JP2014036847A - ストレスレベルを決定するための腎血流ドップラ信号の周波数領域分析変換 - Google Patents

Abstract

【課題】 腎血流に基づきストレスを決定する方法及び装置を提供する。
【解決手段】 腎血流に基づきストレスを決定する方法が提供される。方法は、被検者の腎臓血流を示すデータを受信するステップを有する。方法は、前記データから得た信号のパワースペクトルを計算するステップを更に有する。前記パワースペクトルは、前記被検者のストレスレベルを示す。
【選択図】 図４

Description

本願明細書で議論される実施形態は、腎血流測定に基づくストレスの決定に関する。

精神的ストレスは次のように定められる。つまり、「身体的落ち着き又は「ホメオスタシス」を混乱させる、実際の又は知覚される内因性又は外因性の問題である。人がストレスに適応し又はストレスに対処できるか否かは、ストレス要因の特性及び重大度、並びに個人の身体的及び精神的状態に依存し、また、遺伝的、経験的、社会的及び環境的要因に依存する。」Welch,W.J.、Kidney Function、Encyclopedia of Stress、２００７年Vol.２を参照のこと。

現在、人の精神的ストレスを測定する信頼できる方法が存在しない。人のストレスを測定しようとする１つの一般的な方法は、心理学的質問である。幾つかの心理学的質問は、比較的長く、完了するのに３０分以上を要する。したがって、質問に基づきリアルタイムのストレス測定結果を得ることは困難である。さらに、人が質問に対して記入することが、その人にストレスを生じ得る。質問を完了するのにかかる時間及び人にストレスを誘起する可能性がある場合、その質問方法により得た結果は、遅延し及び／又は人が通常経験する実際のストレスと異なり得る。

ストレスを測定する別の方法は、人の血液、尿、又は唾液中のストレスホルモンレベルを測定する。このようなストレスホルモンレベルは、人が状況をストレスの多いものであると解釈するとき、上昇し得る。しかしながら、ストレスホルモンの測定は、人の血液、尿、又は唾液検体を必要とするので侵襲的であり、さらに、連続モニタのために使用することが困難又は不可能である。

本願明細書で請求される主題は、上述のような欠点を解決する実施形態や上述のような環境でのみ機能する実施形態に限定されない。むしろ、この背景技術は、単に、本願明細書に記載される複数の実施形態が実施される技術分野の一例を説明するために提供される。

腎血流に基づきストレスを決定する方法及び装置を提供する。

一実施形態の一態様によると、腎血流に基づきストレスを決定する方法が記載される。方法は、被検者の腎血流を示すデータを受信するステップを有する。方法は、前記データから得た信号のパワースペクトルを計算するステップを更に有する。前記パワースペクトルは、前記被検者のストレスレベルを示す。

実施形態の目的及び利点が理解され、少なくとも特に特許請求の範囲で指摘された要素、特徴及び組合せを用いて達成されるだろう。

上述の全体的説明及び以下の詳細な説明の両方は、例示及び説明のためであり、本発明の範囲を限定しないことが理解される。

例示的な実施形態は、添付の図面を用いて、更なる特異性及び詳細事項と共に記載され説明される。
腎血流に基づきストレスを決定するシステムの実施形態が実施される例示的な動作環境を示す。 Ａ及びＢは、図１のシステムに含まれる超音波装置により生成される第１の速度波形及び第２の速度波形を示す。 被検者の腎血流の対応する速度波形から計算される種々のパワースペクトル示す。 腎血流に基づきストレスを決定する方法の例示的なフロー図を示す。 本開示により腎血流に基づきストレスを決定するよう構成された例示的なコンピューティング装置を示すブロック図である。

全ての人は、ストレスの誘発を担う活動交感神経系（sympathetic nervous system：SNS）、及び弛緩の誘発を担う活動副交感神経系（parasympathetic nervous system：PSNS）を有する。人がストレスを受けていないとき、ＳＮＳ及びＰＳＮＤは健全な平衡にあり、基準期間として表される。人は、ストレスホルモンが通常なものを超えて又は通常より高く放出されているとき、医学的観点からストレスを感じていると考えられる。ストレスホルモンは、交感神経及び副腎から放出され、例えば、エピネフリン、ノルエピネフリン、コルチゾールを有し得る。人がストレスを経験するとき、交感神経及び副腎は、このようなホルモンを放出する。

コルチゾールは、束状帯の副腎、脳の外側副腎皮質を構成する３層のうちの第２層により生成される。コルチゾールの放出は、脳の別の部位である視床下部により制御される。視床下部による副腎皮質刺激ホルモン放出ホルモン（ＣＲＨ）の分泌は、下垂体前葉による副腎皮質刺激ホルモン（ＡＣＴＨ）の分泌をトリガする。ＡＣＴＨは、血液により副腎皮質へ運ばれ、そこで糖質コルチコイドの分泌をトリガする。糖質コルチコイドの体内での主な機能は、グルコース新生を通じて血糖を上昇させ、免疫系を抑制し、脂肪、蛋白質及び炭水化物の代謝を助けることを含む。ＣＲＨ、ＡＣＴＨ及びコルチゾールは、辺縁系−視床下部−下垂体−副腎（LHPA）軸の一部であり、連続的に及びリアルタイムに測定することが比較的難しい。

他方で、エピネフリン及びノルエピネフリンのようなホルモンは、交感神経−副腎−延髄（ＳＡＭ）軸の一部であり、種々のより多くの測定可能なパラメータに対して比較的即効性を有し得る。特に、腎臓は、交感神経が豊富である。交感神経は、ノルエピネフリンのようなストレスホルモンを放出するとき、腎動脈を収縮させる。収縮は、血流に変化を生じる。本願明細書に記載する幾つかの実施形態は、概して腎動脈を通る又は腎動脈のうちの１つを通る血流の変化に基づきストレス状態を検出する。

したがって、ストレスを決定する例示的なシステムは、ドップラ超音波装置のような、被検者の腎動脈を通る腎血流をモニタするよう構成され得る超音波装置を有しても良い。超音波装置は、概して心拍毎に周期的に変動する腎血流の速度は系を生成しても良い。コンピュータは、幾つかの実施形態では、速度波形に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行することにより、速度波形のパワースペクトルを計算するために用いられても良い。パワースペクトルは、被検者のストレスレベルを示し得る。後述するように腎血流の速度波形のパワースペクトルを計算することによるストレスの決定は、本願明細書では概して、「パワースペクトル法」と表す。

