(57)【要約】      （修正有）【課題】気道の幅の判定に基づく気道閉塞診断方法及び気道閉塞診断システムを提供する。【解決手段】被験者における気道閉塞を診断する方法は、被験者が通常通り呼吸している間の気道の一部位の複数の横断面超音波画像を提供し、前記各超音波画像が複数の画素を備え、各画素がカラースケール値を有する工程と、前記各超音波画像内で関心領域が選択され、各第１統計値が算出される工程と、前記各第１統計値より大きい、またはそれに等しいカラースケール値を有する前記各関心領域内の前記画素が識別され、各気腔領域（ａｉｒｓｐａｃｅ  ｒｅｇｉｏｎ）が定義される工程と、前記各気腔領域内の画素の分布に基づいて前記気道の各幅が算出される工程と、前記気道の幅の算出により取得された第２統計値に従って、被験者における気道閉塞に関する状態が分類される工程と、を含む。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピューターを利用して気道の幅を判定する方法であって、
気道からの部位の超音波画像を提供し、前記超音波画像が複数の画素を備え、各画素がカラースケール値を有する工程と、
前記超音波画像内で関心領域が選択され、前記関心領域内の画素のカラースケール値の第１統計値が算出される工程と、
前記第１統計値より大きい、またはそれに等しいカラースケール値を有する前記関心領域内の画素が識別され、気腔領域（ａｉｒｓｐａｃｅ  ｒｅｇｉｏｎ）が定義される工程と、
前記気腔領域内の画素の分布に基づいて前記気道の幅が算出される工程と、
を含むことを特徴とする、コンピューターを利用して気道の幅を判定する方法。
【請求項２】
前記超音波画像が、複数の断面角度からの気道の前記部位の複数の横断面画像であることを特徴とする、請求項１に記載のコンピューターを利用して気道の幅を判定する方法。
【請求項３】
前記気道の前記部位が、気道の舌後部（ｒｅｔｒｏ−ｇｌｏｓｓａｌ  ｒｅｇｉｏｎ）または口蓋後部（ｒｅｔｒｏ−ｐａｌａｔａｌ  ｒｅｇｉｏｎ）であることを特徴とする、請求項２に記載のコンピューターを利用して気道の幅を判定する方法。
【請求項４】
前記第１統計値が、前記複数のカラースケール値の位置の尺度（ＭＬ）と、定数に散らばりの尺度（ＭＤ）を乗じた数の和であり、
ＭＬ＋ａ＊ＭＤ
の条件を満たすことを特徴とする、請求項１に記載のコンピューターを利用して気道の幅を判定する方法。
【請求項５】
気道の幅を判定するシステムであって、超音波イメージング装置と、前記超音波イメージング装置に接続された演算装置を含み、
前記超音波イメージング装置が、気道の一部位の超音波画像を取得し、前記超音波画像が複数の画素を備え、各画素がカラースケール値を有し、
前記演算装置が、
前記超音波画像の受け取り、使用者による関心領域の選択、及び前記関心領域内の画素のカラースケール値の第１統計値の算出に用いられる入力モジュールと、
前記関心領域内において第１統計値より大きい、またはそれに等しいカラースケール値を有する画素を識別して気腔領域を定義し、前記気腔領域内の画素の分布に基づき気道の幅を算出するために用いられる分類モジュールと、
前記気道の幅の出力と、超音波画像の表示に用いられる出力モジュールと、
を含むことを特徴とする、気道の幅を判定するシステム。
【請求項６】
前記超音波イメージング装置が、２Ｄ超音波プローブ、または３Ｄ超音波プローブであり、前記超音波画像が平行スキャン（ｐａｒａｌｌｅｌ  ｓｃａｎｎｉｎｇ）、扇形スキャン（ｆａｎ−ｌｉｋｅ  ｓｃａｎｎｉｎｇ）、または自由表面スキャン（ｆｒｅｅ−ｓｕｒｆａｃｅ  ｓｃａｎｎｉｎｇ）によって取得されることを特徴とする、請求項５に記載の気道の幅を判定するシステム。
【請求項７】
被験者における気道閉塞を診断する方法であって、
ａ．被験者が通常通り呼吸している間の気道の一部位の複数の横断面超音波画像を提供し、前記各超音波画像が複数の画素を備え、各画素がカラースケール値を有する工程と、
ｂ．前記各超音波画像内で関心領域が選択され、前記関心領域内の画素のカラースケール値の各第１統計値が算出される工程と、
ｃ．前記各第１統計値より大きい、またはそれに等しいカラースケール値を有する前記各関心領域内の画素が識別され、各気腔領域（ａｉｒｓｐａｃｅ  ｒｅｇｉｏｎ）が定義される工程と、
