JP2002523169A - 身体物質の異常を検知するための装置および方法 - Google Patents

身体物質の異常を検知するための装置および方法

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Abstract

(57)【要約】 身体物質の異常を検知するように適合された電気インピーダンス断層撮影装置であって、複数の周波数で電気信号を発生するための電気信号発生手段、その電気信号を身体物質に施しかつその身体物質の電気インピーダンス特性を検知するための電極配列、および検知した電気インピーダンス特性とその身体物質の異常の存在あるいは不存在とを相互に関連させるためのデータ処理手段を備えてなり、１メガヘルツよりも大きい周波数、好ましくは２メガヘルツよりも大きく、いっそう好ましくは３メガヘルツよりも大きく、もっとも好ましくは４メガヘルツよりも大きい周波数の電気信号がその身体物質に施される電気インピーダンス断層撮影装置が開示されている。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 この発明は、身体物質の異常を検知するための装置および方法に関するもので
あり、より詳しくは乳ガンの検知に関するものであるが、決してそれに限られる
ものではない。
【０００２】 乳ガンは西洋諸国における死亡率の主な原因の１つである。イギリスでは、１
２人中１人の女性が、その生涯の間にこの疾患にかかる。
【０００３】 従来、乳ガンのための判別検査にはＸ線乳房撮影法が用いられていた。それに
よって得られたＸ線画像は、肉眼で解析されて、何らかの異常があるかどうかの
判断が行われる。万一、潜在的な異常が突き止められると、外科的処置によるさ
らに別の解析、典型的には組織生検がふつう必要になる。乳房の病巣を探し出す
ための非侵襲的な別の方法が大いに望まれているであろうことは明らかである。
Ｘ線乳房撮影法に関する他の短所は、電離放射線が用いられていることであり、
また、そのＸ線画像から病巣を識別するためには実質的に対照的な物質からなる
バックグラウンドが必要であることである。結果として、放射線密度の低い腫瘍
と、若い女性の腫瘍とを識別するＸ線乳房撮影法の性能が制限される。さらに別
のそして大いに重要な短所は、検知がＸ線乳房撮影法で可能になるには腫瘍が比
較的大きい（たとえば少なくとも５ミリメートル）ものでなければならない、と
いうことである。
【０００４】 電気インピーダンス断層撮影法（ＥＩＴ）は既知の技術であり、これによって
、典型的には対象を取り囲む一列の電極を用いて、その対象を通る２次元画像す
なわち「スライス画像」がもたらされる。これらの画像は、選ばれた電極を介し
て電流をその対象に流すとともに、その列における他の電極で生じた電位を検知
することで、得られる。測定された電位は、その対象の電気インピーダンスに左
右されるので、これらのデータから、後方投影法を行って、その対象の電気イン
ピーダンスの画像を構成する。このような測定を複数回行うことで、２次元画像
および３次元画像の両方を組み立てることができる。
【０００５】 ディジクストラ（Dijkstra）ら（エー.エム. ディジクストラ(A.M.Dijkstra)
、ビー.エイチ.ブラウン(B.H.Brown)、エー.ディー.リースラード(A.D.Leathlar
d)、エヌ.ディー.ハリス(N.D.Harris)、ディー.シー.バーバー(D.C.Barber)およ
びディー.エル.エドブルーク(D.L.Edbrook)の「医用工学および臨床検査学誌」(
Journal of Medical Engineering & Technology)第１７巻（１９９３年）第８９
〜９８ページ）によって、ＥＩＴの臨床的適用の大要がもたらされている。それ
らの画像は、静止したものあるいは動くものである。すなわち、対象のインピー
ダンスの変化を時間範囲にわたって表すものであり、１例は呼吸の間における胸
郭の画像である。ディジクストラ（Dijkstra）らによれば、ＥＩＴによって身体
機能の画像が得られるが、高画質の解剖画像は得られない、ということに留意す
べきである。ディジクストラ（Dijkstra）らにおける他の場合には、静止画像を
作り出すのは技術的に困難であるということと、静止ＥＩＴ画像に関する臨床的
体験はまったくないということとが論評されている。従って、ディジクストラ（
Dijkstra）らによる教示は、身体機能の動態画像を作ることに向けられており、
また、静止ＥＩＴによってガンなどの特定の異常を解析することから離れること
に向けられている。
【０００６】 この発明は、乳ガンの検知および画像形成が主要な例であるがこれに限定され
ない、身体物質の異常の非侵襲的な検知および画像形成を可能にする改善された
ＥＩＴ技術に関するものである。
【０００７】 この発明の第１の側面によれば、身体物質の異常を検知するように適合された
電気インピーダンス断層撮影装置であって、 複数の周波数で電気信号を発生するための電気信号発生手段、 その電気信号を身体物質に施しかつその身体物質の電気インピーダンス特性を
