JP2011529744A - 頭蓋内の弾性を測定する方法 - Google Patents
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Abstract
頭蓋内圧（ＩＣＰ）、およびより一般的には脳の弾性を非侵襲的に測定する新規の方法を開示する。ＩＣＰは、複数の超音波パルスから発生した一式の相互作用した超音波信号（「ＩＵＳ」）の決定に基づきＩＣＰを算出する、模擬人工ニューラルネットワーク（ＳＡＮＮ」）に連結されたアルゴリズムを使用して決定される。本発明の方法およびシステムは、ＥＰＧ波を手動で見直しすることなく、ＩＣＰを迅速に決定することができる。
【選択図】図１
【選択図】図１
Description
本発明は、頭蓋内圧を非侵襲的に測定する方法に関する。
一般的に、ヒトのような哺乳類は、一定の頭蓋内血液量を有し、それ故、一定の頭蓋内圧（「ＩＣＰ」）を有する。しかし、種々の正常および病的な症状は、頭蓋内圧に変化を生じさせるかもしれない。頭蓋内圧の上昇は、脳への血流を減少させるかもしれず、脳が自動的に圧縮され、ついにはヘルニアになるかもしれない。頭蓋内圧の上昇のうち最も多い原因は、頭部外傷である。頭蓋内圧の上昇の次に多い原因は、限定されないが、揺さぶられっ子症候群、硬膜外血腫、硬膜下血腫、脳出血、髄膜炎、脳炎、鉛中毒、ライ症候群、ビタミンＡ過剰症、糖尿病性ケトアシドーシス、水中毒、脳腫瘍、頭蓋腔における他の腫瘤または血栓、脳膿瘍、脳卒中、ＡＤＥＭ（「急性散在性脳脊髄炎」）代謝疾患、水頭症、並びに硬膜静脈洞および静脈血栓症を含む。頭蓋内圧の変化は、常にモニターし、外科的介入ができることが必要とされるため、医療において、頭蓋内圧をモニターする技術の開発が、重要な目標として残っている。米国特許第６，８７５，１７６号。
従来の頭蓋内圧モニター装置は、硬膜外カテーテル、クモ膜下用ボルト／ねじ、脳室造瘻術カテーテル、および光ファイバーカテーテルを含む。これらの方法およびシステムの全ては侵襲的であり、かつ、高度に訓練された神経外科医による侵襲的な外科処置が必要とされる。また、これらの技術には、頭蓋内圧を迅速的または定期的にモニターすることを満足させる技術が無い。さらに、これら全ての従来技術はＩＣＰを局所的に測定し、局所的なＩＣＰが脳全体のＩＣＰを反映するという推測が成されるものである。米国特許第６，８７５，１７６号の技術では、既存する方法のこうした限界を示している。
広く受け入れられる、ＩＣＰを非侵襲的に測定する方法がない。しかし、臨床的には、ＩＣＰを測定する有効な手段の開発は、ＩＣＰにより臨床転帰が予測でき、より有効な治療へと変わるかもしれないため、非常に重要である。例えば、外傷性脳損傷後では、頭蓋内圧は上昇傾向があり、速やかに認識されかつ治療する必要がある。Ｚａｎｉｅｒら、Ｃｒｉｔｉｃａｌ Ｃａｒｅ １１：Ｒ７（「２００７」）。ＩＣＰを測定する既存の標準器は、硬膜外変換器、または脳室内もしくは脳実質内カテーテルの配置を含む直接的で侵襲的な測定が必要とされる。Ｆｒａｎｋら、Ｚｅｎｔｒａｌｂｌ Ｎｅｕｒｏｃｈｉｒ ６１ （「４」）：１７７−８０（「２０００」）。侵襲的な方法の使用では、感染、出血、外科手術のミスによる損傷度が高まる。Ｃｚｏｓｎｙｋａら、Ｊ．Ｎｅｕｒｏｌ．Ｎｅｕｒｏｓｕｒｇ．Ｐｓｙｃｈｉａｔｒｙ ７５：８１３−８２１（「２００４」）。
耳音響放射（「Ｆｒａｎｋら、Ｚｅｎｔｒａｌｂｌ Ｎｅｕｒｏｃｈｉｒ ６１（「４」）：１７７−８０（「２０００」）」）を測定すること、および経頭蓋ドップラーを用いて超音波（Ｒａｇａｕｓｋａｓら、Ｉｎｎｏｖａｔｉｖｅ ｎｏｎ−ｉｎｖａｓｉｖｅ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ａｂｓｏｌｕｔｅ ｉｎｔｒａｃｒａｎｉａｌ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ［オンライン］、［２００８年７月３０日に検索］、インターネットから検索される<URL: http://www.neurosonology.org/bern2002/abs_12.html>）を測定することを含む、ＩＣＰを非侵襲的に測定するための種々の異なる技術が探究されてきた。
