(57)【要約】【課題】簡便な装置を用いて脳血流量を定量的に測定することができる脳血流量の測定方法及び測定装置を提供する。【解決手段】この測定方法は、脳血流量を定量的に測定する方法であって、トレーサを血管内に導入するトレーサ導入ステップと、トレーサの吸収波長を含む測定光を頭部に照射する光照射ステップと、頭部の内部を伝搬した測定光を検出し、測定光の光強度に応じた検出信号を生成する光検出ステップと、検出信号に基づいて得られる、脳組織内におけるトレーサの濃度の時間的な相対変化量ΔＱ、及び頭部の動脈内におけるトレーサの濃度Ｐａと、脳血流量との所定の関係に基づいて脳血流量を算出する演算ステップと、を含み、演算ステップにおいて、相対変化量ΔＱの脈波成分の振幅を用いて濃度Ｐａを算出する。【選択図】図１
2019076460.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
脳血流量を定量的に測定する方法であって、
トレーサを血管内に導入するトレーサ導入ステップと、
前記トレーサの吸収波長を含む測定光を頭部に照射する光照射ステップと、
前記頭部の内部を伝搬した前記測定光を検出し、前記測定光の光強度に応じた検出信号を生成する光検出ステップと、
前記検出信号に基づいて得られる、脳組織内における前記トレーサの濃度の時間的な相対変化量ΔＱ、及び頭部の動脈内における前記トレーサの濃度Ｐａの時間変化と、脳血流量との所定の関係に基づいて脳血流量を算出する演算ステップと、
を含み、
前記演算ステップにおいて、前記相対変化量ΔＱの脈波成分の振幅の時間変化を用いて前記濃度Ｐａの時間変化を算出する、脳血流量の測定方法。
【請求項２】
前記演算ステップにおいて、所定周波数より小さい周波数成分を除去するフィルタ処理を前記検出信号に対して行うことにより前記脈波成分を抽出する、請求項１に記載の脳血流量の測定方法。
【請求項３】
前記演算ステップにおいて、所定周波数より小さい周波数成分を除去するフィルタ処理を前記相対変化量ΔＱに対して行うことにより前記脈波成分を抽出する、請求項１に記載の脳血流量の測定方法。
【請求項４】
前記所定周波数は１０Ｈｚ以上１００Ｈｚ以下である、請求項２または３に記載の脳血流量の測定方法。
【請求項５】
前記相対変化量ΔＱのサンプリング周波数が１０Ｈｚより大きい、請求項１〜４のいずれか１項に記載の脳血流量の測定方法。
【請求項６】
前記演算ステップにおいて、前記脈波成分の振幅の時間変化と、或るタイミングにおける頭部の動脈内の前記トレーサの絶対濃度とに基づいて前記濃度Ｐａの時間変化を算出する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の脳血流量の測定方法。
【請求項７】
頭部の動脈内の前記トレーサの絶対濃度を色素希釈法によって測定する、請求項６に記載の脳血流量の測定方法。
【請求項８】
動脈血中の絶対ヘモグロビン濃度を前記トレーサ導入ステップ前に予め測定するヘモグロビン測定ステップを更に含み、
前記光照射ステップにおいて、ヘモグロビンの吸収波長を含む前記測定光を前記頭部に照射し、
前記演算ステップにおいて、前記検出信号に基づいて脳組織内における相対ヘモグロビン濃度の時間変化を算出し、前記絶対ヘモグロビン濃度と、前記相対ヘモグロビン濃度の時間変化の脈波成分の振幅の時間変化と、前記相対変化量ΔＱの脈波成分の振幅の時間変化とに基づいて前記濃度Ｐａの時間変化を算出する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の脳血流量の測定方法。
【請求項９】
前記トレーサとしてインドシアニングリーンを用いる、請求項１〜８のいずれか１項に記載の脳血流量の測定方法。
【請求項１０】
前記トレーサの吸収波長は近赤外域に含まれる、請求項１〜９のいずれか１項に記載の脳血流量の測定方法。
【請求項１１】
脳血流量を定量的に測定する装置であって、
血管内に導入されたトレーサの吸収波長を含む測定光を頭部に照射する光照射部と、
頭部の内部を伝搬した前記測定光を検出し、前記測定光の光強度に応じた検出信号を生成する光検出部と、
前記検出信号に基づいて得られる、脳組織内における前記トレーサの濃度の時間的な相対変化量ΔＱ、及び頭部の動脈内における前記トレーサの濃度Ｐａの時間変化と、脳血流量との所定の関係に基づいて脳血流量を算出する演算部と、
を備え、
前記演算部は、前記相対変化量ΔＱの脈波成分の振幅の時間変化を用いて前記濃度Ｐａの時間変化を算出する、脳血流量の測定装置。
【請求項１２】
前記演算部は、所定周波数より小さい周波数成分を除去するフィルタ処理を前記検出信号に対して行うことにより前記脈波成分を抽出する、請求項１１に記載の脳血流量の測定装置。
【請求項１３】
前記演算部は、所定周波数より小さい周波数成分を除去するフィルタ処理を前記相対変化量ΔＱに対して行うことにより前記脈波成分を抽出する、請求項１１に記載の脳血流量の測定装置。
【請求項１４】
前記所定周波数は１０Ｈｚ以上１００Ｈｚ以下である、請求項１２または１３に記載の脳血流量の測定装置。
【請求項１５】
前記相対変化量ΔＱのサンプリング周波数が１０Ｈｚより大きい、請求項１１〜１４のいずれか１項に記載の脳血流量の測定装置。
【請求項１６】
前記演算部は、前記脈波成分の振幅の時間変化と、或るタイミングにおける頭部の動脈内の前記トレーサの絶対濃度とに基づいて前記濃度Ｐａの時間変化を算出する、請求項１１〜１５のいずれか１項に記載の脳血流量の測定装置。
【請求項１７】
頭部の動脈内の前記トレーサの絶対濃度を色素希釈法によって測定する測定部を更に備える、請求項１６に記載の脳血流量の測定装置。
【請求項１８】
動脈血中の絶対ヘモグロビン濃度を前記トレーサの導入前に予め測定する測定部を更に備え、
前記光照射部は、ヘモグロビンの吸収波長を含む前記測定光を前記頭部に照射し、
前記演算部は、前記検出信号に基づいて脳組織内における相対ヘモグロビン濃度の時間変化を算出し、前記絶対ヘモグロビン濃度と、前記相対ヘモグロビン濃度の時間変化の脈波成分の振幅の時間変化と、前記相対変化量ΔＱの脈波成分の振幅の時間変化とに基づいて前記濃度Ｐａの時間変化を算出する、請求項１１〜１５のいずれか１項に記載の脳血流量の測定装置。
【請求項１９】
前記トレーサはインドシアニングリーンである、請求項１１〜１８のいずれか１項に記載の脳血流量の測定装置。
