CN1298284C - 生物体机能诊断装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供生物体机能诊断装置，其当将来自反映组织代谢的毛细血管的信息尽可能识别为来自组织外(例如动静脉)的信息时，具有可以填补以往的近红外分光法的低的空间分析能力的迅速性以及准确性，另外，其不单纯停留在氧浓度变化监测器等，可以简便地判定毛细血管反应和代谢反应，其结构特征在于，通过具有向生物体的规定部位照射光的光照射手段，检测由生物体内射出的光的光检测手段，通过在以被检测的光的光量为参数的近红外分光法中进行运算处理，求出氧化型血红蛋白和还原型血红蛋白各自浓度变化量的运算手段，和随着时间显示涉及该两组数据的相对比[k]的信息的显示手段而形成。

Description

生物体机能诊断装置
技术领域
本发明涉及根据来自生物体的透射光、反射光或者散射光等在与生物体相互作用后用光检测器检测的光，计测血中的血红蛋白变化等的生物体机能诊断装置。
背景技术
在1977年由F.F.Jobsis提出从头皮上隔着颅骨向脑照射微弱的近红外线(700-1300纳米)，计测颅骨的正内侧脑表(大脑皮质)的血液中的氧化型血红蛋白(Oxy-Hb；HbO2)的浓度变化量、还原型血红蛋白(Deoxy-Hb；Hb)的浓度变化量的方法以来，用该近红外分光法(NIRs，near-infrared spectroscopy)的组织氧浓度计测的研究正在迅速地发展。
近红外分光法的优点在于具有可以由体表非侵入地计测每个组织的代谢(非侵入性)，而且可以用简便的装置实现(移动性)，另外，与PET(positron emission CT)和f-MRI(functional magneticresonance imaging)不同，可以实时计测脑和肌肉的组织代谢的时间变化(时效性)，并期望在脑机能的监测、修复中的肌肉力量恢复诊断、对运动生理学的有效运用等广泛的应用。
本发明人等进行了对脑局部照射近红外光的光刺激的人体试验，结果证明了可以用监测器在床旁显示定域化的脑机能分布，而且床旁的非侵入局部脑机能检查法和使用该方法的局部脑机能的图像化是可能的(高岛幸男、加藤俊德等，用NIR Spectroscopy的局部脑血流变动的观察、与身心障碍儿童(者)的医疗疗育有关的综合的研究报告书(厚生省)179-181页(1992)，Kato T，Kamei A，et al.Human visualcortical function during photic stimulation monitoring by means ofnear-infrared spectroscopy.J Cereb Blood Flow Metab.13：516-520(1993))。是图像表示前头部分和后头部分等脑表机能的受体图像(血红蛋白分布图，即如地形图那样表示反映脑活动的血液量的增减图)的领先技术。
作为该以后图像表示脑机能的技术，可以举例为，例如日本国特开平9-149903号公报、日本国特开2001-212115号公报或者日本国特开平9-238914号公报所记载的发明。这些公报所记载的发明涉及由多个照射部位向生物体照射近红外光，用多个检测部位检测穿过生物体的光，从而计测生物体内部的装置，称为光受体图像(注册商标)，其是通过以用多个计测点计测的光强度信号为基础计测每个计测点血中的氧化型血红蛋白和还原型血红蛋白的浓度变化量，表示受体图像。
可是，一直以来人们认识到由于毛细血管氧分压与组织大致平衡，所以在组织的氧浓度计测时，采集毛细血管血中的氧浓度非常重要。但是，近红外分光法是由体表的非侵入的计测，信号变化是在存在于光路领域中产生的反应的总和，所以一般认为定量性、即空间分析能力差。以往，如由H.Marc Watzman等的文献(Arterial and venouscontributions to near-infrared cerebral oximetry，Anesthesiology2000；93：947-53)和日本国特开平9-238914号公报的图8等显而易见的是，人们一般认为在图1(a)中所示的数据是毛细血管优先的数据，但是本发明人认为其是通过计测在光路上存在的静脉部位获得的、之后广泛设定计测点间隔(约30mm)的装置结构，所以必然是静脉优先的数据。
因为，毛细血管具有通过施加刺激易于引起红血球的增减和血浆成分增减背离的结构。即，在毛细血管中，由于红血球和血浆的速度不同，与静脉相比，易于引起血细胞比容的变化或者总血红蛋白量的变化，因此，与静脉相比，氧化型血红蛋白和还原型血红蛋白难以如对映关系那样进行变化。因此，由本发明人的研究得到的结论是毛细血管优先的数据应该为表示非对称的变化形式的图1(b)。这么一来，可以说以往的计测装置是根据错误的理论认识而构成的装置。