ｄ．前記各気腔領域内の画素の分布に基づいて前記気道の各幅が算出される工程と、
ｅ．前記気道の幅の第２統計値が算出される工程と、
ｆ．前記第２統計値に基づき、被験者における気道閉塞に関する状態が分類される工程と、
を含むことを特徴とする、気道閉塞を診断する方法。
【請求項８】
前記複数の横断面超音波画像が、複数の各断面角度からの気道の前記部位の複数の横断面画像であることを特徴とする、請求項７に記載の気道閉塞を診断する方法。
【請求項９】
気道の前記部位が、気道の舌後部または口蓋後部であることを特徴とする、請求項７に記載の気道閉塞を診断する方法。
【請求項１０】
前記第１統計値が、前記複数のカラースケール値の位置の尺度（ＭＬ）と、定数に散らばりの尺度（ＭＤ）を乗じた数の和であり、かつ
ＭＬ＋ａ＊ＭＤ
の条件を満たすことを特徴とする、請求項７に記載の気道閉塞を診断する方法。
【請求項１１】
前記第２統計値が、散らばりの尺度と位置の尺度で構成される群より選択されることを特徴とする、請求項７に記載の気道閉塞を診断する方法。
【請求項１２】
さらに、
ｇ．被験者に特定の方法で呼吸するように求め、その間に前記工程ａから工程ｆまでを繰り返し、第３統計値を取得する工程と、
ｈ．前記第２統計値と前記第３統計値を比較して、前記被験者が気道閉塞を有するか否かを判定する工程と、
を含むことを特徴とする、請求項７に記載の気道閉塞を診断する方法。
【請求項１３】
前記特定の方法が、タイダル呼吸法（ｔｉｄａｌ  ｂｒｅａｔｈｉｎｇ  ｍｅｔｈｏｄ）、強制吸気、またはミューラー法（Ｍｕｌｌｅｒ  ｍａｎｅｕｖｅｒ）であることを特徴とする、請求項１２に記載の気道閉塞を診断する方法。
【請求項１４】
被験者における気道閉塞を診断するシステムであって、超音波イメージング装置と、第１演算装置と、第２演算装置と、識別装置を含み、
前記超音波イメージング装置が、気道の一部位の超音波画像を取得し、前記超音波画像が複数の画素を備え、各画素がカラースケール値を有し、
前記第１演算装置が前記超音波イメージング装置に接続され、
前記超音波画像の受け取り、使用者による関心領域の選択、及び前記関心領域内の画素のカラースケール値の第１統計値の算出に用いられる入力モジュールと、
前記関心領域内において第１統計値より大きい、またはそれに等しいカラースケール値を有する画素を識別して気腔領域を定義し、前記気腔領域内の画素の分布に基づき気道の幅を算出するために用いられる分類モジュールと、
前記気道の幅の出力と、超音波画像の表示に用いられる出力モジュールを含み、
前記第２演算装置が前記第１演算装置に接続され、前記気道の幅の第２統計値の算出に用いられ、
前記識別装置が前記第２演算装置に接続され、前記被験者における気道閉塞に関する状態を分類するように構成されたことを特徴とする、気道閉塞を診断するシステム。
【請求項１５】
前記超音波イメージング装置が、２Ｄ超音波プローブ、または３Ｄ超音波プローブであり、前記超音波画像が平行スキャン（ｐａｒａｌｌｅｌ  ｓｃａｎｎｉｎｇ）、扇形スキャン（ｆａｎ−ｌｉｋｅ  ｓｃａｎｎｉｎｇ）、または自由表面スキャン（ｆｒｅｅ−ｓｕｒｆａｃｅ  ｓｃａｎｎｉｎｇ）によって取得されることを特徴とする、請求項１４に記載の気道閉塞を診断するシステム。
【請求項１６】
さらに、前記識別装置に接続された判定装置を含み、前記判定装置が前記第２演算装置により算出された第２統計値と第３統計値を比較して、被験者が気道閉塞を有するか否かを判定するために用いられることを特徴とする、請求項１４に記載の気道閉塞を診断するシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者における気道閉塞を診断する方法と気道閉塞診断システムに関し、特に、本発明はコンピューターを利用して気道の幅を判定する方法とそのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
睡眠時無呼吸は、人の睡眠中に呼吸が停止するときに発生する慢性睡眠障害である。睡眠時無呼吸は中年男性に最も多く診断される。成人２０人に約１人が睡眠時無呼吸と診断されると見積もられており、男性は女性と比較して約２〜８倍多い。最近の研究では、小児睡眠時無呼吸の有病率が予想よりもずっと高いことが示されている。さらに、肥満、扁桃腺組織肥大、鼻中隔湾曲、アルコール摂取、喫煙、鎮痛剤使用が睡眠時無呼吸の高リスクに関係がある。
