JP2012065791A - 電気的インピーダンス断層像測定装置。 - Google Patents

Abstract

【課題】呼吸と心拍の影響を除去し、血流由来の電気的特性値の局所的な絶対値を一意で高精度に得る。
【解決手段】出力ペア電極に発生する第二の電位差（Ｄｍｅａｎ（ｔ））を測定し、呼吸由来成分と心拍由来成分に分離し、第二の電位差の呼吸由来成分から、所定呼吸状態を検出し、所定心拍状態を検出し、所定呼吸状態にある複数の第二の電位差、を抽出する第一の抽出手段４１と、前記第一の抽出手段により抽出された複数の第二の電位差を所定心拍タイミングに基づいて同期加算し、呼吸由来成分が除去された第二の電位差、を抽出する第二の抽出手段４２と、前記呼吸由来成分が除去された第二の電位差を用いて、各画素に対応した血流由来の絶対的な最適電気的特性値を推定する決定手段４３とを備える。
【選択図】図１

Description

この発明は、生体断面における組織に関する電気的特性値を測定し表示する生体の電気的インピーダンス断層像測定装置に関するものである。

従来、ＥＩＴ（Electrical Impedance Tomography)と称される電気インピーダンスＣＴが知られている。この装置は、例えば胸部生体表面に、例えば心電図用電極を水平かつ等間隔に８枚貼着し、微弱な定電流を加えることにより、体表面に生じる電位分布から生体内部の呼吸による換気量の変化に由来する電気インピーダンスを推定し、断層画像を得るものである。

このＥＩＴは、電極を貼るだけであるから非侵襲で拘束性が少なく、装置が小型であり、可搬性があり、測定に特別な技術を要することがなく、リアルタイムの画像を得ることができ、長時間の測定が可能である等の利点を有する。

さらに、ＥＩＴを用いた応用として、血流由来の電気インピーダンスの変化を測定することにより、例えば肺血流を非侵襲かつリアルタイムで測定する試みをも広く行われている。

しかしながら、例えば体幹部での血流由来の電気インピーダンス変化を測定しようとしたとき、血流由来の電気インピーダンス変化は呼吸由来の電気インピーダンス変化の１／１０程度と小さいため、これを高精度かつ高速に測定することは容易ではない。

ＥＩＴを用いた血流由来の電気インピーダンスの変化を測定する方法として、ＥＩＴで測定したインピーダンスから心拍に同期した成分を抽出したり、装置を低ノイズ化したりすることにより、血流由来の電気インピーダンスの測定精度を向上させる方法（特許文献１参照）が知られているが実用に足りうる精度は得られなかった。

血管に生理食塩水を注入し、インピーダンスを極端に低下させ、血流を測定する方法も提案されているが、手間がかかるだけでなく、効果は極めて短時間であるため、連続的なモニタリングには適さない。

ＥＩＴを用いて肺をはじめとする体幹の臓器における血流由来の電気インピーダンスを測定する場合、呼吸による胸郭等の体型の変化が直接電気インピーダンスの変化に影響するため、呼吸の影響の除去により微小な血流由来の電気インピーダンスの測定精度を向上することが可能であるが、従来の機器で、肺野全体のガス量の絶対値を常時、連続的にモニタすることは困難である。

これに対し、近年ＥＩＴでは、電気インピーダンスの絶対値を得るＥＩＴが開発され、肺野全体のガス量の絶対値を常時、連続的にモニタすることが可能となりつつある。

例えば、関心領域におけるインピーダンス分布を、予測された境界電圧と実測された境界電圧の最小２乗誤差を生成して反復的な処理により収束させて電気インピーダンスの絶対値を得るものが知られている（特許文献２参照）。しかしながら、上記の手法によるＥＩＴは、他の装置を用いたキャリブレーションが必要であることに加え、得られる電気インピーダンスが、実測値から一意に電気インピーダンスの絶対値を得ることができない。すなわち、上記において得られる電気的インピーダンスの絶対値は、幾つかの正解の一つに過ぎない、という精度上の問題があり、この方法で呼吸の影響を除去して算出した血流の電気インピーダンスは、精度的に実用に耐えうるものにはなり得ない。

また、所定の臓器全体の平均値として絶対的電気インピーダンスを推定後、これを基準値として局所的な相対的インピーダンスと合算して、局所的な絶対的インピーダンスを計算するＥＩＴも公知であるが、臓器の局所的な基準値は臓器全体で平均にしたものとの乖離が大きいため、得られる局所的な絶対的インピーダンスの信頼性が低く、この方法で呼吸の影響を除去して算出した血流の電気インピーダンスも、精度的に実用に耐えうるものにはなり得ない。

特表平０５−５０７８６４号公報 特表２００３−５３４８６７号公報

本発明は上記のような生体の電気的インピーダンス断層像測定装置の現状に鑑みてなされたもので、その目的は、呼吸による影響を的確に除去して高精度な血流由来の局所的な絶対的電気インピーダンスを得ることができる生体の電気的インピーダンス断層像測定装置を提供することである。

