JPWO2016151787A1

JPWO2016151787A1 - 血管認識用血流測定方法

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Publication number: JPWO2016151787A1
Application number: JP2017507235A
Authority: JP
Inventors: 武史渡邉; 高橋　晋太郎; 晋太郎高橋
Original assignee: Olympus Corp
Current assignee: Olympus Corp
Priority date: 2015-03-25
Filing date: 2015-03-25
Publication date: 2018-01-11
Also published as: US20180008152A1; US10856751B2; CN107427246A; WO2016151787A1; DE112015006220T5

Abstract

生体組織に存在する血管を正確に検出し、かつ所定の太さの血管を選択的に検出することを目的として、本発明の血管認識用血流測定方法は、レーザ光の生体における散乱光強度の時間波形をフーリエ変換して実時間ドップラースペクトルｆＲＴ（ω）を取得し、規格化実時間ドップラースペクトルｆＮｒｍ（ω）および規格化零スペクトルｆｚＮｒｍ（ω）を算出し、算出されたこれらを減算して算出した差分スペクトルｆＳＵＢ（ω）から領域スペクトルｆｒｎｇ（ω）を算出し、所定のＰＳ基準領域における領域スペクトルｆｒｎｇ（ω）の最大値を領域スペクトルｆｒｎｇ（ω）から減算してＰＳ基準スペクトルｆＰＳ（ω）を算出し、ＰＳ基準スペクトルｆＰＳ（ω）が負となる要素については０に置き換えて取得した計算用スペクトルｆＣ（ω）に基づいて平均周波数ωａｖｅを算出し、算出された平均周波数ωａｖｅと所定の閾値ωｔｈとを比較して血流速度を判定する。

Description

本発明は、血管認識用血流測定方法に関するものである。

生体組織の外科的処置においては、生体組織の内側に隠れている血管の存在を術者が正確に認識し、血管を避けるように処置することが重要である。そこで、生体組織中に存在する血管を光学的に検出する機能を備えた外科処置装置が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１では、生体組織中の血液量を測定し、測定された血液量に基づいて、血管が存在するか否かを判定している。

特許第４４９０８０７号公報

特許文献１の血液量に基づく血管の検出方法は、血管の検出精度が低いとともに、術者にとって有用性に乏しいという問題がある。すなわち、血管内の血液と、出血によって血管から漏出した漏出血液とが区別無く同様に測定されるので、血管を、漏出血液とは区別して正確に検出することができない。また、術者にとっては、特に太い血管の位置を正確に認識することが重要であるが、特許文献１の方法では、細い血管と太い血管とが区別無く検出され、術者にとって真に重要な血管を特定することができない。

本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであって、生体組織に存在する血管を正確に検出することができ、かつ、所定の太さの血管を選択的に検出することができる血管認識用血流測定方法を提供することを目的とする。

本発明の一態様は、レーザ光を生体に照射することにより発生する散乱光強度の時間波形をフーリエ変換して実時間ドップラースペクトルを取得するステップと、所定の規格化領域における前記実時間ドップラースペクトルの平均値を用いて、該実時間ドップラースペクトルを規格化して規格化実時間ドップラースペクトルを算出するステップと、血流が無い状態でレーザ光を照射することにより測定した零スペクトルを前記規格化領域における前記零スペクトルの平均値を用いて規格化して規格化零スペクトルを算出するステップと、前記規格化実時間ドップラースペクトルから前記規格化零スペクトルを減算して差分スペクトルを算出するステップと、所定の積分領域により前記差分スペクトルから積分する領域を抽出して領域スペクトルを算出するステップと、所定のＰＳ基準領域における前記領域スペクトルの最大値を前記領域スペクトルから減算してＰＳ基準スペクトルを算出するステップと、該ＰＳ基準スペクトルが負となる要素については０に置き換えて計算用スペクトルを取得するステップと、該計算用スペクトルに基づいて平均周波数を算出するステップと、算出された平均周波数と所定の閾値とを比較して血流速度を判定するステップとを含む血管認識用血流測定方法である。

