(57)【要約】  被検体の脈拍および／又は血流を検出および／又は側定する超音波方法および装置は、被検体の動脈の中の血液から後方散乱した超音波信号から、ドップラ信号スペクトルを計算する。流動性の徴候は、ドップラ信号スペクトル内の一部の周波数スライスに対して計算され、これらの徴候を使用して、拍動性および／又は血流、並びに流動性の他のパラメータ、を決定することができる。計算された徴候は概ね正しいので、超音波方法および装置は、患者を除細動すべきかどうかを決定するたえに、自動又は半自動の体外除細動器（ＡＥＤ）にで使用される。
2008512167.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波装置を使用して、被検体の中の流体の流動性を検出および／又は測定する方法であって、
前記方法は、
複数の周波数スライスの各々に対して、前記被検体の中の流体から後方散乱した超音波信号から計算される全体のドップラパワーを、時間の関数として決定するステップと、
前記複数の周波数スライスの各々が、それぞれの周波数スライス内の周波数にわたってパワースペクトルを有するように、決定された前記全体のドップラパワーからパワースペクトルを決定するステップと、
前記各周波数スライスに対して、前記被検体の中の前記流体の流動性の徴候を計算するステップと、
を有しており、
前記流動性は、前記各周波数スライスの計算された流動性の徴候のうちの少なくとも一つの徴候を使用して、測定および／又は検出される、方法。
【請求項２】
前記流動性には、血液の潅流の状態、脈拍の状態、心拍数、コロイド溶液若しくはエマルジョン溶液の流動活動、およびコロイド溶液若しくはエマルジョン溶液の拍動活動、のうちの少なくとも一つが含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記パワースペクトルを決定するステップは、スペクトル分析、フーリエ解析、相関分析、ＡＰＥ（averaged periodogram estimate）、パラメトリック法、およびドップラ信号の自己相関分析、のうちの少なくとも一つを使用する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記パワースペクトルを決定するステップは、
スライディングウインドウの時間に、前記複数の周波数スライスの各々の自己相関を決定するステップと、
決定した前記自己相関からパワースペクトルを決定するステップと、
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記自己相関を決定するステップで使用されるスライディングウインドウは、約２秒〜約２０秒の長さを有している、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記自己相関を決定するステップで使用されるスライディングウインドウは、動的に変化する長さを有している、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記被検体は人間又は動物であり、
前記自己相関を決定するステップで使用されるスライディングウインドウは、前記人間又は動物で検出および／又は測定された前記流体の少なくとも２つの脈拍期間を含むように、長さが選択される、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
流動性の徴候が最大値となる前記周波数スライスを選択するステップを更に有し、
選択された前記周波数スライスの前記最大値は、前記流動性を測定および／又は検出するために使用される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記流動性の徴候は、脈拍指数を有しており、
前記脈拍指数は比を含んでおり、
前記比は、前記周波数スライスのパワースペクトルの一つ以上のピークのうちの少なくとも一つのピークと、前記周波数スライスのパワースペクトルの全パワーと、を含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記脈拍指数の比は、前記周波数スライスのパワースペクトルの最大ピークにおけるパワーと、前記周波数スライスのパワースペクトルの全パワーと、の比である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記脈拍指数の比は、前記周波数スライスのパワースペクトルの最大ピークと二番目に大きいピークにおけるパワーと、前記周波数スライスのパワースペクトルの全パワーと、の比である、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記脈拍指数の比は、前記周波数スライスのパワースペクトルの最大ピークにおけるパワーと、前記周波数スライスのパワースペクトルの全パワーから前記周波数スライスのパワースペクトルの前記二番目に大きいピークのパワーを引いたものの大きさと、の比である、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
少なくとも１つの周波数スライスの流動性の測定値のための初期値を得るステップと、
前記少なくとも１つの周波数スライスの流動性の前記測定値のための別の値を得るステップと、
を更に有し、
前記流動性の徴候を計算するステップは、
前記流動性の徴候を有する流動指数を得るために、前記別の値を前記初期値で標準化するステップを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記初期値を得るステップは、前記被検体が心室細動の状態にある間に実行され、
前記別の値を得るステップは、前記被検体に除細動処置が行われた後に実行される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記流動性の測定値は、前記少なくとも一つの周波数スライスのパワースペクトルのウインドウの時間の間の平均値、ピーク値、又は９０パーセンタイル値である、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
複数の周波数スライスの各々は、同じ帯域幅を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記複数の周波数スライスのうちの少なくとも一つは、約１００Ｈｚ〜約４００Ｈｚの範囲の帯域幅を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記複数の周波数スライスのうちの少なくとも一つは、動的に変化する帯域幅を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記方法のステップは、除細動器で実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記除細動器は、自動又は半自動の体外式除細動器を構成する、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記被検体は、人間、動物、別の生命体、および／又は非生命体である、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
超音波装置を使用して、被検体の中の流体の拍動流を検出する方法であって、
複数の周波数スライスの各々に対して、前記被検体の中の流体から後方散乱した超音波信号から計算される全体のドップラパワーを、時間の関数として決定するステップと、
前記複数の周波数スライスの各々が、それぞれの周波数スライス内の周波数にわたってパワースペクトルを有するように、決定された前記全体のドップラパワーからパワースペクトルを決定するステップと、
前記各周波数スライスに対して脈拍指数を計算するステップと、
計算された前記各脈拍指数を所定のしきい値と比較することによって、前記被検体の中の流体の拍動流の有無を決定するステップと、
を有し、
前記脈拍指数は、前記周波数スライスのパワースペクトルの一つ以上のピークのうちの少なくとも一つのピークと、前記周波数スライスのパワースペクトルの全パワーと、を含む比を有しており、
計算された前記脈拍指数のいずれの指数も前記所定のしきい値を超えている場合、拍動流が存在していると決定される、方法。
【請求項２３】
前記方法のステップは、除細動器で実行される、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記除細動器は、自動又は半自動の体外式除細動器を構成する、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
超音波装置を使用して、心室細動になった被検体の体内に流体の流れがあるかどうかを検出する方法であって、
以下のサブステップ（i）〜（v）を実行することにより、前記被検体が心室細動の状態である間に、流動性の測定値のための少なくとも一つの初期値を得るステップと、
（i）複数の周波数スライスの各々に対して、前記被検体の体内の流体から後方散乱した超音波信号から計算される全体のドップラパワーを、時間の関数として決定するサブステップ、