本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置は、生体の臓器や組織の位置およびその電気的特性に基づき、前記生体断面を分割し、各メッシュの電気的特性値を複数（ｎ）に変化させて演算可能な３次元以上の数学モデルを作成する数学モデル作成手段と、定電流を印加するための入力ペア電極と電位差を検出するための出力ペア電極とを含む生体の表面の所定の位置を囲繞するように貼着された複数の電極と、前記入力ペア電極に定電流を印加する定電流印加手段と、前記数学モデルを用いて任意のメッシュの電気的特性値を複数（ｎ）に変化させ、前記入力ペア電極に定電流を印加した場合に、前記出力ペア電極にそれぞれ発生する複数（ｎ）の第一の電位差（Ｄｍｏｄｅｌ）を算出するＤｍｏｄｅｌ算出手段と、前記入力ペア電極に定電流を印加した場合に、前記出力ペア電極に発生する第二の電位差（Ｄｍｅａｎ（ｔ））を測定する測定手段と、前記第二の電位差を、呼吸由来成分と心拍由来成分に分離する、呼吸心拍分離手段と、前記呼吸心拍分離手段により分離された、前記第二の電位差の呼吸由来成分から、所定呼吸状態を検出する呼吸状態検出手段と、所定心拍状態を検出する心拍状態検出手段と、前記心拍由来成分から、前記呼吸状態検出手段により検出された所定呼吸状態にある複数の第二の電位差、を抽出する第一の抽出手段と、前記心拍状態検出手段により検出された所定心拍状態に基づき、前記第一の抽出手段により抽出された複数の第二の電位差を同期加算して、呼吸由来成分が除去された第二の電位差、を抽出する第二の抽出手段と、前記呼吸由来成分が除去された第二の電位差を用いて、各画素に対応した複数(n)の血流由来の電気的特性値を算出するＥＩＴ（ｎ）算出手段と、前記複数(n)の血流由来の電気的特性値から各画素における最適な血流由来の電気的特性値を決定する決定手段と、各画素における最適な血流由来の電気的特性値に基づき断層画像を表示する血流断層画像表示制御手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置では、前記血流由来の電気的特性値とは、抵抗率、導電率、誘電率、透磁率、のいずれか一つ、あるいは複数であることを特徴とする。

本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置では、前記Ｄｍｏｄｅｌ算出手段により算出される各画素に対応した複数（ｎ）の電気的特性値の二乗、又は絶対値が最小であるものを最適な電気的特性値と決定することを特徴とする。

本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置では、呼吸状態検出手段は、前記第二の電位差から前記呼吸心拍分離手段により分離した呼吸由来成分を用い、所定の呼吸状態を検出することを特徴とする。

本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置では、心電図データを検出する心電図検出手段を有し、前記所定の心拍状態を検出するとは、心電図データからＲ波を検出することを特徴とする。

本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置では、前記所定呼吸状態を検出するとは、所定のガス量を検出することを特徴とする。

本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置では、心電図データを検出する心電図検出手段を有し、第二の抽出手段は心電図データのＲ波のタイミングで同期加算することを特徴とする。

本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置では、前記Ｄｍｏｄｅｌ算出手段は、予め定められた生体内の組織の電気的特性値を用いて、第一の電位差を算出することを特徴とする。

本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置によれば、所定の呼吸状態と所定の心拍状態を検出し、同期加算することにより、呼吸による影響を的確に除去した、血流由来の電気的特性値の局所的な絶対値を高精度に得ることができる。特に、呼吸による胸郭などの体型の変化による影響を受けずに、血流などの流体を精度良く連続的にモニタリング可能とする。

本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置によれば、例えば、肺野の換気と血流の絶対値の変化を同時にモニタリングすることにより、酸素化が悪いときに換気が悪いのか血流が悪いのかが一目瞭然となり、適切な治療方針を選択することが可能となる。

また、従来、肺塞栓の患者では、ＳｐＯ_２が急激に低下したことは分かっても、その原因が肺塞栓であることを特定することが難しかったが、本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置により、肺塞栓も迅速に特定することが可能となり、カテーテルによる吸引や血栓溶解剤の投与等の処置を迅速に行うことが可能となる。

さらに、腎臓や心臓といった臓器の血流もモニタリングが可能であるので、投薬による薬効をリアルタイムで確認したり、電気的特性値の絶対値から心拍出量等のパラメータを非侵襲で測定したりすることも可能となる。

本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置の構成を示すブロック図。 本発明におけるＥＩＴにおける電極配置とスライスの関係を示す斜視図。 本発明において、Ｘ線ＣＴ画像に基づき胸部ＦＥＭモデルを作成する過程の組織分けした断面画像を示す図。 本発明において、Ｘ線ＣＴ画像に基づき胸部ＦＥＭモデルを作成する過程の電極配置のための断面画像を示す図。 本発明において、Ｘ線ＣＴ画像に基づき作成された胸部ＦＥＭモデルを示す断面図。 本発明において、健常者モデルのシュミュレーションにより得られた電位差の結果を示す図。 本発明において、健常者モデルのシュミュレーションにより得られた電位差の結果を用いて作成した回帰曲線の一例を示す図。 本発明において、健常者モデルのシュミュレーションにより得られた電位差の結果を用いて作成した回帰曲線の一例を示す図。 本発明において、健常者モデルのシュミュレーションにより得られた電流密度分布の結果を示す図。 本発明の実施形態に係る電気的インピーダンス断層像測定装置による呼吸の影響を除去する工程を説明するための図。 健常者の肺抵抗の経時変化を示す図であり、（ａ）は自然呼吸状態のものを示す図、（ｂ）は無呼吸状態のものを示す図。 （ａ）は本発明の実施形態に係る電気的インピーダンス断層像測定装置によって各出力ペア電極から得られた電位差から、第一の抽出手段により抽出された心拍由来の複数の第二の電位差を示す図であり、（ｂ）は（ａ）の電位差を同期加算した結果を示す図。 本発明により肺野の１ピクセル毎に最適な電気的特性値としての抵抗率を求める曲線を示す図。 本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置の動作を示すフローチャート。 本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置の動作を示すフローチャート。 本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置により処理される波形を示す図であり、（ａ）は、心電図データＤＥＣＧ（ｔ）であり、（ｂ）は、（ａ）に微分等の処理を施し、丸印で示すＲ波を複数検出することを示し、（ｃ）はある入力電極ペアと出力電極ペアによって測定した電位差マトリクスＤｍｅａｎ（ｔ）であり、（ｄ）に、そこから呼吸心拍分離手段３８により分離した心拍由来成分を示し、（ｅ）に呼吸由来成分を示す。 本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置により、血流の最適電気的特性値とその経時変化を、あらかじめ電気的特性値に応じて設定した色を用いて、リアルタイムで表示した画像を示す図。

