特開 2024-179339 動脈血管の内皮機能検査装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024179339

(43)【公開日】2024-12-26

(54)【発明の名称】動脈血管の内皮機能検査装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 8/14 20060101AFI20241219BHJP

【ＦＩ】

A61B8/14

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023098099

(22)【出願日】2023-06-14

(71)【出願人】

【識別番号】304008175

【氏名又は名称】株式会社ユネクス

(74)【代理人】

【識別番号】100085361

【弁理士】

【氏名又は名称】池田 治幸

(72)【発明者】

【氏名】和田 琢哉

(72)【発明者】

【氏名】花田 恵

(72)【発明者】

【氏名】西林 秀郎

【テーマコード（参考）】

4C601

【Ｆターム（参考）】

4C601BB09

4C601DD14

4C601EE11

4C601GB06

4C601KK02

4C601KK25

(57)【要約】

【課題】短軸画像内の筋肉組織の判断に熟練していないオペレータであっても、超音波プローブと動脈血管との間に容易に筋肉組織を位置させることができる動脈血管の内皮機能検査装置を提供する。
【解決手段】筋肉組織領域画像生成部９４により、前記短軸画像内に表れる筋肉組織領域画像ＧＫＮを予め学習して記憶された学習済モデルＬＭを用いて、実際の短軸画像に表れた画像情報から前記実際の短軸画像内に前記筋肉組織ＫＮを示す筋肉組織領域画像ＧＫＮが生成され、表示制御部９２により、その筋肉組織領域画像ＧＫＮが表示制御部９２により第１短軸画像表示領域Ｇ１及び第２短軸画像表示領域Ｇ２の短軸画像に重ねて表示される。これにより、筋肉組織ＫＮが超音波プローブ２４と動脈血管２０との間に位置するように、容易に、超音波プローブ２４の上腕１６上の配置や上腕１６のひねり位置を設定し得る。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

生体の表皮に超音波センサを接触させ表皮下からの超音波反射信号から表皮下に位置する動脈血管の断面を示す断面画像を生成し、前記断面画像に表れた前記動脈血管の血管径の変化を測定する動脈血管の内皮機能検査装置であって、
前記動脈血管の短軸画像を表示する短軸画像表示装置と、
前記短軸画像内に表れる筋肉組織の領域を予め学習して記憶された学習済モデルを用いて、実際の短軸画像に表れた画像情報から前記実際の短軸画像内に位置する筋肉組織を示す筋肉組織領域画像を生成する筋肉組織領域画像生成部と、
前記筋肉組織領域画像を前記短軸画像に重ねて前記画像表示装置に表示する表示制御部と、を備える
ことを特徴とする動脈血管の内皮機能検査装置。

【請求項2】

前記学習済モデルは、所定の短軸画像を入力データとし、前記短軸画像内に熟練したオペレータが特定した筋肉組織の領域を出力データとしとする学習データを用いて、繰り返し教師あり学習を行なった機械学習モデルである
ことを特徴とする請求項１の動脈血管の内皮機能検査装置。

【請求項3】

前記機械学習モデルは、入力層のノードに前記入力データが入力され、前記短軸画像内に熟練したオペレータが特定した筋肉組織の領域を示すピクセルを出力データが出力層のノードに教示されることが繰り返されたときに、隣接する層に属するノード間の重み係数が逐次的に更新される深層学習が行なわれた多層のニューラルネットワークである
ことを特徴とする請求項２の動脈血管の内皮機能検査装置。

【請求項4】

前記多層ニューラルネットワークでは、前記所定の短軸画像を構成するピクセル毎の輝度情報が前記入力データとして入力層に入力され、出力層からは前記筋肉組織の領域であることを示すピクセルを示す出力データが出力される
ことを特徴とする請求項３の動脈血管の内皮機能検査装置。

【請求項5】

前記多層ニューラルネットワークの出力層から出力される出力データでは、短軸画像を構成するピクセル単位で画像認識が行われ、各ピクセルと隣接のピクセルの情報からそのピクセルが属する鑞域のテクスチャーが特徴づけられ、そのテクスチャーにより筋肉組織の領域に属するか、その他の組織に属するかの意味づけのある領域分割がピクセル毎に推定される
ことを特徴とする請求項２の動脈血管の内皮機能検査装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、動脈血管の断面を示す超音波画像に表れる動脈径の変化に基づいて前記動脈血管の内皮機能を検査するに際して、超音波プローブと動脈血管との間に筋肉組織を容易に介在させるように、超音波画像内に筋肉組織の領域を表示する動脈血管の内皮機能検査装置に関するものである。

【背景技術】

【0002】

生体の表皮に超音波プローブを接触させ、表皮下からの超音波反射信号から表皮下に位置する動脈血管の断面を示す断面画像を生成し、その断面画像から前記動脈血管の血管径の変化を測定し、その血管径の変化量に基づいて動脈血管の内皮機能を検査する動脈血管の内皮機能検査装置が知られている。たとえば、特許文献１に記載された動脈血管の内皮機能検査装置がそれである。

