JP5319031B1 - Obstructive sleep apnea syndrome risk determination index calculation method, obstructive sleep apnea syndrome risk determination method, program, and computer - Google Patents
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Abstract
【課題】被験者が閉塞型睡眠時無呼吸症候群を発症するリスクを判定するための客観的材料となる閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標を簡単に計算することができる閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標の計算方法およびそのプログラムを提供する。
【解決手段】被験者の頭部X線撮影により計測された、SとAとの間の距離(S−A)、SとBとの間の距離(S−B)、GoとBとの間の距離(Go−B)およびCdとGoとの間の距離(Cd−Go)を用い、P=((S−B)+(Go−B)+(Cd−Go))/(S−A)を計算することにより、閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標を計算する。この閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標に基づいて閉塞型睡眠時無呼吸症候群を発症するリスクを判定する。
【選択図】図1An obstructive sleep apnea that can easily calculate an obstructive sleep apnea syndrome risk determination index, which is an objective material for determining the risk of developing the obstructive sleep apnea syndrome. A method for calculating a syndrome risk determination index and a program thereof are provided.
A distance between S and A (SA), a distance between S and B (SB), and a distance between Go and B measured by X-ray imaging of a subject's head. P = ((S−B) + (Go−B) + (Cd−Go)) / (S−A) using the distance (Go−B) and the distance between Cd and Go (Cd−Go). ) To calculate the obstructive sleep apnea syndrome risk assessment index. The risk of developing obstructive sleep apnea syndrome is determined based on this obstructive sleep apnea syndrome risk determination index.
[Selection] Figure 1
Description
この発明は、閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標の計算方法、閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法、プログラムおよびコンピュータに関し、被験者が閉塞型睡眠時無呼吸症候群を発症するリスクを判定するのに用いて好適なものである。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to a method for calculating an obstructive sleep apnea syndrome risk determination index, an obstructive sleep apnea syndrome risk determination method, a program, and a computer, and determines a risk that a subject develops obstructive sleep apnea syndrome. It is suitable for use.
閉塞型睡眠時無呼吸症候群(obstructive sleep apnea syndrome:OSAS)は、睡眠中に患者の上気道が閉塞し、呼吸が停止する疾患である。閉塞型睡眠時無呼吸症候群は、動脈血酸素飽和度(arterial oxygen saturation:SaO2 )の著しい低下などにより、血圧上昇、不整脈の合併や動脈硬化の促進などを通し、生命予後の悪化につながることが明らかになっている。また、閉塞型睡眠時無呼吸症候群は、無呼吸に伴う中途覚醒反応によって不眠や日中過眠(excessive daytime sleepiness: EDS)を生じる一方、注意、認知、記憶などが障害されて作業能率を低下させるだけでなく、交通事故や労働災害などを来す原因ともなる。このため、閉塞型睡眠時無呼吸症候群は、社会的に大きな問題となっている。 Obstructive sleep apnea syndrome (OSAS) is a disease in which the patient's upper respiratory tract is blocked during sleep and breathing stops. Obstructive sleep apnea syndrome can lead to worsening of life prognosis through increased blood pressure, combined arrhythmia and acceleration of arteriosclerosis due to a significant decrease in arterial oxygen saturation (SaO 2 ). It has become clear. In addition, obstructive sleep apnea syndrome causes sleeplessness and excessive daytime sleepiness (EDS) due to an awakening response associated with apnea, while attention, cognition, memory, etc. are impaired and work efficiency decreases. Not only does it cause traffic accidents and occupational accidents. For this reason, obstructive sleep apnea syndrome has become a major social problem.
従来、閉塞型睡眠時無呼吸症候群の診断は、例えば次のように行われている(例えば、非特許文献1参照。)。すなわち、医療機関で受診した患者に、EDS、睡眠中の窒息感やあえぎ、繰り返す覚醒、起床時の爽快感欠如、日中の疲労感、集中力欠如のうちの二つ以上を認めた場合、ポリソムノグラフィー(polysomnography :PSG)を行う。その結果、無呼吸低呼吸指数(apnea hypopnea index:AHI)≧5で、かつその大多数が閉塞型無呼吸であれば、閉塞型睡眠時無呼吸症候群との診断が確定する。AHI<5である場合には経過観察を行う。一方、EDS、睡眠中の窒息感やあえぎ、繰り返す覚醒、起床時の爽快感欠如、日中の疲労感、集中力欠如のうちの二つ以上を認めない場合には、簡易診断装置による検査を行う。簡易診断装置は、鼻口気流、胸部もしくは腹部の呼吸運動、気管音、SaO2 などを同時記録し、後に自動解析する検査システムである。この簡易診断装置による検査の結果、AHI≧5であれば、多回睡眠潜時検査(multiple sleep latency test:MSLT)を行う。その結果、睡眠障害が判明した場合にはPSGを行い、睡眠障害が判明しなかった場合には経過観察を行う。簡易診断装置による検査の結果、AHI<5である場合には経過観察を行う。 Conventionally, the diagnosis of obstructive sleep apnea syndrome is performed, for example, as follows (see, for example, Non-Patent Document 1). That is, if a patient who visited a medical institution has found two or more of EDS, suffocation and gasping during sleep, repeated awakening, lack of refreshment when waking up, daytime fatigue, lack of concentration, Polysomnography (PSG) is performed. As a result, if apnea hypopnea index (AHI) ≧ 5 and the majority is obstructive apnea, the diagnosis of obstructive sleep apnea syndrome is established. Follow-up is performed if AHI <5. On the other hand, if you do not recognize two or more of EDS, suffocation and gasping during sleep, repeated awakening, lack of refreshment when waking up, fatigue during the day, and lack of concentration, check with a simple diagnostic device. Do. The simple diagnostic device is an inspection system that simultaneously records nasal airflow, respiratory movement of the chest or abdomen, tracheal sound, SaO 2 and the like and automatically analyzes them later. If AHI ≧ 5 as a result of the test by the simple diagnostic device, a multiple sleep latency test (MSLT) is performed. As a result, PSG is performed when sleep disorder is found, and follow-up is performed when sleep disorder is not found. If AHI <5 as a result of the inspection by the simple diagnostic apparatus, follow-up is performed.
一方、閉塞型睡眠時無呼吸症候群では上気道の形態学的異常を伴うことが少なくない。従って、閉塞型睡眠時無呼吸症候群の診断には視診や上気道内視鏡などによる上気道の観察は不可欠であるとされており、セファロメトリー(cephalometry:頭部X線規格写真分析)などを行えば上気道のより客観的な形態学的評価が可能であると考えられている(例えば、非特許文献1参照。)。具体的には、非特許文献1においては、閉塞型睡眠時無呼吸症候群患者の特徴として、下顎下縁平面と舌骨との距離(舌骨の高さ)の延長(舌骨の下位)、軟口蓋の長さの延長、下顎歯槽基底部の突出度の減少などが記載されている。 On the other hand, obstructive sleep apnea syndrome often involves morphological abnormalities of the upper airway. Therefore, for diagnosis of obstructive sleep apnea syndrome, it is said that observation of the upper respiratory tract by visual inspection or upper airway endoscope is indispensable, and cephalometry (cephalometry: cephalometric X-ray photographic analysis) is performed. If performed, it is considered that a more objective morphological evaluation of the upper respiratory tract is possible (for example, see Non-Patent Document 1). Specifically, in Non-Patent Document 1, as a characteristic of patients with obstructive sleep apnea syndrome, an extension of the distance (hyoid height) between the lower mandibular plane and the hyoid bone (lower hyoid bone), The extension of the length of the soft palate, the reduction of the degree of protrusion of the lower alveolar base, and the like are described.
しかしながら、PSGは、病院に入院し一晩かけて検査を行う必要があり、診断に時間がかかるだけでなく、患者の精神的、肉体的な負担が大きいという欠点がある。また、簡易診断装置では正確な診断は困難である。さらに、セファロメトリーによる上気道の形態学的評価についても有効性は不明である。一方、被験者が閉塞型睡眠時無呼吸症候群を発症するリスクが簡単に分かれば、リスクを減らす対策を立てることができるので、閉塞型睡眠時無呼吸症候群の発症を抑えることが可能であるが、これまで、有効なリスク判定方法は提案されていない。 However, PSG needs to be admitted to a hospital and examined overnight, and it is not only time consuming for diagnosis, but also has a drawback that the mental and physical burden on the patient is great. In addition, accurate diagnosis is difficult with a simple diagnostic device. Furthermore, the effectiveness of morphological evaluation of the upper respiratory tract by cephalometry is unknown. On the other hand, if the risk of the subject to develop obstructive sleep apnea syndrome is easily known, measures can be taken to reduce the risk, so it is possible to suppress the onset of obstructive sleep apnea syndrome, So far, no effective risk determination method has been proposed.
そこで、この発明が解決しようとする課題は、被験者が閉塞型睡眠時無呼吸症候群を発症するリスクを判定するための客観的材料となる閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標を簡単に計算することができる閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標の計算方法、そのプログラムおよびそのプログラムを有するコンピュータを提供することである。 Therefore, the problem to be solved by the present invention is to simply calculate a risk determination index for obstructive sleep apnea syndrome, which is an objective material for determining the risk that the subject will develop obstructive sleep apnea syndrome. To provide a method for calculating an obstructive sleep apnea syndrome risk determination index, a program thereof, and a computer having the program.
この発明が解決しようとする他の課題は、被験者が閉塞型睡眠時無呼吸症候群を発症するリスクを判定するための客観的材料となる閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標を用い、他の検査方法の結果を適宜併用することで、被験者が閉塞型睡眠時無呼吸症候群を発症するリスクを医師が客観的にしかも短時間で判定することが可能になる閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法、そのプログラムおよびそのプログラムを有するコンピュータを提供することである。 Another problem to be solved by the present invention is to use an obstructive sleep apnea syndrome risk determination index that is an objective material for determining the risk that a subject will develop obstructive sleep apnea syndrome. Risk assessment of obstructive sleep apnea syndrome that makes it possible for doctors to objectively determine the risk of developing obstructive sleep apnea syndrome in a short time by combining the results of the test method as appropriate It is to provide a method, a program thereof and a computer having the program.
本発明者は、上記の課題を解決すべく鋭意研究を行う過程で、偶然に、閉塞型睡眠時無呼吸症候群と診断された患者と呼吸障害のない被験者とについて頭部X線規格写真における特定の計測点間の距離を計測し、これらの距離を用いて特定の計算式に基づいて計算することにより求められる数値の分布が両者の間で明確に異なることを見出した。そして、こうして得た知見に基づいて鋭意検討を行った結果、この発明を案出したものである。 In the course of conducting intensive research to solve the above-mentioned problems, the present inventor identified a patient diagnosed with obstructive sleep apnea syndrome and a subject without breathing disorder in a cephalometric radiogram. It was found that the distribution of numerical values obtained by measuring the distance between the measurement points and calculating based on a specific calculation formula using these distances is clearly different between the two. As a result of intensive studies based on the knowledge thus obtained, the present invention has been devised.
すなわち、上記課題を解決するために、この発明は、
被験者の頭部X線撮影により計測された、SとAとの間の距離(S−A)、SとBとの間の距離(S−B)、GoとAとの間の距離(Go−A)、GoとBとの間の距離(Go−B)、GoとMeとの間の距離(Go−Me)およびCdとGoとの間の距離(Cd−Go)からなる群より選ばれた距離を用い、
下記の式(1)〜(6)のうちの少なくとも一つの式によりPを計算する閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標の計算方法である。
P=((S−B)+(Go−B)+(Cd−Go))/(S−A) (1)
P=((S−B)+(Go−Me)+(Cd−Go))/(S−A) (2)
P=((S−B)+(Go−Me))/(S−A) (3)
P=(Go−A)−(Go−B) (4)
P=((Go−A)−(Go−B))/(Go−A) (5)
P=((Go−A)−(Go−B))/(Go−B) (6)
That is, in order to solve the above problems, the present invention provides:
The distance between S and A (SA), the distance between S and B (SB), and the distance between Go and A (Go) measured by X-ray imaging of the subject's head. -A), selected from the group consisting of the distance between Go and B (Go-B), the distance between Go and Me (Go-Me), and the distance between Cd and Go (Cd-Go) Using the distance
It is the calculation method of the obstruction | occlusion type sleep apnea syndrome risk determination parameter | index which calculates P by at least 1 type | formula in the following formula | equation (1)-(6).
P = ((SB) + (Go−B) + (Cd−Go)) / (SA) (1)
P = ((SB) + (Go-Me) + (Cd-Go)) / (SA) (2)
P = ((SB) + (Go-Me)) / (SA) (3)
P = (Go-A)-(Go-B) (4)
P = ((Go−A) − (Go−B)) / (Go−A) (5)
P = ((Go−A) − (Go−B)) / (Go−B) (6)
ここで、S、 A、B、Go、MeおよびCdは頭部X線撮影により求められる計測点である。各計測点の位置を図1に示す。Sはセラ(Sella)の略号で、蝶形骨トルコ鞍の壺状形陰影像の中心点である。AはA点の略号で、ANS(前鼻棘の最先端、鼻の下の人中との合わせ目の骨の先端部である前鼻棘(anterior nasal spine)の略号)と上顎中切歯間歯槽突起最前先端点Prosthion との間の正中矢状面上の最深点である。BはB点の略号で、下顎中切歯間歯槽突起最前先端Infradentaleとpogonion(フランクフルト(Frankfort) 平面に対する下顎オトガイ隆起の最突出点)との間の最深点である。Goはゴニオン(Gonion)の略号で、顎関節頭後縁平面と下顎角後縁部とを結んだ線と下顎下縁平面(mandibular plane) とが交わる角の2等分線が下顎角と交わる点である。Meはメントン(menton)の略号で、オトガイの正中断面像の最下点である。Cdは下顎頭の最上点(コンディリオン(condylion))である。なお、詳細は後述するが、式(3)は、より一般的には、SとXi (iは1以上4以下の整数で、X1 =B、X2 =Pog、X3 =Gn、X4 =Me)との間の距離(S−Xi )およびGoとXj (jは1以上4以下の整数で、j=iまたはj≠i)との間の距離(Go−Xj )を用いた式P=((S−Xi )+(Go−Xj ))/(S−A)と表すことができる。 Here, S, A, B, Go, Me, and Cd are measurement points obtained by cephalometric radiography. The position of each measurement point is shown in FIG. S is an abbreviation for Sella, and is the center point of the saddle-shaped shadow image of the sphenoid turkey. A is an abbreviation for point A, ANS (the anterior nasal spine, which is the tip of the anterior nasal spine, the tip of the joint bone with the people under the nose) and the maxillary central incisor This is the deepest point on the mid-sagittal plane between the foremost tip of the interproximal alveolar protrusion. B is an abbreviation for point B, and is the deepest point between Infradentale and pogonion (the most protruding point of the mandibular genital ridge with respect to the Frankfort plane). Go is an abbreviation for Gonion, and the bisector of the angle between the line connecting the posterior margin plane of the temporomandibular joint and the posterior edge of the mandibular angle and the mandibular plane intersects the mandibular angle. Is a point. Me is an abbreviation for menton, and is the lowest point of the midline cross-sectional image of the chin. Cd is the uppermost point (condylion) of the mandibular head. Although details will be described later, the expression (3) is more generally expressed as S and X i (i is an integer of 1 to 4, X 1 = B, X 2 = Pog, X 3 = Gn, X 4 = the distance (S-X i) and Go and X j (j between Me) in 1 to 4 integer, j = i or distance between the j ≠ i) (Go-X j ) Can be expressed as P = ((S−X i ) + (Go−X j )) / (S−A).
本発明者が、多数の閉塞型睡眠時無呼吸症候群の患者の頭部X線規格写真における距離(S−A)、(S−B)、(Go−B)および(Cd−Go)を計測し、式(1)を計算した結果、閉塞型睡眠時無呼吸症候群の患者の少なくとも大多数のPは2.800≦P<3.200の範囲にある。距離(S−A)、(S−B)、(Go−Me)および(Cd−Go)を計測し、式(2)を計算した場合も同様である。この場合、閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標としては、Pそのものを用いてもよいが、整数で表すと分かりやすくなる。このため、典型的には、Pを計算した後、例えば、さらにP/4の小数第4位以下を切り捨て、
Q=(P/4)×1000
を計算する。一例として、P=2.924とすると、Q=(P/4)×1000=(2.924/4)×1000=0.731×1000=731となる。
The present inventor measured distances (SA), (SB), (Go-B), and (Cd-Go) in cephalometric radiographs of patients with many obstructive sleep apnea syndromes. As a result of calculating the equation (1), at least the majority of P in patients with obstructive sleep apnea syndrome is in the range of 2.800 ≦ P <3.200. The same applies when the distances (SA), (SB), (Go-Me), and (Cd-Go) are measured and the equation (2) is calculated. In this case, P itself may be used as a risk determination index for obstructive sleep apnea syndrome, but it is easy to understand when represented by an integer. Therefore, typically, after calculating P, for example, further round down the fourth decimal place of P / 4,
Q = (P / 4) × 1000
Calculate As an example, if P = 2.924, then Q = (P / 4) × 1000 = (2.924 / 4) × 1000 = 0.721 × 1000 = 731.
一方、本発明者が、多数の閉塞型睡眠時無呼吸症候群の患者の頭部X線規格写真における距離(S−A)、(S−B)および(Go−Me)を計測し、式(3)を計算した結果、閉塞型睡眠時無呼吸症候群の患者では、
P=((S−B)+(Go−Me))/(S−A)=2.XYZ
(X、Y、Zは0〜9の整数)
となることが分かった。言い換えると、大多数の患者のPは2.000≦P<3.000の範囲、取り分け2.000≦P≦2.500の範囲にある。ただし、ごく少数の患者については、P<2.000になることもある。この場合も、閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標としては、Pそのものを用いてもよいが、整数で表すと分かりやすくなる。このため、2.000≦P<3.000の場合は、典型的には、Pを計算した後、さらに、Pの小数第4位以下を切り捨てた上で、Q=(P−[P])×1000を計算する。[P]はPの小数を切り捨てることを意味するから、P−[P]はPの小数部を取り出したものを意味する。Q=(P−[P])×1000はこうして取り出された小数部を1000倍することを意味する。この場合、
P−[P]=2.XYZ−[2.XYZ]=2.XYZ−2=0.XYZ
となる。従って、Q=(P−[P])×1000=XYZとなり、0以上999以下の整数となる。一例として、P=2.212とすると、Q=(P−[P])×1000=(2.212−[2.212])×1000=(2.212−2)×1000=0.212×1000=212となる。P−[P]あるいはこれを1000倍した数値XYZは、頭部の側貌において、上顎骨に対する下顎骨の大きさの割合を評価する数値と考えることができる。
On the other hand, the present inventor measures distances (SA), (SB), and (Go-Me) in cephalometric radiograms of patients with many obstructive sleep apnea syndromes, and formula ( As a result of calculating 3), in patients with obstructive sleep apnea syndrome,
P = ((SB) + (Go-Me)) / (SA) = 2. XYZ
(X, Y and Z are integers from 0 to 9)
I found out that In other words, the P of the majority of patients is in the range of 2.000 ≦ P <3.000, especially 2.000 ≦ P ≦ 2.500. However, for very few patients, P <2.000. In this case as well, P itself may be used as a risk determination index for obstructive sleep apnea syndrome. For this reason, in the case of 2.000 ≦ P <3.000, typically, after calculating P, after rounding down the fourth decimal place of P, Q = (P− [P] ) × 1000. Since [P] means that the decimal part of P is rounded down, P- [P] means that the decimal part of P is extracted. Q = (P− [P]) × 1000 means that the fractional part thus extracted is multiplied by 1000. in this case,
P- [P] = 2. XYZ- [2. XYZ] = 2. XYZ-2 = 0. XYZ
It becomes. Therefore, Q = (P− [P]) × 1000 = XYZ, which is an integer of 0 to 999. As an example, when P = 2.212, Q = (P− [P]) × 1000 = (2.212− [2.212]) × 1000 = (2.212-2) × 1000 = 0.212 X1000 = 212. P- [P] or a numerical value XYZ obtained by multiplying it by 1000 can be considered as a numerical value for evaluating the ratio of the size of the mandible to the maxilla in the profile of the head.
式(4)によりPを計算する場合には、Pは長さの単位を有するため、この長さPを直接、閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標として用いることができる。 When calculating P according to equation (4), since P has a unit of length, this length P can be used directly as an obstructive sleep apnea syndrome risk determination index.
式(5)または(6)によりPを計算する場合には、例えば、さらにPの小数第4位以下を切り捨て、
Q=P×1000
を計算する。
When calculating P by the formula (5) or (6), for example, further round down the fourth decimal place of P,
Q = P × 1000
Calculate
閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標の計算方法は、上記のP、Qの計算式を含む所定のプログラムを有するコンピュータにより容易に実行することができる。このコンピュータの種類は特に問わず、デスクトップ型、ノート型、タブレット端末などの各種の携帯端末などのいずれであってもよい。このプログラムは、例えばCD−ROMなどの各種のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することができ、あるいは、インターネットなどの電気通信回線を通じて提供することができる。コンピュータには、計算に必要なデータとして、例えば、頭部X線規格写真における距離(S−A)、(S−B)、(Go−A)、(Go−B)、(Go−Me)および(Cd−Go)からなる群より選ばれた距離のうちの計算に用いるものを入力する。あるいは、頭部X線撮影により得られた画像データをコンピュータに取り込み、この画像データからS、 A、B、Go、CdおよびMeの座標を計測し、こうして計測された座標から距離(S−A)、(S−B)、(Go−A)、(Go−B)、(Go−Me)および(Cd−Go)を計算により求め、これらの距離を用いて上記の計算式によりP、Qを計算するようにしてもよい。典型的には、例えば、このプログラムを有するコンピュータを備えたX線診断システムを用いて被験者の側方頭部X線撮影を行い、その結果に基づいて閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標の計算方法を実行する。このコンピュータとX線診断システムとは有線で接続されても無線で接続されてもよい。 The method of calculating the obstructive sleep apnea syndrome risk determination index can be easily executed by a computer having a predetermined program including the above-described calculation formulas for P and Q. The type of the computer is not particularly limited, and any of various types of mobile terminals such as a desktop type, a notebook type, and a tablet terminal may be used. This program can be stored in various computer-readable recording media such as a CD-ROM, or can be provided through an electric communication line such as the Internet. In the computer, as data necessary for the calculation, for example, distance (SA), (SB), (Go-A), (Go-B), (Go-Me) in a cephalometric radiogram And the distance used for calculation among the distances selected from the group consisting of (Cd-Go). Alternatively, image data obtained by cephalometric radiography is taken into a computer, and the coordinates of S, A, B, Go, Cd, and Me are measured from the image data, and the distance (SA) is calculated from the coordinates thus measured. ), (SB), (Go-A), (Go-B), (Go-Me) and (Cd-Go) are obtained by calculation, and these distances are used to calculate P, Q by the above formula. May be calculated. Typically, for example, a lateral cephalometric radiograph of a subject is performed using an X-ray diagnostic system including a computer having this program, and an obstructive sleep apnea syndrome risk determination index is determined based on the result. Execute the calculation method. The computer and the X-ray diagnosis system may be connected by wire or wirelessly.
また、この発明は、
被験者の頭部X線撮影により計測された、SとAとの間の距離(S−A)、SとBとの間の距離(S−B)、GoとAとの間の距離(Go−A)、GoとBとの間の距離(Go−B)、GoとMeとの間の距離(Go−Me)およびCdとGoとの間の距離(Cd−Go)からなる群より選ばれた距離を用い、
式(1)〜(6)のうちの少なくとも一つの式によりPを計算し、
あるいは、
式(1)または(2)によりPを計算する場合には、さらにP/4の小数第4位以下を切り捨て、
Q=(P/4)×1000
を計算し、
式(3)によりPを計算する場合には、さらにPの小数第4位以下を切り捨て、
Q=(P−[P])×1000([]はガウス記号)(ただし、2.000≦P<3.000)
または
Q=(P−([P]+1))×1000([]はガウス記号)(ただし、P<2.000)
を計算し、
式(5)または(6)によりPを計算する場合には、さらにPの小数第4位以下を切り捨て、
Q=P×1000を計算し、
上記計算されたPまたはQをそれぞれ所定の値と比較することにより被験者の閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定を行う閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法である。
In addition, this invention
The distance between S and A (SA), the distance between S and B (SB), and the distance between Go and A (Go) measured by X-ray imaging of the subject's head. -A), selected from the group consisting of the distance between Go and B (Go-B), the distance between Go and Me (Go-Me), and the distance between Cd and Go (Cd-Go) Using the distance
P is calculated by at least one of the formulas (1) to (6),
Or
When calculating P by the formula (1) or (2), further round down the fourth decimal place of P / 4,
Q = (P / 4) × 1000
Calculate
When calculating P by equation (3), further round off the fourth decimal place of P,
Q = (P− [P]) × 1000 ([] is a Gaussian symbol) (however, 2.000 ≦ P <3.000)
Or Q = (P − ([P] +1)) × 1000 ([] is a Gaussian symbol) (where P <2.000)
Calculate
When calculating P according to equation (5) or (6), further round off the fourth decimal place of P,
Q = P × 1000 is calculated,
It is an obstructive sleep apnea syndrome risk determination method for determining the risk of obstructive sleep apnea syndrome of a subject by comparing the calculated P or Q with a predetermined value.
閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法は、上記のP、Qの計算式あるいはP、Qの判定式を含む所定のプログラムを有するコンピュータにより容易に実行することができる。このコンピュータの種類は特に問わず、デスクトップ型、ノート型、タブレット端末などの各種の携帯端末などのいずれであってもよい。このプログラムは、例えばCD−ROMなどの各種のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することができ、あるいは、インターネットなどの電気通信回線を通じて提供することができる。計算に必要なデータは、上記の閉塞型睡眠時無呼吸症候群判定指標の計算方法と同様にして取得することができる。 The obstructive sleep apnea syndrome risk determination method can be easily executed by a computer having a predetermined program including the above-described P and Q calculation formulas or P and Q determination formulas. The type of the computer is not particularly limited, and any of various types of mobile terminals such as a desktop type, a notebook type, and a tablet terminal may be used. This program can be stored in various computer-readable recording media such as a CD-ROM, or can be provided through an electric communication line such as the Internet. Data necessary for the calculation can be acquired in the same manner as the calculation method of the obstructive sleep apnea syndrome determination index.
この閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法の上記以外のことは、その性質に反しない限り、上記の閉塞型睡眠時無呼吸症候群判定指標の計算方法に関連して説明したことが成立する。 Except for the above-described obstructive sleep apnea syndrome risk determination method, what has been described in relation to the above-described calculation method of the obstructive sleep apnea syndrome determination index is valid as long as it does not contradict its nature.