例えば、米国特許第６，７０２，７４３号（「‘７４３の特許」）は、ＩＣＰを測定する非侵襲的な手段を開示している。超音波プローブは、患者の頭部に配置され、次いで患者の頭蓋骨および脳を通って伝播する超音波を発生させるために使用される。
超音波パルスは、超音波プローブと垂直する経路にある頭蓋骨および軟組織から反射される。次いで、発生したエコーＥＧ信号の一部分が選択され、エコーＥＧ信号はエコーパルスグラフ（「ＥＰＧ」）信号を発生させるために選択した部分にわたって積分される。しかし、‘７４３の特許の方法を使用してＩＣＰを決定するためには、操作者がＥＰＧの一部分を手動で選択するか、または「門付け」（ｇａｔｅ）し、次いで、どれが脳の目的部位について最適なＥＰＧ波形を提供しているかを決定するため、各門においてＥＰＧ波形を見直さなければならない。
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出願人は、専門家によるＥＰＧ波の手動による見直しを必要とせず、ＩＣＰ、より一般的には、脳の弾性を非侵襲的に測定する新規の方法を開発した。ＩＣＰは、複数の超音波パルスから発生した一式の相互作用した超音波信号（「ＩＵＳ」）の決定に基づきＩＣＰを算出する、模擬人工ニューラルネットワーク（ＳＡＮＮ」）に連結されたアルゴリズムを使用して決定される。本発明の方法およびシステムは、ＥＰＧ波を手動で見直しすることなく、ＩＣＰを迅速に決定することができる。
本発明の目的は、エコーパルスグラフ（「ＥＰＧ」）の形で表される、反射された超音波信号の解析に基づきＩＣＰを非侵襲的に測定する技術を提供することである。
ＩＣＰは、まず、患者の頭蓋内に少なくとも約１ＭＨｚの超音波パルスを送信することにより測定される。次いで、この超音波パルスは、第３脳室の壁を含む頭蓋のさまざまな構造により反射される。反射信号は変換器により受信され、一式の情報が生成される。
本発明は、患者から複数の超音波信号を取得する。第３脳室の壁の状態は、脳に出入り（「収縮および拡張」）する血流に起因して常に変化しているので、コンピュータは、それぞれの波形にある偏差に基づき、第３脳室の領域を突き止めるために各信号を比較する。
第３脳室が突き止められると、第３脳室内の波の部分に沿ったデータポイントは、ＩＣＰを算出するために使用される。ＩＣＰ値は、ＩＣＰ値が既知の患者から得たＩＣＰデータと抽出値とを相関させるアルゴリズムにより算出される。システムが既知のＩＣＰ値との参照により比較または学習されると、コンピュータにより算出は自動的に完了する。
本発明は、身体内のＩＣＰ、および、より一般的には、さまざまな器官または腔内またはこれらに最も隣接する組織の弾性を、非侵襲的に測定するための方法を目的とする。一実施形態では、ＩＣＰは、経頭蓋ドップラー信号を使用して頭蓋腔を超音波照射（ｉｓｏｎａｔｅ）することにより決定される。まず、第３脳室の前部壁および後部壁の位置が特定され、ＩＣＰ波のグラフが作成される。次いで、ＩＣＰは、ニューラルネットワークを使用してＩＣＰ波から算出される。より一般的には、本発明の方法およびシステムは、種々の異なる組織の組織弾性を測定するために使用され得る。
