(57)【要約】      （修正有）【課題】無侵襲かつ高精度で脳血管障害の検査をすることができる。【解決手段】本発明は脳血液量変動および、血圧変動および/または心拍数変動を計測してそれら変動の低周波成分の性質から脳血管の硬さおよびその変化等を評価し、障害部位および危険部位を推定し表示する。つまり、被検体の局所的脳血液量を計測する脳血液量計測部と、前記被検体の血圧および/または心拍数を計測する血圧/心拍数計測部と、前記脳血液量計測部および前記血圧/心拍数計測部で計測された信号を解析する解析部と、前記解析部の出力に基づき前記被検体の局所的な脳血管の状態に関する情報を抽出する抽出部と、前記脳血液量計測部および/または前記血圧/心拍数計測部で計測された計測結果または、前記解析部で解析された解析結果、または前記抽出部で抽出された抽出結果を表示する。【選択図】図１
2007289224.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の局所的脳血液量を計測する脳血液量計測部と、
前記被検体の血圧および/または心拍数を計測する血圧/心拍数計測部と、
前記脳血液量計測部および前記血圧/心拍数計測部で計測された信号を解析する解析部と、
前記解析部の出力に基づき前記被検体の局所的な脳血管の状態に関する情報を抽出する抽出部と、
前記脳血液量計測部および/または前記血圧/心拍数計測部で計測された計測結果または、前記解析部で解析された解析結果、または前記抽出部で抽出された抽出結果を表示する表示部を有することを特徴とする生体計測装置。
【請求項２】
前記解析部は前記脳血液量計測部および血圧/心拍数計測部で計測された信号のパワースペクトルを解析することを特徴とする請求項１記載の生体計測装置。
【請求項３】
前記抽出部は、前記解析部の出力から、血圧および/または心拍数の第一の周波数帯域と第二の周波数帯域における第一のパワー強度比と、局所的脳血液量の前記第一の周波数帯域と前記第二の周波数帯域における第二のパワー強度比を算出し、前記第一のパワー強度比および/または前記第二のパワー強度比と第一の閾値との大小関係により、脳血管の状態に関する情報を抽出することを特徴とする請求項２記載の生体計測装置。
【請求項４】
前記抽出部は、前記第一のパワー強度比と前記第二のパワー強度比の比と第二の閾値との大小関係により、脳血管の状態に関する情報を抽出することを特徴とする請求項３記載の生体計測装置。
【請求項５】
前記第一の周波数帯域は0.01-0.05Hzの間にあり、前記第二の周波数帯域は0.07-0.11Hzの間にあることを特徴とする請求項３記載の生体計測装置。
【請求項６】
前記解析部は前記パワースペクトルの1/ｆスペクトル成分を除く処理を行うことを特徴とする請求項２記載の生体計測装置。
【請求項７】
前記被検体の生体情報および/または診断情報を入力する入力部を有することを特徴とする請求項１記載の生体計測装置。
【請求項８】
前記表示部は、前記被検体の頭部の局所的な脳血管の状態に関する情報を、頭部の部位毎に階級分けして表示することを特徴とする請求項１記載の生体計測装置。
【請求項９】
前記表示部は、前記被検体の過去の診断情報の履歴を表示することを特徴とする請求項１記載の生体計測装置。
【請求項１０】
前記脳血液量計測部および/または前記血圧/心拍数計測部で計測された計測結果または、前記解析部で解析された解析結果、または前記抽出部で抽出された抽出結果をデータベースとして記憶する記憶部を有し、
前記抽出部は前記記憶部に記憶された前記データベースおよび前記解析部の出力に基づき前記被検体の局所的な脳血管の状態に関する情報を抽出することを特徴とする請求項１記載の生体計測装置。
【請求項１１】
前記データベースは標準脳内血管分布情報を格納しており、
前記抽出部は前記標準脳内血管分布情報に基づき前記被検体の脳の部位毎に感度の補正をした上で抽出を行うことを特徴とする請求項１０記載の生体計測装置。
【請求項１２】
複数の被検体の確定診断情報を記憶する記憶部を有し、
