JPH03504445A - 動脈瘤の音検出器及び検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 発明の名称 動脈瘤の音検出器及び検出方法 発明の背景 ［発明の分野］ 本発明は、人体に脳動脈瘤（ｃｅｒｅｂｒａｌ　ａｎｅｕｒｙｓｍｓ）があるか 否かを、体内に侵入せずに体外から検出する装置及び方法に関するものであって 、より具体的には、動脈瘤の存在によって発生する音波を検出するための多数の チャンネルと、該音波を分析するための装置を有するシステム装置の改良に関す るものである。

［従来技術の説明］ 動脈瘤は、血管壁が異常に膨らんだものであって、血管を拡張して損傷しやすく したり、破裂して頭蓋内にひどい出血を起こす。

北米では、毎年およそ２８．０００人が動脈瘤破裂による蜘蛛膜下出血を患って いると推定されている。これら患者の５０％以上が死亡し、約１５％は不興にな るため、問題は深刻である。

動脈瘤は、破裂する前に検出された場合、挟子を用いた外科的処置によって閉塞 することができる。この外科手術は、合併症率が非常に低く、優れた結果をもた らす。

しかしながら、動脈瘤が一旦破裂すると、破裂時に脳の主要部をひどく損傷する ため、患者の臨床状態はひどく悪化する。この様な状況にあるため、現代の治療 技術の進歩とは関係なく、罹病率及び死亡率は高い値となっている。

蜘蛛膜下出血で苦しむ患者の６０％までは、動脈瘤が破裂する前に、前兆として 、「警告サイン（ｗａｒｎｉｎｇ　ｓｉｎｇｓ）Ｊを発していることが報告され ている。しかしながら、徴候の多くは、頭痛・眼病及び吐き気の様なものであっ て、動脈瘤に特有のものでない。このため、ウィルス性疾患或いは単なる頭痛と よく間違われる。このように漠然とした徴候を有する者の中から診断を行なって 、診断の効果的な成果をあげるためには、体内に侵入せずに体外から検査を実施 し、危険状態にある者を選び出すしか方法はない。

動脈瘤が破裂する前に、動脈瘤の存在を検出する方法は幾つか知られている。一 つの方法は、血管造影法（ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）である。しかしながら、° この方法は、生体内に侵入して検査するものであるから、入院費がかかり、また 、外傷及び痛みを伴う。従って、動脈瘤が破裂する前にこれらの前兆が現われた としても、この方法では、漠然とした前兆症状程度の検査には適していない。こ のため、医師が動脈瘤の前兆の徴候であるか否かを調べるには、その徴候が、患 者に外傷を作り、像撮影の費用をかけてまで検査を実施すべきかどうかを判断せ ねばならない。

フェルグソン氏は、雑誌［ニューロサージ（Ｎｅｕｒｏｓｕｒｇ（神経外科）　 ）　Ｊ　３６：５６０−５６３（１９７２）の中で、病巣から出る音を記録する ために心臓フォノ・カテーテルを使用して、手術で取り出された動脈瘤の音を記 録し、そこから動脈瘤の徴候を検出することを提案している。

コスギ氏等は、［発作（Ｓｔｒｏｋｅ）　Ｊ　１４（１）３７−４２（１９８３ ）のなかで、動脈瘤を検知するために、頭蓋及び歯に接触させる「セメント壁マ イクロホン（ｃｅｍｅｎｔ　ｗａｌｌ　ｍ１ｃｒｏｐｈｏｎｅ）　Ｊ　（接触式 加速度計（ｃｏｎｔａｃｔ　ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒ）　）を使用すること について開示している。

セクハー氏及びワラセルマン氏は、雑誌［ニューロサージ（Ｎｅｕｒｏｓｕｒｇ ）　Ｊ　６０：５５３−５５９（１９８４）の中で、ホーン結合マイクロホン（ Ｈｏｒｎ−ｃｏｕｐｌｅｄ　ｍ１ｃｒｏｈｐｏｎｅ）を用いて生体内に侵入せず に動脈瘤を検出することを開示している。

オリンガー氏およびワラセルマン氏は、「外科神経（Ｓｕｒｇ、　Ｎｅｕｒｏｌ 、）　Ｊ　８：２９ｇ−３１２（１９７７）の中で、エヤーマイクロホン装置を 用いて、生体内に侵入せずに動脈瘤検出することを開示している。

アメリカ特許にも、生体内へ侵入せずに動脈瘤の監視を行なう技術が幾つか開示 されている。アメリカ特許第４．００８，７１１号は、いわゆる標準型（ｓｔａ ｎｄａｒｄ）の低音電子マイクロホンを隔離チャンバーの中に収容し、このマイ クロホンによって患者の目からの音波を検出するようにしている。これら音波は 、電気信号に変換され、最終的にフィルターを通ってフーリエ分析を行なうこと のできるコンピュータへ送られる。ここに開示されたコンピュータ分析器は、標 準型のＣＲＴ又はプロッターにデータを出力させることが出来るフーリエ分析器 である。

アメリカ特許第４，２２６，２４８号は音による頭部描画装置（ｐｈｏｎｏｃｅ ｐｈａｌｏｇｒａｐｈｉｃ　ｄｅｖｉｃｅ）を開示しており、この装置は、耳に 挿入可能な一対のマイクロホンを有し、頭部の表面又は腔部（ｃａｖｉｔｉｅｓ ）からの音を検出できるようにしている。増幅信号は、周波数分析器で処理され た後、チャートレコーダ又はオシレータへ送られる。

このような装置が知られていても、動脈瘤が破裂する前に、動脈瘤の検出に役立 つデータをより効果的に記録し分析できるようにした動脈瘤の音検出器が依然と して必要とされている。