この発明によれば、被験者が閉塞型睡眠時無呼吸症候群を発症するリスクを判定するための客観的材料となる閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標を簡単に計算することができる。また、被験者が閉塞型睡眠時無呼吸症候群を発症するリスクを判定するための客観的材料となる閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標を用い、他の検査方法の結果を適宜併用することで、被験者が閉塞型睡眠時無呼吸症候群を発症するリスクを医師が客観的にしかも短時間で判定することが可能になる。 According to the present invention, it is possible to easily calculate an obstructive sleep apnea syndrome risk determination index, which is an objective material for determining the risk of the subject developing the obstructive sleep apnea syndrome. In addition, by using the obstruction-type sleep apnea syndrome risk determination index as an objective material for determining the risk that the subject will develop obstruction-type sleep apnea syndrome, the results of other test methods are used in combination as appropriate. The doctor can objectively and quickly determine the risk that the subject will develop obstructive sleep apnea syndrome.
以下、発明を実施するための形態(以下、実施の形態という。)について説明する。
〈1.第1の実施の形態〉
第1の実施の形態においては、閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標(以下、OSAS指数ともいう)としてP=(Go−A)−(Go−B)を用い、このOSAS指数Pの計算方法について説明する。
Hereinafter, modes for carrying out the invention (hereinafter referred to as embodiments) will be described.
<1. First Embodiment>
In the first embodiment, P = (Go−A) − (Go−B) is used as an obstructive sleep apnea syndrome risk determination index (hereinafter also referred to as OSAS index), and calculation of the OSAS index P is performed. A method will be described.
図2にこの計算方法のフローチャートを示す。このフローチャートに従ったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。 FIG. 2 shows a flowchart of this calculation method. A program according to this flowchart is created and executed by a computer.
この計算を行う前に、閉塞型睡眠時無呼吸症候群(以下、OSASともいう)を発症するリスクを判定する被験者の頭部X線撮影を行い、GoとAとの間の距離(Go−A)およびGoとBとの間の距離(Go−B)を計測する。これらの距離の計測は、例えば、ペンタブレットやデジタイザなどを用い、頭部X線規格写真上のA、BおよびGoの計測点の座標データを入力することにより、あるいは、例えば、コンピュータに接続されたディスプレイに撮影画像を表示した状態においてディスプレイ上でマウスを用いてカーソルをS、 GoおよびMe上に移動してクリックすることにより、あるいは、タッチパネルディスプレイを用いる場合には、ディスプレイ上で手の指やタッチペンなどでS、 GoおよびMeをタッチすることにより、こうして検出されたS、 GoおよびMeを用いて容易に行うことができる。あるいは、頭部X線撮影により得られた画像データをコンピュータに取り込み、この画像データからA、BおよびGoの座標を計測し、こうして計測された座標から距離(Go−A)および(Go−B)を計算により求めるようにしてもよい。 Before performing this calculation, a cephalometric radiograph of a subject to determine the risk of developing obstructive sleep apnea syndrome (hereinafter also referred to as OSAS) is performed, and the distance between Go and A (Go-A ) And the distance between Go and B (Go-B). These distances can be measured by inputting coordinate data of A, B and Go measurement points on a cephalometric radiogram using, for example, a pen tablet or digitizer, or connected to a computer, for example. When a captured image is displayed on the display, the mouse is moved on the display using the mouse to click on S, Go, and Me, or when a touch panel display is used, a finger on the display is displayed. By touching S, Go, and Me with a touch pen or the like, the detection can be easily performed using S, Go, and Me thus detected. Alternatively, image data obtained by cephalometric radiography is taken into a computer, and the coordinates of A, B, and Go are measured from the image data, and the distance (Go-A) and (Go-B) are determined from the coordinates thus measured. ) May be obtained by calculation.
図2に示すように、ステップS1において、上記のようにして計測された距離(Go−A)および(Go−B)を入力する。 As shown in FIG. 2, in step S1, distances (Go-A) and (Go-B) measured as described above are input.
ステップS2においては、入力された(Go−A)および(Go−B)から
P=(Go−A)−(Go−B)
に従ってPを計算する。
In step S2, from the inputted (Go-A) and (Go-B), P = (Go-A)-(Go-B)
Calculate P according to
ステップS3においては、上記のようにして計算されたOSAS指数Pを例えばディスプレイに出力する。 In step S3, the OSAS index P calculated as described above is output to a display, for example.
こうして計算されたOSAS指数Pが所定の値C1 以上の場合には、顎骨の骨格性の観点から、OSASを発症するリスクが高いと判定することができる。C1 は、必要に応じて決めることができるが、例えば7mmとすることができる。 Thus if the calculated OSAS index P is a predetermined value C 1 or more can be determined in terms of skeletal jawbone, and a high risk of developing OSAS. C 1 can be determined as necessary, but can be set to 7 mm, for example.
OSAS指数PがC1 未満の場合は、顎骨の骨格性の観点からはOSASを発症するリスクが低いと判定することができる。 If OSAS index P is less than C 1, from the viewpoint of skeletal jawbone it can be determined to be low risk of developing OSAS.
一般的には、OSAS指数Pに加えて、医師が、OSASの検査に従来より用いられている他の検査の結果などを併用してOSASを発症するリスクを最終的に判定することができる。 In general, in addition to the OSAS index P, the doctor can finally determine the risk of developing OSAS by using the results of other tests conventionally used for OSAS tests.
[実施例1]
PSGによりOSASの検査を行い、重症、中等症または軽症と診断された23人の患者の頭部X線規格写真を撮影した。撮影は、中心咬合位またはそれに準じる位置で行った(以下同様)。この頭部X線規格写真を元に透写図を作成し、距離(Go−A)および(Go−B)を計測し、P=(Go−A)−(Go−B)を計算した。
[Example 1]
OSAS was examined by PSG and cephalometric radiographs of 23 patients diagnosed as severe, moderate or mild were taken. Photographing was performed at a central occlusal position or a position corresponding thereto (the same applies hereinafter). Based on this cephalometric radiogram, a translucent map was created, distances (Go-A) and (Go-B) were measured, and P = (Go-A)-(Go-B) was calculated.
患者1〜23の透写図を図3〜図25に示す。図3〜図25より計測された距離(Go−A)、(Go−B)、P=(Go−A)−(Go−B)、PSGにより得られた患者1〜23のAHI(仰臥位)およびSaO2 (最低値)は下記の通りである。ただし、患者3については、SaO2 (最低値)の代わりにSpO2 (最低値)を示した。 Transflection diagrams of patients 1 to 23 are shown in FIGS. Distances measured from FIGS. 3 to 25 (Go-A), (Go-B), P = (Go-A)-(Go-B), AHI (patient position) of patients 1 to 23 obtained by PSG ) And SaO 2 (minimum value) are as follows. However, the patient 3 showed SpO 2 (minimum value) instead of SaO 2 (minimum value).
患者 (Go−A) (Go−B) P AHI SaO2
(mm) (mm) (mm) (%)
1 79 66 13 70.4 87
2 86 71 15 71.2 71
3 77 65 12 41.1 68(SpO2 )
4 80 66 14 53.5 71
5 82 75 7 58.4 78
6 78 67 11 36.8 87
7 72 64 8 30.2 83
8 82 74 8 36.4 90
9 87 67 20 35.5 80
10 78 70 8 23.2 73
11 96 85 11 43.1 70
12 80 65 15 25.7 79
13 84 71 13 24.8 92
14 83 68 15 9.6 90
15 81 68 13 66.0 76
16 85 70 15 6.2 90
17 72 60 12 37.9 78
18 82 70 12 62.9 73
19 82 72 10 112.5 85
20 77 67 10 29.1 87
21 86 78 8 11.9 93
22 83 73 10 59.7 80
23 87 76 11 43.9 85
Patient (Go-A) (Go-B) P AHI SaO 2
(Mm) (mm) (mm) (%)
1 79 66 13 70.4 87
2 86 71 15 71.2 71
3 77 65 12 41.1 68 (SpO 2 )
4 80 66 14 53.5 71
5 82 75 7 58.4 78
6 78 67 11 36.8 87
7 72 64 8 30.2 83
8 82 74 8 36.4 90
9 87 67 20 35.5 80
10 78 70 8 23.2 73
11 96 85 11 43.1 70
12 80 65 15 25.7 79
13 84 71 13 24.8 92
14 83 68 15 9.6 90
15 81 68 13 66.0 76
16 85 70 15 6.2 90
17 72 60 12 37.9 78
18 82 70 12 62.9 73
19 82 72 10 112.5 85
20 77 67 10 29.1 87
21 86 78 8 11.9 93
22 83 73 10 59.7 80
23 87 76 11 43.9 85
対照群として、睡眠時に呼吸障害が認められない12人の被験者24〜35を採用した。これらの被験者24〜35について頭部X線規格写真を撮影し、この頭部X線規格写真を元に作成した透写図を元にして距離(Go−A)および(Go−B)を計測し、P=(Go−A)−(Go−B)を計算した。 As a control group, 12 subjects 24-35 in which no respiratory disturbance was observed during sleep were employed. A cephalometric radiograph was taken for these subjects 24-35, and distances (Go-A) and (Go-B) were measured based on a transmission diagram created based on the cephalometric radiograph. P = (Go−A) − (Go−B) was calculated.
被験者24〜35の透写図を図26〜図37に示す。図26〜図37より計測された距離(Go−A)、距離(Go−B)およびP=(Go−A)−(Go−B)は下記の通りである。 The transmission drawings of the subjects 24-35 are shown in FIGS. The distance (Go−A), distance (Go−B), and P = (Go−A) − (Go−B) measured from FIGS. 26 to 37 are as follows.
被験者 (Go−A) (Go−B) P
(mm) (mm) (mm)
24 77 78 −1
25 78 80 −2
26 85 80 5
27 78 76 2
28 74 73 1
29 79 80 −1
30 86 73 13
31 79 80 −1
32 81 74 7
33 83 72 11
34 78 69 9
35 87 70 17
Subject (Go-A) (Go-B) P
(Mm) (mm) (mm)
24 77 78 -1
25 78 80 -2
26 85 80 5
27 78 76 2
28 74 73 1
29 79 80 -1
30 86 73 13
31 79 80 -1
32 81 74 7
33 83 72 11
34 78 69 9
35 87 70 17
図38に患者1〜23のAHIおよびPの値をプロットした結果を示す。図38には被験者24〜35のPの値をAHI=0の直線上にプロットした。図38より、被験者24〜35のPは−2mmから17mmの広い範囲に分布しているのに対し、患者1〜23のPは7mmから20mmの範囲に集中して分布しており、両者の分布は大きく異なることが分かる。従って、この分布の相違を利用して、Pの値によりOSASのリスクを判定することができる。 FIG. 38 shows the results of plotting the AHI and P values of patients 1 to 23. In FIG. 38, the values of P for subjects 24 to 35 are plotted on a straight line with AHI = 0. From FIG. 38, P of subjects 24 to 35 is distributed over a wide range of −2 mm to 17 mm, whereas P of patients 1 to 23 is concentrated and distributed over a range of 7 mm to 20 mm. It can be seen that the distribution is very different. Therefore, the risk of OSAS can be determined by the value of P using the difference in distribution.
以上のように、この第1の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標の計算方法によれば、頭部X線撮影により計測された距離(Go−A)および(Go−B)を用いてOSAS指数Pを計算することができる。そして、このOSAS指数Pに基づいて、医師の経験などに左右されずに、客観的にしかも短時間で、一定の正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができる。 As described above, according to the calculation method for the obstructive sleep apnea syndrome risk determination index according to the first embodiment, the distance (Go-A) and (Go-B) measured by cephalometric radiography. ) Can be used to calculate the OSAS index P. Based on the OSAS index P, the risk of developing OSAS can be determined objectively and in a short time with a certain degree of accuracy without depending on the experience of the doctor.
〈2.第2の実施の形態〉
第2の実施の形態においては、閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法について説明する。
<2. Second Embodiment>
In the second embodiment, an obstructive sleep apnea syndrome risk determination method will be described.
図39にこの閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法のフローチャートを示す。このフローチャートに従ったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。この意味で、この閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法は、このプログラムを有する閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定装置の作動方法と言い換えることもできる。 FIG. 39 shows a flowchart of this obstructive sleep apnea syndrome risk determination method. A program according to this flowchart is created and executed by a computer. In this sense, this obstructive sleep apnea syndrome risk determination method can be rephrased as an operation method of the obstructive sleep apnea syndrome risk determination apparatus having this program.
第1の実施の形態と同様に、この閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法を実行する前に、距離(Go−A)および(Go−B)を計測する。 Similarly to the first embodiment, the distances (Go-A) and (Go-B) are measured before executing this obstructive sleep apnea syndrome risk determination method.
図39に示すように、ステップS11において、上記のようにして計測された距離(Go−A)および(Go−B)を入力する。 As shown in FIG. 39, in step S11, the distances (Go-A) and (Go-B) measured as described above are input.
ステップS12においては、入力された距離(Go−A)および(Go−B)から
P=(Go−A)−(Go−B)
に従ってPを計算する。
In step S12, P = (Go-A)-(Go-B) from the input distances (Go-A) and (Go-B).
Calculate P according to
ステップS13においては、上記のようにして計算により求めたPから、P≧C1 であるか否かを判定する。 In step S13, the P obtained by calculation as described above, determines whether the P ≧ C 1.
ステップS14においては、P≧C1 である場合には、OSASを発症するリスクが高いと判定する。例えば、P≧7mmである場合には、OSASを発症するリスクが高いと判定する。この場合、さらに、例えばP≧10mmである場合には、OSASを発症するリスクが特に高いと判定するようにしてもよい。 In step S14, if it is P ≧ C 1 determines that the high risk of developing OSAS. For example, when P ≧ 7 mm, it is determined that the risk of developing OSAS is high. In this case, for example, if P ≧ 10 mm, it may be determined that the risk of developing OSAS is particularly high.
ステップS15においては、OSASを発症するリスクが高いとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S15, the determination result that the risk of developing OSAS is high is output to a display, for example.
ステップS13において、P≧C1 でない、言い換えるとP<C1 であると判定された場合には、ステップS16において、OSASを発症するリスクが低いと判定する。 In step S13, not P ≧ C 1, when it is determined that the other words P <C 1, in step S16, determines that the risk of developing OSAS is low.
ステップS17においては、OSASを発症するリスクが低いとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S17, a determination result that the risk of developing OSAS is low is output to, for example, a display.
この第2の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法によれば、頭部X線撮影により計測された距離(Go−A)および(Go−B)に基づいて、医師の経験などに左右されずに、客観的にしかも短時間で、一定の正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができる。 According to the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the second embodiment, based on the distance (Go-A) and (Go-B) measured by cephalometric radiography, the experience of the doctor The risk of developing OSAS can be determined objectively, in a short time, and with a certain degree of accuracy, without being influenced by the above.
〈3.第3の実施の形態〉
第3の実施の形態においては、P=((Go−A)−(Go−B))/(Go−A)より計算されるQ=P×1000をOSAS指数として用い、このOSAS指数Qの計算方法について説明する。
<3. Third Embodiment>
In the third embodiment, Q = P × 1000 calculated from P = ((Go−A) − (Go−B)) / (Go−A) is used as the OSAS index. A calculation method will be described.
図40にこの計算方法のフローチャートを示す。このフローチャートに従ったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。 FIG. 40 shows a flowchart of this calculation method. A program according to this flowchart is created and executed by a computer.
この計算を行う前に、OSASを発症するリスクを判定する被験者の頭部X線撮影を行い、GoとAとの間の距離(Go−A)およびGoとBとの間の距離(Go−B)を計測する。これらの距離の計測は、第1の実施の形態と同様に行うことができる。 Before performing this calculation, a cephalometric radiograph of the subject to determine the risk of developing OSAS is performed and the distance between Go and A (Go-A) and the distance between Go and B (Go- B) is measured. These distances can be measured in the same manner as in the first embodiment.
図40に示すように、ステップS21において、上記のようにして計測された距離(Go−A)および(Go−B)を入力する。 As shown in FIG. 40, in step S21, the distances (Go-A) and (Go-B) measured as described above are input.
ステップS22においては、入力された(Go−A)および(Go−B)から
P=((Go−A)−(Go−B))/(Go−A)
に従ってPを計算する。
In step S22, from the inputted (Go-A) and (Go-B), P = ((Go-A)-(Go-B)) / (Go-A)
Calculate P according to
ステップS23においては、上記のようにして計算されたPの小数第4位以下を切り捨て、
Q=P×1000
を計算する。
In step S23, the fourth decimal place of P calculated as described above is rounded down,
Q = P × 1000
Calculate
ステップS24においては、上記のようにして計算されたOSAS指数Qを例えばディスプレイに出力する。 In step S24, the OSAS index Q calculated as described above is output to a display, for example.
こうして計算されたOSAS指数Qが所定の値C2 以上の場合には、顎骨の骨格性の観点から、OSASを発症するリスクが高いと判定することができる。C2 は必要に応じて決めることができるが、例えば90である。 Thus if the calculated OSAS index Q is a predetermined value C 2 or higher can be determined in terms of skeletal jawbone, and a high risk of developing OSAS. C 2 can be determined as necessary, and is, for example, 90.
OSAS指数QがC2 未満の場合は、顎骨の骨格性の観点からはOSASを発症するリスクが低いと判定することができる。 When the OSAS index Q is less than C 2, it can be determined that the risk of developing OSAS is low from the viewpoint of the skeletal nature of the jawbone.
一般的には、OSAS指数Qに加えて、医師が、OSASの検査に従来より用いられている他の検査の結果などを併用してOSASを発症するリスクを最終的に判定する。 In general, in addition to the OSAS index Q, the doctor finally determines the risk of developing OSAS by using the results of other tests conventionally used for OSAS tests.
[実施例2]
患者1〜23の頭部X線規格写真を元に作成された透写図である図3〜図25から距離(Go−A)および(Go−B)を計測し、P=((Go−A)−(Go−B))/(Go−A)を計算し、Q=P×1000を計算した。
[Example 2]
The distances (Go-A) and (Go-B) are measured from FIGS. 3 to 25 which are transmission drawings created based on cephalometric radiographs of patients 1 to 23, and P = ((Go− A) − (Go−B)) / (Go−A) was calculated, and Q = P × 1000 was calculated.
図3〜図25より計測された距離(Go−A)、距離(Go−B)およびQは下記の通りである。PSGにより得られた患者1〜23のAHIおよびSaO2 あるいはSpO2 は実施例1と同じである。 The distance (Go-A), distance (Go-B), and Q measured from FIGS. 3 to 25 are as follows. AHI and SaO 2 or SpO 2 of patients 1 to 23 obtained by PSG are the same as in Example 1.
患者 (Go−A) (Go−B) Q
(mm) (mm)
1 79 66 164
2 86 71 174
3 77 65 155
4 80 66 175
5 82 75 85
6 78 67 141
7 72 64 111
8 82 74 98
9 87 67 229
10 78 70 102
11 96 85 114
12 80 65 187
13 84 71 154
14 83 68 180
15 81 68 160
16 85 70 176
17 72 60 166
18 82 70 146
19 82 72 121
20 77 67 129
21 86 78 93
22 83 73 120
23 87 76 126
Patient (Go-A) (Go-B) Q
(Mm) (mm)
1 79 66 164
2 86 71 174
3 77 65 155
4 80 66 175
5 82 75 85
6 78 67 141
7 72 64 111
8 82 74 98
9 87 67 229
10 78 70 102
11 96 85 114
12 80 65 187
13 84 71 154
14 83 68 180
15 81 68 160
16 85 70 176
17 72 60 166
18 82 70 146
19 82 72 121
20 77 67 129
21 86 78 93
22 83 73 120
23 87 76 126
対照群として、被験者24〜35を採用した。これらの被験者24〜35の頭部X線規格写真を元に作成された透写図である図26〜図37から距離(Go−A)および(Go−B)を計測し、P=((Go−A)−(Go−B))/(Go−A)を計算し、Q=P×1000を計算した。 Subjects 24 to 35 were employed as a control group. The distances (Go-A) and (Go-B) are measured from FIGS. 26 to 37, which are transmission drawings created based on cephalometric radiographs of these subjects 24-35, and P = (( Go-A)-(Go-B)) / (Go-A) and Q = P * 1000 was calculated.
図26〜図37より計測された距離(Go−A)、距離(Go−B)およびQは下記の通りである。 The distance (Go-A), distance (Go-B), and Q measured from FIGS. 26 to 37 are as follows.
被験者 (Go−A) (Go−B) Q
(mm) (mm)
24 77 78 −12
25 78 80 −25
26 85 80 58
27 78 76 25
28 74 73 13
29 79 80 −12
30 86 73 151
31 79 80 −12
32 81 74 86
33 83 72 132
34 78 69 115
35 87 70 195
Subject (Go-A) (Go-B) Q
(Mm) (mm)
24 77 78 -12
25 78 80 -25
26 85 80 58
27 78 76 25
28 74 73 13
29 79 80 -12
30 86 73 151
31 79 80 -12
32 81 74 86
33 83 72 132
34 78 69 115
35 87 70 195
図41に患者1〜23のAHIおよびQの値をプロットした結果を示す。図41には被験者24〜35のQの値をAHI=0の直線上にプロットした。図41より、被験者24〜35のQは−25から195の広い範囲に分布しているの対し、患者1〜23のQは85から229の範囲に集中して分布しており、両者の分布は大きく異なることが分かる。従って、この分布の相違を利用して、Qの値によりOSASのリスクを判定することができる。 FIG. 41 shows the results of plotting the AHI and Q values of patients 1 to 23. In FIG. 41, Q values of subjects 24-35 are plotted on a straight line with AHI = 0. 41, Q of subjects 24-35 are distributed over a wide range of -25 to 195, whereas Q of patients 1 to 23 are concentrated in the range of 85 to 229. Can be seen to be very different. Therefore, using this difference in distribution, the risk of OSAS can be determined by the value of Q.
この第3の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標の計算方法によれば、頭部X線撮影により計測された距離(Go−A)および(Go−B)を用いてOSAS指数Qを計算することができる。そして、このOSAS指数Qに基づいて、医師の経験などに左右されずに、客観的にしかも短時間で、一定の正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができる。 According to the calculation method of the obstructive sleep apnea syndrome risk determination index according to the third embodiment, the OSAS is calculated using the distances (Go-A) and (Go-B) measured by cephalometric radiography. The index Q can be calculated. Based on the OSAS index Q, the risk of developing OSAS can be determined objectively and in a short time with a certain degree of accuracy without depending on the experience of the doctor.
〈4.第4の実施の形態〉
第4の実施の形態においては、閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法について説明する。
<4. Fourth Embodiment>
In the fourth embodiment, an obstructive sleep apnea syndrome risk determination method will be described.
図42にこの閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法のフローチャートを示す。このフローチャートに従ったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。 FIG. 42 shows a flowchart of this obstructive sleep apnea syndrome risk determination method. A program according to this flowchart is created and executed by a computer.
第1の実施の形態と同様に、この閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法を実行する前に、距離(Go−A)および(Go−B)を計測する。 Similarly to the first embodiment, the distances (Go-A) and (Go-B) are measured before executing this obstructive sleep apnea syndrome risk determination method.
図42に示すように、ステップS31において、上記のようにして計測された距離(Go−A)および(Go−B)を入力する。 As shown in FIG. 42, in step S31, the distances (Go-A) and (Go-B) measured as described above are input.
ステップS32においては、入力された距離(Go−A)および(Go−B)から
P=((Go−A)−(Go−B))/(Go−A)
に従ってPを計算する。
In step S32, P = ((Go-A)-(Go-B)) / (Go-A) from the input distances (Go-A) and (Go-B).
Calculate P according to
ステップS33においては、上記のようにして計算されたPの小数第4位以下を切り捨て、
Q=P×1000
を計算する。
In step S33, the fourth decimal place of P calculated as described above is rounded down,
Q = P × 1000
Calculate
ステップS34においては、上記のようにして計算により求めたQから、Q≧C2 であるか否かを判定する。 In step S34, it is determined whether or not Q ≧ C 2 from Q obtained by calculation as described above.
ステップS35においては、Q≧C2 である場合には、OSASを発症するリスクが高いと判定する。例えば、Q≧85である場合には、OSASを発症するリスクが高いと判定する。この場合、さらに、例えばQ≧110である場合には、OSASを発症するリスクが特に高いと判定するようにしてもよい。 In step S35, when it is Q ≧ C 2 determines that there is a high risk of developing OSAS. For example, when Q ≧ 85, it is determined that the risk of developing OSAS is high. In this case, for example, when Q ≧ 110, it may be determined that the risk of developing OSAS is particularly high.
ステップS36においては、OSASを発症するリスクが高いとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S36, a determination result that the risk of developing OSAS is high is output to, for example, a display.
ステップS34において、Q≧C2 でない、言い換えるとQ<C2 であると判定された場合には、ステップS37において、OSASを発症するリスクが低いと判定する。 In step S34, not Q ≧ C 2, when it is determined that the other words Q <C 2, at step S37, determines that the risk of developing OSAS is low.
ステップS38においては、OSASを発症するリスクが低いとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S38, a determination result that the risk of developing OSAS is low is output to, for example, a display.
この第4の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法によれば、頭部X線撮影により計測された距離(Go−A)および(Go−B)に基づいて、医師の経験などに左右されずに、客観的にしかも短時間で、一定の正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができる。 According to the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the fourth embodiment, based on the distances (Go-A) and (Go-B) measured by cephalometric radiography, the experience of the doctor The risk of developing OSAS can be determined objectively, in a short time, and with a certain degree of accuracy, without being influenced by the above.
〈5.第5の実施の形態〉
第5の実施の形態においては、P=((Go−A)−(Go−B))/(Go−B)より計算されるQ=P×1000をOSAS指数として用い、このOSAS指数Qの計算方法について説明する。
<5. Fifth Embodiment>
In the fifth embodiment, Q = P × 1000 calculated from P = ((Go−A) − (Go−B)) / (Go−B) is used as the OSAS index. A calculation method will be described.
図43にこの計算方法のフローチャートを示す。このフローチャートに従ったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。 FIG. 43 shows a flowchart of this calculation method. A program according to this flowchart is created and executed by a computer.
この計算を行う前に、OSASを発症するリスクを判定する被験者の頭部X線撮影を行い、GoとAとの間の距離(Go−A)およびGoとBとの間の距離(Go−B)を計測する。これらの距離の計測は、第1の実施の形態と同様に行うことができる。 Before performing this calculation, a cephalometric radiograph of the subject to determine the risk of developing OSAS is performed and the distance between Go and A (Go-A) and the distance between Go and B (Go- B) is measured. These distances can be measured in the same manner as in the first embodiment.
図43に示すように、ステップS41において、上記のようにして計測された距離(Go−A)および(Go−B)を入力する。 As shown in FIG. 43, in step S41, the distances (Go-A) and (Go-B) measured as described above are input.