このようなパワースペクトルは、種々の時間に得られても良い。例えば、基準ストレスレベルを示す基準パワースペクトルは、被検者が非ストレス状態にあるときに得られても良い。したがって、被検者の現在のストレスレベルを示す現在のパワースペクトルが得られ、被検者の相対的ストレスレベルを決定するために、基準パワースペクトルと比較されても良い。相対的ストレスレベルが基準ストレスレベルに比べて十分に上昇すると、例えば医師により、被検者のために相対的ストレスレベルを低減するよう、ストレス軽減措置が推奨されても良い。ストレス軽減措置は、例えば、投薬、カウンセリング、黙想、又は緊急医療処置の延期を有しても良い。

本発明の実施形態を、添付の図面を参照して以下に説明する。

図１は、腎血流に基づきストレスを決定するシステム１０２の実施形態が実施される例示的な動作環境１００を示す。システム１０２は、超音波装置１０４及び処理装置１０６を有しても良い。処理装置１０６は、超音波装置１０４と別個に、例えば図１に示したように別個のコンピューティング装置１０８の一部として設けられても良い。代替として、処理装置１０６は、超音波装置１０４に含まれても良く、したがってコンピューティング装置１０８はシステム１０２から省略されても良い。

図１に示すように、動作環境１００は、被検者１１０及び超音波装置オペレータ１１２（以下、「オペレータ１１２」）を更に含む。被検者１１０は、概して腎臓を有する生物を含み得る。被検者１１０は図１に人として示されるので、システム１０２は、人の腎血流に基づき人のストレスを決定するために用いられても良い。しかしながら、本願明細書に記載する実施形態は、任意的に、ペットの動物、家畜、研究動物、又は腎臓を有する実質的にあらゆる動物にも、該動物の腎血流に基づき該動物のストレスを決定するために適用されて良い。

オペレータ１１２は、概して、被検者１１０の腎血流を示すデータを生成するために超音波装置１０４を正しく動作するための知識及び能力を有する如何なる個人も含み得る。したがって、オペレータ１１２の任意の他の訓練及び経験に依存して、オペレータ１１２は、超音波技師、看護師、放射線科医若しくは他の医師、又は医師の助手、又は獣医のような医療従事者、又は他の非医療従事者を含み得る。

超音波装置１０４は、ドップラ超音波装置を含み得る。概して、超音波装置１０４は、被検者１１０の腎血流を示すデータを生成するよう構成されても良い。上述の及び他の実施形態では、超音波装置１０４は、超音波ヘッド１０４Ａ、基本ユニット１０４Ｂ、及びディスプレイ装置１０４Ｃを有しても良い。超音波ヘッド１０４Ａは、概して、筐体に入れられた圧電トランスデューサを有しても良い。電気パルスは、基本ユニット１０４Ｂにより生成され、超音波ヘッド１０４Ａに供給され、超音波ヘッド１０４Ａの圧電トランスデューサに所望の周波数で共鳴を生じさせ、例えば音波を生成させても良い。幾つかの実施形態では、所望の周波数は、約メガヘルツ（ＭＨｚ）乃至約８ＭＨｚの間であっても良い。超音波ヘッド１０４Ａは、各生成した音波を集中させ、被検者１１０の身体内の所望の深さにある焦点に合わせるように構成されても良い。

各音波は、被検者１１０の身体内の異なる組織の間にある層から部分的に反射されても良い。特に、各音波は、被検者１１０の身体内の音波の伝搬路中の密度変化が存在する任意の場所で、少なくとも部分的に反射されても良い。例えば、密度変化は、各音波が被検者１１０の腎臓に到着し、腎臓を通る血流に遭遇したときに生じ、音波の少なくとも部分的反射を生じエコーを生じても良い。幾つかのエコーは、超音波ヘッド１０４Ａの圧電トランスデューサに戻り、圧電トランスデューサにより電気パルスに変換されて、基本ユニット１０４Ｂに戻される。したがって、超音波ヘッド１０４Ａは、電気パルスを含む超音波データを生成し、該超音波データを基本ユニット１０４Ｂに供給する。

基本ユニット１０４Ｂは、エコー毎に、該エコーのラウンドトリップタイム、例えば、対応する音波が最初に送信されたときからエコーが最初に受信されたときまでの時間を決定しても良い。ラウンドトリップタイムから、基本ユニット１０４Ｂは、超音波ヘッド１０４Ａの焦点距離を決定しても良い。さらに、基本ユニット１０４Ｂは、音波が腎臓を通る血流のような移動する物体から反射される場合に、各エコーの強度、各エコーの周波数シフト若しくはドップラシフトを決定しても良い。この情報から、基本ユニット１０４Ｂは、腎血流の速度波形のような、被検者１１０の腎血流を示すデータを生成しても良い。生成されたデータは、例えば、ディスプレイ装置１０４Ｃに表示され得る腎血流の速度波形の画像１１４、又は腎血流の速度波形を表すデータ信号、等を有しても良い。

処理装置１０６は、超音波装置１０４に通信可能に結合されても良い。したがって、処理装置は、超音波装置１０４とデータを交換し、例えば超音波装置１０４へデータを送信し及び／又はデータを受信しても良い。したがって、処理装置１０６が超音波装置１０４に統合されるか又は別個のコンピューティング装置１０８に設けられるかに拘わらず、処理装置１０６は、超音波装置１０４により生成される、被検者１１０の腎血流を示すデータを超音波装置１０４から受信するよう構成されても良い。

処理装置１０６は、データから得られる信号のパワースペクトル、被検者１１０のストレスレベルを示すパワースペクトルを計算するよう更に構成されても良い。データが被検者１１０の腎血流の速度波形の画像１１４又は画像１１４を表すデータを含むとき、データから得られる信号は、速度波形の包絡線を表す抽出されたデータ点、集合的に信号を形成する抽出されたデータ点を有しても良い。データが腎血流の速度波形を表すデータ信号を含むとき、データから得られる信号はデータ信号を含み得る。

パワースペクトルは、処理装置１０６により、超音波装置１０４により生成されたデータから得られた信号にＦＦＴを実行して周波数の関数として信号のパワースペクトルを生成することにより計算されても良い。パワースペクトルは、超音波装置１０４のディスプレイ装置１０４Ｃ、又はコンピューティング装置１０８に含まれる又は取り付けられたディスプレイ装置、等に表示されても良い。代替として又は追加で、複数のパワースペクトルが、比較のために前述のディスプレイ装置に同時に表示されても良い。