【請求項２０】
前記トレーサの吸収波長は近赤外域に含まれる、請求項１１〜１９のいずれか１項に記載の脳血流量の測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳血流量の測定方法及び測定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
脳血流量の測定は、例えばもやもや病やくも膜下出血といった脳疾患の診断に極めて有用である。従って、臨床現場においては、脳疾患の患者の脳血流量を簡便且つ正確に測定することが求められている。従来より、脳血流量の測定は、静脈に放射性同位元素を注入し、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）若しくはＳＰＥＣＴ(Single Photon Emission Tomography)を用いて行われてきた。しかし、このような方法では、放射線科の施設まで患者を搬送する必要があり、重症の患者の測定は困難である。
【０００３】
そこで、近赤外分光法（ＮＩＲＳ）を用いることが考えられる。すなわち、近赤外域に吸収波長を有するトレーサ（例えばインドシアニングリーン（ＩＣＧ）など）を動脈又は静脈に注入し、近赤外光を頭部に照射して頭部の内部を伝搬した近赤外光を検出する（例えば非特許文献１〜６を参照）。トレーサの濃度変化の上昇率は脳血流速度に比例するので、この方法によれば、例えば血中ヘモグロビン濃度や酸素飽和度を測定するためのＮＩＲＳ装置といった小型の装置を用いて簡便に測定することができる。故に、患者を搬送することなく、病室に居るとき、或いは手術やカテーテル検査のとき等に、ベッドの近傍に装置を置いて測定することも可能となる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】H. W. Schytz et al., “Changes in cerebral blood flow afteracetazolamide: an experimental study comparing near-infrared spectroscopy and SPECT”,Eur J Neurol. Author manuscript; available in PMC 2009 November 25
【非特許文献２】Bendicht P. Wagner et al., “Reproducibility of the blood flow indexas noninvasive, bedside estimation of cerebral blood flow”, Intensive Care Med29, pp. 196-200, (2003)
【非特許文献３】Christoph Terborg et al., “Noninvasive Assessment of CerebralPerfusion and Oxygenation in Acute Ischemic Stroke by Near-InfraredSpectroscopy”, European Neurology, Vol.62, pp.338-343, (2009)
【非特許文献４】Felix Gora et al., “Noninvasive Measurement of Cerebral Blood Flowin Adults Using Near-Infrared Spectroscopy and Indocyanine Green: A PilotStudy”, Journal of Neurosurgical Anesthesiology Vol. 14, No. 3, pp. 218-222
【非特許文献５】Kuebler WM, Sckell A and Habler O et al., “Noninvasive measurementof regional cerebral blood flow by near-infrared spectroscopy and indocyaninegreen”, J Cereb Blood Metab, Vol. 18, pp. 445-456 (1998)
【非特許文献６】Kato S, Yoshitani K and Ohnishi Y, “Cerebral Blood Flow Measurementby Near-Infrared Spectroscopy During Carotid Endarterectomy” Journal ofNeurosurgical Anesthesiology, Vol. 28(4), pp. 291-295 (2016)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ＮＩＲＳは光吸収物質の濃度の相対変化量を測定することにより光吸収物質の定性的な変化を観察するための方法であって、光吸収物質の絶対変化量（定量値）を測定する方法ではない。従って、上記のようにＮＩＲＳを用いて脳血流量を測定する場合、脳血流量の変化の傾向を知ることはできても、脳血流量を定量的に測定することが困難であるという問題がある。
【０００６】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、簡便な装置を用いて脳血流量を定量的に測定することができる脳血流量の測定方法及び測定装置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】
上述した課題を解決するために、本発明による脳血流量の測定方法は、脳血流量を定量的に測定する方法であって、トレーサを血管内に導入するトレーサ導入ステップと、トレーサの吸収波長を含む測定光を頭部に照射する光照射ステップと、頭部の内部を伝搬した測定光を検出し、測定光の光強度に応じた検出信号を生成する光検出ステップと、検出信号に基づいて得られる、脳組織内におけるトレーサの濃度の時間的な相対変化量ΔＱ、及び頭部の動脈内におけるトレーサの濃度Ｐａの時間変化と、脳血流量との所定の関係に基づいて脳血流量を算出する演算ステップと、を含み、演算ステップにおいて、相対変化量ΔＱの脈波成分の振幅の時間変化を用いて濃度Ｐａの時間変化を算出する。
【０００８】