ステップS42においては、入力された(Go−A)および(Go−B)から
P=((Go−A)−(Go−B))/(Go−B)
に従ってPを計算する。
In step S42, from the inputted (Go-A) and (Go-B), P = ((Go-A)-(Go-B)) / (Go-B)
Calculate P according to
ステップS43においては、上記のようにして計算されたPの小数第4位以下を切り捨て、
Q=P×1000
を計算する。
In step S43, the fourth decimal place of P calculated as described above is rounded down,
Q = P × 1000
Calculate
ステップS44においては、上記のようにして計算されたOSAS指数Qを例えばディスプレイに出力する。 In step S44, the OSAS index Q calculated as described above is output to a display, for example.
こうして計算されたOSAS指数Qが所定の値C3 以上の場合には、顎骨の骨格性の観点から、OSASを発症するリスクが高いと判定することができる。C3 は必要に応じて決めることができるが、例えば93である。 When the OSAS index Q calculated in this way is equal to or greater than the predetermined value C 3 , it can be determined that the risk of developing OSAS is high from the viewpoint of the skeletal nature of the jawbone. C 3 can be determined as necessary, and is 93, for example.
OSAS指数QがC3 未満の場合は、顎骨の骨格性の観点からはOSASを発症するリスクが低いと判定することができる。 When the OSAS index Q is less than C 3, it can be determined that the risk of developing OSAS is low from the viewpoint of the skeletal nature of the jawbone.
一般的には、OSAS指数Qに加えて、医師が、OSASの検査に従来より用いられている他の検査の結果などを併用してOSASを発症するリスクを最終的に判定する。 In general, in addition to the OSAS index Q, the doctor finally determines the risk of developing OSAS by using the results of other tests conventionally used for OSAS tests.
[実施例3]
患者1〜23の頭部X線規格写真を元に作成された透写図である図3〜図25から距離(Go−A)および(Go−B)を計測し、P=((Go−A)−(Go−B))/(Go−B)を計算し、Q=P×1000を計算した。
[Example 3]
The distances (Go-A) and (Go-B) are measured from FIGS. 3 to 25 which are transmission drawings created based on cephalometric radiographs of patients 1 to 23, and P = ((Go− A) − (Go−B)) / (Go−B) was calculated and Q = P × 1000 was calculated.
図3〜図25より計測された距離(Go−A)、距離(Go−B)およびQは下記の通りである。PSGにより得られた患者1〜23のAHIおよびSaO2 あるいはSpO2 は実施例1と同じである。 The distance (Go-A), distance (Go-B), and Q measured from FIGS. 3 to 25 are as follows. AHI and SaO 2 or SpO 2 of patients 1 to 23 obtained by PSG are the same as in Example 1.
患者 (Go−A) (Go−B) Q
(mm) (mm)
1 79 66 196
2 86 71 211
3 77 65 184
4 80 66 212
5 82 75 93
6 78 67 164
7 72 64 125
8 82 74 108
9 87 67 298
10 78 70 114
11 96 85 129
12 80 65 230
13 84 71 183
14 83 68 220
15 81 68 191
16 85 70 214
17 72 60 200
18 82 70 171
19 82 72 138
20 77 67 149
21 86 78 102
22 83 73 136
23 87 76 144
Patient (Go-A) (Go-B) Q
(Mm) (mm)
1 79 66 196
2 86 71 211
3 77 65 184
4 80 66 212
5 82 75 93
6 78 67 164
7 72 64 125
8 82 74 108
9 87 67 298
10 78 70 114
11 96 85 129
12 80 65 230
13 84 71 183
14 83 68 220
15 81 68 191
16 85 70 214
17 72 60 200
18 82 70 171
19 82 72 138
20 77 67 149
21 86 78 102
22 83 73 136
23 87 76 144
対照群として、被験者24〜35を採用した。これらの被験者24〜35の頭部X線規格写真を元に作成された透写図である図26〜図37から距離(Go−A)および(Go−B)を計測し、P=((Go−A)−(Go−B))/(Go−B)を計算し、Q=P×1000を計算した。 Subjects 24 to 35 were employed as a control group. The distances (Go-A) and (Go-B) are measured from FIGS. 26 to 37, which are transmission drawings created based on cephalometric radiographs of these subjects 24-35, and P = (( Go-A)-(Go-B)) / (Go-B) was calculated and Q = P * 1000 was calculated.
図26〜図37より計測された距離(Go−A)、距離(Go−B)およびQは下記の通りである。 The distance (Go-A), distance (Go-B), and Q measured from FIGS. 26 to 37 are as follows.
被験者 (Go−A) (Go−B) Q
(mm) (mm)
24 77 78 −12
25 78 80 −25
26 85 80 62
27 78 76 26
28 74 73 13
29 79 80 −12
30 86 73 178
31 79 80 −12
32 81 74 94
33 83 72 152
34 78 69 130
35 87 70 242
Subject (Go-A) (Go-B) Q
(Mm) (mm)
24 77 78 -12
25 78 80 -25
26 85 80 62
27 78 76 26
28 74 73 13
29 79 80 -12
30 86 73 178
31 79 80 -12
32 81 74 94
33 83 72 152
34 78 69 130
35 87 70 242
図44に患者1〜23のAHIおよびQの値をプロットした結果を示す。図44には被験者24〜35のQの値をAHI=0の直線上にプロットした。図44より、被験者24〜35のQは−25から195の広い範囲に分布しているの対し、患者1〜23のQは93から298の範囲に集中して分布しており、両者の分布は大きく異なることが分かる。従って、この分布の相違を利用して、Qの値によりOSASのリスクを判定することができる。 FIG. 44 shows the results of plotting the AHI and Q values of patients 1 to 23. In FIG. 44, the Q values of subjects 24-35 are plotted on a straight line with AHI = 0. From FIG. 44, Q of subjects 24-35 are distributed over a wide range of -25 to 195, whereas Q of patients 1 to 23 are concentrated in the range of 93 to 298. Can be seen to be very different. Therefore, using this difference in distribution, the risk of OSAS can be determined by the value of Q.
この第5の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標の計算方法によれば、頭部X線撮影により計測された距離(Go−A)および(Go−B)を用いてOSAS指数Qを計算することができる。そして、このOSAS指数Qに基づいて、医師の経験などに左右されずに、客観的にしかも短時間で、一定の正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができる。 According to the calculation method of the obstructive sleep apnea syndrome risk determination index according to the fifth embodiment, the OSAS is calculated using the distances (Go-A) and (Go-B) measured by cephalometric radiography. The index Q can be calculated. Based on the OSAS index Q, the risk of developing OSAS can be determined objectively and in a short time with a certain degree of accuracy without depending on the experience of the doctor.
〈6.第6の実施の形態〉
第6の実施の形態においては、閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法について説明する。
<6. Sixth Embodiment>
In the sixth embodiment, an obstructive sleep apnea syndrome risk determination method will be described.
図45にこの閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法のフローチャートを示す。このフローチャートに従ったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。 FIG. 45 shows a flowchart of this obstructive sleep apnea syndrome risk determination method. A program according to this flowchart is created and executed by a computer.
第1の実施の形態と同様に、この閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法を実行する前に、距離(Go−A)および(Go−B)を計測する。 Similarly to the first embodiment, the distances (Go-A) and (Go-B) are measured before executing this obstructive sleep apnea syndrome risk determination method.
図45に示すように、ステップS51において、上記のようにして計測された距離(Go−A)および(Go−B)を入力する。 As shown in FIG. 45, in step S51, the distances (Go-A) and (Go-B) measured as described above are input.
ステップS52においては、入力された距離(Go−A)および(Go−B)から
P=((Go−A)−(Go−B))/(Go−B)
に従ってPを計算する。
In step S52, P = ((Go-A)-(Go-B)) / (Go-B) from the input distances (Go-A) and (Go-B).
Calculate P according to
ステップS53においては、上記のようにして計算されたPの小数第4位以下を切り捨て、
Q=P×1000
を計算する。
In step S53, the fourth decimal place of P calculated as described above is rounded down,
Q = P × 1000
Calculate
ステップS54においては、上記のようにして計算により求めたPから、Q≧C3 であるか否かを判定する。 In step S54, it is determined whether or not Q ≧ C 3 from P obtained by calculation as described above.
ステップS55においては、Q≧C3 である場合には、OSASを発症するリスクが高いと判定する。例えば、Q≧93である場合には、OSASを発症するリスクが高いと判定する。この場合、さらに、例えばQ≧110である場合には、OSASを発症するリスクが特に高いと判定するようにしてもよい。 In step S55, when Q ≧ C 3, it is determined that the risk of developing OSAS is high. For example, when Q ≧ 93, it is determined that the risk of developing OSAS is high. In this case, for example, when Q ≧ 110, it may be determined that the risk of developing OSAS is particularly high.
ステップS56においては、OSASを発症するリスクが高いとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S56, the determination result that the risk of developing OSAS is high is output to, for example, a display.
ステップS54において、Q≧C3 でない、言い換えるとQ<C3 であると判定された場合には、ステップS57において、OSASを発症するリスクが低いと判定する。 In step S54, the non-Q ≧ C 3, when it is determined that the other words Q <C 3, at step S57, the determined risk of developing OSAS is low.
ステップS58においては、OSASを発症するリスクが低いとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S58, the determination result that the risk of developing OSAS is low is output to, for example, a display.
この第6の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法によれば、頭部X線撮影により計測された距離(Go−A)および(Go−B)に基づいて、医師の経験などに左右されずに、客観的にしかも短時間で、一定の正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができる。 According to the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the sixth embodiment, based on the distances (Go-A) and (Go-B) measured by cephalometric radiography, the doctor's experience The risk of developing OSAS can be determined objectively, in a short time, and with a certain degree of accuracy, without being influenced by the above.
〈7.第7の実施の形態〉
第7の実施の形態においては、P=((S−B)+(Go−B)+(Cd−Go))/(S−A)より計算されるQ=(P/4)×1000をOSAS指数として用い、このOSAS指数Qの計算方法について説明する。
<7. Seventh Embodiment>
In the seventh embodiment, Q = (P / 4) × 1000 calculated from P = ((S−B) + (Go−B) + (Cd−Go)) / (SA). A method for calculating the OSAS index Q using the OSAS index will be described.
図46にこの計算方法のフローチャートを示す。このフローチャートに従ったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。 FIG. 46 shows a flowchart of this calculation method. A program according to this flowchart is created and executed by a computer.
この計算を行う前に、OSASを発症するリスクを判定する被験者の頭部X線撮影を行い、SとAとの間の距離(S−A)、SとBとの間の距離(S−B)、GoとBとの間の距離(Go−B)およびCdとGoとの間の距離(Cd−Go)を計測する。これらの距離の計測は、第1の実施の形態と同様に行うことができる。 Before performing this calculation, a cephalometric radiograph of the subject to determine the risk of developing OSAS is performed, and the distance between S and A (SA), the distance between S and B (S- B) The distance between Go and B (Go-B) and the distance between Cd and Go (Cd-Go) are measured. These distances can be measured in the same manner as in the first embodiment.
図46に示すように、ステップS61において、上記のようにして計測された距離(S−A)、(S−B)、(Go−B)および(Cd−Go)を入力する。 As shown in FIG. 46, in step S61, the distances (SA), (SB), (Go-B), and (Cd-Go) measured as described above are input.
ステップS62においては、入力された(S−A)、(S−B)、(Go−B)および(Cd−Go)から
P=((S−B)+(Go−B)+(Cd−Go))/(S−A)
に従ってPを計算する。
In step S62, P = ((S−B) + (Go−B) + (Cd−) from the inputted (S−A), (S−B), (Go−B) and (Cd−Go)). Go)) / (SA)
Calculate P according to
ステップS63においては、上記のようにして計算されたPよりP/4を計算し、その小数第4位以下を切り捨て、
Q=(P/4)×1000
を計算する。
In step S63, P / 4 is calculated from P calculated as described above, and the fourth decimal place is rounded down.
Q = (P / 4) × 1000
Calculate
ステップS64においては、上記のようにして計算されたOSAS指数Qを例えばディスプレイに出力する。 In step S64, the OSAS index Q calculated as described above is output to a display, for example.
こうして計算されたOSAS指数Qが所定の値C4 以上の場合には、顎骨の骨格性の観点から、OSASを発症するリスクが高いと判定することができる。C4 は必要に応じて決めることができるが、例えば693である。 When the OSAS index Q calculated in this way is equal to or greater than the predetermined value C 4 , it can be determined that the risk of developing OSAS is high from the viewpoint of the skeletal nature of the jawbone. C 4 can be determined as necessary, and is, for example, 693.
OSAS指数QがC4 未満の場合は、顎骨の骨格性の観点からはOSASを発症するリスクが低いと判定することができる。 When the OSAS index Q is less than C 4, it can be determined that the risk of developing OSAS is low from the viewpoint of the skeletal nature of the jawbone.
一般的には、OSAS指数Qに加えて、医師が、OSASの検査に従来より用いられている他の検査の結果などを併用してOSASを発症するリスクを最終的に判定する。 In general, in addition to the OSAS index Q, the doctor finally determines the risk of developing OSAS by using the results of other tests conventionally used for OSAS tests.
[実施例4]
患者1〜23の頭部X線規格写真を元に作成された透写図である図3〜図25から距離(S−A)、(S−B)、(Go−B)および(Cd−Go)を計測し、P=((S−B)+(Go−B)+(Cd−Go))/(S−A)を計算し、Q=(P/4)×1000を計算した。
[Example 4]
Distances (SA), (SB), (Go-B) and (Cd-) from FIGS. 3 to 25, which are transmission drawings created based on cephalometric radiographs of patients 1 to 23. Go) was measured, P = ((SB) + (Go−B) + (Cd−Go)) / (SA) was calculated, and Q = (P / 4) × 1000 was calculated.
図3〜図25より計測された距離(S−A)、(S−B)、(Go−B)、(Cd−Go)およびQは下記の通りである。PSGにより得られた患者1〜23のAHIおよびSaO2 あるいはSpO2 は実施例1と同じである。 The distances (SA), (SB), (Go-B), (Cd-Go), and Q measured from FIGS. 3 to 25 are as follows. AHI and SaO 2 or SpO 2 of patients 1 to 23 obtained by PSG are the same as in Example 1.
患者 (S−A) (S−B) (Go−B) (Cd−Go) Q
(mm) (mm) (mm) (mm)
1 75 106 66 68 800
2 83 111 71 67 750
3 77 104 65 63 753
4 79 103 66 60 724
5 84 117 75 64 761
6 78 108 67 60 753
7 79 102 64 60 715
8 89 121 74 71 747
9 83 111 67 68 740
10 80 111 70 59 750
11 88 115 85 65 752
12 80 105 65 68 743
13 83 109 71 64 734
14 83 111 68 60 719
15 79 103 68 66 750
16 84 108 70 61 711
17 70 108 60 61 760
18 70 97 70 56 717
19 85 115 72 59 756
20 77 101 67 60 693
21 80 107 78 48 747
22 85 113 73 63 731
23 83 111 76 59 773
Patient (SA) (SB) (Go-B) (Cd-Go) Q
(Mm) (mm) (mm) (mm)
1 75 106 66 68 800
2 83 111 71 67 750
3 77 104 65 63 753
4 79 103 66 60 724
5 84 117 75 64 761
6 78 108 67 60 753
7 79 102 64 60 715
8 89 121 74 71 747
9 83 111 67 68 740
10 80 111 70 59 750
11 88 115 85 65 752
12 80 105 65 68 743
13 83 109 71 64 734
14 83 111 68 60 719
15 79 103 68 66 750
16 84 108 70 61 711
17 70 108 60 61 760
18 70 97 70 56 717
19 85 115 72 59 756
20 77 101 67 60 693
21 80 107 78 48 747
22 85 113 73 63 731
23 83 111 76 59 773
対照群として、被験者24〜35を採用した。これらの被験者24〜35の頭部X線規格写真を元に作成された透写図である図26〜図37から距離(S−A)、(S−B)、(Go−B)および(Cd−Go)を計測し、P=((S−B)+(Go−B)+(Cd−Go))/(S−A))を計算し、Q=(P/4)×1000を計算した。 Subjects 24 to 35 were employed as a control group. Distances (SA), (SB), (Go-B) and (GO) from FIGS. 26 to 37, which are transmission drawings created based on cephalometric radiographs of these subjects 24-35. Cd−Go) is measured, P = ((S−B) + (Go−B) + (Cd−Go)) / (S−A)) is calculated, and Q = (P / 4) × 1000 is calculated. Calculated.
図26〜図37より計測された距離(S−A)、(S−B)、(Go−B)、(Cd−Go)およびQは下記の通りである。 The distances (SA), (SB), (Go-B), (Cd-Go), and Q measured from FIGS. 26 to 37 are as follows.
被験者 (S−A) (S−B) (Go−B) (Cd−Go) Q
(mm) (mm) (mm) (mm)
24 78 123 78 60 836
25 83 123 80 68 816
26 88 126 80 66 772
27 85 119 76 67 770
28 75 109 73 59 803
29 87 128 80 68 793
30 86 111 73 57 700
31 90 127 80 65 755
32 79 105 74 50 724
33 81 103 72 64 737
34 81 108 69 63 740
35 91 115 70 70 670
Subject (SA) (SB) (Go-B) (Cd-Go) Q
(Mm) (mm) (mm) (mm)
24 78 123 78 60 836
25 83 123 80 68 816
26 88 126 80 66 772
27 85 119 76 67 770
28 75 109 73 59 803
29 87 128 80 68 793
30 86 111 73 57 700
31 90 127 80 65 755
32 79 105 74 50 724
33 81 103 72 64 737
34 81 108 69 63 740
35 91 115 70 70 670
図47に患者1〜23のAHIおよびQの値をプロットした結果を示す。図47には被験者24〜35のQの値をAHI=0の直線上にプロットした。図47より、被験者24〜35のQは670から836の広い範囲に分布しているの対し、患者1〜23のQは693から800の範囲に集中して分布しており、両者の分布は大きく異なることが分かる。従って、この分布の相違を利用して、Qの値によりOSASのリスクを判定することができる。 FIG. 47 shows the results of plotting the AHI and Q values of patients 1 to 23. In FIG. 47, Q values of subjects 24-35 are plotted on a straight line with AHI = 0. From FIG. 47, Q of subjects 24-35 are distributed over a wide range of 670 to 836, whereas Q of patients 1 to 23 are concentrated in a range of 693 to 800, and the distribution of both is It turns out that it is very different. Therefore, using this difference in distribution, the risk of OSAS can be determined by the value of Q.
この第7の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標の計算方法によれば、頭部X線撮影により計測された距離(S−A)、(S−B)、(Go−B)および(Cd−Go)を用いてOSAS指数Qを計算することができる。そして、このOSAS指数Qに基づいて、医師の経験などに左右されずに、客観的にしかも短時間で、一定の正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができる。 According to the calculation method of the obstructive sleep apnea syndrome risk determination index according to the seventh embodiment, the distances (SA), (SB), (Go-) measured by cephalometric radiography. The OSAS index Q can be calculated using B) and (Cd-Go). Based on the OSAS index Q, the risk of developing OSAS can be determined objectively and in a short time with a certain degree of accuracy without depending on the experience of the doctor.
〈8.第8の実施の形態〉
第8の実施の形態においては、閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法について説明する。
<8. Eighth Embodiment>
In the eighth embodiment, an obstructive sleep apnea syndrome risk determination method will be described.
図48にこの閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法のフローチャートを示す。このフローチャートに従ったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。 FIG. 48 shows a flowchart of this obstructive sleep apnea syndrome risk determination method. A program according to this flowchart is created and executed by a computer.
第1の実施の形態と同様に、この閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法を実行する前に、距離(S−A)、(S−B)、(Go−B)および(Cd−Go)を計測する。 Similar to the first embodiment, before executing the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method, the distances (SA), (SB), (Go-B), and (Cd-Go) are determined. ).
図48に示すように、ステップS71において、上記のようにして計測された距離(S−A)、(S−B)、(Go−B)および(Cd−Go)を入力する。 As shown in FIG. 48, in step S71, the distances (SA), (SB), (Go-B), and (Cd-Go) measured as described above are input.
ステップS72においては、入力された距離(S−A)、(S−B)、(Go−B)および(Cd−Go)から
P=((S−B)+(Go−B)+(Cd−Go))/(S−A)
に従ってPを計算する。
In step S72, P = ((S−B) + (Go−B) + (Cd) from the inputted distances (S−A), (S−B), (Go−B) and (Cd−Go)). -Go)) / (SA)
Calculate P according to
ステップS73においては、上記のようにして計算されたPよりP/4を計算し、その小数第4位以下を切り捨て、
Q=(P/4)×1000
を計算する。
In step S73, P / 4 is calculated from P calculated as described above, and the fourth decimal place is rounded down.
Q = (P / 4) × 1000
Calculate
ステップS74においては、上記のようにして計算により求めたQから、Q≧C4 であるか否かを判定する。 In step S74, it is determined whether or not Q ≧ C 4 from the Q obtained by calculation as described above.
ステップS75においては、Q≧C4 である場合には、OSASを発症するリスクが高いと判定する。例えば、Q≧693である場合には、OSASを発症するリスクが高いと判定する。この場合、さらに、例えばQ≧720である場合には、OSASを発症するリスクが特に高いと判定するようにしてもよい。 In step S75, the in the case of Q ≧ C 4 determines that there is a high risk of developing OSAS. For example, when Q ≧ 693, it is determined that the risk of developing OSAS is high. In this case, for example, when Q ≧ 720, it may be determined that the risk of developing OSAS is particularly high.
ステップS76においては、OSASを発症するリスクが高いとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S76, a determination result that the risk of developing OSAS is high is output to, for example, a display.
ステップS74において、Q≧C4 でない、言い換えるとQ<C4 であると判定された場合には、ステップS77において、OSASを発症するリスクが低いと判定する。 In step S74, the non-Q ≧ C 4, if it is determined in other words Q <as a C 4, at step S77, the determined risk of developing OSAS is low.
ステップS78においては、OSASを発症するリスクが低いとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S78, a determination result that the risk of developing OSAS is low is output to, for example, a display.
この第8の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法によれば、頭部X線撮影により計測された距離(S−A)、(S−B)、(Go−B)および(Cd−Go)に基づいて、医師の経験などに左右されずに、一定の正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができる。 According to the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the eighth embodiment, the distances (SA), (SB), (Go-B) and Based on (Cd-Go), the risk of developing OSAS can be determined with a certain degree of accuracy regardless of the experience of the doctor.
〈9.第9の実施の形態〉
第9の実施の形態においては、P=((S−B)+(Go−Me)+(Cd−Go))/(S−A)より計算されるQ=(P/4)×1000をOSAS指数として用い、このOSAS指数Qの計算方法について説明する。
<9. Ninth Embodiment>
In the ninth embodiment, Q = (P / 4) × 1000 calculated from P = ((SB) + (Go−Me) + (Cd−Go)) / (SA). A method for calculating the OSAS index Q using the OSAS index will be described.
図49にこの計算方法のフローチャートを示す。このフローチャートに従ったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。 FIG. 49 shows a flowchart of this calculation method. A program according to this flowchart is created and executed by a computer.
この計算を行う前に、OSASを発症するリスクを判定する被験者の頭部X線撮影を行い、SとAとの間の距離(S−A)、SとBとの間の距離(S−B)、GoとMeとの間の距離(Go−Me)およびCdとGoとの間の距離(Cd−Go)を計測する。これらの距離の計測は、第1の実施の形態と同様に行うことができる。 Before performing this calculation, a cephalometric radiograph of the subject to determine the risk of developing OSAS is performed, and the distance between S and A (SA), the distance between S and B (S- B) The distance between Go and Me (Go-Me) and the distance between Cd and Go (Cd-Go) are measured. These distances can be measured in the same manner as in the first embodiment.
図49に示すように、ステップS81において、上記のようにして計測された距離(S−A)、(S−B)、(Go−Me)および(Cd−Go)を入力する。 As shown in FIG. 49, in step S81, the distances (SA), (SB), (Go-Me), and (Cd-Go) measured as described above are input.
ステップS82においては、入力された(S−A)、(S−B)、(Go−Me)および(Cd−Go)から
P=((S−B)+(Go−Me)+(Cd−Go))/(S−A)
に従ってPを計算する。
In step S82, P = ((S−B) + (Go−Me) + (Cd−) from the input (S−A), (S−B), (Go−Me) and (Cd−Go)). Go)) / (SA)
Calculate P according to
ステップS83においては、上記のようにして計算されたPよりP/4を計算し、その小数第4位以下を切り捨て、
Q=(P/4)×1000
を計算する。
In step S83, P / 4 is calculated from P calculated as described above, and the fourth decimal place is rounded down.
Q = (P / 4) × 1000
Calculate
ステップS84においては、上記のようにして計算されたOSAS指数Qを例えばディスプレイに出力する。 In step S84, the OSAS index Q calculated as described above is output to a display, for example.
こうして計算されたOSAS指数Qが所定の値C5 以上の場合には、顎骨の骨格性の観点から、OSASを発症するリスクが高いと判定することができる。C5 は必要に応じて決めることができるが、例えば703である。 When the OSAS index Q calculated in this way is a predetermined value C 5 or more, it can be determined that the risk of developing OSAS is high from the viewpoint of the skeletal nature of the jawbone. C 5 can be determined as necessary, and is 703, for example.
OSAS指数QがC5 未満の場合は、顎骨の骨格性の観点からはOSASを発症するリスクが低いと判定することができる。 When the OSAS index Q is less than C 5, it can be determined that the risk of developing OSAS is low from the viewpoint of the skeletal nature of the jawbone.
一般的には、OSAS指数Qに加えて、医師が、OSASの検査に従来より用いられている他の検査の結果などを併用してOSASを発症するリスクを最終的に判定する。 In general, in addition to the OSAS index Q, the doctor finally determines the risk of developing OSAS by using the results of other tests conventionally used for OSAS tests.
[実施例5]
患者1〜23の頭部X線規格写真を元に作成された透写図である図3〜図25から距離(S−A)、(S−B)、(Go−Me)および(Cd−Go)を計測し、P=((S−B)+(Go−Me)+(Cd−Go))/(S−A)を計算し、Q=(P/4)×1000を計算した。
[Example 5]
Distances (SA), (SB), (Go-Me), and (Cd-) from FIG. 3 to FIG. 25, which are transmission drawings created based on cephalometric radiographs of patients 1 to 23. Go) was measured, P = ((SB) + (Go−Me) + (Cd−Go)) / (SA) was calculated, and Q = (P / 4) × 1000 was calculated.
図3〜図25より計測された距離(S−A)、(S−B)、(Go−Me)、(Cd−Go)およびQは下記の通りである。PSGにより得られた患者1〜23のAHIおよびSaO2 あるいはSpO2 は実施例1と同じである。 The distances (SA), (SB), (Go-Me), (Cd-Go), and Q measured from FIGS. 3 to 25 are as follows. AHI and SaO 2 or SpO 2 of patients 1 to 23 obtained by PSG are the same as in Example 1.
