WO2017170991A1 - 血管疾患判定装置、及びプログラム - Google Patents

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WO2017170991A1
WO2017170991A1 PCT/JP2017/013549 JP2017013549W WO2017170991A1 WO 2017170991 A1 WO2017170991 A1 WO 2017170991A1 JP 2017013549 W JP2017013549 W JP 2017013549W WO 2017170991 A1 WO2017170991 A1 WO 2017170991A1
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WO
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waveform
frequency component
determination
blood vessel
vascular disease
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PCT/JP2017/013549
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English (en)
French (fr)
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壽光 横堀
佳克 齋木
正俊 伊藤
祐司 大友
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Rise Corp
Tohoku University
Original Assignee
Rise Corp
Tohoku University
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Publication date
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08—Clinical applications

Definitions

  • the present invention relates to a vascular disease determination apparatus that non-invasively detects pulsation of blood vessels and determines vascular diseases.
  • PWV pulse wave velocity
  • ABI ankle-brachial
  • Patent Document 1 proposes an ultrasonic diagnostic apparatus that applies ultrasonic Doppler effect to acceleration detection of pulsation motion of a blood vessel wall, and detects deterioration of the blood vessel wall from the acceleration response of the blood vessel wall. There has been proposed an ultrasonic diagnostic apparatus that performs a fractal analysis on a waveform of a reflected echo and quantitatively analyzes a difference in waveform shape to classify the waveform.
  • FIG. 8 shows a schematic configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus disclosed in Patent Document 2.
  • the probe 101 transmits ultrasonic waves to the blood vessel wall and receives reflected echoes.
  • the reception circuit 102 converts the reflected echo received by the probe 101 into a detection signal, and the Doppler detection circuit 103 compares the detection signal of the reflection echo with the waveform signal of the transmission wave, and performs a Doppler signal in the reflection echo.
  • the extracted Doppler signal is subjected to noise removal by the filter circuit 104 and then subjected to frequency-voltage conversion by the F / V conversion circuit 105.
  • the arithmetic circuit 106 performs fractal analysis on the waveform of the voltage-converted Doppler signal and displays it on the monitor 107.
  • the fractal dimension obtained by fractal analysis represents the feature of the waveform shape.
  • Patent Document 3 points out that it is difficult to diagnose the strength deterioration of the blood vessel wall by measuring the stiffness by PWV and observing the shape of the blood vessel wall by IMT, and that the correlation between blood flow resistance and vascular disease is poor in ABI.
  • an aneurysm is determined using the norm distribution graph obtained based on the waveform of the reflected echo, and the entropy obtained from the probability of the trajectory of the two-dimensional attractor of the reflected echo waveform is obtained. It has been proposed to use to evaluate the degree of progression of arteriosclerosis.
  • the present invention aims to solve the above-mentioned conventional problems and identify a change in the properties of the blood vessel wall due to the type of vascular disease in a high accuracy and in a short time.
  • the inventor of the present invention differs from the arteriosclerosis and aneurysm of the vascular disease in the change in the properties of the blood vessel wall. And found that the characteristics are included.
  • vascular diseases caused by changes in the shape of the vascular wall are described as aneurysms.
  • Conventionally proposed ultrasonic diagnostic apparatuses use a representative waveform obtained by synthesizing and averaging a plurality of reflected echo waveforms measured within a predetermined period, or an entire periodic similar waveform as an evaluation / determination target.
  • these representative waveforms and periodic similar waveforms different waveform characteristics derived from different property changes of the blood vessel wall are detected from one waveform shape.
  • a plurality of reflected echo waveforms (FIGS. 9A to 9C) measured within a predetermined period are synthesized and averaged to obtain one representative waveform.
  • FIG. 9D a plurality of reflected echo waveforms measured within a predetermined period are synthesized and averaged to obtain one representative waveform.
  • FIG. 9D a plurality of reflected echo waveforms measured within a predetermined period are synthesized and averaged to obtain one representative waveform.
  • FIG. 9D a plurality of reflected echo waveforms measured within a predetermined period are synthesized and averaged to obtain one representative waveform.
  • FIG. 9D a plurality of reflected echo waveforms measured within a predetermined period is synthesized and averaged to obtain one representative waveform.
  • the vascular disease is evaluated and determined based on the waveform characteristics of the representative waveform.
  • the fractal analysis is performed about the waveform shape of the whole synchronous detection detected in fixed time.
  • a wavelet spectrum is obtained by wavelet transforming a reflected echo.
  • the wavelet spectrum is mode-separated, but this mode separation is signal processing performed to obtain the norm distribution, and the obtained norm distribution is such as arteriosclerosis and aneurysm with different vascular wall property changes. It is a combination of characteristics.
  • arteriosclerosis and aneurysm with different vascular wall property changes are evaluated and judged in a state where they are summarized as vascular diseases.
  • the present inventor performs evaluation / determination of a vascular disease in which the property change of the blood vessel wall is different based on the representative waveform, and this is the property of the blood vessel wall depending on the type of the blood vessel disease. It has been found that it affects the identification accuracy of changes and, in turn, affects the sensitivity and specificity of detection disease detection.
  • the waveform of the reflected echo has waveform characteristics derived from the vascular wall property change.
  • Frequency analysis of the waveform separates it into a high-frequency component and a low-frequency component.
  • the separated high-frequency component and low-frequency component are targeted for discrimination.
  • Vicoelasticity of the blood vessel wall is obtained to discriminate arteriosclerosis.
  • arteriosclerosis and aneurysm or the like having different blood vessel wall property changes are identified with high accuracy.
  • the present invention can identify a vascular disease resulting from a different property change such as a viscoelasticity and a shape change of a vascular wall, and can distinguish between a normal vascular wall and a vascular wall in an abnormal state.
  • An apparatus aspect and a program aspect for causing a computer to execute vascular disease determination are included.
  • the aspect of the vascular disease determination device includes a detection unit that transmits ultrasonic waves to a pulsating blood vessel and detects a reflected echo from the blood vessel, and a frequency analysis of a frequency component of the waveform of the reflected echo detected by the detection unit.
  • a frequency analysis means for extracting a low frequency component and a high frequency component, a waveform forming means for forming a long period waveform and a short period waveform from the low frequency component and the high frequency component extracted by the frequency analysis means, and determining a vascular disease Vascular disease determination means.
  • the vascular disease determination means includes a viscoelasticity determination unit that determines the viscoelasticity of the blood vessel wall based on the long cycle waveform, and a shape change determination unit that determines the shape change of the blood vessel wall based on the short cycle waveform.
  • the vascular disease determination means determines arteriosclerosis based on viscoelasticity by the viscoelasticity determination unit, and determines an aneurysm or the like based on shape change by the shape change determination unit.
  • the waveform of the reflected echo is converted into a frequency component
  • the low frequency component and the high frequency component are extracted by the frequency analysis means
  • the low frequency component and the high frequency component are inversely converted by the waveform forming means, respectively.
  • the determination target when the vascular disease determination means determines the vascular disease by obtaining the waveform of the short cycle waveform is the long cycle waveform related to the viscoelasticity of the vascular wall and the short cycle waveform related to the shape change of the vascular wall.
  • the frequency analysis means includes a conversion unit that converts the waveform of the reflected echo into a frequency component, and a frequency separation unit that separates the converted frequency component into a low frequency component and a high frequency component.
  • the first form of the frequency analysis means includes a wavelet transform unit that obtains a wavelet spectrum by performing discrete wavelet transform on the waveform of the reflected echo, and a frequency separation unit that separates the wavelet spectrum into a low frequency component and a high frequency component.
  • the wavelet spectrum obtained by the wavelet transform unit has a spectrum component for each mode.
  • the frequency separation unit separates a spectral component of a mode corresponding to a low frequency and a spectral component of a mode corresponding to a high frequency.
  • the second form of the frequency analysis means includes an FFT signal processing unit that decomposes the waveform of the reflected echo into a frequency spectrum by FFT (Fast Fourier Transform), a frequency separation unit that separates the frequency spectrum into a low frequency component and a high frequency component, and Is provided.
  • FFT Fast Fourier Transform
  • the low frequency component obtained by frequency analysis of the reflected echo waveform includes characteristics related to the viscoelasticity of the blood vessel wall, and the high frequency component includes characteristics related to the shape change of the blood vessel wall. Yes.
  • the waveform forming means includes a long period waveform forming part and a short period waveform forming part, and the long period waveform forming part forms a long period waveform from the low frequency wavelength component separated by the frequency analyzing means, and the short period waveform forming part Forms a short period waveform from a high frequency wavelength component.
