(57)【要約】【課題】睡眠時無呼吸症候群（ＯＳＡＳ）の原因部位を正確に特定することができる睡眠時の気道変形予測システム等を提供する。【解決手段】変換式生成部１４は、複数の被検者における覚醒時上気道形状モデル２２と睡眠時上気道形状モデル２１とを用いて、覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を覚醒時の当該特定部位の位置情報に変換する変換式（変換式パラメータ２４）を生成する。推定部１５は、被検者の覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を、生成された変換式パラメータ２４を変換式に代入することにより、当該被検者の睡眠時の上気道の特定部位の位置情報を推定する。【選択図】図１
2018011770.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の被検者における覚醒時の上気道の形状モデルと睡眠時の上気道の形状モデルとを用いて、最適化手法により、覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を覚醒時の当該特定部位の位置情報に変換する変換式を生成する変換式生成部と、
被検者の覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を、生成された変換式に代入することにより、当該被検者の睡眠時の上気道の特定部位の位置情報を推定する推定部と、
を備える睡眠時の気道変形予測システム。
【請求項２】
前記変換式生成部は、
複数の被検者における覚醒時の上気道の形状モデルから得られる覚醒時の上気道の特定部位の位置情報と、覚醒時の上気道の形状モデルから得られる睡眠時の当該特定部位の位置情報とを用いた回帰分析により、前記変換式の変換係数を生成する、
請求項１に記載の睡眠時の気道変形予測システム。
【請求項３】
前記変換式は、
覚醒時の上気道の特定部位の位置座標の項と、覚醒時の上気道の３次元モデルを用いた流体解析により得られた前記特定部位に生ずる圧力の項と、を含む線形結合式である、
請求項２に記載の睡眠時の気道変形予測システム。
【請求項４】
前記変換式は、
無呼吸低呼吸指数の項をさらに含む線形結合式である、
請求項３に記載の睡眠時の気道変形予測システム。
【請求項５】
前記変換式は、
被検者の肥満度に関する指数の項をさらに含む線形結合式である、
請求項３又は４に記載の睡眠時の気道変形予測システム。
【請求項６】
複数の被検者における覚醒時の上気道の形状モデルと睡眠時の上気道の形状モデルとを用いて、最適化手法により、覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を覚醒時の当該特定部位の位置情報に変換する変換式を生成する変換式生成ステップと、
被検者の覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を、生成された変換式に代入することにより、当該被検者の睡眠時の上気道の特定部位の位置情報を推定する推定ステップと、
を含む睡眠時の気道変形予測方法。
【請求項７】
コンピュータを、
複数の被検者における覚醒時の上気道の形状モデルと睡眠時の上気道の形状モデルとを用いて、最適化手法により、覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を覚醒時の当該特定部位の位置情報に変換する変換式を生成する変換式生成部、
被検者の覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を、生成された変換式に代入することにより、当該被検者の睡眠時の上気道の特定部位の位置情報を推定する推定部、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、睡眠時の気道変形予測システム、気道変形予測方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
閉塞性睡眠時無呼吸症候群（ＯＳＡＳ；Obstructive Sleep Apnea Syndrome）は、睡眠中に上気道が閉塞して呼吸障害が生じ、全身に様々な悪影響を及ぼす呼吸器系の疾患である。閉塞性睡眠時無呼吸症候群（以下、単に、睡眠時無呼吸症候群という）は、夜間に十分な睡眠が得られず日中に過度の眠気を催すようになることから、重大交通事故の原因として注目されている。
【０００３】