検知するための電極配列、および 検知した電気インピーダンス特性とその身体物質の異常の存在あるいは不存在と
を相互に関連させるためのデータ処理手段 を備えてなり、 １メガヘルツよりも大きい周波数、好ましくは２メガヘルツよりも大きく、い
っそう好ましくは３メガヘルツよりも大きく、もっとも好ましくは４メガヘルツ
よりも大きい、たとえば５メガヘルツの周波数の電気信号がその身体物質に施さ
れる電気インピーダンス断層撮影装置が提供される。
【０００８】 施されたこのように高い周波数では、正常な組織と異常な組織との間の相違が
いっそうよく判断され、ＥＩＴにより異常の検知をすることができる。
【０００９】 この装置は、乳ガンであるかもしれないガンを検知するために適合させること
ができる。Ｘ線乳房撮影法と異なり、電離放射線は用いられず、従って、この技
術は、若い女性および／または放射線密度の低い腫瘍に首尾よく適用することが
できる。さらにまた、ガンの部位をいっそう正確に判定することにおそらくなる
であろう３次元画像をもたらすことができる。
【００１０】 この装置は、第３病期ガンおよび／または第２病期ガンおよび／または第１病
期ガンを検知するために適合させることができる。これらの病期は以下の表１お
よび表２に定義されている。
【００１１】 データ処理手段は、検知した電気インピーダンス特性と身体物質の異常の存在
あるいは不存在とを、組織インピーダンスのフラクタルモデルを用いて相互に関
連させることができる。
【００１２】 この相互関連を行うために、分散周波数に関連した情報を用いることができる
。
【００１３】 この相互関連を行うために、細胞外インピーダンスと細胞内インピーダンスと
の比を用いることができる。この相互関連を行うために、細胞外インピーダンス
と「細胞膜」インピーダンスとの比を用いることができる。
【００１４】 データ処理手段は、検知した身体物質の電気インピーダンス特性を、検知した
他の身体物質の電気インピーダンス特性に対照させることができる。乳ガン検知
の場合には、そのインピーダンス特性は、乳房における脂肪組織あるいは管／基
質組織の検知した電気インピーダンス特性に対照させることができる。
【００１５】 データ処理手段は、検知した電気インピーダンス特性を既知の組成の身体物質
に対応するインピーダンス特性のデータベースと比較するように適合させること
ができる。このデータベースは、相異なりかつ既知の年齢、身長、体重あるいは
人種、あるいは標準化された体格の被験者から得られた身体物質のインピーダン
ス特性を備えていてもよい。
【００１６】 少なくともその電極配列は女性のブラジャーの中に配置することができる。そ
れによって、Ｘ線乳房撮影法に関連した身体上の不快感を与えることなく判別検
査することができる。
【００１７】 この発明の第２の側面によれば、身体物質における異常を検知するための電気
インピーダンス断層撮影法であって、 複数の周波数で電気信号を発生させるステップ、 この電気信号を身体物質に施すステップ、 その身体物質の電気インピーダンス特性を検知するステップ、および 検知したインピーダンス特性とその身体物質の異常の存在あるいは不存在とを相
互に関連させるステップ を備えてなり、 １メガヘルツよりも大きい周波数、好ましくは２メガヘルツよりも大きく、い
っそう好ましくは３メガヘルツよりも大きく、もっとも好ましくは４メガヘルツ
よりも大きい周波数の電気信号がその身体物質に施される電気インピーダンス断
層撮影法が提供される。
【００１８】 その異常は、ガンであってもよく、乳ガンであってもよい。
【００１９】 第３病期ガンおよび／または第２病期ガンおよび／または第１病期ガンを検知
することができる。
【００２０】 検知したインピーダンス特性と身体物質の異常の存在あるいは不存在との相互
関連には、組織インピーダンスのフラクタルモデルを用いることができる。
【００２１】 この相互関連を行うために、分散周波数に関連した情報を用いることができる
。
【００２２】 この相互関連を行うために、細胞内インピーダンスと細胞外インピーダンスと
の比を用いることができる。この相互関連を行うために、細胞外インピーダンス
対細胞内インピーダンスに加えて、他の比を用いることができる。これらにはた
とえば、細胞キャパシタンスによって分けられた細胞内インピーダンスが含まれ
ていてもよく、その細胞内インピーダンスによって、組織の異常を表示する重要
な指標がもたらされてもよい。用いられてもよい他の比は表３〜表５（以下の）
に与えられている。
【００２３】 身体物質のインピーダンス特性の検知は、管理された体温で行うことができる
。身体物質の検知した電気インピーダンス特性は、他の身体物質の検知した電気
インピーダンス特性に対照させることができる。乳ガン検知の場合には、そのイ
ンピーダンス特性は、乳房内における他の組織の検知した電気インピーダンス特
性、たとえば基質の標準化された応答に対照させることができる。
【００２４】 検知した電気インピーダンス特性は、既知の組成の身体物質に対応するインピ
ーダンス特性のデータベースと比較することができる。このデータベースは、相
異なりかつ既知の年齢の被験者から得られた身体物質のインピーダンス特性を備
