JP2008086566A - 虚血性心臓疾患診断装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】安静時の心エコー図を用いて、虚血性心臓疾患の診断を可能にする。
【解決手段】安静時に撮影された超音波心尖部長軸断層像について、左室壁の心内膜に沿っての薄層に関心領域を設定し、設定された関心領域のストレインレートを算出する。心臓の収縮期の中間部における複数のストレインレート値に基づいて、判別関数の値を求める。判別関数の値により、虚血性心臓疾患を診断する。
【選択図】図３

Description

本発明は、超音波断層像により虚血性心臓疾患を診断する虚血性心臓疾患診断装置、診断方法およびプログラムに関する。

狭心症を含む虚血性心臓疾患の最終診断は、冠動脈造影法を用いて行われる。冠動脈造影法では、腕あるいは鼠径部から細いカテーテルを冠動脈まで挿入して、Ｘ線撮影用の造影剤を注入して、複数の方向からＸ線撮影を行う。撮影されたＸ線像を肉眼で観察し、血管のどの部分で何パーセントの狭窄が見られるかを経験で判断し、外科的治療が必要であるか否かを含めて、今後の治療を決定している。

冠動脈造影法は、異物を血管に挿入する方法であり、狭窄度の高い患者にも行われるので、わずかではあるが、大出血や大きな血腫が生じたり、冠動脈を傷つけるなどの危険性が存在する。さらに、医療費が高額であるという問題もある。

したがって、冠動脈造影法を行うか否かを判断するスクリーニングが重要になる。スクリーニングとして用いられる診断法としては、心電図を用いるもの、超音波による心エコー図法がある。心電図を用いる診断法は、運動をして心臓に負荷をかけながら、そのときの負荷心電図により判断する。しかしながら、心電図による診断率は６５パーセント程度であり、そのうち冠動脈造影法により外科的手術が必要とされるのは１０パーセント程度である。

心エコー図法には、患者の運動前後のエコー画像の動きをすばやく観察することにより、診断する方法と、患者は運動することなく、薬物を一定の間隔で増量しながら投与して血圧と脈拍数を上げて、エコー画像を観察する方法がある。いずれも、運動あるいは薬物により心臓に負荷をかけ、その際生じる左室の壁運動異常を肉眼的に観察して経験的に診断するものである。現在では、薬物を使用する方法で、８５パーセント程度の診断率となっている。心エコー図法では、一定で安定した診断感度を得るためには、検者の充分な経験と充分な負荷を心臓にかけることが不可欠である。しかしながら、患者に負荷をかかることは好ましくはなく、患者に負荷をかけずに、すなわち安静時に、また経験にたよらずに客観的に虚血性心臓疾患の診断を可能にすることが望まれている。

本発明は、安静時の超音波断層像を用いて、経験に影響されることなく虚血性心臓疾患の診断を可能にする診断装置および診断方法に関する。

本発明の診断装置は、超音波断層撮影手段によって得られた安静時心尖部長軸断層像を表示する手段と、前記長軸超音波断層像の左室壁内側の薄層について、関心領域を設定する関心領域設定手段と、前記関心領域のストレインレートを算出するストレインレート算出手段と、収縮期の中間部の複数のストレインレートに基づいて、所定の判別関数の値を算出する判別値算出手段とを備え、該算出される判別値により虚血性心臓疾患を診断することを特徴とする。

本発明の虚血性心臓疾患診断方法は、安静時に撮影された超音波心尖部長軸断層像について、左室壁内側の薄層に関心領域を設定し、前記設定された関心領域のストレインレートを算出し、収縮期の中間部の複数のストレインレートに基づいて、所定の判別関数の値を算出し、該判別関数の値により、虚血性心臓疾患を診断することを特徴とする。

本発明の虚血性心臓疾患診断プログラムは、安静時に撮影された超音波心尖部長軸断層像について、左室壁内側の薄層に関心領域を設定する手順と、前記設定された関心領域のストレインレートを算出する手順と、収縮期の中間部の複数のストレインレートに基づいて、所定の判別関数の値を算出する手順と、コンピュータに実行させる。

前記左室壁内側の薄層の幅は、左室壁全層の１／３以下とするのが好適であり、また、前記収縮期の中間部は、１００ｍｓおよび２００ｍｓの範囲とするのが好適である。

さらに、前記収縮期の中間部の複数のストレインレートから平均値を算出する手段を備え、該平均値に基づいて、虚血性心臓疾患を診断するのが好適である。

さらに、前記収縮期の中間部の複数のストレインレートは、前記収縮期の中間部の開始時のストレインレートと、該中間部の終了時のストレインレートと、該中間部のストレインレートの最小値とすることもできる。

さらに、前記平均値に加えて、前記収縮期の中間部の開始時のストレインレートと、該中間部の終了時のストレインレートと、該中間部のストレインレートの最小値に基づいて、虚血性心臓疾患を診断するようにすればより一層好適である。

本発明により、安静時に得られた超音波断層像に基づいて、被験者に負荷を与えることなく、負荷心エコー図法と同程度の確率で虚血性心臓疾患の診断を行うことができる。さらに、狭窄の重症度も診断可能である。

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明するが、その前に、本発明の概要を説明する。

心筋は収縮期に長軸方向には短縮、短軸方向には肥厚するように変化する。心筋の局所領域の壁の変化率を表す心筋組織のストレイン（％）およびストレインの時間微分であるストレインレート（１／ｓ）は、心筋の局所機能を評価する指標として知られている。特に２Ｄ（2 dimensional）ストレイン、ストレインレートは、ＴＶＩ（tissue velocity imaging＝1 dimension）のそれらと異なり、角度依存性がなくノイズの影響を受けにくく周囲の機能の影響を受けない優れた指標である。

