WO2014156371A1 - 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

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 Download PDF

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unit
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    • G01N33/487—Physical analysis of biological material of liquid biological material
    • G01N33/48707—Physical analysis of biological material of liquid biological material by electrical means

Definitions

  • the present technology relates to a blood state analysis device, a blood state analysis system, a blood state analysis method, and a program. More specifically, the present invention relates to a technique for analyzing the state from the electrical characteristics of blood.
  • Anti-platelet agglutinating drugs or anticoagulants are prophylactically administered to patients and healthy individuals who are at risk for thrombosis.
  • Patients having a risk of thrombosis include, for example, patients with diabetes, arteriosclerosis, cancer, heart disease and respiratory disease, perioperative patients, patients taking immunosuppressants, and the like.
  • healthy people having a risk of blood clot include pregnant women and elderly people.
  • Acetylsalicylic acid or the like is used as an antiplatelet agglutinating agent, and warfarin or heparin, an activated blood coagulation factor X (Factor Xa) inhibitor, a thrombin direct inhibitor, or the like is used as an anticoagulant.
  • Factor Xa activated blood coagulation factor X
  • Prophylactic administration of antiplatelet aggregating drugs or anticoagulants against thrombosis has the side effect of increasing the risk of bleeding when the dosage is excessive. In order to obtain a sufficient preventive effect while preventing this side effect, it is important to administer medication in which the blood coagulation ability of the subject is evaluated in a timely manner, and the drug and dosage are appropriately selected and set.
  • Blood coagulation ability tests for medication management include methods such as International Standardized Prothrombin Time (Prothrombin Time-International Normalized Ratio: PT-INR) and Activated Partial Thromboplastin Time (APTT).
  • PT-INR Prothrombin Time-International Normalized Ratio
  • APTT Activated Partial Thromboplastin Time
  • PRP Platelet Rich Plasma
  • Patent Documents 1 and 2 In recent years, techniques for acquiring information related to the blood coagulation system from the dielectric constant of blood have also been proposed (see Patent Documents 1 and 2). For example, in the blood coagulation system analyzers described in Patent Documents 1 and 2, blood to be analyzed is held in a container equipped with an electrode for applying a voltage to blood, and an alternating current is applied to the electrode. The complex dielectric constant is measured. In these apparatuses, the complex permittivity spectrum obtained by the measurement is analyzed according to a predetermined algorithm to evaluate the increase or decrease in blood coagulation ability such as blood coagulation time.
  • the main object of the present disclosure is to provide a blood state analysis device, a blood state analysis system, a blood state analysis method, and a program that can analyze a blood state easily and accurately.
  • the present inventor uses blood electrical property data measured by the electrical property measuring device such as the above-described dielectric core gromometer, thereby causing thrombosis risk and the like.
  • the present inventors have found that it is possible to easily and accurately analyze the state of blood in the blood.
  • the blood state analysis apparatus includes an extraction unit that extracts one or more features for two or more frequency bands from the temporal change data of blood electrical characteristics, and features extracted by the extraction unit.
  • An evaluation unit that evaluates the state of the blood based on the data, and a classification unit that classifies the blood based on the evaluation result of the evaluation unit.
  • the evaluation unit may digitize the extracted features for each frequency band.
  • the classification unit can classify the blood based on numerical values representing the characteristics. Further, the classification unit may classify the blood by comparing the numerical value with a preset threshold value.
  • the characteristic is, for example, characteristic time associated with a change in the state of the blood.
  • the classification unit may classify the blood according to the number of change points of the frequency gradient and / or the direction in which the frequency gradient changes. Furthermore, the classification unit can classify the blood by comparing the characteristics of each frequency band imagewise.
  • This blood state analysis apparatus may have a measurement unit that measures electrical characteristics over time at a specific frequency or frequency band for blood to be analyzed. In that case, a data processing unit for removing noise from the temporal change data of the electrical characteristics of the blood measured by the measurement unit may be provided.
  • the blood condition analysis system is measured by an electrical property measurement device including a measurement unit that measures electrical characteristics over time at a specific frequency or frequency band for blood to be analyzed, and the electrical property measurement device.