（ii）前記複数の周波数スライスの各々が、それぞれの周波数スライス内の周波数にわたってパワースペクトルを有するように、決定された前記全体のドップラパワーからパワースペクトルを決定するサブステップ、
（iii）前記各周波数スライスに対する流動性の測定による値を計算するサブステップ、および
（iv）計算された複数の前記値から、少なくとも一つの値を、前記少なくとも一つの初期値として選択するサブステップ、
前記サブステップ（i）〜（iii）を実行することによって、前記被検体に除細動処理を施した後、流動性の前記測定値のための少なくとも一つの別の値を得るステップと、
少なくとも一つの流動指数の各々を所定のしきい値と比較することによって、前記被検体の体内に流体の流れがあるかどうかを決定するステップと、
を有し、
前記少なくとも一つの流動指数のいずれもが前記所定のしきい値を超えている場合、前記流体の流れが存在していると決定される、方法。
【請求項２６】
前記心室細動は、コンマ数秒前から数日前の間に生じていた、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記方法のステップは、除細動器で実行される、請求項２５に記載の方法。
【請求項２８】
前記除細動器は、自動又は半自動の体外式除細動器を構成する、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
超音波装置を使用して、被検体の中の流体の流動性を検出および／又は測定するシステムであって、
前記システムは処理手段を有しており、
前記処理手段は、
複数の周波数スライスの各々に対して、前記被検体の中の流体から後方散乱した超音波信号から計算される全体のドップラパワーを、時間の関数として決定するステップと、
前記複数の周波数スライスの各々が、それぞれの周波数スライス内の周波数にわたってパワースペクトルを有するように、決定された前記全体のドップラパワーからパワースペクトルを決定するステップと、
前記各周波数スライスに対して、前記被検体の中の前記流体の流動性の徴候を計算するステップと、
を実行するものであり、
前記流動性は、前記各周波数スライスの計算された流動性の徴候のうちの少なくとも一つの徴候を使用して、測定および／又は検出される、システム。
【請求項３０】
前記流動性には、血液の潅流、脈拍の状態、心拍数、コロイド溶液若しくはエマルジョン溶液の流動活動、およびコロイド溶液若しくはエマルジョン溶液の拍動活動、のうちの少なくとも一つが含まれる、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３１】
前記パワースペクトルは、スペクトル分析、フーリエ解析、相関分析、ＡＰＥ（averaged periodogram estimate）、パラメトリック法、およびドップラ信号の自己相関分析、のうちの少なくとも一つを使用して、前記全体のドップラパワーから決定される、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３２】
前記処理手段は、ハードウェア、ソフトウェア、およびファームウェア、のうちの少なくとも一つを有している、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３３】
アプリケーションパッドに適合する少なくとも一つの超音波トランスデューサと、
前記少なくとも一つの超音波トランスデューサを励起する発生器と、
を更に有する請求項２９に記載のシステム。
【請求項３４】
前記発生器は、連続モードおよび／又はパルスモードで動作する、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３５】
制御型高電圧源を有する除細動ユニットと、
前記除細動ユニットの制御器と、
を更に有する請求項２９に記載のシステム。
【請求項３６】
心電計と血圧モニタとのうちの少なくとも一つを更に有する、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３７】
前記処理手段は、流動性の徴候を計算するために、前記決定されたパワースペクトルを、心電計と自動血圧モニタとのうちの少なくとも一つによって収集されたデータと照合する、請求項３６に記載のシステム。
【請求項３８】
前記システムは除細動器を有している、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３９】
前記除細動器は、自動又は半自動の体外式除細動器を構成する、請求項３８に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に超音波医療診断の分野に関し、特に、外付け超音波装置を使用して体液の流動性を測定および／又は検出する方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
緊急時や手術中では、問題のある部分を診断し、この問題のある部分について適切な治療法を決定する上で、患者の脈拍状態を判断することが不可欠である。患者に脈があることは、典型的には、患者の首を触診し、患者の頸動脈の容積が変化することにより生じる触知可能な圧力変化を見つけることによって認識される。心臓の心室が心拍の間に収縮すると、患者の抹消循環系に圧力波が送られる。頸動脈波形は、心室が心収縮時に血液を駆出することにより上昇し、心臓からの圧力波が最大に到達したときにピークとなる。圧力波が頸動脈パルスの終了に向かって小さくなると、頸動脈波は、圧力波が小さくなるにつれて減衰する。
【０００３】
患者に検出できる脈がなければ、これは、確実に心停止を示している。心停止は、患者の心臓が血液を流して生命を維持することができない医学的状態であり、生命にかかわる状態である。心停止の間、心臓の電気的活動は、無秩序であったり（心室細動）、速すぎたり（心室頻拍）、無くなったり（心静止）、血流を生じさせずに通常の心拍数又は遅い心拍数で行われる（無脈性電気活動）場合がある。
【０００４】
心停止の患者に行われる治療の形態は、ある程度、患者の心臓の状態をどのように判断したかにかかわってくる。例えば、治療を行う人は、心室細動（ＶＦ）又は心室頻拍（ＶＴ）の患者に除細動ショックを行って、同調していない電気的活動又は速い電気的活動を停止し、潅流リズムを戻すことができる。特に、体外除細動は、患者の体の表面に配された電極を介して、強い電気ショックを患者の心臓に与えることによって行われる。患者に検出できる脈拍がなく、患者が心静止又は無脈性電気的活動（ＰＥＡ）である場合、除細動を行うことができず、治療を行う人は、患者に血流が生じるようにするための心肺蘇生術（ＣＰＲ）を実行することがある。
【０００５】
除細動又はＣＰＲなどの治療を患者に行う前に、治療を行う人は、先ず、患者が心停止であることを確かめなければならない。一般的に、体外除細動は、意識不明で、無呼吸であり、脈が無く、ＶＦ又はＶＴである患者にのみ適している。医療ガイドラインには、患者の脈の有無を１０秒以内に決定しなければならないことが示されている。例えば、心肺蘇生術（ＣＰＲ）のアメリカ心臓協会の取決めによれば、医療従事者は、５秒〜１０秒の間に患者の脈拍を判断することが求められている。脈拍が無ければ、これは、外部から胸部圧迫を開始する指標になる。脈拍の判断は、意識のある大人に対しては一見簡単であるが、一次救命処置のうちの最も失敗する処置である。この理由としては、経験がない、脈拍のランドマークがはっきりしない、脈拍を見つけた又は脈拍を見つけていないことに対する先入観、などの種々の理由が考えられる。脈拍の有無を正確に見つけることに失敗すると、患者にＣＰＲ又は除細動治療を行う又は行わない場合に、患者に逆の治療を施すことにつながる。
【０００６】
除細動ショックを行うべきかどうかを決定するために、通常、心電図（ＥＣＧ）信号が使用される。しかし、救助者が直面しそうな或る律動（リズム）は、ＥＣＧ信号のみによって決定することはできず（例えば、無脈性電気活動）、このような律動（リズム）の診断には、ＥＣＧ信号が心筋の電気的活動を示していても、潅流がないことを裏付ける証拠が必要になる。
【０００７】
脈拍チェック又は血流測定は手作業で行われるので、人為的ミスを受け、時間が最も重要となる緊急の状況では、手作業で脈拍の状態を判断するのにかかる時間が長すぎ、好ましくない結果を引き起こしてしまう。これらの欠点を解決するには、脈拍状態を判断する信頼できる装置が必要である。
【０００８】
ＥＣＧ分析が行われる場合であっても、この分析結果は、救助者に誤った行動をとらせる可能性がある。例えば、心停止の後、患者は、ＥＣＧは通常の電気的活動を表示するが脈拍がない無脈性電気活動（ＰＥＡ）の状態になることがある。ＥＣＧ分析は、「脈拍」（即ち、電気的活動）を示すので、救助者は他の行動をせず、これによって患者は重大な危険に晒されることがある。逆に、救助者が、（急いで判断する必要があることや、ＰＥＡによる誤った判断により）患者に脈拍がないと誤った結論を下し、ＣＰＲなどの治療を行う処置をすると、患者の血行を回復させる機会が奪われる。