［発明の要約］ 本発明にかかる動脈瘤の音検出器（ａｃｏｕｓｔｉｃ　ａｎｅｕｒｙｓｍｄｅｔ ｅｃｔｏｒ）は上記の要請に合致するものである。検出器は、患者に接触して取 り付けることが可能であって、患者から発せられる音（ｓｏｕｎｄ）を受信し、 その音を応答性電気信号又は関連電気信号に変換するための／％イドロホンセン サ一手段と、応答性電気信号（ｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅ　ｅｌｅｃｔｒ電気信号を 受信し、音の振幅／時間／周波数の表示を行なうための分析手段を備えている。

本発明に係る方法は、前述した検出器を配備し、患者にハイドロホンセンサ一手 段を取り付けて患者からの音を受信し、ハイドロホンセンサ一手段による音を応 答性電気信号に変換し、電子手段により応答性電気信号を増幅してフィルターに 通し、電気信号を処理し、処理した電気信号を形成し、処理した電気信号を分析 手段に伝送し、分析手段を用いて音の振幅／時間／周波数を出力することにより 、患者に動脈瘤が存在するか否かを検出する工程からなる。

本発明は音波による方法を用いて、人体に動脈瘤がある場合、その動脈瘤を効果 的に検出することができる装置を提供することを目的とする。

本発明は鋭敏なハイドロホンその他の音センサーを用いることにより、感度を高 めることをさらに目的とする。

本発明は信号対ノイズ比を向上させることのできるシステム装置を提供すること をさらに目的とする。

本発明は流体媒体信号が空気媒体信号に変換されるとき、６０ｄＢの差異を修正 できる検出器を提供することをさらに目的とする。

本発明はチャンネル数を８以下とした独特のシステム装置であって、動脈瘤信号 の真正さをより一層高めた装置を提供することをさらに目的とする。

本発明はチャンネル数を８以下とした独特のシステム装置であって、７以下のチ ャンネルで動脈瘤の検出を行ない、動脈瘤の信号自体に特有の生理学的パラメー タの効果の理解を手助けし、動脈瘤か発生する信号の位置を三角形分割（ｔｒｉ ａｎｇｕｌａｔｉｏｎ）可能ならしめるようにしたシステム装置を提供すること をさらに目的とする。

本発明は帯域フィルターを有する検出器であって、好ましくない割込み信号を該 フィルターに通して取り除くことができるよにした検出器を提供することをさら に目的とする。

本発明は動脈瘤の音を改良された方法でデータ分析を行なう方法を提供すること をさらに目的とする。

本発明は動脈瘤の検出における感度（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）及び特異性（ｓ ｐｅｃｉｆｉｔｙ）を改良したシステム装置を提供することをさらに目的とする 。

本発明のこれらの目的及びその他の目的については、添付の図面に基づく本発明 の詳細な説明から完全に理解されるであろう。

［図面の簡単な説明Ｊ 第１図は本発明にかかる動脈瘤の音検出器又は検波器を、リクライニング位置に ある患者に繋いだ状態を示す図である。

第２図は患者の頭部に取り付けたセンサーの詳細図である。

第３八図ないし第３Ｃ図は本発明に使用されるハイドロホンのセンサーを、患者 の頭部に被さるように特別にしつらえたヘルメットに取り付けた状態を示す図で あって、夫々、前面図、右側面図及び左側面図である。

第４図は患者と、動脈瘤の音検出装置の一部の関係を示すブロック図である。

第５図は動脈瘤の音検出器の信号チャンネルユニットチャンネルの回路の一形態 を示す図である。

第６図はＥＫＧチャンネルユニットの回路の一形態を示す図である。

第７図は動脈瘤の音検出器の電源の回路図である。

第８八図ないし第８Ｅ図は記録された信号一連の表示を示す図である。

第９図は携帯式運搬車に取り付けられた検出器の正面図である。

第１０Ａ図及び第１０Ｂ図は動脈瘤の音検出器を作動させるプログラムソフトウ ェアの一形態のフローチャート図である。

第１１図は実験用動脈瘤からの音の時間プロット図である。

第１２図は第１１図の音のＤＦＴスペクトルを示す図である。

第１３図は第１１図の音のスペクトログラムを示す図である。

第１４図は動脈瘤が形成される前の犬につき、その頚動脈からの音の時間プロッ ト図である。

第１５図は第１４図の音のＤＦＴスペクトルを示す図である。

第１６図は第１４図の音のスペクトログラムを示す図である。

第１７Ａ図ないし第１７０図は、を椎及び基底の（ｂａｓｉｌａｒ）動脈の接合 部位に大きな脳動脈瘤を有する患者を完全に分析して得られたもので、幾つかの プロットと、動脈瘤信号のスペクトログラムを示すグラフである。

［望ましい実施例の説明コ ここで使用される「患者」という語句は、特に指定にない限り、人間だけではな く、動物界におけるその他種類のものも含まれるものとする。

動脈瘤は、動脈瘤特有の音を発し、この音は、体内に侵入せずに体外から検出し て記録することができ、分析によって他の体音と区別することができる。望まし い実施例の方法では、頭部の所定領域について体内に侵入せずに体音（ｂｏｄｙ 　５ｏｕｎｄｓ）をモニターし、それらの音を分析して動脈瘤固有の音の存在を 検出し、脳動脈瘤が存在することを判断するものである。

第１図及び第２図に示されるように、動脈瘤の音検出器（１０）は、複数（望ま しくは７つ）のハイドロホン（流動物に接続されたマイクロホン）センサー（２ ０）〜（２６）と、該センサーに連動する支持電子ユニット（２８）と、コンピ ュータ（２９）とから構成される。ハイドロホンセンサー（２０）〜（２６）は 、動脈瘤の特性音を受けて、応答性電気信号に変換する。音の強さによって、対 応する応答性電気信号が供給される。この応答性電気信号は、夫々のセンサー　 （２０）〜（２６）に繋いだリード線（３０）〜（３６）によって、電子手段（ ２８）に運ばれる。

電子手段（２８）は、応答性電気信号を増幅し、フィルターに通した電気信号を 、リード線（５２）（５３）により、分析手段（２９）（コンピュータが望まし い）に入力する。

