WO2016170636A1 - 血管探査方法 - Google Patents

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blood vessel
spectrum
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武史 渡邉
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オリンパス株式会社
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/026—Measuring blood flow
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B10/00—Other methods or instruments for diagnosis, e.g. instruments for taking a cell sample, for biopsy, for vaccination diagnosis; Sex determination; Ovulation-period determination; Throat striking implements

Definitions

  • the present invention relates to a blood vessel exploration method.
  • Patent Document 1 a surgical treatment apparatus having a function of optically detecting a blood vessel present in a living tissue has been proposed (see, for example, Patent Document 1).
  • Patent Document 1 a blood volume in a living tissue is measured, and it is determined whether or not a blood vessel exists based on the measured blood volume.
  • the blood vessel detection method based on the blood volume of Patent Document 1 has a problem that blood vessel detection accuracy is low and usefulness for an operator is poor. That is, blood in the blood vessel and leaked blood leaked from the blood vessel due to bleeding are measured in the same manner without distinction, so that the blood vessel cannot be accurately detected separately from the leaked blood. For the surgeon, it is particularly important to accurately recognize the position of a thick blood vessel. However, in the method of Patent Document 1, a thin blood vessel and a thick blood vessel are detected without distinction, which is really important for the surgeon. The blood vessel cannot be identified.
  • the present invention has been made in view of the above-described circumstances, and can accurately detect a blood vessel existing in a living tissue and can selectively detect a blood vessel having a predetermined thickness. Provide exploration methods.
  • One embodiment of the present invention includes a step of calculating a real-time Doppler spectrum by Fourier-transforming a time waveform of scattered light intensity generated by irradiating a living body with laser light, and a value of the real-time Doppler spectrum is set to a predetermined noise.
  • Calculating a real-time noise parameter by performing arithmetic processing in the parameter frequency domain, and performing arithmetic processing in the noise parameter frequency domain by measuring a zero spectrum value measured by irradiating laser light in a state where there is no blood flow.
  • Calculating a static noise parameter Calculating a static noise parameter; calculating an average frequency from the real-time Doppler spectrum; comparing the average frequency with a predetermined threshold to determine the level of blood flow velocity; and the real time
  • the ratio of the noise parameter to the static noise parameter Comparing a noise parameter threshold value of the blood vessel and determining a magnitude of the noise, and determining a blood vessel when the blood flow velocity is higher than the predetermined threshold value and the noise is determined to be small. Is the method.
  • the time waveform of the scattered light intensity in the living body of the laser light is Fourier-transformed to obtain a real-time Doppler spectrum, and the obtained real-time Doppler spectrum value is arithmetically processed in a predetermined noise parameter frequency domain.
  • the real-time noise parameter is calculated.
  • a static noise parameter is calculated by performing arithmetic processing on the value of the zero spectrum obtained by irradiating laser light in the absence of blood flow in the noise parameter frequency domain.
  • the average frequency is calculated from the real-time Doppler spectrum, and the level of the blood flow velocity is determined by comparing the calculated average frequency with a predetermined threshold value.
  • the ratio between the real-time noise parameter and the static noise parameter is compared with a predetermined noise parameter threshold to determine the magnitude of the noise, and when it is determined that the blood flow velocity is high and the noise is small It is determined that a blood vessel exists.
  • the average frequency becomes higher than the predetermined threshold value when there is a blood vessel or when the noise becomes high.
  • the noise parameter frequency region may include a direct current component.
  • the inventors have found that the DC component of the real-time Doppler spectrum increases when the noise increases. It is possible to clearly determine the presence or absence of noise by arithmetically processing the real-time noise parameter and the static noise parameter for determining the noise in the noise parameter frequency region including the DC component.
  • storing the determination result of the presence or absence of the blood vessel may be included, and when it is determined that the noise is large, the presence of the blood vessel may be determined based on the immediately preceding determination result.
  • the present invention it is possible to accurately detect a blood vessel existing in a living tissue and to selectively detect a blood vessel having a predetermined thickness.
  • FIG. 2A It is a figure showing typically a surgical treatment system to which a blood vessel exploration method concerning one embodiment of the present invention is applied. It is a flowchart which shows a part of blood-vessel search method of FIG. It is a flowchart which shows a part of blood vessel exploration method of the continuation of FIG. 2A. It is a flowchart which shows a part of vascular exploration method of the continuation of FIG. 2B. It is a figure explaining scattering of the laser beam by the static component in a biological tissue. It is a figure explaining scattering of the laser beam by the dynamic component in a biological tissue. It is a figure which shows an example of the time series data of the intensity
  • the blood vessel exploration method according to the present embodiment includes an energy treatment tool 1 for treating a living tissue A, a blood vessel detecting means 2 for optically detecting a blood vessel B in the living tissue A, This is a measurement method implemented in the blood vessel detection means 2 of the system 100 including the display unit 3 for displaying the detection result by the blood vessel detection means 2.