前記抽出部は、前記確定診断情報を元に抽出の正答率が最大となるように前記第一の閾値および/または前記第二の閾値の大きさを決定することを特徴とする請求項４記載の生体計測装置。
【請求項１３】
前記脳血液量計測部は、前記被検体頭部に光を照射する複数の光照射手段と、前記光照射手段から照射され前記被検体頭部を通過した光を検出する複数の受光手段と、前記受光手段により検出された光から前記被検体頭部の血液量変化を算出する演算部とを有することを特徴とする請求項１記載の生体計測装置。
【請求項１４】
被検体の局所的脳血液量を計測するステップと、
前記被検体の血圧および/または心拍数を計測するステップと、
計測された前記局所的脳血液量および前記血圧および/または心拍数を解析するステップと、
解析された情報に基づき前記被検体の局所的な脳血管の状態に関する情報を抽出するステップとを有することを特徴とする生体計測方法。
【請求項１５】
前記解析するステップでは、計測された前記局所的脳血液量および前記血圧および/または心拍数のパワースペクトルを解析することを特徴とする請求項１４記載の生体計測方法。
【請求項１６】
前記抽出するステップでは、前記解析するステップでの解析結果から、血圧および/または心拍数の第一の周波数帯域と第二の周波数帯域における第一のパワー強度比と、局所的脳血液量の前記第一の周波数帯域と前記第二の周波数帯域における第二のパワー強度比を算出し、前記第一のパワー強度比および/または前記第二のパワー強度比と第一の閾値との大小関係により、脳血管の状態に関する情報を抽出することを特徴とする請求項１５記載の生体計測方法。
【請求項１７】
前記抽出するステップでは、前記第一のパワー強度比と前記第二のパワー強度比の比と第二の閾値との大小関係により、脳血管の状態に関する情報を抽出することを特徴とする請求項１６記載の生体計測方法。
【請求項１８】
前記第一の周波数帯域は0.01-0.05Hzの間にあり、前記第二の周波数帯域は0.07-0.11Hzの間にあることを特徴とする請求項１６記載の生体計測方法。
【請求項１９】
前記解析するステップでは、前記パワースペクトルの1/ｆスペクトル成分を除く処理を行うことを特徴とする請求項１５記載の生体計測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無侵襲的に脳血管障害の検査を行う生体計測装置および生体計測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
脳血管障害（あるいは脳卒中）は脳の血管の器質的もしくは機能的異常により神経症状をもたらす病態の総称であり、現在日本人の死因の第3位を占めている。脳血管障害のうち7割が脳梗塞すなわち虚血による脳組織の壊死（軟化）で、脳動脈の粥状硬化による脳血栓症と頭蓋外からの塞栓子による脳塞栓症とがある。出血には脳実質内への脳出血とくも膜下腔へのくも膜下出血がある。急性期における検査は血液検査、心電図、X線CT等で行い、補助的にMRI, PET, SPECT, 脳血管撮影を用いている。
【０００３】
また脳の局所的血液量変化は光トポグラフィ法により無侵襲に計測可能である。光トポグラフィ法は可視から赤外領域に属する波長の光を被検体に照射し、被検体内部を通過した複数信号の光を同一の光検出器で検出しヘモグロビン変化量を計測する方法である（特許文献１など）。MRI, PET等の脳機能計測技術に比べ被験者に対する拘束性も低いという特徴を持つ。
【０００４】
【特許文献１】特開平9-019408号公報
【非特許文献１】A. Maki et al., Medical Physics 第22巻，1997−2005頁（1995年）
【非特許文献２】M. L. Schroeter et al., Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, 第24巻, 1183-1191頁（2004年）