本態様によれば、レーザ光の生体における散乱光強度の時間波形がフーリエ変換されて実時間ドップラースペクトルが取得され、取得された実時間ドップラースペクトルが規格化領域における平均値により規格化された規格化実時間ドップラースペクトルが算出される。一方、血流が無い状態でレーザ光を照射して取得された散乱光強度の時間波形がフーリエ変換されて得られた零スペクトルが別途取得され、規格化領域における平均値により規格化された規格化零スペクトルが算出される。規格化領域としては、所望の血流に対応する実時間ドップラースペクトルの強度がノイズフロアの強度と同程度となる周波数より高い周波数に設定される任意の周波数領域が採用される。

そして、規格化実時間ドップラースペクトルから規格化零スペクトルが減算されることにより、ノイズフロアおよびスパイクノイズが低減された差分スペクトルが算出される。この差分スペクトルから積分する領域を抽出することにより、低周波ノイズを低減した領域スペクトルが算出される。そして、領域スペクトルからＰＳ基準領域における最大値を減算することにより、ランダムノイズおよびスパイクノイズが低減されたＰＳ基準スペクトルが算出される。

領域スペクトルから最大値を減算するだけでは、零以下の強度となる要素が発生するため、零以下となった部分については０に置き換えることにより、零以上の強度を有する計算用スペクトルが算出される。
そして、このようにして算出された計算用スペクトルに基づいて平均周波数が算出される。平均周波数は、血流の速度に応じて大きくなるので、平均周波数に基づいて血管の太さを判断することができる。

すなわち、本態様によれば、平均周波数が、実時間ドップラースペクトルに含まれる低周波ノイズ、ノイズフロア、スパイクノイズおよびランダムノイズが除去された計算用スペクトルに基づいて算出されるので、生体内に存在する血管の太さを精度よく判定することができる。

上記態様においては、前記算出された平均周波数と所定の閾値とを比較して血流速度を判定するステップは、前記平均周波数が所定の第１の閾値より大きい場合に血管があると判定してもよい。
このようにすることで、平均周波数が第１の閾値より大きく血流が比較的大きい場合にのみ、血管が存在すると判定することにより、小さい血管のみが存在する部位に対する注意喚起は行われないため、処置をスムーズに行うことができる。

また、上記態様においては、前記算出された平均周波数と所定の閾値とを比較して血流速度を判定するステップは、前記平均周波数が前記第１の閾値より大きい第２の閾値より小さい場合に血管があると判定してもよい。
このようにすることで、レーザ光の生体における散乱光強度が低い場合において、平均周波数が第２の閾値より大きくなる場合には、血管が存在しないと判定することにより、小さい血管のみが存在する部位に対する注意喚起が行われないことへの精度が高められるため、処置をよりスムーズに行うことができる。

また、上記態様においては、前記平均周波数を算出するステップが、所定の積分領域において計算用スペクトルおよび該計算用スペクトルに周波数を乗算したスペクトルの周波数積分値を取得するステップと、所定の積分カットオフ値と前記計算用スペクトルの周波数積分値とを比較するステップと、比較の結果、下式に基づいて平均周波数を設定するステップとを含んでいてもよい。
Ｉ_ｆ＞Ｉ_ｆＣＵＴの場合、ω_ａｖｅ＝Ｉ_ωｆ／Ｉ_ｆ
Ｉ_ｆ≦Ｉ_ｆＣＵＴの場合、ω_ａｖｅ＝０

このようにすることで、計算用スペクトルの周波数積分値が所定の積分カットオフ値より大きい場合にのみ平均周波数が算出され、積分カットオフ値以下の場合には平均周波数がゼロに設定されるので、ランダムノイズによって完全には除去できないノイズフロアにより、血管の判定精度が低下するのを防止することができる。