第２図に最も良く示されるように、センサーは次のように配置するのが望ましい 。センサー（２０）は、患者の頭部（５０）の大孔部（ｆｏｒａｍｅｎ　ｍａｇ ｎｕｍ　ａｒｅａ）（患者の頭部の背後）に接触して置くのが望ましい。センサ ー（２１）　（２４）は、患者の頭部（５０）の側頭部（４１）（４４）に夫々 接触して置かれ、センサー（２２）（２３）は患者の目（４２）（４３）の上に まぶたの外部に接触して置かれる。センサー（２５）は、患者の首部（４５）の 上に置かれ、ここで生物学的ノイズがモニターされる。センサー（２０）〜（２ ５）は、当該分野で周知なＥＫＧゲルと吸引カップを用いて患者に接続すること が望ましい。

生物学的ノイズは、センサー（２０）〜（２４）が固定された体の部分以外の体 の部分から発せられる音、例えば、呼吸音、心臓音、目のまばたき、消化系の音 等と潜在的に干渉する。センサー（２６）は、検査が行なわれる部屋の中に置か れ、部屋のノイズをモニターする。また、必要に応じて、電子手段（２８）のハ ウジングの外部に固定することもできる。

センサー（２０）〜（２４）は、大孔部（４９）、側頭部（４１）、目（４２） （４３）及び側頭部（４４）からの音を夫々受信する。センサー（２０）〜（２ ４）は、夫々の位置で、適当な手段を用いて密着され、モニター中の頭部領域か らの音を効果的に伝送できるようにしている。

側頭部のセンサー（２１）（２４）は、頭蓋骨の最も薄い領域に置くのが望まし い。この領域は、市販されている頭蓋ドツプラー機械、例えばエデンマディジニ ツシェエレクトロニク（Ｅｄｅｎ　Ｍａｄｉｚｉｎｉｓｈｅ　Ｅｌｅｋｔｒｏｎ ｉｋ）のモードＴＣ２−６４を用いて求めることができる。一旦この領域が検出 されると、側頭部のセンサー（２１）　（２４）をその領域に配置することによ り、最も効果的な結果を得ることができる。

センサー（２０）〜（２４）は、心電図（ＥＫＧ）のＲ波によってトリガーされ る音をピックアップし、技術者が合格、不合格の判断する。部屋のノイズを補正 するために、センサー（２６）によって同時に部屋のノイズをモニターすること が望ましい。実際の検査を行なった後、データを分析し、動脈瘤が存在するか否 かを決定する。

センサー（２０）〜（２６）は、当該技術分野で周知な流体結合マイクロホン（ ハイドロホン）が望ましい。なお、その他種類のセンサーであっても、同様な機 能を果たすことはできる。センサー（２０）〜（２６）は全て同一か、又は互い に実質的に同一なものが望ましい。

患者は、リクライニング位置で検査するのが望ましい。

検査中、呼吸を止めて目を閉じて行なう。

第３Ａ図ないし第３Ｃ図は、ヘルメット手段（６０）の実施例を示しており、セ ンサー（２１）〜（２５）は患者の頭部（５０）にぴったりと接触した状態で保 持される。ヘルメット（６０）は中央ハブ（６６）から放射状に５本のスポーク （６１）〜（６５）が突出している。ハブ（６６）は、夫々のセンサーに繋がる 各リード線（３０）〜（３４）を受けるようにするのが望ましい。リード線（３ ０）〜（３４）は、第１図に示すように電子ユニット（２８）に通じている。

スポーク（６１）〜（６４）の自由端には、センサー（２１）〜（２５）が夫々 設けられている。更に支持するためには、センサー（２１）〜（２５）は、一連 の接続ブリッジ（６６）〜（７０）を用いて夫々接合する。スポーク（６１）〜 （６４）と接続ブリッジ（６６）〜（７０）は、弾性のものとするか、又は患者 の頭の大きさに応じてサイズを変更できるような構造にする。この調節可能な構 造は、公知の如く、突出部を溝部に挿入し、ネジ等の適当なりランプ手段を用い て構成することができる。ヘルメット（６０）は、バネ等の付勢手段を用いるこ とにより、患者の頭にきつく接触するように調節することができる。

支持用の電子装置（２８）は、８つのチャンネル系に構成することができる。１ つのチャンネルはＥＫＧのＲ波を受けるためのもので、７つのチャンネルは、音 に関係する信号を受けるためのものである。信号チャンネルは、センサー（２０ ）〜（２４）に繋がれて脳の音の記録に関係する音を受信するための５つのチャ ンネルと、センサー（２６）に繋がれて部屋のノイズを受信するための１つのチ ャンネルと、センサー（２５）に繋がれて生物学的ノイズに関係する音を受信す るための１つの補助チャンネルを含んでいる。

７つの信号チャンネルは同じ電気的特性を有するものが望ましく、このようにす れば、異なる位置の異なるセンサーに任意にあてがうことができる。前述したセ ンサーの望ましい構成例を第２図に示す。この構成の場合、頭蓋骨を通過する音 の減衰を少なくすることができる。

センサー（２０）　（２１）　（２２）　（２３）　（２４）と動脈瘤の信号源 との距離は、センサー（２５）　（２６）とそれらの音源との距離よりもはるか に短い。他方において、心臓の音源の如きノイズ源と、呼吸音源との距離は殆ん ど相違しない。その結果、適応減算（ａｄａｐｔｉｖｅ　５ｕｂｔｒａｃｔｉｏ ｎ）を用いて、センサー　（２５）　（２６）からの記録と、センサー（２０） 〜（２４）からの記録を適当な重みで組み合わせ、好ましくない干渉ノイズのと き、動脈瘤の信号はほんの僅か減衰するだけである。