【非特許文献３】M. L. Schroeter et al., Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, 第25巻, 1675-1684頁（2005年）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記のような脳血管障害の検査は侵襲的な方法を用いたり、侵襲的ではなくても被検査者に大きな負担を強いる場合があった。また小さな病巣を見落とす可能性が高かった。したがって、予防的に脳血管障害の検査を行うことが困難であった。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
そこで、本発明は脳血液量変動および、血圧変動および/または心拍数変動を計測してそれら変動の低周波成分の性質から脳血管の硬さおよびその変化等を評価し、その評価に基づいて障害部位および危険部位を推定し表示する。
【０００７】
つまり、被検体の局所的脳血液量を計測する脳血液量計測部と、前記被検体の血圧および/または心拍数を計測する血圧/心拍数計測部と、前記脳血液量計測部および前記血圧/心拍数計測部で計測された信号を解析する解析部と、前記解析部の出力に基づき前記被検体の局所的な脳血管の状態に関する情報を抽出する抽出部と、前記脳血液量計測部および/または前記血圧/心拍数計測部で計測された計測結果または、前記解析部で解析された解析結果、または前記抽出部で抽出された抽出結果を表示する表示部を有することを特徴とする生体計測装置により上記課題を解決することができる。
以下に発明の内容を具体例に従って詳細に説明する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、無侵襲かつ高精度で脳血管障害の検査をすることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
（１）図１に装置の構成を示す。本装置は計算機１１２に含まれる入力部、解析部、記憶部、抽出部、さらに脳血液量計測部１２０、血圧/心拍数計測部１３０、表示部１１３からなる。なお、計算機１１２が表示機能を有する場合、表示部１１３はそれによって代用可能である。
【００１０】
入力部では検査に必要な情報、例えば非検査者の年齢、性別、利き手、現時点での診断、治療暦等の診断情報、特に確定診断結果があるかどうか等が操作者によって入力される。その際示される入力画面の様子を図２に示す。この例では、患者番号で識別しているが、氏名であっても良い。確定診断結果がある場合、１項の□にチェックする。その場合には検査結果は自動的にデータベースに格納される。
【００１１】
局所脳血液量(酸素化ヘモグロビン・脱酸素化ヘモグロビン・総ヘモグロビン)は、脳血液量計測部１２０において、可視から赤外領域に属する波長の光を被検体頭部に照射し、被検体内部を通過した複数信号の光を同一の光検出器で検出し計測することで得られた。
【００１２】
波長の異なる複数の光源１０２ａ〜１０２ｄ（光源１０２ａと１０２ｃは７８０nm，光源１０２ｂと１０２ｄは８３０nm）と，上記複数の光源１０２ａ及び１０２ｂ（１０２ｃ及び１０２ｄ）の光をそれぞれ互いに異なった周波数の発振器１０１ａ及び１０１ｂ（１０１ｃ及び１０１ｄ）で強度変調する変調器と，強度変調された光をそれぞれ光ファイバー１０３ａ及び１０３ｂ（１０３ｃ及び１０３ｄ）を通して結合する結合器１０４ａ（１０４ｂ）からの光を光照射用光ファイバー１０５ａ（１０５ｂ）を介して被検体である被検者１０６の頭皮上の異なる位置に照射する複数の光照射手段と，上記複数の光照射手段の光照射位置の近くに上記光照射位置から等距離（ここでは３０ｍｍとする）の位置に先端が位置するように複数の受光用光ファイバー１０７ａ〜１０７ｄ及び受光用光ファイバー１０７ａ〜１０７ｄのそれぞれに設けられた受光器１０８ａ〜１０８ｆからなる複数の受光手段とが設けられている。６本の受光用光ファイバー１０７ａ〜１０７ｆで，生体通過光を光ファイバーに集光し，それぞれ受光器１０８ａ〜１０８ｆで生体通過光が光電変換される。上記受光手段は被検体内部で反射された光を検出し電気信号に変換するもので，受光器１０８としては光電子増倍管やフォトダイオードに代表される光電変換素子を用いる。
【００１３】
