又は患者の血管探索に情報を与えるための血管位置の確率マップを構築することができる。
【００３３】
いくつかの実施形態では、データベースが、コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）又はコンピュータ断層撮影血管造影法（ＣＴＡ）のアトラスを含む。いくつかの実施形態では、重なり合ったＴＣＤ波形の生体構造をモデル化するために使用される解剖学的ＣＴ又はＣＴＡテンプレートのデータベースが構築され維持される。いくつかの実施形態では、データベースが、以下に限定するわけではないが、１）完全な脳血管系画像と頭蓋骨及び識別可能な頭皮の基準とを含む完全な頭部容積のコンピュータ断層撮影血管造影法（ＣＴＡ）走査画像、及び２）年齢及び性別が一致する平均テンプレートを構築する元となる異なる人口動態（例えば、年齢、性別、病歴など）にわたる複数の走査画像、のうちの少なくとも一方を含む。
【００３４】
従って、様々な実施形態では、システムが、信号を取得する際に専門のＴＣＤ音波検査者を模倣することができる。一方で、自動システムの優れた配置精度及び再現性に起因して、人間の専門音波検査者には不可能なさらに高度な機能を実装することができる。このような拡張機能の１つが、脳血管系の速度マップ及び／又は幾何学的マップを生成するプロセスである血管マッピングである。
【００３５】
図６Ａは、いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステムにおける、血管系の超音波照射を行うためのトランスデューサの位置調整を示す図６００である。いくつかの実施形態では、プロセス６００が、脳血管系マップの再構築方法を示す。段階６０２は、トランスデューサのビーム（例えば、超音波ビーム）の初期位置段階を示す。段階６０４は、トランスデューサビームの移行段階へのステップを示す。段階６０６は、トランスデューサビームの深度段階へのステップを示す。段階６０８は、トランスデューサビームの配向段階へのステップを示す。ＭＣＡは、脳の主要伝達動脈である中大脳動脈を表す。この方法は、頭部及び頚部の他の大きな動脈又は静脈に拡張することもできる。
【００３６】
いくつかの実施形態では、段階６０２において、トランスデューサが、例えば関心血管から安定した信号が取得される位置などの初期位置に存在する。従って、安定した信号を取得するための位置が定まると、ロボットシステムは、（ブロック５０６及びブロック５０８において）トランスデューサの位置を増分的に調整するように命令される。いくつかの実施形態では、この命令位置が（ブロック５０２において記憶された）所定の経路をたどる。他の実施形態では、（ブロック５１４及びブロック５０４において）それぞれの新たな位置で取得されたドップラー信号に基づいてトランスデューサの位置の調整を更新することができる。いくつかの実施形態では、トランスデューサの位置の増分的調整が、横方向並進（段階６０４）、深度増分（段階６０６）又は角度増分（段階６０８）の変化を含む。図６には、横方向変化又は角度変化の方向を１つしか示していないが、同じことを他の次元（例えば、ｙ軸及びパン）で行うこともできる。
【００３７】
増分的変化後の新たなトランスデューサの位置毎に、新たな試料容量を超音波照射して異なるドップラーシグネチャ（Ｄｏｐｐｌｅｒ  ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）を提供する。いくつかの実施形態では、全ての新たな試料容量からの複合情報を集約し、これらを「縫い」合わせて、この超音波照射された血管系部分のマップを形成することができる。いくつかの実施形態では、このプロセスを（例えば、ウィリス動脈輪及びその他の大きな伝達動脈又はその容量全体を含むように定められた）所定の関心探索容量（ａ  ｐｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ  ｖｏｌｕｍｅ  ｏｆ  ａ  ｓｅａｒｃｈ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）にわたって繰り返して脳血管系マップを取得する。例えば、このプロセスは、取得すべき所望のマップのサイズ（例えば、血管の一部から頭蓋内の全ての動脈及び静脈にまで及ぶサイズ）に関わらず適用することができる。様々な実施形態によれば、生体構造の予備知識と信号からの実験時フィードバックとの両方に基づいて、様々な好適なアルゴリズムを用いてトランスデューサの探索及びマップ生成の速度及び精度を高めることができる。
【００３８】
様々な実施形態では、図５及び図６に示すシステム及び方法を用いて生成できるマップに様々なタイプが存在する。生成されるマップのタイプは、最終使用事例によって決まるシステム実装と時間的制約とに依存する。
【００３９】
いくつかの実施形態では、頭蓋内血管系の空間マップを取得することができる。血管の位置は、前節において説明した系統的探索の後に、主にＭモードとしても知られているパワーモーションモードドップラー（ＰＭＤ）を用いて取得することができる。いくつかの実施形態によれば、このようなマップの近似計算が以下の表１に示される。
【表１】
2019504670.tif 000003
【００４０】
いくつかの実施形態では、速度マップ又は流れマップを取得することができる。空間マップに関して上述した方法と同じ方法を用いて速度マップを取得するために、（例えば、反射ドップラー波形のパワースペクトル密度を表示するための）スペクトログラムを用いて、超音波照射された位置毎に速度成分を取得する。このような方法は、深度次元における容量の「掃引」を含む（一般に、同等のＴＣＤハードウェアの実装は１つの深度設定でしかスペクトログラムを出力しない）。いくつかの実施形態によれば、このようなマップの近似計算が以下の表２に示される。さらなる実施形態では、粗い探索、正確な位置及び自動化速度が、全て表２で計算された合計時間を減少させ、ほとんどの商業的応用が大幅に短い時間で完了すると予想される。
【表２】
2019504670.tif 000004
【００４１】
いくつかの実施形態では、脳内血流を、ある位置における血流速度をもたらす区分的連続ベクトル値関数（ｐｉｅｃｅｗｉｓｅ  ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  ｖｅｃｔｏｒ−ｖａｌｕｅｄ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）ｖ（ｘ）としてモデル化することができる。血管の位置は、この空間の非ゼロの部分集合によって与えられる。血管を「歩く」ことにより、特定の血管内に含まれる本発明者らの座標系の部分空間に沿って準規則的間隔でサンプリングされた地点の離散集合が取得される。ｖ（ｘ）を近似するために、離散点の「ドット接続」を実行し、サンプル内の連続する速度値間の補間を行うことによって速度を取得する。
【００４２】
しかしながら、血管は、空間を貫く一次元の線ではないので、いくつかのさらなる近似をモデルに加えることができる。いくつかの実施形態では、血管の合理的近似のために円筒形のパイプを使用する。このパイプは、（例えば、どの血管であるかを識別する）血管ＩＤと既存のデータベースからの情報とによって決定された何らかの所与の半径の円形ディスクを用いて、本発明者らのサンプルｘｉの各位置を中心にして配置し、ディスクの平面がその地点の速度ベクトルに対して垂直であるように配向することによって構築することができる。この時、血液はパイプの軸と平行な方向に流れると仮定される。例として、測定速度に等しい一定の速度、又は平均速度が測定速度に等しい放物線状の速度曲線が挙げられる。いくつかの実施形態では、血管外のあらゆる場所の血流速度はゼロであると仮定する。
【００４３】
いくつかの実施形態では、走査した各被験者又は患者の取得されたＴＣＤパラメータのデータベースを維持する。データベースは、以下に限定するわけではないが、１）頭部の基準点間距離の測定値（例えば、耳珠、目尻、眉の目（ｅｙｅ  ａｔ  ｂｌｏｗ）、耳の頂部）、２）トランスデューサの位置及び配向、並びに基準によって定められる座標系に対する各血管ロック（ｖｅｓｓｅｌ  ｌｏｃｋ）における試料容量の深さ、３）ＴＣＤ波形特性（例えば、平均速度、拍動性、サブピークなど）、４）人口統計情報（例えば、年齢、性別、病歴など）、といった測定値及び情報のうちの少なくとも１つを含む。
【００４４】
いくつかの実施形態では、ＴＣＤ超音波Ｍモードデータを用いて人間の頭部の部分容量内の血管構造をマッピングする方法が提供される。血管マッピングプロトコルは、血管探索と共に実行することも、或いは最適な血管信号が識別されることとは無関係に（その前又は後に）単一の（例えば、非可逆的な）又は可逆的なトランスデューサ構成を用いて実行することもできる。Ｍモードは、広い深さ範囲にわたる情報を同時に明らかにするので、これによって必要な探索点の空間が数桁分縮小されて解剖学的再建が速くなる可能性がある。
【００４５】
いくつかの実施形態では、この解剖学的血管マッピング手順が、識別可能な基準点（例えば、耳珠、目尻、眉の目、耳の頂部）を介して（例えば、被験者に特化して、又は年齢及び／又は性別が一致するテンプレートを用いて）被験者頭部座標を解剖学的医用画像（ＭＲＩ、ＭＲＡ、ＣＴ、ＣＴＡなど）と重ね合わせることを含む。この方法は、各ボクセルの複数の配向を含めて探索容量をカバーするために、経側頭探索容量を分割して位置及び配向格子探索座標（ｐｏｓｉｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ  ｇｒｉｄ  ｓｅａｒｃｈ  ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ）の空間にマッピングすることをさらに含む。方法は、各ボクセルの配向にわたるＭモードの平滑化、閾値化及び総和を行って、窓に向かう（例えば、正の値）方向又は窓から離れる（例えば、負の値）方向の「流れの強度」指標をもたらすことをさらに含む。方法は、流れ強度指標の三次元補間を通じて血管構造に対応する空間曲線を再構成することをさらに含み、この場合、弱い正／負の流れ又はゼロの流れを示すボクセルが、構造的撮像アトラスから導出される局所的曲率及び先験的確率（ｐｒｉｏｒｓ）から推定される経路を横切って連結される。いくつかの実施形態では、方法が、結果として得られた血管座標の多様体学習を行って血管構造を二次元で表し、血管系の可視化を単純にして病状の分析を容易にすることをさらに含む。
【００４６】
従って、いくつかの実施形態では、システムが、異なるタイプの情報を含む２種類のマップを含む。（上述した）ＴＣＤマップは、動的情報（例えば、血流に関する情報）を提供する。医用撮像法は、血管の位置に関する解剖学的情報を提供する。従って、いくつかの実施形態では、システムがこれらの２種類の情報の組み合わせを利用する。例えば、システム（例えば、ロボット工学）は、超音波を通じて取得された血流情報と組み合わせることができる位置情報を提供することができる。いくつかの実施形態では、この情報を、アトラスからの解剖学的情報（例えば、特定の血管は特定の解剖学的位置に存在するはずである）と、ＴＣＤ情報のデータベースからの近似的動態情報とで補完することができる。
【００４７】
図６Ｂに、いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステムにおける血管ウォーキング（ｖｅｓｓｅｌ  ｗａｌｋｉｎｇ）法６１０を示す。いくつかの実施形態では、ブロック６１１において、血管ウォーキング法６１０の入力が、現在の位置ベクトルｘiと、現在の速度ベクトルｖiと、個々の潜在的血管の確率のベクトルとして与えられる現在の血管識別確率ＰIDとを含む。方法６１０は、ブロック６１２において、誤差推定値を計算するステップを含む。この誤差は、これまでの地点の履歴と、例えばいずれかの既存の情報データベースから得られるあらゆる予備知識とを考慮した時に所与の入力が妥当であるという信頼レベルの推定である。これを計算する方法例は、現在の速度ｖiと以前の速度ｖi-1とのドット積を以前の速度の大きさで正規化したものを使用することである。この方法は、２つのベクトル間の類似性尺度をもたらす。同様のベクトルでは、このドット積の結果が１に近くなるはずである。この裏にある動機は、血管内部では血流速度ベクトルｖ（ｘ）が必ず連続関数になるということである。従って、ｘの変化が十分に小さければ、ｖはそれほど変化しないはずである。いくつかの実施形態では、流れの方向と大きさの両方の急激な変化を表す以下の関数によって例示的な誤差関数が定義される。
【数１】
2019504670.tif 000005
【００４８】
いくつかの実施形態では、方法６１０が、ブロック６１３において、誤差推定値が所定の閾値レベル未満であるかどうかを判定するステップを含む。所定の閾値は、どのレベルの誤差であれば許容することができ、対処すべき何らかの誤りがあったことをどのレベルの誤差が示すかを決定するものである。この閾値は予め決定しておくことができ、経験的に見つかることもある。また、この閾値は、既存の情報データベースからの先験的情報に基づいて調整することもできる。例えば、分岐点に遭遇すると予想される場合には、この物理的特徴が予想速度を修正すると予想される程度に適した量だけ誤差閾値を緩和することができる。
【００４９】