また、本発明による脳血流量の測定装置は、脳血流量を定量的に測定する装置であって、血管内に導入されたトレーサの吸収波長を含む測定光を頭部に照射する光照射部と、頭部の内部を伝搬した測定光を検出し、測定光の光強度に応じた検出信号を生成する光検出部と、検出信号に基づいて得られる、脳組織内におけるトレーサの濃度の時間的な相対変化量ΔＱ、及び頭部の動脈内におけるトレーサの濃度Ｐａの時間変化と、脳血流量との所定の関係に基づいて脳血流量を算出する演算部と、を備え、演算部は、相対変化量ΔＱの脈波成分の振幅の時間変化を用いて濃度Ｐａの時間変化を算出する。
【０００９】
前述したように、トレーサを血管内に導入すると、脳組織におけるトレーサ濃度が次第に上昇する。その上昇率は、脳血流速度に比例する。上記の測定方法および測定装置では、トレーサの吸収波長を含む測定光を頭部に照射し、頭部の内部を伝搬した測定光を検出する。このとき、脳組織内のトレーサ濃度に応じて測定光が吸収されるので、その吸収量と、トレーサ濃度の時間的な相対変化量ΔＱとの所定の関係に基づいて、相対変化量ΔＱを求めることができる。
【００１０】
更に、脳組織内におけるトレーサ濃度の時間的な相対変化量ΔＱ、頭部の動脈内におけるトレーサの濃度Ｐａの時間変化、及び脳血流量の間には、後述する数式（１）といった関係が存在する（Ｆｉｃｋの原理）。本発明者は、相対変化量ΔＱの脈波成分の振幅の時間変化と、頭部の動脈内におけるトレーサの濃度Ｐａの時間変化との間に密接な相関があることを見出した。上記の測定方法および測定装置では、相対変化量ΔＱの脈波成分の振幅の時間変化を用いてトレーサ濃度Ｐａの時間変化を算出するので、上記の脳血流量を算出することが可能になる。従って、上記の測定方法および測定装置によれば、簡便な装置を用いて脳血流量を定量的に測定することができる。更には、被測定部位において濃度Ｐａの時間変化を直接測定することができるので、測定精度を向上できる。
【００１１】
また、上記の測定方法及び測定装置では、演算ステップにおいて（演算部が）、所定周波数より小さい周波数成分を除去するフィルタ処理を検出信号に対して行うことにより脈波成分を抽出してもよい。或いは、演算ステップにおいて（演算部が）、所定周波数より小さい周波数成分を除去するフィルタ処理を相対変化量ΔＱに対して行うことにより脈波成分を抽出してもよい。これらの何れかの方法（装置）により、相対変化量ΔＱの脈波成分を容易且つ正確に抽出して脈波成分の振幅を得ることができる。この場合、所定周波数は１０Ｈｚ以上１００Ｈｚ以下であってもよい。本発明者の知見によれば、このような周波数より小さい周波数成分を除去することにより、脈波成分を精度良く抽出することができる。
【００１２】
また、上記の測定方法及び測定装置では、相対変化量ΔＱのサンプリング周波数が１０Ｈｚより大きくてもよい。一般的に、安静時の人の心拍数は１分間に６０回〜７５回程度（すなわち１Ｈｚ〜１．２５Ｈｚ程度）である。従って、例えばこのように心拍数よりも十分に大きいサンプリング周波数（短いサンプリング周期）で相対変化量ΔＱを測定することにより、相対変化量ΔＱの脈波成分の振幅を好適に得ることができる。
【００１３】
また、上記の測定方法及び測定装置では、演算ステップにおいて（演算部が）、脈波成分の振幅の時間変化と、或るタイミングにおける頭部の動脈内のトレーサの絶対濃度とに基づいてトレーサ濃度Ｐａの時間変化を算出してもよい。これにより、トレーサ濃度Ｐａの時間変化を好適に算出することができる。この場合、上記の測定方法では、頭部の動脈内のトレーサの絶対濃度を色素希釈法によって測定してもよい。同様に、上記の測定装置は、頭部の動脈内のトレーサの絶対濃度を色素希釈法によって測定する測定部を更に備えてもよい。
【００１４】
また、上記の測定方法は、動脈血中の絶対ヘモグロビン濃度をトレーサ導入ステップ前に予め測定するヘモグロビン測定ステップを更に含み、光照射ステップにおいて、ヘモグロビンの吸収波長を含む測定光を頭部に照射し、演算ステップにおいて、検出信号に基づいて脳組織内における相対ヘモグロビン濃度の時間変化を算出し、絶対ヘモグロビン濃度と、相対ヘモグロビン濃度の時間変化の脈波成分の振幅の時間変化と、相対変化量ΔＱの脈波成分の振幅の時間変化とに基づいて濃度Ｐａの時間変化を算出してもよい。同様に、上記の測定装置は、動脈血中の絶対ヘモグロビン濃度をトレーサの導入前に予め測定する測定部を更に備え、光照射部は、ヘモグロビンの吸収波長を含む測定光を頭部に照射し、演算部は、検出信号に基づいて脳組織内における相対ヘモグロビン濃度の時間変化を算出し、絶対ヘモグロビン濃度と、相対ヘモグロビン濃度の時間変化の脈波成分の振幅の時間変化と、相対変化量ΔＱの脈波成分の振幅の時間変化とに基づいて濃度Ｐａの時間変化を算出してもよい。例えばこれらの装置及び方法によっても、トレーサ濃度Ｐａの時間変化を好適に算出することができる。更に、トレーサの絶対濃度を色素希釈法によって測定する測定部が不要になるので、装置構成を簡略化できる。
【００１５】
また、上記の測定方法では、トレーサとしてインドシアニングリーンを用いてもよい。同様に、上記の測定装置では、トレーサはインドシアニングリーンであってもよい。インドシアニングリーンは近赤外域に吸収波長を有し、従来より多種の検査に使用され、安全且つ安価である。従って、トレーサとしてインドシアニングリーンを用いることにより、脳血流量の測定を安全且つ安価に行うことができる。
【００１６】
また、上記の測定方法及び測定装置において、トレーサの吸収波長は近赤外域に含まれてもよい。近赤外域の光は頭部の各組織を透過しやすいので、トレーサの吸収波長が近赤外域に含まれることにより、トレーサの濃度を精度良く測定することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明による脳血流量の測定方法及び測定装置によれば、簡便な装置を用いて脳血流量を定量的に測定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態に係る測定装置の構成を概略的に示す図である。
【図２】ＩＣＧ濃度の相対変化量ΔＱの時間変化の一例を表すグラフである。
【図３】デジタルフィルタのフィルタ特性を示す図である。
【図４】図３に示されるデジタルフィルタを用いて、ＩＣＧ濃度の時間的相対変化量ΔＱに含まれる周波数成分のうち所定周波数より小さい周波数成分を除去し、心拍に起因する脈波成分を抽出した結果を示すグラフである。
