JP3304979B2 - 生体内の筋骨組織の非侵襲的治療処理及び／又は非侵襲的定量的評価を行う装置、及び、生体内の筋骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装置 - Google Patents
生体内の筋骨組織の非侵襲的治療処理及び／又は非侵襲的定量的評価を行う装置、及び、生体内の筋骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装置Info
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Description
【発明の詳細な説明】 発明の背景 本発明は、筋骨組織、すなわち生体の骨、軟骨、靱
帯、及び／又は腱の非侵襲的治療および定量的評価に関
する装置及び方法に関するもので、評価の結果は、骨無
機質密度、強度、骨折の危険性といった数量により任意
のタイミングで、明示される。
帯、及び／又は腱の非侵襲的治療および定量的評価に関
する装置及び方法に関するもので、評価の結果は、骨無
機質密度、強度、骨折の危険性といった数量により任意
のタイミングで、明示される。
近年、生体の骨組織の状態を評価するために、超音波
エネルギーを用いる様々な試みがなされているが、デー
タ分析の明確な枠組みが無いため、実際にはその場しの
ぎのものとなっている。超音波による検査（超音波検
査）から多くの情報が得られるが、多くの情報は使用さ
れていない。即ち、既存の信号処理技術は、データの利
用可能でしかも有用な側面を無視するほど単純なもので
あり、また、検査データの信号対ノイズ比は比較的小さ
い。
エネルギーを用いる様々な試みがなされているが、デー
タ分析の明確な枠組みが無いため、実際にはその場しの
ぎのものとなっている。超音波による検査（超音波検
査）から多くの情報が得られるが、多くの情報は使用さ
れていない。即ち、既存の信号処理技術は、データの利
用可能でしかも有用な側面を無視するほど単純なもので
あり、また、検査データの信号対ノイズ比は比較的小さ
い。
ホープの米国3847141号特許は、目的とする骨のカル
シウムの含量を測定することにより、骨の密度（骨密
度）を測定する装置を開示する。一対の対向する超音波
トランスデューサが患者の指に対向して配置され、一方
のトランスデューサを介して発信（又は発振）される周
期的なパルスを骨に「集中」させる（即ち、パルスの焦
点を指に合わせる）。一方、他方のトランスデューサ
は、主に、骨を通したパルスを受信するように設定され
る（骨を通過したパルスを受信することに「集中」す
る）。電気回路は、受信された、濾波されたパルスが次
のパルスの発信を引き起こす（トリガする）ように構成
される。このパルスは、通過帯域が25〜125kHzのバンド
パスフィルタ（帯域通過フィルタ）により濾過される。
パルスが再発信する周波数が骨のカルシウムの含有量に
比例するといわれている。このように、ホープは、示さ
れた帯域でのパルスの通過（伝達）時間であると彼が理
解したもの以上のことを考慮していない。
シウムの含量を測定することにより、骨の密度（骨密
度）を測定する装置を開示する。一対の対向する超音波
トランスデューサが患者の指に対向して配置され、一方
のトランスデューサを介して発信（又は発振）される周
期的なパルスを骨に「集中」させる（即ち、パルスの焦
点を指に合わせる）。一方、他方のトランスデューサ
は、主に、骨を通したパルスを受信するように設定され
る（骨を通過したパルスを受信することに「集中」す
る）。電気回路は、受信された、濾波されたパルスが次
のパルスの発信を引き起こす（トリガする）ように構成
される。このパルスは、通過帯域が25〜125kHzのバンド
パスフィルタ（帯域通過フィルタ）により濾過される。
パルスが再発信する周波数が骨のカルシウムの含有量に
比例するといわれている。このように、ホープは、示さ
れた帯域でのパルスの通過（伝達）時間であると彼が理
解したもの以上のことを考慮していない。
プラットJrの米国特許4361154号,4421119号（この特
許の一部は4361154号特許に関連し、後にRe.32782号と
して再発行された）、4913157号、4941474号のすべて
は、馬などの生物の骨の、生体内の強度を求める方法に
関する。彼の最初の三つの特許は彼の発見に基づいてい
る。この発見は、骨や軟組織を通過する0.5〜1.0MHzの
パルスの「発信」から「受信」までの通過時間の計測
し、パルス反射時間の計測から、骨のみを通過する時間
を引き出す。さらに、データバンクを使用することによ
り、計測対象の各骨を通過する伝播速度であると推測さ
れる通過時間の変化が意味するものを評価することが可
能になる。この発明者の4913157号特許は、通過時間と
速度に関する推論についての類似の一般原理に基づいて
動作し、パルス化された「発信」のベース周波数とし
て、後述するように、2.25MHzを用いる。そして、受信
パルスを平均して分析することにより、骨変換関数（骨
通過関数）を導出する。米国特許4941474号では、米国
特許4913157号に開示されている一致濾波／フーリエ変
換濾波の技術を用いて、測定された「軟組織信号」の速
度と「骨信号」の速度の比を個別に決定することによ
り、通過時間と速度に関する推論に基づいた技術を更に
改良している。
許の一部は4361154号特許に関連し、後にRe.32782号と
して再発行された）、4913157号、4941474号のすべて
は、馬などの生物の骨の、生体内の強度を求める方法に
関する。彼の最初の三つの特許は彼の発見に基づいてい
る。この発見は、骨や軟組織を通過する0.5〜1.0MHzの
パルスの「発信」から「受信」までの通過時間の計測
し、パルス反射時間の計測から、骨のみを通過する時間
を引き出す。さらに、データバンクを使用することによ
り、計測対象の各骨を通過する伝播速度であると推測さ
れる通過時間の変化が意味するものを評価することが可
能になる。この発明者の4913157号特許は、通過時間と
速度に関する推論についての類似の一般原理に基づいて
動作し、パルス化された「発信」のベース周波数とし
て、後述するように、2.25MHzを用いる。そして、受信
パルスを平均して分析することにより、骨変換関数（骨
通過関数）を導出する。米国特許4941474号では、米国
特許4913157号に開示されている一致濾波／フーリエ変
換濾波の技術を用いて、測定された「軟組織信号」の速
度と「骨信号」の速度の比を個別に決定することによ
り、通過時間と速度に関する推論に基づいた技術を更に
改良している。
デュアルトの米国特許4530360号は超音波エネルギー
を用いた生体の骨組織の有効な治療的処理（治療）の装
置と方法を開示する。この装置と方法は、1,3〜2.0MHz
の範囲の実質的に単一の周波数からなり、100〜1000Hz
のパルス反復率のパルス化正弦波を用いている。この発
明は、比較的狭い帯域の周波数を用いる方法であり、軟
組織と骨での超音波の減衰量又は減衰率の大きな違いを
考慮していない。このため、この治療方法の効果は実質
的に限定的なものにすぎない。
を用いた生体の骨組織の有効な治療的処理（治療）の装
置と方法を開示する。この装置と方法は、1,3〜2.0MHz
の範囲の実質的に単一の周波数からなり、100〜1000Hz
のパルス反復率のパルス化正弦波を用いている。この発
明は、比較的狭い帯域の周波数を用いる方法であり、軟
組織と骨での超音波の減衰量又は減衰率の大きな違いを
考慮していない。このため、この治療方法の効果は実質
的に限定的なものにすぎない。
パーマーらの米国4774959号特許は、200〜600KHzの範
囲で一連のトーン信号について、超音波の周波数と減衰
の関係の傾きを導き出す装置を開示する。トーン信号は
一方のトランスデューサに供給され、踵の骨を通過した
後、他方のトランスデューサに受信される。そして、踵
の存在のない同一の２つのトランスデューサの間を通過
した信号と比較される。この発明は、周波数と減衰の関
係は直線、すなわち一定の傾きであるという仮定に基づ
いている。
囲で一連のトーン信号について、超音波の周波数と減衰
の関係の傾きを導き出す装置を開示する。トーン信号は
一方のトランスデューサに供給され、踵の骨を通過した
後、他方のトランスデューサに受信される。そして、踵
の存在のない同一の２つのトランスデューサの間を通過
した信号と比較される。この発明は、周波数と減衰の関
係は直線、すなわち一定の傾きであるという仮定に基づ
いている。
ブランデンバーガーの米国特許4926870号は、骨内を
所望の経路に沿って通過する超音波信号の通過時間の計
測に基づいた生体内の骨分析システムを開示する。正常
な経路に関して予め定められた「正準」波形が、患者の
骨を通過し、受信された信号と比較するために用いられ
る。一方、患者の骨は、受信信号により、超音波信号が
所望の経路を通過するように配置されたと判断されるま
で、再度配置（配向）される。加えて、患者の骨を通過
する超音波の速度は、計測された通過時間から決定され
ると仮定される。
所望の経路に沿って通過する超音波信号の通過時間の計
測に基づいた生体内の骨分析システムを開示する。正常
な経路に関して予め定められた「正準」波形が、患者の
骨を通過し、受信された信号と比較するために用いられ
る。一方、患者の骨は、受信信号により、超音波信号が
所望の経路を通過するように配置されたと判断されるま
で、再度配置（配向）される。加えて、患者の骨を通過
する超音波の速度は、計測された通過時間から決定され
ると仮定される。
ロスマンらの米国特許5054490号は、物理的特性や骨
の完全性を測定する超音波密度計を開示する。この測定
は、生体内の所望の骨を通過する時間と、既知の音響的
特性を有する媒体を通過する時間との比較により決定さ
れる。また、ロスマンらの別の装置は、骨を通過する超
音波音響信号の、特定の周波数における絶対減衰と、既
知の音響的特性を有する媒体を通過する同一周波数成分
の絶対減衰とを比較する。減衰の測定には、「広帯域超
音波の発射と共振する」単一のスパイクとして説明され