いくつかの実施形態では、方法６１０が、ブロック６１４において、入力を保存するステップを含む。誤差が許容可能（ブロック６１３において「はい」）であれば入力は妥当であり、方法６１０は正常に進むことができる。これらの入力は、血管ウォーキングアルゴリズムへの入力履歴を含むベクトルに追加することができる。
【００５０】
いくつかの実施形態では、方法６１０が、ブロック６１５において、次の地点を計算するステップを含む。現在の血管の次の信号探索点は以下の式を用いて計算することができ、ここでの
【数２】
2019504670.tif 000006
は、ｖiの方向を指し示す単位ベクトルを意味し、Δはステップサイズであり、符号の選択は、血管を「上る」か「下る」かに依存する。
【数３】
2019504670.tif 000007
【００５１】
いくつかの実施形態では、方法６１０が、ブロック６１６において、ステップサイズを減少させるステップを含む。誤差推定値が大きすぎる（ブロック６１３において「いいえ」の）場合には、何かが異常であることの現れである。従って、ステップサイズを減少させることができる。適切なステップサイズを選択する際には、速度と精度との間にトレードオフが生じがちである。誤差は、真っ直ぐな血管よりも複雑な構造に出くわしたことを単純に示すものであり、システムは、複雑な血管のささいな特徴を捕捉するために一時的にステップを小さくすべきである。
【００５２】
いくつかの実施形態では、方法６１０が、ブロック６１７において、ステップサイズが小さすぎるかどうかを判断するステップを含む。ＴＣＤの分解能がビームサイズによって制限されることを考えれば、それ以上ステップを小さくしても意味がなくなる下限値が存在する。ステップサイズを減少させると、そのステップサイズがＴＣＤの空間分解能に基づく何らかの妥当な下限値よりも小さくないことを確認するチェックが行われる。
【００５３】
いくつかの実施形態では、方法６１０が、ブロック６１８において、方法６１０を停止すべきかどうかを判断するステップを含む。ステップサイズが小さくなりすぎた（ブロック６１７において「はい」の）場合には、別の方法で誤差に対処すべきである。血管には限りがあるため、血管ウォークキングアルゴリズムは何らかの時点で停止すべきであることが分かっている。停止基準は、既存のデータベースからの事前情報に基づくことができる。これまでに歩いた血管を既存の情報と比較して、十分な量の血管がマッピングされた可能性が高いかどうかを判断することができる。
【００５４】
いくつかの実施形態では、方法６１０が、ブロック６１９において、停止命令を発行するステップを含む。血管が十分にマッピングされている（ブロック６１８において「はい」の）場合には、システムが新たな場所又は血管に移動すべきである旨を示す停止命令が発行される。
【００５５】
いくつかの実施形態では、方法６１０が、ブロック６２０において、次の地点を計算するステップを含む。減少したステップサイズが依然として妥当なサイズである（ブロック６１７において「いいえ」の）場合には、ブロック６１５に関連して上記で使用した式と同じ式を用いて、最適化すべき次の地点を計算することができる。
【００５６】
いくつかの実施形態では、方法６１０が、ブロック６２１において、新たな地点を探索するステップを含む。このブロックに到達した場合、ステップサイズは小さすぎるが、停止を正当化するほど十分に血管マッピングが行われていない（ブロック６１８において「いいえ」）。この状態は、例えば位置又は配向に起因してＴＣＤが単純にアクセスできない血管部分にシステムが到達した場合に起こり得る。また、この状態は、脳卒中などの血管の問題を示している可能性もある。従って、システムは、再び別の位置の血管を選定しようと試みる術を有することができる。新たな地点は、いくつかの探索アルゴリズムを用いて発見される。可能性として、その地点の周囲を局所的に螺旋状又は格子状に探索することが挙げられるが、既に訪れた位置は除外される。既存のデータベースからの情報を用いて、探索中の血管を含む可能性が高い位置の探索を知らせることもできる。
【００５７】
いくつかの実施形態では、方法６１０が、ブロック６２２において、出力を行うステップを含む。主な出力は、ロボットが血管内で最適化すべき次の地点の予測ｘi+1である。また、位置、速度、血管識別確率及び誤差推定値の完全な履歴を含むベクトルも保存される。
【００５８】
図７Ａは、いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステムにおける信号解析のためのフロー図７００である。システムは、ブロック７０２において、パルス分割及び特徴同定段階を含む。システムは、ブロック７０４において、ブロック７０２の結果の応用段階を含む。
【００５９】
いくつかの実施形態では、ブロック３０２において自動機構を用いて血管から最適な信号が取得されると、ブロック３０３において、取得された最適なＣＢＦＶデータの解析が実行される。いくつかの実施形態では、ブロック７０２におけるパルス分割及び特徴同定をＣＢＦＶ信号の信号解析に利用することにより、これまで無視されていた重要な生理学的データをＣＢＦＶ信号から抽出するという技術的課題を解決する。ブロック７０２におけるデータの解析後には、ブロック７０４において、ＣＢＦＶ信号の高度な解析を適用できる特定の臨床指標がいくつか存在する。
【００６０】
いくつかの実施形態では、ブロック３０２からの最適なＣＢＦＶ又はＣＢＦ信号を解析して、これまで無視されていた生理学的関連情報の特性評価を行う。いくつかの実施形態では、ブロック７０２が、心臓パルスによってＣＢＦＶ波形に生じるような拍動及び特徴を抽出するための拍動処理プラットフォームの一例であり、ブロック３０３における信号解析の一部である。この説明における拍動は、次の心臓の鼓動と、結果として得られる（拡張期点から拡張期点までの）ＣＢＦＶ波形との間の時間区分として定義される。いくつかの実施形態では、信号解析（例えば、ブロック３０３）が、ＴＣＤ又は超音波走査を利用し、（例えば、実験プロトコルによって定められる）関連する区分を抽出して拍動を抽出する。次に、システムは、拍動の質に重点を置いた特定の拒絶基準について拍動を解析し、ＣＢＦＶ波形内のピーク及び谷を検出する。被験者の健康的なＴＣＤは３つのピークを含むが、神経障害があると、拍動の健全な波形形状が変化することがある。このような波形のピークの例については、図７Ｃに示して後述する（例えば、ピーク７１２ａ、７１２ｂ、７１２ｃ、７２２ａ、７２２ｂ、７２２ｃ、７３２ａ、７３２ｂ及び７３２ｃ）。
【００６１】
いくつかの実施形態では、信号解析プラットフォームのパルス分割及び特徴同定（例えば、ブロック３０３）が複数の機能基準を有する。第１の基準は、信号解析プラットフォーム（例えば、ブロック３０３）がＣＢＦＶ時系列を取り込み、ＴＣＤ信号におけるｉ番目の拍動の開始及び終了の指標に対応するｂｉ＝（ｓｔａｒｔｉ，ｅｎｄｉ）という形のタプルの順序付きリストを戻すような拍動処理に関する。第２に、ｉ＜ｊの場合には常にｅｎｄｉ＜＝ｓｔａｒｔｊによって定められるように、拍動が重なり合わないこともある。第３の基準は、戻される拍動毎に３つの従来のピークのリストと３つの対応する谷のリストとが戻されるという点で特徴発見に関する。第４の基準は、拍動が複数の信号品質保証（ＳＱＡ）基準に従うべきであるという理由で拍動拒絶（ｂｅａｔ  ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ）に関する。ＳＱＡ基準に従わない拍動は、拒絶理由を明記して拒絶される。いくつかの実施形態では、ＳＱＡが、実験的プロセスによって決定される一連の基準である。
【００６２】
図７Ｂは、いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステムにおける、ピーク分割及びピーク同定ブロック７０２を含む信号解析のためのフロー図である。
【００６３】
いくつかの実施形態では、ブロック７０２における拍動処理アーキテクチャが、異なる方法の結果を分析するための実験プラットフォームとして設計される。各コンポーネント又はブロック７０２ａ〜７０２ｊは、これらのコンポーネント又はブロックの設定ファイルと互換的方法のライブラリとを用いて定められる。
【００６４】
いくつかの実施形態では、ブロック７０２ｂにおいて心拍数を推定するために、最初に（ブロック７０２ａからの）未加工のＴＣＤ信号を同じ長さの間隔に分割した後に、各間隔のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）ｐ＾（ω）を計算する。心拍の（高調波ではない）基本周波数を確実に推定するために、以下の式に従ってｎ個のスペクトル成分を結合する高調波ＰＳＤ技術を使用する。
【数４】
2019504670.tif 000008
【００６５】
いくつかの実施形態では、この方法が、高調波周波数間のパワー分布の変動を考慮する。次に、ｈ（）の最大値が生じる周波数をその間隔内の心拍周波数として選択する。次に、推定された心拍数を全ての間隔にわたる基本周波数の平均として戻す。その後、推定された心拍数を用いて、１）ローパスフィルタリングのカットオフ周波数、２）拍動開始を探索するためのウィンドウ、３）拍動のピークを探索するためのウィンドウ、及び４）拍動整列（ｂｅａｔ  ａｌｉｇｎｍｅｎｔ）の基準点、といったパラメータを定める。
【００６６】
いくつかの実施形態では、心拍数の推定後に、ブロック７０２ｃにおいてＴＣＤ信号にローパスフィルタを適用する。ローパスフィルタリングのカットオフ周波数は、推定される心拍数に応じて異なる。ローパスフィルタの例としては、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、有限インパルス応答（ＦＩＲ）、及びｓｃｉｐｙ．ｓｉｇｎａｌからの順逆方向フィルタｆｉｌｔｆｉｌｔが挙げられる。フィルタリングの目的は、信号から高周波ノイズを除去して、拍動及びピークの位置の良好な決定を可能にすることである。高周波ノイズは、多くの極小値及び極大値を形成して処理品質に影響を及ぼす。ＦＦＴ及びｆｉｌｔｆｉｌｔの利点は、位相シフトが導入されない点である。しかしながら、これらの方法は、将来的な信号の知識を必要とするので、ストリーミングデータと共にリアルタイムで使用できないことがある。従って、いくつかの実施形態では、信号解析（例えば、ブロック３０３）を使用するシステムが前もって信号全体にアクセスし、又はリアルタイムシステムではレポート遅延（ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ  ｌａｇ）を導入する。
【００６７】
いくつかの実施形態では、ブロック７０２ｄにおいて、直後にさらに大きな（例えば、設定ファイルに定義されている）少なくとも何らかの閾値である極大値が続く全ての極小値を発見することによって、拍動がどこから開始するかについての初期推定値を生成する。この開始点を拍動の開始点（例えば、前の拍動からの拡張期谷（ｄｉａｓｔｏｌｉｃ  ｖａｌｌｅｙ））と仮定し、最初のピークを収縮期のピークと仮定する。次に、連続する拍動開始点を互いに比較する。いくつかの実施形態では、（最大心拍数によって定められる）２つの連続する拍動開始点が互いに近すぎる場合、以下の順序手順に基づいて開始点の一方を検討から削除する（開始点１は、開始点２に近いけれども開始点２に先行すると仮定し、ピーク１及びピーク２を対応する収縮期ピークとして定める）。１）収縮期ピーク値が同じ場合、開始点２の方が収縮期ピークに対して近い極小であることから真の拡張期谷であるため、開始点１を除去し、２）開始点１からピーク１への上昇が、開始点２からピーク２への上昇以上である場合、開始点２は、実際には第１のピークと第２のピークとの間の谷である可能性が高いため、開始点２を除去し、３）それ以外の場合、開始点１は、前回の拍動の拡張期谷（ｄｉａｓｔｏｌｉｃ  ｔｒｏｕｇｈ）においてノイズに起因する急な山形が後続する極小である可能性が高いため、開始点１を除去する。
【００６８】
いくつかの実施形態では、ブロック７０２ｅにおいて、システムがピークを検出する。ＴＣＤピークの検出における問題点は、これらのピークが常に時系列の真の数学的最大値として実現されるわけではないという点である。この問題はピーク２に起きることが多いが、その理由は、しばしばピーク２が収縮期ピーク（ピーク１）と区別できるほど顕著でないためである。この問題に対処するために、システムは、ほぼ最大値をピークとして分類することができる。最初に、システムは、最大であることの証を数学的に定義する。時系列ｙ＝ｙ（ｔ）では、ｙ’＝０であってｙが上に凸である場合に最大値が達成され、さらにこのことは、ｙ’’＜０であり、又はｙ’＝０の地点においてｙ’が負の傾きを有することを暗示する。真のピークを発見するには、ｙ’＝０かつｙ’’＜０になる地点を発見すれば十分である。しかしながら、システムは、ほぼ最大値も発見するように構成される。これらのほぼ最大値は、ｙの傾きは負であるが正になりかけている地点として定義される。
【００６９】
システムは、ｙの真の最大値とほぼ最大値の両方を発見するために、まずｙ’の極大を発見する。ｙ’の各極大座標対（ｔp，ｙp’）について、（１）ｙp’≧０であれば、ｔp≦ｔ*かつｙ’（ｔ*）＝０となるような最小値ｔ*が（ｔ*，ｙ（ｔ*））というｙの最大値をもたらし、（２）何らかの小さなεについて−ε＜ｙp’＜０であるならば、（ｔp，ｙp’）はほぼ最大であって拍動ピークとして保持される、という解析を実行する。
【００７０】