干渉データを取り消すためにの最小平均２乗演算法は、適応縁結合器（Ａｄａｐ ｔｉｖｅ　Ｌｉｎｅａｒ　Ｃｏｒｎｂｉｎｅｒ）を用いて行なうことが望ましく 、これはウィドローによるアダプティブシグナルプロセッシング、１９８５年、 ｐｐ−３０２〜３６１に開示されている。

第８番目のチャンネル、ＥＫＧチャンネルは、前述した７つのチャンネルとは異 なる。これは、主として、ＥＫＧのピークに相当するＲ波の時にトリが一信号を 形成させるのに使用される。

第４図は動脈瘤の音検出装置のブロック図を示しており、該装置にはコンピュー タ（２９）が含まれている。第４図に最も良く示されるように、信号チャンネル （７０）は、音を受信し、応答性関連電気信号を発するセンサー（７１）（７つ のセンサー（２０）〜（２６）を表わしている）を有しており、電気信号は前置 増幅器（７２）を通って帯域フィルター（７４）及び第２増幅器（７６）に送ら れる。第２増幅器（７６）は、処理された電気信号を、アナログデジタル変換器 （８０）に出力し、次に信号はコンピュータ（２９）に送られ、さらに信号処理 が行なわれ、データは視覚ディスプレイ（８１）及び／又はハードコピープリン ター（８２）に出力される。

第４図に示すＥＫＧチャンネル（９０）は、差動増幅器（９２）、６０Ｈｚノツ チフイルター（９４）、ピーク値検出器及びスケーラ−（９６）、並びにコンパ レータ及び微分器（９８）から構成される。この処理をした後のＥＫＧチャンネ ル信号（９０）は、コンピュータ（２９）にも入力され、データ分析される。

第５図、第６図及び第７図は、支持電子装置の概要を詳細に示すもので、該装置 は、信号チャンネルユニット、ＥＫＧチャンネルユニット及び電源ユニットを含 んでいる。

第５図は信号チャンネルを示しており、該チャンネルは、調節可能であって帯域 フィルターを備えるハイゲイン増幅器が望ましい。センサー（７１）によって検 出された信号は、先ず、ハイインピーダンス、低ノイズ差動増幅器（１０１）（ １０２）を通り、低ノイズ前置増幅器（１０４）を通過する。ノイズを抑制する ために、アナログチェビシニブ帯域フィルター（１０５）〜（１１２）を用いる こともできる。帯域フィルターのカットオフ周波数は、最低周波数が１００Ｈ２ １最高周波数は１０００Ｈｚが望ましい。フィルターを通した信号は、別に設け た３段階増幅器（１１４）〜（１１６）によってさらに増幅され、ビークビーク 値が約５ボルトの出力を発生する。このようにして増幅された信号は、次に、電 流ドライバ（１１７）を通り、コンピュータのアナログデジタル変換器（８０） （第４図）に送られる。信号／ノイズ比（ＳＮＲ）は、−４０ないし一６０ｄＢ と低い数値である。本装置におけるアナログ帯域フィルター（１０５）〜（１１ ２）は、ＳＮＲを２０ないし４０ｄＢ上昇させる。一方、動脈瘤の音検出器全体 のゲインは、８０〜１００ｄＢの範囲である。この高いゲインによって、本装置 の要素が発生する熱ノイズ（ｔｈｅｒｍａｌ　ｎｏｉｓｅ）の効果が高められる 。しかしながら、これは信号処理技術（詳細は後で説明する）によって簡単に除 去することができる。この種の信号チャンネルは、各センサー（２０）〜（２６ ）ごとに設けるのが望ましい。

第６図はアナログ回路と論理回路を組み合わせたＥＫＧチャンネルを示している 。これは、入カブロープ（１３０）（１３２）、低ノイズ差動増幅器（１３４） （１３６）を含んでおり、その後に６０Ｈｚノツチフイルター（１３８）（１３ ９）と２段階の非反転増幅器（１４０）　（１４１）が設けられる。最終段階の 出力（１４４）は、２つの経路（１４５）　（１４６）に分割される。一方の経 路（１４５）は、ピーク値検出器（１５０）　（１５１）を通った後、ローパス フィルター（１５２）　（１５３）に至る。フィルターの出力電圧の約８０％は 、ローパスフィルター（１５２）のポテンシオメータ（１５４）を通じて受けら れ、コンパレータ（１６０）に１つの入力として接続される。第２の経路（１４ ６）は、他の入力としてフンパレータ（１６０）に直接接続される。コンパレー タ（１６０）は、２つの経路（１４５）　（１４６）の比較を行ない、その論理 出力は微分器（１６１）で微分され、電流ドライバ（１６２）に送られる。次に 、データ獲得のためのトリガー信号として、コンピュータのプログラマブルクロ ック（１６４）に送られる。

第７図を参照しながら、動脈瘤の音検出器の電源について説明する。このユニッ ト（２００）は、異なるチャンネル、６０サイクル、及び異なる電源からのバー ストノイズとの相互作用によって生じる好ましくないノイズを軽減するものであ る。このユニットは、システム装置が作動している間、各チャンネルに対して電 力を別々に供給するもので、１１０ボルト電源（２０１）に接続して、バッテリ ーの充電を行なうこともできる。電源（２０１）から電力がトランスフォーマに 送られ、その電力は１２ボルトの４個の充電式バッテリー（２０６）〜（２０９ ）に供給される。電池（２０６）〜（２０９）は、装置の作動中、即ち「運転モ ード」のときは電源として用いられる。装置の使用後、電源ユニットは充電モー ドとなる。２つのモードは２×３２スイツチ（２１０）によって切り換えられる 。第７図に示すダイオード（２Ｎ）〜（２１４）を用いて、バッテリーの極性接 続ミス又はバッテリーの故障による回路の短絡を防止している。後者の場合、ダ イオードはヒユーズとして作用する。メータ（２１５）を用いて各チャンネルの 電圧がモニターされる。