受光器１０８ａ〜１０８ｆで光電変換された生体通過光強度を表す電気信号（以下，生体通過光強度信号とする）は，それぞれロックインアンプ１０９ａ〜１０９ｈに入力される。ここで，受光器１０８ｃ及び１０８ｄは，光照射用光ファイバー１０５ａ及び１０５ｂの両方から等距離にある受光用光ファイバー１０７ｃ及び１０７ｄで集光される生体通過光強度を検出しているため，受光器１０８ｃ及び１０８ｄからの信号を２系統に分離し，ロックインアンプ１０９ｃと１０９ｅ及び１０９ｄと１０９ｆに入力する。ロックインアンプ１０９ａ〜１０９ｄには発振器１０１ａ及び１０１ｂ，そして，ロックインアンプ１０９ｅ〜１０９ｈには発振器１０１ｃ及び１０１ｄからの強度変調周波数が参照周波数として入力されている。従って，ロックインアンプ１０９ａ〜１０９ｄからは光源１０２ａ及び１０２ｂに対する生体通過光強度信号が分離されて出力され，ロックインアンプ１０９ｅ〜１０９ｈからは光源１０２ｃ及び１０２ｄに対する生体通過光強度信号が分離されて出力される。
【００１４】
ロックインアンプ１０９ｅ〜１０９ｈの出力である分離された各波長の通過光強度信号をアナログ−デジタル変換器（以下ではと記す）１１０でアナログ−デジタル変換した後に，計測制御用計算機１１１に送られる。計測制御用計算機１１１では通過光強度信号を使用して，各検出点の検出信号から非特許文献1に説明されている手続によって酸素化ヘモグロビン濃度，脱酸素化ヘモグロビン濃度および総ヘモグロビン濃度の相対変化量を演算し，複数の計測点の経時情報として記憶装置に格納する。
【００１５】
なお、ここでは、複数の光を変調方式により分離する実施例を記載したが、これに限定されず、たとえば、複数の光を照射するタイミングを時間的にずらすことで複数光を弁別する時分割方式を用いることもできる。
一方、血圧/心拍数計測部１３０において、光電式容積脈波記録（フォトプレチィモグラフィ）により心拍数および/または血圧を計測する。手指先端部にカフ１２２を装着し、心拍を光検出により同時に血圧（収縮期血圧、拡張期血圧、平均血圧）を検出し、血圧値は信号処理部１２１でサンプリング周波数２００Hz補間され、計算機１１２内の解析部に送られる。なお、ここでは、心拍数および血圧を計測する血圧/心拍数計測部１３０を示すが、心拍数または血圧のいずれかが計測できれば十分である。ここでは、取り扱いの容易さから光電式容積脈波記録を用いたが、心拍数に対して心電計を、血圧に対しては観血式血圧計を用いることも可能である。
【００１６】
解析部では計測された上記局所脳血液量および、上記心拍数あるいは血圧のパワースペクトルを解析する。これらの結果は計算機１１２内の記憶部に渡される。
【００１７】
記憶部では被検査者の計測情報等を一時的に保存しその後の処理を可能とする一方、例えば確定診断がある場合には計測情報をデータベースとして格納する、ということもできる。データベース情報は後述するようにパラメータの自動調整を行う際使用されるほか、本装置による検査結果に基づき診断を行う際にも利用できる。
計算機１１２内の抽出部では上記解析部で解析された信号のパワースペクトルおよびそれに関する定量的情報から後述する方法で血管障害に関する情報を抽出する。上記抽出部で抽出された血管障害に関する情報は表示部１１３で表示される。
【００１８】
なお、図１では計算機１１１と計算機１１２は別個に描かれているが、一つの計算機としてもよいことは言うまでも無い。
【００１９】
図３は、脳血液量を計測するためのプローブを模式的に説明する。Cz, T3, T4は脳波計測のため標準的な位置を示す記号で、それぞれ、頭頂、左耳直上部、右耳直上部を表す。C3, C4は、それぞれ、CzとT3、CzとT4の中点である。左右各12チャンネルずつ、計24チャンネルの計測が可能である。各チャンネルは計測点に付された番号（以下ではチャンネル番号と呼ぶ）で識別する。
【００２０】