いくつかの実施形態では、ピーク２に圧倒される考えられるピークを検索する。ピーク２がピーク１より高くなった場合でも、ピーク１は依然として収縮期ピークとしてリストされる。これに対処するために、システムは、最初に検出されたピークに至るまでの曲率変化を解析する。拡張期谷（谷１）から収縮期ピーク（ピーク１）までに１つの変曲点が存在するはずであると仮定する。いくつかの実施形態では、システムが、この範囲内における凹面の数の変化を分析する。上に凸の区分の数が１よりも大きい場合には、ピーク２が第１のピークとして捕捉された可能性が高い。真の収縮期ピークの位置を推定するために、最大曲率点を計算する。最大曲率点は、以下の式のように計算される。
【数５】
2019504670.tif 000009
【００７１】
いくつかの実施形態では、次にピークを下に移動させる。それまでピーク２として保持されていた地点にピーク３を割り当て、それまで収縮期ピークとして保持されていた地点にピーク２を割り当て、地点（ｔｓ，ｙ（ｔｓ））に収縮期ピークを設定する。いくつかの実施形態では、「ほぼ最大」ステップにおけるこの事例を探すことによってこのステップが削除される。ほぼ最大の計算は、ｙ’のピークについてεの許容差を伴うので、システムは、０＜ｙ’＜εについても同様に許容差を定めることができ、この場合は（真の最大を形成するために）ほとんどゼロに交わる。発見的問題解決は、ｙの傾きが正になることであるが、ほとんどが負になってほぼ最大を示す。
【００７２】
従って、様々な実施形態によるシステムと同等のシステムとの間には大きな違いがある。同等のシステムは、拍動の最大を収縮期ピークとして分類するのに対し、様々な実施形態によるシステムは、真の収縮期ピークが拍動の最大として実現されない場合でも真の収縮期ピークを発見する。同様に、様々な実施形態によるシステムは、単純に拍動の最小を拡張期として分類するのではなく真の拡張期点を識別する。同等のシステムにおける収縮期及び拡張期解析の不正確さは、サブピークの差別化を非常に困難にする。その一方、このシステムのいくつかの実施形態では、信号解析プラットフォーム（例えば、ブロック３０３）が３つのサブピーク及び谷を抽出し、同等のシステムでは見逃されていた拡張期から収縮期までの拍動分化（ｂｅａｔ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ）の適切な特性評価をもたらす第１のピークに正しく収縮期ピークを割り当てることができる。
【００７３】
いくつかの実施形態では、ブロック７０２ｆにおいて、システムが拍動整列を実行する。拍動整列は、全ての拍動を単一の基準点にぴったりと合わせるものである。拍動を整列させるために、ユーザは、１)谷：拡張期谷での整列、２）ピーク：収縮期ピークでの整列、３）中層：拡張期谷と収縮期ピークとの間の中点での整列、及び４）変曲：拡張期谷と収縮期ピークとの間の凹面変曲点での整列、という選択肢から整列タイプを指定する。第２の整列の仕様は、以前の選択を整列させるべき時間領域内の時点である。一例として、典型的な整列は、０．１秒の拍動時点に整列した収縮期ピークによって拍動を整列させることである。
【００７４】
いくつかの実施形態では、ブロック７０２ｇにおいて、システムが拍動を拒絶する。各拍動について、ｐｒｅと呼ばれる一群の先行する拍動と、ｐｏｓｔと呼ばれる後続の拍動とを収集する。対｛ｐｒｅ，ｐｏｓｔ｝は、拍動のコンテキストと呼ばれる。コンテキストのサイズは、設定ファイルに規定される。ＳＱＡ拒絶基準は、ＲＥＪ＝｛ｒｅｊc｝c∈critとして定義され、ここでの各ｒｅｊｃは、以下に示すような関数である。
【数６】
2019504670.tif 000010
【００７５】
いくつかの実施形態では、上記の関数が、基準ｃについての拒絶判定を戻す。ｒｅｊc∈ＲＥＪのいずれかが真の場合には、拍動が拒絶されて基準ｃが記録される。利用可能な拒絶基準については後述する。
【００７６】
いくつかの実施形態では、拒絶基準が、平均拍動との相関距離を含む。正規化されたｐｒｅ拍動及びｐｏｓｔ拍動の平均をｍpre及びｍpostとして計算する。ｍpre、ｍpostと正規化された拍動との間の相関距離を計算して、ｄpre及びｄpostをそれぞれ求める。ｄpreとｄpostの両方が規定の閾値を上回る場合、その拍動は拒絶される。
【００７７】
いくつかの実施形態では、拒絶基準が相関距離を含む。正規化されたｐｒｅ拍動の各々と正規化された拍動との間の相関距離を計算する。計算された距離の中央値をｍｅｄpreとして算出する。同様にｍｅｄpostも計算する。ｍｅｄpreとｍｅｄpostの両方が規定の閾値を上回る場合、その拍動は拒絶される。
【００７８】
いくつかの実施形態では、拍動のｐｒｅ集合又はｐｏｓｔ集合内のたった１つの不適切な拍動によって計算に誤りが生じるのを防ぐために、平均値よりも中央値を優先的に使用する。しかしながら、他の実施形態では、既にｐｒｅ集合が拍動拒絶を用いて処理されており、プールには「良好な」拍動しか残っていないので、ｐｒｅ集合からの平均値とｐｏｓｔ集合からの中央値とを使用する。また、標準的な「受け入れられた拍動」の集合をｐｒｅ集合又はｐｏｓｔ集合のいずれかとの比較に使用することもできる。いくつかの実施形態では、構築された拍動のライブラリを手動で検査して精度を確保する。
【００７９】
いくつかの実施形態では、拒絶基準が、平均拍動までのユークリッド距離を含む。ｐｒｅ拍動及びｐｏｓｔ拍動の平均値をｍpre及びｍpostとして計算する。ｍpre、ｍpostと拍動との間のユークリッド距離を計算して、ｄpre及びｄpostをそれぞれ求める。ｄpreとｄpostの両方が規定の閾値を上回る場合、その拍動は拒絶される。
【００８０】
いくつかの実施形態では、拒絶基準がユークリッド距離を含む。ｐｒｅ拍動の各々と正規化された拍動との間のユークリッド距離を計算する。計算された距離の中央値をｍｅｄpreとして算出する。同様にｍｅｄpostを計算する。ｍｅｄpreとｍｅｄpostの両方が規定の閾値を上回る場合、その拍動は拒絶される。いくつかの実施形態では、拍動のｐｒｅ集合又はｐｏｓｔ集合内のたった１つの不適切な拍動によって計算に誤りが生じるのを防ぐために中央値を使用する。しかしながら、他の実施形態では、既にｐｒｅ集合が拍動拒絶を用いて処理されており、プールには「良好な」拍動しか残っていないので、ｐｒｅ集合からの平均値とｐｏｓｔ集合からの中央値とを使用する。
【００８１】
いくつかの実施形態では、拒絶基準がマハラノビス距離を含む。ｐｒｅ拍動（例えば、正規化されたｐｒｅ拍動）の各々と拍動（正規化された拍動）との間のマハラノビス距離を計算する。計算された距離の中央値をｍｅｄpreとして算出する。同様にｍｅｄpostを計算する。ｍｅｄpreとｍｅｄpostの両方が規定の閾値を上回る場合、その拍動は拒絶される。いくつかの実施形態では、拍動のｐｒｅ集合又はｐｏｓｔ集合内のたった１つの不適切な拍動によって計算に誤りが生じるのを防ぐために中央値を使用する。しかしながら、他の実施形態では、既にｐｒｅ集合が拍動拒絶を用いて処理されており、プールには「良好な」拍動しか残っていないので、ｐｒｅ集合からの平均値とｐｏｓｔ集合からの中央値とを使用する。
【００８２】
いくつかの実施形態では、拒絶基準がピーク距離を含む。ｐｒｅ拍動のサブピークの各々と正規化された拍動との間の高さの差分を計算する。計算された距離の平均値をｍpreとして算出する。同様にｍpostを計算する。ｍpreとｍpostの両方が規定の閾値を上回る場合、その拍動は拒絶される。この拒絶基準は、いくつかのノイズパターンが収縮期ピーク値において極端に急上昇するという理由で含められるが、他の実施形態では、ジャーク率基準を用いてこれらのノイズパターンを容易に検出することができる。
【００８３】
いくつかの実施形態では、拒絶基準がジャーク率を含む。ＴＣＤ波は速度（１次導関数）であるため、ジャークという用語は、血液位置の３次導関数であるｙ’’に由来する。拍動のｙ’’の最大値を計算して所定の閾値と比較する。この値が閾値よりも大きい場合、その拍動は拒絶される。この背後にある論法は、流体の加速は滑らかに変化するはずであるというものである。この基準は、波形内にランダムなブリップ（ｂｌｉｐｓ）が存在する多くの走査で有用となり得る。
【００８４】
いくつかの実施形態では、拒絶基準が低平均（ｌｏｗ  ｍｅａｎ）を含む。拍動の全ての時間領域にわたる平均値を計算して所定の閾値と比較する。この値が低すぎる場合、その拍動は拒絶される。いくつかの実施形態では、この拒絶基準が、（例えば、ＴＣＤ信号全体の平均０．８Ｘ平均（ＴＣＤ）によって）信号の閾値を動的に計算することを含む。いくつかの実施形態では、低平均閾値をデータ分布の１パーセンタイルに設定する。従って、速度が遅い拍動を拒絶する問題を解決することができる。
【００８５】
いくつかの実施形態では、拒絶基準が低オンセット（ｌｏｗ  ｏｎｓｅｔ）を含む。拍動のオンセット値（例えば、先行する拍動の拡張期谷）を所定の閾値と比較する。この値が低すぎる場合、その拍動は拒絶される。従って、この基準は、走査中に信号が劣化した時に真に不適切な信号の拒絶を可能にする。いくつかの実施形態では、信号の閾値を動的に計算する（例えば、明らかに正常範囲外にあるビンの何らかのカットオフに閾値が設定されたＴＣＤ信号全体のヒストグラム）。いくつかの実施形態では、低オンセット閾値をオンセット点分布の１パーセンタイルに設定する。従って、速度が遅い拍動を拒絶する問題を解決することができる。
【００８６】
いくつかの実施形態では、拒絶基準が小ピーク（ｓｍａｌｌ  ｐｅａｋ）を含む。拍動の最大値を拍動平均の閾値スカラー乗数と比較する。この値が低すぎる場合、その拍動は拒絶される。従って、この基準は、最大ピークが有意でない拍動を拒絶して、拍動の形状が異常である可能性又は正しく区分化された拍動でない可能性が高いことを示す。
【００８７】
いくつかの実施形態では、拒絶される各拍動について、対応するピークのリストも拒絶される。ピークは、拍動が同じ時間的基礎上に置かれるという理由で第１のピークが拒絶前に拍動整列に使用されることを除き、拍動拒絶後に決定することもできる。いくつかの実施形態では、信号解析（例えば、ブロック３０３）が、拍動拒絶コンポーネントブロック７０２ｇを２回通過する。
【００８８】
いくつかの実施形態では、拍動の検出に役立つように７０２ｄを７０２ｊによって補完する。７０２ｊは、限定するわけではないが、心電図（ＥＣＧ）、パルスオキシメトリ、又は心周期に関連する他の信号を含むことができる。
【００８９】
図７Ｃに、いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステムにおける信号解析のための複数のＣＢＦＶ波形７１０、７２０、７３０を示す。
【００９０】
いくつかの実施形態では、ブロック７０２ｇにおける拍動拒絶の後のブロック７０２ｈ及び７０２ｉにおいて、ＣＢＦＶ信号のピーク及び谷と拍動とを解析のために出力する。例えば、図７ｃには、ブロック３０３で解析された信号とすることができる複数のＣＢＦＶ波形又は速度包絡線７１０、７２０、７３０を示す。波形７１０、７２０、７３０のｘ軸は時間に対応し、ｙ軸は血流速度に対応する。システムは、ブロック７０２において、例えばそれぞれのピーク７１２（すなわち、第１のピーク７１２ａ、第２のピーク７１２ｂ、第３のピーク７１２ｃ）、７２２（すなわち、第１のピーク７２２ａ、第２のピーク７２２ｂ、第３のピーク７２２ｃ）、７３２（すなわち、第１のピーク７３２ａ、第２のピーク７３２ｂ、第３のピーク７３２ｃ）、並びにそれぞれの谷７１４（すなわち、第１の谷７１４ａ、第２の谷７１４ｂ、第３の谷７１４ｃ）、７２４（すなわち、第１の谷７２４ａ、第２の谷７２４ｂ、第３の谷７２４ｃ）、７３４（すなわち、第１の谷７３４ａ、第２の谷７３４ｂ、第３の谷７３４ｃ）などのＣＢＦＶ波形７１０、７２０、７３０のピーク及び谷を識別している。３つのピークと３つの谷との間の関係は、基礎的生理学に基づいて異なることができ、従ってこれらの特徴を正しく識別することが不可欠である。
【００９１】
図７Ｄは、いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステムにおける応用７０４を含む信号解析のためのフロー図である。
【００９２】
いくつかの実施形態では、信号解析プラットフォーム（例えば、ブロック３０３）を用いて、ＣＢＦ又はＣＢＦＶ信号の解析を実行する。上述したピーク及び谷の位置は、解析のためにこれらの特徴の特性評価を確実に行うことによって、従来のＴＣＤの技術的制約を解決する。以下の節には、これらの解析された（例えば、図７Ｃにおいて解析された）ピークによって利用可能になる特定の応用を定める。換言すれば、図７Ｄには、信号内のピーク及び谷の確実な特性評価からの実用的な出力変数の例を示す。特性評価は、限定するわけではないが、瞬時値、平均、微分、積分又はその他の変換などの数学的特徴及び操作を含むことができる。
【００９３】
図７Ｅに、いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステムにおける信号解析のための複数のＣＢＦＶ波形７１０、７２０、７３０を示す。いくつかの実施形態では、ＣＢＦＶ波形７１０、７２０、７３０の解析が、上昇したＰ２比７０４ａに基づく。図には、（個々の拍動の最大値マイナス最小値として定義される）波形振幅（ｗａｖｅＡｍｐ）７４６ａ、７４６ｂ、７４６ｃと、ｗａｖｅＡｍｐ７４６ａ、７４６ｂ、７４６で除算したＰ２比７５０ａ、７５０ｂ、７５０ｃとを含む３つのＣＢＦＶ波形の例７１０、７２０、７３０を示す。波形７２０については、第２のピーク７２２ｂがパルスの最大値であるため、Ｐ２比は１である。