睡眠時無呼吸症候群の診断を行う方法が従来より提案されている。例えば、非特許文献１には、３次元ＣＴ（Computer Tomography）画像に基づいて上気道の流体モデルをコンピュータ上に構築し、その流体モデルを用いた流体解析を行って、睡眠時無呼吸症候群の診断を行う方法が提案されている。この方法によれば、上気道内の圧力分布、空気の速度分布に基づいて、通気障害部位をある程度、絞り込むことができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Iwasaki et al, "Evaluation of upper airway obstruction in Class II children with fluid-mechanical simulation",［online］, February 2011、Vol 139, Issue 2, American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
睡眠時無呼吸症候群（ＯＳＡＳ）の上気道における原因部位は患者によって様々である。ＯＳＡＳの治療方法は原因部位によって異なるため、原因部位を特定することが治療の第一歩となる。原因部位を特定するため、Ｘ線、ＣＴ（ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging））、内視鏡等により、被検者の上気道の状態を計測することなどが行われている。しかしながら、覚醒中と睡眠中とでは上気道の状態が異なっており、その計測結果からＯＳＡＳの原因部位を特定するのは容易ではない。
【０００６】
本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、睡眠時無呼吸症候群（ＯＳＡＳ）の原因部位を正確に特定することができる睡眠時の気道変形予測システム、気道変形予測方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の第１の観点に係る睡眠時の気道変形予測システムは、
複数の被検者における覚醒時の上気道の形状モデルと睡眠時の上気道の形状モデルとを用いて、最適化手法により、覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を覚醒時の当該特定部位の位置情報に変換する変換式を生成する変換式生成部と、
被検者の覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を、生成された変換式に代入することにより、当該被検者の睡眠時の上気道の特定部位の位置情報を推定する推定部と、
を備える。
【０００８】
この場合、前記変換式生成部は、
複数の被検者における覚醒時の上気道の形状モデルから得られる覚醒時の上気道の特定部位の位置情報と、覚醒時の上気道の形状モデルから得られる睡眠時の当該特定部位の位置情報とを用いた回帰分析により、前記変換式の変換係数を生成する、
ようにしてもよい。
【０００９】
前記変換式は、
覚醒時の上気道の特定部位の位置座標の項と、覚醒時の上気道の３次元モデルを用いた流体解析により得られた前記特定部位に生ずる圧力の項と、を含む線形結合式である、
こととしてもよい。
【００１０】
前記変換式は、
無呼吸低呼吸指数の項をさらに含む線形結合式である、
こととしてもよい。
【００１１】
前記変換式は、
被検者の肥満度に関する指数の項をさらに含む線形結合式である、
こととしてもよい。
【００１２】
本発明の第２の観点に係る気道変形予測方法は、
複数の被検者における覚醒時の上気道の形状モデルと睡眠時の上気道の形状モデルとを用いて、最適化手法により、覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を覚醒時の当該特定部位の位置情報に変換する変換式を生成する変換式生成ステップと、
被検者の覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を、生成された変換式に代入することにより、当該被検者の睡眠時の上気道の特定部位の位置情報を推定する推定ステップと、
を含む。
【００１３】
本発明の第３の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
複数の被検者における覚醒時の上気道の形状モデルと睡眠時の上気道の形状モデルとを用いて、最適化手法により、覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を覚醒時の当該特定部位の位置情報に変換する変換式を生成する変換式生成部、
被検者の覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を、生成された変換式に代入することにより、当該被検者の睡眠時の上気道の特定部位の位置情報を推定する推定部、
として機能させる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、複数の被検者における覚醒時の上気道の形状モデルと睡眠時の上気道の形状モデルとを用いて、覚醒時の上気道の形状モデルから睡眠時の上気道の形状モデルを被検者毎に統計的に予測することができるので、睡眠時の上気道の形状を明らかにして、睡眠時無呼吸症候群（ＯＳＡＳ）の原因部位を正確に特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】この発明の実施の形態に係る気道変形予測システムの概略的な構成を示すブロック図である。
