JP4739753B2

JP4739753B2 - 生体インピーダンス法を用いて鬱血性心不全患者をモニタするための装置

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Publication number: JP4739753B2
Application number: JP2004519141A
Authority: JP
Inventors: （アブード）・シモンアラド
Original assignee: テル−アヴィヴユニヴァーシティフューチャーテクノロジィディベロップメントエル．ピー．
Priority date: 2002-07-03
Filing date: 2003-07-03
Publication date: 2011-08-03
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Description

本発明は、心疾患、特に鬱血性心不全を持つ患者をモニタ及び評価するための機器の分野に関するものである。

鬱血性心不全（ＣＨＦ）は、心臓が血液の循環を適切に保たない状態である。それは、体内の保有水分の増加により特徴づけられる。その保有水分は特に細胞外液であって、多くの場合、肺中のものである（肺水腫）。ＣＨＦ患者の細胞外液の減少は、典型的に、心臓動作の改善の徴候である。ＣＨＦ患者をモニタする従来の方法は、高価な装置と訓練を受けた人材（例えば、カテーテルを用いて肺動脈と中心静脈圧を測定し、ドップラー心エコー検査法を用いて僧帽弁輪と肺静脈を通る血流を測定する）とが必要であり、或いは、あまり正確ではなかった（例えば、体重変化をモニタすること、頚静脈怒張を測定すること、足首寸法を測定すること）。抵抗性インピーダンス及び反応性（容量性）インピーダンスの両方を含む胸部のインピーダンス測定は、体内総水分量、細胞外液の水分量、及びこれらの量の比率が、脂肪を含まない質量に対して、相関関係があることを示している（米国特許5,788,643）。鬱血性心不全患者のこれらの量の動向をモニタすることは、一回の投薬量を増やす必要があるか減らす必要があるかを判断するために大いに有用な方法である。米国特許5,788,643に記載されているように、Subramanyanらは、比較的高い周波数（50kHz）の電流に対する体内のインピーダンスの抵抗性成分と反応性成分の双方が、ＣＨＦ患者が保有する水分量に対し感度がよいということを示している。ＣＨＦが消散するにつれて、[抵抗成分に対する反応成分の比率]が増加し、抵抗成分と反応成分がともに増加する。Subramanyan, et al., ”Total Body Water in Congestive Heat Failure” Jour. Asso. Phy. Ind., Vol. 28, September, 1980, pages 257-262を参照。入院を必要とする前にＣＨＦ患者の体内水分量の増加を検出する簡単な方法、及び急性心不全の発作を未然に防ぐために適切な時期に投薬及び／又は食事の調整を可能にする簡単な方法を提供することが最も望ましい。この特許は、ＣＨＦ患者にいつ医学的介入が必要であるかを決定するための、インピーダンス測定から予測される性能指数を記載している。

胸部のインピーダンスに影響を与える幾つかのパラメータがある。胸腔のインピーダンスは、皮膚のインピーダンスと比して変化が小さい。そして、胸腔のインピーダンスは、肺内の空気の体積変化による呼吸性の心周期の間、及び肺の血液潅流の変化による心周期の間に、実質上、変化する。過剰の体内水分量に起因するインピーダンスの一部分を分離するため、また、異なる日に同一の患者に行われるインピーダンス測定を意味があるように比較するために、様々な手法が使用されている。例えば、米国特許5,749,369及び、Charach, G. et al., “Transthoracic Monitoring of the Impedance of the Right Lung in Patients with Cardiogenic Pulmonary Edema”, Crit. Care Med. 2001, Vol. 29, No. 6, pages 1137-1144は、皮膚のインピーダンスのドリフトを補正するための方法を議論している。

また、バルクのインピーダンス測定に使用される技術に加えて、インピーダンスの画像化は、インピーダンスへの種々の寄与を分離するのに役立つ。インピーダンス画像化では、１セットの複数の電極（通常、１６個か３２個）を、例えば胸を取り囲むように、体の表面に配置し、その後、それぞれの電極対間に既知の電流を流す間に、各電極において電圧が測定される。結果のデータは、種々の数学的な手法（それらの手法の幾つかはＸ線トモグラフィに使用されるものと同様な手法である）によって、体の内部インピーダンスのマップを生成するために使用される。幾つかの画像再現手法は、D. C. Barberによる論文（Med. Phys., 1989, Vol. 16, pages 162-169）に記載されている。

有限要素法、有限差分法、及び境界要素法は、微分方程式を数的に解くために使用される種々の手法である。境界条件と共に、既知の電流源とインピーダンス分布によって体内のポテンシャル分布を求めるためにポアソン方程式を解くことは、順問題（forward problem）として知られている。生体インピーダンスの分野では、順問題を解くためにこれらの数的手法が使用されている。Rosenfeld, M. et al., “Numerical Solution of the Potential Due to Dipole Sources in Volume Conductors With Arbitrary Geometry and Conductivity”, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, July 1996, Vol. 43, No. 7, pages 679-689では、有限体積法という別の手法を用いて順問題を解いている。（例えば、表面電極を用いて測定される）表面における既知のポテンシャル分布、及び既知の電流源（一つの電極から他の電極に流れている）を用いてインピーダンス分布を求めることは、逆問題（inverse problem）と呼ばれる。逆問題の解決手法の幾つかは、繰り返し解のステップとして順問題の解決手法を使用する。