患者 (S−A) (S−B) (Go−Me) (Cd−Go) Q
(mm) (mm) (mm) (mm)
1 75 106 65 68 796
2 83 111 67 67 737
3 77 104 68 63 762
4 79 103 65 60 721
5 84 117 76 64 764
6 78 108 70 60 762
7 79 102 69 60 731
8 89 121 75 71 750
9 83 111 65 68 734
10 80 111 70 59 750
11 88 115 81 65 741
12 80 105 60 68 728
13 83 109 67 64 722
14 83 111 65 60 710
15 79 103 65 66 740
16 84 108 70 61 711
17 70 108 61 61 764
18 70 97 70 56 717
19 85 115 70 59 750
20 77 101 70 60 703
21 80 107 77 48 744
22 85 113 73 63 731
23 83 111 73 59 764
Patient (SA) (SB) (Go-Me) (Cd-Go) Q
(Mm) (mm) (mm) (mm)
1 75 106 65 68 796
2 83 111 67 67 737
3 77 104 68 63 762
4 79 103 65 60 721
5 84 117 76 64 764
6 78 108 70 60 762
7 79 102 69 60 731
8 89 121 75 71 750
9 83 111 65 68 734
10 80 111 70 59 750
11 88 115 81 65 741
12 80 105 60 68 728
13 83 109 67 64 722
14 83 111 65 60 710
15 79 103 65 66 740
16 84 108 70 61 711
17 70 108 61 61 764
18 70 97 70 56 717
19 85 115 70 59 750
20 77 101 70 60 703
21 80 107 77 48 744
22 85 113 73 63 731
23 83 111 73 59 764
対照群として、被験者24〜35を採用した。これらの被験者24〜35の頭部X線規格写真を元に作成された透写図である図26〜図37から距離(S−A)、(S−B)、(Go−Me)および(Cd−Go)を計測し、P=((S−B)+(Go−Me)+(Cd−Go))/(S−A)を計算し、Q=(P/4)×1000を計算した。 Subjects 24 to 35 were employed as a control group. The distances (SA), (SB), (Go-Me) and (Go-Me) from (FIG. 26 to FIG. 37) which are transmission drawings created based on the cephalometric radiographs of these subjects 24-35. Cd−Go) is measured, P = ((SB) + (Go−Me) + (Cd−Go)) / (SA) is calculated, and Q = (P / 4) × 1000 is calculated. did.
図26〜図37より計測された距離(S−A)、(S−B)、(Go−Me)、(Cd−Go)およびQは下記の通りである。 The distances (SA), (SB), (Go-Me), (Cd-Go), and Q measured from FIGS. 26 to 37 are as follows.
被験者 (S−A) (S−B) (Go−Me) (Cd−Go) Q
(mm) (mm) (mm) (mm)
24 78 123 78 60 836
25 83 123 81 68 819
26 88 126 78 66 767
27 85 119 77 67 773
28 75 109 70 59 793
29 87 128 80 68 793
30 86 111 69 57 688
31 90 127 80 65 755
32 79 105 73 50 721
33 81 103 70 64 731
34 81 108 68 63 737
35 91 115 65 70 656
Subject (SA) (SB) (Go-Me) (Cd-Go) Q
(Mm) (mm) (mm) (mm)
24 78 123 78 60 836
25 83 123 81 68 819
26 88 126 78 66 66 767
27 85 119 77 67 773
28 75 109 70 59 793
29 87 128 80 68 793
30 86 111 69 57 688
31 90 127 80 65 755
32 79 105 73 50 721
33 81 103 70 64 731
34 81 108 68 63 737
35 91 115 65 70 656
図50に患者1〜23のAHIおよびPの値をプロットした結果を示す。図50には被験者24〜35のQの値をAHI=0の直線上にプロットした。図50より、被験者24〜35のQは656から836の広い範囲に分布しているの対し、患者1〜23のQは710から796の範囲に集中して分布しており、両者の分布は大きく異なることが分かる。従って、この分布の相違を利用して、Qの値によりOSASのリスクを判定することができる。 FIG. 50 shows the results of plotting the AHI and P values of patients 1 to 23. In FIG. 50, Q values of subjects 24-35 are plotted on a straight line with AHI = 0. From FIG. 50, Qs of subjects 24-35 are distributed over a wide range of 656 to 836, whereas Qs of patients 1 to 23 are concentrated and distributed over a range of 710 to 796. It turns out that it is very different. Therefore, using this difference in distribution, the risk of OSAS can be determined by the value of Q.
この第9の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標の計算方法によれば、頭部X線撮影により計測された距離(S−A)、(S−B)、(Go−Me)および(Cd−Go)を用いてOSAS指数Qを計算することができる。そして、このOSAS指数Qに基づいて、医師の経験などに左右されずに、客観的にしかも短時間で、一定の正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができる。 According to the calculation method of the risk determination index for obstructive sleep apnea syndrome according to the ninth embodiment, the distances (SA), (SB), (Go-) measured by cephalometric radiography. The OSAS index Q can be calculated using Me) and (Cd-Go). Based on the OSAS index Q, the risk of developing OSAS can be determined objectively and in a short time with a certain degree of accuracy without depending on the experience of the doctor.
〈10.第10の実施の形態〉
第10の実施の形態においては、閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法について説明する。
<10. Tenth Embodiment>
In the tenth embodiment, an obstructive sleep apnea syndrome risk determination method will be described.
図51にこの閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法のフローチャートを示す。このフローチャートに従ったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。 FIG. 51 shows a flowchart of this obstructive sleep apnea syndrome risk determination method. A program according to this flowchart is created and executed by a computer.
第1の実施の形態と同様に、この閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法を実行する前に、距離(S−A)、(S−B)、(Go−Me)および(Cd−Go)を計測する。 Similar to the first embodiment, before executing this obstructive sleep apnea syndrome risk determination method, the distances (SA), (SB), (Go-Me), and (Cd-Go) are determined. ).
図51に示すように、ステップS91において、上記のようにして計測された距離(S−A)、(S−B)、(Go−Me)および(Cd−Go)を入力する。 As shown in FIG. 51, in step S91, distances (SA), (SB), (Go-Me), and (Cd-Go) measured as described above are input.
ステップS92においては、入力された距離(S−A)、(S−B)、(Go−Me)および(Cd−Go)から
P=((S−B)+(Go−Me)+(Cd−Go))/(S−A)
に従ってPを計算する。
In step S92, P = ((S−B) + (Go−Me) + (Cd) from the inputted distances (S−A), (S−B), (Go−Me) and (Cd−Go)). -Go)) / (SA)
Calculate P according to
ステップS93においては、上記のようにして計算されたPよりP/4を計算し、その小数第4位以下を切り捨て、
Q=(P/4)×1000
を計算する。
In step S93, P / 4 is calculated from P calculated as described above, and the fourth decimal place is rounded down.
Q = (P / 4) × 1000
Calculate
ステップS94においては、上記のようにして計算により求めたQから、Q≧C5 であるか否かを判定する。 In step S94, it is determined whether or not Q ≧ C 5 from Q obtained by calculation as described above.
ステップS95においては、Q≧C5 である場合には、OSASを発症するリスクが高いと判定する。例えば、Q≧703である場合には、OSASを発症するリスクが高いと判定する。この場合、さらに、例えばQ≧720である場合には、OSASを発症するリスクが特に高いと判定するようにしてもよい。 In step S95, when it is Q ≧ C 5 determines that there is a high risk of developing OSAS. For example, when Q ≧ 703, it is determined that the risk of developing OSAS is high. In this case, for example, when Q ≧ 720, it may be determined that the risk of developing OSAS is particularly high.
ステップS96においては、OSASを発症するリスクが高いとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S96, the determination result that the risk of developing OSAS is high is output to a display, for example.
ステップS94において、Q≧C5 でない、言い換えるとQ<C5 であると判定された場合には、テップS97において、OSASを発症するリスクが低いと判定する。 In step S94, not Q ≧ C 5, if it is determined in other words Q <as the C 5, at step S97, determines that the risk of developing OSAS is low.
ステップS98においては、OSASを発症するリスクが低いとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S98, a determination result that the risk of developing OSAS is low is output to, for example, a display.
この第10の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法によれば、頭部X線撮影により計測された距離(S−A)、(S−B)、(Go−Me)および(Cd−Go)に基づいて、医師の経験などに左右されずに、一定の正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができる。 According to the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the tenth embodiment, the distances (SA), (SB), (Go-Me), and the distance measured by cephalometric radiography and Based on (Cd-Go), the risk of developing OSAS can be determined with a certain degree of accuracy regardless of the experience of the doctor.
〈11.第11の実施の形態〉
第11の実施の形態においては、P=((S−B)+(Go−Me))/(S−A)より計算されるQ=(P−[P])×1000またはQ=(P−([P]+1))×1000をOSAS指数として用い、このOSAS指数Qの計算方法について説明する。
<11. Eleventh Embodiment>
In the eleventh embodiment, Q = (P− [P]) × 1000 or Q = (P calculated from P = ((SB) + (Go−Me)) / (SA) Using − ([P] +1)) × 1000 as the OSAS index, a method for calculating the OSAS index Q will be described.
図52にこの計算方法のフローチャートを示す。このフローチャートに従ったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。 FIG. 52 shows a flowchart of this calculation method. A program according to this flowchart is created and executed by a computer.
この計算を行う前に、OSASを発症するリスクを判定する被験者の頭部X線撮影を行い、SとAとの間の距離(S−A)、SとBとの間の距離(S−B)およびGoとMeとの間の距離(Go−Me)を計測する。これらの距離の計測は、第1の実施の形態と同様に行うことができる。 Before performing this calculation, a cephalometric radiograph of the subject to determine the risk of developing OSAS is performed, and the distance between S and A (SA), the distance between S and B (S- B) and the distance (Go-Me) between Go and Me. These distances can be measured in the same manner as in the first embodiment.
図52に示すように、ステップS101において、上記のようにして計測された距離(S−A)、(S−B)および(Go−Me)を入力する。 As shown in FIG. 52, in step S101, the distances (SA), (SB), and (Go-Me) measured as described above are input.
ステップS102においては、入力された(S−A)、(S−B)および(Go−Me)から
P=((S−B)+(Go−Me))/(S−A)
に従ってPを計算する。
In step S102, P = ((SB) + (Go-Me)) / (SA) from the inputted (SA), (SB) and (Go-Me).
Calculate P according to
ステップS103においては、上記のようにして計算されたPの小数第4位以下を切り捨て、
Q=(P−[P])×1000(ただし、2.000≦P<3.000)
または
Q=(P−([P]+1))×1000(ただし、P<2.000)
を計算する。
In step S103, the fourth decimal place of P calculated as described above is rounded down,
Q = (P− [P]) × 1000 (however, 2.000 ≦ P <3.000)
Or Q = (P − ([P] +1)) × 1000 (where P <2.000)
Calculate
ステップS104においては、上記のようにして計算されたOSAS指数Qを例えばディスプレイに出力する。 In step S104, the OSAS index Q calculated as described above is output to a display, for example.
こうして計算されたOSAS指数Qが所定の値C6 以上の場合には、顎骨の骨格性の観点から、OSASを発症するリスクが高いと判定することができる。C6 は必要に応じて決めることができるが、例えば62である。 Thus if the calculated OSAS factor Q is equal to or higher than the predetermined value C 6 it can be determined in terms of skeletal jawbone, and a high risk of developing OSAS. C 6 can be determined as necessary, and is 62, for example.
OSAS指数QがC6 未満の場合は、顎骨の骨格性の観点からはOSASを発症するリスクが低いと判定することができる。 When the OSAS index Q is less than C 6, it can be determined that the risk of developing OSAS is low from the viewpoint of the skeletal nature of the jawbone.
一般的には、OSAS指数Qに加えて、医師が、OSASの検査に従来より用いられている他の検査の結果などを併用してOSASを発症するリスクを最終的に判定する。 In general, in addition to the OSAS index Q, the doctor finally determines the risk of developing OSAS by using the results of other tests conventionally used for OSAS tests.
[実施例6]
患者1〜23の頭部X線規格写真を元に作成された透写図である図3〜図25から距離(S−A)、(S−B)および(Go−Me)を計測し、P=((S−B)+(Go−Me))/(S−A)を計算し、Q=(P−[P])×1000またはQ=(P−([P]+1))×1000を計算した。
[Example 6]
Measure distances (SA), (SB), and (Go-Me) from FIGS. 3 to 25, which are transmission drawings created based on cephalometric radiographs of patients 1 to 23, P = ((S−B) + (Go−Me)) / (S−A) is calculated and Q = (P− [P]) × 1000 or Q = (P − ([P] +1)) × 1000 was calculated.
図3〜図25より計測された距離(S−A)、(S−B)、(Go−Me)およびQは下記の通りである。PSGにより得られた患者1〜23のAHIおよびSaO2 あるいはSpO2 は実施例1と同じである。 The distances (SA), (SB), (Go-Me), and Q measured from FIGS. 3 to 25 are as follows. AHI and SaO 2 or SpO 2 of patients 1 to 23 obtained by PSG are the same as in Example 1.
患者 (S−A) (S−B) (Go−Me) Q
(mm) (mm) (mm)
1 75 106 65 280
2 83 111 67 144
3 77 104 68 233
4 79 103 65 126
5 84 117 76 297
6 78 108 70 282
7 79 102 69 164
8 89 121 75 202
9 83 111 65 120
10 80 111 70 262
11 88 115 81 227
12 80 105 60 62
13 83 109 67 120
14 83 111 65 120
15 79 103 65 126
16 84 108 70 119
17 70 108 61 257
18 70 97 70 176
19 85 115 70 220
20 77 101 70 212
21 80 107 77 235
22 85 113 73 216
23 83 111 73 211
Patient (SA) (SB) (Go-Me) Q
(Mm) (mm) (mm)
1 75 106 65 280
2 83 111 67 144
3 77 104 68 233
4 79 103 65 126
5 84 117 76 297
6 78 108 70 282
7 79 102 69 164
8 89 121 75 202
9 83 111 65 120
10 80 111 70 262
11 88 115 81 227
12 80 105 60 62
13 83 109 67 120
14 83 111 65 120
15 79 103 65 126
16 84 108 70 119
17 70 108 61 257
18 70 97 70 176
19 85 115 70 220
20 77 101 70 212
21 80 107 77 235
22 85 113 73 216
23 83 111 73 211
対照群として、被験者24〜35を採用した。これらの被験者24〜35の頭部X線規格写真を元に作成された透写図である図26〜図37から距離(S−A)、(S−B)および(Go−Me)を計測し、P=((S−B)+(Go−Me))/(S−A))を計算し、Q=(P−[P])×1000またはQ=(P−([P]+1))×1000を計算した。 Subjects 24 to 35 were employed as a control group. Distances (SA), (SB), and (Go-Me) are measured from FIGS. 26 to 37, which are transmission drawings created based on cephalometric radiographs of these subjects 24-35. P = ((SB) + (Go−Me)) / (SA)), and Q = (P− [P]) × 1000 or Q = (P − ([P] +1) )) X 1000 was calculated.
図26〜図37より計測された距離(S−A)、(S−B)、(Go−Me)およびQは下記の通りである。 The distances (SA), (SB), (Go-Me), and Q measured from FIGS. 26 to 37 are as follows.
被験者 (S−A) (S−B) (Go−Me) Q
(mm) (mm) (mm)
24 78 123 78 576
25 83 123 81 457
26 88 126 78 318
27 85 119 77 305
28 75 109 70 386
29 87 128 80 390
30 86 111 69 93
31 90 127 80 300
32 79 105 73 253
33 81 103 70 135
34 81 108 68 172
35 91 115 65 −22
Subject (SA) (SB) (Go-Me) Q
(Mm) (mm) (mm)
24 78 123 78 576
25 83 123 81 457
26 88 126 78 318
27 85 119 77 305
28 75 109 70 386
29 87 128 80 390
30 86 111 69 93
31 90 127 80 300
32 79 105 73 253
33 81 103 70 135
34 81 108 68 172
35 91 115 65 -22
図53に患者1〜23のAHIおよびQの値をプロットした結果を示す。図53には被験者24〜35のQの値をAHI=0の直線上にプロットした。図53より、被験者24〜35のQは−22から576の広い範囲に分布しているの対し、患者1〜23のQは62から297の範囲に集中して分布しており、両者の分布は大きく異なることが分かる。従って、この分布の相違を利用して、Qの値によりOSASのリスクを判定することができる。 FIG. 53 shows the results of plotting the AHI and Q values of patients 1 to 23. In FIG. 53, Q values of subjects 24-35 are plotted on a straight line with AHI = 0. From FIG. 53, Q of subjects 24 to 35 are distributed over a wide range of −22 to 576, whereas Q of patients 1 to 23 are concentrated and distributed over a range of 62 to 297. Can be seen to be very different. Therefore, using this difference in distribution, the risk of OSAS can be determined by the value of Q.
ここで、Qは上下顎骨不調和を判断する指標として用いることができ、Qの大きさにより上下顎骨不調和の度合いを分類することができる。例えば、Qが0以下(分類1)、1〜150(分類2)、151〜250(分類3)、251〜300(分類4)、301〜350(分類5)、351〜400(分類6)、401以上(分類7)に分類する。分類1は重度の上下顎骨不調和であり、顎変形症に該当する。分類2は中程度から軽度の上下顎骨不調和である。分類3は、上下顎骨の不調和は認められず、スケレタル正常と判断される範囲である。分類4は軽度の上下顎骨不調和である。分類5は軽度から中程度の上下顎骨不調和である。分類6は中程度以上の上下顎骨不調和である。分類7は重度の上下顎骨不調和であり、顎変形症に該当する。上記の患者1〜23は、分類2が8人、分類3が10人、分類4が5人であり、分類1、5〜7は0人である。一方、上記の被験者24〜35は、分類1が1人、分類2が2人、分類3が1人、分類4が2人、分類5が2人、分類6が2人、分類7が2人である。被験者24〜35のQは分類1〜7にほぼ均等に分布しているのに対し、患者1〜23のQは分類2〜4に集中していることは注目に値する。 Here, Q can be used as an index for judging the maxilla and jawbone incongruity, and the degree of the maxilla and mandible incongruity can be classified by the magnitude of Q. For example, Q is 0 or less (Category 1), 1-150 (Category 2), 151-250 (Category 3), 251-300 (Category 4), 301-350 (Category 5), 351-400 (Category 6) , 401 or higher (Category 7). Category 1 is severe upper and lower jaw bone incongruity and falls under jaw deformity. Category 2 is moderate to mild upper and lower jawbone discord. Category 3 is a range in which the discord of the maxilla and mandible is not recognized and the skeletal is normal. Category 4 is mild upper and lower jawbone discord. Category 5 is mild to moderate maxillary jawbone incongruity. Category 6 is moderate or higher jawbone incongruity. Class 7 is severe upper and lower jaw bone incongruity and falls under jaw deformity. As for the above patients 1 to 23, the classification 2 is 8, the classification 3 is 10, the classification 4 is 5, and the classifications 1 and 5 to 7 are 0. On the other hand, the above-mentioned subjects 24-35 have one classification 1, two classification 2, one classification 3, one classification 4, two classification 5, two classification 6, two classification 7 A person. It is noteworthy that Q of subjects 24-35 are distributed almost evenly in categories 1-7, whereas Q of patients 1-23 are concentrated in categories 2-4.
この第11の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標の計算方法によれば、頭部X線撮影により計測された距離(S−A)、(S−B)および(Go−Me)を用いてOSAS指数Qを計算することができる。そして、このOSAS指数Qに基づいて、医師の経験などに左右されずに、客観的にしかも短時間で、一定の正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができる。 According to the calculation method of the obstructive sleep apnea syndrome risk determination index according to the eleventh embodiment, distances (SA), (SB), and (Go-) measured by cephalometric radiography. The OSAS index Q can be calculated using Me). Based on the OSAS index Q, the risk of developing OSAS can be determined objectively and in a short time with a certain degree of accuracy without depending on the experience of the doctor.
〈12.第12の実施の形態〉
第12の実施の形態においては、閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法について説明する。
<12. Twelfth Embodiment>
In the twelfth embodiment, an obstructive sleep apnea syndrome risk determination method will be described.
図54にこの閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法のフローチャートを示す。このフローチャートに従ったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。 FIG. 54 shows a flowchart of this obstructive sleep apnea syndrome risk determination method. A program according to this flowchart is created and executed by a computer.
第1の実施の形態と同様に、この閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法を実行する前に、距離(S−A)、(S−B)および(Go−Me)を計測する。 Similar to the first embodiment, the distances (SA), (SB), and (Go-Me) are measured before the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method is executed.
図54に示すように、ステップS111において、上記のようにして計測された距離(S−A)、(S−B)および(Go−Me)を入力する。 As shown in FIG. 54, in step S111, the distances (SA), (SB), and (Go-Me) measured as described above are input.
ステップS112においては、入力された距離(S−A)、(S−B)および(Go−Me)から
P=((S−B)+(Go−Me))/(S−A)
に従ってPを計算する。
In step S112, P = ((SB) + (Go-Me)) / (SA) from the inputted distances (SA), (SB) and (Go-Me).
Calculate P according to
ステップS113においては、上記のようにして計算されたPの小数第4位以下を切り捨て、
Q=(P−[P])×1000(ただし、2.000≦P<3.000)
または
Q=(P−([P]+1))×1000(ただし、P<2.000)
を計算する。
In step S113, the fourth decimal place of P calculated as described above is rounded down,
Q = (P− [P]) × 1000 (however, 2.000 ≦ P <3.000)
Or Q = (P − ([P] +1)) × 1000 (where P <2.000)
Calculate
ステップS114においては、上記のようにして計算により求めたQから、Q≧C6 であるか否かを判定する。 In step S114, it is determined whether or not Q ≧ C 6 from the Q obtained by calculation as described above.
ステップS115においては、Q≧C6 である場合には、OSASを発症するリスクが高いと判定する。例えば、Q≧62である場合には、OSASを発症するリスクが高いと判定する。この場合、さらに、例えばQ≧120である場合には、OSASを発症するリスクが特に高いと判定するようにしてもよい。 In step S115, when it is Q ≧ C 6 judges that there is a high risk of developing OSAS. For example, when Q ≧ 62, it is determined that the risk of developing OSAS is high. In this case, for example, when Q ≧ 120, it may be determined that the risk of developing OSAS is particularly high.
ステップS116においては、OSASを発症するリスクが高いとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S116, a determination result that the risk of developing OSAS is high is output to, for example, a display.
ステップS114において、Q≧C6 でない、言い換えるとQ<C6 であると判定された場合には、テップS117において、OSASを発症するリスクが低いと判定する。 In step S114, non-Q ≧ C 6, if it is determined in other words Q <as a C 6, at step S117, determines that the risk of developing OSAS is low.
ステップS118においては、OSASを発症するリスクが低いとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S118, a determination result that the risk of developing OSAS is low is output to, for example, a display.
この第12の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法によれば、頭部X線撮影により計測された距離(S−A)、(S−B)および(Go−Me)に基づいて、医師の経験などに左右されずに、一定の正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができる。 According to the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the twelfth embodiment, distances (SA), (SB), and (Go-Me) measured by cephalometric radiography. Based on this, the risk of developing OSAS can be determined with a certain degree of accuracy without depending on the experience of the doctor.
〈13.第13の実施の形態〉
第13の実施の形態においては、被験者の頭部X線撮影により計測された、SとAとの間の距離(S−A)、SとXi (iは1以上4以下の整数で、X1 =B、X2 =Pog、X3 =Gn、X4 =Me)との間の距離(S−Xi )およびGoとXj (jは1以上4以下の整数で、j=iまたはj≠i)との間の距離(Go−Xj )を用い、P=((S−Xi )+(Go−Xj ))/(S−A)(ただし、Xi =BかつXj =Meの場合を除く)より計算されるQ=(P−[P])×1000またはQ=(P−([P]+1))×1000をOSAS指数として用い、このOSAS指数Qの計算方法について説明する。P=((S−Xi )+(Go−Xj ))/(S−A)によるこの計算方法は、P=((S−B)+(Go−Me))/(S−A)による計算方法と同様に有効である。
<13. Thirteenth Embodiment>
In the thirteenth embodiment, the distance between S and A (SA), S and X i (i is an integer from 1 to 4) measured by X-ray imaging of the subject's head. X 1 = B, X 2 = Pog, X 3 = Gn, X 4 = Me) and the distance (S−X i ) between Go and X j (j is an integer between 1 and 4, j = i or distance (a Go-X j) using, P = ((S-X i) between the j ≠ i) + (Go- X j)) / (S-a) ( provided that, X i = B and Q = (P− [P]) × 1000 or Q = (P − ([P] +1)) × 1000 calculated from (except when X j = Me) is used as the OSAS index. A calculation method will be described. This calculation method by P = ((S−X i ) + (Go−X j )) / (S−A) is expressed as P = ((S−B) + (Go−Me)) / (S−A). It is as effective as the calculation method by.
ここで、S、 A、B、Go、Pog、GnおよびMeは頭部X線撮影により求められる計測点である。各計測点の位置を図55に示す。Pogはポゴニオン(Pogonion)の略号で、フランクフルト(Frankfort) 平面に対して、下顎オトガイ隆起の最突出点である。Gnはグナチオン(Gnathion) の略号で、顔面平面(N(ナジオン(Nasion) の略号で、鼻骨前頭縫合の最前点)とPogとを結んだ直線)と下顎下縁平面とのなす角の2等分線がオトガイ隆起骨縁像と交わる点である。 Here, S, A, B, Go, Pog, Gn, and Me are measurement points obtained by cephalometric radiography. The position of each measurement point is shown in FIG. Pog is an abbreviation for Pogonion, and is the most protruding point of the mandibular bulge relative to the Frankfurt plane. Gn is an abbreviation for Gnathion, which is the second of the angle between the face plane (N (Nasion, the foremost point of nasal frontal suture) and Pog) and the lower mandibular plane. This is the point where the line intersects with the raised ridge image.
図56にこの計算方法のフローチャートを示す。このフローチャートに従ったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。 FIG. 56 shows a flowchart of this calculation method. A program according to this flowchart is created and executed by a computer.
この計算を行う前に、OSASを発症するリスクを判定する被験者の頭部X線撮影を行い、SとAとの間の距離(S−A)、SとXi との間の距離(S−Xi )およびGoとXj との間の距離(Go−Xj )を計測する。これらの距離の計測は、第1の実施の形態と同様に行うことができる。 Before performing this calculation, a cephalometric radiograph of the subject to determine the risk of developing OSAS is performed, and the distance between S and A (SA), the distance between S and X i (S measuring the distance (Go-X j) between the -X i) and Go and X j. These distances can be measured in the same manner as in the first embodiment.
図56に示すように、ステップS121において、上記のようにして計測された距離(S−A)、(S−Xi )および(Go−Xj )を入力する。 As shown in FIG. 56, in step S121, distance measured in the manner described above (S-A), and inputs the (S-X i) and (Go-X j).