  • An extraction unit that extracts features for two or more frequency bands from the temporal change data of the electrical characteristics of the blood, an evaluation unit that evaluates the blood based on the features extracted by the extraction unit, and an evaluation result of the evaluation unit
  • a blood state analyzing apparatus including at least a classification unit for classifying the blood based on the blood pressure.
  • the measurement result obtained by the electrical characteristic measurement device, the feature extracted by the extraction unit of the blood state analysis device, the evaluation result obtained by the evaluation unit, and the classification result obtained by the classification unit are further included.
  • It has a server provided with the information storage part which memorizes one sort of information, and the server may be connected with the electrical property measuring device and / or the blood state analysis device via a network.
  • an extraction step of extracting features for two or more frequency bands from time-dependent data of electrical characteristics of blood, and evaluating the blood based on the features extracted by the extraction unit An evaluation process, and a classification process for classifying the blood based on the evaluation result of the evaluation unit.
  • the program according to the present disclosure includes an extraction function for extracting characteristics of two or more frequency bands from blood time-dependent electrical property data, an evaluation function for evaluating the blood based on the extracted characteristics, and an evaluation result.
  • the computer realizes a classification function for classifying the blood based on the computer.
  • the state of the blood can be analyzed with a simple method with high accuracy.
  • the effects described here are not necessarily limited, and may be any of the effects described in the present disclosure.
  • a and B are diagrams showing frequency gradient change points in a typical coagulation state, with the horizontal axis representing frequency and the vertical axis representing time. It is a figure which shows the example of a method classified using the value in a specific frequency. It is a flowchart figure which shows the method of analyzing the state of the blood using the blood state analyzer 1 shown in FIG. It is a flowchart figure which shows an operation example. It is a block diagram showing an example of composition of a blood state analysis device of a modification of a 1st embodiment of this indication.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of a blood state analysis apparatus according to the present embodiment.
  • the blood state analysis apparatus 1 of this embodiment includes at least an extraction unit 2, an evaluation unit 3, and a classification unit 4.
  • the extraction unit 2 extracts features for two or more frequency bands from the temporal change data of the electrical characteristics of the blood to be analyzed.
  • electrical characteristics include, for example, impedance, conductance, admittance, capacitance, dielectric constant, electrical conductivity, phase angle, and quantities obtained by converting these into electrical quantities.
  • feature includes not only a characteristic value calculated from the temporal change data of electrical characteristics but also an image characteristic extracted from the display image of the temporal change data.
  • the blood state analysis apparatus 1 of this embodiment can evaluate and classify blood using one of the electrical characteristics described above, it can also use two or more electrical characteristics.
  • the features extracted by the extraction unit 2 are not limited to one type, and two or more types of features may be extracted.
  • Features extracted by the extraction unit 2 include a characteristic time associated with a blood state change, a change amount of an electrical characteristic value, a change point of a frequency gradient, and the like.
  • characteristic times associated with changes in blood state include blood coagulation start time, blood coagulation end time, erythrocyte sedimentation start time, erythrocyte sedimentation end time, red blood cell formation start time, and red blood cell replenishment time. For example, there is a time for ending Qian formation.
  • the evaluation unit 3 evaluates the blood state based on the features extracted by the extraction unit 2.
  • examples of the state of blood to be evaluated include a blood coagulation state, an aggregation state of components in the blood, a red blood cell sedimentation state, a recurring state, a blood clot degeneration state, and the like.
  • the blood state evaluation method is not particularly limited, and can be appropriately selected according to the characteristics extracted by the extraction unit 2. For example, when evaluating the coagulation state of blood, a method of quantifying the extracted features for each frequency band can be applied. If the extracted feature is an image, for example, the evaluation unit 3 compares the reference data and the extracted data imagewise.
  • the classification unit 4 classifies blood based on the evaluation result of the evaluation unit 3. 2 and 3 are diagrams showing examples of classification. At this time, the blood classification method is not particularly limited. For example, a method of classification by comparing the numerical value obtained by the evaluation unit 3 with a preset threshold value can be applied.
  • the classification unit 4 may classify blood by comparing the characteristics of each frequency band imagewise, such as comparing spectral patterns.