【０００９】
したがって、救助者が患者に治療を施すかどうかを素早く決定するため、患者の動脈に拍動流があるかどうかが正しく決定されるように、患者の脈拍と、血流量と、できればＥＣＧ信号と、を素早く且つ簡単に分析できる一体化システムを開発する必要がある。
【００１０】
この必要性は、Rockらの米国特許第６，５７５，９１４号に記載されているのと同様に、救助者が訓練不足であったり、経験が少なかったりする状況では特に差し迫っている。Rockらの米国特許第６，５７５，９１４号は、本発明と同じ譲渡人に譲渡されており、米国特許第６，５７５，９１４号の全体を参照することによって本明細書に組み込まれている。Rockらの米国特許第６，５７５，９１４号を、以下では「Rock特許」と呼ぶ。Rock特許は、ほとんど又は全く医療訓練を受けていない初期対応者が意識のない患者に除細動を行うかどうかを決定することができる自動体外式除細動器（ＡＥＤ）を開示している（以下では、ＡＥＤと半自動体外式除細動器（ＳＡＥＤ）との両方を、一緒にＡＥＤと呼ぶ）。
【００１１】
RockのＡＥＤは、除細動器と、ドップラ超音波信号を送受信するための一つのセンサパッドと、ＥＣＧ信号を取得するための２つのセンサパッドと、除細動が患者にとって適した処置であるかどうか（即ち、脈拍の有無）を決定するためにドップラ信号とＥＣＧ信号とを受け取って判断するプロセッサと、を有している。患者の頸動脈の上の皮膚にドップラパッドを粘着させて固定し、頸動脈波を検出する（頸動脈波は、十分な血液拍動流があることを示す鍵となる尺度である）。
【００１２】
具体的には、RockのＡＥＤのプロセッサは、ドップラ信号を分析して、検出できる脈拍の有無のを決定するとともに、ＥＣＧ信号を分析して「ショックを与えることが可能なリズム（shockable rhythm）」の有無を決定する（例えば、Rock特許の図７と、添付された明細書の中のカラム７の５２行〜カラム７の６０行と、を参照）。これらの２つの別々の分析結果に基づいて、プロセッサは除細動処置を指示すべきかどうかを決定する（Rock特許の図７と、添付された明細書の中のカラム７の５２行〜カラム７の６０行と、を参照）。Rock特許はドップラ信号とＥＣＧ信号とを「結びつける」ことを説明しているが、RockのＡＥＤのプロセッサは、単に両方の分析結果を考慮しているだけであり、ドップラ信号の分析とＥＣＧ信号の分析とを数学的に結びつけているものでもなく、分析学的に結びつけているものでもない。
【００１３】
RockのＡＥＤのプロセッサが、検出できるパルスを決定する場合、この決定は、受け取ったドップラ信号を、Rock特許のカラム７の１３行〜１４行に記載されているしきい値（a threshold statistically appropriate with the Doppler signals received）と比較することによって行われる。しかし、このようなドップラ信号のしきい値分析を使用する場合、少なくとも一つの問題がある。それは、体の形や大きさ、安定状態での（即ち、健康的な）血流、安定状態での血圧などが、人によって様々なことである。ＡＥＤは、訓練不足の救助人がこのような装置を操作することができる場所であればどこにでも配置されるものであり（例えば、空港、電車、バス、大きな建物のロビー、病院など）、ＡＥＤのパッドは、男性、女性、子供、成熟した大人、老人、拍動流が生まれつき低い人などに使用されるので、心蘇生の必要があるかもしれないしその必要がないかもしれない種々の人間に十分に適用可能な「万人に通じる」しきい値を決定することは、不可能ではないにしても、困難である。
【００１４】
さらに、複数のトランスデューサを使用することでこれらのトランスデューサのうちの一つが確実に動脈を捕らえるＡＥＤであっても、マルチトランスデューサ・パッドの最適なトランスデューサが、動脈から未知の距離だけずれているかもしれず、これは、ずれのない場合と比較すると、信号が異なっていることを意味している。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
したがって、個体についてのアプリオリな測定又は知識がなくても、個体の血液の拍動流を適切に判断することができる方法および装置の必要性がある。さらに、経験のないおよび／又は訓練を受けていないＡＤＥ又は他の除細動装置のユーザに、患者に除細動処理を施すのが適切であるかどうかを知らせることができる方法および装置の必要性がある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
ドップラ信号が周波数スベクトル全体に渡って分析される先行技術と比較すると、本発明によるシステムおよび方法は、個々の周波数帯に分離して分析する。周波数スペクトル全体を使用した場合には信号が背景ノイズに埋もれてしまう可能性があるが、個々の周波数帯に分離することにより、個々の周波数帯に弱い拍動流の信号が認識される。言い換えると、スペクトル全体ではなく狭い周波数帯を使用すると、ノイズに対して、信号がよりはっきりと現れる。
【００１７】
本発明の一態様では、体液（例えば、頸動脈の血液）から後方散乱した超音波信号から先ずドップラパワースペクトルを計算する方法および装置が提供される。次いで、計算されたドップラパワースペクトル内の個々の周波数スライスのパワースペクトルが計算される。体液の流動性の徴候は、各周波数スライスのパワースペクトルから計算される。流動性は、血液の潅流の状態、脈拍の状態、心拍数、血液の流動活動、および／又は血液の拍動活動を表すものとすることができる。本発明は、他の体液や、非生命体に含まれている他のコロイド溶液又はエマルジョン溶液に使用することもできる。
【００１８】
一実施例では、徴候は「脈拍指数」であり、この脈拍指数は、周波数スライス内の一つ又は複数のピークと周波数スライス内のノイズとを含む比である。脈拍指数は、血流の拍動活動の指標である。別の実施例では、心室細動（ＶＦ）の状態であると考えられる患者から、流動性の初期測定値を取得し、次いで、除細動の後、現在の流動測定値を初期流動測定値で標準化して、血流の有無を決定する。この標準化された値は「流動指数」である。言い換えると、心停止の間は「脈拍のない」測定が行われ、この「脈拍のない」測定はベースラインとして使用され、現在の測定が脈拍を示しているかどうかを決定する。個々の周波数スライスから得られた徴候を使用して、拍動流の有無が決定される。本発明によれば、流動性の他の徴候を使用することも可能である。
【００１９】
本発明は、ドップラ信号の複数の周波数帯のドップラ信号のパワーの計算結果を使用する超音波診断の方法および装置を示している。一例では、本発明によって、潅流、患者の脈拍の状態、心拍数などの検出および／又は測定が容易に行える。
【００２０】
本発明の第１の態様では超音波診断装置が提供される。この超音波診断装置は、少なくとも１つの超音波トランスデューサと、この超音波トランスデューサを励起する発生器と、ドップラ信号の周波数帯の弁別器と、データプロセッサと、を有している。一実施例では、データプロセッサは、心周期の間にドップラ信号のパワーがピークＳＮ比および／又は最大周期変動を有する周波数帯で実行された計算結果を使用して、患者の診断情報を規定する。一例では、診断情報は、患者の頸動脈で行う測定により取得され、診断情報は、頸動脈の潅流、脈拍状態、および心拍数、のうちの少なくとも一つを含んでいる。
【００２１】
本発明の第２の態様によれば、医療超音波診断の方法が提供される。この方法は、少なくとも一つの超音波トランスデューサを励起するステップと、ドップラ信号の複数の周波数帯のドップラ信号のパワーを測定するステップと、診断情報を規定するステップと、を有している。一実施例では、心周期の間にドップラ信号のパワーが最大ＳＮ比および／又は最大周期変動を有する周波数帯で実行された計算結果を使用して、診断情報が規定され、診断情報は、潅流、脈拍状態、および心拍数、のうちの少なくとも一つを含んでいる。
【００２２】
本発明の第３の態様では、除細動システムが提供される。この除細動システムは、高電圧制御源を有する除細動ユニットと、除細動ユニットのコントローラと、診断データのアナライザと、本発明の超音波診断装置と、を有している。一実施例では、この超音波診断装置は、患者に除細動処置を施すべきかどうかを決定するとともに除細動処置のパラメータを規定する患者の診断情報源として使用される。
【００２３】
本発明の他の目的および他の特徴は、添付された図面と一緒に考慮される以下の詳細な記載から明らかになる。以下に示され記載されている好ましい実施例に適用されている本発明の基本的な新規の特徴が、指摘されているが、当業者は、本発明の精神を逸脱することなく、記載され図示された実施例、その動作、および記載された方法について、形式や細目を省略したり、交換したり、変更することができる。本発明は、専ら、添付された特許請求の範囲が示すものに制限される。
【００２４】
本発明が教示するものは、添付された図面と一緒に、以下の詳細な説明を考慮することによって明らかになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