幾つかの実施形態では、上述のように、基準パワースペクトルは、後に参考のために用いるために、被検者１１０がストレスを受けていない時間期間中に、超音波装置１０４により生成されたデータから得られても良い。このようなデータは、基準データとして表されても良い。次に、手術のような医療処置の前又は被検者１１０がストレスを経験する可能性のある特定の他の時間に、超音波装置１０４は、現在時間に被検者１１０の腎血流を示す現在データを得るために用いられても良い。処理装置１０６は、現在データを受信し、現在データから得られる信号の現在パワースペクトル、被検者１１０の現在ストレスレベルを示す現在パワースペクトルを計算しても良い。現在パワースペクトルは、被検者１１０の相対的ストレスレベルを決定するために、基準パワースペクトルと比較されても良い。相対的ストレスレベルは、例えば、現在ストレスレベルと基準ストレスレベルとの間の差に対応しても良い。

現在ストレスレベル及び／又は相対的ストレスレベルが所定の閾より高いとき、相対的ストレスレベルを低減するよう、被検者１１０にストレス軽減措置が推奨されても良い。ストレス軽減措置は、投薬、カウンセリング、黙想、又は緊急医療処置の延期、又はストレスを軽減するための任意の他の適切な処置を有しても良い。手術のような医療処置を含む、医療処置の結果とストレスとの間には相関がある。したがって、ストレス軽減措置は、被検者１１０に対する緊急医療処置が功を奏する可能性を高めるために、被検者１１０に対して推奨されても良い。代替で又は追加で、ストレス軽減措置は、被検者１１０の健康全般を向上するため、又は特定の他の理由で推奨されても良い。

さらに、ストレス軽減措置は、幾つかの実施形態ではオペレータ１１２を含み得る看護師、医師、医師の助手、等により推奨されても良い。代替で又は追加で、処理装置１０６は、処理装置１０６がアクセス可能な被検者１１０のデジタル病歴のような他の情報の中でも、少なくとも現在ストレスレベル及び／又は相対的ストレスレベルに基づき、推奨を生成するよう構成されても良い。

本願明細書に開示する幾つかの実施形態は、代替で又は追加で、超音波装置１０４に、より詳細には超音波装置１０４のディスプレイ装置１０４Ｃに、ストレス情報を表示することを含む。ストレス情報は、被検者のストレスレベル又は相対的ストレスレベル等を有しても良い。ストレス情報は、パワースペクトル法に従って、以下に詳述するドップラＲＩ法に従って、又はより一般的には任意の適切な方法に従って、決定されても良い。

図２Ａ−２Ｂは、図１の超音波装置１０４により生成されるような、第１の速度波形２００Ａ（以下、「第１の波形２００Ａ」）及び第２の速度波形２００Ｂ（以下、「第２の波形２００Ｂ」）を示す。図２Ａ−２Ｂの各々の垂直軸は、例えば腎動脈を通る血流の速度に対応し、図２Ａ−２Ｂの各々の水平軸は、時間に対応する。

概して、超音波装置１０４のような超音波装置は、先ず、被検者がストレスを受けていない時間期間中に（以下、非ストレス状態と称する）、被検者１１０のような被検者の腎血流を示す第１のデータを生成するよう動作する。この第１のデータは、図２Ａの第１の波形２００Ａとしてグラフィックに示され得る。さらに、超音波装置は、被検者がストレスを経験している別の時間期間中に（以下、ストレス状態と称する）、同じ被検者の腎血流を示す第２のデータを生成するよう動作する。この第２のデータは、図２Ｂの第２の波形２００Ｂとしてグラフィックに示され得る。

図２Ａ、２Ｂから分かるように、第１及び第２の波形２００Ａ、２００Ｂの各々は、心拍周期に対応して通常周期的に変動する。特に、第１及び第２の波形２００Ａ、２００Ｂの各々には３つのピークがある。各ピークは、概して、血圧が心拍周期中に最高になる心拍周期に対応する点に対応する。各ピークの（垂直軸に沿った）値は、対応する心拍周期の腎血流のピーク収縮期血流速度である。また、第１及び第２の波形２００Ａ、２００Ｂの各々には４つの谷がある。各谷は、概して、血圧が心拍周期中に最低になる心拍周期に対応する点に対応する。各谷の（垂直軸に沿った）値は、対応する心拍周期の腎血流のピーク拡張期血流速度である。したがって、図２Ａ、２Ｂに示すように、対応する心拍周期内で血圧が最高になるピークのときに、腎動脈を通る血流も概して最高になり、対応する心拍周期内で血圧が最低になる谷のときに、腎動脈を通る血流も概して最低になる。

第１の波形２００Ａと第２の波形２００Ｂの視覚的比較から分かるように、被検者のストレス状態に対応する第２の波形２００Ｂは、被検者の非ストレス状態に対応する第１の波形２００Ａと異なる。例えば、第２の波形２００Ｂは第１の波形２００Ａよりも高いピークを生じ、第２の波形２００Ｂは第１の波形２００Ａよりも上の幾らか異なる包絡線を有するように見える。.
ストレスを決定する方法の１つは、図２Ａ、２Ｂに示したような波形に基づき、腎動脈の抵抗指数（Resistive Index：ＲＩ）を計算する。特に、ＲＩは、所与のピーク及び対応する谷の値から、より詳細には、式ＲＩ＝（Ｓ−Ｄ）／Ｓに従って計算されてもよい。ここで、Ｓはピーク収縮期血流速度、Ｄはピーク拡張期血流速度である。

図２Ａ、２Ｂに示したような速度波形から計算された８人の異なる被検者の種々のＲＩ測定値は、８人の被検者の各々について４つの異なる時間中に得られた。これらを表１に示す。
［表１］

各被検者の基準ＲＩ（基準ＲＩ）は、被検者が非ストレス状態にあるときに得られた速度波形から計算された。各被検者の第１のストレスイベントＲＩ（ストレス１ ＲＩ）は、被検者が第１のストレス状態にあるときに得られた速度波形から計算された。本例では、第１のストレス状態は、医師が対応する被検者の検査を管理することにより誘起された。各被検者の第２のストレスイベントＲＩ（ストレス２ ＲＩ）は、被検者が第２のストレス状態にあるときに得られた速度波形から計算された。本例では、第２のストレス状態は、実際には針で刺すことは行われなかったが、針で刺すことにより血液サンプルが必要であることを各患者に示すことにより誘起された。各被検者の弛緩ＲＩ（弛緩ＲＩ）は、被検者が弛緩療法を受けた後に得られた速度波形から計算された。

表１から分かるように、腎動脈のＲＩは、ストレスの上昇と共に増大し、ストレスの低下と共に減少する。実際に、腎血流の速度波形を得て、次に腎動脈のＲＩを計算することにより、ストレスを決定すること（以下、「ドップラＲＩ法」と称する）は、実質的にリアルタイムでストレスレベルを決定するために実施され得る、被検者のストレスレベルを決定する比較的正確な方法である。しかしながら、ドップラＲＩ法は、ノイズに対する耐性が若干低い。何故なら、対応する腎血流速度波形内に実際のピーク収縮期血流速度より高い振幅を有するジッタが１つ存在するだけで、誤ってピーク収縮期血流速度として識別されてしまい、その結果、ＲＩの計算に誤りを生じてしまうからである。