本発明によれば、生体組織に存在する血管を正確に検出することができ、かつ、所定の太さの血管を選択的に検出することができるという効果を奏する。

本発明の一実施形態に係る血管認識用血流測定方法を適用する外科処置システムを模式的に示す図である。図１の血管認識用血流測定方法を示すフローチャートである。生体組織中の静的成分によるレーザ光の散乱を説明する図である。生体組織中の動的成分によるレーザ光の散乱を説明する図である。図１の判定部において取得される散乱光の強度の時系列データの一例を示す図である。図１の判定部において取得される血流が存在しない場合の実時間ドップラースペクトルの一例を示す図である。図１の判定部において取得される血流が存在する場合の実時間ドップラースペクトルの一例を示す図である。図６の実時間ドップラースペクトルに含まれる血流による信号スペクトルの一例を示す図である。図６の実時間ドップラースペクトルに含まれる低周波ノイズの一例を示す図である。図６の実時間ドップラースペクトルに含まれるノイズフロアの一例を示す図である。図６の実時間ドップラースペクトルに含まれるスパイクノイズの一例を示す図である。図６の実時間ドップラースペクトルに含まれるランダムノイズの一例を示す図である。図７Ｂの低周波ノイズが走査時に変動する様子を示す図である。図７Ｃのノイズフロアが走査時に変動する様子を示す図である。スペクトルの規格化に用いる規格化領域の定義を説明する図である。血流が存在しない場合の規格化実時間ドップラースペクトルから規格化零スペクトルを減算して得られる差分スペクトルの一例を示す図である。血流が存在する場合の規格化実時間ドップラースペクトルから規格化零スペクトルを減算して得られる差分スペクトルの一例を示す図である。積分領域の定義を説明する図である。血流が存在しない場合の差分スペクトルと領域スペクトルとの関係を示す図である。血流が存在する場合の差分スペクトルと領域スペクトルとの関係を示す図である。血流が存在しない場合の領域スペクトルとＰＳ基準スペクトルとの関係を示す図である。血流が存在する場合の領域スペクトルとＰＳ基準スペクトルとの関係を示す図である。血流が存在しない場合のＰＳ基準スペクトルと計算用スペクトルとの関係を示す図である。血流が存在する場合のＰＳ基準スペクトルと計算用スペクトルとの関係を示す図である。図２の血管認識用血流測定方法の変形例を示すフローチャートである。

本発明の一実施形態に係る血管認識用血流測定方法について、図面を参照して以下に説明する。
本実施形態に係る血管認識用血流測定方法は、図１に示されるように、生体組織Ａを処置するエネルギ処置具１と、生体組織Ａ内の血管Ｂを光学的に検出する血管検出手段２と、該血管検出手段２による検出結果に基づいてエネルギ処置具１を制御する制御部３とを備えるシステムの血管検出手段２において、実施される測定方法である。

エネルギ処置具１は、体内に挿入可能な細長い胴部４と、該胴部４の先端に設けられ、生体組織Ａにエネルギを作用させるエネルギ作用部５と、胴部４の基端に接続され、胴部４の内部を通る配線を介してエネルギ作用部５にエネルギ源を供給するエネルギ供給部６とを備えている。

エネルギ作用部５は、生体組織Ａを把持可能な一対のジョー７，８を有するエネルギ鉗子（例えば、モノポーラ、バイポーラまたはエネルギ源を供給可能な把持鉗子）である。上ジョー７および下ジョー８は、互いに対向する内面７ａ，８ａを有している。上ジョー７および下ジョー８は、エネルギ供給部６からエネルギ源（例えば、高周波電流）が供給されることによってエネルギ（例えば、高周波電流または超音波）を発生し、発生されたエネルギを内面７ａ，８ａから該内面７ａ，８ａ間の生体組織Ａへ向かって放出するようになっている。

エネルギ作用部５は、動作モードとして、高エネルギによって生体組織Ａを切開する切開モードと、該切開モードにおける高エネルギよりも低い低エネルギによって生体組織Ａを凝固させる凝固モードとを有する。エネルギ作用部５は、エネルギ供給部６から供給されるエネルギ源の強度に応じて、切開モードと凝固モードとを切り替えるようになっている。