Eyuboglu, B. M.らによるインピーダンス画像化の先行文献”In Vivo Imaging of Cardiac Related Impedance Changes”, March 1989, IEEE Engineering in Medicine and Biology Mgazine, Vol. 8, pages 39-45では、胸部インピーダンス、及び肺塞栓のインピーダンス画像を含むインピーダンス画像への呼吸器及び心臓のサイクルの寄与を分離するために、ゲーティング（gating）及び時間平均化（time-averaging）を使用することを議論している。著者は、「大部分の組織の抵抗は、その組織に入り込む血液潅流と共にはっきりと変化する。心周期の間に変化する胸部の抵抗は、ECG-gated EIT（電気インピーダンストモグラフィ：Electrical Impedance Tomography）により画像化することができる。肺組織の平均抵抗は、最大呼気から最大吸気までに、約３００％だけ、空気の吸気量と共に増加する。また、肺組織の抵抗は、心室収縮を引き起こす血液潅流と共に変化する。この変化は、ノイズレベルと同じくらい小さいであろう、３％ほどであると見積もられている。その結果、通常の呼吸をしているときの胸部内の心臓関連の抵抗変化を取得するために、呼吸成分とノイズが排除されなければならない。呼吸成分は時間的な平均化により取り除くことが可能である。表在呼吸時に、呼吸成分を減衰させ、またＳ／Ｎ比を改善させるためには、少なくとも１００回の心周期に渡って平均をとることが必要とされる。心臓ゲーティングを必要とする。」と述べている。BrownとBarberは、米国特許5,311,878においてノイズを軽減するための数的な手法を発展させており、彼らは米国特許5,746,214での心臓と肺の間の影響を区別するために、10kHzから600kHzまでのそれぞれの周波数におけるインピーダンスの差を利用している。Newell, J. C. et al., “Assessment of Acute Pulmonary Edema in Dogs by Electrical Impedance Imaging”, February 1996, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 43, No. 2, pages 133-138では、犬の肺水腫を検出するためにインピーダンスの画像化を利用して実験し、インピーダンスの時間ごと及び日ごとのばらつきを議論し、長周期変化を測定することが困難であることを示している。

本発明の幾つかの実施形態の一つの側面は、胸部インピーダンス上の肺水腫及び鬱血性心不全の他の症状の影響を隠すことである、胸部インピーダンス上の呼吸の影響を補正できるように、呼吸周期の深さ、周波数、及び／又はタイミングを測定するための心電計（ECG）の使用に関する。呼吸は洞房結節に位置する心臓のペースメーカの調子を変えるので、呼吸周期はECGデータから抽出されるRR間隔（RR interval）と関係している。また、肺が膨張しているときのより高い肺のインピーダンスが、ECG電極における電圧値を減少させるので、呼吸深さはECGの生データの振幅に影響を与える。例えば各心周期中の各電極間の最小電圧と最大電圧のような、心周期中の所定の点におけるECGデータの変化を追跡することによって、呼吸周期をモニタすることができる。また、呼吸周期は、肺の吸気及び排気の空気流量を測定することにより直接モニタすることが可能であるが、これはECGデータを取得することよりもさらに患者の協力を必要とし、余分な装置を必要とする。そのため、ECGデータを用いることによって呼吸をモニタするほうがより簡単である。ECGデータは、心周期をモニタしているため、通常、いずれにせよインピーダンス画像化中に得られるものであり、その結果、ECGデータを使用して、同時に呼吸周期をモニタしたとしても、余分な装置は必要とされない。選択的に、そのシステムは、医師が患者の状態を診察及び診断している遠く離れた場所へ情報を送信するホームモニタリングシステムとしての使用に適する。そのデータは、例えば、電話回線を介したモデムにより、安定したブロードバンドインターネット通信網を経由することにより、あるいは他の通信手段により送信可能である。

本発明の幾つかの実施形態の一つの側面は逆問題を解くことに関し、すなわち、有限体積法を用いることによって体表面上の１セットの電極においてそれぞれの電極対ごとに測定された電圧値から胸部のインピーダンス画像を算出することに関する。有限体積法は、逆問題を解くために、有限要素法及び境界要素法にはない幾つかの利点を提示するが、従来はインピーダンス画像化において逆問題を解くために使用されていなかった。

本発明の幾つかの実施形態の一つの側面は、例えば、投薬量を増加するか減少するかどうかを判断する手段として、インピーダンス画像化と共にECGデータを使用して鬱血性心不全患者の状態を評価することに関する。例えば、肺水腫や鬱血性心不全の他の症状を緩和するために処方される利尿薬は、もし一回分が多く取り込まれ過ぎると、心不整脈を引き起こす可能性がある。適用量を決定する際に、孤立性の症状に基づいて単に投薬を開始または停止することよりもむしろ、ECGデータ中に見られるかもしれない他の症状と同時に鬱血性心不全の症状及び初期の不整脈を示す可能性のある症状を示す全体的な状況を見ることによって処置が決定されるならば、患者の治療成績はより良好になりそうである。米国特許5,788,643は、CHF患者に対しいつ医学的介入が必要とされるかを判断するための性能指数を記載しているが、この性能指数はインピーダンス測定にのみ基づいており、ECGデータには基づいていない。

また、選択的に、ECGデータは上述のように、インピーダンス画像を補正するための呼吸周期を測定するために使用される。また、選択的に、ECGに使用される電極はインピーダンス画像化にも使用される。

ゆえに、本発明の実施形態によれば、胸部のインピーダンス画像を生成するための方法であって：
胸部の電気的なデータを取得すること；
患者の心電図を取得すること；
呼吸パラメータについての情報を得るために、前記電気的なデータが取得されたと同時に前記心電図を分析すること；及び、
前記電気的なデータ及び前記呼吸パラメータについての情報から、少なくとも一つの胸部のインピーダンス画像を再現すること；を含み、
前記呼吸パラメータについての情報が、呼吸パラメータに対する前記少なくとも一つのインピーダンス画像の感度を減少させる、
胸部のインピーダンス画像を生成するための方法が提供される。

