JP2006068533A - 超音波を用いた肺機能診断装置及びそれを用いた肺機能診断方法 - Google Patents

Abstract

【課題】安価で簡単に使用でき、患者の注意や協力は必要としない超音波を用いた肺機能診断装置及びそれを用いた肺機能診断方法を提供する。
【解決手段】超音波流量計１０は、超音波によるガス流とモル質量の測定を用いて患者の肺機能状態を計測する。ガス流及びモル質量の信号は、通常呼吸の間に記録される。身体測定のデータ及び／又は質問によるデータと組み合わせた記録データを統計的に分析して診断する。
【選択図】図１

Description

本発明は、概略的には肺機能診断装置及び肺機能診断方法に関し、より具体的には、携帯用の肺活量計を用いた安静呼吸のガス流及びモル質量の超音波による経過時間測定データを利用した、患者の協力を必要としない肺機能診断装置及び肺機能診断方法に関する。

ガス分析で発生する信号と組み合わせて、ガス流（ひいては、ガス流を積分して算出される体積）を分析することにより肺機能診断を行うシステムがいくつか知られている。非特許文献１や非特許文献２には、このようなシステムの例が記載されている。これらのシステムはすべて、例えば質量分析計や赤外線吸収を利用した装置等の二酸化炭素濃度を測定する個々のガス分析装置を用いている。場合によっては、明確な呼吸操作を用いるものもある。
YOU外"Expiratory Capnography in Asthma:Evaluation of Various Shape Indices"(Eur Respir J.,7;318-323,1994) Krauss外"Capnogram Shape in obstructive Lung Disease"(Anesth Analg,100:884888,2005)

一般的に、初期治療におけるたいていの肺機能試験は、強制的な呼気の操作により行われる。このような試験の間、患者は息を一杯に吸ってから、呼気がもうそれ以上出なくなくまで突然強制的に息を吐き出さなければならない。その試験の後には、強制的な吸気の操作が行われる可能性もある。体積グラフのガス流及び／又は時間グラフの体積の分析は、肺機能診断に用いられる一連のパラメーターに帰着する。そのような試験を実施するために、患者に手順を詳細に説明しなければならないし、患者も大変注意して試験の指針に従わなければならない。一般的に、満足のいく測定結果を得るためには、試験は少なくとも三回繰り返さなければならない。その試験は説明が比較的に難しいし、患者も消耗してしまう。さらに、その試験は訓練された技術者が行ったときのみうまく実施することができる。

例えば、血圧や心電図の測定などの検診に用いられる他のたくさんの医療試験は、この種の患者の協力を必要としない。

従って、それは肺機能の診断試験や分析の改良すべき点である。

本発明の具体的な目的は、試験を受ける患者の不快感を最小限にするような肺機能の診断試験や分析の改善を行うことある。

また、本発明のより具体的な目的は、肺機能の診断試験や分析を迅速且つ単純化することである。

さらに、本発明のより具体的な目的は、従事する技術者や医療関係者の肺機能の診断試験や分析を簡易化し、同時に試験を受ける患者の指導を最小限にすることである。

また、本発明の他の目的は、例えば患者が無意識である場合や患者が協力できない場合のように患者の積極的な介入を必要としないで行うことができる、患者の肺機能の効果的な診断試験や分析の提供である。

これら及びその他の目的が、本発明により明らかに達成される。本発明は、医療用で且つ経過時間や飛行時間に基づく超音波ガス流及びモル質量センサーと、交換可能な又は固定されたマウスピース付きの流管と、発生する信号の分析及びその分析の結果により得られる肺機能状態の診断や監視の指標についての統計的方法を用いて、患者の協力が必要でない通常呼吸をガス流、体積及びモル質量を測定して分析するための特殊なソフトウェアと、で構成される装置を対象とする。

本発明は、安価で簡単に使用できる装置、及び、超音波の流体・モル質量センサーのみに基づく方法に関する。測定手順において、患者の注意や協力は必要としない。本発明に係る装置と方法は、超音波の流体やモル質量測定器により患者の肺機能の状態を測定する。流体やモル質量の信号は通常呼吸の間に記録され、患者の協力を必要としない。身体計測のデータ及び／又は質問からのデータの結合による記録データの統計的分析は、慢性閉塞肺疾患（ＣＯＰＤ）、ぜんそく、その他の呼吸器系疾患の診断に用いることができる。