る「広帯域超音波パルス」が推奨される。必要とされる
比較はマイクロプロセッサによって行われ、減衰に対す
る重要な広帯域での周波数の傾斜が算出される。周波数
帯については開示されていない。
の完全性を測定する超音波密度計を開示する。この測定
は、生体内の所望の骨を通過する時間と、既知の音響的
特性を有する媒体を通過する時間との比較により決定さ
れる。また、ロスマンらの別の装置は、骨を通過する超
音波音響信号の、特定の周波数における絶対減衰と、既
知の音響的特性を有する媒体を通過する同一周波数成分
の絶対減衰とを比較する。減衰の測定には、「広帯域超
音波の発射と共振する」単一のスパイクとして説明され
る「広帯域超音波パルス」が推奨される。必要とされる
比較はマイクロプロセッサによって行われ、減衰に対す
る重要な広帯域での周波数の傾斜が算出される。周波数
帯については開示されていない。
参照のために以上簡単に説明した従来技術は、通過時
間が音響速度の評価で最も重要であるとする仮定か、直
線的な関係である減衰対周波数の傾斜の決定に、１又は
複数の特定の周波数の超音波が重要であるとする仮定の
いずれかに基づいて、処理を進める。しかし、この発明
の発明者は、骨の減衰と周波数との関係は、即ち、約2M
Hzまでの重要な超音波帯域では非直線的なものであり、
骨や軟組織を通過する超音波音響伝播の速度及び／又は
通過時間の計測の先入観により従来技術で見落とされて
いる潜在的に重要なデータが存在することを発見した。
さらに、広帯域での分析を達成するための従来の努力
は、超音波周波数の問題とする広帯域で適当な信号対ノ
イズ比を保証する必要性を見落としている。
間が音響速度の評価で最も重要であるとする仮定か、直
線的な関係である減衰対周波数の傾斜の決定に、１又は
複数の特定の周波数の超音波が重要であるとする仮定の
いずれかに基づいて、処理を進める。しかし、この発明
の発明者は、骨の減衰と周波数との関係は、即ち、約2M
Hzまでの重要な超音波帯域では非直線的なものであり、
骨や軟組織を通過する超音波音響伝播の速度及び／又は
通過時間の計測の先入観により従来技術で見落とされて
いる潜在的に重要なデータが存在することを発見した。
さらに、広帯域での分析を達成するための従来の努力
は、超音波周波数の問題とする広帯域で適当な信号対ノ
イズ比を保証する必要性を見落としている。
発明の概要 この発明は上記実状に鑑みて成されたもので、生体内
の骨組織の非侵襲的、定量的評価のための改良された方
法及び装置を提供することを目的とする。
の骨組織の非侵襲的、定量的評価のための改良された方
法及び装置を提供することを目的とする。
またこの発明は上記目的に関連し、骨無機質密度、強
度、骨折の危険性などの評価を従来より容易で、より信
頼性のあるものにすることを目的とする。
度、骨折の危険性などの評価を従来より容易で、より信
頼性のあるものにすることを目的とする。
さらに、上述の目的を達成するために、広帯域全体に
わたって、ノイズよりも十分に大きい超音波信号を使用
することにより、約2MHzまでの広帯域の超音波帯域の全
体で、ノイズ上に対して受信された信号の評価を可能に
することをより具体的な目的とする。
わたって、ノイズよりも十分に大きい超音波信号を使用
することにより、約2MHzまでの広帯域の超音波帯域の全
体で、ノイズ上に対して受信された信号の評価を可能に
することをより具体的な目的とする。
さらに、骨の治療の治療元としての上述の評価信号を
用いることを目的とする。
用いることを目的とする。
加えて、筋骨組織の治療のための治療元としての上述
の評価信号を用いることを目的とする。
の評価信号を用いることを目的とする。
市販されている装置部品を用いて上述の目的を達成す
ることを一般的な目的とする。
ることを一般的な目的とする。
好適な形態での本発明は、骨の両側の２つのトランス
デューサのうちの一方に供給された、継続時間が有限の
超音波音響励起信号パルスを骨に反復的に当て、約2MHz
までの超音波帯域内で離散的な複数の周波数から構成さ
れる複合正弦波信号を含ませ、実質的に１から1000Hzの
間で励起信号を繰り返すことにより、上記目的を達成す
る。
デューサのうちの一方に供給された、継続時間が有限の
超音波音響励起信号パルスを骨に反復的に当て、約2MHz
までの超音波帯域内で離散的な複数の周波数から構成さ
れる複合正弦波信号を含ませ、実質的に１から1000Hzの
間で励起信号を繰り返すことにより、上記目的を達成す
る。
他方のトランスデューサから出力される受信信号の信
号処理は、（ａ）平均化されたパルス単位信号を得るた
めに、最新に受信された所定数の順次的な信号を順次平
均化し、（ｂ）平均化されたパルス単位信号のフーリエ
変換を生成するように作用する。骨を介在しない別の処
理により、自身のフーリエ変換を生成するために処理さ
れる参照信号を生成するために、同一のトランスデュー
サが、既知の音響的特性と路長を有する媒質を介した同
一の励起信号の送受信に反応する。２つのフーリエ変換
は骨変換関数（骨通過関数）を生成するために比較され
て評価される。骨変換関数は、この骨変換関数に関連し
た周波数依存の減衰関数μ（ｆ）と周波数依存の群速度
関数vg（ｆ）とを導くために処理される。特に、周波数
依存の群速度関数vg（ｆ）は、周波数の関数として、骨
変換関数の位相の派生物（導関数）と関係している。所
望の、骨に関連した１又は複数の数量を推定するように
形成されたニューラルネットワークは、特定減衰関数μ
（ｆ）と群速度関数vg（ｆ）に反応するように接続さ
れ、分析中の骨の状態の推定量を生成する。
号処理は、（ａ）平均化されたパルス単位信号を得るた
めに、最新に受信された所定数の順次的な信号を順次平
均化し、（ｂ）平均化されたパルス単位信号のフーリエ
変換を生成するように作用する。骨を介在しない別の処
理により、自身のフーリエ変換を生成するために処理さ
れる参照信号を生成するために、同一のトランスデュー
サが、既知の音響的特性と路長を有する媒質を介した同
一の励起信号の送受信に反応する。２つのフーリエ変換
は骨変換関数（骨通過関数）を生成するために比較され
て評価される。骨変換関数は、この骨変換関数に関連し
た周波数依存の減衰関数μ（ｆ）と周波数依存の群速度
関数vg（ｆ）とを導くために処理される。特に、周波数
依存の群速度関数vg（ｆ）は、周波数の関数として、骨
変換関数の位相の派生物（導関数）と関係している。所
望の、骨に関連した１又は複数の数量を推定するように
形成されたニューラルネットワークは、特定減衰関数μ
（ｆ）と群速度関数vg（ｆ）に反応するように接続さ
れ、分析中の骨の状態の推定量を生成する。
発明の詳細な説明 以下、この発明の好適な実施例を、図を用いて詳細に
説明する。
説明する。
図１は、この発明の装置の構成要素の相互接続関係を
示す電気回路図である。
示す電気回路図である。
図２は、第１の実施例において、骨に関連した要素
（係数）を自動的に解析し、定量的に報告するためのコ
ンピュータ制御動作のフローチャートである。
（係数）を自動的に解析し、定量的に報告するためのコ
ンピュータ制御動作のフローチャートである。
図３は、他の実施例における図２と同様のフローチャ
ートである。
ートである。
この発明の方法を、この発明の方法を実現するための
装置を構成する相互接続された構成要素（部品）に応用
した例を図１に示す。この装置は、この発明、即ち、骨
無機質密度、強度、骨折の危険率等の数値の１つ又は複
数を用いて示される生体内の骨組織の状態を非侵襲的及
び定量的に評価する方法を実行する。これらの構成要素
は、商業上異なる場所から入手可能であり、それらの動
作の詳細な説明の前に特定される。
装置を構成する相互接続された構成要素（部品）に応用
した例を図１に示す。この装置は、この発明、即ち、骨
無機質密度、強度、骨折の危険率等の数値の１つ又は複
数を用いて示される生体内の骨組織の状態を非侵襲的及
び定量的に評価する方法を実行する。これらの構成要素
は、商業上異なる場所から入手可能であり、それらの動
作の詳細な説明の前に特定される。
図１において、生体内において解析されるべき骨部分
10は軟部組織11に包囲され、対向して並んでいる２つの
トランスデューサ（変換器）12、13の間に挟まれるべき
ものとして示されている。トランスデューサ12、13は同
一のものでよく、Panametrics者（Massachusetts州、Wa
ltham）から入手可能なものでもよい。各トランスデュ
ーサ12、13は、公称で直径が3/4インチで、定格周波数
が500kHzの部品ナンバV318−SUのPanametrics“VIDEOSC
AN"でもよい。図示するように、トランスデューサ12は
信号発信のために用いられ、トランスデューサ13は、骨
10と、骨10の周囲の軟部組織11と、トランスデューサの
表面と軟部組織11の皮膚の表面との間のゲル等の結合媒
体と、を通過した後の超音波発信信号を受信する。
10は軟部組織11に包囲され、対向して並んでいる２つの
トランスデューサ（変換器）12、13の間に挟まれるべき
ものとして示されている。トランスデューサ12、13は同
一のものでよく、Panametrics者（Massachusetts州、Wa
ltham）から入手可能なものでもよい。各トランスデュ
ーサ12、13は、公称で直径が3/4インチで、定格周波数
が500kHzの部品ナンバV318−SUのPanametrics“VIDEOSC
AN"でもよい。図示するように、トランスデューサ12は
信号発信のために用いられ、トランスデューサ13は、骨
10と、骨10の周囲の軟部組織11と、トランスデューサの
表面と軟部組織11の皮膚の表面との間のゲル等の結合媒
体と、を通過した後の超音波発信信号を受信する。
基本的な動作はコンピュータ手段14により制御され
る。コンピュータ手段14は、Gateway2000社（South Da
kota州、North Sioux City）から入手可能な「25MHz3
86」のようなパーソナルコンピュータでもよい。このコ
ンピュータは、その名称が示すように、25MHzクロック
