JP6512093B2 - 血液状態解析装置、血液状態解析システム、血液状態解析方法及びプログラム - Google Patents
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Description
本技術は、血液状態解析装置、血液状態解析システム、血液状態解析方法及びプログラムに関する。より詳しくは、血液の電気特性からその状態を解析する技術に関する。
血栓症のリスクを有する患者や健常者に対し、抗血小板凝集薬又は抗凝固薬を予防的に投薬することが行われている。血栓リスクを有する患者には、例えば、糖尿病、動脈硬化症、癌、心疾患及び呼吸器疾患などの患者や、周術期の患者、免疫抑制剤を服用中の患者などが含まれる。また、血栓リスクを有する健常者には、妊婦や高齢者が含まれる。抗血小板凝集薬にはアセチルサリチル酸などが、抗凝固薬にはワルファリンやヘパリン、活性化血液凝固第Ｘ因子（Factor Xa）阻害剤及びトロンビン直接阻害剤などが用いられている。
血栓症に対する抗血小板凝集薬又は抗凝固薬の予防的投与では、投薬量が過剰である場合に出血リスクが増大するという副作用がある。この副作用を防ぎつつ、十分な予防効果を得るためには、被投薬者の血液凝固能を適時に評価して、薬剤及び投薬量を適切に選択し、設定する投薬管理が重要となる。
投薬管理のための血液凝固能検査としては、国際標準化比プロトロンビン時間（Prothrombin Time-International Normalized Ratio：ＰＴ−ＩＮＲ）及び活性化部分トロンボプラスチン時間（Activated Partial Thromboplastin Time：ＡＰＴＴ）などの手法がある。また、血小板凝集能検査としては、血液を遠心分離して得られる多血小板血漿（Platelet Rich Plasma：ＰＲＰ）に血小板の凝集を誘発する物質を添加し、凝集に伴う透過光度又は吸光度の変化を測定することにより、凝集能の良否を判定する手法がある。
また、近年、血液の誘電率から、血液凝固系に関する情報を取得する技術も提案されている（特許文献１，２参照）。例えば、特許文献１，２に記載の血液凝固系解析装置では、血液に電圧を印加するための電極を備えた容器内に、解析対象とする血液を保持し、電極に交流電流を印加して複素誘電率を測定している。これらの装置では、測定で得た複素誘電率スペクトルを所定のアルゴリズムに従って解析することにより、血液凝固時間などの血液凝固能の亢進や低下を評価している。
しかしながら、ＰＴ−ＩＮＲ及びＡＰＴＴなどの従来の血液凝固能検査では、実質的には抗凝固薬の過剰投与による血液凝固能の低下に伴う出血リスクしか評価できず、血液凝固能の亢進に伴う血栓リスクの評価はできない。また、ＰＲＰを用いた既存の血小板凝集能検査は、遠心分離手順が必須となり、該手順中に血小板が活性化してしまうことにより正確な検査結果が得られず、操作も煩雑である。
これに対して、特許文献１，２に記載された血液の誘電率を測定する手法は、血液凝固能などに関する情報を簡便かつ正確に取得することができるが、その他の血液状態については、検討がなされていない。このため、血栓症リスクなどの血液の状態を、簡便にかつ精度よく解析する技術が求められている。
そこで、本開示は、簡便にかつ精度よく血液の状態を解析することが可能な血液状態解析装置、血液状態解析システム、血液状態解析方法及びプログラムを提供することを主目的とする。
本発明者は、前述した課題を解決するために鋭意実験検討を行った結果、前述した誘電コアグロメーターなどの電気特性測定装置により測定した血液の電気特性データを用いることにより、血栓症リスクなどの血液の状態を、簡便にかつ精度よく解析することを見出し、本発明に至った。
即ち、本開示に係る血液状態解析装置は、血液の電気特性の経時変化データから、２以上の周波数帯域について１又は２以上の特徴を抽出する抽出部と、前記抽出部で抽出された特徴に基づいて前記血液の状態を評価する評価部と、前記評価部の評価結果に基づいて前記血液を分類する分類部と、を少なくとも備えるものであり、前記評価部は、抽出された特徴を周波数帯域毎に数値化し、前記分類部は、前記特徴を表す数値により前記血液を分類し、前記特徴を表す数値が、周波数勾配の変化点の数及び／又は前記周波数勾配が変化する向きである。
前記２以上の周波数帯域は、３ＭＨｚ以上３０ＭＨｚ以下の周波数帯域及び１００ｋＨｚ以上３ＭＨｚ未満の周波数帯域を含みうる。
前記分類部は、前記血液の血栓症リスクに基づき、前記血液を分類しうる。
更に、前記分類部は、前記数値と予め設定された閾値とを比較することにより前記血液を分類してもよい。
前記特徴は、例えば、前記血液の状態変化に伴う特徴的時間である。
また、前記評価部により評価される前記血液の状態が、血液の凝固状態、血液中の成分の凝集状態、赤血球の沈降若しくは連銭の状態、又は血餅縮退状態であってよい。
更に、前記分類部は、各周波数帯域の特徴を画像的に比較することにより、前記血液を分類することもできる。
この血液状態解析装置は、解析対象の血液について、特定の周波数又は周波数帯域で、電気特性を経時的に測定する測定部を有していてもよい。
その場合、前記測定部で測定された前記血液の電気特性の経時変化データからノイズを除去するデータ処理部を設けられていてもよい。
前記２以上の周波数帯域は、３ＭＨｚ以上３０ＭＨｚ以下の周波数帯域及び１００ｋＨｚ以上３ＭＨｚ未満の周波数帯域を含みうる。
前記分類部は、前記血液の血栓症リスクに基づき、前記血液を分類しうる。
更に、前記分類部は、前記数値と予め設定された閾値とを比較することにより前記血液を分類してもよい。
前記特徴は、例えば、前記血液の状態変化に伴う特徴的時間である。
また、前記評価部により評価される前記血液の状態が、血液の凝固状態、血液中の成分の凝集状態、赤血球の沈降若しくは連銭の状態、又は血餅縮退状態であってよい。
更に、前記分類部は、各周波数帯域の特徴を画像的に比較することにより、前記血液を分類することもできる。
この血液状態解析装置は、解析対象の血液について、特定の周波数又は周波数帯域で、電気特性を経時的に測定する測定部を有していてもよい。