選択的に、少なくとも一つのインピーダンス画像を再現することが：
前記電気的なデータから少なくとも一つの胸部の予備インピーダンス画像を再現すること；及び、
前記少なくとも一つのインピーダンス画像を形成するために、前記呼吸パラメータを考慮に入れて、前記少なくとも一つの予備インピーダンス画像を補正すること、を含む。

選択的に、前記心電図を分析することが、RR間隔の変化を分析することを含む。

代替的にまたは付加的に、前記心電図を分析することが、各心周期中の同位相において測定された電圧の変化を分析することを含む。

代替的にまたは付加的に、前記心電図を分析することが、心電計により測定された電圧の一つ以上の心周期にわたる平均値を分析することを含む。

本発明の実施形態では、少なくとも一つの予備画像を再現することが複数の予備画像を再現することを含み、前記少なくとも一つのインピーダンス画像を補正することが前記予備画像を前記呼吸パラメータに従って複数のビンに分類することを含む。

選択的に、前記予備画像をビンに分類することが、肺の膨張の状態に従って分類することを含む。

代替的にまたは付加的に、前記予備画像をビンに分類することが、一番最後の肺の最大膨張のときからの経過時間に従って分類することを含む。

代替的にまたは付加的に、前記予備画像をビンに分類することが、一番最後の肺の最小膨張のときからの経過時間に従って分類することを含む。

選択的に、前記予備画像をビンに分類することが、心臓の体積に従って分類することを含む。

代替的にまたは付加的に、前記予備画像をビンに分類することが、心拍数に従って分類することを含む。

代替的にまたは付加的に、前記予備画像をビンに分類することが、心周期の位相に従って分類することを含む。

本発明の実施形態では、前記電気的なデータを取得することが、心周期によるゲーティングを含む。

選択的に、前記少なくとも一つの予備インピーダンス画像を補正することが、一つ以上の呼吸周期の間に取得されるインピーダンスデータを平均することを含む。

代替的にまたは付加的に、少なくとも一つの予備画像を再現することが、呼吸周期中の複数の位相においてインピーダンスデータを取得したことに基づく複数の予備画像を再現することを含み、前記少なくとも一つの予備インピーダンス画像が予備インピーダンスを平均することを含む。

選択的に、その方法は、肺へ入り込む空気流量を測定すること、前記空気流量を用いて心電計から得られる前記呼吸パラメータについての情報を修正することを含む。

代替的にまたは付加的に、その方法は、肺から出る空気流量を測定すること、前記空気流量を用いて心電計から得られる前記呼吸パラメータについての情報を修正することを含む。

選択的に、少なくとも一つの予備的な胸部のインピーダンス画像を再現することが、有限体積法を用いることを含む。

さらに、本発明の実施形態によれば、胸部のインピーダンス画像を生成するための方法であって：
胸部の電気的なデータを取得すること；及び、
前記電気的なデータからインピーダンス画像を計算するために有限体積法を用いること、を含む、胸部のインピーダンス画像を生成するための方法が提供される。

選択的に、その方法は、初期インピーダンス画像を表すこと；
胸部のインピーダンス分布が前記初期インピーダンス画像と一致していれば、期待される一組の電気的なデータを計算するために有限体積法を使用すること；
取得された電気的なデータと期待される電気的なデータの差を決定すること；及び、
前記差に基づいて新しいインピーダンス画像を計算すること、を含む。

選択的に、繰り返しの初回を除いた各繰り返し中の前記期待される一組の電気的なデータを計算するために少なくとも一回前に計算された新しいインピーダンス画像を使用することにより、前記期待される一組の電気的なデータを計算すること及び前記新しいインピーダンス画像を計算することが少なくとも一回繰り返される。

選択的に、取得される電気的なデータと期待される一組の電気的なデータ間の差が停止条件を満たすのに十分に小さくなるまで、前記期待される一組の電気的なデータを計算すること及び前記新しいインピーダンス画像を計算することが繰り返される。

選択的に、前記新しいインピーダンス画像を計算することが、ニュートン・ラプソン法を用いて計算することを含む。

代替的にまたは付加的に、前記新しいインピーダンス画像を計算することが、改良されたニュートン・ラプソン法を用いて計算することを含む。

本発明の実施形態では、前記初期インピーダンス画像を表すことが、少なくとも一つの胸部の画像に基づいて、標準的なインピーダンスを胸部の異なる部分に対応させることを含む。

選択的に、少なくとも一つの胸部の画像に基づいてインピーダンスを対応させることが、少なくとも一つのＸ線画像に基づいてインピーダンスを対応させることを含む。

選択的に、少なくとも一つのＸ線画像に基づいてインピーダンスを対応させることが、少なくとも一つのＸ線トモグラフィ画像に基づいてインピーダンスを対応させることを含む。

代替的にまたは付加的に、少なくとも一つの胸部の画像に基づいてインピーダンスを対応させることが、少なくとも一つの磁気共鳴画像に基づいてインピーダンスを対応させることを含む。

代替的にまたは付加的に、少なくとも一つの胸部の画像に基づいてインピーダンスを対応させることが、少なくとも一つの超音波画像に基づいてインピーダンスを対応させることを含む。

本発明の実施形態では、前記有限体積法を用いることが、疎行列の逆行列を求めるために適用される手法を用いて行列の逆行列を求めることを含む。

選択的に、行列の逆行列を求めることが、連続上方緩和法を用いて行列の逆行列を求めることを含む。

選択的に、胸部の電気的なデータを取得することが、体表面の複数の位置において既知の電流が流されている間に、体表面の複数の位置におけるポテンシャルを測定することを含む。