パルスジェネレータとインテル80386プロセッサとを備
え、キーボード14'でのキーボード命令の規定を備え
る。
る。コンピュータ手段14は、Gateway2000社（South Da
kota州、North Sioux City）から入手可能な「25MHz3
86」のようなパーソナルコンピュータでもよい。このコ
ンピュータは、その名称が示すように、25MHzクロック
パルスジェネレータとインテル80386プロセッサとを備
え、キーボード14'でのキーボード命令の規定を備え
る。
任意の関数ジェネレータカード15はコンピュータ内に
設置された状態で図示されている。ジェネレータカード
カード15は、励起信号を生成する。励起信号は、パワー
アンプ手段16を介した信号発信用トランスデューサ12へ
周期的に供給される。パワーアンプには、EIN社（NewYo
rk州、Rochester）の製品であるモデルナンバ240LのRF
パワーアンプが適している。この製品を用いることによ
り、20kHz〜10MHzの範囲に亘って50デシベル（db）のゲ
インが得られる。
設置された状態で図示されている。ジェネレータカード
カード15は、励起信号を生成する。励起信号は、パワー
アンプ手段16を介した信号発信用トランスデューサ12へ
周期的に供給される。パワーアンプには、EIN社（NewYo
rk州、Rochester）の製品であるモデルナンバ240LのRF
パワーアンプが適している。この製品を用いることによ
り、20kHz〜10MHzの範囲に亘って50デシベル（db）のゲ
インが得られる。
ジェネレータカード15により生成された励起信号は、
約2MHzまでの超音波周波数領域に位置する複数の離散し
た周波数からなる有限期間継続する複合的なサイン波信
号（有限期間複合サイン波信号）である。この励起信号
は、1Hz〜1000Hzの範囲で実質上繰り返される。ジェネ
レータカード15は、Quatech社（Ohio州、Akron）の製品
で、Quatech部品ナンバWSB−100で識別される波形シン
セサイザが好適である。波形シンセサイザは、ホストコ
ンピュータ14から独立してアナログ信号を生成する。そ
れにより、ホストコンピュータ14は全ての能力を、波形
データの計算等の他のタスクに使用することができる。
波形シンセサイザは、上述した超音波周波数領域内の数
千の点により構成される出力信号を生成する能力を備え
る。
約2MHzまでの超音波周波数領域に位置する複数の離散し
た周波数からなる有限期間継続する複合的なサイン波信
号（有限期間複合サイン波信号）である。この励起信号
は、1Hz〜1000Hzの範囲で実質上繰り返される。ジェネ
レータカード15は、Quatech社（Ohio州、Akron）の製品
で、Quatech部品ナンバWSB−100で識別される波形シン
セサイザが好適である。波形シンセサイザは、ホストコ
ンピュータ14から独立してアナログ信号を生成する。そ
れにより、ホストコンピュータ14は全ての能力を、波形
データの計算等の他のタスクに使用することができる。
波形シンセサイザは、上述した超音波周波数領域内の数
千の点により構成される出力信号を生成する能力を備え
る。
超音波トランスデューサ13で受信した信号をコンピュ
ータ14で処理するためのディジタルフォーマットに変換
するための他のカード17もコンピュータ内に設置され、
図示されている。カード17は、SONIX（Virginia州、Spr
ingfield）の製品で、部品ナンバ「STR＊8100」の100MH
zの波形デジタイザが好適である。破線で示される接続
部18は、信号ジェネレータカード15を、A/D（デジタイ
ザ）カード17に接続する。これは、同期化と、コンピュ
ータ14が、超音波トランスデューサ13で受信した信号の
適当に補正された平均を連続的に更新するために、励起
信号をディジタル化するためのものである。
ータ14で処理するためのディジタルフォーマットに変換
するための他のカード17もコンピュータ内に設置され、
図示されている。カード17は、SONIX（Virginia州、Spr
ingfield）の製品で、部品ナンバ「STR＊8100」の100MH
zの波形デジタイザが好適である。破線で示される接続
部18は、信号ジェネレータカード15を、A/D（デジタイ
ザ）カード17に接続する。これは、同期化と、コンピュ
ータ14が、超音波トランスデューサ13で受信した信号の
適当に補正された平均を連続的に更新するために、励起
信号をディジタル化するためのものである。
コンピュータの信号処理の制御及び動作のための一般
的な信号処理／表示／記憶ソフトウェアは示されない
が、それらは、コンピュータ内にロードされたフロッピ
ィディスク19である。このソフトウェアは、Math Work
s社（Massachusetts州、Natick）から入手可能な「MATL
AB−386」でもよい。さらに、HNC社（California州、Sa
n Diego）の製品で、「EXPLORENET3000」として特定さ
れるニューラルネットワークソフトウェア（図示せず）
がコンピュータにロードされる。
的な信号処理／表示／記憶ソフトウェアは示されない
が、それらは、コンピュータ内にロードされたフロッピ
ィディスク19である。このソフトウェアは、Math Work
s社（Massachusetts州、Natick）から入手可能な「MATL
AB−386」でもよい。さらに、HNC社（California州、Sa
n Diego）の製品で、「EXPLORENET3000」として特定さ
れるニューラルネットワークソフトウェア（図示せず）
がコンピュータにロードされる。
この好適実施例において、図１に示す上述した構成要
素を含む構成要素は、トランスデューサ13で受信した最
新の一連の信号の平均値を連続して更新するために使用
されるだけでなく、トランスデューサ12、13の間の空間
から身体部10、11を取り除くことにより取得される参照
信号をフーリエ変換し、コンピュータの記憶部に入力す
るためにも使用される。
素を含む構成要素は、トランスデューサ13で受信した最
新の一連の信号の平均値を連続して更新するために使用
されるだけでなく、トランスデューサ12、13の間の空間
から身体部10、11を取り除くことにより取得される参照
信号をフーリエ変換し、コンピュータの記憶部に入力す
るためにも使用される。
受信した信号の平均を更新するコンピュータ動作は、
「平均化されたパルス毎（単位）の信号（パルス毎の信
号を平均した信号）、以下、平均化パルス単位信号」と
して言及される。この平均化パルス単位信号もコンピュ
ータ内においてフーリエ変換される。
「平均化されたパルス毎（単位）の信号（パルス毎の信
号を平均した信号）、以下、平均化パルス単位信号」と
して言及される。この平均化パルス単位信号もコンピュ
ータ内においてフーリエ変換される。
コンピュータは、現在の平均化パルス単位信号のフー
リエ変換を、参照信号のフーリエ変換に対して比較的か
つ連続的に計算するようにプログラムされており、これ
により、骨変換関数（骨通過関数）が生成される。さら
に、コンピュータは、骨変換関数を処理し、骨変換関数
に関連した周波数依存特定減衰関数μ（ｆ）と周波数依
存群速度関数Vg（ｆ）とを取得するようにプログラムさ
れている。複合サイン波信号に含まれる多数の周波数に
対するこれら２つの関数は、コンピュータ内のニューラ
ルネットワークに供給されている。ニューラルネットワ
ークは初めに学習されており、上記の現在解析された骨
の特性、即ち、骨無機質密度、強度、骨折危険率の値の
１つ又は複数の予測値を生成するように構成（適合、チ
ューニング）されている。
リエ変換を、参照信号のフーリエ変換に対して比較的か
つ連続的に計算するようにプログラムされており、これ
により、骨変換関数（骨通過関数）が生成される。さら
に、コンピュータは、骨変換関数を処理し、骨変換関数
に関連した周波数依存特定減衰関数μ（ｆ）と周波数依
存群速度関数Vg（ｆ）とを取得するようにプログラムさ
れている。複合サイン波信号に含まれる多数の周波数に
対するこれら２つの関数は、コンピュータ内のニューラ
ルネットワークに供給されている。ニューラルネットワ
ークは初めに学習されており、上記の現在解析された骨
の特性、即ち、骨無機質密度、強度、骨折危険率の値の
１つ又は複数の予測値を生成するように構成（適合、チ
ューニング）されている。
この発明の好適実施例において、図２のフローチャー
トを参照して、データは以下のように収集され、処理さ
れる。骨組織部（10、11）は２つのトランスデューサ
（12、13）の間に配置される。超音波信号は、トランス
デューサ（12）から送信され、骨組織部を通過し、他の
トランスデューサ（13）により受信される。伝送される
超音波信号は、有限期間複合サイン波信号を用いて生成
される。この波形の単一繰り返し（１パルス分）は以下
の式により、示される。
トを参照して、データは以下のように収集され、処理さ
れる。骨組織部（10、11）は２つのトランスデューサ
（12、13）の間に配置される。超音波信号は、トランス
デューサ（12）から送信され、骨組織部を通過し、他の
トランスデューサ（13）により受信される。伝送される
超音波信号は、有限期間複合サイン波信号を用いて生成
される。この波形の単一繰り返し（１パルス分）は以下
の式により、示される。
ここで、ai及びφｉは、それぞれ周波数fi（ｉ＝１、
２、...、Ｎ）に関連する振幅及び位相であり、Ｔは最
小周波数f1の周期の少なくとも２倍よりも長く選択され
る。周波数fiは25kHz〜2MHzの範囲の中で選択される。
この実施例では、最小周波数f1は100kHzであり、Ｔは20
マイクロ秒であり、周波数の範囲は100kHz〜800kHzであ
り、各周波数の間隔は50kHzであり、周波数の総数Ｎは1
5である。位相φｉは、０〜２π間での一様に分布した
疑似乱数である。これにより、振幅の最高点が一定の信
号力に最小化される。振幅aiは、次に示す関連式に従っ
て選択される。
２、...、Ｎ）に関連する振幅及び位相であり、Ｔは最
小周波数f1の周期の少なくとも２倍よりも長く選択され