以下添付図面を参照して、本発明に係る生体の電気的インピーダンス断層像測定装置の実施例を説明する。各図において、同一の構成要素には同一の符号を付して重複する説明を省略する。図１には、本発明に係る生体の電気的インピーダンス断層像測定装置の実施形態を示す構成図が示されている。この装置は、電位差検出手段を構成する電極部１０と電極制御部２０を備え、電極制御部２０がコンピュータシステム３０に接続されている。

コンピュータシステム３０は、ＣＰＵや主記憶部及び外部記憶部などを含む本体部３１と、本体部３１に接続されたＬＥＤなどにより構成される表示部３２とキーボードやマウスなどにより構成される入力部３３とを備えている。本体部３１には、ＦＥＭ（有限要素法）などの３次元以上の数学モデルを作成する数学モデル作成手段３４としてのソフトウエアが備えられている。

３次元胸部ＦＥＭモデルを例とすると、健常男性１名のＸ線ＣＴ画像を参考にして、ＣＴ画像を図３に示すように組織ごとに領域分けして、領域に組織番号を付して数学モデル作成手段３４に保持させる。各組織と番号及び抵抗率の対応関係を示す表１の内容を有するデータベースを備え、対応付けを行うことが可能としておく。上記の領域分け処理は、例えば1.3ｍｍスライス幅のＣＴ画像２３４枚（鎖骨から腎上部）に対して行う。

次に、３次元胸部ＦＥＭモデルに対し、図１の電極部１０における電極１１−１〜１１−８を含む各電極（例えば、縦６．５ｍｍ、横５ｍｍ）を設定する。具体的には、図４に示すようにスライス画像に中心から等角度の８本線ｌを引き、生体表面に横５ｍｍの電極をプロットし、例えば1.3ｍｍスライス幅のＣＴ画像を所定枚数重ねることにより電極の縦の寸法に対応させる。

一例として、要素数2,660960、節点数527,571を有する３次元胸部ＦＥＭモデルの平面図を図５に示す。図５は、紙面に垂直な奥側が頭部であり、脊髄５１の位置から明らかな通り、図５の上方が腹部側であり、下方が背中側である。主な臓器として、心臓５２、右肺５３、左肺５４が示されている。なお、図５では、１スライス面に１６個の電極Ｄが設定されているが、これは、正中切開患者のように電極位置を変えてＥＩＴデータを得る必要がある場合に備えたものである。

次に、上記の構築された３次元胸部ＦＥＭモデルについてＤｍｏｄｅｌ算出手段３５を用いて電極１１−１〜１１−８のいずれかの入力ペア電極（例えば、１１−１＆１１−２）に所定の周波数の定電流を印加したときの、入力ペア電極とは異なる組み合わせの出力ペア電極（電極１１−１〜１１−８の組み合わせ）から出力される（第一の）電位差を、肺野の抵抗率を変えてシミュレーションする。

次に、入力ペア電極を別のペア（例えば、１１−２＆１１−３）に変えて同様に電位差をシミュレーションする。以下同様に、電極１１−１〜１１−８のいずれかのペア全てについて、順次に入力ペア電極として、同様に電位差をシミュレーションする。他のスライスに電極１１−１〜１１−８以外の電極が配置されている場合についても同様にして電位差のシミュレーションを行う。

肺抵抗率は個人差があるものの、通常、健常者の肺は５Ωｍ以上であり、肺炎の肺では３Ωｍ以下であることが多いことから、一例として、肺の抵抗率を５〜16.7Ωｍの間において８段階（5、5.55、6.25、7.14、8.33、10、12.5、16.7Ωｍ）に変化させ、電極Ｄ１〜Ｄ８の入力ペア電極に１ｍＡの定電流を印加したシミュレーションをについて説明する。なお、実際のシミュレーションでは導電率を用いるため、上記抵抗率と導電率の換算表を表２に示す。

図５の電極Ｄ１〜Ｄ８において、縦方向に入力ペア電極をとり、横方向に出力ペア電極をとり、肺の抵抗率を16.7Ωｍとして出力ペア電極から得られた電位差を表にして示すと図６の通りになる。入力出力が同じペアによる検出は不正確となるので、０とした。また、出力ペア電極に入力ペア電極の一つを含む場合の電位差も不正確と思われる。この図６のようなマトリクスを抵抗率毎（上記の例では８段階）に算出することにより得ることができ、Ｄｍｏｄｅｌ算出手段３５により対象組織に対して設定された抵抗率と出力ペア電極から検出される電位差、の対応関係のデータベース３６（図１）が構成される。

以上の不適切と思われる場合を除いた電位差データは４０通りとなるため、それぞれについて設定した８つの抵抗率（導電率）に対する８つの電位差から回帰曲線を算出し、実質、多段階に抵抗率を変化させた場合の電位差をシミュレートすることが可能である。

