CN105748059A - 浓度测量装置和浓度测量方法 - Google Patents

Abstract

浓度测量装置(1)是测量由于反复进行胸骨压迫而发生变动的头部的总血红蛋白浓度和/或氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量(ΔcHb、ΔO₂Hb)的装置，具备：光入射部(21)，向头部入射测量光；光检测部(22)，检测在头部的内部传播了的测量光，并生成与该测量光的强度相对应的检测信号；以及CPU(14)，基于该检测信号，求出相对变化量(ΔcHb、ΔO₂Hb)，并通过滤波处理来除去相对变化量(ΔcHb、ΔO₂Hb)所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分。由此，实现可以客观地判断胸骨压迫是否正确进行的浓度测量装置和浓度测量方法。

Description

浓度测量装置和浓度测量方法

本申请是申请日为2012年4月6日、申请号为201280019534.8、发明名称为浓度测量装置和浓度测量方法的专利申请的分案申请。

技术领域

本发明涉及一种浓度测量装置和浓度测量方法。

背景技术

作为非侵袭性地测量活体内的血红蛋白的浓度信息的装置，例如有专利文献1中所记载的装置。在该装置中，当光入射至活体内后，在多个光电二极管的各个中检测在活体内散射的光。然后，基于这些检测光的强度，运算检测光量相对于来自光入射点的距离方向的变化率。基于该检测光量的变化率与光吸收系数的规定的关系，运算血红蛋白氧饱和度。另外，基于检测光量的变化率的时间变化与光吸收系数的时间变化的规定关系，计算氧合血红蛋白(O₂Hb，oxyhemoglobin)、脱氧血红蛋白(HHb，deoxyhemoglobin)、及总血红蛋白(cHb，hemoglobinconcentration)各个的浓度变化。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开平7-255709号公报

非专利文献

非专利文献1：铃木进等，“TissueoxygenationmonitorusingNIRspatiallyresolvedspectroscopy”,ProceedingsofSPIE3597,pp.582-592

发明内容

发明所要解决的技术问题

近年的紧急救生领域中的主要的对象患者是在医院外的心肺停止者。在医院外的心肺停止者全年超过10万人，这些患者的抢救成为很大的社会需求。对在医院外的心肺停止者的必需的处置是伴随人工呼吸进行的胸骨压迫。胸骨压迫是指通过用他人的手周期性地压迫胸骨的下半部分，而向停止的心脏给予人工搏动的行为。胸骨压迫的主要目的是向心肺停止者的脑部供给血氧。因此，胸骨压迫是否正确进行会很大地影响心肺停止者的生死。故而，希望有用于客观地判断胸骨压迫是否正确进行的有效的方法或装置。

本发明有鉴于这样的情况而完成的，其目的在于提供一种可以客观地判断胸骨压迫是否正确进行的浓度测量装置和浓度测量方法。

解决技术问题的技术手段

为了解决上述的技术问题，本发明的浓度测量装置，其特征在于：是测量由于反复进行胸骨压迫而发生变动的头部的总血红蛋白浓度和氧合血红蛋白浓度中的至少一者的时间上的相对变化量的浓度测量装置，具备：光入射部，向头部入射测量光；光检测部，检测在头部的内部传播了的测量光，并生成与该测量光的强度相对应的检测信号；以及运算部，基于检测信号，求出总血红蛋白浓度和氧合血红蛋白浓度中的至少一者的时间上的相对变化量，并进行除去该相对变化量所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分的滤波处理。

另外，本发明的浓度测量方法，其特征在于：是测量由于反复进行胸骨压迫而发生变动的头部的总血红蛋白浓度和氧合血红蛋白浓度中的至少一者的时间上的相对变化量的测量方法，具备：光入射步骤，向头部入射测量光；光检测步骤，检测在头部的内部传播了的测量光，并生成与该测量光的强度相对应的检测信号；以及运算步骤，基于检测信号，求出总血红蛋白浓度和氧合血红蛋白浓度中的至少一者的时间上的相对变化量，并进行除去该相对变化量所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分的滤波处理。

本发明人使用利用近红外光的浓度测量装置，在比心搏频率足够快的频率下测量头部的总血红蛋白浓度或氧合血红蛋白浓度的相对变化量。其结果，发现了在胸骨压迫中，每当周期性地压迫胸骨，头部的内部(即脑)的总血红蛋白浓度或氧合血红蛋白浓度便会产生一定的变化。该现象被认为是由于因胸骨压迫而使脑内的血流增加而引起，能够成为用于判断胸骨压迫是否正确进行的客观材料。然而，与健康者的通常活动状态下或对心肺停止者进行各种处置的状态下产生的更长周期的变化的振幅(通常为数μmol以上)相比，这样的由于胸骨压迫引起的浓度变化的振幅(例如为1μmol左右)极其微小。因此，若单纯地测量相当于总血红蛋白浓度或氧合血红蛋白浓度的值，则要观察由于胸骨压迫引起的变动是极为困难的。

因此，在上述的浓度测量装置和浓度测量方法中，在运算部或运算步骤中，求出总血红蛋白浓度和/或氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量，并且除去该相对变化量所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分。通常，由于胸骨压迫引起的浓度变化的周期(即胸骨压迫时优选的压迫周期)比对心肺停止者进行各种处置的状态下的主要浓度变化的周期要短。因此，如上述的浓度测量装置和浓度测量方法所述，通过从所测量的相对变化量中除去小的频率成分(即长周期成分)，能够很好地抽出与由胸骨压迫引起的浓度变化相关的信息。然后，基于该信息，施行者能够客观地判断胸骨压迫是否正确进行。由此，施行者可以施行或维持更正确的胸骨压迫。再有，在上述的浓度测量装置和浓度测量方法中，“除去比规定频率小的频率成分的滤波处理”是指，将比规定频率小的频率成分的比例减小至由于胸骨压迫引起的频率成分可充分识别那样呈现的处理，并不限于完全除去比规定频率小的频率成分那样的处理。