  • the long-period waveform forming unit forms a long-period waveform by performing discrete inverse wavelet transform on the low-frequency components
  • the short period waveform forming unit forms a short period waveform by subjecting the high frequency component to discrete inverse wavelet transform.
  • the long period waveform forming unit performs inverse Fourier transform from low frequency frequency component data to an analog signal to generate a long period waveform.
  • the short period waveform forming unit forms a short period waveform by performing inverse Fourier transform from high frequency frequency component data to an analog signal.
  • the vascular disease determination means includes a viscoelasticity determination unit that determines the viscoelasticity of the blood vessel wall based on the long cycle waveform, and a shape change determination unit that determines the shape change of the blood vessel wall based on the short cycle waveform.
  • One form of the viscoelasticity determination unit determines the viscoelasticity of the blood vessel wall by entropy obtained from the probability of the trajectory represented by the two-dimensional attractor obtained from the long-period waveform.
  • Arteriosclerosis is determined based on the viscoelasticity determination of the blood vessel wall by the viscoelasticity determination unit.
  • One form of the shape change determining unit determines the shape change of the blood vessel wall based on the trajectory shape represented by the two-dimensional attractor obtained from the short period waveform. An aneurysm or the like is determined based on the determination of the shape change of the blood vessel wall by the shape change determination unit.
  • the program for determining a vascular disease according to the present invention is, for example, for determining a vascular disease by causing a computer to execute the following steps (a) to (f) and (a) to (h).
  • B Frequency-separating the wavelet spectrum into a low frequency component and a high frequency component.
  • a step of forming a long period waveform by performing discrete inverse wavelet transform on the low frequency component (d) A step of forming a short period waveform by performing discrete inverse wavelet transform on the high frequency component (e) From the long period waveform Step of determining viscoelasticity of blood vessel wall based on entropy obtained from probability of trajectory represented by obtained two-dimensional attractor (f) Blood vessel wall based on trajectory shape represented by two-dimensional attractor obtained from short period waveform (G) determining arteriosclerosis based on viscoelasticity determination of blood vessel wall (h) determining shape change of blood vessel wall A step of determining an aneurysm or the like based on
  • the program can be stored in a recording medium that is portable, in addition to being stored in a recording medium built in the computer, and each step can be performed by reading out from the recording medium and causing the computer to execute it. Can be implemented.
  • the vascular disease determination device and the vascular disease determination program of the present invention it is possible to identify the change in the properties of the vascular wall due to the type of vascular disease with high accuracy.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining a vascular disease determination example of the present invention.
  • FIG. 1 is a schematic block diagram for explaining a first configuration of the vascular disease determination apparatus of the present invention. Note that each unit shown in FIG. 1 may have a hardware configuration or a software configuration based on a computer and a program that executes the computer.
  • the vascular disease determination device 1 transmits ultrasonic waves to a pulsating blood vessel, detects a reflected echo from the blood vessel, converts the waveform of the reflected echo detected by the detecting unit 10 into a frequency component,
  • the frequency analysis means 14 for extracting the low frequency component and the high frequency component by performing frequency analysis of the frequency component, and the low frequency component and the high frequency component extracted by the frequency analysis means 14 are inversely converted to obtain a long period waveform and a short period waveform. It comprises waveform forming means 15 for forming and vascular disease determining means 16 for determining vascular disease.
  • the detection means 10 transmits an ultrasonic wave toward the blood vessel wall 2 of the determination target part, receives the reflected echo from the blood vessel wall 2, and amplifies the amplitude of the reflected echo received by the probe 11.
  • the frequency of the reflected echo signal waveform changes due to the Doppler effect.
  • the frequency analysis means 14 converts the waveform of the reflected echo detected by the detection means 10 into a frequency component, analyzes the frequency component to extract a low frequency component and a high frequency component, and the waveform formation means 15
  • the low frequency component and the high frequency component extracted at 14 are inversely transformed to form a long period waveform and a short period waveform.
  • FIG. 2 shows a schematic configuration of the first and second modes of the frequency analyzing means and the waveform forming means.
  • the frequency analysis means 14 includes a conversion unit (wavelet conversion unit 14a, FFT signal processing unit 14c) that converts the waveform of the reflected echo into a frequency component, and frequency separation that separates the converted frequency component into a low frequency component and a high frequency component. Parts 14b and 14d.
  • FIG. 2A shows a configuration example of the first form of the frequency analysis means.
  • the frequency analysis unit 14A includes a wavelet transform unit 14a that obtains a wavelet spectrum by performing discrete wavelet transform on a waveform of a reflected echo, and a frequency that separates the wavelet spectrum into a low frequency component and a high frequency component by mode decomposition. And a separation unit 14b.
  • the wavelet spectrum obtained by the wavelet transform unit 14a has a spectrum component for each mode.
  • the frequency separation unit 14b separates the spectral component of the mode corresponding to the low frequency and the spectral component of the mode corresponding to the high frequency.
  • FIG. 2B shows a configuration example of the second form of the frequency analysis means.
  • the frequency analysis means 14B of the second form includes an FFT signal processing unit 14c that decomposes the waveform of the reflected echo into a frequency spectrum by FFT (Fast Fourier Transform), and frequency separation that separates the frequency spectrum into a low frequency component and a high frequency component. 14d.
  • FFT Fast Fourier Transform
  • the frequency spectrum obtained by the FFT signal processing unit 14c has peak value data for each frequency as a spectrum component.
  • the frequency separation unit 14d separates the low frequency spectrum component into the high frequency spectrum component.
  • the low frequency component obtained by frequency analysis of the waveform of the reflected echo includes a characteristic related to the viscoelasticity of the blood vessel wall, and the high frequency component includes a characteristic related to the shape change of the blood vessel wall. ing.
  • the low frequency component and the high frequency component can be divided based on, for example, the pulsation cycle, and the frequency component on the lower frequency side with respect to the frequency based on the pulsation cycle of the determination target is the low frequency component,
  • the frequency component on the higher frequency side can be determined as the high frequency component.
  • the period of pulsation to be determined is, when the determination target is a human, as an index value for distinguishing a low frequency component and a high frequency component from an arbitrary period such as a normal human pulsation period, It is possible to measure the pulsation period of each individual determination target and determine the pulsation period obtained by the measurement as an index value for classifying the low frequency component and the high frequency component.
  • a spectrum component is obtained for each mode.
  • the low-frequency component and the high-frequency component are classified into, for example, a mode corresponding to the pulsation period, a spectral component of a mode on the lower frequency side than the obtained mode as a low-frequency component,
  • the spectral component of the mode on the high frequency side can be determined as the high frequency component.
  • the waveform forming means 15 includes long cycle waveform forming units 15a, 15c and short cycle waveform forming units 15b, 15d.
  • the long period waveform forming units 15a and 15c form a long period waveform from the low frequency wavelength components separated by the frequency analysis means 14 (14A and 14B), and the short period waveform forming units 15b and 15d are short from the high frequency wavelength components.
  • a periodic waveform is formed.
  • the long-period waveform forming unit 15a forms a long-period waveform by performing discrete inverse wavelet transform on a low-frequency component
  • the short-period waveform forming unit 15b is a high-frequency waveform.
  • the component is subjected to discrete inverse wavelet transform to form a short period waveform.
  • the long period waveform forming unit 15c forms a long period waveform by performing inverse Fourier transform from low frequency frequency component data to an analog signal
  • the short period waveform forming unit 15d forms a short-period waveform by performing inverse Fourier transform from high-frequency frequency component data to an analog signal.
  • each unit shown in FIG. 2 may have a hardware configuration, or a software configuration based on a computer and a program that executes the computer.
  • a vascular disease determination means 16 includes a viscoelasticity determination unit 16a that determines viscoelasticity of a vascular wall based on a long period waveform, and a shape change determination unit that determines a shape change of a vascular wall based on a short period waveform. 16b.
  • Arteriosclerosis is determined based on the viscoelasticity determination of the blood vessel wall by the viscoelasticity determination unit 16a, and an aneurysm is determined based on the determination of the shape change of the blood vessel wall by the shape change determination unit 16b.
  • a two-dimensional attractor is configured from a long-period waveform, and the viscoelasticity of the blood vessel wall is determined by entropy obtained from the probability of the trajectory represented by the configured two-dimensional attractor.
  • Attractor analysis by a two-dimensional attractor is also called a trajectory creation method.
  • delay time is ⁇ t
  • x (t) is an x-axis value
  • x (t + ⁇ t) is y
  • a two-dimensional attractor is formed by drawing a locus of a long-period waveform as an axis value.