一例として、電極Ｄ１，Ｄ２を入力ペア電極とし、電極Ｄ３，Ｄ４の出力ペア電極から得られる電位差によって作成される回帰曲線を図７に示す。また、電極Ｄ２，Ｄ３を入力ペア電極とし、電極Ｄ４，Ｄ５の出力ペア電極から得られる電位差によって作成される回帰曲線を図８に示す。それぞれの図に寄与率Ｒ²を示してあるが、いずれも0.99以上となり、高い相関が得られた。上述の回帰曲線を算出する代わりに抵抗率を細かく多段階に変化させてもよい。

図９に、上記のシミュレーションにおいて得られた電流部分布の例を示す。輝度の高い部分が電流密度の高い部分であり、電流が多く流れていることを示す。この図９において、左上部分において電流密度が高いのは電極Ｄ１，Ｄ２を入力ペア電極としているためである。また、肺は抵抗が高いために電流が多くは流れず、抵抗の低い心臓や肺の周囲に存在する血管や脂肪などに多くの電流が集中することが分かる。

ここで、心臓は収縮拡張により、その大きさおよび電気的特性値が周期的に変化しており、その電気的特性値の変化量は呼吸による肺野のガス量による変化よりも大きい。そのため、例えば、小児のように、肺に比べ心臓が相対的に大きい場合、あるいはより高い精度を必要とする場合、心臓の大きさと電気的特性値を周期的に変化させられる数学モデルを使用し、時間情報をもつより精緻なＤｍｏｄｅｌを算出することで、より正確な血流由来の電気的特性値を推定することが可能である。

次に測定手段２２について説明する。電極部１０には、例えば８個の電極１１−１〜１１−８が備えられ、生体の表面を囲繞するように貼着される。ここで、生体の表面は、頭部、胴体、四肢等の所要部における表面とすることができるが、ここでは胸部を対象とし、呼吸により肺内ガス量および胸郭等の体型に変化がある場合の肺血流の測定を例示する。電極１１−１〜１１−８は、生体に等間隔に生体に貼着される。電極１１−１〜１１−８は、図２に示されるように複数スライスに配置しても良い。

電極１１−１〜１１−８を含む各電極は、リード線を介して電極制御部２０に接続されている。電極制御部はリード線を介さず各電極上に直接配置してもよい。電極制御部２０は、定電流印加手段２１と測定手段２２とを含む。定電流印加手段２１と測定手段２２とは、同じクロックを与えられて同期して動作する。

定電流印加手段２１に印加される定電流の周波数は目的に応じて、数十ｋＨｚ〜数百ｋＨｚ、さらには細胞壁を直進する高い周波数（例えば数ＭＨｚ以上）のうちの一つ、あるいは複数の組合せで使用する。定電流印加手段２１は、図１の例に示した電極１１−１〜１１−８を含むスライス面を例にすると、電極１１−１〜１１−８のいずれかの入力ペア電極（例えば、１１−１＆１１−２）に電流を印加する。

測定手段２２は、このとき電極１１−１〜１１−８のうちの２枚の電極を組み合わせた出力ペア電極で観測される（第二の）電位差を取り込み、ディジタル化してコンピュータシステム３０へ送る。このとき、出力ペア電極を隣り合う２枚に限定すると、出力ペア電極は８通り存在するが、入力ペア電極の片方あるいは両方が含まれる出力ペア電極（１１−１＆１１−２、１１−１＆１１−８、１１−２＆１１−３）による検出は不正確となるので、採用しない。

次に、入力ペア電極を異なるペア（例えば、１１−２＆１１−３）に変えて同様に電位差を求める。以下同様に、１シーケンス内で、電極１１−１〜１１−８のうち、あらかじめ設定されたペアを入力ペア電極として順次切り替え、前述の手順に基づき、出力ペア電極の電位差を測定する。このようにして１シーケンス中に得られた実測の電位差マトリクスをＤｍｅａｎ（ｔ）とする。電極１１−１〜１１−８以外の電極により測定されるスライスについても同様に電位差測定を行う。

ここで、定電流印加手段２１に印加する定電流の周波数は、１ＭＨｚを超えるような高周波の定電流を直接印加するかわりに、複数の低い周波数の定電流を印加し、図１の補正手段４６より高周波の定電流を印加したときに観測される電位差に補正することも可能である。補正手段４６は、Ｃｏｌｅ−Ｃｏｌｅ方程式に基づき、周波数をスィープさせて平面上にプロットし、複数の低い周波数により測定した曲線を用いて高い周波数での電位差を推定する、ものである。

さらに、本体部３１に備えられた呼吸心拍分離手段３８により、電位差マトリクスＤｍｅａｎ（ｔ）から呼吸由来成分Ｄｍｅａｎ（ｔ）_Ｒと心拍由来成分Ｄｍｅａｎ（ｔ）_Ｃに分離する。具体的には、０．５〜１Ｈｚ程度のカットオフ周波数を設定し、ローパスフィルタにより呼吸由来成分をＤｍｅａｎ（ｔ）_Ｒ、ハイパスフィルタにより心拍由来成分をＤｍｅａｎ（ｔ）_Ｃ、をそれぞれ抽出する方法などが挙げられる。なお、カットオフ周波数は、実際にＥＩＴで呼吸を測定し、自動的に変化させることも可能である。図１６（ｃ）はある入力電極ペアと出力電極ペアによって測定した電位差マトリクスＤｍｅａｎ（ｔ）であり、そこから呼吸心拍分離手段３８により分離した心拍由来成分を図１６（ｄ）、呼吸由来成分を図１６（ｅ）に示す。