各々の信号チャンネルの出力とＥＫＧチャンネルの出力はコンピュータ（２９） のアナログデジタル変換器（８０）（第４図）に接続され、デジタル化される。

アナログデジタル変換器（８０）は、同時に、８個のチャンネルの各チャンネル からのアナログ出力をサンプリングする。なお、サンプリング速度は、約３００ ０サンプル／秒ないし７０００サンプル／秒の範囲で調節可能であることが望ま しく、これはエイリアシング（ａｌｉａｓｉｎｇ）を避けるために、ナイキスト 周波数（Ｎｙｑｕｉｓｔ　ｒａｔｅ）よりも高い。信号のサンプリング開始時間 の決定は、操作者が装置を運転するときにｒｔｓＪに設定することにより行なわ れる。これに対し、ｒｔｄＪは、Ｒ波トリガー（第８Ｂ図参照）後の遅延時間と してのプログラムパラメータとして、操作者によって設定された時間間隔を表わ す。また、ｒ　ｔ　ｏＪもプログラムパラメータであって、記録時間間隔を表わ している。

第８Ａ図はＥＫＧ信号を表わし、第８Ｂ図はＥＫＧからのトリガーＲ波を表わし ている。第８Ｃ図は、動脈瘤の音信号を表わし、第８Ｄ図はタイムウィンドウで ある。

第８Ｅ図は、最終的にデジタル化された信号である。

アナログデジタル変換器（８０）は、所定の遅延時間経過後、自動的にスイッチ が入るようになっている。この時間ｒ　ｔ　ｄＪは、ＥＫＧのＲ波のピーク値に よって決められ、操作者によって入力されるパラメータである。アナログデジタ ル変換器（８０）は、所定の観察時間経過後（通常の場合３００〜６００ｍ５） 、スイッチが切れる。この処理はｎ回（第８図では、ｎ＝３）繰り返される。な お、ｎは予め決められた数である。デジタル記録は、ｎ回の逐次デジタル実行結 果（ｃｏｎｓｅｃｕｔｉｖｅ　ｄｉｇｉｔａｌ　５ｅｑｕｅｎｃｅｓ）を平均す ることにより作られる。平均化することにより、ｎの平方根のファクターに比例 してＳＮＲが上昇する。これは、心収縮期間（ｓｙｓｔｏｌｉｃ　ｐｅｒｉｏｄ ）と全く相関関係のないノイズもあるからである。ｒｎＪは約３〜１０に選択す ることによって、満足すべき結果を得ることができる。

第９図は、例えばアポ口ＤＮ３０００の如き、適当なコンピュータワークステー ションに、動脈瘤の音検出器を配備した実施例を示している。装置は、ホイール （２５１）（２５２）（他の２つのホイールは図示せず）を有する運搬車（２５ ０）に取り付けられている。運搬車（２５０）は、アポ口コンピュータのモニタ ーとキーボード（２５２）のためのスペースを設けている。ＥＫＧ装置（第６図 参照）に繋がれた信号受信ユニット（２５４）と、７つのセンサー（２０）〜（ ２６）の信号受信ユニット（２５５）〜（２６１）　（ここでは図示せず）は、 コンピュータモニター及びキーボード（２５２）の下方に取り付けられる。電源 ユニット（２００）は信号受信ユニット（２５４）〜（２６１）の下方に取り付 けられ、メインコンピュータユニット（２６２）は運搬車（２５Ｇ）の底部に取 り付けられる。

望ましいソフトウェアパッケージとして、アナログデジタル変換器（８０）に連 繋した多チヤンネルデジタルプログラムが使用され、これは、遅延時間間隔、観 察時間及びサンプリング周波数を調節できるようにしている。

記録されたデジタル信号は、デジタルフーリエ変換（ＤＦＴ）スペクトル分析、 スペクトログラム分析及び帯域フィルターを有する信号分析から構成されるプロ グラムによって処理される。

記録された信号のＤＦＴスペクトルは、信号をファストフーリエ変換し、その振 幅（ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）を計算することによって演算される。狭帯域の動脈瘤 信号が存在する場合に、非常に簡単でしかも有効である。

第１０Ａ図及び第１０Ｂ図は、本発明に使用されるソフトウェアのフローチャー トを示している。当該分野の専門家であれば、所定の目的を達成するのに種々の 手段を用いることは容易に認識できることであるが、ここでは、その望ましい実 施例を明らかにする。

第１０Ａ図を参照すると、メインメニューは、最初はディレクトリＮＵＥＲＯ（ ３００）を示しており、標準的な初期化プログラム（３０４）を有するループ（ ３０２）　（３０３）の中にある。

ＮＵＥＲＯ（３００）のプログラムには、患者の記録を行ない、情報を修正し、 ファイルのコピー等を行なう標準的なプログラムが含まれている。

ＮＵＥＲＯ（３００）のプログラムは、データ獲得プログラムＮＣＤＡＣＵ（３ １０）の呼出しを行なう。このプログラムについて、次に詳細に説明する。この データ獲得プログラム（３１Ｇ）は、ライン（３１１）を通じて、標準的なＦＦ Ｔ計算プログラム、５ＰＣＡＮＬ（３１２）にデータを供給する。５ＰＣＡＮＬ （３１２）は、標準型のＦＦＴルーチンである５ＰＥＣ丁ＲＯ（３１４）と、帯 域をフィルターする標準型のプログラムであるＢＡＮＤ−ＰＡＳＳ（３１６）と から構成され、これらは当該分野で周知である。このデータは、ライン（３２１ ）を通じテＲＥＶＴｓＴ（３２０）ニ出力され、検査データを取り出してチェッ クしたり、又はライン（３２２）を通じて当該分野で周知な標準のプロットパッ ケージであるＰＬＴＴＳＴ（３２２）に出力される。

