JP6068335B2 - 治療用磁気刺激装置および該装置に用いるカスタムデータ対の生成方法 - Google Patents
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Description
この特許文献1においては、かかる方法で施した経頭蓋磁気刺激治療により難治性の神経障害性疼痛が有効に軽減され、更に、より正確な局所刺激がより高い疼痛軽減効果を実現することが確認されている。但し、最適刺激部位は個々の患者によって微妙に異なることも明らかにされている。
かかる磁気コイルの位置決めについては、例えば赤外線を用いた光学式トラッキングシステムを利用して患者頭部に対する磁気コイルの位置決めを行う構成のものが公知であり(例えば、特許文献2,3参照)、既に一部には市販され臨床応用されている。更に、特許文献4には、多関節ロボットを用いて患者頭部に対する磁気コイルの位置決めを行う装置が開示されている。
この点に関して、前記特許文献5には、データセット収集作業を、医師にしかできないことと、医師でなくてもできることとに分けて行い、最適刺激位置及び姿勢の特定以外のデータセット収集作業は、病院での医師による最適刺激位置及び姿勢の特定とは別途に、例えば、磁気刺激装置の製造業者(メーカ)の出荷前検査の一環として行うことが提案されている。
図1は本実施形態に係る経頭蓋磁気刺激装置の全体構成を概略的に示す説明図である。この図において、その全体が数字符号10で表示される経頭蓋磁気刺激装置(以下、適宜、「磁気刺激装置」或いは単に「装置」と略称する)は、治療用の椅子2に固定的に着座した患者M(被験者)の頭皮表面に配置した磁気コイル11により脳内神経に磁気刺激を加えることによって、治療及び/又は症状の緩和を図るものである。尚、前記磁気コイルは、本願請求項に記載した「磁場発生手段」に相当するものである。
尚、図1においては、コイルホルダ12を把持し磁気コイル11を患者頭皮に沿って変位させ、当該コイル11の位置決めを行った後、当該コイル11が不用意に移動することがないように、より好ましくは、コイルホルダ12をホルダ固定具3に固定した状態が示されている。
かかる磁場センサ13としては、例えば、所謂サーチコイルなどの誘導型センサ,ホール効果を利用したホールセンサ,磁気抵抗(Magnetoresistance)効果を利用したMRセンサ,磁気インピーダンス(Magneto-impedance)を用いたMIセンサ、更にはフラックスゲート型センサなど、様々なタイプの公知の磁場センサ(磁気センサ)を用いることができる。数ミリ(mm)角のサイズで数グラム(g)の重量の量産品であれば、1個当たり数百円程度の価格での入手が期待できるものも少なくない。経頭蓋磁気刺激療法に用いるものとしては、十分な小型・軽量・低価格が達成可能であると言える。
尚、病院での医師による磁場データの収集とは別途に行う大量のデータセットの収集は、メーカ自体で行う場合に限定されるものではなく、例えば、メーカ若しくは病院が委託する外注機関などで行うようにしてもよい。
図3は、本実施形態で用いられるデータセット解析ユニット20の構成を概略的に示すブロック構成図である。データセット解析ユニット20は、例えば、CPU(中央演算処理装置)を備えた所謂パーソナルコンピュータを主要部として構成され、図3のブロック構成図に示されるように、信号解析部22と記録部23と比較部24とユーザ情報出力部25とを備えている。
尚、前記工場産データセットとしては、好ましくは、あらゆる患者に対応可能とすべく、極めて大量のデータセットが収集されている。
この抽出データセットは、前記サンプル磁場データに対応するデータセット群の各データセットの3次元位置に基づいて前記被験者の頭皮表面形状を近似した頭皮表面形状に近いデータセット群として、抽出されたものである。この抽出データセットも、記録部23に記録される。
従って、コイルホルダ12の操作者(ユーザ)は、ユーザ・インタフェース部(表示装置)28の画面を視認しながら、画面上に表示された実線のコイルホルダ画像56(現在位置)が、一点鎖線のコイルホルダ画像55(最適刺激位置)にできるだけ重なるように、コイルホルダ12を患者の頭皮に沿って変位操作すればよい。
まず、病院において(図5参照)、初期診療に際して、ステップ#11で、磁場センサ固定具14を患者Mに装着してもらう。つまり、複数(本実施形態では4個)の磁場センサ13を取り付けた眼鏡14を患者Mが装着する。これに伴って、前記複数の磁場センサ13(センサ1,センサ2,…,センサN)から検出信号が信号解析部22に入力される(図3:矢印Y1参照)。そして、医師が、患者Mが痛みを感じる領域での筋肉の反応を参照しながら、従来の手法で最適刺激位置を特定する(ステップ#12)。その後、ステップ#13で、最適刺激位置およびその周辺の複数(本実施形態では、10個程度)の位置について磁場データ(サンプル磁場データ)を収集し、このサンプル磁場データがデータセット解析ユニット20の記録部23に記録される。