【００９４】
いくつかの実施形態では、信号解析プラットフォーム（例えば、ブロック３０３）の応用が、ブロック７０４ａにおけるＰ２比を含む。Ｐ２比は、第２のピーク（７１２ｂ、７２２ｂ、７３２ｂ）の振幅を図示のＣＢＦＶパルスの波形振幅（ｗａｖｅＡｍｐ＝ピークＣＢＦＶと最小ＣＢＦＶとの差分（ｗａｖｅＡｍｐ  ７４６ａ、７４６ｂ、７４６ｃ））で除算したものとして定義される変数である。Ｐ２比は、従来のＴＣＤでは評価できない動脈床の拡張及び狭窄に関連する。様々な実施形態によれば、この解析は、遠位血管系評価問題の技術的解決策を提供する。
【００９５】
図７Ｆに、いくつかの実施形態による、神経性疾患を特定するシステムにおける信号解析のための複数のＣＢＦＶ波形７５０、７６０を示す。いくつかの実施形態では、ＣＢＦＶ波形７５０、７６０の解析が、減少したｋ１勾配の解析７０４ｂ（例えば、谷１とピーク１との間の傾き）に基づく。図７Ｆを参照すると、波形７５０は勾配７５２を含み、波形７６０は勾配７６２を含む。２つのＣＢＦＶ波形７５０及び７６０は、異なるピーク１勾配を含み、ピーク１勾配の減少は、従来の解析では定量化できない特定の病状に関連する。いくつかの実施形態では、７２２ａと７２２ｂとの間、７２２ｂと７２２ｃとの間、或いは波形沿いの他のいずれかの位置などの他の波形区分からの勾配が使用される。
【００９６】
いくつかの実施形態では、信号解析プラットフォーム（例えば、ブロック３０３）の応用が、ブロック７０４ｂにおけるピーク１勾配の減少を含む。勾配は、ＣＢＦＶ波形のピーク７１２、７２２、７３２及び谷７１４、７２４、７３４の位置に基づいて計算することができる。この勾配は、従来の解析方法を用いて評価できない頭蓋冠の順応性に関する情報を提供する。図７Ｆには、脳卒中治療後の患者の波形７５０及び７６０の例を示す。脳卒中患者では、波形７５０の勾配７５２が、波形７６０の健康なピーク１勾配７６２に比べて減少している。いくつかの実施形態では、この応用の出力が、勾配、対側計測に基づく勾配の変化、基準線と比べた勾配の変化、年齢が一致する対照のデータベースと比べた勾配の変化及びその他の比較に含まれる。
【００９７】
いくつかの実施形態では、信号解析プラットフォーム（例えば、ブロック３０３）の応用が、ブロック７０４ｃにおける非対称率を含む。２つの同等の血管間の比率を取って両側の速度差を評価し、以下の式に示すような非対称指数（ＡＩ）のための初期因子として使用する。
【数７】
2019504670.tif 000011
【００９８】
いくつかの実施形態では、ＡＩが特定の閾値に達すると、これを兆候として使用することができる。図７Ｆに示すような脳卒中の場合が例として挙げられ、この場合、対側計測を行うと、ＡＩが１と大きく異なる。ＡＩが１に近い時には、両側で速度が類似することを示す。いくつかの実施形態では、この判定が、画面（例えば、数字又はスコアの使用）、光（例えば、赤色、黄色、緑色）、音、又は物理的フィードバック（例えば、振動）を介して医療専門家に報告される。この判定は、計算されたＡＩを、例えば異なる徴候の既知の測定値などの被験者の事前測定値、又は学習されてデータベースに記憶されたデータと比較することによって行われる。
【００９９】
また、スケーリング因子を用いて予想される流れの違いを考慮する場合には、異なる血管位置又は異なる血管の対側計測値に基づいて以下のようにＡＩを計算することもできる。
【数８】
2019504670.tif 000012
【０１００】
この場合、ＡＩ＿ｓｃａｌｅは、データベース又は以下のような事前測定値から計算される。
【数９】
2019504670.tif 000013
【０１０１】
例えば、同側速度血管１及び６５ｍｍの深さの前大脳動脈（ＡＣＡ）Ａ１に５５．７ｃｍ／ｓｅｃの平均（例えば、事前に分かっている平均）近位ＭＣＡ速度を使用し、対側速度血管２に４７．１ｃｍ／ｓｅｃの速度を使用した場合、ＡＩ＿ｓｃａｌｅ＝５５．７／４７．１＝１．１８である。この時、ＡＩ＿ｓｃａｌｅは、異なる血管は異なる速度を有すると予想されることを考慮し、従って診断測定中に既知の値と同様の速度が測定された場合、ＡＩ＿ｄｉｆｆは依然として１に近く、流れが正常であることを示す。同じ血管及び同じ位置を使用する場合、実際上、ＡＩ＿ｓｃａｌｅは、より直観的な事例である１に帰着する。いくつかの実施形態では、異なる血管の速度を互いに比較することもできるが、これは直観的ではない。
【０１０２】
いくつかの実施形態では、従来の速度指標が当業者に周知であり、或いはこのような従来の速度指標を測定して比較のためにデータベースに記憶することができる。いくつかの実施形態では、限定するわけではないが、年齢、人種及び所在地などの人口統計に基づく異なる血管の正確な速度の大規模データベースを構築して、脳血管系のあらゆる位置における正確なＡＩ＿ｓｃａｌｅ値のために使用する。
【０１０３】
従って、いくつかの実施形態では、従来の人間のオペレータが既知の血管を特定の位置に繰り返し配置できるほど十分な精度でトランスデューサを調整できないような技術的課題が解決される。ロボット制御からの正確な既知の位置に基づいて血管系の正確な位置を識別し、その後にこれらの位置を互いに比較してＡＩ＿ｓｃａｌｅを使用できるようになるので、本明細書で説明する運動学的機構によって正確なＡＩ＿ｓｃａｌｅが可能になる。
【０１０４】
いくつかの実施形態では、信号解析プラットフォーム（例えば、ブロック３０３）の応用が、ブロック７０４ｄにおける拍動指数を含む。拍動指数は、最大速度（例えば、第１のピーク７１２ａ、第２のピーク７２２ｂ、第１のピーク７３２ａ）から拡張期速度（例えば、第１の谷７１４ａ、７２４ａ、７３４ａ）を差し引いたものを平均速度で除算したもの、すなわちＰＩ＝（Ｐ１−Ｄ）／Ｖとして定義される。
【０１０５】
いくつかの実施形態では、信号解析プラットフォーム（例えば、ブロック３０３）の応用が、ブロック７０４ｅにおける抵抗指数を含む。抵抗指数は、末梢抵抗の尺度であり、すなわちＲＩ＝（Ｐ１−Ｄ）／［（Ｐ１＋Ｄ）／２］である。
【０１０６】
いくつかの実施形態では、信号解析プラットフォーム（例えば、ブロック３０３）の応用が、ブロック７０４ｆにおける脳血管反応性を含む。脳血管反応性の計算法は、速度信号のＤＣ成分を抽出するステップを含む。このステップは、最初に広域信号をローパスフィルタリングした後に、摂動中に二酸化炭素（ＣＯ2）濃度の最大ピークを採取することによって行うことができる。検査全体にわたる平均速度（ＭＶＢＬ）を計算し、以下から心血管反応性ＣＶＲを求めることができる。
ＣＶＲ＝（ＰCVR−ＭＶBL）／ＭＶBL
【０１０７】
限定するわけではないが、呼気終末ＣＯ2（ＥｔＣＯ2）の取り込みなどの他のＣＶＲ計算法を使用することもできる。
【０１０８】
いくつかの実施形態では、信号解析プラットフォーム（例えば、ブロック３０３）の応用が、ブロック７０４ｇにおけるピーク相関指数を含む。ピーク相関指数は、３つのサブピーク間のピアソンの相関係数として定義される。具体的に言えば、Ｐｃ１２は、第１のピーク７１２ａ、７２２ａ、７３２ａと第２のピーク７１２ｂ、７２２ｂ、７３２ｂとの間の相関係数である。これにより、大脳血管系の異なる様相がサブピークによって予め示される大域的脳血液動態環境の追跡が可能になる。
【０１０９】
いくつかの実施形態では、信号解析プラットフォーム（例えば、ブロック３０３）の応用が、ブロック７０４ｈにおけるｗａｖｅＡｍｐの使用を含む。ｗａｖｅＡｍｐ７４６ａ、７４６ｂ、７４６ｃは、ＣＢＦＶ波形７１０、７２０、７３０の最大ピーク値から波形の最小値を減算したものとして定義される。同等のシステムでは、頭蓋冠の順応性に関するさらなる情報を提供できるこの測定値をＴＣＤにおいて完全に捕捉できないことがある。
【０１１０】
いくつかの実施形態では、信号解析プラットフォーム（例えば、ブロック３０３）の応用が、ブロック７０４ｉにおける振幅−平均相関を含む。振幅−平均相関は、ｗａｖｅＡｍｐ７４６ａ、７４６ｂ、７４６ｃとＣＢＦＶ波形７１０、７２０、７３０の平均との間のピアソンの相関係数として定義される。いくつかの実施形態では、その時々の脳動態を追跡する自動機構に関連する特徴によって複数の神経性疾患がさらに良好に管理される。
【０１１１】
いくつかの実施形態では、信号解析プラットフォーム（例えば、ブロック３０３）の応用が、ブロック７０４ｊにおけるＣＢＦＶ  ＡＵＣ、すなわちＣＢＦＶ包絡線下の面積を含む。いくつかの実施形態では、ＣＢＦＶ波形の積分を計算することによってＡＵＣが求められる。
【０１１２】
いくつかの実施形態では、上述した応用又は変数が、画面に出力できる、或いは信号最適化及び解析の自動化後のさらなるデータ処理のために使用できる信号解析プラットフォーム（例えば、ブロック３０３）の利用例である。また、これらの特徴は、自動信号取得及び自動信号最適化に関連する。従って、本明細書で説明するシステムは、限定するわけではないが、ＴＢＩ、脳卒中、認知症、頭痛、腫瘍、パーキンソン病又は脳血流に影響を与える他の心理的／医学的疾患を含む多くの異なる神経性疾患に使用することができる。いくつかの実施形態では、システムが、診断、モニタリング及び治療のために使用される。
【０１１３】
さらなる実施形態では、本明細書で説明するシステムを、限定するわけではないが、非言語的コミュニケーションのための機能的ＴＣＤの使用、個人の血管識別（例えば、マッピング）、脳療法、術中外科手術（ｉｎｔｒａｏｐｅｒａｔｉｖｅ  ｓｕｒｇｅｒｙ）、麻酔監視、身体能力、抗凝固モニタリング及び薬物検査を含む様々な用途に使用することができる。いくつかの実施形態では、脳療法が、瘢痕組織の破壊及び血流の刺激のための物理療法における超音波の使用を含む。精密なロボット及び配置技術を用いて、この同じ超音波を脳の特定領域への血流の刺激に使用して、例えばうつ病、ＴＢＩ及び脳卒中などに役立てることができる。さらなる実施形態では、脳療法が、エネルギー療法としての（例えば、カフェインの代用物としての）システムの使用を含む。いくつかの実施形態では、術中外科手術が、限定するわけではないが、頸動脈内膜切除術、ベラパミル注入、正常圧水頭症（ＮＰＨ）のためのシャント設置、水頭症モニタリング、及び脳灌流をモニタするあらゆる手術（例えば、麻酔）を含む複数タイプの手術を含む。いくつかの実施形態では、麻酔監視が、正しい麻酔量を決定して個人の鎮静レベルを追跡することを含む。いくつかの実施形態では、身体能力が、脳健康の追跡を含む。いくつかの実施形態では、抗凝固モニタリングが、薬剤の漸増方法について医師に知らせる役に立つように経時的に塞栓をモニタすることを含む。いくつかの実施形態では、薬物検査が、特定の薬物に対する脳血管応答のモニタリング（例えば、血流を通じた覚醒のモニタリング）を含む。
【０１１４】
図面を参照しながら本明細書における実施形態を説明した。図面には、本明細書で説明したシステム、方法及びプログラムを実装する具体的な実施形態の特定の詳細を示す。しかしながら、図面を用いた実施形態の説明は、図面内に存在し得るあらゆる制約を本開示に課すものとして解釈すべきではない。本実施形態は、方法、システム、及びその動作を達成するためのあらゆる機械可読媒体上のプログラム製品を想定する。実施形態は、既存のコンピュータプロセッサを用いて実装することも、或いはこの目的又は別の目的で組み込まれた専用コンピュータプロセッサによって、又はハードワイヤードシステムによって実装することもできる。
【０１１５】
上述したように、本開示の範囲に含まれる実施形態は、機械実行可能命令又はデータ構造を記憶した非一時的機械可読媒体を含むプログラム製品を含む。このような機械可読媒体は、汎用又は専用コンピュータ、或いはプロセッサを含む他の機械がアクセスできるあらゆる利用可能な媒体とすることができる。一例として、このような機械可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ又は他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置又はその他の磁気記憶装置、或いは所望のプログラムコードを機械実行可能命令又はデータ構造の形で保持又は記憶するために使用でき、汎用又は専用コンピュータ、或いはプロセッサを含む他の機械がアクセスできる他のあらゆる媒体を含むことができる。上記の組み合わせも機械可読媒体の範囲に含まれる。機械実行可能命令は、例えば汎用コンピュータ、専用コンピュータ又は専用処理機械に特定の機能又は一群の機能を実行させる命令及びデータを含む。
【０１１６】
いくつかの実施形態ではネットワーク環境内の機械によって実行されるプログラムモジュールの形のプログラムコードなどの機械実行可能命令を含むプログラム製品によって実施できる方法ステップの一般的状況で実施形態を説明した。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行し又は特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。機械実行可能命令、関連するデータ構造及びプログラムモジュールは、本明細書で開示した方法のステップを実行するプログラムコードの例を表す。このような実行可能命令又は関連するデータ構造の特定の順序は、このようなステップにおいて説明した機能を実行するための対応する行為の例を表す。
【０１１７】