【0003】

特許文献１に記載の動脈血管の内皮機能検査装置では、超音波アレイにより検出された反射波に基づいて超音波断面画像を合成し、皮膚下における動脈血管の超音波断面画像である動脈血管の横断面画像（短軸画像）或いは動脈血管の縦断面画像（長軸画像）を生成させ、その画像から、動脈血管の径或いは内皮径（内膜径）が算出される。また、血管内皮機能を評価するために、虚血反応性充血後のＦＭＤ（血流依存性血管拡張反応）を表す血管の内皮径（内膜径）の変化率（％）［＝１００×（ｄmax －ｄ）／ｄ］（但し、ｄは安静時の血管内皮径、ｄmax は阻血解放後の最大血管内皮径）が算出される。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１１－１７７５７１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

ところで、上記のような内皮機能検査装置において、超音波プローブと動脈血管との間の伝播経路に、脂肪などの他の組織よりも超音波の減衰が少ない筋肉組織が存在すると、超音波画像である動脈血管の断面画像内に血管画像が比較的明瞭に表示されることから、血管径測定の精度が得られるので、熟練したオペレータは、動脈血管の断面画像から筋肉組織の領域を読み取り、その筋肉組織の領域が超音波プローブが載置される表皮と血管との間の超音波伝播経路に位置するように、超音波プローブの腕上の配置や腕のひねり位置を設定している。

【0006】

しかしながら、微弱でノイズの多い超音波反射信号に基づいて生成される動脈血管の断面画像は不鮮明であることから、その超音波画像において筋肉組織を読み取ることにはかなりの熟練を必要とするので、熟練していないオペレータである場合には、筋肉組織の領域を正確に把握して鮮明な血管画像を得て血管径測定の精度を確保することが、困難な場合があった。

【0007】

本発明は、以上の事情を背景として為されたものであり、その目的とするところは、動脈血管の断面画像内の筋肉組織の判断に熟練していないオペレータであっても、超音波プローブが載置された表皮と動脈血管との間に容易に筋肉組織を位置させることができる動脈血管の内皮機能検査装置を提供することにある。

【0008】

本発明者等は、以上の事情を背景として種々検討を重ねるうち、超音波画像である動脈血管の断面画像についての画像情報をニューラルネットワークに入力し、前記動脈血管の断面画像において熟練したオペレータが筋肉組織の領域をニューラルネットワークに教示することを繰り返すことで学習した機械学習モデルを作成し、その機械学習モデルを用いて動脈血管の断面画像内に筋肉組織の領域を明確に表示させると、熟練していないオペレータでも、筋肉組織の領域を正確に把握し得て、超音波プローブが載置される皮膚と動脈血管との間に筋肉組織の領域を位置させることが容易にできることを見出した。本発明は、掛かる知見に基づいてなされたものである。

【0009】

すなわち、本発明の要旨とするところは、（ａ）生体の表皮に超音波センサを接触させ表皮下からの超音波反射信号から表皮下に位置する動脈血管の断面を示す断面画像を生成し、前記断面画像に表れた前記動脈血管の血管径の変化を測定する動脈血管の内皮機能検査装置であって、（ｂ）前記動脈血管の短軸画像を表示する短軸画像表示装置と、（ｃ）前記短軸画像内に表れる筋肉組織の領域を予め学習して記憶された学習済モデルを用いて、実際の短軸画像に表れた画像情報から前記実際の短軸画像内に位置する筋肉組織の領域を示す筋肉組織領域画像を生成する筋肉組織領域画像生成部と、（ｄ）前記筋肉組織領域画像を前記短軸画像に重ねて前記画像表示装置に表示する表示制御部と、を備えることにある。

【発明の効果】

【0010】

このように構成された動脈血管の内皮機能検査装置では、筋肉領域表示制御部により、前記短軸画像内に表れる筋肉組織の領域を予め学習して記憶された学習済モデルを用いて、実際の短軸画像に表れた画像情報から前記実際の短軸画像内に前記筋肉組織の領域を示す筋肉組織領域画像が生成され、表示制御部により、その筋肉組織領域画像が前記短軸画像に重ねて表示される。これにより、短軸画像内の筋肉組織の判断に熟練していないオペレータであっても、短軸画像内において筋肉組織の領域を正確に且つ容易に把握することができるので、その筋肉組織の領域が超音波プローブと血管との間の伝播経路に位置するように、容易に、超音波プローブの腕上の配置や腕のひねり位置を設定し得る。これにより、鮮明な血管画像を生成し得て血管径測定の精度を向上させることができる。

【0011】

好適には、前記学習済モデルは、所定の短軸画像を入力データとし、その短軸画像内に熟練したオペレータが特定した筋肉組織の領域を出力データとする学習データを用いて、教師あり学習を繰り返し行なった機械学習モデルである。これにより、短軸画像内において筋肉組織の領域が明確に同定される。