【０００３】
睡眠時無呼吸の標準的な診断ツールは終夜睡眠ポリグラフと終夜オキシメトリである。無呼吸のよく知られた評価法の１つは、呼吸間における１０秒以上の間隔、または１０秒間気流が５０％減少する呼吸低下を含む。評価プロセスには時間と労力がかかる。さらに、標準化された評価手順では資格を持つスタッフが睡眠ポリグラフの値を正確に測定することができない。
【０００４】
先行技術においては、気道閉塞の診断に２Ｄ超音波センサー装置が使用される。しかしながら、２Ｄ超音波センサー装置は横断面表面と気道間の相対位置による制限を受けるため、気道の部位によっては正確に配置することができない。さらに、異なる操作者が２Ｄ超音波センサー装置を使用して気道の同一部位を異なる時間にスキャンすると、異なる位置と異なる断面角度によって結果が異なることがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、コンピューターを利用して気道の幅を判定する方法とそのシステムであって、より具体的には、気道の幅の判定に基づく気道閉塞診断方法及び気道閉塞診断システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様において提供されるコンピューターを利用して気道の幅を判定する方法は、気道の一部位の超音波画像が提供され、前記超音波画像が複数の画素を備え、各画素がカラースケール値を有する工程と、前記超音波画像内の関心領域が選択され、前記関心領域内の前記画素のカラースケール値の第１統計値が算出される工程と、前記第１統計値より大きい、またはそれに等しいカラースケール値を有する前記関心領域内の画素が識別され、気腔領域（ａｉｒｓｐａｃｅ  ｒｅｇｉｏｎ）が定義される工程と、前記気腔領域内の画素の分布に基づいて前記気道の幅が算出される工程と、を含む。
【０００７】
別の一態様において提供される本発明の気道の幅を判定するシステムは、超音波イメージング装置と演算装置を含み、前記演算装置が、入力モジュールと、分類モジュールと、出力モジュールを含み、前記超音波イメージング装置が、気道の部位の超音波画像を取得するために用いられ、前記超音波画像が複数の画素を備え、各画素がカラースケール値を有する。
【０００８】
前記演算装置が前記超音波イメージング装置に接続され、前記入力モジュールが、超音波画像の受け取りと、使用者がコマンドを入力することによる関心領域の選択と、前記画素の前記カラースケール値の各第１統計値の算出に用いられ、前記分類モジュールが、前記第１統計値より大きい、またはそれに等しいカラースケール値を有する前記関心領域内の画素を識別し、気腔領域（ａｉｒｓｐａｃｅ  ｒｅｇｉｏｎ）を定義するために用いられ、さらに前記分類モジュールが、前記気腔領域内の画素の分布に基づいて前記気道の幅を算出するために用いられ、前記出力モジュールが、前記気道の幅を出力し、超音波画像を表示するために用いられる。
【０００９】
別の一態様において提供される、本発明の必要とする被験者における気道閉塞診断方法は、被験者の通常の呼吸中における気道の一部位の複数の横断面超音波画像が提供され、前記各超音波画像が複数の画素を備え、各画素がカラースケール値を有する工程と、前記各超音波画像内で関心領域が選択され、前記関心領域内の画素のカラースケール値の各第１統計値が算出される工程と、前記各第１統計値より大きい、またはそれに等しいカラースケール値を有する前記各関心領域内の画素が識別され、各気腔領域（ａｉｒｓｐａｃｅ  ｒｅｇｉｏｎ）が定義される工程と、前記各気腔領域内の画素の分布に基づいて前記気道の各幅が算出される工程と、前記気道の幅の第２統計値が算出される工程と、前記第２統計値に従って、被験者における気道閉塞に関する状態が分類される工程と、を含む。
【００１０】
別の一態様において提供される、本発明の必要とする被験者における気道閉塞診断システムは、超音波イメージング装置と、第１演算装置と、第２演算装置と、識別装置を含み、前記超音波イメージング装置が、気道の一部位の超音波画像を取得するように構成され、前記超音波画像が複数の画素を備え、各画素がカラースケール値を有する。
【００１１】