腎血流の速度波形をうるときには、多数の可能性のあるノイズ源が存在する。例えば、対応する超音波ヘッドの動き、被検者の動き、及び／又は被検者内部の胃のガスの動きは、対応する超音波測定にノイズを誘起する。しかしながら、本実施形態及び他の実施形態では、ノイズは、各速度波形のノイズ部分を手動で又は自動的に切り取ることにより、実質的に除去及び／又は低減され得る。特に、腎血流の速度波形に周期的特性がある場合、各速度波形の順次的な繰り返し部分は、概して、幅、高さ及び形状が類似している。したがって、幅、高さ及び形状が類似しない所与の速度波形の順次的な部分は、速度波形から切り取られ又は廃棄されても良い。切り取りは、速度波形の取得中に対応する超音波装置のオペレータにより、又は予め記録された速度波形に対して任意の時間に、実行されても良い。

本願明細書に記載する幾つかの実施形態は、速度波形のパワースペクトルを計算することにより、ドップラＲＩ法に比べて、腎血流に基づくストレス計算のノイズ耐性を向上させる。特に、ノイズ耐性は、ジッタ／ノイズが概して腎血流速度波形のより高い周波数スペクトル成分に貢献するが、幾つかの実施形態によるパワースペクトル法は腎血流速度波形の比較的低い周波数スペクトル成分に依存するので、ドップラＲＩ法に比べて向上され得る。

前述のように、パワースペクトル計算に用いられる実際のデータは、処理装置１０６のような対応する処理装置により超音波装置１０４のような対応する超音波装置から受信されたデータに依存しても良い。続けて図２Ａ、２Ｂを参照すると、例示的な実施形態では、処理装置で受信したデータは、例えば第１又は第２の波形２００Ａ、２００Ｂの画像を有しても良い。本実施形態及び他の実施形態では、処理装置は、対応する画像から第１又は第２の波形２００Ａ、２００Ｂの包絡線を表すデータ点を抽出しても良い。抽出したデータ点は、集合的に信号２０２又は２０４を形成しても良い。これらの信号から、対応する第１又は第２の波形２００Ａ、２００Ｂのパワースペクトルが計算されても良い。

代替で又は追加で、超音波装置により生成され処理装置により受信されたデータは、信号２０２又は２０４と実質的に同一のデータ信号を含み得る。したがって、処理装置は、超音波装置から受信した画像から最初にデータ点を抽出することなく、超音波装置（又はコンピュータ記憶媒体のような他のソース）から受信したデータ信号を用いてパワースペクトルを計算できる。

図３は、図２Ａ、２Ｂの第１及び第２の波形２００Ａ、２００Ｂのような被検者の腎血流の対応する速度波形から、又は被検者の腎血流を示す他のデータから得られた信号から計算され得る種々のパワースペクトルを示す。より詳細には、図３に示したパワースペクトルは、第１の基準（以下、「基準１」）パワースペクトル、第２の基準（以下、「基準２」）パワースペクトル、第１のストレスイベント（以下、「ストレス１」）パワースペクトル、第２のストレスイベント（以下、「ストレス２」）パワースペクトルを有する。

図３の全てのパワースペクトルは、単一の被検者に対応する。さらに、図３の全てのパワースペクトルは、腎血流の対応する速度波形のＦＦＴを実行することにより計算された。より一般的には、本願明細書に記載する実施形態のパワースペクトル及び／又はストレス測定値は、速度波形に対して適切な信号分析技術を実行することにより、腎血流の対応する速度波形から計算されても良い。適切な信号分析技術の例は、ＦＦＴ，曲線形状分析、形状近似を含むが、これらに限定されない。形状近似技術では、例えば、特定の心拍周期中の速度波形は三角形又は他の形状に一般化され、次に、三角形若しくは他の形状のピーク、１以上の面の勾配、及び／又は面積が決定され、特定の他の時間に得られた速度波形から一般化された三角形若しくは他の形状のピーク、１以上の面の勾配、及び／又は面積と比較されても良い。

図３の例では、基準１パワースペクトルは、被検者が第１の非ストレス状態にあるときに得られた速度波形から計算された。基準２パワースペクトルは、被検者が第２の非ストレス状態にあるときに得られた速度波形から計算された。ストレス１パワースペクトルは、被検者が第１のストレス状態にあるときに得られた速度波形から計算された。ストレス２パワースペクトルは、被検者が第２のストレス状態にあるときに得られた速度波形から計算された。

図３に示したように、ストレス１及びストレス２パワースペクトルの各々は、基準１及び基準２パワースペクトルと明らかに異なる。例えば、ストレス１及びストレス２パワースペクトルの各々は、約１５００ミリヘルツ（ｍＨｚ）にある第１のピーク３０２Ａ又は３０４Ａ、及び約２７００ｍＨｚにある第２のピーク３０２Ｂ又は３０４Ｂを有する。一方で、基準１及び基準２パワースペクトルの各々は、約１７００ｍＨｚにある第１のピーク３１０、３１２、及び３０００ｍＨｚより上にある第２のピーク３１４、３１６を有する。

さらに、ストレス１及びストレス２パワースペクトルの両方の第１のピーク３０２Ａ、３０４Ａは、基準１及び基準２パワースペクトルの第１のピーク３０６Ａ、３０８Ａの何れよりも有意に高い。幾つかの実施形態では、第１又は第２のストレス状態における被検者の相対的ストレスレベルは、ストレス１又はストレス２パワースペクトルの第１のピーク３０２Ａ又は３０２Ｂの振幅（例えば、垂直軸上の値）と基準１又は基準２パワースペクトルのうちの所与の１つの第１のピーク３０６Ａ、３０６Ｂの振幅との間の差として計算されても良い。

図３は単一の被検者のパワースペクトルのみを示すが、出願人は、表１のＲＩ計算を得た同一の速度波形を用いて表１の８人の被検者全員についてパワースペクトルを計算した。表２は、（１）表１の基準ＲＩ（表２では、「基準振幅」として示される）に対応する非ストレス状態の速度波形に対応する各パワースペクトル、（２）表１のストレス１ ＲＩ（表２では、「ストレス１振幅」として示される）に対応する第１のストレス状態の速度波形に対応する各パワースペクトル、（３）表１のストレス２ ＲＩ（表２では、「ストレス２振幅」として示される）に対応する第２のストレス状態の速度波形に対応する各パワースペクトル、における第１のピークの振幅を有する。
［表２］