【0012】

好適には、前記機械学習モデルは、入力層のノードに前記入力データが入力され、前記短軸画像内に熟練したオペレータが特定した筋肉組織の領域を示す出力データが出力層のノードに教示されることが繰り返されたときに、隣接する層に属するノード間の重み係数が逐次的に更新される深層学習が行なわれた多層のニューラルネットワークである。これにより、短軸画像内において筋肉組織の領域が一層明確に同定される。

【0013】

好適には、前記多層ニューラルネットワークでは、前記所定の短軸画像を構成するピクセル毎の輝度情報が前記入力データとして入力層に入力され、出力層からは前記筋肉組織の領域であることを示すピクセルを示す出力データが出力される。これにより、短軸画像内において筋肉組織の領域が一層明確に同定される。

【0014】

好適には、前記多層ニューラルネットワークの出力層から出力される出力データでは、短軸画像を構成するピクセル単位で画像認識が行われ、各ピクセルと隣接のピクセルの情報からそのピクセルが属する領域のテクスチャーが特徴づけられ、そのテクスチャーにより筋肉組織の領域に属するか、その他の組織に属するかの意味づけのある領域分割がピクセル毎に推定される。これにより、多層ニューラルネットワークの出力層を構成するノード数が低減され、多層ニューラルネットワークの構成がコンパクトになる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】本発明の一実施例である動脈血管の内皮機能検査装置の全体的な構成を示す斜視図である。

【図2】図１の内皮機能検査装置における超音波プローブの位置決めに関して本実施例で用いられるＸＹＺ直交座標軸を説明する図である。

【図3】図１の内皮機能検査装置の測定対象である血管の層膜構成を概略的に示す拡大図である。

【図4】図１の内皮機能検査装置による超音波プローブの位置決め作動時において画像表示装置に表示される動脈血管の超音波画像を例示する図である。

【図5】図１の内皮機能検査装置による動脈血管のＦＭＤ評価における、阻血開放後の血管内腔径の変化を説明するタイムチャートである。

【図6】短軸画像に筋肉組織領域画像が重ねられた画像を示す写真である。

【図7】図１の内皮機能検査装置に備えられた筋肉組織領域画像生成部の構成を説明する機能ブロック線図である。

【図8】図１の電子制御装置の制御作動の要部を説明するフローチャートであって、筋肉組織領域画像生成ルーチンを示している。

【図9】図１の電子制御装置の制御作動の要部を説明するフローチャートであって、ＦＭＤ測定ルーチンを示している。

【発明を実施するための形態】

【0016】

本発明において、内皮機能検査装置は、好適には、生体の上腕表皮下における動脈である上腕動脈の測定を行うものである。しかし、生体の前腕部やトウ骨動脈など表皮面より測定できる動脈等の他の動脈の血管内皮機能の検出においても同様に適用されるものである。

【0017】

本発明において内皮機能検査装置に備えられた超音波プローブは、好適には、互いに平行な２列の第１短軸用超音波アレイ探触子及び第２短軸用超音波アレイ探触子と、それらの長手方向中央部を連結する長軸用超音波アレイ探触子とを一平面に有して成るＨ型のプローブである。しかし、単一の短軸用超音波アレイ探触子を有するものや、長軸用超音波アレイ探触子を有することなく互いに平行な２列の第１短軸用超音波アレイ探触子及び第２短軸用超音波アレイ探触子を有するものなどの他のプローブを備えた内皮機能検査装置にも本発明は同様に適用され、効果を奏するものである。

【0018】

本発明において学習済モデルは、好適には、機械学習アルゴリスムによる機械学習モデルである。機械学習アルゴリスムは、最近傍法、ナイーブベイズ法、サポートベクターマシンなどである。また、ニューラルネットワークを利用して、学習するための特徴量、結合重み付け係数を自ら生成する深層学習（ディープラーニング）が用いられる。また、教師データとは、学習データのことであり、入力データ及び出力データのペアで構成される。

【0019】

以下、本発明の好適な実施例を図面に基づいて詳細に説明する。

【実施例0020】

図１は、センサ支持器１０に支持されたプローブユニット１２を用いて、生体１４の上腕１６における皮膚１８（厳密には表皮）の上からその皮膚１８下に位置する動脈血管２０の内皮機能の検査を非侵襲的に行う内皮機能検査装置２２の全体的な構成を例示する斜視図である。

【0021】

プローブユニット１２は、動脈血管２０に関連する生体情報すなわち動脈血管２０の内皮機能を検査するためのセンサとして機能するものであって、互いに平行な１対の第１短軸用超音波アレイ探触子２４ａ及び第２短軸用超音波アレイ探触子２４ｂと、それらの長手方向中央部を連結する長軸用超音波アレイ探触子２４ｃとを、１平面上すなわち平坦な探触面２５に有するＨ型の超音波プローブ２４を備えている。また、プローブユニット１２は、超音波プローブ２４をＸＹＺ方向において位置決めし、且つＸ軸及びＺ軸まわりの回転角度を位置決めする多軸駆動機構（位置決め機構）２６と、その多軸駆動機をＸＹＺ方向にそれぞれ駆動するＸＹＺモータなどを含む駆動装置２７とを備えている。第１短軸用超音波アレイ探触子２４ａ、第２短軸用超音波アレイ探触子２４ｂ、及び長軸用超音波アレイ探触子２４ｃは、例えば後述する図２に示すように、圧電セラミックスから構成された多数個の超音波振動子ａ_１～ａ_ｎが直線的に配列されることにより長手状にそれぞれ構成されている。