前記第１演算装置が前記超音波イメージング装置に接続され、かつ入力モジュールと、分類モジュールと、出力モジュールを含み、前記入力モジュールが超音波画像の受け取りと、使用者による関心領域の選択と、前記関心領域内の画素のカラースケール値の各第１統計値の算出に用いられ、前記分類モジュールが、前記各第１統計値より大きい、またはそれに等しいカラースケール値を有する前記関心領域内の画素を識別して各気腔領域（ａｉｒｓｐａｃｅ  ｒｅｇｉｏｎ）を定義し、さらに前記分類モジュールが、前記各気腔領域内の画素の分布に基づいて前記気道の各幅を算出するために用いられ、前記出力モジュールが、前記気道の各幅の出力と、超音波画像の表示に用いられる。
【００１２】
前記第２演算装置が前記第１演算装置に接続され、前記気道の幅の第２統計値の算出に用いられ、前記識別装置が前記第２演算装置に接続され、前記被験者における気道閉塞に関する状態を分類するように構成される。
【００１３】
前述およびその他の態様は、以下の好ましい実施例の説明と、添付の図面を組み合わせることでより明白になるであろう。ただし、本発明の新規的概念の要旨と範囲を逸脱せずに、変化や変更を加えることも可能であろう。
【００１４】
本発明の前述の概要、および以下の詳細な説明は、添付の図面を参照しながら読むことでより理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】コンピューターを利用して気道の幅を判定する方法のフローチャートである。
【図２Ａ】一実施態様に基づく超音波イメージング装置による複数の断面角度からの気道の舌後部（ｒｅｔｒｏ−ｇｌｏｓｓａｌ  ｒｅｇｉｏｎ）または口蓋後部（ｒｅｔｒｏ−ｐａｌａｔａｌ  ｒｅｇｉｏｎ）から取得された横断面画像である。
【図２Ｂ】一実施態様に基づく超音波イメージング装置による複数の断面角度からの気道の舌後部または口蓋後部から取得された横断面画像である。
【図２Ｃ】一実施態様に基づく超音波イメージング装置による複数の断面角度からの気道の舌後部または口蓋後部から取得された別の横断面画像である。
【図３】気道の幅を判定するシステムの概略図である。
【図４】被験者における気道閉塞を診断する方法のフローチャートである。
【図５】一実施態様に基づき通常通り呼吸するように求められた被験者の複数の超音波画像である。
【図６】一実施態様に基づき特定の方法で呼吸するように求められた被験者の気道の断面画像から取得した複数の超音波画像である。
【図７】前述の実施態様に基づき前記特定の方法で呼吸するように求められたＳ−ＯＳＡ患者、Ｍ−ＯＳＡ患者、Ｎ−ＯＳＡ患者などの閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）患者から取得された複数の比較値のグラフである。
【図８】被験者における気道閉塞を診断するシステムの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
別途定義されている場合を除き、ここで使用されるすべての技術的および科学的用語は、当業者により一般的に理解されるものと同じ意味を持つ。
【００１７】
ここで使用される単数形の「１つ」、「一」、「その」などは、文脈上明確に記載されていない限り、複数形の意味を含む。したがって、例えば、「１つの試料」には、複数のそのような試料および当業者の知るところである同等物が含まれる。
【００１８】
ここで使用される「位置の尺度（Ｍｅａｓｕｒｅ  ｏｆ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ；ＭＬ）」という用語は、区間値の平均値を指す。区間の全体データを代表する適した値であり、算術平均値、統計パーセンタイル値、幾何平均値、調和平均値、中央値、最頻値、加重算術平均値、またはその他中心傾向値を表すために使用される尺度とすることができる。本発明の実施態様によれば、ＭＬは最頻値、統計パーセンタイル値、平均値、及びその他中心傾向値を表すために使用される尺度で構成される群より選択される値である。
【００１９】