上記解析部で得られたパワースペクトルの例を図４に示す。(a)は血圧変動（Aterial Pressure (AP)）および心拍数変動 (Heart Rate (HR))から得られたパワースペクトルの平均値(AP・HRと表す)、(b)は局所脳血液量(Cerebral Blood Volume (CBV))のパワースペクトルである。縦軸はパワースペクトル密度 (Power Spectral Density: PSD) を表す。パワースペクトル密度とはパワーを周波数について積分したとき１になるように正規化したものである。横軸の周波数は時系列データである血圧・心拍数変動をフーリエ変換し得られる時間軸に対応した座標でゼロHzからナイキスト周波数（サンプリング周波数の半分）までの範囲を含む。図4ではその一部分を示している。図４(a)の血圧・心拍数変動は左手薬指にプローブを装着して血圧/心拍数計測部１３０により計測した。図４(b)に示した結果は図２チャンネル4において計測された局所脳血液量変動から算出された。両者をLow-frequency (LF)領域(0.07-0.11 Hz)の平均パワーＰＬＦのVery-low-frequency (VLF)領域(0.01-0.05 Hz)の平均パワーＰＶＬＦに対する比ＲＰ＝ＰＬＦ/ＰＶＬＦに注目して比較すると、パワー比ＲＰは心拍数・血圧変動の方が局所脳血液量より大きいことがわかる。これらの領域の揺らぎは血管系の調節機能と深く関係している。調節は血管運動中枢、交感神経・副交感神経（迷走神経）などによって支配されるが、揺らぎの起源は神経原性と筋原性の部分がある。Schroeterらによる非特許文献２、３では、加齢により脳血液量変動のLF領域成分が弱くなる一方で、VLF領域成分には大きな変化が認められないこと、また微小血管症により脳血液量変動のLF領域成分、VLF領域成分いずれも弱まるがその弱まり方がLF領域成分の方が激しいことが記載されている。加齢による変化は平滑筋の繊維化現象と、また微小血管症による変化は血栓による細小血管の閉塞・硬化現象と深い関係があり、何れの変化も平滑筋組織の変性が原因と考えられる。上記パワー比ＲＰは加齢によっても、また微小血管症によっても小さな値になる傾向がある。すなわち、LF領域の揺らぎはVLF領域の揺らぎに比べると、より筋原性であるといえる。図４の結果は平均的にみて血管の硬さが指先の血管のほうが柔らかいことを示す結果である。
【００２１】
本発明では血管の硬さの指標としてLF領域(0.07-0.11 Hz)の平均パワーＰＬＦのVLF領域(0.01-0.05 Hz)の平均パワーＰＶＬＦに対するパワー比ＲＰを用いる。上述した理由によりパワー比は血管の硬さを反映するパラメータになる。パワー比ＲＰは上述のように各領域のパワー平均値に基づいて計算する。あるいは対応する周波数領域のパワー積分値の比から計算しても良い。さらにその際パワースペクトルの1/fスペクトル成分をあらかじめ除くとより一層正確に血管の性質を評価できる。1/fスペクトル成分は生体特に血圧・心拍数等のパワースペクトルでよく観察される特徴的な周波数を持たないスペクトル構造であり、血圧・心拍数変動が複雑なフィードバック構造から生じていることを示すものと考えられるが、発生メカニズムの詳細は未だ不明である。
【００２２】
1/fスペクトル成分をあらかじめ除く方法は以下のようなものである。まずパワースペクトルを両対数表示でプロットし、低周波数部分を直線で近似する
【００２３】
【数１】
2007289224.tif 000003
傾きαは1/fスペクトル成分のべき指数を表す。最小二乗法でこれらのパラメータをα、βを決定し、直線部分を取り除いたスペクトルを計算する。最小二乗法計算を行う際、上記のLF領域、VLF領域のデータは含めないようにする。上記図４ではこの処理を施してある。
【００２４】
そのようにして求められたパワー比ＲＰが小さいほどその部位の血管が硬いと判断する。さらに血圧・心拍数変動および局所脳血液量変動から得られたパワー比をそれぞれＲＰ(AP /HR)、ＲＰ(CBV)と表す。以下でカッコ内のAP, HR, CBVは、それぞれ、血圧、心拍数変動、局所脳血液量変動に関連していることを表す。血圧・心拍数変動に関しては血圧、心拍数からパワースペクトルを独立に求め、それを平均し血圧・心拍数変動のパワースペクトルとする。その平均化されたパワースペクトルに基づきパワー比ＲＰを計算する。上記のように血圧、心拍数の両方を用いるのではなく、血圧、心拍数のいずれかのみを用いてもよい。そのときはAP/HRという表記ではなく、実際に用いたデータに対応してAPあるいはHRと表記する。血圧・心拍数変動および局所脳血液量変動から得られたパワー比を式で表すと、