另外，即使万一将以往的计测装置作为把图1(b)中所示的数据认为是真正的毛细血管优先的数据的装置，在把该数据和图1(a)的静脉优先的数据进行比较研究时，在施加刺激(包括由生理作用产生的内部刺激和外部刺激两者)前，即在引起组织变化前的安静时(直到图中的基线＝约8秒之间)，由于毛细血管优先和静脉优先的两个数据时效变化特性在宏观上都近似，所以就停留在图1(a)、(b)的输出中的以往的计测装置而言，不可能在引起组织变化之前判定采集中的数据是毛细血管优先的数据还是静脉优先的数据。如果时间滞后，则广泛设定计测点间隔(约30mm)，所以同时鉴于非常低的毛细血管优先的数据采集几率，不能充分地期望对现场医疗的贡献。
加之，以往的计测装置只是计测氧化型血红蛋白和还原型血红蛋白的浓度变化量(但是，这无论如何也不是真正的数据)，由于不能充分地判明这些信息和脑血管产生的扩张、收缩的相关关系和毛细血管中的血细胞比容随着总血红蛋白的变化而变化以及氧消耗率的干预等脑生理学的理论，所以没有超出这种显示血红蛋白等浓度变化的监测器和显示氧浓度变化的监测器仅是学术的实验工具的程度。
因此，本发明是鉴于上述问题而形成的，课题是提供当将来自反映组织代谢的毛细血管的信息尽可能识别为来自组织外(例如动静脉)的信息时，具有可以填补以往的近红外分光法的低的空间分析能力的迅速性以及准确性，另外，不单纯停留在氧浓度变化监测器等，还可以简便地辨别毛细血管反应和代谢反应的生物体机能诊断装置。
发明内容
为了解决上述问题，本发明中的生物体机能诊断装置，其特征在于，通过具有向生物体的规定部位照射光的光照射手段，检测由生物体内射出的光的光检测手段，通过在以被检测的光的光量为参数的近红外分光法中进行运算处理，求出氧化型血红蛋白和还原型血红蛋白各自浓度变化量的运算手段，和随着时间显示涉及该两组数据的相对比[k]的信息的显示手段而形成。
根据上述结构，即使是对生物体组织不施加任何刺激的安静状态，也可以通过评价相对比[k]，用生理学的理论即刻判定该数据是否是毛细血管优先的数据。即，由于可解释为如果是毛细血管优先的数据，相对比[k]接近于-1，而如果是静脉优先的数据，相对比[k]离开-1至一定程度的正数侧，所以可利用相对比[k]的值是否是-1附近来判定是否是毛细血管优先的数据。
另外，如权利要求2记载的，本发明中的生物体机能诊断装置更优选采用光检测手段在多个检测部位检测由生物体内射出的光，运算手段可以是在每个检测部位求出氧化型血红蛋白和还原型血红蛋白各自浓度变化量的结构。鉴于毛细血管优先的数据采集几率低，增加检测部位具有可靠性。但是，如果照射部位和检测部位离开一定程度，则由于容易掺有静脉等杂音，所以优选尽可能缩短照射部位和检测部位的间隔。当计测组织独立的两个以上的部位时，最好根据计测部位预备多对的光照射手段和光检测手段。
另外，如权利要求3记载的，本发明中的生物体机能诊断装置可以采用通过还具有通过判定相对比[k]是否满足k≤-0.8(更优选k≤-0.9，这些考虑了k的振动误差)的条件，特定判定结果为是的检测部位的判定手段，和通过输入与该检测部位有关的信息，将判定结果为非的检测部位无效化的选择手段而形成的结构。根据该结构，通过用选择手段自动控制判定结果而使处理数据数量降低，可以减轻判定手段的处理负担。
另外，如权利要求4记载的，本发明中的生物体机能诊断装置可以采用显示手段作为与相对比[k]有关的信息，是随着时间显示绘制的二维曲线图的结构。通过以二维曲线图绘制显示相对比[k]的时效变化，就可以进行以绘制轨迹的时效变化特性为基础的生物体机能诊断。
如上所述，本发明中的生物体机能诊断装置可以解释清楚毛细血管的生理调节机能，通过导出所谓的氧化型血红蛋白的浓度变化量和还原型血红蛋白的浓度变化量的相对比的概念，当将来自反映组织代谢的毛细血管的信息尽可能识别为来自组织外(例如动静脉)的信息时，最终获得可以填补以往的近红外分光法的低的空间分析能力的迅速性以及准确性。另外，通过评价该相对比，不单纯停留在氧浓度变化监测器等，而且还可以简便地掌握组织代谢反应，从而可以实现生物体机能诊断。
附图的简单说明
图1是表示随着时间的血红蛋白浓度变化量的特性图，(a)表示静脉优先的数据(以往，一般识别为毛细血管优先的数据)，(b)表示毛细血管优先的数据。
图2的(a)表示本实施方式中的生物体机能诊断装置的概略结构图，(b)表示在传感器的发光部分和受光部分的配置结构。
图3是在传感器的发光部分和受光部分的配置结构，(a)表示第一变形例，(b)表示第二变形例，(c)表示第三变形例，(d)表示第四变形例。