【図５】（ａ）（ｂ）フィルタ処理の概念を説明するための図である。
【図６】測定装置の作動方法（脳血流量の測定方法）の各ステップを示すフローチャートである。
【図７】（ａ）ＰＥＴを用いて測定された複数の被測定者の脳血流量をプロットしたグラフである。（ｂ）同じ被測定者について本実施形態の測定装置及び測定方法を用いてＰＥＴと同時に測定された脳血流量をプロットしたグラフである。
【図８】一変形例に係る測定装置の構成を概略的に示す図である。
【図９】（ａ）相対変化量ΔＯ２Ｈｂから抽出された脈波成分の時間変化を概念的に示すグラフである。（ｂ）相対変化量ΔＱから抽出された脈波成分の時間変化を概念的に示すグラフである。
【図１０】一変形例に係る測定装置の作動方法（脳血流量の測定方法）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】
【００１９】
以下、添付図面を参照しながら本発明による脳血流量の測定方法及び測定装置の実施の形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００２０】
図１は、本発明の一実施形態に係る測定装置１Ａの構成を概略的に示す図である。本実施形態の測定装置１Ａは、脳血流量（ＣＢＦ；Cerebral Blood Flow）を定量的に測定する装置であって、図１に示されるように、光源（光照射部）３、光検出器（光検出部）４、演算部１０、及び測定部２０を備える。光源３及び光検出器４はプローブ５に取り付けられており、演算部１０及び測定部２０は本体部６の筐体６ａに収容されている。プローブ５は、被測定者の頭部Ｈにおける測定対象部位に貼り付けられる。なお、図では演算部１０及び測定部２０の双方が共通の筐体６ａに収容されているが、演算部１０及び測定部２０がそれぞれ別体の筐体に収容されてもよい。また、光照射部は、光源３を本体部６の筐体６ａに収容し、本体部６とプローブ５とを接続する光ファイバを介して、光源３から出力された測定光Ｌ１を頭部Ｈに照射する構成としてもよい。また、光検出部は、光検出器４を本体部６の筐体６ａに収容し、本体部６とプローブ５とを接続する光ファイバを介して、頭部Ｈの内部を伝搬した測定光Ｌ１を光検出器４で検出する構成としてもよい。
【００２１】
光源３は、例えばレーザダイオード（ＬＤ）或いは発光ダイオード（ＬＥＤ）といった発光素子と、発光素子を駆動する回路とを有する。光源３は、頭部Ｈに照射される測定光Ｌ１を出力する。また、光源３と本体部６とは、ケーブル７によって相互に接続されている。測定光Ｌ１は、血管内に導入されるトレーサの吸収波長を含む複数波長（例えば３つの波長）の光である。以下の説明において、測定光Ｌ１の波長をλ１，λ２，λ３（但し、λ１，λ２，λ３は互いに異なる波長）とする。トレーサは、例えばインドシアニングリーン（ＩＣＧ）といった色素であり、測定装置１Ａによる測定の直前に、被測定者の頭部以外の動脈或いは静脈に注入される。ＩＣＧは、血管内に注入されたのち血液中の血漿タンパクに結合するので、血管内を循環し、血管の外に移動することはほぼ無い。ＩＣＧの吸収波長は、血漿タンパクに結合した状態では８０５ｎｍであり、近赤外域に含まれる。従って、測定光Ｌ１の波長は８０５ｎｍ付近であり近赤外域に含まれる。具体的には、測定光Ｌ１の波長は７００ｎｍ〜８５０ｎｍの範囲内に含まれる。光源３の出力波長及び発光タイミングは、後述する演算部１０によって制御される。なお、光源３は、無線通信を介して本体部６と相互に接続されてもよい。
【００２２】
光検出器４は、頭部Ｈの内部を伝搬した測定光Ｌ１を検出し、測定光Ｌ１の光強度に応じた電気的な検出信号Ｓ１を生成する。光検出器４は、プローブ５において光源３から間隔をあけて配置されている。光検出器４は、例えば測定光Ｌ１の波長を含む波長域に感度を有する光検出素子４１を有し、一例では近赤外域に感度を有する。光検出素子４１は、例えばアバランシェフォトダイオード、シリコンフォトダイオードなどのフォトダイオードである。光検出器４は、プローブ５と本体部６とを相互に接続するケーブル７を介して、生成した検出信号Ｓ１を演算部１０に提供する。なお、光検出器４は、光検出素子４１から出力される光電流を積分し、増幅するプリアンプ４２を更に有してもよい。これにより、微弱な信号を感度良く検出して検出信号Ｓ１を生成し、この検出信号Ｓ１を本体部６へケーブル７を介して伝送することができる。光検出素子４１は一次元検出器もしくは二次元検出器であってもよい。また、光検出器４は、無線通信を介して本体部６と相互に接続されてもよい。
【００２３】
演算部１０は、検出信号Ｓ１に基づいて得られる、脳組織内におけるトレーサ濃度の時間的な相対変化量（初期量（時間０におけるトレーサ濃度）からの時間的な変動量）、及び頭部Ｈの動脈内におけるトレーサ濃度と、脳血流量との所定の関係に基づいて脳血流量を算出する。演算部１０は、例えばコンピュータによって実現される。コンピュータは、ＣＰＵ及びメモリを有し、プログラムを実行することにより動作する。コンピュータとしては、例えばパーソナルコンピュータ、マイクロコンピュータ、クラウドサーバ、スマートデバイス（スマートフォン、タブレット端末など）などが挙げられる。
【００２４】
測定部２０は、頭部Ｈの動脈内におけるトレーサの絶対濃度を色素希釈法によって測定する。測定部２０は、例えばＤＤＧ（Dye Densito-Gram）アナライザによって好適に実現される。ＤＤＧアナライザとしては、例えば日本光電製のＤＤＧ−３０００シリーズが挙げられる。また、測定部２０に関しては、下記の文献に記載された測定方法を引用することができる。
【００２５】
・Takehiko Iijima et al., “Cardiac Output And Circulating Blood VolumeAnalysis By Pulse Dye-Densitometry”, journal of Clinical Monitoring, Vol.13,No.2, pp.81-89, (1997)
・Takasuke Imai et al., “Measurement qf Cardiac Output by Pulse Dye DensitometryUsing Indocyanine Green”, Anesthesiology, Vol.87, No.4, (1997)