その場合、前記測定部で測定された前記血液の電気特性の経時変化データからノイズを除去するデータ処理部を設けられていてもよい。
本開示に係る血液状態解析システムは、解析対象の血液について、特定の周波数又は周波数帯域で、電気特性を経時的に測定する測定部を備える電気特性測定装置と、前記電気特性測定装置で測定された前記血液の電気特性の経時変化データから、２以上の周波数帯域について特徴を抽出する抽出部、前記抽出部で抽出された特徴に基づいて前記血液を評価する評価部、前記評価部の評価結果に基づいて前記血液を分類する分類部を少なくとも備え、前記評価部は、抽出された特徴を周波数帯域毎に数値化し、前記分類部は、前記特徴を表す数値により前記血液を分類し、前記特徴を表す数値が、周波数勾配の変化点の数及び／又は前記周波数勾配が変化する向きである、血液状態解析装置と、を有する。
この血液状態解析システムでは、更に、前記電気特性測定装置での測定結果、並びに前記血液状態解析装置の抽出部で抽出された特徴、評価部での評価結果及び分類部での分類結果のうち少なくとも１種の情報を記憶する情報記憶部を備えるサーバを有し、前記サーバは、ネットワークを介して、前記電気特性測定装置及び／又は前記血液状態解析装置と接続されていてもよい。
この血液状態解析システムでは、更に、前記電気特性測定装置での測定結果、並びに前記血液状態解析装置の抽出部で抽出された特徴、評価部での評価結果及び分類部での分類結果のうち少なくとも１種の情報を記憶する情報記憶部を備えるサーバを有し、前記サーバは、ネットワークを介して、前記電気特性測定装置及び／又は前記血液状態解析装置と接続されていてもよい。
本開示に係る血液状態解析方法は、血液の電気特性の経時変化データから、２以上の周波数帯域について特徴を抽出する抽出工程と、前記抽出工程で抽出された特徴に基づいて前記血液を評価する評価工程と、前記評価工程の評価結果に基づいて前記血液を分類する分類工程と、を有し、前記評価工程において、抽出された特徴を周波数帯域毎に数値化し、前記分類工程において、前記特徴を表す数値により前記血液を分類し、前記特徴を表す数値が、周波数勾配の変化点の数及び／又は前記周波数勾配が変化する向きである。
本開示に係るプログラムは、血液の電気特性の経時変化データから、２以上の周波数帯域について特徴を抽出する抽出機能と、抽出された特徴に基づいて前記血液を評価する評価機能であって、抽出された特徴を周波数帯域毎に数値化する前記評価機能と、評価結果に基づいて前記血液を分類する分類機能であって、周波数勾配の変化点の数及び／又は前記周波数勾配が変化する向きである前記特徴を表す数値により前記血液を分類する前記分類機能と、をコンピュータに実現させるものである。
本開示によれば、電気特性の経時変化データから抽出された特徴を利用して、血液の評価及び分類を行っているため、簡便な方法で、精度よく血液の状態を解析することができる。なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
以下、本開示を実施するための形態について、添付の図面を参照して詳細に説明する。なお、本開示は、以下に示す各実施形態に限定されるものではない。また、説明は、以下の順序で行う。
１．第１の実施の形態
（電気特性の経時変化から血液を分類する血液状態解析装置の例）
２．第１の実施の形態の変形例
（測定部及びデータ処理部を備える血液状態解析装置の例）
３．第３の実施の形態
（血液状態解析システムの例）
１．第１の実施の形態
（電気特性の経時変化から血液を分類する血液状態解析装置の例）
２．第１の実施の形態の変形例
（測定部及びデータ処理部を備える血液状態解析装置の例）
３．第３の実施の形態
（血液状態解析システムの例）
（１．第１の実施の形態）
先ず、本開示の第１の実施形態に係る血液状態解析装置について説明する。図１は本実施形態の血液状態解析装置の構成例を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態の血液状態解析装置１は、少なくとも抽出部２と、評価部３と、分類部４とを備えている。
先ず、本開示の第１の実施形態に係る血液状態解析装置について説明する。図１は本実施形態の血液状態解析装置の構成例を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態の血液状態解析装置１は、少なくとも抽出部２と、評価部３と、分類部４とを備えている。
［抽出部２］
抽出部２は、解析対象の血液の電気特性の経時変化データから、２以上の周波数帯域について特徴を抽出する。ここでいう「電気特性」は、例えばインピーダンス、コンダクタンス、アドミッタンス、キャパシタンス、誘電率、導電率、位相角及びこれらを電気量変換することにより得られる量が挙げられる。また、「特徴」は、電気特性の経時変化データから算出される特徴的な値だけでなく、経時変化データの表示画像から抽出される画像的特徴も含む。
抽出部２は、解析対象の血液の電気特性の経時変化データから、２以上の周波数帯域について特徴を抽出する。ここでいう「電気特性」は、例えばインピーダンス、コンダクタンス、アドミッタンス、キャパシタンス、誘電率、導電率、位相角及びこれらを電気量変換することにより得られる量が挙げられる。また、「特徴」は、電気特性の経時変化データから算出される特徴的な値だけでなく、経時変化データの表示画像から抽出される画像的特徴も含む。
なお、本実施形態の血液状態解析装置１は、前述した電気的特性のうち１種で血液の評価及び分類が可能であるが、２種以上の電気特性を利用することもできる。また、抽出部２において抽出される特徴も、１種には限定されず、２種以上の特徴を抽出してもよい。
抽出部２で抽出される特徴としては、血液の状態変化に伴う特徴的時間、電気特性値の変化量及び周波数勾配の変化点などが挙げられる。また、血液の状態変化に伴う特徴的時間の具体例としては、血液凝固開始時間、血液凝固終了時間、赤血球の沈降開始時間、赤血球の沈降終了時間、赤血球の連銭形成開始時間及び赤血球の連銭形成終了時間などがある。
［評価部３］