ステップS122においては、入力された(S−A)、(S−Xi )および(Go−Xj )から
P=((S−Xi )+(Go−Xj ))/(S−A)
に従ってPを計算する。
In step S122, P = ((S−X i ) + (Go−X j )) / (S−A) from the inputted (S−A), (S−X i ) and (Go−X j ). )
Calculate P according to
ステップS123においては、上記のようにして計算されたPの小数第4位以下を切り捨て、
Q=(P−[P])×1000(ただし、2.000≦P<3.000)
または
Q=(P−([P]+1))×1000(ただし、P<2.000)
を計算する。
In step S123, the fourth decimal place of P calculated as described above is rounded down,
Q = (P− [P]) × 1000 (however, 2.000 ≦ P <3.000)
Or Q = (P − ([P] +1)) × 1000 (where P <2.000)
Calculate
ステップS124においては、上記のようにして計算されたOSAS指数Qを例えばディスプレイに出力する。 In step S124, the OSAS index Q calculated as described above is output to a display, for example.
こうして計算されたOSAS指数Qが所定の値C6 以上の場合には、顎骨の骨格性の観点から、OSASを発症するリスクが高いと判定することができる。C6 は必要に応じて決めることができるが、例えば62である。 Thus if the calculated OSAS factor Q is equal to or higher than the predetermined value C 6 it can be determined in terms of skeletal jawbone, and a high risk of developing OSAS. C 6 can be determined as necessary, and is 62, for example.
OSAS指数QがC6 未満の場合は、顎骨の骨格性の観点からはOSASを発症するリスクが低いと判定することができる。 When the OSAS index Q is less than C 6, it can be determined that the risk of developing OSAS is low from the viewpoint of the skeletal nature of the jawbone.
一般的には、OSAS指数Qに加えて、医師が、OSASの検査に従来より用いられている他の検査の結果などを併用してOSASを発症するリスクを最終的に判定する。 In general, in addition to the OSAS index Q, the doctor finally determines the risk of developing OSAS by using the results of other tests conventionally used for OSAS tests.
この第13の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標の計算方法によれば、頭部X線撮影により計測された距離(S−A)、(S−Xi )および(Go−Xj )を用いてOSAS指数Qを計算することができる。そして、このOSAS指数Qに基づいて、医師の経験などに左右されずに、客観的にしかも短時間で、一定の正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができる。 According to the calculation method of the obstructive sleep apnea syndrome risk determination index according to the thirteenth embodiment, the distances (SA), (SX- i ) and (Go) measured by cephalometric radiography. -X j ) can be used to calculate the OSAS index Q. Based on the OSAS index Q, the risk of developing OSAS can be determined objectively and in a short time with a certain degree of accuracy without depending on the experience of the doctor.
〈14.第14の実施の形態〉
第14の実施の形態においては、閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法について説明する。
<14. Fourteenth Embodiment>
In the fourteenth embodiment, an obstructive sleep apnea syndrome risk determination method will be described.
図57にこの閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法のフローチャートを示す。このフローチャートに従ったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。 FIG. 57 shows a flowchart of this obstructive sleep apnea syndrome risk determination method. A program according to this flowchart is created and executed by a computer.
第1の実施の形態と同様に、この閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法を実行する前に、距離(S−A)、(S−Xi )および(Go−Xj )を計測する。 Like the first embodiment, before performing the apnea risk judging method when the obstructive sleep distance (S-A), to measure the (S-X i) and (Go-X j) .
図57に示すように、ステップS131において、上記のようにして計測された距離(S−A)、(S−Xi )および(Go−Xj )を入力する。 As shown in FIG. 57, in step S131, the distances (SA), (SX- i ), and (Go- Xj ) measured as described above are input.
ステップS132においては、入力された距離(S−A)、(S−Xi )および(Go−Xj )から
P=((S−Xi )+(Go−Xj ))/(S−A)
に従ってPを計算する。
In step S132, P = ((S−X i ) + (Go−X j )) / (S−) from the inputted distances (S−A), (S−X i ) and (Go−X j ). A)
Calculate P according to
ステップS133においては、上記のようにして計算されたPの小数第4位以下を切り捨て、
Q=(P−[P])×1000(ただし、2.000≦P<3.000)
または
Q=(P−([P]+1))×1000(ただし、P<2.000)
を計算する。
In step S133, the fourth decimal place of P calculated as described above is rounded down,
Q = (P− [P]) × 1000 (however, 2.000 ≦ P <3.000)
Or Q = (P − ([P] +1)) × 1000 (where P <2.000)
Calculate
ステップS134においては、上記のようにして計算により求めたQから、Q≧C6 であるか否かを判定する。 In step S134, it is determined whether or not Q ≧ C 6 from the Q obtained by calculation as described above.
ステップS135においては、Q≧C6 である場合には、OSASを発症するリスクが高いと判定する。例えば、Q≧62である場合には、OSASを発症するリスクが高いと判定する。この場合、さらに、例えばQ≧120である場合には、OSASを発症するリスクが特に高いと判定するようにしてもよい。 In step S135, when it is Q ≧ C 6 judges that there is a high risk of developing OSAS. For example, when Q ≧ 62, it is determined that the risk of developing OSAS is high. In this case, for example, when Q ≧ 120, it may be determined that the risk of developing OSAS is particularly high.
ステップS136においては、OSASを発症するリスクが高いとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S136, the determination result that the risk of developing OSAS is high is output to a display, for example.
ステップS134において、Q≧C6 でない、言い換えるとQ<C6 であると判定された場合には、テップS137において、OSASを発症するリスクが低いと判定する。 In step S134, non-Q ≧ C 6, if it is determined in other words Q <as a C 6, at step S137, determines that the risk of developing OSAS is low.
ステップS138においては、OSASを発症するリスクが低いとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S138, a determination result that the risk of developing OSAS is low is output to, for example, a display.
この第14の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法によれば、頭部X線撮影により計測された距離(S−A)、(S−Xi )および(Go−Xj )に基づいて、医師の経験などに左右されずに、一定の正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができる。 According to the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the fourteenth embodiment, the distances (SA), (SX- i ), and (Go- Xj ) measured by cephalometric radiography. ), The risk of developing OSAS can be determined with a certain degree of accuracy without depending on the experience of the doctor.
ここで、第1〜第14の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標の計算方法および閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法の実施に用いるデータ処理装置について説明する。 Here, the calculation method of the obstructive sleep apnea syndrome risk determination index and the data processing apparatus used to implement the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the first to fourteenth embodiments will be described.
図58はこのデータ処理装置10の一例を示す。図58に示すように、このデータ処理装置10は、補助記憶装置11、メモリ12、処理部としてのCPU(Central Processing Unit)13、入力部14、出力部15および入出力インタフェース16を有する。 FIG. 58 shows an example of the data processing apparatus 10. As shown in FIG. 58, the data processing device 10 includes an auxiliary storage device 11, a memory 12, a CPU (Central Processing Unit) 13 as a processing unit, an input unit 14, an output unit 15, and an input / output interface 16.
補助記憶装置11は、各種の情報を記憶するものであり、例えば、ハードディスク、ROM(Read Only Memory) などにより構成される。この補助記憶装置11は、プログラム111、コンパイラ112および実行モジュール113を記憶している。 The auxiliary storage device 11 stores various kinds of information, and includes, for example, a hard disk, a ROM (Read Only Memory), and the like. The auxiliary storage device 11 stores a program 111, a compiler 112, and an execution module 113.
プログラム111は、図2、図39、図40、図42、図43、図45、図46、図48、図49、図51、図52、図54、図56、図57に示すフローチャート上の処理が記述されているプログラム(ソースプログラム)である。コンパイラ112は、プログラム111をコンパイルおよびリンクするものである。実行モジュール113は、コンパイラ112によりコンパイルおよびリンクされたモジュールである。 The program 111 is on the flowchart shown in FIGS. 2, 39, 40, 42, 43, 45, 46, 48, 49, 51, 52, 54, 56, and 57. A program (source program) in which processing is described. The compiler 112 compiles and links the program 111. The execution module 113 is a module compiled and linked by the compiler 112.
メモリ12は、各種の情報を記憶する一時記憶手段であり、例えば、RAM(Random Access Memory) などにより構成される。CPU13は、加減乗除などの各種演算処理を行うものであり、メモリ12および入出力インタフェース16を介して実行モジュール13を実行する役割を果たす。入力部14は、各種の実行コマンドなどを入力する入力装置である。出力部15は、各種の実行結果などを出力する出力装置である。入出力インタフェース16は、データ処理装置10の各構成要素間の入出力を仲介する。 The memory 12 is temporary storage means for storing various types of information, and is configured by, for example, a RAM (Random Access Memory). The CPU 13 performs various arithmetic processes such as addition, subtraction, multiplication, and division, and plays a role of executing the execution module 13 through the memory 12 and the input / output interface 16. The input unit 14 is an input device for inputting various execution commands and the like. The output unit 15 is an output device that outputs various execution results. The input / output interface 16 mediates input / output between each component of the data processing apparatus 10.
次に、上述のように構成されたデータ処理装置10の動作について説明する。まず、操作者により入力部14から入力されたコンパイルコマンドは、入出力インタフェース16を介して、メモリ12にストアされる。メモリ12では、補助記憶装置11のプログラム111が、コンパイラ112によりコンパイルおよびリンクされ、機械語コードである実行モジュール113が生成される。 Next, the operation of the data processing apparatus 10 configured as described above will be described. First, a compile command input from the input unit 14 by the operator is stored in the memory 12 via the input / output interface 16. In the memory 12, the program 111 of the auxiliary storage device 11 is compiled and linked by the compiler 112, and an execution module 113 that is a machine language code is generated.
次に、操作者により入力部14から実行コマンドが入力されると、CPU13がメモリ12に実行モジュール113をロードする。実行モジュール113がメモリ12にロードされると、CPU13によって、図2、図39、図40、図42、図43、図45、図46、図48、図49、図51、図52、図54、図56または図57に示すフローチャート上の各処理がメモリ12からCPU13に逐次呼び出され、各処理が実行された後、その実行結果がメモリ12にストアされる。メモリ12にストアされた実行結果は、CPU13によって、入出力インタフェース16を介して、出力部15に出力される。 Next, when an execution command is input from the input unit 14 by the operator, the CPU 13 loads the execution module 113 into the memory 12. When the execution module 113 is loaded into the memory 12, the CPU 13 causes the CPU 13 to perform FIGS. 2, 39, 40, 42, 43, 45, 46, 48, 49, 51, 52, 54. Each process on the flowchart shown in FIG. 56 or 57 is sequentially called from the memory 12 to the CPU 13, and after each process is executed, the execution result is stored in the memory 12. The execution result stored in the memory 12 is output by the CPU 13 to the output unit 15 via the input / output interface 16.
例えば、図52に示すフローチャート上の処理を実行してOSAS指数Qを計算する場合には次のようにする。まず、入力処理のステップS1を実現するための実行モジュール113がメモリ12からCPU13に呼び出される。このステップS101においては、操作者により入力部14から入力されたデータ(距離(S−A)、(S−B)および(Go−Me))をメモリ12にロードする。ステップS101の入力処理が終了すると、算出処理のステップS102を実現するための実行モジュール113がメモリ12からCPU13に呼び出される。このステップS102においては、入力されたデータによりPを計算する。ステップS102の算出処理が終了すると、ステップS103を実現するための実行モジュール113がメモリ12からCPU13に呼び出される。このステップS103においては、Pの大きさに応じてOSAS指数Qを算出する。ステップS103の算出処理が終了すると、ステップS104を実現するための実行モジュール113がメモリ12からCPU13に呼び出される。このステップS104においては、Qの値を算出結果として出力部15に出力する。 For example, when the OSAS index Q is calculated by executing the processing on the flowchart shown in FIG. First, the execution module 113 for realizing step S1 of the input process is called from the memory 12 to the CPU 13. In step S101, data (distance (SA), (SB) and (Go-Me)) input from the input unit 14 by the operator is loaded into the memory 12. When the input process of step S101 ends, an execution module 113 for realizing step S102 of the calculation process is called from the memory 12 to the CPU 13. In step S102, P is calculated from the input data. When the calculation process in step S102 ends, an execution module 113 for realizing step S103 is called from the memory 12 to the CPU 13. In step S103, the OSAS index Q is calculated according to the size of P. When the calculation process in step S103 is completed, the execution module 113 for realizing step S104 is called from the memory 12 to the CPU 13. In step S104, the value of Q is output to the output unit 15 as a calculation result.
図2、図39、図40、図42、図43、図45、図46、図48、図49、図51、図54、図56または図57に示すフローチャート上の処理を実行する場合も上述と同様である。 The case where the processing on the flowchart shown in FIG. 2, 39, 40, 42, 43, 45, 46, 48, 49, 51, 54, 56, or 57 is executed is also described above. It is the same.
〈15.第15の実施の形態〉
第2、第4、第6、第8、第10、第12または第14の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法は、顎骨の骨格性の観点から、OSASを発症するリスクを判定する方法であるが、この方法を、舌骨の位置の観点から、OSASを発症するリスクを判定する閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法と組み合わせると、より有効になる。そこで、次に、舌骨の位置の観点から、OSASを発症するリスクを判定する閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法について説明する。
<15. Fifteenth Embodiment>
The obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the second, fourth, sixth, eighth, tenth, twelfth or fourteenth embodiment is a risk of developing OSAS from the viewpoint of the skeletal nature of the jawbone. This method is more effective when combined with an obstructive sleep apnea syndrome risk determination method for determining the risk of developing OSAS from the viewpoint of the position of the hyoid bone. Then, next, the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method for determining the risk of developing OSAS from the viewpoint of the position of the hyoid bone will be described.
すなわち、本発明者は、鋭意研究を行う過程で、偶然に、閉塞型睡眠時無呼吸症候群と診断された患者と呼吸障害のない被験者とについて撮影された側方頭頸部X線規格写真において舌骨の位置、取り分け舌骨の体部の位置を分析したところ、舌骨の体部の中心の位置が両者の間で明確に異なることを見出した。さらに、閉塞型睡眠時無呼吸症候群と診断された患者の後前方向頭頸部X線規格写真あるいは前後方向頭頸部X線規格写真を撮影したところ、呼吸障害のない被験者では下顎骨などと重なって観察されない舌骨が明確に観察されることから、これに基づき、患者の後前方向頭頸部X線規格写真あるいは前後方向頭頸部X線規格写真を撮影した時に、撮影画像に舌骨が観察されるか否かにより患者の閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスクを容易に判定することができることを見出した。ここで、後前方向(posteroanterior)頭頸部X線撮影はX線が被験者の後ろから前へ透過する撮影であり、前後方向(posteroanterior)頭頸部X線撮影はX線が被験者の前から後ろへ透過する撮影である。後前方向頭頸部X線撮影または前後方向頭頸部X線撮影により得られる撮影画像に舌骨が検出されない場合は、閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスクはなく、後前方向頭頸部X線撮影または前後方向頭頸部X線撮影により得られる撮影画像に舌骨が検出される場合は、閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスクがあると判定することができる。後前方向頭頸部X線撮影または前後方向頭頸部X線撮影により得られる撮影画像に舌骨が検出されない場合は、下顎骨によって舌骨が隠されてしまうこと、言い換える下顎骨と舌骨とを区別することができなくなることに対応する。また、後前方向頭頸部X線撮影または前後方向頭頸部X線撮影により得られる撮影画像に舌骨が検出される場合は、舌骨の位置が低い結果、下顎骨によって舌骨が隠されることがなくなり、下顎骨と舌骨とを区別することができることに対応する。 That is, the present inventor, in the course of conducting intensive research, accidentally observed the tongue in a lateral head and neck X-ray standard photograph taken for a patient diagnosed with obstructive sleep apnea syndrome and a subject without breathing disorder. As a result of analyzing the position of the bone, and especially the position of the body part of the hyoid bone, it was found that the position of the center of the hyoid bone part was clearly different between the two. Furthermore, when a posterior anterior head and neck X-ray standard photograph or an anteroposterior head and neck X-ray standard photograph of a patient diagnosed with obstructive sleep apnea syndrome was taken, subjects with no respiratory disorder overlapped with the mandible etc. Based on the fact that the hyoid bone that is not observed is clearly observed, the hyoid bone is observed in the photographed image when a posterior anterior head and neck X-ray standard photograph or a anteroposterior head and neck X-ray standard photograph is taken based on this. It was found that the risk of obstructive sleep apnea syndrome of a patient can be easily determined depending on whether or not. Here, the posterior-anterior (posteroanterior) head and neck X-ray imaging is an imaging in which X-rays are transmitted from the back to the front of the subject, and the anteroposterior (posteroanterior) head and neck X-ray imaging is X-rays from the front to the back of the subject This is a transparent shooting. If the hyoid bone is not detected in the image obtained by posterior anterior head and neck X-ray or anteroposterior head and neck X-ray, there is no risk of obstructive sleep apnea syndrome and posterior anterior head and neck X-ray or When a hyoid bone is detected in a captured image obtained by front-rear head and neck X-ray imaging, it can be determined that there is a risk of obstructive sleep apnea syndrome. If the hyoid bone is not detected in the image obtained by anteroposterior head-and-neck X-ray imaging or anteroposterior head-and-neck X-ray imaging, the hyoid bone is hidden by the mandible, in other words, the mandible and hyoid bone Corresponds to being unable to distinguish. In addition, when the hyoid bone is detected in a captured image obtained by anteroposterior head and neck X-ray imaging or anteroposterior head and neck X-ray imaging, the hyoid bone is hidden by the mandible as a result of the low position of the hyoid bone Corresponds to the ability to distinguish between the mandible and the hyoid bone.
この閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法は、具体的には、第2、第4、第6、第8、第10、第12または第14の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法に基づいてリスク判定を行い、さらに、被験者の側方頭頸部X線撮影により検出された少なくとも舌骨、S、GoおよびMeを用い、上記検出された上記舌骨の体部の中心が、Meから線分S−Goの延長線に下ろした垂線の上の領域に含まれるか否かを判定する。典型的には、この閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法は、被験者の側方頭頸部X線撮影により少なくとも舌骨、S、GoおよびMeを検出する第1のステップと、上記検出された上記舌骨の体部の中心が、Meから線分S−Goの延長線に下ろした垂線の上の領域に含まれるか否かを判定する第2のステップとを有する。この閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法においては、舌骨の体部の中心がMeから線分S−Goの延長線に下ろした垂線の上の領域に含まれる場合は閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスクはなく、この領域に含まれない、言い換えるとMeから線分S−Goの延長線に下ろした垂線の下の領域に含まれる場合は閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスクがあると判定することができる。好適には、第2のステップにおいて、検出された舌骨の体部の中心が、線分S−Goの延長線とMeから線分S−Goの延長線に下ろした垂線と線分Go−Meとにより形成される第1の三角形の内部に含まれるか否かを判定する。この場合、舌骨の体部の中心が第1の三角形の内部に含まれる場合は閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスクはなく、第1の三角形の下方の領域に位置する場合は閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスクがあると判定することができる。この閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法は、必要に応じて、第1のステップにおいて、被験者の側方頭頸部X線撮影によりコンディリオンCdをさらに検出し、第2のステップにおいて、検出された舌骨の体部の中心が、第1の三角形の内部、線分Cd−Goの延長線とMeから線分Cd−Goの延長線に下ろした垂線とMeから線分S−Goの延長線に下ろした垂線とにより形成される第2の三角形の内部および第2の三角形の下方の領域のうちのどの領域に含まれるかを判定する。この場合、舌骨の体部の中心が第1の三角形の内部に含まれる場合は閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスクはなく、舌骨の体部の中心が第2の三角形の内部または第2の三角形の下方の領域に位置する場合は閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスクがあると判定することができる。さらに、一般的には、舌骨の体部の中心が第2の三角形の下方の領域に位置する場合は、舌骨の体部の中心が第2の三角形の内部に位置する場合に比べて閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスクがより高いと判定することができる。第1のステップにおける舌骨の体部の中心、S、Go、MeおよびCdの検出は、典型的には、例えば、コンピュータを用いた画像処理により行うことができる。図59に、第1の三角形および第2の三角形を示す。 This obstructive sleep apnea syndrome risk determination method is specifically the obstructive sleep apnea syndrome according to the second, fourth, sixth, eighth, tenth, twelfth or fourteenth embodiment. Risk determination is performed based on the risk determination method, and at least the hyoid bone, S, Go, and Me detected by lateral head and neck radiography of the subject are used, and the center of the body part of the detected hyoid bone is detected. Is included in the region above the perpendicular line extending from Me to the extended line of the line segment S-Go. Typically, the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method includes a first step of detecting at least hyoid bone, S, Go and Me by lateral head and neck radiography of the subject, A second step of determining whether or not the center of the hyoid bone body part is included in a region above a perpendicular line extending from Me to an extension of the line segment S-Go. In this obstructive sleep apnea syndrome risk determination method, if the center of the hyoid bone is included in the region above the perpendicular line extending from Me to the extension of the line segment S-Go, there is no obstructive sleep apnea. There is no risk of respiratory syndrome, it is not included in this area, in other words, it is determined that there is a risk of obstructive sleep apnea syndrome if it is included in the area under the vertical line extending from Me to the extended line of S-Go can do. Preferably, in the second step, the center of the detected body part of the hyoid bone is an extension line of the line segment S-Go and a perpendicular line and a line segment Go− drawn from the Me to the extension line of the line segment S-Go. It is determined whether or not it is included in the first triangle formed by Me. In this case, when the center of the hyoid bone is contained within the first triangle, there is no risk of obstructive sleep apnea syndrome, and when the center of the hyoid bone is located in a region below the first triangle, It can be determined that there is a risk of apnea syndrome. In the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method, if necessary, in the first step, the chondrion Cd is further detected by lateral X-ray imaging of the subject, and is detected in the second step. The center of the body of the hyoid bone is the interior of the first triangle, the extension of the line segment Cd-Go and the perpendicular line from Me to the extension line of the line segment Cd-Go and the extension of the line segment S-Go from Me It is determined which region is included in the region inside the second triangle formed by the perpendicular line drawn down to the line and the region below the second triangle. In this case, if the center of the hyoid bone is contained within the first triangle, there is no risk of obstructive sleep apnea syndrome, and the center of the hyoid bone is within the second triangle or the second triangle. It can be determined that there is a risk of obstructive sleep apnea syndrome when located in a region below the triangle. Further, in general, the center of the hyoid bone body part is located in the region below the second triangle compared to the case where the center of the hyoid bone body part is located inside the second triangle. It can be determined that the risk of obstructive sleep apnea syndrome is higher. The detection of the center of the hyoid bone, S, Go, Me, and Cd in the first step can typically be performed by image processing using a computer, for example. FIG. 59 shows the first triangle and the second triangle.
図60に示すように、舌骨は、一般的に前頸部の第三頸椎と同レベルの高さにあるとされている、他の頭部骨格系の骨から遊離した可動性の単骨である。舌骨は、筋や靱帯によって下顎骨、茎状突起、甲状軟骨、胸骨柄および肩甲骨に結合されている。図61A(右前外側面)および図61B(前上面)に示すように、舌骨は、体部(舌骨体)と大角と小角とからなり、全体としてU字形の形状を有する。体部は舌骨の中央部分にあり、前方に面している。大角は、体部と、体部に続く、舌骨の両端部である。小角は、大角と体部との結合部近くの上方から茎状突起に向かって突き出ている小さな突起であり、茎突舌骨靱帯を介して茎状突起と接続されている。図61Cに示すように、正中矢状面上の舌骨の体部の断面は、ほぼ角を丸めた四角形状である。舌骨は、側方頭頸部X線撮影では、体部を通るX線の透過長さが舌骨の他の部分に比べてはるかに大きいため、体部がほぼ角を丸めた四角形状の形状で明確に検出され、この体部に連なって大角が検出される。 As shown in FIG. 60, the hyoid bone is a mobile single bone released from the bones of other skeletal skeletal systems, generally considered to be at the same level as the third cervical vertebra of the anterior neck. It is. The hyoid bone is connected to the mandible, styloid process, thyroid cartilage, sternum and scapula by muscles and ligaments. As shown in FIG. 61A (right front outer surface) and FIG. 61B (front upper surface), the hyoid bone is composed of a body part (hyoid bone body), a large angle, and a small angle, and has a U-shape as a whole. The body part is in the central part of the hyoid bone and faces forward. The large angle is the body part and both ends of the hyoid bone following the body part. The small angle is a small protrusion that protrudes from above near the joint between the large angle and the body part toward the styloid process, and is connected to the styloid process via the stylohyoid ligament. As shown in FIG. 61C, the cross section of the hyoid bone body on the median sagittal plane is a quadrangular shape with rounded corners. The hyoid bone has a rectangular shape with rounded corners because the X-ray transmission length through the body is much larger than that of other parts of the hyoid bone in lateral head and neck radiography. The large angle is detected continuously with this body part.
上記の閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法、上記の第1のステップおよび第2のステップを含む所定のプログラムの少なくとも一つを有するコンピュータにより容易に実行することができる。このコンピュータの種類は特に問わず、デスクトップ型、ノート型、タブレット端末などの各種の携帯端末などのいずれであってもよい。このプログラムは、例えばCD−ROMなどの各種のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することができ、あるいは、インターネットなどの電気通信回線を通じて提供することができる。典型的には、例えば、このプログラムを有するコンピュータを備えたX線診断システムを用いて被験者の側方頭頸部X線撮影を行い、その結果に基づいて閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法および舌骨沈下判定方法を実行する。このコンピュータとX線診断システムとは有線で接続されても無線で接続されてもよい。 It can be easily executed by a computer having at least one of the predetermined program including the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method and the first step and the second step. The type of the computer is not particularly limited, and any of various types of mobile terminals such as a desktop type, a notebook type, and a tablet terminal may be used. This program can be stored in various computer-readable recording media such as a CD-ROM, or can be provided through an electric communication line such as the Internet. Typically, for example, a subject's lateral head and neck radiography is performed using an X-ray diagnostic system including a computer having the program, and a risk determination method for obstructive sleep apnea syndrome based on the results, and The hyoid bone subsidence determination method is executed. The computer and the X-ray diagnosis system may be connected by wire or wirelessly.
被験者の側方頭頸部X線撮影に基づく、第15の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法について具体的に説明する。 The obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the fifteenth embodiment based on the subject's lateral head and neck radiography will be specifically described.
図62にこの閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法のフローチャートを示す。このフローチャートに従ったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。 FIG. 62 shows a flowchart of this obstructive sleep apnea syndrome risk determination method. A program according to this flowchart is created and executed by a computer.
ステップS141において、被験者の側方頭頸部X線撮影により舌骨の体部の中心、S、 GoおよびMeを検出する。すなわち、被験者の側方頭頸部X線撮影を行い、撮影画像または写真から舌骨の体部の中心、S、 GoおよびMeを検出する。撮影は、中心咬合位またはこれに準じる位置で行う。また、撮影は、被験者の頭部のフランクフルト平面が床面に平行になるように頭部の前後方向の傾きを設定して行う。 In step S141, the center of the hyoid bone, S, Go, and Me are detected by X-ray imaging of the subject's lateral head and neck. That is, the subject's lateral head and neck X-ray imaging is performed, and the center of the hyoid bone, S, Go, and Me are detected from the captured image or photograph. Photographing is performed at the central occlusal position or a position corresponding thereto. Further, the photographing is performed by setting the inclination of the head in the front-rear direction so that the Frankfurt plane of the subject's head is parallel to the floor surface.