图4是随着时间绘制运算结果而得到的显示部分上的曲线图，并表示在向组织施加刺激之前的状态的毛细血管优先的数据和静脉优先的数据。
图5是随着时间绘制运算结果而得到的显示部分上的曲线图，并表示在向组织施加刺激的状态的毛细血管优先的数据和静脉优先的数据。
图6是随着时间绘制运算结果而得到的显示部分上的曲线图，并表示在毛细血管扩张或者收缩的状态的毛细血管优先的数据。
图7是随着时间绘制运算结果而得到的显示部分上的曲线图，并表示在向毛细血管施加强弱不同的刺激的状态的毛细血管优先的数据。
图8的(a)表示随着时间的血红蛋白浓度变化量的特性图，(b)表示随着时间绘制该运算结果而得到的显示部分上的曲线图，并表示在向组织施加刺激前后的状态的毛细血管优先的数据。
图9表示图4-图7、图8(b)的曲线图的概念图。
图10(a)表示多通道背带的平面图，(b)表示将其安装在被验者的头部的状态的斜视图，(c)表示随着时间绘制各通道的运算结果而得到的各自显示部分上的曲线图。
图11(a)表示随着时间绘制运算结果而得到的显示部分上的曲线图(D-O坐标系)，(b)表示将(a)旋转-45度的曲线图(Hb-ScO2坐标系)。
具体实施方式
下面，对于本发明中的生物体机能诊断装置的一个实施方式，一边参照附图一边进行说明。
图2(a)表示本实施方式中的生物体机能诊断装置的结构图。该生物体机能诊断装置大致区分为多个传感器A，…和装置本身B。传感器A由向生物体的任意计测部位(组织)照射光的至少两个以上的发光元件(发光二极管)1，…和、将来自计测部位的透射光、反射光或者散射光等在与生物体相互作用之后的光受光的至少两个以上的受光元件(光电二极管)2，…构成。装置本身B由调节发光元件1，…的发光光量的光量调节部分3、选择性地将任意的受光元件2，…有效化(无效化)的选择部分4、将来自受光元件2，…的信号放大的可以放大控制的信号放大部分5、将信号放大部分5的输出数值化的A/D转换部分6、根据各部分的控制处理和A/D转换部分6的输出进行规定的运算处理的控制部分7、用于A/D转换部分6的输出、各部分的控制用数据或者运算结果等的存储的存储部分8、根据A/D转换部分6的输出结果和运算结果进行显示的显示部分9构成。
发光元件1，…和受光元件2，…如图2(b)中所示，排列为多行多列的矩阵状(在本实施方式中，是4×5，发光元件1和受光元件2交替排列，更加具体地说，由发光元件1，…组成的列和由受光元件2，…组成的行在行方向交替排列)，从而作为传感器A成为一体化。以往的近红外线受体图像装置的传感器分别预备多个具有1mm以上粗的光照射传感器和光检测传感器，互相隔开25mm以上的间隔进行配置，但是本实施方式的传感器A能准确地只是改善检测毛细血管区域的几率，并预备多个通过将多个发光元件1，…和受光元件2，…汇集为□3mm以下(如果是圆形，则直径3mm以下)的细度而捆扎为一根的多重传感器，而且根据计测部位分别独立排列，计测区域面积变小，不仅适用于脑，而且也适用于皮肤和内装式(这时，使用适应于内视镜的使用形式的形态的传感器)。
还有，传感器A根据指甲、手掌、脚心、耳垂等各部位的表面形状和各自的目的，决定其顶端部分(与计测部位的接触部分)的外部形状、以及各发光元件1，…的各自射出面和受光元件2，…的各自入射面的斜度。另外，如图3中所示，传感器A是在至少一个发光元件1的周围设置多个受光元件2，…的结构，例如也可以是电灯泡和几何学型的多重传感器。这些通过考虑内视镜相对于口腔消化器系统、呼吸消化器系统的使用形式来决定形状。
在图2(b)的情况下，如果发光元件1，…照射波长730nm的光，则预备二种照射波长850nm的光的发光元件。例如这些可在列方向上交替配置，但是当研究其它的结构时，考虑到在组织中依存于波长的衰减，重要的是如可以平衡高地计测受光光量那样进行排列。所有的发光元件1，…与光量调节部分3连接，可以整体或者分别独立地调节发光光量。
另一方面，所有的受光元件2，…通过选择部分4与信号放大部分5连接，来自各自的受光元件2的输出信号全部或者部分在选择部分4进行选择的状态下输出至信号放大部分5，在这里进行放大。然后，放大的受光信号通过在A/D转换部分6进行数值化输出至控制部分7。控制部分7将由A/D转换部分6输入的数字数据提交到低通筛选程序进行杂音除去处理，然后将该处理数据(以下称为“受光光量”)日程表式地存储在存储部分8中。
另外，控制部分7根据得到的受光光量，进行以下说明的运算处理。首先作为第一阶段，用(式1)算出波长730nm的吸光度(O.D.730)，然后，用(式2)算出波长850nm的吸光度(O.D.850)，同时将该计算结果日程表式地存储在存储部分8中。
O.D.730＝log10(I0730/I730)        …(式1)
O.D.850＝log10(I0850/I850)        …(式2)