  • the periodicity of the trajectory of the long-period waveform of this two-dimensional attractor depends on the viscoelasticity of the blood vessel wall, and arteriosclerosis can be determined by the periodic disturbance.
  • the degree of progression of arteriosclerosis can be evaluated based on entropy.
  • the entropy can be calculated from the probability of the trajectory represented by the two-dimensional attractor by constructing a two-dimensional attractor from the long-period waveform.
  • the two-dimensional attractor composition and entropy calculation are respectively “The Analysis and Diagnosis of Unstable Behavior of the Blood Vessel Wall with an Aneurysm Based on Noise Science” (Yokobori et al.
  • the shape change of the blood vessel wall is determined based on the trajectory shape represented by the two-dimensional attractor obtained from the short period waveform.
  • the change in the shape of the blood vessel wall causes a disturbance in the waveform of blood vessel vibration caused by pulsation.
  • This waveform disturbance appears as a loop shape on the trajectory shape of the two-dimensional attractor. Therefore, an aneurysm or the like can be determined based on the presence or absence of a loop shape on the trajectory shape of the two-dimensional attractor.
  • the evaluation parameter I * is the time required for reaching the maximum velocity tm at the time of blood vessel expansion from the blood vessel wall expansion / contraction data acquired by the ultrasonic Doppler method, one cycle (period T) of blood vessel expansion / contraction, and the acceleration P1 during expansion.
  • This evaluation value I * is described in JP-A-2000-333955.
  • the determination of arteriosclerosis based on viscoelasticity by the viscoelasticity determination unit and the evaluation of its progress, and the determination of aneurysm etc. based on the shape change of the vascular wall by the shape change determination unit are based on the evaluation method and entropy based on the above attractor analysis.
  • a known method such as an evaluation method based on this, an evaluation method for the degree of progression of arteriosclerosis using the evaluation parameter I *, and the like can be applied to the long-period waveform and the short-period waveform obtained by the present invention.
  • FIG. 3 is a schematic block diagram for explaining a second configuration of the vascular disease determination apparatus of the present invention.
  • Each unit shown in FIG. 3 may have a hardware configuration, or a software configuration based on a computer and a program that executes the computer.
  • the second configuration of the vascular disease determination apparatus includes a configuration of the detection unit 10 and a configuration of the pulsation detection unit 18, an operation of the waveform detection unit 13, a high-pass filter (HPF) 17, and a blood flow velocity detection unit in the first configuration.
  • the configuration of 16c is different, and the other configurations are common. In the following, only differences from the first configuration will be described, and description of common configurations will be omitted.
  • the probe 11 provided in the detection means 10 includes a transmission probe 11a that transmits ultrasonic waves, a reception probe 11b that receives reflected echoes, and a drive signal that forms a drive signal that drives and transmits the transmission probe 11a.
  • Forming means 11c is provided. In this configuration, the frequency f1 of the ultrasonic wave transmitted by the transmission probe 11a is determined based on the frequency of the drive signal of the drive signal forming unit 11c.
  • the waveform detection unit 13 obtains the difference between the frequency f1 of the ultrasonic wave transmitted from the drive signal forming unit 11c and the frequency f2 of the reflection echo received by the reception probe 11b, so that the Doppler signal of the reflection echo is obtained.
  • the pulsation detecting means 18 detects the pulsation period based on the reflected echo signal.
  • the frequency analysis means 14 performs frequency separation between the low frequency component and the high frequency component using the beat period detected by the beat detection means 18 as a threshold value.
  • the configuration of the high-pass filter 17 and the blood flow velocity detection unit 16c is a configuration for detecting the blood flow velocity.
  • the high-pass filter 17 extracts a high-frequency component related to the blood flow velocity from the reflected echo, and the blood flow velocity detection unit.
  • the blood flow velocity is detected by 16c. Since the frequency component including the blood flow velocity data is a higher frequency component than the high frequency component used in the shape change determination unit 16b, the high pass filter 17 corresponding to this frequency region is used.
  • FIGS. 1-10 An operation example of vascular disease determination includes the following steps. These steps are performed by causing a computer to operate according to a program.
  • FIG. 5A schematically shows the waveform of the reflected echo.
  • the waveform of the reflected echo includes a frequency component derived from the viscoelasticity of the blood vessel wall and a frequency component derived from a change in the shape of the blood vessel wall (S1).
  • ⁇ Obtain a spectrum signal by frequency analysis of the waveform of the obtained reflected echo.
  • a wavelet spectrum is obtained corresponding to a mode corresponding to a frequency band.
  • a frequency spectrum is obtained (S2).
  • the frequency separation index that separates the low-frequency component and the high-frequency component can use, for example, a pulsation cycle, and a frequency component on the lower frequency side of the frequency based on the pulsation cycle to be determined is a low-frequency component.
  • the frequency component on the higher frequency side is separated as the high frequency component.
  • the spectrum signal is a wavelet spectrum, it is performed by mode decomposition and separated into a spectrum component of a mode corresponding to a low frequency and a spectrum component of a mode corresponding to a high frequency.
  • FIGS. 5B and 5C show a long period waveform and a short period waveform obtained by separating from frequency components included in the waveform of the reflected echo in FIG. 5A (S3).
  • a long-period waveform and a short-period waveform are formed from the low-frequency component and the high-frequency component that are frequency separated (S4a, S4b).
  • the low-frequency component is obtained in the wavelet spectrum, the low-frequency component is obtained by discrete inverse wavelet transform to form a long-period waveform, and the low-frequency component is obtained in the frequency spectrum. If so, the low frequency component is inverse Fourier transformed to form a long period waveform (S4a).
  • short-waveform waveforms are formed by discrete inverse wavelet transform, and high-frequency components are obtained with frequency spectra.
  • the inverse high-frequency component is inverse Fourier transformed to form a short period waveform (S4b).
  • ⁇ Arteriosclerosis is determined from viscoelasticity based on the long-period waveform obtained in S4a.
  • the determination of the viscoelasticity of the blood vessel wall can be performed based on entropy obtained from the probability of the trajectory represented by the two-dimensional attractor obtained from the long-period waveform, for example.
  • FIG. 6A shows a viscoelasticity determination state based on entropy obtained from a long-period waveform. Note that FIG. 6A is schematically shown for explanation, and does not represent actual values.
  • the entropy obtained from the long-period waveform shows a higher value when the viscoelasticity of the blood vessel wall is not in a normal state than a value when the viscoelasticity of the blood vessel wall is in a normal state. Viscoelasticity is determined by using the entropy in the normal state as an index value (S5a).
  • An aneurysm or the like is determined from the shape change based on the short period waveform obtained in step S4b.
  • the determination of the change in the shape of the blood vessel wall can be performed based on, for example, a trajectory shape represented by a two-dimensional attractor obtained from a short period waveform. Disturbances appearing in the blood vessel vibration waveform due to the change in the shape of the blood vessel wall appear as a loop shape on the trajectory shape of the two-dimensional attractor.
  • the shape change of the blood vessel wall is determined based on the presence or absence of the loop shape on the trajectory shape of the two-dimensional attractor (S5b).
  • the above-described S1 to S4 (S4a, S4b), in addition to the embodiment in which the computer is operated by a program for the process of forming a long period waveform and a short period waveform to be used for vascular disease determination by S1
  • the present invention includes an embodiment in which a step of determining viscoelasticity of a blood vessel wall and a shape change of the blood vessel wall based on the long-cycle waveform and the short-cycle waveform by .about.S5 (S5a, S5b) is operated by a computer.
  • FIGS. 6B to 6D show the determination of the change in the shape of the blood vessel wall based on the trajectory shape represented by the two-dimensional attractor obtained from the short period waveform.
  • FIGS. 6B to 6D are schematically shown for explanation, and do not represent actual values.
  • FIG. 6B shows a case where the waveform of the reflected echo is a single-phase waveform
  • FIGS. 6C and 6D show a case where the waveform of the reflected echo is a two-phase waveform.
  • the single-phase waveform has a waveform shape in which the peak portion of the waveform has one peak value
  • the two-phase waveform has a waveform shape in which the peak portion of the waveform has two peak values.
  • FIG. 6C shows a waveform example in which one two-phase waveform is included in one beat waveform
  • FIG. 6D is a waveform example in which two two-phase waveforms are included in one beat waveform. Show.
  • the degree of progression of arteriosclerosis is determined by observing the periodic disturbance of the shape of the two-dimensional attractor.
  • the reflected echo waveform includes a two-phase waveform
  • a loop shape is observed in the shape of the two-dimensional attractor.
