(57)【要約】【課題】脳梗塞の発生の可能性をより高い精度で報知することができる脳梗塞推定装置を提供する。【解決手段】脳梗塞推定装置は、被検者の脳の複数の部位それぞれの血流量相関値を取得する取得部と、報知部と、前記複数の部位それぞれの血流量相関値のうちの第１所定値以下となる血流量相関値が存在する場合、又は、前記複数の部位のうちの所定の２つの部位の血流量相関値の差が第２所定値以上である場合、前記報知部を制御して使用者に脳梗塞発生の可能性を報知する制御部と、を備える。【選択図】図４
2019170933.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の脳の複数の部位それぞれの血流量相関値を取得する取得部と、
報知部と、
前記複数の部位それぞれの血流量相関値のうちの第１所定値以下となる血流量相関値が存在する場合、又は、前記複数の部位のうちの所定の２つの部位の血流量相関値の差が第２所定値以上である場合、前記報知部を制御して使用者に脳梗塞発生の可能性を報知する制御部と、を備える脳梗塞推定装置。
【請求項２】
前記制御部は、前記第１所定値以下となる血流量相関値に対応する部位、及び、前記所定の２つの部位の血流量相関値の差が第２所定値以上である場合に当該２つの血流量相関値のうちの小さい血流量相関値に対応する部位、を梗塞部位と推定する、請求項１に記載の脳梗塞推定装置。
【請求項３】
前記取得部によって経時的に取得された、前記複数の部位それぞれの血流量相関値の履歴情報を、相関値履歴情報として記憶する記憶部を更に備え、
前記制御部は、前記脳梗塞の梗塞発生時刻を、前記相関値履歴情報に基づいて推定する、請求項１又は２に記載の脳梗塞推定装置。
【請求項４】
前記梗塞発生時刻の推定は、前記相関値履歴情報における前記血流量相関値の低下率に基づいて行われる、請求項３に記載の脳梗塞推定装置。
【請求項５】
前記取得部によって経時的に取得された、前記複数の部位それぞれの血流量相関値の履歴情報を、相関値履歴情報として記憶する記憶部を更に備え、
前記制御部は、前記血流量相関値の変化率に基づいて、当該脳梗塞の種類を推定する、請求項１から４のいずれか一項に記載の脳梗塞推定装置。
【請求項６】
前記取得部は、前記複数の部位それぞれに対応する頭部の部位に設置される複数のセンサを含む、請求項１から５のいずれか一項に記載の脳梗塞推定装置。
【請求項７】
脳梗塞推定装置により実行される脳梗塞推定方法であって、
被検者の脳の複数の部位それぞれの血流量相関値を取得するステップと、
前記複数の部位それぞれの血流量相関値のうち、第１所定値以下となる血流量相関値が存在する場合、脳梗塞発生の可能性を報知するステップと、
前記複数の部位のうちの所定の２つの部位の血流量相関値の差が第２所定値以上である場合、脳梗塞発生の可能性を報知するステップと、を含む脳梗塞推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、脳梗塞推定装置及び脳梗塞推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
脳梗塞は、発見が遅れると重篤となりやすいため、発生から早期に発見することが重要である。特に、脳梗塞が睡眠時等に発生する場合には、発見が遅れやすい。例えば、特許文献１には、被検者の頭部の表面の複数の位置に配置したセンサを用いて、脳の複数の部位の血流中の酸素飽和度を測定し、測定値が所定値以下となった場合に警告音を発する装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１５／１１５１８２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の装置によれば、脳の血流量の酸素飽和度の測定値が所定値以下となった部位を使用者に報知することができる。ここで、脳の血流中の酸素飽和度は、脳の血流量に相関する値（以下、単に「血流量相関値」とも称する。）の一つである。脳の血流量相関値を、得ることができれば、血流量の低下に基づいて脳梗塞の発生を推定することができると考えられる。しかしながら、特許文献１に記載の装置は、単に脳の血流中の酸素飽和度が所定値以下となったことを判断しているのみであり、脳梗塞の発生の可能性を高い精度で報知することは困難である。