【図２】図１のコンピュータのハードウエア構成を示すブロック図である。
【図３】気道変形予測システムの気道変形予測の動作（予測処理）のフローチャートである。
【図４】図３の変換式生成工程のサブルーチンのフローチャートである。
【図５】図３の予測工程のサブルーチンのフローチャートである。
【図６】睡眠時無呼吸症候群の原因部位を例示する図である。
【図７】図７（Ａ）は、覚醒時に撮像された被検者の顎顔面部のＣＴ画像である。図７（Ｂ）は、睡眠時に撮像された被検者の顎顔面部のＣＴ画像である。図７（Ｃ）は、睡眠時に撮像された被検者の顎顔面部のＣＴ画像で、気道が閉塞している状態を示す画像である。
【図８】図８（Ａ）は、覚醒時における上気道形状モデルを示す画像である。図８（Ｂ）は、睡眠時における上気道形状モデルを示す画像である。
【図９】図９（Ａ）は、被検者の顎顔面部における上気道の位置を示す図である。図９（Ｂ）は、上気道内の圧力分布を示す図である。
【図１０】図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）は、上気道における各部位およびその間隔を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の一実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１７】
図１に示すこの実施の形態１に係る気道変形予測システム１００は、睡眠時無呼吸症候群の原因部位を特定すべく、被検者である人体の睡眠時の上気道の通気状態をコンピュータ上で予測するために用いられる。気道変形予測システム１００は、被検者の上気道の通気状態を再現するために、Ｘ線ＣＴ（Computer Tomography）装置等により取得された被検者の上気道の計測データに基づいて、睡眠時の上気道の変形を予測する。上気道とは、鼻から鼻腔、鼻咽腔、咽頭、喉頭までをいい、本実施の形態では、主として咽頭、喉頭の形状の変化について取り扱う。
【００１８】
図１に示すように、気道変形予測システム１００は、撮像装置１と、コンピュータ２と、計測装置３と、を備える。撮像装置１とコンピュータ２との間は、通信ネットワークで接続されている。この通信ネットワークにより、撮像装置１とコンピュータ２との間でデータの送受信が可能となる。
【００１９】
撮像装置１は、Ｘ線ＣＴ装置である。撮像装置１は、被検者の顎顔面部の３次元Ｘ線ＣＴ画像を撮像する。撮像装置１は、Ｘ線管と検出器とを備える。Ｘ線ＣＴスキャンが実行されると、Ｘ線管から照射され、被検者を透過したＸ線が検出器により検出される。検出器の検出結果は、生データとして撮像装置１に保存される。
【００２０】
さらに、撮像装置１において、保存された生データに基づいて画像再構成処理を施すことにより被検者の顎顔面部の横断面データ（スライス画像データ）が生成される。さらに、撮像装置１は、スライス画像データに基づいて、被検者の顎顔面部の３次元画像データを生成する。被検者の顎顔面部の３次元画像データは、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）データとして、通信ネットワークを介してコンピュータ２に送信される。
【００２１】
ＤＩＣＯＭデータとは、ＤＩＣＯＭ規格に基づいて生成されたデータをいう。ＤＩＣＯＭ規格は、主に医療用画像データのフォーマットとして用いられている。ＤＩＣＯＭデータは、上記３次元画像データとＤＩＣＯＭ規格に準じた付帯情報とで構成される。付帯情報は、患者情報、撮影条件情報、画像情報及び表示情報等の画像データの属性情報であり、ＤＩＣＯＭデータにタグ情報として埋め込まれる。
【００２２】
コンピュータ２は、受信したＤＩＣＯＭデータに含まれる３次元Ｘ線ＣＴ画像データに基づいて、被検者の睡眠時の上気道の変形を予測する。この予測は、回帰分析等の最適化手法を用いて行われる。
【００２３】
図２は、図１のコンピュータ２のハードウエア構成を示す。図２に示すように、コンピュータ２は、制御部３１、主記憶部３２、外部記憶部３３、操作部３４、表示部３５及び通信部３６を備える。主記憶部３２、外部記憶部３３、操作部３４、表示部３５及び通信部３６はいずれも内部バス３０を介して制御部３１に接続されている。
【００２４】
制御部３１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成されている。このＣＰＵが、外部記憶部３３に記憶されているプログラム３９を実行することにより、図１に示すコンピュータ２の各構成要素が実現される。
【００２５】