  • the loop shape represents unstable behavior due to a change in the shape of the blood vessel wall, and a vascular disease such as an aneurysm is determined based on the presence or absence of the loop shape.
  • vascular disease determination a vascular disease derived from different factors of the vascular wall such as viscoelasticity and shape change is determined based on one representative waveform
  • the vascular disease determination of the present invention is a waveform of a reflected echo. Is divided into a long-cycle waveform and a short-cycle waveform, and the viscoelasticity of the blood vessel wall is determined based on the long-cycle waveform as shown in FIG. 6 (a), and the short-cycle waveform as shown in FIGS. 6 (b) to 6 (d). A change in the shape of the blood vessel wall is determined based on the periodic waveform.
  • vascular disease determination of the present invention sensitivity and specificity can be improved in determination of arteriosclerosis, aneurysm and the like. For this reason, according to this invention, the determination precision which was about 60% with the prior art can be made 80% or more.
  • Sensitivity and specificity are indicators for assessing the usefulness of the test, and the presence of the disease and the positive test is true positive, the absence of the disease and negative test is true negative, the presence of the disease and negative test. When false negative, no disease and positive test is false positive, sensitivity is expressed as (true positive) / (true positive + false negative), and specificity is (true negative) / (false positive + true negative) ).
  • the determination can be made by detecting the reflected echo within a measurement time of about 15 seconds.
  • FIG. 7 shows a waveform example in the vascular disease determination of the present invention.
  • 7A shows the waveform of the reflected echo
  • FIG. 7B shows the long period waveform extracted from the waveform of the reflected echo by frequency separation
  • FIG. 7C shows the waveform of the reflected echo extracted by frequency separation. This shows a short period waveform.
  • the determination target in the present invention is not particularly limited, and examples thereof include mammals such as humans, rats, mice, rabbits, dogs and cats, and preferably humans.
  • the vascular disease determination apparatus and program of the present invention can be used as a preliminary determination means for the purpose of preventing arteriosclerosis based on the viscoelasticity of the blood vessel wall, an aneurysm based on the shape change of the blood vessel wall, and the like. Furthermore, it can also be used as a retrospective determination means for the purpose of preventing recurrence after the treatment of the vascular disease. If the determination result using the vascular disease determination apparatus and program of the present invention and the diagnosis result of the doctor are used in combination, vascular diseases such as arteriosclerosis and aneurysm can be determined with high accuracy.
  • the vascular disease determination apparatus and program according to the present invention can be used not only in clinical situations but also in tests and research situations.
  • the vascular disease determination apparatus and program of the present invention can be handled without particular limitation, such as not only clinical specialists such as doctors, but also specialist assistants and device manufacturers. When used in a clinical setting, it can be used at any stage before, during, or after the diagnosis of a doctor.
  • Vascular disease determination apparatus 2 Blood vessel wall 10: Detection means 11: Probe 11a: Transmission probe 11b: Reception probe 11c: Drive signal formation means 12: Signal amplification means 13: Waveform detection means 14, 14A, 14B: Frequency Analysis means 14a: Wavelet transform section 14b: Frequency separation section 14c: Signal processing section 14d: Frequency separation section 15 Waveform formation means 15a, 15c: Long period waveform formation sections 15b, 15d: Short period waveform formation section 16: Vascular disease determination means 16a: Viscoelasticity determination unit 16b: Shape change determination unit 16c: Blood flow velocity detection unit 17: High-pass filter 18: Pulsation detection means 100: Ultrasound diagnostic device 101: Probe 102: Receiving circuit 103: Doppler detection circuit 104: Filter circuit 105: Conversion circuit 106: Arithmetic circuit 107: Monitor