本発明の実施形態を以下に図面とともに示す。以下において、よく知られている機能や構造は、本発明の技術を考慮するに当たり明確に理解し得るものであるため、詳細には述べない。

本発明は、経過時間又は飛行時間に基づく超音波流量計１０によるガス流やモル質量のデータを用いた、患者の協力を必要としない肺機能分析の装置及び方法に関する。超音波流量計１０の操作に関しては、例えば、European Patent Nos. 0597060 B1; 0653919 B1、Buess外“Design and Construction of a Pulsed Ultrasonic Air Flowmeter” (IEEE Trans. Biomed. Eng., 33(8):768-774, August, 1986)、Buess外“Ultrasonic Respiration Analysis” (IEEE/EMBS 13th Annual Conference, 1597-1598, Orlando, USA, November, 1991)、U.S. Pat. Nos. 5,419,326 issued May 30, 1995及び5,645,071 issued July 8, 1997等に開示されている。本実施形態においては、これら６つの文献における超音波流量計１０の操作を包含している。本発明に係る方法も、容易に携帯用の装置又はコンピュータに接続された簡単な装置に組み込まれる。試験は簡単に実施することができ、教育された技術者を必要としない。

図１及び２は、本発明に係る超音波流量計１０の作動原理を表す断面図を示す。 図１によると、本発明に係る装置は、ガス流の両側に設けられた二つの超音波変換器４ａ，４ｂ、超音波変換器４ａ，４ｂの保護ケース５、交換可能な呼吸管１及び呼吸管１に接続されたマウスピース２で構成されている。 流速は、ガス流の上流及び下流への連続パルス６の経過時間（飛行時間）を用いて決定される。連続パルス６は超音波変換器４ａ，４ｂによって送受信され、交換可能な呼吸管１及びメッシュやフィルター等で形成された呼吸管１の超音波浸透部３を通過する。

図２に示すように、例えばｔ₁−ｔ₂のような上流の超音波と下流の超音波とのパルスの経過時間の差がガス流速の計測に用いられている。経過時間ｔ₁−ｔ₂の差が大きければ大きいほど、流速(cm/sec)は速くなる。呼吸管１の断面積と流速(cm/sec)との積は、流速 (cm³/sec又はml/sec)を与える。流速は、以下の式を用いて決定される。

Ｆ＝ｋ₁・（ｔ₁−ｔ₂）／（ｔ₁・ｔ₂）
ここで、Ｆはガス流速を、ｔ₁及びｔ₂は上流及び下流への経過時間を、そしてｋ₁は機械定数を表す。また、Buess外(IEEE Trans. Biomed. Eng., 33(8):768-774, August, 1986)に記載された簡単な式を用いてもよい。

モル質量は、以下の式を用いて決定される。

Ｍ＝ｋ₂ ²・Ｔ・（ｔ₁・ｔ₂）²／（ｔ₁＋ｔ₂）²
ここで、Ｍはモル質量を、Ｔは、音響伝送路の平均温度を、ｔ₁及びｔ₂は経過時間を、そしてｋ₂は定数を表す。これらは、European Pat. No. 0653919 B1 and U.S. Pat. No. 5,645,071に記載されているものである。

音響伝送路の平均温度の計測が困難なので、標準的なモル質量と固有のモル質量とで識別される。標準的なモル質量は、適切な数理モデルと組み合わせた１つ又は複数の温度測定を利用した音響伝送路の平均温度によって決定される音響伝送路の温度に近い。この数理モデルは、European Pat. No. 0653919 B1やU.S. Pat. No. 5,465,071に記載されている。他方、固有のモル質量は、例えば０℃等に固定された温度を用いて決定される。それゆえ、固有のモル質量は、混合ガスの組成であり、ガス流の温度測定に用いられる。