えていてもよい。データベースの読みが得られた体温と、身体物質の後切除年齢
とは、どのような比較にも用いることができる。
【００２５】
【表１】
【００２６】
【表２】
【００２７】 この発明に係る方法および装置は、添付図面を参照してここに説明される。
【００２８】 図１には、身体物質１０の異常を検知するように適合されたＥＩＴ装置であっ
て、複数の周波数で電気信号を発生するための電気信号発生手段１２と、その電
気信号を身体物質１０に施しかつその身体物質１０のインピーダンス特性を電気
的に検知するための電極配列１４と、検知した電気インピーダンス特性とその身
体物質１０の異常の存在あるいは不存在とを相互に関連させるためのデータ処理
手段１６，１８，２０とを備えてなり、１メガヘルツよりも大きい周波数、好ま
しくは２メガヘルツよりも大きく、いっそう好ましくは３メガヘルツよりも大き
く、もっとも好ましくは４メガヘルツよりも大きい、たとえば５メガヘルツの周
波数の電気信号がその身体物質に施されるＥＩＴ装置が示されている。
【００２９】 施されたこのように高い周波数では、正常な組織と異常な組織との間の相違が
いっそうよく判断され、ＥＩＴにより異常の検知をすることができる。施された
周波数の範囲が必ずしもこのような高い周波数範囲に限定されることはない、と
いうことに留意すべきである。実際に、いっそう広い帯域幅（代表的な例では１
キロヘルツ〜５メガヘルツの範囲にある周波数）を利用することが好ましい。典
型的には、所望の帯域幅にわたるいくつかのスポット周波数が連続した方法で身
体物質に施される。しかしながら、時間対周波数法の使用もまたこの発明の範囲
内である、ということに留意すべきである。この場合、適切な時間依存型波形が
その電極配列に施され、そして、その応答が時間の関数として監視される。この
時間依存型波形には複数の周波数で電気信号が備わっているとみなすことができ
る。次いで、その（時間領域）応答は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）のような適
切な方法によって、周波数領域に変換される。
【００３０】 この非制限的な例では、電気信号発生手段１２には、充分にプログラムするこ
とのできる直接デジタル統合（ＤＤＳ）型の５０メガヘルツマイクロチップの電
圧出力を変換するための高インピーダンス電流源が備わっている。５メガヘルツ
の人為的な上限は出力周波数の上に置かれるので、その波形は１０のステップに
おけるＤＤＳ型チップによって統合される。所望であれば、より高い周波数を作
ることができ、原理上は、２５メガヘルツの「方形」波を作ることができる。電
流は電極配列１４の中へ投入されるが、この電極配列１４は、断層撮影法の分野
では公知の種類のものであり、電圧検知電極と組み合わされた一組の電流投入電
極を備えている。３２個の２次元電極配列（１６個の電流投入電極と１６個の電
圧検知電極とからなる）と４個の１次元電極配列が用いられた。この３２個の電
極システムによれば、その電極システムが同一次元のものであるときに、優れた
空間解像度がもたらされる。電極で現れた電圧の検知は、ＥＩＴアナログ式ハー
ドウェア処理システム１６を用いて行われる。次いで、データは、アナログ−デ
ジタル変換器１８によってデジタル化され、そして、商業的に入手することので
きる製品に基づいたソフトウェアシステムによって記憶することができかつ処理
することができるコンピューター２０へ転送される。このソフトウェアシステム
によれば、電極から生データがまず集められ、その後、信号処理技術がこのソフ
トウェアシステムに施されて、電極−組織接触問題によって引き起こされたよう
な人工産物、ＥＩＭシステム騒音およびシステム補正が取り除かれる。次に、フ
ィルターで濾過された後方投射画像形成方法（シェフィールド大学（University
of Sheffield）のデイビッド バーカー 教授(Prof. David Barker)による）が
用いられて画像が再現される。その後、画像解析が行われて、その再現された画
像からデータが引き出され、次に、そのデータが、正常組織および異常組織につ
いてのデータを含んでいるデータベースにおけるそれと互いに関連付けられる。
ここで、正常組織および異常組織は、体重、年齢および体脂肪含有率、および投
射されたデータの部分からその組織のありそうな本質を確かめるために決定され
たさまざまな組織の種類についての相互関連の程度を含んでいる被験者のパラメ
ータについて標準化されてきた。そのソフトウェアは、そのデータを回収するこ
とができ、そのデータをインピーダンス測定用に変換し、また、そのデータを再
構成しておかしな画像を作り出す。
【００３１】 この発明の装置および方法は、潰瘍や血栓症のような多くの異常を検知するた
めに用いることができるが、主要な例はガンの検知の中にある。先に考察したよ
うに、特に重要な例は、乳ガンの検知であり、より詳しくは初期乳ガンの検知で
ある。
【００３２】 図２によれば、ヒトの乳房の断面が示されている。全体を符号２２で示す腺組
織は、乳首２４および乳輪の下に主に位置している。この腺組織は、乳房の線維