・Masaki Haruna et al., “Blood Volume Measurement at the Bedside UsingICG Pulse Spectrophotometry”, Anesthesiology, Vol.89, No.6, (1998)
・Takehiko Iijima et al., “Circulating Blood Volume Measured by Pulse Dye-Densitometry”,Anesthesiology,Vol.89, No.6, (1998)
・Takasuke Imai et al., “Measurement of Blood Concentration of IndogyanineGreen by Pulse Dye Densitometry Comparison with the Conventional SpectrophotometricMethod”, Journal of Clinical Monitoring and Computing, Vol.14, pp.477-484, (1998)
測定部２０からは測定のためのプローブ２１が延びており、プローブ２１は被測定者の体の一部（例えば指若しくは鼻）に取り付けられる。なお、測定部２０によるトレーサ絶対濃度の測定は、１回の脳血流量の測定毎に少なくとも１回行われる。
【００２６】
ここで、演算部１０における脳血流量の算出方法の詳細について述べる。なお、以下の説明では、トレーサとしてＩＣＧを用いるものとする。いま、Ｑ（μｍｏｌ／１００ｇ）を脳組織内におけるトレーサ濃度とし、Ｐａ（μｍｏｌ／ｍｌ）を頭部Ｈの動脈内における絶対トレーサ濃度とし、Ｐｖ（μｍｏｌ／ｍｌ）を頭部Ｈの静脈内における絶対トレーサ濃度とし、Ｆ（ｍｌ／（１００ｇ・ｍｉｎ））を脳血流量とすると、これらの間には以下の関係がある（Ｆｉｃｋの原理）。
【００２７】
【数１】
2019076460.tif 000003
頭部Ｈ以外にトレーサを注入してから、トレーサ濃度の変化が頭部Ｈの静脈に現れない時間内（約１０秒）であれば、Ｐｖ＝０と考えることができるので、上式は
【数２】
2019076460.tif 000004
となる。両辺を積分すると
【数３】
2019076460.tif 000005
が成り立つ。従って、脳血流量Ｆは
【数４】
2019076460.tif 000006
として求められる。
【００２８】
脳組織内におけるトレーサ濃度の相対変化量ΔＱは、時間０〜ｔにおけるトレーサ濃度の変化量であり、演算部１０において以下のようにして算出される。時刻Ｔ０における検出光波長λ１〜λ３それぞれに応じた検出信号Ｓ１の値をＤλ１（Ｔ０）〜Ｄλ３（Ｔ０）、同じく時刻Ｔ１における値をＤλ１（Ｔ１）〜Ｄλ３（Ｔ１）とすると、時刻Ｔ０〜Ｔ１における検出光強度の変化量は、次の（５）〜（７）式のように表される。
【数５】
2019076460.tif 000007
【数６】
2019076460.tif 000008
【数７】
2019076460.tif 000009
ただし、（５）〜（７）式において、ΔＯＤ１（Ｔ１）は波長λ１の検出光強度の時間的変化量、ΔＯＤ２（Ｔ１）は波長λ２の検出光強度の変化量、ΔＯＤ３（Ｔ１）は波長λ３の検出光強度の時間的変化量である。
【００２９】
また、時刻Ｔ０から時刻Ｔ１までの間における酸素化ヘモグロビン、脱酸素化ヘモグロビン、及びＩＣＧの濃度の時間的相対変化量をそれぞれΔＯ２Ｈｂ（Ｔ１）、ΔＨＨｂ（Ｔ１）、及びΔＩＣＧ（Ｔ１）とすると、これらは次の（８）式によって求めることができる。
【数８】
2019076460.tif 000010
【００３０】
（８）式において、係数ｂ１１〜ｂ３３は、波長λ１、λ２、及びλ３の光に対するＯ２Ｈｂ、ＨＨｂ、及びＩＣＧの吸光係数から求まる定数である。（８）式においてΔＯ２Ｈｂ（Ｔ１）及びΔＨＨｂ（Ｔ１）が含まれるのは、ＩＣＧの吸収波長と酸素化ヘモグロビン及び脱酸素化ヘモグロビンの吸収波長とが極めて近く、これらの吸収による影響を考慮するためである。演算部１０は、光検出素子４１からの検出信号Ｓ１について上記の演算を繰り返し行い、ＩＣＧ濃度の時間的相対変化量ΔＱ（＝ΔＩＣＧ（Ｔ１））を周期的に算出する。その際の算出周期は人の心拍周期よりも十分に短く、算出周期をサンプリング周波数に換算すると、１０Ｈｚより大きく、一例では２０Ｈｚである。
【００３１】
ここで、図２は、ＩＣＧ濃度の相対変化量ΔＱの時間変化の一例を表すグラフである。図２において、縦軸は相対変化量ΔＱ（単位：ｍｇ／ｌ・ｃｍ）を表し、横軸は時間（単位：秒、ＩＣＧの注入時点を０秒とする）を表す。また、図２において、グラフＧ１１は相対変化量ΔＱの主要な変化を示し、グラフＧ１２は相対変化量ΔＱの脈波成分の変化を示す。グラフＧ１１を参照すると、ＩＣＧの注入後暫くはＩＣＧ濃度の相対変化量ΔＱは０であるが、次第に相対変化量ΔＱが増大し、或るタイミングでピークに達する。その後、相対変化量ΔＱは徐々に低下し、或る一定の大きさに落ち着く。一方、グラフＧ１２に示されるように、ＩＣＧ濃度の相対変化量ΔＱには心臓の拍動に起因する脈波成分が含まれる。この脈波成分の周期は、心拍周期と等しい。また、脈波成分の振幅は、相対変化量ΔＱの上昇中にピークとなり、相対変化量ΔＱがピークに達する頃には脈波成分の振幅は小さくなっている。なお、図中の破線Ａ１は脈波成分の振幅の上限を結んだ線であり、破線Ａ２は脈波成分の振幅の下限を結んだ線である。或る時間における脈波成分の振幅は、当該時間における破線Ａ１と破線Ａ２との間隔と同義である。
【００３２】
本実施形態では、頭部Ｈの動脈内におけるトレーサ濃度Ｐａを得る為に、この脈波成分を抽出し、その振幅の時間変化を測定する。具体的には、演算部１０は、ＩＣＧ濃度の相対変化量ΔＱ若しくは検出信号Ｓ１に対して、所定周波数より小さい周波数成分を除去するフィルタ処理を行う。安静時の心拍周波数（１Ｈｚ〜１．２５Ｈｚ）を鑑みて、所定周波数（サンプリング周波数）は、例えば１０Ｈｚ以上１００Ｈｚ以下であることが好ましい。演算部１０により行われるフィルタ処理の例を以下に示す。なお、以下の例では、サンプリング周波数が２０Ｈｚの場合で説明する。
【００３３】
（１）デジタルフィルタによるフィルタ処理