流体とガスとの混成体（又はガスの集積体）の測定を用いた他の方法とは異なり、超音波経過時間分析は、ガス混合の全モル質量を測定し、特定のガスを測定するものではない。しかし、ガス流の信号とモル質量の信号は、その位置が常に同時間に重なり、遅延が生じない。たいていの他のガス分析方法にとって、実際はそうでなく、ガス流の信号とガス信号との時間的整合の算出方法はガス流又は体積の信号に対するガスの集積体の分析をするのに用いなければならない。

上述したように、本発明は、超音波ガス流及び超音波モル質量センサーにのみ基づく安価で簡単に使用できる装置に関する。測定は、通常呼吸の分析を用いて行われる。通常呼吸は、３０秒を越えて数分までの間記録される。測定は、それゆえ患者の注意や協力を必要としない。

ガス流、体積（例えば積算流量等）及びモル質量の信号は、順次データ分析に用いられる。図３は、モル質量、ガス流及び体積の安静呼吸における経時変化を示している。上述したように、固有のモル質量又は標準的なモル質量が分析に用いられる。モル質量は、体積や時間の上にプロットされ、形状が解析される。図４は、異なった肺機能の状態をもつ二人の患者の体積グラフ上のモル質量を示す。曲線Iは健康な患者のものを示す。曲線II
は例えば慢性閉塞肺疾患（ＣＯＰＤ）やぜんそく等の肺疾患をもつ患者のものを示す。

ＣＯＰＤ、ぜんそくその他の肺疾患の診断の際の肺機能状態指標の計算のために、ガス流（例えば体積）、時間及びモル質量による統計的方法が用いられる。肺機能状態を予測するのに用いられる統計的方法は、体積（又は時間）グラフ上のモル質量の形状のみに基づく。それは、例えば安静呼吸時のガス流パターン等に由来する他のパラメータのモル質量形状分析の結合によっても行うことができる。図５は、形状分析が二つの回帰線によって行われる位置の例を示す。形状分析は、回帰線（例えば傾きやＸ切片等）や二つの回帰線の交点を定義する数学的パラメータによって行うことができる。

予測のために用いられる統計的分析では、ファジークラス・プレディクション等の技術を用いることができる。さらに、統計的分析は、患者の身体計測データ及び／又は患者にへの質問の回答のデータを含めることができる。その上、体積、ガス流又は時間分析上のモル質量は、無作為に選ばれた一息を用いるか、又は、データ分析のための呼吸のサイクルについての選択基準を用いる。分析は、数回の呼吸を重ねて平均の形状とするオーバーレイ技術も用いることができる。上述した方法は、例えば、携帯の超音波肺活量計、超音波ガス流センサー及びモル質量センサーを接続してデータの分析や表示を行うコンピュータを利用した装置等の単体の装置に用いることができる。

以下に、実施例を用いて本発明を詳細に説明する。尚、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。

（実施例１）
気道閉塞の患者は 安静呼吸時の一定量の二酸化炭素及び肺活量計のガス流パターンの厳格な計測で認められて分類することができる。試験は、平均年齢４８．４歳の６５人の健康な人及び病人（男性３５人、女性３０人）に対して肺疾患の研究所で行われた。彼らはノーズクリップをして座り、ｎｄｄ超音波肺活量計（ｎｄｄ、スイス・チューリッヒ）で５分間静かに呼吸した。超音波モル質量装置での安静呼吸の実施に先立って、標準的な肺活量計測をすべての者に行った。強制肺活量（FVC）及び努力呼気肺活量（FEV１）のＰＴＦ計測と予測値〔％〕（NHANES III参照式を用いたもの）が得られ、被験者を正常の疾患、軽度の疾患、並の疾患及び重度の疾患に分類するのに用いた。拡散容量（ＤＬＣＯ）は、指定した患者のみ計測した。

モル質量（ＭＭ）計測は、肺機能試験の二酸化炭素計測の代用となり得るものである。モル質量計測を質量分析計による二酸化炭素測定と比較した。センサーは、気流を計測するのに用いられた同じ経過時間信号を用いる呼気ガスのモル質量を同時に計測する。二酸化炭素はいずれの試験よりも先に行われる質量分析計 (mspec) で同時に計測されて、ｎｄｄ肺活量計で決定されたモル質量が推定される。