舌骨の体部の中心、S、 GoおよびMeの検出は、例えば、コンピュータに接続されたディスプレイに撮影画像を表示した状態で次のようにして行うことができる。まず、S、 GoおよびMeについては、ディスプレイ上でマウスを用いてカーソルをS、 GoおよびMe上に移動し、クリックする。あるいは、タッチパネルディスプレイを用いる場合には、ディスプレイ上で手の指やタッチペンなどでS、 GoおよびMeをタッチする。こうして、S、 GoおよびMeを検出することができる。舌骨の体部は、次のようにして検出することができる。すなわち、撮影画像上の舌骨の体部(舌骨体)の輪郭線上に輪郭全体を表すような複数の点をマウスを用いてクリックし、これらの点間を直線または曲線で結び、好適にはこれらの点間を滑らかな曲線で結ぶ。これらの点間を直線または曲線で結ぶプログラムは容易に作成することができる。撮影画像上で観察される舌骨の体部(舌骨体)の輪郭は一般的には四隅が丸まった長方形状であり、比較的単純な形状であるため、これらの点の数は通常は4点から10点あれば足りるが、点の数が多いほどより正確に輪郭を描くことができる。あるいは、タッチパネルディスプレイを用いる場合には、必要に応じて舌骨の体部を拡大して表示し、ディスプレイ上で手の指やタッチペンなどで舌骨の体部の輪郭をなぞってもよい。舌骨の体部の中心は、上記のようにして検出された舌骨の体部(舌骨体)の輪郭からなる図形の中心を求めることにより検出することができる。一例を図63AおよびBに示す。図63Aに示すように、この例では、撮影画像上の舌骨の体部(舌骨体)の輪郭線上に輪郭全体を表すように点P1 〜P10をマウスを用いてクリックし、これらの点P1 〜P10間を曲線により滑らかに結ぶことにより、図63Bに示すように、舌骨の体部(舌骨体)の入力画像を得ることができる。舌骨の体部の中心は、こうして求められた舌骨の体部の入力画像から、次のようにして求めることができる。すなわち、例えば、舌骨の体部の入力画像を横方向にx軸、縦方向にy軸を取ったxy座標面に表示するとする。このxy座標面上で入力画像の最上点および最下点のy座標を求め、最上点のy座標をy1 、最下点のy座標をy2 とする。このとき、舌骨の体部の入力画像の中心のy座標は(y1 +y2 )/2となる。次に、y=(y1 +y2 )/2で表される直線(x軸に平行な直線)を引き、この直線が入力画像と交わる2点のx座標をそれぞれx1 、x2 とすると、舌骨の体部の入力画像の中心のx座標は=(x1 +x2 )/2となる。以上により、舌骨の体部の入力画像の中心の座標は((x1 +x2 )/2、(y1 +y2 )/2)と求めることができる。あるいは、舌骨の体部の中心は、舌骨の体部の輪郭からなる図形の重心を計算で求めることにより求めることもできる。この重心の位置は、舌骨の体部が特異な形状を有していない限り、座標が((x1 +x2 )/2、(y1 +y2 )/2)の上記の中心とほぼ一致する。 Detection of the center of the hyoid bone, S, Go, and Me can be performed, for example, in the following manner while a captured image is displayed on a display connected to a computer. First, for S, Go, and Me, the cursor is moved to S, Go, and Me using the mouse on the display and clicked. Alternatively, when a touch panel display is used, S, Go, and Me are touched with a finger or a touch pen on the display. Thus, S, Go, and Me can be detected. The body part of the hyoid bone can be detected as follows. That is, a plurality of points representing the entire contour are clicked on the contour line of the body part of the hyoid bone (hyoid bone body) on the photographed image by using the mouse, and these points are connected by a straight line or a curved line. Connects these points with a smooth curve. A program for connecting these points with straight lines or curves can be easily created. The outline of the body of the hyoid bone (hyoid body) observed on the captured image is generally a rectangular shape with four rounded corners and is relatively simple, so the number of these points is usually Four to ten points are sufficient, but the more the number of points, the more accurately the outline can be drawn. Alternatively, when a touch panel display is used, the hyoid bone body may be enlarged and displayed as necessary, and the contour of the hyoid bone body may be traced on the display with a finger or a touch pen. The center of the hyoid bone body part can be detected by obtaining the center of the figure formed by the contour of the hyoid bone body part (hyoid bone body) detected as described above. An example is shown in FIGS. 63A and B. As shown in FIG. 63A, in this example, points P 1 to P 10 are clicked with the mouse so as to represent the entire contour on the contour line of the body part (hyoid body) of the hyoid bone on the photographed image, By smoothly connecting the points P 1 to P 10 with a curved line, as shown in FIG. 63B, an input image of the hyoid bone part (hyoid bone body) can be obtained. The center of the hyoid bone body part can be obtained as follows from the input image of the hyoid bone body part thus obtained. That is, for example, it is assumed that the input image of the body part of the hyoid bone is displayed on an xy coordinate plane with the x axis in the horizontal direction and the y axis in the vertical direction. On the xy coordinate plane, the y-coordinate of the uppermost point and the lowermost point of the input image is obtained, and the y-coordinate of the uppermost point is y 1 and the y-coordinate of the lowermost point is y 2 . At this time, the y coordinate of the center of the input image of the body part of the hyoid bone is (y 1 + y 2 ) / 2. Next, if a straight line represented by y = (y 1 + y 2 ) / 2 (a straight line parallel to the x-axis) is drawn and the x coordinates of two points where the straight line intersects the input image are x 1 and x 2 , respectively. The x coordinate of the center of the input image of the body part of the hyoid bone is = (x 1 + x 2 ) / 2. As described above, the coordinates of the center of the input image of the body part of the hyoid bone can be obtained as ((x 1 + x 2 ) / 2, (y 1 + y 2 ) / 2). Alternatively, the center of the hyoid bone body part can be obtained by calculating the center of gravity of the figure formed by the contour of the hyoid bone body part. The position of the center of gravity is almost the same as the above center of coordinates ((x 1 + x 2 ) / 2, (y 1 + y 2 ) / 2) unless the body of the hyoid bone has a unique shape. To do.
舌骨の体部の中心は画像認識技術を用いて次のようにして検出することもできる。すなわち、側方頭頸部X線撮影により得られた撮影画像上で観察される舌骨全体の形状は概ね一致しており、図64に示すような全体として湾曲した形状を有し、舌骨の体部(舌骨体)は舌骨の右側の部分を構成する。そこで、従来公知のパターン認識技術、具体的には、例えばテンプレートマッチング技術を用いて舌骨の体部(舌骨体)の位置を検出する。すなわち、側方頭頸部X線撮影により得られた撮影画像の画像データをコンピュータに取り込み、図64に示す舌骨の標準的な形状を標準画像、つまりテンプレートとし、撮影画像を入力画像とする。ここで、舌骨は撮影画像の最下部に存在するため、入力画像は撮影画像の最下部に限定することもでき、そうすることで入力画像のデータ量の大幅な低減を図ることができる。そして、入力画像上でテンプレートを移動することにより、撮影画像上の舌骨の位置を検出することができる。こうして舌骨の位置を検出したら、舌骨の体部(舌骨体)をこの舌骨の右側の部分として検出することができ、舌骨の体部の中心を検出することができる。 The center of the hyoid bone can also be detected as follows using image recognition technology. That is, the shape of the entire hyoid bone observed on a captured image obtained by lateral head and neck X-ray photography is substantially the same, and has a curved shape as shown in FIG. The body part (hyoid bone) constitutes the right part of the hyoid bone. Therefore, the position of the hyoid bone body (hyoid body) is detected using a conventionally known pattern recognition technique, specifically, for example, a template matching technique. That is, image data of a captured image obtained by lateral head and neck X-ray imaging is taken into a computer, and the standard shape of the hyoid bone shown in FIG. 64 is used as a standard image, that is, a template, and the captured image is used as an input image. Here, since the hyoid bone exists at the lowermost part of the photographed image, the input image can be limited to the lowermost part of the photographed image, so that the data amount of the input image can be greatly reduced. Then, the position of the hyoid bone on the captured image can be detected by moving the template on the input image. When the position of the hyoid bone is thus detected, the body part of the hyoid bone (hyoid bone body) can be detected as the right part of the hyoid bone, and the center of the hyoid bone body part can be detected.
ステップS142においては、検出された舌骨の体部の中心が、Meから線分S−Goの延長線に下ろした垂線より上の領域にあるか否かを判定する。 In step S142, it is determined whether or not the center of the detected body part of the hyoid bone is in a region above a perpendicular line extending from Me to an extension line of the line segment S-Go.
ステップS142において、検出された舌骨の体部の中心が、Meから線分S−Goの延長線に下ろした垂線より上の領域にあると判定された場合には、ステップS143において、OSASのリスクがないと判定する。 If it is determined in step S142 that the center of the detected hyoid bone body is in a region above the perpendicular line extending from Me to the extension of the line segment S-Go, in step S143, the OSAS Determine that there is no risk.
ステップS144においては、OSASのリスクがないとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S144, a determination result that there is no risk of OSAS is output to, for example, a display.
ステップS142において、検出された舌骨の体部の中心が、Meから線分S−Goの延長線に下ろした垂線より上の領域にあると判定された場合には、ステップS145において、OSASのリスクがあると判定する。 If it is determined in step S142 that the center of the detected hyoid bone body is in a region above the perpendicular line extending from Me to the extension of the line segment S-Go, in step S145, the OSAS Determine that there is a risk.
ステップS146においては、OSASのリスクがあるとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S146, a determination result that there is an OSAS risk is output to, for example, a display.
必要に応じて、上記の判定に加えて、医師が、OSASの検査に従来より用いられている他の検査の結果などを併用してOSASを発症するリスクを最終的に判定することができる。検出された舌骨の体部の中心が、Meから線分S−Goの延長線に下ろした垂線上あるいはそのごく近傍に位置するボーダーラインの場合も、同様である。 If necessary, in addition to the above determination, the doctor can finally determine the risk of developing OSAS by using the results of other tests conventionally used for OSAS tests. The same applies to the case where the center of the detected body part of the hyoid bone is a border line located on or very close to the perpendicular line extending from Me to the extension of the line segment S-Go.
この第15の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法によれば、側方頭頸部X線撮影により検出された舌骨の体部の中心、S、GoおよびMeに基づいて、医師の経験などに左右されずに、客観的にしかも短時間で、一定の正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができ、第2、第4、第6、第8、第10、第12または第14の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法による判定結果と組み合わせることにより、より高い正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができる。 According to the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the fifteenth embodiment, based on the center of the hyoid bone detected by lateral head and neck radiography, S, Go and Me, The risk of developing OSAS can be determined objectively, in a short time, with a certain degree of accuracy, regardless of the experience of the doctor, etc., and the second, fourth, sixth, eighth, tenth, By combining with the determination result by the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the twelfth or fourteenth embodiment, the risk of developing OSAS can be determined with higher accuracy.
〈16.第16の実施の形態〉
第16の実施の形態においては、第2、第4、第6、第8、第10、第12または第14の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法と組み合わせられる、被験者の側方頭頸部X線撮影に基づく閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法について説明する。
<16. Sixteenth Embodiment>
In the sixteenth embodiment, the subject is combined with the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the second, fourth, sixth, eighth, tenth, twelfth or fourteenth embodiment. An obstructive sleep apnea syndrome risk determination method based on lateral head and neck radiography will be described.
図65にこの閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法のフローチャートを示す。このフローチャートに従ったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。 FIG. 65 shows a flowchart of this obstructive sleep apnea syndrome risk determination method. A program according to this flowchart is created and executed by a computer.
ステップS151において、被験者の側方頭頸部X線撮影により舌骨の体部の中心、S、 GoおよびMeを検出する。すなわち、被験者の側方頭頸部X線撮影を行い、撮影画像または写真から舌骨の体部の中心、S、 GoおよびMeを検出する。撮影は、中心咬合位またはこれに準じる位置で行う。また、撮影は、被験者の頭部のフランクフルト平面が床面に平行になるように頭部の前後方向の傾きを設定して行う。 In step S151, the center of the hyoid bone, S, Go, and Me are detected by X-ray imaging of the subject's lateral head and neck. That is, the subject's lateral head and neck X-ray imaging is performed, and the center of the hyoid bone, S, Go, and Me are detected from the captured image or photograph. Photographing is performed at the central occlusal position or a position corresponding thereto. Further, the photographing is performed by setting the inclination of the head in the front-rear direction so that the Frankfurt plane of the subject's head is parallel to the floor surface.
舌骨の体部の中心、S、 GoおよびMeの検出は、例えば、コンピュータに接続されたディスプレイに撮影画像を表示した状態で次のようにして行うことができる。まず、S、 GoおよびMeについては、ディスプレイ上でマウスを用いてカーソルをS、 GoおよびMe上に移動し、クリックする。あるいは、タッチパネルディスプレイを用いる場合には、ディスプレイ上で手の指やタッチペンなどでS、 GoおよびMeをタッチする。こうして、S、 GoおよびMeを検出することができる。こうして、S、 GoおよびMeを検出することができる。舌骨の体部は、次のようにして検出することができる。すなわち、撮影画像上の舌骨の体部(舌骨体)の輪郭線上に輪郭全体を表すような複数の点をマウスを用いてクリックし、これらの点間を直線または曲線で結び、好適にはこれらの点間を滑らかな曲線で結ぶ。これらの点間を直線または曲線で結ぶプログラムは容易に作成することができる。撮影画像上で観察される舌骨の体部(舌骨体)の輪郭は一般的には四隅が丸まった長方形状であり、比較的単純な形状であるため、これらの点の数は通常は4点から10点あれば足りるが、点の数が多いほどより正確に輪郭を描くことができる。あるいは、タッチパネルディスプレイを用いる場合には、必要に応じて舌骨の体部を拡大して表示し、ディスプレイ上で手の指やタッチペンなどで舌骨の体部の輪郭をなぞってもよい。舌骨の体部の中心は、上記のようにして検出された舌骨の体部(舌骨体)の輪郭からなる図形の中心を求めることにより検出することができる。 Detection of the center of the hyoid bone, S, Go, and Me can be performed, for example, in the following manner while a captured image is displayed on a display connected to a computer. First, for S, Go, and Me, the cursor is moved to S, Go, and Me using the mouse on the display and clicked. Alternatively, when a touch panel display is used, S, Go, and Me are touched with a finger or a touch pen on the display. Thus, S, Go, and Me can be detected. Thus, S, Go, and Me can be detected. The body part of the hyoid bone can be detected as follows. That is, a plurality of points representing the entire contour are clicked on the contour line of the body part of the hyoid bone (hyoid bone body) on the photographed image by using the mouse, and these points are connected by a straight line or a curved line. Connects these points with a smooth curve. A program for connecting these points with straight lines or curves can be easily created. The outline of the body of the hyoid bone (hyoid body) observed on the captured image is generally a rectangular shape with four rounded corners and is relatively simple, so the number of these points is usually Four to ten points are sufficient, but the more the number of points, the more accurately the outline can be drawn. Alternatively, when a touch panel display is used, the hyoid bone body may be enlarged and displayed as necessary, and the contour of the hyoid bone body may be traced on the display with a finger or a touch pen. The center of the hyoid bone body part can be detected by obtaining the center of the figure formed by the contour of the hyoid bone body part (hyoid bone body) detected as described above.
ステップS152においては、検出された舌骨の体部の中心が、線分S−Goの延長線とMeから線分S−Goの延長線に下ろした垂線と線分Go−Meとにより形成される第1の三角形(以下「エリア1」と言う。)の内部に含まれるか否かを判定する。 In step S152, the center of the detected body part of the hyoid bone is formed by the extension line of the line segment S-Go, the perpendicular line extending from the Me to the extension line of the line segment S-Go, and the line segment Go-Me. It is determined whether it is included within the first triangle (hereinafter referred to as “area 1”).
ステップS152において、検出された舌骨の体部の中心がエリア1の内部に含まれると判定された場合には、ステップS153において、OSASのリスクがないと判定する。 If it is determined in step S152 that the center of the detected hyoid bone body is included in the area 1, it is determined in step S153 that there is no risk of OSAS.
ステップS154においては、OSASのリスクがないとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S154, the determination result that there is no risk of OSAS is output to a display, for example.
ステップS152において、検出された舌骨の体部の中心がエリア1の内部に含まれない、言い換えるとエリア1の下方にあると判定された場合には、ステップS155において、OSASのリスクがあると判定する。 When it is determined in step S152 that the center of the detected hyoid bone body is not included in the area 1, in other words, below the area 1, there is a risk of OSAS in step S155. judge.
ステップS156においては、OSASのリスクがあるとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S156, a determination result that there is an OSAS risk is output to, for example, a display.
必要に応じて、上記の判定に加えて、医師が、OSASの検査に従来より用いられている他の検査の結果などを併用してOSASを発症するリスクを最終的に判定することができる。検出された舌骨の体部の中心が、エリア1の底辺(Meから線分S−Goの延長線に下ろした垂線)または側辺(線分S−Goの延長線)上あるいはそのごく近傍に位置するボーダーラインの場合も、同様である。 If necessary, in addition to the above determination, the doctor can finally determine the risk of developing OSAS by using the results of other tests conventionally used for OSAS tests. The center of the body part of the detected hyoid bone is on or very close to the base of area 1 (perpendicular line extending from Me to the extension of line S-Go) or side (extension of line S-Go). The same applies to the border line located at.
この第16の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法によれば、側方頭頸部X線撮影により検出された舌骨の体部の中心、S、GoおよびMeに基づいて、医師の経験などに左右されずに、客観的にしかも短時間で、一定の正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができ、第2、第4、第6、第8、第10、第12または第14の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法による判定結果と組み合わせることにより、より高い正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができる。 According to the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the sixteenth embodiment, based on the center of the hyoid bone detected by lateral head and neck radiography, S, Go and Me, The risk of developing OSAS can be determined objectively, in a short time, with a certain degree of accuracy, regardless of the experience of the doctor, etc., and the second, fourth, sixth, eighth, tenth, By combining with the determination result by the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the twelfth or fourteenth embodiment, the risk of developing OSAS can be determined with higher accuracy.
〈17.第17の実施の形態〉
第17の実施の形態においては、第2、第4、第6、第8、第10、第12または第14の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法と組み合わせられる、被験者の側方頭頸部X線撮影に基づく閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法について説明する。
<17. Seventeenth Embodiment>
In the seventeenth embodiment, the subject is combined with the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the second, fourth, sixth, eighth, tenth, twelfth or fourteenth embodiment. An obstructive sleep apnea syndrome risk determination method based on lateral head and neck radiography will be described.
図66にこの閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法のフローチャートを示す。このフローチャートに従ったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。 FIG. 66 shows a flowchart of this obstructive sleep apnea syndrome risk determination method. A program according to this flowchart is created and executed by a computer.
ステップS161において、被験者の側方頭頸部X線撮影により舌骨の体部の中心、S、 Go、MeおよびCdを検出する。すなわち、被験者の側方頭頸部X線撮影を行い、撮影画像または写真から舌骨の体部の中心、S、 Go、MeおよびCdを検出する。撮影は、中心咬合位またはこれに準じる位置で行う。また、撮影は、被験者の頭部のフランクフルト平面が床面に平行になるように頭部の前後方向の傾きを設定して行う。 In step S161, the center of the hyoid bone, S, Go, Me, and Cd are detected by X-ray imaging of the subject's lateral head and neck. That is, the subject's lateral head and neck X-ray imaging is performed, and the center of the hyoid bone, S, Go, Me, and Cd are detected from the captured image or photograph. Photographing is performed at the central occlusal position or a position corresponding thereto. Further, the photographing is performed by setting the inclination of the head in the front-rear direction so that the Frankfurt plane of the subject's head is parallel to the floor surface.
舌骨の体部の中心、S、 Go、MeおよびCdの検出は、例えば、コンピュータに接続されたディスプレイに撮影画像を表示した状態で次のようにして行うことができる。まず、S、 Go、MeおよびCdについては、ディスプレイ上でマウスを用いてカーソルをS、 Go、MeおよびCd上に移動し、クリックする。あるいは、タッチパネルディスプレイを用いる場合には、ディスプレイ上で手の指やタッチペンなどでS、 Go、MeおよびCdをタッチする。こうして、S、 Go、MeおよびCdを検出することができる。舌骨の体部は、次のようにして検出することができる。すなわち、撮影画像上の舌骨の体部(舌骨体)の輪郭線上に輪郭全体を表すような複数の点をマウスを用いてクリックし、これらの点間を直線または曲線で結び、好適にはこれらの点間を滑らかな曲線で結ぶ。これらの点間を直線または曲線で結ぶプログラムは容易に作成することができる。撮影画像上で観察される舌骨の体部(舌骨体)の輪郭は一般的には四隅が丸まった長方形状であり、比較的単純な形状であるため、これらの点の数は通常は4点から10点あれば足りるが、点の数が多いほどより正確に輪郭を描くことができる。あるいは、タッチパネルディスプレイを用いる場合には、必要に応じて舌骨の体部を拡大して表示し、ディスプレイ上で手の指やタッチペンなどで舌骨の体部の輪郭をなぞってもよい。舌骨の体部の中心は、上記のようにして検出された舌骨の体部(舌骨体)の輪郭からなる図形の中心を求めることにより検出することができる。 Detection of the center of the hyoid bone, S, Go, Me, and Cd can be performed, for example, in the following manner in a state where a photographed image is displayed on a display connected to a computer. First, for S, Go, Me, and Cd, move the cursor over S, Go, Me, and Cd using the mouse on the display and click. Alternatively, when a touch panel display is used, S, Go, Me, and Cd are touched with a finger or a touch pen on the display. Thus, S, Go, Me, and Cd can be detected. The body part of the hyoid bone can be detected as follows. That is, a plurality of points representing the entire contour are clicked on the contour line of the body part of the hyoid bone (hyoid bone body) on the photographed image by using the mouse, and these points are connected by a straight line or a curved line. Connects these points with a smooth curve. A program for connecting these points with straight lines or curves can be easily created. The outline of the body of the hyoid bone (hyoid body) observed on the captured image is generally a rectangular shape with four rounded corners and is relatively simple, so the number of these points is usually Four to ten points are sufficient, but the more the number of points, the more accurately the outline can be drawn. Alternatively, when a touch panel display is used, the hyoid bone body may be enlarged and displayed as necessary, and the contour of the hyoid bone body may be traced on the display with a finger or a touch pen. The center of the hyoid bone body part can be detected by obtaining the center of the figure formed by the contour of the hyoid bone body part (hyoid bone body) detected as described above.
ステップS162においては、検出された舌骨の体部の中心が、線分S−Goの延長線とMeから線分S−Goの延長線に下ろした垂線と線分Go−Meとにより形成される第1の三角形、すなわちエリア1の内部に含まれるか否かを判定する。 In step S162, the center of the detected body part of the hyoid bone is formed by an extension line of the line segment S-Go and a perpendicular line extending from the Me to the extension line of the line segment S-Go and the line segment Go-Me. It is determined whether or not it is included within the first triangle, that is, area 1.
ステップS162において、検出された舌骨の体部の中心がエリア1の内部に含まれると判定された場合には、ステップS163において、OSASのリスクがないと判定する。 If it is determined in step S162 that the center of the detected hyoid bone body is included in area 1, it is determined in step S163 that there is no risk of OSAS.
ステップS164においては、OSASのリスクがないとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S164, the determination result that there is no risk of OSAS is output to a display, for example.
ステップS162において、検出された舌骨の体部の中心がエリア1の内部に含まれない、言い換えるとエリア1の下方にあると判定された場合には、ステップS165において、検出された舌骨の体部の中心が、線分Cd−Goの延長線とMeから線分Cd−Goの延長線に下ろした垂線とMeから線分S−Goの延長線に下ろした垂線とにより形成される第2の三角形((以下「エリア2」と言う。)の内部に含まれるか否かを判定する。 If it is determined in step S162 that the center of the detected hyoid bone body is not included in area 1, in other words, below the area 1, the detected hyoid bone is detected in step S165. The center of the body is formed by an extension of the line segment Cd-Go, a perpendicular line extending from Me to an extension line of the line segment Cd-Go, and a perpendicular line extending from Me to the extension line of the line segment S-Go. It is determined whether or not it is contained within a triangle of 2 (hereinafter referred to as “area 2”).
ステップS165において、検出された舌骨の体部の中心がエリア2の内部に含まれると判定された場合には、ステップS166において、OSASのリスクがあると判定する。 If it is determined in step S165 that the center of the detected hyoid bone body is included in the area 2, it is determined in step S166 that there is a risk of OSAS.
ステップS167においては、OSASのリスクがあるとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S167, the determination result that there is an OSAS risk is output to, for example, a display.
ステップS165において、検出された舌骨の体部の中心がエリア2の内部に含まれない、言い換えるとエリア2の下方、すなわちエリア3にあると判定された場合には、ステップS168において、OSASのリスクが高いと判定する。 When it is determined in step S165 that the center of the detected hyoid bone body is not included in the area 2, in other words, below the area 2, that is, in the area 3, the OSAS of the OSAS is determined in step S168. Judge that the risk is high.
ステップS169においては、OSASのリスクが高いとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S169, the determination result that the risk of OSAS is high is output to, for example, a display.
必要に応じて、上記の判定に加えて、医師が、OSASの検査に従来より用いられている他の検査の結果などを併用してOSASを発症するリスクを最終的に判定することができる。検出された舌骨の体部の中心が、エリア1の底辺(Meから線分S−Goの延長線に下ろした垂線)または側辺(線分S−Goの延長線)上あるいはそのごく近傍に位置したり、エリア2の底辺(Meから線分Cd−Goの延長線に下ろした垂線)または側辺(線分Cd−Goの延長線)上あるいはそのごく近傍に位置したりするボーダーラインの場合も、同様である。 If necessary, in addition to the above determination, the doctor can finally determine the risk of developing OSAS by using the results of other tests conventionally used for OSAS tests. The center of the body part of the detected hyoid bone is on or very close to the base of area 1 (perpendicular line extending from Me to the extension of line S-Go) or side (extension of line S-Go). Borderline that is located at or near the bottom of area 2 (perpendicular line extending from Me to the extension of line Cd-Go) or side (extension of line Cd-Go) The same applies to the case of.
この第17の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法によれば、側方頭頸部X線撮影により検出された舌骨の体部の中心、S、Go、MeおよびCdに基づいて、医師の経験などに左右されずに、客観的にしかも短時間で、一定の正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができるだけでなく、OSASを発症するリスクの高さも判定することができ、第2、第4、第6、第8、第10、第12または第14の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法による判定結果と組み合わせることにより、より高い正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができる。 According to the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the seventeenth embodiment, based on the center of the hyoid bone detected by lateral head and neck radiography, S, Go, Me, and Cd In addition to being able to determine the risk of developing OSAS objectively and in a short time with a certain degree of accuracy, regardless of the experience of the doctor, etc., also determine the high risk of developing OSAS. In combination with the determination result by the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the second, fourth, sixth, eighth, tenth, twelfth or fourteenth embodiment, higher accuracy can be achieved. The risk of developing OSAS can be determined.