図１(ａ)に、正常な心筋の１心周期の長軸方向の２Ｄストレインレート（以下ストレインレートと略す）・カーブを示し、図１（ｂ）に、ストレインレート・カーブに対応するストレイン・カーブを示す。ストレインレートは、ストレインの微分であるので、ストレインの傾きが最大の点で、ピーク値が得られる。収縮期では、ほぼ中間部にストレインレートの最小値がある。

ストレインレートは、心筋の局所領域の機能をよく反映することは知られていたが、ストレインの微分であることから、ストレインよりもノイズも強調されてしまい、誤差を拡大してしまうことがある。したがって、ストレインレートは、ストレインより使用しにくい指標であると考えられ、特に、狭心症を含む虚血性心疾患の診断にストレインレートを使用する試みはなされなかった。

本発明は、心臓の冠動脈は、心臓の外側の心外膜側から内側の心内膜側に向かって、筋肉の中に入り込んでいることから、心内膜下では、血管の末端が集中しているので、血管狭窄による血流の低下の影響は、まず冠動脈末端が集中している心内膜側から現れること、また、正常な部位と狭窄のある部位でのストレインレートの相違は、収縮期の中間部に最もよく現れる可能性が多いこととを見出すことによってなされたものである。本発明は、（１）長軸方向断面像における心内膜側の薄い領域についてストレインレートを算出すること、（２）算出されたストレインレートのうち収縮期の中間部のストレインレートをチェックすることにより、安静時に得られたストレインレートを虚血性心疾患の診断を可能にする。これにより、患者に負荷を与えて心エコー図を取得しなくても、ほぼ同等の診断率で虚血性心疾患の診断を行うことができる。

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
図２に、本発明の一実施形態である超音波断層像を用いる虚血性心臓疾患診断装置のブロック図を示す。超音波断層像は、超音波プローブを患者に直接接触させて、超音波を体内に送信し、体内からの反射信号である超音波エコー信号から生成される断層画像である。本診断装置１は、超音波断層像を表示するともに、これに関連するグラフあるいはデータを表示する表示部１と、画像処理および各種演算処理を行なう演算処理部２と、ユーザの操作あるいは指示を入力する入力部３とを有する。

表示部１は、カラー画像が表示可能なＣＲＴあるは液晶表示装置などのグラフィック・ディスプレー装置で構成される。また、表示部１は、入力部３と同様に、ユーザ・インターフェースを構成し、ユーザによる本診断装置１０のインタラクティブな操作を可能にする。例えば、表示部１に表示される断層画像について、計測項目と計測部位とがユーザにより表示画面上で設定された後に、設定された計測項目と計測部位とに基づいて、演算処理部が断層画像データを演算して計測結果を得て、計測結果を表示部１に表示することができる。

演算処理部２は、ＣＰＵ２１を有し、ＣＰＵ２１には、バス２５によって、メインメモリあるいは画像メモリなどのメモリ２２と、例えばハードディスク装置のような記憶装置２３と、ＤＶＤ、ＣＤ等のリムーバブルな記憶媒体が使用可能な外部記憶装置２４が接続されている。

記憶装置２３には、ＣＰＵ２１が実行するプログラムが記憶され、また、ＣＰＵ２１がプログラムを実行するにあたって使用する種々のデータも記憶されている。さらに、表示部１に表示される超音波画像のデータも記憶される。ＣＰＵ２１は、記憶装置２３からプログラムをメインメモリにロードして、所定のデータ処理を実行する。データ処理には画像処理も含まれ、処理された画像は、表示装置１に表示される。

入力部３は、例えばキーボードやマウス等の入力装置によって構成され、ユーザの操作あるいは指示を演算処理部２に入力することができる。

本装置１０で使用される超音波断層像は、リムーバブルな外部記憶装置２４を介して入力される超音波断層像であってもよい。また、超音波診断装置（図示せず）からの超音波画像を有線あるいは無線により、入力されるものでもよい。さらに、診断装置１０は、超音波プローブを有する超音波診断装置の機能の一部として動作するようにしてもよい。その場合、診断装置１０には、超音波プローブ４と、超音波プローブ４により得られた超音波信号を処理して画像データとするエコー処理部５を備えればよい。

超音波プローブ４は、図示しない複数の超音波トランスデューサのアレイを有する。超音波プローブ４は、ユーザにより、画像を取得する患者に当接して使用される。超音波プローブ４で得られた信号は、エコー処理部５に入力される。エコー処理部５はエコー信号を処理して画像データを形成する。演算処理部２は、画像データを処理して、画像を生成し、表示部に表示する。

図３〜５を参照して、本実施形態による診断装置の動作を説明する。図３は、本実施形態による診断装置の動作を説明するフローチャートであり、図４は、超音波断層像上で、関心領域を設定する動作を説明する図であり、図５（ａ）（ｂ）は、ストレインレートの値を取得する個所を示すとともに、参考のためのストレイン・カーブを示す図である。

図３に示すフローチャートに示すように、ステップＳ１では、超音波断層像のうち、解析対称である心尖部四腔像などの超音波断層像を表示画面に表示させる。解析対象である心エコー図は、心内膜の長軸方向断面が撮像されている長軸方向断面図とする。後に詳述する実施例では、二腔像の左室前壁中央部を左冠動脈前下行枝（ＬＡＤ）領域、二腔像の左室下壁中央部を右冠動脈（ＲＣＡ）領域、長軸像の左室後壁中央部を左冠動脈回旋枝（ＬＣＸ）領域を対象としている。

図４に、ステップＳ１の表示画面に表示される断層像を説明するものとして、左室壁の概略断面図を示す。左室壁１０の断面を６セグメントに分割して示したのは、ストレインレート・カーブなどは、このセグメントに対応して６個のカーブが表示されるからである。

