JP2003175105A - 麻酔深度測定装置 - Google Patents
麻酔深度測定装置Info
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- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 麻酔深度を高精度に測定することができる麻
酔深度測定装置を提供することを目的とする。 【解決手段】 麻酔深度測定装置１は脈波測定装置２
０、発汗量測定装置３０、を備えており、これら各装置
２０、３０から検出された脈波振幅信号、脈拍信号血中
酸素飽和量信号、発汗量信号はデータ処理装置１０に取
り込まれる。データ処理装置１０は取り込まれた各信号
に基づいて脈波振幅データＡ、脈拍データＢ、発汗量デ
ータＣ、血中酸素飽和量データＤを算出し、これら各生
体データに基づきそれぞれ麻酔深度（Ｔ１〜Ｔ３）を算
出する。その後、各麻酔深度（Ｔ１〜Ｔ３）を加算して
総合麻酔深度Ｔが算出されモニタ４０に表示される。よ
って、総合麻酔深度Ｔを複数の生体データに基づいて算
出することで、単一の生体データに基づいて麻酔深度Ｔ
を算出する場合に比較して高精度のものが得られる。
酔深度測定装置を提供することを目的とする。 【解決手段】 麻酔深度測定装置１は脈波測定装置２
０、発汗量測定装置３０、を備えており、これら各装置
２０、３０から検出された脈波振幅信号、脈拍信号血中
酸素飽和量信号、発汗量信号はデータ処理装置１０に取
り込まれる。データ処理装置１０は取り込まれた各信号
に基づいて脈波振幅データＡ、脈拍データＢ、発汗量デ
ータＣ、血中酸素飽和量データＤを算出し、これら各生
体データに基づきそれぞれ麻酔深度（Ｔ１〜Ｔ３）を算
出する。その後、各麻酔深度（Ｔ１〜Ｔ３）を加算して
総合麻酔深度Ｔが算出されモニタ４０に表示される。よ
って、総合麻酔深度Ｔを複数の生体データに基づいて算
出することで、単一の生体データに基づいて麻酔深度Ｔ
を算出する場合に比較して高精度のものが得られる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、麻酔深度測定装置
に関する。
に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、麻酔を伴う治療を行う場合、
投与される麻酔の量は医師の経験に委ねられている。一
方、麻酔の効き具合は個人差が大きく、同量だけ投与し
た場合でも人によっては効き過ぎであったり、逆に、不
十分であったりする。そこで、医師は麻酔の投与中に臨
床兆候、例えば血圧、心拍数、発汗、流涙、瞳孔径等を
確実にモニターする必要があった。
投与される麻酔の量は医師の経験に委ねられている。一
方、麻酔の効き具合は個人差が大きく、同量だけ投与し
た場合でも人によっては効き過ぎであったり、逆に、不
十分であったりする。そこで、医師は麻酔の投与中に臨
床兆候、例えば血圧、心拍数、発汗、流涙、瞳孔径等を
確実にモニターする必要があった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、これらの兆候
をモニターしても、これら個々のパラメータは反応に個
体差があり麻酔深度との対応関係が必ずしも一致せず正
確な麻酔深度を得ることが出来ないという問題が懸念さ
れた。また、単に臨床兆候をモニターするだけでは麻酔
深度を数量的に知ることも困難な状況にある。本発明は
上記のような事情に基づいて完成されたものであって、
麻酔深度を高精度に測定することができる麻酔深度測定
装置を提供することを目的とする。
をモニターしても、これら個々のパラメータは反応に個
体差があり麻酔深度との対応関係が必ずしも一致せず正
確な麻酔深度を得ることが出来ないという問題が懸念さ
れた。また、単に臨床兆候をモニターするだけでは麻酔
深度を数量的に知ることも困難な状況にある。本発明は
上記のような事情に基づいて完成されたものであって、
麻酔深度を高精度に測定することができる麻酔深度測定
装置を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めの手段として、請求項１の発明は、被験者の脈波振幅
の時間的変化を測定する脈波検出手段と、被験者の脈拍
の時間的変化を測定する脈拍検出手段と、被験者の発汗
量の時間的変化を測定する発汗量検出手段とからなる検
出部と、前記脈波検出手段から得られる脈波振幅信号、
前記脈拍検出手段から得られる脈拍信号、前記発汗量検
出手段から得られる発汗量信号を連続して取り込んで演
算処理を行い脈波振幅データＡ、脈拍データＢ、発汗量
データＣを算出しつつ、麻酔導入前の所定時期における
前記脈波振幅データの平均値Ａｏ、前記脈拍データの平
均値Ｂｏ及び前記発汗量データの平均値Ｃｏを算出し、
これら平均値Ａｏ、Ｂｏ、Ｃｏと麻酔導入後の任意の測
定時期における前記脈波振幅データＡの値Ａｔ、前記脈
拍データＢの値Ｂｔ、前記発汗量データＣの値Ｃｔに基
づいて脈波麻酔深度Ｔ１、発汗量麻酔深度Ｔ２を以下の
式に従って算出し、 Ｔ１＝（Ａｔ×Ｂｔ−ｋ１×Ａｏ×Ｂｏ）／（ｋ２×Ａ