ここで使用される「散らばりの尺度（Ｍｅａｓｕｒｅ  ｏｆ  Ｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎ；ＭＤ）」という用語は、１セットのデータの分散度合いを示す統計的特性を指す。「散布度」とも呼ばれる。ＭＤは散らばり変動（ｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎ  ｖａｒｉａｔｉｏｎ）と非散らばり変動（ｎｏｎ−ｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎ  ｖａｒｉａｔｉｏｎ）に分類される。本発明の実施態様によれば、ＭＤは標準偏差、全範囲、及びその他中心散布値を表すために使用される尺度で構成される群より選択される値である。
【００２０】
本発明は必要とする被験者において、コンピューターを利用して気道の幅を判定する方法と気道閉塞を診断する方法を提供する。本発明の方法は超音波センサー装置に適用される。さらに、本発明の方法は、超音波センサー装置に接続して画像データを取得・保存するためのコンピューターまたはマイクロプロセッサにも適用される。加えて、本発明の方法はプログラム可能であり、マイクロプロセッサユニットを備えた記録媒体、または記録媒体を備えた装置に保存される。前記装置は、ハードディスク、フロッピーディスク、コンパクトディスク、光磁気装置、集積回路（ＩＣ）チップ、またはランダムアクセスメモリであるが、これらに限らない。
【００２１】
図１に示すように、本発明のコンピューターを利用して気道の幅を判定する方法は、次の工程を含む。まず、工程Ｓ１０１０に示すように、気道の一部位の超音波画像が提供される。前記超音波画像は複数の画素を備え、各画素がカラースケール値を有する。その後、工程Ｓ１０２０に示すように、前記超音波画像内の関心領域が選択される。前記関心領域内の前記画素のカラースケール値の第１統計値が算出される。その後、工程Ｓ１０３０に示すように、前記第１統計値より大きい、またはそれに等しいカラースケール値を有する前記関心領域内の画素が識別され、気腔領域（ａｉｒｓｐａｃｅ  ｒｅｇｉｏｎ）が定義される。最後に、工程Ｓ１０４０に示すように、前記気腔領域内の画素の分布に基づいて前記気道の幅が算出される。
【００２２】
図２Ａ〜図２Ｃに本発明の一実施態様を示す。前記超音波画像は複数の断面角度からの前記気道の一部位の複数の横断面画像である（図２Ａを参照）。さらに、２Ｄ超音波プローブは平行スキャン、扇形スキャン、または自由表面スキャンなど異なる方法で使用し、２Ｄ超音波画像を取得することができる。各超音波画像は複数の画素を備え、各画素が分析される。一部の実施態様において、前記超音波画像は２Ｄ超音波画像により形成された３Ｄ超音波画像としてもよい。前記超音波画像は複数のボクセルを備え、各ボクセルが分析される。
【００２３】
図２Ｂに示すように、気道の舌後部（ｒｅｔｒｏ−ｇｌｏｓｓａｌ  ｒｅｇｉｏｎ）または口蓋後部（ｒｅｔｒｏ−ｐａｌａｔａｌ  ｒｅｇｉｏｎ）が超音波センサー装置によりスキャンされ、各断面角度からの前記気道の部位の横断面画像である超音波画像が取得される。さらに、各画素がグレースケールを有する。
【００２４】
図２Ｃに示すように、前記超音波画像において関心領域２１０が選択される。前記画素のグレースケールが算出され、前記第１統計値より大きい、またはそれに等しいカラースケール値を有する前記関心領域２１０内の画素を識別することにより、気腔領域（ａｉｒｓｐａｃｅ  ｒｅｇｉｏｎ）が定義される。最後に、本発明の実施態様に基づき、前記気腔領域内の任意の２画素の最も離れた距離として気道の幅が定義される。
【００２５】
本発明の具体的な一実施態様において、前記第１統計値は、前記カラースケール値の位置の尺度（ＭＬ）と、定数に散らばりの尺度（ＭＤ）を乗じた数の和である。つまり、前記第１統計値は次の条件を満たす。
ＭＬ＋ａ＊ＭＤ
【００２６】
前記ＭＤは標準偏差、全範囲、及びその他散布値で構成される群より選択される。前記ＭＬは最頻値、統計パーセンタイル値、平均値、またはその他位置散布度で構成される群より選択される。前記定数は、中央散布度（ｃｅｎｔｒａｌ  ｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎ）の値を表す正数であるが、これに限らず、医療従事者により選択される。
【００２７】