さらに、本発明の実施形態によれば、鬱血性心不全患者をモニタするための方法であって：
患者の胸部の少なくとも一つのインピーダンス画像を生成すること；
その患者の心電図を取得すること；及び、
心電図と胸部の少なくとも一つのインピーダンス画像から、患者の治療法を特徴付けるパラメータを計算すること、を含む、鬱血性心不全患者をモニタするための方法が提供される。

選択的に、少なくとも一つのパラメータを計算することが推奨される投薬量を計算することを含む。

選択的に、推奨される投薬量を計算することが、推奨される利尿薬の量を計算することを含む。

選択的に、前記心電図を用いることが、QT間隔を使用することを含む。

選択的に、前記QT間隔を使用することが、低カリウム血症を検出するために前記QT間隔を使用することを含む。

代替的にまたは付加的に、前記心電図を用いることが、U波の振幅を使用することを含む。

選択的に、前記U波の振幅を使用することが、低カリウム血症を検出するために前記U波の振幅を使用することを含む。

さらに、本発明の実施形態によれば、胸部の補正されたインピーダンス画像を生成するための装置であって：
胸部のインピーダンス画像化データを取得するインピーダンス画像化データ取得システム；
患者の心電図を取得する心電計；及び、
前記インピーダンス画像化データが取得されたときに呼吸パラメータについての情報を取得するために前記心電図を分析し、及び前記インピーダンス画像化データと前記呼吸パラメータについての情報から、呼吸パラメータに対して感度が弱まった少なくとも一つのインピーダンス画像を再現する、データアナライザ、
を含む、胸部の補正されたインピーダンス画像を生成するための装置が提供される。

さらに、本発明の実施形態によれば、胸部のインピーダンス画像を生成するための装置であって：
胸部のインピーダンス画像化データを取得するインピーダンス画像化データ取得システム；
有限体積法を用いて、前記インピーダンス画像化データから胸部のインピーダンス画像を再現するデータアナライザ、
を含む、胸部のインピーダンス画像を生成するための装置が提供される。

本発明の典型的な実施形態が図面により以下に記載されている。図面は通常、実物大ではない。また、たとえ全ての図面中に全ての特徴が示されていなくても、一つの実施形態中に示されている特徴は、他の実施形態においても使用され得る。

本発明の幾つかの実施形態の側面は、胸部のインピーダンス画像を作成するために改善されたシステムに関し、また、鬱血性心不全患者をモニタするためにこれらの画像を使用することに関する。図２から５に示された発明の実施形態を説明するために、図１に示されるいくつかの先行技術を最初に説明することが都合のよいことであろう。また、図１に関して説明される様々な変形例は、図２から５に示される発明の実施形態に対する変形例でもある。

図１は、肺１０２及び心臓１０４を含む、胸部１００の断面図を示す。１６個の電極１０６が胸の周囲全体の皮膚上に配置されていることが示されている。使用される電極の数はインピーダンス画像の所望の分解能を得るためには状況に応じて十分多いが、それほど多くはないので測定とデータ解析に時間が長くかかりすぎる。１６個と３２個は、一般に使われる数であるが、電極数は他の数であってもよい。インピーダンス画像に関するデータの１セットを取得するために、まず初めに、２つの電極間に電流が流され、全ての電極において電圧が測定される。その後、他の電極の対が選択されて通電され、引き続き、多くの異なる電極対に対してその過程が繰り返される。選択的に、通電している電極に対しては、電極と皮膚の間の電圧降下により電圧が支配される傾向があるので、それらの電極において電圧は測定されない。その結果、それらの電極上では正確なポテンシャル測定値を得ることが難しい。選択的に、１つ以上の測定値に対し、２対以上の電極が通電される。この場合では、選択的に、異なる電極対にはそれぞれ異なる電流が流される。これは、データ分析をより容易にするかもしれないが、良好なポテンシャル測定値を得ることが困難となる電極が多くなるという不都合がある。また、選択的に、ECGデータを得るために１つ以上の電極が使用される。

図１では、（上記引用文中の）Eyuboglu、Brown、及びBarberにより使用されている配置と同様、電極が体の周囲に単一円で配置されている。この配置は体内の軸方向の分布について少しも情報を提供しないかもしれないが、３次元インピーダンス分布の軸方向にわたる加重平均であるインピーダンスの２次元断面マップを提供する。選択的に、電極は、単一円ではなく、軸方向の異なる位置における２つ以上の円として配置される。そのような電極の２次元グリッドは、インピーダンスの３次元マップを構成するためのデータを提供する。電極の２つ以上の円は、選択的に、他の動機としても使用される。例えば、選択的に、電流を供給する正極を常に１つの円内に配置し、そしてその電流について対となる負極を常に他の円内に配置させる。その場合には正極と負極を切り替えることで新たな情報を付与しないので、この配置は正極と負極が同一円内の電極から選択される場合よりも他に依存しない測定を提供する。また、ポテンシャル測定のための電極の１つの円と、電流供給のための電極の１つ又は２つの別の円を持つことは、電流を供給している電極上のポテンシャル測定の問題をも避ける。

インピーダンス画像化のために使用される典型的な電流量は、１から５ミリアンペアである。この電流量は危険でなく、電圧測定の際にノイズ比に対し十分高い適度な信号を供給する。抵抗性インピーダンスデータと同様に反応性（容量性）インピーダンスデータを得るため、選択的に、電流は通常、周波数10kHzから数百kHzの交流である。しかしながら、より低い周波数も使用される可能性がある。たとえ反応性インピーダンスデータが必要とされなくても、安全上の理由で、直流電流は通常、医療処置では使用されない。反応性インピーダンスは細胞膜の静電容量と相互関係を有し、また、抵抗性インピーダンスは水分の体積と相互関係を有する。低周波数の電流は細胞膜を突き抜けることができないので、低周波数の抵抗性インピーダンスは細胞外液の体積のみを測定する傾向があり、それに対して、高周波数の抵抗性インピーダンスはさらに細胞内の水分の体積も測定する。