所定の周期で得られた、時間的相対変化量ΔＱ若しくは検出信号Ｓ１に関するデータ列をＸ（ｎ）とする。但し、ｎは整数である。このデータ列Ｘ（ｎ）に対し、ｎ＝０を時間中心として、例えば以下のフィルタ係数Ａ（ｎ）を各データに乗ずることによって、非巡回型の線形位相デジタルフィルタが実現される。
Ａ（０）＝０．８８７５
Ａ（１）＝Ａ（−１）＝０
Ａ（２）＝Ａ（−２）＝−０．０７５
Ａ（３）＝Ａ（−３）＝０
Ａ（４）＝Ａ（−４）＝−０．０６７５
Ａ（５）＝Ａ（−５）＝０
Ａ（６）＝Ａ（−６）＝−０．０６１３
Ａ（７）＝Ａ（−７）＝０
Ａ（８）＝Ａ（−８）＝−０．０６
Ａ（９）＝Ａ（−９）＝０
Ａ（１０）＝Ａ（−１０）＝−０．０５
Ａ（１１）＝Ａ（−１１）＝０
Ａ（１２）＝Ａ（−１２）＝−０．０３６３
Ａ（１３）＝Ａ（−１３）＝０
Ａ（１４）＝Ａ（−１４）＝−０．０３３８
Ａ（１５）＝Ａ（−１５）＝０
Ａ（１６）＝Ａ（−１６）＝−０．０３１３
Ａ（１７）＝Ａ（−１７）＝０
Ａ（１８）＝Ａ（−１８）＝−０．０２８８
【００３４】
更に詳細に説明すると、データ列Ｘ（ｎ）の遅延演算子は、次の（９）式によって表される。なお、ｆは時間周波数である（単位は１／ｓｅｃ）。また、ωは角周波数であり、ω＝２πｆである。なお、Ｔはデータ列Ｘ（ｎ）が得られる周期であり、毎分１５０回（２．５Ｈｚ）程度までの変動波形を測定する為に、例えば１／２０秒といった周期に設定される。
【数９】
2019076460.tif 000011
このとき、上述したフィルタ係数Ａ（ｎ）を用いた場合のデジタルフィルタ特性は、次の（１０）式によって記述される。
【数１０】
2019076460.tif 000012
このように、デジタルフィルタは、データ列Ｘ（ｎ）と対応する各係数との積和演算によって表される。そして、この（１０）式の時間周波数ｆを、毎分での時間周波数Ｆ（単位は１／ｍｉｎ）に変換すると、次の（１１）式が求められる。
【数１１】
2019076460.tif 000013
【００３５】
図３は、このＲ（Ｆ）をグラフ表示したものであり、デジタルフィルタのフィルタ特性を示している。図３において、横軸は１分間あたりの心拍数であり、縦軸はＲ（Ｆ）の値である。また、図４は、図３に示されるデジタルフィルタを用いて、ＩＣＧ濃度の時間的相対変化量ΔＱに含まれる周波数成分のうち所定周波数より小さい周波数成分を除去し（低減し）、心拍に起因する脈波成分を抽出した結果を示すグラフである。図４において、グラフＧ２１はフィルタ処理によって抽出された脈波成分を示しており、グラフＧ２２は脈波成分の振幅の時間変化を示しており、グラフＧ２３は脈波成分が除かれた（すなわち静脈における）相対変化量ΔＱを示している。また、左の縦軸は脈波成分及びその振幅の大きさ（単位：ｍｇ／ｌ・ｃｍ）を表し、右の縦軸は脈波成分が除かれた相対変化量ΔＱの大きさ（単位：ｍｇ／ｌ・ｃｍ）を表し、横軸は時間（単位：秒）を表す。図４に示されるように、上述したデジタルフィルタによって、心拍に起因する脈波成分を好適に抽出することができる。
【００３６】
（２）平滑演算（最小２乗誤差カーブフィッティング）によるフィルタ処理
上述したデータ列Ｘ（ｎ）においてｎ＝０を時間中心とし、その前後の所定時間（例えば３秒間、５拍分）の間に得られたデータ列Ｘ（ｎ）に対して、高次関数（例えば４次関数）を用いた最小２乗誤差カーブフィッティングを行う。そして、得られた高次関数の定数項を、ｎ＝０における平滑成分（所定周波数より小さい周波数成分）と見なす。すなわち、この平滑化された周波数成分を元のデータＸ（０）から差し引くことによって、相対変化量に含まれる周波数成分のうち所定周波数より小さい周波数成分を除去し、心拍に起因する脈波成分を分離・抽出することができる。
【００３７】
（３）変動の極大部分や極小部分を一定に揃えるフィルタ処理
図５（ａ）及び図５（ｂ）は、本フィルタ処理の概念を説明するための図である。このフィルタ処理では、例えば相対変化量ΔＱの時間変化における極大値を求め、図５（ａ）に示されるように、この時間変化グラフＧ５１の極大値Ｐ１を一定値と見なすことにより、相対変化量ΔＱに含まれる所定周波数より小さい周波数成分を除去する。或いは、例えば相対変化量ΔＱの時間変化における極小値を求め、図５（ｂ）に示されるように、この時間変化グラフＧ５１の極小値Ｐ２を一定値と見なすことにより、相対変化量ΔＱに含まれる所定周波数より小さい周波数成分を除去する。このように、極大値Ｐ１及び／又は極小値Ｐ２を一定値に近づけることによって、心拍に起因する脈波成分を好適に抽出することができる。
【００３８】
上述した方法によって抽出された脈波成分は、相対変化量ΔＱの成分であって絶対量（定量値）ではない。そこで本実施形態では、頭部Ｈの動脈内におけるトレーサの絶対濃度Ｐａの時間変化をこの脈波成分から求めるために、測定部２０によって測定されるトレーサの絶対濃度を利用する。すなわち、測定中の或るタイミング（例えばトレーサ濃度の相対変化量ΔＱがピークとなるタイミング）で測定部２０によりトレーサの絶対濃度を測定することで、トレーサの絶対濃度の時間変化のピーク値を求めることができる。そして、相対変化量ΔＱの脈波成分の振幅の時間変化と、トレーサの絶対濃度のピーク値とを比較することにより、各時刻における脈波成分の振幅の絶対量が明らかとなる。これにより、頭部Ｈの動脈内におけるトレーサの絶対濃度Ｐａの時間変化を定量的に知ることができ、上記数式（４）に基づいて脳血流量を算出することができる。
【００３９】
続いて、本実施形態の測定装置１Ａの作動方法（すなわち脳血流量の測定方法）について説明する。図６は、測定装置１Ａの作動方法（脳血流量の測定方法）の各ステップを示すフローチャートである。
【００４０】
まず、被測定者の血管内にトレーサを導入する（トレーサ導入ステップＳ１１）。トレーサの導入は、被測定者の頭部Ｈ以外の部位への動脈注射或いは静脈注射により行われる。好適なトレーサの種類は前述した通りである。次に、光源３は、演算部１０からの指示に基づいて、波長λ１〜λ３の測定光Ｌ１を順次出力する。これらの測定光Ｌ１は、頭部Ｈの表面に達し、頭部Ｈ内へ照射される（光照射ステップＳ１２）。頭部Ｈ内に入射した測定光Ｌ１は、頭部Ｈ内において散乱するとともにトレーサに吸収されながら伝搬し、一部の光が頭部Ｈの表面に達する。頭部Ｈの表面に達した測定光Ｌ１は、光検出素子４１によって検出される（光検出ステップＳ１３）。光検出素子４１は、検出した測定光Ｌ１の強度に応じた光電流を生成する。これらの光電流は、プリアンプ４２によって電圧信号（検出信号）に変換され、Ａ／Ｄ変換回路によってデジタル信号に変換されたのち、本体部６の演算部１０に送られる。