この場合において、最適刺激位置及び姿勢の特定に要する比較的少数の磁場データ(サンプル磁場データ)の収集を除いて、大量のデータセット(工場産データセット)の収集作業を、病院での医師による磁場データの収集とは別途に行うことにより、従来のようなデータセット収集に伴う医師の負担を大幅に軽減することができる。
<データセットの成分>
表1に示したように、データセットを構成するパラメータは、磁気コイルの三次元位置を表すx,y,z[m]、磁気コイルの姿勢を表すroll, pitch, yaw [rad]、各磁場センサが感知する磁場のそれぞれの各方向成分Bx,By,Bz[T]である。磁場センサの数は、前述の通り4個とした。磁気コイルの三次元位置を表すx,y,zは、図7に示す眼鏡14のレンズやフレームの高さの中心位置を原点としたメガネ座標系に対する、図8に示すコイル座標系原点の位置である。
磁気コイル11の姿勢を表すroll, pitch, yaw は、メガネ座標系に対するコイル座標系の傾きの角度であり、それぞれメガネ座標系のz軸回り,y軸回り,x軸回りの回転角に対応している。コイル11の刺激面が真下を向くとき、pitch=0, yaw=0 となり、コイル11の刺激面が頭皮表面方向に向くかどうかは、pitch, yaw が関係する。
工場産データセットの磁場は,さまざまなx,y,z, roll, pitch, yaw に対してそれぞれ磁場の順解析を行なって各磁場センサが感知すると思われる磁場を各成分について計算して生成した。
磁気コイルの形状は、図8に示すように、2つの渦巻き形コイルの各々について、8の字の交点に相当する方向に巻線が密になるように偏心したコイルを用い、この2つの偏心コイルを上下に重ねた形とし、前述のメガネ座標系に対するコイル座標系の位置及び姿勢をコイルの位置及び姿勢とした。この場合、8の字の交点に相当する点の直下に、より効率よく誘導電流を発生させることができる。
半径ai,電流Iの円環電流により円環中心から(x,y,z)の位置で発生する磁場の多角形近似解は数1の式で表すことができる。以下、ベクトルの添字のc,gは、それぞれコイル座標系,メガネ座標系を表すものとする。
また、数1の式において、K=μ0I/2Nであり、真空の透磁率μ0=4π×10−7[H/m],多角形近似の辺の数N=36,多角形近似の際の辺の角度θn=2nπ/N,コイルに流れる電流I=4600[A]とした。
ナビゲーションの要求精度は位置x,y,zに関しては5[mm]程度,姿勢 roll, pitch, yaw に関しては5[deg]程度である。この精度を実現するために,データセットの間隔の設定は、位置に関しては2.5[mm]間隔,姿勢に関しては2.5[deg]間隔とした。
データセット作成範囲に関して、図9において2点鎖線で示すように、ヒトの頭の大きさに合わせた直方体全体のコイルが取り得る姿勢全部を作成範囲に含めた場合、データセットとして実際にはありえない頭の内部や、コイルが頭からかなり離れている若しくはコイルの刺激面が頭皮表面に向いていないなど、必要性の薄いデータセットを大量に含むことになる。仮に作成範囲を、以下のように定めた場合、
・ −0.1≦x≦0.1,−0.12≦y≦0.12,0≦z≦0.15
・ −π≦ roll ≦π,−π≦ pitch ≦π,−π/2≦ yaw ≦π/2
データセット数は、81×97×61×144×144×72=357,778,363,392 個となる。
・ 0.085≦r≦0.105,−π/6≦θ≦π/6,−π/6≦φ≦π/6
・ −π/6≦ roll ≦π/6,θ−π/6≦ pitch ≦θ+π/6,
φ−π/6≦ yaw ≦φ+π/6
尚、roll に関しては、磁気コイルが頭皮表面を向くかどうかには影響しないが、データセットが過度に多くなりすぎることを防止するため、実用性を考慮して範囲を限定することとした。
尚、以上の工場産データセットの生成において、前述の「ヒト(人)の頭」としては、人間の頭部を模した頭部模型、例えば、日本人の成人の標準的頭部構造に基づく頭部模型を用いた。