【0022】

図２は、超音波プローブ２４の位置決めに関して本実施例で用いられるＸＹＺ軸直交座標軸を説明する図である。図２に示すようなＸＹＺ軸直交座標軸に関して、超音波プローブ２４は、例えば、多軸駆動機構２６によりＸ軸方向に並進させられる。また、Ｘ軸及びＺ軸まわりに回動させられる。

【0023】

図３は、内皮機能検査装置２２の測定対象である上腕の動脈血管２０の管壁構成を概略的に示す拡大図である。動脈血管２０は、内膜Ｌ_１、中膜Ｌ_２、及び外膜Ｌ_３の３層構造を備えている。超音波の反射は、一般に音響インピーダンスの異なる部分で発生することから、超音波を用いた動脈血管２０の画像には、血管内腔の血液と内膜Ｌ_１の境界面、及び中膜Ｌ_２と外膜Ｌ_３との境界面が白く表示され、血管内腔が黒色で表示され、組織が白黒のまだらで表示される。

【0024】

図１に示すように、内皮機能検査装置２２は、所謂マイクロコンピュータから構成された電子制御装置２８と、画像表示装置３０と、超音波駆動制御回路３２と、３軸駆動モータ制御回路３４とを、備えている。内皮機能検査装置２２による血管状態の測定においては、電子制御装置２８によって超音波駆動制御回路３２から駆動信号が供給されると、プローブユニット１２における超音波プローブ２４の前記第１短軸用超音波アレイ探触子２４ａ、第２短軸用超音波アレイ探触子２４ｂ、及び前記長軸用超音波アレイ探触子２４ｃからよく知られたビームフォーミング駆動によりビーム状の超音波が順次放射される。そして、第１短軸用超音波アレイ探触子２４ａ、第２短軸用超音波アレイ探触子２４ｂ、及び長軸用超音波アレイ探触子２４ｃにより超音波の反射信号が検知され、電子制御装置２８においてその検知された超音波反射信号の処理が行われることにより、皮膚１８下の動脈血管２０の超音波画像である第１短軸画像、第２短軸画像、及び長軸画像が生成され、画像表示装置３０の第１短軸画像表示領域Ｇ１、第２短軸画像表示領域Ｇ２及び長軸画像表示領域Ｇ３に表示される。

【0025】

図１において、電子制御装置２８は、超音波駆動制御部８０、検波処理部８２、超音波画像生成部８４、３軸駆動モータ制御部８６、カフ圧制御部８８、血管状態評価部９０、表示制御部９２、及び筋肉組織領域画像生成部９４とを、機能的に備えている。

【0026】

図４は、内皮機能検査装置２２による血管状態の測定において、動脈血管２０の超音波画像が生成される際に所定の計測位置に位置決めされた超音波プローブ２４と動脈血管２０との位置関係を示すと共に、その位置関係において画像表示装置３０に表示される血管の超音波画像を例示する図である。画像表示装置３０では、例えば、図４（ａ）に示すように、第１短軸画像表示領域Ｇ１、第２短軸画像表示領域Ｇ２、長軸画像表示領域Ｇ３は、皮膚１８からの深さ寸法を示す共通の縦軸を備えたものである。なお、図４（ａ）内の「ＩｍＡ，ＩｍＢ」は、それぞれ動脈血管２０の横断面を示している。

【0027】

内皮機能検査装置２２は、超音波プローブ２４から動脈血管２０に対して出力される超音波の反射信号に基づいて、動脈血管２０の径、内膜厚、プラーク、血流速度等を測定するＦＭＤ（Ｆｌｏｗ－Ｍｅｄｉａｔｅｄ Ｄｉｌａｔｉｏｎ：血流依存性血管拡張反応）の評価を行う。このＦＭＤの評価では、画像表示装置３０は、動脈血管２０における内膜の径の変化率すなわち内腔径の拡張率Ｒを時系列的に表示する。ＦＭＤの評価及び動脈血管２０の超音波画像の生成等に際して、超音波プローブ２４は、測定対象である動脈血管２０に対して所定の計測位置Ｐとなるように、電子制御装置２８に備えられた３軸駆動モータ制御部８６によって３軸駆動モータ制御回路３４から駆動信号を供給された多軸駆動機構２６の駆動により自動的に位置決めされる。所定の計測位置Ｐとは、第１短軸用超音波アレイ探触子２４ａ及び第２短軸用超音波アレイ探触子２４ｂが動脈血管２０に対して直交し、且つ長軸用超音波アレイ探触子２４ｃが動脈血管２０に対して平行となる位置である。図４を用いて説明すれば、所定の計測位置Ｐとは、その図４において「ａ＝ｂ，ｃ＝ｄ，ｅ＝ｆ」となる位置である。すなわち、第１短軸用超音波アレイ探触子２４ａから動脈血管２０の中心までの距離と第２短軸用超音波アレイ探触子２４ｂから動脈血管２０の中心までの距離とが互いに等しく、且つ第１短軸画像表示領域Ｇ１及び第２短軸画像表示領域Ｇ２の何れにおいてもそれらの幅方向中央部に動脈血管２０の画像が位置させられた計測位置である。