次に、ステップＳ２で、ストレインレートを計測する領域である関心領域（ＲＯＩ）を決定するために、画像上で心内膜の内表面をトレースすることによって、関心領域の内側境界を指定する。図４に示す例では、左室壁１０の心内膜がトレースされ、関心領域の内側境界１３が指定されている。本例では、マニュアルでトレースしたが、自動的に心内膜をトレースするプログラムを組み込むようにしてもよい。

関心領域の内側境界が画定すると、ステップＳ３で、関心領域が、左室壁全層の壁厚の１／３程度あるいはそれ以下の薄い厚みになるように、関心領域の外側境界を決定する。図４に示す例では、関心領域を、壁厚の１／３以下の薄い厚みになるように、外側領域１５を指定する。本例では、関心領域として設定できる最小限の幅にマニュアルで設定している。なお、マニュアルで設定する場合は、設定した関心領域に関して、演算処理部あるいは演算処理プログラムが処理不能とする場合があるが、その場合は、心内膜のトレースからやりなおすようにする。この心内膜のトレースもプログラムにより自動化することができるものである。図４の例では、関心領域は、内側境界１３と外側境界１５に挟まれた領域である。

ステップＳ４では、設定した関心領域におけるストレインレート・カーブを表示画面に表示させる。表示画面には通常、６セグメントに対応して、ストレインレート・カーブが６本表示される。もちろん、必要なストレインレート・カーブだけを表示させることもできる。図５（ａ）に、図４に示した関心領域から得られたストレインレート・カーブの一例を示す。ただし、図４の部位♯７に狭窄があり、部位♯９は正常であるとする。図５（ａ）から、収縮期の中間部特に最小値を含む範囲で、正常♯９と狭窄♯７とのストレインレートが大きく相違していることが分る。これにより、収縮期の中間部におけるストレインレートをチェックすることにより、狭窄があるか否かを判断できる可能性があるといえる。参考のために、図５（ｂ）に、同じ部位のストレイン・カーブを示す。ストレイン・カーブでは、正常♯９と狭窄♯７との相違はそれほど明らかではない。

なお、図５(ａ)では、正常♯９と狭窄♯７とでは、最小値が大きく相違している。しかし、後に説明するように、ストレインレート・カーブにはさまざまな形があり、最小値の値だけで診断するには無理がある。

ステップＳ５では、表示画面上のストレインレート・カーブの収縮期の中間部から複数のストレインレートを得る。図５（ａ）に示すように、本例では、１００ｍｓにおけるストレインレート（１００ｍｓＳＲ）と、２００ｍｓにおけるストレインレート（２００ｍｓＳＲ）と、１００ｍｓ〜２００ｍｓ間でのストレインレートの最小値（最小ＳＲ値）を取得する。具体的には、ストレインレート・カーブが表示されている画面で、１００ｍｓと、２００ｍｓと、１００ｍｓ〜２００ｍｓ間での最小ＳＲ値を与える点とをカーソルで指定することにより、算出されて表示される。なお、１００ｍｓ〜２００ｍｓ間での最小値は、１００ｍｓ〜２００ｍｓの中間にあるのがほとんどであるが、１００ｍｓあるいは２００ｍｓで最小値をとる場合もある。この場合は、１００ｍｓあるいは２００ｍｓの値のいずれかを最小値とする。

次に、ステップＳ６で、１００ｍｓ〜２００ｍｓ間のストレインレートの平均値（平均ＳＲ値）を求める。所望の期間の平均値を求めることができるプログラムを予め備えておくと、指定された期間の平均値を求める演算が容易に実行することができる。また、指定された期間の平均値を求める演算を自動実行できるようにしておくと、ステップＳ５で、１００ｍｓと２００ｍｓを指定すると、自動的に１００ｍｓ〜２００ｍｓ間の平均値を求めるようにもできる。

ステップＳ７では、ステップＳ６で取得した平均ＳＲ値と、１００ｍｓＳＲと、２００ｍｓＳＲと、最小ＳＲ値とを用いて、予め作成しておいた4因子による判別関数によって、判別スコアを得て診断する。判別関数の具体例は、以下の実施例において説明するが、算出される判別スコアが正（＋）のとき狭窄とし、負（−）のとき正常と判定されるように構成される。平均値は、１００ｍｓ〜２００ｍｓ間にわたる全データを使用するので、良好な判別確率を保証するものである。

具体的な判別関数およびそれによる判別確率は、後述するが、平均ＳＲ値と、１００ｍｓＳＲと、２００ｍｓＳＲと、最小ＳＲ値とを用いる4因子判別関数によれば、７５％≦狭窄の判別確率は８６％を超え，９０％≦狭窄の判別確率は９３％を超えるものであった。

なお、平均ＳＲ値を使用しないで、１００ｍｓＳＲ、２００ｍｓＳＲおよび最小ＳＲ値を用いて、虚血性心臓疾患を判定することもできる。この場合は、ステップＳ５で、１００ｍｓＳＲ、２００ｍｓＳＲおよび最小ＳＲ値を取得した後、ステップＳ６をスキップして、ステップＳ７に進む。ステップＳ７では、１００ｍｓＳＲ、２００ｍｓＳＲおよび最小ＳＲ値の３因子判別関数を用いて、判別スコアを得て診断する。

平均値を算出するには、１００ｍｓ〜２００ｍｓの範囲のストレインレートのデータをすべて使用するので、平均値を算出するプログラムが備えられていない場合には、手間がかかるものである。したがって、３因子による判別確率は、平均値を用いる判別関数より劣るものの、簡便な診断手法として意義がある。

以下、実際の具体的な正常例と狭窄例を含む症例により、本発明を実施した。
使用した超音波装置は、ＧＥ社の Vivid 7 Dimension version 4.1.0で、安静時の画像を収録した。データの解析は外付け（off-line）の EchoPAC PC Dimension version 4.1.0 を用いて行った。