I0730：波长730nm的发光光量
I730：波长730nm的受光光量
I0850：波长850nm的发光光量
I850：波长850nm的受光光量
在这里，在氧化型血红蛋白的浓度变化量和还原型血红蛋白的浓度变化量和吸光度变化量之间，用公知理论可知存在(式3)，(式4)的关系。
ΔO.D.730＝a1Δ[HbO2]+a1’Δ[Hb]    …(式3)
ΔO.D.850＝a2Δ[HbO2]+a2’Δ[Hb]    …(式4)
ΔO.D.730：波长730nm的吸光度变化量
ΔO.D.850：波长850nm的吸光度变化量
Δ[HbO2]：氧化型血红蛋白的浓度变化量
Δ[Hb]：还元型血红蛋白的浓度变化量
a1，a1’，a2，a2’：吸光度系数
因此，由该公知的联立方程式可求出(式5)，(式6)。
Δ[HbO2]＝a{ΔO.D.730-(a1’/a2’)ΔO.D.850}       …(式5)
Δ[Hb]＝a(a2/a2’){(a1/a2)ΔO.D.850-ΔO.D.730}    …(式6)
a＝a2’/(a1a2’-a1’a2)1(1或者其邻近值)
因此，作为第二阶段，求出波长730nm的吸光度变化量(ΔO.D.730)和波长850nm的吸光度变化量(ΔO.D.850)之后，作为第三阶段，由(式5)算出氧化型血红蛋白的浓度变化量(Δ[HbO2])，然后由(式6)算出还原型血红蛋白的浓度变化量(Δ[Hb])，同时将该计算结果日程表式地存储在存储部分8中。而且，总血红蛋白的浓度变化量(Δ【total-Hb】)用(式7)表示。
Δ【total-Hb】＝Δ[HbO2]+Δ[Hb]          …(式7)
可是，通过对组织的刺激诱发的毛细血管总氧化型血红蛋白和还原型血红蛋白的各浓度变化量的变化形式用其增减的组合表示为以下的9种模式。
①Δ[HbO2]增加Δ[Hb]增加
②Δ[HbO2]增加Δ[Hb]减少
③Δ[HbO2]增加Δ[Hb]零
④Δ[HbO2]减少Δ[Hb]增加
⑤Δ[HbO2]减少Δ[Hb]减少
⑥Δ[HbO2]减少Δ[Hb]零
⑦Δ[HbO2]零Δ[Hb]增加
⑧Δ[HbO2]零Δ[Hb]减少
⑨Δ[HbO2]零Δ[Hb]零
实际的结果是，组织的代谢活动根据刺激的施加条件和安静状态的生理状态的不同而随着时间变化为以下的模式。作为用于由毛细血管中氧化型血红蛋白笼络组织中氧的血流代谢活动，毛细血管的Δ[Hb]和Δ[HbO2]发生变动。因此，毛细血管中氧化型血红蛋白和还原型血红蛋白的各浓度变化量的相对比表示反映组织血流代谢的重要的参数。因此，作为第四阶段，用(式8)算出该相对比(以下称为“组织氧交换比”或者“k值”)。
k＝Δ[Hb]/Δ[HbO2]           …(式8)
k：组织氧交换比
而且，组织氧交换比作为一个例子在脑血管代谢系统中表示为(式9)。
k＝(1-h)/{h+Y/(1-Y)}         …(式9)
Y：血液氧饱和度
h＝(1-β+γ)/α        …(式10)
然后，α、β、γ分别是表示血红蛋白量(v)、氧摄取量(OE)和血细胞比容(Ht)和局部血流量(rBF)的下述关系的指数。
v＝c1·rBFα           …(式11)
OE＝c2·rBFβ          …(式12)
Ht＝c3·rBFγ          …(式13)
因此，组织氧交换比可以用血红蛋白量(v)、氧摄取量(OE)和血细胞比容(Ht)和局部血流量(rBF)作为变动的指数进行评价。
控制部分7将通过实行上述第一～第四阶段的运算处理得到的处理数据(k值)日程表式地存储在存储部分8中。对于本实施方式中的生物体机能诊断装置的一个目的，可以举例为求出该组织氧交换比，但是该组织氧交换比可以使用横轴表示氧化型血红蛋白的浓度变化量，纵轴表示还原型血红蛋白的浓度变化量的二维曲线图表示，从而可以成为生物体机能诊断的有效的诊断材料。显示部分9用于接收由控制部分7发送的显示用数据并显示如在图4中那样的曲线图。而且，作为显示内容，除了该曲线图，可以举例为包括显示如图1中所示的时效的浓度变化的曲线图、发光光量、吸光度、浓度、与组织氧交换比有关的信息。
图4是通过随着时间在X轴(横轴)绘制Δ[HbO2]、在Y轴(纵轴)绘制Δ[Hb]而得到的，表示图1的基线(施加刺激期间之前)方面的曲线图。毛细血管优先和静脉优先的基线的绘制轨迹分别使用不同的k值(斜度)在同一范围内重复波动运动。如果基线的绘制轨迹的斜度接近负45度(图中的L1)，则由计测部位采集的数据是毛细血管优先的数据(是反映组织代谢的数据，因此是需要的数据)，而如果绘制轨迹的斜度接近零度(图中的L2)，则是静脉优先的数据(不需要的数据)。