本発明一実施形態では、本発明の方法およびシステムは、超音波プローブを使用する。そのようなプローブは、例えば、チタン酸ジルコン酸鉛（「ＰＺＴ」）、ポリ二フッ化ピリニデン（「ＰＶＤＦ」）、ＰＺＴセラミック／ポリマー合成物などでできた電極により活性化される１つ以上の圧電素子から構成されてよい。電極は電圧源に接続され、電圧波形は印加され、そして電圧素子は印加された電圧の周波数と対応する周波数で大きさが変化する。電圧波形が印加されると、電圧素子は、励起波形に含まれる周波数で連結された媒体内に超音波を放出する。逆に、超音波が電圧素子を打ちつけると、素子は電極間に対応する電圧を生成する。本発明は、当技術分野で周知されている数々の超音波プローブのうち任意のものを使用して実施されてよい。
図２により、本発明の方法の概要を提供する。超音波プローブ１は、頭蓋腔内に超音波を送信する。超音波プローブは、患者の頭部に配置され、次いで患者の頭蓋骨および脳を通って伝播する超音波パルスを発生させるために使用される。超音波パルスは、頭蓋９の後頭部分から反射されるとともに、脳組織８を横切る間に遭遇する半剛性または剛性の構造から反射される。横切る間に超音波パルスが遭遇するそのような構造の１つは、脳室の前部壁および後部壁を含む第３脳室である。超音波パルスは、超音波プローブ１の後方から超音波獲得システム７に反射される。本発明の方法およびシステムとともに、市販で入手できる超音波装置を使用してよい（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ，Ｉｎｃ、［オンライン］、［２００８年７月３０日に検索］を参照されたい。インターネットから検索される<URL: www.atsultrasound.com/>）。信号は、ロードアルゴリズムを備えたマイクロプロセッサ６により解釈され得、当該アルゴリズムが第３脳室壁の位置を特定し、ＥＰＧポイントをＩＣＰ値に相関させる。
図１は、ＩＣＰを測定するために使用されるシステムの一実施形態を示す。システムはラップトップコンピュータのような任意の中央処理装置（「ＣＰＵ」）またはマイクロプロセッサ６、ユニバーサル・シリアル・バス（「ＵＳＢ」）インターフェース５、デジタル信号プロセッサ（「ＤＳＰ」）４、増幅器、アナログ−デジタル変換器（「ＡＤＣ」）３、超音波回路２、および、送信器、受信器、および超音波パルスを発生させる超音波プローブ１を備える。システムは、心拍を測定する手段と統合される。図１で示される実施形態は、ＣＰＵ６、アナログ−デジタル変換器３、および超音波プローブ１を有する、本発明の一例のシステムの見本形態のみを示すことを理解されたい。これらの部品全ては、一般的な電子機器供給業者から市販されている。
一般的な、市販部品が、本発明のシステムで使用されてよい。以下に記載する特定の部品は例示に過ぎず、本発明のシステムはこれらの部品に限定されない。例えば、ＤＳＰ４は、Ｔｅｘａｓ ＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓのＣ２０００ ＤＳＣおよびＴＭＳ３２０Ｃ２０ｘ、Ｃａｎｂｅｒｒａの２０６０モデル、ＣＥＶＡ−Ｘｌ ６４１、ＣＥＶＡ−Ｘ１６２２、ＣＥＶＡ−Ｘ１６２０、またはＣＥＶＡ−ＴｅａｋＬｉｔｅ−ＩＩＩでよい。ＤＳＰ４は、プローブ１を介し、少なくとも１ＭＨｚの周波数を用いた電気パルスまたは信号を発生させ、プローブ１を通る反射波またはエコーを検出し、検出されたデジタル信号を処理する責任がある。レンジは、調査する信号に準じてＤＳＰ４のファームウェアにおいて変更することができる。
測定周期は、コンピュータ６から開始信号がＤＳＰ４に受信されると開始される。
これに応えてＤＳＰ４は、一連の超音波パルスを発生させるようにプローブ１に指示する。市販で入手できる超音波プローブが、本発明の方法およびシステムとともに使用されてよい（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ，Ｉｎｃ、［オンライン］、［２００８年７月３０日に検索］を参照されたい。インターネットから検索される<URL: www.atsultrasound.com/>）。超音波プローブ１は、少なくとも約１ＭＨｚ、最大で約１０ＭＨｚの周波数の超音波を送信できるべきである。