【0028】

内皮機能検査装置２２による血管状態の測定において、センサ支持器１０は、前記生体１４における上腕１６の皮膚１８の上からその皮膚１８直下に位置する動脈血管２０を変形させない程度に軽く接触させる状態でプローブユニット１２を一定の姿勢で保持する。

【0029】

図１に示すように、センサ支持器１０は、例えば、図示しない台座に固定される基台３６と、プローブユニット１２が押圧アクチュエータ３７により上腕１６へ向かって押圧可能に固定されるユニット固定具３８と、基台３６に自在型固定具を介して基端部が連結された第１アーム４０と、先端部がユニット固定具３８に自在型固定具を介して連結され且つ第１アーム４０の先端に一軸まわりに回動可能に連結された第２アーム４２とを有する自在アーム４４を、備えている。

【0030】

多軸駆動機構２６は、ｘ軸回動アクチュエータにより前記超音波プローブ２４のｘ軸まわりの回動位置を位置決めするためにユニット固定具３８に固定されるＸ軸回動（ヨーイング）機構と、Ｘ軸回動アクチュエータにより超音波プローブ２４のＸ軸方向の並進位置を位置決めするためのＸ軸並進機構と、Ｚ軸アクチュエータにより超音波プローブ２４のＺ軸まわりの回動位置を位置決めするためのＺ軸回動機構とを、備えて構成されている。この構成により、多軸駆動機構２６は、電子制御装置２８からの指令に従って作動する駆動装置２７により超音波プローブ２４の位置決めを行う。

【0031】

超音波駆動制御回路３２は、電子制御装置２８に備えられた超音波駆動制御部８０からの指令に従って前記超音波プローブ２４から動脈血管２０への超音波の放射を制御する。例えば、第１短軸用超音波アレイ探触子２４ａにおいて１列に配列された多数個の超音波振動子ａ１乃至ａｎのうち、その端の超音波振動子ａ１から一定数の超音波振動子群例えば１５個のａ１乃至ａ１５毎に所定の位相差を付与しつつ１０ＭＨｚ程度の周波数で同時駆動するビームフォーミング駆動することにより超音波振動子の配列方向において収束性の超音波ビームを動脈血管２０に向かって順次放射させる。そして、超音波振動子を１個ずつずらしながらその超音波ビームをスキャン（走査）させたときの放射毎の反射波を受信し、電子制御装置２８へ入力させる。電子制御装置２８へ入力された反射波信号は、検波処理部８２により検波され、超音波画像生成部８４により以下に詳述する画像合成可能な情報として処理される。

【0032】

電子制御装置２８は、超音波プローブ２４により受信される超音波反射波に基づいて、皮膚１８下における動脈血管２０の断面画像、すなわち動脈血管２０の長手方向に交差する方向の断面画像（短軸画像）、及び動脈血管２０の長手方向の断面画像（長軸画像）を生成させて、画像表示装置３０にそれぞれ表示させる。また、血管状態評価部９０は、そのようにして生成される動脈血管２０の短軸画像又は長軸画像等から、動脈血管２０の径或いは内皮７０の直径である内皮径（内腔径）ｄ１等を算出する。また、動脈血管２０の内皮機能を評価するために、虚血反応性充血後のＦＭＤ（血流依存性血管拡張反応）を表す血管内腔径の拡張率（変化率）Ｒ（％）［＝１００×（ｄ１－ｄａ）／ｄａ］を算出する。この式における「ｄａ」は、安静時の血管内腔径（ベース径、安静径）を示している。

【0033】

内皮機能検査装置２２による血管状態の測定では、生体１４における測定部位例えば上腕１６がカフ６２等の加圧装置により圧迫されて血流が阻止され、生体１４の一部（阻血部よりも末梢側の部分）が虚血状態とされた後、その血流が急激に解放されて測定部位の動脈血管２０の血流が急速に増加させられることで、血管壁の内皮へのずり応力増加に伴う内皮からの一酸化窒素（ＮＯ）の産生が起こり、その一酸化窒素に依存する平滑筋の弛緩状況を調べることで内皮機能の判定が行われる。

【0034】

図５は、内皮機能検査装置２２による動脈血管２０のＦＭＤ評価における、阻血（駆血）開放後の血管内腔径ｄ１の変化を例示したタイムチャートである。図５においては、時点ｔ１が阻血開放時を表しており、時点ｔ２から血管内腔径ｄ１が拡張し始め、時点ｔ３で血管内腔径ｄ１がその最大値ｄ_ＭＡＸに達していることが示されている。従って、電子制御装置２８が算出する血管内腔径の拡張率Ｒは、時点ｔ３で最大になる。