本実施形態では、工場産データセットの生成以外に、データセット抽出の検討や確認のためにシミュレーションを行ったが、このシミュレーションを行うために、病院で医師が収集するサンプル磁場データについて模擬サンプルを用意した。サンプル磁場データは患者の頭皮表面から収集する磁場情報であるため、それぞれの模擬サンプルの位置は頭皮表面上にあり、姿勢はコイル刺激面が頭皮表面の法線方向を向くものでなければならない。本実施形態でのシミュレーションでは、患者の頭の形状を、メガネ座標系原点を中心とする半径r=0.09[m]の球形と仮定し、それに基づいて工場産データセットの中からサンプルを選択した。
なお、本実施形態でのシミュレーションでは、サンプル磁場としては、特に注記しない限り、下記表3と前述の図11に示した共通の位置及び姿勢から計算した磁場情報を10個使用し、このうちNo.1のサンプルを最適刺激位置及び姿勢のものとした。尚、表3には、サンプルが患者の頭の形に沿っていることを示すために、メガネ座標系原点からの距離r=√(x2+y2+z2)も示した。何れのサンプルも、r=0.09[m]に近いことがわかる。
<データセット抽出の流れ>
データセット抽出の流れを図12に示す。サンプルの磁場情報に最も近い工場産データセットを探し、サンプルの位置及び姿勢を特定する。その位置及び姿勢に対して、工場産データセットの中で位置及び姿勢が或る一定の条件を満たしているものを、患者のデータセットとして抽出する。
図12には、サンプルの位置及び姿勢を特定する手順が示されている。工場産データセットの磁場がサンプル磁場に近いかどうかを判定するパラメータとして、数7の式に示すf値を用いている。f値とは磁場の各成分の差の二乗和であり、サンプル磁場,工場産データセットの磁場をそれぞれ、ベクトルB(B1,B2,…,B12),ベクトルB'i(B'i1,B'i2,…,B'i12)として、数7の式で表す。尚、ここでは、磁場を表すベクトルB,B'i4個のセンサ全ての各方向成分を合わせて、12次元としている。サンプル毎に、このf値を全ての工場産データセットについて計算し、最もf値の小さい工場産データセットを1個選択する。その位置及び姿勢をサンプルの位置及び姿勢とする。
ナビゲーションに使用するデータセット数が多ければ多いほど、ナビゲーション精度は向上するのであるが、多くなりすぎると計算量が多くなり、システムの動作が重くなり、それだけナビゲーションに要する時間が長くなる。従来では、ナビゲーション精度として、位置x,y,zに関して5[mm]程度、姿勢 roll, pitch, yaw に関して5[deg]程度のナビゲーション精度を得るのには、最低500個程度のデータセットを必要とするが、最大何個のデータセットまで用いてナビゲーションが可能であるかについては示されていなかった。
そこで、扱えるデータセットの最大個数を調べる簡単な実験を行なった。データセット数を1000個,2000個,5000個と変化させて、実際にシステムを稼働させてみた結果、1000個,2000個ではナビゲーションがスムーズに行われたが、5000個にまで増やすと若干動作の遅延が認められ、これ以上データセットを増やすとナビゲーションが困難になると判断した。そこで、本実施形態では、抽出データセット数は最大5000個を目安とした。
本実施形態では、主にデータセット抽出条件を変えてシミュレーションを行い、それぞれの抽出条件について、抽出されたデータセットを評価した。尚、抽出条件を決定するにあたり、抽出されるデータセットは当然ナビゲーションを行うのに適したものでなければならないが、それだけでは目標があいまいになってしまうので、抽出されるデータセットに以下のような一定の基準を設けて、できるだけそれに近づけるように、シミュレーションを行う毎に抽出条件を改善していくものとした。優先度が高いものから順に、次の通りである。
イ)頭皮表面に沿う位置に存在し、かつ刺激面が頭皮表面に向く姿勢を主に抽出
ロ)頭皮内部よりも頭皮表面上を優先的に抽出
ハ)ナビゲーション精度を確保するために、最適刺激位置姿勢近傍はデータセットを密に抽出
ニ)上記以外で意図しない極端な疎密差はつけないで均等に抽出
ホ)その他ナビゲーション精度を高めるための条件を適宜追加
<条件設定>
まず、最も単純な抽出条件として、サンプルの三次元位置からの距離が一定以下かつサンプルの姿勢と近い工場産データセットを抽出することを考えた。抽出データセット選択の流れを図13に示し、抽出条件を数8,数9の式に示す。
抽出されたデータセットの位置を、グラフ作成ツールGNUPLOT を用いてプロットしたものを図14に示す。また、抽出されたデータセット数を表5に示す。
以上の結果から、本実施形態では、サンプル1個ずつに対してそれぞれ抽出条件を設定するのではなく、全サンプルから頭皮表面の形状を推測し、その表面に沿ったデータセットの抽出を行うことにした。
<ドロネー三角形分割>