る。周波数fiは25kHz〜2MHzの範囲の中で選択される。
この実施例では、最小周波数f1は100kHzであり、Ｔは20
マイクロ秒であり、周波数の範囲は100kHz〜800kHzであ
り、各周波数の間隔は50kHzであり、周波数の総数Ｎは1
5である。位相φｉは、０〜２π間での一様に分布した
疑似乱数である。これにより、振幅の最高点が一定の信
号力に最小化される。振幅aiは、次に示す関連式に従っ
て選択される。
この式において、Ｂは、平均の骨組織部の減衰であ
り、|Hr（fi）｜は、減数を無視できる媒体が２つの超
音波変換器の間に配置されるときの超音波測定装置全体
の強度（規模、振幅）変換関数である。
り、|Hr（fi）｜は、減数を無視できる媒体が２つの超
音波変換器の間に配置されるときの超音波測定装置全体
の強度（規模、振幅）変換関数である。
|Hr（fi）｜は、送信用及び受信用の双方の超音波ト
ランスデューサの強度変換関数を含む。勿論、主な対象
が治療している骨のとき、強度変換関数は単一のトラン
スデューサのみからの寄与を含み、この場合、|H
t（fi）｜と示される。
ランスデューサの強度変換関数を含む。勿論、主な対象
が治療している骨のとき、強度変換関数は単一のトラン
スデューサのみからの寄与を含み、この場合、|H
t（fi）｜と示される。
この好適実施例において、Ｂは10ネーパーMHz-1であ
り、|Hr（fi）｜は、インパルス型の入力信号を用いて
水を介して伝送された後に受信された波形の強度フーリ
エ変換である。この複合サイン波信号の振幅選択によ
り、受信された信号は、上述の周波数の範囲においてお
およそ一定の信号対ノイズ比となる。
り、|Hr（fi）｜は、インパルス型の入力信号を用いて
水を介して伝送された後に受信された波形の強度フーリ
エ変換である。この複合サイン波信号の振幅選択によ
り、受信された信号は、上述の周波数の範囲においてお
およそ一定の信号対ノイズ比となる。
上記波形は、周波数500Hzの繰り返しで周期的に伝送
される。この好適実施例において、受信された各波形Sj
（ｔ）、平均化パルス単位信号ｓ（ｔ）を取得するため
に、100回の合計が平均化される。次に、ｓ（ｔ）の離
散フーリエ変換（DFT）、Ｓ（ｆ）が、高速フーリエ変
換アルゴリズム（FFT）を用いて取得される。
される。この好適実施例において、受信された各波形Sj
（ｔ）、平均化パルス単位信号ｓ（ｔ）を取得するため
に、100回の合計が平均化される。次に、ｓ（ｔ）の離
散フーリエ変換（DFT）、Ｓ（ｆ）が、高速フーリエ変
換アルゴリズム（FFT）を用いて取得される。
参照信号ｒ（ｔ）は、水のみを通して、即ち、骨組織
部を取り除き、水と置き換えて、転送された100個の超
音波信号を平均することにより取得される。骨変換関数
を以下に示すように取得するために、同一の複数サイン
波入力信号が参照信号の生成のために用いられる。参照
信号のDFT、Ｒ（ｆ）はFFTを用いて取得される。
部を取り除き、水と置き換えて、転送された100個の超
音波信号を平均することにより取得される。骨変換関数
を以下に示すように取得するために、同一の複数サイン
波入力信号が参照信号の生成のために用いられる。参照
信号のDFT、Ｒ（ｆ）はFFTを用いて取得される。
データは、さらに骨変換関数Ｈ（ｆ）を取得するため
に処理される。
に処理される。
Ｈ（Ｆ）は周波数依存特定減衰関数μ（ｆ）と周波数依
存群速度関数Vg（ｆ）とを取得するために処理される。
存群速度関数Vg（ｆ）とを取得するために処理される。
ここで、Vwは水中の超音波の速度であり、Ｌは、骨組
織部の厚さであり、arg［Ｈ（ｆ）］は複素骨変換関数
Ｈ（ｆ）の位相を計算するためのものである。
織部の厚さであり、arg［Ｈ（ｆ）］は複素骨変換関数
Ｈ（ｆ）の位相を計算するためのものである。
周波数依存特定減衰関数μ（fi）と周波数依存群速度
関数Vg（fi）（ｉ＝１、２、...、Ｎ）は、上記の現在
解析されている骨の特性、即ち、骨無機質密度、強度、
骨折の危険率の値の１つ又は複数の予測値を生成するた
めに適当に構成されたニューラルネットワークへ入力さ
れる。この好適実施例では、ニューラルネットワークは
30個の入力と１個の出力と、300個の処理要素から構成
される隠れ層とを備えるフィードフォワード型ネットワ
ークである。ネットワークは、骨無機質密度を推定する
ためのバックプロパゲーションアルゴリズムで学習され
ている。
関数Vg（fi）（ｉ＝１、２、...、Ｎ）は、上記の現在
解析されている骨の特性、即ち、骨無機質密度、強度、
骨折の危険率の値の１つ又は複数の予測値を生成するた
めに適当に構成されたニューラルネットワークへ入力さ
れる。この好適実施例では、ニューラルネットワークは
30個の入力と１個の出力と、300個の処理要素から構成
される隠れ層とを備えるフィードフォワード型ネットワ
ークである。ネットワークは、骨無機質密度を推定する
ためのバックプロパゲーションアルゴリズムで学習され
ている。
上記入力の組を使用して、骨無機質密度を推定するた
めにニューラルネットワークを評価した。これに関連し
て、データのトレーニングセットは、超音波特定減衰と
超音波群速度と骨無機質密度とが予め計測された27個の
牛の柱状骨の立方体から生成されたものであった。単純
な線形回帰法を用いた場合、推定密度の平均エラーは25
パーセントであり、特定減衰と群速度とに対する平均エ
ラーは23パーセントであった。これに対して、ニューラ
ルネットを用いた場合、推定密度に対するエラーは15パ
ーセントとなり、予測精度において40パーセントの改良
が示された。ニューラルネットワークは、一変量回帰法
と比較して特定減衰と群速度とから得られた付加的な情
報を非線形的に結合することができた。その上、この方
法に基づくニューラルネットワークは、特定減衰と群速
度とを密度（又は、強度、骨折危険率）に関連付ける関
数に関する情報を前もって必要とせず、データ自身から
この情報を推定する。
めにニューラルネットワークを評価した。これに関連し
て、データのトレーニングセットは、超音波特定減衰と
超音波群速度と骨無機質密度とが予め計測された27個の
牛の柱状骨の立方体から生成されたものであった。単純
な線形回帰法を用いた場合、推定密度の平均エラーは25
パーセントであり、特定減衰と群速度とに対する平均エ
ラーは23パーセントであった。これに対して、ニューラ
ルネットを用いた場合、推定密度に対するエラーは15パ
ーセントとなり、予測精度において40パーセントの改良
が示された。ニューラルネットワークは、一変量回帰法
と比較して特定減衰と群速度とから得られた付加的な情
報を非線形的に結合することができた。その上、この方
法に基づくニューラルネットワークは、特定減衰と群速
度とを密度（又は、強度、骨折危険率）に関連付ける関
数に関する情報を前もって必要とせず、データ自身から
この情報を推定する。
上記手順の変形例において、周波数依存特定減衰関数
μ（fi）及び周波数依存群速度関数Vg（fi）（ｉ＝1,
2,...,N）は、係数が線形最小２乗解析を用いて取得さ
れた多項式でモデル化されている。これらの係数、即
ち、μ０、μ１、μ２、...、μＭとVg0、Vg1、
Vg2、...、Vgkは、他の適当に構成されたニューラルネ
ットワークへ入力される。この好適実施例において、Ｍ
は２であり、Ｋは１であり、ニューラルネットワークは
５個の入力と１個の出力と、50個の処理要素から構成さ
れる隠れ層とを備えるフィードフォワード型ネットワー
クである。ニューラルネットワークは、骨密度に加え
て、骨強度及び／又は骨折危険率を推定するように構成
され得る。このような場合において、異なるトレーニン
グデータセットがニューラルネットワークの学習のため
に必要とされる。
μ（fi）及び周波数依存群速度関数Vg（fi）（ｉ＝1,
2,...,N）は、係数が線形最小２乗解析を用いて取得さ
れた多項式でモデル化されている。これらの係数、即
ち、μ０、μ１、μ２、...、μＭとVg0、Vg1、
Vg2、...、Vgkは、他の適当に構成されたニューラルネ
ットワークへ入力される。この好適実施例において、Ｍ
は２であり、Ｋは１であり、ニューラルネットワークは
５個の入力と１個の出力と、50個の処理要素から構成さ
れる隠れ層とを備えるフィードフォワード型ネットワー
クである。ニューラルネットワークは、骨密度に加え
て、骨強度及び／又は骨折危険率を推定するように構成
され得る。このような場合において、異なるトレーニン
グデータセットがニューラルネットワークの学習のため
に必要とされる。
上記手順の他の変形例において、伝播用トランスデュ
ーサは、断面における軟部組織の厚さの推定値を取得す
るため、反射された超音波波形を測定する（測定するよ
うに適合されている）。反射測定には、狭いパルスで送
信用トランスデューサを励起し、続いて、反射された波
形を測定するPanametrics（Waltham、MA）のパルサー／
レシーバモデル＃500PRを用いる。反射された信号の到
達時間により、音響波がトランスデューサから軟部組織
を通過して、骨の表面に伝播し（そこで部分的に反射さ
れ）、軟部組成部を通過して戻るまでのラウンドトリッ
プ通過時間τが測定される。軟部組織の厚さdsは次のよ
うにして計算される得る。
ーサは、断面における軟部組織の厚さの推定値を取得す
るため、反射された超音波波形を測定する（測定するよ
うに適合されている）。反射測定には、狭いパルスで送
信用トランスデューサを励起し、続いて、反射された波
形を測定するPanametrics（Waltham、MA）のパルサー／
レシーバモデル＃500PRを用いる。反射された信号の到
達時間により、音響波がトランスデューサから軟部組織
を通過して、骨の表面に伝播し（そこで部分的に反射さ
れ）、軟部組成部を通過して戻るまでのラウンドトリッ
プ通過時間τが測定される。軟部組織の厚さdsは次のよ
うにして計算される得る。
ds＝vsτ （７） ここで、Vsは、軟部組織における超音波速度であり、
Vs＝1540ms-1である。式（７）は、骨の両側における軟
部組織の厚さを推定するための２つの要素を含む。