評価部３は、抽出部２で抽出された特徴に基づいて、血液の状態を評価する。ここで、評価対象とする血液の状態としては、血液の凝固状態、血液中の成分の凝集状態、赤血球の沈降や連銭の状態、血餅縮退状態などが挙げられる。
評価部３は、抽出部２で抽出された特徴に基づいて、血液の状態を評価する。ここで、評価対象とする血液の状態としては、血液の凝固状態、血液中の成分の凝集状態、赤血球の沈降や連銭の状態、血餅縮退状態などが挙げられる。
血液の状態の評価方法は、特に限定されるものではなく、抽出部２で抽出された特徴に応じて、適宜選択することができる。例えば、血液の凝固状態を評価する場合は、抽出された特徴を周波数帯域毎に数値化する方法などを適用することができる。また、抽出された特徴が画像的なものである場合は、例えば評価部３において、リファレンスデータと抽出データとを画像的に比較する。
［分類部４］
分類部４は、評価部３の評価結果に基づいて血液を分類する。図２及び図３は分類例を示す図である。その際、血液の分類方法は特に限定されるものではないが、例えば、評価部３で求めた数値を予め設定された閾値と比較することにより分類する方法を適用することができる。
分類部４は、評価部３の評価結果に基づいて血液を分類する。図２及び図３は分類例を示す図である。その際、血液の分類方法は特に限定されるものではないが、例えば、評価部３で求めた数値を予め設定された閾値と比較することにより分類する方法を適用することができる。
また、図２Ａ及び図２Ｂに示す周波数勾配の変化点の数、周波数勾配が変化する向き又はその両方を用いて分類してもよく、また、図３に示すように特定の周波数における値を用いて分類することもできる。更に、分類部４では、スペクトルパターンの比較などのように、各周波数帯域の特徴を画像的に比較することにより、血液を分類してもよい。
［動作］
次に、前述した血液状態解析装置１の動作、即ち、血液状態解析装置１を用いて血液の状態を評価し、分類する方法について説明する。図４は図１に示す血液状態解析装置１を用いて血液の状態を解析する方法を、その工程順に示すフローチャート図であり、図５は動作例を示すフローチャート図である。
次に、前述した血液状態解析装置１の動作、即ち、血液状態解析装置１を用いて血液の状態を評価し、分類する方法について説明する。図４は図１に示す血液状態解析装置１を用いて血液の状態を解析する方法を、その工程順に示すフローチャート図であり、図５は動作例を示すフローチャート図である。
＜ステップＳ１：特徴抽出工程＞
本実施形態の血液状態解析装置１では、先ず、抽出部２において、血液の電気特性の経時変化データＡ（ｆ，ｔ）から、２以上の周波数帯域について特徴を抽出する（ステップＳ１）。その際、特徴を抽出する周波数帯域は、評価する血液の状態に応じて適宜選択することができるが、蛋白質の影響が比較的少ない１００Ｈｚ〜１００ＭＨｚの範囲から選択することが好ましく、１ｋＨｚ〜１０ＭＨｚの範囲から選択することがより好ましい。
本実施形態の血液状態解析装置１では、先ず、抽出部２において、血液の電気特性の経時変化データＡ（ｆ，ｔ）から、２以上の周波数帯域について特徴を抽出する（ステップＳ１）。その際、特徴を抽出する周波数帯域は、評価する血液の状態に応じて適宜選択することができるが、蛋白質の影響が比較的少ない１００Ｈｚ〜１００ＭＨｚの範囲から選択することが好ましく、１ｋＨｚ〜１０ＭＨｚの範囲から選択することがより好ましい。
例えば、電気特性が誘電率であり、解析対象の血液について静脈血栓塞栓症（ＶＴＥ）リスクを予測する場合は、１０ＭＨｚ付近、１ＭＨｚ付近、２．５ｋＨｚ付近において特徴を抽出すればよい。静脈血栓塞栓症（ＶＴＥ）が陽性の血液では、１０ＭＨｚ付近の高周波数帯域（３ＭＨｚ以上３０ＭＨｚ以下）において、血液凝固に伴う誘電率（複素誘電率の実数部）の増加が見られる。また、１ＭＨｚ付近の中間周波数帯域（１００ｋＨｚ以上３ＭＨｚ未満）において、赤血球の連銭形成による誘電率（複素誘電率の実数部）の増加が見られる。更に、血沈亢進の血液では、２．５ｋＨｚ付近に血沈を示すピークが見られる。
一方、血栓症が陰性の血液は、次の２つの特徴的パターンがある。第１のパターンは、低周波数帯域において、陽性の血液とは逆に誘電率（複素誘電率の実数部）の増加が見られる場合である。また、第２のパターンは、中間周波数帯域において、前述した赤血球の連銭形成による誘電率（複素誘電率の実数部）の増加とは別に、血液凝固に伴う誘電率（複素誘電率の実数部）の増加及びそれに続く減少が観察される場合である。この中間周波数帯域に特徴がある第２のパターンは、健常者の血液と同様に、特徴的な変化といえる。下記表１に血液の状態と誘電率（複素誘電率の実数部）に特徴的変化が見られる周波数帯域を示す。
上記表１に示すように、例えば血液の誘電率の経時変化データから３ｋＨｚ〜１５ＭＨｚの範囲において特徴を抽出すると、凝血、フィブリン形成、フィブリン塊形成、血餅形成、溶血及びフィブリノジスなどの状態を精度よく評価することができる。また、血液の凝集は５００ｋＨｚ〜５ＭＨｚの範囲、赤血球の連銭形成は２ＭＨｚ〜１０ＭＨｚの範囲、血沈は１００ｋＨｚ〜４０ＭＨｚの範囲、血餅退縮は１０ｋＨｚ〜１００ｋＨｚの範囲で、誘電率の経時変化データから特徴を抽出すればよい。
＜ステップＳ２：血液状態評価工程＞
次に、抽出部２で抽出された特徴に基づいて、評価部３において、血液の状態を評価する（ステップＳ２）。血液の状態は、例えば、電気特性の経時変化データを数値化して評価することができる。
次に、抽出部２で抽出された特徴に基づいて、評価部３において、血液の状態を評価する（ステップＳ２）。血液の状態は、例えば、電気特性の経時変化データを数値化して評価することができる。
電気特性の経時変化データの数値化の方法は、特に限定されるものではないが、例えば、電気特性の経時変化データを特定時間で正規化し、下記数式１で表される変化量δＡ（ｆ、ｔ）を求める方法がある。なお、下記数式１におけるＡ（ｆ，ｔａ）は、任意の周波数ｆについて、基準時間ｔａにおける電気特性の変化量である。
そして、上記数式１により算出した変化量δＡ（ｆ、ｔ）を、例えば周波数や時間で微分し、局所極値、微分振幅と角度などを求めることにより評価することができる。