まず、サンプルから頭皮表面形状を推測する方法について説明する。頭皮表面は実際には数式化の困難な曲面で構成されており、また、その形状も人によってさまざまである。しかし、凹凸の激しい複雑な曲面ではないため、単純な図形を用いた近似が可能である。そこで、サンプルの各点を結び複数の三角形を生成して、頭皮表面に近似する手法として、所謂、ドロネー三角形分割を用いた。
このドロネー三角形分割とは、ある点の集合をそれぞれ頂点としてなるべく小さな三角形群に分割したとき、全三角形中最小の内角が最大となるような分割法である。この手法によって分割された三角形の外接円内には、他の頂点を含まないという幾何学的性質がある。この分割法では、細長い三角形が生成されにくく、激しい凹凸の少ない比較的単純な形状の曲面の近似に適している。
本実施形態で用いたプログラムでは、ドロネー三角形分割を、以下のアルゴリズムに基づいて行った。
まず、サンプルから任意の3点を選択し、その外心と外接円半径を求める。選択した3点以外の全てのサンプルから外心までの距離と、外接円半径の大きさとを比較し、全てのサンプルにおいて外接円半径の方が小さければ、選択した3点をドロネー三角形分割を構成する三角形と見なす。これを全ての3点の組み合わせに対して行なった。
図15に示す△OABに対し、ベクトルOA=ベクトル(a),ベクトルOB=ベクトル(b),ベクトル(a)の絶対値=a,ベクトル(b)の絶対値=b,角度AOB=θとし、点Q,Rをそれぞれ、ベクトルOQ=X(a),ベクトルOR=Y(b)となるようにとり、外心Pを数12の式で表し、外心Pから辺OA,辺OBに降ろした垂線との交点を、それぞれC,Dとする、数13,数14の各式が成り立ち、更に、これらの式を用いて、数15,数16の関係式を導くことができる。以上から、数17,数18の式を用いて、係数X,Yを、数19の式から求めることができる。そして、数12に数19を代入することで、点Oの座標から外心Pの座標を得ることができる。
次に、ドロネー三角形分割を適用して分割した三角形に対して、三角形平面上のデータセットをどのように抽出するかについて説明する。
図18に示す△OABに対し、ベクトルOA=ベクトル(a),ベクトルOB=ベクトル(b),△OABの+z方向の単位法線ベクトルをベクトル(c)、更に、工場産データセットの位置を点Pとして、ベクトルOP=ベクトル(x)とする。各工場産データセットに対して、ベクトルxを数20の式のように、ベクトル(a),(b),(c)成分に分解する。数20の式において、係数a,bは、それぞれ辺OA,辺OBの長さに対する割合となるので無次元であり、係数cは、単位法線ベクトル(c)に対する割合となるので、単位は[m]となる。
扱っている三角形群が頭皮表面に近似したものであるため、それぞれの三角形は上に凸になるように接している。そのため、数21の式の条件でデータセットを抽出した場合、図19において実線の楕円形で示すように、三角形の辺上に抽出の死角ができてしまう。これを回避するため、数22の式で示すように、閾値Rを決めて抽出範囲を広げた。
係数cに関しては、c≧0を満たし、且つcが小さいものを抽出したが、こちらは条件を変えながらシミュレーションを行なった。最初は閾値Wを与え、0≦c≦Wを満たすデータセットを抽出した。実際に1つの三角形に対して、閾値をR=0,W=0.003[m]としてデータセットの抽出を行なった結果、正しく三角形の真上のデータセットを抽出できていることを確認した。
以上のように、頭皮表面をドロネー三角形分割によって複数の三角形に近似し、得られたそれぞれの三角形平面に対して近い工場産データセットを抽出することで、頭皮表面に近いデータセットを抽出することができるようになった。
次に、この手法を主に用いることを前提にして、抽出条件を変化させる場合について、説明する。抽出データセット選択の流れを図21に示す。まず、位置に関する条件は、分割された三角形からの距離を表すパラメータcの閾値Wを決めて、それを満たす工場産データセットを抽出するものとした。
抽出されたデータセットの位置を、グラフ作成ツールGNUPLOT を用いてプロットしたものを図22に示す。また、パターン1、すなわち閾値W=2.5[mm]とした場合における抽出データセットの分布を図23に示す。
図23(a)は、前述のように、仮想患者の(つまり、人間の頭部模型の)頭皮表面形状を、メガネ座標系原点を中心とする半径r=√(x2+y2+z2)=0.09[m]の球としたのに対して、仮想患者の頭皮表面に沿うデータセットを抽出できているかを確認するために、抽出データセットをrの値で分類したものである。縦軸が抽出データセット数,横軸がr である。この図から、r=0.09[m]近傍のデータセットのみを抽出できており、且つ、頭皮表面の外側となるrが大きいデータセットの方をより多く抽出できていることが分かる。