【０００５】
本開示の目的は、上記問題に鑑み、脳梗塞の発生の可能性をより高い精度で報知することができる脳梗塞推定装置及び脳梗塞推定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様としての脳梗塞推定装置は、被検者の脳の複数の部位それぞれの血流量相関値を取得する取得部と、報知部と、前記複数の部位それぞれの血流量相関値のうちの第１所定値以下となる血流量相関値が存在する場合、又は、前記複数の部位のうちの所定の２つの部位の血流量相関値の差が第２所定値以上である場合、前記報知部を制御して使用者に脳梗塞発生の可能性を報知する制御部と、を備える。
【０００７】
本発明の一実施形態としての脳梗塞推定装置において、前記制御部は、前記第１所定値以下となる血流量相関値に対応する部位、及び、前記所定の２つの部位の血流量相関値の差が第２所定値以上である場合に当該２つの血流量相関値のうちの小さい血流量相関値に対応する部位、を梗塞部位と推定する。
【０００８】
本発明の一実施形態としての脳梗塞推定装置は、前記取得部によって経時的に取得された、前記複数の部位それぞれの血流量相関値の履歴情報を、相関値履歴情報として記憶する記憶部を更に備え、前記制御部は、前記脳梗塞の梗塞発生時刻を、前記相関値履歴情報に基づいて推定する。
【０００９】
本発明の一実施形態としての脳梗塞推定装置において、前記梗塞発生時刻の推定は、前記相関値履歴情報における前記血流量相関値の低下率に基づいて行われる。
【００１０】
本発明の一実施形態としての脳梗塞推定装置は、前記取得部によって経時的に取得された、前記複数の部位それぞれの血流量相関値の履歴情報を、相関値履歴情報として記憶する記憶部を更に備え、前記制御部は、前記血流量相関値の変化率に基づいて、当該部位の脳梗塞の種類を推定する。
【００１１】
本発明の一実施形態としての脳梗塞推定装置において、前記取得部は、前記複数の部位それぞれに対応する頭部の部位に設置される複数のセンサを含む。
【００１２】
本発明の一態様としての脳梗塞推定方法は、脳梗塞推定装置により実行される梗塞部位推定方法であって、被検者の脳の複数の部位それぞれの血流量相関値を取得するステップと、前記複数の部位それぞれの血流量相関値のうち、第１所定値以下となる血流量相関値が存在する場合、脳梗塞発生の可能性を報知するステップと、前記複数の部位のうちの所定の２つの部位の血流量相関値の差が第２所定値以上である場合、脳梗塞発生の可能性を報知するステップと、を含む。
【発明の効果】
【００１３】
本開示によると、脳梗塞の発生の可能性をより高い精度で報知することができる脳梗塞推定装置及び脳梗塞推定方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態としての脳梗塞推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の脳梗塞推定装置の取得部の第１センサの構成例を示す図である。
【図３】図１の脳梗塞推定装置の取得部の複数のセンサの配置例を示す図である。
【図４】図１の脳梗塞推定装置が実行する梗塞部位推定処理を示すフローチャートである。
【図５】図１の脳梗塞推定装置が実行する梗塞発生時刻・梗塞種類推定処理を示すフローチャートである。
【図６】図１の脳梗塞推定装置が実行する梗塞部位推定処理の変形例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。各図において共通の要素には、同一の符号を付している。
【００１６】
図１は、本発明の一実施形態としての脳梗塞推定装置１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、脳梗塞推定装置１は、取得部１０と、制御部２０と、記憶部３０と、報知部４０と、を備える。