【００４１】
続いて、演算部１０が、デジタル信号に基づいて、脳組織内におけるトレーサ濃度の相対変化量ΔＱの時間変化と、頭部Ｈの動脈内における絶対トレーサ濃度Ｐａの時間変化とを演算する（演算ステップＳ１４）。このとき、演算部１０は、デジタル信号または相対変化量ΔＱに対してフィルタ処理を行い、所定周波数より小さい周波数成分を除去することにより、脈波成分を抽出する。また、測定部２０は、頭部Ｈの動脈内における絶対トレーサ濃度を少なくとも１回、色素希釈法によって測定する。演算部１０は、相対変化量ΔＱの脈波成分の振幅の時間変化と、或る時点での動脈の絶対トレーサ濃度とを用いて、絶対トレーサ濃度Ｐａの時間変化を求める。なお、相対変化量ΔＱ及び絶対トレーサ濃度Ｐａの時間変化の算出方法、並びにフィルタ処理の詳細は前述した通りである。そして、相対変化量ΔＱ、絶対トレーサ濃度Ｐａの時間変化、及び脳血流量の所定の関係（数式（４）を参照）に基づいて、脳血流量を算出する（演算ステップＳ１５）。
【００４２】
以上に説明した本実施形態による測定装置１Ａ及び測定方法によって得られる効果について説明する。トレーサを血管内に導入すると、脳組織におけるトレーサ濃度が次第に上昇する。その上昇率は、脳血流速度に比例する。本実施形態では、トレーサの吸収波長を含む測定光Ｌ１を頭部Ｈに照射し、頭部Ｈを透過した測定光Ｌ１の光強度を検出する。このとき、脳組織内のトレーサ濃度に応じて測定光Ｌ１が吸収されるので、その吸収量と、トレーサ濃度の時間的な相対変化量ΔＱとの所定の関係（数式（８）を参照）に基づいて、相対変化量ΔＱを求めることができる。
【００４３】
更に、脳組織内におけるトレーサ濃度の時間的な相対変化量ΔＱ、頭部Ｈの動脈内におけるトレーサの濃度Ｐａの時間変化、及び脳血流量Ｆの間には、前述した数式（１）の関係が存在する。本発明者は、相対変化量ΔＱの脈波成分の振幅の時間変化と、頭部Ｈの動脈内におけるトレーサの濃度Ｐａの時間変化との間に密接な相関があることを見出した。本実施形態では、相対変化量ΔＱの脈波成分の振幅の時間変化を用いてトレーサ濃度Ｐａの時間変化を算出するので、上記の脳血流量Ｆを算出することが可能になる。従って、簡便な装置を用いて脳血流量を定量的に測定することができる。更には、被測定部位において濃度Ｐａの時間変化を直接測定することができるので、測定精度を向上できる。なお、本発明者により、本実施形態の方法により得られる脳血流量は、ＰＥＴを用いて測定される脳血流量と同程度の値となることが確認された。
【００４４】
図７（ａ）は、ＰＥＴを用いて測定された複数の被測定者の脳血流量をプロットしたグラフであり、図７（ｂ）は、同じ被測定者について本実施形態の測定装置１Ａ及び測定方法を用いてＰＥＴと同時に測定された脳血流量をプロットしたグラフである。図７（ａ）及び図７（ｂ）において、左側のプロット列は脳疾患（もやもや病）を有する被測定者の測定結果を示し、右側のプロット列は同じ被測定者の健常部分での測定結果を示す。なお、これらの図において、縦軸は脳血流量（単位：ｍｌ／１００ｇ／ｍｉｎ）を表す。図７（ａ）及び図７（ｂ）を参照すると、ＰＥＴを用いて測定した場合、脳疾患を有する場合の脳血流量は２９．１±４．４（ｍｌ／１００ｇ／ｍｉｎ）の範囲に収まっており、健康な場合の脳血流量は３３．３±４．６（ｍｌ／１００ｇ／ｍｉｎ）の範囲に収まっている。また、本実施形態の測定装置１Ａ及び測定方法を用いて測定した場合、脳疾患を有する場合の脳血流量は３９．３±１８．３（ｍｌ／１００ｇ／ｍｉｎ）の範囲に収まっており、健康な場合の脳血流量は４６．５±２１．７（ｍｌ／１００ｇ／ｍｉｎ）の範囲に収まっている。従って、これらのグラフから、本実施形態の測定装置１Ａ及び測定方法により患側と健側との違いを検出できており、脳血流量を精度良く測定し得ることがわかる。
【００４５】
また、本実施形態のように、演算ステップＳ１４において（演算部１０は）、所定周波数より小さい周波数成分を除去するフィルタ処理を検出信号Ｓ１または相対変化量ΔＱに対して行うことにより脈波成分を抽出してもよい。これにより、相対変化量ΔＱの脈波成分を容易且つ正確に抽出して脈波成分の振幅を得ることができる。この場合、所定周波数は１０Ｈｚ以上１００Ｈｚ以下であってもよい。本発明者の知見によれば、このような周波数より小さい周波数成分を除去することにより、脈波成分を精度良く抽出することができる。
【００４６】
また、本実施形態のように、相対変化量ΔＱのサンプリング周波数は１０Ｈｚより大きくてもよい。一般的に、安静時の人の心拍数は１分間に６０回〜７５回程度（すなわち１Ｈｚ〜１．２５Ｈｚ程度）である。従って、例えばこのように心拍数よりも十分に大きいサンプリング周波数（短いサンプリング周期）で相対変化量ΔＱを測定することにより、相対変化量ΔＱの脈波成分の振幅を好適に得ることができる。
【００４７】
また、本実施形態のように、演算ステップＳ１４において（演算部１０が）、脈波成分の振幅の時間変化と、例えば色素希釈法によって測定された、或るタイミングでの頭部Ｈの動脈内のトレーサの絶対濃度とに基づいて、トレーサ濃度Ｐａの時間変化を算出してもよい。これにより、トレーサ濃度Ｐａの時間変化を好適に算出することができる。
【００４８】
また、本実施形態のように、トレーサとしてＩＣＧを用いてもよい。ＩＣＧは近赤外域に吸収波長を有し、従来より多種の検査に使用され、安全且つ安価である。従って、トレーサとしてＩＣＧを用いることにより、脳血流量の測定を安全且つ安価に行うことができる。
【００４９】
また、本実施形態のように、トレーサの吸収波長は近赤外域に含まれてもよい。近赤外域の光は頭部Ｈの各組織を透過しやすいので、トレーサの吸収波長が近赤外域に含まれることにより、トレーサの濃度を精度良く測定することができる。
【００５０】
（変形例）
続いて、上記実施形態の一変形例について説明する。図８は、本変形例に係る測定装置１Ｂの構成を概略的に示す図である。本変形例の測定装置１Ｂは、上記実施形態の測定部２０に代えて、測定部３０を備える。測定部３０は、動脈血中の絶対ヘモグロビン濃度をトレーサの導入前に予め測定するための部分である。測定部３０は、動脈血中の絶対ヘモグロビン濃度を、例えば被測定者から採血された血液を分析することにより測定する。