図３に示すように、前記のコンピューターを利用した方法を達成するためのシステムが提供される。前記システムは、超音波イメージング装置３１０と、演算装置３２０を含む。前記超音波イメージング装置３１０は、気道の部位の超音波画像を取得するために用いられる。前記超音波画像が複数の画素を備え、各画素がカラースケール値を有し、一実施態様において、前記超音波イメージング装置３１０は２Ｄ超音波プローブまたは３Ｄ超音波プローブであるが、これに限らない。好ましくは、前記超音波イメージング装置３１０が２Ｄ超音波プローブであり、前記超音波画像が平行スキャン、扇形スキャン、または自由表面スキャンによって取得される。
【００２８】
前記演算装置３２０は前記超音波イメージング装置３１０に接続される。さらに、前記超音波イメージング装置３１０は、入力モジュール３２１と、分類モジュール３２２と、出力モジュール３２３を含む。一実施態様において、前記演算装置３２０はコンピューター、またはハンドヘルド端末であるが、これに限らない。好ましくは、前記演算装置３２０がメモリと中央処理装置（ＣＰＵ）を備えたコンピューターである。前記コンピューターを利用した方法をＣＰＵで運用するために適切なプログラムがメモリにインストールされる。
【００２９】
前記演算装置３２０の入力モジュール３２１は前記超音波画像の受け取りに用いられる。使用者はコマンドを入力して関心領域を選択することができる。さらに、前記入力モジュール３２１は、前記画素の前記カラースケール値の各第１統計値を算出するために用いられる。一実施態様において、前記入力モジュール３２１は前記演算装置３２０の信号入力端末である。前記入力モジュール３２１は有線または無線で前記超音波イメージング装置３１０に接続される。例えば、前記入力モジュール３２１は、タッチスクリーン、またはマウスであるが、これに限らない。
【００３０】
前記分類モジュール３２２は、前記第１統計値より大きい、またはそれに等しいカラースケール値を有する前記関心領域内の画素を識別し、気腔領域（ａｉｒｓｐａｃｅ  ｒｅｇｉｏｎ）を定義するために用いられる。さらに前記分類モジュール３２２は、前記気腔領域内の画素の分布に基づいて前記気道の幅を算出するために用いられる。一実施態様において、前記分類モジュール３２２はＣＰＵであるが、これに限らない。
【００３１】
前記出力モジュール３２３は、前記気道の幅を出力し、超音波画像を表示するために用いられる。前記超音波画像は前記関心領域と、前記気腔領域と、非気腔領域を有する。一実施態様において、前記出力モジュール３２３は前記演算装置３２０の信号出力端末であり、有線または無線でストレージデバイスまたは出力インターフェイスに接続される。例えば、前記出力モジュール３２３はタッチスクリーンであるが、これに限らない。
【００３２】
図４に、被験者における気道閉塞を診断する方法のフローチャートを示す。前記方法は次の工程を含む。まず、工程Ｓ３０２０に示すように、被験者の通常の呼吸中における気道の一部位の複数の横断面超音波画像が提供される。前記各超音波画像が複数の画素を備え、各画素がカラースケール値を有する工程と、工程Ｓ３０３０に示すように、前記各超音波画像内で関心領域が選択され、前記関心領域内の画素のカラースケール値の各第１統計値が算出される。工程Ｓ３０４０に示すように、前記各第１統計値より大きい、またはそれに等しいカラースケール値を有する前記各関心領域内の前記画素が識別され、各気腔領域（ａｉｒｓｐａｃｅ  ｒｅｇｉｏｎ）が定義される。工程Ｓ３０５０に示すように、前記各気腔領域内の画素の分布に基づいて前記気道の各幅が算出される。工程Ｓ３０６０に示すように、前記気道の幅の第２統計値が算出される。最後に、工程Ｓ３０７０に示すように、前記第２統計値に従って、被験者における気道閉塞に関する状態が分類される。
【００３３】
さらに、気道閉塞を診断する前記方法は次の工程を含む。特定の方法で呼吸するように求められた被験者に前記工程Ｓ３０２０からＳ３０６０までを繰り返し、第３統計値が取得される。被験者が気道閉塞を有するか否かは、前記第２統計値と前記第３統計値を比較することによって判定される。
【００３４】