図２は、ECGデータを使用して、肺の膨張状態をモニタし及び肺の膨張状態により胸部のインピーダンス画像を補正するための手順を説明するフローチャートである。この手順を用いることにより、呼吸に関連するインピーダンスの大きな変化にもかかわらず、胸部液体体積（thoracic fluid volume）の変化に関連するインピーダンスの比較的小さな変化を検出することが可能となるであろう。

２０２では、電極対が選択されて通電される。２０４では、選択された電極対に電流が流れているときに、各電極の電圧が測定され且つ記録される。選択的に、上述のように、通電している電極対では電圧は測定されない。すなわち、ある種の電極は電流を流すためにのみ用いられ、その他の電極はポテンシャルを測定するためにのみ用いられる。２０６では、全ての実行可能な電極対によってデータが取得されるまで、又は所定の基準に基づいて十分な数のセットのデータが取得されたと判断されるまでは、２０２に戻り他の電極対が選択されて通電される。その後２０８において、ポテンシャルデータは、同時に取得されるECGデータと共に記憶される。２１０では、十分な数のデータセットが取得されたと判断されるまでは、２１２へと進み、新たなセットのポテンシャル測定が開始される。選択的に、データセットは心周期時間と比して短い時間間隔で取得され、データは少なくとも数呼吸周期に対応する周期にわたって取得される。これによりインピーダンス画像を心臓及び呼吸周期と関連づけることができる。２１４では、全てのデータの取得後、各データセットに対してインピーダンス画像が算出され、そして同時に取得されたECGデータと関連付けられる。選択的に、その画像は、図４の記載中の後述する手順による有限体積法を使用することにより算出される。

２１６では、インピーダンス画像は、その画像に対してインピーダンスデータが測定されたと同時に取得されたECGデータにより示唆される、心周期の位相及び肺の膨張状態に基づいて分類される。肺の膨張状態は選択的にECGデータの１つの特徴或いは２つの異なる双方の特徴から推測される。肺の膨張は洞房結節に位置する心臓のペースメーカに影響を与えるので、肺がより膨張した状態にあるとき、RR間隔は増加する。RR間隔の変動はRR間隔に影響を与える例えばストレス等の他の因子による可能性もあるので、選択的に、RR間隔を使用して肺の膨張状態を推測する場合には、呼吸周波数よりも低い周波数のRR間隔の変動は除去される。さらに、肺の膨張は胸部の抵抗性インピーダンスを増加させ、このことはECG電極により測定される電圧を低下させる。通常、ECGシステムでは、生の電圧信号は、呼吸周期に関連する通常は重要でない電圧のゆっくりとした変化を補正する前置増幅器により、調整される。呼吸をモニタする目的としてECGデータのこの特徴を使用するために、前置増幅器を回避することができる。

選択的に、ECGデータから推測されるような肺の膨張状態は、例えば肺へ入り込む及び／又は肺から排出される空気流量を測定することによる肺膨張の直接測定によって測定される。選択的に、インピーダンス画像もまた、肺の膨張または収縮の割合、或いはインピーダンス画像に影響を与え得る呼吸の他の特性（特に、インピーダンス画像中の肺水腫の出現）に基づいて複数のビン（bin）に分類される。心拍の強度とタイミングが不規則であれば、選択的に、その画像は、心臓収縮体積、心室収縮間隔、及びインピーダンス画像に影響を与え得る心拍の他の特性によっても分類される。

２１８では、分類された複数のインピーダンス画像が基準インピーダンス画像へと変換される。基準インピーダンス画像では、肺水腫の出現（すなわち測定された胸部液体体積）が心臓及び呼吸周期と独立している。２２０では、その基準画像が記憶される。そのような基準画像は、異なる時間、日、週間隔で胸部液体体積或いは肺水腫の他の特性を意味があるように比較し、そして一回の投薬量を増加させるか減少させるか或いは所定の投薬を停止するか開始するか或いは他の方法で医学的に介入するかの必要性を示唆する動向を検出するために使用され得る。

選択的に、２１４において予備的なインピーダンス画像を算出しその後２１６においてそれらを分類する代わりに、幾つかの予備的な過程を経て又は経ないで、２１６においてデータセットを分類し、２１８において、その分類されたデータセットを使用して基準インピーダンス画像を生成する。データセットは予備画像を生成するために使用される情報を含むので、補正された画像を生成するために予備画像上でなされるあらゆる操作が、最初に予備画像を生成することなく、代わりにデータセット上で直接的になされるであろうことが理解されよう。

基準画像を生成するため画像を処理する際には、幾つかの異なる概念を個々に或いはいずれかを組み合わせて、選択的に使用することができる。
１．所定のグループ中で画像を平均化し（例えば、肺の膨張の所定の状態および心周期の所定の位相で得られる画像）、その後、それぞれのグループの画像の一次結合を取得する。
２．この一次結合の係数はマイナスであるかもしれない。例えば、もし肺水腫に関連する肺のインピーダンス変化が心周期に関係していれば、そのとき、心周期の一つの位相において取得される画像を、心周期が１８０°離れたところで取得される画像から差し引くことができる。そのような手法は、結果として生成される基準画像中の肺水腫を強調することができ、胸部インピーダンスの重要でない他の特徴を弱めることができる。
３．呼吸周期における胸部インピーダンスの重要でないと思われる変化は、心周期の同位相であって、呼吸周期中の異なる位相を示しているビンを平均化することにより排除あるいは軽減される。
４．例えば完全に膨張した肺、または空っぽの肺、またはそれらの中間状態である肺等を用いて、肺の膨張のいずれかの状態において取得される画像を、肺の膨張の基準状態における等価画像へと変換する。これを行うアルゴリズムは、肺の膨張のそれぞれの状態において取得される一連のインピーダンス画像を利用することができる。