また、下記数式２により算出される判定値ｐ１を用いて評価することもできる。この判定値ｐ１は、第１の周波数ｆ１及び第１の時間ｔ１における電気特性の変化量δＡ（ｆ１，ｔ１）、第２の周波数ｆ２及び第１の時間ｔ１における電気特性の変化量δＡ（ｆ２，ｔ１）、第３の周波数ｆ３及び第１の時間ｔ１における電気特性の変化量δＡ（ｆ３，ｔ１）から算出される。
また、下記数式３により算出される判定値ｐ２を用いて評価することもできる。
更に、電気特性の経時変化データを、特定時間で正規化せずに、下記数式４及び数式５を用いて、フィッティングしてもよい。
＜ステップＳ３：分類工程＞
次に、評価部３での評価結果に基づいて、分類部４で血液を分類する。その際、分類方法は、評価部３での評価方法に応じて適宜選択することができるが、例えば、評価部３で判定値ｐ１，ｐ２を算出した場合は、判定値ｐ１，ｐ２と予め設定された閾値とを比較することにより、血液をその状態に応じて容易に分類することができる。
次に、評価部３での評価結果に基づいて、分類部４で血液を分類する。その際、分類方法は、評価部３での評価方法に応じて適宜選択することができるが、例えば、評価部３で判定値ｐ１，ｐ２を算出した場合は、判定値ｐ１，ｐ２と予め設定された閾値とを比較することにより、血液をその状態に応じて容易に分類することができる。
また、評価結果がスペクトル形状などの画像データである場合は、画像認識技術により、解析対象の血液の特徴パラメータと、基準データの特徴パラメータを比較することにより、分類することができる。
前述したステップＳ１〜Ｓ３の工程は、情報処理装置の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作成し、パーソナルコンピュータなどに実装することが可能である。このようなコンピュータプログラムは、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどの記録媒体に格納されていてもよく、また、ネットワークを介して配信することもできる。
以上詳述したように、本実施形態の血液状態解析装置では、電気特性の経時変化データから抽出された特徴を利用して、血液の評価及び分類を行っているため、簡便な方法で、精度よく血液の状態を解析することができる。この技術は、研究分野に限らず、病理検査においても有用な技術である。
（２．第１の実施の形態の変形例）
次に、本開示の第１の実施形態の変形例に係る血液状態解析装置について説明する。図６は本実施形態の血液状態解析装置の構成例を示すブロック図である。なお、図６においては、図１に示す血液状態解析装置１の構成要素と同じものには同じ符号を付し、その詳細な説明は省略する。
次に、本開示の第１の実施形態の変形例に係る血液状態解析装置について説明する。図６は本実施形態の血液状態解析装置の構成例を示すブロック図である。なお、図６においては、図１に示す血液状態解析装置１の構成要素と同じものには同じ符号を付し、その詳細な説明は省略する。
図６に示すように、本変形例の血液状態解析装置１０には、前述した抽出部２、評価部３及び分類部４に加えて、測定部５及びデータ処理部６が設けられている。また、この血液状態解析装置１０には、表示部（図示せず）や記憶部（図示せず）を設けることもできる。
［測定部５］
測定部５は、解析対象の血液について、特定の周波数又は周波数帯域で、電気特性を経時的に測定する。測定部５で測定される電気特性は、例えばインピーダンス、コンダクタンス、アドミッタンス、キャパシタンス、誘電率、導電率、位相角及びこれらを電気量変換することにより得られる量が挙げられる。なお、本変形例の血液状態解析装置１０は、これらの電気的特性のうち１種で評価・分類可能であるが、２種以上の電気特性を利用することもできる。
測定部５は、解析対象の血液について、特定の周波数又は周波数帯域で、電気特性を経時的に測定する。測定部５で測定される電気特性は、例えばインピーダンス、コンダクタンス、アドミッタンス、キャパシタンス、誘電率、導電率、位相角及びこれらを電気量変換することにより得られる量が挙げられる。なお、本変形例の血液状態解析装置１０は、これらの電気的特性のうち１種で評価・分類可能であるが、２種以上の電気特性を利用することもできる。
測定部５の構成は、特に限定されるものではなく、測定する電気的特性に応じて適宜設定することができる。例えば、サンプル容器に設けられた電極対間に交流電圧を印加し、血液のインピーダンスや誘電率を測定する場合は、測定部５として、インピーダンスアナライザーやネットワークアナライザーを使用することもできる。
なお、測定部５は、抽出部２、評価部３及び分類部４において利用する周波数又は周波数帯域についてのみ測定を行ってもよいが、周波数を変えて広帯域で電気特性を測定し、得られたスペクトルから評価に利用する周波数又は周波数帯域を抽出することもできる。
［データ処理部６］
データ処理部６は、測定部５で測定された血液の電気特性の経時変化データからノイズを除去する。データ処理部６において、ノイズを除去する方法は、特に限定されるものではなく、種々のノイズ除去方法を適用することができる。例えば、フィッティングなどにより測定された電気特性の信号の信頼性を評価し、その結果に応じてノイズ除去方法を選択することもできる。その際、複数のノイズ除去方法を組み合わせて処理することもできる。
データ処理部６は、測定部５で測定された血液の電気特性の経時変化データからノイズを除去する。データ処理部６において、ノイズを除去する方法は、特に限定されるものではなく、種々のノイズ除去方法を適用することができる。例えば、フィッティングなどにより測定された電気特性の信号の信頼性を評価し、その結果に応じてノイズ除去方法を選択することもできる。その際、複数のノイズ除去方法を組み合わせて処理することもできる。
［記憶部］
記憶部は、測定部５で測定された血液の電気特性の経時変化データや、データ処理部６でノイズが除去されたデータ、評価部３での評価結果、分類部４での分類結果などを記憶するものであり、ハードディスクなどで構成されている。