−疎密差調整と条件設定−
<データセットの分散>
前述の特定の辺や頂点への抽出の偏りをなくすため、以下のような数値的な抽出条件を追加した。工場産データセットは、x,y,z軸方向に、それぞれ格子状に0.0025[m]間隔で並んでいるため、数25の式に示すDは必ず整数となる。このDが偶数のデータセットのみ抽出するという条件の追加を考えた。これにより、特定の辺や頂点に偏っていた抽出データセットをまんべんなく半減でき、抽出を減らした分他のデータセットの抽出に回すことができるようになる。
上述の手法によって、偏った抽出データセットの分散ができるようになったが、これだけでは抽出の対象となる工場産データセットを半減しただけに過ぎず、2.5[mm]間隔で工場産データセットを用意した意味がなくなり、ナビゲーション精度が落ちてしまうことになる。このため、最適刺激位置姿勢の近傍だけ優先的にデータセットの抽出を行うことを考えた。
位置に関しては、前述の「サンプル位置姿勢近傍のデータセットの抽出」で用いたものを最適刺激位置姿勢となるサンプルNo.1にだけ適用する。数28の式に示すように、x,y,zの各方向について格子1つ分だけ抽出できるよう,閾値P=0.0025とし,数29の式に示すように、頭皮内部となる−z方向に存在するデータセットの抽出は行わない。すなわち,位置に関しては最適刺激位置,上,前後左右の計6箇所での抽出を行うようにした。
前述の試行結果で問題のあった、三角形ごとの抽出データセット数の偏りをなくすため、閾値を設けるのではなく、パラメータcが小さいものから順に一定個数のデータセットを抽出する手法に切り替えた。これにより、次のようなメリットが得られる。
・三角形間のデータセット抽出数の意図しない偏りをなくせる
・他の条件(姿勢など)をどう設定しても、抽出データセット数を固定できる
・三角形ごとに抽出データセット数を調整することで自在に疎密差を操作できる
実際のプログラムでは、閾値Wを少し大きめに設定し、条件を満たすデータセットを、クイックソート法を用いてパラメータcの小さい順に並び替え、配列の先頭から一定数のデータセットだけ抽出するという処理を行なった。クイックソート法は、並び替える要素内に同値のものが存在した場合の並び替え方が一定でない、いわば不安定ソートであるが、データセット抽出での使用において不都合はないため、平均的に処理時間が最も短いこの手法を採用した。また、最適刺激位置に近い三角形ほど抽出データセット数が多くなるように疎密差をつけるために、各三角形ごとの抽出データセット数は、三角形の面積に比例し、最適刺激位置から重心までの距離に反比例するように分配した。
上述の手法によって抽出データセット数を固定したことにより、姿勢に関する抽出条件を変化させても抽出データセット数に影響しなくなった。そこで、今まで余り考慮しなかった姿勢に関する抽出条件を考える。
前述のように、磁気コイルが頭皮表面方向を向くかどうかは pitch, yaw が関係するため、pitch, yaw は今までと同様に1通りしか抽出せず、roll のみを数パターン抽出するようにした。
roll に関しては、数33の式に示す整数D’が3の倍数の場合のみに抽出を行う。すなわち、7.5[deg]間隔で抽出を行う。ここに、抽出条件として3の倍数としたのは、偶数の倍数とした場合、前述の<データセットの分散>の説明で述べた抽出条件によってx,y,zの組み合わせが限定されており,あらゆる roll が均等に抽出されなくなってしまうことと、5以上の倍数とした場合には、1つの位置に対する抽出データセット数が減りすぎてしまうためである。
以上、説明した抽出条件で抽出を実行する。抽出プログラムの流れを図26に示す。
抽出されたデータセットの位置を、グラフ作成ツールGNUPLOT を用いてプロットしたものを図25に示す。また、全体と各三角形ごとの抽出データセット数を表8に示す。
図28(a)〜(c)は、roll, pitch, yaw の各成分で抽出データセットを分類したもので、縦軸が抽出データセット数であり、横軸は、姿勢の値を[deg]で表したものである。ただし、pitch, yaw に関しては、実際のデータセット中の値ではなく、磁気コイルが頭皮表面に向く姿勢を0(ゼロ)としたときの相対的な値であり、実際のデータセット中の値であるPitch, Yaw によって表される数34,数35の式に示す値である。また、図27,図28の棒グラフにおいて、実線のハッチングは最適刺激位置姿勢で優先的に抽出したデータセット、破線のハッチングは、ドロネー三角形分割による頭皮表面近似後に抽出したデータセットである。