【００１７】
取得部１０は、被検者の脳の複数の部位それぞれの血流量相関値を取得する。具体的に、本実施形態の取得部１０は、図１に示すように、複数のセンサとしての第１センサ１１、第２センサ１２、第３センサ１３、及び第４センサ１４を含む。以下では、第１センサ１１の構成について説明するが、第２センサ１２、第３センサ１３、及び第４センサ１４の各構成も、第１センサ１１の構成と同様である。また、以下では、第１センサ１１が血流量相関値としての酸素飽和度を取得する例について説明するが、第１センサ１１は、酸素飽和度以外の血流量相関値を取得してもよい。
【００１８】
図２は、第１センサ１１の構成例を示す図である。図２に示すように、第１センサ１１は、例えば、第１発光部１６、第２発光部１７、第１受光部１８、及び第２受光部１９を備え、被検者の頭部１００の表面に設置された状態で使用される。第１発光部１６に対して、第１受光部１８の方が第２受光部１９よりも近くに位置する。すなわち、第１発光部１６にとって、第１受光部１８は近位受光部であり、第２受光部１９は遠位受光部である。一方、第２発光部１７に対して、第２受光部１９の方が第１受光部１８よりも近くに位置する。すなわち、第２発光部１７にとって、第２受光部１９は近位受光部であり、第１受光部１８は遠位受光部である。
【００１９】
図２に示すように、第１発光部１６は、所定の第１波長の近赤外光を頭部１００に向けて出射する。第１発光部１６から出射された近赤外光は、頭皮１１０及び頭蓋骨１２０等を透過して、近位受光部としての第１受光部１８に入射する。また、第１発光部１６から出射された近赤外光は、頭皮１１０、頭蓋骨１２０、及び脳１３０等を透過して、遠位受光部としての第２受光部１９に入射する。すなわち、第１発光部１６から出射された近赤外光のうち、第２受光部１９に入射する近赤外光は、第１受光部１８に入射する近赤外光よりも、頭部１００の深部を透過している。
【００２０】
第２発光部１７は、第１発光部１６が出射する近赤外光とは異なる所定の第２波長の近赤外光を頭部１００に向けて出射する。第２発光部１７から出射された近赤外光は、頭皮１１０及び頭蓋骨１２０等を透過して、近位受光部としての第２受光部１９に入射する。また、第２発光部１７から出射された近赤外光は、頭皮１１０、頭蓋骨１２０、及び脳１３０等を透過して、遠位受光部としての第１受光部１８に入射する。すなわち、第２発光部１７から出射された近赤外光のうち、第１受光部１８に入射する近赤外光は、第２受光部１９に入射する近赤外光よりも、頭部１００の深部を透過している。
【００２１】
第１センサ１１は、第１受光部１８に入射した第１波長の近赤外光と、第２受光部１９に入射した第１波長の近赤外光と、に基づいて、頭皮１１０及び頭蓋骨１２０の影響を除去した、脳１３０を透過した第１波長の近赤外光の強度の情報を得ることができる。同様に、第１センサ１１は、第１受光部１８に入射した第２波長の近赤外光と、第２受光部１９に入射した第２波長の近赤外光と、に基づいて、頭皮１１０及び頭蓋骨１２０の影響を除去した、脳１３０を透過した第２波長の近赤外光の強度の情報を得ることができる。そして、第１センサ１１は、脳１３０を透過した第１波長の近赤外光の強度の情報と、脳１３０を透過した第２波長の近赤外光の強度の情報と、に基づいて、第１波長の近赤外光と第２波長の近赤外光との吸光比率を算出し、当該吸光比率に基づいて、血流量相関値としての酸素飽和度を算出することができる。第１センサ１１を上記のように構成することで、被検者の頭部１００の表面に設置するだけで、非侵襲的に、脳１３０の所定部位の血流量相関値としての酸素飽和度を算出することができる。上記の例では、第１センサ１１が２つの発光部としての第１発光部１６及び第２発光部１７と、２つの受光部としての第１受光部１８及び第２受光部１９と、を備えるとして説明したが、第１センサ１１は、３つ以上の発光部及び３つ以上の受光部を備えていてもよい。