  • FIG. 4 is a flowchart showing a method of analyzing the blood state using the blood state analyzer 1 shown in FIG. 1 in the order of the steps
  • FIG. 5 is a flowchart showing an operation example.
  • Step S1 Feature extraction process>
  • the extraction unit 2 extracts features for two or more frequency bands from the temporal change data A (f, t) of blood electrical characteristics (step S1).
  • the frequency band for extracting the features can be appropriately selected according to the state of the blood to be evaluated, but is preferably selected from the range of 100 Hz to 100 MHz where the influence of the protein is relatively small. It is more preferable to select from the range.
  • the electrical property is dielectric constant and the risk of venous thromboembolism (VTE) is predicted for the blood to be analyzed
  • the features may be extracted at around 10 MHz, around 1 MHz, and around 2.5 kHz.
  • VTE venous thromboembolism
  • an increase in the dielectric constant (the real part of the complex dielectric constant) associated with blood coagulation is observed in a high frequency band around 10 MHz (3 MHz to 30 MHz).
  • the intermediate frequency band around 1 MHz (100 kHz or more and less than 3 MHz)
  • a peak showing blood sedimentation is observed at around 2.5 kHz.
  • blood with negative thrombosis has the following two characteristic patterns.
  • the first pattern is a case where an increase in the dielectric constant (the real part of the complex dielectric constant) is seen in the low frequency band as opposed to positive blood.
  • the second pattern in the intermediate frequency band, apart from the increase in the dielectric constant (real part of the complex dielectric constant) due to the formation of red blood cells, the dielectric constant (the real part of the complex dielectric constant) associated with blood coagulation. ) Increase and subsequent decrease is observed.
  • the 2nd pattern characterized by this intermediate frequency band is a characteristic change like the blood of a healthy person. Table 1 below shows frequency bands in which characteristic changes are observed in the blood state and the dielectric constant (the real part of the complex dielectric constant).
  • Step S2 Blood condition evaluation step> Next, based on the features extracted by the extraction unit 2, the evaluation unit 3 evaluates the blood state (step S2).
  • the state of blood can be evaluated, for example, by digitizing the temporal change data of electrical characteristics.
  • the method of digitizing the electrical property temporal change data is not particularly limited.
  • the electrical property temporal change data is normalized by a specific time, and the change amount ⁇ A (f, There is a method for obtaining t).
  • a (f, t a) in Equation 1 below, for any frequency f, is a variation of the electrical characteristic at the reference time t a.
  • the change amount ⁇ A (f, t) calculated by the above mathematical formula 1 can be evaluated by differentiating the change amount by frequency or time, for example, and obtaining the local extreme value, the differential amplitude and the angle.
  • This determination value p 1 is the electrical characteristic change amount ⁇ A (f 1 , t 1 ) at the first frequency f 1 and the first time t 1, the electrical frequency at the second frequency f 2 and the first time t 1 .
  • the change amount ⁇ A (f 2 , t 1 ) of the characteristic, the change amount ⁇ A (f 3 , t 1 ) of the electrical characteristic at the third frequency f 3 and the first time t 1 is calculated.
  • temporal change data of the electrical characteristics may be fitted using the following Equation 4 and Equation 5 without normalizing at a specific time.
  • Step S3 Classification process>
  • the classification unit 4 classifies the blood based on the evaluation result in the evaluation unit 3.
  • the classification method may be suitably selected according to the evaluation method in the evaluation unit 3, for example, when calculating the decision value p 1, p 2 in the evaluation unit 3, the determination value p 1, p By comparing 2 with a preset threshold value, blood can be easily classified according to its state.
  • the evaluation result is image data such as a spectral shape
  • it can be classified by comparing the characteristic parameter of the blood to be analyzed with the characteristic parameter of the reference data by an image recognition technique.
  • Such a computer program may be stored in a recording medium such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or a flash memory, and can be distributed via a network.
  • blood is evaluated and classified using features extracted from temporal change data of electrical characteristics.
  • the blood condition can be analyzed well. This technique is useful not only in research fields but also in pathological examinations.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration example of the blood state analysis apparatus according to the present embodiment.
