JP2021083479A - 生体情報表示装置、生体情報表示方法及び表示プログラム - Google Patents

生体情報表示装置、生体情報表示方法及び表示プログラム Download PDF

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Abstract

【課題】被検体において電流成分を抽出したい経路を被検体の形態画像を利用して生成する。【解決手段】生体情報表示装置は、被検体の形態を示す形態画像を表示可能な表示手段と、前記形態画像上の位置の指定を受け付ける入力制御手段と、前記形態画像上で指定された位置に基づいて経路を生成する経路生成手段と、前記被検体が発生する磁場の計測データに基づいて再構成される電流情報から、前記経路に沿う複数箇所の電流成分を抽出する電流成分抽出手段と、前記経路に沿って抽出された前記電流成分を前記表示手段に表示する表示制御手段と、を有する。【選択図】図１

Description

本発明は、生体情報表示装置、生体情報表示方法及び表示プログラムに関する。
生体から発生する磁場を計測する磁場計測装置において、計測した磁場に基づいて生体内を流れる電流を推定し、推定した電流の分布、波形、等磁場線図等を一画面にマルチウインドウで表示する手法が開示されている（特許文献１参照）。
また、心磁計において、計測した磁場データに基づいて、心筋内の電流分布を適切な電流値として求め、電流分布として表示装置に表示する手法が開示されている（特許文献２参照）。
神経活動により発生する電流は、神経軸索内を流れる軸索内電流成分と、神経軸索外を流れ、脱分極点に戻ってくる体積電流成分とがある。例えば、磁場計測装置で計測した磁場データから推定した軸索内電流成分と体積電流成分とを、生体の計測対象部位の形態画像に重畳し、重畳した画像を表示装置に表示することで、表示される情報から神経機能を評価することが可能である。
軸索内電流は、神経経路に沿って流れるため、磁場データから正しい軸索内電流成分を抽出するためには、軸索内電流成分を抽出する位置を実際の神経経路に合わせて設定する必要がある。例えば、神経経路が曲がっている場合には、神経経路の曲がり形状に合わせて電流成分を抽出する位置を設定する必要がある。
軸索内電流成分を抽出する位置が実際の神経経路の曲がり形状に沿って設定されていない場合、正しい電流成分を取得することができず、神経機能を正しく評価することができない。軸索内電流成分と同様に、正しい体積電流成分を推定するためには、神経経路の曲がり形状に合わせて体積電流成分を抽出する位置を設定する必要がある。
開示の技術は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、被検体において電流成分を抽出したい経路を被検体の形態画像を利用して生成することを目的とする。
上記技術的課題を解決するため、本発明の一形態の生体情報表示装置は、被検体の形態を示す形態画像を表示可能な表示手段と、前記形態画像上の位置の指定を受け付ける入力制御手段と、前記形態画像上で指定された位置に基づいて経路を生成する経路生成手段と、前記被検体が発生する磁場の計測データに基づいて再構成される電流情報から、前記経路に沿う複数箇所の電流成分を抽出する電流成分抽出手段と、前記経路に沿って抽出された前記電流成分を前記表示手段に表示する表示制御手段と、を有することを特徴とする。
被検体において電流成分を抽出したい経路を被検体の形態画像を利用して生成することができる。
本発明の一実施形態に係る生体情報表示装置を含む生体情報計測装置の一例を示すブロック図である。 神経活動電流のモデルの一例を示す説明図である。 運動神経伝導速度の算出方法の一例を示す説明図である。 図１のデータ処理装置により仮想電極を設定する一例を示す説明図である。 仮想電極での電流強度の算出方法の一例を示す説明図である。 右足から腰部にかけて走る神経経路を示す説明図である。 図６の神経経路に沿って発生する神経活動電流の一例を示す説明図である。 図１の生体情報計測装置により電流波形を表示する処理の一例を示すフロー図である。 図１の生体情報計測装置により電流波形を表示する処理の別の例を示すフロー図である。 右足から腰部にかけて走る神経経路に沿って仮想電極を設置した一例を示す説明図である。 図１０の仮想電極での電流波形の一例を示す説明図である。 ＭＲ画像を使用して神経経路を抽出する一例を示す説明図である。 神経経路を直線状に設置した一例（比較例）を示す説明図である。 図１３の仮想電極での電流波形の一例を示す説明図である。 手根管部の神経経路に沿って仮想電極を設置した一例を示す説明図である。 図１５の仮想電極での電流波形の一例を示す説明図である。 左足から腰部にかけて走る神経経路に沿って仮想電極を設置した一例を示す説明図である。 図１７の仮想電極での電流波形の一例を示す説明図である。 図１のデータ処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
以下、図面を参照して実施の形態の説明を行う。なお、各図面において、同一構成部分には同一符号を付し、重複した説明を省略する場合がある。
図１は、本発明の一実施形態に係る生体情報表示装置を含む生体情報計測装置の一例を示すブロック図である。例えば、図１に示す生体情報計測装置１００は、磁気センサ部１０、信号取得部２０、データ処理装置３０、入力装置８０及び表示装置９０を有する。データ処理装置３０は、ＰＣ（Personal Computer）やサーバ等のコンピュータであり、生体情報表示装置として機能する。表示装置９０は、Ｘ線画像等の被検体の形態画像を表示可能であり、表示手段の一例である。
信号取得部２０は、ＦＬＬ（Flux Locked Loop）回路２１、アナログ信号処理部２２、ＡＤ（Analog-to-Digital）変換部２３及びＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）２４を有する。例えば、磁気センサ部１０及び信号取得部２０は、磁気を遮蔽するシールドルーム内に設置され、データ処理装置３０、入力装置８０及び表示装置９０は、シールドルーム外に設置される。例えば、磁気センサ部１０は、複数のＳＱＵＩＤ（Superconducting QUantum Interference Device；超伝導量子干渉素子）磁気センサを含んでいる。なお、磁気センサ部１０は、ＳＱＵＩＤ磁気センサに代えて、ＭＲ(Magneto Resistive)センサ又はＯＰＡＭ（Optically Pumped Atomic Magnetometer）センサ等の他の方式の磁気センサを含んでもよい。
データ処理装置３０は、入力制御部４０、表示制御部５０、動作制御部６０及び記憶部７０を有する。例えば、入力制御部４０、表示制御部５０及び動作制御部６０の機能は、データ処理装置３０に搭載されるＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが実行する表示プログラムがハードウェアと協働して生体情報表示方法を実施することで実現される。入力制御部４０は、入力制御手段の一例であり、表示制御部５０は、表示制御手段の一例である。
生体情報計測装置１００は、脳磁計（ＭＥＧ：Magnetoencephalograph）、心磁計（ＭＣＧ:Magnetocardiograph）又は脊磁計（ＭＳＧ：Magnetospinograph）などとして使用される。なお、生体情報計測装置１００は、脊髄以外の神経磁場又は筋肉磁場の計測に適用されてもよい。
磁気センサ部１０は、被検体が発生する磁場を計測し、計測した磁場を電圧として出力する。磁気センサ部１０は、例えば、ベッドに横たわる被検体の磁場の計測部位に対向して設置される複数のＳＱＵＩＤ磁気センサを有する。ＦＬＬ回路２１は、複数のＳＱＵＩＤ磁気センサにより計測された非線形の磁場−電圧特性をそれぞれ線形化することで、ダイナミックレンジを向上させる。