【００２２】
第１センサ１１は、酸素飽和度以外の血流量相関値として、例えば、血流速度を取得してもよい。具体的に、第１センサ１１は、超音波送信部と、超音波受信部とを備えてもよく、超音波送信部から送信された超音波の周波数と、超音波受信部で受信された超音波の周波数との差に基づいて、血流量相関値としての血流速度を算出してもよい。
【００２３】
図３は、脳梗塞推定装置１の取得部１０の複数のセンサの配置例を示す図である。図３に示すように、取得部１０の複数のセンサとしての第１センサ１１、第２センサ１２、第３センサ１３、及び第４センサ１４は、被検者の脳の複数の部位それぞれに対応する頭部１００の部位に設置される。具体的に、第１センサ１１は、脳の右前部に対応する右前頭部１０１に設置される。第２センサ１２は、脳の右後部に対応する右後頭部１０２に設置される。第３センサ１３は、脳の左前部に対応する左前頭部１０３に設置される。第４センサ１４は、脳の左後部に対応する左後頭部１０４に設置される。
【００２４】
図１に示す制御部２０は、例えば記憶部３０に記憶された種々の情報及びプログラムのうち、所定の情報及びプログラムを読み込むことにより所定の機能を実現するプロセッサを含み、脳梗塞推定装置１の各構成部を制御する。具体的に、制御部２０は、記憶部３０に記憶された所定の情報及びプログラムを読み込み、後述する梗塞部位推定処理、梗塞発生時刻・梗塞種類推定処理等を実行する。制御部２０は、取得部１０によって取得される被検者の脳の複数の部位の血流量相関値を取得する。
【００２５】
記憶部３０は、例えば記憶装置を含んで構成され、種々の情報及びプログラムを記憶する。具体的に、記憶部３０は、梗塞部位推定処理、梗塞発生時刻・梗塞種類推定処理等を制御部２０に実行させるためのプログラム及び情報を記憶する。記憶部３０は、梗塞発生時刻・梗塞種類推定処理を制御部２０に実行させるための情報として、被検者の脳の複数の部位それぞれに対応する相関値履歴情報を記憶する。当該複数の部位それぞれに対応する相関値履歴情報は、取得部１０によって経時的に取得された、被検者の脳の複数の部位それぞれの血流量相関値の履歴情報である。具体的に、当該複数の部位のうちの所定の部位に対応する相関値履歴情報は、当該所定の部位の血流量相関値と、当該血流量相関値が取得された時刻と、の対応情報が、複数の時刻について保持された情報である。
【００２６】
報知部４０は、被検者等の使用者に、所定の情報を報知する。報知部４０は、情報を報知可能である限り、その構成は限定されないが、例えば、スピーカ、振動子、発光素子、又は表示デバイス等を含み、音、振動、光、又は表示情報等による警報等の情報を報知する。報知部４０は、通信装置を含んでもよく、他の装置が情報を報知可能なように、当該通信装置を介して当該他の装置に情報を送信してもよい。
【００２７】
図４は、脳梗塞推定装置１が実行する梗塞部位推定処理を示すフローチャートである。
【００２８】
図４に示すように、まず、脳梗塞推定装置１は、取得部１０を用いて、被検者の脳の複数の部位それぞれの血流量相関値としての酸素飽和度を取得する（ステップＳ１０１）。具体的に、脳梗塞推定装置１は、取得部１０の第１センサ１１（図３等参照）を用いて、被検者の脳の右前部の酸素飽和度を取得し、取得部１０の第２センサ１２（図３等参照）を用いて、被検者の脳の右後部の酸素飽和度を取得し、取得部１０の第３センサ１３（図３等参照）を用いて、被検者の脳の左前部の酸素飽和度を取得し、取得部１０の第４センサ１４（図３等参照）を用いて、被検者の脳の左後部の酸素飽和度を取得する。
【００２９】
次に、脳梗塞推定装置１は、制御部２０を用いて、複数の部位それぞれの血流量相関値としての酸素飽和度のうち、第１所定値以下となる酸素飽和度が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０２）。具体的に、脳梗塞推定装置１は、制御部２０を用いて、被検者の脳の右前部、右後部、左前部、及び左後部それぞれの酸素飽和度のうち、第１所定値以下となる酸素飽和度があるか否かを判定する。第１所定値は、例えば３０％である。