脂肪組織の中へ深く貫通している神経末梢導管２６の系からなる。それぞれの導
管は、柱状上皮あるいは立方上皮によって裏張りされており、楕円形核細胞を有
する上皮細胞の連続的表面層と、はっきりした細胞質を有する筋肉上皮細胞の不
連続層とを備えてなる。導管２６は、小導管２８に枝分かれして、その端部が葉
３０の中へ入る。加えて、乳房の下四半部および上四半部には、脂肪と筋肉から
なりその下に腺組織がまったくない部位がある。しかしながら、これらの部位に
はどのような疾患もめったに発生しない。実際、腺組織のガンが乳ガンのもっと
も普通の形態であり、すべての事例の８４％が浸潤性管ガンであり、１０％が浸
潤性小葉ガンである。
【００３３】 この発明の１つの重要な側面は、ＥＩＴ測定値を解釈するために用いられる組
織インピーダンスの２層フラクタルモデルすなわち滝状モデルである。図３(ａ)
には、単個細胞のＲＲＣ滝状等価回路が示されており、これには、細胞内キャパ
シタンスＣｉ（１１２）、細胞内抵抗Ｓｉ（１１３）および細胞内交差抵抗Ｒｉ
（１１４）を備えてなる細胞内インピーダンスＺｉ（１１１）と、細胞外流体キ
ャパシタンスＣｘ（１２２）、細胞外抵抗Ｓｘ（１２３）および細胞外交差抵抗
Ｒｘ（１２４）を備えてなる細胞外インピーダンスＺｘ（１２１）と、細胞膜キ
ャパシタンスＣｍ（１０２）、膜抵抗Ｓｍ（１０３）および交差膜抵抗Ｒｍ（１
０４）を備えてなるＲＲＣ膜モデルＺｍ（１０１）とが備わっている。図３(ａ)
に示すように、この細胞等価回路がブロック「Ｚ細胞」によって表されると、図
３(ｂ)に示された回路によって細胞群を表すことができ、また、この回路の多重
滝状レベルがあるかもしれない。この回路では、個々の細胞構成要素であるＺ細
胞が滝状配列によって表される。図３(ｂ)に示された組み合わせ細胞の等価回路
は、ブロック「Ｚ組み合わせ」によって表される。さらに大きい体積の組織は、
図３(ｃ)に示された等価回路によって説明することができ、ここで、ブロック「
Ｚ組み合わせ」は、図３(ｂ)に示されたものとは異なる滝状形態に構成される。
この過程は、かなり大きい細胞集中のための等価回路を作るために繰り返すこと
ができる。
【００３４】 図３(ａ)および図３(ｂ)のフラクタルモデルは、典型的には単個細胞、基本的
な複合細胞／組織ユニット、および複合組織を表す「微小」レベルの規模（約１
００マイクロメートルまでの距離への適用）で、乳房組織へ適用することができ
る。「巨大」レベル（約１００マイクロメートルを超える距離へ適用することが
できる）では、異なったフラクタルモデル、すなわち図３(ａ)および図４のモデ
ルが、適切であり、また、複合組織、一体の単個型細胞および一体複合型細胞を
表すことができる。微小モデルおよび巨大モデルが適用される正確な距離は、組
織によってわずかに異なるであろう。また、特定の組織のための正確な切断箇所
は当業者によって容易に決定することができる。「微小」規模のフラクタルモデ
ルと「巨大」規模のフラクタルモデルとが相互に作用するところでは、Ｚcomユ
ニットは同一である。従って、「微小」レベルフラクタルモデルのＺcomユニッ
トは、「巨大」レベルフラクタルモデルのＺcomユニットとして用いられる。こ
れは、統合された細胞インピーダンスの「ＩＣＩ」モデルと呼ばれる。従って、
組織インピーダンスの全体のモデルは、与えられたどのような規模でもその等価
回路が普通の構成にあるいくつかの副ユニットを備えており、かつ、これらの副
ユニットのそれぞれがそれ自体、また同じ普通の構成（すなわち、図３および図
４の滝状構成）にあるいっそう小さいいくつかの副ユニットを備えているという
意味で、フラクタルモデルである。
【００３５】 組織インピーダンスのフラクタルモデルは、細胞／複合組織／器官／系からな
る階級制の生理学的構成を考慮に入れている。さらにまた、用いられたフラクタ
ルモデルと使われたＥＩＴシステムの解像度との間には直接的な関係があり、た
とえば、きわめて高い解像度では、このＥＩＴ法によれば、比較的小さい細胞群
に関係するデータの画素をもたらすことができる。このことは、組織インピーダ
ンスの「微小範囲」モデルとして説明される、図３(ｂ)および図３(ｃ)の等価回
路と同等であると見ることができる。あまり正確でない解像度では、断層撮影画
像を備えている画素は、管構造および小葉構造がモデル化されるような複合組織
の組織インピーダンスの「巨大範囲」モデルに関連させることができ、また、図
４の等価回路に関係付けることができる。さらにまた、フラクタルモデルは、こ
の発明によって使用された高周波数（すなわち広い帯域幅）で適用することがで
きる。このフラクタルモデルによれば、管系および小葉系におけるガン進行のす
べての病期（０，１，２，３，４）を説明することができる。
【００３６】 ガンにかかった組織からは、正常で健全な組織によって示される電気特性とは
異なる電気特性が生じる。図４(ａ)に示される多重細胞構造の等価回路について
考察しよう。正常な組織では、中央のＺ組み合わせブロック３２を横切る電位は
約０ボルトである。これらの条件の下では、その多重細胞インピーダンスは、図
４(ｂ)に示されるように、単一のＺ組み合わせブロックによって表すことができ