記憶部は、測定部５で測定された血液の電気特性の経時変化データや、データ処理部６でノイズが除去されたデータ、評価部３での評価結果、分類部４での分類結果などを記憶するものであり、ハードディスクなどで構成されている。
［表示部］
表示部は、測定部５で測定された血液の電気特性の経時変化データや、データ処理部６でノイズが除去されたデータ、評価部３での評価結果、分類部４での分類結果などを表示するものであり、これらが閲覧可能なものであればよい。
表示部は、測定部５で測定された血液の電気特性の経時変化データや、データ処理部６でノイズが除去されたデータ、評価部３での評価結果、分類部４での分類結果などを表示するものであり、これらが閲覧可能なものであればよい。
［動作］
次に、前述した血液状態解析装置１０の動作、即ち、血液状態解析装置１０を用いて血液の状態を評価し、分類する方法について説明する。図７は図６に示す血液状態解析装置１０を用いて血液の状態を解析する方法を、その工程順に示すフローチャート図である。
次に、前述した血液状態解析装置１０の動作、即ち、血液状態解析装置１０を用いて血液の状態を評価し、分類する方法について説明する。図７は図６に示す血液状態解析装置１０を用いて血液の状態を解析する方法を、その工程順に示すフローチャート図である。
＜ステップＳ１１：電気特性測定工程＞
本変形例の血液状態解析装置１０では、先ず、測定部５において、解析対象の血液について、特定の周波数又は周波数帯域で、電気特性を経時的に測定する。その際、電気特性の測定条件は、特に限定されるものではなく、評価対象の血液を変質させない範囲で、電気特性の種類などに応じて適宜設定することができる。
本変形例の血液状態解析装置１０では、先ず、測定部５において、解析対象の血液について、特定の周波数又は周波数帯域で、電気特性を経時的に測定する。その際、電気特性の測定条件は、特に限定されるものではなく、評価対象の血液を変質させない範囲で、電気特性の種類などに応じて適宜設定することができる。
また、測定は、抽出工程、評価工程及び分類工程において利用する周波数又は周波数帯域についてのみ行ってもよいが、利用する周波数及び周波数帯域の全てを含むような広帯域で電気特性を測定することもできる。その場合、抽出部２や評価部３において、得られたスペクトルから、評価に利用する周波数又は周波数帯域を抽出すればよい。
＜ステップＳ１２：ノイズ除去工程＞
次に、データ処理部６において、各種ノイズ除去方法により、測定部５で測定されたデータ信号から、ノイズを除去する。その際、例えば、フィッティングなどにより測定された電気特性の信号の信頼性を評価し、その結果に応じてノイズ除去方法を選択してもよい。その際、複数のノイズ除去方法を組み合わせて処理することもできる。
次に、データ処理部６において、各種ノイズ除去方法により、測定部５で測定されたデータ信号から、ノイズを除去する。その際、例えば、フィッティングなどにより測定された電気特性の信号の信頼性を評価し、その結果に応じてノイズ除去方法を選択してもよい。その際、複数のノイズ除去方法を組み合わせて処理することもできる。
＜ステップＳ１３〜Ｓ１５＞
ステップＳ１３の特徴抽出工程、ステップＳ１４の血液状態評価工程及びステップＳ１５の分類工程は、前述した第１の実施形態の血液状態解析装置におけるステップＳ１〜Ｓ３と同様である。
ステップＳ１３の特徴抽出工程、ステップＳ１４の血液状態評価工程及びステップＳ１５の分類工程は、前述した第１の実施形態の血液状態解析装置におけるステップＳ１〜Ｓ３と同様である。
以上詳述したように、本変形例の血液状態解析装置でも、電気特性の経時変化データから抽出された特徴を利用して、血液の評価及び分類を行っているため、簡便な方法で、精度よく血液の状態を解析することができる。また、本変形例の血液状態解析装置では、データ処理部６においてノイズ除去したデータを使用しているため、評価及び分類の精度が向上する。
＜３．第２の実施の形態＞
次に、本開示の第２の実施形態に係る血液状態解析システムについて説明する。図８は本実施形態の血液状態解析システムの概略構成を示す図である。図８に示すように、本実施形態の血液状態解析システム１１は、前述した第１の実施形態の血液状態解析装置１と、電気特性測定装置１２を備えている。また、本実施形態の血液状態解析システム１０には、必要に応じて、サーバ１３や表示装置１４などが接続されていてもよい。
次に、本開示の第２の実施形態に係る血液状態解析システムについて説明する。図８は本実施形態の血液状態解析システムの概略構成を示す図である。図８に示すように、本実施形態の血液状態解析システム１１は、前述した第１の実施形態の血液状態解析装置１と、電気特性測定装置１２を備えている。また、本実施形態の血液状態解析システム１０には、必要に応じて、サーバ１３や表示装置１４などが接続されていてもよい。
［電気特性測定装置１２］
電気特性測定装置１２は、解析対象の血液が充填されるサンプル容器に設けられた電極対間に電圧を印加して、特定の周波数又は周波数帯域で、血液の電気特性を経時的に測定する測定部を備えている。電気特性測定装置１２の構成は、特に限定されるものではなく、測定する電気的特性に応じて、適宜設定することができる。例えば、電極対間に交流電圧を印加し、血液のインピーダンスや誘電率を測定する場合は、インピーダンスアナライザーやネットワークアナライザーを使用することもできる。
電気特性測定装置１２は、解析対象の血液が充填されるサンプル容器に設けられた電極対間に電圧を印加して、特定の周波数又は周波数帯域で、血液の電気特性を経時的に測定する測定部を備えている。電気特性測定装置１２の構成は、特に限定されるものではなく、測定する電気的特性に応じて、適宜設定することができる。例えば、電極対間に交流電圧を印加し、血液のインピーダンスや誘電率を測定する場合は、インピーダンスアナライザーやネットワークアナライザーを使用することもできる。
［サーバ１３］
サーバ１３は、ネットワーク１５を介して血液状態解析装置１や表示装置１４と接続されており、情報記憶部などが設けられている。そして、サーバ１３は、血液状態解析装置１からアップロードされた各種データを管理し、要求に応じて表示装置１４や血液状態解析装置１に出力する。