【００３０】
脳梗塞推定装置１は、第１所定値以下となる血流量相関値としての酸素飽和度が存在すると判定する場合（ステップＳ１０２のＹｅｓ）、制御部２０を用いて、脳梗塞の発生を推定する。具体的には、脳梗塞推定装置１は、第１所定値以下となる血流量相関値としての酸素飽和度が存在すると判定する場合（ステップＳ１０２のＹｅｓ）、制御部２０を用いて、当該血流量相関値としての酸素飽和度に対応する部位を、脳梗塞の発生部位（以下、単に「梗塞部位」とも称する。）と推定する（ステップＳ１０３）。その後、脳梗塞推定装置１は、報知部４０を用いて、被検者等の使用者に、脳梗塞発生の可能性を報知する（ステップＳ１０７）。脳梗塞推定装置１は、報知部４０を用いて、推定された梗塞部位の情報を報知してもよい。
【００３１】
一方、脳梗塞推定装置１は、第１所定値以下となる血流量相関値としての酸素飽和度が存在しないと判定する場合（ステップＳ１０２のＮｏ）、制御部２０を用いて、複数の部位のうちの所定の２つの部位の血流量相関値としての酸素飽和度の差が第２所定値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。例えば、脳梗塞推定装置１は、被検者の脳の右前部及び左前部の酸素飽和度の差が、第２所定値以上であるか否かを判定する。また、例えば、脳梗塞推定装置１は、被検者の脳の右後部及び左後部の酸素飽和度の差が、第２所定値以上であるか否かを判定する。第２所定値は、例えば３０％である。
【００３２】
脳梗塞推定装置１は、当該差が第２所定値以上であると判定する場合（ステップＳ１０５のＹｅｓ）、制御部２０を用いて、脳梗塞の発生を推定する。具体的には、脳梗塞推定装置１は、当該差が第２所定値以上であると判定する場合（ステップＳ１０５のＹｅｓ）、制御部２０を用いて、当該２つの血流量相関値のうちの小さい血流量相関値に対応する部位を梗塞部位と推定する（ステップＳ１０６）。その後、脳梗塞推定装置１は、報知部４０を用いて、使用者に、脳梗塞発生の可能性を報知する（ステップＳ１０７）。脳梗塞推定装置１は、報知部４０を用いて、推定された梗塞部位の情報を報知してもよい。
【００３３】
一方、脳梗塞推定装置１は、当該差が第２所定値未満であると判定する場合（ステップＳ１０５のＮｏ）、制御部２０を用いて、脳梗塞が発生していない、すなわち梗塞部位が無いと推定する（ステップＳ１０８）。その後、脳梗塞推定装置１は、報知部４０を用いて、使用者に、脳梗塞発生の可能性が低いことを報知してもよい。
【００３４】
図４に示した脳梗塞推定装置１が実行する梗塞部位推定処理において、ステップＳ１０３の処理での梗塞部位の推定と、ステップＳ１０６の処理での梗塞部位の推定とは、いずれか一方のみを実行してもよい。ただし、両方の処理を実行する方が、脳梗塞の発生をより高い精度で推定することができる点で好ましい。
【００３５】
このように、本実施形態の脳梗塞推定装置１によれば、被検者の脳の複数の部位それぞれの血流量相関値のうち、第１所定値以下となる血流量相関値が存在する場合に加え、当該複数の部位のうちの所定の２つの部位の血流量相関値の差が第２所定値以上である場合に、脳梗塞の発生を推定することができる。従って、血流量相関値の測定値の絶対値の精度が高くない場合であっても、血流量相関値の測定値の相対値から脳梗塞の発生を推定することができるので、脳梗塞の発生をより高い精度で推定することができる。特に、脳に流入する血管は、脳の前後よりも先に左右で分岐するため、脳の左右のいずれかで梗塞が発生することが多い。よって、脳の左右の部位の血流量相関値を比較することで、脳梗塞の発生をより推定しやすい。
【００３６】