図１１（ａ）は、自然呼吸時に得られる電気インピーダンスの変化を示したものであり、呼吸由来の電気インピーダンス変化に心拍由来の電気インピーダンス変化が重畳していることがわかる。また、図１１（ｂ）は無呼吸状態での同様な電気インピーダンスの変化を示したものであり、呼吸による肺内ガス量の変化および胸郭形状の変化がないため、呼吸由来の電気インピーダンス変化の影響が除去され、心拍由来の電気インピーダンス変化のみが抽出されていることがわかる。逆に、肺野全体のガス量が同じタイミングでは、胸郭等の体幹部の体型もほぼ同じ形状であると考えられることから、呼吸状態検出手段３９によって、呼吸成分Ｄｍｅａｎ（ｔ）_Ｒを用いて肺野全体のガス量の変化を推定することにより、肺内ガス量が所定の範囲にある状態を検出する。

本体部３１のＥＩＴ（ｎ）算出手段３７は、測定した電位差から呼吸成分を抽出した電位差マトリクスＤｍｅａｎ（ｔ）_Ｒと、データベース３６に記憶されているシミュレート結果である複数（ｎ）の抵抗率に対する電位差マトリクスＤｍｏｄｅｌ（ｎ）と、感度理論の基づく感度マトリクス（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ｍａｔｒｉｘ）あるいはヤコビアン（Ｊａｃｏｂｉａｎ ｍａｔｒｉｘ）として知られる重み付けの補正係数を用い、各画素に対する抵抗率等の電気的特性値を複数（ｎ）算出する。ここで、感度マトリクス等の補正係数は公知の手法により算出し、データベース３６として記憶しておくことができる。また、ｎは、設定した肺抵抗率の数であり、本例では表２などに示すように８種としたが、０．２Ωｍ刻みで３００種、などを事前に計算しておき、データベース３６としてもよい。

近年ＥＩＴで広く採用されている感度マトリクスを用いた場合、Ｄｍｅａｎ（ｔ）_Ｒの各要素とＤｍｏｄｅｌ（ｎ）の各要素で除算により比較し、さらに各要素の重み付けをするために感度マトリクスを乗算して補正した値ＥＩＴ（ｎ）を画素毎に算出することができる。

各画素について、Ｄｍｅａｎ（ｔ）_ＲとＤｍｏｄｅｌ（ｎ）に差がない状態のｎ、すなわち変化率がゼロとなるｎのときが最終的に求めたい抵抗率であるので、理想的には感度マトリクスを乗算して補正したＥＩＴ（ｎ）がゼロとなるｎのときが最終的に求めたい抵抗率である。決定手段４３は反復計算によりＥＩＴ（ｎ）がゼロに収束するときを最終的に求めたい抵抗率に決定することもできるし、ｎを離散的に設定し、ＥＩＴ（ｎ）の絶対値、あるいは図１３のように変化する[ＥＩＴ（ｎ）]²が最小となるｎのときを最終的に求めたい抵抗率（図１３では、最適値）に決定することもできる。他のスライスがある場合は他のスライスについても同様の処理を行う。ここまで説明したＥＩＴ（ｎ）算出手段３７と決定手段４３により、最適な電気的特性値としての抵抗率を推定するために実行された処理を最適電気的特性値の推定処理と呼ぶこととする。

このようにして推定された最適電気的特性値は絶対的な値であるため、各画素の最適電気的特性値は、対応する肺野の局所的なガス量に１対１で対応し、これらを合算したものが肺野全体のガス量となる。呼吸状態検出手段３９は、ある所定の時間内（ｔ_１〜ｔ_２）にバッファリングされたＤｍｅａｎ（ｔ）に対し、同様の手順で図１０にＦで示すような肺野全体のガス量の時間変化を算出し、時刻ｔ_１からｔ_２の中で図１０のＬで示すようなガス量が所定の値、あるいは範囲内にある時間、すなわち、呼吸に伴って変化する肺内のガス量と胸郭等の体型がほぼ同一の状態を、所定の呼吸状態、として検出する。なお、呼吸状態検出手段は、病態等に大きな変化がなく、機能的残気量（ＦＲＣ）や残気量（ＲＶ）、全肺気量（ＴＬＣ）の変化がほとんどない状態では、擬似的に人工呼吸器等の呼吸に関するパラメータの設定値とフローセンサ等の瞬時値、あるいはフローセンサ等の機器単体によるもので代用することも可能である。

本体部３１に備えられている第一の抽出手段４１は、呼吸状態検出手段により検出された所定呼吸状態における、心拍由来の複数の第二の電位差、を抽出する。まず、第一の抽出手段４１は、呼吸状態検出手段３９により検出された所定の呼吸状態であるときのデータを電位差マトリクスＤｍｅａｎ（ｔ）_Ｃから抽出し、肺内ガス量および胸郭等の体型が同一、すなわち呼吸の影響のない、電位差マトリクスＤｍｅａｎ（ｔ）_{Ｃ_ＲＳｙｎｃ}とする。ここで、所定の呼吸状態の一例として、換気量を含むガス量が所定の範囲内にあることがあげられる。

本体部３１に備えられている心拍状態検出手段４０は、電極部１０に備えられた電極群の電極のうちの２個とＧＮＤ電極によって別途測定し、コンピュータシステム３０にバッファリングした図２６（ａ）に示すような心電図データＤＥＣＧ（ｔ）から、ある所定の時間内（ｔ_１〜ｔ_２）における心拍同期情報を検出する。具体的には、図１６（ａ）の心電図データＤＥＣＧ（ｔ）に微分等の処理を施し、図１６（ｂ）に丸印で示すＲ波を複数検出し、各Ｒ波での時刻ｔ_ＲをＴ＝０、次のＲ波までのＲＲ間隔をＴ_ＲＲとなるようｔからＴへの変換を行う。ｔ_１〜ｔ_２のＲＲ間隔の平均値Ｔ_{ＲＲ＿ｍｅａｎ}を求め、等時間間隔データに変換して扱ってもよい。