本明細書では、可能な限り、添付された図面に共通の同一の構成要素を、同一符号によって表している。図面は、説明の目的のため慣例的に簡略化されており、一律の縮尺では描かれていない。
【００２６】
添付された図面は、本発明の実施例を示しており、したがって、添付された図面を、等価で有効な他の実施例を含む本発明の範囲を制限するものとして考えるべきではない。
【００２７】
上記のように、患者の脈拍状態を判断する場合、（特に、緊急時や、手術中、術後の集中治療の間、生命にかかわる他の状況において）困難な作業が伴なう。斯かる状況において、心臓の電気的活動を検出している間、心電図（ＥＣＧ）は、心臓が機械的活動（即ち、血液のポンプ機能）を行っていないことをかき消すことがあり、したがって、心臓が無脈性電気活動（ＰＥＡ）の状態にある場合に、（患者を治療する人に、患者に脈拍があると判断させる）不適切な診断データが提供される。
【００２８】
心臓の鼓動活動を分析する場合、背景のスペクトルノイズのレベルが高ければエコー信号の中間（又は中心）ドップラ周波数の小さな変化（即ち、ドップラ周波数シフト）を分析することが困難であることから、弱い潅流があるかどうかが問題になる。このような問題は、超音波診断情報を使用した医療システムの将来性や臨床的有用性に否定的な要素を与える。特に、これに該当するのは、医療システムが素人に使用されることが意図されているもの（例えば、設定が可能な除細動器（ＡＥＤ））である。
【００２９】
本発明の好ましい実施例では、ドップラスペクトルの複数の周波数帯の各々のパワースペクトルが個別に計算される。複数の周波数帯、即ち複数の周波数スライスは、ドップラスペクトルの全体の周波数スペクトルを包含してもよく、このスペクトル内の予め選択された２つ以上の周波数スライスだけを包含してもよい。一実施例では、この予め選択された２つ以上の周波数スライスの組合せは、多様な人間（又は他の被検体）についての流動性の指標となり得る多くのものを十分に含むように、選択されている。複数の周波数スライスは、大きさが等しくてもよく、等しくなくてもよい。さらに、周波数スライスの大きさ及び位置は、動的であってもよい。即ち、周波数スライスの大きさ及び／又は位置を、患者の分析を行っている間に変化させてもよい。
【００３０】
本発明は、任意の超音波ドップラの方法で使用することができる。最も単純な方法は、連続波（ＣＷ）ドップラ方法である。この方法では、或る超音波トランスデューサが連続波信号を放出し、別の変換器が、２つのビームの間の重なった部分の領域から後方散乱した信号を受け取る。受け取った信号は、適切に増幅された後に、和周波数の信号と差周波数の信号とを生成するミキサに送られる。ローパスフィルタは、和周波数を取り除き、周波数がドップラ周波数に等しい低周波数ベースバンド信号を残す。このＣＷ方法では、古典的なドップラ周波数シフトを求める。この方法の欠点は、血液からの信号に加えて全ての組織からの信号が結合されてしまうので、血液からの信号の場所は突き止められないことである。
【００３１】
別の方法は、パルス波（ＰＷ）ドップラ技術である。この方法では、古典的な周波数シフトを使用しない。代わりに、ドップラ信号を再構成するときに、繰り返し取得される一組の信号についてベースバンド信号の変化と復調後のベースバンド信号の位相を利用する。この方法では、血液又は組織の動きを分析するのに正確な深さを選択することが可能である。この方法の欠点は、必要とされる電子回路がＣＷの場合よりも複雑になることである。また、パルス繰返し周波数が予測されたドップラ周波数シフト量の二倍よりも大きくない場合、エイリアシングの可能性がある。一般にカラードップラ技術と呼ばれている更に別の方法では、相関法により、散乱体の動きを決定する。繰り返される超音波照射からの反射信号を分析して、散乱体の平均移動が決定される。ここには、これらの方法が記載されているが、当業者が分かるように、本発明に他のドップラ方法を使用することができる。
【００３２】
本発明による方法およびシステムの実現可能性を調べる実験では、単純なＣＷ方法を使用した。好ましい実施例では、信号がどこから反射したのかを正確に知る必要はない。血流と他の全ての組織との両方から後方散乱信号が得られるが、後方散乱信号は減衰するので、ある限られた深さまでの血流と組織との両方から後方散乱信号が得られる。血流と組織の動きとを区別するために、組織の速度（tissue velocity）は血流よりも周波数がかなり低いという仮定に基づいて、ハイパスウォールフィルタが使用された。ブタの心血管系は人間の心血管系と類似しているので、ブタに実験を行った。
【００３３】
図８は、ＣＷ実験装置の概略図を示している。この装置では、一個の素子トランスデューサ（マサチューセッツ州のWalthamにあるPanametrics社のModel A309S）が任意の波形発生器（ワシントン州のEverettにあるWavetek/Fluke社のModel 295）によって励起され、送信トランスデューサと同一構造の別のトランスデューサがドップラシフトした後方散乱エコーを収集する。受信した信号は、２つの低ノイズ・プリアンプ（ニューヨーク州のBrooklynにあるMinicircuits社のModel ZFL-500LN）を使用して増幅される。各プリアンプは、ゲインが少なくとも２４ｄＢであり、雑音指数が２.９ｄＢと低く、定格出力能力が１ｄＢコンプレッションポイントにおいて５ｄＢｍである。プリアンプ処理した後の信号はミキサ（Minicircuits社のModel ZP-3MH、又は他の適切なミキサ）に伝送される。ミキサは、局部発振器ポートで、Wavetek社の波形発生器からの励起信号の一部も受け取る。ミキサの出力には、励起信号と受信した信号との和の信号と、励起信号と受信した信号との差の信号と、が含まれている。ローパスフィルタ（Minicircuits社のModel BLP-1.9）は、和周波数の信号を取り除き、差周波数のドップラ信号を通過させる。
【００３４】
３つの信号（超音波ドップラ、ＥＣＧ、および動脈血圧（ＡＢＰ））は同時に記録された。ブタからのドップラ信号のレベルをアプリオリに求めることはできないので、信号を記録するときの自由度を考慮して、幾つかの追加のミキサ、フィルタ、および減衰器を利用できるようにした。Krohn-Hite社（マサチューセッツ州のBrockton）のシステムを使用して、ドップラ信号のフィルタリング（ウォールフィルタリングを含む）と増幅を行った。Krohn-Hite社のシステムは、調整可能周波数範囲が０．１Ｈｚ〜２００ｋＨｚである２チャネルの調整可能フィルタ増幅器（Model 3382）である。このシステムは、カットオフ周波数が非常にシャープであり（４８ｄＢ／octave）、ドップラウォールフィルタリングには非常に適している。このシステムは、ゲイン設定の選択やフィルタ設定の選択を行うときにも、十分な自由度がある。各チャネルは、１０ｄＢのゲインステップで最大５０ｄＢのゲインを有するプレフィルタゲイン段と、０.１ｄＢのゲインステップで最大２０ｄＢのゲインを有するポストフィルタ段と、を有している。カットオフ周波数は、３桁の解像度で規定することができた。この装置の複数のチャネルのうちの１つは、ハイパスウォールフィルタリングに使用され、他のチャネルはノイズを低減するためにローパスフィルタリングに使用された。ハイパスカットオフは最初は５０Ｈｚに設定されたが、後で行われた実験では２００Ｈｚに変更された。ローパスカットオフは３ｋＨｚに設定された。
【００３５】
典型的な実験を行っている間に記録されたデータを使用して作成されたドップラスペクトルが図９に示されている。ドップラスペクトルは、本質的にはドップラ信号の短時間フーリエ変換（ＦＴ）であり、民生ハイエンド超音波システムに表示されるものと同様である。ドップラスペクトルの下には、対応するＥＣＧ信号とＡＢＰ信号とが示されている。ドップラスペクトルの時間解像度および−３ｄＢ周波数解像度は、それぞれ２５ｍｓおよび１６０Ｈｚであった。
【００３６】
図９は、一般的な実験の間の心臓活動の異なる活動期を示している。実験の開始時には、心臓は通常の鼓動状態にある。ＥＣＧは通常の鼓動リズムを示しており、ＡＢＰは頸動脈の血圧の拍動性を示している。対応するドップラスペクトルは、ドップラパワーが心収縮期の間の高い周波数から心拡張期の間の低い周波数へと動いていることから、拍動性の挙動も示している。ドップラースペクトルの期間は、ＡＢＰの期間に対応している。約１８秒の時点において、電気ショックが拡張した心臓に印加され、心臓がＶＦの状態になる。この時に、ＥＣＧは通常のリズムを失い、ＡＢＰは急激に低下する。対応するドップラースペクトルは、ＶＦの前に見られた通常の拍動性挙動を示していない。動物が約１５秒の間のＶＦ状態の後、除細動ショックが印加され、心臓は鼓動活動を回復する。ＥＣＧは通常のリズムに戻り、ＡＢＰは通常の大きさに戻る。ドップラースペクトルは、通常の拍動状態に戻る。スペクトルはＶＦの間に通常の拍動の特徴を失うが、心臓の或る活動（特に、低ドップラ周波数時において）が見られる。ドップラ信号がオーディオスピーカで再生されると、初期状態の間と回復状態の間の拍動性ははっきりと分かるが。ＶＦ状態の間は拍動性が失われている。