図５に示すように、一実施態様において、前記被験者は通常通り呼吸するように求められる。気道の舌後部（ｒｅｔｒｏ−ｇｌｏｓｓａｌ  ｒｅｇｉｏｎ）または口蓋後部（ｒｅｔｒｏ−ｐａｌａｔａｌ  ｒｅｇｉｏｎ）が超音波センサー装置によりスキャンされ、複数の各断面角度からの前記気道の部位の横断面画像である超音波画像が取得される。さらに、各画素がグレースケールを有する。その後、前記超音波画像において関心領域５１０がそれぞれ選択される。前記画素のグレースケールが算出され、前記各第１統計値より大きい、またはそれに等しいカラースケール値を有する前記関心領域５１０内の画素を識別することにより、各気腔領域（ａｉｒｓｐａｃｅ  ｒｅｇｉｏｎ）が定義される。その後、前記各気腔領域内の任意の２画素の最も離れた距離として気道の幅５２０が定義される。前記気道の幅の第２統計値（最大値、最小値、及びパーセンタイル値の尺度）が算出される。
【００３５】
同様に、図６に示すように、被験者は特定の方法で呼吸するように求められる。気道の舌後部（ｒｅｔｒｏ−ｇｌｏｓｓａｌ  ｒｅｇｉｏｎ）または口蓋後部（ｒｅｔｒｏ−ｐａｌａｔａｌ  ｒｅｇｉｏｎ）が超音波装置によりスキャンされ、複数の各断面角度からの前記気道の部位の横断面画像である超音波画像が取得される。前記超音波画像から関心領域６１０が選択される。その後、同様に、前記各気腔領域内の任意の２画素の最も離れた距離として気道の幅６２０が定義される。一実施態様において、前記特定の方法は、タイダル呼吸法（ｔｉｄａｌ  ｂｒｅａｔｈｉｎｇ  ｍｅｔｈｏｄ）、強制吸気、またはミューラー法（Ｍｕｌｌｅｒ  ｍａｎｅｕｖｅｒ）である。
【００３６】
一実施態様において、通常通り呼吸するように求められた被験者より取得された前記統計値が、特定の方法で呼吸するように求められた被験者より取得された統計値と比較され、被験者に気道閉塞があるか否かが判定される。具体的な一実施態様において、気道の幅を測定することにより第２統計値と第３統計値が取得される。その後、それら２つの値の比較（例：それら２つの値の減算または除算）により比較値が取得され、被験者に気道閉塞があるか確定される。
【００３７】
一実施態様において、前記超音波画像は超音波イメージング装置により取得され、前記各第１統計値はＭＬと、定数にＭＤを乗じた数の和である。一実施態様において、前記ＭＬは前記関心領域内の前記カラースケール値の算術平均値であり、前記定数ａは１に等しい。つまり、前記各第１統計値は次の条件を満たす。
ＭＬ＋１＊ＭＤ
【００３８】
図７を参照する。一実施態様において、重度閉塞性睡眠時無呼吸（Ｓ−ＯＳＡ）患者、中度閉塞性睡眠時無呼吸（Ｍ−ＯＳＡ）患者、非閉塞性睡眠時無呼吸（Ｎ−ＯＳＡ）患者に通常通りおよび特定の方法で呼吸するように求めることで、比較値が取得される。図７に示すように、それら３つの気道の幅からの変動の分布の観点からは、ＯＳＡ患者の発現レベルが一般人のそれより低い。特に、統計値が低くなるほど、患者の気道閉塞がより重度になる。従って、図７に示すグラフは、被験者が気道閉塞を有するか否かを判定する基準とすることができる。
【００３９】
例えば、Ｓ−ＯＳＡ患者の比較値は第１閾値７１０より大きい。Ｍ−ＯＳＡ患者の比較値は前記第１閾値７１０と第２閾値７２０の間である。さらに、Ｎ−ＯＳＡ患者の比較値は第２閾値７２０より小さい。
【００４０】
図８に被験者における気道閉塞診断システムを示す。前記システムは、超音波イメージング装置４１０と、第１演算装置４２０と、第２演算装置４３０と、識別装置４４０を含む。前記超音波イメージング装置４１０は、気道の部位の超音波画像を取得するために用いられる。前記超音波画像が複数の画素を備え、各画素がカラースケール値を有する。一実施態様において、前記超音波イメージング装置４１０は２Ｄ超音波プローブまたは３Ｄ超音波プローブであるが、これに限らない。好ましくは、前記超音波イメージング装置４１０が２Ｄ超音波プローブであり、前記超音波画像が平行スキャン、扇形スキャン、または自由表面スキャンによって取得される。
【００４１】
前記第１演算装置４２０は前記超音波イメージング装置４１０に接続される。さらに、前記超音波イメージング装置４１０は、入力モジュール４２１と、分類モジュール４２２と、出力モジュール４２３を含む。一実施態様において、前記第１演算装置４２０はコンピューター、またはハンドヘルド端末であるが、これに限らない。好ましくは、前記第１演算装置４２０がメモリと中央処理装置（ＣＰＵ）を備えたコンピューターである。前記コンピューターを利用した方法をＣＰＵで運用するために適切なプログラムがメモリにインストールされる。