選択的に、基準インピーダンス画像を生成するためのアルゴリズムは、その患者から取得された以前のデータに基づいて個々の患者に応じて調整される。付加的にまたは代替的に、そのアルゴリズムは、一人以上の他の患者または可能な限り多人数の他の患者から取得された以前のデータに基づく。

図３Ａは６呼吸周期の間の時間の関数としての肺体積を示し、図３Ｂは生のECGデータを示し、及び図３ＣはECGデータから算出されたRR間隔を示すものであり、それらは全て同じ時間周期でプロットされている。肺が膨張するとき、胸部インピーダンスは高くなり、ECG電極における電圧は低くなる。したがって、ECG電圧と肺体積の間には逆相関関係がある。呼吸が洞房結節内の心臓のペースメーカに影響を与えているので、RR間隔もまた肺体積に対して逆相関的である。肺体積、未加工のECG電圧、及びRR間隔の間の相関関係は十分に強く、ECG電圧とRR間隔を有効に利用して、呼吸中の肺の膨張状態をモニタすることができる。

図４は、本発明の実施形態による、ECGデータを使用して呼吸パラメータを決定するインピーダンス画像化システムに関するハードウエア構成を示す模式図である。そのハードウエアは、電流注入モジュール６０９、ポテンシャル測定・処理モジュール６１１、及びユーザインタフェースモジュール６２５を含む。電流注入モジュール６０９では、32.768kHz発振器６０２により数ミリアンペアの安定した正弦波電流を発生し、電流増幅器６０４によって１から５ミリアンペアの所望の電流値に増幅される。１：４デュアルマルチプレクサ６０６は８つの電極６０８から選択するいずれかの所望の対へと電流を注入するために使用され、電極６０８は人体６１０の胸部の周囲あるいはファントムの周囲に配置される。ポテンシャル測定・処理モジュール６１１は、胸部に当てられ電圧を感知する８つの電極６１２、アナログ増幅器６１４、及びMotorola DSP56807チップ６１６を含む。また、心電図６１８はチップ６１６内へ電圧測定値を供給する。チップ６１６は、アナログ電圧データをデジタル形式に変換するアナログ−デジタルコンバータ６２０、中央演算処理装置（CPU）６２２、及びメモリ６２４を含む。デジタルデータは、電流を注入するために使用される各電極対に関連付けられてメモリ内に格納され、その後、インピーダンス画像を再現するためにCPUにより使用される。また、CPUはECGからのデータを使用して、RR間隔及びQT間隔等のパラメータを算出し、それらを用いて呼吸パラメータを推測する。ユーザインタフェースモジュール６２５は、ユーザからのデータやフィードバックをCPUに入力するためのキーパッド６２６、結果を表示するため或いは測定処理中に患者に対して指示を与えるための液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）６２８、及びシステムの進行中にデータをプロットするためのデジタル−アナログコンバータ６３０を含む。９ボルトバッテリ６３２は、正・負の電圧およびグランドを供給するバッテリインタフェース６３４を介して、３つ全てのモジュールに電源を供給している。

選択的に、ユーザインタフェースモジュール６２５は、送信されるデータを用いて遠隔配置され（例えば、モデムを用いる電話回線を経由して、または安全なブロードバンドインターネット通信網を経由して）、もしくは、ユーザインタフェースモジュール６２５には、メモリ６２４から遠隔地へインピーダンス画像化データを送信するためのハードウエアが含まれる。また、選択的に、電流増幅器６０４及びマルチプレクサ６０６が遠隔操作される。すなわち、それらはそれぞれの電極対に所定の順序で通電するようにプログラミングされたコンピュータ、選択的にはチップ６１６により制御される。こられの変形例は、例えば、患者が毎回病院へ来る必要がなく、家にいてもその容態をモニタすることができるので便利である。

図５は、電流が流れているそれぞれの電極対により取得されるポテンシャルデータからインピーダンス画像を算出するための有限体積法がどのように使用されるかの概略を示すフローチャートである。最初に、４０２では、例えば磁気共鳴画像化、電子化されたＸ線トモグラフィ、または超音波等を用いて、患者の胸部の画像が作成される。代替的に、多少の精度の損失を伴うが、患者の胸部は、体重、身長、性別及び体型等の特徴によりおおよそパラメータ化された標準人体モデルにより形成される。選択的に、そのモデルまたは画像は、胸部のみというよりはむしろ全身あるいはより多くの体の部分を含み、胸部に限定されない電流路をより正確に把握することを可能にする。

４０４では、胸部または体のモデルを使用して３次元グリッドを作成する。選択的に、そのグリッドは体の表面に一致する。選択的に、そのグリッドは、通常、胸部の他の部分及び相互とは実質上異なるインピーダンスを有する肺及び／又は心臓の表面に一致させる。選択的に、そのグリッドは呼吸周期及び心拍の間変化し、その結果、肺及び心臓表面への一致を維持することができる。代替的に、そのグリッドは肺及び心臓のある近似平均表面に一致させられ、すなわち、肺及び心臓の表面には全く一致しない。各種電極のグリッド座標（各電極の方向と外形、さらに位置）が決定され、記憶される。

４０６では、上述の図１及び図２の説明のように、通電電極ごとに、各電極におけるポテンシャルデータが読み出される。４０８では、例えば、４０２で作成された画像から及び／又は４０２で使用される胸部モデルから得られる肺及び心臓の位置についての情報を用いることにより、胸部のインピーダンス分布の初期値（initial guess）が求められる。選択的に、インピーダンス分布の初期値は単に、肺組織、心臓組織、及び胸腔の残余部分のインピーダンスの典型的な値を割り当てる。