表２から明らかなように、異なる被検者は異なる基準及びストレス状態の第１のピーク振幅を有するが、基準及びストレス状態は、ピーク振幅の変化から明らかに識別できる。したがって、表２は、各人が異なる基準ストレスレベルを有すること、個人差が考慮されない場合にはストレスを検出する共通の又は普遍的な方法はストレスを検出できないことを示唆する。

表１及び表２から分かるように、例えば本願明細書に記載したようなパワースペクトル法に従って計算されるパワースペクトルの第１のピーク振幅の変化に基づく非ストレス状態からストレス状態への変化は、ドップラＲＩ法に従って計算されるＲＩの変化に基づく非ストレス状態からストレス状態への変化に比べて有意に増幅され得る。＋例えば、表３は、表１及び表２の８人の被検者について、表１の基準ＲＩに対応する非ストレス状態からストレス１ ＲＩに対応する第１のストレス状態への（表３では「基準からストレス１へ」と表す）、及び表１の基準ＲＩに対応する非ストレス状態からストレス２ ＲＩに対応する第２のストレス状態への（表３では「基準からストレス２へ」と表す）、ドップラＲＩ法とパワースペクトル法の両方を用いて計算したストレスの百分率変化を有する。ドップラＲＩ法による百分率変化は表３では「ＲＩ（％）」として示され、パワースペクトル法による百分率変化は表３では「Ａｍｐ（％）」（第１のピーク振幅における百分率変化に対応する）として示される。
［表３］

表３から分かるように、パワースペクトル法は、概して、ドップラＲＩ法に従って計算されたストレスが増大し、パワースペクトル法に従って計算されたストレスも増大する場合に、ドップラＲＩ法と一致する。さらに、ストレス計算における百分率変化は、ドップラＲＩ法に比べて、パワースペクトル法においては有意に増幅される。

例えば、ドップラＲＩ法に従った平均百分率変化は、表３では約２３％である。ドップラＲＩ法に従って計算された最大百分率変化は４８％と報告されている。Welch,W.J.、Kidney Function、Encyclopedia of Stress、２００７年Vol.２を参照のこと。比較すると、パワースペクトル法による平均百分率変化は、表３では約２１７％であり、ドップラＲＩ法による平均百分率変化よりもほぼ１０倍大きい。パワースペクトル法による有意に大きな百分率変化は、重大なストレスの兆候を正確に検出するために指定できる（tap）。パワースペクトル法による有意に大きな百分率変化は、パワースペクトル法をドップラＲＩ法に比べて、ノイズ耐性を強くし、ストレスレベルの小さな変化にもより敏感にする。パワースペクトル法の前述の特徴は、ドップラＲＩ法のような他のストレス計算方法では可能ではない。何故なら、腎動脈のＲＩの小さな変化は、生理学的に重要であるとは考えられないからである。

図４は、腎血流に基づきストレスを決定する方法４００の例示的なフロー図を示す。方法４００及び／又はその変形は、図１のシステム１０２のようなシステムにより全体又は一部が実施されても良い。代替又は追加で、方法４００及び／又はその変形は、図１の処理装置１０６のようなプロセッサ又は他の処理装置により全体又は一部が実施されても良い。別個のブロックとして示したが、所望の実装に依存して、種々のブロックは、更なるブロックに分割され、少ないブロックに結合され、又は除去されても良い。

方法４００は、ブロック４０２で開始し、被検者の腎血流を示すデータを受信する。データは、被検者の腎動脈内の腎血流の速度波形を含み又は表しても良い。例えば、データは、腎血流の速度波形の画像を有しても良い。代替で、データは、腎血流の速度波形を表すデータ信号を有しても良い。

ブロック４０４で、データから得た信号のパワースペクトルが計算されても良い。上述の及び他の実施形態では、データから得た信号は、速度波形の画像から抽出された速度波形の包絡線を表すデータ点を有しても良い。代替で、ブロック４０２で受信したデータが速度波形を表すデータ信号を含むとき、データから得られる信号はデータ信号を有しても良い。追加で、ブロック４０４で計算されたパワースペクトルは、被検者のストレスレベルを示しても良い。例えば、図３のパワースペクトルの第１のピーク３０２Ａ、３０４Ａ、３０６Ａ、３０８Ａのような第１のピークの値は、被検者のストレスレベルとして用いられても良い。代替で又は追加で、パワースペクトルを計算するステップは、データから得られた信号にＦＦＴを実行して、周波数の関数として信号のパワースペクトルを生成するステップを有しても良い。

当業者は、この処理及び本願明細書に開始した他の処理及び方法において、その処理及び方法で実行される機能が異なる順序で実施されても良いことを理解するだろう。さらに、概略のステップ及び動作は、単に例として提供され、幾つかのステップ及び動作は、開示の実施形態の本質から逸脱することなく、任意であり、より少ないステップ及び動作に組み合わされ、又は追加ステップ及び動作に拡張されても良い。

例えば、ブロック４０２で得られたデータが速度波形の画像を含む場合、方法４００は、画像から速度波形の包絡線を表すデータ点を抽出することにより、データから信号を得るステップであって、抽出されたデータ点は集合的に信号を形成する、ステップを更に有しても良い。

任意で、ブロック４０２で受信されたデータは、被検者が非ストレス状態にあるときに集められた第１のデータ、及び被検者の基準ストレスレベルを表す第１のパワースペクトルを有し得るパワースペクトルを有しても良い。上述の及び他の実施形態では、方法は、現在時間の被検者の腎血流を示す第２のデータを受信することにより、被検者の現在ストレスレベルを評価するステップを更に有しても良い。第２のデータから得られた信号の第２のパワースペクトルが計算されても良い。ここで、第２のパワースペクトルは、被検者の現在ストレスレベルを示す。第２のパワースペクトルは、現在ストレスレベルと基準ストレスレベルとの間の差に対応する被検者の相対ストレスレベルを決定するために、第１のパワースペクトルと比較されても良い。

現在時間は、緊急手術のような緊急医療処置の前の時間、又は医療処置の終了後の時間に対応しても良い。ストレス軽減措置は、相対的ストレスレベルを低減するために、被検者に推奨されても良い。ストレス軽減措置は、例えば、投薬、カウンセリング、黙想、又は緊急医療処置の延期のうちの少なくとも１つを有しても良い。

代替で又は追加で、後の時間まで、医療処置を延期することが推奨されても良い。追加で、ストレス軽減措置は、後の時間の前に相対的ストレスレベルを低減するため、及び医療処置の成功する確率を高めるために、被検者に推奨されても良い。ストレス軽減措置は、例えば投薬、カウンセリング又は瞑想を有しても良い。