各種の要素からなるカプノグラム（二酸化炭素の質量分析計による計測値（％）対体積、二酸化炭素のモル質量計測による計測値（％）対体積）を各被験者ごとに呼気と同量となる二酸化炭素の質量分析計による計測値（％）の合計を平均化して作成した。最大傾斜及び最大傾斜発生箇所の体積を各被験者の複合曲線から計算した。さらに、第３段階の傾斜を計算した。直線判別分析は、二酸化炭素の質量分析計による計測値及びモル質量計測による計測値を用いた正確な分類の比率をそれぞれ比較するために用いた。さらに、年齢と性別を判別分析に加え、モル質量計測値のみを用いて分析した。最後の分類の分析は、部分集合をモル質量計測値を用いて「正常」又は「何らかの疾患あり」という点のみで分類することにより行った。

ガス中の音の速さは混合ガスのモル質量に比例する。混合ガス中で温度が音の速さを変えるけれども、それは計算において補正し得る。ｎ種類のガスの混合体の平均モル質量は以下のように規定される。

Ｓｕｍ_(i=1〜_n)[ガス（ｉ）の分子量×ガス（ｉ）の濃度]
モル質量は、直接音速の平均値から測定される。モル質量測定の正確性は、０．０３４％である。表１は、室内空気及び肺からの終末一回換気のモル質量の例を示している。

Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３及びＰ４のようなパラメータは、複合曲線から導き出される。Ｐ１は体積−ガス曲線の最大傾斜を示す。Ｐ２は最大傾斜が生じる位置の体積を示す。Ｐ３は体積−ガス曲線の第３段階の傾斜を示す。Ｐ４は第３段階の始まりの体積を示す。図１０に示すように、各パラメーターは複合曲線から計算される。

ＦＶＣ、ＦＥＶ１、ＰＥＦ及びＦＥＶ１／ＦＶＣは肺活量計で計測されたものである。各疾患の分類におけるＦＥＶ１とＦＥＶ１／ＦＶＣとの平均値は、パラメータの平均値に沿って表２に記載した。質量分析計での測定による二酸化炭素−体積曲線及び超音波測定によるモル質量−体積曲線で得られたパラメータＰ１、Ｐ２、Ｐ３及びＰ４の間には卓越した相関関係がある（Ｐ１：ｒ₂＝０．９０９、Ｐ₂：ｒ２＝０．９６１、Ｐ３：ｒ₂＝０．７２９、Ｐ４：ｒ₂＝０．９６０という関係である。）

パラメーター由来のモル質量に含まれる情報は、肺疾患の患者の７９％を正確に分類することができる。年齢と性別とを判別分析に加えると、患者の８２％が正確に分類された。

表３は、質量分析計を用いた二酸化炭素の測定のみによる各判別分析を示している。患者の８０％のほとんどが、正常か疾患しているかに分けられた。全体的に、患者を単に「正常」又は「何らかの疾患をしている」のいずれかのグループに分類するに当たり、質量分析計での測定による二酸化炭素−体積パラメーターとモル質量−体積パラメーターとの間には違いが見られなかった。モル質量パラメーターは、より上記の分類に一致していた。

被験者の疾患の程度を正確に分類するには、ある程度の誤差が生じていた。二酸化炭素（％）及びモル質量に関して、被験者の約６０％がそれぞれの正確な疾患レベル（軽度・中程度・重度）であるか、又は、正常な状態であるか、に分類された。三人だけ限定的な被験者がおり、この判別分析では一般にこれらは標準的な形式で分類された。

従って、モル質量測定が実施されて、これまでの二酸化炭素測定とよく関係しており、気道閉塞の存在と度合いとを診断する独自の試験が可能となると結論される。

（実施例２）
気道閉塞の患者は安静呼吸時の二酸化炭素測定や肺活量計のガス流パターンで厳格に判別されて分類される。モル質量測定は、質量分析計で行われる二酸化炭素測定と比較された。３６人の被験者が肺疾患の研究所で試験された。肺活量計、ＤＬＣＯ及び医師の診断による臨床的分類が、１６人の健康的な被験者、４人の軽度の疾患者、６人の中程度の疾患者及び１０人の重度の疾患者に対して実行された。