主記憶部３２は、ＲＡＭ（Random-Access Memory）等から構成されている。主記憶部３２には、外部記憶部３３に記憶されているプログラム３９がロードされる。この他、主記憶部３２は、制御部３１の作業領域（データの一時記憶領域）として用いられる。
【００２６】
外部記憶部３３は、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Digital Versatile Disc Random-Access Memory）、ＤＶＤ−ＲＷ（Digital Versatile Disc ReWritable）等の不揮発性メモリから構成される。外部記憶部３３には、制御部３１に実行させるためのプログラム３９があらかじめ記憶されている。また、外部記憶部３３は、制御部３１の指示に従って、このプログラム３９の実行の際に用いられるデータを制御部３１に供給し、制御部３１から供給されたデータを記憶する。
【００２７】
操作部３４は、キーボード及びマウスなどのポインティングデバイス等と、キーボード及びポインティングデバイス等を内部バス３０に接続するインターフェイス装置から構成されている。操作部３４を介して、操作者が操作した内容に関する情報が制御部３１に入力される。
【００２８】
表示部３５は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）又は有機ＥＬ（ElectroLuminescence）などから構成される。操作者が操作情報を入力する場合は、表示部３５には、操作用の画面が表示される。また、表示部３５には、後述のとおり、被検者の上気道の形状などが表示される。
【００２９】
通信部３６は、シリアルインターフェイスまたはパラレルインターフェイスから構成されている。通信部３６が、通信ネットワークを介して、撮像装置１と接続され、撮像装置１から送られた３次元Ｘ線ＣＴ画像データを受信する。
【００３０】
図１に示すコンピュータ２の各種構成要素は、図２に示すプログラム３９が、制御部３１、主記憶部３２、外部記憶部３３、操作部３４、表示部３５及び通信部３６などをハードウエア資源として用いて実行されることによってその機能を発揮する。
【００３１】
図２に示すようなハードウエア構成を有するコンピュータ２は、その機能構成として、図１に示すように、記憶部１０と、生理データ生成部１１と、上気道モデル生成部１２と、流体解析部１３と、変換式生成部１４と、推定部１５と、を備える。
【００３２】
記憶部１０は、図２に示すハードウエア構成のうち、図２の外部記憶部３３に対応する。記憶部１０は、各種データを記憶する。記憶部１０によって記憶されるデータには、生理データ２０、睡眠時上気道形状モデル２１、覚醒時上気道形状モデル２２、覚醒時圧力データ２３、変換式パラメータ２４及び上気道形状予測モデル２５がある。
【００３３】
生理データ生成部１１は、図２に示すハードウエア構成のうち、制御部３１及び通信部３６に対応する。生理データ生成部１１は、計測装置３で計測された被検者の各種データを入力する。このようなデータには、被検者の体重、身長などの体型に関するデータや、睡眠時における呼吸の状態、血圧、血中酸素など、被検者に関する様々なデータがある。生理データ生成部１１は、受信したデータに基づいて、睡眠時の上気道の変形に関連する各種生理データを生成する。生成されたデータは、生理データ２０として、複数の被検者のものが記憶部１０に記憶される。
【００３４】
上気道モデル生成部１２は、撮像装置１から送信された顎顔面部の３次元Ｘ線ＣＴ画像データ（ＤＩＣＯＭデータ）を受信する。上気道モデル生成部１２は、受信したＤＩＣＯＭデータに基づいて、各種上気道データを生成して、記憶部１０に記憶する。
【００３５】
上気道モデル生成部１２は、被検者が覚醒しているときに撮像されたＤＩＣＯＭデータ（例えば、図７（Ａ）参照）から生成した上気道形状モデル（例えば、図８（Ａ）参照）を、覚醒時上気道形状モデル２２として記憶部１０に記憶する。一方、上気道モデル生成部１２は、被検者が寝ているときに撮像されたＤＩＣＯＭデータ（例えば、図７（Ｂ）、図７（Ｃ）参照）から生成した上気道形状モデル（例えば、図８（Ｂ）参照）を、睡眠時上気道形状モデル２１として記憶部１０に記憶する。覚醒時上気道形状モデル２２及び睡眠時上気道形状モデル２１は、統計処理に十分な複数の被検者のものが記憶されている。
【００３６】
流体解析部１３は、覚醒時上気道形状モデル２２を用いた流体解析を行って、その上気道内における圧力データ（例えば、図９（Ａ）、図９（Ｂ）参照）を算出する。この圧力データは、覚醒時圧力データ２３として記憶部１０に記憶される。覚醒時圧力データ２３は、覚醒時上気道形状モデル２２における被検者毎に生成され記憶されている。
【００３７】