上述したように、実施形態は、プロセッサを有する１又は２以上の遠隔コンピュータへの論理接続を用いてネットワーク環境において実施することができる。当業者であれば、このようなネットワークコンピュータ環境は、パーソナルコンピュータ、ハンドヘルド装置、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースの又はプログラム可能な消費者電子機器、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータなどを含む多くのタイプのコンピュータを含むことができると理解するであろう。実施形態は、通信ネットワークを介して（有線リンク、無線リンク、或いは有線リンク又は無線リンクの組み合わせのいずれかによって）接続されたローカル処理装置及びリモート処理装置によってタスクが実行される分散コンピューティング環境で実施することもできる。分散コンピューティング環境では、ローカルメモリ記憶装置とリモートメモリ記憶装置の両方にプログラムモジュールを配置することができる。
【０１１８】
システム全体又は実施形態の一部を実装するシステム例は、処理装置と、システムメモリと、システムメモリを含む様々なシステムコンポーネントを処理装置に結合するシステムバスとを含むコンピュータの形の汎用コンピュータ装置を含むことができる。システムメモリは、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含むことができる。コンピュータは、磁気ハードディスクに対する読み出し及び書き込みを行う磁気ハードディスクドライブ、リムーバブル磁気ディスクに対する読み出し及び書き込みを行う磁気ディスクドライブ、並びにＣＤ−ＲＯＭ又は及び他の光学式媒体などのリムーバブル光ディスクに対する読み出し及び書き込みを行う光ディスクドライブを含むこともできる。これらのドライブ及びその関連する機械可読媒体は、機械実行可能命令、データ構造、プログラムモジュール及びその他のコンピュータデータの不揮発性記憶を行う。また、本明細書で使用する「端末」という単語は、コンピュータの入力及び出力装置を含むように意図される。本明細書で説明する入力装置は、キーボード、キーパッド、マウス、ジョイスティック、又は同様の機能を実行する他の入力装置を含む。本明細書で説明する出力装置は、コンピュータモニタ、プリンタ、ファクシミリ装置、又は同様の機能を実行する他の出力装置を含む。
【０１１９】
なお、本明細書の図には、特定の順序及び構成の方法ステップ又はブロックを示していることがあるが、これらのステップ又はブロックの順序は、図示のものとは異なることもできると理解されたい。例えば、２又は３以上のステップを同時に又は部分的に同時に実行することもできる。また、別個のステップとして実行されるいくつかの方法ステップを組み合わせることも、組み合わせステップとして実行されるステップを別個のステップに分離することも、いくつかのプロセスの順序を逆転又は別様に変更することも、別個のプロセスの性質又は数を修正又は変更することもできる。別の実施形態によれば、あらゆる要素又は装置の順序又は並びを変更又は置換することもできる。従って、添付の特許請求の範囲に定められる本開示の範囲には、このような全ての修正が含まれるように意図されている。このような変形は、選択されるソフトウェアシステム及びハードウェアシステム、並びに設計者の選択に依存する。本開示の範囲には、このような全ての変形が含まれると理解されたい。同様に、ルールベースのロジック及びその他のロジックを用いて様々なデータベース検索ステップ、相関ステップ、比較ステップ及び決定ステップを実現する標準的プログラム技術を用いて本開示のソフトウェア実装及びウェブ実装を達成することもできる。
【０１２０】
上述した実施形態の説明は、例示及び説明目的で行ったものである。完全であることや、或いは開示した厳密な形に本開示を限定することを意図したものではなく、上記の教示に照らして修正及び変形が可能であり、或いは本開示から修正及び変形を取得することができる。これらの実施形態は、本開示の原理及びその実際の応用を説明することにより、当業者が様々な実施形態を検討される特定の用途に適するように様々に修正して利用できるように選択し説明したものである。実施形態の設計、動作条件及び配置には、添付の特許請求の範囲に示す本開示の範囲から逸脱することなく他の置換、修正、変更及び省略を行うこともできる。
【０１２１】
様々な実施形態によれば、時間ウィンドウ品質の評価を完全に自動化して完全な信号消失後であっても時間ウィンドウを再発見できる５作動自由度（ＤＯＦ）運動学的機構が使用される。当業者にとっては、一方の能動自由度又は作動自由度と、他方の受動自由度との間に区別が存在する。能動自由度又は作動自由度は、例えばモータなどのアクチュエータを含む。受動自由度は、このようなアクチュエータを必要としない。本明細書において、「自由度」という用語を受動的として限定することなく用いている場合、この自由度は能動自由度又は作動自由度を意味する。いくつかの実施形態では、コンピュータが、この機構に対し、候補信号が見つかるまでプローブを頭部の表面に沿って並進させて再配向するように命令及び指示を行う。候補信号が見つかると、信号強度を高めるようにプローブを再配向する。いくつかの実施形態では、機構及びプローブを頬骨弓などの既知の解剖学的特徴に位置合わせすることにより、自動システムの探索時間の短縮及び時間ウィンドウの発見が行われる。いくつかの実施形態では、ユーザが耳と眼の間の頬骨弓に沿った初期開始点にプローブを配置できるようにする視覚的ウィンドウガイドを用いて位置合わせが行われる。
【０１２２】
いくつかの実施形態では、プローブが正しく位置合わせされた後、プローブが頭部の表面をたどって頭部に対して内外に動く際に、プローブが着座したままであるほどの高いレベルではあるがユーザにとっては快適なほどの低いレベルでプローブの剛性を表面と垂直に保つ。いくつかの実施形態では、プローブ位置の精密な制御を維持するために、Ｘ軸及びＹ軸が高サーボ剛性を維持することができる。プローブの垂直抗力はＺ軸剛性によって決まるので、いくつかの実施形態では、Ｘ軸及びＹ軸が受ける摺動力が快適なレベルに制限され、プローブにＴＣＤウィンドウの探索を実行するように指示することができる。いくつかの実施形態では、プローブの配向を変化させる必要がある場合、ソフトウェアを介して配向剛性を高めることができる。
【０１２３】
いくつかの実施形態では、プローブの運動学的機構が、５つの位置及び配向自由度Ｘ＝｛ｘ，ｙ，ｚ，パン、チルト｝（すなわち、タスク空間）をもたらす５つのモータ自由度又は作動自由度Ｑ＝｛Ｊ１，Ｊ２，Ｊ３，Ｊ４，Ｊ５｝（すなわち、モータ空間又は関節空間）を含む。従って、順運動学は、モータ座標とプローブ座標との間の関係：Ｘ＝ｆｗｄ＿ｋｉｎ（Ｑ）として表すことができ、ｆｗｄ＿ｋｉｎは、典型的にはＤｅｎａｖｉｔ−Ｈａｒｔｅｎｂｅｒｇパラメータによって分析される、機構設計に基づく一連の方程式を表す関数である。
【０１２４】
いくつかの実施形態では、ＴＣＤプローブの配置が、逆運動学を通じて、解析的逆解法Ｑ＝ｉｎｖ＿ｋｉｎ（Ｘ）、又はヤコビアン逆解法ｄＱcmd（ｎ）＝Ｊ-l（Ｘerr（ｎ））などの数値微分のいずれかを用いて指定され、Ｊは、モータの差動運動をプローブの差動運動に関連付けるヤコビアンであり、Ｘerr（ｎ）は、時点ｎにおけるプローブの位置及び配向誤差であり、ｄＱcmd（ｎ）は、時点ｎにおける差動モータ命令である。制御されるプローブの位置座標及び配向座標よりもモータ自由度又は作動自由度の方が多い機構では、この運動学が冗長と呼ばれ、このような機構は５つよりも多くのモータを有する。冗長機構では、逆運動学が、逆ヤコビアンからヤコビアンのムーア・ペンローズ擬似逆行列ｄＱcmd（ｎ）＝Ｊ†（Ｘerr（ｎ））（又はその他の一般逆行列）に変化する。
【０１２５】
図８は、例示的な実施形態による、プローブ４０２０の仮想支持構造４０１０のモデルを示す図である。支持構造４０１０は、プローブ４０２０を標的表面４０２２に対して位置付けるように構成される。いくつかの実施形態では、プローブ４０２０が、標的表面４０２２に向けた超音波放射を放出する、経頭蓋ドップラー（ＴＣＤ）装置と共に使用される医療プローブなどの医療プローブである。他の実施形態では、プローブ４０２０が、限定するわけではないが、赤外線波及びＸ線などの他のタイプの波動を動作中に放出するように構成される。様々な実施形態では、プローブ４０２０を、経頭蓋色分け超音波検査法（ｔｒａｎｓｃｒａｎｉａｌ  ｃｏｌｏｒ−ｃｏｄｅｄ  ｓｏｎｏｇｒａｐｈｙ：ＴＣＣＳ）プローブ、或いは波動を放出する連続アレイ又は位相アレイなどのアレイとすることができる。
【０１２６】
いくつかの実施形態では、プローブ４０２０が、第１の端部４０２０ａと第２の端部４０２０ｂとを有する。いくつかの実施形態では、第１の端部４０２０ａが支持構造４０１０と相互連結される。いくつかの実施形態では、第２の端部４０２０ｂが標的表面４０２２に接触し、この表面上の接点４０２１においてプローブ４０２０が動作する。いくつかの実施形態では、第２の端部４０２０ｂが凹状構造であることにより、接点４０２１がリング形状になる（すなわち、第２の端部４０２０ｂは、凹状の第２の端部４０２０ｂの円形の外縁に沿って標的表面４０２２に接触する）。支持構造４０１０は、プローブ４０２０の相対的位置（例えば、ｚ軸力、ｙ軸力、ｘ軸力、垂直位置合わせなど）を制御する。支持構造４０１０は、プローブ４０２０と仮想表面４０１２との間に結合されてｚ軸４０１３に沿った力を及ぼす第１の仮想ばね４０１１と、プローブ２０と仮想表面４０１５との間に結合されてｙ軸４０１６に沿った力を及ぼす第２の仮想ばね４０１４と、プローブ４０２０と仮想表面４０１９との間に結合されてｘ軸４０１８に沿った力を及ぼす第３の仮想ばね４０１７とを含む仮想構造として示している。仮想支持構造４０１０は、チルト軸４０２７を中心とするトルクをもたらすねじりばね４０２３と、パン軸４０２９を中心とするトルクをもたらす第２のねじりばね４０２５とをさらに含む。いくつかの実施形態では、仮想支持構造４０１０が、仮想ダンパー（図示せず）などの他の仮想要素を含む。仮想ダンパーは、システムの安定性を向上させる要素に相当し、システムの動的応答を調整するのに役立つ。プローブの仮想的な又は見掛けの慣性は、機構の慣性の効果、モータ回転の慣性、求心／遠心効果をモデル化してフィードフォワードし、これらを装置の物理的性能限界内で任意の慣性特性に置き換えることによって、等方性又は異方性を有するように設定することもできる。
【０１２７】
仮想支持構造４０１０は、以下でさらに詳細に説明するような、プローブ４０２０を標的表面４０２２に対して位置付けるために利用できる様々な機械構造を表す。いくつかの実施形態では、プローブ４０２０の第２の端部４０２０ｂが、患者又は被験者の皮膚などの比較的繊細な表面に接触する。支持構造は、その剛性（例えば、インピーダンス、コンプライアンスなど）を調整してプローブ４０２０に可変線形力及び回転力を与えるように構成され、方向によって比較的剛性であったり比較的柔軟であったりすることができる。例えば、支持構造４０１０は、標的表面４０２２に概ね垂直な平面では、（例えば、患者又は被験者が支持構造に対して動いた場合に）患者又は被験者に加わる力を最小化するようにｚ軸４０１３に沿って最小限の力を及ぼして比較的柔軟であることができ、標的表面４０２２に概ね平行な平面沿いでは、プローブ４０２０の位置の正確さ及び精密さを向上させるようにｙ軸４０１６及びｘ軸４０１８に沿って比較的剛性であることができる。さらに、様々な軸に沿った支持構造４０１０の所望の剛性は、その時のタスクに応じて時間と共に変化することができる。例えば、支持構造は、支持構造４０１０が患者又は被験者に対して動いている状況（例えば、プローブ構造の初期配置中、プローブ構造の取り外し中など）、又は比較的自由に動くことが有利である時（例えば、保守中／清掃中など）には、比較的柔軟であるように構成することができ、プローブ４０２０の位置決めの正確さ及び精密さが有利である状況（例えば、ＴＣＤ手順中又はプローブ４０２０を用いて行われる他の処置中）には、いくつかの方向に比較的剛性であるように構成することができる。
【０１２８】
以下でさらに詳細に説明するように、支持構造４０１０の運動学的モデルを利用して、プローブ４０２０が標的表面４０２２に加える力と、支持構造４０１０を作動させるアクチュエータが加える力（例えば、トルク）との間の関係を計算することができる。従って、理想的なシステムにおいてプローブ４０２０が標的表面４０２２に加える力は、直接力を感知することなく理論的に求めることができ、これによってプローブ４０２０と一直線に配置されたロードセル及び／又はプローブ４０２０に結合された力トルクセンサが信号品質を最大化する適切な接触力を維持する必要性がなくなる。物理系では、静止摩擦及びその他のモデル化されていない物理的影響によって何らかの不確実性が導入されることもある。
【０１２９】
図９に、例示的な実施形態による、ジンバル構造４０２４として示す支持構造の一部に取り付けられた、第１の端部４０２０ａが複数の軸を中心に回転できるプローブ４０２０を示す。ジンバル構造４０２４は、チルト軸４０２７を中心に回転できる第１のフレーム部材４０２６と、パン軸４０２９を中心に回転できる第２のフレーム部材４０２８とを含む。標的表面４０２２は、非平坦（例えば、非平面）とすることができる。ジンバル構造４０２４は、プローブ４０２０を、接点４０２１において標的表面４０２２と垂直になるように配向することができる。