发明的效果

根据本发明的浓度测量装置及浓度测量方法，可客观地判断胸骨压迫是否正确进行。

附图说明

图1是一个实施方式所涉及的浓度测量装置的概念图。

图2(a)是表示探头的结构的俯视图，及图2(b)是表示沿(a)的II-II线的侧截面图。

图3是表示浓度测量装置的结构例的框图。

图4是表示一个实施方式的浓度测量方法的流程图。

图5(a)是表示波长λ₁～λ₃的激光的入射时序的图，图5(b)是表示来自A/D转换电路的数字信号的输出时序的图。

图6是表示数字滤波器的滤波器特性的图表。

图7是表示使用具有图6所示的特性的数字滤波器，除去氧合血红蛋白的时间上的相对变化量(ΔO₂Hb)所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分，抽出由于疑似于反复进行胸骨压迫的自发心搏而引起的时间变动量的结果的图表。

图8是表示使用利用平滑化的滤波处理，除去总血红蛋白的时间上的相对变化量(ΔcHb)所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分，抽出由于疑似于反复进行胸骨压迫的自发心搏而引起的时间变动量的结果的图表。

图9是用于说明将变动的极大部分或极小部分固定地一致的滤波处理的概念的图。

图10是表示显示部的显示画面的例子的图。

符号说明：

1…浓度测量装置，10…主体部，11…发光部，12…采样保持电路，13…转换电路，14…运算部，15…显示部，16…ROM，17…RAM，18…数据总线，20…探头，21…光入射部，22…光检测部，23…保持器，24…光纤，25…棱镜，26…光检测元件，27…前置放大器部，28…电缆，50…心肺停止者，51…头部，P1…极大值，P2…极小值。

具体实施方式

以下，一边参照附图一边详细地说明本发明的浓度测量装置和浓度测量方法的实施方式。再有，在图式的说明中，对于相同要素标注相同符号，并省略重复的说明。

图1是本发明的一个实施方式所涉及的浓度测量装置1的概念图。该浓度测量装置1是为了提供关于对心肺停止者50的胸骨压迫(图中的箭头A)是否正确进行的客观的判断材料，而测量由于反复进行胸骨压迫而发生变动的头部51的总血红蛋白(cHb)浓度、氧合血红蛋白(O₂Hb)浓度、以及脱氧血红蛋白(HHb)浓度各自的自初始量起的时间上的变动(相对变化量)，并将该测量结果显示在显示部15，通知正进行胸骨压迫的人员。浓度测量装置1通过从固定在头部51上的探头20将规定波长(λ₁、λ₂、λ₃)的光入射至规定的光入射位置，检测从头部51的规定的光检测位置出射的光的强度，从而调查氧合血红蛋白(O₂Hb)和脱氧血红蛋白(HHb)所引起的对光的影响，并基于此而反复计算氧合血红蛋白(O₂Hb)和脱氧血红蛋白(HHb)的时间上的相对变化量。另外，通过对是该计算结果的时间序列数据实施滤波处理而除去低频率成分，从而抽出由于反复进行胸骨压迫而引起的短周期的时间变动量，并可视地显示该时间变动量。再有，作为规定波长的光，例如可以使用近红外光。

图2(a)是表示探头20的结构的俯视图。另外，图2(b)是沿着图2(a)的II-II线的侧截面图。探头20具有光入射部21和光检测部22。光入射部21与光检测部22相互隔开例如5cm的间隔而配置，通过柔软的黑色的硅橡胶制保持器23进行实质上一体化。再有，该间隔只要大概为3～4cm以上即可。

光入射部21由光纤24和棱镜25构成，成为将从浓度测量装置1的主体部10传送的测量光相对于头部的皮层大致垂直地入射的构造。测量光是例如脉冲状的激光，从主体部10送出。

光检测部22检测在头部的内部传播了的测量光，生成与测量光的强度相对应的检测信号。光检测部22是例如一维的光感应器，具有在自光入射部21的距离方向上排列的N个阵列状的光检测元件26。另外，光检测部22还具有对从光检测元件26输出的光电流进行积分并放大的前置放大器部27。由此，能够灵敏度高地检测微弱的信号而生成检测信号，并将该信号经由电缆28而传送至主体部10。再有，光检测部22也可以是二维的光感应器，另外，还可以由电荷耦合元件(CCD)构成。探头20是例如通过胶带或伸缩性的带等固定在没有毛发的前额部。

图3是表示浓度测量装置1的结构例的框图。图3所示的浓度测量装置1除了上述的探头20以外，还具备主体部10。主体部10具备发光部(例如激光部)11、采样保持电路12、A/D转换电路13、CPU14、显示部15、ROM16、RAM17、以及数据总线18。

发光部11由激光二极管和驱动该激光二极管的电路构成。发光部11是电连接于数据总线18，从相同电连接于数据总线18的CPU14接收用于指示激光二极管的驱动的指示信号。在指示信号中，包含从激光二极管输出的激光的光强度或波长(例如波长λ₁、λ₂、λ₃的中任一个波长)等信息。发光部11基于从CPU14接收的指示信号而驱动激光二极管，经由光纤24向探头20输出作为测量光的激光。再有，发光部11的发光元件可以不是激光二极管，只要是能够依次输出近红外区域的多个波长的光的发光元件即可。另外，作为光入射部21，可以使用内置在探头20的LED等发光二极管。