解析に使用した画像は心尖部アプローチの四腔像Ap4ch view、長軸像ApLax viewと二腔像Ap2ch view の三断面とした。二腔像の左室前壁中央部を左冠動脈前下行枝（ＬＡＤ）領域、二腔像の左室下壁中央部を右冠動脈（ＲＣＡ）領域、長軸像の左室後壁中央部を左冠動脈回旋枝（ＬＣＸ）領域とした。

ＬＡＤをＡ群、ＲＣＡをＢ群、ＬＣＸをＣ群として、正常冠動脈群（Ａｎ、Ｂｎ、Ｃｎ）と７５％以上の狭窄群（Ａｓ、Ｂｓ、Ｃｓ）の冠動脈を比較検討した。さらに、７５％以上の狭窄群中９０％以上の狭窄症例について正常例と比較検討した。

図６（ａ）（ｂ）に、比較検討の対象とした症例を示す。図６(ａ)は、７５％以上の狭窄群（７５％≦狭窄）を含む表で、図６（ｂ）は、９０％以上の狭窄群（９０％≦狭窄）を含む表である。

比較検討の対象となった症例は、１７９例であり、正常冠動脈例が１０８例、冠動脈７５％≦狭窄例は７１例である。正常冠動脈例の内訳は、ＬＡＤ３８例（Ａｎ群）、ＲＣＡ３６例（Ｂｎ群）、ＬＣＸ３４例（Ｃｎ群）である。冠動脈７５％≦狭窄例の内訳は、ＬＡＤ２６例（Ａｓ群）、ＲＣＡ２４例（Ｂｓ群）、ＬＣＸ２１例（Ｃｓ群）である。

狭窄群７１例中９０％≦狭窄症例は３３例で、ＬＡＤ１１例（Ａ’ｓ群）、ＲＣＡ１０例（Ｂ’ｓ群）、ＬＣＸ１２例（Ｃ’ｓ群）である。

これらの例を、左室壁運動を長軸２Ｄストレインレート法で解析検討した。
画像上でまず心内膜をマニュアルでトレースしＲＯＩ（region of interest：関心領域、この場合データを取る領域）を設定した。ＲＯＩの幅は全層の内膜側１／３程度と狭くした。この時設定したＲＯＩの全領域で、ＥｃｈｏＰＡＣ ＰＣが解析可能としていることを確認した。解析可能でなければ、心内膜のトレースに戻ってＲＯＩの設定をやり直し、ＲＯＩの全領域で解析可能となるＲＯＩを設定した。

Ａｐ２ｃｈ ｖｉｅｗの前壁中央部をＬＡＤ領域、下壁中央部をＲＣＡ領域、ＡｐＬＡＸの後壁中央部をＬＣＸ領域として、Ａｎ，Ａｓ群間、Ｂｎ，Ｂｓ群間、Ｃｎ，Ｃｓ群間で長軸２Ｄストレインレート（ＳＲ）の１００ｍｓ値（１／ｓ）（１００ｍｓＳＲ）、２００ｍｓ値（１／ｓ）（２００ｍｓＳＲ）、１００〜２００ｍｓ間の最小ＳＲ値（１／ｓ）、１００〜２００ｍｓ間の平均ＳＲ値（１／ｓ）の４因子について比較した。値は、平均値±分散で表示し、「×１０^−ｘ」を「ｅ−ｘ」と表示する。

図７〜図１０は、７５％≦狭窄例の比較結果を示す。図７〜図１０では、４因子ごとの結果をまとめて示す。

図７（ａ)〜（ｃ）は、長軸２Ｄストレインレート（ＳＲ）の１００ｍｓ値（１／ｓ）の比較を表す図である。

１００ｍｓＳＲ値について、図７(ａ)に示すように、Ａｎ群は、−１．０４５±０．３４１で、Ａｓ群は、−０．２９５±０．４７３で、等分散ｔ検定（分散検定）による有意差Ｐ＝４．７２４ｅ−１０であった。

図７(ｂ)に示すように、Ｂｎ群は、−１．２４８±０．４８７で、Ｂｓ群は、−０．４９５±０．６７５で、等分散ｔ検定（分散検定）による有意差Ｐ＝５．１４４ｅ−０６であった。

図７(ｃ)に示すように、Ｃｎ群は、−１．１５１±０．５９７で，Ｃｓ群は、−０．４１０±０．６７９で、等分散ｔ検定（分散検定）による有意差Ｐ＝９．０２４ｅ−０５であった。

図７(ｄ)は、三枝全体についての結果を示し、正常群は、−１．１４５±０．４８４で，７５％≦狭窄群は、−０．４００±０．６０７で、不等分散ｔ検定（Ｗｅｌｃｈの検定）による有意差Ｐ＝１．３１５ｅ−１４であった。

図８（ａ)〜（ｃ）は、長軸２Ｄストレインレート（ＳＲ）の２００ｍｓ値（１／ｓ）の比較を表す図である。

２００ｍｓＳＲ値について、図８（ａ）に示すように、Ａｎ群は、−０．９６３±０．３９６で，Ａｓ群は、−０．１５０±０．３９５で、等分散ｔ検定（分散検定）による有意差Ｐ＝２．９２８ｅ−１１であった。

図８（ｂ）に示すように、Ｂｎ群は、−１．１２２±０．４４７、Ｂｓ群は、−０．６５７±０．３８０、等分散ｔ検定（分散検定）による有意差Ｐ＝９．４３５ｅ−０５であった。

図８（ｃ）に示すように、Ｃｎ群は、−１．０７１±０．４４２、Ｃｓ群は。−０．３７０±０．５０４で、等分散ｔ検定（分散検定）による有意差Ｐ＝１．５０９ｅ−０６であった。