幾つかの実施形態では、ブロック４０２で受信されたデータは、既に示したように、第１のデータを有しても良い。被検者の生物学的機能の測定値を有する第２のデータが受信されても良い。ここで、第２のデータは、第１のデータと同時にキャプチャされる。生物学的機能は、心臓機能、呼吸機能、副腎機能、又は特定の他の生物学的機能を有しても良い。したがって、第２のデータは、例えば、心拍、呼吸数、血中コルチゾールレベル、唾液コルチゾールレベル、等の測定値を有しても良い。被検者のストレスレベルは、生物学的機能の測定値に基づきストレスを計算するストレスアルゴリズムを用いて、第２のデータに基づき計算されても良い。このようなストレスアルゴリズムの例は、コルチゾール測定法、ＬＦ／ＨＦストレスマーカ法、又はｐＮＮストレスマ―カ法を含みうる。これらの全てを、以下に簡単に説明する。次に、ストレスアルゴリズムは、ストレスアルゴリズムに従って計算されたストレスレベルが、パワースペクトルにより示されるストレスレベルに対応するよう、調整されても良い。例えば、ストレスアルゴリズムは、パワースペクトルモデルと一致するように調整されても良い。特に、ストレスアルゴリズムは、パワースペクトルが基準ストレスレベルに比べて上昇したストレスレベルを示すとき、ストレスアルゴリズムに従って計算されたストレスレベルも上昇したストレスレベルを示すように、調整されても良い。

前述のように、被検者は、コルチゾールのようなストレスホルモンが通常量を超えて又はそれより高く放出されているとき、医学的観点からストレスを感じ得る。したがって、コルチゾール測定法のような本願明細書で言及された１つのストレスアルゴリズムは、血中、唾液中又は尿中のコルチゾールレベルを測定し、被検者のストレスレベルを決定しても良い。しかしながら、コルチゾールレベルの変化は、実際のストレスと共にゆっくりと変化し、著しい日内変動を有する。したがって、コルチゾール測定値にのみ基づくストレスレベルの決定は、不正確であり、心拍、呼吸数等のような１又は複数の他のパラメータを考慮することにより調整されても良い。

ＬＦ／ＨＦストレスマーカ法のような本願明細書で言及されたストレスアルゴリズムは、被検者の心拍変動（ＨＲＶ）の分析を含む。ＨＲＶ分析は、周波数領域及び時間領域で実行されても良い。周波数領域の分析では、被検者の心拍波形の周波数変換が行われ、周波数帯は、超低周波数（ＶＬＦ）領域、低周波数（ＬＦ）領域、及び高周波数（ＨＦ）領域として定められる。これらの領域のスペクトルのパワーはストレスに依存し得るので、ＬＦ／ＨＦパワー比が被検者のストレスレベルとして扱うことができる。時間領域の分析では、後続の鼓動における心拍変化は、基本的にストレスに相関する。知られているＬＦ／ＨＦに基づくストレスアルゴリズムは、出願人により、ＬＦ／ＨＦストレス測定値がドップラＲＩストレス測定値と一致しない場合が多く、パワースペクトルストレス測定値の拡張による場合、不正確であるとされた。したがって、ＬＦ／ＨＦストレスマーカ法は、本願明細書に記載したように、ドップラＲＩ法及び／又はパワースペクトル法と一致するよう調整されても良い。

本願明細書でｐＮＮストレスマーカ法として言及されたストレスアルゴリズムは、ＲＲ間隔時間シリーズから時間領域パラメータを直接計算する。時間領域パラメータは、ＲＲ間隔の平均及び標準偏差を有しても良い。ＲＲ間隔の標準偏差（ＳＤＮＮ）は、ＲＲ間隔信号における全体的変動を記述し、連続するＲＲ間隔の間の差の標準偏差（ＳＤＳＤ）は、短期間の変動を記述する。定常時系列では、ＳＤＳＤは、連続するＲＲ間隔の間の差の二乗平均平方根（ＲＭＳＳＤ）に等しい。ｘミリ秒（ｍｓ）より大きく異なる連続ＲＲ間隔の数であるＮＮｘのような他の一般的に用いられるパラメータもある。ｐＮＮｘパラメータは、ＮＮｘ間隔の百分率の値である。プレフィックスＮＮは、正常時から正常時の間隔（つまり、ノード脱分極に起因する連続するＱＲＳ群間の間隔）を表す。実際には、ＲＲ及びＮＮ間隔は、通常、同じように現れる。知られているｐＮＮに基づくストレスアルゴリズムは、ＬＦ／ＨＦに基づくストレスアルゴリズムよりも、ドップラＲＩ法及びパワースペクトル法に良好に相関させるために、同一出願人により定められている。しかしながら、ｐＮＮに基づくストレスアルゴリズムとドップラＲＩ法との間の相関は１００％ではない。したがって、ｐＮＮストレスマーカ法は、本願明細書に記載したように、ドップラＲＩ法及び／又はパワースペクトル法と調和するよう調整されても良い。

本願明細書に記載した実施形態は、ドップラＲＩ法及び／又はパワースペクトル法との良好な相関を有するために同一出願人が定めた他のストレスアルゴリズムを更に有する。例えば、本願明細書に記載した幾つかの実施形態は、簡単に上述したようなＲＲＩＡ法及び重み付けＲＲＩＡ法のようなストレスアルゴリズムを有する。

図５は、本開示により腎血流に基づきストレスを決定するよう構成された例示的なコンピューティング装置５００を示すブロック図である。コンピューティング装置５００は、例えば図１のコンピューティング装置１０８及び／又は基本ユニット１０４Ｂに対応しても良い。非常に基本的な構成５０２では、コンピューティング装置５００は、１又は複数のプロセッサ５０４及びシステムメモリ５０６を有しても良い。メモリバス５０８は、プロセッサ５０４とシステムメモリ５０６との間の通信のために用いられても良い。

所望の構成に依存して、プロセッサ５０４は、マイクロプロセッサ（μＰ）、マイクロコントローラ（μＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）又はそれらの任意の組合せを含むがこれらに限定されない任意の種類であっても良い。プロセッサ５０４は、レベル１キャッシュ５１０及びレベル２キャッシュ５１２のような１又は複数のレベルのキャッシュ、プロセッサコア（又は複数のコア）５１４、及びレジスタ５１６を有しても良い。例示的なプロセッサコア５１４は、算術論理演算ユニット（ＡＬＵ）、浮動小数点演算ユニット（ＦＰＵ）、デジタル信号プロセッサコア（ＤＳＰコア）又はこれらの任意の組合せを有しても良い。例示的なメモリ制御部５１８は、プロセッサ５０４と共に用いられても良い。または、幾つかの実施形態では、メモリ制御部５１８は、プロセッサ５０４の内部の一部であっても良い。プロセッサ５０４は、例えばシステムメモリ５０６にロードされたコンピュータ命令又はコードを実行することにより、及び／又はシステムメモリ５０６を使用しないでコンピュータ命令又はコードを１行ずつ実行することにより、本願明細書に記載された１又は複数の動作を実行するよう構成されても良い。