これに応えてＤＳＰ４は、一連の超音波パルスを発生させるようにプローブ１に指示する。市販で入手できる超音波プローブが、本発明の方法およびシステムとともに使用されてよい（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ，Ｉｎｃ、［オンライン］、［２００８年７月３０日に検索］を参照されたい。インターネットから検索される<URL: www.atsultrasound.com/>）。超音波プローブ１は、少なくとも約１ＭＨｚ、最大で約１０ＭＨｚの周波数の超音波を送信できるべきである。
超音波源および検出器は、送信モード、または種々の反射モードもしくは散乱モードで用いられ得、圧力波がせん断波に移転することを試験するモードおよびその逆のモードを含む。超音波検出技術は、超音波照射された組織からの音響放出（「ｓ」）をモニターするために使用されてもよい。検出技術は、後方散乱のような音響散乱、または音響放出の変化の測定に関与する。組織特性に関連する音響散乱または音響放出のデータの例は、音響信号の振幅の変化、音響信号のフェーズの変化、音響信号の周波数の変化、問い合わせ信号に対して散乱または射出された信号の長さの変化、心周期および／または呼吸周期の音響信号の初期および／または他の時期の最大振幅および／または最小振幅、並びに心周期の最大振幅および／または最小振幅とそれに続く振幅の平均値または分散もしくは分布の比率の変化、同じ位置における異なる時間および／または異なる位置における同じ時間での散乱または射出された信号の時間的分散または空間的分散の変化、移転の速度または加速度のような内因性による脳組織の移転または弛緩の変化に関する可能性のある全ての比率を含む。複数の音響問い合わせ信号は、同じまたは異なる周波数、パルス長、パルス繰り返し周波数、および強度において使用されてよく、複数の問い合わせ信号は、同時的および／または連続的に、同じ位置または複数位置から送られてよい。単一または複数の問い合わせ信号からの散乱または放出は、単一または複数の周波数、単一または複数の時間、および単一または複数の位置において検出され得る。
図３は、単一の超音波による反射信号（「ＵＳＲＳ」）を示す。図表では、この超音波信号は、エコーパルスグラフすなわちＥＰＧ１０として参照される。信号は、超音波パルスの経路における前部頭蓋および後部頭蓋の円蓋、および頭蓋内容物の解剖学的位置を指す、相互作用する信号である。第３脳室を含む脳を超音波照射する超音波信号は、特定の周波数特性を有する。リターン信号が変わっていない場合、ＥＰＧは解剖学的構造を測定し、同じ波形を反映して戻すだけである。しかし、超音波照射された超音波信号がその経路において全てのものと相互作用する場合、詳細には第３脳室の運動性だが、結果生じる波形すなわちＥＰＧは相互作用的であり、一式の反射信号を取得するためにフィルターにかけられ、ＩＣＰを算出することができる。例えば、図４は、分類された相互作用的ＥＰＧである。波形の識別可能部分は、プローブ１１内の反射信号（「ａ」）、前部頭蓋の円蓋、硬膜、髄膜１２の反射信号（「ｂ」）、脳１３の反射信号（「ｃ」）、第３脳室１４の反射信号（「ｄ」）、並びに硬膜および後部頭蓋の円蓋１５の反射信号（「ｅ」）に一致する。
任意の心周期（「収縮期および拡張期」）の間、複数のＥＰＧ測定を行うことができ、図７は、心周期と脳との間の関連性を示す、ＥＰＧおよびＱＲＳ群の隣り合った比較図である。第３脳室の壁は、心周期（「収縮期および拡張期」）の間に拡張し、収縮する。それ故、心周期の間、超音波プローブに対する第３脳室の壁の位置は、変化する。