ｏ×Ｂｏ） Ｔ２＝（Ｃｔ−ｋ３×Ｃｏ）／（ｋ４×Ｃｏ） ｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４は定数 更に、得られた脈波麻酔深度Ｔ１及び発汗量麻酔深度Ｔ
２に基づいて総合麻酔深度Ｔ（Ｔ＝Ｔ１＋Ｔ２）を算出
する演算手段と、この演算手段により求められた総合麻
酔深度Ｔを表示する表示手段とを備えてなる構成とした
ところに特徴を有する。
めの手段として、請求項１の発明は、被験者の脈波振幅
の時間的変化を測定する脈波検出手段と、被験者の脈拍
の時間的変化を測定する脈拍検出手段と、被験者の発汗
量の時間的変化を測定する発汗量検出手段とからなる検
出部と、前記脈波検出手段から得られる脈波振幅信号、
前記脈拍検出手段から得られる脈拍信号、前記発汗量検
出手段から得られる発汗量信号を連続して取り込んで演
算処理を行い脈波振幅データＡ、脈拍データＢ、発汗量
データＣを算出しつつ、麻酔導入前の所定時期における
前記脈波振幅データの平均値Ａｏ、前記脈拍データの平
均値Ｂｏ及び前記発汗量データの平均値Ｃｏを算出し、
これら平均値Ａｏ、Ｂｏ、Ｃｏと麻酔導入後の任意の測
定時期における前記脈波振幅データＡの値Ａｔ、前記脈
拍データＢの値Ｂｔ、前記発汗量データＣの値Ｃｔに基
づいて脈波麻酔深度Ｔ１、発汗量麻酔深度Ｔ２を以下の
式に従って算出し、 Ｔ１＝（Ａｔ×Ｂｔ−ｋ１×Ａｏ×Ｂｏ）／（ｋ２×Ａ
ｏ×Ｂｏ） Ｔ２＝（Ｃｔ−ｋ３×Ｃｏ）／（ｋ４×Ｃｏ） ｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４は定数 更に、得られた脈波麻酔深度Ｔ１及び発汗量麻酔深度Ｔ
２に基づいて総合麻酔深度Ｔ（Ｔ＝Ｔ１＋Ｔ２）を算出
する演算手段と、この演算手段により求められた総合麻
酔深度Ｔを表示する表示手段とを備えてなる構成とした
ところに特徴を有する。
【０００５】請求項２の発明は、請求項１に記載のもの
において、前記検出部は前記脈波検出手段、前記脈拍検
出手段、前記発汗量検出手段に加えて、前記被験者の血
中酸素飽和量の時間的変化を測定する血中酸素飽和量検
出手段と、前記被験者の１心拍血流量の時間的変化を測
定する１心拍血流量検出手段とのうち少なくともいずれ
か１つの検出手段を備えつつ、これら検出手段から得ら
れる血中酸素飽和量信号及び１心拍血流量信号に基づい
て血中酸素飽和量データＤ及び１心拍血流量データＥを
算出するとともに前記血中酸素飽和量データＤの初期値
Ｄｏ及び前記１心拍血流量データＥの初期値Ｅｏを算出
し、これら平均値Ｄｏ、Ｅｏと麻酔導入後の任意の測定
時期における前記血中酸素飽和量データＤの値Ｄｔ、前
記１心拍血流量データＥの値Ｅｔに基づいて血中酸素飽
和量麻酔深度Ｔ３及び血中酸素飽和量麻酔深度Ｔ４のう
ち少なくとも１つを以下の式に従って算出し、 Ｔ３＝（Ｄｔ−ｋ５×Ｄｏ）／（ｋ６×Ｄｏ） Ｔ４＝（Ｅｔ−ｋ７×Ｅｏ）／（ｋ８×Ｅｏ） ｋ５〜ｋ８は定数 算出された当該麻酔深度と前記脈波麻酔深度Ｔ１と前記
発汗量麻酔深度Ｔ２とを合算することで前記総合麻酔深
度Ｔを算出するところに特徴を有する。
において、前記検出部は前記脈波検出手段、前記脈拍検
出手段、前記発汗量検出手段に加えて、前記被験者の血
中酸素飽和量の時間的変化を測定する血中酸素飽和量検
出手段と、前記被験者の１心拍血流量の時間的変化を測
定する１心拍血流量検出手段とのうち少なくともいずれ
か１つの検出手段を備えつつ、これら検出手段から得ら
れる血中酸素飽和量信号及び１心拍血流量信号に基づい
て血中酸素飽和量データＤ及び１心拍血流量データＥを
算出するとともに前記血中酸素飽和量データＤの初期値
Ｄｏ及び前記１心拍血流量データＥの初期値Ｅｏを算出
し、これら平均値Ｄｏ、Ｅｏと麻酔導入後の任意の測定
時期における前記血中酸素飽和量データＤの値Ｄｔ、前
記１心拍血流量データＥの値Ｅｔに基づいて血中酸素飽
和量麻酔深度Ｔ３及び血中酸素飽和量麻酔深度Ｔ４のう
ち少なくとも１つを以下の式に従って算出し、 Ｔ３＝（Ｄｔ−ｋ５×Ｄｏ）／（ｋ６×Ｄｏ） Ｔ４＝（Ｅｔ−ｋ７×Ｅｏ）／（ｋ８×Ｅｏ） ｋ５〜ｋ８は定数 算出された当該麻酔深度と前記脈波麻酔深度Ｔ１と前記
発汗量麻酔深度Ｔ２とを合算することで前記総合麻酔深
度Ｔを算出するところに特徴を有する。
【０００６】
【発明の作用及び効果】＜請求項１の発明＞麻酔の効き
具合（麻酔深度）を数値的に判断する場合に、麻酔深度
と被験者の脈波振幅、脈拍及び発汗量はいずれもよく対
応するパラメータである。そこで、請求項１では、被験
者の生体データとして脈波振幅データＡ、脈拍データＢ
及び発汗量データＣを測定し、これら生体データに基づ
いて麻酔深度Ｔが算出される。そのため、単一の生体デ
ータに基づいて麻酔深度Ｔを算出する場合に比較して高
精度のものが得られる。
具合（麻酔深度）を数値的に判断する場合に、麻酔深度
と被験者の脈波振幅、脈拍及び発汗量はいずれもよく対
応するパラメータである。そこで、請求項１では、被験
者の生体データとして脈波振幅データＡ、脈拍データＢ
及び発汗量データＣを測定し、これら生体データに基づ
いて麻酔深度Ｔが算出される。そのため、単一の生体デ
ータに基づいて麻酔深度Ｔを算出する場合に比較して高