根据毛细血管优先和静脉优先而基线的轨迹斜度不同的理由是由于在毛细血管和静脉中的生理调节不同。在毛细血管中，可知在约5μm的毛细血管中约7μm的红血球变形通过。在血管径大而容易被动地扩张的静脉中，红血球不需要变形。即，在毛细血管中，与静脉相比难以引起血浆和血球的全血量的变动。如在Johnson等的文献(JohnsonP C，Blaschke J，Burton K S and Dial J H 1971 Influence of flowvariations on capillary hematocrit in mesentery Am.J.Physiol.221105-12)中也可以看到，由于血流速度和血细胞比容存在比例关系，可精密地调节血流速度，所以在安静时，即使引起血流速度的波动也可保持恒定地调节总血红蛋白量，变动幅度也小，基线的绘制轨迹斜度接近负45度。但是，在静脉侧，血管结构不同，难以引起血流速度的波动，由来自动脉侧的压力变化容易引起全血量的波动。因此，与还原型血红蛋白相比，氧化型血红蛋白的斜度也变得稍微上升，离开负45度。
因此，控制部分7从所有受光元件2，…得到的数据中提取满足(式14)的条件的数据，特定输出该数据(准确地成为该数据基础的受光光量)的受光元件2。
K＞-0.8                …(式14)
在该判定处理中特定的受光元件2，…是计测如存在于光路上的静脉的部位的受光元件2，由于是采集静脉优先的数据，所以控制部分7通过将非选择信号输出至选择部分4，给予选择部分4指示，以便不处理来自特定的受光元件2，…的输出(对信号放大部分的输出处理)。或者，如果诊断者观察显示部分9的曲线图，鉴于即使是组织的安静状态，也可以即刻判定是否是毛细血管优先的数据，将外部输入手段与控制部分7相连而设置，也可以用外部输入手段的手工操作不选择对应于在显示部分9的曲线图中确认的不必要的数据的受光元件2。
这样，本实施方式中的生物体机能诊断装置通过着眼于毛细血管优先的数据和静脉优先的数据各自在安静时的举动的不同，即使在对组织施加刺激之前，也可以自动识别采集毛细血管优先的数据的受光元件2和采集静脉优先的数据的受光元件2。为了对不需要的数据不进行上述第一～第四阶段的运算处理，换句话说，为了减少上述第一～第四阶段的运算处理对象的数据数量，减轻控制部分7的处理负担而且确保处理的迅速性，同时可以仅仅取得有效的诊断材料，可以适当地实施下述的生物体机能诊断。
图5表示在图1的施加刺激期间的曲线图。如果通过施加刺激组织变为活动状态，则Δ[HbO2]增加容易优先变化，因为血管扩张，然后收缩，在很少收缩后，重复扩张收缩，从而毛细血管优先和静脉优先的各自绘制轨迹由波动运动转移为圆周运动。
但是，圆周运动的形式根据毛细血管优先和静脉优先的不同而不同。在毛细血管中，通过施加刺激，由于血流速度上升而血球的增加超过血浆的增加，由于血细胞比容上升，总血红蛋白容易增加，上升类型容易转移为①Δ[HbO2]增加而且Δ[Hb]增加的非对称变化(图中的L1)。在静脉中，由于流入的动脉血(氧化型血红蛋白优先)挤出静脉血，所以总血红蛋白难以增加，从而易于变为上述类型②Δ[HbO2]增加而且Δ[Hb]减少的对称的对应关系(图中的L2)。另外，离零点的距离L【L2＝(Δ[HbO2])2+(Δ[Hb])2】的最大值是毛细血管的最大值。
<二维曲线图的评价>
本实施方式中的生物体机能诊断装置以保证提取反映组织代谢的毛细血管优先的数据为前提，提供以下的有效诊断材料(生物体机能信息)。
第一点是涉及在计测部位的毛细血管的扩张状态的信息。总血红蛋白的浓度变化量如上所述是氧化型血红蛋白的浓度变化量和还原型血红蛋白的浓度变化量之和，但是如果总血红蛋白的浓度变化量是增加倾向(即Δ[total-Hb]＞0)，则可以掌握毛细血管扩张，另一方面，如果总血红蛋白的浓度变化量是减少倾向(即Δ[total-Hb]＜0)，则可以掌握毛细血管收缩。即，在图6中所示的圆周状的绘制轨迹L1表示毛细血管扩张的状态，而圆周状的绘制轨迹L1’表示毛细血管收缩的状态。如果观察绘制轨迹L1向P1方向扩展，则可知毛细血管在扩张过程中，如果向方向P2缩小，则可知毛细血管在向恒定状态的复位过程中。如果总血红蛋白的浓度变化量是零，则毛细血管是恒定状态。接着，如果观察绘制轨迹L1’向P3方向扩展，则可知毛细血管在收缩过程中，如果向方向P4缩小，则可知毛细血管在向恒定状态的复位过程中。这样，如果将k值随着时间的变化曲线化，则不仅可以实时地掌握毛细血管的状态，而且还可以实时地掌握扩张、收缩性能的时间推移。