図８（ｄ）は、２００ｍｓでのストレインレートの三枝全体についての結果を示し、正常群は、−１．０５０±０．４２９で、７５％≦狭窄群は、−０．３８６±０．４７１で、等分散ｔ検定による有意差Ｐ＝４．４４１ｅ−１６であった。

図９（ａ)〜（ｃ）は、長軸２Ｄストレインレート（ＳＲ）の１００〜２００ｍｓ間の最小ＳＲ値（１／ｓ）の比較を表す図である。

最小ＳＲ値について、図９（ａ)に示すように、Ａｎ群は、−１．２９３±０．２５６で、Ａｓ群は、−０．５２０±０．３８４であり、不等分散ｔ検定（Ｗｅｌｃｈの方法）による有意差Ｐ＝３．８７０ｅ−１１であった。

図９（ｂ)に示すように、Ｂｎ群は、−１．５４１±０．３７５、Ｂｓ群は、−０．９８６±０．５４７であり、不等分散ｔ検定（Ｗｅｌｃｈの方法）による有意差Ｐ＝０．０００１であった。

図９（ｃ)に示すように、Ｃｎ群は、−１．５３１±０．４３６、Ｃｓ群は、−０．８１６±０．４７０であり、等分散ｔ検定による有意差Ｐ＝４．７３１ｅ−０７であった。

図９（ｄ）は、１００〜２００ｍｓでのストレインレートの最小値の三枝全体についての結果を示し、正常群は、−１．４５１±０．３７５で、７５％≦狭窄群は、−０．７６５±０．５０４で、不等分散ｔ検定（Ｗｅｌｃｈの方法）による有意差Ｐ＝２．２２０ｅ−１６であった。

図１０（ａ)〜（ｃ）は、長軸２Ｄストレインレート（ＳＲ）の１００〜２００ｍｓ間の平均ＳＲ値（１／ｓ）の比較を表す図である。

平均ＳＲ値について、図１０（ａ）に示すように、Ａｎ群は、−１．０１９±０．２２５、Ａｓ群は、−０．２５２±０．３１８で、等分散検定による有意差Ｐ＝２．６７７ｅ−１６であった。

図１０（ｂ）に示すように、Ｂｎ群は、−１．２５０±０．３０５、Ｂｓ群は、−０．６２６±０．２９１で、等分散検定による有意差Ｐ＝８．６９４ｅ−１１であった。

図１０（ｃ）に示すように、Ｃｎ群は、−１．１７７±０．３４６，Ｃｓ群は、−０．３５６±０．４５３で、等分散検定による有意差Ｐ＝５．１７４ｅ−１０であった。

図１０（ｄ）は、１００〜２００ｍｓでのストレインレートの平均値の三枝全体についての結果を示し、正常群は−１．１４６±０．３０７、７５％≦狭窄群で−０．４０９±０．３８６で、不等分散ｔ検定（Ｗｅｌｃｈの方法）による有意差Ｐ＝９．５３６ｅ−１７であった。

以上のデータを基に、ストレインレート（ＳＲ）の１００ｍｓ値（１／ｓ）、２００ｍｓ値（１／ｓ）、１００〜２００ｍｓ間の最小ＳＲ値（１／ｓ）、１００〜２００ｍｓ間の平均ＳＲ値（１／ｓ）の４因子について、ＲＯＣ曲線（receiver operating. characteristic curve）を求め、陽性（狭窄）と陰性（正常）の境界となる境界値（カットオフ値）、陽性のものを正しく陽性と判定する指標である感度、陰性のものを正しく陰性と判定する指標である特異度を求めた。

図１５は、三枝全体のＲＯＣ曲線の最適点から求めた７５％≦狭窄の診断率を示す。７５％≦狭窄の診断率は、１００ｍｓＳＲ値では、境界値−０．７２０で、感度７８．９％、特異度８４．３％であった。２００ｍｓＳＲ値では、境界値−０．７４２で、感度８１．７％、特異度８３．３％であった。最小ＳＲ値では、境界値−０．９６５で、感度７７．５％、特異度９５．４％であった。平均ＳＲ値では境界値−０．８０５で、感度８５．９％，特異度８８．０％であった。

図１６に示すように、ＬＡＤ、ＲＣＡ、ＬＣＸのそれぞれで考察しても、１００ｍｓＳＲ、２００ｍｓｅＳＲ、最小ＳＲ、平均ＳＲのいずれでも満足いく感度、特異度が得られた。

そこで、ストレインレートの１００ｍｓ値、２００ｍｓ値、最小ＳＲ値、平均ＳＲ値の４因子を用いる判別関数を作成した。４因子を用いる判別関数は、以下のとおりである。

判別スコアｚ＝4.91325＋1.02145×（１００ｍｓ値）＋1.2251×（２００ｍｓ値）
-0.459876×（最小値）+4.82651×（平均値）
判別確率は、Mahalanobisの汎距離を用いて、０．８６３８７であった。したがって、判別確率８６．３９％で、判別スコアｚ＞０であれば、７５％以上の有意狭窄と判断され、ｚ＜０であれば、７５％未満の狭窄と判断される。

平均値のみを使用すると、
判別スコアｚ＝4.93841＋6.35142×（平均値）
となり、判別確率は、８６．０３％となり、平均値のみでも非常に有効な結果が得られることがわかった。

ただし、平均値を算出するには、１００ｍｓ〜２００ｍｓ間のすべてのデータが必要である。より簡易に判別するために、平均値を除いて、ストレインレートの１００ｍｓ値、２００ｍｓ値、最小ＳＲ値の３因子を使用すると、判別関数は、
判別スコアｚ＝5.03099＋2.16118×（１００ｍｓ値）＋3.1742×（２００ｍｓ値）
＋0.978874×（最小値）
となる。