采样保持电路12和A/D转换电路13输入从探头20经由电缆28传送的检测信号并将其保持，进行数字信号化并输出至CPU14。采样保持电路12同时保持(hold)N个检测信号的值。采样保持电路12电连接于数据总线18，从CPU14经由数据总线18接收表示保持检测信号的时序的采样信号。当采样保持电路12接收采样信号时，同时保持从探头20输入的N个检测信号。采样保持电路12电连接于A/D转换电路13，将保持的N个检测信号的各个输出至A/D转换电路13。

A/D转换电路13是用于将检测信号从模拟信号转换成数字信号的机构。A/D转换电路13将从采样保持电路12接收的N个检测信号依次转换成数字信号。A/D转换电路13电连接于数据总线18，将转换后的检测信号经由数据总线18而输出至CPU14。

CPU14是本实施方式中的运算部，基于从A/D转换电路13接收的检测信号，运算头部的内部所包含的氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量(ΔO₂Hb)、脱氧血红蛋白浓度的时间上的相对变化量(ΔHHb)、以及是它们之和的总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量(ΔcHb)中所需的量。此外，通过CPU14对于这些时间上的相对变化量(ΔO₂Hb、ΔHHb、ΔcHb)实施滤波处理，除去这些所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分，从而抽出由于反复进行胸骨压迫而引起的时间变动量。CPU14在进行这样的处理后，将其结果经由数据总线18而传送至显示部15。再有，关于基于检测信号的时间上的相对变化量(ΔO₂Hb、ΔHHb、ΔcHb)的运算方法或滤波处理的方法在后面叙述。显示部15电连接于数据总线18，显示经由数据总线18而从CPU14送出的结果。

接着，说明浓度测量装置1的动作。同时，就本实施方式的浓度测量方法进行说明。图4是表示本实施方式的浓度测量方法的流程图。

首先，发光部11是基于来自CPU14的指示信号，依次输出波长λ₁～λ₃的激光。这些激光(测量光)在光纤24内传播而到达额部的光入射位置，从光入射位置向头部内入射(光入射步骤，S11)。入射到了头部内的激光在头部内一边散射并且受到被测量成分吸收，一边传播，一部分光到达额部的光检测位置。到达了光检测位置的激光被N个光检测元件26检测(光检测步骤，S12)。各光检测元件26是生成与检测到的激光的强度相对应的光电流。这些光电流被前置放大器部27转换成电压信号(检测信号)，这些电压信号传送至主体部10的采样保持电路12并得以保持后，被A/D转换电路13转换为数字信号。

这里，图5(a)是表示波长λ₁～λ₃的激光的入射时序的图，图5(b)是表示来自A/D转换电路13的数字信号的输出时序的图。如图5所示，当波长λ₁的激光入射时，依次得到与N个光检测元件26相对应的N个数字信号D₁(1)～D₁(N)。接着，当波长λ₂的激光入射时，依次得到与N个光检测元件26相对应的N个数字信号D₂(1)～D₂(N)。通过这样做，从A/D转换电路13输出(3×N)个数字信号D₁(1)～D₃(N)。

接着，运算部14基于数字信号D(1)～D(N)，计算血红蛋白氧饱和度(TOI，Tissueoxygenationindex)。另外，运算部14使用来自数字信号D(1)～D(N)的中的至少1个数字信号，运算氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量(ΔO₂Hb)、脱氧血红蛋白浓度的时间上的相对变化量(ΔHHb)、以及是它们之和的总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量(ΔcHb)(运算步骤，步骤S13)。然后，通过滤波处理除去这些相对变化量(ΔcHb、ΔO₂Hb、ΔHHb)所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分(运算步骤，S14)。滤波处理后的这些相对变化量(ΔcHb、ΔO₂Hb、ΔHHb)显示在显示部15(步骤S15)。在本实施方式的浓度测量装置1和浓度测量方法中，反复进行上述的步骤S11～S15。

这里，就运算步骤S13和S14中的运算部14的上述运算进行详细说明。

在某个光检测位置，若将在时刻T₀的与激光波长λ₁～λ₃分别相对应的检测信号的值设为D_λ1(T₀)～D_λ3(T₀)，同样地将在时刻T₁的值设为D_λ1(T₁)～D_λ3(T₁)，则在时刻T₀～T₁的检测光强度的变化量如以下的(1)～(3)式来表示。

[数1]

${\mathrm{\ΔOD}}_1\left(T_1\right)=log\left(\frac{D_{\mathrm{\λ}1}\left(T_1\right)}{D_{\mathrm{\λ}1}\left(T_0\right)}\right)\mathrm{...}\left(1\right)$

[数2]

${\mathrm{\ΔOD}}_2\left(T_1\right)=log\left(\frac{D_{\mathrm{\λ}2}\left(T_1\right)}{D_{\mathrm{\λ}2}\left(T_0\right)}\right)\mathrm{...}\left(2\right)$

[数3]

${\mathrm{\ΔOD}}_3\left(T_1\right)=log\left(\frac{D_{\mathrm{\λ}3}\left(T_1\right)}{D_{\mathrm{\λ}3}\left(T_0\right)}\right)\mathrm{...}\left(3\right)$