精度のものが得られる。
【０００７】＜請求項２の発明＞請求項２の発明によれ
ば、検出手段は脈波検出手段、脈拍検出手段、発汗量検
出手段に加えて、１心拍血流量手段及び血中酸素飽和量
手段のうち少なくとも１つが備えられており、総合麻酔
深度Ｔは脈波麻酔深度Ｔ１、発汗量麻酔深度Ｔ２及び加
えられた検出手段から得られる生体データに基づいて算
出された麻酔深度（Ｔ３、Ｔ４のうち少なくとも１つ）
より算出される。すなわち、出願人の知見によれば、１
心拍血流量、血中酸素飽和量はいずれも麻酔深度との関
連性の高いパラメータである。そのため、これら生体デ
ータを加味することで更に麻酔深度を正確に把握するこ
とができる。
ば、検出手段は脈波検出手段、脈拍検出手段、発汗量検
出手段に加えて、１心拍血流量手段及び血中酸素飽和量
手段のうち少なくとも１つが備えられており、総合麻酔
深度Ｔは脈波麻酔深度Ｔ１、発汗量麻酔深度Ｔ２及び加
えられた検出手段から得られる生体データに基づいて算
出された麻酔深度（Ｔ３、Ｔ４のうち少なくとも１つ）
より算出される。すなわち、出願人の知見によれば、１
心拍血流量、血中酸素飽和量はいずれも麻酔深度との関
連性の高いパラメータである。そのため、これら生体デ
ータを加味することで更に麻酔深度を正確に把握するこ
とができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】＜第１実施形態＞本発明の第１実
施形態を図１ないし図６を参照して説明する。図１は本
実施形態における麻酔深度測定装置１の全体構成を示す
ものである。本実施形態の麻酔深度測定装置１は被験者
５の生体データを算出するための検出部を備えている。
本実施形態において検出部は被験者５の脈波振幅、血中
酸素飽和量、脈拍を測定する脈波測定装置（本発明の脈
波検出手段、血中酸素飽和量検出手段、脈拍検出手段に
相当する）２０と、被験者５の発汗量を測定する発汗量
測定装置（本発明の発汗量検出手段に相当する）３０と
から構成されている。更に各測定装置２０、３０の各出
力ラインがデータ処理装置（本発明の演算手段に相当す
る）１０に接続されている。上記データ処理装置１０は
Ａ／Ｄコンバータ１１、ＣＰＵ１２及びメモリ１３を備
えており、脈波測定装置２０、発汗量測定装置３０によ
り測定した被験者５の生体信号をディジタル化して連続
的に取り込み、演算処理を行うようになっている。そし
て、このデータ処理装置１０にはモニタ（本発明の表示
手段に相当する）４０が接続され演算処理された麻酔深
度に関するデータ（後述）が表示される。
施形態を図１ないし図６を参照して説明する。図１は本
実施形態における麻酔深度測定装置１の全体構成を示す
ものである。本実施形態の麻酔深度測定装置１は被験者
５の生体データを算出するための検出部を備えている。
本実施形態において検出部は被験者５の脈波振幅、血中
酸素飽和量、脈拍を測定する脈波測定装置（本発明の脈
波検出手段、血中酸素飽和量検出手段、脈拍検出手段に
相当する）２０と、被験者５の発汗量を測定する発汗量
測定装置（本発明の発汗量検出手段に相当する）３０と
から構成されている。更に各測定装置２０、３０の各出
力ラインがデータ処理装置（本発明の演算手段に相当す
る）１０に接続されている。上記データ処理装置１０は
Ａ／Ｄコンバータ１１、ＣＰＵ１２及びメモリ１３を備
えており、脈波測定装置２０、発汗量測定装置３０によ
り測定した被験者５の生体信号をディジタル化して連続
的に取り込み、演算処理を行うようになっている。そし
て、このデータ処理装置１０にはモニタ（本発明の表示
手段に相当する）４０が接続され演算処理された麻酔深
度に関するデータ（後述）が表示される。
【０００９】発汗量測定装置３０は、本願と同一の出願
人による特開平１０−２６２９５８号公報掲載の発汗量
測定装置と基本原理を同じくする。すなわち、発汗量測
定装置３０には、図２に示すようなカプセル３１が備え
られ、そのカプセル３１に形成した凹所３２の開口３２
Ａを、患者の皮膚面で閉塞して取付けられる。そして、
カプセル３１の側面には、凹所３２に連通する供給口３
３と排出口３４とが設けられ、供給口３３に連なるゴム
管３３Ａを介してボンベ（図示せず）から凹所３２内に
例えば低湿度窒素ガスが一定流量で供給される。
人による特開平１０−２６２９５８号公報掲載の発汗量
測定装置と基本原理を同じくする。すなわち、発汗量測
定装置３０には、図２に示すようなカプセル３１が備え
られ、そのカプセル３１に形成した凹所３２の開口３２
Ａを、患者の皮膚面で閉塞して取付けられる。そして、
カプセル３１の側面には、凹所３２に連通する供給口３
３と排出口３４とが設けられ、供給口３３に連なるゴム
管３３Ａを介してボンベ（図示せず）から凹所３２内に
例えば低湿度窒素ガスが一定流量で供給される。
【００１０】一方、排出口３４に連なるゴム管３４Ａの
途中には湿度計（図示せず）が設けられ、排出空気の湿
度を測定している。また、このカプセル３１には、温度
計と加熱冷却器（例えば、ペルチェ素子）とが内臓され
て、凹所３２内の温度を一定に保つように制御されてい
る。そして、湿度計及び温度計の出力結果が発汗量信号