【００２５】
【数２】
2007289224.tif 000004
【００２６】
【数３】
2007289224.tif 000005
となる。本実施例ではこれらの関係（数２、３）を用いて、血管障害の検査を次の2つの基準を用いて行う。
<1>
【００２７】
【数４】
2007289224.tif 000006
あるいは
【００２８】
【数５】
2007289224.tif 000007
のとき脳血管障害が起こりやすい傾向がある。
<2>
（数４あるいは５）が成立ち、かつ、
【００２９】
【数６】
2007289224.tif 000008
を示す部位は特に脳血管障害が起こりやすい。
【００３０】
これら二つの基準に従って、上記抽出部において、脳血管障害に関する情報を抽出した。閾値TH1は0.1とした。これは医学的には十分な数の被験者を対象とした予備的な検討をもとに決定した。確定診断のあるデータに基づくパラメータの自動調整については後述する。基準<1>は一般的な血管の硬さを検出している。遺伝的条件・生活習慣のいずれに起因するかは特定することは難しいが、この基準を満たす被験者は脳血管障害を起こしやすい状態にあると推察される。一方基準<2>では一部の被験者の脳血液量に見られる特に小さなパワー比に注目し脳血管障害の予防的診断を行う。脳は他の臓器に比べ非常に多くの血液が循環している。このことが上記の脳血管系の硬化現象を引き起こし易くし、上記脳血液量に見られる特に小さなパワー比に関連していると考えられる。閾値はTH2=0.2とし血圧および/または心拍数で求められたパワー比が5倍以上大きいときこの基準が満たされるものとした。この値も比較的少数名の被験者を対象とした予備的な検討をもとに決定した。また今後確定診断のデータがデータベースとして蓄積された場合には、後述するパラメータの自動調整機能によって改良することが可能である。
本実施例では左右１チャンネルずつが基準<1>を満たした。表示部ではその結果を図５のように示す。ここでは脳血管障害の危険度を３段階で表示する。第１段階：白：問題なし、第２段階：灰色：要注意、経過を見守る、第３段階：黒色：精密検査を要する。この例では、大部分が第1段階で第２段階が2チャンネルあるだけだった。
【００３１】
計測データを得てからから結果の表示までの特に解析部および抽出部における処理の流れをまとめると図６のようになる。脳血液量および、血圧または心拍数の計測されたデータから高速フーリエ変換 (Fast Fourier Transform: FFT) によってパワースペクトルを計算する。パワースペクトルの計算法にはWelch法などのノンパラメトリック法やYule法のようなパラメトリックな方法などさまざまなものがあるが、何れの方法を用いても良い。次に得られたパワースペクトルから上述した方法で1/fスペクトル成分を取り除き、上述した方法によりパワー比ＲＰ(AP /HR)およびＲＰ(CBV)を算出する。抽出部では得られたパワー比と基準<1>,<2>をもとに脳血管障害に関する情報を抽出し、表示部においてその結果を表示する。
【００３２】
（２）しかし、これらの結果は血管分布の影響を受けやすい。そのことを考慮した解析を行うことは重要である。このような血管分布の影響を考慮した計測方法を以下に説明する。
【００３３】