其中，在(1)～(3)式中，ΔOD₁(T₁)是波长λ₁的检测光强度的时间上的变化量，ΔOD₂(T₁)是波长λ₂的检测光强度的时间上的变化量，ΔOD₃(T₁)是波长λ₃的检测光强度的时间上的变化量。

另外，若将从时刻T₀至时刻T₁之间的氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的浓度的时间上的相对变化量分别设为ΔO₂Hb(T₁)和ΔHHb(T₁)，则这些可以通过以下的(4)式求出。

[数4]

$\left(\begin{array}{c}{\mathrm{\ΔO}}_{2}Hb\left(T_1\right)\\ \mathrm{\Δ}HHb\left(T_1\right)\end{array}\right)=\left(\begin{array}{ccc}{a}_{11}& a_{12}& a_{13}\\ a_{21}& a_{22}& a_{23}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}{\mathrm{\ΔOD}}_1\left(T_1\right)\\ {\mathrm{\ΔOD}}_2\left(T_1\right)\\ {\mathrm{\ΔOD}}_3\left(T_1\right)\end{array}\right)\mathrm{...}\left(4\right)$

其中，在(4)式中，系数a₁₁～a₂₃是由O₂Hb和HHb相对于波长λ₁、λ₂、以及λ₃的光的吸光系数求出的常数。另外，头部内的总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量ΔcHb(T₁)可以通过以下的(5)式求出。

[数5]

ΔcHb(T₁)＝ΔO₂Hb(T₁)+ΔHHb(T₁)…(5)

CPU14就N个光检测位置中的1个检测信号进行上述运算，计算氧合血红蛋白浓度、脱氧血红蛋白浓度、以及总血红蛋白浓度的各时间上的相对变化量(ΔO₂Hb、ΔHHb、ΔcHb)。此外，CPU14对于这样计算的时间上的相对变化量(ΔO₂Hb、ΔHHb、ΔcHb)，进行例如以下所示的任一种滤波处理。

(1)数字滤波器的滤波处理

将在规定周期所得到的与时间上的相对变化量(ΔO₂Hb、ΔHHb、ΔcHb)相关的数据列设为X(n)。其中，n是整数。对于该数据列X(n)，将n＝0设为时间中心，通过例如将以下的滤波器系数A(n)与各数据相乘，从而实现非递归型的线性相位数字滤波器。

A(0)＝3/4

A(3)＝A(-3)＝-1/6

A(6)＝A(-6)＝-1/8

A(9)＝A(-9)＝-1/12

更详细地说明，数据列X(n)的延迟运算子由以下的(6)式表示。再有，f是时间频率(单位为1/sec)。另外，ω是角频率，ω＝2πf。再有，T是得到数据列X(n)的周期，为了测量直至每分钟150次(2.5Hz)左右的变动波形，例如设定为1/20秒这样的周期。

[数6]

$\begin{array}{c}{e}^{\mathrm{j\ωnT}}=\mathrm{COS}\left(\mathrm{\ωnT}\right)+\mathrm{jSIN}\left(\mathrm{\ωnT}\right)\\ e^{-\mathrm{j\ωnT}}=\mathrm{COS}\left(\mathrm{\ωnT}\right)-\mathrm{jSIN}\left(\mathrm{\ωnT}\right)\end{array}...\left(6\right)$

此时，使用了上述的滤波器系数A(n)的情况的数字滤波器特性由以下的(7)式表述。

[数7]

$\begin{array}{c}R\left(\mathrm{\ω}\right)=\frac{3}{4}-\frac{1}{6}(e^{-3j\mathrm{\ω}T}+e^{+3j\mathrm{\ω}T})-\frac{1}{8}(e^{-6j\mathrm{\ω}T}+e^{+6j\mathrm{\ω}T})-\frac{1}{12}(e^{-9j\mathrm{\ω}T}+e^{+9j\mathrm{\ω}T})\\ =\frac{3}{4}-\frac{1}{3}COS\left(3\mathrm{\ω}T\right)-\frac{1}{4}COS\left(6\mathrm{\ω}T\right)-\frac{1}{6}COS\left(9\mathrm{\ω}T\right)\end{array}\mathrm{...}\left(7\right)$

如此，数字滤波器由数据列X(n)与相对应的各系数之积和运算来表示。再者，若将该(7)式的时间频率f转换为每分钟的时间频率F(单位为1/min)，则求出以下的(8)式。

[数8]

$R\left(F\right)=\frac{3}{4}-\frac{1}{3}COS\left(\frac{3\mathrm{\π}}{600}F\right)-\frac{1}{4}COS\left(\frac{6\mathrm{\π}}{600}F\right)-\frac{1}{6}COS\left(\frac{9\mathrm{\π}}{600}F\right)\mathrm{...}\left(8\right)$

图6是将该R(F)以图表显示的图，表示了数字滤波器的滤波器特性。在图6中，横轴是每1分钟的心搏数，纵轴是R(F)的值。另外，图7是表示使用图6所示的数字滤波器，除去(减少)氧合血红蛋白的时间上的相对变化量(ΔO₂Hb)所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分，并抽出了由于疑似于反复进行胸骨压迫的自发心搏而引起的时间变动量的结果的图表。再有，在图7中，曲线G31表示滤波处理前的相对变化量(ΔO₂Hb)，曲线G32表示滤波处理前的相对变化量(ΔO₂Hb)所包含的长周期成分(比规定频率小的频率成分)，曲线G33表示滤波处理后的相对变化量(ΔO₂Hb)。如图7所示，通过上述的数字滤波器，能够很好地抽出由于自发心搏或反复进行胸骨压迫而引起的时间变动量。