変換式生成部１４は、生理データ２０、睡眠時上気道形状モデル２１、覚醒時上気道形状モデル２２及び覚醒時圧力データ２３を入力する。変換式生成部１４は、複数の被検者における覚醒時の上気道の形状モデルと睡眠時の上気道の形状モデルとを用いて、覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を覚醒時の当該特定部位の位置情報に変換する変換式を生成する。図７（Ａ）と図７（Ｃ）、あるいは図８（Ａ）と図８（Ｂ）とを比較するとわかるように、覚醒時と睡眠時とでは同じ被検者でも、上気道の形状が異なる。変換式生成部１４は、このような違いを変換式に表現し、その変換式を生成する。
【００３８】
ここで、変換式について説明する。まず、覚醒時の上気道のある特定部位の位置座標を（Ｘpre，Ｙpre，Ｚpre）とし、睡眠時のその特定部位の位置座標を（Ｘpost，Ｙpost，Ｚpost）とする。また、覚醒時にその特定部位に係る気道内の圧力をＰとする。覚醒時の上気道のある特定部位の位置座標（Ｘpre，Ｙpre，Ｚpre）と、睡眠時のその特定部位の位置座標（Ｘpost，Ｙpost，Ｚpost）との関係は、以下の３つの線形結合式で表される。
Ｘpost＝Xpre＋ａ×Ｐ＋ｂ×ＡＨＩ＋ｃ×ＢＭＩ＋…＋ｄ  …（１）
Ｙpost＝Xpre＋ｅ×Ｐ＋ｆ×ＡＨＩ＋ｇ×ＢＭＩ＋…＋ｈ  …（２）
Ｚpost＝Xpre＋ｉ×Ｐ＋ｊ×ＡＨＩ＋ｋ×ＢＭＩ＋…＋ｌ  …（３）
ここで、ａ〜ｉは、各項の係数である。
【００３９】
ＡＨＩ（Apena Hypopnea Index）は、無呼吸低呼吸指数である。睡眠中の無呼吸とは、呼吸が１０秒以上止まる状態を指し、１時間に無呼吸が起こる回数を無呼吸指数ＡＩという。また低呼吸とは、呼吸による換気が１０秒以上５０％以下に低下する状態を指し、１時間に低呼吸が起こる回数を低い呼吸指数（ＨＩ）という。睡眠中の１時間の無呼吸と低呼吸の回数の合計が無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）となる。
【００４０】
また、ＢＭＩ（Body Mass Index）は、体重と身長との関係から算出される、ヒトの肥満度を表す体格指数である。
【００４１】
変換式生成部１４は、複数の被検者における覚醒時の上気道位置座標データ（Ｘpre，Ｙpre，Ｚpre）と、睡眠時の上気道位置座標データ（Ｘpost，Ｙpost，Ｚpost）、ＡＨＩ、ＢＭＩと、式（１）〜（３）に代入して、回帰分析を行い、予測される睡眠時の上気道の位置座標データと、実測データ（Ｘpost，Ｙpost，Ｚpost）との残差が最小となるような係数ａ〜ｉを算出する。算出された係数ａ〜ｉは、変換式パラメータ２４として記憶部１０に記憶される。
【００４２】
推定部１５は、新たに得られた被検者の覚醒時上気道形状モデル２２を、生成された変換式（１）〜（３）（変換式パラメータ２４の係数が設定された変換式）に代入することにより、当該被検者の睡眠時の上気道形状予測モデル２５を生成する。生成された上気道形状予測モデル２５において、気道が細く又はつぶれている箇所がある場合には、その箇所が、睡眠時無呼吸症候群の原因部位であると疑われる。
【００４３】
次に、この気道変形予測システム１００による気道変形予測の流れについて説明する。図３に示すように、まず、撮像装置１が、被検者のＤＩＣＯＭデータを撮像し、計測装置３が、被検者の生理データ２０を計測する撮像・計測工程を行う（ステップＳ１）。これにより、撮像装置１から被検者の顎顔面部のＤＩＣＯＭデータ（図７（Ａ）、図７（Ｂ））がコンピュータ２に送られ、また、計測装置３から被検者の生理データ２０がコンピュータ２に送られる。
【００４４】
上気道モデル生成部１２は、ＤＩＣＯＭデータに基づいて睡眠時上気道形状モデル２１と覚醒時上気道形状モデル２２とを生成して記憶部１０に記憶する。また、生理データ生成部１１は、計測装置３の計測結果に基づいてＡＨＩ，ＢＭＩなどの変換式の各項に定義された諸値を算出し、生理データ２０として記憶部１０に記憶する。
【００４５】
続いて、コンピュータ２は、流体解析を行い、流体解析工程を行う（ステップＳ２）。具体的には、流体解析部１３は、覚醒時上気道形状モデル２２を用いて流体解析を行い、覚醒時圧力データ２３（図９（Ｂ）参照）を生成して記憶部１０に記憶する。
【００４６】
続いて、コンピュータ２は、変換式を生成する変換式生成工程を行う（ステップＳ３）。具体的には、図４に示すように、変換式生成部１４は、変換式の係数ａ〜ｉに仮の値を設定する、すなわち変換式パラメータの仮設定を行う（ステップＳ３１）。続いて、変換式生成部１４は、覚醒時の上気道の特定部位の位置座標（Ｘpre，Ｙpre，Ｚpre）、その特定部位の圧力値Ｐ、ＡＨＩ、ＢＭＩ等を入力することにより、変換式を算出する（ステップＳ３２）。続いて、変換式生成部１４は、変換式の算出結果と、睡眠時の位置座標の実測値との残差を算出する（ステップＳ３３）。
【００４７】