アナログ信号処理部２２は、ＦＬＬ回路２１から出力される線形化されたアナログ信号を増幅し、増幅したアナログ信号のフィルタ処理等を実施する。ＡＤ変換部２３は、フィルタ処理されたアナログ信号（磁場信号）をデジタル値に変換する。ＦＰＧＡ２４は、ＡＤ変換部２３によりデジタル化された磁場データのさらなるフィルタ処理や間引き処理等を実施してデータ処理装置３０に転送する。
データ処理装置３０において、入力制御部４０は、位置入力部４１及び波形領域指定部４２を有し、マウスやキーボード等の入力装置８０を介してデータ処理装置３０の操作者から入力される各種情報の入力処理を実施する。位置入力部４１及び波形領域指定部４２の機能は後述する。
表示制御部５０は、画像表示部５１及び波形表示部５２を有し、液晶ディルプレイ等の表示装置９０にＸ線画像や電流波形等を表示する制御を実施する。画像表示部５１及び波形表示部５２の機能は後述する。なお、入力装置８０及び表示装置９０は、データ処理装置３０に含まれてもよい。また、プリンタ等の出力装置が、データ処理装置３０に接続されてもよい。
動作制御部６０は、経路生成部６１、仮想電極生成部６２、再構成解析部６３、電流成分抽出部６４及び伝導速度算出部６５を有する。経路生成部６１は、経路生成手段の一例であり、仮想電極生成部６２は、仮想電極生成手段の一例であり、電流成分抽出部６４は、電流成分抽出手段の一例である。伝導速度算出部６５は、伝導速度算出手段の一例である。経路生成部６１、仮想電極生成部６２、再構成解析部６３、電流成分抽出部６４及び伝導速度算出部６５の機能は後述する。
記憶部７０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶装置により実現され、生体磁場データ７１、形態画像データ７２及び各種の解析パラメータ７３を記憶する領域を有する。生体磁場データ７１は、磁気センサ部１０で計測されて信号取得部２０で処理された磁場の計測データを含む。形態画像データ７２は、図示しないＸ線撮影装置で撮影されたＸ線画像データ及び磁気共鳴断層撮影装置で撮影されたＭＲ（Magnetic Resonance）画像データ等を含む。なお、以下では、Ｘ線画像データから生成される被検体のＸ線形態画像をＸ線画像と称し、ＭＲ画像データから生成される被検体の断面形態画像をＭＲ画像と称する。またＣＴ（Computerized Tomography）スキャン画像データから生成される被検体の形態画像をＣＴ画像と称する。
解析パラメータ７３は、信号取得部２０に設けられるフィルタ（ハイパスフィルタ、ロウパスフィルタ）の設定値や、各種信号処理を実施する時間範囲、要素数等の生体磁場の計測に必要なパラメータと、生体情報表示方法の実施に必要なパラメータとを含む。
図２は、神経活動電流のモデルの一例を示す説明図である。図２は、図の上下方向に直線状に走行する神経の活動により電流が発生する様子を示しており、図の下側が末梢側であり、図の上側が中枢側である。例えば、末梢神経に電気刺激を与えることで、刺激が電流として神経軸索を下側から上側に向けて伝導される。
このとき、図の上側（順方向）に流れる軸索内電流及び図の下側（逆方向）に流れる軸索内電流と、神経軸索外を流れ、脱分極点に帰ってくる電流成分である体積電流とが発生する。以下では、図の上側に向けて流れる軸索内電流をリーディング成分と称し、図の下側に向けて流れる軸索内電流をトレイリング成分と称する。
神経機能を詳細に評価するためには、神経軸索に沿って流れる軸索内電流と、体積電流によって神経軸索に垂直に流入する電流とを抽出して、表示装置９０の画面等に視覚的に表示することが好ましい。
図３は、運動神経伝導速度の算出方法の一例を示す説明図である。図３では、正中神経の近位側（例えば、肘付近）と末梢側（例えば、手首付近）とにそれぞれ電気刺激を与え、電気刺激に対して発生する電流を掌に取り付けた電極を介して筋電計等により計測し、計測した電流波形（電流強度の時間変化）からそれぞれの潜時を算出する。そして、刺激点間の距離を潜時の差で割ることで、被検体内での刺激の伝導速度である運動神経伝導速度ＭＣＶ（Motor nerve Conduction Velocity）を求めることができる。なお、後述するように、磁場データから電流成分を再構成（抽出）することにより、筋電計等により電流を計測することなく、再構成された電流成分を利用して運動神経伝導速度ＭＣＶを算出することができる。
図４は、図１のデータ処理装置３０により仮想電極ＶＥ（ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒ）を設置する一例を示す説明図である。以下では、仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒを区別なく説明する場合、仮想電極ＶＥとも称する。仮想電極ＶＥｃは、第１仮想電極の一例であり、仮想電極ＶＥｌは、第２仮想電極の一例であり、仮想電極ＶＥｒは、第３仮想電極の一例である。
ここで、仮想電極ＶＥとは、被検体のＸ線画像やＭＲ画像上に設定される仮想の電極であり、被検体の磁場の計測部位のうち、磁場データから電流成分を抽出（再構成）する電流抽出点（電流の観測対象点）を示す。なお、電流の抽出方法は、公知であるため、詳細な説明は省略する。
なお、図４に示すＸ−Ｙ面はＳＱＵＩＤ磁気センサアレイの検知面と平行な面であり、Ｘ方向はＳＱＵＩＤ磁気センサアレイの配列方向であり、Ｙ方向はＸ方向に直交する方向であり、Ｚ方向はＸ−Ｙ面に直交する方向であって、ＳＱＵＩＤ磁気センサアレイに向かう方向である。図４に示す符号ｒｃ，ｓｃ，ｒｌ，ｓｌ，ｒｒ，ｓrは、以下の内容を示す。
ｒｃ：軸索内電流取得位置＝（ｘｃ，ｙｃ）
ｓｃ：ｒｃにおける推定電流＝（ｓｘｃ，ｓｙｃ）
ｒｌ：左体積電流取得位置＝（ｘｌ，ｙｌ）
ｓｌ：ｒｌにおける推定電流＝（ｓｘｌ，ｓｙｌ）
ｒｒ：右体積電流取得位置＝（ｘｒ，ｙｒ）
ｓr：ｒｒにおける推定電流＝（ｓｘｒ，ｓｙｒ）
θ：神経軸索の角度（＝Ｘ方向に対する神経軸索方向の角度）
図４では、被検体の形態画像（Ｘ線画像）において、直線状に走行する神経経路（神経軸索）上に複数の仮想電極ＶＥｃが設置される。また、各仮想電極ＶＥｃにおいて神経軸索の両側（神経経路の直交方向）に、神経軸索外（左側と右側）の仮想電極ＶＥｌ，ＶＥｒが設置される。なお、図４において、各仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒの周囲の矩形は、説明のために設けたものであり、実際の画面には表示されない。
図４では分かりにくいが、形態画像に重畳された複数の小さい矢印は、再構成により抽出された電流の向きを示しており、矢印の長さは電流強度を示している。なお、矢印において矢じりと反対側の端は、電流成分の抽出単位であるボクセルの位置を示す。また、等高線状の曲線は、電流強度が同じ位置を結ぶことで生成される電流強度分布線である。電流成分を示す矢印及び電流強度分布線は、図７及び図１７に示す形態画像にも表示されている。
神経軸索を通る神経経路は、入力装置８０を介して形態画像上で指定された複数の位置を位置入力部４１が検出し、検出した複数の位置の座標を使用して経路生成部６１が計算することで生成される。例えば、神経軸索の経路を示す位置は、データ処理装置３０を操作する操作者が、形態画像中の神経を見ながら入力装置８０から入力する。
あるいは、神経軸索の経路は、形態画像中の神経の位置や走行方向等をデータ処理装置３０が推論することで設定されてもよい。神経軸索の経路を推論により設定する場合、予め、経路が分かっている多数の形態画像を使用してディープラーニング等の機械学習が実施され、経路の設定用のニューラルネットワークが経路生成部６１としてデータ処理装置３０に構築される。経路の設定用のニューラルネットワークは、ネットワークを介してデータ処理装置３０に接続されるクラウドに構築され、データ処理装置３０により使用されてもよい。