これらの症状の分類におけるＦＥＶ１及びＦＥＶ１／ＦＶＣの平均値をパラメータの平均値にしたがって表４に示す。質量分析計での測定による二酸化炭素−体積曲線及び超音波測定によるモル質量−体積曲線で得られたパラメータ（１〜４）の間には顕著な相関関係がある。

二酸化炭素のモル質量％は、被験者の７２％を肺活量測定において「正常」であるか「疾患」であるかに正確に分類する質量分析計による二酸化炭素の割合（％）を正確に辿る。モル質量は、被験者の６７％を正確に分類した。年齢や性別を加えると、モルのデータにより７８％を正確に分類し、最終的にはモル質量が８３％を「正常」であるか「疾患」であるかに正確に分類した。

質量分析計で同時に測定した二酸化炭素信号に対するモル質量信号を図６〜９に示す。図６〜９によると、二酸化炭素とモル質量信号との両方に同様なパターンが認められる。体積−時間、質量分析計による二酸化炭素の測定値（％）、二酸化炭素のモル質量（％）は、超音波流量センサーを用いてそれぞれの呼吸サイクルを通して２００Ｈｚで評価された。正常、軽度の疾患、中程度の疾患及び重度の疾患のパターンに対する二酸化炭素のモル質量（％）−体積グラフは、それぞれ図６〜９に示される。図１１は、質量分析計による二酸化炭素の測定値とモル質量との間の最大傾斜の相互関係のグラフを示す。図１１は、相関係数値（r₂＝０．８２３３）を有する二酸化炭素及びモル質量の両方に非常に似た最大傾斜を示す。

モル質量測定は、外付けのセンサーやアナライザーそして校正を必要としないため、単純である。モル質量測定も、従来の二酸化炭素の測定とよく関連している。それゆえ、モル質量測定は、気道閉塞の存在や程度の診断をする独立した試験で行うことができる。モル質量データは、モル質量対体積カーブの波形から、従来の肺活量計に情報をさらに与える。

本発明をある好ましい実施形態により示したが、その他の形態に変化させても理解することができるであろう。また、細部は、本発明の目的や範囲から出発して構成されるものでなくてもよい。

以上説明したように、本発明は、超音波を用いた肺機能診断装置及びそれを用いた肺機能診断方法について有用である。

本発明の実施形態に係る超音波流量計１０の断面図である。 本発明の実施形態に係る上流の超音波の変化と下流の超音波の変化との経過時間の差（ｔ₁−ｔ₂）を示す図１と同様の超音波流量計１０の概略図である。 本発明の実施形態に係る安静呼吸におけるモル質量、ガス流及び体積の経時変化を示すグラフである。 本発明の実施形態に係る異なった肺機能状態の二人の患者に関する体積に対するモル質量を示すグラフである。 本発明の実施形態に係る傾きやＸ切片等の回帰線と体積に対するモル質量とを示すグラフである。 本発明の実施形態に係る正常な呼吸パターンにおける体積（Ｌ）に対するモル質量（ＭＭ）を示すグラフである。 本発明の実施形態に係る軽度の肺疾患者の呼吸パターンにおける体積（Ｌ）に対するモル質量（ＭＭ）を示すグラフである。 本発明の実施形態に係る中程度の肺疾患者の呼吸パターンにおける体積（Ｌ）に対するモル質量（ＭＭ）を示すグラフである。 本発明の実施形態に係る重度の肺疾患者の呼吸パターンにおける体積（Ｌ）に対するモル質量（ＭＭ）を示すグラフである。 本発明の実施形態に係る複合曲線から抽出されたパラメーターを示すグラフである。 本発明の実施形態に係る二酸化炭素（質量分析）とモル質量との間の最大傾斜の相互関係を示すグラフである。

符号の説明

１ 呼吸管
２ マウスピース
３ 超音波浸透部
４ａ，４ｂ 超音波変換器
５ 保護ケース
６ 連続パルス
１０ 超音波流量計

Claims (18)