心電図データＤＥＣＧ（ｔ）は、実測の電位差マトリクスＤｍｅａｎ（ｔ）_Ｃと同期可能であれば、外部のＥＣＧからの心電図信号やパルスオキシメータなどの各種センサを採用してもよく、Ｄｍｅａｎ（ｔ）_Ｃから所定の入力＆主力ペア電極で測定された電位差信号についてフィルタリング処理等によって抽出したり、特定の入力＆主力ペア電極を用いて、Ｄｍｅａｎ（ｔ）測定シーケンス毎に別途、測定したりしたものでもよい。

第二の抽出手段４２は、Ｄｍｅａｎ（ｔ）_{Ｃ_ＲＳｙｎｃ}の時刻ｔをＴに変換して、図１２（ａ）に示す複数のＤｍｅａｎ（Ｔ）_{Ｃ_ＲＳｙｎｃ}を同期加算して、呼吸由来成分が除去され、心拍タイミングに基づいた第二の電位差、を抽出する。即ち、第二の抽出手段４２は、Ｄｍｅａｎ（ｔ）_{Ｃ_ＲＳｙｎｃ}の時刻ｔをＴに変換して得られた、図１２（ａ）に示す複数のＤｍｅａｎ（Ｔ）_{Ｃ_ＲＳｙｎｃ}を加算処理し、図１２（ｂ）に示す心拍一周期分の電位差マトリクスＤｍｅａｎ（Ｔ）_{Ｃ_Ｓｙｎｃ}を抽出する。なお、加算するＤｍｅａｎ（Ｔ）_{Ｃ_ＲＳｙｎｃ}は、時刻Ｔ＝０からＴ_{ＲＲ＿ｍｅａｎ}等の所定の時間までのデータとしてもよいし、所定の時間ｔ_１〜ｔ_２に対して処理を行う代りに、呼吸あるいは心拍を所定の回数検出する方法でもよい。また、第一の抽出手段４１における所定の呼吸状態の検出と第二の抽出手段４２における所定の心拍のタイミングの検出とは、互いに置き換えられても良い。ここで、Ｒ波のタイミングで同期加算を行うのが望ましい。

上記加算処理には、単純加算処理、加算平均処理、重み付け加算処理などが含まれる。また、心拍一周期分の電位差マトリクスＤｍｅａｎ（Ｔ）_{Ｃ_Ｓｙｎｃ}をより少ない加算で高速に得るために、テンプレートマッチングやスプライン補完の処理を行ってもよい。

ＥＩＴ（ｎ）算出手段３７は、呼吸由来成分が除去された電位差マトリクスＤｍｅａｎ（ｔ）_{Ｃ_Ｓｙｎｃ}と、データベース３６に記憶されているシミュレート結果である複数（ｎ）の抵抗率に対する電位差マトリクスＤｍｏｄｅｌ（ｎ）と、感度理論の基づく感度マトリクス（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ｍａｔｒｉｘ）あるいはヤコビアン（Ｊａｃｏｂｉａｎ ｍａｔｒｉｘ）として知られる重み付けの補正係数を用い、各画素の抵抗率等の電気的特性値を複数（ｎ）算出する。ここで、感度マトリクス等の補正係数は公知の手法により算出し、データベース３６として記憶しておくことができる。また、ｎは、設定した肺抵抗率の数であり、本例では表２などに示すように８種としたが、実際には０．２Ωｍ刻みで３００種ほどのものを求めてデータベース３６としてもよい。

近年ＥＩＴで広く採用されている感度マトリクスを用いた場合、Ｄｍｅａｎ（ｔ）_{Ｃ_Ｓｙｎｃ}の各要素をＤｍｏｄｅｌの各要素で除算して比較し、さらに各要素の重み付けをするために感度マトリクスを乗算して補正した値ＥＩＴ（ｎ）を画素毎に算出することができる。

各画素について、Ｄｍｅａｎ（ｔ）_{Ｃ_Ｓｙｎｃ}とＤｍｏｄｅｌ（ｎ）に差がない状態のｎ、すなわち変化率がゼロとなるｎのときが最終的に求めたい抵抗率であるので、理想的には感度マトリクスを乗算して補正したＥＩＴ（ｎ）がゼロとなるｎのときが最終的に求めたい抵抗率である。決定手段４３は反復計算によりＥＩＴ（ｎ）がゼロに収束するときを最終的に求めたい抵抗率に決定することもできるし、ｎを離散的に設定し、ＥＩＴ（ｎ）の絶対値、あるいは図１３のように変化する[ＥＩＴ（ｎ）]²が最小となるｎのときを最終的に求めたい抵抗率（図１３では最適値）に決定することもできる。他のスライスがある場合は他のスライスについても同様の処理を行う。ここまで説明したＥＩＴ（ｎ）算出手段３７と決定手段４３により、最適な電気的特性値としての抵抗率を求めるために実行された処理を血流の最適電気的特性値の決定処理と呼ぶこととする。