としてデータ処理装置１０に取り込まれて演算され、発
汗量データＣが得られる（図４（ｃ）参照）。
途中には湿度計（図示せず）が設けられ、排出空気の湿
度を測定している。また、このカプセル３１には、温度
計と加熱冷却器（例えば、ペルチェ素子）とが内臓され
て、凹所３２内の温度を一定に保つように制御されてい
る。そして、湿度計及び温度計の出力結果が発汗量信号
としてデータ処理装置１０に取り込まれて演算され、発
汗量データＣが得られる（図４（ｃ）参照）。
【００１１】次に、脈波測定装置２０について説明す
る。脈波測定装置２０は、図３に示すように、被験者５
の手指５１に巻き付けるカフバンド２１、カフバンド２
１の両側に被験者５の手指５１に挟むように配置した光
電投光器２２及び光電受光器２３、カフ圧をかけるカフ
ポンプ２４及びカフ圧センサ２５を有している。このう
ち、光電投光器２２及び光電受光器２３によって被験者
５の脈波振幅信号及び血中酸素飽和量信号を検出するこ
とが出来る。
る。脈波測定装置２０は、図３に示すように、被験者５
の手指５１に巻き付けるカフバンド２１、カフバンド２
１の両側に被験者５の手指５１に挟むように配置した光
電投光器２２及び光電受光器２３、カフ圧をかけるカフ
ポンプ２４及びカフ圧センサ２５を有している。このう
ち、光電投光器２２及び光電受光器２３によって被験者
５の脈波振幅信号及び血中酸素飽和量信号を検出するこ
とが出来る。
【００１２】すなわち、光電投光器２２は、近赤外光波
長を持った光を皮膚に向けて照射可能な発光赤色ＬＥ
Ｄ、青外光波長を持った光を皮膚に向けて照射可能な発
光青色ＬＥＤを設けるとともに、光電受光器２３は発光
赤色ＬＥＤの反射光を受光するフォトトランジスタ及び
発光青色ＬＥＤの反射光を受光するフォトトランジスタ
を設けている。このうち、発光赤色ＬＥＤにより照射さ
れた赤外光は皮膚深部にある撓骨動脈に至ることができ
るため対応するフォトトランジスタの出力は血管の容量
変動に伴う吸光度の変化により血流量の相対変化を検出
する。このようにして検出された測定結果は脈波振幅信
号としてデータ処理装置１０に取り込まれて演算処理が
なされ脈波振幅データＡが算出される（図４（ａ）参
照）。
長を持った光を皮膚に向けて照射可能な発光赤色ＬＥ
Ｄ、青外光波長を持った光を皮膚に向けて照射可能な発
光青色ＬＥＤを設けるとともに、光電受光器２３は発光
赤色ＬＥＤの反射光を受光するフォトトランジスタ及び
発光青色ＬＥＤの反射光を受光するフォトトランジスタ
を設けている。このうち、発光赤色ＬＥＤにより照射さ
れた赤外光は皮膚深部にある撓骨動脈に至ることができ
るため対応するフォトトランジスタの出力は血管の容量
変動に伴う吸光度の変化により血流量の相対変化を検出
する。このようにして検出された測定結果は脈波振幅信
号としてデータ処理装置１０に取り込まれて演算処理が
なされ脈波振幅データＡが算出される（図４（ａ）参
照）。
【００１３】上記のようにして得られる脈波振幅データ
Ａは、測定方法の都合上測定中の被験者５の微少な動き
（体動）による誤差分を含んだものとなる。従って、デ
ータの補正を行うために被験者５の体動の検出を行って
いる。すなわち、前記した発光青色ＬＥＤにより照射さ
れた青外光は皮膚表面で反射するため、対応するフォト
トランジスタの出力は被験者５の体動によって変化す
る。これにより、被験者５の体動を検出することが出来
る。
Ａは、測定方法の都合上測定中の被験者５の微少な動き
（体動）による誤差分を含んだものとなる。従って、デ
ータの補正を行うために被験者５の体動の検出を行って
いる。すなわち、前記した発光青色ＬＥＤにより照射さ
れた青外光は皮膚表面で反射するため、対応するフォト
トランジスタの出力は被験者５の体動によって変化す
る。これにより、被験者５の体動を検出することが出来
る。
【００１４】更に、本実施形態では光電投光器２２は発
光赤色ＬＥＤとは波長の異なる他の発光ＬＥＤを備える
とともに、光電受光器に２３はこの発光ＬＥＤの反射光
を受光するフォトトランジスタを設けており、これにて
血中酸素飽和量を測定することが出来る。すなわち、血
中酸素飽和量は血中の酸素量を示すものであるが、血中
の酸素と結びついたヘモグロビンは赤色光を吸収しにく
い性質であることが知られている。従って、この性質を
利用して、２波長の光をそれぞれ照射し吸光度を測定す
る。このようにして検出された信号は血中飽和酸素量信
号としてデータ処理装置１０に取り込まれて演算処理が
なされ血中酸素飽和量データＤが算出される（図５
（ａ）参照）。
光赤色ＬＥＤとは波長の異なる他の発光ＬＥＤを備える
とともに、光電受光器に２３はこの発光ＬＥＤの反射光
を受光するフォトトランジスタを設けており、これにて
血中酸素飽和量を測定することが出来る。すなわち、血
中酸素飽和量は血中の酸素量を示すものであるが、血中
の酸素と結びついたヘモグロビンは赤色光を吸収しにく
い性質であることが知られている。従って、この性質を
利用して、２波長の光をそれぞれ照射し吸光度を測定す
る。このようにして検出された信号は血中飽和酸素量信
号としてデータ処理装置１０に取り込まれて演算処理が