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Abstract

血管疾患の種類による血管壁の性質変化を高い精度で識別する。血管疾患の動脈硬化と動脈瘤等とは血管壁の性質変化が異なり、反射エコーの波形は血管壁の性質変化に由来する波形特性を備えることに鑑み、反射エコーの波形を周波数解析して高周波成分と低周波成分に分離し、分離した高周波成分と低周波成分とを判別対象とし、低周波成分に基づいて血管壁の粘弾性を求めて動脈硬化を判別し、高周波成分に基づいて血管壁の形状変化を求めて動脈瘤等を判別することによって、血管壁の性質変化が相違する動脈硬化と動脈瘤等とを高い精度で識別する。

Description

血管疾患判定装置、及びプログラム
　本願発明は、血管の拍動を非侵襲で検出し血管疾患を判定する血管疾患判定装置に関する。
　動脈硬化、動脈瘤、血管狭窄等の血管疾患を非侵襲で評価する方法として、血管の弾性波伝搬速度を測定することによって血管の剛性を評価するＰＷＶ（pulse wave velocity　脈波伝搬速度）、血管を超音波で造影することにより血管壁の形状を観察するＩＭＴ（intimate-media thickness　内膜中膜複合体厚）、足関節と上腕間の最高血圧の比率から血流抵抗を調べるＡＢＩ（ankle brachial index　足関節上腕血圧比）等が知られている。
　また、部位に超音波を送波し、ドップラー効果によって得られる反射エコーを検出する超音波診断装置が知られている（特許文献１～３参照）。
　特許文献１には、超音波ドップラー効果を血管壁の拍動運動の加速度検出に応用し、血管壁の加速度応答から血管壁の劣化を検出する超音波診断装置が提案され、特許文献２には、反射エコーの波形をフラクタル解析し、波形形状の相違を定量的に解析し類型化する超音波診断装置が提案されている。
　図８は特許文献２に開示される超音波診断装置の概略構成を示している。超音波診断装置１００において、プローブ１０１は超音波を血管壁に送波し、反射エコーを受波する。受波回路１０２は、プローブ１０１で受波した反射エコーを検知信号に変換し、ドップラー検出回路１０３は、反射エコーの検出信号と送波の波形信号とを比較して、反射エコー中のドップラー信号を抽出する。ドップラー検出回路１０３は、送波の波形信号の周波数ｆ１と、反射エコーの検出信号の周波数ｆ２との周波数差Δｆ（＝f１－ｆ２）を求める比較回路によって構成することができる。
　抽出したドップラー信号は、フィルタ回路１０４でノイズ除去された後、Ｆ／Ｖ変換回路１０５によって周波数－電圧変換される。演算回路１０６は、電圧変換されたドップラー信号の波形をフラクタル解析し、モニタ１０７に表示する。フラクタル解析で得られたフラクタル次元は波形形状の特徴を表している。
　特許文献３には、ＰＷＶによる剛性の測定やＩＭＴによる血管壁の形状観察では血管壁の強度劣化の診断が難しく、ＡＢＩでは血流抵抗と血管疾患との間の相関性が乏しいという問題が指摘され、この問題を解消することを目的として、反射エコーの波形に基づいて求めたノルム分布グラフを用いて動脈瘤を判定すること、反射エコー波形の二次元アトラクタの軌道の確率から求めたエントロピーを用いて動脈硬化進行度を評価することが提案されている。
特許第３１０５９５２号 特開２００５－１１８３２０号 国際公開ＷＯ２０１２／００８１７３
　血管壁の性質変化による反射エコーは波形形状が複雑であるため、このような複雑な波形形状に基づいて血管疾患の種類による血管壁の性質変化を高い精度で識別するには困難性を伴うという問題がある。
　そこで、本願発明は前記した従来の問題点を解決し、血管疾患の種類による血管壁の性質変化を高い精度かつ短時間で識別することを目的とする。
　本発明者は、血管疾患の動脈硬化と動脈瘤等とは血管壁の性質変化が異なり、反射エコーには動脈硬化に由来する波形特性と、動脈瘤等の血管壁の形状変化に由来する波形特性とが含まれていることを見いだした。なお、本願発明では、動脈瘤や血管狭窄の他、血管壁の形状変化による血管疾患を動脈瘤等で表記する。
　従来提案されている超音波診断装置は、所定期間内で測定される複数の反射エコーの波形を合成平均化して得られる代表波形や、周期的な類似波形全体を評価・判定の対象としている。これらの代表波形や周期的な類似波形は、血管壁の異なる性質変化に由来する異なる波形特性を一つの波形形状から検出している。
　特許文献１の超音波診断装置では、図９に示すように、所定期間内で測定される複数の反射エコーの波形（図９（ａ）～（ｃ））を合成平均化して一つの代表波形（図９（ｄ））を求め、この代表波形が備える波形特徴に基づいて血管疾患を評価し判定している。また、特許文献２の超音波診断装置では、一定時間で検出される同期的検出全体の波形形状についてフラクタル解析を行っている。
　なお、特許文献３では、反射エコーをウェーブレット変換することによってウェーブレットスペクトルを求めている。この際、ウェーブレットスペクトルをモード分離しているが、このモード分離はノルム分布を求めるために行う信号処理であり、得られるノルム分布は、血管壁の性質変化が相違する動脈硬化と動脈瘤等の特性を合わせたものである。
　したがって、従来の超音波診断装置では、血管壁の性質変化が相違する動脈硬化と動脈瘤等とを血管疾患として総括した状態で評価し判定している。
　本発明者は、従来の超音波診断装置では、血管壁の性質変化が相違する血管疾患の評価・判定を、代表波形に基づいて行っており、このことが血管疾患の種類による血管壁の性質変化の識別精度に影響し、延いては、検出疾患の判定の感度及び特異度に影響を与えていることを見いだした。
　そこで、本願発明は、動脈硬化と動脈瘤等とは血管壁の性質変化が異なっており、これにより反射エコーの波形は血管壁の性質変化に由来する波形特性を備えることに鑑み、反射エコーの波形を周波数解析して高周波成分と低周波成分に分離し、分離した高周波成分と低周波成分とを判別の対象とし、低周波成分に基づいて血管壁の粘弾性を求めて動脈硬化を判別し、高周波成分に基づいて血管壁の形状変化を求めて動脈瘤等を判別することによって、血管壁の性質変化が相違する動脈硬化と動脈瘤等とを高い精度で識別する。
　本願発明は、血管壁の粘弾性と形状変化のように相違する性質変化に由来する血管疾患を識別し、正常な血管壁と異変状態にある血管壁とを判別することができ、血管疾患判定装置の態様と、血管疾患判定をコンピュータに実行させるためのプログラムの態様を含む。
　本願発明の血管疾患判定装置の態様は、拍動する血管に超音波を送波して、血管から反射エコーを検出する検出手段と、検出手段で検出した反射エコーの波形の周波数成分を周波数解析することによって低周波成分と高周波成分を抽出する周波数解析手段と、周波数解析手段で抽出した低周波成分及び高周波成分から長周期波形及び短周期波形を形成する波形形成手段と、血管疾患を判定する血管疾患判定手段とを備える。血管疾患判定手段は、長周期波形に基づいて血管壁の粘弾性を判定する粘弾性判定部と、短周期波形に基づいて血管壁の形状変化を判定する形状変化判定部とを備える。
　血管疾患判定手段は、粘弾性判定部によって粘弾性に基づく動脈硬化を判定し、形状変化判定部によって形状変化に基づく動脈瘤等を判定する。
　本願発明は、反射エコーの波形を周波数成分に変換するとともに、周波数解析手段によって低周波成分と高周波成分とを抽出し、波形形成手段によって低周波成分と高周波成分をそれぞれ逆変換して長周期波形及び短周期波形の波形を求めることによって、血管疾患判定手段が血管疾患の判定を行う際の判定対象を、血管壁の粘弾性に係わる長周期波形と、血管壁の形状変化に係わる短周期波形に分離し、これによって、血管壁の性質変化が相違する動脈硬化と動脈瘤等とを高い精度で識別する。
　（周波数解析手段）
　周波数解析手段は、反射エコーの波形を周波数成分に変換する変換部と、変換された周波数成分を低周波成分と高周波成分に周波数分離する周波数分離部とを備える。
　周波数解析手段の第１の形態は、反射エコーの波形を離散型ウェーブレット変換してウェーブレットスペクトルを得るウェーブレット変換部と、ウェーブレットスペクトルを低周波成分と高周波成分に周波数分離する周波数分離部とを備える。
　ウェーブレット変換部で得られたウェーブレットスペクトルは、モード別にスペクトル成分を有している。周波数分離部は、低周波数に対応するモードのスペクトル成分と、高周波数に対応するモードのスペクトル成分とを分離する。
　周波数解析手段の第２の形態は、反射エコーの波形をＦＦＴ（ファーストフーリエ変換）によって周波数スペクトルに分解するＦＦＴ信号処理部と、周波数スペクトルを低周波成分と高周波成分に周波数分離する周波数分離部とを備える。
　周波数解析手段において、反射エコーの波形を周波数解析して得られた低周波成分には血管壁の粘弾性に係わる特性が含まれ、高周波成分には血管壁の形状変化に係わる特性が含まれている。
　（波形形成手段）