【0035】

内皮機能検査装置２２による動脈血管２０のＦＭＤ評価のための阻血は、図１に示すように、電子制御装置２８に備えられたカフ圧制御部８８により空気ポンプ５８及び圧力制御弁６０等が制御されることにより実行される。例えば、電子制御装置２８からの指令に従って、空気ポンプ５８からの元圧が圧力制御弁６０で制御され、上腕１６に巻回されたカフ６２に供給される。具体的には、カフ６２の圧力（カフ圧）が、たとえば生体１４の最高血圧を超える所定の阻血カフ圧にまで昇圧させられることで、ＦＭＤ評価のための前記阻血が行われる。このとき、カフ圧制御部８８は、カフ６２の圧力（カフ圧）を検出する圧力センサ６４からの信号に応じてそのカフ圧を検出する。そして、図５においては、例えば、カフ圧制御部８８は、阻血開放前の所定時間すなわち時点ｔ１前の所定時間にわたってカフ圧を阻血カフ圧で維持し、阻血開放時（時点ｔ１）においてカフ圧を直ちに大気圧にまで減圧する。これにより、測定部位Ｐにおける動脈血管２０内の血流が急速に開始され、内皮機能検査装置２２により対象となる動脈血管２０の虚血状態からの充血後の血管径ｄ_ＭＡＸが測定される。

【0036】

超音波画像生成部８４は、第１短軸用超音波アレイ探触子２４ａにより検知される超音波反射信号に基づいて動脈血管２０の横断面を表す第１短軸画像を生成し、第２短軸用超音波アレイ探触子２４ｂにより検知される超音波反射信号に基づいて動脈血管２０の横断面を表す第２短軸画像を生成し、長軸用超音波アレイ探触子２４ｃにより検知される超音波反射信号に基づいて動脈血管２０の縦断面を表す長軸画像を、生成する。

【0037】

表示制御部９２は、超音波画像生成部８４により生成された第１短軸断面画像、第２短軸断面画像、および長軸断面画像を、画像表示装置３０における第１短軸画像表示領域Ｇ１、第２短軸画像表示領域Ｇ２、および長軸画像表示領域Ｇ３にそれぞれ表示させる。

【0038】

一般に、超音波を用いて得られる短軸断面画像は、実際の第１短軸断面画像または第２短軸断面画像を示す図６に示すように、スペックルノイズが多く、筋肉組織ＫＮの判定には熟練を要する。このため、本実施例の内皮機能検査装置２２は、短軸画像内に表れる筋肉組織ＫＮを予め学習して記憶された学習済モデルＬＭを用いて、実際の第１短軸画像表示領域Ｇ１及び第２短軸画像表示領域Ｇ２に表れた第１短軸画像及び第２短軸画像の画像情報から第１短軸画像表示領域Ｇ１及び第２短軸画像表示領域Ｇ２内に位置する筋肉組織ＫＮを示す筋肉組織領域画像ＧＫＮを生成する筋肉組織領域画像生成部９４を備えている。

【0039】

筋肉組織領域画像生成部９４は、図７に示すように、第１短軸画像及び第２短軸画像内に表れる筋肉組織ＫＮを予め学習して記憶された学習済モデルＬＭを記憶する学習済モデル部９６と、その学習済モデルＬＭを用いて実際の第１短軸画像及び第２短軸画像に表れた画像情報からそれら実際の第１短軸画像及び第２短軸画像内にそれぞれ位置する筋肉組織ＫＮを示す筋肉組織領域画像ＧＫＮを生成する筋肉組織領域画像合成部９８とを、備えている。表示制御部９２は、筋肉組織ＫＮを示す筋肉組織領域画像ＧＫＮを、第１短軸画像及び第２短軸画像にそれぞれ重ねて、たとえば図６に示すように画像表示装置３０の第１短軸画像表示領域Ｇ１及び第２短軸画像表示領域Ｇ２に表示する。図６の場合は、筋肉組織領域画像ＧＫＮは、筋肉組織ＫＮの外縁を示す曲線画像ＬＫＮで囲まれた状態で表示されている、筋肉組織領域画像ＧＫＮは、筋肉組織ＫＮの領域全体を示す斜線或いは色彩で表示する画像であってもよい。

【0040】

学習済モデルＬＭは、第１短軸画像表示領域Ｇ１及び第２短軸画像表示領域Ｇ２に表れた第１短軸画像及び第２短軸画像全体の画像情報を入力データとし、熟練したオペレータがマウスやペンを用いて、図示しない入力用表示装置に表示された短軸画像内に描画することにより特定した筋肉組織領域画像ＧＫＮを出力データとしとする学習データを用いて、教師あり学習を繰り返し行なった機械学習モデルＭＬＭである。入力用表示装置として、画像表示装置３０が用いられてもよい。