サーバ１３は、ネットワーク１５を介して血液状態解析装置１や表示装置１４と接続されており、情報記憶部などが設けられている。そして、サーバ１３は、血液状態解析装置１からアップロードされた各種データを管理し、要求に応じて表示装置１４や血液状態解析装置１に出力する。
［表示装置１４］
表示装置１４は、電気特性測定装置１２で測定された電気特性のデータや血液状態解析装置１で評価・分類された結果などを表示する。なお、表示装置１４には、ユーザが表示するデータを選択し入力するための情報入力部が設けられていてもよい。この場合、ユーザにより入力された情報は、ネットワーク１５を介してサーバ１３や血液状態解析装置１に送信される。
表示装置１４は、電気特性測定装置１２で測定された電気特性のデータや血液状態解析装置１で評価・分類された結果などを表示する。なお、表示装置１４には、ユーザが表示するデータを選択し入力するための情報入力部が設けられていてもよい。この場合、ユーザにより入力された情報は、ネットワーク１５を介してサーバ１３や血液状態解析装置１に送信される。
本実施形態の血液状態解析システム１１においても、電気特性の経時変化データから抽出された特徴を利用して、血液の評価及び分類を行っているため、簡便な方法で、精度よく血液の状態を解析することができる。
また、本開示は、以下のような構成をとることもできる。
（１）
血液の電気特性の経時変化データから、２以上の周波数帯域について１又は２以上の特徴を抽出する抽出部と、
前記抽出部で抽出された特徴に基づいて前記血液の状態を評価する評価部と、
前記評価部の評価結果に基づいて前記血液を分類する分類部と、
を少なくとも備える血液状態解析装置。
（２）
前記評価部は、抽出された特徴を周波数帯域毎に数値化する（１）に記載の血液状態解析装置。
（３）
前記分類部は、前記特徴を表す数値により前記血液を分類する（１）又は（２）に記載の血液状態解析装置。
（４）
前記分類部は、前記数値と予め設定された閾値とを比較することにより前記血液を分類する（３）に記載の血液状態解析装置。
（５）
前記数値は、任意の周波数ｆｘにおける基準時間ｔａから任意の時間ｔｙまでの間の電気特性値Ａの変化量δＡ（＝Ａ（ｆｘ，ｔｙ）／Ａ（ｆｘ，ｔａ））である（３）又は（４）に記載の血液状態解析装置。
（６）
前記特徴は、前記血液の状態変化に伴う特徴的時間である（１）〜（５）のいずれかに記載の血液状態解析装置。
（７）
前記分類部は、周波数勾配の変化点の数及び／又は前記周波数勾配が変化する向きにより、前記血液を分類する（１）〜（６）のいずれかに記載の血液状態解析装置。
（８）
前記分類部は、各周波数帯域の特徴を画像的に比較することにより、前記血液を分類する（１）〜（７）のいずれかに記載の血液状態解析装置。
（９）
前記抽出部は、１００Ｈｚ〜１００ＭＨｚの範囲内における２以上の周波数帯域で１又は２以上の特徴を抽出する（１）〜（８）のいずれかに記載の血液状態解析装置。
（１０）
更に、解析対象の血液について、特定の周波数又は周波数帯域で、電気特性を経時的に測定する測定部を有する（１）〜（９）のいずれかに記載の血液状態解析装置。
（１１）
前記測定部で測定された前記血液の電気特性の経時変化データからノイズを除去するデータ処理部を有する（１０）に記載の血液状態解析装置。
（１２）
解析対象の血液について、特定の周波数又は周波数帯域で、電気特性を経時的に測定する測定部を備える電気特性測定装置と、
前記電気特性測定装置で測定された前記血液の電気特性の経時変化データから、２以上の周波数帯域について特徴を抽出する抽出部、前記抽出部で抽出された特徴に基づいて前記血液を評価する評価部、前記評価部の評価結果に基づいて前記血液を分類する分類部を少なくとも備える血液状態解析装置と、
を有する血液状態解析システム。
（１３）
更に、前記電気特性測定装置での測定結果、並びに前記血液状態解析装置の抽出部で抽出された特徴、評価部での評価結果及び分類部での分類結果のうち少なくとも１種の情報を記憶する情報記憶部を備えるサーバを有し、
前記サーバは、ネットワークを介して、前記電気特性測定装置及び／又は前記血液状態解析装置と接続されている（１２）に記載の血液状態解析システム。
（１４）
血液の電気特性の経時変化データから、２以上の周波数帯域について特徴を抽出する抽出工程と、
前記抽出部で抽出された特徴に基づいて前記血液を評価する評価工程と、
前記評価部の評価結果に基づいて前記血液を分類する分類工程と、
を有する血液状態解析方法。
（１５）
血液の電気特性の経時変化データから、２以上の周波数帯域について特徴を抽出する抽出機能と、
抽出された特徴に基づいて前記血液を評価する評価機能と、
評価結果に基づいて前記血液を分類する分類機能と、
をコンピュータに実現させるためのプログラム。
（１）
血液の電気特性の経時変化データから、２以上の周波数帯域について１又は２以上の特徴を抽出する抽出部と、
前記抽出部で抽出された特徴に基づいて前記血液の状態を評価する評価部と、
前記評価部の評価結果に基づいて前記血液を分類する分類部と、
を少なくとも備える血液状態解析装置。
（２）
前記評価部は、抽出された特徴を周波数帯域毎に数値化する（１）に記載の血液状態解析装置。
（３）
前記分類部は、前記特徴を表す数値により前記血液を分類する（１）又は（２）に記載の血液状態解析装置。
（４）
前記分類部は、前記数値と予め設定された閾値とを比較することにより前記血液を分類する（３）に記載の血液状態解析装置。
（５）
前記数値は、任意の周波数ｆｘにおける基準時間ｔａから任意の時間ｔｙまでの間の電気特性値Ａの変化量δＡ（＝Ａ（ｆｘ，ｔｙ）／Ａ（ｆｘ，ｔａ））である（３）又は（４）に記載の血液状態解析装置。
（６）
前記特徴は、前記血液の状態変化に伴う特徴的時間である（１）〜（５）のいずれかに記載の血液状態解析装置。
（７）
前記分類部は、周波数勾配の変化点の数及び／又は前記周波数勾配が変化する向きにより、前記血液を分類する（１）〜（６）のいずれかに記載の血液状態解析装置。
（８）
前記分類部は、各周波数帯域の特徴を画像的に比較することにより、前記血液を分類する（１）〜（７）のいずれかに記載の血液状態解析装置。
（９）