血管検出手段２は、レーザ光Ｌを出力するレーザ光源９と、上ジョー７の内面７ａに設けられレーザ光源９から供給されたレーザ光Ｌを射出する発光部１０と、下ジョー８の内面８ａに設けられ、生体組織Ａによって散乱されたレーザ光Ｌの散乱光Ｓを受光する受光部１１と、該受光部１１によって受光された散乱光Ｓを検出する光検出部１２と、該光検出部１２によって検出された散乱光Ｓの強度の時系列データを取得して該時系列データを周波数解析する周波数解析部１３と、該周波数解析部１３による周波数解析結果に基づいて所定の範囲の直径を有する検出対象の血管Ｂの有無を判定する判定部１４とを備えている。

レーザ光源９は、血液による吸収が少ない波長域（例えば、赤外領域）のレーザ光Ｌを出力する。レーザ光源９は、胴部４の内部を通る光ファイバ１５を介して発光部１０と接続されている。レーザ光源９から光ファイバ１５へ入射されたレーザ光Ｌは、光ファイバ１５によって発光部１０まで導光され、発光部１０から下ジョー８の内面８ａへ向かって射出されるようになっている。

受光部１１は、胴部４の内部を通る光ファイバ１６を介して光検出部１２に接続されている。受光部１１によって受光された散乱光Ｓは、光ファイバ１６によって光検出部１２まで導光され、該光検出部１２に入射するようになっている。
光検出部１２は、光ファイバ１６から入射された散乱光Ｓの強度をデジタル値に変換し、該デジタル値を周波数解析部１３へ順次送信する。

本実施形態に係る血管認識用血流測定方法は、図２に示されるように、周波数解析部１３によって、光検出部１２から受信したデジタル値が所定期間にわたって時系列に記録されることにより、散乱光Ｓの強度の時間変化を示す時系列データを取得する（ステップＳ１）ところから開始される。周波数解析部１３は、取得された時系列データを高速フーリエ変換することにより、実時間ドップラースペクトルｆ_ＲＴ（ω）を算出する（ステップＳ２）。

ここで、時系列データおよび実時間ドップラースペクトルｆ_ＲＴ（ω）について説明する。
生体組織Ａには、図３および図４に示されるように、脂肪や、出血によって血管Ｂから露出した漏出血液のように静止している静的成分と、血管Ｂ内を流動する血液中の赤血球Ｃのように移動している動的成分とが含まれる。静的成分に周波数ｆのレーザ光Ｌが照射されたときには、レーザ光Ｌと同一の周波数ｆを有する散乱光Ｓが発生する。これに対し、動的成分に周波数ｆのレーザ光Ｌが照射されたときには、ドップラーシフトによって、レーザ光Ｌの周波数ｆからシフトした周波数ｆ＋Δｆを有する散乱光Ｓが発生する。このときの周波数のシフト量Δｆは、動的成分の移動の速さに依存する。

したがって、生体組織Ａ内のレーザ光Ｌの照射領域に血管Ｂが含まれている場合、血管Ｂ内の血液によって散乱されて周波数ｆ＋Δｆを有する散乱光Ｓと、血管Ｂ内の血液以外の静的成分によって散乱されて周波数ｆを有する散乱光Ｓとが同時に受光部１１によって受光される。その結果、時系列データには、図５に示されるように、周波数ｆの散乱光Ｓと周波数ｆ＋Δｆの散乱光Ｓとの干渉に起因して周期的に散乱光Ｓ全体の強度が変化するうなりが現れる。