本体部３１の血流断層画像表示制御手段４４は、このようにして推定された各画素に対する血流の最適電気的特性値を、あらかじめ電気的特性値に応じて設定した色を用いて、リアルタイムで表示する。図１７はその一例であり、血流の最適電気的特性値は絶対的な値であるため、例えば、肺野について測定した血流の最適電気的特性値は、各画素に対応する肺野の局所的な血流量に一対一で対応する。すなわち、血流断層画像表示制御手段４４によって表示される同一部位の断層画像は、肺野の局所的な血流量の状態を、同じ基準で客観的に判断することが可能である。特に、図１７の左図は、断層画像の1/25秒ごとの変化を下に向かって経時的に示したものである。この図１７の画像によって、胸郭の変化などの影響を受けることなく、肺野に流れる血流は、心臓に近い側から流れていくことを把握することができる。

本体部３１の領域選択手段４５は、血流断層画像表示制御手段４４によって生成された断層画像から、病態の疑われる部位等の所定の領域を選択し、より正確な血流の最適電気的特性値を推定する。すなわち、肺を対象組織とした場合、肺全体、右肺、左肺、右前、右後、左前、左後、画素単位等、適宜所望の領域を選択し、選択領域に対応する数学モデル作成手段３４により作成された数学モデルのメッシュの電気的特性値をｎよりも多く変化させることで、所定の領域における血流の電気的特性値をより正確に推定することが可能となる。

以上の説明をまとめると、本実施形態に係る電気的インピーダンス断層像測定装置は、図１４、図１５のフローチャートに示すように動作する。即ち、図３を用いて説明した如く、生体の数学モデルを作成し（Ｓ１１）、その数学モデルに対し電極を設置し（Ｓ１２）、対象臓器内において領域の選択がされているかを検出し（Ｓ１９Ｂ）、当初は選択されないので、ＮＯへ分岐して、対象臓器の電気的特性値をｎ通りに設定する（Ｓ１３Ａ）。

次に、ｎ通りの電気的特性値に対し、入力ペア電極を決めて出力ペア電極から電位差を検出し、入力ペア電極を順次シフトして全ての隣り合う電極ペアを入力ペア電極としたシミュレーションを実行する（Ｓ１４）。シミュレーションの結果を用いて電極間電位差と電気的特性値変化の関係を示す図６のような電位差マトリクスＤｍｏｄｅｌ（ｎ）を求める（Ｓ１５）。これは前述の通り、データベース３６に記憶されてもよい。

次に、電極部１０と電極制御部２０を用いて電位差を実測し、電位差マトリクスＤｍｅａｎ（ｔ）を得る（Ｓ１６）。ここで、実測時に印加された定電流の周波数が低い場合、Ｃｏｌｅ−Ｃｏｌｅ方程式により、実際に用いた定電流よりも高い周波数で印加した場合に得られる電位差Ｄｍｅａｎ（ｔ）に補正する（Ｓ１６Ａ）。さらに、Ｄｍｅａｎ（ｔ）を呼吸成分（Ｄｍｅａｎ（ｔ）_Ｒ）と心拍成分（Ｄｍｅａｎ（ｔ）_Ｃ）を分離する（Ｓ１７）。

このようにして得られた電位差マトリックスＤｍｅａｎ（ｔ）_Ｒと、シミュレーション結果の電位差マトリックスＤｍｏｄｅｌ及び感度マトリックスＳ等の重み付け係数に基づき、各画素におけるＥＩＴ（ｎ） を算出する（Ｓ１８）。

各画素について、ＥＩＴ（ｎ）の絶対値、あるいは[ＥＩＴ（ｎ）]^２が最小となるｎのとき、すなわち、Ｄｍｅａｎ（ｔ）_{Ｃ_Ｓｙｎｃ}とＤｍｏｄｅｌ（ｎ）に差がない状態のｎでの抵抗率を求め、呼吸由来の絶対的な最適電気的特性値を決定（Ｓ１９）する。

呼吸由来の絶対的な最適電気的特性値から、換気量が一定範囲にある所定の呼吸状態を検出し（Ｓ２０）、所定の呼吸状態にあるＤｍｅａｎ（ｔ）_{Ｃ＿ＲＳｙｎｃ}を抽出する（Ｓ２１）。

一方、ステップＳ２２においてＥＣＧデータを収集しておくか、ステップＳ１７において得られたＤｍｅａｎ（ｔ）_Ｃから、心拍一周期（Ｒ波から次のＲ波etc.）を順次、検出する（Ｓ２３）。
ステップＳ２１とステップＳ２３の処理を受けて、Ｄｍｅａｎ（ｔ）_{Ｃ＿ＲＳｙｎｃ}から心拍の各周期に同期した成分を抽出し、同期加算してＤｍｅａｎ（ｔ）_{Ｃ＿Ｓｙｎｃ}を求める（Ｓ２４）。

更に、Ｄｍｅａｎ（ｔ）_{Ｃ＿Ｓｙｎｃ}と、シミュレーション結果の電位差マトリックスＤｍｏｄｅｌ及び感度マトリックスＳ等の重み付け係数に基づき、各画素におけるＥＩＴ（ｎ）を算出する（Ｓ２５）。ＥＩＴ（ｎ） の絶対値あるいは２乗値の比較を行い、最小値となるｎの場合の電気的特性値を、当該画素単位の最適な電気的特性値として最終決定し（Ｓ２６）、画素毎の最適な電気的特性値を輝度に変換し、断層画像として表示する（Ｓ２７）。これ以降はステップＳ１９Ｂへ戻り処理を行うが、選択したことを検出するとＳ１９ＢにおいてＹＥＳへ分岐することになり、選択領域を詳細に測定するため、対象臓器の電気的特性値を複数（ｎ）、選択領域の電気的特性値を複数（ｎ）以上、にそれぞれ設定し（Ｓ１３Ｂ）、ステップＳ１４へ進んでそれ以降の処理を行う。