所望の構成に依存して、システムメモリ５０６は、（ＲＡＭ（Random Access Memory）のような）揮発性メモリ、（ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ等のような）不揮発性メモリ又はそれらの任意の組合せを含むがこれらに限定されない任意の種類であっても良い。システムメモリ５０６は、オペレーティングシステム５２０、１又は複数のアプリケーション５２２、プログラムデータ５２４を有しても良い。アプリケーション５２２は、図４に関して記載した１又は複数の動作を含む、本願明細書に記載したように被検者のストレスを決定するために被検者の腎血流を示すデータの取得及び処理に関連する１又は複数の動作を実行するよう構成されるストレスアルゴリズム５２６を有しても良い。例えば、アプリケーション５２２は、プロセッサ５０４により実行され、コンピューティング装置５００に本願明細書に記載される機能を実行させても良い。プログラムデータ５２４は、本願明細書に記載したように、図１の超音波装置１０４のような超音波装置により生成され及び／又はそれから受信され得るような、被検者の腎血流を示すデータ５２８（以降、「腎血流データ５２８」）を有しても良い。幾つかの実施形態では、アプリケーション５２２は、オペレーティングシステム５２０上でプログラムデータ５２４と共に動作するよう構成され、被検者のストレスが腎血流データ５２８に基づき決定されるようにしても良い。

コンピューティング装置５００は、基本構成５０２と他の装置及びインタフェースとの間の通信を実現するために、追加の特徴又は機能、及び追加インタフェースを有しても良い。例えば、バス／インタフェース制御部５３０は、記憶装置インタフェースバス５３４を介して基本構成５０２と１又は複数のデータ記憶装置５３２との間の通信を実現するために用いられても良い。データ記憶装置５３２は、取り外し可能記憶装置５３６、非取り外し可能記憶装置５３８又はそれらの組合せであっても良い。取り外し可能記憶装置及び非取り外し可能記憶装置の例は、少数を列挙すると、フレキシブルディスクドライブ及びハードディスクドライブ（ＨＤＤ）のような磁気ディスク装置、ＣＤ（compact disk）又はＤＶＤ（digitalversatiledisk）のような光ディスクドライブ、ＳＳＤ（solid state drive）及びテープドライブを含む。例示的なコンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール又は他のデータのような情報を記憶する方法又は技術で実装される揮発性及び不揮発性、取り外し可能及び非取り外し可能媒体を含み得る。

システムメモリ５０６、取り外し可能記憶装置５３６及び非取り外し可能記憶装置５３８は、コンピュータ記憶媒体の例である。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ又は他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ（digital versatile disk）又は他の光記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置又は他の磁気記憶装置、又は所望の情報を格納するために用いることができコンピューティング装置５００によりアクセスできる任意の他の媒体を含むがこれらに限定されない。任意のこのようなコンピュータ記憶媒体は、コンピューティング装置５００の一部であっても良い。

コンピューティング装置５００は、バス／インタフェース制御部５３０を介して種々のインタフェース装置（例えば、出力装置５４２、周辺機器インタフェース５４４、及び／又は通信装置５４６）から基本構成５０２への通信を実現するインタフェースバス５４０を有しても良い。例示的な出力装置５４２は、グラフィック処理ユニット５４８及びオーディオ処理ユニット５５０を有する。これらは、ディスプレイ又はスピーカのような種々の外部装置と１又は複数のＡ／Ｖポート５５２を介して通信するよう構成されても良い。例示的な周辺機器インタフェース５４４は、シリアルインタフェース制御部５５４又はパラレルインタフェース制御部５５６を有する。これらは、入力装置（例えば、キーボード、マウス、ペン、音声入力装置、タッチ入力装置等）又は他の周辺機器（例えば、プリンタ、、スキャナ等）のような外部装置と１又は複数のＩ／Ｏポート５５８を介して通信するよう構成されても良い。例示的な通信装置５４６は、ネットワーク制御部５６０を有する。ネットワーク制御部５６０は、１又は複数の通信ポート５６４を介したネットワーク通信リンクを介して１又は複数の他のコンピューティング装置５６２との通信を実現するよう構成されても良い。

ネットワーク通信リンクは、通信媒体の一例であっても良い。通信媒体は、通常、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール又は搬送波又は他のトランスポート機構のような変調されたデータ信号内の他のデータにより実現されても良く、任意の情報配信媒体を有しても良い。「変調されたデータ信号」は、１又は複数の特性セットを有する信号であるか、又は信号内の情報をエンコードするために変更されても良い。例として限定ではなく、通信媒体は、有線ネットワーク又は直接有線接続のような有線媒体、並びに音響、無線周波数（ＲＦ）、マイクロ波、赤外線（ＩＲ）のような無線媒体及び他の無線媒体を含み得る。本願明細書で用いられる用語コンピュータ可読媒体は、記憶媒体及び通信媒体の両方を含み得る。

コンピューティング装置５００は、携帯電話機、ＰＤＡ（personal data assistant）、個人向けメディアプレイヤ装置、無線ウェブ閲覧装置、個人向けヘッドセット装置、特定用途装置、又は上述の機能のうちの任意のものを有するハイブリッド装置のような小型ポータブル（又はモバイル）電子機器の一部として実装されても良い。コンピューティング装置５００は、ラップトップコンピュータ及び非ラップトップコンピュータ構成を有するパーソナルコンピュータとして実装されても良い。

本願明細書に記載された全ての例及び条件文は、教育上の目的で、読者が本発明の原理及び発明者により考案された概念を理解するのを助け、技術を促進させるためであり、これらの特に記載された例及び条件に限定されないものと考えられるべきである。本発明の実施形態が詳細に記載されたが、種々の変更、置換及び修正が本発明の精神及び範囲から逸脱することなく行われうることが理解されるべきである。

１００ 動作環境
１０２ システム
１０４ 超音波装置
１０６ 処理装置
１０８ コンピューティング装置
１１０ 被検者
１１２ オペレータ
２００ 速度波形
２０２、２０４ 信号
３０２、３０４、３０６、３０８、３１０、３１２、３１４、３１６ ピーク

Claims (20)