以上の結果から,この抽出条件であれば、前述の<データセット抽出条件>で述べた、ナビゲーションに必要と思われるデータセット群が満たす条件に沿った抽出ができることが確認された。
例えば、三角形群よりも頭部形状に似た形状としては楕円体があり、これを利用するものとして、楕円体近似に基づく手法が考えられる。次に、この「患者頭部の楕円体近似に基づく手法」を用いて、頭皮表面の形状を推測し、その表面に沿ったデータセットを抽出する方法について説明する。
尚、以下に説明するデータセット抽出方法においては、工場産データセットを収集するに際し、光学式トラッキングシステム等の3次元計測システムと磁気センサとの同時計測により工場産データセットを収集する、従来のデータセット収集手法を採用した。
1つの楕円体を決定するのに必要なパラメータは、楕円体の中心座標(x0,y0,z0)と、各軸方向の半径a,b,cの6個であり、これらのパラメータを用いて、楕円体は、数36の式で表すことができる。
・A0=1/a2
・A1=−2x0/a2
・B0=1/b2
・B1=−2y0/b2
・C0=1/c2
・C1=−2z0/c2
・D=(x0 2/a2)+(y0 2/b2)+(z0 2/c2)
そして、数40の式が成立するように、線形化パラメータ(A0,A1,B0,B1,C0,C1,D)を求める。
A0=A1=B0=B1=C0=C1=0,D=1
となってしまうので、移項して数42の連立方程式とする。
数50の式および数51の式で示すパラメータ(θ,φ)は、頭皮表面上における直交座標を表し、最適刺激位置となるデータセットの(θ,φ)の値に近いほど、対象とする工場産データセットが最適刺激位置に近い位置に存在することを示す。
経頭蓋磁気刺激療法による治療効果を確実なものとするためには、最適刺激位置に対応するターゲット部位に対する治療用コイルの磁界的中心位置の偏差を5[mm]以内とし、最適コイル姿勢(ロール角,ピッチ角,ヨー角)に対する治療用コイルの姿勢の偏差を5[deg]以内とすることが求められる。
磁場式ナビゲーションシステムの実用化に向けて、ナビゲーション完了時の位置決め精度という観点から、システムとしてのトータルの精度評価を実施した。具体的には、コイルの最適刺激位置を「ターゲット」、ナビゲーション完了時の実際のコイルの位置を「実測値」、データセットを用いてシステムが推定したナビゲーション完了時のコイルの位置を「推定値」と称するものとし、以下の4点の検証を行った。
ロ)実測値と推定値の偏差(ナビゲーション完了時のシステムの計測精度)
ハ)データセット数がナビゲーション精度にもたらす影響
ニ)刺激コイルによる磁場の印加がセンサにもたらす影響
なお、ターゲット及び実際のコイルの位置(実測値)は、光学式3次元計測装置Polarisにより計測した(すなわち、磁場式ナビゲーションシステムの精度評価用のシステムとしてPolarisを用いた)。また、ナビゲーションは、「距離誤差1[mm]以内、角度誤差5[deg]以内」の設定で実施した。
<コイル位置決めシステム(患者頭部の楕円体近似に基づく方法)>
「楕円体近似を用いたデータセット抽出手法」と、前述の「ドロネー三角形分割を用いたデータセット抽出手法」それぞれにおいて、抽出データセット位置をプロットすることによる視覚検証と、抽出したデータセットを用いての頭部模型上でのナビゲーションによる実践検証を実施し、両者の性能を比較する実験を行った。
[実験1]ナビゲーション終了時の計測精度とナビゲーション精度の評価
正常な4個の磁気センサ(愛知製鋼製AMI302)を用い、同一の最適刺激位置に対して、「距離誤差1[mm]以内、角度誤差(ロール・ピッチ・ヨー角それぞれ)5[deg]以内」という共通の終了条件の下で、次のようなプロセスで、合計13回のナビゲーション実験を実施した。
ロ)データセットを手動で500個収集(パターン2)した後、このパターン2のデータセットを用いてナビゲーションを5回実施
ハ)データセットを手動で500個収集(パターン3)した後、このパターン3のデータセットを用いてナビゲーションを3回実施
以上の各ナビゲーションについて、光学式計測装置Polarisを用いて、最適刺激位置(ターゲット:各試行共通)及び各ナビゲーション終了後のコイルの3次元位置姿勢(実測値)を計測した。また、データセットを用いてシステムが推定したナビゲーション完了時のコイルの3次元位置姿勢(推定値)も試行ごとに記録した。
13回の全ての試行において、実測値と推定値の偏差(つまり、ナビゲーション終了時の計測精度)は4[mm]以内であり、実測値とターゲットの偏差(つまり、距離誤差についてのナビゲーション精度)も5[mm]以内であった。また、図32(a)及び(b)においては図示していないが、角度誤差についてのナビゲーション精度も、全ての試行においてロール角,ピッチ角およびヨー角の何れも、5[deg]以内であった。