本発明の一実施形態では、少なくとも１０のＥＰＧの測定がされる。別の実施形態では、少なくとも２５のＥＰＧの測定がされる。第３実施形態では、少なくとも５０のＥＰＧの測定がされる。第４実施形態では、少なくとも１００のＥＰＧの測定がされる。ＥＰＧ信号は、強度および時間の関数として、各々デジタル化され表示スクリーン上に表示される。図５に示されるように、全ＥＰＧのうち第３脳室領域から作り出された１６から１９のポイントは、ＩＣＰ値を算出するためにアルゴリズムに入力される。これらのポイントは、図６により明白に表わされており、これはどのようにＥＰＧの第３脳室領域が経時的（「ｔ」）に２１から３５の島ごとのポイントに分割されるのかを示す。
これらのポイントは、ＥＰＧの単離部分からデジタル化されたデータポイントの個別の束を表しており、これは次いで方程式に基づきＩＣＰを算出するために使用される。
ＩＣＰ＝Σｔａｎｈ（「ΣＩｘＷ＋ｂ」）Ｗ＋ｂ
であり、ここで、Ｉはエコーパルスグラフ２１から３５のうち選択した部分の全データポイントからなる入力行列を表し、Ｗは学習処理を通して取得される重み行列であり、ｂはコンピュータ６により割り当てられたランダム・バイアス定数である。
ＩＣＰ＝Σｔａｎｈ（「ΣＩｘＷ＋ｂ」）Ｗ＋ｂ
であり、ここで、Ｉはエコーパルスグラフ２１から３５のうち選択した部分の全データポイントからなる入力行列を表し、Ｗは学習処理を通して取得される重み行列であり、ｂはコンピュータ６により割り当てられたランダム・バイアス定数である。
入力行列は（「ｎ×ｋ」）の数学行列であり、ここでｎ行はサンプルの数に等しく、本発明の一実施形態では、この値は少なくとも１０である。ｋ列は脳室壁間に認められた各ＥＰＧが伴うデータポイントに等しい。行列は、公知の数学的手段により算出される。
Ｗ値または重み行列は、学習処理または相関処理を通して取得され、これは一回で行われなければならない。ＳＡＮＮを学習させる方法は、Ｖ．Ｄ．Ｄｅ ＶｉｔｅｒｂｏおよびＪ．Ｃ．Ｂｅｌｃｈｉｏｒ、Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ Ａｐｐｌｉｅｄ ｆｏｒ Ｓｔｕｄｙｉｎｇ Ｍｅｔａｌｌｉｃ Ｃｏｍｐｌｅｘｅｓ，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ，ｖｏｌ．２２,ｎｏ．１４，１６９１−１７０１（「２００１」）に説明されている。学習処理は、ネットワークに入力および所望の出力を繰り返し提示することから構成される逆伝播アルゴリズムである。重みは、ネットワークにおいて所望の誤差が達成されるまで段階的に補正される。この方法は図８に示される。本発明の一実施形態では、逆伝播方法は次の式により実行され、
ここで△Ｗｌ ｊｉはｌ番目の層のｊ番目の要素とその前の層のｉ番目の要素との間の重みに対する補正を表す。数値ｏｕｔＩ ｌ−１はｌ−１番目の層についての出力結果を含む。パラメータηおよびμはそれぞれ、割り当てられた学習率およびモメンタム定数である。これらは、学習処理の収束率を決定する。通常、これらのパラメータは、最良の収束率を取得するように、動的に調整される。学習状態の間に導入される誤差は、
および、
として算出され、ここでｙｊはｌ番目の層の出力結果ｏｕｔｌ ｊと比較される出力ターゲットである。次いでネットワーク誤差は、
として算出することができる。学習処理のために、ニューロンの振舞いは、中間層についてはシグモイド関数により、出力層においては線形関数により算出された。
関数を最小化するために、本発明の一実施形態は、Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇにより提案され、Ｍａｒｑｕａｒｄｔにより実行されたロバスト法（Ｍａｒｑｕａｒｄｔら、Ｊ Ｓｏｃ Ｉｎｄ Ａｐｐｌ Ｍａｔｈ １１：４３１（「１９６３」）を使用する。ロバスト法は、最急降下法およびニュートン法の動的調整を通して機能する。これは、最小値を探索する点で一層迅速であることに有益性がある。レーベンバーグ・マルカート法（ＬＭＭ）によれば、重みの更新行列は、