[実施例7]
PSGによりOSASの検査を行い、重症、中等症または軽症と診断された16人の患者の頭頸部X線規格写真を撮影した。撮影は、フランクフルト平面を床面に平行に設定して中心咬合位またはそれに準じる位置で行った。
[Example 7]
The OSAS was examined by PSG and 16 head and neck radiographs of 16 patients diagnosed as severe, moderate or mild were taken. Photographing was performed at the central occlusal position or a position corresponding to it with the Frankfurt plane set parallel to the floor.
患者41〜56の透写図を図67〜図82に示す。PSGにより得られた患者41〜56のAHI(仰臥位)およびSaO2 (最低値)は下記の通りである。ただし、患者53については、SaO2 (最低値)の代わりにSpO2 (最低値)を示した。なお、患者41〜56は、それぞれ患者11、6、7、18、4、12、19、21、9、15、13、14、3、22、2、23と同一である。 The transmission drawings of the patients 41 to 56 are shown in FIGS. 67 to 82. The AHI (supposed position) and SaO 2 (minimum value) of patients 41 to 56 obtained by PSG are as follows. However, the patient 53, showing the SpO 2 (minimum value) instead of SaO 2 (minimum value). The patients 41 to 56 are the same as the patients 11, 6, 7, 18, 4, 12, 19, 21, 9, 15, 13, 14, 3, 22, 2, 23, respectively.
患者 AHI SaO2
(%)
41 43.1 70
42 36.8 87
43 30.2 83
44 62.9 73
45 53.5 71
46 25.7 79
47 112.5 85
48 11.9 93
49 35.5 80
50 66.0 76
51 24.8 92
52 9.6 90
53 41.1 68(SpO2 )
54 59.7 80
55 71.2 71
56 43.9 85
Patient AHI SaO 2
(%)
41 43.1 70
42 36.8 87
43 30.2 83
44 62.9 73
45 53.5 71
46 25.7 79
47 112.5 85
48 11.9 93
49 35.5 80
50 66.0 76
51 24.8 92
52 9.6 90
53 41.1 68 (SpO 2 )
54 59.7 80
55 71.2 71
56 43.9 85
対照群として、睡眠時に呼吸障害が認められない5人の被験者57〜61を採用した。これらの被験者57〜61について頭頸部X線規格写真を撮影した。 As a control group, five subjects 57 to 61 in which no breathing disorder was observed during sleep were employed. Head and neck X-ray standard photographs were taken for these subjects 57-61.
被験者57〜61の透写図を図83〜図87に示す。 The transmission drawings of the subjects 57 to 61 are shown in FIGS.
患者41〜56の舌骨の体部の中心を検出した結果、舌骨の体部の中心が存在するエリアは下記の通りであった。 As a result of detecting the center of the body part of the hyoid bone of the patients 41 to 56, the area where the center of the body part of the hyoid bone exists was as follows.
患者 舌骨の体部の中心が存在するエリア OSAS発症リスク
41 エリア3 あり(高い)
42 エリア3 あり(高い)
43 エリア2 あり
44 エリア2 あり
45 エリア3 あり(高い)
46 エリア2 あり
47 エリア3 あり(高い)
48 エリア2 あり
49 エリア2 あり
50 エリア3 あり(高い)
51 エリア2 あり
52 エリア2 あり
53 エリア2 あり
54 エリア3 あり(高い)
55 エリア2 あり
56 エリア2 あり
Patient Area where the center of the hyoid bone exists OSAS risk 41 Area 3 Yes (high)
42 area 3 available (high)
43 Area 2 Yes 44 Area 2 Yes 45 Area 3 Yes (High)
46 Area 2 Yes 47 Area 3 Yes (High)
48 Area 2 Yes 49 Area 2 Yes 50 Area 3 Yes (High)
51 Area 2 Yes 52 Area 2 Yes 53 Area 2 Yes 54 Area 3 Yes (High)
55 area 2 available 56 area 2 available
被験者57〜61の舌骨の体部の中心を検出した結果、舌骨の体部の中心が存在するエリアは下記の通りであった。 As a result of detecting the center of the hyoid bone body of subjects 57 to 61, the area where the center of the hyoid bone body part was present was as follows.
被験者 舌骨の体部の中心が存在するエリア OSAS発症リスク
57 エリア1 なし
58 エリア1 なし
59 エリア1 なし
60 エリア1 なし
61 エリア1 なし
Subject Area where the center of the hyoid bone exists OSAS risk 57 Area 1 None 58 Area 1 None 59 Area 1 None 60 Area 1 None 61 Area 1 None
以上の結果から分かるように、頭頸部X線規格写真を撮影し、撮影画像または撮影した写真から舌骨の体部の中心がエリア1、2、3のいずれに存在するかを検出することにより、OSASの発症リスクを判定することができる。 As can be seen from the above results, by taking a head and neck X-ray standard photograph and detecting whether the center of the body part of the hyoid bone exists in the area 1, 2 or 3 from the photographed image or the photographed photograph. The risk of developing OSAS can be determined.
〈18.第18の実施の形態〉
第4の実施の形態においては、第2、第4、第6、第8、第10、第12または第14の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法と組み合わせられる、被験者の後前方向頭頸部X線撮影に基づく閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法について説明する。
<18. Eighteenth Embodiment>
In the fourth embodiment, the subject is combined with the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the second, fourth, sixth, eighth, tenth, twelfth or fourteenth embodiment. A method for determining the risk of obstructive sleep apnea syndrome based on back-front head and neck radiography will be described.
図88にこの閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法のフローチャートを示す。このフローチャートに従ったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。 FIG. 88 is a flowchart of this obstructive sleep apnea syndrome risk determination method. A program according to this flowchart is created and executed by a computer.
ステップS161において、被験者の後前方向頭頸部X線撮影を行い、撮影画像から舌骨を検出する。撮影は、中心咬合位またはこれに準じる位置で行う。また、撮影は、被験者の頭部のフランクフルト平面が床面に平行になるように頭部の前後方向の傾きを設定して行う。 In step S161, the subject's anteroposterior head and neck X-ray imaging is performed, and the hyoid bone is detected from the captured image. Photographing is performed at the central occlusal position or a position corresponding thereto. Further, the photographing is performed by setting the inclination of the head in the front-rear direction so that the Frankfurt plane of the subject's head is parallel to the floor surface.
舌骨の検出は、例えば、コンピュータに接続されたディスプレイに撮影画像を表示した状態で、画像認識技術を用いて次のようにして検出することができる。すなわち、後前方向頭頸部X線撮影により得られた撮影画像上で観察される舌骨全体の形状は概ね一致しており、全体として、中央部に対して両端部が斜め上方向に外側に折れ曲がった形状を有する(図61AおよびB参照。)。そこで、従来公知のパターン認識技術、具体的には、例えばテンプレートマッチング技術を用いて舌骨の位置を検出する。すなわち、後前方向頭頸部X線撮影により得られた撮影画像の画像データをコンピュータに取り込み、舌骨全体の標準的な形状を標準画像、つまりテンプレートとし、撮影画像を入力画像とする。ここで、舌骨は撮影画像の最下部に存在するため、入力画像は撮影画像の最下部に限定することもでき、そうすることで入力画像のデータ量の大幅な低減を図ることができる。そして、入力画像上でテンプレートを移動することにより、撮影画像上の舌骨を検出することができる。 The hyoid bone can be detected, for example, in the following manner using an image recognition technique in a state where a captured image is displayed on a display connected to a computer. That is, the shape of the entire hyoid bone observed on a captured image obtained by anteroposterior head and neck X-ray photography is substantially the same, and as a whole, both ends are obliquely upward outward with respect to the central portion. It has a bent shape (see FIGS. 61A and B). Therefore, the position of the hyoid bone is detected using a conventionally known pattern recognition technique, specifically, for example, a template matching technique. That is, image data of a captured image obtained by anteroposterior head and neck X-ray imaging is taken into a computer, the standard shape of the entire hyoid bone is used as a standard image, that is, a template, and the captured image is used as an input image. Here, since the hyoid bone exists at the lowermost part of the photographed image, the input image can be limited to the lowermost part of the photographed image, so that the data amount of the input image can be greatly reduced. Then, the hyoid bone on the photographed image can be detected by moving the template on the input image.
ステップS162においては、舌骨が検出されか否かを判定する。 In step S162, it is determined whether or not the hyoid bone is detected.
ステップS162において、舌骨が検出された場合には、ステップS163において、OSASのリスクがあると判定する。 If the hyoid bone is detected in step S162, it is determined in step S163 that there is a risk of OSAS.
ステップS164においては、OSASのリスクがあるとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S164, a determination result that there is an OSAS risk is output to, for example, a display.
ステップS162において、舌骨が検出されない場合には、ステップS165において、OSASのリスクがないと判定する。 If the hyoid bone is not detected in step S162, it is determined in step S165 that there is no risk of OSAS.
ステップS166においては、OSASのリスクがないとの判定結果を例えばディスプレイに出力する。 In step S166, the determination result that there is no risk of OSAS is output to, for example, a display.
必要に応じて、上記の判定に加えて、医師が、OSASの検査に従来より用いられている他の検査の結果などを併用してOSASを発症するリスクを最終的に判定することができる。 If necessary, in addition to the above determination, the doctor can finally determine the risk of developing OSAS by using the results of other tests conventionally used for OSAS tests.
この第18の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法によれば、後前方向頭頸部X線撮影により舌骨が検出されるか否かにより、医師の経験などに左右されずに、客観的にしかも短時間で、一定の正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができ、第2、第4、第6、第8、第10、第12または第14の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法による判定結果と組み合わせることにより、より高い正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができる。 According to the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the eighteenth embodiment, whether or not the hyoid bone is detected by anteroposterior head and neck X-ray imaging does not depend on the experience of the doctor or the like. In addition, the risk of developing OSAS can be determined objectively and in a short time with a certain degree of accuracy, and the second, fourth, sixth, eighth, tenth, twelfth or fourteenth implementation By combining with the determination result by the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the form, the risk of developing OSAS can be determined with higher accuracy.
[実施例8]
OSASの有無が不明の被験者62の側方頭頸部X線規格写真および後前方向頭頸部X線規格写真を撮影した。撮影は、フランクフルト平面を床面に平行に設定して中心咬合位またはそれに準じる位置で行った。
[Example 8]
A lateral head and neck X-ray standard photograph and a posterior anterior head and neck X-ray standard photograph of a subject 62 with unknown presence or absence of OSAS were taken. Photographing was performed at the central occlusal position or a position corresponding to it with the Frankfurt plane set parallel to the floor.
被験者62の側方頭頸部X線規格写真の透写図を図89に示す。また、被験者62の後前方向頭頸部X線規格写真を図90に示す。 A transmission diagram of a lateral head and neck X-ray standard photograph of the subject 62 is shown in FIG. In addition, a posterior front head and neck X-ray standard photograph of the subject 62 is shown in FIG.
図89から舌骨の体部の中心、S、Go、MeおよびCdを検出したところ、舌骨の体部の中心はエリア3の内部に存在し、OSASを発症するリスクが高いことが分かった。一方、図90から舌骨を検出したところ、下顎の下方に舌骨が検出された。すなわち、舌骨が検出されたことにより、OSASを発症するリスクがあると判定することができ、舌骨の体部の中心がエリア3の内部に存在することと考え合わせると、被験者62はOSASを発症するリスクが高いと判定することができる。 From FIG. 89, the center of the hyoid bone, S, Go, Me, and Cd, was detected, and it was found that the center of the hyoid bone was inside area 3 and there was a high risk of developing OSAS. . On the other hand, when the hyoid bone was detected from FIG. 90, the hyoid bone was detected below the lower jaw. That is, it can be determined that there is a risk of developing OSAS due to the detection of the hyoid bone, and considering that the center of the body of the hyoid bone is present in the area 3, the subject 62 has the OSAS. It can be determined that the risk of developing is high.
この第18の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法によれば、後前方向頭頸部X線撮影により舌骨が検出されるか否かにより、医師の経験などに左右されずに、客観的にしかも短時間で、一定の正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができ、第2、第4、第6、第8、第10、第12または第14の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法による判定結果と組み合わせることにより、より高い正確さをもってOSASを発症するリスクを判定することができる。 According to the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the eighteenth embodiment, whether or not the hyoid bone is detected by anteroposterior head and neck X-ray imaging does not depend on the experience of the doctor or the like. In addition, the risk of developing OSAS can be determined objectively and in a short time with a certain degree of accuracy, and the second, fourth, sixth, eighth, tenth, twelfth or fourteenth implementation By combining with the determination result by the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the form, the risk of developing OSAS can be determined with higher accuracy.
〈19.第19の実施の形態〉
第19の実施の形態においては、第2、第4、第6、第8、第10、第12、第14〜第18の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法を実施可能なX線診断システムについて説明する。
<19. Nineteenth Embodiment>
In the nineteenth embodiment, the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the second, fourth, sixth, eighth, tenth, twelfth, fourteenth to eighteenth embodiments can be implemented. An X-ray diagnostic system will be described.
すなわち、このX線診断システムは、側方頭部X線撮影、側方頭頸部X線撮影、後前方向頭頸部X線撮影および前後方向頭頸部X線撮影により得られた撮影画像に基づいて第2、第4、第6、第8、第10、第12、第14〜第18の実施の形態のうちの一つまたは二つ以上による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法をコンピュータにより実行するためのプログラムが格納されたコンピュータを有する。 In other words, this X-ray diagnostic system is based on captured images obtained by lateral head X-ray imaging, lateral head and neck X-ray imaging, posterior anterior head and neck X-ray imaging, and anteroposterior head and neck X-ray imaging. An obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to one or more of the second, fourth, sixth, eighth, tenth, twelfth, and fourteenth to eighteenth embodiments using a computer A computer storing a program to be executed;
この第19の実施の形態によれば、被験者の側方頭部X線撮影、側方頭頸部X線撮影、後前方向頭頸部X線撮影および前後方向頭頸部X線撮影のいずれかを行い、得られた撮影画像に基づいて第2、第4、第6、第8、第10、第12、第14〜第18の実施の形態のうちの一つまたは二つ以上による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法を実行することにより、被験者のOSASの発症のリスクを判定することができる。 According to the nineteenth embodiment, any one of lateral head X-ray imaging, lateral head and neck X-ray imaging, anteroposterior head and neck X-ray imaging, and anteroposterior head and neck X-ray imaging of the subject is performed. Based on the obtained photographed image, obstructive sleep according to one or more of the second, fourth, sixth, eighth, tenth, twelfth, and fourteenth to eighteenth embodiments By executing the apnea syndrome risk determination method, it is possible to determine a subject's risk of developing OSAS.
〈20.第20の実施の形態〉
第20の実施の形態においては、第2、第4、第6、第8、第10、第12、第14〜第18の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法における被験者の側方頭部X線撮影、側方頭頸部X線撮影、後前方向頭頸部X線撮影および前後方向頭頸部X線撮影に用いて好適なセファロX線撮影装置について説明する。このセファロX線撮影装置に、第2、第4、第6、第8、第10、第12、第14〜第18の実施の形態のうちの一つまたは二つ以上による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法をコンピュータにより実行するためのプログラムが格納されたコンピュータとを組み合わせることにより、閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定が可能なX線診断システムを構築することができる。
<20. 20th Embodiment>
In the twentieth embodiment, the subject in the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the second, fourth, sixth, eighth, tenth, twelfth, eighteenth to eighteenth embodiments. A cephalo X-ray imaging apparatus suitable for use in lateral head X-ray imaging, lateral head and neck X-ray imaging, posterior front head and neck X-ray imaging, and front and rear head and neck X-ray imaging will be described. In this cephalo X-ray imaging apparatus, there is no obstructive sleeplessness according to one or more of the second, fourth, sixth, eighth, tenth, twelfth, fourteenth to eighteenth embodiments. By combining with a computer storing a program for executing the respiratory syndrome risk determination method by a computer, an X-ray diagnostic system capable of determining obstructive sleep apnea syndrome risk can be constructed.
図91は第20の実施の形態によるセファロX線撮影装置を示す。図91に示すように、このセファロX線撮影装置は、X線発生部211と、アーム212、213と、アーム制御装置214と、X線検出部215とを有する。X線発生部211はX線管211aを有し、このX線管211aからX線が発生される。アーム制御装置214は、図示省略した支持部により床面に対して支持されている。 FIG. 91 shows a Cephalo X-ray imaging apparatus according to the twentieth embodiment. As shown in FIG. 91, this cephalo X-ray imaging apparatus includes an X-ray generation unit 211, arms 212 and 213, an arm control device 214, and an X-ray detection unit 215. The X-ray generator 211 has an X-ray tube 211a, and X-rays are generated from the X-ray tube 211a. The arm control device 214 is supported on the floor surface by a support portion (not shown).
X線管211aから発生されたX線は被検体の頭頸部に照射され、この頭頸部を透過したX線がX線検出部215に入射し、透過X線画像が得られる。X線検出部215は特に限定されないが、例えば、X線フィルム、イメージングプレート、半導体検出器などが用いられる。透過X線画像は、必要に応じて、例えばディジタル画像信号に変換される。図示は省略するが、X線検出部215で得られる透過X線画像は画像収集部で撮像される。 X-rays generated from the X-ray tube 211a are applied to the head and neck of the subject, and X-rays transmitted through the head and neck enter the X-ray detection unit 215 to obtain a transmitted X-ray image. Although the X-ray detection part 215 is not specifically limited, For example, an X-ray film, an imaging plate, a semiconductor detector etc. are used. The transmitted X-ray image is converted into, for example, a digital image signal as necessary. Although illustration is omitted, a transmission X-ray image obtained by the X-ray detection unit 215 is captured by the image collection unit.
アーム212、213は、鉛直線に平行かつ中心X線と直交する基準線216を挟んで互いに対向して設けられている。アーム212、213の上部はアーム制御装置214に取り付けられている。そして、アーム212、213は、このアーム制御装置214により、基準線216の周りに回転可能、基準線216に平行な方向に昇降可能および水平方向に互いに逆向きに並進移動可能になっている。アーム212、213の下部は下端に向かって幅が徐々に狭くなっており下端は円形になっている(図92参照)。また、アーム212、213の下端部はそれぞれ、鉛直線に対して内側に所定の角度折り曲げられた後、再び鉛直線に平行になっている。アーム212、213は、少なくとも撮影時にX線が照射される部分は透明材料により構成され、一般的にはそのほぼ全部が透明材料により構成される。アーム212、213の下端部の互いに対向する内側面にはそれぞれ先端が尖った円柱状のイヤーロッド217、218が互いに同軸に設けられている。イヤーロッド217、218は、従来公知のものを用いることができ、撮影時にその輪郭が写るようになっている。 The arms 212 and 213 are provided to face each other with a reference line 216 parallel to the vertical line and orthogonal to the center X-ray. Upper portions of the arms 212 and 213 are attached to the arm control device 214. The arms 212 and 213 can be rotated around the reference line 216 by the arm control device 214, can be moved up and down in a direction parallel to the reference line 216, and can be translated in opposite directions in the horizontal direction. The lower portions of the arms 212 and 213 are gradually narrowed toward the lower end, and the lower end is circular (see FIG. 92). In addition, the lower ends of the arms 212 and 213 are bent inward at a predetermined angle with respect to the vertical line, and then again parallel to the vertical line. In the arms 212 and 213, at least a portion to which X-rays are irradiated at the time of imaging is made of a transparent material, and generally almost all of the portion is made of a transparent material. Cylindrical ear rods 217 and 218 each having a pointed tip are coaxially provided on inner surfaces of the lower ends of the arms 212 and 213 facing each other. As the ear rods 217 and 218, conventionally known ones can be used, and their contours are captured at the time of photographing.
アーム212、213の少なくとも一方の外側面には、被検体の頭部の前後方向の傾きを設定するための頭部傾き設定装置219が取り付けられている。図91には、アーム213の外側面に頭部傾き設定装置219が取り付けられている例が示されている。この場合、この頭部傾き設定装置219は、イヤーロッド218の中心軸に垂直な長方形状の透明板からなる。この透明板としては、アクリル板やPET(ポリエチレンテレフタレート)板などの透明プラスチック板、ガラス板などを用いることができる。この透明板は、必要な機械的強度が得られ、曲がりにくい厚さであればよいが、例えば、2mm以上10mm以下の厚さである。頭部傾き設定装置219の取付方法は特に限定されず、接着、ねじ止めなどのどのようなものであってもよい。 A head tilt setting device 219 for setting the tilt in the front-rear direction of the head of the subject is attached to at least one outer surface of the arms 212 and 213. FIG. 91 shows an example in which the head tilt setting device 219 is attached to the outer surface of the arm 213. In this case, the head tilt setting device 219 is made of a rectangular transparent plate perpendicular to the central axis of the ear rod 218. As the transparent plate, a transparent plastic plate such as an acrylic plate or a PET (polyethylene terephthalate) plate, a glass plate, or the like can be used. The transparent plate may have a thickness that provides the necessary mechanical strength and is difficult to bend. For example, the transparent plate has a thickness of 2 mm or more and 10 mm or less. The method of attaching the head tilt setting device 219 is not particularly limited, and any method such as adhesion or screwing may be used.
頭部傾き設定装置219の詳細を図92に示す。図92は頭部傾き設定装置219をその面に垂直な方向から見た図である。図92に示すように、頭部傾き設定装置219の下端面(底辺)は水平面に平行になっている。この頭部傾き設定装置219の下端面は、イヤーロッド218の最上点でイヤーロッド218の中心軸に垂直方向に引いた接線方向と一致している。この頭部傾き設定装置219には、イヤーロッド218の最上点を中心とした角度目盛219aが形成されており、分度器の機能を有する。図92においては、角度目盛219aは0°から90°まで10°間隔で形成されているが、角度目盛219aの付け方はこれに限定されるものではなく、例えば5°間隔あるいは1°間隔で形成してもよいし、特定の範囲内の角度だけ、例えば0°から30°まで角度目盛219aが形成されてもよい。角度目盛219aが0°の線は頭部傾き設定装置219の下端面と一致している。角度目盛219aは、典型的には、通常の分度器と同様に例えば黒色に着色された線により形成されるが、これに限定されるものではない。0°を除く角度目盛219aは、頭部傾き設定装置219の片面に設けてもよいが、好適には、両面の互いに対応する位置にそれぞれ設けられる。このように角度目盛219aを頭部傾き設定装置219の両面の互いに対応する位置に設けることにより、この角度目盛219aを水平方向から見たとき、両面の角度目盛219aが一致する方向が水平方向であり、一致しなければ水平方向からずれていると判断することができる。頭部傾き設定装置219の下端面には、この頭部傾き設定装置219に対して垂直に内側に向かって突出する水平板220が設けられている。図93に頭部傾き設定装置219および水平板220の平面図を示す。図93に示すように、水平板220は、イヤーロッド218から離れた部分に幅広の部分を有する。水平板220は、水平面を確認する際に視認を容易にするために、好適には着色され、具体的に例えば黒色に着色される。水平板220は、好適にはX線透過画像に写るようにその材質、厚さ、水平方向の幅などが選ばれる。水平板220の材質は、例えば、アクリルなどの透明プラスチック、不透明プラスチック、金属などである。水平板220の厚さは、例えば0.2mm以上2mm以下であるが、これに限定されるものではない。水平板220の水平方向の幅は、例えば1mm以上30mm以上であるが、これに限定されるものではない。 Details of the head tilt setting device 219 are shown in FIG. FIG. 92 is a diagram of the head tilt setting device 219 viewed from a direction perpendicular to the surface. As shown in FIG. 92, the lower end surface (base) of the head tilt setting device 219 is parallel to the horizontal plane. The lower end surface of the head tilt setting device 219 coincides with the tangential direction drawn perpendicularly to the central axis of the ear rod 218 at the uppermost point of the ear rod 218. The head tilt setting device 219 has an angle scale 219a centered on the uppermost point of the ear rod 218, and has a function of a protractor. In FIG. 92, the angle scale 219a is formed at intervals of 10 ° from 0 ° to 90 °. However, the method of attaching the angle scale 219a is not limited to this, and is formed at intervals of 5 ° or 1 °, for example. Alternatively, the angle scale 219a may be formed by an angle within a specific range, for example, from 0 ° to 30 °. The line where the angle scale 219a is 0 ° coincides with the lower end surface of the head tilt setting device 219. The angle scale 219a is typically formed by, for example, a black colored line as in the case of a normal protractor, but is not limited thereto. The angle scales 219a excluding 0 ° may be provided on one side of the head tilt setting device 219, but are preferably provided at positions corresponding to each other on both sides. Thus, by providing the angle scale 219a at positions corresponding to each other on both sides of the head tilt setting device 219, when the angle scale 219a is viewed from the horizontal direction, the direction in which the angle scales 219a on both sides coincide is the horizontal direction. If there is no coincidence, it can be determined that there is a deviation from the horizontal direction. A horizontal plate 220 is provided on the lower end surface of the head tilt setting device 219 so as to protrude inward perpendicularly to the head tilt setting device 219. FIG. 93 shows a plan view of the head tilt setting device 219 and the horizontal plate 220. As shown in FIG. 93, the horizontal plate 220 has a wide portion at a portion away from the ear rod 218. The horizontal plate 220 is preferably colored in order to facilitate visual recognition when checking the horizontal plane, specifically, for example, black. The material, thickness, horizontal width, and the like of the horizontal plate 220 are preferably selected so as to appear in an X-ray transmission image. The material of the horizontal plate 220 is, for example, a transparent plastic such as acrylic, an opaque plastic, or a metal. Although the thickness of the horizontal plate 220 is 0.2 mm or more and 2 mm or less, for example, it is not limited to this. The horizontal width of the horizontal plate 220 is, for example, 1 mm or more and 30 mm or more, but is not limited thereto.
次に、このセファロX線撮影装置を用いて被検体の頭頸部X線撮影を行う方法について説明する。 Next, a method for performing head and neck X-ray imaging of a subject using the Cephalo X-ray imaging apparatus will be described.