　波形形成手段は長周期波形形成部と短周期波形形成部とを備え、長周期波形形成部は周波数解析手段で分離された低周波の波長成分から長周期波形を形成し、短周期波形形成部は高周波の波長成分から短周期波形を形成する。
　離散型ウェーブレット変換の周波数解析によって低周波と高周波のスペクトル成分に周波数解析する第１の形態では、長周期波形形成部は、低周波成分を離散型逆ウェーブレット変換して長周期波形を形成し、短周期波形形成部は、高周波成分を離散型逆ウェーブレット変換して短周期波形を形成する。
　また、ＦＦＴの周波数解析によって低周波と高周波の周波数成分に周波数解析する第２の形態では、長周期波形形成部は、低周波の周波数成分データからアナログ信号に逆フーリエ変換して長周期波形を形成し、短周期波形形成部は、高周波の周波数成分データからアナログ信号に逆フーリエ変換して短周期波形を形成する。
（血管疾患判定手段）
　血管疾患判定手段は、長周期波形に基づいて血管壁の粘弾性を判定する粘弾性判定部と、短周期波形に基づいて血管壁の形状変化を判定する形状変化判定部とを備える。
　粘弾性判定部の一形態は、長周期波形から得られる二次元アトラクタで表される軌道の確率から求めるエントロピーにより血管壁の粘弾性を判定する。粘弾性判定部による血管壁の粘弾性判定に基づいて動脈硬化を判定する。
　形状変化判定部の一形態は、短周期波形から得られる二次元アトラクタで表される軌道形状に基づいて血管壁の形状変化を判定する。形状変化判定部による血管壁の形状変化の判定に基づいて動脈瘤等を判定する。
　（血管疾患を判定するプログラム）
　本願発明の血管疾患を判定するプログラムは、例えば、以下の（ａ）～（ｆ）の各工程、（ａ）～（ｈ）の各工程をコンピュータに実行させることによって血管疾患を判定するための、血管疾患を判定するプログラムである。
　（ａ）血管に超音波を送波して得られる反射エコーの波形を離散型ウェーブレット変換してウェーブレットスペクトルを取得する工程
　（ｂ）ウェーブレットスペクトルをモード分解して低周波成分と高周波成分に周波数分離する工程
　（ｃ）低周波成分を離散型逆ウェーブレット変換して長周期波形を形成する工程
　（ｄ）高周波成分を離散型逆ウェーブレット変換して短周期波形を形成する工程
　（ｅ）長周期波形から得られる二次元アトラクタで表される軌道の確率から求めるエントロピーに基づいて血管壁の粘弾性を判定する工程
　（ｆ）短周期波形から得られる二次元アトラクタで表される軌道形状に基づいて血管壁の形状変化を判定する工程
　（ｇ）血管壁の粘弾性判定に基づいて動脈硬化を判定する工程
　（ｈ）血管壁の形状変化判定に基づいて動脈瘤等を判定する工程
　なお、本プログラムは、コンピュータに内蔵される記録媒体に格納する形態の他、携帯が自在な記録媒体に格納する形態とすることができ、記録媒体から読み出してコンピュータに実行させることによって各工程を実施させることができる。
　以上説明したように、本願発明の血管疾患判定装置及び血管疾患を判定するプログラムによれば、血管疾患の種類による血管壁の性質変化を高い精度で識別することができる。
本願発明の血管疾患判定装置の第１の構成を説明するための概略ブロック図である。 本願発明の血管疾患判定装置における周波数解析手段及び波形形成手段の、（ａ）第１の形態及び（ｂ）第２の形態を説明するための概略ブロック図である。 本願発明の血管疾患判定装置の第２の構成を説明するための概略ブロック図である。 本願発明の血管疾患判定の工程を説明するための概略ブロック図である。 本願発明の血管疾患判定における（ａ）反射エコー波形、（ｂ）長周期波形及び（ｃ）短周期波形を説明するための概略図である。 本願発明の血管疾患判定を説明するための模式図である。 本願発明の血管疾患判定における（ａ）反射エコー波形、（ｂ）長周期波形及び（ｃ）短周期波形の各波形例を説明するための図である。 従来の超音波診断装置を説明するための概略ブロック図である。 従来の超音波診断装置が解析対象とする波形形状を説明するための模式図である。
　以下、本願発明の実施の形態について、図を参照しながら詳細に説明する。以下、図１～図３を用いて本願発明の血管疾患判定装置の概略構成を説明し、図４を用いて本願発明の血管疾患判定の工程を説明し、図５,図７を用いて本願発明の血管疾患判定における概略波形及び波形例を説明する。図６は本願発明の血管疾患判定例を説明するための図である。
［血管疾患判定装置の概略構成］
　本願発明の血管疾患判定装置の概略構成について、図１～図３を用いて説明する。
（血管疾患判定装置の第１の構成）
　図１は本願発明の血管疾患判定装置の第１の構成を説明するための概略ブロック図である。なお、図１に示す各手段は、ハードウエア構成とする他、各手段の動作をコンピュータ及びコンピュータを実行させるプログラムによるソフトウエア構成とすることができる。
　血管疾患判定装置１は、拍動する血管に超音波を送波して、血管からの反射エコーを検出する検出手段１０と、検出手段１０で検出した反射エコーの波形を周波数成分に変換し、この周波数成分を周波数解析することによって低周波成分と高周波成分を抽出する周波数解析手段１４と、周波数解析手段１４で抽出した低周波成分及び高周波成分を逆変換して長周期波形及び短周期波形を形成する波形形成手段１５と、血管疾患を判定する血管疾患判定手段１６とを備える。
　検出手段１０は、判定対象の部位の血管壁２に向けて超音波を送波し、血管壁２からの反射エコーを受波するプローブ１１と、プローブ１１で受波した反射エコーの振幅を増幅する信号増幅手段１２と、反射エコーの信号波形を検出する波形検出手段１３とを備える。
　反射エコーの信号波形はドップラー効果によって周波数が変化する。送波信号の周波数ｆ１と反射エコーの周波数ｆ２との周波数差Δｆ（＝ｆ１－ｆ２）はドップラー信号波形の周波数である。
　周波数解析手段１４は、検出手段１０で検出した反射エコーの波形を周波数成分に変換するとともに、この周波数成分を周波数解析して低周波成分と高周波成分を抽出し、波形形成手段１５は周波数解析手段１４で抽出した低周波成分及び高周波成分を逆変換して長周期波形及び短周期波形を形成する。図２は周波数解析手段及び波形形成手段の第１，２の形態の概略構成を示している。
　（周波数解析手段）
　周波数解析手段１４は、反射エコーの波形を周波数成分に変換する変換部（ウェーブレット変換部１４ａ，ＦＦＴ信号処理部１４ｃ）と、変換された周波数成分を低周波成分と高周波成分に周波数分離する周波数分離部１４ｂ，１４ｄとを備える。
　図２（ａ）は周波数解析手段の第１の形態の構成例を示している。第１の形態の周波数解析手段１４Ａは、反射エコーの波形を離散型ウェーブレット変換してウェーブレットスペクトルを得るウェーブレット変換部１４ａと、ウェーブレットスペクトルを低周波成分と高周波成分にモード分解によって周波数分離を行う周波数分離部１４ｂとを備える。
　ウェーブレット変換部１４ａで得られたウェーブレットスペクトルは、モード別にスペクトル成分を有している。周波数分離部１４ｂは、低周波数に対応するモードのスペクトル成分と、高周波数に対応するモードのスペクトル成分とを分離する。
　図２（ｂ）は周波数解析手段の第２の形態の構成例を示している。第２の形態の周波数解析手段１４Ｂは、反射エコーの波形をＦＦＴ（ファーストフーリエ変換）によって周波数スペクトルに分解するＦＦＴ信号処理部１４ｃと、周波数スペクトルを低周波成分と高周波成分に周波数分離する周波数分離部１４ｄとを備える。
　ＦＦＴ信号処理部１４ｃで得られた周波数スペクトルは、周波数毎の波高値データをスペクトル成分として有している。周波数分離部１４ｄは、低周波のスペクトル成分と、高周波のスペクトル成分とに分離する。
　周波数解析手段１４において、反射エコーの波形を周波数解析して得られた低周波成分には血管壁の粘弾性に係わる特性が含まれ、高周波成分には血管壁の形状変化に係わる特性が含まれている。
　ここで、低周波成分と高周波成分は、例えば、拍動の周期に基づいて分けることができ、判定対象の拍動の周期に基づく周波数に対して低い周波数側の周波数成分を低周波成分とし、高い周波数側の周波数成分を高周波成分として定めることができる。判定対象の拍動の周期は、判定対象がヒトである場合には、通常のヒトの拍動周期等の任意に定めた周期を低周波成分と高周波成分とを区分する指標値とする他、個別の判定対象の拍動周期を測定し、測定で得られた拍動周期を低周波成分と高周波成分とを区分する指標値として定めることができる。
　また、離散型ウェーブレット変換で得られるウェーブレットスペクトルでは、モード毎にスペクトル成分が得られる。この場合の低周波成分と高周波成分の区分は、例えば、拍動の周期に対応するモードを求め、求めたモードよりも低周波数側のモードのスペクトル成分を低周波成分とし、求めたモードよりも高周波数側のモードのスペクトル成分を高周波成分として定めることができる。
　（波形形成手段）
　波形形成手段１５（１５Ａ，１５Ｂ）は、長周期波形形成部１５ａ，１５ｃと短周期波形形成部１５ｂ，１５ｄとを備える。長周期波形形成部１５ａ，１５ｃは周波数解析手段１４（１４Ａ，１４Ｂ）で分離された低周波の波長成分から長周期波形を形成し、短周期波形形成部１５ｂ，１５ｄは高周波の波長成分から短周期波形を形成する。
　図２（ａ）の第１の形態の構成例において、長周期波形形成部１５ａは、低周波成分を離散型逆ウェーブレット変換して長周期波形を形成し、短周期波形形成部１５ｂは、高周波成分を離散型逆ウェーブレット変換して短周期波形を形成する。
　図２（ｂ）の第２の形態の構成例において、長周期波形形成部１５ｃは、低周波の周波数成分データからアナログ信号に逆フーリエ変換して長周期波形を形成し、短周期波形形成部１５ｄは、高周波の周波数成分データからアナログ信号に逆フーリエ変換して短周期波形を形成する。