として算出することができ、ここでＨはヘッセ行列であり、βは変数パラメータであり、通常はβ＝０．０１として開始する。後者は最小値検索の間に局所的な誤差の推定に従って変更される。Ｉは恒等行列である。ＬＭＭが使用されるときに最も困難な課題は、Ｈの算出に起因し得、これは
により近似され、ここでＪはヤコビ行列であり、
により得られ、ここでｌは全重みの相対誤差（方程式（４））である。ヘッセ行列を解くためのこの近似式は、二次導関数の計算を回避し、これにより算出を単純にする。前述の近似を方程式（５）に代用すると、
が取得され、方程式（８）は、βが０に近づく場合は純粋にガウス・ニュートン法に、またはβが無限に近づくときは最急降下法に近似する。
本発明に従うと、この手段では、最初に、ＩＣＰ値はランダムに割り当てられたＷ値を用いた方程式により算出される。結果生じるＩＣＰ値はテスト値である。参照ＩＣＰ値は、ＩＣＰを測定する公知の侵襲的手段により測定される。次いで学習は、公知の侵襲的方法から取得された参照ＩＣＰ値に対して、そのテストＩＣＰ値を比較することに関与する。ＩＣＰ値の差が許容できる誤差よりも大きい場合、ランダムなＷ値は調整される。Ｗ値を調整すると、方程式を使用して新しいテストＩＣＰ値が算出され、この値は参照ＩＣＰ値と再び比較される。重みの値を調整し、新しいＩＣＰ値を算出し、参照ポイントに対して当該ＩＣＰ値を比較するというこの学習処理は、この処理から算出されたＩＣＰ値が、参照値に対して許容できる誤差の範囲に収まるまで繰り返される。これが生じると、Ｗ値はコンピュータ６に記憶され、テストＩＣＰ値として取得された、その特定のＩＣＰ値と自動的に相関される。本発明の一実施形態では、ニューラルネットワークを学習させるアルゴリズムは以下の通りである。
●ＢＥＧＩＮ
○ＷＨＩＬＥ ＳＴＡＲＴ＝ＯＮ
■ＡＤＣからデジタル化されたエコーのサンプルを獲得する
■サンプルをファイルに保存する
■サンプルのグラフを描く
■正しい波を選択する（手動処理）
■波が正しい場合
●ＳＴＡＲＴ＝ＯＦＦ（手動）
■ＥＮＤ ＩＦ
○ＥＮＤ ＷＨＩＬＥ
○ニューラルネットワークの入力数＝３０６
○隠れたニューロン数＝２
○Ｗｌ（２Ｘ３０６）＝ランダム値
○Ｗ２（１Ｘ２）＝ランダム値
■ＷＨＩＬＥ（誤差＞０．００１）
●非侵襲的ＩＣＰ値＝
Ｗ２＊（ＴＡＮＨ（Ｗ１＊デジタル化されたエコー）））
●誤差＝侵襲的ＩＣＰ値−非侵襲的ＩＣＰ値
●レーベンバーグ・マルカート法を使用して
ＷｌおよびＷ２を算出する
●Ｗｌ＝Ｗｌ＋ＤＷｌ
●Ｗ２＝Ｗ２＋ＤＷ２
■ＥＮＤ ＷＨＩＬＥ
●ＥＮＤ ＢＥＧＩＮ
●ＢＥＧＩＮ
○ＷＨＩＬＥ ＳＴＡＲＴ＝ＯＮ
■ＡＤＣからデジタル化されたエコーのサンプルを獲得する
■サンプルをファイルに保存する
■サンプルのグラフを描く
■正しい波を選択する（手動処理）
■波が正しい場合
●ＳＴＡＲＴ＝ＯＦＦ（手動）
■ＥＮＤ ＩＦ
○ＥＮＤ ＷＨＩＬＥ
○ニューラルネットワークの入力数＝３０６
○隠れたニューロン数＝２
○Ｗｌ（２Ｘ３０６）＝ランダム値
○Ｗ２（１Ｘ２）＝ランダム値
■ＷＨＩＬＥ（誤差＞０．００１）
●非侵襲的ＩＣＰ値＝
Ｗ２＊（ＴＡＮＨ（Ｗ１＊デジタル化されたエコー）））
●誤差＝侵襲的ＩＣＰ値−非侵襲的ＩＣＰ値
●レーベンバーグ・マルカート法を使用して
ＷｌおよびＷ２を算出する
●Ｗｌ＝Ｗｌ＋ＤＷｌ
●Ｗ２＝Ｗ２＋ＤＷ２
■ＥＮＤ ＷＨＩＬＥ
●ＥＮＤ ＢＥＧＩＮ
コンピュータが重みの値および対応するＩＣＰ値のインデックスまたはデータベースを作成するために、この学習処理は全ての可能なＩＣＰ値について完了されなければならない。学習後、コンピュータ６は、侵襲的な処置無しに、各一式の入力およびＩＣＰ値について適切なＷ値を一致させることにより自動的にＩＣＰ値を算出することができる。図９は、学習処理によりＩＣＰ値の測定可能範囲が広くなる様子を例示する。９人の患者のＩＣＰ値を、３つの異なるＩＣＰ値で３人ずつ３グループ分取得し、彼らの超音波データを初期データとして本発明に入力することにより、本発明に比較のベースラインが与えられる。また、本発明の動作範囲は、学習された既知のＩＣＰ値の範囲に等しいだろう。