(2)平滑运算(最小均方误差曲线拟合)的滤波处理

在上述数据列X(n)中将n＝0设为时间中心，对于其前后的规定时间(例如3秒钟，5拍)之间所得的数据列X(n)，进行使用了高次函数(例如4次函数)的最小均方误差曲线拟合。然后，将所得到的高次函数的常数项视为n＝0中的平滑成分(比规定频率小的频率成分)。即，通过从原来的数据X(0)减去该平滑化后的频率成分，能够除去相对变化量所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分，并分离·抽出由于反复进行胸骨压迫而引起的时间变动量。

图8是表示使用这样的滤波处理而除去(减少)总血红蛋白的时间上的相对变化量(ΔcHb)所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分，并抽出由于疑似于反复进行胸骨压迫的自发心搏而引起的时间变动量的结果的图表。再有，在图8中，曲线G41表示滤波处理前的相对变化量(ΔcHb)，曲线G42表示滤波处理前的相对变化量(ΔcHb)所包含的长周期成分(比规定频率小的频率成分)，曲线G43表示滤波处理后的相对变化量(ΔcHb)，曲线G44表示滤波处理后的相对变化量(ΔcHb)中的5秒钟的平均振幅。如图8所示，通过上述的利用平滑运算的滤波处理，能够很好地抽出由于自发心搏或反复进行胸骨压迫而引起的时间变动量。

(3)使变动的极大部分或极小部分固定地一致的滤波处理

图9(a)和图9(b)是用于说明本滤波处理的概念的图。在该滤波处理中，例如求出相对变化量(ΔO₂Hb、ΔHHb、或ΔcHb)的时间变化中的极大值，如图9(a)所示，通过将该时间变化曲线G51的极大值P1视为固定值，从而除去相对变化量(ΔO₂Hb、ΔHHb、或ΔcHb)所包含的比规定频率小的频率成分。或者，例如求出相对变化量(ΔO₂Hb、ΔHHb、或ΔcHb)的时间变化中的极小值，如图9(b)所示，通过将该时间变化曲线G51的极小值P2视为固定值，从而除去相对变化量(ΔO₂Hb、ΔHHb、或ΔcHb)所包含的比规定频率小的频率成分。如此，通过使极大值P1和/或极小值P2接近于一定值，能够很好地抽出由于反复进行胸骨压迫而引起的时间变动量。

就具备以上的构成的本实施方式的浓度测量装置1和浓度测量方法的效果在以下进行说明。鉴于前述的解决课题，本发明人使用利用近红外光的浓度测量装置，在比心搏频率足够快的频率下测量头部的总血红蛋白浓度或氧合血红蛋白浓度的相对变化量(ΔcHb、ΔO₂Hb)。其结果，发现了在胸骨压迫过程中，每当周期性地压迫胸骨，头部的内部(即脑)的总血红蛋白浓度或氧合血红蛋白浓度会产生一定的变化。该现象被认为由于因胸骨压迫而使脑内的血流增加而引起，可以成为用于判断胸骨压迫是否正确进行的客观材料。然而，与对健康者通常的活动状态或对心肺停止者进行各种处置的状态下产生的更长周期的变化的振幅(通常为数μmol以上)相比较，这样的由于胸骨压迫而引起的浓度变化的振幅(例如为1μmol左右)极其微小。因此，在单纯地测量相当于总血红蛋白浓度或氧合血红蛋白浓度的值的过程中，要观察到因胸骨压迫引起的变动是极为困难的。

因此，本实施方式的浓度测量装置1和浓度测量方法中，在运算步骤S13中，CPU14求出总血红蛋白浓度、氧合血红蛋白浓度、以及脱氧血红蛋白浓度的时间上的相对变化量(ΔcHb、ΔO₂Hb、ΔHHb)，并且除去该相对变化量(ΔcHb，ΔO₂Hb，ΔHHb)所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分。通常，由胸骨压迫引起的浓度变化的周期(即胸骨压迫时的优选压迫周期)比对心肺停止者进行各种处置的状态下的主要浓度变化的周期要短。因此，如本实施方式的浓度测量装置1和浓度测量方法所述，通过从所测量的相对变化量(ΔcHb、ΔO₂Hb、ΔHHb)中除去小的频率成分(即长周期成分)，能够很好地抽出与由胸骨压迫引起的浓度变化相关的信息。然后，基于该信息，施行者能够客观地判断胸骨压迫是否正确进行。由此，施行者可以施行或维持更正确的胸骨压迫。

再有，在本实施方式中，“除去比规定频率小的频率成分的滤波处理”是指，将比规定频率小的频率成分的比例减小至由胸骨压迫引起的频率成分可充分识别那样呈现的处理，并不限于完全除去比规定频率小的频率成分那样的处理。

另外，相对变化量(ΔcHb、ΔO₂Hb、ΔHHb)的计算周期优选为0.2秒以下(若为计算频率，则为5Hz以上)。一般而言，胸骨压迫的优选周期为1分钟100次左右(即0.6秒1次)或以上。再者，若相对变化量的计算周期为其三分之一以下，则能够很好地检测由于胸部压迫引起的浓度变化。

另外，在前述的滤波处理中，通过除去相对变化量(ΔcHb、ΔO₂Hb、ΔHHb)所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分，并抽出由于反复进行胸骨压迫而引起的时间变动量。该规定频率优选为1.66Hz以下。由此，能够很好地抽出与由于1分钟100次左右或以上的胸骨压迫而引起的浓度变化相关的信息。