なされ血中酸素飽和量データＤが算出される（図５
（ａ）参照）。
【００１５】更に、本実施形態の脈波測定装置２０は血
圧データ、脈拍データＢを測定可能となっている。すな
わち、カフポンプ２４の出力を制御してカフ圧と血管内
圧とをつり合わせることで最大血圧及び最小血圧を得る
とともに、カフ圧センサ２５によって被験者５の脈拍を
測定することが出来る。カフ圧センサ２５によって検出
された測定結果は脈拍信号としてデータ処理装置１０に
取り込まれて演算処理がなされ脈拍データＢが算出され
る（図４（ｂ）参照）。
圧データ、脈拍データＢを測定可能となっている。すな
わち、カフポンプ２４の出力を制御してカフ圧と血管内
圧とをつり合わせることで最大血圧及び最小血圧を得る
とともに、カフ圧センサ２５によって被験者５の脈拍を
測定することが出来る。カフ圧センサ２５によって検出
された測定結果は脈拍信号としてデータ処理装置１０に
取り込まれて演算処理がなされ脈拍データＢが算出され
る（図４（ｂ）参照）。
【００１６】上記により算出された各生体データ（脈波
振幅データＡ、脈拍データＢ、発汗量データＣ、血中酸
素飽和量データＤ）に基づき総合麻酔深度Ｔが算出され
るようになっており、以下、その算出方法について説明
する。まず、データ処理装置１０を構成するＣＰＵ１２
によって取り込まれた各生体データの麻酔投与前の平均
値（脈波振幅データＡの平均値Ａｏ、脈拍データＢの平
均値Ｂｏ、発汗量データＣの平均値Ｃｏ及び血中酸素飽
和量データＤの平均値Ｄｏ）がそれぞれ算出される。そ
の後、各生体データに基づきＣＰＵ１２が脈波麻酔深度
Ｔ１、発汗量麻酔深度Ｔ２、血中酸素飽和量麻酔深度Ｔ
３をそれぞれ以下の式に従って算出する。 Ｔ１＝（Ａｔ×Ｂｔ−ｋ１×Ａｏ×Ｂｏ）／（ｋ２×Ａｏ×Ｂｏ）・・・ Ｔ２＝（Ｃｔ−ｋ３×Ｃｏ）／（ｋ４×Ｃｏ） ・・・ Ｔ３＝（Ｄｔ−ｋ５×Ｄｏ）／（ｋ６×Ｄｏ） ・・・ ｋ１〜ｋ６は定数 Ａｏ；麻酔投与前の脈波振幅データＡの平均値 Ａｔ；任意時における脈波振幅データＡの値 Ｂｏ；麻酔投与前の脈拍データＢの平均値 Ｂｔ；任意時における脈拍データＢの値 Ｃｏ；麻酔投与前の発汗量データＣの平均値 Ｃｔ；任意時における発汗量データＣの値 Ｄｏ；麻酔投与前の血中酸素飽和量データＤの平均値 Ｄｔ；任意時における血中酸素飽和量データＤの値
振幅データＡ、脈拍データＢ、発汗量データＣ、血中酸
素飽和量データＤ）に基づき総合麻酔深度Ｔが算出され
るようになっており、以下、その算出方法について説明
する。まず、データ処理装置１０を構成するＣＰＵ１２
によって取り込まれた各生体データの麻酔投与前の平均
値（脈波振幅データＡの平均値Ａｏ、脈拍データＢの平
均値Ｂｏ、発汗量データＣの平均値Ｃｏ及び血中酸素飽
和量データＤの平均値Ｄｏ）がそれぞれ算出される。そ
の後、各生体データに基づきＣＰＵ１２が脈波麻酔深度
Ｔ１、発汗量麻酔深度Ｔ２、血中酸素飽和量麻酔深度Ｔ
３をそれぞれ以下の式に従って算出する。 Ｔ１＝（Ａｔ×Ｂｔ−ｋ１×Ａｏ×Ｂｏ）／（ｋ２×Ａｏ×Ｂｏ）・・・ Ｔ２＝（Ｃｔ−ｋ３×Ｃｏ）／（ｋ４×Ｃｏ） ・・・ Ｔ３＝（Ｄｔ−ｋ５×Ｄｏ）／（ｋ６×Ｄｏ） ・・・ ｋ１〜ｋ６は定数 Ａｏ；麻酔投与前の脈波振幅データＡの平均値 Ａｔ；任意時における脈波振幅データＡの値 Ｂｏ；麻酔投与前の脈拍データＢの平均値 Ｂｔ；任意時における脈拍データＢの値 Ｃｏ；麻酔投与前の発汗量データＣの平均値 Ｃｔ；任意時における発汗量データＣの値 Ｄｏ；麻酔投与前の血中酸素飽和量データＤの平均値 Ｄｔ；任意時における血中酸素飽和量データＤの値
【００１７】上記のようにして得られた脈波麻酔深度Ｔ
１と発汗量麻酔深度Ｔ２と血中酸素飽和量麻酔深度Ｔ３
とから総合麻酔深度Ｔが以下の式に従って算出される。 Ｔ＝Ｔ１＋Ｔ２＋Ｔ３・・・・・・ 得られた総合麻酔深度Ｔの推移がモニタ４０に表示され
る。また、本実施形態のデータ処理装置１０はメモリ１
３を備えており、得られた各生体データを記憶しておく
ことが出来る。そのため、例えば、過誤により被験者５
の生体データの測定を麻酔投与後に開始した場合には、
データ処理装置１０が当該生体データの変化パターン
と、蓄積された過去のいくつかの生体データの変化パタ
ーンとを照合して類似する生体データを抽出する。続い
て、抽出された生体データの麻酔投入前の平均値を当該
生体データに置換し、置換された平均値と当該生体デー
タの値に基づいて被験者５の麻酔深度を算出することが
出来る。
１と発汗量麻酔深度Ｔ２と血中酸素飽和量麻酔深度Ｔ３
とから総合麻酔深度Ｔが以下の式に従って算出される。 Ｔ＝Ｔ１＋Ｔ２＋Ｔ３・・・・・・ 得られた総合麻酔深度Ｔの推移がモニタ４０に表示され
る。また、本実施形態のデータ処理装置１０はメモリ１
３を備えており、得られた各生体データを記憶しておく
ことが出来る。そのため、例えば、過誤により被験者５
の生体データの測定を麻酔投与後に開始した場合には、
データ処理装置１０が当該生体データの変化パターン
と、蓄積された過去のいくつかの生体データの変化パタ
ーンとを照合して類似する生体データを抽出する。続い
て、抽出された生体データの麻酔投入前の平均値を当該
生体データに置換し、置換された平均値と当該生体デー