以上のように、本実施形態によれば、距離誤差および角度誤差の何れについても、経頭蓋磁気刺激療法による治療効果を確実なものとするために必要とされるナビゲーション精度が達成されていることが確認された。
500個のデータセット抽出は、実際には、楕円体近似を用いた手法等によりシステムが自動抽出することが想定されるため、パターン3並みのナビゲーション精度(距離誤差2[mm]以内)が期待される。
磁気センサ上に刺激コイルを載せることによって、予め刺激コイルにより磁場を印加した磁気センサ1個を含む計4個の磁気センサ(愛知製鋼製AMI302)を用い、同一の最適刺激位置に対して、「距離誤差1[mm]以内、角度誤差(ロール角,ピッチ角,ヨー角それぞれ)5[deg]以内」という共通の終了条件の下で、次のようなプロセスで、2回のナビゲーション実験を実施した。
ロ)データセットを手動で500個収集した後、同データセットを用いてナビゲーションを1回実施
光学式計測装置Polarisを用いて、最適刺激位置(ターゲット:各試行共通)及び各ナビゲーション終了後のコイルの3次元位置姿勢(実測値)を計測した。また、データセットを用いてシステムが推定したナビゲーション完了時のコイルの3次元位置姿勢(推定値)も試行ごとに記録した。
データセット200個を手動収集した場合には、距離誤差(実測値とターゲットの偏差)は5.30[mm]、500個を手動収集した場合には、距離誤差は2.11[mm]であった。角度誤差については、何れの条件においても、ロール角,ピッチ角およびヨー角の全てについて、誤差5[deg]以内であった。
上記の結果より、刺激コイルで磁場を印加した磁気センサも他の磁気センサと同様、正常に動作しているものと思われる。ただし、本実験の場合、データセット200個では「距離誤差5[mm]以内」を達成することは困難であり、ナビゲーションにおけるデータセット数としては不充分であることが示唆された。データセット数は、500個あるいはそれ以上であることが望ましい。
様々な抽出結果から、中でもドロネー三角形分割を用いた近似頭皮表面上のデータセット抽出が非常に有効であり、他にもいくつかの条件を組み合わせることで、ナビゲーションに必要と思われるデータセット群の抽出を行えることを確認した。
また、患者の頭皮表面形状の近似を楕円体近似に基づいて行うことで、ドロネー三角形分割を用いた近似頭皮表面上のデータセット抽出と同等もしくはそれ以上に有効なデータセット抽出が行えることも確認した。
まず、これまでの実施形態と同様に、磁場検出手段としての磁場センサを、眼鏡などの固定手段を用いて患者の頭部に固定する。一方、磁気コイルを、頭部のおおまかな刺激位置(例えば、一次運動野に相当する領域)に相対するようにホルダ固定具で固定する。以上のセッティング完了後は、最適刺激位置に合うように、患者が自らの頭部を移動させることになる。そして、これまでの実施形態と同様に、磁気コイルの最適刺激位置および姿勢からの偏差(ずれ)が検出される。
尚、患者が自らの頭部を移動させると共に磁気コイルも併せて変位操作するようにしてもよい。この場合には、ユーザ・インタフェース部が、磁気コイルの変位操作の誘導のための報知手段と患者の頭部の移動の誘導のための報知手段として機能することで、磁気コイルの最適刺激位置および姿勢への効果的なナビゲーションを行うことが可能になる。
11 磁気コイル
12 コイルホルダ
13 磁場センサ
14 眼鏡
16 磁気刺激制御装置
20 データセット解析ユニット
22 信号解析部
23 記録部
24 比較部
25 ユーザ情報出力部
28 ユーザ・インタフェース部
M 患者
Claims (7)
- 磁場を対象者の頭部特定部位に作用させて磁気刺激を与えるための治療用経頭蓋磁気刺激装置であって、
治療用磁場発生手段と、
前記治療用磁場発生手段、または前記治療用磁場発生手段に取り付けられて検出用磁場を発生する検出用磁場発生手段が生成する磁場について、少なくとも2つの検出位置における複数方向の各成分強度を検出するため、対象者に対して特定の相対位置となるようそれぞれ配置された磁場検出手段と、
(a)前記治療用磁場発生手段または前記検出用磁場発生手段の少なくとも3次元位置の情報と、(b)前記3次元位置にある前記治療用磁場発生手段または前記検出用磁場発生手段が生成する磁場を前記磁場検出手段が検出した各成分の強度である記録成分強度の情報と、を対にした複数のデータを母データ対として予め記録した記録手段と、