【００３７】
図８の実験装置を使用して行われた図９に示す一連の実験から一組の測定値を得て、流動性の種々の徴候を調べた。
【００３８】
全周波数の全体のドップラパワースペクトルにわたって拍動性を検出するよりも特定の周波数帯の拍動性を検出するほうが容易であるので、上記のように、本発明では、ドップラスペクトルは複数の周波数スライスに細分される（即ち、図９に示すスペクトルを水平方向にスライスする）。特定の周波数帯で拍動流がはっきりとわかるには、拍動流の強さ、ドップラ角度、患者の大きさ、患者の通常の拍動流などの多くの要素がかかわっている。
【００３９】
実験では、分析するために、４つの周波数帯（２２５Ｈｚ〜４２５Ｈｚ、６５０Ｈｚ〜８５０Ｈｚ、１１５０Ｈｚ〜１３５０Ｈｚ、および１６５０Ｈｚ〜１８５０Ｈｚ）を選択した。これらの周波数帯は、記録ユニットでの予期しない電気ノイズを防止するように選択されたものである（電気ノイズは、大部分は１ｋＨｚで発生し、時折、５００Ｈｚと１５００Ｈｚで発生する）。これらの周波数帯の全体のドップラーパワーを時間の関数として計算したが、これは、上述したように、図９のスペクトルを水平方向にスライスしたのと本質的には同じである。特定の各周波数帯のドップラーパワーを計算した後、ドップラーパワーの不偏自己相関（unbiased auto-correlation）を５秒ウィンドウ内で計算した。この自己相関は図１０の左側で見ることができる。５秒という時間は、数個の心周期に対応しており、５秒という時間は、周期性を判断するのに十分に可能な時間であることと、できるだけ素早く判断するように十分に短い時間であることについて、良好な折り合いが取られた時間である。自己相関関数は、信号のどんな周期性も明らかする性質を有している。自己相関は、−１と＋１との間の値を有するように規格化された。実験中に自己相関を得るように、ウインドウを時間軸上で次々にずらした（スライディングウインドウ）。自己相関のフーリエ変換（ＦＴ）（パワースペクトルと呼ばれる）も計算した。自己相関のフーリエ変換は、図１０の右側に示されている。拍動性活動の間、パワースペクトルは、拍動性活動の周期に対応する周波数にピークを含むことが予想される。例えば、心拍数が１分当たり６０ビートである場合、パワースペクトルは１Ｈｚの周波数にピークを示すだろう。
【００４０】
初期状態の間と回復状態の間のドップラパワースペクトルの拍動性は、図１０に示す自己相関から明らかである。初期状態の間のパワースペクトルと回復状態の間のパワースペクトルは、自己相関の周期に対応するピークを示している。一部の周波数帯（例えば、１１５０Ｈｚ〜１３５０Ｈｚ）が他の周波数帯よりも良好な拍動性を示していることも分かる。
【００４１】
図１１は、図１０から得られる１１５０Ｈｚ〜１３５０Ｈｚの周波数帯の２つの時刻におけるパワースペクトルを示している。この２つの時刻は、自己相関で使用された５秒ウインドウが１０秒および３０秒で終了した場合に対応している。前者は細動前の心臓の初期状態に対応しており、後者はＶＦ状態に対応している。初期状態の間、ＦＴは約２．５８Ｈｚの周波数でピークを示したことが分かる。これは、１分間に１５５ビートの心拍数に対応しており、ＥＣＧ信号をモニタする除細動器によって測定されたものと同じである。この例では、基本周波数の二倍のところに、かなりの第二高調波も見られる。しかし、ＶＦ状態の間は、ＦＴは強いピークの存在を示していない。
【００４２】
本明細書において、周波数という用語は、異なる状況ではそれぞれの状況に対応するように使用されており、例えば、超音波周波数はＭＨｚの範囲であり、ドップラ周波数は数百ＨｚからｋＨｚの範囲であり、拍動流の拍動性に対応するパルス周波数は、通常は、数Ｈｚの範囲である。状況によって異なる使い方をすることは、文脈の前後関係から当業者には明らかである。
【００４３】
最初の流動性の徴候により、ドップラ信号の周期性で拍動流の拍動性が測定される。この徴候は「脈拍指数」と呼ばれ、一つの周波数スライスのパワースペクトルの中のピークのパワー（例えば、図１１）と、当該周波数スライスのパワースペクトルの全パワー（又は、全体のパワースペクトルの背景のみ、即ち、ピークが除かれたスペクトル）と、の比である。
【００４４】
本発明の好ましい実施例によって脈拍指数を発見すると、上記のように、一部の周波数帯のドップラパワーが時間の関数として計算され、続いて、自己相関とパワースペクトルが計算される。次いで、ピーク検索アルゴリズムが、パワースペクトルが最大になる周波数を決定する。全体のパワーのうちの、この周波数ピークの周囲の狭い周波数範囲内に含まれる部分が決定される。通常の拍動流の場合では、人は、この狭い周波数範囲内に、パワー全体のかなりの部分が存在していると予測するが、拍動流がない場合には、この狭い周波数範囲内に、パワー全体のかなりの部分は存在していないと予測するだろう。
【００４５】
生理学に基づくアプリオリの仮定を使用して、パワースペクトルの中のピークの位置の検索空間を限定することができる。例えば、ブタの記録データでは、頸動脈の通常の拍動流の間、心拍数は、１分当たり４０ビートと２４０ビートとの間にあると仮定することができる。したがって、ピーク検索アルゴリズムは、０.６７Ｈｚと４Ｈｚとの間で、全体のピークを調べる。狭い周波数帯の帯域幅は、自己相関の全期間によって決定される。自己相関をＴ＝５の遅延時間で計算したので、有効な帯域幅は８０％の４／Ｔ＝０.６４Ｈｚであった（８０％は主ローブ幅の大部分を捕らえている）。この範囲内に最大値を見つけることができなかった場合も数回ある。このような場合には、アルゴリズムは計算した指数をゼロに設定する。
【００４６】
本発明によれば、多くの脈拍指数がありうるが、本明細書では、可能性のある３つの脈拍指数を考察する。各々の場合において、脈拍指数は、０と１との間の値を取る。拍動流の場合には大きい値が予想され、拍動流がない場合には小さい値が予想される。
【００４７】
第１の脈拍指数は、周波数ビークの周囲の狭い周波数帯のパワーと、全周波数の信号の全パワーと、の比である。
【００４８】
第２の脈拍指数は、ピーク周波数の周囲の狭い周波数帯の全パワーとピーク周波数の２倍（第二高調波と呼ばれる）での全パワーとの和と、全周波数の全パワーと、の比である。この測定は、拍動信号が正弦波周期ではなく、その結果、拍動信号は付加的な高調波を含むことを考慮している。単純にするため、第二高調波だけが含まれており、より高次の高調波は考慮されていない。
【００４９】
第３の脈拍指数は、ピーク周波数の周囲の狭い周波数帯のパワーと、全パワーのうちの第二高調波の部分を除いたパワーと、の比である。これは、分母が第二高調波のパワーを除外している点を除いて、第１の手法と同様である。
【００５０】
３つの指標の全てがドップラーパワーの周期的挙動を定量化するが、一つの指標が他の２つの指標よりも好ましい発見的解析を行うことができる。この解析では、拍動流のある場合は、基本周波数にピークを有するとともに第二高調波に小さなピークを有すると仮定し、拍動流のない場合は、パワースペクトルが本質的に小さく且つ全ての周波数で一定となるようなノイズであると仮定する。
【００５１】
拍動流のない場合では、第２の脈拍指数は、第１の脈拍指数の約２倍になる。その理由は、分子に、二倍のノイズが存在しているからである。拍動流のある場合、第二高調波は基本周波数よりも小さいので、第２の脈拍指数は、第１の脈拍指数の２倍よりも小さい。したがって、拍動流のない場合と拍動流のある場合との間には、第１の脈拍指数が第２の脈拍指数よりも大きな隔たりがある。したがって、拍動流のある場合を拍動流のない場合と区別する場合、第２の脈拍指数よりも第１の脈拍指数が好ましい。
【００５２】
第１の脈拍指数と第３の脈拍指数との間の違いは、分母にしか存在しないない（即ち、第３の脈拍指数の分母には、第二高調波の寄与がない）。拍動流のない場合では、第二高調波を除去しても、分母の中の寄与の小さい部分が取り除くかれるだけであり、指数は影響を受けない。したがって、２つの指数は、同じような値を有する。しかし、拍動流がある場合には、第二高調波の寄与を取り除くと、分母がかなり小さくなり、したがって、第３の脈拍指数の値が増加し、第３の脈拍指数は第１の脈拍指数よりも１に近くなる。したがって、第３の脈拍指数では、拍動流のある場合と拍動流のない場合の差が大きい。この発見的解析では、３つの指数の中で、第３の脈拍指数が最も好ましい。
【００５３】
本発明の一実施例によれば、数個の周波数スライスに対して脈拍指数が計算され、全ての周波数スライスの脈拍指数の値の中の最大値を使用して、拍動流の有無を決定する。複数の周波数帯のうち、どの周波数帯が拍動性情報を最適な状態で含むかは、ドップラ周波数、ドップラ角度、血流の状態（例えば、患者の動脈の状態、患者の通常の拍動流など）などの幾つかの要素にかかわってくるので、最適な周波数帯をアプリオリに選択することはできない。したがって、この実施例では、脈拍指数の値が最大であれば、脈拍があるかどうかを確認するのに最も最適な周波数帯であるとしている。しかし、本発明の他の実施例では、拍動流があるかどうかを決定するために、種々の周波数スライスの脈拍指数の値を異なる値にすることができる。