【００４２】
前記第１演算装置４２０の入力モジュール４２１は前記超音波画像の受け取りに用いられる。使用者はコマンドを入力して関心領域を選択することができる。さらに、前記入力モジュール４２１は、前記画素の前記カラースケール値の各第１統計値を算出するために用いられる。一実施態様において、前記入力モジュール４２１は前記第１演算装置４２０の信号入力端末である。前記入力モジュール４２１は有線または無線で前記超音波イメージング装置４１０に接続される。例えば、前記入力モジュール４２１は、タッチスクリーン、またはマウスであるが、これに限らない。
【００４３】
前記分類モジュール４２２は、前記各第１統計値より大きい、またはそれに等しいカラースケール値を有する前記関心領域内の画素を識別し、各気腔領域（ａｉｒｓｐａｃｅ  ｒｅｇｉｏｎ）を定義するために用いられる。さらに前記分類モジュール４２２は、前記各気腔領域内の画素の分布に基づいて前記気道の各幅を算出する。一実施態様において、前記分類モジュール４２２はＣＰＵであるが、これに限らない。
【００４４】
前記出力モジュール４２３は、前記気道の各幅を出力し、超音波画像を表示するために用いられる。前記超音波画像は前記関心領域と、前記各気腔領域と、非気腔領域を有する。一実施態様において、前記出力モジュール４２３は前記第１演算装置４２０の信号出力端末であり、有線または無線でストレージデバイスまたは出力インターフェイスに接続される。例えば、前記出力モジュール４２３はタッチスクリーンであるが、これに限らない。
【００４５】
前記第２演算装置４３０が前記第１演算装置４２０に接続され、前記気道の幅の第２統計値を算出する。前記識別装置４４０は前記第２演算装置４３０に接続される。さらに、前記識別装置４４０は被験者における気道閉塞の状態を分類するように構成される。
【００４６】
一実施態様において、前記システムはさらに判定装置（図示しない）を含む。前記判定装置は前記識別装置４４０に接続される。気道の幅を測定することにより前記第２統計値と第３統計値が算出かつ取得されたとき、前記判定装置は、前記第２演算装置により算出される前記第２統計値と前記第３統計値を比較することにより、被験者が気道閉塞を有するか否かを判定するように構成される。例えば、前記第２統計値と前記第３統計値の比較（例：それら２つの値の減算または除算）により比較値が取得され、被験者に気道閉塞があるか確定される。
【００４７】
先行技術においては、気道閉塞を診断する正確な方法がない。従って、本発明はコンピューターを利用して気道の幅を判定する方法とそのシステムを提供する。気道の幅は超音波画像の定量分析に基づいて判定されるため、手動のミスを減少することができる。さらに、本発明は気道の幅に基づき、かつ異なる統計値を比較して被験者が気道閉塞を有するか否かを判定する、気道閉塞診断方法を提供する。
【００４８】
本発明の属する技術分野において通常の知識を有する者であれば、さらなる例示の必要なく、前述の説明に基づいて本発明を最大の範囲で利用することが可能であろう。したがって、本発明の説明および請求項は、本発明の範囲を限定するためではなく、例示を目的としたものである。
【符号の説明】
【００４９】
２１０    関心領域
３１０    超音波イメージング装置
３２０    演算装置
３２１    入力モジュール
３２２    分類モジュール
３２３    出力モジュール
４１０    超音波イメージング装置
４２０    第１演算装置
４３０    第２演算装置
４４０    識別装置
４２１    入力モジュール
４２２    分類モジュール
４２３    出力モジュール
５１０    関心領域
５２０    気道の幅
６１０    関心領域
６２０    気道の幅
７１０    第１閾値
７２０    第２閾値
Ｓ１０１０、Ｓ１０２０、Ｓ１０３０、Ｓ１０４０  工程
Ｓ３０２０、Ｓ３０３０、Ｓ３０４０、Ｓ３０５０、Ｓ３０６０、Ｓ３０７０  工程
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【外国語明細書】
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