経路生成部６１は、算出した経路を示す情報を仮想電極生成部６２に通知する。ここで、算出された経路は、複数の座標情報又は曲線を示す式等により表される。仮想電極生成部６２は、経路生成部６１から通知された経路上に、例えば、等間隔に複数の仮想電極ＶＥｃを生成する。経路上に生成される仮想電極ＶＥｃの間隔及び数は、入力装置８０を介して操作者により指定され、入力制御部４０により記憶部７０に記憶される。仮想電極生成部６２は、記憶部７０に記憶された間隔及び数にしたがって、経路生成部６１が生成した経路上に仮想電極ＶＥｃを生成する。
また、仮想電極生成部６２は、仮想電極ＶＥｃの両側に神経軸索外の仮想電極ＶＥｌ（左側）と仮想電極ＶＥｒ（右側）とを設定する。仮想電極ＶＥｃから神経軸索外の仮想電極ＶＥｌ，ＶＥｒまでの距離は、仮想電極ＶＥｃの間隔と同様に入力装置８０を介して操作者により指定されてもよい。なお、記憶部７０が仮想電極ＶＥの間隔、数及び距離の少なくともいずれかを示す情報を記憶していない場合、仮想電極生成部６２は、予め設定されたデフォルトの値を使用して、仮想電極ＶＥを生成する。
画像表示部５１は、表示装置９０の画面に形態画像を表示するとともに、仮想電極生成部６２により生成された仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒを、図４に示すように、形態画像に重畳して表示する。なお、仮想電極生成部６２が仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒを生成するとき、表示装置９０の画面には、電流を示す矢印と電流強度分布線とが形態画像に重畳されて表示されてもよく、形態画像のみが表示されてもよい。
再構成解析部６３は、上記の経路生成部６１及び仮想電極生成部６２の動作とは独立して動作し、磁気センサ部１０で計測された被検体の磁場データを使用して、所定の間隔で並ぶ仮想の電流抽出点であるボクセル毎に電流成分を再構成する。図４に示すように、画像表示部５１は、再構成により得られた電流成分が示す電流の向きと強度とを表す矢印を、形態画像及び仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒに重畳して表示装置９０の画面に表示する。
電流成分抽出部６４は、各仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒとボクセルとの位置関係に基づいて、ボクセルでの電流成分を使用して各仮想電極ＶＥでの電流成分（電流密度分布）を抽出する。電流成分の抽出の例は、図５で説明する。
例えば、電流成分抽出部６４は、神経軸索を伝導する軸索内電流について、頭側を正、尾側を負として、神経軸策に沿う電流成分から波形を算出する。電流成分抽出部６４は、体積電流について、神経軸索に向かう方向を正として神経軸索に垂直な成分から波形を算出する。体積電流のうち神経軸索に垂直な成分は、神経機能を評価する上で重要である。
例えば、各仮想電極ＶＥの推定電流は、式（１）、式（２）、式（３）から算出できる。なお、／Ｓｃは、仮想電極ＶＥｃを基点とする軸索内電流、／Ｓｌは、仮想電極ＶＥｌを基点とする左体積電流、／Ｓｒは、仮想電極ＶＥｒを基点とする右体積電流である（"／"はオーバーバーを示す）。
Figure 2021083479
 式（１）〜（３）の計算を、計測された全時間点における電流の推定結果に対して行うことで、時間の経過とともに値が変化する電流波形を取得することができる。
図５は、仮想電極ＶＥでの電流強度の算出方法の一例を示す説明図である。図５では、線形補間の手法により、マトリックス状に配置されたボクセル上で再構成された電流の強度から仮想電極ＶＥの電流強度が算出される。この操作により仮想電極ＶＥでのＸ方向及びＹ方向（図４）での電流の推定強度を算出することができる。
なお、図５では、説明を分かりやすくするため、ボクセルの間隔と仮想電極ＶＥの間隔とを同程度にしているが、実際には、図４に示したように、例えば、仮想電極ＶＥの間隔は、ボクセルの間隔の数倍であり、任意に設定可能である。また、例えば、ＳＱＵＩＤ磁気センサが数ｃｍ間隔で配置されるのに対して、ボクセルは数ｍｍ間隔で配置される。
なお、仮想電極ＶＥでの電流強度は、本発明者により検討されたＲＥＮＳ（REcursive Null Steering）フィルタを用いる手法を使用して算出されてもよく、この場合、各仮想電極ＶＥでの電流強度を線形補間法で算出する場合に比べて、短時間で精度よく算出することができる。
図６は、右足から腰部にかけて走る神経経路を示す説明図である。図６は、表示装置９０に表示される被検体のＸ線画像を示す。太い白線で示すように、例えば、坐骨神経から脊髄にかけての神経経路は、被検体の正面から見た場合、直線形状ではなく、曲線形状を示す。この実施形態では、経路生成部６１は、神経経路を曲線で設定することができる。
神経経路を曲線で設定することで、脊髄誘発電位計測法と同様の計測を、仮想電極ＶＥを使用して体表から無侵襲で計測することができ、被検体に負担をかけることなく、神経機能を詳細に評価することが可能になる。ここで、脊髄誘発電位計測法は、脊柱管内に電極を挿入し、脊髄の電位を直近から計測する方法である。
なお、図６に示すマーカＭＫは、Ｘ線画像等の形態画像とＳＱＵＩＤ磁気センサによる磁場データの計測位置とを対応付けるために被検体とともに撮影される電極であり、被検体の体表に対向する位置に取り付けられる。ＳＱＵＩＤ磁気センサによりマーカＭＫの位置を識別するために、マーカＭＫには所定の電流が流される。
図７は、図６の神経経路に沿って発生する神経活動電流の一例を示す説明図である。図７は、被検体の計測対象部位での電流分布の時間変化を示している。図７に示す画像は、再構成解析部６３により再構成されるボクセル毎の電流情報である電流データに基づいて、画像表示部５１が表示装置９０の画面に表示する画像であり、Ｘ線画像に重畳させた画像である。
図７は、時間の経過とともに電流の状態が変化する４つの画像を示す。４つの画像は、画面に同時に表示されてもよく、画面上に表示される時間を示すスライドバー等を操作することで、１つのウィンドウ上で順次切り替えられて表示されてもよい。なお、軸索内電流を示す実線の太い矢印と体積電流を示す破線の太い矢印は、説明のために付加したものであり、画面に表示される画像には含まれない。
画像１（潜時＝１６．４２５ｍｓ）では、リーディング成分の電流脊柱管に向かう電流が存在することが分かる。画像２（潜時＝１７．５２５ｍｓ）では、リーディング成分の電流が頭側へ向かって伝導する様子が確認できる。画像３（潜時＝１８．６５０ｍｓ）及び画像４（潜時＝２０．１２５ｍｓ）では、トレイリング成分がリーディング成分と同様のふるまいを見せることが分かる。また、画像３では、トレイリング成分ともに、神経軸索に向かう脱分極電流の成分が見られる。
図７に示す４つの画像から分かるように、軸索内電流が図６に示した神経経路を通って流れていることが分かる。したがって、図６に示した神経経路に沿って仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒを設定することで、図５に示した手法により、図７に矢印で示した軸索内電流及び脱分極電流（体積電流）を抽出することが可能になる。なお、図１７に示すように、電流を示す矢印と電流強度分布線とを形態画像に重畳した画像に、さらに神経経路と仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒ等を重畳してもよい。
図８は、図１の生体情報計測装置１００により電流波形を表示する処理の一例を示すフロー図である。図８に示す例では、被検体の計測対象部位の形態画像を取得するため、被検体の磁場信号の計測とは別に、ステップＳ１０において、Ｘ線撮影装置を使用して被検体のＸ線画像が取得される。また、ステップＳ２０において、磁気共鳴断層撮影装置を使用して被検体のＭＲ画像データが取得され、ステップＳ２１において、計測対象にするスライス（ＭＲ画像）が、ＭＲ画像データから抽出される。ステップＳ２１は、データ処理装置３０により実施されてもよい。なお、ステップＳ２０では、ＭＲ画像に代えて、ＣＴ画像を用いてもよい。