生体組織Ａに照射されたレーザ光は静的成分および動的成分において多重散乱が起こるため、レーザ光が赤血球に入射する際の、光の進行方向と赤血球の移動方向(血流方向)とが成す入射角は単一ではなく分布が生じる。このため、ドップラーシフトによる周波数シフト量Δｆには分布が生じる。これにより、散乱光Ｓ全体の強度のうなりはΔｆの分布に対応して幾つもの周波数成分が重なり合ったものになっている。また、Δｆの分布は血流速度が速い程高周波数側まで広がる。
このような散乱光Ｓの時系列データを高速フーリエ変換すると、図６Ａおよび図６Ｂに示されるように、血流の速さに応じた周波数ω（以下、周波数シフトΔｆをωと記す）に強度を有する実時間ドップラースペクトルｆ_ＲＴ（ω）が得られる。

ここで、実時間ドップラースペクトルｆ_ＲＴ（ω）には、図７Ａに示されるように、血流による信号スペクトルの他、図７Ｂに示されるように、生体組織Ａ表面の凹凸や境界で散乱強度が変動する結果、実時間ドップラースペクトルｆ_ＲＴ（ω）の変化として表れる低周波ノイズ、図７Ｃに示されるように、レーザ光源９自体の光量変動等によるノイズフロア、図７Ｄに示されるように、電気系等に由来して特定周波数に表れるスパイクノイズ等のノイズが含まれる。また、図７Ｅに示されるランダムノイズも含まれる。

また、エネルギ処置具１の手動操作時には、図８Ａおよび図８Ｂに破線で示されるように、低周波ノイズおよびノイズフロアが変動するため、図６Ａおよび図６Ｂに示されるように、血流がない状態および血流が存在する状態のいずれの場合においても実時間ドップラースペクトルｆ_ＲＴ（ω）には、破線で示されるような変動が生じる。

そこで、これらのノイズを除去して、血流による信号スペクトルを精度よく抽出する必要がある。
本実施形態においては、まず、実時間ドップラースペクトルｆ_ＲＴ（ω）における適当な周波数範囲に規格化領域Ｒ_Ｎｒｍを設定する。規格化領域Ｒ_Ｎｒｍは、図９に示されるように、所望の血流に対応する実時間ドップラースペクトルｆ_ＲＴ（ω）の強度がノイズフロア強度と同程度となる周波数よりも高い周波数に設定される任意の周波数領域である。
また、血流が無い状態でレーザ光Ｌを照射して取得された散乱光強度から、ノイズフロアおよびスペクトルのみを含む零スペクトルｆ_ＺＥＲＯ（ω）を算出しておく（ステップＳ３）。

次に、規格化領域Ｒ_Ｎｒｍにおける実時間ドップラースペクトルｆ_ＲＴ（ω）の平均値を用いて実時間ドップラースペクトルｆ_ＲＴ（ω）および零スペクトルｆ_ＺＥＲＯ（ω）を規格化する（ステップＳ４，Ｓ５）。
そして、規格化された規格化実時間ドップラースペクトルｆ_Ｎｒｍ（ω）から規格化された規格化零スペクトルｆ_ｚＮｒｍ（ω）を減算することにより、図１０および図１１に示されるように、差分スペクトルｆ_ＳＵＢ（ω）を算出する（ステップＳ６）。これにより、ノイズフロアおよび部分的にスパイクノイズが低減された差分スペクトルｆ_ＳＵＢ（ω）が算出される。

次に、図１２に示されるように血流による信号スペクトル領域を削りすぎず、かつ、低周波ノイズをカットできるような積分領域Ｒ_Ｉｎｔを設定し、図１３Ａおよび図１３Ｂに示されるように、積分領域Ｒ_Ｉｎｔより低い周波数領域のスペクトルを差分スペクトルｆ_ＳＵＢ（ω）から除去して領域スペクトルｆ_ｒｎｇ（ω）を算出する（ステップＳ７）。
これにより低周波ノイズおよび一部のスパイクノイズを除去した領域スペクトルｆ_ｒｎｇ（ω）が生成される。