1. 腎血流に基づきストレスを決定する方法であって、
   被検者の腎血流を示すデータを受信するステップと、
   前記データから得た信号のパワースペクトルを計算するステップであって、前記パワースペクトルは前記被検者のストレスレベルを示す、ステップと、
   を有する方法。
2. 前記データは、前記腎血流の速度波形の画像を含み、前記方法は、前記画像から前記速度波形の包絡線を表すデータ点を抽出することにより、前記データから前記信号を得るステップであって、前記の抽出したデータ点は集合的に前記信号を形成する、ステップ、を更に有する請求項１に記載の方法。
3. 前記データは、前記腎血流の速度波形を表すデータ信号を含み、前記データから得られる前記信号は前記データ信号を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記計算するステップは、前記信号のパワースペクトルを周波数の関数として生成するために、前記信号に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行するステップを有する、請求項１に記載の方法。
5. 前記データは、前記被検者が非ストレス状態にあるときに集められた第１のデータを有し、前記パワースペクトルは、前記被検者の基準ストレスレベルを表す第１のパワースペクトルを有し、前記方法は、
   現時点の前記被検者の腎血流を示す第２のデータを受信するステップと、
   前記第２のデータから得られる信号の第２のパワースペクトルを計算するステップであって、前記第２のパワースペクトルは前記被検者の現在ストレスレベルを示す、ステップと、
   前記現在ストレスレベルと前記基準ストレスレベルとの間の差に対応する、前記被検者の相対的ストレスレベルを決定するために、前記第２のパワースペクトルを前記１のパワースペクトルと比較するステップと、
   により前記被検者の前記現在ストレスレベルを評価するステップ、を更に有する請求項１に記載の方法。
6. 前記相対的ストレスレベルを低減するために、前記患者にストレス軽減措置を推奨するステップ、を更に有する請求項５に記載の方法。
7. 前記ストレス軽減措置は、投薬、カウンセリング、黙想のうちの少なくとも１つを有する、請求項６に記載の方法。
8. 後の時間まで医療処置の延期を推奨するステップと、
   前記後の時間の前に前記相対的ストレスレベルを低減するために及び前記医療処置の成功する可能性を向上させるために、前記被検者にストレス軽減措置を推奨するステップと、
   を更に有し、
   前記ストレス軽減措置は、投薬、カウンセリング又は黙想のうちの少なくとも１つを有する、請求項５に記載の方法。
9. 前記データは第１のデータを有し、前記方法は、
   前記被検者の生物学的機能の測定値を有する第２のデータを受信するステップであって、前記第２のデータは前記第１のデータと同時にキャプチャされる、ステップと、
   前記生物学的機能の測定値に基づきストレスを計算するストレスアルゴリズムを用いて、前記第２のデータに基づき前記被検者のストレスレベルを計算するステップと、
   前記ストレスアルゴリズムに従って計算されたストレスレベル前記パワースペクトルにより示されるストレスレベルに対応するように、前記ストレスアルゴリズムを調整するステップと、
   を更に有する請求項１に記載の方法。
10. 腎血流に基づきストレスを決定するシステムであって、
    被検者の腎血流を示すデータを生成するよう構成される超音波装置と、
    前記超音波装置に通信可能に結合される処理装置と、
    を有し、前記処理装置は、
    前記超音波装置から前記データを受信し、
    前記データから得た信号のパワースペクトルを計算し、前記パワースペクトルは前記被検者のストレスレベルを示す、
    よう構成される、システム。
11. 前記処理装置は、前記信号に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行することにより、前記信号のパワースペクトルを計算するよう構成される、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記超音波装置は、ドップラ超音波装置を有する、請求項１０に記載のシステム。
13. 前記処理装置に結合されるディスプレイ装置、を更に有し、前記処理装置は、前記パワースペクトルを表示するために前記ディスプレイ装置に前記パワースペクトルを出力するよう更に構成される、請求項１０に記載のシステム。
14. 前記処理装置に結合されるコンピュータ可読記憶媒体、を更に有し、
    前記の計算されたパワースペクトルは、前記被検者の現在ストレスレベルを表す現在パワースペクトルを有し、
    前記コンピュータ可読記憶媒体は、前記被検者の基準ストレスレベルを表す基準パワースペクトルを有する基準データを含み、
    前記処理装置は、前記被検者の前記現在ストレスレベルの前記被検者の前記基準ストレスレベルとの比較のために、前記基準パワースペクトルと前記現在パワースペクトルと同時に出力するよう更に構成される、請求項１３に記載のシステム。
15. コンピューティングシステムに腎血流に基づきストレスを決定する動作を実行させるコンピュータ命令を実行するよう構成されるプロセッサであって、前記動作は、
    被検者の腎血流を示すデータを受信するステップと、
    前記データから得た信号のパワースペクトルを計算するステップであって、前記パワースペクトルは前記被検者のストレスレベルを示す、ステップと、
    を有する、プロセッサ。
16. 前記データは、前記腎血流の速度波形の画像を含み、前記動作は、前記画像から前記速度波形の包絡線を表すデータ点を抽出することにより、前記データから前記信号を得るステップであって、前記の抽出したデータ点は集合的に前記信号を形成する、ステップ、を更に有する、請求項１５に記載のプロセッサ。
17. 前記データは、ストレスイベントが存在しない間に集められた第１のデータを有し、前記パワースペクトルは、前記被検者の基準ストレスレベルを表す第１のパワースペクトルを有し、前記動作は、
    現時点の前記被検者の腎血流を示す第２のデータを受信するステップと、
    前記第２のデータから得られる信号の第２のパワースペクトルを計算するステップであって、前記第２のパワースペクトルは前記被検者の現在ストレスレベルを示す、ステップと、
    前記現在ストレスレベルと前記基準ストレスレベルとの間の差に対応する、前記被検者の相対的ストレスレベルを決定するために、前記第２のパワースペクトルを前記１のパワースペクトルと比較するステップと、
    により前記被検者の前記現在ストレスレベルを評価するステップ、を更に有する、請求項１５に記載のプロセッサ。
18. 前記動作は、前記相対的ストレスレベルを低減するために、前記患者にストレス軽減措置を推奨するステップ、を更に有する、請求項１７に記載のプロセッサ。
19. 基本ユニットと、
    前記基本ユニットに結合される超音波ヘッドであって、前記超音波ヘッドは、被検者の超音波データを生成し、前記超音波データを前記基本ユニットに供給するよう構成される、超音波ヘッドと、
    前記基本ユニットに結合されるディスプレイ装置と、
    を有し、前記ディスプレイ装置は、
    前記超音波データに対応する画像を表示し、
    前記被検者のストレス情報を表示する、
    よう構成される、超音波装置。
20. 前記超音波データは、前記被検者の腎血流の速度波形を有し、前記基本ユニットは、前記速度波形に基づき前記被検者の腎動脈の抵抗指数を計算することにより又は前記速度波形のパワースペクトルを計算することにより、前記ストレス情報を計算するよう構成される、請求項１９に記載の超音波装置。

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