【０１３０】
次に、図１０〜図１２に、例示的な実施形態による、２リンク回転（例えば、回転−回転）ロボットとしてのプローブ４０２０の支持構造４０３０を示す。支持構造４０３０は、第１のフレーム部材４０３２と、第２のフレーム部材４０３４と、第３のフレーム部材４０３６と、第４のフレーム部材４０３８と、ジンバル構造４０２４とを含む。第１のフレーム部材４０３２は、静止部材として構成される。第１のフレーム部材４０３２は、例えば患者又は被験者の頭部に装着されたハロー又はヘッドセット４０３３に、或いは第１のフレーム部材４０３２を患者又は被験者に取り付ける、又は第１のフレーム部材４０３２の位置を患者又は被験者に対して固定する他の構造に取り付けることができる。プローブ４０２０は、患者又は被験者の頭内にエネルギーを放出するように構成される。
【０１３１】
図１０を参照すると、第２のフレーム部材４０３４は、ｚ軸４０１３の周囲で回転するように構成されたリンクである。ｚ軸４０１３は、頭部の表面に対して概ね垂直である。第２のフレーム部材４０３４の第１の端部４０４０は、第１のフレーム部材４０３２に結合される。例示的な実施形態によれば、第１のフレーム部材４０３２に対する第２のフレーム部材４０３４の回転は、第１のフレーム部材４０３２を通じて取り付けられた電気モータ及びギヤボックスとして示すアクチュエータ４０４２によって制御される。アクチュエータ４０４２は、頭部の表面に対して概ね垂直な垂直軸に沿ってプローブを並進させる垂直並進アクチュエータとして機能する。
【０１３２】
第３のフレーム部材４０３６は、ｚ軸４０１３の周囲で回転するように構成されたリンクである。第３のフレーム部材４０３６の第１の端部４０４４は、第２のフレーム部材４０３４の第２の端部４０４６に結合される。例示的な実施形態によれば、第２のフレーム部材４０３４に対する第３のフレーム部材４０３６の回転は、第２のフレーム部材４０３４を通じて取り付けられた電気モータ及びギヤボックスとして示すアクチュエータ４０４８によって制御される。
【０１３３】
第４のフレーム部材４０３８は、ｚ軸４０１３に沿って（例えば、頭部に近付いたり離れたりなどして内外に）並進するように構成される。例示的な実施形態によれば、第４のフレーム部材４０３８は、第３のフレーム部材４０３６の第２の端部４０５２に固定されたレール部材４０５０に沿って摺動する。第３のフレーム部材４０３６に対する第４のフレーム部材４０３８の位置は、電気モータ及び送りねじ（明確にするために図示せず）などのアクチュエータによって制御される。
【０１３４】
ジンバル構造４０２４及びプローブ４０２０は、第４のフレーム部材４０３８に取り付けられる。ジンバル構造４０２４は、チルト軸４０２７及びパン軸４０２９の周囲のプローブ４０２０の配向（例えば、パン及びチルト）を制御する。チルト軸４０２７の周囲のプローブ４０２０の位置は、電気モータ及びギヤボックスとして示すアクチュエータ４０５４によって制御される。アクチュエータ４０５４は、プローブを回転させる回転アクチュエータとして機能する。パン軸４０２９の周囲のプローブ４０２０の位置は、電気モータ及びギヤボックスとして示すアクチュエータ４０５６によって制御される。アクチュエータ４０５６は、プローブを回転させる回転アクチュエータとして機能する。１つの実施形態では、チルト軸４０２７及びパン軸４０２９の周囲のプローブ４０２０の回転が、フレーム部材４０３４及び４０３６の回転に関わらずｚ軸４０１３と異なる。
【０１３５】
プローブ４０２０は、第２のフレーム部材４０３４及び第３のフレーム部材４０３６の回転を通じて、ｘ軸４０１８及びｙ軸４０１６によって定められるｘ−ｙ平面、すなわち並進面上で動くことができる。プローブ４０２０は、第４のフレーム部材４０３８の並進を通じて、ｚ軸４０１３、すなわち並進軸に沿って動くことができる。さらに、プローブ４０２０は、ジンバル構造４０２４を通じてチルト軸４０２７及びパン軸４０２９を中心に回転することができる。これらの５つの作動自由度を組み合わせると、標的表面４０２２に対するプローブ４０２０の位置及び配向を完全に表現して制御できるようになり、パン軸４０２９及びチルト軸４０２７に直交する第３の軸を中心とする回転を無視することができる。
【０１３６】
例示的な実施形態によれば、支持構造４０３０の位置決めに利用されるアクチュエータがサーボモータである。サーボモータを用いて支持構造を制御すると、モータのトルク出力、回転位置及び角速度、並びに対応するプローブ４０２０の位置及びプローブ４０２０と標的表面４０２２との間の相互作用に関し、ステッパモータに比べて正確な制御が可能になる。当然ながら、当業者に周知の他の好適なモータを使用することもできる。
【０１３７】
次に、図１３〜図１５に、別の例示的な実施形態による、プリズム（例えば、デカルト、直線など）ロボットとしてのプローブ４０２０の支持構造４０６０及びジンバル構造４０２４を示す。図１３には、例示的なプリズム−プリズム−プリズムロボットを示す。支持構造４０６０は、第１のフレーム部材４０６２と、第２のフレーム部材４０６４と、第３のフレーム部材４０６６と、第４のフレーム部材４０６８と、ジンバル構造４０２４とを含む。第１フレーム部材４０６２は、静止部材として構成される。第１のフレーム部材４０６２は、例えば患者又は被験者の頭部に装着されたハロー又はヘッドセット４０３３に、或いは患者又は被験者に対する第１のフレーム部材４０６２の位置を固定する他の構造に取り付けることができる。
【０１３８】
第２のフレーム部材４０６４は、ｙ軸４０１６に沿って（例えば、耳の底部から耳の頂部などに上下に）並進するように構成される。例示的な実施形態によれば、第２のフレーム部材４０６４は、第１のフレーム部材４０６２に固定されたレール部材４０７０に沿って摺動する。第１のフレーム部材４０６２に対する第２のフレーム部材４０６４の位置は、電気モータ及び送りねじ（明確にするために図示せず）などのアクチュエータによって制御される。
【０１３９】
第３のフレーム部材４０６６は、ｘ軸４０１８に沿って（例えば、目から耳などへ前方及び後方に）並進するように構成される。例示的な実施形態によれば、第３のフレーム部材４０６６は、第２のフレーム部材４０６４に固定されたレール部材４０７２に沿って摺動する。レール部材４０７２は、レール部材４０７０と直交する。第２のフレーム部材４０６４に対する第３のフレーム部材４０６６の位置は、電気モータ及び送りねじ（明確にするために図示せず）などのアクチュエータによって制御される。
【０１４０】
第４のフレーム部材４０６８は、ｚ軸４０１３に沿って（例えば、頭部に近付いたり離れたりなどして内外に）並進するように構成される。例示的な実施形態によれば、第４のフレーム部材４０６８は、第３のフレーム部材４０６６に固定されたレール部材４０７４に沿って摺動する。第３のフレーム部材４０６６に対する第４のフレーム部材４０６８の位置は、電気モータ及び送りねじ（明確にするために図示せず）などのアクチュエータによって制御される。
【０１４１】
ジンバル構造４０２４及びプローブ４０２０は、第４のフレーム部材４０６８に取り付けられる。ジンバル構造４０２４は、チルト軸４０２７及びパン軸４０２９の周囲のプローブ４０２０の配向（例えば、チルト及びパン）を制御する。チルト軸４０２７の周囲のプローブ４０２０の位置は、電気モータ及びギヤボックスとして示すアクチュエータ４０８４によって制御される。パン軸４０２９の周囲のプローブ４０２０の位置は、電気モータ及びギヤボックスとして示すアクチュエータ４０８６によって制御される。
【０１４２】
プローブ４０２０は、第２のフレーム部材４０６４及び第３のフレーム部材４０６６の並進を通じてｘ−ｙ平面上で動くことができ、第４のフレーム部材４０６８の並進を通じてｚ軸４０１３に沿って動くことができ、ジンバル構造４０２４を通じてチルト軸４０２７及びパン軸４０２９を中心に回転することができる。これらの５つの作動自由度を組み合わせると、標的表面４０２２に対するプローブ４０２０の位置及び配向を完全に表現して制御できるようになり、パン軸４０２９及びチルト軸４０２７に直交する第３の軸を中心とする回転を無視することができる。
【０１４３】
プローブ４０２０の支持構造のいずれかの実施形態のための運動学的モデルを開発して、プローブ４０２０に加わる力と、支持構造を制御するアクチュエータによって加えられる力との間の関係を求めることができる。
【０１４４】
最初に、支持構造の剛性行列を求める。剛性行列は、（フレーム部材の幾何学的形状、個々のフレーム部材の剛性などの）支持構造の物理的特性、選択された座標系軸に沿ったシステム剛性、及びシステム減衰のための速度ベースの項を含む数多くの変数を用いて求められる。例示的な実施形態によれば、支持構造の所望の剛性は、（例えば、図８の仮想ばね４０１１、４０１４及び４０１７によって表されるような）ｚ方向（Ｋz）、ｙ方向（Ｋy）及びｘ方向（Ｋx）において、並びに（例えば、図８の仮想のねじりばね４０２３及び４０２５によって表されるような）パン軸４０２９（Ｋωx）及びチルト軸４０２７（Ｋωy）の周囲において定められる。上述したように、いくつかの実施形態では、仮想剛性が、プローブ４０２０を用いて達成されるタスクに基づいて時間と共に変化する。例えば、ｙ方向及びｘ方向の剛性は、支持構造が比較的柔軟に構成される配置手順中又は取り外し手順中の比較的低い横方向剛性に対応する下限と、支持構造が比較的剛性に構成されてプローブ４０２０のより正確な位置付けを可能にする走査手順中の比較的高い剛性に対応する上限とを有することができる。同様に、ｚ方向の剛性は、（例えば、患者又は被験者の不快感を最小限に抑えるように）支持構造が比較的柔軟に構成されてプローブ４０２０の自己位置合わせを可能にするプローブ４０２０のｚ方向の初期位置決め中の比較的低い剛性に対応する下限と、プローブ４０２０と標的表面４０２２との間の摩擦力に打ち勝ってプローブ４０２０の配向を維持するように支持構造がより剛性に構成される走査手順中の比較的高い剛性に対応する上限とを有することができる。さらに、ｙ軸及びｘ軸の周囲の回転剛性は、（例えば、患者又は被験者の不快感を最小限に抑えるように）支持構造（例えば、ジンバル構造４０２４）が比較的柔軟に構成される、プローブ４０２０を標的表面４０２２の輪郭（例えば、患者又は被験者の頭部）に適合するように位置決めしている最中の比較的低い回転剛性に対応する下限と、プローブ４０２０のより正確な位置決め（例えば、パン、チルトなど）が望ましい時の比較的高い回転剛性に対応する上限とを有することができる。
【０１４５】
次に、以下の式を用いて力ベクトルを導き出す。
【数１０】
2019504670.tif 000014
（式１）
式中、Ｋは剛性行列であり、
【数１１】
2019504670.tif 000015
は、プローブ４０２０のｘ、ｙ及びｚ方向における望ましい並進位置と実際の並進位置、並びにｘ軸４０１８及びｙ軸４０１６の周囲の望ましい回転位置と実際の回転位置の差分のベクトルである。
【０１４６】
次に、以下の式を用いて、支持構造の位置を制御するアクチュエータによって加えられる力（例えば、回転アクチュエータによって加えられるトルク）を求めることができる。
【数１２】
2019504670.tif 000016
（式２）
式中、ＪTは、特定の支持構造の運動学によって決まるヤコビアン転置行列である。ヤコビアンは、関節位置とエンドエフェクタの位置及び配向（例えば、プローブ４０２０の位置）との間の微分関係である。関節位置は、ラジアン単位（例えば、回転関節の場合）又は長さ単位（たとえば、プリズム関節又は線形関節の場合）のいずれかである。ヤコビアンは静的ではなく、支持構造の位置が連接するにつれて変化する。
【０１４７】
次に、図１６に、支持構造４０３０の概略的正面図を示す。第２のフレーム部材４０３４は、長さｌ1を有する第１のリンク４０９０によって表される。第１のリンク４０９０は、回転をｑ1として示す回転アクチュエータ４０９４によって関節接合される。第３のフレーム部材４０３６は、長さｌ2を有する第２のリンク４０９２によって表される。第２のリンク４０９２は、回転をｑ2として示す回転アクチュエータ４０９６によって関節接合される。アクチュエータ４０９４及び４０９６は、プローブ４０２０をｘ−ｙ平面内で動かす。
【０１４８】
この装置の順運動学は以下の通りである。
【数１３】
2019504670.tif 000017
2019504670.tif 000018
【数１４】
2019504670.tif 000019
（式３）
【数１５】
2019504670.tif 000020
（式４）
【０１４９】
このような回転−回転ロボットのヤコビアンは、ｑ1及びｑ2の両方に関する順運動学の偏導関数を取ることによって導き出される。
【数１６】
2019504670.tif 000021
（式５）
【０１５０】
式５に示すヤコビアンは、関節運動とプローブ運動との間の微分関係を表現する、ｘ−ｙ平面における回転−回転ロボットのデカルト運動（例えば、ｙ軸４０１６及びｘ軸４０１８に沿った並進）のヤコビアンである。当業者であれば、他の実施形態では、このヤコビアンに追加項を含めて、プローブ４０２０の動きとロボットの他の動きと（例えば、チルト軸４０２７及びパン軸４０２９の周囲のプローブ４０２０の回転と、ｚ軸４０１３に沿った並進と）の間の微分関係を表現することもできると理解するであろう。
【０１５１】