さらに、本実施形態の脳梗塞推定装置１によれば、被検者の脳の複数の部位それぞれの血流量相関値のうち、第１所定値以下となる血流量相関値に対応する部位を梗塞部位と推定するのに加え、当該複数の部位のうちの所定の２つの部位の血流量相関値の差が第２所定値以上である場合、当該２つの血流量相関値のうちの小さい血流量相関値に対応する部位を梗塞部位と推定することができる。従って、血流量相関値の測定値の絶対値の精度が高くない場合であっても、血流量相関値の測定値の相対値から梗塞部位を推定することができるので、梗塞部位をより高い精度で推定することができる。特に、脳に流入する血管は、脳の前後よりも先に左右で分岐するため、脳の左右のいずれかで梗塞が発生することが多い。よって、脳の左右の部位の血流量相関値を比較することで、梗塞部位をより推定しやすい。
【００３７】
図５は、脳梗塞推定装置１が実行する梗塞発生時刻・梗塞種類推定処理を示すフローチャートである。
【００３８】
図５に示すように、脳梗塞推定装置１は、まず、梗塞部位推定処理を実行する（ステップＳ２０１）。本ステップの梗塞部位推定処理は、図４に示す梗塞部位推定処理、又は、後述する図６に示す梗塞部位推定処理、とすることができる。
【００３９】
次に、脳梗塞推定装置１は、制御部２０を用いて、記憶部３０に記憶された相関値履歴情報を更新する（ステップＳ２０２）。詳細には、脳梗塞推定装置１は、ステップＳ２０１の梗塞部位推定処理において取得部１０を用いて取得した被検者の脳の複数の部位それぞれの血流量相関値としての酸素飽和度を、当該酸素飽和度が取得された時刻と対応付けて、記憶部３０に記憶された相関値履歴情報に追加して更新する。
【００４０】
次に、脳梗塞推定装置１は、制御部２０を用いて、ステップＳ２０１の梗塞部位推定処理において梗塞部位と推定されていた部位（以下、適宜「梗塞推定部位」とも称する。）があるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。
【００４１】
脳梗塞推定装置１は、梗塞推定部位が無い場合（ステップＳ２０３のＮｏ）、所定時間待機した後（ステップＳ２０４）、ステップＳ２０１の梗塞部位推定処理を再度実行する。脳梗塞推定装置１は、ステップＳ２０１〜Ｓ２０３の処理の実行に所定の時間を費やす場合、ステップＳ２０４で所定時間待機しなくてもよい。
【００４２】
このように、脳梗塞推定装置１は、梗塞部位が無いと推定され続ける場合、ステップＳ２０１、ステップＳ２０２、ステップＳ２０３のＮｏ、及びステップＳ２０４の各処理を繰り返すことで、取得部１０によって経時的に取得された、被検者の脳の複数の部位それぞれの血流量相関値の履歴情報を、相関値履歴情報として記憶部３０に随時更新しながら記憶する。脳梗塞推定装置１は、現在の時刻から一定期間以上以前の時刻に取得された血流量相関値の情報を、相関値履歴情報から随時削除してもよい。
【００４３】
一方、脳梗塞推定装置１は、梗塞推定部位がある場合（ステップＳ２０３のＹｅｓ）、制御部２０を用いて、記憶部３０から梗塞推定部位に対応する相関値履歴情報を読み出す（ステップＳ２０５）。
【００４４】
その後、脳梗塞推定装置１は、制御部２０を用いて、脳梗塞の梗塞発生時刻、すなわち梗塞推定部位の梗塞発生時刻を、当該部位に対応する相関値履歴情報に基づいて推定する（ステップＳ２０６）。詳細には、脳梗塞推定装置１は、制御部２０を用いて、当該部位に対応する相関値履歴情報における血流量相関値の低下率に基づいて、血流量相関値の減少開始時刻を決定し、当該減少開始時刻を梗塞発生時刻と推定する。
【００４５】
次に、脳梗塞推定装置１は、制御部２０を用いて、梗塞推定部位の血流量相関値の時間変化率を、当該部位に対応する相関値履歴情報に基づいて決定する（ステップＳ２０７）。当該時間変化率は、例えば、梗塞発生時刻から直近までの間に取得された血流量相関値の、単位時間あたりの平均の変化率として算出することができる。
【００４６】
その後、脳梗塞推定装置１は、制御部２０を用いて、ステップＳ２０７の処理で決定した梗塞推定部位の血流量相関値の時間変化率が、所定値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０８）。本ステップにおける所定値は、上記の第１所定値及び第２所定値とは無関係の値である。
【００４７】