Vs＝1540ms-1である。式（７）は、骨の両側における軟
部組織の厚さを推定するための２つの要素を含む。
軟部組織の厚さdsは、特定減衰μ（ｆ）と群速度V
g（ｆ）を補正するために、用いられてもよい。これら
の補正は次式に示すように与えられる。
g（ｆ）を補正するために、用いられてもよい。これら
の補正は次式に示すように与えられる。
ここで、μｓ（ｆ）は、軟部組織の特定減衰であり、
μcorr（ｆ）とＶg,corr（ｆ）は、それぞれ、軟部組織
に関して修正された周波数依存特定減衰と、軟部組織に
関して修正された周波数依存群速度である。軟部組織特
定減衰は、周波数の線形関数、即ち、μｓ（ｆ）＝2x10
-4fとしてモデル化されている。ここで、ｆは周波数（H
z）を示す。上記補正式（式８、式９）を適応すること
による影響は、軟部組織の相対的な量及び骨組織部の音
響的な特性に依存しており、特定減衰に対する影響度は
小さく（約0.5％〜２％）、群速度に対する影響は大き
い（４％〜10％）。
μcorr（ｆ）とＶg,corr（ｆ）は、それぞれ、軟部組織
に関して修正された周波数依存特定減衰と、軟部組織に
関して修正された周波数依存群速度である。軟部組織特
定減衰は、周波数の線形関数、即ち、μｓ（ｆ）＝2x10
-4fとしてモデル化されている。ここで、ｆは周波数（H
z）を示す。上記補正式（式８、式９）を適応すること
による影響は、軟部組織の相対的な量及び骨組織部の音
響的な特性に依存しており、特定減衰に対する影響度は
小さく（約0.5％〜２％）、群速度に対する影響は大き
い（４％〜10％）。
図２の処理の他の変形例において、送信用のトランス
デューサと受信用のトランスデューサとの双方は、断面
における軟部組織の厚さdsのより正確な推定値を取得す
るために、パルスエコーモードに対応可能である。この
実施例において、骨の両側の軟部の厚さの各推測値は上
記方法と同一の方法で生成され、最終的な測測値を得る
ために足し合わされる。捕捉された特定減衰及び修正さ
れた群速度は式８、式９に示される方法と同一の方法で
求められる。
デューサと受信用のトランスデューサとの双方は、断面
における軟部組織の厚さdsのより正確な推定値を取得す
るために、パルスエコーモードに対応可能である。この
実施例において、骨の両側の軟部の厚さの各推測値は上
記方法と同一の方法で生成され、最終的な測測値を得る
ために足し合わされる。捕捉された特定減衰及び修正さ
れた群速度は式８、式９に示される方法と同一の方法で
求められる。
この発明の他の変形例として、周波数依存特定減衰μ
（ｆ）の分散σμ ２と、周波数依存群速度Vg（ｆ）の分
散σV 2はオンラインで計算される。平均値に対する分散
は、信号の十分な平均化がなされた時間を判定するため
に用いられる。分散の監視は、データの精度の欠落と、
実験（検査）の状況（状態）を修正しなければならない
ことを指摘するために用いられ得る。分散の帰納的な
（再帰的な）計算式を次に示す。
（ｆ）の分散σμ ２と、周波数依存群速度Vg（ｆ）の分
散σV 2はオンラインで計算される。平均値に対する分散
は、信号の十分な平均化がなされた時間を判定するため
に用いられる。分散の監視は、データの精度の欠落と、
実験（検査）の状況（状態）を修正しなければならない
ことを指摘するために用いられ得る。分散の帰納的な
（再帰的な）計算式を次に示す。
これらの式において、μｉ及びVgiは、データ取得番
号ｉに関連した特定減衰と群速度であり、オーババーは
現在の平均値を示す。各分散と（２乗された）各平均値
とを比較することにより、算定され得る特定精度の推定
を実行するために必要とされる取得数（μavg、Vavg）
が決定される。例えば、ある例において、0.01の相対精
度（分散の平方根対平均の率）を得るために、特定減衰
と群速度の双方において1000の取得数が必要とされる。
一方、他の場合では、100の取得数で同一の精度を十分
達成できる。
号ｉに関連した特定減衰と群速度であり、オーババーは
現在の平均値を示す。各分散と（２乗された）各平均値
とを比較することにより、算定され得る特定精度の推定
を実行するために必要とされる取得数（μavg、Vavg）
が決定される。例えば、ある例において、0.01の相対精
度（分散の平方根対平均の率）を得るために、特定減衰
と群速度の双方において1000の取得数が必要とされる。
一方、他の場合では、100の取得数で同一の精度を十分
達成できる。
この発明の第２の実施例では、図３のフローチャート
に示すように、周波数依存特定減衰と周波数依存群速度
の直接的推定がなされる。この実施例において、ガウス
包絡線を有する音響パルスを生成する入力信号が用いら
れる。参照媒体を通過する信号ｒ（ｔ）は次のように与
えられる。
に示すように、周波数依存特定減衰と周波数依存群速度
の直接的推定がなされる。この実施例において、ガウス
包絡線を有する音響パルスを生成する入力信号が用いら
れる。参照媒体を通過する信号ｒ（ｔ）は次のように与
えられる。
骨変換関数は、位相Φ（ｆ）と減衰Ａ（ｆ）との２次
の多項展開式により十分に良くモデル化されていると仮
定される。
の多項展開式により十分に良くモデル化されていると仮
定される。
上述された変形例及び実施例において、μ（ｆ）＝Ａ
（ｆ）/Lであり、β＝Φ（ｆ）/Lである。よって、Ａ
（ｆ）と骨組織部の長さＬとを知ることにより、特定減
衰μ（ｆ）が直接的に与えられる。同様に、β（ｆ）
は、群速度Vg（ｆ）を計算するために式５にて用いられ
る。
（ｆ）/Lであり、β＝Φ（ｆ）/Lである。よって、Ａ
（ｆ）と骨組織部の長さＬとを知ることにより、特定減
衰μ（ｆ）が直接的に与えられる。同様に、β（ｆ）
は、群速度Vg（ｆ）を計算するために式５にて用いられ
る。
上記ガウス入力信号及び骨変換関数の近似（漸近）法
により、受信用のトランスデューサで測定された信号を
次に示す。
により、受信用のトランスデューサで測定された信号を
次に示す。
式（14）の信号パラメータは、入力信号パラメータと
骨変換関数パラメータとの陽性関数として記述され得
る。これらの関係から、次に示す式が得られる。
骨変換関数パラメータとの陽性関数として記述され得
る。これらの関係から、次に示す式が得られる。
パラメータの組｛A2、A1、A0、Φ２、Φ１｝を最終的
に取得するために、各式は、連続的に用いられる。位相
Φ０は、群速度の計算に使用されないため、明示されて
いない。
に取得するために、各式は、連続的に用いられる。位相
Φ０は、群速度の計算に使用されないため、明示されて
いない。
特定減衰と群速度の直接的推定は、出力信号ｓ（ｔ）
を復調することにより取得される。このため、信号ｓ
（ｔ）は、包絡senv（ｔ）を取得するため、整流器及び
低域フィルタを通され得る。
を復調することにより取得される。このため、信号ｓ
（ｔ）は、包絡senv（ｔ）を取得するため、整流器及び
低域フィルタを通され得る。
ピーク検波器はe-a0（ｔ＝τ０のとき）を検出し、そ
れにより、最大時（ピーク時）の時間をτ０と識別す
る。Δ0 2は、ピークの半分の振幅点の２点間の時間間隔
である。ｓ（ｔ）が０のとき、次式に対応する。
れにより、最大時（ピーク時）の時間をτ０と識別す
る。Δ0 2は、ピークの半分の振幅点の２点間の時間間隔
である。ｓ（ｔ）が０のとき、次式に対応する。
ここで、tnはｎ番目の０が発生する時間である。ｓ
（ｔ）の３つの０に個々に対応する３個の時間t1＜t2＜
t3を識別することにより、ω０とΩ0 2とを識別できる。
（ｔ）の３つの０に個々に対応する３個の時間t1＜t2＜
t3を識別することにより、ω０とΩ0 2とを識別できる。
前述の変形例の説明と図２に示す実施例は、ディジタ
ル処理が適しているという前提において、主に進められ
ている。これに対して、図３の実施例の説明は、アナロ
グ処理が適しているという前提において進められてい
る。しかし、双方の実施例及びそれら実施例の変形例は
ディジタル技術とアナログ技術のいずれでも実行され得
る。
ル処理が適しているという前提において、主に進められ
ている。これに対して、図３の実施例の説明は、アナロ
グ処理が適しているという前提において進められてい
る。しかし、双方の実施例及びそれら実施例の変形例は
ディジタル技術とアナログ技術のいずれでも実行され得
る。
上述された発明は、体内の骨組織部の状態の計算に関
する全ての明記された事象（実在物）を満たし、以下の
効果を有する。ただし、効果は、以下に限定されるもの
ではない。
する全ての明記された事象（実在物）を満たし、以下の
効果を有する。ただし、効果は、以下に限定されるもの
ではない。
（１） パルス型の入力信号を用いる従来の技術に対し
て改良された信号対ノイズ比。この発明で使用される有
限期間複合サイン波信号は、骨組織部の周波数特性及び
超音波トランスデューサ／測定システムの周波数特性を
考慮して、用いられている。これにより、周波数依存特
定減衰関数μ（ｆ）及び周波数依存群速度関数Vg（ｆ）
のより正確な推定が可能となる。
て改良された信号対ノイズ比。この発明で使用される有
限期間複合サイン波信号は、骨組織部の周波数特性及び
超音波トランスデューサ／測定システムの周波数特性を
考慮して、用いられている。これにより、周波数依存特
定減衰関数μ（ｆ）及び周波数依存群速度関数Vg（ｆ）
のより正確な推定が可能となる。
（２） 従来の技術では用いられていない付加的な情報
の考慮。即ち、（ａ）周波数依存特定減衰関数μ（ｆ）
及び周波数依存群速度関数Vg（ｆ）の使用と、（ｂ）特
定減衰関数μ（ｆ）の周波数依存性と群速度関数V
g（ｆ）の周波数依存性を考慮することと、 （ｃ）特定減衰関数μ（ｆ）の周波数依存性及び／又は
群速度関数Vg（ｆ）の周波数依存性の非線形性を考慮す
ることである。
の考慮。即ち、（ａ）周波数依存特定減衰関数μ（ｆ）
及び周波数依存群速度関数Vg（ｆ）の使用と、（ｂ）特
定減衰関数μ（ｆ）の周波数依存性と群速度関数V
g（ｆ）の周波数依存性を考慮することと、 （ｃ）特定減衰関数μ（ｆ）の周波数依存性及び／又は
群速度関数Vg（ｆ）の周波数依存性の非線形性を考慮す