第二点是涉及总血红蛋白的最大(最小)浓度变化量的信息。通过与基线的斜度平行，曲线图的圆周运动的切线T1，T2与Y轴相交的点表示总血红蛋白的最大(最小)浓度变化量。那是因为切线T1用y＝-x+a表示，为最大值a＝x+y＝总血红蛋白的最大浓度变化量，同样切线T2用y＝-x-b表示，为最小值b＝-(x+y)＝总血红蛋白的最小浓度变化量。即，由曲线图可以明确地理解与总血红蛋白随着这种在毛细血管扩张的过程中，总血红蛋白、血细胞比容朝向增加方向，另一方面在收缩的过程中，总血红蛋白、血细胞比容朝向减少方向而变化的连续的对应、相关关系。
第三点是涉及对组织施加刺激的强弱的信息。在图7中所示的曲线图中，绘制轨迹L1表示对组织施加规定条件的刺激的状态，绘制轨迹L2表示施加比绘制轨迹L1的情况还弱的刺激。如果在绘制轨迹周围的圆周区域的面积增大，则意味着越大，越是对组织施加更强或者更长的刺激。但是，这是任何的刺激都施加的相对强或者长的情况，不同于施加的刺激相对弱的情况(对于此中情况，参见后述)。
第四点是涉及对组织施加的刺激施加开始点的信息。如在图8(a)中所示，与基线(区域A)的振幅比较，从刺激施加开始到数秒后(区域B)由于增减模式与基线类似，所以仅仅看到氧化型血红蛋白或者还原型血红蛋白的任何一种的浓度变化，不能检测出刚开始施加刺激之后的变化。实际上，可以认为脑血流的变化从刺激施加开始到血流上升需要数秒。即，在毛细血管通过时间内的1-2秒内，不能检测变化。但是，如在图8(b)中所示，如果进行二维的曲线图显示，则由从基线开始的刺激开始绘制的斜度、矢量迅速变化，由于可以即刻检测出毛细血管内的代谢过程，所以在毫秒指令内就可以追踪血流代谢性能的变化。
第五点是涉及氧消耗率和毛细血管氧饱和度的信息。毛细血管在施加的刺激相对弱的情况下，该圆周状的绘制轨迹不转向右上区域，如果刺激增强越强，其绘制轨迹向右上方的转移量越大。同时，绘制轨迹越是朝向更加右上区域，表示随着氧化型血红蛋白的浓度变化量的增加，还原型血红蛋白的浓度变化量的增加越高，氧消耗率的亢进程度变得越高。另外，随着氧化型血红蛋白的浓度变化量的减少，在还原型血红蛋白的浓度变化量的增加的左上区域，表示毛细血管饱和度下降。
<使用装置的诊断例(其1)>
迄今为止说明的二维曲线图如图9中所示，可以分为事件1～4、事件-1～-4。如果运动的负荷重量增加，则绘制轨迹的事件从1向4变化。即使其中总血红蛋白最增加的是事件2和事件3的氧化型血红蛋白和还原型血红蛋白相同增加时。如果移向事件3，则还原型血红蛋白的增加超过氧化型血红蛋白的增加，在事件4中，氧化型血红蛋白减少。
因此，从事件1至事件4的正事件为总血红蛋白增加的情况。
①事件1：脑的准备运动状态(洗提还原型血红蛋白，置换为氧化型血红蛋白)。
②事件2：在适度的运动中向脑输送氧。
③事件3：运动员(比赛者)水平的强度。
④事件4：如果长时间维持该事件，脑的局部氧状态变差。
⑤事件-4：根据强度转移直到该事件。
另一方面，从事件-1至事件-4的负事件为总血红蛋白减少的情况。
①事件-4：脑由于长时间持续变为危险的区域。由于肌肉的k值在该事件中比脑还容易移动，所以肌肉一方在低氧方面可以说强壮。
②事件-3和事件-2：如果运动负荷变为强度，则在其之后到暂时复位过程中容易采取该事件。如果在复位过程中该事件长，则表示复位慢。
③事件-1：即使在安静时在假寐状态下，也容易从事件1移向该事件。在深睡眠和充分的休息时，也可以变为事件-2。
从上述事件的性质来看，从事件1向事件4的转移、从事件-1向事件-4的转移由于也表示血管的收缩扩张的程度，所以诊断者对被验者的建议如下。
1)由于入眠而事件的变化移向血管收缩的方向，所以可以事件的变化观察休息时间，如果事件难以返回1～4，则脑和肌肉应该休息直到移向事件-1。
2)随着脑的负荷，仅仅变化为负事件，而不移向正事件时，由于诊断为脑血管扩张不全，所以应该接受医生的诊断。
3)即使轻度的运动负荷，事件移向4而不返回时，由于有代谢血管障碍的嫌疑，所以应该接受医生的诊断。
4)由绘制轨迹可以诊断基础氧状态。然后，通过安静时绘制轨迹的波动，可以诊断基础氧交换的变动状态的高低。即，如果绘制轨迹是上述的L值(事件内距离)的小值并为圆周状，由于变动小，所以应该等待安静复位时L值变小，准备下一次运动。
5)如果事件-4、事件4持续，则由于变为低氧状态，所以应该中止运动进行休息。在事件-4和事件-3中，由于为低氧缺血状态，所以应该为了复位而等待，直到返回事件。
6)在假寐时，事件在-1移动，事件在-2移动，L值如果不慢慢变小，就不能处于假寐状态，所以应该努力放松。
7)上述的事件变化在运动后仍旧不能充分复位，如果再运动，则该负荷加强时，事件仍旧上升变化，此时也同样应该考虑进行活动。
8)当事件向左上方移动时，不能充分的复位之后，考虑以下的课题时，应该等待向右下方向返回。