【００５４】
２番目の流動性の徴候があると、拍動であるか変化しないかにかかわらず、全体の拍動流を測定する。これは、特定の周波数帯の全体のドップラ信号が、拍動流の場合には大きく、拍動流がない場合には小さいという事実に基づいている。この徴候は、「流動指数」と呼ばれ、従来の超音波システムのディスプレイに示されるドップラースペクトルの画素の実際の輝度に等価である。ドップラ信号は患者によって大きく異なるので、このような量は適切に標準化する必要がある。この標準化は同じ患者を基準にして行うことが好ましい。
【００５５】
これを実現する一つの可能な方法は、ＡＥＤの治療処置時の患者の多くは、既にＶＦの状態（即ち、拍動流のない状態）にあるという事実を利用することである。したがって、このＡＥＤの治療処置の時間を使用して、ドップラ信号値を得るとともに、このドップラ測定値を拍動流のない状況の「定義」として定めることができる。続いて、除細動を行った後、拍動流があるかどうかを決定するために、現在のドップラパワー測定値と、前の拍動流のない状況と、を比較する。この流動指数を使用したＡＥＤの好ましい一実施例では、特定の周波数帯におけるドップラパワースペクトルの９０パーセンタイル点は、５秒のウィンドウの間に最初に計算される（患者は、ＶＦ状態であると想定される）。この最初の「拍動流のないときの」測定値を使用して、以後の全ての測定値を標準化する。この標準化された測定値が流動指数である。この例から分かるように、流動指数は、全体的な流動の指標であり、脈拍指数とは性質が異なる。ＡＥＤが、治療処置時の患者がＶＦの状態であると判断した場合にだけ、流動指数の値が計算されるべきである点に注意すべきである。明らかに、後で行われる除細動でのＰＥＡの存在を決定するために、この測定値を使用することができる。
【００５６】
脈拍指数を使用した好ましい実施例のように、幾つかの周波数スライスの流動指数値が計算され、これらの周波数スライスのうちの最大の流動指数値が、流動指数として選択される。他の実施例では、全ての周波数スライスの流動指数、又は一部の周波数スライスの流動指数を使用することができる。拍動流がある場合、流動指数は、１よりもかなり大きくすべきであるが、ＰＥＡの場合は、流動指数は１に近くすべきである。９０パーセンタイル値は、或る程度は自由に選択できるが、最大値は非常にノイズの影響を受けやすく、平均値については、心収縮期の拍動流が心周期の間の平均拍動流よりも大きいという事実を利用しない。
【００５７】
好ましい実施例で使用される流動性の徴候（即ち、脈拍指数、および流動指数）には、流動性を決定するために使用される他の測定値よりも多くの利点がある。ドップラスペクトル全体での平均ドップラ周波数シフトなどの測定は、拍動性を決定するときに適切に行える可能性があるが、ＡＥＤでは、患者の体液の流れる状態（流速、流れの方向）が正確にはわからないと、平均ドップラ周波数シフトの挙動もわからない。本明細書に開示されている拍動流についての流動性の徴候によって、この不測の事態に陥ることがなく、したがって、脈拍状態の判断をする場合に、より正確な測定が行われる。しかし、本発明において、各周波数スライス内の平均ドップラシフトを使用することが可能である。
【００５８】
脈拍指数が有利に使用される別の例では、ドップラ信号とＥＣＧ信号との間の相互相関の周期性を、拍動流の測定に使用することを考える。患者が無脈性電気的活動（ＰＥＡ）の状態にある場合、ドップラ信号は周期的ではないがＥＣＧが周期的なままであるので、この相互相関は、通常の拍動流の場合ほどではないが、周期性がかなり高いことを示す。相互相関の値を、脈拍指数の測定値として使用することができるが、このような使用をすると、不利なことがある。相互相関の実際の値はＥＣＧ信号やドップラ信号の形状に依存しており、ＥＣＧ信号は、一般的には、患者の心臓の状態によって様々な形状になるので、信号の予測形状をアプリオリに予測することは困難であり、ドップラ信号と良好な相関があるかどうかを決定するためにしきい値を設定することが困難である。
【００５９】
本発明の好ましい実施例による拍動流に向けられた流動性の徴候の別の利点は、この徴候がドップラ信号にしか依存しておらず、他の信号（例えば、ＥＣＧ）とは相関がなく、したがって、単独でパルス検出システムに使用できることである。
【００６０】
好ましい実施例で使用される流動性の徴候（即ち、脈拍指数および流動指数）は、本来的に有効な指標であるので、これらの指数（および他の指数）を組み合わせて、流動性の状態を自動的に判断するのに使用することができる。
【００６１】
好ましい実施例で使用される一例の拍動指数は、正弦波のような周期性を捜すことに基づいている。しかし、ドップラ信号は正弦波的な周期性を有していないので、パワースペクトルには、脈拍指数の値に影響を及ぼす高調波がある。この高調波を回避するために、第３の脈拍指数の分母から、第二高調波が取り除かれた。以後の実施例では、もっと適切な解析（例えば、ウエーブレット解析）を使用して、ドップラ信号の非正弦型周期性を検出することができる。
【００６２】
本発明による方法およびシステムの主要な利点は、個体のアプリオリな測定値又は知識がなくても、個体の血液などの体液の流れを適切に判断する機能である。この機能は、患者に除細動処置を施すのが適しているかどうかを不慣れなユーザおよび／又は訓練を受けていないユーザが決定する必要があるＡＥＤや他の除細動装置で有利に使用される。ＡＥＤなどの除細動システムが、測定に関する大量のアプリオリな仮定を使用することが不可能な場合（例えば、超音波センサの位置が変更する可能性があること、センサに対する体液の流れの方向が変化すること、患者の身体の形状および大きさが多種多様であること、「通常の」（即ち、健康な）血流が多種多様であること、「通常の」（即ち、健康な）血圧が多種多様であること、などの理由で）、本発明による周波数スライスや流動性の徴候を使用することによって、斯かる除細動システムに適した本発明の方法およびシステムが得られる。
【００６３】
さらに、本発明による方法およびシステムは、人間および／又は動物の治療又は診断に限られるものではない。例えば、この方法およびシステムは、超音波ドップラによって測定できる任意の液体の分析（地下の液層や液体の流れの分析、送水管の液体の流れおよび／又は動きの分析、又は実際の流体力学系の分析）に使用することができる。
【００６４】
本発明の方法を一般的に記載し、流動性の徴候の種々の実施例を記載してきたが、以下に、本発明によるシステムの一実施例を記載する。
【００６５】
図１は、超音波診断に使用することができる本発明の一実施例による装置１００のブロック図を示す。一例の用途では、装置１００は、患者の潅流および／又は脈拍状態の判断（例えば、検出および／又は測定）を実行することができる。ここで、用語「潅流」は、血管（例えば、頸動脈）又は組織の中の血流を表している。他の用途では、装置１００を、救急蘇生システムや除細動器の装置として使用することができ、他の医療診断臨床システムの中の弱い心拍（例えば、胎児心拍）のモニタや検出器として使用することができる。さらに、装置１００を、コロイド溶液や乳化溶液の流動活動や脈動活動を測定する非医療システムで使用することもできる。
【００６６】
一実施例では、装置１００は、発生器１０２と、少なくとも１つの超音波のトランスデューサ１０４（１つのトランスデューサ１０４が示されている）と、データプロセッサ１１０と、を有している。別の実施例では、複数のトランスデューサ１０４が組み合わさって、一般的にアプリケーションパッド（図示せず）に置かれるアレイを形成し、更にトランスデューサは時分割多重化を行うことができる。斯かるアレイは、例えば、上記のRock特許に開示されている。
【００６７】
図示された実施例では、トランスデューサ１０４は、送信器１０６と受信器１０８とを有している。この実施例では、発生器１０２は、一般的に、連続波（ＣＷ）無線（ＲＦ）信号（例えば、１ＭＨｚ〜１０ＭＨｚ）の信号源である。発生器１０２は、インタフェース１３４を介して、送信器１０６を起動し、トランスデューサの下に横たわった患者の体の一部１２４を伝播する超音波（ビーム１３２が図示されている）を放出させる。受信器１０８は、開口１３０内に、音響エコー信号（即ち、散乱した超音波）を収集し、このエコー信号を電気信号に変換し、インターフェース１３６を介して、データプロセッサ１１０に伝送する。送信器１０６および受信器１０８は、ビーム１３２および開口１３０が大きい血管１２６（例えば、頸動脈）の領域１２８で重なるように位置している。
【００６８】
別の実施例では、装置１００は、ＲＦパワーがＯＮの場合は送信器として動作し、ＲＦパワーがＯＦＦの場合は受信器として動作することができるトランスデューサ１０４を有していてもよい。この実施例では、発生器１０２は、ＯＮ期間が約０.２ｍｓｅｃ〜２０ｍｓｅｃでありデューティサイクルが０.２％〜２０％であるパルスＲＦパワー（ＰＷ）を生成する。
【００６９】