ることである。
（３） 群速度関数Vg（ｆ）を説明する分析的な手法の
使用。これは、超音波の速度を計算するために単純な飛
行時間（タイムオブフライト）の測定を使用する従来の
技術と対照的である。従来の測定は、群速度の周波数依
存を特徴付けることができず、それらの仮速度をどの周
波数に割り当てるかを判定できない。これに対して、こ
こで記述された方法は、十分に特徴付けられた数学的な
関係に従って、周波数依存群速度関数を決定するように
具体的に設計されている。
使用。これは、超音波の速度を計算するために単純な飛
行時間（タイムオブフライト）の測定を使用する従来の
技術と対照的である。従来の測定は、群速度の周波数依
存を特徴付けることができず、それらの仮速度をどの周
波数に割り当てるかを判定できない。これに対して、こ
こで記述された方法は、十分に特徴付けられた数学的な
関係に従って、周波数依存群速度関数を決定するように
具体的に設計されている。
（４） 過度に単純化された一変量線形回帰に大部分が
依存する従来の技術と対照的な洗練されたデータ解析。
上記処理は、ニューラルネットワークテクノロジに依存
する。ニューラルネットワークは、密度、強度、及び／
又は、骨折率を判定するための多変量の非線形解析を行
う。この方法は、より多くのデータを使用できるよう
に、定期的に、更新、改良されてもよい。
依存する従来の技術と対照的な洗練されたデータ解析。
上記処理は、ニューラルネットワークテクノロジに依存
する。ニューラルネットワークは、密度、強度、及び／
又は、骨折率を判定するための多変量の非線形解析を行
う。この方法は、より多くのデータを使用できるよう
に、定期的に、更新、改良されてもよい。
（５） 周波数依存特定減衰関数μ（ｆ）及び周波数依
存群速度関数Vg（ｆ）の多項式の係数を、比較的単純で
安価なアナログベースの技術を用いて、リアルタイムに
取得する性能。
存群速度関数Vg（ｆ）の多項式の係数を、比較的単純で
安価なアナログベースの技術を用いて、リアルタイムに
取得する性能。
（６） 軟部組織の影響に対して、周波数依存特定減衰
関数μ（ｆ）及び周波数依存群速度関数Vg（ｆ）の双方
を補正する性能。
関数μ（ｆ）及び周波数依存群速度関数Vg（ｆ）の双方
を補正する性能。
（７） 周波数依存特定減衰関数μ（ｆ）及び周波数依
存群速度関数Vg（ｆ）の分散度を判定する性能。測定条
件に対応していない従来の技術と対照に、この発明の実
施例は高精度の推測を保証するデータに適合する。
存群速度関数Vg（ｆ）の分散度を判定する性能。測定条
件に対応していない従来の技術と対照に、この発明の実
施例は高精度の推測を保証するデータに適合する。
（８） 指示された事象に相互に関連し得るより良い超
音波骨データを取得するための更なる実験及び検査の目
的を提供するという、ここで記述された装置の本質。上
述された発明の実施例は、実験的な構成の広い範囲をカ
バーする。実施例において用いられているこの発明は、
指示された事象を取得するためのコンパクトで効率的な
装置の開発を可能とする。例えば、主要な目的が安価で
単純な構成の装置及び方法を提供することならば、アナ
ログ回路により容易に構成され得る。アナログ／ディジ
タル変換器に依存する他のシステムはより高価である
が、実行され得る処理のタイプに関してよりいっそう柔
軟であり得る。双方のシステムは、スタンドアロン装置
とパーソナルコンピュータベースのシステムの一部のい
ずれとしても構築され得る。
音波骨データを取得するための更なる実験及び検査の目
的を提供するという、ここで記述された装置の本質。上
述された発明の実施例は、実験的な構成の広い範囲をカ
バーする。実施例において用いられているこの発明は、
指示された事象を取得するためのコンパクトで効率的な
装置の開発を可能とする。例えば、主要な目的が安価で
単純な構成の装置及び方法を提供することならば、アナ
ログ回路により容易に構成され得る。アナログ／ディジ
タル変換器に依存する他のシステムはより高価である
が、実行され得る処理のタイプに関してよりいっそう柔
軟であり得る。双方のシステムは、スタンドアロン装置
とパーソナルコンピュータベースのシステムの一部のい
ずれとしても構築され得る。
開示された装置及び方法は、上述した骨組織の評価の
ような指定された事象に対応するだけでなく、信号生成
及び骨組織への適応に関する限りにおいて、同一の装置
及び方法を骨組織の治療に有用に適応することができ
る。治療のための照射時間は骨組織の評価に必要な時間
よりも実質的に延長されてもよい。
ような指定された事象に対応するだけでなく、信号生成
及び骨組織への適応に関する限りにおいて、同一の装置
及び方法を骨組織の治療に有用に適応することができ
る。治療のための照射時間は骨組織の評価に必要な時間
よりも実質的に延長されてもよい。
開示された装置及び方法を骨組織の検査及び治療にお
いて使用する限り、開示された装置及び方法は、一般的
な筋骨組織、即ち、骨、軟骨、靱帯、及び／又は腱の検
査及び治療に有効に適応できる。例えば、“テニス肘”
に関しては、励起トランスデューサは、腱に直接アクセ
スする（超音波を照射する）ために、炎症部分上の皮膚
に適用され、腱組織の評価に必要となる時間よりも実質
的に長い時間、信号を生成し、適用される。
いて使用する限り、開示された装置及び方法は、一般的
な筋骨組織、即ち、骨、軟骨、靱帯、及び／又は腱の検
査及び治療に有効に適応できる。例えば、“テニス肘”
に関しては、励起トランスデューサは、腱に直接アクセ
スする（超音波を照射する）ために、炎症部分上の皮膚
に適用され、腱組織の評価に必要となる時間よりも実質
的に長い時間、信号を生成し、適用される。
一般的に、治療において、複合サイン波信号により励
起されたトランスデューサは、一定期間又は周期的に、
任意の患者に対して医者により指示される強度で用いら
れる。
起されたトランスデューサは、一定期間又は周期的に、
任意の患者に対して医者により指示される強度で用いら
れる。
例えば、アキレス腱の強度を検査する際には、２つの
トランスデューサは腱を覆う皮膚を中間にして、その両
側に配置されるとともに、腱強度の定量的評価に適合さ
れた信号生成及び処理を行う。
トランスデューサは腱を覆う皮膚を中間にして、その両
側に配置されるとともに、腱強度の定量的評価に適合さ
れた信号生成及び処理を行う。
フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭62−47359（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) A61H 23/02 A61B 8/00
Claims (33)
- 【請求項１】生体内の筋骨組織の非侵襲的治療処理及び
／又は非侵襲的定量的評価を行う装置であって、 （ａ） 近傍の皮膚に音響結合し、生体内の筋骨組織を
通過して伝播させる非侵襲的な超音波トランスデューサ
と、 （ｂ） 前記トランスデューサを次式を満たす有限期間
複合サイン波励起信号により駆動することにより、筋骨
組織治療用の筋骨組織を通過した音響信号を生成する手
段と、を備え、 ここで、ai及びφｉは、それぞれ周波数fi（ｉ＝１、
２、...、Ｎ）に関連する振幅及び位相であり、Ｔは最
小周波数fiの周期の２倍よりも長く設定され、ここで、
前記複合サイン波信号は、約2MHzまでの超音波周波数領
域に位置する複数の離散した周波数の信号からなり、前
記励起信号は1Hzから1000Hzの割合で繰り返し、 さらに、振幅aiは次式に従って選択され、 Ｂは平均的な筋骨組織での減衰量を表し、|Ht（fi）｜
は前記超音波トランスデューサの強度変換関数である、 ことを特徴とする生体内の筋骨組織の非侵襲的治療処理
及び／又は非侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項２】（ｃ） 前記組織通過信号に非侵襲的及び
音響的に応答し、これにより電気的出力信号を生成する
第２の超音波トランスデューサと、 （ｄ） 一連の前記電気的出力信号を平均化することに
より各電気的出力信号を順次処理し、これにより、平均
化されたパルス単位信号を取得し、各平均を実質的に１
ミリ秒を越える予め定められた最小期間に亘って実行す
る手段と、 （ｅ） 既知の音響的特性と路長を有する媒体を含み、
前記トランスデューサーと前記励起信号を前記生体への
結合とは独立して前記媒体を介して使用し、これによ
り、参照信号を生成する選択動作手段と、 （ｆ） 参照信号を分けて記憶する手段と、 （ｇ） 記憶された参照信号に対して平均化されたパル
ス単位信号を比較的に評価する手段と、 をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の生体
内の筋骨組織の非侵襲的治療処理及び／又は非侵襲的定
量的評価を行う装置。 - 【請求項３】前記筋骨組織は骨である、ことを特徴とす
る請求項１又は２に記載の生体内の筋骨組織の非侵襲的
治療処理及び／又は非侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項４】前記筋骨組織は軟骨である、ことを特徴と
する請求項１又は２に記載の生体内の筋骨組織の非侵襲
的治療処理及び／又は非侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項５】前記筋骨組織は靱帯である、ことを特徴と
する請求項１又は２に記載の生体内の筋骨組織の非侵襲
的治療処理及び／又は非侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項６】前記筋骨組織は腱である、ことを特徴とす
る請求項１又は２に記載の生体内の筋骨組織の非侵襲的
治療処理及び／又は非侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項７】任意の時間での骨無機質密度、強度、骨折
率、の数値のうちの１つ又は複数を通して明示される生
体内の筋骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装置