４１０では、出発点としてインピーダンス分布の初期値を使用することにより、選択された通電電極ごとに、有限体積法を使用し、電圧の測定された各電極における期待表面ポテンシャルを計算することにより順問題を解く。有限体積法はポアソン方程式の積分型を使用し、ポアソン方程式が分離され且つその積分が和によって置換されるとき一組の連立一次方程式となる。ポアソン方程式に対する境界条件は、境界の法線方向の流量フラックスを記述しているノイマン型条件である。有限体積法は、不連続インピーダンス分布及び不連続電流源を取り扱うことができるので、有限要素法よりも正確であり、生体インピーダンスの分野では最も一般的に使用されている方法である（B. Lucquin and O. Pironneau, Introduction to Scientific Computing, John Wiley & Sons, 1998, pp. 300-304）。また、有限体積法は有限要素法よりも、計算資源及びCPU時間を効率的に使用する（Abboud, S. et al, Comput. Biomed. Res., 1994, Vol. 27, pages 441-455）。その一次方程式の組は、疎行列形式で表すことができ、例えば連続上方緩和法（SOR：Successive Over Relaxation method）等の疎行列に対し非常に迅速且つ効果的である緩和法を使用することができる。

４１２では、選択された通電電極ごとに、４１０で各電極において算出された表面ポテンシャルを４０６で各電極において測定された電圧と比較する。もしポテンシャルの測定値と計算値の差が十分小さければ、そのとき、４０８で作成されたインピーダンス分布の初期値は実際のインピーダンス分布によく一致している。そうでなければ、４１４において、インピーダンス分布の新たな値（improved guess）を求めるためにニュートン・ラプソン法または同様な方法を使用することができ、その後、その新たな値を用いてステップ４１０（順問題を解く）が繰り返される。ニュートン・ラプソン法は、インピーダンス分布の変化に対し、４１０の一次方程式の組に関する行列を微分すること（行列のヤコビアンを見出すこと）を含んでいる。ここで、有限体積法は行列要素をインピーダンス分布に関して記号化して表現することができるので、有限体積法は有限要素法にはないもう１つ利点を提案しており、それらの式は数学的に操作され微分（結果としてヤコビアン）を求めることができる。一方、もし有限要素法を使用し数値形式のみで行列が求められたとすると、その後、大きな行列に対しヤコビアンを求めるためにはより多くの時間が必要となる。

ニュートン・ラプソン法は、ヤコビアン及びポテンシャルの測定値と計算値の差によって決まるHessian行列と呼ばれる行列の反転操作を含んでいる。Hessian行列はしばしばたちが悪いので、ニュートン・ラプソン法は不安定なものである。選択的に、例えば、Marquardt法のような一部改良されたニュートン・ラプソン法を使用することにより収束の安定性が改善される。これらの方法は、条件がより良くなった正規化行列であるHessian行列を加えることを含んでいる。

図４に示されるループのそれぞれの繰り返しにおいて、ポテンシャルの計算値は電極上の電圧の測定値と比較される。それらの差が十分に小さいとき、インピーダンス分布の最新の値が、実際のインピーダンス分布の良好な近似として受け取られる。４１６では、このインピーダンス分布が記憶され、選択的にモニタ上に表示され又は印刷される。

図６は、鬱血性心不全にかかっている患者の総合的な評価を引き出すため、及び適切な治療法を決定するために、インピーダンス画像がどのようにECGデータと結合されるかを示すフローチャートである。ECGデータは５０２で記録される。このデータは、５０４において図２で述べたように呼吸パラメータを決定するため、及び５０６において例えば不整脈または初期不整脈等の心臓機能に付随する問題を検出するための双方に用いられる。同時に、５０８では、インピーダンス画像を使用し、５１０において胸部液体体積を推測し、そしてその推定値は、５０４で決定された呼吸パラメータを考慮して調節される。このことは結果として、５１２において、基準インピーダンス画像を導く。その基準画像は、図２で述べたように、画像が生成された時点の肺の膨張状態および心周期の位相とは無関係に、胸部液体体積および肺水腫の存在を特徴付ける。

５１４では、５０６の心臓動作の情報と共に５１２で得られた基準インピーダンス画像が使用され、５１６で最適な処置を決定することを視野に入れて、患者の総合的な容態の評価を生成するアルゴリズムへと入力される。例えば、そのアルゴリズムにより見出される異常に高い胸部流体体積は、患者に利尿薬の投与量を増加して投与する必要性を示しているかもしれない。しかし、例えばチアジド（thiazide）、フロセマイド（furosemide）、及びエタクリン酸（ethacrynic acid）等の幾つかの利尿薬は、治療されないと不整脈に至る可能性のある低カリウム血症を引き起こす又は増進する可能性がある。もし、５０６におけるECGデータが、特に顕著なＵ波を伴う異常に長いQT間隔を示せば、そのアルゴリズムによるこの示唆は、不整脈を示しており、利尿剤の投与量を減少させる必要性を示しているかもしれない。５０６におけるECGデータと５１２におけるインピーダンス画像の両方を見ることによってのみ、薬剤の適用量を決定することができる。ECGデータとインピーダンス画像の両方を使用し、最適な処置を見出すアルゴリズムは、選択的に、例えば同様な症状の組み合わせを持つ他の患者の治療成績の経験に基づく。