続いて、変換式生成部１４は、終了条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ３４）。終了条件は、例えば、残差が許容範囲内であることである。
【００４８】
終了条件を満たさないと判定されると（ステップＳ３４；Ｎｏ）、変換式生成部１４は、変換式パラメータの仮設定（係数ａ〜ｉの値を変更）を行い（ステップＳ３１）、変換式を算出し（ステップＳ３２）、残差を算出し（ステップＳ３３）、終了条件の判定を行う（ステップＳ３４）。
【００４９】
このように、終了条件を満たすようになるまで、ステップＳ３１→Ｓ３２→Ｓ３３→Ｓ３４が繰り返され、残差が終了条件を満たす最適な変換式パラメータ（係数ａ〜ｉ）が探索される。
【００５０】
終了条件を満たすようになると（ステップＳ３４；Ｙｅｓ）、変換式生成部１４は、その時点での変換式の係数（変換式パラメータ２４）を記憶部１０に記憶する（ステップＳ３５）。
【００５１】
図３に戻り、続いて、コンピュータ２は、予測工程を行う（ステップＳ４）。具体的には、図５に示すように、まず、撮像装置１で予測対象となる被検者の覚醒時での撮像を行い、計測装置３を用いて被検者の生理データ２０の計測を行い、その結果を、コンピュータ２に送信する（ステップＳ４１）。これにより、上気道モデル生成部１２は、受信した結果に基づいて、覚醒時上気道形状モデル２２を生成して記憶部１０に記憶し、生理データ生成部１１は、生理データ２０を生成して記憶部１０に記憶する。
【００５２】
続いて、流体解析部１３は、覚醒時上気道形状モデル２２を用いて流体解析を行って、覚醒時圧力データ２３（図９（Ｂ）参照）を生成し、記憶部１０に記憶する（ステップＳ４２）。
【００５３】
続いて、推定部１５は、変換式パラメータ２４を読み込んで、変換式の係数ａ〜ｉとして設定し、覚醒時上気道形状モデル２２の位置座標（Ｘpre，Ｙpre，Ｚpre）を代入して、睡眠時の位置座標（Ｘpost，Ｙpost，Ｚpost）を算出し、上気道形状予測モデル２５を生成する（ステップＳ４３）。そして、推定部１５は、上気道形状予測モデル２５を記憶部１０に記憶する（ステップＳ４４）。ここで必要であれば、上気道形状予測モデル２５が表示部３５に表示される。これにて処理が終了する。
【００５４】
なお、本実施の形態では、上気道全体の形状を予測する場合について説明した。しかしながら、本発明はこれには限られない。上気道の特定部位に絞って、睡眠時のその位置座標の変化を予測するだけでもよい。そのような特定部位には、例えば図１０に示すＲＡ−Ｐ、ＲＡ−Ａ、ＴＳＡ−Ｐ、ＴＳＡ−Ａ、ＯＡ−Ｐ、ＯＡ−Ａ、ＨＡ−Ｐ、ＨＡ−Ａなどがある。図１０（Ｂ）におけるｗＲＡ、ｗＴＳＡ、ｗＯＡ、ｗＨＡは、各特定部位の間隔、すなわちその部位での気道の幅である。
【００５５】
表示された上気道形状予測モデル２５を見れば、被検者の睡眠時の上気道の形状を確認することができる。これらの情報に基づいて、上気道のどの部分が狭窄しているかを検出することができる。上気道が狭窄している部分がわかれば、睡眠時無呼吸症候群の原因部位を特定するのが容易になる。
【００５６】
例えば、図６に示すように、Ｂ１の部分、すなわち鼻の粘膜に炎症を起こしている場合には、投薬などで炎症を抑えることが適切な治療法として考えられる。
【００５７】
また、Ｂ２の部分、鼻の奥が腫れている場合には、手術による切除を行うことが適切な治療法として考えられる。
【００５８】
また、Ｂ３の部分、喉の奥が分厚くなっている場合には、ＣＰＡＰ等の器械を永続的に使用することが適切な治療法として考えられる。
【００５９】
また、Ｂ４の部分、扁桃腺が腫れている場合には、手術により扁桃腺を切除することが適切な治療法として考えられる。
【００６０】
また、上気道の下側がつぶれているか細くなっている場合には、Ｂ５の部分（下顎）が、原因部位として考えられる。この場合には、治療すべき部位は、下顎となる。上歯と下歯との噛み合わせの矯正、減量、下顎を前に出す手術、マウスピースの使用などが主な治療方法となる。
【００６１】
また、睡眠時無呼吸症候群の原因部位は１つとは限らない。図６に示すＢ１〜Ｂ５の部位のうち、複数の部位が原因部位となっていることもある。この実施の形態に係る上気道の睡眠時の変形の予測を行えば、複数の部位が睡眠時無呼吸症候群の原因となっていることも突き止め易くなる。
【００６２】
以上詳細に説明したように、本実施の形態によれば、複数の被検者における覚醒時上気道形状モデル２２と睡眠時上気道形状モデル２１とから最適化手法を用いて推定された変換式を用いて、覚醒時の上気道の形状から睡眠時の上気道の形状を被検者毎に統計的に予測することができるので、睡眠時の上気道の形状を明らかにして、睡眠時無呼吸症候群（ＯＳＡＳ）の原因部位を正確に特定することができる。
【００６３】
なお、上記実施の形態では、変換式にボディマス指数の項を設定したが、本発明はこれには限られない。例えば、ボディマス指数に変えて、肥満度を表す他の指数（例えば体重／身長、脂肪率、ローレル指数、肥満度）を用いるようにしてもよい。