タの値に基づいて被験者５の麻酔深度を算出することが
出来る。
【００１８】次に本実施形態の作用、効果を具体的に説
明する。被験者５の麻酔深度を測定する手順について説
明する。まず、被験者５に麻酔を投与する前に、被験者
５に対し麻酔深度測定装置１をセットして予備測定を行
う。具体的には、脈波測定装置２０に備えたカフバンド
２１と、発汗量測定装置３０に備えられたカプセル３１
を被験者５の体に取付け各装置１０、２０、３０の電源
を投入する。
明する。被験者５の麻酔深度を測定する手順について説
明する。まず、被験者５に麻酔を投与する前に、被験者
５に対し麻酔深度測定装置１をセットして予備測定を行
う。具体的には、脈波測定装置２０に備えたカフバンド
２１と、発汗量測定装置３０に備えられたカプセル３１
を被験者５の体に取付け各装置１０、２０、３０の電源
を投入する。
【００１９】このようにして麻酔深度測定装置１が起動
すると、脈波測定装置２０から検出された脈波振幅信
号、脈拍信号、血中酸素飽和量信号及び発汗量測定装置
３０から検出された発汗量信号がＡ／Ｄコンバータ１１
によってディジタル化されてＣＰＵ１２に取り込まれ
る。予備測定を所定時間（５分〜１０分程度）行った
後、今度は被験者５に麻酔を投与し引き続き被験者５の
生体信号の測定をする。この間、データ処理装置１０で
は、脈波振幅信号に基づき脈波振幅データＡ、脈拍信号
に基づき脈拍データＢ、発汗量信号に基づき発汗量デー
タＣ及び血中酸素飽和量信号に基づき血中酸素飽和量デ
ータＤが算出されつつ、〜式の演算を行って、脈波
麻酔深度Ｔ１、発汗量麻酔深度Ｔ２及び血中酸素飽和量
麻酔深度Ｔ３がそれぞれ算出される。 Ｔ１＝（Ａｔ×Ｂｔ−ｋ１×Ａｏ×Ｂｏ）／（ｋ２×Ａｏ×Ｂｏ）・・・ Ｔ２＝（Ｃｔ−ｋ３×Ｃｏ）／（ｋ４×Ｃｏ） ・・・ Ｔ３＝（Ｄｔ−ｋ５×Ｄｏ）／（ｋ６×Ｄｏ） ・・・ その後式に従って総合麻酔深度Ｔが算出され、その推
移がモニタ４０に表示される。 Ｔ＝Ｔ１＋Ｔ２＋Ｔ３・・・・・・ 医師はモニタ４０に表示された総合麻酔深度Ｔの推移に
基づき麻酔の投与量を調整してゆき被験者５の麻酔深度
Ｔが適切な値で安定したことを確認して手術を開始す
る。
すると、脈波測定装置２０から検出された脈波振幅信
号、脈拍信号、血中酸素飽和量信号及び発汗量測定装置
３０から検出された発汗量信号がＡ／Ｄコンバータ１１
によってディジタル化されてＣＰＵ１２に取り込まれ
る。予備測定を所定時間（５分〜１０分程度）行った
後、今度は被験者５に麻酔を投与し引き続き被験者５の
生体信号の測定をする。この間、データ処理装置１０で
は、脈波振幅信号に基づき脈波振幅データＡ、脈拍信号
に基づき脈拍データＢ、発汗量信号に基づき発汗量デー
タＣ及び血中酸素飽和量信号に基づき血中酸素飽和量デ
ータＤが算出されつつ、〜式の演算を行って、脈波
麻酔深度Ｔ１、発汗量麻酔深度Ｔ２及び血中酸素飽和量
麻酔深度Ｔ３がそれぞれ算出される。 Ｔ１＝（Ａｔ×Ｂｔ−ｋ１×Ａｏ×Ｂｏ）／（ｋ２×Ａｏ×Ｂｏ）・・・ Ｔ２＝（Ｃｔ−ｋ３×Ｃｏ）／（ｋ４×Ｃｏ） ・・・ Ｔ３＝（Ｄｔ−ｋ５×Ｄｏ）／（ｋ６×Ｄｏ） ・・・ その後式に従って総合麻酔深度Ｔが算出され、その推
移がモニタ４０に表示される。 Ｔ＝Ｔ１＋Ｔ２＋Ｔ３・・・・・・ 医師はモニタ４０に表示された総合麻酔深度Ｔの推移に
基づき麻酔の投与量を調整してゆき被験者５の麻酔深度
Ｔが適切な値で安定したことを確認して手術を開始す
る。
【００２０】このように本実施形態では、総合麻酔深度
Ｔを複数の生体データ、すなわち、脈波振幅データＡ、
脈拍データＢ、発汗量データＣ及び血中酸素飽和量デー
タＤに基づいて算出している。従って、単一の生体デー
タに基づいて麻酔深度を算出する場合に比較して複数の
生体データが相互に補い合うため正確な麻酔深度を得る
ことが出来る。
Ｔを複数の生体データ、すなわち、脈波振幅データＡ、
脈拍データＢ、発汗量データＣ及び血中酸素飽和量デー
タＤに基づいて算出している。従って、単一の生体デー
タに基づいて麻酔深度を算出する場合に比較して複数の
生体データが相互に補い合うため正確な麻酔深度を得る
ことが出来る。
【００２１】＜他の実施形態＞本発明は上記記述及び図
面によって説明した実施形態に限定されるものではな
く、例えば次のような実施形態も本発明の技術的範囲に
含まれ、さらに、下記以外にも要旨を逸脱しない範囲内
で種々変更して実施することができる。
面によって説明した実施形態に限定されるものではな
く、例えば次のような実施形態も本発明の技術的範囲に
含まれ、さらに、下記以外にも要旨を逸脱しない範囲内
で種々変更して実施することができる。
【００２２】（１）本実施形態では、検出部は脈波測定
装置２０及び発汗量測定装置３０により構成したが、こ
れら測定装置２０、３０に加えて血流量測定装置（例え
ば、光電脈波を検出することで血流量を測定する）を備
え、脈波振幅データＡ、脈拍データＢ、発汗量データ
Ｃ、血中酸素飽和量データＤ及び１心拍血流量データに
基づき総合麻酔深度Ｔを算出してもよい。
装置２０及び発汗量測定装置３０により構成したが、こ
れら測定装置２０、３０に加えて血流量測定装置（例え