なお、Ｘ線撮影装置をＳＱＵＩＤ磁気センサとともにシールドルーム内に設置することで、例えば、被検体をシールドルーム内のベッドに横たわらせた状態でＸ線撮影と生体磁場の計測との両方を実施することができる。これにより、Ｘ線撮影と生体磁場の計測とを別々の場所で実施する場合に比べて、Ｘ線画像上での磁場の計測位置を正確に得ることができる。
データ処理装置３０により実施されるステップＳ４１からステップＳ４９までの処理のうち、ステップＳ４１を除く処理は、データ処理装置３０が実行する表示プログラムに基づいて実施される生体情報表示方法により実現される。なお、ステップＳ４１に示す処理も、データ処理装置３０が実行する表示プログラムにより実現されてもよい。
ステップＳ４１において、データ処理装置３０を使用して、Ｘ線画像とスライスしたＭＲ画像とを重ね合わせて新たな形態画像を生成する処理が実施される。例えば、画像の重ね合わせは、データ処理装置３０の操作者が、表示装置９０に表示された２つの画像の一方をマウス等の入力装置８０を使用して画面上で移動、回転させることで実施される。この場合、入力制御部４０が操作者の操作を受け付け、受け付けた操作にしたがって画像表示部５１が、表示装置９０に表示されている画像を移動又は回転させる。重ね合わせられた画像は、形態画像データ７２として記憶部７０に記憶される。以下の説明では、データ処理装置３０の操作者を単に操作者とも称する。
なお、Ｘ線画像とＭＲ画像とを重ね合わせる処理は、画像認識技術を使用して自動的に実施されてもよい。この際、ディープラーニング等の機械学習の手法が利用されてもよい。画像を自動的に重ね合わせる場合、ステップＳ４１の処理は、例えば、動作制御部６０に設けられる図示しない重ね合わせ処理部により実施される。
次に、ステップＳ４２において、データ処理装置３０は、Ｘ線画像と重ね合わせられたＭＲ画像を２値化して２値画像を生成し、生成した２値画像を形態画像データ７２として記憶部７０に記憶させる。
次に、ステップＳ４３において、データ処理装置３０の経路生成部６１は、２値画像を使用して神経経路を自動的に抽出する。なお、操作者による操作に基づいて神経経路を抽出する場合、ステップＳ４２による画像の２値化の処理は省略される。この場合、経路生成部６１は、操作者が、表示装置９０に表示された形態画像を見ながら指定した画像上の複数の位置の座標に基づいて、曲線（直線を含む）を生成することで神経経路を抽出する。
操作者の操作に基づいて神経経路を抽出する場合、経路生成部６１は、操作者が指定した複数の位置の座標からベジェ曲線を生成してもよい。ベジェ曲線を生成することで、形態画像を見ながら経路を容易に微調整することができ、実際の神経経路とほぼ同じ経路を示す曲線を容易に生成することができる。なお、経路生成部６１は、神経経路の抽出を自動的に行う場合、ディープラーニング等の機械学習の手法を利用して実施してもよい。
画像表示部５１は、経路生成部６１が抽出した神経経路を、表示装置９０の画面に表示されている形態画像に重畳して表示する。経路生成部６１は、抽出した神経経路の画像上での座標と曲線の式等を、記憶部７０に記憶させる。なお、神経経路を自動的に抽出する場合にもステップＳ４２の２値化処理は省略されてもよく、この場合、経路生成部６１は、ステップＳ４１で重ね合わせた画像を使用して神経経路を自動的に抽出する。
ＭＲ画像を使用することで、被検体の神経がどの様に走行しているかの詳細な形態情報を得ることができる。このため、ステップＳ４１でＸ線画像とＭＲ画像との重ね合わせ（位置合わせ）を実施することで、ＭＲ画像を利用して軸索神経と一致する神経経路を容易に判断することができる。これにより、後述するステップＳ４８，Ｓ４９において、着目する神経の正確な位置での電流波形を取得して表示することができる。
一方、ステップＳ３０において、生体情報計測装置１００は、例えば、被検体の末梢神経に与える電気パルス刺激に同期して、ＳＱＵＩＤ磁気センサにより被検体の生体磁場を計測する。ステップＳ３１において、信号取得部２０は、計測した磁場に対応してＳＱＵＩＤ磁気センサが出力する電圧に基づいて、デジタルの磁場データを生成し、生成した磁場データを生体磁場データ７１として記憶部７０に記憶させる。なお、ステップＳ３０、Ｓ３１は、繰り返し実施される。ここまでにより、被検体の計測対象部位の電流波形を取得する準備が完了する。
ステップＳ４４において、データ処理装置３０の動作制御部６０は、例えば、マーカＭＫ（図６に例示）の位置を基準に、神経経路が抽出された画像中での磁場データの計測位置を対応付ける。具体的には、動作制御部６０は、神経経路が抽出された画像中での複数のＳＱＵＩＤ磁気センサの位置を、ＳＱＵＩＤ磁気センサが計測したマーカＭＫの磁場データと、Ｘ線画像に写ったマーカＭＫとから検出する。画像と磁場データの計測位置との対応付けは、再構成解析部６３により実施されてもよく、図示しない専用の対応付け部により実施されてもよい。
次に、ステップＳ４５において、再構成解析部６３は、計測時間毎の磁場データに基づいて電流成分を再構成する。この際、電流成分の再構成は、図５に示したボクセル毎に実施される。再構成解析部６３は、再構成により得た電流の向き、強度、座標等を示す電流情報を、形態画像データ７２として記憶部７０に記憶させる。
次に、ステップＳ４６において、再構成解析部６３は、画像表示部５１に指示して、再構成により得たボクセル毎の電流の向きと強度とを示す矢印を、ステップＳ４１で重ね合わせた画像上に表示させる。また、再構成解析部６３は、ボクセル毎の電流の強度に基づいて、画像上で同じ電流強度を有する位置を抽出し、電流強度分布線として画像に重ね合わせて表示させる。再構成解析部６３は、電流強度分布線を示す情報を形態画像データ７２として記憶部７０に記憶させる。これにより、例えば、図７に示したように、Ｘ線画像等と、計測時間毎に再構成した電流の分布（電流の矢印と電流強度分布線）とが、画面上に重ね合わせて表示される。
次に、ステップＳ４７において、仮想電極生成部６２は、ステップＳ４３で抽出した神経経路上に所定数の仮想電極ＶＥｃを、間隔をおいて設定する。仮想電極ＶＥｃの数及び間隔は、操作者等により予め設定される。また、仮想電極生成部６２は、仮想電極ＶＥｃにおいて神経経路の直交方向の両側に仮想電極ＶＥｌ，ＶＥｒを設定する。仮想電極生成部６２は、設定した仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒの画像上での座標を、形態画像データ７２として記憶部７０に記憶させる。
仮想電極生成部６２は、画像表示部５１に指示して、設定した仮想電極ＶＥｃと仮想電極ＶＥｌ，ＶＥｒとを神経経路が表示された画像に重ねて表示させる。これにより、後述する図１０、図１５、図１７に示すように、神経経路（神経軸索）に上に設定された仮想電極ＶＥｃと、各仮想電極ＶＥｃの両側に設定された仮想電極ＶＥｌ，ＶＥｒ等とがＸ線画像等に重畳されて表示装置９０に表示される。
次に、ステップＳ４８において、電流成分抽出部６４は、各仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒにおいて、時間の経過に伴って変化する電流データを電流波形として取得する。次に、ステップＳ４９において、電流成分抽出部６４は、取得した電流波形を表示装置９０の表示画面に表示させることを波形表示部５２に指示する。
波形表示部５２は、電流成分抽出部６４が仮想電極ＶＥ毎に抽出した電流成分の時間変化を電流波形として表示装置９０に表示する。例えば、電流波形は、表示装置９０の画面において形態画像が表示されるウィンドウとは別のウィンドウに表示される。仮想電極ＶＥ毎に電流波形を表示することで、筋電計等による電位計測結果との比較を容易にすることが可能になる。これにより、電流波形を表示する一連の処理が完了する。電流波形の表示の例は、図１１で説明する。