  • the same components as those of the blood state analyzer 1 shown in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
  • the blood state analysis apparatus 10 of the present modification includes a measurement unit 5 and a data processing unit 6 in addition to the extraction unit 2, the evaluation unit 3, and the classification unit 4 described above.
  • the blood state analyzing apparatus 10 may be provided with a display unit (not shown) and a storage unit (not shown).
  • the measurement unit 5 measures the electrical characteristics over time at a specific frequency or frequency band for the blood to be analyzed. Examples of the electrical characteristics measured by the measurement unit 5 include impedance, conductance, admittance, capacitance, dielectric constant, conductivity, phase angle, and the amount obtained by converting these quantities of electricity.
  • the blood state analysis apparatus 10 of the present modification can be evaluated / classified by one of these electrical characteristics, but two or more electrical characteristics can also be used.
  • the configuration of the measurement unit 5 is not particularly limited, and can be set as appropriate according to the electrical characteristics to be measured.
  • an impedance analyzer or a network analyzer can be used as the measurement unit 5 when an AC voltage is applied between the electrode pair provided in the sample container to measure the impedance or dielectric constant of blood.
  • the measurement unit 5 may measure only the frequency or frequency band used in the extraction unit 2, the evaluation unit 3, and the classification unit 4, but obtained by measuring electrical characteristics in a wide band by changing the frequency.
  • a frequency or frequency band used for evaluation can also be extracted from the spectrum.
  • the data processing unit 6 removes noise from the temporal change data of the electrical characteristics of the blood measured by the measurement unit 5.
  • the method for removing noise in the data processing unit 6 is not particularly limited, and various noise removing methods can be applied. For example, it is possible to evaluate the reliability of a signal having an electrical characteristic measured by fitting or the like and select a noise removal method according to the result. At that time, a plurality of noise removal methods can be combined and processed.
  • the storage unit stores the temporal change data of the electrical characteristics of blood measured by the measurement unit 5, the data from which noise has been removed by the data processing unit 6, the evaluation result by the evaluation unit 3, the classification result by the classification unit 4, and the like. It is memorized and is composed of a hard disk or the like.
  • the display unit displays temporal change data of the electrical characteristics of blood measured by the measurement unit 5, data from which noise has been removed by the data processing unit 6, evaluation results by the evaluation unit 3, classification results by the classification unit 4, and the like. What is necessary is just to display and these can be browsed.
  • FIG. 7 is a flowchart showing a method of analyzing the blood state using the blood state analyzing apparatus 10 shown in FIG.
  • Step S11 Electrical characteristic measurement process>
  • the measurement unit 5 measures the electrical characteristics of the blood to be analyzed over time at a specific frequency or frequency band.
  • the measurement conditions of the electrical characteristics are not particularly limited, and can be set as appropriate according to the type of electrical characteristics and the like as long as the blood to be evaluated is not altered.
  • the measurement may be performed only for the frequency or frequency band used in the extraction process, the evaluation process, and the classification process, but it is also possible to measure electrical characteristics in a wide band including all of the used frequency and frequency band.
  • the extraction unit 2 or the evaluation unit 3 may extract the frequency or frequency band used for the evaluation from the obtained spectrum.
  • Step S12 Noise removal step>
  • the data processing unit 6 removes noise from the data signal measured by the measurement unit 5 by various noise removal methods. At that time, for example, the reliability of the signal of the electrical characteristic measured by fitting or the like may be evaluated, and the noise removal method may be selected according to the result. At that time, a plurality of noise removal methods can be combined and processed.
  • Steps S13 to S15 The feature extraction process in step S13, the blood condition evaluation process in step S14, and the classification process in step S15 are the same as steps S1 to S3 in the blood condition analyzer of the first embodiment described above.
  • the blood condition analyzer of this modification also uses the characteristics extracted from the temporal change data of the electrical characteristics to evaluate and classify the blood.
  • the blood condition can be analyzed well.
  • the accuracy of evaluation and classification is improved.
  • FIG. 8 is a diagram showing a schematic configuration of the blood state analysis system of the present embodiment.
  • the blood state analysis system 11 of this embodiment includes the blood state analysis device 1 of the first embodiment described above and an electrical characteristic measurement device 12. Further, the blood state analysis system 10 of the present embodiment may be connected to a server 13 or a display device 14 as necessary.