また、図１４Ａおよび図１４Ｂに示されるように、最も低周波数のスパイクノイズよりも低いＰＳ基準周波数ω_ＰＳを設定し、該ＰＳ基準周波数ω_ＰＳより高いＰＳ基準領域Ｒ_ＰＳにおける領域スペクトルｆ_ｒｎｇの最大値ｍａｘ_ＰＳを領域スペクトルｆ_ｒｎｇから減算することにより、ＰＳ基準スペクトルｆ_ＰＳ（ω）を算出する（ステップＳ８）。そして、ＰＳ基準スペクトルｆ_ＰＳ（ω）においては、領域スペクトルｆ_ｒｎｇの最大値ｍａｘ_ＰＳを減算することにより負の強度となる要素が発生するので、図１５Ａおよび図１５Ｂに示されるように、負の強度となった領域については０に置き換えることにより、全ての強度が０以上の計算用スペクトルｆ_Ｃ（ω）を算出する（ステップＳ９からＳ１１）。

そして、算出された計算用スペクトルｆ_Ｃ（ω）、および計算用スペクトルｆ_Ｃ（ω）に周波数ωを乗算したものを積分領域Ｒ_Ｉｎｔ内で周波数ωについて積分し、２つの積分値Ｉ_ｆ，Ｉ_ωｆを取得する（ステップＳ１２）。
ここで、計算用スペクトルの積分値Ｉ_ｆが０であるか否かが判定され（ステップＳ１３）、０である場合には便宜上１に置き換えられる（ステップＳ１４）。これにより、０で除算されることを回避するようになっている。また、計算用スペクトルの積分値Ｉ_ｆが所定の積分カットオフ値Ｉ_ｆＣＵＴより大きいか否かが判定され（ステップＳ１５）、判定結果に応じて、以下のように平均周波数が算出される。

Ｉ_ｆ＞Ｉ_ｆＣＵＴの場合、ω_ａｖｅ＝Ｉ_ωｆ／Ｉ_ｆ
Ｉ_ｆ≦Ｉ_ｆＣＵＴの場合、ω_ａｖｅ＝０

すなわち、積分値Ｉ_ｆがカットオフ値Ｉ_ｆＣＵＴ以下の場合には、上位ステップにおいて除去しきれなかったランダムノイズによる誤判定が行われる可能性があるため、カットオフ値Ｉ_ｆＣＵＴより大きな積分値Ｉ_ｆである場合にのみ、平均周波数ω_ａｖｅを算出し（ステップＳ１６）、カットオフ値Ｉ_ｆＣＵＴ以下の積分値Ｉ_ｆである場合には、平均周波数ω_ａｖｅを算出することなく、０に設定することとして（ステップＳ１７）、誤判定を防止している。

そして、算出された平均周波数ω_ａｖｅの値が、所定の平均周波数閾値（第１の閾値）ω_ｔｈと比較して大きいか否かが判定され（ステップＳ１８）、大きい場合には、所望の流速より速い血流が存在するため、比較的太い血管Ｂが存在するものとする判定結果Ｓ_ＴＲＵＥが生成される（ステップＳ１９）。一方、平均周波数ω_ａｖｅが平均周波数閾値ω_ｔｈ以下である場合には、太い血管Ｂは存在しないものとする判定結果Ｓ_{ＦＡＬＳＥ}が生成される（ステップＳ２０）。そして、いずれかの判定結果を示す信号が、判定部１４から出力される（ステップＳ２１）。

制御部３は、判定部１４によって、検出対象の血管Ｂが存在しないと判定された場合には、エネルギ供給部６からエネルギ作用部５へ高強度のエネルギ源を供給させることによって、エネルギ作用部５を切開モードで作動させる。一方、制御部３は、判定部１４によって、検出対象の血管Ｂが存在すると判定された場合には、エネルギ供給部６からエネルギ作用部５へ、切開モードにおけるエネルギ源よりも低強度のエネルギ源を供給することによって、エネルギ作用部５を凝固モードで作動させる。