ＮＣＤＡＣυ（３１０）は、ライン（３２５）により、３つのサブルーチンに別 々に接続される。最初のものは、ＥＲＰＲＩＮ（３３０）であり、検査パラメー タをプログラムに入力するものである。第２のものはＥＲＩＣＬＲ（３３２）で あって、データを削除及びゼロにする標準型のルーチンである。ＥＲＩＣＬＲ（ ３３２）は、さらにデータとディスプレイバッファの初期化も行なう。最後に、 ＥＲＰＣＲＴ（３３４）は、ブラウン管（ＣＲＴ）データを形成し、このデータ は、ライン（３３５）を通じてブラウン管（図示せず）に送られる。

第１０Ｂ図はデータ獲得ソフトウェアを示しており、これは、第１０Ａ図に示す メインソフトウェアに繋がっている。引用符号（３５Ｇ）は、非同期式計算ルー チン（ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ　ｃｏｍｐｌｅｔｉｏｎ　ｒｏｕｔｉｎｅ）で あるルーチンＣＫＤＯＮＥを示しており、これはリード線（３４９）から送られ るＥＫＧチャンネル（第６図）からの同期信号で開始する。ＣＫＤＯＮＥ（３５ ０）はクロックをオンし、クロックが遅延時間ｒ　ｔ　ｄＪ（第８Ｄ図参照）に 達すると、プログラムは割込み信号をアナログデジタル変換器（８０）　（第４ 図）に送る。アナログデジタル変換器（８０）は、所定数のデータポイントを実 行（ｒｕｎ）　Ｌ、これが行なわれた後、割込み信号は、ライン（３５１）によ り、他の計算ルーチンＡＤＤＯＮＥ（３５２）に送られる。

ＡＤＤＯＮＥ（３５２）は、これらのデータポイントを取り、ライン（３５９） を通じてサブルーチンＲＪＣＴ（３６０）に送り、「ア−ティファクト（ａｒｔ ｉｆａｃｔｓ）　Ｊのデータを走査する。このデータは不合格のデータポイント であって、部屋のノイズや、患者の咳やくしゃみ等の大きなノイズのように、高 周波ノイズを表わしている。アーティファクトを取り除いた後、データはライン （３６１）により、サブルーチンｐＷＡＤＤ（３６２）に送られ、ここでアーテ ィファクトの自由データを加算し、このデータはライン（３６３）を通じてメイ ンソフトウェアＮＣＤＡＣＵ（３１０）に出力され、平均値が計算される。

これが終了した後、プログラムはライン（３６５）を通じてＣＫＤＯＮＥ（３５ ０）に戻り、処理か再び開始される。ｎ＝３（前述したように）の場合、データ 獲得ソフトウェアは３回実行される。なお、データ獲得ソフトウェアは、メイン ソフトウェアであるＮＣＤＡＣＵ（３１０）と同時に実行される。

第１１図ないし第１７図を参照しながら、ソフトウェアの出力について説明する 。なお、説明の都合上、［スパイク（ｓｐｉｋｅ）　Ｊは、５０Ｈｚの周波数範 囲内に大きな振幅変動があるときに存在するものとし、頭蓋内のノイズの大きさ の２倍以上である。ここで用いられる［雑音即ちブルイ（ｂｒｕｉｔ）ｊは、大 きな振幅振動があるときに存在するものとし、周囲ノイズの大きさの１５倍以上 である。

ここで使用される「スペクトルサイン（ｓｐｅｃｔｒａｌ　ｓｉｇｎａｔｕｒｅ ）Ｊは、電力、周波数及び時間の関係をいうものとする。

動脈瘤の存在は、周波数のスパイク又はスペクトルのプロット上のブルイの存在 によって知ることができる場合がある。しかしながら、動脈瘤信号の帯域幅は十 分に狭いものではないため、周波数特性は時間と共に変動する。このため、ＤＦ Ｔスペクトル法では動脈瘤を検出できないことがある。さらに、異種の動脈瘤が 存在し、各々について特殊な分析を必要とする。ＤＦＴスペクトルを分析するだ けでは、たとえそのＤＦＴスペクトルが１つの動脈瘤が存在することを示したと しても、どの種類の動脈瘤であるかを判断するには不十分である。これらの制限 があるため、振幅／時間／周波数のスペクトログラム分析を実行してスペクトル サインを判定するためには、区分けされたＤＦＴ分析に追加して行なうのが望ま しい。

このため、分析は、時間に対する周波数の関数として、電力の変化を見ながら行 なうのが望ましい。　スペクトログラムは、１次元で記録された信号から作り出 された２次元の像である。そのｙ軸は時間、ｙ軸は周波数であり、Ｚ軸（像のグ レイレベルによって表わすことができる）は特定の時間及び周波数における動脈 瘤の振動によって発せられる電力である。これは当該分野で知られており、ラビ ナー他による「デジタルブロセッシングオブスピーチシグナルズ」プレンティス ホールインク。

（１９７８年）に開示されている。

ウィンドウ関数で平滑化した後、周波数変化の傾向は明瞭に見ることができる。

動脈瘤の存在を検出するために、帯域フィルターを通した信号の分析結果を利用 して、追加の情報を供給することもできる。信号は１０の逐次周波数帯域の中で フィルター処理される。各周波数帯域と全エネルギーのエネルギー比が計算され 、フィルターを通した１０の信号がプロットされる。プロットを調べることによ り、動脈瘤信号の時間サイン（ｔｉｍｅ　ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）を見つけること ができる。

計算したエネルギー比を用いることにより、動脈瘤信号の強さを推定することが できる。動脈瘤の種類を識別する信号の部分は時間によって変動するため、この 技術は、動脈瘤の種類を検出する上で重要である。特定種類の動脈瘤を分析する ことによって作られるのが、動脈瘤信号の「時間サイン」といわれるものである 。

犬の実験用動脈瘤から記録した信号の代表的な時間サインを第１１図に示してい る。第１１図に示す信号のＤＦＴスペクトルとスペクトログラムを、夫々、第１ ２図及び第１３図に示している。