次に、図３４に、支持構造４０６０の概略的正面図を示す。プローブ４０２０は、第１の線形アクチュエータ４１００（例えば、電気モータ及び送りねじ）によってｙ方向に動き、第２の線形アクチュエータ４１０２（例えば、電気モータ及び送りねじ）によってｘ方向に動く。アクチュエータ４１００及び４１０２は、プローブ４０２０をｘ−ｙ平面内で動かす。各関節は他方の関節と直交し、関節運動をデカルト運動に１対１でマッピングするので、このようなプリズムロボットのヤコビアンは単位行列になる。
【数１７】
2019504670.tif 000022
（式６）
【０１５２】
式６に示すヤコビアンは、関節運動とプローブ運動との間の微分関係を表現する、ｘ−ｙ平面におけるプリズムロボットのデカルト運動（例えば、ｙ軸４０１６及びｘ軸４０１８に沿った並進）のヤコビアンである。他の実施形態では、このヤコビアンに追加項を含めて、プローブ４０２０の動きとロボットの他の動きと（例えば、チルト軸４０２７及びパン軸４０２９の周囲のプローブ４０２０の回転と、ｚ軸４０１３に沿った並進と）の間の微分関係を表現することもできる。
【０１５３】
図１０を参照すると、支持構造４０３０は、単一の線形アクチュエータ（例えば、電気モータ及び送りねじ）を用いた第４のフレーム部材４０３８の並進によってプローブ４０２０のｚ方向の位置を制御する。図１３を参照すると、同様に、支持構造４０６０も、単一の線形アクチュエータ（例えば、電気モータ及び送りねじ）を用いた第４のフレーム部材４０６８の並進によってプローブ４０２０のｚ方向位置を制御する。いずれの支持構造についても、アクチュエータの位置とプローブ４０２０の位置との間には直接相関が存在する。
【０１５４】
次に、図１８に、例示的な実施形態による、プローブ支持構造のアクチュエータの入力又はトルクを決定する方法４１１０を示す。最初に、プローブの支持構造の構成を決定する（ステップ４１１２）。この構成は、あらゆる数の回転関節及び／又はプリズム関節を含むことができる。いくつかの実施形態では、支持構造が、１又は２以上の軸（例えば、デカルト座標系のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸、極座標系のｒ、θ及びｚ軸など）に沿ったプローブの並進、及び／又は１又は２以上の軸の周囲の回転をもたらす。
【０１５５】
支持構造の構成と支持構造の所望の可変剛性とに基づいて、支持構造の剛性行列を求める（ステップ４１１４）。剛性行列は、フレーム部材の幾何学的形状及び個々のフレーム部材の剛性と、ｚ方向（Ｋｚ）、ｙ方向（Ｋｙ）及びｘ方向（Ｋｘ）における支持構造の所望の剛性と、支持構造の所望の回転剛性（Ｋωx，Ｋωy）と、システム減衰のための速度ベースの項とを含む、支持構造の物理的特性に基づく項を含む。
【０１５６】
剛性行列とプローブの所望の並進位置及び回転位置とに基づいて力ベクトルを求める（ステップ４１１６）。プローブの所望の位置は、いずれかの座標系を用いて決定することができる。例示的な実施形態によれば、力ベクトルは、式１に示すように、剛性行列とプローブの所望の並進位置及び回転位置の行列との積から導き出される。
【０１５７】
次に、支持構造のヤコビアンを計算する（ステップ４１１８）。ヤコビアンは、特定の支持構造の運動学によって決定される。ヤコビアンは、関節位置とエンドエフェクタ位置との間の微分関係である。関節位置は、ラジアン単位（例えば、回転関節の場合）又は長さ単位（たとえば、プリズム関節又は線形関節の場合）のいずれかである。ヤコビアンは静的ではなく、支持構造の位置が連接するにつれて変化する。
【０１５８】
力ベクトルとヤコビアンとに基づいて、アクチュエータの入力を決定する（ステップ４１２０）。例示的な実施形態によれば、アクチュエータの入力は、ヤコビアンと力ベクトルとの積から導き出される。
【０１５９】
次に、図１９〜図２１に、別の例示的な実施形態による、５リンク回転ロボットとしてのプローブ４０２０の支持構造４１３０を示す。支持構造４１３０は、第１のフレーム部材４１３２と、第１のフレーム部材４１３２に結合された、第２のフレーム部材４１３４ａ及び第３のフレーム部材４１３４ｂとして示す１対の近位部材と、それぞれの近位フレーム部材に結合されるとともに互いに結合された、第４のフレーム部材４１３６ａ及び第５のフレーム部材４１３６ｂとして示す１対の遠位部材と、遠位フレーム部材に結合された第６のフレーム部材４１３８と、ジンバル構造４０２４とを含む。第１のフレーム部材４１３２は、静止部材として構成される。第１のフレーム部材４１３２は、例えば患者又は被験者の頭部に装着されたハロー又はヘッドセット４０３３に、或いは患者又は被験者に対する第１のフレーム部材４１３２の位置を固定する他の構造に取り付けることができる。
【０１６０】
第２のフレーム部材４１３４ａ及び第の３フレーム部材４１３４ｂは、ｚ軸４０１３の周囲で回転するように構成されたリンクである。第２のフレーム部材４１３４ａの第１の端部４１４０ａは、第１のフレーム部材４１３２に結合される。同様に、第３のフレーム部材４１３４ｂの第１の端部４１４０ｂは、第１のフレーム部材４１３２の別個の部分に結合される。例示的な実施形態によれば、第１のフレーム部材４１３２に対する第２のフレーム部材４１３４ａの回転は、第１のフレーム部材４１３２を通じて取り付けられた電気モータ及びギヤボックスとして示すアクチュエータ４１４２ａによって制御される。例示的な実施形態によれば、第１のフレーム部材４１３２に対する第３のフレーム部材４１３４ｂの回転は、第１のフレーム部材４１３２を通じて取り付けられた電気モータ及びギヤボックスとして示すアクチュエータ４１４２ｂによって制御される。
【０１６１】
第４のフレーム部材４１３６ａ及び第５のフレーム部材４１３６ｂは、ｚ軸４０１３の周囲で回転するように構成されたリンクである。第４のフレーム部材４１３６ａの第１の端部４１４４ａ及び第２のフレーム部材４１３４ａの第２の端部４１４６ａは、それぞれ軸受（例えば圧入軸受など）を介してハブ部材４１４８ａに結合される。同様に、第５のフレーム部材４１３６ｂの第１の端部４１４４ｂ及び第３のフレーム部材４１３４ｂの第２の端部４１４６ｂは、それぞれ軸受（例えば圧入軸受など）を介してハブ部材４１４８ｂに結合される。
【０１６２】
第４のフレーム部材４１３６ａ及び第５のフレーム部材４１３６ｂは、軸受（例えば、圧入軸受など）を介して共に結合されて、５バーリンク機構を形成する。ハブ部材４１４８ａ及び４１４８ｂは、近位部材をｚ軸４０１３に沿って遠位部材からオフセットさせ、これによってアクチュエータ４１４２ａ及び４１４２ｂによるリンクの回転時に、近位フレーム部材（例えば、第２のフレーム部材４１３４ａ及び第３のフレーム部材４１３４ｂ）が遠位フレーム部材（例えば、第４のフレーム部材４１３６ａ及び第５のフレーム部材４１３６ｂ）を越えて自由に動けるようになる。
【０１６３】
ジンバル構造４０２４及びプローブ４０２０は、第６のフレーム部材４１３８に取り付けられる。第６のフレーム部材４１３８は、遠位部材の一方（例えば、第４のフレーム部材４１３６ａ又は第５のフレーム部材４１３６ｂ）に結合され、ジンバル構造４０２４及びプローブ４０２０をｚ軸４０１３に沿って（例えば、頭部に近付いたり離れたりなどして内外に）並進させるように構成される。第６のフレーム部材４１３８は、支持構造４０３０の第４のフレーム部材４０３８に関して上述したように（図１０〜図１２を参照）、例えばレール上で並進することができる。ジンバル構造４０２４は、チルト軸４０２７及びパン軸４０２９の周囲のプローブ４０２０の配向（例えば、パン及びチルト）を制御する。チルト軸４０２７の周囲のプローブ４０２０の位置は、電気モータ及びギヤボックスなどのアクチュエータ（図示せず）によって制御される。パン軸４０２９の周囲のプローブ４０２０の位置は、電気モータ及びギヤボックスなどのアクチュエータ（図示せず）によって制御される。１つの実施形態では、チルト軸４０２７及びパン軸４０２９の周囲のプローブ４０２０の回転が、フレーム部材４１３４及び４１３６の回転に関わらずｚ軸４０１３と異なる。
【０１６４】
プローブ４０２０は、第１のフレーム部材４１３２と、第２のフレーム部材４１３４ａと、第３のフレーム部材４１３４ｂと、第４のフレーム部材４１３６ａと、第５のフレーム部材４１３６ｂとによって形成された５バーリンク機構の動きを通じてｘ−ｙ平面内で動くことができる。プローブ４０２０は、第６のフレーム部材４１３８の並進を通じてｚ軸４０１３に沿って動くことができる。さらに、プローブ４０２０は、ジンバル構造４０２４を通じてチルト軸４０２７及びパン軸４０２９の周囲で回転することができる。これらの５つの作動自由度を組み合わせると、標的表面４０２２（図８〜図９を参照）に対するプローブ４０２０の位置及び配向を完全に表現して制御できるようになり、パン軸４０２９及びチルト軸４０２７に直交する第３の軸を中心とする回転を無視することができる。
【０１６５】
例示的な実施形態によれば、支持構造４１３０の位置決めに利用されるアクチュエータがサーボモータである。当然ながら、サーボモータの代わりにいずれかの好適なモータを使用することもできる。サーボモータを用いて支持構造を制御すると、モータの回転位置及び角速度、並びに対応するプローブ４０２０の位置及びプローブ４０２０と標的表面４０２２との間の相互作用に関し、ステッパモータに比べて正確な制御が可能になる。
【０１６６】
アクチュエータ４１４２ａ及び４１４２ｂの入力は、上述した方法と同様に、力ベクトルを求め、支持構造４１３０の順運動学を求め、アクチュエータ４１４２ａ及び４１４２ｂの各々の回転に関する順運動学の偏導関数を取ることによってヤコビアンを計算することによって計算することができる。
【０１６７】
いくつかの実施形態では、プローブ４０２０の接触及び着座のために、プローブ４０２０の正確な位置及び配向を予測して制御しようと試みる代わりに、機械設計又はソフトウェアのいずれによって行うかに関わらず、プローブ４０２０のインピーダンスを選択的に制御する。従って、プローブ４０２０の配向自由度は、プローブ４０２０を接触及び着座に抗して頭部と同じ高さで回転できるように柔軟にすることができるのに対し、並進自由度は、プローブ４０２０を動かして頭部への接触配置を保つほど十分に剛性にされる。いくつかの実施形態では、各方向が異なるインピーダンスを有する。
【０１６８】
いくつかの実施形態では、プローブ４０２０のモータトルク及びモータサーボ剛性を制限するソフトウェアが実装される。いくつかの実施形態では、方向毎に異なる制限が存在し、異なる方向において異なる剛性が生じることができる。いくつかの実施形態では、パン及びチルトが非常に柔軟であるのに対し、並進運動は適度に剛性である。いくつかの実施形態では、プローブ４０２０を通る剛性が、Ｘ、Ｙの並進自由度よりも柔軟である。
【０１６９】
いくつかの実施形態では、タスク空間のインピーダンス制御のためのソフトウェアが実装される。換言すれば、プローブ４０２０の配向を考慮して、プローブ４０２０の中心を通るＺ軸を含むローカル座標系を定めることができる。モータのサーボ剛性及びトルクの制限を調整することによってプローブ４０２０のインピーダンスを操作する代わりに、いくつかの実施形態では、ロボット全体の運動学を考慮して、プローブ４０２０の座標フレームの局所的なＸ、Ｙ、Ｚ、パン及びチルトの５つの方向の各々のインピーダンスを設定することができる。従って、プローブ４０２０の中心線を通じてプローブ４０２０をさらに柔軟にしながらも、依然として皮膚の表面との接触を維持し、プローブ４０２０の位置を正確に制御できるほどの局所的なＸ剛性及びＹ剛性を有するようにすることができる。
【０１７０】
様々な実施形態によれば、プローブ４０２０が、一連の弾性アクチュエータを含む。いくつかの実施形態では、モータ内へのばね要素又はロボットの構造部材としての柔軟な部材を機械設計に追加することによって装置のインピーダンスを変化させる。いくつかの実施形態では、プローブ４０２０の正確な位置及び配向を測定するために撓み量の測定を行う。一連の弾性アクチュエータは、正確なコンプライアンスに合わせて設計され、さらには減衰要素も追加される一方で、インピーダンスのプログラミングに関連する計算上の非線形性及び不安定性を回避するという利点を有する。
【０１７１】
いくつかの実施形態では、モータの印加電流をモニタすることによって間接的に力を測定する。静的な例では、ロボットの運動学を考慮して、ヤコビアンＦ＝（ＪT）-1τからシステムの力ベクトル／トルクベクトルを計算し、τは、モータへの印加電流によって予測されるモータトルクのベクトルである。
【０１７２】
いくつかの実施形態では、プローブ４０２０の背後に力／トルク検知機構を配置することによって、プローブ４０２０と頭部との間の相互作用力及びトルクを制御する。測定された力及びトルクに関連してプローブの位置及び配向を特定して所望の力／トルクベクトルを達成する。この種の閉ループコントローラはアドミッタンス制御と呼ばれ、ソフトウェアにプログラムされる。アドミッタンス制御は、以下の式に示すように、測定された力をプローブの所望の位置及び配向に関連付ける。
【数１８】
2019504670.tif 000023
【０１７３】
この所望の位置ベクトルを用いて、逆運動学から所望の関節位置を計算する。モータ関節コントローラは、高いサーボ剛性で外乱除去を強化して低いサーボ追従誤差を有するようにプログラムされる。ハイブリッド位置−力アドミッタンスコントローラ４１５０を図２２に示す。
【０１７４】