上記外科処置装置を用いて生体組織Ａを処置するには、一対のジョー７，８の間に生体組織Ａの処置対象部位を把持する。ジョー７，８間の処置対象部位には、発光部１０からレーザ光Ｌが照射され、生体組織Ａによって散乱されながら処置対象部位を透過したレーザ光Ｌの散乱光Ｓが受光部１１によって受光される。受光された散乱光Ｓは、光検出部１２によって検出され、周波数解析部１３において散乱光Ｓの時系列データが生成される。周波数解析部１３においては、時系列データの周波数解析によって実時間ドップラースペクトルｆ_ＲＴ（ω）の平均周波数ω_ａｖｅが抽出され、判定部１４によって、平均周波数ω_ａｖｅに基づいて、生体組織Ａに所定の範囲の直径を有する検出対象の血管Ｂが存在するか否かが判定される。

処置対象部位に検出対象の血管Ｂが存在しないと判定された場合には、制御部３がエネルギ作用部５を切開モードで作動させることによって、ジョー７，８から処置対象部位に高エネルギが供給されて処置対象部位が切開される。処置対象部位に検出対象の血管Ｂが存在すると判定された場合には、制御部３がエネルギ作用部５を凝固モードで作動させることによって、ジョー７，８から処置対象部位へ低エネルギが供給されて処置対象部位が凝固される。

このように、本実施形態によれば、血管Ｂ内の血流に起因して生じる散乱光Ｓのドップラーシフトを解析することによって、血管Ｂ内を流動している血液が、出血によって血管Ｂから漏出している血液とは明確に区別して検出される。これにより、生体組織Ａに存在する血管Ｂを正確に検出することができるという利点がある。

さらに、平均周波数ω_ａｖｅの大きさが、血管Ｂの太さに依存することを利用して、血管Ｂの有無のみならず、血管Ｂの太さも認識することができる。これにより、太い血管Ｂのみを検出し、太い血管Ｂが存在する処置対象部位の切開を確実に回避するようにエネルギ作用部５の動作を適切に制御することができるという利点がある。

また、本実施形態においては、判定部１４により判定において、実時間ドップラースペクトルｆ_ＲＴ（ω）に含まれる低周波ノイズ、ノイズフロア、スパイクノイズおよびランダムノイズを効果的に除去して、平均周波数ω_ａｖｅを算出しているので、太い血管Ｂの存在を精度よく判定することができる。これにより、ノイズによる誤判定を防止して、太い血管Ｂが存在する処置対象部位の切開を確実に回避するようにエネルギ作用部５の動作を適切に制御することができる。

なお、本実施形態においては、検出対象の血管Ｂが存在すると判定部１４によって判定された場合に、制御部３が、術者に対して、検出対象の血管Ｂが存在することを示す表示を図示しないディスプレイに表示させてもよく、音を図示しないスピーカから出力させてもよい。このようにすることで、処置対象部位に検出対象の血管Ｂが存在していることを、術者により確実に認識させることができる。

また、本実施形態においては、制御部３は、エネルギ供給部６からエネルギ作用部５へ供給するエネルギ源の強度を制御することに代えて、検出対象の血管Ｂが存在すると判定部１４によって判定された場合には、エネルギ供給部６からエネルギ作用部５へエネルギ源の供給を停止させ、検出対象の血管Ｂが存在しないと判定部１４によって判定された場合には、エネルギ供給部６からエネルギ作用部５へのエネルギ源を供給させてもよい。
このようにすることで、検出対象の血管Ｂへのエネルギの作用を確実に回避することができる。

また、本実施形態においては、算出された平均周波数ω_ａｖｅが所定の閾値ω_ｔｈより大きい場合に太い血管Ｂがあると判定することとしたが、図１６に示されるように、さらに、上限閾値（第２の閾値）ω_ＵＰｔｈを採用し、平均周波数ω_ａｖｅが上限閾値ω_ＵＰｔｈ以上の場合には、太い血管Ｂがあるとの判定を行わないことにしてもよい（ステップＳ２２）。実時間ドップラースペクトルｆ_ＲＴ（ω）に基づく血流量判定の場合、血流量が少なくなってくるとランダムノイズが支配的となって、上位ステップにおいてはノイズフロアを完全に除去できなくなる。そこで、このような処理を行うことにより、上位ステップにおいて除去しきれないランダムノイズによる誤判定を防止することができる。