【0041】

好適には、機械学習モデルＭＬＭは、入力層のノードに前記入力データが入力され、前記短軸画像内に熟練したオペレータが特定した筋肉組織ＫＮを示すピクセルを出力データが出力層のノードに教示されることが繰り返されたときに、隣接する層に属するノード間の重み係数が逐次的に更新される深層学習が施された多層のニューラルネットワークである。

【0042】

上記多層ニューラルネットワークでは、好適には、前記所定の短軸画像を構成するピクセル毎の輝度情報Ｐｉｎ（ｘ，ｙ）が入力データとして入力層に入力され、出力層からは、筋肉組織ＫＮであることを示すピクセルを示す出力データＰｏｕｔ（ｘ，ｙ，ｔ）が出力される。出力データのｔは、出力データＰｏｕｔ（ｘ，ｙ）が示すピクセルが筋肉組織ＫＮの領域内であるか否かのテクスチャー（ｔ＝１であれば筋肉組織ＫＮの領域内、ｔ＝０であればその他の組織を示す特徴）である。

【0043】

すなわち、前記多層ニューラルネットワークの出力層から出力される出力データでは、前記短軸画像を構成するピクセル単位で画像認識が行われ、各ピクセルと隣接のピクセルの情報からそのピクセルが属する領域（組織）のテクスチャーｔが特徴づけられ、そのテクスチャーｔにより筋肉組織ＫＮに属するか、或いはその他の組織に属するかの意味づけのある領域分割が、ピクセルＰ（ｘ，ｙ）毎に推定される。

【0044】

図８及び図９は、電子制御装置２８の制御作動の要部を説明するフローチャートであり、所定の周期で繰り返し実行される。図８は、ＦＭＤ測定に先立って、第１短軸画像表示領域Ｇ１及び第２短軸画像表示領域Ｇ２の短軸画像内に筋肉組織領域画像ＧＫＮを重ねて表示させることにより、筋肉組織ＫＮの領域が超音波プローブ２４と動脈血管２０との間に容易に位置させることを可能とする筋肉組織領域画像表示制御ルーチンを示している。図９は、超音波プローブ２４から動脈血管２０に対して出力される超音波の反射信号に基づいて、動脈血管２０の径、内膜厚、プラーク、血流速度等を測定するＦＭＤ評価を行うＦＭＤ測定ルーチンを示している。

【0045】

図８のステップＳ１( 以下、ステップを省略する)では、ＦＭＤ評価に先立って、超音波画像表示開始操作が行なわれたか否かが、たとえば画像表示装置３０のいずれかの画面がタッチされたか否かに基づいて判断される。Ｓ１の判断が否定される場合は待機させられるが、肯定された場合は、超音波画像生成部８４に対応するＳ２において、第１短軸用超音波アレイ探触子２４ａにより検知される超音波反射信号に基づいて動脈血管２０の横断面を表す第１短軸画像が生成され、第２短軸用超音波アレイ探触子２４ｂにより検知される超音波反射信号に基づいて動脈血管２０の横断面を表す第２短軸画像が生成され、長軸用超音波アレイ探触子２４ｃにより検知される超音波反射信号に基づいて動脈血管２０の縦断面を表す長軸画像が生成され、第１短軸画像表示領域Ｇ１、第２短軸画像表示領域Ｇ２、および長軸画像表示領域Ｇ３にそれぞれ表示される。

【0046】

次いで、Ｓ３では、筋肉組織領域画像ＧＫＮを生成して表示させる制御の起動操作が行なわれたか否かが、たとえば、画像表示装置３０の短軸画像が表示されている第１短軸画像表示領域Ｇ１又は第２短軸画像表示領域Ｇ２のいずれかの画面がタッチされたか否かに基づいて判断される。このＳ３の判断が否定される場合はＳ１以下が繰り替えされるが、肯定された場合は、筋肉組織領域画像生成部９４に対応するＳ４において、学習済モデルＬＭを用いて、実際の第１短軸画像表示領域Ｇ１及び第２短軸画像表示領域Ｇ２に表れた第１短軸画像及び第２短軸画像の画像情報から、第１短軸画像表示領域Ｇ１及び第２短軸画像表示領域Ｇ２内にそれぞれ位置する筋肉組織ＫＮを示す筋肉組織領域画像ＧＫＮが、それぞれ生成される。そして、表示制御部９２に対応するＳ５において、第１短軸断面画像及び第２短軸断面画像がそれぞれ表示されている第１短軸画像表示領域Ｇ１及び第２短軸画像表示領域Ｇ２に、第１短軸断面画像及び第２短軸断面画像に重ねて筋肉組織領域画像ＧＫＮが、それぞれ明確に表示される。図６は、この状態を示している。

【0047】

オペレータは、図６のような、第１短軸断面画像及び第２短軸断面画像と、それら第１短軸断面画像及び第２短軸断面画像に重ねられた筋肉組織領域画像ＧＫＮとを確認しながら、筋肉組織領域画像ＧＫＮに示された筋肉組織ＫＮが超音波プローブ２４が載置された皮膚１８と動脈血管２０との間に可及的に位置するように、超音波プローブ２４の上腕１６の配置や上腕１６のひねり位置を容易に設定することができる。