このハイブリッド位置−力コントローラの例では、プローブのｚ方向において力が制御される一方で、ｘ方向及びｙ方向、並びにパン及びチルト方向において位置が制御される。探索などのタスク指向のプローブの動きを決定するプローブ命令入力ブロック４１５４によって、タスク空間における位置と力のハイブリッド命令［ｘcmd，ｙcmd，Ｆcmd，ｐａｎcmd，ｔｉｌｔcmd］４１５２が送信される。この場合、位置及び配向は、ｘ、ｙ、パン及びチルトで指定されて長さ及び角度の単位（ｍｍ及びラジアン）で与えられる。力は、ｚ方向に指定されてニュートン単位で与えられる。アドミッタンスコントローラでは、力命令を所望の位置に変換しなければならない。プローブ入力命令ブロック４１５４からは、アドミッタンス力制御ブロック４１５４のための命令として使用される力命令Ｆcmd４１５６が抽出される。アドミッタンス力制御法則ブロック４１５８は、測定された力であるＦmeasuredを用いてｚ位置の変化であるΔｚを計算する。単純な単一の比例ゲインコントローラを示しているが、他のコントローラ形態を使用することもできる。ｚ命令位置更新ブロック４１６０では、古いｚ命令位置にΔｚ４１６２を加えて、更新されたｚ命令であるＺcmd４１６４を作成する。この情報は、プローブ命令調和ブロック４１６６において他のプローブ位置及び方向命令と融合される。調和した命令Ｒcmd４１６８は、プローブの位置及び配向を長さ及び角度の単位［ｘcmd，ｙcmd，ｚcmd，ｐａｎcmd，ｔｉｌｔcmd］で指定する。逆運動学ブロック４１７０は、調和した命令Ｒcmd４１６８を用いて、特定のロボットの機構に基づいて新たなロボット関節命令位置ｑcmd４１７２を決定する。上記の説明から、このロボットは、自由度の数に応じて、直接解析逆解法、或いは逆ヤコビアン又は擬似逆ヤコビアンに基づく数値解法を有すると理解される。
【０１７５】
関節命令位置ｑcmd４１７２は、関節モータコントローラブロック４１７４と、出力トルク４１７６と、物理的ロボットであるロボット機構ブロック４１７８と、測定された関節位置ｑ４１８０とから成る内部位置制御ループの入力として使用される。ロボット機構ブロック４１７８は、測定された力であるＦmeasured４１８２を出力する力センサも含む。測定された力Ｆmeasured４１８２は、アドミッタンス力制御法則ブロック４１５８への第２の入力であり、この入力によって力制御ループが閉じられる。
【０１７６】
測定された関節位置ｑ４１８０は、プローブの現在の位置及び配向である［ｘ，ｙ，ｚ，ｐａｎ，ｔｉｌｔ］４１８６を計算してプローブ命令生成アルゴリズムで使用できるようにプローブ命令入力ブロック４１５４に返送する順運動学計算ブロック４１８４への入力として使用される。
【０１７７】
インピーダンス法則と組み合わせると、プローブ４０２０における異なる方向及び配向の剛性をプログラムすることができる。アドミッタンス制御は、力−トルクセンサが無ければユーザに抵抗する静止摩擦を停止中に観測できないという理由で純粋なインピーダンスコントローラと共に使用するのが困難な非逆駆動モータに適する。
【０１７８】
支持構造の他の構成は、過駆動機構（ｏｖｅｒ  ａｃｔｕａｔｅｄ  ｍｅｃｈａｎｉｓｍ）及び劣駆動機構（ｕｎｄｅｒ  ａｃｔｕａｔｅｄ  ｍｅｃｈａｎｉｓｍ）を含む。過駆動機構又は冗長マニピュレータは、制御しようとするタスク空間座標よりも多くの作動自由度を含み、例えばモータの数Ｑ＝｛Ｊ１，Ｊ２，Ｊ３，Ｊ４，Ｊ５，…｝が、制御されているプローブの５つの位置及び配向自由度Ｘ＝｛ｘ，ｙ，ｚ，ｐａｎ，ｔｉｌｔ｝よりも多い。このような機構では、多くの、場合によっては無限数の逆運動学解法が存在すると思われる。
【０１７９】
過駆動機構又は冗長マニピュレータの一例に、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｒｏｂｏｔ社によって製造されたＵＲ３ロボットがあり、このロボットは、それぞれが独自のアクチュエータ又はモータによって６つの作動自由度の動きを可能にするように制御される６つの回転関節を有する。図２３を参照すると、いくつかの実施形態では、プローブ４０２０を冗長マニピュレータ４１９０上に配置することができる。図１４参照すると、いくつかの実施形態では、冗長マニピュレータ４１９０を、ディスプレイ画面４１９４を含むことができるモニタリングステーション４１９２に都合良く取り付けることができる。図１５を参照すると、冗長マニピュレータを制御して頬骨弓４１９６を走査することができる。図１６を参照すると、冗長マニピュレータを制御して、眼窩又は眼球孔４１９８を通じて眼窩走査を行うことができる。図２７を参照すると、冗長マニピュレータを制御して後頭部骨４２００を走査することができる。図２８を参照すると、冗長マニピュレータを制御して顎下４２０２を走査することができる。
【０１８０】
図２９に示すように、いくつかの実施形態では、自動ＴＣＤシステム４２０３が、ロボットの位置決めを行う冗長マニピュレータ４１９０と、力センサ４２０６を含むプローブホルダ４２０４と、プローブドライバ基板４２０８と、制御コンピュータ４２１０とを含む。冗長マニピュレータ４１９０のいくつかの実施形態は、十分な運動学的精度を提供し、作業空間内の人間の周囲での使用が認定されており、速度及び衝撃力を制限するための設定可能な安全レベルを有する。これらの特徴は、安全上の懸念に対応して人間との使用を可能にすることができる。「エンドエフェクタ」と呼ばれるプローブホルダ４２０４には、患者又は被験者の血管を超音波照射するＳｐｅｎｃｅｒＴＣＤプローブとすることができるプローブ４０２０が取り付けられる。プローブホルダ４２０４は、冗長マニピュレータ４１９０の端部に取り付けられ、走査する表面に冗長マニピュレータ４１９０が加える力を直接モニタする軸力センサ４２０６を有する。力センサ４２０６は、冗長マニピュレータ４１９０に力センサ情報２１２を送信する。この力センサ４２０６は、プローブ４０２０と走査する表面との間に十分な接触力が生じることを確実にする役割を果たすだけでなく、接触力の過負荷を防ぐ第２の安全措置でもある。いくつかの実施形態では、プローブに電力４２１４を送信して超音波エネルギーを放出し、戻ってきたセンサ出力信号４２１６を処理する電子機器を提供するプローブドライバ基板４２０８がプローブ４０２０に接続される。
【０１８１】
いくつかの実施形態では、制御コンピュータ４２１０が、ＴＣＰ／ＩＰ通信４２１８を介して冗長マニピュレータ４１９０のコントローラ４２２０に接続されるとともに、ＵＳＢ４２２２によってプローブドライバ基板４２０８にも接続される。冗長マニピュレータ４１９０は、その現在の位置、速度、エンドエフェクタに加わる推定力、カスタムセンサの読み取り値及びその他のステータス情報などに関する情報４２２４をコントローラ４２２０に提供し、この情報４２２４は、その後にＴＣＰ／ＩＰ４２１８を介して制御コンピュータ４２１０に通信される。プローブドライバ基板４２０８のＵＳＢ４２２２のインターフェイスは、プローブ４０２０の深さなどのパラメータ及び動作の設定方法を提供し、速度エンベロープなどの処理データを戻す。制御コンピュータ４２１０は、この情報を全て取り込んでプローブ探索アルゴリズムを実行し、新たな冗長マニピュレータ４１９０命令を発行して冗長マニピュレータを動かす。実施形態は、超音波照射された血管を突き止める熟練技術者の専門技術を模倣する機械学習アルゴリズムを使用することもできる。いくつかの実施形態では、制御コンピュータ４２１０がプローブ４０２０の走査プロセスを自律的に制御するが、他の実施形態では、ＮｅｕｒｏＡｒｍ及びＤａＶｉｎｃｉ手術ロボットにおいて使用される技術などの当業者に周知の技術を用いて人間がプローブ４０２０の走査プロセスを遠隔操作することもできる。
【０１８２】
次に、図３０ａ及び図３０ｂを参照すると、図３０ａには、図２９の冗長マニピュレータ４１９０と、力センサ４２０６と、プローブホルダ４２０４と、プローブ４０２０とを示している。図３０ｂには、２Ｎ〜１０Ｎの不感帯範囲２２０に制御された力出力を示す、この構成を用いたテスト結果を示す。
【０１８３】
結合テスト（ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ  ｔｅｓｔｉｎｇ）では、プローブドライバ基板４２０８からの全てのデータを読み取り、冗長マニピュレータ４１９０からの全ての状態データを読み取り、信号処理及び計画アルゴリズムを更新し、冗長マニピュレータ４１９０にそのサーボ速度での新たな動作命令を発行するのに十分な速さの１２５Ｈｚの制御ループをシステム全体にわたって維持できることが示された。
【０１８４】
いくつかの実施形態では、ＵＲ３の代わりに、６よりも多くの作動自由度を有するモジュール式蛇型ロボット又はその他のロボットの運動学的構成が冗長マニピュレータとして使用される。
【０１８５】
次に、図３１〜図３３に、作動中のシステム４３００を示す。このようなシステムは、ｘ軸、ｙ軸、パン軸、チルト軸における４つの作動自由度と、ｚ軸に沿った力をもたらすばねとを有する。図示の作動中のシステム４３００では、システムの作動自由度が５よりも少ないが、依然としてＴＣＤ位置決めタスクを実行することができる。図示の作動中のシステム４３００は、プローブ４０２０を位置決めして配向することができる４作動自由度機構Ｘ＝｛ｘ，ｙ，ｐａｎ，ｔｉｌｔ｝である。作動中のシステム４３００では、ばね４３０２がｚ軸４０１３に沿ってプローブ４０２０に力を及ぼす。５作動自由度システムでは、作動中のシステム４３００においてばねが及ぼす力をモータ駆動機構によって作動させる。ジンバル構造４０２４は、プローブ４０２０の配向を可能にする。ｚ軸４０１３における力は、実際にはばね４３０２に関連するばね定数の特性によってモニタされる。ｘ軸４０１８における作動は、電気モータ及び送りねじとして示すアクチュエータ３４０４によって制御される。ｙ軸４０１６における作動は、電気モータ及び送りねじとして示すアクチュエータ４３０６によって制御される。パン軸４０２９における作動は、モータ４３０８によって制御される。チルト軸４０２７における作動は、モータ４３１０によって制御される。
【０１８６】
次に、図３４、図３５及び図３６にプローブ４０２０の支持構造４４００を示しており、ジンバル構造４０２４については、別の例示的な実施形態によるプリズム（例えば、デカルト、直線などの）ロボットとして示す。支持構造４４００は、例えば患者又は被験者の頭部に装着されたハロー又はヘッドセット４０３３、或いはその他の構造に取り付けることができる。支持構造４４００は、支持構造４４００の機構の一部を覆うカバー４４０１を含む。支持構造４４００の分解図である図３６には、支持構造４４００から取り外したカバー４４０１を示す。
【０１８７】
第１のモータ４４０２は、第１の平歯車４４０４を用いて送りねじ４４０５機構を作動させるように構成される。第１の平歯車４４０３は、第１のモータ４４０２の回転運動を送りねじ４４０５に沿った線形運動に変換してプローブ４０２０をｙ軸４０１６に沿って（例えば、耳の底部から耳の頂部などに上下に）並進させる第２の平歯車４４０４に結合される。第２のモータ４４０６は、ラックアンドピニオン機構４４０９に結合された第４の平歯車４４０８に結合された第３の平歯車４４０７を用いて、プローブ４０２０をｚ軸４０１３に沿って被験者の頭部の方に及び頭部から離して並進させるように構成される。図３５に示すように、第３のモータ４４１２及び軸受４４１０は、この実施形態ではｘ軸４０１８に平行なチルト軸４０２７の周囲におけるジンバル４０２４の回転を可能にする。プレート４４１４は、２つの線形レール４４１６、４４１８を収容して、ｘ軸４０１８に沿って（例えば、耳から目などへ前方及び後方に）並進する第４のモータ（明確にするために図示せず）の取り付けを可能にする。図３６に示すように、第５のモータ４４２０は、この実施形態ではｙ軸４０１６に平行なパン軸４０２９の周囲におけるジンバル４０２４の回転の制御を可能にし、この結果、５自由度作動ロボットシステムを規定するのに必要な自由度が完結する。
【符号の説明】
【０１８８】
３０１：運動学（ハードウェア）
３０２：最適な信号を取得
３０３：信号を解析
３０４：出力
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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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７Ｆ】
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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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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０ａ】
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【図３０ｂ】
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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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【国際調査報告】
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