一実施例では、データプロセッサ１１０は、信号取得モジュール１１２と、周波数帯弁別器１１４と、信号分析器１１８と、を有している。信号分析器１１８は、処理モジュール１２０と、潅流検出器１２２と、脈拍状態検出器１２３と、を有している。データプロセッサ１１０の構成要素は、電子ハードウェアの形式、コンピュータプログラム（即ち、ソフトウェア）の形式、又は電子ハードウェアとコンピュータプログラムとの両方の形式で、実現することができる。あるいは、モジュール１１０が実行する信号処理の一部を、遠隔プロセッサ（図示せず）を使用して実現してもよい。さらに、別の実施例では、デジタル領域ではなく、アナログ領域で分析を行うことができる（例えば、当業者に既知であるように、周波数帯分別器１１４をアナログフィルタ・バンクに置き換え、データプロセッサ１１０がコリレータを有する、など）。
【００７０】
信号取得モジュール１１２は、エコー信号を取得し、ドップラ信号を規定する。本明細書において、用語「ドップラ信号」は、入力超音波とエコー信号との間の周波数シフトに対応する信号に関連するものである。図示した例では、モジュール１１２は、エコー信号の周波数変換器と、アナログフィルタおよびデジタルフィルタと、メモリ装置と、コンピュータプロセッサと、データ取得およびデジタル信号処理に使用される通常の他の手段と、を有している。１つのフィルタは、静止した対象物又はゆっくりと移動する対象物（例えば、組織、血管１２６の血管壁など）によって領域１２８から生じたエコーを除去するハイパスフィルタとすることができる。一実施例では、モジュール１１２は、メモリ１１３に、デジタル形式で、約２秒〜２０秒（好ましくは５秒〜１０秒）の少なくとも一つの時間間隔ΔＴ１の間に取得したドップラ信号を記憶する。この実施例では、記憶されたデジタルドップラ信号を更に処理するために、このドップラ信号を、メモリ１１３から、連続するデータバンクの形式で、周波数帯弁別器１１４に供給する。各データバンクは、約１０ｍｓｅｃ〜１００ｍｓｅｃ（例えば、４０ｍｓｅｃ）の時間間隔ΔＴ２に関係するものである。
【００７１】
一実施例では、周波数帯弁別器１１４は、複数個（例えば、４個〜１０個）のバンドパスフィルタ１１５（図には、６個のフィルタ１１５が示されている）を有している。これらのバンドパスフィルタ１１５は、ドップラ信号を、複数のサンプリング信号１４０に選択的に分解する。各サンプリング信号１４０の周波数範囲は、ドップラ信号の予め選択された周波数範囲の一部である。これらのサンプリング信号１４０の周波数範囲は、重なり合わないようになっている。以下では、用語「周波数範囲」および「周波数帯」を区別なく使用している。これらのサンプリング信号１４０の周波数範囲を合わせると、分解されたドップラ信号の周波数範囲、又はその周波数範囲の一部、が含まれている。
【００７２】
これらのバンドパスフィルタは、１よりも大きいか又は１よりも小さい同じ増幅係数を有するように、個別に調整される。このように、これらのサンプリング信号１４０は、信号取得モジュール１１２によって得られたドップラ信号のスペクトルパワー分布を保ち、したがって、各サンプリング信号のパワーは、それぞれのサンプリング信号１４０の周波数範囲内のドップラ信号のパワーに比例している。図示された実施例では、各バンドパスフィルタ１１５の出力部は、電力測定ユニット１１６の対応する入力部に結合されている。別の実施例では（図示せず）、各バンドパスフィルタ１１５の出力を多重化し（例えば、時分割多重化）、一本の伝送ラインを使用して電力測定ユニット１１６に結合してもよい。
【００７３】
電力測定ユニット１１６は、各サンプリング信号１４０のパワーを計算し、処理モジュール１２０に複数の信号１４２を出力する。この複数の信号１４２の各々は、時間間隔ΔＴ２の間で平均された対応するサンプリング信号のパワーを表す。当業者は、信号１４２も多重化し（例えば、時分割多重化）、一本の伝送ラインを使用して処理モジュール１２０に結合できることを容易に理解することができる。
【００７４】
潅流を判断するために、一実施例では、処理モジュール１２０は、例えば、ドップラ信号のパワーとベースラインノイズとの比を使用して、ドップラ信号の各周波数帯におけるドップラ信号の周期性を計算する。この比のピーク値と、この比を持つ周波数帯を識別するデータは、潅流検出器１２２に伝送される。潅流検出器１２２では、計算されたピーク比が、所定の設定値と比較され、検査対象の血管（例えば、頸動脈）の血流速度が判断される。ドップラ信号のスペクトルパワー分布の特定のパターンに関連するデータは、患者の心臓の機械的活動に関する追加の診断情報を担持することもでき、例えば、信号分析器１１８又はデータプロセッサ１１０のメモリに保持される。
【００７５】
ドップラ信号の周期性、したがって脈拍の状態を判断するために、一実施例では、処理モジュール１２０は、時間間隔ΔＴ１の間に、他の信号１４２よりもパワーの大きく変化する（即ち、周期変化が最大の）出力信号１４２を規定する。ドップラパワーの変動は、心周期の心収縮期と心拡張期との間の遷移に対応している（図２〜図４を参照しながら、以下に詳細に記載されている）。一つの計算技術では、予め決められたの時間間隔の間のドップラ信号のパワーの自己相関分析が行われ、自己相関関数が、心臓の拍動活動に一致し周期的に間隔をあけて並ぶピークを有しているかどうかを決定する。自己相関分析の結果は、パルス状態検出器１２３に伝送される。パルス状態検出器１２３では、例えば、脈拍指数ＰＩ（図５を参照しながら、以下に詳細に説明されている）や同様の周期性の測定値を使用して、血液の脈動の強度を判断することができる。選択された周期性の測定値の計算値は、所定の設定値および／又はしきい値と比較され、血管１２６の脈拍状態を決定し、判断する。
【００７６】
一実施例では、処理モジュール１２０は、数個の心周期に渡る期間の間に、出力信号１４２を収集する。図示されているように、処理モジュール１２０は、数個の心周期に渡る時間間隔ΔＴ１の間に、これらの信号１４２を、時間間隔ΔＴ２に関するデータブロックの形式で取得し、このデータブロックを処理する。処理モジュール１２０は、当業者に既知の計算技術（例えば、代数論理演算およびブール論理演算、スペクトル分析、フーリエ解析（例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）解析）、相関分析、他の信号処理技術）を使用することができる。
【００７７】
図２は、図１の装置において、心周期のうちの心収縮期の間のドップラ信号のパワーの計算結果を示す一例のグラフである。もっと具体的には、グラフ２０１は、周波数（ｘ軸２０２）に対するドップラ信号２００のスペクトルパワー分布（ｙ軸２０４）の一例を示している。装置１００では、ドップラ信号２００のパワーは、予め決められた複数の周波数範囲（図には、６個の周波数範囲２０８〜２１３が示されている）について個別に測定される。この複数の周波数範囲は、全体として、ドップラ信号の周波数範囲２０６を表している。一実施例では、このような各周波数範囲は、約１００Ｈｚ〜５００Ｈｚまでの帯域幅（例えば、２００Ｈｚ）を有している。周波数範囲２０８〜２１３のドップラ信号２００のパワーレベルは、ここでは、数字２１８〜２２３を使用して示されている。一実施例では、レベル２１８〜２２３の各々は、心収縮期の複数の時間ΔＴ２のうちの一つの時間の間に測定された電力計測ユニット１１６のそれぞれの出力信号１４２に対応している。
【００７８】
図３は、図１の装置において、心周期のうちの心拡張期の間のドップラ信号のパワーの計算結果を示す一例のグラフである。もっと具体的には、グラフ３０１は、周波数（ｘ軸３０２）に対するドップラ信号３００のスペクトルパワー分布（ｙ軸３０４）の一例を示している。パワーレベル３１８〜３２３は、周波数範囲２０８〜２１３において、心拡張期の複数の時間ΔＴ２のうちの一つの時間の間に測定された電力計測ユニット１１６の出力信号１４２に対応している。
【００７９】
図４は、図２および図３の周波数帯２０８〜２１３において、同じ心周期の心収縮期と心拡張期との間のドップラ信号のパワーの変動（即ち、最大値と最小値との差）を示す一例のグラフである。斯かる変動は、患者の心臓の拍動（即ち、機械的）活動に対応する。もっと具体的には、グラフ４０１は、周波数（ｘ軸４０２）に対するドップラパワーの差の絶対値（ｙ軸４０４）を表している。この実施例では、ドップラ信号の周波数範囲２０６において、周波数帯２１１のドップラパワーの差４１１が、他の周波数範囲の差よりも大きい。超音波測定が、同じ患者に行われるがその患者の心臓の活動が他の状態にある場合、又は超音波測定が別の患者に行われた場合、心収縮期と心拡張期との間のパワー変動は、異なる周波数帯で最大値になることがある。一般的に、血管内の血流が、例えば心臓が弱っているために遅い場合、低い周波数帯で拍動活動が検出されることがある。反対に、健康な人の場合のように潅流が強ければ、拍動活動は、高い周波数帯にあると判断されることがある。
【００８０】