【００５１】
また、本変形例では、光源３が、ヘモグロビンの吸収波長を含む測定光Ｌ１を頭部Ｈに照射する。但し、ヘモグロビンの吸収波長はＩＣＧの吸収波長に近いため、上記実施形態において例示された波長がそのまま用いられ得る。
【００５２】
更に、本変形例では、演算部１０が、検出信号Ｓ１に基づいて、脳組織内における相対ヘモグロビン濃度の時間変化を更に算出する。具体的には、相対ヘモグロビン濃度は、数式（８）に示された、酸素化ヘモグロビン濃度の時間的相対変化量ΔＯ２Ｈｂ、及び脱酸素化ヘモグロビン濃度の時間的相対変化量ΔＨＨｂである。すなわち、数式（８）に基づいて、相対ヘモグロビン濃度を算出することができる。
【００５３】
そして、演算部１０は、測定部３０により測定された絶対ヘモグロビン濃度と、演算部１０により算出された相対ヘモグロビン濃度の時間変化の脈波成分の振幅の時間変化と、相対変化量ΔＱの脈波成分の振幅の時間変化とに基づいて、絶対トレーサ濃度Ｐａを算出する。具体的には以下の通りである。
【００５４】
測定装置１Ｂにおいては、近赤外分光法により、酸素化ヘモグロビン濃度及び脱酸素化ヘモグロビン濃度の相対変化量ΔＯ２Ｈｂ，ΔＨＨｂを測定することができる。動脈血においては脱酸素化ヘモグロビンは比較的少なく、主に酸素化ヘモグロビンの相対変化量ΔＯ２Ｈｂが測定される。この測定を高速で（例えば２０Ｈｚ）行うと、相対変化量ΔＯ２Ｈｂの時間変化には、拍動による脈波成分が含まれる。そして、この脈波成分は、動脈血流量の時間変化とみなすことができる。脈波成分は、前述したトレーサの相対変化量ΔＱと同様のフィルタ処理を相対変化量ΔＯ２Ｈｂに対して行うことにより、相対変化量ΔＯ２Ｈｂから分離・抽出することができる。
【００５５】
図９（ａ）は、相対変化量ΔＯ２Ｈｂから抽出された脈波成分の時間変化を概念的に示すグラフである。図中において、直線Ａ３は脈波成分の振幅の中心を表し、直線Ａ４は脈波成分の振幅の上限を表し、直線Ａ５は脈波成分の振幅の下限を表す。通常、プローブ５の位置に変化がなければ、同図に示されるように相対変化量ΔＯ２Ｈｂの脈波成分の時間変化の振幅Ａは時間によらず一定となる。
【００５６】
一方、血管内にトレーサを注入すると、上記実施形態において述べたように、脳組織内のトレーサ濃度の時間変化量ΔＱが脈波成分を含みながら増加する。そして、この脈波成分もまた、上記実施形態において述べたようにフィルタ処理によって分離・抽出される。図９（ｂ）は、相対変化量ΔＱから抽出された脈波成分の時間変化を概念的に示すグラフである。図中において、直線Ａ６は脈波成分の振幅の中心を表し、曲線Ａ７は脈波成分の振幅の上限を表し、曲線Ａ８は脈波成分の振幅の下限を表す。同図に示されるように、相対変化量ΔＯ２Ｈｂの脈波成分の時間変化の振幅Ｂ（ｔ）は、動脈中のトレーサ濃度の増加と共に増加する。
【００５７】
ここで、各時間ｔにおける振幅Ａと振幅Ｂ（ｔ）との比は、当該時間ｔにおける動脈血中ヘモグロビン濃度と絶対トレーサ濃度との比に一致する。つまり、振幅Ａ及び振幅Ｂ（ｔ）を測定することにより、時間ｔにおける絶対トレーサ濃度Ｐａ（ｔ）を測定することが可能となる。なお、動脈血中ヘモグロビン濃度は、測定部３０により測定される。
【００５８】
具体的には、次式が成り立つ。
Ａ：Ｂ（ｔ）＝Ｈｂ／（Ｈｂ＿Ｍ）：Ｐａ（ｔ）／ＴＲ＿Ｍ
但し、Ｈｂ（ｇ／ｄｌ）は測定部３０により測定される動脈血中ヘモグロビン濃度であり、Ｈｂ＿Ｍはヘモグロビン分子量（６４５００）であり、Ｐａ（ｔ）（ｍｇ／ｄｌ）は時間ｔでの絶対トレーサ濃度であり、ＴＲ＿Ｍはトレーサの分子量（ＩＣＧの場合７７５）である。従って、絶対トレーサ濃度Ｐａ（ｔ）は
Ｐａ（ｔ）＝Ｂ（ｔ）・（Ｈｂ・ＴＲ＿Ｍ）／（Ａ・Ｈｂ＿Ｍ）
として求められる。
【００５９】
図１０は、本変形例に係る測定装置１Ｂの作動方法（脳血流量の測定方法）を示すフローチャートである。図１０に示されるように、本変形例では、まず、測定部３０により、動脈血中の絶対ヘモグロビン濃度をトレーサの導入前に予め測定する（ヘモグロビン測定ステップＳ１０）。次に、上記実施形態と同様に、トレーサ導入ステップＳ１１、光照射ステップＳ１２及び光検出ステップＳ１３を行う。続いて、演算ステップＳ１６では、トレーサ濃度の時間的相対変化量ΔＱに加えて、酸素化ヘモグロビン濃度の時間的相対変化量ΔＯ２Ｈｂを求める。そして、相対変化量ΔＱ及びΔＯ２Ｈｂのそれぞれに対してフィルタ処理を行い、脈波成分を抽出する。これらの脈波成分の振幅Ａ，Ｂ（ｔ）と、測定部３０により測定された動脈血中の絶対ヘモグロビン濃度とに基づいて、絶対トレーサ濃度Ｐａ（ｔ）を算出する。その後、上記実施形態と同様に演算ステップＳ１５を行い、脳血流量を算出する。
【００６０】
以上に説明した本変形例によれば、上記実施形態と同様に、簡便な装置を用いて脳血流量を定量的に測定することができる。加えて、本変形例によれば、上記実施形態の測定部２０（例えばＤＤＧアナライザ）が不要となり、装置構成の簡略化・小型化に寄与できる。
【００６１】
本発明による脳血流量の測定方法及び測定装置は、上述した実施形態に限られるものではなく、他に様々な変形が可能である。例えば、上記実施形態ではトレーサとしてインドシアニングリーンを例示したが、トレーサはこれに限られず、特定波長の光を吸収するものであればよい。例えば、メチレンブルー、パテントブルー、インジコカルミンといった様々なトレーサを使用することができる。また、上記実施形態ではフィルタの例として各種のハイパスフィルタを例示したが、バンドパスフィルタによっても、相対変化量ΔＱから脈波成分を好適に抽出することができる。
【符号の説明】
【００６２】
１Ａ，１Ｂ…測定装置、３…光源、４…光検出器、５…プローブ、６…本体部、６ａ…筐体、１０…演算部、２０…測定部、２１…プローブ、３０…測定部、４１…光検出素子、４２…プリアンプ、Ｈ…頭部、Ｌ１…測定光、Ｓ１…検出信号、Ｓ１０…ヘモグロビン測定ステップ、Ｓ１１…トレーサ導入ステップ、Ｓ１２…光照射ステップ、Ｓ１３…光検出ステップ、Ｓ１４〜Ｓ１６…演算ステップ。
【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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