る。その結果、その組織に関する分散（すなわち隅の）周波数の数は一定である
と思われ、細胞内インピーダンス対細胞外インピーダンスの比（ＸＩＲ）と、細
胞外インピーダンス（キャパシタンス）対細胞膜インピーダンス（キャパシタン
ス）の比（ＸＭＲ）も一定であると思われる。
【００３７】 これに対して、不健全な組織では、中央のＺ組み合わせブロックを横切る電位
がゼロでないことが際立っている。これらの環境の下では、たとえば分散特性の
ような電気特性は、正常な組織に比べて変わるであろう。とりわけ、不健全な組
織では、滝状の（平行な）Ｚ組み合わせブロックどうしの間における偏差による
ＸＩＲとＸＭＲとの変化とともに、付加的なばらつきが現れる。そして、これら
の付加的なばらつき、ＸＩＲおよびＸＭＲ（重なっているかもしれない）の検知
は、不健全な組織の存在を表示するものであり、また、上皮組織の変化（たとえ
ば管／小葉系のような細胞膜基部の分裂の度合い）に関連している。図４(ｃ)に
は代表的な等価回路が示されているが、組織インピーダンスを図４(ｃ)の破線で
示されたような付加的で平行な構成要素で説明することが適切であるということ
に留意すべきである。表３〜表５には、検知された電気インピーダンス特性と乳
ガンの病理との間の相関関係が説明されている。
【００３８】
【表３】
【００３９】
【表４】
【００４０】
【表５】
【００４１】 管内の、すなわち原位置にある乳ガンでは、悪性細胞が、現存する管系の内部
で周囲の基部細胞膜を破壊することなく増殖する。１つの例は原位置における小
葉ガン（ＬＣＩＳ）である。ＬＣＩＳは、比較的小さくて均一な細胞でその小葉
が満たされることに特徴がある。浸潤性小葉ガンは、コラーゲン繊維どうしの間
に拡散状に広がる傾向がある。図５によれば、初期の病期の管ガンを検知するた
めの管系の微小範囲モデルが示されており、同様なモデルにより小葉ガンが説明
される。図５において、ブロック５０によって、管基部（上皮）壁の細胞膜のた
めのＲＲＣ回路が表され、ブロック５２によって、細胞核を含んでいる管内（積
分）インピーダンスのためのＲＲＣ回路が表され、ブロック５４によって、管外
インピーダンスのためのＲＲＣ回路が表されている。ブロック５０には、細胞膜
キャパシタンス５６、膜抵抗５８および交差膜抵抗６０が備わっている。ブロッ
ク５２には、管内キャパシタンス６２、管内抵抗６４および管内交差抵抗６６が
備わっている。ブロック５４には、管外キャパシタンス６８、管外抵抗７０およ
び管外交差抵抗７２が備わっている。
【００４２】 検知した電気インピーダンス特性と身体物質の異常の存在あるいは不存在とを
相互に関連させるときに、その身体物質から検知したインピーダンス特性を他の
身体物質から検知した電気インピーダンス特性に参照するのが好都合である。こ
の参照処理には、測定した応答から「標準的な」応答を差し引くことによって、
差分スペクトルを得る処理が備わっている。乳ガンの検知では、そのインピーダ
ンス特性を乳房の脂肪組織から検知した電気インピーダンス特性に参照するのが
有用であるが、このような参照は、代わりに、正常な腺組織に関するものであっ
てもよい。自己参照法を用いることができるが、その場合、高インピーダンスの
脂肪面域が画像から被覆され、次いで、残りのデータが１キロヘルツのような選
択された周波数に関して標準化される。
【００４３】 異なった取り組みでは、インピーダンス変化のいっそう高次の微分（２次微分
のような）が低周波数および高周波数で解析され、それによって、たとえば腫瘍
性組織やその周囲の脂肪組織、基質組織についての有用な情報がもたらされる。
【００４４】 測定されたインピーダンス特性は、きわめて多くの因子によって影響を受ける
。重要な１つの因子は、測定の行われる箇所の体温である。このことは、前記相
互関連ステップに体温依存性を組み入れることによって、すなわち好ましくは、
測定の行われる箇所の体温を管理することで、説明することができる。乳房から
切除された組織の試料について生体外測定が行われるときに、検知したインピー
ダンス特性はその組織の方位によって、すなわち、その組織を通る電流がその切
除部に対して平行であるかあるいは垂直であるかによって変化する、ということ
がわかった。付加的な因子は、用いられた新鮮組織処理方法、すなわち、試料間
における予想外の偏差の減少が保証された新鮮で血のない組織を処理する方法で
あった。
【００４５】 乳ガンの検知における重要な別の因子は被験者の年齢である。体の大きさもま
た重要である。これらの因子の双方は、体脂肪および水分含有率に結び付けられ
る。既知の組成の身体物質に対応するインピーダンス特性のデータベース、とり
わけ、既知の乳房脂肪含有率の、いっそう実際的には既知の年齢の、相異なる被
験者から得られた測定値からなるデータベースを編集することによって、ばらつ
きを説明することができる。このデータベースは、そのような応答のライブラリ
ーを備えていてもよく、あるいは、張りめぐらされたニューラルネットワークの
ような人工知能システムを備えていてもよい。
【００４６】 生体外測定は、イギリス、レスター、グロビーロードにあるグレンフィールド