本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置によれば、所定の呼吸状態と所定の心拍状態を検出し、抽出することにより、呼吸による影響を的確に除去した、血流由来の電気的特性値の局所的な絶対値を得ることができ、断層像として表示することで、生体内部の血流の状態をリアルタイムで直感的に把握することが可能となる。

本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置によれば、例えば、肺野の換気と血流の絶対値の変化を同時にモニタリングすることにより、酸素化が悪いときに換気が悪いのか血流が悪いのかが一目瞭然となり、適切な治療方針を選択することが可能となる。

また、従来、肺塞栓の患者では、ＳｐＯ_２が急激に低下したことは分かっても、その原因が肺塞栓であることを特定することが難しかったが、本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置により、肺塞栓も迅速に特定することが可能となり、カテーテルによる吸引や血栓溶解剤の投与等の処置を迅速に行うことが可能となる。

さらに、腎臓や心臓といった臓器の血流もモニタリングが可能であるので、投薬による薬効をリアルタイムで確認したり、電気的特性値の絶対値から心拍出量等のパラメータを非侵襲で測定したりすることも可能となる。

１０ 電極部
１１−１〜１１−８ 電極
２０ 電極制御部
２１ 定電流印加手段
２２ 測定手段
３０ コンピュータシステム
３１ 本体部
３２ 表示部
３３ 入力部
３４ 数学モデル作成手段
３５ Ｄｍｏｄｅｌ算出手段
３６ データベース
３７ ＥＩＴ（ｎ）算出手段
３８ 呼吸心拍分離手段
４０ 心拍状態検出手段
４１ 第一の抽出手段
４２ 第二の抽出手段
４３ 決定手段
４４ 血流断層画像表示制御手段
４５ 補正手段

Claims (8)

1. 生体の臓器や組織の位置およびその電気的特性に基づき、前記生体断面を分割し、各メッシュの電気的特性値を複数（ｎ）に変化させて演算可能な３次元以上の数学モデルを作成する数学モデル作成手段と、
   定電流を印加するための入力ペア電極と
   電位差を検出するための出力ペア電極と
   を含む生体の表面の所定の位置を囲繞するように貼着された複数の電極と、
   前記入力ペア電極に定電流を印加する定電流印加手段と、
   前記数学モデルを用いて任意のメッシュの電気的特性値を複数（ｎ）に変化させ、前記入力ペア電極に定電流を印加した場合に、前記出力ペア電極にそれぞれ発生する複数（ｎ）の第一の電位差（Ｄｍｏｄｅｌ）を算出するＤｍｏｄｅｌ算出手段と、
   前記入力ペア電極に定電流を印加した場合に、前記出力ペア電極に発生する第二の電位差（Ｄｍｅａｎ（ｔ））を測定する測定手段と、
   前記第二の電位差を、呼吸由来成分と心拍由来成分に分離する、呼吸心拍分離手段と、
   前記呼吸心拍分離手段により分離された、前記第二の電位差の呼吸由来成分から、所定呼吸状態を検出する呼吸状態検出手段と、
   所定心拍状態を検出する心拍状態検出手段と、
   前記心拍由来成分から、前記呼吸状態検出手段により検出された所定呼吸状態にある複数の第二の電位差、を抽出する第一の抽出手段と、
   前記心拍状態検出手段により検出された所定心拍状態に基づき、前記第一の抽出手段により抽出された複数の第二の電位差を同期加算して、呼吸由来成分が除去された第二の電位差、を抽出する第二の抽出手段と、
   前記呼吸由来成分が除去された第二の電位差を用いて、各画素に対応した複数(n)の血流由来の電気的特性値を算出するＥＩＴ（ｎ）算出手段と、
   前記複数(n)の血流由来の電気的特性値から各画素における最適な血流由来の電気的特性値を決定する決定手段と、
   各画素における最適な血流由来の電気的特性値に基づき断層画像を表示する血流断層画像表示制御手段と
   を備えることを特徴とする電気的インピーダンス断層像測定装置。
2. 前記血流由来の電気的特性値とは、抵抗率、導電率、誘電率、透磁率、のいずれか一つ、あるいは複数である
   ことを特徴とする請求項１に記載の電気的インピーダンス断層像測定装置。
3. 前記決定手段は、前記Ｄｍｏｄｅｌ算出手段により算出される各画素に対応した複数（ｎ）の電気的特性値の二乗、又は絶対値が最小であるものを最適な電気的特性値と決定する
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の電気的インピーダンス断層像測定装置。
4. 呼吸状態検出手段は、前記第二の電位差から前記呼吸心拍分離手段により分離した呼吸由来成分を用い、所定の呼吸状態を検出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の電気的インピーダンス断層像測定装置。
5. 心電図データを検出する心電図検出手段を有し、前記所定の心拍状態を検出するとは、心電図データからＲ波を検出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の電気的インピーダンス断層像測定装置。
6. 前記所定呼吸状態を検出するとは、所定のガス量を検出することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の電気的インピーダンス断層像測定装置。
7. 心電図データを検出する心電図検出手段を有し、第二の抽出手段は心電図データのＲ波のタイミングで同期加算することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の電気的インピーダンス断層像測定装置。
8. 前記Ｄｍｏｄｅｌ算出手段は、
   予め定められた生体内の組織の電気的特性値を用いて、第一の電位差を算出する
   ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の電気的インピーダンス断層像測定装置。