9)当事件向右上方移动时，由于为总血红蛋白增加的状态，所以应该休息，直到总血红蛋白的浓度变化朝向减少的左下方。
<使用装置的诊断例(其2)>
在这里，预备使用图2和图3已经说明的多个(例如9个)多重传感器A，将其如在图10(a)中所示那样通过具有适当间隔而安装在背带B上，并将其安装在被验者的头部(图10(b))。多重传感器A如上所述，由于具有数据的选择性，所以各自的多重传感器A通过开始计测来提取毛细血管优先的数据。
图10(c)已经是从多重传感器A提取适当的毛细血管优先的数据的状态，表示要对被试者谈话的二维曲线图(采样约62秒)。由此可知，是(取决于谈话的)脑内组织受到的负荷的强弱。因此，从二维曲线图的绘制轨迹由传感器号码1至传感器号码4变大，另外，绘制轨迹由传感器号码4至传感器号码9变小可知，在传感器号码4的部位是对语言最初反应的区域。
这样，根据本实施方式的生物体机能诊断装置，由于可以特定每种刺激(包括内、外的刺激二者)的反应部位，所以不会如以往那样是语言区域、运动区域的大块的分布，通过弄清楚详细的脑机能的各自分布，可以作成有效的脑机能图。另外，通过作成该脑机能图，可以使用本实施方式的生物体机能诊断装置诊断各自脑组织是否是正确地发挥机能。
<其它的实施方式>
而且，本实施方式的生物体机能诊断装置并不限于上述实施方式，可以在不脱离本发明的宗旨的范围内进行各种变化。
在上述实施方式中，由多个计测部位同时采集数据，进行各自的判定处理后，设法使静脉优先的数据舍去，但是本发明并不限于此，有时为了理解生物体机能代谢，作为毛细血管优先的数据的比较对象，需要不停地采集静脉优先的数据。这种也使用上述的(式9)，分别由静脉优先的数据可以求出静脉氧饱和度(SvO2)，由毛细血管优先的数据可以求出毛细血管氧饱和度(ScO2)，但是在生物体内，由于与静脉不同的毛细血管的血细胞比容容易变动，所以未必表示接近动脉侧(动脉血氧饱和度(SaO2))的毛细血管氧饱和度(ScO2)的值一定高于静脉氧饱和度(SvO2)的值。即，ScO2＝SaO2-SvO2未必成立。因此，需要由精度高的毛细血管信息直接知道ScO2。
另外，在上述实施方式中，是涉及氧化型血红蛋白和还原型血红蛋白的，但是用同样的方法，可求出仅在生物体的细胞(组织)内具有的细胞酶细胞色素a，a3(细胞色素c氧化酶)的浓度变化量，并可以用作诊断材料。为了求出细胞色素a，a3的浓度变化量，作为新的光照射手段，预备830nm的近红外光。由于细胞色素a，a3(cyt.a，a3)的浓度变化量和氧化型血红蛋白和还原型血红蛋白的浓度变化量的关系用(式15)表示，所以通过(式3)，(式4)的联立方程式，可以求出细胞色素a，a3(cyt.a，a3)的浓度变化量。
ΔO.D.830＝a3Δ[HbO2]+a3’Δ[Hb]+a3”Δ[cyt.a，a3]    …(式15)
ΔO.D.830：波长830nm的吸光度变化量
Δ[cyt.a，a3]：细胞色素a，a3的浓度变化量
a3，a3’，a3”：吸光度系数
然后，新增加Δ[cyt.a，a3]的概念，并可以设定新的评价指数。由通过对组织施加刺激而组织内的能量消耗的事实来看，在涉及能量代谢的酶ATP生成的细胞色素a，a3和涉及刺激的氧化型血红蛋白之间存在相关关系。因此，控制部分7由(式6)算出该评价指数(以下称为“组织细胞色素氧交换比”或者“k’值”)。
k’＝Δ[cyt.a，a3]/Δ[HbO2]         …(式16)
k’：组织细胞色素氧交换比
如果向组织供给氧不足，则引起细胞色素a，a3的变化。即，如果使用通过k’值的绘制的二维曲线图显示，则可以掌握细胞内的能量代谢正常化的经过。
另外，本发明的生物体机能诊断装置不限于脑组织，即使对生物体的各部位都可以适用，但是当进行脑计测时，使用相互规定间隔的多通道化的多个传感器并设置在脑表全体区域或者其部分区域，也可以作成、显示血流分布、血红蛋白分布、氧浓度分布、(内部的或者外部的)施加刺激分布等的受体图像。根据本发明的生物体机能诊断装置，由于可以获得没有杂音的准确地反映脑组织信息的信息，所以可以通过设置受体图像的显示手段，进行高质量高精度的检测。
然后，本发明的生物体机能诊断装置不是表示曲线图必须的要素，例如，也可以设法①以k值为时间序列表进行表示，或者②实时表示k值。③或者也可以设法表示这些和曲线图两者。另外，④以k值的微分(k角速度)和k值的微分的微分(k角加速度)为时间序列表进行表示，或者⑤表示为把横轴作为k值、k角速度或者k角加速度的任何一个，把纵轴作为总血红蛋白的浓度变化量、还原型血红蛋白的浓度变化量或者氧化型血红蛋白的浓度变化量的任何一个的二维曲线图，或者⑥表示为把横轴作为氧化型血红蛋白的浓度变化量的微分、把纵轴作为还原型血红蛋白的浓度变化量的微分的二维曲线图，由于要点与表示形式无关，如果可以时效表示涉及k值的信息，则可以特定毛细血管优先的数据和生物体机能诊断，所以是本发明的意图范围内。当表示为曲线图时，其与二维的曲线图无关，例如也可以是增加了时间要素(即，在氧化型血红蛋白的浓度(变化)和还原型血红蛋白的浓度(变化)的平面轴上增加时间轴)的三维曲线图。