脳梗塞推定装置１は、時間変化率が所定値以上であると判定する場合（ステップＳ２０８のＹｅｓ）、制御部２０を用いて、梗塞推定部位の梗塞の種類が心原性脳梗塞であると推定する（ステップＳ２０９）。
【００４８】
一方、脳梗塞推定装置１は、時間変化率が所定値未満であると判定する場合（ステップＳ２０８のＮｏ）、制御部２０を用いて、梗塞推定部位の梗塞の種類がアテローム血栓性梗塞又はラクナ梗塞であると推定する（ステップＳ２１０）。脳梗塞推定装置１は、ステップＳ２０７〜Ｓ２１０の処理を、ステップＳ２０６の処理よりも先に実行してもよいし、ステップＳ２０６の処理と同時に実行してもよい。
【００４９】
その後、脳梗塞推定装置１は、報知部４０を用いて、使用者に、推定結果を報知する（ステップＳ２１１）。具体的に、脳梗塞推定装置１は、報知部４０を用いて、ステップＳ２０６の処理で推定された梗塞発生時刻、及び、ステップＳ２０９又はＳ２１０の各処理で推定された梗塞の種類、の各情報を報知する。
【００５０】
このように、本実施形態の脳梗塞推定装置１によれば、梗塞推定部位の梗塞発生時刻を、当該部位に対応する相関値履歴情報に基づいて推定することができる。
【００５１】
さらに、本実施形態の脳梗塞推定装置１によれば、血流量相関値の変化率に基づいて、脳梗塞の種類を推定することができる。詳細には、本実施形態の脳梗塞推定装置１によれば、梗塞推定部位の血流量相関値の時間変化率を相関値履歴情報に基づいて決定し、当該時間変化率に基づいて、当該部位の梗塞の種類等の、梗塞の状態を推定することができる。
【００５２】
図６は、脳梗塞推定装置１が実行する梗塞部位推定処理の変形例を示すフローチャートである。
【００５３】
図６に示すように、まず、脳梗塞推定装置１は、取得部１０を用いて、被検者の脳の複数の部位それぞれの血流量相関値としての酸素飽和度を取得する（ステップＳ３０１）。具体的には、本ステップの処理は、図４のステップＳ１０１の処理と同様である。
【００５４】
次に、脳梗塞推定装置１は、制御部２０を用いて、複数の部位それぞれの血流量相関値としての酸素飽和度のうち、第１所定値以下となる酸素飽和度が存在するか否かを判定する（ステップＳ３０２）。具体的には、本ステップの処理は、図４のステップＳ１０２の処理と同様である。
【００５５】
脳梗塞推定装置１は、第１所定値以下となる血流量相関値としての酸素飽和度が存在すると判定する場合（ステップＳ３０２のＹｅｓ）、制御部２０を用いて、脳梗塞の発生を推定する。具体的には、脳梗塞推定装置１は、第１所定値以下となる血流量相関値としての酸素飽和度が存在すると判定する場合（ステップＳ３０２のＹｅｓ）、制御部２０を用いて、当該血流量相関値としての酸素飽和度に対応する部位を梗塞部位と推定する（ステップＳ３０３）。その後、脳梗塞推定装置１は、報知部４０を用いて、使用者に、脳梗塞発生の可能性を報知する（ステップＳ３０９）。脳梗塞推定装置１は、報知部４０を用いて、推定された梗塞部位の情報を報知してもよい。
【００５６】
一方、脳梗塞推定装置１は、第１所定値以下となる血流量相関値としての酸素飽和度が存在しないと判定する場合（ステップＳ３０２のＮｏ）、制御部２０を用いて、所定の２つの部位群それぞれの血流量相関値としての酸素飽和度の平均値を算出する（ステップＳ３０４）。具体的に、脳梗塞推定装置１は、制御部２０を用いて、複数の部位のうちの第１の部位群の血流量相関値としての酸素飽和度の平均値と、複数の部位のうちの第１の部位群とは異なる第２の部位群の血流量相関値としての酸素飽和度の平均値と、をそれぞれ算出する。第１の部位群は、例えば、脳の右前部及び右後部であり、第２の部位群は、例えば、脳の左前部及び左後部である。
【００５７】
次に、脳梗塞推定装置１は、ステップＳ３０４の処理で算出した２つの平均値の差を算出する（ステップＳ３０５）。その後、脳梗塞推定装置１は、当該２つの平均値の差が第３所定値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３０６）。第３所定値は、第１所定値及び第２所定値のいずれとも異なる値であってもよいし、少なくともいずれか一方と同じ値であってもよい。