図９は、図１の生体情報計測装置により電流波形を表示する処理の別の例を示すフロー図である。図８と同様の処理については、詳細な説明は省略する。図９は、神経経路の抽出がＸ線画像のみを使用して実施され、画像の２値化が実施されないことを除き、図８に示した処理と同様である。すなわち、図９に示す処理は、図８に示す処理からステップＳ２０，Ｓ２１，Ｓ４１，Ｓ４２が削除されている。
ステップＳ４３では、経路生成部６１は、Ｘ線画像を使用して神経経路を抽出する。神経経路の抽出は、操作者により指定される画像上の複数の位置の座標に基づいて実施されてもよく、ディープラーニング等の機械学習の手法を利用して自動的に実施されてもよい。
なお、神経経路の抽出は、ＭＲ画像のみを使用して実施されてもよい。この場合、図９のステップＳ１０の代わりに、図８のステップＳ２０，Ｓ２１が実施され、その後、ステップＳ４３が実施される。ＭＲ画像のみを使用して神経経路を自動抽出する場合、ステップＳ４３の前に、ＭＲ画像を２値化するステップＳ４２に対応する処理が追加されてもよい。
図１０は、右足から腰部にかけて走る神経経路に沿って仮想電極ＶＥを設置した一例を示す説明図である。図１０は、Ｘ線画像に神経経路と仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒとを重ね合わせた画像であり、表示装置９０の画面において画像を表示する画像表示ウィンドウに表示される。図１０に示す画像において、左下が右足側であり、右下が左足側であり、上が腰部である。図１０に示す画像は、図８及び図９のステップＳ４３，Ｓ４７の処理により表示装置９０の画面に表示される。なお、図１７に示すように、図１０の画像にボクセル毎の電流成分を示す矢印や電流強度分布線が重畳されてもよい。
図１０に示す例では、右足側から腰部にかけて走行する神経軸索に対応して抽出された曲線状の神経経路が黒い太線で表示される。複数箇所に設定される仮想電極ＶＥｃは二重丸で表示され、複数箇所に設定される仮想電極ＶＥｌ，ＶＥｒはＸ印で表示される。仮想電極ＶＥｃは、操作者により指定される間隔で、等間隔に設定される。例えば、神経経路はベジェ曲線で表示される。抽出された神経経路の両端は、黒丸で表示される。神経経路に沿って配置される４つの白い小さな矩形は、操作者がベジェ曲線を引くために指定した位置を示す。なお、神経経路は、操作者によりフリーハンドで描かれてもよい。
仮想電極ＶＥｒに隣接して表示される数字は、各仮想電極ＶＥｃと、各仮想電極ＶＥｃに対応する仮想電極ＶＥｌ，ＶＥｒとを識別する電極番号を示す。電極番号が共通の仮想電極ＶＥｃと各仮想電極ＶＥｌ，ＶＥｒとは、互いに黒い太線で接続される。なお、実際の画面は、画像をフルカラーで表示することができるため、各種の線やマークは、色を分けて表示されてもよい。
図１０に示すように、この実施形態では、実際の神経軸索の曲線形状に合わせて神経経路を設定することができ、仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒを任意の位置に設定することができる。これにより、神経軸索の形状に沿う任意の位置での電流波形を抽出することができ、軸索内電流及び体積電流を正しく評価することができる。
なお、神経経路の形状は、白い小さな矩形を移動するための操作者によるマウス等の操作を位置入力部４１で受け付けることで、繰り返し変形することができる。また、各仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒの数と、各仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒの間隔とは、操作者によるマウスやキーボード等の操作を位置入力部４１で受け付けることで、自由に設定し直すことができる。
変更された神経経路及び仮想電極ＶＥは、画像に重畳して再表示される。すなわち、位置入力部４１は、画像上の神経経路や仮想電極ＶＥを変更する指示を受け付け、経路生成部６１は、指示に基づいて神経経路を変形し、画像表示部５１は、変形された神経経路を、移動された仮想電極ＶＥとともに画像に重畳して再表示する。
設定する神経経路の形状が変化した場合や仮想電極ＶＥの数や間隔が変更された場合、電流成分抽出部６４は、変更された仮想電極ＶＥでの電流成分を再抽出し、再抽出した電流成分に基づいて電流波形を再生成する。波形表示部５２は、再生成された電流波形を表示装置９０の画面に再表示する。これにより、評価や診断等が可能な電流波形が得られるまで、神経経路の形状や仮想電極ＶＥの位置を繰り返し再設定することができる。
なお、Ｘ線画像のみを使用して神経経路を抽出し、仮想電極ＶＥを設定する場合、上述したように、シールドルーム内で被検体のＸ線撮影と生体磁場の計測との両方を実施することが可能になり、Ｘ線画像上における磁場の計測位置を正確に得ることができる。
図１１は、図１０の仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒでの電流波形の一例を示す説明図である。電流波形（電流強度の時間変化）は、仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒ毎に、全ての電極番号に共通の時間軸を使用して表示される。図１１に示す電流波形は、図８及び図９のステップＳ４８，Ｓ４９の処理により、表示装置９０の画面内において画像表示ウィンドウとは別の波形表示ウィンドウに表示される。図１１の各グラフの右下に示す数値（この例では、２ｎＡｍ）は、電流双極子を示す。
仮想電極ＶＥｃの電流波形により、神経軸索内を流れる電流の変化を見ることができ、各仮想電極ＶＥｌ，ＶＥｒの電流波形により、神経軸索に流入する体積電流の変化を見ることができる。例えば、電流は、被検体の末梢神経に電気刺激を与えてから電流値が大きく変化するまでの時間である潜時により評価され、潜時は、電流波形のピーク値により検出される。
図１１において、仮想電極ＶＥｃの電流波形のうち破線の楕円で示す領域は、電極番号の大きい仮想電極ＶＥｃほど潜時が大きくなっており、神経軸索を末梢側から中枢側に電気信号が伝達されていることを示す。実際の神経軸索の曲線形状に合わせて神経経路を設定し、設定した神経経路上に仮想電極ＶＥｃを設定して電流を抽出することで、神経軸索内を流れる電流の変化を、１つの電流波形グラフにより判定することができる。ここで、電流波形グラフは、図１１において中央の仮想電極ＶＥｃでの電流波形を示すグラフ、左側に示す仮想電極ＶＥｌでの電流波形を示すグラフ、又は右側に示す仮想電極ＶＥｒでの電流波形を示すグラフのいずれかである。
図１１では、仮想電極ＶＥｌの電流波形は、仮想電極ＶＥｃ、ＶＥｒの電流波形に比べて小さい。これは、図１０に示すように、右足から腰部にかけて仮想電極ＶＥｌを設定する場合、特に右足側の仮想電極ＶＥｌは、被検体の端に位置し、磁場データから再構成される電流成分が小さいためである。しかしながら、仮想電極ＶＥｃの両側に仮想電極ＶＥｌ，ＶＥｒを設定することで、神経軸索に流入する体積電流の波形を、仮想電極ＶＥｌ，ＶＥｒのいずれかにより検出できる可能性を高くすることができる。
図１２は、ＭＲ画像を使用して神経経路を抽出する一例を示す説明図である。ＭＲ画像を使用して神経経路を抽出する場合、図９のステップＳ１０の代わりに、図８のステップＳ２０，Ｓ２１が実施され、その後、ステップＳ４３が実施される。図１２の左側は、神経経路が抽出される前のＭＲ画像を示し、図１２の右側は、神経経路が抽出された後のＭＲ画像を示す。
図１２に示す例では、右側の画像に太い白線で示すように、右足から腰部にかけて走る神経経路と、左足から腰部にかけて走る神経経路との両方が抽出されている。しかしながら、いずれか一方の神経経路が抽出されてもよい。また、神経経路の抽出は、操作者により指定される画像上の複数の位置の座標に基づいて実施されてもよく、ディープラーニング等の機械学習の手法を利用して自動的に実施されてもよい。