総合病院（Glenfield General Hospital , Groby Road , Leicester , UK）との
臨床的協力で、いくつかの乳房組織について行われた。正常組織と、第２病期の
浸潤性管ガン、第３病期の浸潤性管ガンの組織との間には、統計的に有意な分化
が認められた。第１病期すなわち初期のガンと現時点では正常な組織との間の有
意な生体外分化を示す可能性については、確かめられなかった。これは、先に説
明したように、そのようなガンを従来のように識別することが困難であり、従っ
て、第１例においてそのような試料を充分な数だけ得るのが極めて困難であった
ためである。この発明によれば、応答型ＥＩＴの空間解像度が第１病期すなわち
初期の腫瘍の小さい物理的寸法と同等であれば、これらの初期ガンを検知するこ
とができる、と思われる。このことは、Ｘ線乳房撮影法に関した主要な長所を意
味する。
【００４７】 生体外検知を行うことは、これが非侵襲性のものであるので、きわめて好まし
い。乳ガンを検知しあるいは判別検査するためにこの生体外検知を行う１つの方
法は、女性のブラジャーの中に少なくともその電極配列を配置することである。
このような配列によれば、被験者の着心地をよくすることができる。さらにまた
、ブラジャーの中に複数の電極列を配置することによって、３次元画像を作り出
すことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 ＥＩＴ装置の模式図である。
【図２】 女性乳腺の断面図を示している。
【図３】 微小なレベル等価回路を示しており、（ａ）が単個細胞の等価回路を示し、（
ｂ）が１つの細胞群の等価回路を示し、（ｃ）がいくつかの細胞群の等価回路を
示している。
【図４】 （ａ）がいくつかの細胞群の等価回路を示し、（ｂ）がいくつかの健全細胞群
のための有効等価回路を示し、（ｃ）がいくつかの疾患細胞群のための有効等価
回路を示し、（ｄ）が図４（ａ）のいくつかの回路のための等価回路を示してい
る。
【図５】 導管系の巨大範囲モデルを示している。
【手続補正書】
【提出日】平成１３年４月５日（２００１．４．５）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】 身体物質の異常を検知するように構成された電気インピーダ
ンス断層撮影装置であって、 複数の周波数で電気信号を発生するための電気信号発生手段と、 前記電気信号を前記身体物質に施しかつ前記身体物質の電気インピーダンス特
性を検知するための電極配列と、 検知した前記電気インピーダンス特性と前記身体物質の異常の存在あるいは不
存在とを相互に関連させるためのデータ処理手段とを備え、 １メガヘルツよりも大きい周波数、好ましくは２メガヘルツよりも大きく、さ
らに好ましくは３メガヘルツよりも大きく、さらに好ましくは４メガヘルツより
も大きい周波数の電気信号が前記身体物質に施され、かつ、 前記データ処理手段が、検知した前記電気インピーダンス特性と異常の存在あ
るいは不存在とを、図３および図４に示されたように組織インピーダンスのフラ
クタルモデルを用いて相互に関連させることを特徴とする電気インピーダンス断
層撮影装置。
【請求項２】 身体物質における異常を検知するための電気インピーダンス
断層撮影法であって、 複数の周波数で電気信号を発生させるステップと、 電極配列を用いて、前記電気信号を前記身体物質に施し次いで前記身体物質の
電気インピーダンス特性を検知するステップと、 データ処理手段を用いて、検知した前記電気インピーダンス特性と前記身体物
質の異常の存在あるいは不存在とを相互に関連させるステップとを備え、 １メガヘルツよりも大きい周波数、好ましくは２メガヘルツよりも大きく、さ
らに好ましくは３メガヘルツよりも大きく、さらに好ましくは４メガヘルツより
も大きい周波数の電気信号が前記身体物質に施され、かつ、 前記相互関連ステップが、検知した前記電気インピーダンス特性と異常の存在
あるいは不存在とを、図３および図４に示されたように組織インピーダンスのフ
ラクタルモデルを用いて相互に関連させることを特徴とする電気インピーダンス
断層撮影法。
【請求項３】 検知した前記電気インピーダンス特性が、Ｚｉ（単個細胞の
細胞内インピーダンス）、Ｚｉcom（細胞間における積分の細胞内インピーダン
ス）、Ｚｘ（単個細胞の余分の細胞インピーダンス）、Ｚｘcom（細胞間におけ
る積分の細胞内インピーダンス）、Ｚｍ（単個細胞の細胞膜インピーダンス）、
Ｚｍcom（細胞間における積分の細胞膜インピーダンス）、Ｃｍ（単個細胞の細
胞膜キャパシタンス）およびＣｍcom（細胞間における積分の細胞膜キャパシタ
ンス）からなる群から選ばれたものである請求項１または２のいずれか１項に記
載の装置または方法。
【請求項４】 前記データ処理手段が、Ｚｉcom，Ｚｘcom対Ｚｉcomの比，
Ｚｘcom，Ｚｍcom，Ｃｍcom，Ｚｘcom／Ｚｍcom，Ｚｘcom／Ｃｍcom，およびＺ
ｍcom，Ｚｉcomからなる群から選ばれて検知した電気インピーダンス特性を相互
に関連させる請求項３に記載の装置または方法。
【請求項５】 前記データ処理手段が、細胞内インピーダンスＺｉcomの変