実用上では、平均値を除いた判別関数を使用すると、表示装置上にストエレインレートのグラフを表示して、１００ｍｓ値、２００ｍｓ値、最小ＳＲ値の値を取得することができるので、これにより判別スコアを計算することができて有用である。この時の判別確率は８５．２８％となった。

次に狭窄群７１例中９０％≦狭窄症例３３例について、正常例１０８例と比較検討した。前述のように、ＬＡＤ１１例（Ａ’ｓ群）、ＲＣＡ１０例（Ｂ’ｓ群）、ＬＣＸ１２例（Ｃ’ｓ群）である。比較結果を図１１〜図１４に示す。

図１１〜図１４は、９０％≦狭窄例と正常例との比較を、７５％≦狭窄の場合と同様に、長軸２Ｄストレインレート（ＳＲ）の１００ｍｓ値（１／ｓ）（１００ｍｓＳＲ）、２００ｍｓ値（１／ｓ）（２００ｍｓＳＲ）、１００〜２００ｍｓ間の最小ＳＲ値（１／ｓ）、１００〜２００ｍｓ間の平均ＳＲ値（１／ｓ）の４因子について比較したものである。ＬＡＤ、ＲＣＡ、ＬＣＸについて、正常群をＡｎ、Ｂｎ、Ｃｎとし、９０％≦狭窄群をＡ’ｓ、Ｂ’ｓ、Ｃ’ｓとする。また、値は、平均値±分散で表示し、「×１０^-x」を「ｅ−ｘ」と表示する。なお、正常群Ａｎ、Ｂｎ、Ｃｎのデータについては先に説明したので、ここでは省略する。

図１１（ａ）〜（ｃ）は、長軸２Ｄストレインレート（ＳＲ）の１００ｍｓ値（１／ｓ）について、９０％≦狭窄例と正常例との比較を表す図である。

１００ｍｓＳＲ値について、ＬＡＤについては、図１１（ａ）に示すように、狭窄を示すＡ’ｓ群は、−０．３２７±０．２８０であり、等分散ｔ検定による正常群との有意差Ｐ＝７．２８１ｅ−０８であった。ＲＣＡについては、図１１（ｂ）に示すように、狭窄を示すＢ’ｓ群では、−０．１４２±０．４７４であり、分散ｔ検定による正常群との有意差Ｐ＝８．９３６ｅ−０８であった。ＬＣＸについては、図１１（ｃ）に示すように、狭窄を示すＣ’ｓ群では、−０．２８３±０．３５９であり、分散ｔ検定による正常群との有意差Ｐ＝２．４２２ｅ−０５であった。三枝全体の１００ｍｓＳＲの比較結果は、図１１（ｄ）に示すとおり−０．２５４±０．３７２であり、分散ｔ検定による有意差Ｐは、１．１１０ｅ−１６であた。

図１２（ａ）〜（ｃ）は、長軸２Ｄストレインレート（ＳＲ）の２００ｍｓ値（１／ｓ）について、９０％≦狭窄例と正常例との比較を表す図である。

２００ｍｓＳＲ値について、ＬＡＤについては、図１２（ａ）に示すように、狭窄を示すＡ’ｓ群は、２００ｍｓＳＲは、−０．１１５±０．２１６で、不等分散ｔ検定による正常群との有意差Ｐ＝１．８６８ｅ−１０であった。ＲＣＡについては、図１２（ｂ）に示すように、狭窄を示すＢ’ｓ群では、２００ｍｓＳＲは、−０．３１６±０．３３２で、分散ｔ検定による正常群との有意差Ｐ＝３．５６２ｅ−０６であった。ＬＣＸについては、図１２（ｃ）に示すように、狭窄を示すＣ’ｓ群では、２００ｍｓＳＲは、−０．３９１±０．３０８で、分散ｔ検定による正常群との有意差Ｐ＝１．２９２ｅ−０５であった。三枝全体２００ｍｓＳＲの比較結果は、図１１（ｄ）に示すとおり−０．２７６±０．３０４であり、不等分散ｔ検定（Ｗｅｌｃｈの検定）による有意差Ｐは、１．２９０ｅ−１６であった。

図１３（ａ）〜（ｃ）は、長軸２Ｄストレインレート（ＳＲ）の１００〜２００ｍｓ間の最小ＳＲ値（１／ｓ）について、９０％≦狭窄例と正常例との比較を表す図である。

最小ＳＲ値について、ＬＡＤについては、図１３（ａ）に示すように、狭窄を示すＡ’ｓ群は、最小ＳＲ値は、−０．４０７±０．２３９で、等分散ｔ検定による正常群との有意差Ｐ＝１．５０１ｅ−１３であった。ＲＣＡについては、図１３（ｂ）に示すように、狭窄を示すＢ’ｓ群では、最小ＳＲは、−０．６４０±０．４５９で、分散ｔ検定による正常群との分散ｔ検定による有意差Ｐ＝８．３９６ｅ−０８であった。ＬＣＸについては、図１２（ｃ）に示すように、狭窄を示すＣ’ｓ群では、最小ＳＲは、−０．５８７±０．３４４で、分散ｔ検定による有意差Ｐ＝２．３７４ｅ−０８であった。三枝全体の最小ＳＲの比較結果は、図１３（ｄ）に示すとおり−０．５４３±０．３５７であり、等分散ｔ検定による有意差Ｐは、４．４４１ｅ−１６であった。