それ故、ニュートラルネットワークは、頭部の動的特性を相関させるアルゴリズム（「ＡＣＤＰＨ」）２０である。アルゴリズムは入力されたデータを使用してＩＣＰ波を作り出す。次いで、ＥＰＧ波に沿った時間（「ｔ」）における各ポイントが、複数のＥＰＧ波にわたって描画される。理解されるように、最大「ｎ」個までのサンプルを単一のＥＰＧ波から作ることができる。次いで、複数のＥＰＧ波について、各時間（「ｔ」）におけるＥＰＧ波の振幅を示すグラフが、各時間（「ｔ」）ごとに作成される。頭蓋の後頭部分のように心周期の間中変化しない構造については、時間（「ｔ」）における複数のＥＰＧ波からの抽出サンプルを示すグラフは、直線である。第３脳室に沿ったポイントについてはそうではない。グラフ上で、これは、周期中のＥＰＧ波の振幅の変化に反映されている。より具体的には、この変化は正弦波パターンを持つＩＣＰ波として表され、心周期を通して壁が拡張および収縮していることを反映する。学習中、ＡＤＣＰＨ２０は、入力されたポイントの上方および下方の境界を取得し、侵襲的な装置から取得された患者のＩＣＰ値と、そのデータを相関させる。学習後、ＡＤＣＰＨは、侵襲的な方法を使用すること無く自動的に患者のＩＣＰを算出することができる。本発明の一実施形態では、ＩＣＰ値を取得するアルゴリズムは以下の通りである。
●ＢＥＧＩＮ
○ＷＨＩＬＥ ＳＴＡＲＴ＝ＯＮ
■学習済みニューラルネットワークＷｌおよびＷ２をロードする
■ＡＤＣからデジタル化されたエコーのサンプルを取得する
■サンプルをファイルに保存する
■サンプルのグラフを描く
■正しい波を選択する（手動処理）
■波が正しい場合（手動による工程）
●非侵襲的ＩＣＰ値＝
Ｗ２＊（ＴＡＮＨ（Ｗ１＊デジタル化されたエコー））
■ＥＮＤ ＩＦ
■ＥＮＤ ＷＨＩＬＥ
●ＥＮＤ ＢＥＧＩＮ
●ＢＥＧＩＮ
○ＷＨＩＬＥ ＳＴＡＲＴ＝ＯＮ
■学習済みニューラルネットワークＷｌおよびＷ２をロードする
■ＡＤＣからデジタル化されたエコーのサンプルを取得する
■サンプルをファイルに保存する
■サンプルのグラフを描く
■正しい波を選択する（手動処理）
■波が正しい場合（手動による工程）
●非侵襲的ＩＣＰ値＝
Ｗ２＊（ＴＡＮＨ（Ｗ１＊デジタル化されたエコー））
■ＥＮＤ ＩＦ
■ＥＮＤ ＷＨＩＬＥ
●ＥＮＤ ＢＥＧＩＮ
図１０は、即時学習処理のための、ハードウェアの一実施形態を示す。侵襲的にＩＣＰモニターするハードウェアから得たデータ、非侵襲的にＩＣＰをモニターするハードウェアから得たデータ、および心電図（ＥＫＧ）のデータは、ＤＳＰに入力され、次いで当該ＤＳＰはＵＳＢインターフェースを介してラップトップコンピュータに接続される。データ出力のために、本発明の一実施形態では、ラップトップコンピュータは、そのモニターにＥＰＧ、ＥＫＧ、および算出された非侵襲的なＩＣＰ値を表示する。
‘７４３の特許と対照的に、本発明は、第３脳室における経時的変化を考慮するため、より精密なＩＣＰ測定を提供する。‘７４３の特許は、脳組織を通る血流が最初に脳を出る時点に依存する。さらに、エコーＥＧ信号およびＥＣＧからＥＰＧを発生させた後、先行技術の特許は、ＩＣＰ値に一致するＥＰＧの部分を選択することを操作者に依存する。本発明では、コンピュータプログラムがグラフの関連部分である第３脳室を特定する。最後に‘７４３の特許は、方程式ＩＣＰ＝ρ（「ｔ／Ｔ」）＊［ｔ／Ｔ］−βに基づきＩＣＰを算出し、当該方程式は、ｐ（「ｔ／Ｔ」）を定義するために４つの異なる方程式に依存する。