まず、予め上記記憶部に格納してある標準血管分布図から計測部位に合わせて感度マップを作成する。標準血管分布図の例を図７に示す。破線は脳組織の分布を大まかに表している。ここでは太い実線で大きな動脈の分布を表している。前大脳動脈、中大脳動脈およびそれらの終枝を含んでいる。標準血管分布図では左右対称になっている。標準血管分布図は側頭部のほか、前頭部、頭頂部、後頭部についても用意される。つぎに標準血管分布図に基づき感度マップを作成する手順を説明する。本実施例では2段階の感度マップを作成した。標準感度は１でやや太い動脈が位置している部位は0.5とする。式２や式３に現れるパワー比ＲＰはこの感度で補正する。補正は計測されたパワー比を感度で割ることによって行う。太めの血管の運動はVLF領域に強く現れやすく、VLF領域変動は神経性運動であり、加齢や微小血管症等の影響を受けにくいとされる（非特許文献２，３より）。上記補正はこのような事実を勘案したものである。また特に太い血管では光が吸収されてしまう傾向が強く、できるだけその位置を避けて計測する必要がある。表示部１１３において標準血管分布情報から得た感度分布を合わせて表示することが可能である。本実施例の場合、図８のようになる。チャンネル番号８，２０で感度が0.5となることを示している。また太い血管がある部位では検出光が弱くなる傾向があるため、信頼性が低くなる点は否めない。それゆえこのような情報はユーザーにとって有用な情報である。
【００３４】
（３）上記の脳血管障害に関する情報の抽出で用いられた閾値等はデータ蓄積によって改善することができる。本装置はそのための自動調整機能を有する。調整手順を図９にまとめた。まず、確定診断を行ったデータの各チャンネルを、上述したように問題なし、要注意（経過を見守る）、精密検査を要するの3段階に分類する。前記記憶部に格納されたパワー比の情報に基づき、閾値TH1を最適化する。TH1は第１段階とその他を分離する閾値であるが、それぞれの群の正答率の平均が最大になるようにTH1を決定する。次に閾値TH2を最適化する。TH2は第２段階と第３段階を分離する閾値である。それぞれの群に対する正答率の最大になるようにTH2を決定する。このように確定診断情報と合わせることによって、より適切な閾値に変更していくことが可能である。
【００３５】
（４）また本装置では経時的に記憶した同一被験者の計測・解析・抽出情報を適切に表示することによって診断治療に有用な情報を提供することができる。一つの例を図１０に示す。この被験者は半年間月に１回計6回の計測を行った。7月までは第２段階（要注意）だったのが、8月以降、第１段階（問題なし）になっていることを示している。この間の治療効果と考えられる。このように履歴情報を利用して、特定の治療の効果を評価することも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００３６】
本発明は、脳血管障害の生体計測装置および生体計測方法に用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】生体計測装置の構成。
【図２】生体計測装置の入力画面。
【図３】計測プローブの例。
【図４】パワースペクトル低周波成分。
【図５】結果の表示例。
【図６】解析部及び抽出部における処理の流れ。
【図７】標準血管分布図。
【図８】感度分布情報を付した結果の表示。
【図９】閾値TH1, TH2 の調整手順。
【図１０】同一被験者の履歴情報の利用。
【符号の説明】
【００３８】
１０１：発振器，１０２：光源，１０３：光ファイバー，１０４：結合器，１０５：光ファイバー，１０６：計測対象（被検者），１０７：受光用光ファイバー，１０８：受光器，１０９：ロックインアンプ，１１０：アナログ・デジタル（Ａ／Ｄ）変換器，１１１：計測制御用計算機，１１２：計算機，１１３：表示部，１１４：制御信号，１１５：刺激・命令呈示装置，１２１：信号処理部，１２２：カフ，７０１：脳組織，７０２：脳大動脈および終枝の分布。
【図１】
2007289224.tif 000009
【図２】
2007289224.tif 000010
【図３】
2007289224.tif 000011
【図４】
2007289224.tif 000012
【図５】
2007289224.tif 000013
【図６】
2007289224.tif 000014
【図７】
2007289224.tif 000015
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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