　なお、図２に示す各手段は、ハードウエア構成とする他、各手段の動作をコンピュータ及びコンピュータを実行させるプログラムによるソフトウエア構成とすることができる。
（血管疾患判定手段）
　図１において、血管疾患判定手段１６は、長周期波形に基づいて血管壁の粘弾性を判定する粘弾性判定部１６ａと、短周期波形に基づいて血管壁の形状変化を判定する形状変化判定部１６ｂとを備える。
　粘弾性判定部１６ａによる血管壁の粘弾性判定に基づいて動脈硬化を判定し、形状変化判定部１６ｂによる血管壁の形状変化の判定に基づいて動脈瘤等を判定する。
　粘弾性判定部１６ａの一形態では、長周期波形から二次元アトラクタを構成し、構成した二次元アトラクタで表される軌道の確率から求めるエントロピーにより血管壁の粘弾性を判定する。
　二次元アトラクタによるアトラクタ解析は軌道作成方法とも呼ばれており、例えば、長周期波形の歪み速度ｘについて、遅れ時間をΔｔとして、ｘ（ｔ）をｘ軸の値とし、ｘ（ｔ＋Δｔ）をｙ軸の値として長周期波形の軌跡を描くことによって二次元アトラクタが形成される。この二次元アトラクタの長周期波形の軌跡の周期性は血管壁の粘弾性に依存し、周期性の乱れによって動脈硬化を判定することができる。
　また、動脈硬化の進行程度の評価は、エントロピーに基づいて行うことができる。エントロピーは、長周期波形から二次元アトラクタを構成し、二次元アトラクタで表わされる軌道の確率から算出することができる。二次元アトラクタの構成およびエントロピーの計算は、それぞれ、“The Analysis and Diagnosis of Unstable Behavior of the Blood Vessel Wall with an Aneurysm Based on Noise Science”（横堀ほか、Journal of Atherosclerosis and Thrombosis, Vol．13,No.4，pp.1 63-174,2006）の内、「Analysis of the Unstable Behavior of the Blood Vessel Wall with an Aneurysm Based on the Chaos Theory」(pp.169-171)及び「The Analysis of Entropy for Dynamic Behavior of the Blood Vessel Wall」(pp.71-173)を参照して実施できる。
　形状変化判定部１６ｂの一形態では、短周期波形から得られる二次元アトラクタで表される軌道形状に基づいて血管壁の形状変化を判定する。血管壁の形状変化は、拍動による血管振動の波形に乱れを生じさせる。この波形の乱れは、二次元アトラクタの軌道形状上においてループ形状として表れる。したがって、二次元アトラクタの軌道形状上においてループ形状の有無によって動脈瘤等を判定することができる。
　なお、上記した評価方法の他に、評価パラメータＩ*を用いた動脈硬化の進行程度の評価方法が知られている。評価パラメータＩ*は、超音波ドップラー方法によって取得した血管壁の膨張・収縮データから血管膨張時の最大速度到達所要時間tm、血管の膨張・収縮の一サイクル（周期Ｔ）、膨張時の加速度P1、膨張時の減速度P2を用いて求める評価値であり、tm/Ｔをｘ座標値、P2/P1をｙ座標値とするx-y座標をＸ－Ｙ座標に変換して得られる（Ｘa、Ｙa）を用い、Ｘa＜０の場合には－（Ｘa2＋Ya2）で表され、Ｘa≧０の場合には（Ｘa2＋Ya2）で表される。この評価値Ｉ*については特開2000-333955号に記載されている。
　粘弾性判定部による粘弾性に基づく動脈硬化の判定及びその進行程度の評価、並びに形状変化判定部による血管壁の形状変化に基づく動脈瘤等の判定は、上記したアトラクタ解析による評価方法、エントロピーに基づく評価方法、評価パラメータＩ*を用いた動脈硬化の進行程度の評価方法等の公知の方法を、本願発明によって求めた長周期波形及び短周期波形に適用して行うことができる。
（血管疾患判定装置の第２の構成）
　図３は本願発明の血管疾患判定装置の第２の構成を説明するための概略ブロック図である。なお、図３に示す各手段は、ハードウエア構成とする他、各手段の動作をコンピュータ及びコンピュータを実行させるプログラムによるソフトウエア構成とすることができる。
　血管疾患判定装置の第２の構成は、第１の構成において検出手段１０の構成、及び拍動検出手段１８の構成、波形検出手段１３の動作、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１７及び血流速度検出部１６ｃの構成において相違し、その他の構成は共通している。以下では、第１の構成と相違する点についてのみを説明し、共通する構成については説明を省略する。
　検出手段１０が備えるプローブ１１は、超音波を送波する送波プローブ１１ａ、反射エコーを受波する受波プローブ１１ｂ、及び送波プローブ１１ａを駆動して送波させる駆動信号を形成する駆動信号形成手段１１ｃを備える。この構成では、送波プローブ１１ａが送波する超音波の周波数ｆ１は駆動信号形成手段１１ｃの駆動信号の周波数に基づいて定まる。
　波形検出手段１３は、駆動信号形成手段１１ｃから送波される超音波の周波数ｆ１と、受波プローブ１１ｂで受波した反射エコーの周波数ｆ２との差分を求めることで、反射エコーのドップラー信号の周波数Δｆ（＝ｆ１－ｆ２）を得る。
　拍動検出手段１８は、反射エコーの信号に基づいて拍動周期を検出する。周波数解析手段１４は、拍動検出手段１８で検出した拍動周期を閾値として、低周波数成分と高周波数成分との周波数分離を行う。
　ハイパスフィルタ１７及び血流速度検出部１６ｃの構成は、血流速度を検出するための構成であり、ハイパスフィルタ１７によって反射エコーから血流速度の関連する高周波成分を抽出し、血流速度検出部１６ｃによって血流速度を検出する。血流速度のデータを含む周波数成分は、形状変化判定部１６ｂで用いる高周波成分よりも高い周波数成分であるため、この周波数域に対応したハイパスフィルタ１７を用いる。
 [血管疾患判定の概略工程]
　次に図４～図６を用いて、本願発明の血管疾患判定の概略工程について説明する。血管疾患判定の一動作例は、以下の工程を含む、これらの工程はプログラムによってコンピュータに動作させて実施される。
　血管に超音波を送波して反射エコーを受波して反射エコー波形を取得する。図５(ａ)は反射エコーの波形を模式的に示している。この反射エコーの波形は、血管壁の粘弾性に由来する周波数成分と、血管壁の形状変化に由来する周波数成分とを含んでいる（S1）。
　得られた反射エコーの波形を周波数解析してスペクトル信号を取得する。周波数解析を離散型ウェーブレット変換で行う場合には、周波数帯に対応したモードに対応してウェーブレットスペクトルが得られる。また、周波数解析をＦＦＴ周波数解析で行う場合には、周波数スペクトルが得られる（S2）。
　得られたスペクトル信号を低周波成分と高周波成分に周波数分離する。低周波成分と高周波成分に分離する周波数分離の指標は、例えば、拍動の周期を用いることができ、判定対象の拍動の周期に基づく周波数に対して低い周波数側の周波数成分を低周波成分とし、高い周波数側の周波数成分を高周波成分として分離する。スペクトル信号がウェーブレットスペクトルである場合にはモード分解によって行い、低周波数に対応するモードのスペクトル成分と、高周波数に対応するモードのスペクトル成分とに分離する。図５（ｂ），（ｃ）は、図５（ａ）の反射エコーの波形に含まれる周波数成分から分離して得られる長周期波形及び短周期波形を示している(S3)。
　周波数分離した低周波成分及び高周波成分からそれぞれ長周期波形と短周期波形を形成する(S4a,S4b)。
　長周期波形の形成において、低周波成分がウェーブレットスペクトルで得られている場合には、低周波成分を離散型逆ウェーブレット変換して長周期波形を形成し、低周波成分が周波数スペクトルで得られている場合には、低周波成分を逆フーリエ変換して長周期波形を形成する(S4a)。
　短周期波形の形成において、高周波成分がウェーブレットスペクトルで得られている場合には、高周波成分を離散型逆ウェーブレット変換して短周期波形を形成し、高周波成分が周波数スペクトルで得られている場合には、高周波成分を逆フーリエ変換して短周期波形を形成する(S4b)。
　S4aの工程で得た長周期波形に基づいて粘弾性から動脈硬化を判定する。この血管壁の粘弾性の判定は、例えば、長周期波形から得られる二次元アトラクタで表される軌道の確率から求めるエントロピーに基づいて行うことができる。
　図６（ａ）は、長周期波形から求めたエントロピーによる粘弾性の判定状態を示している。なお、図６（ａ）は説明のために模式化して示しており、実際の値を表すものではない。長周期波形から求めたエントロピーは、血管壁の粘弾性が正常状態にない場合の値は、血管壁の粘弾性が正常状態にある場合の値よりも高い値を示す。正常状態におけるエントロピーを指標値とすることによって粘弾性を判定する（S5a）。
　S4bの工程で得た短周期波形に基づいて形状変化から動脈瘤等を判定する。この血管壁の形状変化の判定は、例えば、短周期波形から得られる二次元アトラクタで表される軌道形状に基づいて行うことができる。血管壁の形状変化によって血管振動の波形に表れる乱れは、二次元アトラクタの軌道形状上においてループ形状として表れる。二次元アトラクタの軌道形状上においてループ形状の有無によって血管壁の形状変化を判定する(S5b)。