であって、 近傍の皮膚に音響結合し、生体内の骨部を含む確定され
た路を通過させる１対の超音波トランスデューサを含む
トランスデューサ手段と、 前記骨部へ励起信号を適用するために前記トランスデュ
ーサの一方に接続される信号ジェネレータ手段と、を備
え、前記励起信号は次式を満たす有限期間複合サイン波
信号であり、 ここで、ai及びφｉは、それぞれ周波数fi（ｉ＝１、
２、...、Ｎ）に関連する振幅及び位相であり、Ｔは最
小周波数fiの周期の２倍よりも長く設定され、ここで、
前記複合サイン波信号は、約2MHzまでの超音波周波数領
域に位置する複数の離散した周波数の信号からなり、前
記励起信号は1Hzから1000Hzの範囲で繰り返し、 さらに、振幅aiは次式に従って選択され、 Ｂは平均的な身体部での減衰量を表し、Hr（fi）は減衰
を無視可能な媒体が２つのトランスデューサ間に配置さ
れる時の超音波測定システム全体の強度変換関数であ
り、 前記トランスデューサの他方により受信された信号に応
答するように接続され、平均化されたパルス単位信号を
取得するために、一連の信号を平均化するように、各受
信した信号を順次作用する手段を含み、各平均を実質的
に１ミリ秒を越える予め定められた最小期間に亘って実
行する信号処理手段と、 前記生体への結合とは独立して、既知の音響的特性と路
長を有する媒体を介して、前記トランスデューサと前記
励起信号を選択的に使用し、参照信号を生成する手段
と、 前記参照信号を分けて記憶する手段と、 前記記憶された参照信号に対して平均化されたパルス単
位信号を比較的に評価する手段と、を備えることを特徴
とする生体内の筋骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を
行う装置。 - 【請求項８】任意の時間における骨無機質密度、強度、
骨折率、の数値のうちの１つ又は複数を通して明示され
る生体内の筋骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う
装置であって、 近傍の皮膚に音響結合し、生体内の骨部を含む確定され
た路を通過させる１対の超音波トランスデューサを含む
トランスデューサ手段と、 前記骨部へ励起信号を適用するために前記トランスデュ
ーサの一方に接続し、前記励起信号は約2MHzまでの超音
波周波数領域に位置する複数の周波数の信号からなる有
限期間信号であり、前記励起信号を1Hzから1000Hzの範
囲で繰り返す信号ジェネレータ手段と、 前記トランスデューサの他方により受信された信号に応
答するように接続され、平均化されたパルス単位信号を
取得するために、一連の信号を平均化するように、受信
した信号を順次処理する手段を含み、各平均を実質的に
１ミリ秒を越える予め定められた最小期間に亘って実行
する信号処理手段と、 前記生体への結合とは独立して、既知の音響的特性と路
長を有する媒体を介して、前記トランスデューサーと前
記励起信号を選択的に使用し、参照信号を生成する手段
と、 前記参照信号のフーリエ変換を生成する手段と、 前記平均化されたパルス単位信号のフーリエ変換を生成
する手段と、 骨変換関数を生成するために前記フーリエ変換を比較的
に評価する手段と、 前記骨変換関数に関連した周波数依存特定減衰関数μ
（ｆ）及び周波数依存群速度関数Vg（ｆ）を導出するた
めに前記骨変換関数を処理する手段と、 前記特定減衰関数μ（ｆ）及び前記群速度関数Vg（ｆ）
に応答するように接続されたニューラルネットワークを
含み、前記ニューラルネットワークを前記数値の１つ又
は複数の推定値を生成するように構成する手段と、を備
えることを特徴とする生体内の筋骨組織の状態の非侵襲
的定量的評価を行う装置。 - 【請求項９】任意の時間での骨無機質密度、強度、骨折
率、の数値のうちの１つ又は複数を通して明示される生
体内の筋骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装置
であって、 近傍の皮膚に音響結合し、生体内の骨組織部を含む確定
された路を通過させる１対の超音波トランスデューサを
含むトランスデューサ手段と、 前記骨部へ励起信号を適用するために前記トランスデュ
ーサの１つに接続され、前記励起信号は約2MHzまでの超
音波周波数領域に位置する複数の周波数の信号からなる
有限期間信号であり、前記励起信号を1Hzから1000Hzの
範囲で繰り返す信号ジェネレータ手段と、 前記トランスデューサの他方により受信された信号に応
答するように接続され、前記受信された信号のフーリエ
変換を生成する信号処理手段と、 前記生体への結合とは独立して、既知の音響的特性と路
長を有する媒体を介して、前記トランスデューサと前記
励起信号を選択的に使用し、参照信号を生成する手段
と、 前記参照信号のフーリエ変換を生成する手段と、 骨変換関数を生成するために前記フーリエ変換を比較的
に評価する手段と、 前記骨変換関数に関連した周波数依存特定減衰関数μ
（ｆ）及び周波数依存群速度関数Vg（ｆ）を導出するた
めに前記骨変換関数を処理するものであり、平均化され
たパルス単位の特定減衰関数μ（ｆ）を取得するため
に、一連の特定減衰関数μ（ｆ）を平均化するように、
受信された信号を順次処理する手段と、平均化されたパ
ルス単位の群速度関数Vg（ｆ）を取得するために一連の
周波数依存群速度関数Vg（ｆ）を平均化するように、受
信された信号を順次処理する手段と、をさらに備え、各
平均を実質的に１ミリ秒を越える予め定められた最小期
間に亘って実行する更なる手段と、 前記平均化された特定減衰関数μ（ｆ）及び前記平均化
された群速度関数Vg（ｆ）に応答するように接続された
ニューラルネットワークを含み、前記ニューラルネット
ワークは前記数値の１つ又は複数の推定値を生成するよ
うに構成されている手段と、を備えることを特徴とする
生体内の筋骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装
置。 - 【請求項１０】任意の時間での骨無機質密度、強度、骨
折率、の数値のうちの１つ又は複数を通して明示される
生体内の筋骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装
置であって、 近傍の皮膚に音響結合し、生体内の骨組織部を含む確定
された路を通過させる１対の超音波トランスデューサを
含むトランスデューサ手段と、 前記骨組織部へ励起信号を適用するために前記トランス
デューサの１つに接続され、前記励起信号は約2MHzまで
の超音波周波数領域に位置する複数の周波数の信号から
なる有限期間波信号であり、前記励起信号を1Hzから100
0Hzの範囲で繰り返す信号ジェネレータ手段と、 前記トランスデューサの他方により受信された信号に応
答するように接続され、前記受信された信号のフーリエ
変換を生成する信号処理手段と、 前記生体への結合とは独立して、既知の音響的特性と路
長を有する媒体を介して、前記トランスデューサと前記
励起信号を選択的に使用し、参照信号を生成する手段
と、 前記参照信号のフーリエ変換を生成する手段と、 各前記受信信号に対する骨変換関数を計算するため、前
記フーリエ変換を比較的に評価し、平均化されたパルス
単位の骨変換関数を取得するために一連の骨変換関数算
出値を平均化するように、受信された信号を順次処理
し、各平均を実質的に１ミリ秒を越える予め定められた
最小期間に亘って実行し、 前記平均化されたパルス単位の骨変換関数に関連した周
波数依存特定減衰関数μ（ｆ）及び周波数依存群速度関
数Vg（ｆ）を導くために平均化されたパルス単位の前記
骨変換関数を処理する手段を含む更なる手段と、 前記特定減衰関数μ（ｆ）及び前記群速度関数Vg（ｆ）
に応答するように接続されたニューラルネットワークを
含み、前記ニューラルネットワークは前記数値の１つ又
は複数の推定値を生成するように構成されている手段
と、を備えることを特徴とする生体内の筋骨組織の状態
の非侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項１１】前記有限期間信号は、複数の離散した周
波数の信号からなる複合サイン波信号である、ことを特
徴とする請求項８、９、10のいずれか１つに記載の生体
内の筋骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項１２】前記信号処理手段は、現在の平均化され
た受信信号の分散度の評価をオンラインで処理する手段
を備え、前記評価は２つの時間、即ち、（ａ）予め定め
られた最小の分散を取得するために必要な時間、（ｂ）
予め定められた最大時間、のうち、短い方の時間で実行
される、 ことを特徴とする請求項７又は８に記載の生体内の筋骨
組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項１３】前記更なる実行手段は、前記骨変換関数
に関連した現在の平均化されたパルス単位の特定減衰関
数μ（ｆ）の分散度の評価をオンラインで処理する手段
を備え、前記評価は２つの時間、即ち、（ａ）予め定め
られた最小の分散を取得するために必要な時間、（ｂ）
予め定められた最大時間、のうち、短い方の時間で実行
される、ことを特徴とする請求項９に記載の生体内の筋
骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項１４】前記更なる手段は、前記骨変換関数に関
連した現在の平均化されたパルス単位の群速度関数V
g（ｆ）の分散度の評価をオンラインで処理する手段を
備え、前記評価は２つの時間、即ち、（ａ）予め定めら
れた最小の分散を取得するために必要な時間、（ｂ）予
め定められた最大時間、のうち、短い方の時間で実行さ
れる、ことを特徴とする請求項９に記載の生体内の筋骨
組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項１５】前記更なる手段は、前記骨変換関数に関
連した現在の平均化されたパルス単位の特定減衰関数μ
（ｆ）の分散度の評価をオンラインで処理する第１の手