这里，就显示部15中的画面显示进行说明。图10(a)和图10(b)是显示部15的显示画面的例子。在图10(a)所示的显示画面中，滤波处理后的氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量(ΔO₂Hb)、以及滤波处理后的脱氧血红蛋白浓度的时间上的相对变化量(ΔHHb)分别显示为单独的曲线G11和G12。在一个实施例中，曲线G11和G12的横轴表示时间，纵轴表示变化量。

另外，在图10(b)所示的显示画面中，显示出表示滤波处理后的总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量(ΔcHb)的曲线G21，此外，对该曲线G21的振幅的中氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量(ΔO₂Hb)所占的区域B22与脱氧血红蛋白浓度的时间上的相对变化量(ΔHHb)所占的区域B23用颜色区分显示。在一个实施例中，曲线G21的横轴表示时间，纵轴表示变化量。如此，通过对区域B22与区域B23用颜色区分显示，从而胸骨压迫的施行者参照显示的信息，能够形象且直观地辨认送入头部的血液中的氧合血红蛋白的比率，能够迅速地判断人工呼吸的必要性。

另外，显示部15也可以显示跟总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量(ΔcHb)的时间变化的振幅(图10(b)所示的振幅A1)与氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量(ΔO₂Hb)的时间变化的振幅(图10(b)所示的A2)之比(A2/A1)相关的数值等信息(第1信息)。或者，显示部15也可以显示跟总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量(ΔcHb)的时间变化的积分值I1(图10(b)所示的区域B22和区域B23的面积之和)与氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量(ΔO₂Hb)的时间变化的积分值I2(图10(b)所示的区域B22的面积)之比(I2/I1)相关的数值等信息(第2信息)。通过显示它们中任一者或两者，从而胸骨压迫的施行者参照所显示的信息，能够得知送入头部的血液中的氧合血红蛋白的比率，可以很好地判断人工呼吸的必要性。再有，这些信息在CPU14中进行运算，传送至显示部15。另外，这些信息也可以是规定时间(例如5秒钟)的平均值。

此外，CPU14也可以在所计算的比(A2/A1)或比(I2/I1)的值比规定的阈值(例如90％)小的情况下，对胸骨压迫的施行者进行警告。由此，能够更切实地向胸骨压迫的施行者通知送入头部的血液中的氧合血红蛋白的比率正在下降。作为这样的警告的方法，优选例如警告音的输出、或对显示部15的警告显示的指示。

另外，显示部15也可以显示与进行滤波处理后的总血红蛋白浓度和/或氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量(ΔcHb、ΔO₂Hb)的变动频率相关的信息(第3信息)。通过这些，向施行者通知当前的胸骨压迫的频率(周期)，能够催促施行者使其接近于例如每分钟100次这样的适当的频率(周期)。再有，该信息在CPU14中进行运算，传送至显示部15。另外，该信息也可以是规定时间(例如5秒钟)的平均值。

另外，显示部15也可以显示总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量的时间变化的振幅(图10(b)所示的A1)的数值。由此，胸骨压迫的施行者参照所显示的数值，能够得知送入脑内的血液量，能够很好地判断胸骨的压迫强度是否充分。再有，该数值也可以是规定时间(例如5秒钟)的平均值。另外，主体部10也可以每当该振幅的数值为规定值以上时输出声音(例如哔、哔这样的模拟脉冲音)。由此，能够更切实地通知施行者是否向脑内送入正确的血液量。

本发明的浓度测量装置和浓度测量方法并不限于上述实施方式，可以进行其他各种变形。例如，在上述的实施方式的浓度测量装置1和浓度测量方法中，求出总血红蛋白浓度、氧合血红蛋白浓度、以及脱氧血红蛋白浓度的各相对变化量(ΔcHb、ΔO₂Hb、ΔHHb)，但在本发明所涉及的浓度测量装置和浓度测量方法中，通过求出总血红蛋白浓度和氧合血红蛋白浓度的各相对变化量(ΔcHb、ΔO₂Hb)中的至少一者，从而能够提示与胸骨压迫是否正确进行相关的客观判断材料。

另外，本发明的浓度测量装置和浓度测量方法中的滤波处理并不限于上述实施方式中所例示的，只要是可以从相对变化量(ΔcHb、ΔO₂Hb)除去比规定频率小的频率成分的滤波处理，便可以很好地使用在本发明中。

另外，在本发明中，关于与总血红蛋白浓度、氧合血红蛋白浓度、以及脱氧血红蛋白浓度的各相对变化量(ΔcHb、ΔO₂Hb、ΔHHb)同样地通过近红外光谱分析法求出的血红蛋白氧饱和度(TOI)，也可以作为图表或数值与这些一并显示在显示部。由此，能够确认胸骨压迫所带来的脑氧状态的改善，能够维持施行者的动机。再有，该TOI可以是规定时间(例如5秒钟)的平均值。

在上述实施方式的浓度测量装置中，使用如下构成：是测量由于反复进行胸骨压迫而发生变动的头部的总血红蛋白浓度和氧合血红蛋白浓度中的至少一者的时间上的相对变化量的浓度测量装置，具备：光入射部，向头部入射测量光；光检测部，检测在头部的内部传播了的测量光，并生成与该测量光的强度相对应的检测信号；运算部，基于检测信号，求出总血红蛋白浓度和氧合血红蛋白浓度中的至少一者的时间上的相对变化量，并进行除去该相对变化量中所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分的滤波处理。