  • the electrical property measuring device 12 measures the electrical properties of blood over time at a specific frequency or frequency band by applying a voltage between a pair of electrodes provided in a sample container filled with blood to be analyzed. Department.
  • the configuration of the electrical property measuring device 12 is not particularly limited, and can be appropriately set according to the electrical property to be measured. For example, when an AC voltage is applied between the electrode pairs to measure blood impedance or dielectric constant, an impedance analyzer or network analyzer can be used.
  • the server 13 is connected to the blood state analysis device 1 and the display device 14 via the network 15, and is provided with an information storage unit and the like. And the server 13 manages the various data uploaded from the blood state analyzer 1, and outputs it to the display apparatus 14 or the blood state analyzer 1 according to a request
  • the display device 14 displays the data of the electrical characteristics measured by the electrical property measurement device 12 and the results evaluated and classified by the blood state analysis device 1.
  • the display device 14 may be provided with an information input unit for selecting and inputting data to be displayed by the user. In this case, information input by the user is transmitted to the server 13 and the blood state analyzer 1 via the network 15.
  • blood is evaluated and classified using the characteristics extracted from the temporal change data of the electrical characteristics. Therefore, the blood state can be accurately and easily determined by a simple method. Can be analyzed.
  • the present disclosure can take the following configurations.
  • An extraction unit that extracts one or more features for two or more frequency bands from the temporal change data of electrical characteristics of blood;
  • An evaluation unit that evaluates the state of the blood based on the features extracted by the extraction unit;
  • a classification unit for classifying the blood based on the evaluation result of the evaluation unit;
  • a blood condition analysis apparatus comprising at least (2) The blood state analysis apparatus according to (1), wherein the evaluation unit digitizes the extracted features for each frequency band.
  • the blood state analysis device according to any one of (1) to (7), wherein the classification unit classifies the blood by comparing the characteristics of each frequency band imagewise.
  • the blood state analysis apparatus according to any one of (1) to (8), wherein the extraction unit extracts one or two or more features in two or more frequency bands within a range of 100 Hz to 100 MHz.
  • the blood state analyzing apparatus according to any one of (1) to (9), further comprising a measuring unit that measures electrical characteristics over time at a specific frequency or frequency band for blood to be analyzed.
  • the blood state analysis apparatus according to (10), further including a data processing unit that removes noise from the temporal change data of the electrical characteristics of the blood measured by the measurement unit.
  • An electrical property measuring device including a measurement unit that measures electrical properties over time at a specific frequency or frequency band for blood to be analyzed; An extraction unit for extracting features for two or more frequency bands from the temporal change data of the electrical properties of the blood measured by the electrical property measuring apparatus, and an evaluation for evaluating the blood based on the features extracted by the extraction unit
  • a blood state analysis device comprising at least a classification unit that classifies the blood based on the evaluation result of the evaluation unit;
  • a blood state analysis system is stored among the measurement result in the electrical characteristic measurement device, the feature extracted by the extraction unit of the blood state analysis device, the evaluation result in the evaluation unit, and the classification result in the classification unit.
  • a blood state analysis method comprising: (15) An extraction function for extracting features for two or more frequency bands from the temporal change data of the electrical characteristics of blood; An evaluation function for evaluating the blood based on the extracted features; A classification function for classifying the blood based on the evaluation result; A program to make a computer realize.
  • FIG. 9 are diagrams showing the evaluation / classification methods of Examples 1 to 6.
  • Example 1 With the method shown in FIG. 9, the time-dependent data of electrical characteristics was fitted with time and frequency to evaluate and classify the blood state. The results are shown in Table 2 below.
  • this method was able to classify blood of thrombotic patients with good results of 83% sensitivity and 80% specificity.
  • sensitivity and specificity are indicators used in clinical tests.
  • “Sensitivity” is a value defined as “probability to correctly determine what should be determined as positive”
  • specificity is “probability to correctly determine negative as negative”.
  • both values are high, and a technique with high values of both “sensitivity” and “specificity” can be said to be an excellent inspection technique.
  • these values have a relationship that the sensitivity decreases when priority is given to the sensitivity, and the sensitivity decreases when priority is given to the specificity. Is set.