  • the energy treatment instrument 1 is connected to an elongated body 4 that can be inserted into the body, an energy acting unit 5 that is provided at the distal end of the body 4 and applies energy to the living tissue A, and a proximal end of the body 4. And an energy supply unit 6 for supplying an energy source to the energy acting unit 5 through a wiring passing through the inside of the body unit 4.
  • the energy action unit 5 is an energy forceps (for example, a grasping forceps capable of supplying a monopolar, bipolar or energy source) having a pair of jaws 7 and 8 capable of gripping the living tissue A.
  • the upper jaw 7 and the lower jaw 8 have inner surfaces 7a and 8a facing each other.
  • the upper jaw 7 and the lower jaw 8 generate energy (for example, high-frequency current or ultrasonic waves) when an energy source (for example, high-frequency current) is supplied from the energy supply unit 6, and the generated energy is transmitted to the inner surfaces 7a, 7a, From 8a, it discharge
  • the energy action part 5 has an incision mode in which the living tissue A is incised with high energy and a coagulation mode in which the living tissue A is coagulated with low energy lower than the high energy in the incision mode.
  • the energy operation unit 5 switches between the incision mode and the coagulation mode according to the strength of the energy source supplied from the energy supply unit 6.
  • the blood vessel detection means 2 is scattered by a laser light source 9 that outputs laser light L, a light emitting unit 10 that emits the laser light L supplied from the laser light source 9, and a living tissue A.
  • a light receiving unit 11 that receives the scattered light S of the laser beam L, a light detection unit 12 that detects the scattered light S received by the light receiving unit 11, and a scattered light S detected by the light detection unit 12.
  • the frequency analysis unit 13 that acquires time series data of intensity and frequency-analyzes the time series data, and the presence or absence of a blood vessel B to be detected having a diameter in a predetermined range based on the frequency analysis result by the frequency analysis unit 13 And a determination unit 14 for determination.
  • the laser light source 9 outputs laser light L in a wavelength region (for example, infrared region) that is less absorbed by blood.
  • the laser light source 9 is connected to the light emitting unit 10 via an optical fiber 15 that passes through the inside of the body unit 4.
  • the laser light L incident on the optical fiber 15 from the laser light source 9 is guided to the light emitting unit 10 by the optical fiber 15 and emitted forward from the light emitting unit 10.
  • the light receiving unit 11 is connected to the light detection unit 12 via an optical fiber 16 that passes through the inside of the body unit 4.
  • the scattered light S received by the light receiving unit 11 is guided to the light detecting unit 12 by the optical fiber 16 and is incident on the light detecting unit 12.
  • the light detection unit 12 converts the intensity of the scattered light S incident from the optical fiber 16 into a digital value, and sequentially transmits the digital value to the frequency analysis unit 13.
  • the digital value received from the light detection unit 12 is recorded in time series over a predetermined period by the frequency analysis unit 13.
  • the time series data indicating the temporal change in intensity is acquired (step S1 in FIG. 2A).
  • the frequency analysis unit 13 calculates the real-time Doppler spectrum f RT ( ⁇ ) by performing a fast Fourier transform on the acquired time series data (step S2 in FIG. 2A).
  • the biological tissue A includes fat, a static component that is stationary like leaked blood exposed from the blood vessel B due to bleeding, and blood in the blood flowing in the blood vessel B. And moving dynamic components such as red blood cells C.
  • the static component is irradiated with the laser beam L having the frequency f
  • scattered light S having the same frequency f as the laser beam L is generated.
  • the dynamic component is irradiated with the laser beam L having the frequency f
  • scattered light S having a frequency f + ⁇ f shifted from the frequency f of the laser beam L is generated by Doppler shift.
  • the frequency shift amount ⁇ f at this time depends on the moving speed of the dynamic component.
  • the scattered light S scattered by the blood in the blood vessel B and having the frequency f + ⁇ f, and static other than the blood in the blood vessel B is simultaneously received by the light receiving unit 11.
  • the intensity of the entire scattered light S periodically changes due to the interference between the scattered light S with the frequency f and the scattered light S with the frequency f + ⁇ f. Appears.