另外，在上述实施方式的浓度测量方法中，使用如下构成：是测量由于反复进行胸骨压迫而发生变动的头部的总血红蛋白浓度和氧合血红蛋白浓度中的至少一者的时间上的相对变化量的测量方法，具备：光入射步骤，向头部入射测量光；光检测步骤，检测在头部的内部传播了的测量光，并生成与该测量光的强度相对应的检测信号；运算步骤，基于检测信号，求出总血红蛋白浓度及氧合血红蛋白浓度中的至少一者的时间上的相对变化量，并进行除去该相对变化量所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分的滤波处理。

另外，浓度测量装置和浓度测量方法也可以成为相对变化量的计算周期为0.2秒以下的构成。一般而言，胸骨压迫的优选周期为1分钟100次左右(即0.6秒1次)或以上。再者，若相对变化量的计算周期为其三分之一以下，则能够检测由于胸部压迫引起的浓度变化。即，通过使相对变化量的计算周期为0.2秒以下，能够很好地检测由于胸部压迫引起的浓度变化。

另外，浓度测量装置和浓度测量方法也可以成为规定频率为1.66Hz以下的构成。由此，能够很好地抽出与由于胸骨压迫引起的浓度变化相关的信息。

另外，浓度测量装置也可以成为如下构成：还具备显示运算部所得到的运算结果的显示部，运算部求出总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量、以及氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量，并求出跟滤波处理后的总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量的时间变化的振幅(A1)与氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量的时间变化的振幅(A2)之比(A2/A1)相关的第1信息，显示部显示第1信息。同样地，浓度测量方法也可以成为如下构成：在运算步骤中，求出总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量、以及氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量，并求出跟滤波处理后的总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量的时间变化的振幅(A1)与氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量的时间变化的振幅(A2)之比(A2/A1)相关的第1信息，并显示第1信息。通过这些，施行者参照所显示的第1信息，能够得知送入脑内的血液中的氧合血红蛋白的比率，可以很好地判断人工呼吸的必要性。

另外，浓度测量装置也可以成为如下构成：运算部在比(A2/A1)小于规定的阈值的情况下，进行警告音的输出和对显示部的警告显示的指示中的至少一者。同样地，浓度测量方法也可以成为如下构成：在运算步骤中，在比(A2/A1)小于规定的阈值的情况下，进行警告音的输出和对显示部的警告显示的指示中的至少一者。通过这些，能够更切实地向施行者通知送入脑内的血液中的氧合血红蛋白比率正在下降。

另外，浓度测量装置也可以成为如下构成：还具备显示运算部所得到的运算结果的显示部，运算部求出总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量、以及氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量，并求出滤波处理后的总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量的时间变化的积分值(I1)、以及氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量的时间变化的积分值(I2)中的至少一者，显示部显示积分值(I1)和积分值(I2)中的至少一者。同样地，浓度测量方法也可以成为如下构成：在运算步骤中，求出总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量、以及氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量，并求出滤波处理后的总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量的时间变化的积分值(I1)、以及氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量的时间变化的积分值(I2)中的至少一者，并显示积分值(I1)和积分值(I2)中的至少一者。通过这些，施行者参照所显示的值，可以判断胸骨的压迫强度是否正确。

另外，浓度测量装置也可以成为如下构成：运算部在求出积分值(I1)和积分值(I2)两者后，再求出跟积分值(I1)与积分值(I2)之比(I2/I1)相关的第2信息，显示部还显示第2信息。同样地，浓度测量方法也可以成为如下构成：在运算步骤中，求出积分值(I1)和积分值(I2)两者后，再求出跟积分值(I1)与积分值(I2)之比(I2/I1)相关的第2信息，进而显示第2信息。通过这些，施行者参照所显示的第2信息，能够得知送入脑内的血液中的氧合血红蛋白的比率，可以很好地判断人工呼吸的必要性。

另外，浓度测量装置也可以成为如下构成：运算部在比(I2/I1)小于规定的阈值的情况下，进行警告音的输出和对显示部的警告显示的指示中的至少一者。同样地，浓度测量方法也可以成为如下构成：在运算步骤中，在比(I2/I1)小于规定的阈值的情况下，进行警告音的输出和对显示部的警告显示的指示中的至少一者。通过这些，能够更切实地向施行者通知送入脑内的血液中的氧合血红蛋白的比率正在下降。

另外，浓度测量装置也可以成为如下构成：还具备显示运算部所得到的运算结果的显示部，运算部求出滤波处理后的总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量的时间变化的振幅(A1)，显示部显示振幅(A1)的数值。同样地，浓度测量方法也可以成为如下构成：求出滤波处理后的总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量的时间变化的振幅(A1)，显示振幅(A1)的数值。通过这些，施行者参照所显示的数值，能够得知送入脑内的血液量，可以很好地判断胸骨的压迫强度是否充分。

另外，浓度测量装置也可以成为如下构成：运算部每当振幅(A1)的数值为规定值以上时输出声音。同样地，浓度测量方法也成为如下构成：在运算步骤中，每当振幅(A1)的数值为规定值以上时输出声音。通过这些，能够更切实地向施行者通知送入脑内的血液量不足。