【００６４】
上記実施の形態では、撮像装置１とＸ線ＣＴ装置としたが、この発明はこれには限られない。ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置又は超音波診断装置を撮像装置１としてもよい。さらに、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、超音波診断装置から得られる複数の３次元画像データから１つの３次元画像データを生成し、生成された画像データから、各組織の３次元形状のモデルを生成するようにしてもよい。
【００６５】
また、上記実施の形態では、回帰分析により変換式の係数を最適化したが、本発明はこれには限られない。遺伝的アルゴリズム等、他の最適化手法を用いて最適な変換式のパラメータを求めるようにしてもよい。この場合、標準から著しく外れたデータは、最適化から除外するようにしてもよい。
【００６６】
上記各実施の形態では、睡眠時無呼吸症候群の診断及び治療を行う場合について説明したが、この発明はこれには限られない。呼吸器系の疾患であって上気道の形状に係る疾患であれば、診断及び治療に評価システムを用いることができる。また、高血圧等の症状の原因の特定にもこの発明を用いることができる。
【００６７】
その他、コンピュータ２のハードウエア構成やソフトウエア構成は一例であり、任意に変更および修正が可能である。
【００６８】
制御部３１、主記憶部３２、外部記憶部３３、操作部３４、表示部３５及び通信部３６、内部バス３０などから構成されるコンピュータ２の処理を行う中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。例えば、前記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等）に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、前記の処理を実行するコンピュータ２を構成してもよい。また、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバ装置が有する記憶装置に当該コンピュータプログラムを格納しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロード等することでコンピュータ２を構成してもよい。
【００６９】
コンピュータ２の機能を、ＯＳ（オペレーティングシステム）とアプリケーションプログラムの分担、またはＯＳとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合などには、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置に格納してもよい。
【００７０】
搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。たとえば、通信ネットワーク上の掲示板（BBS, Bulletin Board System）にコンピュータプログラムを掲示し、ネットワークを介してコンピュータプログラムを配信してもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行できるように構成してもよい。
【００７１】
この発明は、この発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、この発明を説明するためのものであり、この発明の範囲を限定するものではない。すなわち、この発明の範囲は、実施の形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、この発明の範囲内とみなされる。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
本発明は、睡眠時無呼吸症候群（ＯＳＡＳ）等の上気道の疾患の原因部位の特定に利用することができる。
【符号の説明】
【００７３】
１  撮像装置、２  コンピュータ、３  計測装置、１０  記憶部、１１  生理データ生成部、１２  上気道モデル生成部、１３  流体解析部、１４  変換式生成部、１５  推定部、２０  生理データ、２１  睡眠時上気道形状モデル、２２  覚醒時上気道形状モデル、２３  覚醒時圧力データ、２４  変換式パラメータ、２５  上気道形状予測モデル、３０  内部バス、３１  制御部、３２  主記憶部、３３  外部記憶部、３４  操作部、３５  表示部、３６  通信部、３９  プログラム、１００  気道変形予測システム。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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