  • the laser light L applied to the living tissue A undergoes multiple scattering in the static component and the dynamic component, the light traveling direction and the moving direction of the red blood cell C (blood flow when the laser light L enters the red blood cell C)
  • the incident angle formed by (direction) is not single but has a distribution.
  • distribution occurs in the frequency shift amount ⁇ f due to the Doppler shift.
  • the beat of the intensity of the scattered light S as a whole overlaps several frequency components corresponding to the distribution of ⁇ f.
  • the distribution of ⁇ f spreads to the higher frequency side as the blood flow velocity increases.
  • the frequency shift amount ⁇ f is expressed as ⁇ ).
  • a real-time Doppler spectrum f RT ( ⁇ ) having an intensity is obtained.
  • the normalized region R Nrm is set to an appropriate frequency range in the real-time Doppler spectrum f RT ( ⁇ ). As shown in FIG. 9, the normalized region R Nrm is set to a frequency higher than the frequency at which the intensity of the real-time Doppler spectrum f RT ( ⁇ ) corresponding to the desired blood flow is comparable to the noise floor intensity. Any frequency range. Also, the zero spectrum f ZERO ( ⁇ ) including only the noise floor and the spectrum is calculated from the scattered light intensity obtained by irradiating the laser beam L in the absence of blood flow (step S3 in FIG. 2A).
  • a frequency region for obtaining a noise parameter is set separately, and a real-time noise parameter R RTN is obtained from f RT ( ⁇ ) (step S4 in FIG. 2A). Further, the static noise parameter R ST is acquired from f ZERO ( ⁇ ) (step S5 in FIG. 2A).
  • FIG. 10 shows a scanning noise spectrum (scanning noise level) in a state where there is no blood flow.
  • FIG. 11 shows a blood flow spectrum in a state where there is blood flow.
  • FIG. 12 shows the result of examining how the frequency components change during scanning by acquiring a plurality of scanning noise spectra while scanning the energy action unit 5 for the purpose of separating these spectra. According to FIG. 12, it was found that there is a correlation between the magnitude of the scanning noise and the intensity of the direct current component.
  • FIGS. 13A to 13F show the results of examining the change for each measurement of other frequency components.
  • 13A shows a direct current component (DC)
  • FIG. 13B shows a frequency of 400 Hz
  • FIG. 13C shows a frequency of 800 Hz
  • FIG. 13D shows a frequency of 1.2 kHz
  • FIG. 13E shows a frequency of 1.6 kHz
  • FIG. 13A shows a direct current component (DC)
  • FIG. 13B shows a frequency of 400 Hz
  • FIG. 13C shows a frequency of 800 Hz
  • FIG. 13D shows a frequency of 1.2 kHz
  • FIG. 13E shows a frequency of 1.6 kHz
  • FIG. In either case, a correlation with the scanning noise is observed, but the change in the DC component is most noticeable.
  • a DC component is set as the noise parameter frequency
  • a noise parameter threshold is set, and when the relative intensity exceeds the noise parameter threshold, it is determined that the noise is large, and the noise parameter threshold is not more than In this case, the presence or absence of blood flow was determined.
  • FIG. 14B since the direct current component of the blood flow spectrum is smaller than the scanning noise, the noise and the blood flow can be distinguished. Specific processing will be described later.
  • the real-time Doppler spectrum f RT ( ⁇ ) and the zero spectrum f ZERO ( ⁇ ) are normalized using the average value of the real-time Doppler spectrum f RT ( ⁇ ) in the normalization region R Nrm (step in FIG. 2A).
  • S6, S7 the normalized zero spectrum f zNrm ( ⁇ ) from the normalized real-time Doppler spectrum f Nrm ( ⁇ ), as shown in FIGS. 15 and 16, the difference spectrum is obtained.
  • f SUB ( ⁇ ) is calculated (step S8 in FIG. 2A). As a result, the noise spectrum and the differential spectrum f SUB ( ⁇ ) in which the spike noise is partially reduced are calculated.
  • an integration region R Int is set so that the signal spectrum region due to blood flow is not excessively cut and low frequency noise can be cut, and as shown in FIGS. 18A and 18B,
  • the spectrum in the frequency region lower than the integration region R Int is removed from the difference spectrum f SUB ( ⁇ ) to calculate the region spectrum f rng ( ⁇ ) (step S9 in FIG. 2A).
  • a region spectrum f rng ( ⁇ ) from which low frequency noise and some spike noise are removed is generated.
  • the PS reference spectrum f PS ( ⁇ ) is calculated by subtracting the maximum value max PS from the region spectrum f rng (step S10 in FIG. 2B).