ＭＲ画像を使用することで、被検体の神経がどの様に走行しているかの詳細な形態情報を得ることができる。このため、例えば、ＭＲ画像を用いて神経経路が抽出され後、Ｘ線画像との位置合わせ（画像の重ね合わせ）が実施されてもよい。また、ＭＲ画像を使用して神経経路の抽出を自動的に実施する場合、２値画像が使用されてもよい。
（比較例）
図１３は、神経経路を直線状に設置した一例（比較例）を示す説明図である。図１０と同様の要素については、詳細な説明は省略する。図１３に示すＸ線画像は、図１０と同様に、足から腰部にかけて撮影したＸ線画像である。
神経経路を直線状に設定した場合、設定した神経経路は神経軸索と一致しないため、神経経路上に設定された仮想電極ＶＥｃは、神経軸索に沿ったものではない。また、各仮想電極ＶＥｃの両側に設定される仮想電極ＶＥｌ、ＶＥｒも神経軸索の両側に沿ったものではない。
図１４は、図１３の仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒでの電流波形の一例を示す説明図である。図１１と同様の要素については、詳細な説明は省略する。図６に示したように、実際の神経経路は曲線状である。このため、仮想電極ＶＥを直線状に設置した場合、実際の神経軸索内を流れる電流波形は、仮想電極ＶＥｌの電流波形と、仮想電極ＶＥｃの電流波形とに分かれてしまう。図１４では、神経軸索内を流れる電流波形は、破線の楕円で示すように、０番から２番の仮想電極ＶＥｌの潜時１６．５ｍｓ付近の波形と、４番から６番の仮想電極ＶＥｃの潜時２２ｍｓ付近の波形とに分かれて表示されてしまう。
この場合、被検体の神経機能を評価する医師等の評価者は、仮想電極ＶＥｌの電流波形と仮想電極ＶＥｃの電流波形とを頭の中で足し合わせ、神経軸索内を流れる電流の様子を評価しなくてはならない。また、仮想電極ＶＥｃの位置は実際の神経軸索の経路からずれており、仮想電極ＶＥｌ，ＶＥｒも実際の神経軸索の経路に平行でない。このため、例えば、仮想電極ＶＥｃの電流波形の潜時を使用して算出される運動神経伝導速度ＭＣＶは、実際の神経軸索の運動神経伝導速度ＭＣＶではない。
これに対して、図１０に示したように、神経経路を曲線で設定可能にすることで、実際の神経軸索に沿って神経経路と仮想電極ＶＥとを設定することができる。このため、仮想電極ＶＥｃの電流波形の潜時のみを使用して、実際の神経軸索の運動神経伝導速度ＭＣＶを正確かつ容易に算出することができる。また、医師等の評価者は、仮想電極ＶＥｃの電流波形のみを観察することで、軸索内電流及び体積電流が流れる様子を評価することができる。
同様に、仮想電極ＶＥｌ又は仮想電極ＶＥｒの電流波形の潜時のみを使用して、体積電流の変化に基づいて神経軸索の運動神経伝導速度ＭＣＶを正確かつ容易に算出することができる。また、医師等の評価者は、仮想電極ＶＥｌ又は仮想電極ＶＥｒの電流波形のみを観察することで、体積電流が流れる様子を評価することができる。
図１５は、手根管部の神経経路に沿って仮想電極ＶＥを設置した一例を示す説明図である。図１０と同様の要素については、詳細な説明は省略する。図１５は、図１０と同様に、Ｘ線画像を使用して仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒを設定する例を示している。なお、図１５では、手首付近を正面から撮影したＸ線画像（右側）とともに、手首付近を横から撮影したＸ線画像（左側）が、表示装置９０の画面に表示される。左側のＸ線画像は、表示されなくてもよい。
図１０に示した腰部の神経経路よりも長さが短い手根管部の神経経路を評価する場合、例えば、仮想電極ＶＥｃの間隔は、図１０に比べて小さく設定される。このように、評価対象部位の大きさに合わせて適切な数の仮想電極ＶＥｃを設定することができる。
図１６は、図１５の仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒでの電流波形の一例を示す説明図である。図１１と同様の要素については、詳細な説明は省略する。図１６に示す例では、各仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒの電流波形のグラフに潜時の検出用のウィンドウが設定される。ウィンドウを設定する場合、例えば、操作者が、マウスやキーボード等の入力装置８０を使用して、ウィンドウ設定コマンドを入力し、又はウィンドウ設定コマンドをメニュー画面から選択する。波形領域指定部４２は、入力装置８０から受け付けたウィンドウ設定コマンドに基づいて、ウィンドウを示す直線の表示を波形表示部５２に指示する。波形表示部５２は、指示に基づいて、各グラフの表示領域に、時間軸に直交する２つの直線（図では一点鎖線）を表示する。
この後、波形領域指定部４２は、一点鎖線を選択して時間軸方向に移動するための操作者による操作を受け付け、受け付けた操作に基づいて一点鎖線の表示位置の移動を波形表示部５２に指示する。これにより、２つの一点鎖線に挟まれた任意の領域の時間範囲であって、電流波形の一部の範囲を選択するウィンドウが設定される。すなわち、位置入力部４１は、表示装置９０に表示された電流波形の一部の範囲を選択する指示を、２つの直線の位置として受け付ける。なお、ウィンドウは、図１１に示した各電流波形グラフに表示されてもよい。
各電流波形の潜時は、ウィンドウの範囲内で検出される。このため、ウィンドウ外のノイズ波形等により誤った潜時が検出されることを防止することができる。すなわち、ウィンドウは、生体活動以外の要因（生体情報計測装置１００やその周りの磁場の影響）で発生したノイズが影響している電流波形を除外するために設定される。
例えば、伝導速度算出部６５は、ウィンドウ内の電流波形のピークを特徴点として検出し、ピークの出現時間を潜時とする。
波形領域指定部４２は、神経活動の伝導速度ＣＶ（Conduction Velocity）を算出する２つの電流波形を選択する指示を、入力装置８０を介して操作者から受け付ける。図１６に示す例では、波形領域指定部４２は、仮想電極ＶＥｒで抽出した複数の電流波形のうち、１番と３番の仮想電極ＶＥｒで抽出した電流波形の位置と、伝導速度ＣＶの算出の指示とを操作者から受け付ける。
伝導速度算出部６５は、受け付けた指示に基づいて、伝導速度ＣＶ（５５．５８２ｍ／ｓ）を算出し、算出した伝導速度ＣＶを、算出に使用した電流波形を示す情報とともに波形表示部５２に通知する。例えば、伝導速度算出部６５は、図３に式で示したように、操作者により指定された２つの電流波形が抽出された２つの仮想電極ＶＥ間の距離を、２つの電流波形の潜時の差で割ることで、伝導速度ＣＶを算出する。
波形表示部５２は、伝導速度算出部６５が算出した伝導速度ＣＶを、例えば、伝導速度ＣＶの算出に使用した電流波形のピークを結ぶ線とともにグラフ内に表示する。すなわち、波形表示部５２は、伝導速度ＣＶの算出に使用した電流波形に対応付けて伝導速度ＣＶを表示する。これにより、医師等の評価者は、電流波形が表示されたグラフを見ながら、伝導速度ＣＶを視覚的に把握することができる。図１６に示す例では、被検体の手根管部の神経が圧迫されているか等の診断に利用することができる。
なお、２つの仮想電極ＶＥ間の距離は、直線距離ではなく、神経経路に沿った道のりである。２つの仮想電極ＶＥ間の距離を神経経路の道のりとして算出するために、図８のステップＳ４３で抽出された神経経路は、複数の線分により構成される。これにより、簡易な割り算により伝導速度ＣＶを算出する場合にも、実際の神経経路の長さに応じて伝導速度ＣＶを正確に算出することができる。
また、仮想電極ＶＥが等間隔に設定されるため、伝導速度算出部６５は、電流波形データから伝導速度ＣＶを簡易な計算により算出することができる。さらに、仮想電極ＶＥを等間隔に設定することで、医師等の評価者は、伝導速度ＣＶが表示される前であっても、グラフの電流波形を見るだけでおおよその伝導速度ＣＶを把握することができる。