ば、光電脈波を検出することで血流量を測定する）を備
え、脈波振幅データＡ、脈拍データＢ、発汗量データ
Ｃ、血中酸素飽和量データＤ及び１心拍血流量データに
基づき総合麻酔深度Ｔを算出してもよい。
【００２３】（２）本実施形態では、総合麻酔深度Ｔの
推移をモニタ４０に表示し、医師はこのモニタ４０に基
づいて被験者５の状況を把握したが、データ処理装置１
０に警報手段を設けておき、被験者５の異常を警報によ
って医師に知らせるように構成しておいてもよい。
推移をモニタ４０に表示し、医師はこのモニタ４０に基
づいて被験者５の状況を把握したが、データ処理装置１
０に警報手段を設けておき、被験者５の異常を警報によ
って医師に知らせるように構成しておいてもよい。
【図１】本発明の第１実施形態に係る麻酔深度測定装置
のブロック図
のブロック図
【図２】発汗量測定装置のカプセルの部分破断斜視図
【図３】脈波測定装置の原理を示すブロック図
【図４】（ａ）脈波振幅データＡの推移を示すグラフ、
（ｂ）脈拍データＢの推移を示すグラフ、（ｃ）発汗量
データＣの推移を示すグラフ
（ｂ）脈拍データＢの推移を示すグラフ、（ｃ）発汗量
データＣの推移を示すグラフ
【図５】（ａ）血中酸素飽和量データＤの推移を示すグ
ラフ、（ｂ）総合麻酔深度Ｔの推移を示すグラフ
ラフ、（ｂ）総合麻酔深度Ｔの推移を示すグラフ
【図６】総合麻酔深度を算出する手順を示すフローチャ
ート
ート
１…麻酔深度測定装置
５…被験者
１０…データ処理装置（演算手段）
１１…ＣＰＵ
１２…Ａ／Ｄコンバータ
１３…メモリ
２０…脈波測定装置（脈波検出手段）
３０…発汗量測定装置（発汗量検出手段）
４０…モニタ（表示手段）
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 本田 俊宏
愛知県豊田市トヨタ町６番地 株式会社協
豊製作所内
(72)発明者 榊原 則彰
愛知県刈谷市井ケ谷町中前田93番地３ 株
式会社ケーアンドエス内
(72)発明者 竹本 亨
愛知県豊田市トヨタ町６番地 株式会社協
豊製作所内
Ｆターム(参考） 4C017 AA09 AA10 AA12 AB01 AB03
AC01 AC26 BC11 BD01 BD06
CC01 FF05
4C038 KK01 KL05 KY01
Claims (2)
- 【請求項１】 被験者の脈波振幅の時間的変化を測定す
る脈波検出手段と、 被験者の脈拍の時間的変化を測定する脈拍検出手段と、 被験者の発汗量の時間的変化を測定する発汗量検出手段
とからなる検出部と、 前記脈波検出手段から得られる脈波振幅信号、前記脈拍
検出手段から得られる脈拍信号、前記発汗量検出手段か
ら得られる発汗量信号を連続して取り込んで演算処理を
行い脈波振幅データＡ、脈拍データＢ、発汗量データＣ
を算出しつつ、麻酔導入前の所定時期における前記脈波
振幅データの平均値Ａｏ、前記脈拍データの平均値Ｂｏ
及び前記発汗量データの平均値Ｃｏを算出し、これら平
均値Ａｏ、Ｂｏ、Ｃｏと麻酔導入後の任意の測定時期に
おける前記脈波振幅データＡの値Ａｔ、前記脈拍データ
Ｂの値Ｂｔ、前記発汗量データＣの値Ｃｔに基づいて脈
波麻酔深度Ｔ１、発汗量麻酔深度Ｔ２を以下の式に従っ
て算出し、 Ｔ１＝（Ａｔ×Ｂｔ−ｋ１×Ａｏ×Ｂｏ）／（ｋ２×Ａ
ｏ×Ｂｏ） Ｔ２＝（Ｃｔ−ｋ３×Ｃｏ）／（ｋ４×Ｃｏ） ｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４は定数 更に、得られた脈波麻酔深度Ｔ１及び発汗量麻酔深度Ｔ
２に基づいて総合麻酔深度Ｔ（Ｔ＝Ｔ１＋Ｔ２）を算出
する演算手段と、この演算手段により求められた総合麻
酔深度Ｔを表示する表示手段とを備えてなることを特徴
とする麻酔深度測定装置。 - 【請求項２】 前記検出部は前記脈波検出手段、前記脈
拍検出手段、前記発汗量検出手段に加えて、 前記被験者の血中酸素飽和量の時間的変化を測定する血
中酸素飽和量検出手段と、 前記被験者の１心拍血流量の時間的変化を測定する１心
拍血流量検出手段とのうち少なくともいずれか１つの検
出手段を備えつつ、 これら検出手段から得られる血中酸素飽和量信号及び１
心拍血流量信号に基づいて血中酸素飽和量データＤ及び
１心拍血流量データＥを算出するとともに前記血中酸素
飽和量データＤの初期値Ｄｏ及び前記１心拍血流量デー
タＥの初期値Ｅｏを算出し、これら平均値Ｄｏ、Ｅｏと
麻酔導入後の任意の測定時期における前記血中酸素飽和
量データＤの値Ｄｔ、前記１心拍血流量データＥの値Ｅ
ｔに基づいて血中酸素飽和量麻酔深度Ｔ３及び血中酸素
飽和量麻酔深度Ｔ４のうち少なくとも１つを以下の式に
従って算出し、 Ｔ３＝（Ｄｔ−ｋ５×Ｄｏ）／（ｋ６×Ｄｏ） Ｔ４＝（Ｅｔ−ｋ７×Ｅｏ）／（ｋ８×Ｅｏ） ｋ５〜ｋ８は定数 算出された当該麻酔深度と前記脈波麻酔深度Ｔ１と前記
発汗量麻酔深度Ｔ２とを合算することで前記総合麻酔深
度Ｔを算出することを特徴とする請求項１記載の麻酔深
度測定装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001377083A JP2003175105A (ja) | 2001-12-11 | 2001-12-11 | 麻酔深度測定装置 |