  • an element having a negative intensity is generated by subtracting the maximum value max PS of the region spectrum f rng . Therefore, as shown in FIG. 20A and FIG.
  • the calculation spectrum f C ( ⁇ ) having all the intensities of 0 or more is calculated (steps S11 to S13 in FIG. 2B).
  • the calculated spectrum f C ( ⁇ ) and the calculated spectrum f C ( ⁇ ) multiplied by the frequency ⁇ are integrated with respect to the frequency ⁇ in the integration region R Int to obtain two integral values I f , I ⁇ f is acquired (step S14 in FIG. 2B).
  • the step of the integral value I f it is determined whether or not 0 (step of FIG. 2B S15), which is replaced for convenience 1 if a 0 (Fig. 2B of the calculation spectrum f C (omega) S16). This avoids division by zero.
  • the integral value I f the calculated spectrum f C (omega) is whether predetermined integral cut-off value I FCUT greater than is determined (step S17 in FIG. 2B), according to the determination result, as follows An average frequency ⁇ ave is calculated.
  • step S20 in FIG. 2C it is determined whether or not the calculated value of the average frequency ⁇ ave is larger than a predetermined average frequency threshold (predetermined threshold) ⁇ thr (step S20 in FIG. 2C). ) If it is large, that is, if it is determined that the blood flow velocity is high, it is determined whether or not the value of the average frequency ⁇ ave is smaller than the predetermined average frequency upper limit threshold ⁇ upthhr (FIG. 2C step S21). If the value of the average frequency ⁇ ave is smaller than the average frequency upper limit threshold ⁇ upthr , determination using a noise parameter is performed (step S22 in FIG. 2C).
  • predetermined threshold predetermined threshold
  • step S20 If the value of the average frequency ⁇ ave is equal to or less than the average frequency threshold ⁇ thr in step S20, and if the value of the average frequency ⁇ ave is equal to or greater than the average frequency upper limit threshold ⁇ upthr in step S21, the process is repeated.
  • the variable V FD (i) 0 is stored (step S25 in FIG. 2C).
  • step S22 in FIG. 2C determination using a noise parameter is performed.
  • a relative intensity that is a ratio of the real-time noise parameter R RTN and the static noise parameter R ST is calculated, and whether or not the relative intensity is smaller than a predetermined threshold (noise parameter threshold) R thr. Is determined (step S22 in FIG. 2C).
  • the iteration variable V FD (i) 1 is stored (step S23 in FIG. 2C).
  • the iteration variable V FD (i) is the previous one.
  • stored iteration variable V FD (i-1) is stored (step S24 in FIG. 2C).
  • a determination result STRUE to be generated is generated (step S27 in FIG. 2C).
  • a determination result S FALSE that the blood vessel B does not exist is generated (step S28 in FIG. 2C). Then, a signal indicating one of the determination results is output from the determination unit 14 (step S29 in FIG. 2C) and displayed on the display unit 3.
  • the blood flowing in the blood vessel B is removed from the blood vessel B by bleeding. It is clearly distinguished from the leaking blood. Thereby, there exists an advantage that the blood vessel B which exists in the biological tissue A can be detected correctly.
  • the average frequency ⁇ ave depends on the thickness of the blood vessel B, not only the presence or absence of the blood vessel B but also the thickness of the blood vessel B can be recognized.
  • the magnitude of the relative intensity which is the ratio of the real-time noise parameter R RTN and the static noise parameter R ST , is determined in step S22.
  • the determination result as to whether or not the ratio between the real-time noise parameter R RTN and the static noise parameter R ST in step S22 is smaller than the threshold value R thr is stored as an iteration variable V FD (i).
  • the iteration variable V FD (i) is set to the previous one. Since it is replaced with the repetition variable V FD (i-1), it is possible to prevent the occurrence of inconvenience that the blood vessel B is erroneously determined not to exist when it is determined that the noise is large by pulse noise. can do.
  • the relative intensity which is the ratio of the real-time noise parameter R RTN and the static noise parameter R ST with the DC component as the noise parameter frequency
  • the relative intensity is obtained.
  • a value obtained by multiplying the relative intensities of a plurality of frequency regions as the noise parameter frequency may be used for determining the noise magnitude.
  • FIG. 22 shows the result of the same processing for the blood flow spectrum. The value does not vary greatly even by multiplication, and can be clearly distinguished from noise.