なお、操作者の指示に基づいて画面上を移動される一点鎖線を、２つの仮想電極ＶＥの電流波形のピーク値（潜時を示す）とする仕様としてもよい。この場合、位置入力部４１は、伝導速度ＣＶの算出に使用する２つの電極番号の入力と、一点鎖線の位置の変更とを受け付ける。これにより、伝導速度算出部６５は、入力された２つの電極番号に対応する２つの仮想電極ＶＥ間の距離を、２つの一点鎖線の時間差で割ることで、伝導速度ＣＶを算出することができる。
また、図１５に示す例では、仮想電極ＶＥｌは、被検体の手が存在する領域外に設置されているため、図１６に示す仮想電極ＶＥｌの電流波形は、潜時を検出可能なピーク値が現れていない。この場合にも、反対側の仮想電極ＶＥｒの電流波形を使用して、伝導速度ＣＶを算出することができる。
図１７は、左足から腰部にかけて走る神経経路に沿って仮想電極ＶＥを設置した一例を示す説明図である。図１０及び図１５と同様の要素については、詳細な説明は省略する。図１７は、図１０と同様に、Ｘ線画像を使用して左足から腰部にかけて走る神経経路に沿って仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒを設定する例を示している。また、図１７では、Ｘ線画像、神経経路及び仮想電極ＶＥとともに、電流成分を示す矢印及び電流強度分布線が重畳して画面に表示されている。
図１８は、図１７の仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒでの電流波形の一例を示す説明図である。図１１及び図１６と同様の要素については、詳細な説明は省略する。図１８に示す例では、図１６と同様に、各仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒの電流波形のグラフに潜時の検出用のウィンドウが設定される。
図１８に示す例では、波形領域指定部４２は、仮想電極ＶＥｒで抽出した複数の電流波形のうち、２番と４番の仮想電極ＶＥｌで抽出した電流波形の位置と、伝導速度ＣＶの算出の指示とを操作者から受け付ける。伝導速度算出部６５は、受け付けた指示に基づいて、伝導速度ＣＶ（６５．０３０ｍ／ｓ）を算出する。
波形表示部５２は、伝導速度算出部６５が算出した伝導速度ＣＶを、例えば、伝導速度ＣＶの算出に使用した電流波形のピークを結ぶ線とともにグラフ内に表示する。図１８に示す例では、坐骨神経を刺激した際の腰部の神経活動を可視化することができ、例えば、医師等の評価者は、ヘルニア患者の神経活動等の診断に利用することができる。
図１９は、図１のデータ処理装置３０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。データ処理装置３０は、ＣＰＵ３０１とＲＯＭ（Read Only Memory）３０２とＲＡＭ（Random Access Memory）３０３と外部記憶装置３０４とを有する。また、データ処理装置３０は、入力インタフェース部３０５と出力インタフェース部３０６と入出力インタフェース部３０７と通信インタフェース部３０８とを有する。例えば、ＣＰＵ３０１とＲＯＭ３０２とＲＡＭ３０３と外部記憶装置３０４と入力インタフェース部３０５と出力インタフェース部３０６と入出力インタフェース部３０７と通信インタフェース部３０８とは、バスＢＵＳを介して相互に接続される。
ＣＰＵ３０１は、ＯＳ及びアプリケーション等の各種プログラムを実行し、データ処理装置３０の全体の動作を制御する。ＲＯＭ３０２は、各種プログラムをＣＰＵ３０１により実行可能にするための基本プログラムや各種パラメータ等を保持する。ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１により実行される各種プログラムや、プログラムで使用するデータを記憶する。外部記憶装置３０４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）等であり、ＲＡＭ３０３に展開する各種プログラムを記憶する。各種プログラムには、磁場データから再構成された電流波形を表示装置９０に表示する表示プログラムが含まれてもよい。
入力インタフェース部３０５には、データ処理装置３０を操作する操作者等からの入力を受け付けるキーボード、マウスやタブレット等の入力装置８０が接続される。出力インタフェース部３０６には、ＣＰＵ３０１が実行する各種プログラムにより生成される表示画面等を表示する表示装置やプリンタ等の出力装置９２（例えば、図１の表示装置９０）が接続される。
入出力インタフェース部３０７には、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の記録媒体４００が接続される。例えば、記録媒体４００には、電流波形を表示装置９０に表示する上述した表示プログラム等の各種プログラムが格納されてもよい。この場合、プログラムは、入出力インタフェース部３０７を介して記録媒体４００からＲＡＭ３０３に転送される。なお、記録媒体４００は、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ（Digital Versatile Disc：登録商標）等でもよく、この場合、入出力インタフェース部３０７は、接続する記録媒体４００に対応するインタフェースを有する。通信インタフェース部３０８は、データ処理装置３０をネットワーク等に接続する。
以上、この実施形態では、被検体において電流成分を抽出したい神経経路を被検体の形態画像を利用して生成することができる。これにより、神経経路が曲がっている場合にも、神経経路の形状に沿う任意の位置での電流波形を抽出することができ、軸索内電流及び体積電流を正しく評価することができる。この結果、被検体に負担をかけることなく、神経機能を詳細に診断することが可能になる。
神経経路に沿う複数の仮想電極ＶＥｃを設定できるため、仮想電極ＶＥｃでの電流波形のみにより、軸索内電流を評価することができる。また、神経経路の両側に沿う複数の仮想電極ＶＥｌ及び複数の仮想電極ＶＥｒを設定できるため、仮想電極ＶＥｌでの電流波形のみにより、又は仮想電極ＶＥｒでの電流波形のみにより、神経軸索に流入する体積電流を評価することができる。さらに、仮想電極ＶＥｃの両側に仮想電極ＶＥｌ、ＶＥｒを設定することで、仮想電極ＶＥｌ、ＶＥｒの一方で体積電流の波形を検出できない場合にも、仮想電極ＶＥｌ、ＶＥｒの他方で体積電流の波形を検出できる可能性を高くすることができる。
神経経路の形状と、各仮想電極ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒの数及び間隔とを繰り返し設定し直すことができる。したがって、評価や診断等が可能な電流波形が得られるまで、仮想電極ＶＥの位置を繰り返し変更することができる。経路生成部６１により、神経の経路を示す曲線を、ベジェ曲線を生成することで、操作者は、形態画像を見ながら経路を容易に微調整することができ、実際の神経経路とほぼ同じ経路を示す曲線を容易に生成することができる。
磁場データから電流データを再構成（抽出）することにより、筋電計等により電流を計測することなく、電流波形データから伝導速度ＣＶを算出することができる。この際、伝導速度ＣＶの算出に使用する電流波形の時間範囲を設定することで、ウィンドウ外のノイズ波形等により誤った潜時が検出されることを防止することができ、正しい伝導速度ＣＶを算出することができる。例えば、潜時を検出する範囲を直線で挟まれるウィンドウとして設定することで、簡易な手法で、伝導速度ＣＶを算出することができる。
伝導速度算出部６５が算出した伝導速度ＣＶを電流波形に重畳して表示装置９０の画面に表示することで、医師等の評価者は、電流波形が表示されたグラフを見ながら、伝導速度ＣＶを視覚的に把握することができる。
仮想電極ＶＥを等間隔に設定することで、伝導速度算出部６５は、電流波形データから伝導速度ＣＶを簡易な計算により算出することができる。また、医師等の評価者は、伝導速度ＣＶが表示される前であっても、グラフの電流波形を見るだけでおおよその伝導速度ＣＶを把握することができる。