本発の明範囲は、本明細書において先に具体的に示され、説明されたことに限定されない。特許およびさまざまな公表文献を含む数多くの参考文献が、本発明の説明において引用され、考察されている。そのような参考文献の引用および考察は、単に本発明の説明を明白にするものであり、どの参考文献もが本明細書で説明した本発明に対する先行技術であることを認めるものではない。本明細書で引用され、考察された全ての参考文献は、参照によりその内容全体が本明細書に組み込まれる。本明細書で説明したことについて、変化、修正、および他の実行が、本発明の精神および範囲から逸脱すること無く、当技術分野で通常の技術を有する当業者には考え出されるであろう。本発明の特定の実施形態を示し、説明してきたが、変化および修正は本発明の精神および範囲から逸脱すること無く、当技術分野で通常の技術を有する当業者には理解されるであろう。前述の説明および添付の図面に掲げた事柄は、例示のみとして提供され、限定されるものではない。本発明の実際の範囲は、以下の請求の範囲に定義されることを目的とする。
Claims (16)
- 哺乳類の身体内の組織の弾性を測定するための方法であって、
ａ、反射信号を取得するために、標的に向けて前記身体内に、少なくとも１つの超音波パルスを送信するステップと、
ｂ、エコーパルスグラフ（「ＥＰＧ」）を発生させるために、前記反射信号（「ｓ」）の強度を経時的（「ｔ」）にグラフに描くステップと、
ｃ、経時的な前記信号の変化のポイントを特定するステップと、
ｄ、各ＥＰＧについて時間（「ｔ」）における前記ポイントをグラフに描くステップと、
ｅ、コンピュータアルゴリズムを使用して組織の弾性を算出するステップとを含む方法。 - 前記超音波パルスが、少なくとも１ＭＨｚの周波数を有する請求項１の方法。
- 前記超音波パルスが、少なくとも５ＭＨｚの周波数を有する請求項１の方法。
- 前記超音波パルスが、少なくとも１０ＭＨｚの周波数を有する請求項１の方法。
- 少なくとも１０の超音波パルスが前記身体内に送信される、請求項１の方法。
- 前記超音波パルスが、０から２００ボルトの間の振幅を有する請求項１の方法。
- 前記超音波パルスが、１４ビートの間、１０メガ−サンプル／秒の速度で超音波受信器により受信される、請求項１の方法。
- 前記超音波パルスが、１４ビートの間、１０００メガ−サンプル／秒の速度で超音波受信器により受信される、請求項１の方法。
- 前記超音波パルスが、１４ビートの間、１万メガ−サンプル／秒の速度で超音波受信器により受信される、請求項１の方法。
- 前記超音波パルスが、１４ビートの間、１０万メガ−サンプル／秒の速度で超音波受信器により受信される、請求項１の方法。
- 哺乳類の脳内の頭蓋内圧（「ＩＣＰ」）を測定するための方法であって、
ａ、反射信号を取得するために、標的に向けて前記哺乳類の頭蓋腔内に少なくとも１つの超音波パルスを送信するステップと、
ｂ、エコーパルスグラフ（「ＥＰＧ」）を発生させるために、経時的（「t」）に反射信号（「s」）の強度をグラフに描くステップと、
ｃ、経時的な前記信号の変化のポイントを特定するステップと、
を
ｄ、各ＥＰＧについて時間（「ｔ」）における前記ポイントをグラフに描くステップと
ｅ、コンピュータアルゴリズムを使用して組織の弾性を算出するステップとを含む方法。 - 前記標的が、前記頭蓋腔内にあるまたは隣接する少なくとも１つの半剛性または剛性の構造である、請求項１１の方法。
- 前記標的が、前記頭蓋の後頭部分を含む請求項１１の方法。
- 前記標的が、第３脳室を含む請求項１１の方法。
- 前記コンピュータアルゴリズムが、頭蓋内圧を算出するために使用される、頭部の動的特性を相関するためのアルゴリズム（「ＡＣＤＰＨ」）である、請求項１１の方法。
- ａ、超音波プローブと、
ｂ、超音波獲得システムと、
ｃ、マイクロプロセッサシステム、ＵＳＢ、モニター、メモリー、およびＡＣＤＰＨ群を備える頭蓋内圧モニターシステム。
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