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Abstract

本発明の血管探査方法は、レーザ光の照射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算出し、実時間ドップラースペクトルの値を所定のノイズパラメータ周波数領域において算術処理して実時間ノイズパラメータを算出し、血流が無い状態でレーザ光を照射して測定した零スペクトルの値をノイズパラメータ周波数領域において算術処理して静的ノイズパラメータ（ＲＳＴ）を算出し、実時間ドップラースペクトルから平均周波数（ωａｖｅ）を算出し、平均周波数（ωａｖｅ）と所定の閾値（ωｔｈｒ）とを比較して血流速度の高低を判定し、実時間ノイズパラメータ（ＲＲＴＮ）と静的ノイズパラメータ（ＲＳＴ）との比と、所定のノイズパラメータ閾値（Ｒｔｈｒ）とを比較してノイズの大小を判定し、血流速度が所定の閾値（ωｔｈｒ）より高くかつノイズが小さいと判定された場合に血管が存在すると判定する。

Description

血管探査方法
　本発明は、血管探査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探査方法を提供する。
　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算出するステップと、前記実時間ドップラースペクトルの値を所定のノイズパラメータ周波数領域において算術処理することにより実時間ノイズパラメータ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の値を前記ノイズパラメータ周波数領域において算術処理することにより静的ノイズパラメータを算出するステップと、前記実時間ドップラースペクトルから平均周波数を算出するステップと、前記平均周波数と所定の閾値とを比較して血流速度の高低を判定するステップと、前記実時間ノイズパラメータと前記静的ノイズパラメータとの比と、所定のノイズパラメータ閾値とを比較してノイズの大小を判定するステップと、血流速度が前記所定の閾値より高くかつノイズが小さいと判定された場合に血管が存在すると判定するステップとを含む血管探査方法である。
　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の値が所定のノイズパラメータ周波数領域において算術処理されることにより実時間ノイズパラメータが算出される。一方、血流が無い状態でレーザ光を照射して取得された零スペクトルの値もノイズパラメータ周波数領域において算術処理されることにより静的ノイズパラメータが算出される。
　そして、実時間ドップラースペクトルから平均周波数が算出され、算出された平均周波数と所定の閾値とが比較されることにより血流速度の高低が判定される。一方、実時間ノイズパラメータと静的ノイズパラメータとの比と、所定のノイズパラメータ閾値とが比較されノイズの大小が判定される、そして、血流速度が高くかつノイズが小さいと判定された場合に血管が存在すると判定される。
　すなわち、本態様によれば、平均周波数が所定の閾値より高くなるのは、血管が存在する場合とノイズが高くなる場合とがあり、単に平均周波数によって血管の存在を判定するのではなく、平均周波数が高くかつノイズが低い場合に血管が存在すると判定することにより、ノイズによる誤判定を防止することができ、生体内に存在する血管の有無を精度よく判定することができる。
　上記態様においては、前記ノイズパラメータ周波数領域が、直流成分を含んでいてもよい。
　発明者らは、ノイズが大きくなる場合には、実時間ドップラースペクトルの直流成分が大きくなるという知見を得た。ノイズを判定するための実時間ノイズパラメータおよび静的ノイズパラメータを直流成分を含むノイズパラメータ周波数領域において算術処理することにより、ノイズの有無を明確に判定することができる。
　また、上記態様においては、血管の存在の有無の判定結果を記憶するステップを含み、ノイズが大きいと判定された場合に、直前の判定結果によって血管の存在を判定してもよい。
　このようにすることで、単発的なノイズの発生により血管の有無の判定が反転することを防止し、血管の有無を精度よく判定することができる。
　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探査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の血管探査方法の一部を示すフローチャートである。 図２Ａの続きの血管探査方法の一部を示すフローチャートである。 図２Ｂの続きの血管探査方法の一部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。 走査ノイズスペクトルの一例を示す図である。 血流スペクトルの一例を示す図である。 複数の走査ノイズスペクトルから求めた直流成分の一例を示す図である。 走査ノイズスペクトルの相対強度の直流成分の一例を示す図である。 走査ノイズスペクトルの相対強度の周波数４００Ｈｚ成分の一例を示す図である。 走査ノイズスペクトルの相対強度の周波数８００Ｈｚ成分の一例を示す図である。 走査ノイズスペクトルの相対強度の周波数１．