段と、前記骨変換関数に関連した現在の平均化されたパ
ルス単位の群速度関数Vg（ｆ）の分散度の評価をオンラ
インで処理する第２の手段と、を備え、前記評価は２つ
の時間、即ち、（ａ）前記評価の双方において予め定め
られた最小の分散を取得するために必要な時間、（ｂ）
予め定められた最大時間、のうち、短い方の時間で実行
される、ことを特徴とする請求項９に記載の生体内の筋
骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項１６】前記更なる手段は、現在の平均化された
骨変換関数の分散度の評価をオンラインで処理する手段
を備え、前記評価は２つの時間、即ち、（ａ）予め定め
られた最小の分散を取得するために必要な時間、（ｂ）
予め定められた最大時間、のうち、短い方の時間で実行
される、ことを特徴とする請求項10に記載の生体内の筋
骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項１７】前記トランスデューサの一方は、送信／
受信機能に適合しており、前記信号処理手段は、骨から
の表面近傍の反射波のラウンドトリップ通過時間を計算
し、それにより、断面における軟部組織の厚さの測定を
実行し、前記断面における軟部組織の厚さは、軟部組織
の影響に対して前記特定減衰関数及び前記群速度関数を
補正するために用いられる、ことを特徴とする請求項７
乃至10のいずれか１つに記載の生体内の筋骨組織の状態
の非侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項１８】前記トランスデューサ手段は、送信／受
信機能に適合した他のトランスデューサを含み、前記信
号処理手段は、骨からの表面近傍の反射波のラウンドト
リップ通過時間を計算し、それにより、断面における軟
部組織の厚さの測定を実行し、前記断面における軟部組
織の厚さは、軟部組織の影響に対して前記特定減衰関数
及び前記群速度関数を補正するために用いられる、こと
を特徴とする請求項７乃至10のいずれか１つに記載の生
体内の筋骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装
置。 - 【請求項１９】前記トランスデューサ手段は、送信／受
信機能に適合し、互いに間隔をあけて配置され、骨部上
の異なる方向を向いた応答面用の２つのトランスデュー
サを含み、前記信号処理手段は、骨からの表面近傍の各
反射波のラウンドトリップ通過時間を計算し、それによ
り、各応答面に対する断面における軟部組織の厚さの測
定を実行し、前記断面における軟部組織の厚さは、軟部
組織の影響に対して前記特定減衰関数及び前記群速度関
数を補正するために用いられる、ことを特徴とする請求
項７乃至10のいずれか１つに記載の生体内の筋骨組織の
状態の非侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項２０】各前記トランスデューサは、送信／受信
機能に適合し、前記信号処理手段は、骨から前記トラン
スデューサの一方への表面近傍の反射波のラウンドトリ
ップ通過時間を計算し、また、骨から前記トランスデュ
ーサの他方への表面近傍の反射波のラウンドトリップ通
過時間を計算し、それにより、骨の両側の断面における
軟部組織の厚さの測定を実行し、前記断面における軟部
組織の厚さは、軟部組織の影響に対して前記特定減衰関
数及び前記群速度関数を補正するために用いられる、こ
とを特徴とする請求項７乃至10のいずれか１つに記載の
生体内の筋骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装
置。 - 【請求項２１】各前記周波数依存関数、即ち、μ（ｆ）
及びVg（ｆ）は各多項式に対して有限の係数の組を有す
る多項式で処理され、多孔式の係数を前記ニューラルネ
ットワークの入力とする手段を含む、ことを特徴とする
請求項８、９、10のいずれか１つに記載の生体内の筋骨
組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項２２】各前記周波数依存関数、即ち、μ（ｆ）
及びVg（ｆ）は各多項式に対して有限の係数の組を有す
る多項式で処理され、多項式の係数を前記ニューラルネ
ットワークの入力とする手段を含み、前記多項式の係数
は０から４までの範囲の多項式の次数用である、ことを
特徴とする請求項８、９、10のいずれか１つに記載の生
体内の筋骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装
置。 - 【請求項２３】前記ニューラルネットワークは、年齢、
性別、体重、身長、骨組織の厚さ、組織全体の厚さ、精
神状態、骨密度測定値、により構成される群から選択さ
れた入力を受け取る、ことを特徴とする請求項８、９、
10のいずれか１つに記載の筋骨組織の状態の非侵襲的定
量的評価を行う装置。 - 【請求項２４】所定の時間での骨無機質密度、強度、骨
折率、の数値のうちの１つ又は複数を通して明示される
生体内の筋骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装
置であって、 近傍の皮膚に音響結合し、生体内の骨部を含む確定され
た路を通過させる１対の超音波トランスデューサを含む
トランスデューサ手段と、 前記骨部へ励起信号を適用するために前記トランスデュ
ーサの一方に接続され、前記励起信号は、約2MHzまでの
超音波周波数領域においてガウス振幅変調された正弦波
形を生成するように構成され、前記励起信号を1Hzから1
000Hzの範囲で繰り返す信号ジェネレータ手段と、 前記トランスデューサの他方により受信された信号に応
答するように接続され、前記信号を復調する手段を含む
信号処理手段と、 復調された信号のパラメータの組を抽出し、平均化され
たパルス単位信号パラメータの組を取得するために、一
連の前記信号パラメータの組を平均化する手段を含む手
段と、 前記生体への結合とは独立して、既知の音響的特性と路
長を有する媒介を介して、前記トランスデューサーと前
記励起信号を選択的に使用し、参照信号を生成する手段
と、 前記参照信号を復調し、復調された参照信号パラメータ
の組を抽出する手段を含む手段と、 復調された信号パラメータの組と復調された参照信号パ
ラメータの組とから、周波数依存特定減衰関数μ（ｆ）
の多項式の係数と骨変換関数の位相Φ（ｆ）の多項式の
係数とを導出する手段と、 骨変換関数の位相Φ（ｆ）から周波数依存群速度V
g（ｆ）を導出する手段と、μ（ｆ）と前記群速度関数
との多項式の係数の組に応答するように接続されたニュ
ーラルネットワークを含み、前記ニューラルネットワー
クは前記数値の１つ又は複数の推定値を生成するように
構成されている手段と、を備えることを特徴とする生体
内の筋骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項２５】前記励起は、2MHzまでの超音波周波数領
域において正弦波的に振幅復調された正弦波形を生成す
るように構成され、前記励起信号は1Hzから1000Hzの範
囲で繰り返す、ことを特徴とする請求項24に記載の生体
内の筋骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項２６】前記励起は、2MHzまでの超音波周波数領
域において正弦波的に周波数変調された正弦波形を生成
するように構成され、前記励起信号は1Hzから1000Hzの
範囲で繰り返す、ことを特徴とする請求項24に記載の生
体内の筋骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装
置。 - 【請求項２７】前記励起は、2MHzまでの超音波周波数領
域において正弦波的に振幅変調されかつ正弦波的に周波
数変調された正弦波形を生成するように構成され、前記
励起信号は1Hzから1000Hzの範囲で繰り返す、ことを特
徴とする請求項24に記載の生体内の筋骨組織の状態の非
侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項２８】前記励起信号は、2MHzまでの超音波周波
数領域において、複数の周波数を含むガウス振幅変調さ
れた正弦波形の重ね合わせを生成するように構成され、
前記励起信号は1Hzから1000Hzの範囲で繰り返す、こと
を特徴とする請求項24に記載の筋骨組織の状態の非侵襲
的定量的評価を行う装置。 - 【請求項２９】前記励起信号は、2MHzまでの超音波周波
数領域における複数の周波数の連続的に供給される組か
らなるガウス振幅変調された正弦波形を生成するように
構成され、前記励起信号は1Hzから1000Hzの範囲で繰り
返す、ことを特徴とする請求項24に記載の生体内の筋骨
組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項３０】周波数依存特定減衰関数の前記係数はμ
２＝０に制限される、ことを特徴とする請求項24に記載
の生体内の筋骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う
装置。 - 【請求項３１】骨変換関数位相の前記係数はΦ２＝０と
して制限される、ことを特徴とする請求項24に記載の生
体内の筋骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装
置。 - 【請求項３２】特定減衰関数多項式の前記係数と骨変換
関数位相の前記係数の双方は、μ２＝０とΦ２＝０とし
て制限される、ことを特徴とする請求項24に記載の生体
内の筋骨組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装置。 - 【請求項３３】前記復調とμ（ｆ）及び群速度関数V
g（ｆ）の多項式の係数の導出はリアルタイムで実行さ
れる、ことを特徴とする請求項24に記載の生体内の筋骨
組織の状態の非侵襲的定量的評価を行う装置。
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