本明細書で使用される用語「データアナライザ（data analyzer）」は、たとえそれが単一のユニットでなくても、データを分析するために使用されるどのような装置をも意味するものである。例えば、データアナライザが心電図データを分析し、またインピーダンス画像を再現するものとして記載されているとき、一体構造の装置が分析及び再現の両方を行うことを必ずしも意味するものではない。「データアナライザ」は、ソフトウエアを実行する少なくとも一つの普通のコンピュータ、少なくとも一つの特別に設計されたハードウエア、またはそれら両方を含む。また、本明細書で使用される、「有する（comprise）」、「含む（include）」、及びそれらの活用形は、「含むが、必ずしもそれらに限られるものではない」ということを意味するものである。本発明は特定の典型的な実施形態に関して記載されているが、上述の技術的思想及び目的から外れることなく、当業者が種々の変形を容易に推測し及び容易に達成することができる。

図１は、先行技術に基づく、インピーダンス画像化のための電極の配置を示す、胸部の断面図の概略図である。図２は、本発明の典型的な実施形態による、胸部のインピーダンス画像の心周期の影響から、呼吸の影響を識別するために、どのようにECGデータが使用されるかを示すフローチャートである。図３Ａは、呼吸データを示す。図３Ｂは、ECGデータを示し、ECGデータがどのように呼吸によって影響を受けるかを示す。図３Ｃは、ECGデータからのＲＲ信号を示し、ECGデータがどのように呼吸によって影響を受けるかを示す。図４は、本発明の典型的な実施形態による、インピーダンス画像化のためのハードウエア構成の概略図である。図５は、本発明の典型的な実施形態による、インピーダンス画像を計算するために、どのように有限体積法が使用されるかを示すフローチャートである。図６は、本発明の典型的な実施形態による、鬱血性心不全患者の容態を評価するために、どのようにECGデータ及びインピーダンス画像が使用されるかを示すフローチャートである。

符号の説明

１００胸部
１０２肺
１０４心臓
１０６電極
６０９電流注入モジュール
６１１ポテンシャル測定・処理モジュール
６２５ユーザインタフェースモジュール

Claims

胸部のインピーダンス画像を生成するための方法であって、
胸部の電気的なデータを取得すること、
胸部のインピーダンス分布の初期値を求めること、
有限体積法を用いて、前記インピーダンス分布の初期値に基づいて、期待される一組の電気的なデータを計算すること、
前記取得された電気的なデータと前記計算された電気的なデータとの差を求めること、及び、
前記差に基づいて新しいインピーダンス分布を計算すること、を含む方法であり、
前記新しいインピーダンス分布の計算は、ヤコビアンを計算するために、インピーダンス分布に関して記号化され、順問題を解くために有限体積法を用いて得られた一組の連立一次方程式に関連し、さらに微分係数を求めるために数学的に処理された行列要素を用いることを含む、方法。
繰り返しの初回を除いた各繰り返しにおける前記期待される一組の電気的なデータを計算するために、少なくとも一回前に計算された新しいインピーダンス分布を用いて、前記期待される一組の電気的なデータを計算すること及び前記新しいインピーダンス分布を計算することが少なくとも一回繰り返される、請求項１に記載の方法。
取得される電気的なデータと期待される一組の電気的なデータ間の差が停止条件を満たすのに十分に小さくなるまで、前記期待される一組の電気的なデータを計算すること及び前記新しいインピーダンス分布を計算することが繰り返される、請求項２に記載の方法。
前記新しいインピーダンス分布を計算することが、ニュートン・ラプソン法を用いて計算することを含む、請求項１に記載の方法。
前記新しいインピーダンス分布を計算することが、改良されたニュートン・ラプソン法を用いて計算することを含む、請求項１に記載の方法。
前記インピーダンス分布の初期値を求めることが、少なくとも一つの胸部の画像に基づいて、標準的なインピーダンスを胸部の異なる部分に対応させることを含む、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
少なくとも一つの胸部の画像に基づいてインピーダンスを対応させることが、少なくとも一つのＸ線画像に基づいてインピーダンスを対応させることを含む、請求項６に記載の方法。
少なくとも一つのＸ線画像に基づいてインピーダンスを対応させることが、少なくとも一つのＸ線トモグラフィ画像に基づいてインピーダンスを対応させることを含む、請求項７に記載の方法。
少なくとも一つの胸部の画像に基づいてインピーダンスを対応させることが、少なくとも一つの磁気共鳴画像に基づいてインピーダンスを対応させることを含む、請求項６に記載の方法。
少なくとも一つの胸部の画像に基づいてインピーダンスを対応させることが、少なくとも一つの超音波画像に基づいてインピーダンスを対応させることを含む、請求項６に記載の方法。
前記有限体積法を用いることが、疎行列の逆行列を求めるために適用される手法を用いて行列の逆行列を求めることを含む、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
行列の逆行列を求めることが、連続上方緩和法を用いて行列の逆行列を求めることを含む、請求項１１に記載の方法。
胸部の電気的なデータを取得することが、体表面の複数の位置において既知の電流が流されている間に、体表面の複数の位置におけるポテンシャルを測定することを含む、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
胸部のインピーダンス画像を生成するための装置であって、
胸部のインピーダンス画像化データを取得するインピーダンス画像化データ取得手段と、
データアナライザと、を有し、
該データアナライザは、
胸部のインピーダンス分布の初期値を求め、
有限体積法を用いて、前記インピーダンス分布の初期値に基づいて期待されるインピーダンス画像化データを計算し、
前記取得されたインピーダンス画像化データと、前記計算されたインピーダンス画像化データとの差を求め、そして、
前記差に基づいて新しいインピーダンス分布を計算するよう、構成されており、
前記新しいインピーダンス分布の計算は、ヤコビアンを計算するために、インピーダンス分布に関して記号化され、順問題を解くために有限体積法を用いて得られた一組の連立一次方程式に関連し、さらに微分係数を求めるために数学的に処理された行列要素を用いることを含む、装置。