２ｋＨｚ成分の一例を示す図である。 走査ノイズスペクトルの相対強度の周波数１．６ｋＨｚ成分の一例を示す図である。 走査ノイズスペクトルの相対強度の周波数８００ｋから９００ｋＨｚ成分の一例を示す図である。 走査ノイズスペクトルの相対強度の直流成分によるノイズ判定を説明する図である。 血流スペクトルの相対強度の直流成分を示す図である。 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。 走査ノイズスペクトルの相対強度の直流成分、周波数４００Ｈｚ成分および周波数８００ｋから９００ｋＨｚ成分を乗算したノイズパラメータを示す図である。 血流スペクトルの相対強度の直流成分、周波数４００Ｈｚ成分および周波数８００ｋから９００ｋＨｚ成分を乗算した結果を示す図である。
　本発明の一実施形態に係る血管探査方法について、図面を参照して以下に説明する。
　本実施形態に係る血管探査方法は、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による検出結果表示する表示部３とを備えるシステム１００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、エネルギ作用部５の先端部に設けられ、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および生体組織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から前方に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探査方法は、図２Ａ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（図２Ａのステップ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ｆＲＴ（ω）を算出する（図２Ａのステップ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ｆＲＴ（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Ｌ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Ｌが赤血球Ｃに入射する際の、光の進行方向と赤血球Ｃ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、周波数シフト量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ｆＲＴ（ω）が得られる。
　ここで、実時間ドップラースペクトルｆＲＴ（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ｆＲＴ（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ｆＲＴ（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ｆＲＴ（ω）における適当な周波数範囲に規格化領域ＲＮｒｍを設定する。規格化領域ＲＮｒｍ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ｆＲＴ（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ｆＺＥＲＯ（ω）を算出しておく（図２ＡのステップＳ３）。
　次に、ノイズパラメータを求めるための周波数領域を別途設定し、ｆＲＴ（ω）から実時間ノイズパラメータＲＲＴＮを取得する（図２ＡのステップＳ４）。また、ｆＺＥＲＯ（ω）から静的ノイズパラメータＲＳＴを取得する（図２ＡのステップＳ５）。
　実測した走査ノイズスペクトルと血流スペクトルを図１０および図１１に示す。
　図１０は血流の無い状態での走査ノイズスペクトル（走査ノイズ大小）を示している。また、図１１は血流のある状態での血流スペクトルを示している。
　これらの図１０，図１１によれば、走査ノイズスペクトルおよび血流スペクトルは、同じ周波数領域に観測されることが分かる。これらのスペクトルを切り分ける目的でエネルギ作用部５を走査しながら複数の走査ノイズスペクトルを取得し、その周波数成分が走査時にどのように変化するのかを調べた結果を図１２に示す。図１２によれば、走査ノイズの大きさと直流成分の強度には相関があるという知見が得られた。
　また、その他の周波数成分について、同様に測定毎の変化を調べた結果を図１３Ａから図１３Ｆに示す。図１３Ａは直流成分（ＤＣ）、図１３Ｂは周波数４００Ｈｚ、図１３Ｃは周波数８００Ｈｚ、図１３Ｄは周波数１．２ｋＨｚ、図１３Ｅは周波数１．６ｋＨｚ、図１３Ｆは周波数８００ｋから９００ｋＨｚの場合である。いずれの場合にも走査ノイズとの相関が見られるが、直流成分の変化が最も顕著に現れている。
　そこで、図１４Ａに示されるように、ノイズパラメータ周波数として直流成分を設定し、ノイズパラメータ閾値を設定して、相対強度がノイズパラメータ閾値を超える場合にはノイズが大きいと判定し、ノイズパラメータ閾値以下の場合にのみ血流の有無を判定することとした。図１４Ｂに示されるように、血流スペクトルの直流成分は走査ノイズより小さいので、ノイズと血流とを区別することができる。具体的な処理については後述する。