另外，浓度测量装置也可以成为如下构成：还具备显示运算部所得到的运算结果的显示部，运算部求出总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量、以及氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量，显示部对滤波处理后的氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量、以及总血红蛋白浓度所包含的脱氧血红蛋白浓度的时间上的相对变化量利用颜色区分并用图表显示。同样地，浓度测量方法也可以成为如下构成：在运算步骤中，求出总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量、以及氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量，对滤波处理后的氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量、以及总血红蛋白浓度所包含的脱氧血红蛋白浓度的时间上的相对变化量利用颜色区分并用图表显示。通过这些，施行者参照所显示的信息，能够形象且直观地辨认送入脑内的血液中的氧合血红蛋白的比率，能够更迅速地判断人工呼吸的必要性。

另外，浓度测量装置也可以成为如下构成：还具备显示运算部所得到的运算结果的显示部，运算部计算与滤波处理后的相对变化量的变动频率的第3信息，并由显示部显示第3信息。同样地，浓度测量方法也可以成为如下构成：在运算步骤中，计算与滤波处理后的相对变化量的变动频率相关的第3信息，显示第3信息。通过这些，向施行者通知当前的胸骨压迫的频率(周期)，能够催促施行者使其接近适当的频率(周期)。

另外，浓度测量装置也可以成为如下构成：运算部通过数字滤波器来除去相对变化量所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分。同样地，浓度测量方法也可以成为如下构成：在运算步骤中，通过数字滤波器来除去相对变化量所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分。通过这些，很好地从所测量的相对变化量中除去长周期成分，能够精度良好地抽出与由胸骨压迫引起的浓度变化相关的信息。

另外，浓度测量装置也可以成为如下构成：运算部通过计算将相对变化量的时间变化平滑化了的数据，从相对变化量中减去该数据，从而除去相对变化量所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分。同样地，浓度测量方法也可以成为如下构成：在运算步骤中，通过计算将相对变化量的时间变化平滑化了的数据，并从相对变化量中减去该数据，从而除去相对变化量所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分。通过这些，很好地从所测量的相对变化量中除去长周期成分，能够精度良好地抽出与由胸骨压迫引起的浓度变化相关的信息。

另外，浓度测量装置也可以成为如下构成：运算部求出相对变化量的时间变化中的极大值和极小值中的至少一者，基于该极大值和该极小值中的至少一者，除去相对变化量所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分。同样地，浓度测量方法也可以成为如下构成：在运算步骤中，求出相对变化量的时间变化中的极大值和极小值中的至少一者，基于该极大值和该极小值中的至少一者，除去相对变化量所包含的频率成分中比规定频率小的频率成分。通过这些，很好地从所测量的相对变化量中除去长周期成分，能够精度良好地抽出与由胸骨压迫引起的浓度变化相关的信息。

产业上的可利用性

本发明可以作为可以客观地判断胸骨压迫是否正确进行的浓度测量装置和浓度测量方法来利用。

Claims (8)

1.一种浓度测量装置，其特征在于：

是测量由于反复进行胸骨压迫而发生变动的头部的总血红蛋白浓度、氧合血红蛋白浓度和脱氧血红蛋白浓度中的至少一者的时间上的相对变化量的浓度测量装置，具备：

光入射部，向所述头部入射测量光；

光检测部，检测在所述头部的内部传播了的所述测量光，并生成与该测量光的强度相对应的检测信号；

运算部，基于所述检测信号，求出由于反复进行胸骨压迫而发生变动的头部的总血红蛋白浓度、氧合血红蛋白浓度和脱氧血红蛋白浓度中的至少一者的时间上的相对变化量，

所述相对变化量的计算周期为0.2秒以下。

2.如权利要求1所述的浓度测量装置，其特征在于：

所述运算部求出除去了比规定频率小的频率成分的所述相对变化量。

3.如权利要求2所述的浓度测量装置，其特征在于：

所述规定频率为1.66Hz以下。

4.如权利要求1～3中任一项所述的浓度测量装置，其特征在于：

还具备显示所述运算部所得到的运算结果的显示部，

所述运算部求出总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量的时间变化的振幅，

所述显示部显示所述振幅的数值。

5.如权利要求1～3中任一项所述的浓度测量装置，其特征在于：

还具备显示所述运算部所得到的运算结果的显示部，

所述运算部求出总血红蛋白浓度的时间上的相对变化量、以及氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量，

所述显示部对氧合血红蛋白浓度的时间上的相对变化量、以及总血红蛋白浓度所包含的脱氧血红蛋白浓度的时间上的相对变化量利用颜色进行区分并用图表显示。

6.如权利要求1～3中任一项所述的浓度测量装置，其特征在于：

还具备显示所述运算部所得到的运算结果的显示部，

所述运算部计算出跟所述相对变化量的变动频率相关的信息，

所述显示部显示所述信息。

7.如权利要求1～3中任一项所述的浓度测量装置，其特征在于：

还具备显示所述运算部所得到的运算结果的显示部，

所述运算部计算出血红蛋白氧饱和度，

所述显示部显示血红蛋白氧饱和度。

8.一种浓度测量方法，其特征在于：

是测量由于反复进行胸骨压迫而发生变动的头部的总血红蛋白浓度、氧合血红蛋白浓度和脱氧血红蛋白浓度中的至少一者的时间上的相对变化量的浓度测量方法，具备：

光入射步骤，向所述头部入射测量光；

光检测步骤，检测在所述头部的内部传播了的所述测量光，并生成与该测量光的强度相对应的检测信号；以及

运算步骤，基于所述检测信号，求出由于反复进行胸骨压迫而发生变动的头部的总血红蛋白浓度、氧合血红蛋白浓度和脱氧血红蛋白浓度中的至少一者的时间上的相对变化量，

所述相对变化量的计算周期为0.2秒以下。