前記抽出部は、１００Ｈｚ〜１００ＭＨｚの範囲内における２以上の周波数帯域で１又は２以上の特徴を抽出する（１）〜（８）のいずれかに記載の血液状態解析装置。
（１０）
更に、解析対象の血液について、特定の周波数又は周波数帯域で、電気特性を経時的に測定する測定部を有する（１）〜（９）のいずれかに記載の血液状態解析装置。
（１１）
前記測定部で測定された前記血液の電気特性の経時変化データからノイズを除去するデータ処理部を有する（１０）に記載の血液状態解析装置。
（１２）
解析対象の血液について、特定の周波数又は周波数帯域で、電気特性を経時的に測定する測定部を備える電気特性測定装置と、
前記電気特性測定装置で測定された前記血液の電気特性の経時変化データから、２以上の周波数帯域について特徴を抽出する抽出部、前記抽出部で抽出された特徴に基づいて前記血液を評価する評価部、前記評価部の評価結果に基づいて前記血液を分類する分類部を少なくとも備える血液状態解析装置と、
を有する血液状態解析システム。
（１３）
更に、前記電気特性測定装置での測定結果、並びに前記血液状態解析装置の抽出部で抽出された特徴、評価部での評価結果及び分類部での分類結果のうち少なくとも１種の情報を記憶する情報記憶部を備えるサーバを有し、
前記サーバは、ネットワークを介して、前記電気特性測定装置及び／又は前記血液状態解析装置と接続されている（１２）に記載の血液状態解析システム。
（１４）
血液の電気特性の経時変化データから、２以上の周波数帯域について特徴を抽出する抽出工程と、
前記抽出部で抽出された特徴に基づいて前記血液を評価する評価工程と、
前記評価部の評価結果に基づいて前記血液を分類する分類工程と、
を有する血液状態解析方法。
（１５）
血液の電気特性の経時変化データから、２以上の周波数帯域について特徴を抽出する抽出機能と、
抽出された特徴に基づいて前記血液を評価する評価機能と、
評価結果に基づいて前記血液を分類する分類機能と、
をコンピュータに実現させるためのプログラム。
なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、また他の効果があってもよい。
以下、本開示の効果について具体的に説明する。本実施例では、前述した第１の実施形態の血液状態解析装置を用いて、以下に示す方法で血栓症リスクを評価し、その評価結果に基づいて血液を分類した。図９，１０，１２，１４，１７は実施例１〜６の評価・分類方法を示す図である。
（実施例１）
図９に示す方法で、電気特性の経時変化データを、時間及び周波数でフィッティングを行って、血液の状態を評価し、分類した。その結果を、下記表２に示す。
図９に示す方法で、電気特性の経時変化データを、時間及び周波数でフィッティングを行って、血液の状態を評価し、分類した。その結果を、下記表２に示す。
上記表２に示すように、この方法では、感度８３％、特異度８０％という良好な成績で、血栓症患者の血液を分類することができた。
ここで、感度及び特異度は、臨床検査において用いられている指標である。「感度」は「陽性と判定されるべきものを正しく陽性と判定する確率」として定義される値であり、「特異度」は「陰性のものを正しく陰性と判定する確率」である。そして、いずれも値が高い方が好ましく、「感度」及び「特異度」の両方の値が高い手法は、優れた検査手法であるといえる。ただし、これらの値は、閾値を設定する際、感度を優先すると特異度が下がり、特異度を優先すると感度が下がるという関係にあるため、通常は、どちらの値も許容範囲になるように閾値が設定される。
（実施例２）
図１０に示す血液の複素誘電スペクトルの経時変化データを、特定時間で正規化した後、上記数式２で表される判定値ｐ１を使用する方法で、血液の状態を評価し、分類した。その際、ｆ１は２．５ｋＨｚ、ｆ２は１ＭＨｚ、ｆ３は１０ＭＨｚとし、１０ＭＨｚで凝固時間ｔ１を求めた。得られた判定値ｐ１を、図１１に示すように所定の閾値で分類し、評価した。その結果を下記表３に示す。
図１０に示す血液の複素誘電スペクトルの経時変化データを、特定時間で正規化した後、上記数式２で表される判定値ｐ１を使用する方法で、血液の状態を評価し、分類した。その際、ｆ１は２．５ｋＨｚ、ｆ２は１ＭＨｚ、ｆ３は１０ＭＨｚとし、１０ＭＨｚで凝固時間ｔ１を求めた。得られた判定値ｐ１を、図１１に示すように所定の閾値で分類し、評価した。その結果を下記表３に示す。
上記表３に示すように、この方法では、感度１００％、特異度８０％という良好な成績で、血栓症患者の血液を分類することができた。
（実施例３）
電気特性に複素誘電率を用いて、図１２に示す方法で、評価・分類を行った。具体的には、血液の複素誘電スペクトルの経時変化データを、特定時間で正規化した後、周波数勾配の変化点の数を、図１３に示すように所定の閾値で分類し、評価した。その結果を下記表４に示す。
電気特性に複素誘電率を用いて、図１２に示す方法で、評価・分類を行った。具体的には、血液の複素誘電スペクトルの経時変化データを、特定時間で正規化した後、周波数勾配の変化点の数を、図１３に示すように所定の閾値で分類し、評価した。その結果を下記表４に示す。
上記表４に示すように、この方法では、感度６７％、特異度８０％という良好な成績で、血栓症患者の血液を分類することができた。
（実施例４）
電気特性に複素誘電率を用いて、図１４に示す周波数フィッティングを用いる方法で、評価・分類を行った。具体的には、血液の複素誘電スペクトルの経時変化データを、特定時間で正規化した後、各周波数で変化量Δεを算出し、図１５に示す周波数フィッティングにより評価して、分類した。その結果を、下記表５に示す。
電気特性に複素誘電率を用いて、図１４に示す周波数フィッティングを用いる方法で、評価・分類を行った。具体的には、血液の複素誘電スペクトルの経時変化データを、特定時間で正規化した後、各周波数で変化量Δεを算出し、図１５に示す周波数フィッティングにより評価して、分類した。その結果を、下記表５に示す。
上記表５に示すように、この方法では、感度６７％、特異度１００％という良好な成績で、血栓症患者の血液を分類することができた。
（実施例５）