【００５８】
脳梗塞推定装置１は、当該２つの平均値の差が第３所定値以上であると判定する場合（ステップＳ３０６のＹｅｓ）、第１の部位群又は第２の部位群のうちの平均値の小さい部位群を決定する（ステップＳ３０７）。その後、脳梗塞推定装置１は、当該決定された部位群のうち、対応する血流量相関値としての酸素飽和度が最も小さい部位を、梗塞部位と推定する（ステップＳ３０８）。そして、脳梗塞推定装置１は、報知部４０を用いて、使用者に、脳梗塞発生の可能性を報知する（ステップＳ３０９）。例えば、第１の部位群が、第２の部位群との平均値の差が第３所定値以上ある、平均値の小さい部位群に決定され、第１の部位群のうち、脳の右後部に対応する酸素飽和度の方が、脳の右前部に対応する酸素飽和度よりも小さい場合、脳の右後部が、梗塞部位であると推定される。脳梗塞推定装置１は、報知部４０を用いて、推定された梗塞部位の情報を報知してもよい。
【００５９】
一方、脳梗塞推定装置１は、当該２つの平均値の差が第３所定値未満であると判定する場合（ステップＳ３０６のＮｏ）、制御部２０を用いて、脳梗塞が発生していない、すなわち梗塞部位が無いと推定する（ステップＳ３１０）。その後、脳梗塞推定装置１は、報知部４０を用いて、使用者に、脳梗塞発生の可能性が低いことを報知してもよい。
【００６０】
図６に示した脳梗塞推定装置１が実行する梗塞部位推定処理の変形例において、ステップＳ３０２及びＳ３０３の処理は、必ずしも実行しなくてもよい。ただし、ステップＳ３０２及びＳ３０３の処理を実行する方が、梗塞部位をより高い精度で推定することができる点で好ましい。
【００６１】
このように、本実施形態の脳梗塞推定装置１によれば、被検者の脳の複数の部位のうちの第１の部位群の血流量相関値の平均値と、当該複数の部位のうちの第１の部位群とは異なる第２の部位群の血流量相関値の平均値と、の差が所定値以上である場合、第１の部位群又は第２の部位群のうちの平均値の小さい部位群を決定し、当該決定された部位群のうち、対応する血流量相関値が最も小さい部位を梗塞部位と推定することができる。従って、血流量相関値の測定値の絶対値の精度が高くない場合であっても、複数の部位からなる部位群ごとの血流量相関値の平均値を算出し、当該平均値の比較によって梗塞部位を推定することができるので、梗塞部位をより一層高い精度で推定することができる。特に、脳に流入する血管は、脳の前後よりも先に左右で分岐するため、脳の左右のいずれかで梗塞が発生することが多い。よって、脳の左右の部位群それぞれの血流量相関値の平均値を比較することで、梗塞部位をより推定しやすい。
【００６２】
本発明は、上述した各実施形態で特定された構成に限定されず、特許請求の範囲に記載した内容を逸脱しない範囲内で種々の変形が可能である。例えば、各構成部、各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部やステップなどを１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００６３】
本開示は、脳梗塞推定装置及び脳梗塞推定方法に関する。
【符号の説明】
【００６４】
１：脳梗塞推定装置
１０：取得部
１１：第１センサ
１２：第２センサ
１３：第３センサ
１４：第４センサ
１６：第１発光部
１７：第２発光部
１８：第１受光部
１９：第２受光部
２０：制御部
３０：記憶部
４０：報知部
１００：被検者の頭部
１０１：右前頭部
１０２：右後頭部
１０３：左前頭部
１０４：左後頭部
１１０：頭皮
１２０：頭蓋骨
１３０：脳
【図１】
2019170933.tif 000003
【図２】
2019170933.tif 000004
【図３】
2019170933.tif 000005
【図４】
2019170933.tif 000006
【図５】
2019170933.tif 000007
【図６】
2019170933.tif 000008