化および／または大きい偏差と細胞核の異常の存在とを相互に関連させる請求項
４に記載の装置または方法。
【請求項６】 前記データ処理手段が、異常なＺｉcom，Ｚｘcom対Ｚｉcom
の比と異常な細胞核対細胞質の比（ＮＣＲ）とを相互に関連させる請求項４また
は５のいずれか１項に記載の装置または方法。
【請求項７】 前記データ処理手段が、異常なＺｘcomと異常な細胞内結合
とを相互に関連させる請求項４〜６のいずかれ１項に記載の装置または方法。
【請求項８】 前記データ処理手段が、異常なＺｍcom，Ｃｍcom，Ｚｘcom
／Ｚｍcom，Ｚｘcom／Ｃｍcom，Ｚｍcom，Ｚｉcomと異常な細胞膜の形態構造と
を相互に関連させる請求項４〜７のいずれか１項に記載の装置または方法。
【請求項９】 前記データ処理手段が、 ｉ） Ｚｉcom； ｉｉ） Ｚｘcom； ｉｉｉ） Ｚｍcom，Ｃｍcom；および ｉｖ） 比Ｚｘcom／Ｚｉcom；Ｚｘcom／Ｚｍcom；Ｚｘcom／Ｃｍcom； からなる群から選ばれて検知した電気インピーダンス特性と、非浸潤性、初期浸
潤性あるいは浸潤性の病期にあるガンとを相互に関連させる請求項４〜８のいず
れか１項に記載の装置または方法。
【請求項１０】 前記相互関連を遂行するために、分散周波数に関係のある
情報が用いられている請求項４〜９のいずれか１項に記載の装置または方法。
【請求項１１】 前記データ処理手段が、前記身体物質から検知した電気イ
ンピーダンス特性を他の身体物質から検知した電気インピーダンス特性に参照す
る先行請求項のいずれか１項に記載の装置または方法。
【請求項１２】 乳ガンを検知するように適合されており、検知した前記イ
ンピーダンス特性が、乳房組織であり、かつ、乳房の脂肪組織から検知した電気
インピーダンス特性に参照される請求項１１に記載の装置または方法。
【請求項１３】 前記データ処理手段が、検知した前記インピーダンス特性
を、既知の組成の身体物質に対応するインピーダンス特性のデータベースと比較
するように適合されている先行請求項のいずれか１項に記載の装置または方法。
【請求項１４】 前記データベースが、相異なりかつ既知の年齢の被験者か
ら得られた身体物質のインピーダンス特性からなる請求項１３に記載の装置また
は方法。
【請求項１５】 前記データベースが、被験者から得られた身体物質の体温
からなる請求項１３または１４のいずれか一項に記載の装置または方法。
【請求項１６】 前記データベースが、被験者から得られた身体物質の方位
からなる請求項１３〜１５のいずれか１項に記載の装置または方法。
【請求項１７】 ガンを検知するように適合された先行請求項のいずれか１
項に記載の装置または方法。
【請求項１８】 乳ガンを検知するように適合された請求項１７に記載の装
置または方法。
【請求項１９】 第３病期、第２病期および第１病期のガンからなる群の少
なくとも１つを検知するように適合された請求項１７または１８のいずれか１項
に記載された装置または方法。
【請求項２０】 少なくとも前記電極配列が、女性のブラジャーの中に配置
されている先行請求項のいずれか１項に記載の装置または方法。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ) ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ， ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，Ｄ Ｋ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ， ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，Ｌ Ｖ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ， ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，Ｕ Ｓ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＷ

Claims (28)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 身体物質の異常を検知するように適合された電気インピーダ
    ンス断層撮影装置であって、 複数の周波数で電気信号を発生するための電気信号発生手段、 その電気信号を身体物質に施しかつその身体物質の電気インピーダンス特性を
    検知するための電極配列、および 検知した電気インピーダンス特性とその身体物質の異常の存在あるいは不存在
    とを相互に関連させるためのデータ処理手段 を備えてなり、 １メガヘルツよりも大きい周波数、好ましくは２メガヘルツよりも大きく、い
    っそう好ましくは３メガヘルツよりも大きく、もっとも好ましくは４メガヘルツ
    よりも大きい周波数の電気信号がその身体物質に施される電気インピーダンス断
    層撮影装置。
  2. 【請求項２】 ガンを検知するように適合された請求項１に記載の装置。