　本願発明の血管疾患判定は、上記したS1～S4（S4a,S4b）によって血管疾患判定に供する長周期波形と短周期波形を形成する工程をプログラムによってコンピュータに動作させる実施形態の他、上記したS1～S5（S5a,S5b）によって長周期波形及び短周期波形に基づいて血管壁の粘弾性及び血管壁の形状変化を判定する工程をプログラムによってコンピュータに動作させる実施形態を含むものである。
　図６（ｂ）～（ｄ）は、短周期波形から求めた二次元アトラクタで表される軌道形状に基づいて行う血管壁の形状変化の判定を示している。なお、図６（ｂ）～（ｄ）は説明のために模式化して示しており、実際の値を表すものではない。
　図６（ｂ）は反射エコーの波形が単相波形である場合を示し、図６（ｃ），（ｄ）は反射エコーの波形が２相波形である場合を示している。ここで、単相波形は波形のピーク部分が１つピーク値を有する波形形状であり、２相波形は波形のピーク部分が２つのピーク値を有する波形形状である。図６（ｃ）は一拍動の波形内に１つの２相波形が含まれる波形例を示し、図６（ｄ）は一拍動の波形内に２つの２相波形が含まれる波形例を示している。
　図６（ｂ）に示すように、反射エコーの波形が単相波形である場合には、二次元アトラクタの形状の周期性の乱れを観察することによって動脈硬化の進行程度が判定される。
　一方、図６（ｃ），（ｄ）に示すように、反射エコーの波形に２相波形が含まれる場合には、二次元アトラクタの形状にループ形状が観察される。ループ形状は血管壁の形状変化による不安定挙動を表しており、ループ形状の有無によって動脈瘤等の血管疾患が判定される。
　従来の血管疾患判定では、粘弾性と形状変化という血管壁の異なる要因に由来する血管疾患を一つの代表波形に基づいて判定するのに対して、本願発明の血管疾患判定は、反射エコーの波形を長周期波形と短周期波形に分離し、図６（ａ）に示すように長周期波形に基づいて血管壁の粘弾性を判定し、図６（ｂ）～（ｄ）に示すように短周期波形に基づいて血管壁の形状変化を判定する。
　このような本願発明の血管疾患判定によれば、動脈硬化及び動脈瘤等の判定において、感度及び特異度を向上させることができる。このため、本願発明によれば、従来技術では６０％程度であった判定精度を８０％以上とすることができる。
　なお、感度及び特異度は検査の有用性を評価する指標であり、疾患が有で検査が陽性を真陽性とし、疾患が無で検査が陰性を真陰性とし、疾患が有で検査が陰性を偽陰性とし、疾患が無で検査が陽性を偽陽性としたとき、感度は（真陽性）／（真陽性＋偽陰性）で表され、特異度は（真陰性）／（偽陽性＋真陰性）で表される。
　また、本願発明の血管疾患判定によれば、例えば、１５秒程度の測定時間内で反射エコーを検出することによって判定が可能となる。
　図７は、本願発明の血管疾患判定における波形例を示している。図７（ａ）は反射エコーの波形を示し、図７（ｂ）は周波数分離によって反射エコーの波形から抽出した長周期波形を示し、図７（ｃ）は周波数分離によって反射エコーの波形から抽出した短周期波形を示している。
　本願発明における判定対象は、特に制限されないが、例えば、ヒト、ラット、マウス、ウサギ、イヌ、ネコなどのほ乳動物を挙げることができ、好ましくはヒトである。
　したがって、本願発明の血管疾患判定装置及びプログラムは、血管壁の粘弾性に基づく動脈硬化や、血管壁の形状変化に基づく動脈瘤等を予防する目的で予備的な判定手段として使用することができ、さらに上記血管疾患の治療後の再発を防止する目的で事後的な判定手段としても使用できる。本願発明の血管疾患判定装置及びプログラムを用いた判定結果と医師の診断結果とを併用すれば、高い精度で動脈硬化や動脈瘤等といった血管疾患を判定できる。
　なお、本願発明は前記各実施の形態に限定されるものではない。本願発明の趣旨に基づいて種々変形することが可能であり、これらを本願発明の範囲から排除するものではない。
　本願発明の血管疾患判定装置及びプログラムは、臨床の場面以外にも、試験や研究などの場面において使用することができる。また、本願発明の血管疾患判定装置及びプログラムは、医師などの臨床での専門家だけでなく、専門家の補助者や装置の製造業者など特に制限なく扱うことができる。臨床場面で使用する場合、医師の診断の前段・最中・後段の任意の段階で使用できる。
　１：血管疾患判定装置
　２：血管壁
　１０：検出手段
　１１：プローブ
　１１ａ：送波プローブ
　１１ｂ：受波プローブ
　１１ｃ：駆動信号形成手段
　１２：信号増幅手段
　１３：波形検出手段
　１４，１４Ａ，１４Ｂ：周波数解析手段
　１４ａ：ウェーブレット変換部
　１４ｂ：周波数分離部
　１４ｃ：信号処理部
　１４ｄ：周波数分離部
　１５　　　　　　波形形成手段
　１５ａ，１５ｃ：長周期波形形成部
　１５ｂ，１５ｄ：短周期波形形成部
　１６：血管疾患判定手段
　１６ａ：粘弾性判定部
　１６ｂ：形状変化判定部
　１６ｃ：血流速度検出部
　１７：ハイパスフィルタ
　１８：拍動検出手段
　１００：超音波診断装置
　１０１：プローブ
　１０２：受波回路
　１０３：ドップラー検出回路
　１０４：フィルタ回路
　１０５：変換回路
　１０６：演算回路
　１０７：モニタ

Claims (10)

  1. 　拍動する血管に超音波を送波して、前記血管からの反射エコーを検出する検出手段と、
    　前記検出手段で検出した反射エコーの波形の周波数成分を周波数解析することによって低周波成分と高周波成分を抽出する周波数解析手段と、
    　前記周波数解析手段で抽出した前記低周波成分及び前記高周波成分から長周期波形及び短周期波形を形成する波形形成手段と、
    　血管疾患を判定する血管疾患判定手段とを備え、
    前記血管疾患判定手段は、
    　前記長周期波形に基づいて血管壁の粘弾性を判定する粘弾性判定部と、前記短周期波形に基づいて血管壁の形状変化を判定する形状変化判定部とを備える、血管疾患判定装置。
  2. 　前記血管疾患判定手段は、
    前記粘弾性判定部による前記粘弾性に基づく動脈硬化の判定、及び前記形状変化判定部による前記形状変化に基づく動脈瘤等の判定を行う、請求項１に記載の血管疾患判定装置。
  3. 　前記周波数解析手段は、
    　前記反射エコーの波形を離散型ウェーブレット変換してウェーブレットスペクトルを得るウェーブレット変換部、及び前記ウェーブレットスペクトルを低周波成分と高周波成分に周波数分離する周波数分離部を備え、
    　前記波形形成手段は、
    　前記低周波成分を離散型逆ウェーブレット変換して長周期波形を形成する長周期波形形成部、及び前記高周波成分を離散型逆ウェーブレット変換して短周期波形を形成する短周期波形形成部を備える、請求項１に記載の血管疾患判定装置。
  4. 　前記粘弾性判定部は、前記長周期波形から得られる二次元アトラクタで表される軌道の確率から求めるエントロピーにより血管壁の粘弾性を判定する、請求項１又は３に記載の血管疾患判定装置。
  5. 　前記血管壁の粘弾性判定に基づいて動脈硬化を判定する、請求項４に記載の血管疾患判定装置。
  6. 　前記形状変化判定部は、前記短周期波形から得られる二次元アトラクタで表される軌道形状に基づいて血管壁の形状変化を判定する、請求項１又は３に記載の血管疾患判定装置。
  7. 　前記血管壁の形状変化の判定に基づいて動脈瘤等を判定する、請求項６に記載の血管疾患判定装置。
  8. 　血管に超音波を送波して得られる反射エコーの波形を周波数成分に変換する工程と、
    　前記周波数成分を低周波成分と高周波成分に周波数分離する工程と、
    　前記低周波成分を逆変換して長周期波形を形成する工程と、
    　前記高周波成分を逆変換して短周期波形を形成する工程と、
    　前記長周期波形に基づいて血管壁の粘弾性を判定する工程と、
    　前記短周期波形に基づいて血管壁の形状変化を判定する工程と
    をコンピュータに実行させるための、血管疾患を判定するプログラム。
  9. 　血管に超音波を送波して得られる反射エコーの波形を周波数成分に変換する工程と、
    　前記周波数成分を低周波成分と高周波成分に周波数分離する工程と、
    　前記低周波成分を逆変換して長周期波形を形成する工程と、
    　前記高周波成分を逆変換して短周期波形を形成する工程と、
    　前記長周期波形に基づいて血管壁の粘弾性を判定する工程と、
    　前記短周期波形に基づいて血管壁の形状変化を判定する工程と、
    　前記血管壁に粘弾性判定に基づいて動脈硬化を判定する工程と、
    　前記血管壁の形状変化判定に基づいて動脈瘤等を判定する工程と
    をコンピュータに実行させるための、血管疾患を判定するプログラム。
  10. 　血管に超音波を送波して得られる反射エコーの波形を離散型ウェーブレット変換してウェーブレットスペクトルを取得する工程と、
    　前記ウェーブレットスペクトルをモード分解して低周波成分と高周波成分に周波数分離する工程と、
    　前記低周波成分を離散型逆ウェーブレット変換して長周期波形を形成する工程と、
    　前記高周波成分を離散型逆ウェーブレット変換して短周期波形を形成する工程と、
    　前記長周期波形から得られる二次元アトラクタで表される軌道の確率から求めるエントロピーに基づいて血管壁の粘弾性を判定する工程と、
    　前記短周期波形から得られる二次元アトラクタで表される軌道形状に基づいて血管壁の形状変化を判定する工程と、
    　前記血管壁の粘弾性判定に基づいて動脈硬化を判定する工程と、
    　前記血管壁の形状変化判定に基づいて動脈瘤等を判定する工程と
    をコンピュータに実行させるための、血管疾患を判定するプログラム。
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