図１３（ａ）〜（ｃ）は、長軸２Ｄストレインレート（ＳＲ）の１００〜２００ｍｓ間の平均ＳＲ値（１／ｓ）について、９０％≦狭窄例と正常例との比較を表す図である。

平均ＳＲ値について、ＬＡＤについては、図１３（ａ）に示すように、狭窄を示すＡ’ｓ群は、−０．２４２±０．１４３であり、等分散ｔ検定による有意差Ｐ＝２．３７６ｅ−１４であった。ＲＣＡについては、図１３（ｂ）に示すように、狭窄を示すＢ’ｓ群では、平均ＳＲは、−０．２７５±０．２７１であり、等分散ｔ検定による有意差Ｐ＝９．５１６ｅ−１２であった。ＬＣＸについては、図１３（ｃ）に示すように、狭窄を示すＣ’ｓ群では、平均ＳＲは、−０．３８８±０．２９８で、分散ｔ検定による有意差Ｐ＝１．０８０ｅ−８である。三枝全体の平均ＳＲの比較結果は、図１４（ｄ）に示すとおり−０．３０５±０．２４９であり、等分散ｔ検定による有意差Ｐは、０．０００となった。

図１７は、三枝全体のデータからＲＯＣ曲線の最適点から求め、その最適点から９０％≦狭窄について、境界値（ｃｕｔ−ｏｆｆ値）、感度、特異度を求めたものである。

１００ｍｓＳＲでは、ｃｕｔ−ｏｆｆ値が、−０．６３７で、感度８７．９％，特異度８８．９％である。２００ｍｓＳＲでは、ｃｕｔ−ｏｆｆ値が、−０．６３７で、感度９９．９％，特異度８８．０％である。最小ＳＲでは、ｃｕｔ−ｏｆｆ値−０．９１９で、感度９０．９％，特異度９７．２％である。平均ＳＲは、ｃｕｔ−ｏｆｆ値−０．６９８で、感度９７．０％，特異度９４．９％であった。また、図１８に示すように、三枝毎の感度、特異度も４因子全てで７５％狭窄以上に良好であった。

次に、９０％≦狭窄について、ストレインレートの１００ｍｓ値、２００ｍｓ値、最小ＳＲ値、平均ＳＲ値の４因子を用いる判別関数を作成した。４因子を用いる判別関数は、以下のとおりである。

判別スコアｚ＝8.20393＋2.18254×（１００ｍｓ値）＋3.1092×（２００ｍｓ値）
＋2.36328×（最小値）+3.11278×（平均値）
判別確率は、Mahalanobisの汎距離を用いて、０．９３４４１４であった。したがって、判別確率９３．４４％で、判別スコアｚ＞０であれば、９０％以上の有意狭窄と判断され、ｚ＜０であれば、９０％未満の狭窄と判断される。

また、平均値を除いて、ストレインレートの１００ｍｓ値、２００ｍｓ値、最小ＳＲ値の３因子を使用すると、

判別関数は、
判別スコアｚ＝8.18357＋2.96442×（１００ｍｓ値）＋4.33182×（２００ｍｓ値）
＋3.24544×（最小値）
となり、判別確率は、９３．２５％であった。
以上のように、１００ｍｓＳＲ値、２００ｍｓＳＲ値、１００ｍｓ〜２００ｍｓ間最小ＳＲ値、１００ｍｓ〜２００ｍｓ間平均ＳＲ値の４因子については、冠動脈３領域のすべてで良好な有意差と感度、特異度が認められた。特に平均値ＳＲ値が最も有用な因子であった。１００ｍｓ〜２００ｍｓの平均値ＳＲ値に加えて、１００ｍｓ〜２００ｍｓ間の複数の因子を加える（今回の場合１００ｍｓＳＲ値、２００ｍｓＳＲ値、１００ｍｓ〜２００ｍｓ間の最小ＳＲ値）ことにより７５％≦狭窄の判別確率は８６．３９％，９０％≦狭窄の判別確率は９３．４４％となった。

心エコー図法においても、安静時の左室壁運動を長軸２Ｄストレインレート法でＲＯＩの設定を工夫して解析することにより、負荷心エコー図法と同程度の確率で狭心症を診断できた。加えて従来の負荷心エコー図法では診断困難であった冠動脈狭窄の重症度も今回使用したような複数の因子を使って関数計算することにより診断可能となった。

（ａ）は、ストレインレート・カーブの一例を示し、（ｂ）は、ストレイン・カーブの一例を示す。 本発明による診断装置の一実施形態を示す図である。 本発明の一実施形態である診断装置の動作のフローを示す図である。 本発明の一実施形態の表示画面に表示される超音波断層像の一例を示す図である。 （ａ）は、本発明の一実施形態で使用するストレインレート値を説明するストレインレート・カーブを示し、（ｂ）は、（ａ）と同じ部位のストレイン・カーブを示す図である。 本発明の実施例で使用した症例数を示す図である。 （ａ）〜（ｄ）は、７５％以上狭窄群と正常群との１００ｍｓＳＲ値の比較を示す図である。 （ａ）〜（ｄ）は、７５％以上狭窄群と正常群との２００ｍｓＳＲ値の比較を示す図である。 （ａ）〜（ｄ）は、７５％以上狭窄群と正常群との１００〜２００ｍｓ間の最小ＳＲ値の比較を示す図である。 （ａ）〜（ｄ）は、７５％以上狭窄群と正常群との１００〜２００ｍｓ間の平均ＳＲ値の比較を示す図である。 （ａ）〜（ｄ）は、９０％以上狭窄群と正常群との１００ｍｓＳＲ値の比較を示す図である。 （ａ）〜（ｄ）は、９０％以上狭窄群と正常群との２００ｍｓＳＲ値の比較を示す図である。 （ａ）〜（ｄ）は、９０％以上狭窄群と正常群との１００〜２００ｍｓ間の最小ＳＲ値の比較を示す図である。 （ａ）〜（ｄ）は、９０％以上狭窄群と正常群との１００〜２００ｍｓ間の平均ＳＲ値の比較を示す図である。 三枝全体について、７５％以上狭窄での１００ｍｓＳＲ値、２００ｍｓＳＲ値、１００〜２００ｍｓ間の最小および平均ＳＲ値の境界値、感度、特異度を表に示す図である。 （ａ）〜（ｃ）はそれぞれ、ＬＡＤ、ＬＣＸ、ＲＣＡについて、７５％以上狭窄での１００ｍｓＳＲ値、２００ｍｓＳＲ値、１００〜２００ｍｓ間の最小および平均ＳＲ値の境界値、感度、特異度を表に示す図である。 三枝全体について、９０％以上狭窄での１００ｍｓＳＲ値、２００ｍｓＳＲ値、１００〜２００ｍｓ間の最小および平均ＳＲ値の境界値、感度、特異度を表に示す図である。 （ａ）〜（ｃ）はそれぞれ、ＬＡＤ、ＬＣＸ、ＲＣＡについて、９０％以上狭窄での１００ｍｓＳＲ値、２００ｍｓＳＲ値、１００〜２００ｍｓ間の最小および平均ＳＲ値の境界値、感度、特異度を表に示す図である。