(1)側方頭頸部X線規格写真を撮影する方法
図91において、アーム212、213を水平方向に外側に並進移動させて互いに十分な距離離し、かつ十分に高い位置に移動させておく。この状態で、図94に示すように、被検体の頭部221を、アーム212、213の間に、その正中矢状面がX線管211aからの中心X線に対して垂直になるように位置させる。被検体は、椅子に座った座位であっても立った状態の立位であってもよい。次に、アーム212、213を下降させることにより、イヤーロッド217、218が被検体の頭部221の左右の外耳孔の高さ位置に来るようにする。次に、アーム212、213を水平方向に内側に並進移動させ、被検体の頭部221の左右の外耳孔にイヤーロッド217、218を挿入する。そして、イヤーロッド217、218の最上点がポリオンに接触するようにすることによって頭部221を固定し、中心X線の照射方向がイヤーロッド217、218の中心軸と一致するようにする。次に、検査者が頭部221の顔面の所定の基準点(第2の基準点)、例えば、オルビターレ(Or)、瞳孔の中心の直下の眼窩縁、眼瞼裂の中心などを探す。例えば、オルビターレを基準点とする場合は、検査者が指先で眼窩下縁付近を触ることにより探すことができる。そして、図95に示すように、こうして探した基準点に円形の小さな色付きのシール222を貼る。このシール222の色は基本的にはどのようなものであってもよいが、例えば、赤色、黄色、緑色、青色、白色、黒色などであってよい。この基準点に貼られたシール222を、頭部221の側方から見ることが難しい場合には、顔面上のこのシール222から水平方向の外側に例えば5〜20mm離れた位置にもシール222を貼る。次に、図96に示すように、検査者が頭部傾き設定装置219を外側から水平方向に見る。このとき、透明板からなる頭部傾き設定装置219を透過してシール222を見ることができる。そして、頭部傾き設定装置219の角度目盛219aを用い、ポリオン(イヤーロッド218の最上点と一致する)とオルビターレとを結ぶ直線を所望の角度に設定する。図96には、一例として、ポリオンとオルビターレとを結ぶ平面、すなわちフランクフルト平面を水平に設定する場合が示されている。このようにフランクフルト平面を水平に設定する場合には、角度目盛219aが0°にある水平板220を外側から観察する。このとき、水平板220が線状に見えるときには、水平方向から観察していることになるから、ポリオンとオルビターレとを結ぶ直線がこの水平板220と一致するように頭部221の前後方向の傾きを設定する。こうして、頭部221のフランクフルト平面が水平面(床面)に平行になるように設定される。
(1) Method for Taking Lateral Head and Neck X-Ray Standard Photograph In FIG. 91, the arms 212 and 213 are translated outward in the horizontal direction so as to be separated from each other by a sufficient distance and moved to a sufficiently high position. In this state, as shown in FIG. 94, the subject's head 221 is positioned between the arms 212 and 213 so that the median sagittal plane is perpendicular to the center X-ray from the X-ray tube 211a. Position. The subject may be sitting on a chair or standing. Next, the arms 212 and 213 are moved down so that the ear rods 217 and 218 come to the height positions of the left and right outer ear holes of the head 221 of the subject. Next, the arms 212 and 213 are translated inward in the horizontal direction, and the ear rods 217 and 218 are inserted into the left and right outer ear holes of the head 221 of the subject. Then, the head 221 is fixed by making the uppermost points of the ear rods 217 and 218 contact the polyion so that the irradiation direction of the central X-ray coincides with the central axis of the ear rods 217 and 218. Next, the examiner searches for a predetermined reference point (second reference point) on the face of the head 221 such as an orbitale (Or), an orbital border immediately below the center of the pupil, and the center of the eyelid cleft. For example, when the orbitale is used as the reference point, the examiner can search by touching the vicinity of the lower edge of the eye socket with the fingertip. Then, as shown in FIG. 95, a circular small colored sticker 222 is attached to the reference point thus searched. The seal 222 may basically have any color, for example, red, yellow, green, blue, white, black, and the like. If it is difficult to see the sticker 222 attached to the reference point from the side of the head 221, the sticker 222 is also placed at a position, for example, 5 to 20 mm away from the sticker 222 on the face in the horizontal direction. Paste. Next, as shown in FIG. 96, the examiner looks at the head tilt setting device 219 in the horizontal direction from the outside. At this time, the seal 222 can be seen through the head tilt setting device 219 made of a transparent plate. Then, the angle scale 219a of the head tilt setting device 219 is used to set a straight line connecting Polion (which coincides with the highest point of the ear rod 218) and the orbitale to a desired angle. In FIG. 96, as an example, a case where the plane connecting Polion and Orbitale, that is, the Frankfurt plane is set horizontally is shown. In this way, when the Frankfurt plane is set to be horizontal, the horizontal plate 220 whose angle scale 219a is 0 ° is observed from the outside. At this time, when the horizontal plate 220 looks linear, the observation is from the horizontal direction. Therefore, the head 221 is tilted in the front-rear direction so that the straight line connecting the polyion and the orbitale coincides with the horizontal plate 220. Set. In this way, the Frankfurt plane of the head 221 is set to be parallel to the horizontal plane (floor surface).
上述のようにして頭部221の傾きを所望の傾きに設定した状態でX線撮影を行うことにより、側方頭頸部X線規格写真を撮影する。 By performing X-ray imaging in a state where the inclination of the head 221 is set to a desired inclination as described above, a lateral head and neck X-ray standard photograph is taken.
頭部221のフランクフルト平面が水平面に対して正または負の角度傾斜した位置で側方頭頸部X線規格写真を撮影する一例として、頭部221のフランクフルト平面が水平面に対して10°傾斜した状態(顔面高位)で側方頭頸部X線規格写真を撮影する場合を図97に示す。図97に示すように、この場合には、頭部傾き設定装置219の角度目盛219aを用い、頭部221の前後方向の傾きを調整し、ポリオンとオルビターレとを結ぶ直線を10°の角度に設定する。 As an example of taking a lateral head and neck X-ray standard photograph at a position where the Frankfurt plane of the head 221 is inclined at a positive or negative angle with respect to the horizontal plane, the Frankfurt plane of the head 221 is tilted by 10 ° with respect to the horizontal plane. FIG. 97 shows a case where a lateral head and neck X-ray standard photograph is taken at (high face). As shown in FIG. 97, in this case, the angle scale 219a of the head tilt setting device 219 is used to adjust the tilt of the head 221 in the front-rear direction so that the straight line connecting the polyion and the orbitale is at an angle of 10 °. Set.
(2)後前方向頭頸部X線規格写真を撮影する方法
図98に示すように、アーム212、213を図91に示す位置から基準線216の周りに90°回転させる。そして、図99に示すように、側方頭頸部X線規格写真を撮影する場合と同様に、被検体の頭部221の左右の外耳孔にイヤーロッド217、218を挿入し、イヤーロッド217、218の最上点がポリオンに接触するようにすることによって頭部21を固定する。この場合、頭部221の顔面がX線検出部215に向いている。また、中心X線の照射方向はイヤーロッド217、218の中心軸と直交している。頭部221の顔面の所定の基準点、具体的には例えばオルビターレにはシール222が貼られたままとする。次に、検査者が頭部傾き設定装置219を外側から水平方向に見る。このとき、頭部傾き設定装置219を透過してシール222を見ることができる。そして、側方頭頸部X線規格写真を撮影する場合と同様にして、頭部傾き設定装置219の角度目盛219aを用い、ポリオンとオルビターレとを結ぶ直線を側方頭頸部X線規格写真を撮影した場合と同じ角度に設定する。そして、この位置でX線撮影を行うことにより、頭部221の前後方向の傾きが側方頭頸部X線規格写真撮影時と同一の状態で後前方向頭頸部X線規格写真を撮影することができる。例えば、側方頭頸部X線規格写真も後前方向頭頸部X線規格写真も、頭部221のフランクフルト平面が水平面(床面)に平行になる位置で撮影することができる。
(2) Method for Taking Back-Anterior Head and Neck X-ray Standard Photographs As shown in FIG. Then, as shown in FIG. 99, ear rods 217 and 218 are inserted into the left and right outer ear holes of the head 221 of the subject, as in the case of taking a lateral head and neck X-ray standard photograph, The head 21 is fixed by making the top point of 218 contact the polyion. In this case, the face of the head 221 faces the X-ray detection unit 215. The irradiation direction of the central X-ray is orthogonal to the central axis of the ear rods 217 and 218. It is assumed that a sticker 222 is stuck on a predetermined reference point on the face of the head 221, specifically, for example, an orbitale. Next, the examiner looks at the head tilt setting device 219 in the horizontal direction from the outside. At this time, the seal 222 can be seen through the head tilt setting device 219. Then, in the same manner as when taking a lateral head and neck X-ray standard photograph, the angle scale 219a of the head tilt setting device 219 is used to photograph a lateral head and neck X-ray standard photograph of a straight line connecting Polion and Orbitale. Set to the same angle as you did. Then, by performing X-ray imaging at this position, a posterior anterior head and neck X-ray standard photograph is taken in a state where the front-and-back inclination of the head 221 is the same as that at the time of lateral head and neck X-ray standard photography Can do. For example, both a lateral head and neck X-ray standard photograph and a back frontal head and neck X-ray standard photograph can be taken at a position where the Frankfurt plane of the head 221 is parallel to the horizontal plane (the floor).
(3)前後方向頭頸部X線規格写真を撮影する方法
前後方向頭頸部X線規格写真を撮影する方法は、頭部221の顔面がX線発生部211に向くように頭部221を位置させることを除いて、後前方向頭頸部X線規格写真を撮影する方法と同様である。
(3) Method of Taking Front and Back Head and Neck X-ray Standard Photographs The method of taking front and rear head and neck X-ray standard pictures is to position head 221 so that the face of head 221 faces X-ray generator 211. Except for this, it is the same as the method for taking a posterior anterior head and neck X-ray standard photograph.
この第20の実施の形態によるセファロX線撮影装置によれば、次のような種々の利点を得ることができる。すなわち、頭部傾き設定装置219を用いて撮影時の頭部221の前後方向の傾きを所望の傾きに設定することができることにより、側方頭部X線規格写真、側方頭頸部X線規格写真、後前方向頭頸部X線規格写真、前後方向頭頸部X線規格写真、後前方向と前後方向との中間の任意の方向の頭頸部X線写真などを、被検体の頭部221の前後方向の傾きが同じ状態で簡単にかつ高い再現性で撮影することができる。このため、第2、第4、第6、第8、第10、第12、第14〜第18の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法における被験者の側方頭部X線撮影、側方頭頸部X線撮影、後前方向頭頸部X線撮影および前後方向頭頸部X線撮影に基づく舌骨の体部の中心、S、A、Xi 、GoおよびCdの位置の検出の信頼性の向上を図ることができ、ひいては閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定の信頼性の向上を図ることができる。加えて、例えば、側方頭頸部X線規格写真あるいは後前方向頭頸部X線規格写真を時間を置いて撮影する場合、例えばある時期に撮影してから1年後に撮影する場合においても、頭部221の前後方向の傾きが同一の状態で撮影することができる。このように頭部221の前後方向の傾きが常に同一の状態で撮影することができるため、側方頭頸部X線規格写真あるいは前後方向頭頸部X線規格写真の重ね合わせを容易に行うことができる。これによって、頭部221の上下顎骨の経年変化を正確に調べることが可能となり、上下顎骨の成長発育を正確に調べることが可能となる。 According to the Cephalo X-ray imaging apparatus according to the twentieth embodiment, the following various advantages can be obtained. That is, by using the head tilt setting device 219 to set the tilt in the front-rear direction of the head 221 at the time of imaging to a desired tilt, the lateral head X-ray standard photograph, the lateral head and neck X-ray standard A photograph, a posterior anterior head and neck X-ray standard photograph, an anteroposterior head and neck X-ray standard photograph, a head and neck X-ray photograph in an arbitrary direction between the posterior anterior direction and the anteroposterior direction, etc. It is possible to shoot easily and with high reproducibility with the same tilt in the front-rear direction. Therefore, the lateral temporal X-ray of the subject in the obstructive sleep apnea syndrome risk determination method according to the second, fourth, sixth, eighth, tenth, twelfth, and fourteenth to eighteenth embodiments. Detection of the position of the center of the hyoid bone, S, A, X i , Go and Cd based on radiography, lateral head and neck radiography, posterior anterior head and neck radiography and anteroposterior head and neck radiography The reliability of the risk determination of obstructive sleep apnea syndrome can be improved. In addition, for example, when taking a lateral head-and-neck X-ray standard photograph or a posterior anterior head-and-neck X-ray standard photograph at a certain time, for example, when taking a picture one year after taking a picture at a certain time, Images can be taken with the same inclination of the part 221 in the front-rear direction. As described above, since the head 221 can always be photographed with the same inclination in the front-rear direction, it is possible to easily superimpose the lateral head-and-neck X-ray standard photograph or the front-and-rear head-neck X-ray standard photograph. it can. This makes it possible to accurately examine the secular change of the maxilla and mandible of the head 221 and to accurately examine the growth and development of the maxilla and mandible.
[実施例9]
被験者63、64の側方頭頸部X線規格写真および後前方向頭頸部X線規格写真を、頭部傾き設定装置219を用いることにより、頭部221のフランクフルト平面が床面に平行になる位置で撮影した。撮影は中心咬合位またはそれに準じる位置で行った。図100および図102はそれぞれ被験者63、64の側方頭頸部X線規格写真を示す。ここで、図100および図102に見られる横方向の白い線は、頭部傾き設定装置219の下端に取り付けられた水平板220の像であり、フランクフルト平面を示す。また、図101および図103はそれぞれ被験者63、64の後前方向頭頸部X線規格写真を示す。
[Example 9]
Using the head tilt setting device 219, the position of the Frankfurt plane of the head 221 is parallel to the floor surface by using the head tilt setting device 219 for the lateral head and neck X-ray standard photograph and the posterior front head and neck X-ray standard photograph of the subjects 63 and 64 Taken with Photographing was performed at a central occlusal position or a position corresponding thereto. 100 and 102 show lateral head and neck X-ray standard photographs of subjects 63 and 64, respectively. Here, the white line in the horizontal direction seen in FIGS. 100 and 102 is an image of the horizontal plate 220 attached to the lower end of the head tilt setting device 219 and indicates the Frankfurt plane. 101 and 103 show posterior anterior head and neck X-ray standard photographs of subjects 63 and 64, respectively.
図100〜図103より、被験者63、64のいずれも、側方頭頸部X線規格写真および前後方向頭頸部X線規格写真を頭部のフランクフルト平面が床面に平行になる位置で撮影できていることが分かる。 100 to 103, both the subjects 63 and 64 can take a lateral head and neck X-ray standard photograph and a longitudinal head and neck X-ray standard photograph at a position where the Frankfurt plane of the head is parallel to the floor surface. I understand that.
以上、この発明の実施の形態および実施例について具体的に説明したが、この発明は、上述の実施の形態および実施例に限定されるものではなく、この発明の技術的思想に基づく各種の変形が可能である。 Although the embodiments and examples of the present invention have been specifically described above, the present invention is not limited to the above-described embodiments and examples, and various modifications based on the technical idea of the present invention. Is possible.
例えば、上述の実施の形態および実施例において挙げた数値、フローチャートなどはあくまでも例に過ぎず、必要に応じてこれらと異なる数値、フローチャートなどを用いてもよい。また、必要に応じて、第2、第4、第6、第8、第10、第12、第14〜第18の実施の形態による閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法の二つ以上を組み合わせてもよい。 For example, the numerical values, flowcharts, and the like given in the above-described embodiments and examples are merely examples, and different numerical values, flowcharts, and the like may be used as necessary. In addition, if necessary, two or more of the obstructive sleep apnea syndrome risk determination methods according to the second, fourth, sixth, eighth, tenth, twelfth, and fourteenth to eighteenth embodiments. You may combine.
また、必要に応じて、被験者の側方頭頸部X線撮影により舌骨の体部の中心、セラS、ゴニオンGo、メントンMeおよびコンディリオンCdを検出し、検出された舌骨の体部の中心が、Meから線分S−Goの延長線に下ろした垂線の上の領域、Meから線分S−Goの延長線に下ろした垂線とMeから線分Cd−Goの延長線に下ろした垂線との間の領域およびMeから線分Cd−Goの延長線に下ろした垂線の下方の領域のうちのどの領域に含まれるかを判定することにより、閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定を行うようにしてもよい。 If necessary, the center of the body of the hyoid bone, Sera S, gonion Go, Menton Me, and Condillion Cd are detected by X-ray imaging of the subject's lateral head and neck, and the detected body of the hyoid bone is detected. The center is the area above the vertical line extending from Me to the extended line of S-Go, the vertical line extending from Me to the extended line of S-Go, and from Me to the extended line of Cd-Go. By determining which of the area between the vertical line and the area below the vertical line extending from Me to the extended line of Cd-Go, obstructive sleep apnea syndrome risk determination is performed. You may make it perform.
なお、式(1)において、(S−B)の代わりに(S−Pog)、(S−Gn)または(S−Me)を用いてもよく、(Go−B)の代わりに(Go−Pog)または(Go−Gn)を用いてもよい。また、式(2)において、(S−B)の代わりに(S−Pog)、(S−Gn)または(S−Me)を用いてもよく、(Go−Me)の代わりに(Go−Pog)または(Go−Gn)を用いてもよい。さらに、必要に応じて、上記の式(1)〜(3)の分母の(S−A)を((S−A)+(S−N))に置き換えてもよい。また、場合によっては、図59に示すMeの代わりに、このMeと近い位置にあるGnまたはPogを用いてもよい。 In the formula (1), (S-Pog), (S-Gn) or (S-Me) may be used instead of (SB), and (Go-B) may be used instead of (Go-B). Pog) or (Go-Gn) may be used. In the formula (2), (S-Pog), (S-Gn) or (S-Me) may be used instead of (SB), and (Go-Me) may be used instead of (Go-Me). Pog) or (Go-Gn) may be used. Further, if necessary, (S−A) of the denominator of the above formulas (1) to (3) may be replaced with ((S−A) + (S−N)). In some cases, Gn or Pog at a position close to Me may be used instead of Me shown in FIG.
10…データ処理装置、11…補助記憶装置、12…メモリ、13…CPU、14…入力部、15…出力部、16…入出力インタフェース、111…プログラム、112…コンパイラ、113…実行モジュール、211…X線発生部、211a…X線管、212、213…アーム、214…アーム制御装置、215…X線検出部、216…基準線、217、218…イヤーロッド、219…頭部傾き設定装置、220…水平板、221…頭部、222…シール DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Data processing device, 11 ... Auxiliary storage device, 12 ... Memory, 13 ... CPU, 14 ... Input part, 15 ... Output part, 16 ... Input / output interface, 111 ... Program, 112 ... Compiler, 113 ... Execution module, 211 ... X-ray generator, 211a ... X-ray tube, 212, 213 ... arm, 214 ... arm controller, 215 ... X-ray detector, 216 ... reference line, 217,218 ... ear rod, 219 ... head tilt setting device 220 ... horizontal plate, 221 ... head, 222 ... seal
Claims (6)
下記の式(1)〜(6)のうちの少なくとも一つの式により閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標Pを計算し、
あるいは、
式(1)または(2)によりPを計算する場合には、さらにP/4の小数第4位以下を切り捨て、
Q=(P/4)×1000
を計算し、
式(3)によりPを計算する場合には、さらにPの小数第4位以下を切り捨て、
Q=(P−[P])×1000([]はガウス記号)(ただし、2.000≦P<3.000)
または
Q=(P−([P]+1))×1000([]はガウス記号)(ただし、P<2.000)
を計算し、
式(5)または(6)によりPを計算する場合には、さらにPの小数第4位以下を切り捨て、
Q=P×1000を計算し、
式(1)によりPを計算する場合には、このPが2.772以上3.200以下であるか否か、または、このPから計算されたQが693以上800以下であるか否か、
式(2)によりPを計算する場合には、このPが2.840以上3.184以下であるか否か、または、このPから計算されたQが710以上796以下であるか否か、
式(3)によりPを計算する場合には、このPが2.062以上2.297以下であるか否か、または、このPから計算されたQが62以上297以下であるか否か、
式(4)によりPを計算する場合には、このPが7mm以上20mm以下であるか否か、
式(5)によりPを計算する場合には、このPが0.085以上0.229以下であるか否か、または、このPから計算されたQが85以上229以下であるか否か、
式(6)によりPを計算する場合には、このPが0.093以上0.298以下であるか否か、または、このPから計算されたQが93以上298以下であるか否かを判定することにより被験者の閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定を行う閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標の計算方法。
P=((S−B)+(Go−B)+(Cd−Go))/(S−A) (1)
P=((S−B)+(Go−Me)+(Cd−Go))/(S−A) (2)
P=((S−B)+(Go−Me))/(S−A) (3)
P=(Go−A)−(Go−B) (4)
P=((Go−A)−(Go−B))/(Go−A) (5)
P=((Go−A)−(Go−B))/(Go−B) (6) The distance between Sera S and the deepest point A on the mid-sagittal plane between the tip of the anterior nasal spine and the foremost tip of the alveolar process between the maxillary central incisors , as measured by X-ray photography of the subject's head (S-A), the distance between S and the deepest point B between the foremost tip of the alveolar process between the mandibular central incisor and the pogonion (S- B ), the distance between the gonions Go and A (Go-A) ) , A distance between Go and B (Go-B), a distance between Go and Menton Me (Go-Me), and a distance between Cdillion Cd and Go (Cd-Go) Using the chosen distance,
The obstructive sleep apnea syndrome risk determination index P is calculated by at least one of the following formulas (1) to (6) :
Or
When calculating P by the formula (1) or (2), further round down the fourth decimal place of P / 4,
Q = (P / 4) × 1000
Calculate
When calculating P by equation (3), further round off the fourth decimal place of P,
Q = (P− [P]) × 1000 ([] is a Gaussian symbol) (however, 2.000 ≦ P <3.000)
Or
Q = (P − ([P] +1)) × 1000 ([] is a Gaussian symbol) (where P <2.000)
Calculate
When calculating P according to equation (5) or (6), further round off the fourth decimal place of P,
Q = P × 1000 is calculated,
When calculating P by equation (1), whether or not this P is 2.772 or more and 3.200 or less, or whether or not Q calculated from this P is 693 or more and 800 or less,
When calculating P by equation (2), whether this P is 2.840 or more and 3.184 or less, or whether Q calculated from this P is 710 or more and 796 or less,
When calculating P by equation (3), whether or not this P is 2.062 or more and 2.297 or less, or whether or not Q calculated from this P is 62 or more and 297 or less,
When calculating P by equation (4), whether this P is 7 mm or more and 20 mm or less,
When calculating P by equation (5), whether this P is 0.085 or more and 0.229 or less, or whether Q calculated from this P is 85 or more and 229 or less,
When calculating P by equation (6), whether P is 0.093 or more and 0.298 or less, or whether Q calculated from this P is 93 or more and 298 or less is determined. A method of calculating an obstructive sleep apnea syndrome risk determination index for determining a risk of obstructive sleep apnea syndrome of a subject by determining.
P = ((SB) + (Go−B) + (Cd−Go)) / (SA) (1)
P = ((SB) + (Go-Me) + (Cd-Go)) / (SA) (2)
P = ((S− B ) + (Go− Me )) / (S−A) (3)
P = (Go-A)-(Go-B) (4)
P = ((Go−A) − (Go−B)) / (Go−A) (5)
P = ((Go−A) − (Go−B)) / (Go−B) (6)
下記の式(1)〜(6)のうちの少なくとも一つの式により閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定指標Pを計算し、The obstructive sleep apnea syndrome risk determination index P is calculated by at least one of the following formulas (1) to (6):
あるいは、Or
式(1)または(2)によりPを計算する場合には、さらにP/4の小数第4位以下を切り捨て、When calculating P by the formula (1) or (2), further round down the fourth decimal place of P / 4,
Q=(P/4)×1000Q = (P / 4) × 1000
を計算し、Calculate
式(3)によりPを計算する場合には、さらにPの小数第4位以下を切り捨て、When calculating P by equation (3), further round off the fourth decimal place of P,
Q=(P−[P])×1000([]はガウス記号)(ただし、2.000≦P<3.000)Q = (P− [P]) × 1000 ([] is a Gaussian symbol) (however, 2.000 ≦ P <3.000)
またはOr
Q=(P−([P]+1))×1000([]はガウス記号)(ただし、P<2.000)Q = (P − ([P] +1)) × 1000 ([] is a Gaussian symbol) (where P <2.000)
を計算し、Calculate
式(5)または(6)によりPを計算する場合には、さらにPの小数第4位以下を切り捨て、When calculating P according to equation (5) or (6), further round off the fourth decimal place of P,
Q=P×1000を計算し、Q = P × 1000 is calculated,
式(1)によりPを計算する場合には、このPが2.772以上3.200以下であるか否か、または、このPから計算されたQが693以上800以下であるか否か、When calculating P by equation (1), whether or not this P is 2.772 or more and 3.200 or less, or whether or not Q calculated from this P is 693 or more and 800 or less,
式(2)によりPを計算する場合には、このPが2.840以上3.184以下であるか否か、または、このPから計算されたQが710以上796以下であるか否か、When calculating P by equation (2), whether this P is 2.840 or more and 3.184 or less, or whether Q calculated from this P is 710 or more and 796 or less,
式(3)によりPを計算する場合には、このPが2.062以上2.297以下であるか否か、または、このPから計算されたQが62以上297以下であるか否か、When calculating P by equation (3), whether or not this P is 2.062 or more and 2.297 or less, or whether or not Q calculated from this P is 62 or more and 297 or less,
式(4)によりPを計算する場合には、このPが7mm以上20mm以下であるか否か、When calculating P by equation (4), whether this P is 7 mm or more and 20 mm or less,
式(5)によりPを計算する場合には、このPが0.085以上0.229以下であるか否か、または、このPから計算されたQが85以上229以下であるか否か、When calculating P by equation (5), whether this P is 0.085 or more and 0.229 or less, or whether Q calculated from this P is 85 or more and 229 or less,
式(6)によりPを計算する場合には、このPが0.093以上0.298以下であるか否か、または、このPから計算されたQが93以上298以下であるか否かを判定することにより被験者の閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定を行う、PまたはQの計算式およびPまたはQの判定式を含むプログラムを有するコンピュータにより実行される閉塞型睡眠時無呼吸症候群リスク判定方法。When calculating P by equation (6), whether P is 0.093 or more and 0.298 or less, or whether Q calculated from this P is 93 or more and 298 or less is determined. Obstructive sleep apnea syndrome risk determination executed by a computer having a calculation formula of P or Q and a program including the determination formula of P or Q, which performs risk determination of obstructive sleep apnea syndrome of a subject by determining Method.
P=((S−B)+(Go−B)+(Cd−Go))/(S−A) (1)P = ((SB) + (Go−B) + (Cd−Go)) / (SA) (1)
P=((S−B)+(Go−Me)+(Cd−Go))/(S−A) (2)P = ((SB) + (Go-Me) + (Cd-Go)) / (SA) (2)
P=((S−B)+(Go−Me))/(S−A) (3)P = ((SB) + (Go-Me)) / (SA) (3)
P=(Go−A)−(Go−B) (4)P = (Go-A)-(Go-B) (4)
P=((Go−A)−(Go−B))/(Go−A) (5)P = ((Go−A) − (Go−B)) / (Go−A) (5)
P=((Go−A)−(Go−B))/(Go−B) (6)P = ((Go−A) − (Go−B)) / (Go−B) (6)
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