  • Example 2 The complex dielectric aging data of the spectrum of blood shown in FIG. 10, after normalization with a particular time, in a manner of using the determination value p 1 represented by the above equation 2, to evaluate the state of the blood, and classified.
  • f 1 was 2.5 kHz
  • f 2 was 1 MHz
  • f 3 was 10 MHz
  • the coagulation time t 1 was obtained at 10 MHz.
  • the resulting decision value p 1 and classified by a predetermined threshold value, as shown in FIG. 11, it was evaluated.
  • the results are shown in Table 3 below.
  • this method was able to classify blood of thrombotic patients with good results of sensitivity 100% and specificity 80%.
  • Example 3 Evaluation / classification was performed by the method shown in FIG. 12 using the complex dielectric constant for the electrical characteristics. Specifically, after time-dependent change data of the complex dielectric spectrum of blood was normalized with a specific time, the number of frequency gradient change points was classified and evaluated according to a predetermined threshold as shown in FIG. The results are shown in Table 4 below.
  • this method was able to classify blood of thrombotic patients with good results of sensitivity 67% and specificity 80%.
  • Example 4 Evaluation / classification was performed by a method using frequency fitting shown in FIG. 14 using a complex dielectric constant for electrical characteristics. Specifically, after time-dependent change data of the complex dielectric spectrum of blood was normalized at a specific time, a change amount ⁇ was calculated at each frequency, and evaluated and classified by frequency fitting shown in FIG. The results are shown in Table 5 below.
  • this method was able to classify blood of thrombotic patients with good results of 67% sensitivity and 100% specificity.
  • Example 5 Evaluation / classification was performed by a method using a complex dielectric constant for electrical characteristics and using a coagulation time shown in FIG. Specifically, instead of fitting with the frequency of Example 4 described above, the coagulation time was extracted at 10 MHz, and based on the value, classification was performed with a predetermined threshold as shown in FIG. The results are shown in Table 6 below.
  • this method was able to classify blood of thrombotic patients with good results of sensitivity 100% and specificity 80%.
  • Evaluation / classification was performed by the method shown in FIG. 17 using the complex dielectric constant for the electrical characteristics. Specifically, the time-dependent data of the complex dielectric spectrum of blood was normalized at a specific time, and then fitting was performed at the frequency and time. Then, four frequencies were selected from the obtained data, and the blood state was evaluated and classified by a machine learning pattern recognition neural network. The results are shown in Table 7 below.

Abstract

　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。　血液状態解析装置に、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設ける。

Description

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
　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。
特開２０１０－１８１４００号公報 特開２０１２－１９４０８７号公報
　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る。
　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てもよい。
　また、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ことができる。
　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。
　例えば、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。
　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ことができる。
　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。
　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。
　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。
本開示の第１の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。 Ａ及びＢは横軸に周波数、縦軸に時間をとって、典型的な凝固状態における周波数勾配の変化点を示す図である。 特定の周波数における値を用いて分類する方法例を示す図である。 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る。 動作例を示すフローチャート図である。 本開示の第１の実施形態の変形例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 本開示の第２の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。 実施例１の評価・分類方法を示す図である。 実施例２の評価・分類方法を示す図である。 実施例２の分類結果を示す図である。 実施例３の評価・分類方法を示す図である。 実施例３の分類結果を示す図である。 実施例４，５の評価・分類方法を示す図である。 実施例４の周波数フィッティングを示す図である。 実施例５の分類結果を示す図である。 実施例６の評価・分類方法を示す図である。
　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）
　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。
　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。
　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。
　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。
＜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。
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　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。
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
＜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。
　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。
　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。
［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。
［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。
［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。
＜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。
　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。
＜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。
　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。
［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。
［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。
［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。
　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。
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000007
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000008
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000009
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000010
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000011
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000012
　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 (14)

  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請求項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請求項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請求項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））である請求項３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請求項１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請求項１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請求項１に記載の血液状態解析装置。
  9. 　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に記載の血液状態解析装置。
  10. 　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９に記載の血液状態解析装置。
  11. 　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。
  12. 　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１１に記載の血液状態解析システム。
  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。
  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。
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