还有，作为其它的信息，有时也①以L值(事件内距离)、L值的微分(事件内移动速度)或者L值的微分的微分(事件内移动加速度)为时间序列表进行表示，或者②表示为把横轴作为L值、L值的微分或者L值的微分的微分的任何一个，把纵轴作为总血红蛋白的浓度变化量、还原型血红蛋白的浓度变化量或者氧化型血红蛋白的浓度变化量的任何一个的二维曲线图。
然后，通过由k值和L值两者分离精制毛细血管氧饱和度的变化和血红蛋白的浓度变化量的变化的矢量成分，计测表示毛细血管最大氧饱和度、毛细血管最低氧饱和度的时间带和区域，或者进行时间序列表示和受体图像的表示，有时也比较毛细血管氧饱和度的变化和血红蛋白的浓度变化量的变化的分布图。如图11中所示，在把X轴(横轴)作为氧化型血红蛋白的浓度变化量(0轴)，把Y轴(纵轴)作为还原型血红蛋白的浓度变化量(D轴)的上述二维曲线图(图11(a))中，设定为45度的轴(Hb轴)表示总血红蛋白的浓度变化量，设定为-45度的轴(ScO2轴)表示毛细血管中的氧饱和度。因此，如果把图11(a)的坐标系变换45度，则其成为把X轴(横轴)作为毛细血管氧饱和度(ScO2轴)，Y轴(纵轴)作为总血红蛋白的浓度变化量(Hb轴)的二维曲线图(图11(b))。如果根据该图11(b)的坐标系，则平行于Hb轴而且与绘制轨迹连接的线ScO2轴坐标值为最大氧饱和度，从而就可以更加准确地计测毛细血管中的氧饱和度的时间经过。
另外，成为用于求出k值的前提的上述(式1)-(式6)在近红外分光法中，到底仅仅是目前最高精度的运算式，不能断定今后也普遍使用。因此，将来也许有时也会提供更高精度的运算式，但是此时，当然是设法使用该运算式求出k值。
与此同时，在上述实施方式中，通常使用730nm和850nm的二种波长的光，而就包括细胞色素而言，还可使用增加830nm的三种波长的光，但是在本发明中，不用说并不限于这些波长。

Claims (10)

1.生物体机能诊断装置，其特征在于包括：
向生物体的规定部位照射光的光照射手段；
检测由生物体内射出的光的光检测手段；
运算手段，该运算手段通过在以用所述光检测手段检测的光的光量为参数的近红外分光法中进行运算处理来求出氧化型血红蛋白和还原型血红蛋白各自浓度变化，和基于该氧化型血红蛋白和还原型血红蛋白各自的浓度变化来计算一个参数，该参数用于决定是否在该生物体的规定部位的数据是毛细血管优先的数据；
决定手段，该决定手段通过该计算出的参数来决定是否在该生物体的规定部位的数据是毛细血管优先的数据；和
用于随着时间显示涉及该参数的信息的显示手段。
2.根据权利要求1的生物体机能诊断装置，其中，该光检测手段在多个检测部位检测由生物体内射出的光，该计算手段确定每个部位的氧化型血红蛋白和还原型血红蛋白各自的浓度变化。
3.根据权利要求1的生物体机能诊断装置，其中，该参数是根据下式计算出的氧交换比k：(还原型血红蛋白浓度变化)/(氧化型血红蛋白浓度变化)，并且当该氧交换比k满足条件：k≤-0.8时，该决定手段确定在该生物体的规定部位的数据是毛细血管优先的数据。
4.根据权利要求3的生物体机能诊断装置，其中，该计算手段计算该氧交换比k的角速度作为该氧交换比k的微分，以及该氧交换比k的角加速度作为该氧交换比k的微分的微分。
5.根据权利要求1的生物体机能诊断装置，其中，该显示手段显示随时间绘制的二维曲线图，该曲线以氧化型血红蛋白浓度变化作为X-轴，以还原型血红蛋白浓度变化作为Y-轴。
6.根据权利要求5的生物体机能诊断装置，其中，该计算手段计算在该二维曲线图中从零点到曲线的距离作为L值，该L值的微分，和该L值的微分的微分。
7.根据权利要求5的生物体机能诊断装置，其中，该显示手段显示该二维曲线图以展示旋转45度后的氧化型血红蛋白浓度变化与还原型血红蛋白浓度变化之间的关系，并将该曲线图转换为用于展示氧饱和度变化与总血红蛋白浓度变化关系的二维曲线图。
8.根据权利要求7的生物体机能诊断装置，其中，该显示手段将该二维曲线图分为8个45度的区域以显示在每个区域中的变化。
9.根据权利要求8的生物体机能诊断装置，其中，该计算手段计算在该二维曲线图上每个区域中的变化。
10.根据权利要求1的生物体机能诊断装置，其中还包括一个选择手段以舍去该数据被确定为非毛细血管优先的数据的检测部位。
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