1. 経過時間法又は飛行時間法に基づく超音波ガス流及びモル質量センサーと、
   交換可能又は固定されたマウスピース付きの流管と、
   ガス流、体積及びモル質量を測定し、その測定信号を統計的方法で分析し、その分析結果から診断又は監視のための肺機能状態指標を得ることで、患者の協力を必要としない通常呼吸の分析を行うソフトウェアと、
   を備えた肺機能診断装置。
2. 請求項１に記載された肺機能診断装置において、
   患者による一度の深い呼気、又は、安静呼吸と一度の深い呼気との組合せに基づいて分析するように構成配置された肺機能診断装置。
3. 請求項２に記載された肺機能診断装置において、
   肺機能状態指標が慢性閉塞性肺疾患又はぜんそくの診断又は予知をするように構成配置された肺機能診断装置。
4. 請求項３に記載された肺機能診断装置において、
   体積−モル質量グラフ、
   時間−モル質量グラフ、
   ガス流から直接導かれたパラメータ、
   性別、民族性、伸長、年齢又は体重等の身体測定で得られるデータ、及び、
   患者の質問の回答で得られるデータ、
   の少なくとも１つを用いて上記統計分析をするように構成配置された肺機能診断装置。
5. 請求項４に記載された肺機能診断装置において、
   モル質量計算のために温度を固定した状態で、音響伝送路に沿って温度を計算するために、温度モデル、１つ或いは数個の温度測定、又はそれらの組合せを用いて固有のモル質量、又は、標準的なモル質量を利用するように構成配置された肺機能診断装置。
6. 請求項５に記載された肺機能診断装置において、
   数回の通常呼吸の間、その数回の呼吸のデータが重なって平均した曲線を構成するような一回又は数回の呼吸の上記統計分析に基づいて診断するように構成配置された肺機能診断装置。
7. 請求項６に記載された肺機能診断装置において、
   患者の肺機能状態の傾向を利用するように構成配置された肺機能診断装置。
8. 請求項７に記載された肺機能診断装置において、
   上記統計分析にファジークラス・プレディクションを用いている肺機能診断装置。
9. 請求項８に記載された肺機能診断装置において、
   肺機能異常の個数をスクリーニングするように構成配置された肺機能診断装置。
10. 経過時間法又は飛行時間法に基づく超音波ガス流及びモル質量センサーと、
    交換可能又は固定されたマウスピース付きの流管と、
    ガス流、体積及びモル質量を測定し、その測定信号を統計的方法で分析し、その分析結果から診断又は監視のための肺機能状態指標を得ることで、患者の協力を必要としない通常呼吸の分析を行うソフトウェアと、
    を有する装置を利用するステップを備えた肺機能診断方法。
11. 請求項１０に記載された肺機能診断方法において、
    患者による一度の深い呼気、又は、安静呼吸と一度の深い呼気との組合せに基づいて分析する肺機能診断方法。
12. 請求項１１に記載された肺機能診断方法において、
    慢性閉塞性肺疾患又はぜんそくの診断又は予知をするために肺機能状態指標を利用する肺機能診断方法。
13. 請求項１２に記載された肺機能診断方法において、
    体積−モル質量グラフ、
    時間−モル質量グラフ、
    ガス流から直接導かれたパラメータ、
    性別、民族性、伸長、年齢又は体重等の身体測定で得られるデータ、及び、
    患者の質問の回答で得られるデータ、
    の少なくとも１つを用いて上記統計分析をする肺機能診断方法。
14. 請求項１３に記載された肺機能診断方法において、
    モル質量計算のために温度を固定した状態で、音響伝送路に沿って温度を計算するために、温度モデル、１つ或いは数個の温度測定、又はそれらの組合せを用いて固有のモル質量、又は、標準的なモル質量を利用する肺機能診断方法。
15. 請求項１４に記載された肺機能診断方法において、
    数回の通常呼吸の間、その数回の呼吸のデータが重なって平均した曲線を構成するような一回又は数回の呼吸の上記統計分析に基づいて診断する肺機能診断方法。
16. 請求項１５に記載された肺機能診断方法において、
    患者の肺機能状態の傾向を利用して診断する肺機能診断方法。
17. 請求項１６に記載された肺機能診断方法において、
    上記統計分析にファジークラス・プレディクションを利用する肺機能診断方法。
18. 請求項１７に記載された肺機能診断方法において、
    肺機能異常の個数をスクリーニングすることにより診断する肺機能診断方法。