Ｂ血管
Ｌレーザ光
ｆ_ＲＴ（ω）実時間ドップラースペクトル
Ｒ_Ｎｒｍ規格化領域
ｆ_Ｎｒｍ（ω）規格化実時間ドップラースペクトル
ｆ_ＺＥＲＯ（ω）零スペクトル
ｆ_ｚＮｒｍ（ω）規格化零スペクトル
ｆ_ＳＵＢ（ω）差分スペクトル
ｆ_ｒｎｇ（ω）領域スペクトル
Ｒ_ＰＳＰＳ基準領域
ｆ_ＰＳ（ω）ＰＳ基準スペクトル
ｆ_Ｃ（ω）計算用スペクトル
Ｒ_Ｉｎｔ積分領域
ω_ａｖｅ平均周波数
ω_ｔｈ平均周波数閾値（第１の閾値）
ω_ＵＰｔｈ上限閾値（第２の閾値）
ω_ＰＳＰＳ基準周波数
Ｉ_ｆ計算用スペクトルの積分値
Ｉ_ωｆ計算用スペクトルｆ_Ｃ（ω）に周波数ωを乗算したものを積分領域Ｒ_Ｉｎｔ内で周波数ωについて積分したときの積分値
Ｉ_ｆＣＵＴ積分カットオフ値

Claims

レーザ光を生体に照射することにより発生する散乱光強度の時間波形をフーリエ変換して実時間ドップラースペクトルを取得するステップと、
所定の規格化領域における前記実時間ドップラースペクトルの平均値を用いて、該実時間ドップラースペクトルを規格化して規格化実時間ドップラースペクトルを算出するステップと、
血流が無い状態でレーザ光を照射することにより測定した零スペクトルを前記規格化領域における前記零スペクトルの平均値を用いて規格化して規格化零スペクトルを算出するステップと、
前記規格化実時間ドップラースペクトルから前記規格化零スペクトルを減算して差分スペクトルを算出するステップと、
所定の積分領域により前記差分スペクトルから積分する領域を抽出して領域スペクトルを算出するステップと、
所定のＰＳ基準領域における前記領域スペクトルの最大値を前記領域スペクトルから減算してＰＳ基準スペクトルを算出するステップと、
該ＰＳ基準スペクトルが負となる要素については０に置き換えて計算用スペクトルを取得するステップと、
該計算用スペクトルに基づいて平均周波数を算出するステップと、
前記算出された平均周波数と所定の閾値とを比較して血流速度を判定するステップとを含む血管認識用血流測定方法。
前記算出された平均周波数と所定の閾値とを比較して血流速度を判定するステップは、前記平均周波数が所定の第１の閾値より大きい場合に血管があると判定する請求項１に記載の血管認識用血流測定方法。
前記算出された平均周波数と所定の閾値とを比較して血流速度を判定するステップは、前記平均周波数が前記第１の閾値より大きい第２の閾値より小さい場合に血管があると判定する請求項２に記載の血管認識用血流測定方法。
前記平均周波数を算出するステップが、所定の積分領域において計算用スペクトルおよび該計算用スペクトルに周波数を乗算したスペクトルの周波数積分値を取得するステップと、所定の積分カットオフ値と前記計算用スペクトルの周波数積分値とを比較するステップと、比較の結果、下式に基づいて平均周波数を設定するステップとを含む請求項１から請求項３のいずれかに記載の血管認識用血流測定方法。
Ｉ_ｆ＞Ｉ_ｆＣＵＴの場合、ω_ａｖｅ＝Ｉ_ωｆ／Ｉ_ｆ
Ｉ_ｆ≦Ｉ_ｆＣＵＴの場合、ω_ａｖｅ＝０