　次に、規格化領域ＲＮｒｍにおける実時間ドップラースペクトルｆＲＴ（ω）の平均値を用いて実時間ドップラースペクトルｆＲＴ（ω）および零スペクトルｆＺＥＲＯ（ω）を規格化する（図２ＡのステップＳ６，Ｓ７）。
　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ｆＮｒｍ（ω）から規格化された規格化零スペクトルｆｚＮｒｍ（ω）を減算することにより、図１５および図１６に示されるように、差分スペクトルｆＳＵＢ（ω）を算出する（図２ＡのステップＳ８）。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ｆＳＵＢ（ω）が算出される。
　次に、図１７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ＲＩｎｔを設定し、図１８Ａおよび図１８Ｂに示されるように、積分領域ＲＩｎｔより低い周波数領域のスペクトルを差分スペクトルｆＳＵＢ（ω）から除去して領域スペクトルｆｒｎｇ（ω）を算出する（図２ＡのステップＳ９）。
　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ｆｒｎｇ（ω）が生成される。
　また、図１９Ａおよび図１９Ｂ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ωＰＳを設定し、該ＰＳ基準周波数ωＰＳより高いＰＳ基準領域ＲＰＳにおける領域スペクトルｆｒｎｇの最大値ｍａｘＰＳを領域スペクトルｆｒｎｇから減算することにより、ＰＳ基準スペクトルｆＰＳ（ω）を算出する（図２ＢのステップＳ１０）。そして、ＰＳ基準スペクトルｆＰＳ（ω）においては、領域スペクトルｆｒｎｇの最大値ｍａｘＰＳ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２０Ａおよび図２０Ｂ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ｆＣ（ω）を算出する（図２ＢのステップＳ１１からＳ１３）。
　そして、算出された計算用スペクトルｆＣ（ω）、および計算用スペクトルｆＣ（ω）に周波数ωを乗算したものを積分領域ＲＩｎｔ内で周波数ωについて積分し、２つの積分値Ｉｆ，Ｉωｆを取得する（図２ＢのステップＳ１４）。
　ここで、計算用スペクトルｆＣ（ω）の積分値Ｉｆが０であるか否かが判定され（図２ＢのステップＳ１５）、０である場合には便宜上１に置き換えられる（図２ＢのステップＳ１６）。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ｆＣ（ω）の積分値Ｉｆが所定の積分カットオフ値ＩｆＣＵＴより大きいか否かが判定され（図２ＢのステップＳ１７）、判定結果に応じて、以下のように平均周波数ωａｖｅが算出される。
　　Ｉｆ＞ＩｆＣＵＴの場合、ωａｖｅ＝Ｉωｆ／Ｉｆ
　　Ｉｆ≦ＩｆＣＵＴの場合、ωａｖｅ＝０
　すなわち、積分値Ｉｆがカットオフ値ＩｆＣＵＴ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ＩｆＣＵＴより大きな積分値Ｉｆである場合にのみ、平均周波数ωａｖｅを算出し（図２ＢのステップＳ１８）、カットオフ値ＩｆＣＵＴ以下の積分値Ｉｆである場合には、平均周波数ωａｖｅを算出することなく、０に設定することとして（図２ＢのステップＳ１９）、誤判定を防止している。
　そして、図２Ｃに示されるように、算出された平均周波数ωａｖｅの値が、所定の平均周波数閾値（所定の閾値）ωｔｈｒと比較して大きいか否かが判定され（図２ＣのステップＳ２０）、大きい場合、すなわち、血流速度が高いと判定された場合には、平均周波数ωａｖｅの値が、所定の平均周波数上限閾値ωuptｈｒと比較して小さいか否かが判定される（図２ＣのステップＳ２１）。平均周波数ωａｖｅの値が、平均周波数上限閾値ωupｔｈｒより小さい場合には、ノイズパラメータを用いた判定が行われる（図２ＣのステップＳ２２）。
　ステップＳ２０において、平均周波数ωａｖｅの値が、平均周波数閾値ωｔｈｒ以下である場合、および、ステップＳ２１において、平均周波数ωａｖｅの値が、平均周波数上限閾値ωupｔｈｒ以上である場合には、反復変数ＶＦＤ（ｉ）＝０が記憶される（図２ＣのステップＳ２５）。一方、平均周波数ωａｖｅの値が、平均周波数上限閾値ωupｔｈｒより小さい場合には、ノイズパラメータを用いた判定が行われる（図２ＣのステップＳ２２）。
　ノイズパラメータを用いた判定は、実時間ノイズパラメータＲＲＴＮと静的ノイズパラメータＲＳＴとの比率である相対強度を算出し、当該相対強度が所定の閾値（ノイズパラメータ閾値）Ｒｔｈｒより小さいか否かを判定する（図２ＣのステップＳ２２）。判定の結果、相対強度が閾値Ｒｔｈｒより小さい、すなわちノイズが小さいと判定された場合には、反復変数ＶＦＤ（ｉ）＝１が記憶される（図２ＣのステップＳ２３）。