第１１図において、１７５ｍ５と約２５０ｍ５の時間間隔を観察すると、周波数 及び振幅が著しく変化していることがわかる。また、第１２図のＦＦＴ分析を観 察すると、ｌＯＯ〜７（ｌＯＨｚの範囲で電力が上昇し、４００Ｈｚで最大であ ることがわかる。最終的に、第１３図のスペクトログラムは、振幅（ｍａｇｎｉ ｔｕｄｅ）の大きな領域を明瞭に示している。これら検査の全てによって、動脈 瘤の存在が推定されるわけである。

比較を行なうために、代表的な頚動脈信号、そのＤＦＴスペクトル及びスペクト ログラムを第１４図ないし第１６図に示している。時間サイン、複数の周波数ス ペクトル及びスペクトログラムに著しい差異のあることがはっきりと観察される 。

第１３図に示す動脈瘤信号のスペクトログラムを調べると、低−高一低のパター ンは、心収縮期間は周波数特性が時間で変動することを示している。振動は全く の正弦波ではなく、動脈瘤信号が複雑であることを示している。これに対し、第 １６図に示す頚動脈信号の主要な周波数は、まさに正弦波であって、周波数軸に 沿って鋭いスパイクを形成する。スペクトル特性におけるこの差異によって、動 脈瘤の存在を知ることができる。

第１７Ａ図ないし第１７０図は、動脈瘤の音検出器を用いて、６０才の老人女性 のを椎／基底接合部にある２×２　Ｘ　２　ｃｍの動脈瘤を、体内非侵入法で記 録した動脈瘤信号の完全な記録を示している。第１７Ｅ図のスペクトログラムか ら、低周波にピークがあり、２５０Ｈｚ、　３５０Ｈｚ及び４００Ｈｚに３つの 共鳴周波数のピークがあることがわかる。

これらの特徴は、第１７Ａ図単独、又は周波数をプロットした第１７Ｃ図単独で は、はっきりと認識することができない。このように、時間サイン（特性）と周 波数のプロットをスペクトログラムの中で組み合わせて３次元の振幅／時間／周 波数のプロット図を形成することにより、スペクトログラム分析を非常に有効な ものとできることは明らかである。

第１７Ｆ図ないし第１７０図における帯域フィルターは、動脈瘤信号について追 加の情報を提供するもので、動脈瘤の音信号が第１７Ｇ図ないし第１７に図の周 波数帯域に広がり、信号エネルギーの４６％が帯域２及び３の中に集められる。

本発明の方法は、前述したように、動脈瘤の存在を発見することができるもので あって、センサ一手段を有する動脈瘤の音検出器を配備し、患者にセンサーを取 り付けて患者からの音を受信し、電子手段により音を応答性電気信号に変換し、 電子手段により応答性電気信号を増幅して電気信号を処理し、処理した電気信号 を分析手段に伝送し、所定の時間範囲に亘って音の周波数を出力することにより 、患者に動脈瘤が存在するか否かを検出するものである。

さらに、動脈瘤の音検出器は、ハイドロホン即ちセンサ一手段、電子手段、及び データ分析手段から構成され、動脈瘤の存否を体内へ侵入することなく効果的に 検出できるものである。

本発明の開示は、頭部の動脈瘤を検出する場合について説明したが、本発明にか かる動脈瘤の検出器を用いて他の部位における動脈瘤を検出できることは勿論で ある。

さらに、その他の分析装置又は方法により、動脈瘤信号の振幅／時間／周波数特 性を分析することにより、特定種類の動脈瘤を同じように検出することもできる 。また、本発明は前述した望ましい実施例に限定されるものではない。

本発明の具体的な実施例を例示的に説明したが、当該分野の専門家であれば、特 許請求の範囲に記載された本発明から逸脱することなく、その詳細については種 々の変形をなすことはできる。

ＦＩＧ、　Ｊ、５ 時間 ＦＩＧ、１４ プロット１く０２周波数のＣＦＴスペクトル（Ｈｚ　）帯域範囲（Ｈｌ）、’Ｏ ，０−８５，３エネルギー比：帯域範囲（Ｈｌ）：　８５．３−１７０．７　　 エネルギー　比＝　２４．７％帯Ｈ範Ｍ）（Ｈｌ）、’１７０．７−２５１３． ０　　工＊ルー￥’−比＝２１．３％ＦＩＧ、Ｊ７Ｈ 帯域範囲（Ｈ刀：２５６．ｏ−３４ｔ、３　　エネルギー比−１３，３％帯ＨＪ 範囲（Ｈ２ｊ　３４１．３−４２８．７　　エネルギ−比ｍｓ、ｅ’ｙ。

ＦＪＧ、ＪアＪ Ｎ域範囲（Ｈ；り：　４２６．７−５１２．０　エネルギー比：６８％帯域範囲 に）：　５／２−０−５９．３エネルギー比コ５．８％ＦＪＧＪＪ７Ｌ 帯域範囲ζｉノ；５σ’、３−６８２．７エネルギー比３４．６％ＦＪ（３，Ｊ ＡＭ 帯域筒ＵｆＪＪ（Ｈｌ）：６８２：！−７６８．０　　エネルキー比＝３．９％ ＦＩＧ、ＪアＮ ＦＩＧ、１７０

Claims (33)