符号の説明

１０ 虚血性心臓疾患診断装置
１ 表示部
２ 演算制御部
３ 入力部
４ 超音波プローブ
５ エコー処理部

Claims (18)

1. 超音波断層撮影手段によって得られた安静時の心尖部長軸断層像を表示する手段と、
   前記心尖部長軸断層像の左室壁内側の薄層について、関心領域を設定する関心領域設定手段と、
   前記関心領域のストレインレートを算出するストレインレート算出手段と、
   収縮期の中間部の複数のストレインレートに基づいて、所定の判別関数の値を算出する判別値算出手段とを備え、
   該算出される判別値により虚血性心臓疾患を診断することを特徴とする虚血性心臓疾患診断装置。
2. 前記左室壁内側の薄層の幅は、左室壁全層の１／３以下である請求項１に記載の虚血性心臓疾患診断装置。
3. 前記収縮期の中間部は、１００ｍｓおよび２００ｍｓの範囲である請求項１に記載の虚血性心臓疾患診断装置。
4. さらに、前記収縮期の中間部の複数のストレインレートから平均値を算出する手段を備え、
   該平均値に基づいて、虚血性心臓疾患を診断することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の虚血性心臓疾患診断装置。
5. 前記収縮期の中間部の複数のストレインレートは、前記収縮期の中間部の開始時のストレインレートと、該中間部の終了時のストレインレートと、該中間部のストレインレートの最小値である請求項１〜３のいずれか１項に記載の虚血性心臓疾患診断装置。
6. 前記平均値に加えて、前記収縮期の中間部の開始時のストレインレートと、該中間部の終了時のストレインレートと、該中間部のストレインレートの最小値に基づいて、虚血性心臓疾患を診断することを特徴とする請求項４に記載の虚血性心臓疾患診断装置。
7. 安静時に撮影された超音波心尖部長軸断層像について、左室壁内側の薄層に関心領域を設定し、
   前記設定された関心領域のストレインレートを算出し、
   収縮期の中間部の複数のストレインレートに基づいて、所定の判別関数の値を算出し、
   該判別関数の値により、虚血性心臓疾患を診断することを特徴とする虚血性心臓疾患診断方法。
8. 前記左室壁内側の薄層の幅は、左室壁全層の１／３以下である請求項７に記載の虚血性心臓疾患診断方法。
9. 前記収縮期の中間部は、１００ｍｓおよび２００ｍｓの範囲である請求項７または８に記載の虚血性心臓疾患診断方法。
10. さらに、前記収縮期の中間部の複数のストレインレートから平均値を算出し、
    該平均値に基づいて、虚血性心臓疾患を診断する請求項７〜９のいずれか１項に記載の虚血性心臓疾患診断方法。
11. 前記収縮期の中間部の複数のストレインレートは、前記収縮期の中間部の開始時のストレインレートと、該中間部の終了時のストレインレートと、該中間部のストレインレートの最小値である請求項７〜９のいずれか１項に記載の虚血性心臓疾患診断方法。
12. 前記平均値に加えて、前記収縮期の中間部の開始時のストレインレートと、該中間部の終了時のストレインレートと、該中間部のストレインレートの最小値に基づいて、虚血性心臓疾患を診断することを特徴とする請求項１０に記載の虚血性心臓疾患診断方法。
13. 安静時に撮影された超音波心尖部長軸断層像について、左室壁内側の薄層に関心領域を設定する手順と、
    前記設定された関心領域のストレインレートを算出する手順と、
    収縮期の中間部の複数のストレインレートに基づいて、所定の判別関数の値を算出する手順と、
    を、コンピュータに実行させるプログラム。
14. 前記左室壁内側の薄層の幅は、左室壁全層の１／３以下である請求項１３に記載のプログラム。
15. 前記収縮期の中間部は、１００ｍｓおよび２００ｍｓの範囲である請求項１３または１４に記載のプログラム。
16. さらに、前記収縮期の中間部の複数のストレインレートから平均値を算出し、
    該平均値に基づいて、虚血性心臓疾患を診断する請求項１３〜１５のいずれか１項に記載のプログラム。
17. 前記収縮期の中間部の複数のストレインレートは、前記収縮期の中間部の開始時のストレインレートと、該中間部の終了時のストレインレートと、該中間部のストレインレートの最小値である請求項１３〜１５のいずれか１項に記載のプログラム。
18. 前記平均値に加えて、前記収縮期の中間部の開始時のストレインレートと、該中間部の終了時のストレインレートと、該中間部のストレインレートの最小値に基づく、請求項１６に記載のプログラム。

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