  3. 【請求項３】 乳ガンを検知するように適合された請求項２に記載の装置。
  4. 【請求項４】 第３病期のガンを検知するように適合された請求項２または
    請求項３に記載の装置。
  5. 【請求項５】 第２病期のガンを検知するように適合された請求項２〜４の
    いずれかに記載の装置。
  6. 【請求項６】 第１病期のガンを検知するように適合された請求項２〜５の
    いずれかに記載の装置。
  7. 【請求項７】 データ処理手段が、検知した電気インピーダンス特性と異常
    の存在あるいは不存在とを、組織インピーダンスのフラクタルモデルを用いて相
    互に関連させる先行請求項のいずれかに記載の装置。
  8. 【請求項８】 その相互関連を遂行するために、分散周波数に関係のある情
    報が用いられる先行請求項のいずれかに記載の装置。
  9. 【請求項９】 その相互関連を遂行するために、細胞内インピーダンスと細
    胞外インピーダンスとの比が用いられる先行請求項のいずれかに記載の装置。
  10. 【請求項１０】 データ処理手段が、その身体物質から検知した電気インピ
    ーダンス特性を他の身体物質から検知した電気インピーダンス特性に参照する先
    行請求項のいずれかに記載の装置。
  11. 【請求項１１】 請求項３によるときに、そのインピーダンス特性が、乳房
    の脂肪組織から検知した電気インピーダンス特性に参照される請求項１０に記載
    の装置。
  12. 【請求項１２】 データ処理手段が、検知した電気インピーダンス特性を、
    既知の組成の身体物質に対応するインピーダンス特性のデータベースと比較する
    ように適合されている先行請求項に記載の装置。
  13. 【請求項１３】 そのデータベースが、相異なりかつ既知の年齢の被験者か
    ら得られた身体物質のインピーダンス特性からなる請求項１２に記載の装置。
  14. 【請求項１４】 少なくともその電極配列が、女性のブラジャーの中に配置
    される先行請求項のいずれかに記載の装置。
  15. 【請求項１５】 身体物質における異常を検知するための電気インピーダン
    ス断層撮影法であって、 複数の周波数で電気信号を発生させるステップ、 この電気信号を身体物質に施すステップ、 その身体物質の電気インピーダンス特性を検知するステップ、および 検知したインピーダンス特性とその身体物質の異常の存在あるいは不存在とを
    相互に関連させるステップ を備えてなり、 １メガヘルツよりも大きい周波数、好ましくは２メガヘルツよりも大きく、い
    っそう好ましくは３メガヘルツよりも大きく、もっとも好ましくは４メガヘルツ
    よりも大きい周波数の電気信号がその身体物質に施される電気インピーダンス断
    層撮影法。
  16. 【請求項１６】 その異常が、ガンである請求項１５に記載の方法。
  17. 【請求項１７】 その異常が、乳ガンである請求項１６に記載の方法。
  18. 【請求項１８】 第３病期のガンが検知される請求項１６または請求項１７
    に記載の方法。
  19. 【請求項１９】 第２病期のガンが検知される請求項１６〜１８のいずれか
    に記載の方法。
  20. 【請求項２０】 第１病期のガンが検知される請求項１６〜１９のいずれか
    に記載の方法。
  21. 【請求項２１】 検知したインピーダンス特性と異常の存在あるいは不存在
    との相互関連が、組織インピーダンスのフラクタルモデルを用いる請求項１５〜
    ２０のいずれかに記載の方法。
  22. 【請求項２２】 その相互関連を遂行するために、分散周波数に関係のある
    情報が用いられる請求項１５〜２１のいずれかに記載の方法。
  23. 【請求項２３】 その相互関連を遂行するために、細胞内インピーダンスと
    細胞外インピーダンスとの比が用いられる請求項１５〜２２のいずれかに記載の
    方法。
  24. 【請求項２４】 その身体物質から検知した電気インピーダンス特性が、他
    の身体物質から検知した電気インピーダンス特性に参照される請求項１５〜２３
    のいずれかに記載の方法。
  25. 【請求項２５】 請求項１７によるときに、そのインピーダンス特性が、乳
    房の脂肪組織から検知した電気インピーダンス特性に参照される請求項２４に記
    載の方法。
  26. 【請求項２６】 検知した電気インピーダンス特性が、既知の組成の身体物
    質に対応するインピーダンス特性のデータベースと比較される請求項１５〜２５
    のいずれかに記載の方法。
  27. 【請求項２７】 そのデータベースが、相異なりかつ既知の年齢の被験者か
    ら得られた身体物質のインピーダンス特性からなる請求項２６に記載の方法。
  28. 【請求項２８】 その身体物質から検知した電気インピーダンス特性が、体
    温管理のされた他の身体物質からのインピーダンス特性に参照される請求項２４
    〜２７のいずれかに記載の方法。
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