【特許請求の範囲】
1. （１）患者に接触して取り付けることが可能であって、患者から発せられる音を 受信し、その音を応答性電気信号に変換するためのセンサー手段と、 応答性電気信号をフィルターに通して増幅し、その処理をした電気信号を形成す るための電子手段と、電子手段に連動するように配備され、処理した電気信号を 受信し、所定の時間範囲における音の周波数を表示するための分析手段を備えて おり、これらの手段によって患者に動脈瘤が存在するか否かを検出できるように した、動脈瘤の音検出器。
2. （２）ハイドロホンセンサー手段は、患者に接触して取り付けることが可能な複 数のハイドロホンセンサーと、部屋のノイズをモニターするためのハイドロホン センサーを有している請求の範囲第１項に記載の検出器。
3. （３）ハイドロホンセンサーは、患者の頭部及び首部に接触して取り付けること ができるようにしている請求の範囲第２項に記載の検出器。
4. （４）患者に接触して取り付けることができるハイドロホンセンサーの個数は６ 以上である請求の範囲第３項に記載の検出器。
5. （５）ハイドロホンセンサーのうち５のセンサーは、動脈瘤からの音をモニター するために配置され、ハイドロホンセンサーのうち１のセンサーは、生物学的ノ イズをモニターするために配置される請求の範囲第４項に記載の検出器。
6. （６）センサーのうち少なくとも１のセンサーは、患者の頭部に配置できるよう にするために、ヘルメット状手段に取り付けられる請求の範囲第１項に記載の検 出器。
7. （７）ヘルメット状手段は、中央ハブと、複数の指状体を備え、指状体の端部に センサー手段を配備している請求の範囲第６項に記載の検出器。
8. （８）指状体は調節手段を備え、ハイドロホンセンサーが患者の頭部にびったり と接触して保持されるようにしている請求の範囲第７項に記載の検出器。
9. （９）調節手段は突出部と溝部を備え、相対的に摺動可能である請求の範囲第８ 項に記載の検出器。
10. （１０）ヘルメット状手段は５本の指状体を備え、１のハイドロホンセンサーが 各指状体に繋がっている請求の範囲第９項に記載の検出器。
11. （１１）電子手段は複数の信号チャンネル手段と、電力手段を備えている請求の 範囲第１項に記載の検出器。
12. （１２）信号チャンネル手段はＥＫＧチャンネルと複数のセンサーチャンネル手 段を備えている請求の範囲第１１項に記載の検出器。
13. （１３）センサーチャンネル手段は各ハイドロホンセンサー手段のために配備さ れる請求の範囲第１２項に記載の検出器。
14. （１４）センサーチャンネル手段はフィルター手段と増幅器手段を備え、応答性 電気信号を、分析手段に入力することのできるように処理した電気信号に変換す ることができるようにしている請求の範囲第１３項に記載の検出器。
15. （１５）分析手段は、処理された電気信号をデジタル化するためのアナログデジ タル変換器手段と、デジタル化して変換した音の周波数を受信し、分析して出力 するためのコンピュータ手段を備えている請求の範囲第１項に記載の検出器。
16. （１６）コンピュータ手段は、デジタル化して変換した音を分析し出力するため に、多チャンネル式のデジタル化するソフトウエアを有している請求の範囲第１ ５項に記載の検出器。
17. （１７）デジタル化するソフトウエアは、音の時間経過に対する周波数を出力す る請求の範囲第１６項に記載の検出器。
18. （１８）ソフトウエアは出力情報を視覚ディスプレイに送ることができるように しており、該ディスプレイを観察してブルイ又はスパイクが存在するか否かを判 断できるようにしている請求の範囲第１７項に記載の検出器。
19. （１９）ソフトウエアは音のフーリエファスト変換を出力できる手段を有してい る請求の範囲第１８項に記載の検出器。
20. （２０）ソフトウエアは音のスペクトログラム分析を出力することのできる手段 を有している請求の範囲第１８項に記載の検出器。
21. （２１）ソフトウエアは音のフーリエファスト変換を出力することのできる手段 を有している請求の範囲第２０項に記載の検出器。
22. （２２）ソフトウエアは音のスペクトログラム分析を出力することのできる手段 を有している請求の範囲第１９項に記載の検出器。
23. （２３）ハイドロホンセンサー手段、電子手段及び分析手段を有する動脈瘤の音 検出器を配備し、 患者にハイドロホンセンサー手段を取り付けて患者からの音を受信し、 ハイドロホンセンサー手段による音を応答性電気信号に変換し、 電子手段によって応答性電気信号を増幅してフィルターを通すことにより該応答 性電気信号を処理し、処理した電気信号を形成し、 処理した電気信号を分析手段に伝送し、所定の時間範囲における音の周波数を出 力することにより、患者に動脈瘤が存在するか否かを検出する工程を有する、患 者に動脈瘤が存在するか否かを検出する方法。
24. （２４）ハイドロホンセンサー手段を患者にびったりと接触して保持する工程を 含んでいる請求の範囲第２３項に記載の方法。
25. （２５）ハイドロホンセンサー手段を患者の頭部にびったりと接触して保持する ために、ヘルメット状手段を配備する工程を含んでいる請求の範囲第２４項に記 載の方法。
26. （２６）患者をリクライニング位置で保持する工程を含んでいる請求の範囲第２ ３項に記載の方法。
27. （２７）処理した電気信号をファストフーリエ変換によって処理し、処理した電 気信号のデジタルフーリエ変換を出力する工程を含んでいる請求の範囲第２３項 に記載の方法。
28. （２８）処理した電気信号をスペクトログラム分析によって処理し、処理した電 気信号のスペクトログラムを出力する工程を含んでいる請求の範囲第２３項に記 載の方法。
29. （２９）患者に動脈瘤が存在するか否かを検出するために使用され、センサー手 段による動脈瘤の検出を容易に行なうことができるようにするため、患者が着用 するヘルメット状手段に複数のセンサー手段を固定できるようにしたセンサー支 持装置。
30. （３０）ヘルメット状手段は、中央ハブと、複数の指状体を備え、指状体の端部 にハイドロホンセンサー手段を配備している請求の範囲第２９項に記載の装置。
31. （３１）指状体は調節手段を備え、ハイドロホンセンサーが患者の頭部にびった りと接触して保持されるようにしている請求の範囲第項に記載の装置。
32. （３２）調節手段は、突出部と溝部を備えて摺動可能である請求の範囲第３１項 に記載の装置。
33. （３３）ヘルメット状手段は５本の指状体を備え、ハイドロホンセンサーが各指 状体に繋がっている請求の範囲第３２項に記載の装置。