図５は、図２および図３の周波数帯でのドップラ信号のパワーのフーリエ解析の結果を示すグラフの一例を示す。もっと具体的には、グラフ５０１は、周波数帯２１１の周波数（ｘ軸５０２）に対するパワーの自己相関関数５０６の振幅（ｙ軸５０４）を示している。典型的には、自己相関関数５０６は、周波数５１０を中心として或る帯域幅５２８を有する主ピーク５０８と、周波数５１８を中心として或る帯域幅５２２を有する第二高調波ピーク５２２と、平均レベル５２６のノイズ５２４と、を有している。ピーク５２２は心臓の鼓動の中の非高調波成分によって生じており、このピーク５２２は、典型的には、主ピーク５０８の高さ５１２よりも１／３〜１／１０程度の高さ５２０を有している。脈拍活動を判断する場合に、ピーク５２２は計算から除外することができる。一実施例では、自己相関関数５０６のＦＴの判断では、脈拍指数ＰＩが計算される。このＰＩは、帯域幅５２８のパワーと、帯域幅５２２のパワーを除外した周波数範囲２０６のパワーと、の比として定義される。
【００８１】
周波数範囲２０６の中の他の周波数帯（即ち、周波数帯２０８〜２１０と、周波数帯２１２〜２１３）のドップラ信号のパワーの変動に関する信号の自己相関関数は、周波数帯２１１の自己相関関数と同様のパターンを有する場合がある点に注意すべきである。しかし、他の周波数帯の自己相関関数は、相関ピークが低いか、ノイズレベルが高いか、又はその両方を含んでいる。したがって、周波数帯２１１のドップラパワーの分析に対して実行される計算により、患者の心臓の機械的活動の判断が高精度で行われる。
【００８２】
図６は、本発明の超音波診断法の一実施例のフロー図を表している。この方法は、例えば、血液の潅流および／又は患者の脈拍状態を検出を実行する図１の装置を使用することによって、実行することができる。本発明を最適に理解するために、図１〜図５も同時に参照すべきである。
【００８３】
この方法は、ステップ６０１で始まり、ステップ６０２に進む。ステップ６０２において、少なくとも１つの超音波トランスデューサ１０４が作動して、血管１２６（例えば、頸動脈）に向けて超音波が放出され、患者の体の領域１２８で散乱したエコー信号が収集される。超音波エコー信号は、電気的形式に変換され、データプロセッサ１１０に伝送される。ステップ６０４において、図１を参照しながら説明したように、時間間隔ΔＴ１の間のエコー信号が得られ、このエコー信号はデジタル化され、メモリに記憶される。時間間隔ΔＴ１は、典型的には、数個（例えば、３個から６個）の心周期を含んでいる。あるいは、時間間隔ΔＴ１は、所定の期間とすることもできる。ステップ６０６において、複数の別個の周波数帯でドップラ信号のスペクトルパワー分布が規定され、時間間隔ΔＴ１のうちの時間間隔ΔＴ２の範囲内で平均化される。ステップ６０８において、心周期の間にドップラパワーの最大周期変化を示す周波数帯が定められ、ステップ６１０において、図４および図５を参照しながら詳細に説明したように、患者の脈拍状態が計算される。ステップ６１２において、心周期の間にドップラパワーとベースラインノイズとのピーク比を有する周波数帯が定められ、ステップ６１４において、図１を参照しながら説明したように、潅流が計算される。必要に応じて、ステップ６１６において、例えば、図７を参照しながら以下に説明されるように、この方法が除細動装置で実行される場合、同時に動作している心電計（ＥＣＧシステム）を使用して収集されたデータを使用することができる。この場合、ＥＣＧと超音波スペクトルとの間の時間のずれに対しては、通常行われているように、ＥＣＧデータのタイミングを調整しなければならない。一実施例では、ステップ６０８、６１０、６１２、６１４、および６１６は、同時に実行してもよい。ステップ６１０および６１４が完了すると、方法は、終了のステップ６１８に進む。
【００８４】
図７は、本発明の一実施例によるプログラム設定可能な除細動システム７００の一例のブロック図を示している。除細動システム７００は、図１の超音波診断装置１００と、必要に応じてＥＣＧシステム７０２と、必要に応じて血圧モニタ７０３と、診断情報アナライザ７０４と、除細動ユニット７０８と、除細動ユニットのプログラム設定可能なコントローラ７０６と、を有している。
【００８５】
装置１００は、アナライザ７０４に診断情報を供給する。この診断情報は、心臓の機械的活動に関連する情報であり、この診断情報は、潅流と患者の脈拍状態とのうちの少なくとも一つを有している（例えば、脈拍指数ＰＩ）。超音波診断情報は、患者の頸動脈で行われる測定によって得ることができる。このような情報は、患者の脳への血液の供給状態をリアルタイムで診断するのに使用することもできる。
【００８６】
一実施例では、ＥＣＧシステム７０２および装置１００は、診断データを同時に取得する。この実施例では、（図１〜図５を参照しながら説明された）ドップラ信号のパワーのスペクトル分布に関連する信号を、更に、ＥＣＧ信号と照合することができる。これによって、アナライザ７０４が診断情報を解釈するときの精度および信頼性を向上させることができる。
【００８７】
他の実施例では、信号１４２の各々をアナライザ７０４に結合することができ、アナライザ７０４では、信号１４２はＥＣＧ信号と照合され、潅流について高精度で判断され、一方、ＡＢＰモニタを、心臓の機械的活動の全体の状態を特徴付けるデータ源として使用することができる。あるいは、アナライザ７０４は、装置１００によって提供された診断情報のみを使用することができる。
【００８８】
しかし、ＥＣＧ信号は、心臓の電気的活動に対応していることに注意すべきである。システム７００で専らＥＣＧ診断法を使用すると、患者の心臓が機械的活動（即ち、血液ポンピング機能）をしていないことが心臓の無脈性活動（ＰＥＡ）によって隠れてしまうことがあり、したがって、誤った臨床決定をしてしまうことがある。
【００８９】
アナライザ７０４は、収集した情報の解析を行い、患者に除細動処置を行うかどうかを決定し、除細動処置のパラメータを規定する。アナライザ７０４は、分析結果をプログラマブル・コントローラ７０６に出力する。コントローラ７０６は、除細動ユニット７０８の設定を行う。この除細動ユニット７０８は、高電圧制御源７１０と、除細動処理を行うための印加電極（２つの電極７１２が示されている）とを有している。
【００９０】
図１および図７を参照しながら説明した実施例では、装置１００およびシステム７００の多くの部分を、オランダのEindhovenのKoninklijke Philips Electronics N.V.から入手可能である汎用ＩＣ（ＡＳＩＣ）や医療超音波システムおよび除細動システムで利用することができる。
【００９１】
したがって、本発明の好適な実施例に適用されている本発明の基本的な新規の特徴が示され、記載され、指摘されているが、当業者は、本発明の精神を逸脱することなく、記載され図示された装置、その動作、および記載された方法について、形式や細目を省略したり、交換したり、変更することができる。例えば、実質的に同じ方法で実質的に同じ機能を実行して同じ結果を達成する素子および／又は方法のステップの全ての組み合わせは、本発明の範囲内にあることは、明らかである。或る実施例の構成要素を別の実施例の構成要素に置き換えることも、十分に意図されており、考慮されている。したがって、本発明は、専ら、添付された特許請求の範囲が示すものに制限される。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】超音波診断に使用することができる本発明の一実施例による装置のブロック図を示す。
【図２】図１の装置において、心周期のうちの心収縮期の間のドップラ信号の複数の周波数帯におけるドップラ信号のパワーの計算結果の一例を示す図である。
【図３】図１の装置において、心周期のうちの心拡張期の間のドップラ信号の複数の周波数帯におけるドップラ信号のパワーの計算結果の一例を示す図である。
【図４】図２および図３の周波数帯におけるドップラ信号のパワーの変動を示す一例の図である。
【図５】図２および図３の周波数帯におけるドップラ信号のフーリエ解析の結果を示す一例の図である。
【図６】潅流即ち血液の脈動を判断する処理の間に使用することができる本発明の超音波診断方法の一実施例のフロー図である。
【図７】図１の超音波診断装置を有する本発明の一実施例による除細動システムのブロック図を示す。
【図８】本発明による方法および装置の実現可能性を調べるために使用される実験装置の概略図である。
【図９】図８の実験装置を使用してＶＦの状態の心臓から得られた、対応するＥＣＧ信号および動脈血圧（ＡＢＰ）信号とともに、ドップラスペクトルを示す図である。
【図１０】図９のドップラスペクトルの４つの周波数スライスについての本発明の好ましい一実施例による、自己相関と、自己相関のフーリエ変換と、を示す図である。
【図１１】本発明の好ましい一実施例において、図１０の１１５０Ｈｚ〜１３５０Ｈｚの周波数スライスの自己相関の１０秒および３０秒におけるフーリエ変換を示す図である。
【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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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【国際調査報告】
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