| DE60207183T DE60207183T2 (de) | 2001-12-10 | 2002-12-09 | Vorrichtung zur Beobachtung biologischer Daten |
| EP02027552A EP1317902B1 (en) | 2001-12-10 | 2002-12-09 | Biological data observation apparatus |
| US10/314,245 US6953435B2 (en) | 2001-12-10 | 2002-12-09 | Biological data observation apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001377083A JP2003175105A (ja) | 2001-12-11 | 2001-12-11 | 麻酔深度測定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003175105A true JP2003175105A (ja) | 2003-06-24 |
Family
ID=19185133
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001377083A Pending JP2003175105A (ja) | 2001-12-10 | 2001-12-11 | 麻酔深度測定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003175105A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105361869A (zh) * | 2014-08-11 | 2016-03-02 | 塔塔咨询服务有限公司 | 血压测量 |
| JP2016508781A (ja) * | 2013-02-18 | 2016-03-24 | チャム エンジニアリング カンパニー リミテッド | 麻酔深度の測定方法及び装置 |
| CN110267590A (zh) * | 2017-12-29 | 2019-09-20 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 基于脑电的麻醉深度监测方法和装置 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0246825A (ja) * | 1988-08-08 | 1990-02-16 | Koorin Denshi Kk | 脈波モニタ装置 |
| JPH02305555A (ja) * | 1989-05-18 | 1990-12-19 | Nec San-Ei Instr Co Ltd | 血液酸素飽和度・血圧同時測定装置 |
| JPH0461849A (ja) * | 1990-06-29 | 1992-02-27 | Colleen Denshi Kk | 末梢循環検出装置 |
| JPH08322825A (ja) * | 1995-06-02 | 1996-12-10 | Nippon Colin Co Ltd | 麻酔深度検出装置 |
| JPH1147107A (ja) * | 1997-08-05 | 1999-02-23 | Nippon Koden Corp | 患者監視装置 |
| JP2001000399A (ja) * | 1999-04-20 | 2001-01-09 | K & S:Kk | 生体データ観察システム |
-
2001
- 2001-12-11 JP JP2001377083A patent/JP2003175105A/ja active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JPH0246825A (ja) * | 1988-08-08 | 1990-02-16 | Koorin Denshi Kk | 脈波モニタ装置 |
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| JP2016508781A (ja) * | 2013-02-18 | 2016-03-24 | チャム エンジニアリング カンパニー リミテッド | 麻酔深度の測定方法及び装置 |
| CN105361869A (zh) * | 2014-08-11 | 2016-03-02 | 塔塔咨询服务有限公司 | 血压测量 |
| CN105361869B (zh) * | 2014-08-11 | 2021-02-26 | 塔塔咨询服务有限公司 | 血压测量 |
| CN110267590A (zh) * | 2017-12-29 | 2019-09-20 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 基于脑电的麻醉深度监测方法和装置 |
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