例えば、被検体の神経の走行の様子が詳細に分かるＭＲ画像を使用することで、軸索神経と一致する神経経路を容易に抽出することができ、着目する神経の正確な位置での電流波形を取得して表示することができる。Ｘ線画像とＭＲ画像とを重ね合わせることで、例えば骨格を参考にして画像に写っている計測対象部位を把握することができる。
なお、上述した実施形態では、被検体の生体磁場データから電流を再構成し、神経経路に沿って設定した仮想電極での電流波形を画面に表示する例を述べた。しかしながら、例えば、被検体の生体磁場データを使用して磁気センサ毎（チャネル毎）に磁場量を計測し、神経経路に沿って仮想の磁場計測点を設定し、各磁場計測点での磁場波形を画面に表示してもよい。換言すれば、画面に表示する波形の成分は、ベクトル量として表せる信号であれば、電流以外のでもよい。
以上、各実施形態に基づき本発明の説明を行ってきたが、上記実施形態に示した要件に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の主旨をそこなわない範囲で変更することができ、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
１０ 磁気センサ部
２０ 信号取得部
２１ ＦＬＬ回路
２２ アナログ信号処理部
２３ ＡＤ変換部
２４ ＦＰＧＡ
３０ データ処理装置
４０ 入力制御部
４１ 位置入力部
４２ 波形領域指定部
５０表示制御部
５１ 画像表示部
５２ 波形表示部
６０ 動作制御部
６１ 経路生成部
６２ 仮想電極生成部
６３ 再構成解析部
６４ 電流成分抽出部
６５ 伝導速度算出部
７０ 記憶部
７１ 生体磁場データ
７２ 形態画像データ
８０ 入力装置
９０ 表示装置
１００ 生体情報計測装置
３０１ ＣＰＵ
３０２ ＲＯＭ
３０３ ＲＡＭ
３０４ 外部記憶装置
３０５ 入力インタフェース部
３０６ 出力インタフェース部
３０７ 入出力インタフェース部
３０８ 通信インタフェース部
４００ 記録媒体
ＭＫ マーカ
ＶＥｃ，ＶＥｌ，ＶＥｒ 仮想電極
特開２００８−１７８５５８号公報 特開２００７−１２５２３６号公報

Claims (12)

  1. 被検体の形態を示す形態画像を表示可能な表示手段と、
    前記形態画像上の位置の指定を受け付ける入力制御手段と、
    前記形態画像上で指定された位置に基づいて経路を生成する経路生成手段と、
    前記被検体が発生する磁場の計測データに基づいて再構成される電流情報から、前記経路に沿う複数箇所の電流成分を抽出する電流成分抽出手段と、
    前記経路に沿って抽出された前記電流成分を前記表示手段に表示する表示制御手段と、
    を有することを特徴とする生体情報表示装置。
  2. 前記経路上に複数の第１仮想電極を生成する仮想電極生成手段を有し、
    前記電流成分抽出手段は、前記複数の第１仮想電極での電流成分を抽出する
    ことを特徴とする請求項１に記載の生体情報表示装置。
  3. 前記仮想電極生成手段は、前記複数の第１仮想電極の各々において前記経路の両側に第２仮想電極と第３仮想電極とを生成し、
    前記電流成分抽出手段は、前記第１仮想電極と前記第２仮想電極と前記第３仮想電極とでの電流成分をそれぞれ抽出し、
    前記表示制御手段は、前記第１仮想電極と前記第２仮想電極と前記第３仮想電極との各々の前記電流成分の時間変化を示す電流波形を前記表示手段に表示する
    ことを特徴とする請求項２に記載の生体情報表示装置。
  4. 前記入力制御手段は、前記第１仮想電極の数と前記第１仮想電極の間隔とを受け付け可能であり、
    前記経路生成手段は、前記第１仮想電極の数又は前記第１仮想電極の間隔の少なくともいずれかが変更されたことに基づいて、前記第１仮想電極と前記第２仮想電極と前記第３仮想電極との位置を再設定し、
    前記電流成分抽出手段は、再設定された前記第１仮想電極と前記第２仮想電極と前記第３仮想電極での電流成分を再抽出する
    ことを特徴とする請求項３に記載の生体情報表示装置。
  5. 前記表示制御手段は、前記第１仮想電極と前記第２仮想電極と前記第３仮想電極での前記電流成分の時間変化を示す電流波形を前記表示手段に表示し、
    前記入力制御手段は、前記表示手段に表示された前記第１仮想電極と前記第２仮想電極と前記第３仮想電極との電流波形のいずれかの時間範囲の指定を受け付け、
    生体情報表示装置は、さらに、
    指定された前記時間範囲において、電流波形の特徴点の時間変化に基づいて、前記被検体内での刺激の伝導速度を算出する伝導速度算出手段を有する
    ことを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の生体情報表示装置。
  6. 前記表示制御手段は、前記第１仮想電極と前記第２仮想電極と前記第３仮想電極との各々の電流波形をそれぞれ共通の時間軸で前記表示手段に表示し、
    前記入力制御手段は、前記表示手段における電流波形の表示領域に表示される時間軸に直交する２つの直線の位置を受け付け、
    前記時間範囲は、受け付けた２つの直線に挟まれる範囲である
    ことを特徴とする請求項５に記載の生体情報表示装置。
  7. 前記入力制御手段は、前記表示手段に表示された前記第１仮想電極と前記第２仮想電極と前記第３仮想電極とのいずれかの電流波形のうちの２つの指定を受け付け、
    前記伝導速度算出手段は、指定された２つの電流波形の特徴点の出現時間の差と、前記２つの電流波形に対応する２つの仮想電極間の前記経路の道のりとに基づいて、前記２つの仮想電極間の前記伝導速度を算出する
    ことを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の生体情報表示装置。
  8. 前記入力制御手段は、前記表示手段に表示された前記第１仮想電極と前記第２仮想電極と前記第３仮想電極とのいずれかの電流波形のうちの２つの指定を受け付け、
    前記伝導速度算出手段は、指定された２つの電流波形の特徴点の出現時間の差に基づいて、伝導速度を算出し、
    前記表示制御手段は、前記伝導速度算出手段が算出した前記伝導速度を、前記伝導速度の算出に使用した電流波形に対応付けて前記表示手段に表示することを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の生体情報表示装置。
  9. 前記形態画像は、Ｘ線画像又はＣＴ画像又はＭＲ画像であることを特徴とする請求項１ないし請求項８のいずれか１項に記載の生体情報表示装置。
  10. 前記経路生成手段は、前記形態画像上で指定された複数の位置に応じて、ベジェ曲線で前記経路を生成することを特徴とする請求項１ないし請求項９のいずれか１項に記載の生体情報表示装置。
  11. 被検体の形態を示す形態画像を表示可能な表示手段と、前記形態画像上の位置の指定を受け付ける入力制御手段とを有する生体情報表示装置の生体情報表示方法であって、
    前記形態画像上で指定された位置に基づいて経路を生成し、
    前記被検体が発生する磁場の計測データに基づいて再構成される電流情報から、前記経路に沿う複数箇所の電流成分を抽出し、
    前記経路に沿って抽出された前記電流成分を前記表示手段に表示する
    ことを特徴とする生体情報表示方法。
  12. 被検体の形態を示す形態画像を表示可能な表示手段と、前記形態画像上の位置の指定を受け付ける入力制御手段とを有する生体情報表示装置が実行する表示プログラムであって、
    前記形態画像上で指定された位置に基づいて経路を生成し、
    前記被検体が発生する磁場の計測データに基づいて再構成される電流情報から、前記経路に沿う複数箇所の電流成分を抽出し、
    前記経路に沿って抽出された前記電流成分を前記表示手段に表示する
    ことを特徴とする表示プログラム。
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