　一方、実時間ノイズパラメータＲＲＴＮと静的ノイズパラメータＲＳＴとの比率である相対強度が、閾値Ｒｔｈｒ以上であると判定された場合には、反復変数ＶＦＤ（ｉ）として、１つ前に記憶された反復変数ＶＦＤ（ｉ－１）が記憶される（図２ＣのステップＳ２４）。そして、１つ前に記憶された反復変数ＶＦＤ（ｉ－１）が１であったか否かが判定され（図２ＣのステップＳ２６）、１であった場合には、比較的太い血管Ｂが存在するものとする判定結果ＳＴＲＵＥが生成される（図２ＣのステップＳ２７）。
　一方、ステップＳ２５において、反復変数ＶＦＤ（ｉ）＝０が記憶された場合、および、ステップＳ２６において、１つ前の反復変数ＶＦＤ（ｉ－１）が０であった場合には、太い血管Ｂは存在しないものとする判定結果ＳＦＡＬＳＥが生成される（図２ＣのステップＳ２８）。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（図２ＣのステップＳ２９）、表示部３に表示される。
　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ωａｖｅ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ｆＲＴ（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ωａｖｅ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。
　さらに、本実施形態においては、ステップＳ２２において実時間ノイズパラメータＲＲＴＮと静的ノイズパラメータＲＳＴとの比率である相対強度の大きさを判定し、大きい場合にはノイズが大きいものとして、血管Ｂが無いという判定結果ＳＦＡＬＳＥを表示することにより、走査ノイズを血流と誤判定することを防止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、ステップＳ２２における実時間ノイズパラメータＲＲＴＮと静的ノイズパラメータＲＳＴとの比率が閾値Ｒｔｈｒより小さいか否かの判定結果を反復変数ＶＦＤ（ｉ）として記憶しておき、ステップＳ２２における実時間ノイズパラメータＲＲＴＮと静的ノイズパラメータＲＳＴとの比率が閾値Ｒｔｈｒ以上であるとの判定結果が出た場合に、反復変数ＶＦＤ（ｉ）を１つ前の反復変数ＶＦＤ（ｉ－１）に置き換えるので、パルス状のノイズによって単発的にノイズが大きいと判定された場合に、血管Ｂが存在しないと誤判定されてしまう不都合の発生を未然に防止することができる。
　なお、本実施形態においては、直流成分をノイズパラメータ周波数とした実時間ノイズパラメータＲＲＴＮと静的ノイズパラメータＲＳＴとの比率である相対強度を求めたが、これに代えて、図２１に示されるように、ノイズパラメータ周波数として複数の周波数領域の相対強度を乗算した値をノイズの大きさの判定に用いてもよい。このようにすることで、ダイナミックレンジが拡大するので、ノイズ判定の精度を向上することができる。図２２に血流スペクトルについて同様の処理をした結果を示す。乗算によっても値は大きく変動せず、ノイズと明確に区別することができる。
　Ｂ　血管
　Ｌ　レーザ光
　ｆＲＴ（ω）　実時間ドップラースペクトル
　ＲＲＴＮ　実時間ノイズパラメータ
　ｆＺＥＲＯ（ω）　零スペクトル
　ＲＳＴ　静的ノイズパラメータ
　ωａｖｅ　平均周波数
　ωｔｈｒ　平均周波数閾値（所定の閾値）
　Ｒｔｈｒ　閾値（ノイズパラメータ閾値）
　Ｓ２　実時間ドップラースペクトルを算出するステップ
　Ｓ４　実時間ノイズパラメータを算出するステップ
　Ｓ５　静的ノイズパラメータを算出するステップ
　Ｓ１８　平均周波数を算出するステップ
　Ｓ２０，Ｓ２１　血流速度の高低を判定するステップ
　Ｓ２２　ノイズの大小を判定するステップ
　Ｓ２３，Ｓ２４，Ｓ２５　血管の存在の有無の判定結果を記憶するステップ
　Ｓ２７　血管が存在すると判定するステップ

Claims (3)

  1. 　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算出するステップと、
    　前記実時間ドップラースペクトルの値を所定のノイズパラメータ周波数領域において算術処理することにより実時間ノイズパラメータ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の値を前記ノイズパラメータ周波数領域において算術処理することにより静的ノイズパラメータを算出するステップと、
    　前記実時間ドップラースペクトルから平均周波数を算出するステップと、
    　前記平均周波数と所定の閾値とを比較して血流速度の高低を判定するステップと、
    　前記実時間ノイズパラメータと前記静的ノイズパラメータとの比と、所定のノイズパラメータ閾値とを比較してノイズの大小を判定するステップと、
    　血流速度が前記所定の閾値より高くかつノイズが小さいと判定された場合に血管が存在すると判定するステップとを含む血管探査方法。
  2. 　前記ノイズパラメータ周波数領域が、直流成分を含む請求項１に記載の血管探査方法。
  3. 　血管の存在の有無の判定結果を記憶するステップを含み、
    　ノイズが大きいと判定された場合に、直前の判定結果によって血管の存在を判定する請求項１または請求項２に記載の血管探査方法。
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