電気特性に複素誘電率を用いて、図１４に示す凝固時間を用いる方法で、評価・分類を行った。具体的には、前述した実施例４の周波数によりフィッティングに代えて、１０ＭＨｚで凝固時間を抽出し、その値に基づいて、図１６に示すように所定の閾値で分類し、評価した。その結果を下記表６に示す。
電気特性に複素誘電率を用いて、図１４に示す凝固時間を用いる方法で、評価・分類を行った。具体的には、前述した実施例４の周波数によりフィッティングに代えて、１０ＭＨｚで凝固時間を抽出し、その値に基づいて、図１６に示すように所定の閾値で分類し、評価した。その結果を下記表６に示す。
上記表６に示すように、この方法では、感度１００％、特異度８０％という良好な成績で、血栓症患者の血液を分類することができた。
（実施例６）
電気特性に複素誘電率を用いて、図１７に示す方法で、評価・分類を行った。具体的には、血液の複素誘電スペクトルの経時変化データを、特定時間で正規化した後、周波数及び時間でフィッティングを行った。そして、得られたデータから、４周波数を選択して、機械学習のパターン認識ニューラルネットワークにより、血液の状態を評価し、分類した。その結果を、下記表７に示す。
電気特性に複素誘電率を用いて、図１７に示す方法で、評価・分類を行った。具体的には、血液の複素誘電スペクトルの経時変化データを、特定時間で正規化した後、周波数及び時間でフィッティングを行った。そして、得られたデータから、４周波数を選択して、機械学習のパターン認識ニューラルネットワークにより、血液の状態を評価し、分類した。その結果を、下記表７に示す。
上記表７に示すように、この方法でも、感度８３％、特異度６７％という良好な成績で、血栓症患者の血液を分類することができた。
１，１０：血液状態解析装置、２：抽出部、３：評価部、４：分類部、５：測定部、６：データ処理部、１１：血液状態解析システム、１２：電気特性測定装置、１３：サーバ、１４：表示装置、１５：ネットワーク
Claims (13)
- 血液の電気特性の経時変化データから、２以上の周波数帯域について１又は２以上の特徴を抽出する抽出部と、
前記抽出部で抽出された特徴に基づいて前記血液の状態を評価する評価部と、
前記評価部の評価結果に基づいて前記血液を分類する分類部と、
を少なくとも備え、
前記評価部は、抽出された特徴を周波数帯域毎に数値化し、
前記分類部は、前記特徴を表す数値により前記血液を分類し、
前記特徴を表す数値が、周波数勾配の変化点の数及び／又は前記周波数勾配が変化する向きである、
血液状態解析装置。 - 前記２以上の周波数帯域が、３ＭＨｚ以上３０ＭＨｚ以下の周波数帯域及び１００ｋＨｚ以上３ＭＨｚ未満の周波数帯域を含む、請求項１に記載の血液状態解析装置。
- 前記分類部は、前記血液の血栓症リスクに基づき、前記血液を分類する、請求項２に記載の血液状態解析装置。
- 前記分類部は、前記数値と予め設定された閾値とを比較することにより前記血液を分類する請求項１〜３のいずれか一項に記載の血液状態解析装置。
- 前記特徴は、前記血液の状態変化に伴う特徴的時間である請求項１〜４のいずれか一項に記載の血液状態解析装置。
- 前記評価部により評価される前記血液の状態が、血液の凝固状態、血液中の成分の凝集状態、赤血球の沈降若しくは連銭の状態、又は血餅縮退状態である、請求項１〜５のいずれか一項に記載の血液状態解析装置。
- 前記分類部は、各周波数帯域の特徴を画像的に比較することにより、前記血液を分類する請求項１〜６のいずれか一項に記載の血液状態解析装置。
- 更に、解析対象の血液について、特定の周波数又は周波数帯域で、電気特性を経時的に測定する測定部を有する請求項１〜７のいずれか一項に記載の血液状態解析装置。
- 前記測定部で測定された前記血液の電気特性の経時変化データからノイズを除去するデータ処理部を有する請求項８に記載の血液状態解析装置。
- 解析対象の血液について、特定の周波数又は周波数帯域で、電気特性を経時的に測定する測定部を備える電気特性測定装置と、
前記電気特性測定装置で測定された前記血液の電気特性の経時変化データから、２以上の周波数帯域について特徴を抽出する抽出部、前記抽出部で抽出された特徴に基づいて前記血液を評価する評価部、前記評価部の評価結果に基づいて前記血液を分類する分類部を少なくとも備え、前記評価部は、抽出された特徴を周波数帯域毎に数値化し、前記分類部は、前記特徴を表す数値により前記血液を分類し、前記特徴を表す数値が、周波数勾配の変化点の数及び／又は前記周波数勾配が変化する向きである、血液状態解析装置と、
を有する血液状態解析システム。 - 更に、前記電気特性測定装置での測定結果、並びに前記血液状態解析装置の抽出部で抽出された特徴、評価部での評価結果及び分類部での分類結果のうち少なくとも１種の情報を記憶する情報記憶部を備えるサーバを有し、
前記サーバは、ネットワークを介して、前記電気特性測定装置及び／又は前記血液状態解析装置と接続されている請求項１０に記載の血液状態解析システム。 - 血液の電気特性の経時変化データから、２以上の周波数帯域について特徴を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程で抽出された特徴に基づいて前記血液を評価する評価工程と、
前記評価工程の評価結果に基づいて前記血液を分類する分類工程と、
を有し、
前記評価工程において、抽出された特徴を周波数帯域毎に数値化し、
前記分類工程において、前記特徴を表す数値により前記血液を分類し、前記特徴を表す数値が、周波数勾配の変化点の数及び／又は前記周波数勾配が変化する向きである、
血液状態解析方法。 - 血液の電気特性の経時変化データから、２以上の周波数帯域について特徴抽出する抽出機能と、
抽出された特徴に基づいて前記血液を評価する評価機能であって、抽出された特徴を周波数帯域毎に数値化する前記評価機能と、
評価結果に基づいて前記血液を分類する分類機能であって、周波数勾配の変化点の数及び／又は前記周波数勾配が変化する向きである前記特徴を表す数値により前記血液を分類する前記分類機能と、
をコンピュータに実現させるためのプログラム。
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