前記治療用磁場発生手段、または前記検出用磁場発生手段を対象者の前記頭部特定部位近傍の複数のサンプリング箇所にそれぞれ位置させた状態で、前記磁場検出手段が行ったサンプリング強度の検出の結果である第1サンプリング成分強度を用いて、前記予め記録された母データ対から対象者の頭皮表面形状を近似し、この近似した頭皮形状に近い複数のデータ対であるカスタムデータ対を対象者ごとに抽出する、データ抽出手段と、
前記磁気刺激に先立って若しくは磁気刺激中に前記磁場検出手段が検出した磁場の強度である第2サンプリング成分強度を前記抽出されたカスタムデータ対と対比参照して、前記治療用磁場発生手段の最適刺激位置からの偏差を検知し、前記治療磁場発生手段を用いて行うべき変位操作の教示情報を生成する手段、とを備えたことを特徴とする治療用経頭蓋磁気刺激装置。 - 前記抽出されたカスタムデータ対の数を、500個以上5000個以下としたことを特徴とする、請求項1に記載の治療用磁気刺激装置。
- 磁場を対象者の頭部特定部位に作用させて磁気刺激を与えるための治療用経頭蓋磁気刺激装置であって、
治療用磁場発生手段と、
前記治療用磁場発生手段、または前記治療用磁場発生手段に取り付けられて検出用磁場を発生する検出用磁場発生手段が生成する磁場について、少なくとも2つの検出位置における複数方向の各成分強度を検出するため、対象者に対して特定の相対位置となるようそれぞれ配置された磁場検出手段と、
(a)前記治療用磁場発生手段または前記検出用磁場発生手段の少なくとも3次元位置の情報と、(b)前記3次元位置にある前記治療用磁場発生手段または前記検出用磁場発生手段が生成する磁場を前記磁場検出手段が検出した各成分の強度である記録成分強度の情報と、を対にした複数のデータを母データ対として予め記録した記録手段と、
前記治療用磁場発生手段、または前記検出用磁場発生手段を対象者の前記頭部特定部位近傍の複数のサンプリング箇所にそれぞれ位置させた状態で、前記磁場検出手段が行ったサンプリング強度の検出の結果である第1サンプリング成分強度を用いて、前記予め記録された母データ対から対象者の頭皮表面形状を近似し、この近似した頭皮形状に近い複数のデータ対であるカスタムデータ対を対象者ごとに抽出する、データ抽出手段と、
前記抽出されたカスタムデータ対と、前記磁気刺激に先立って若しくは磁気刺激中に前記磁場検出手段が検出した磁場の強度である第2サンプリング成分強度とを用いて、前記治療用磁場発生手段を前記頭部特定部位への磁気刺激のための位置まで移動させる移動手段を有するよう構成された場合の、前記移動制御のための情報、を生成する情報生成手段を更に備えることを特徴とする治療用経頭蓋磁気刺激装置。 - 前記データ抽出手段が前記カスタムデータ対の抽出に際して行う、対象者の頭皮表面形状の近似は、ドロネー三角形分割に基づいて行われることを特徴とする、請求項1から3の何れかに記載の治療用経頭蓋磁気刺激装置。
- 前記データ抽出手段が前記カスタムデータ対の抽出に際して行う、対象者の頭皮表面形状の近似は、楕円体近似に基づいて行われることを特徴とする、請求項1から3の何れかに記載の治療用経頭蓋磁気刺激装置。
- 前記記録成分強度、前記第1サンプリング成分強度、および前記第2サンプリング成分強度は位置情報と角度情報とを検出するものであり、前記磁場検出手段は、対象者に対して特定の相対位置及び相対角度となるよう配置され、前記母データ対は、(a’)前記治療用磁場発生手段または検出用磁場発生手段の3次元位置及び傾斜角度情報と(b’)前記位置及び傾斜角度における前記記録成分強度の情報とを対にしたものであり、前記データ抽出手段は、前記治療用磁場発生手段または検出用磁場発生手段の位置及び傾斜角度の情報を導出するためのカスタムデータ対を対象者ごとに生成することを特徴とする、請求項1から5の何れかに記載の治療用経頭蓋磁気刺激装置。
- 前記記録成分強度、前記第1サンプリング成分強度、および前記第2サンプリング成分強度は位置情報を検出するものであり、前記磁場検出手段は、対象者に対して特定の相対位置及び相対角度となるよう配置され、前記母データ対は、(a’)前記治療用磁場発生手段または検出用磁場発生手段の3次元位置情報と(b’)前記位置における前記記録成分強度の情報とを対にしたものであり、前記データ抽出手段は、前記治療用磁場発生手段または検出用磁場発生手段の位置の情報を導出するためのカスタムデータ対を対象者ごとに生成し、前記治療用磁場発生手段の傾斜角度の検出は、前記磁場の発生および検出とは別途に、治療用磁場発生手段の傾斜角度を測定する測定手段によって行われることを特徴とする、請求項1から5の何れかに記載の治療用経頭蓋磁気刺激装置。
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