【0048】

図９のＳ１１では、超音波プローブ２４により受信された反射信号に基づいて得られた短軸断面画像内の複数の管状臓器の内腔から、動脈血管２０が特定される。たとえば、押圧アクチュエータ３７によって短軸断面画像内の静脈が十分に圧閉されるまで超音波プローブ２４によりその超音波プローブ２４の直下の生体組織に圧迫が加えられた後でその圧迫が解放される区間内で、脈拍の拡張期に同期した複数のフレームから成る短軸断面画像の動画が連続的に算出される。次に、短軸断面画像の連続する複数フレームからなる動画から、フレーム間の画素、或いは画素群から成る局所領域の移動を示す移動ベクトルを用いて超音波プローブ２４の直下の生体組織の圧迫状態および解放状態が判定される。続いて、圧迫状態の短軸断面画像に対して平滑化処理が行われ、その平滑化された平滑化処理短軸断面画像が２値化された２値化処理短軸断面画像に対して所定回数の膨張処理の後所定回数の収縮処理が行われ、次いでクロージング処理短軸断面画像中に複数個の内腔を生成さるとともに、そのクロージング処理短軸断面画像中の内腔にラベリングを行うラベリング処理が行われ、その内腔が重ねて表示された圧迫状態の短軸断面画像が生成される。次いで、圧迫状態の短軸断面画像内に生成された複数の内腔のうちから、予め設定された動脈血管内腔判定条件を満足するか否かに基づいて動脈血管２０の内腔が判定される。圧迫状態の短軸断面画像内に表示された内腔のいずれかが、動脈血管２０の内腔であると判定されと、動脈血管２０全体を含む局所領域のテンプレートが作成され、そのテンプレートを用いて短軸断面画像が圧迫状態から解放状態へ移行する過程で動脈血管２０の移動を追跡し、解放状態における短軸断面画像内において動脈血管が特定される。図６の動脈血管２０は、このようにして特定された真円の模式画像を示している。

【0049】

Ｓ１１により求められた動脈血管２０を用いて、血管状態評価部９０に対応するＳ１２－Ｓ１８により動脈血管２０のＦＭＤの評価が行われる。先ず、Ｓ１２では、センサ支持器１０により、生体１４における上腕１６の皮膚１８の上からその皮膚１８直下に位置する動脈血管２０を変形させない程度に軽く接触させる状態でプローブユニット１２が、超音波プローブ２４の３次元空間内の位置が動脈血管２０に対して図４（ｂ）に示される計測位置となるように、３軸駆動モータ制御部８６によって位置決めされる。次いで、Ｓ１３では、安静区間において動脈２０の内皮７０の直径である内腔径ｄａが計測される。図５のｔ０以前の期間はこの状態を示している。その後、Ｓ１４では、カフ６２による圧迫によって上腕１６が圧迫されて上腕１６内の動脈血管２０が止血される。図５のｔ０～ｔ１期間はこの状態を示している。次いで、Ｓ１５において、止血から所定時間経過後たとえば５分経過後にカフ６２による圧迫が解放されることで動脈血管２０内の血流が急激に解放されて測定部位の血管２０の血流が再開され、図５のｔ１時点以降の期間はこの状態を示している。これにより、血流が急増して動脈血管２０の血管壁の内皮へのずり応力増加に伴う内皮からの一酸化窒素（ＮＯ）の産生が起こり、その一酸化窒素に依存する平滑筋の弛緩によって動脈血管２０の内皮径の一時的増加が発生させられる。

【0050】

Ｓ１６では、止血解放後の動脈血管２０の内腔径ｄが、図５の時点ｔ４に示すように最大値ｄ_ＭＡＸに到達すると判断されるまで、繰り返し測定される。Ｓ１７において最大値ｄ_ＭＡＸに到達したと判断されると、Ｓ１８において、Ｓ１７において求められた最大値ｄ_ＭＡＸとＳ３において求められた安静時の動脈２０の内皮７０の直径である内腔径ｄａとに基づいて、動脈血管２０の内皮機能を評価するための虚血反応性充血後のＦＭＤ（血流依存性血管拡張反応）を表す血管内腔径の拡張率（変化率）Ｒ（％）［＝１００×（ｄ_ＭＡＸ－ｄａ）／ｄａ］が算出され、表示制御部９２によって画像表示装置３０に表示される。

【0051】

上述のように、本実施例の内皮機能検査装置２２によれば、筋肉組織領域画像生成部９４により、前記短軸画像内に表れる筋肉組織領域画像ＧＫＮを予め学習して記憶された学習済モデルＬＭを用いて、実際の短軸画像に表れた画像情報から前記実際の短軸画像内に前記筋肉組織ＫＮを示す筋肉組織領域画像ＧＫＮが生成され、表示制御部９２により、その筋肉組織領域画像ＧＫＮが表示制御部９２により第１短軸画像表示領域Ｇ１及び第２短軸画像表示領域Ｇ２の短軸画像に重ねて表示される。これにより、短軸画像内の筋肉組織ＫＮの判断に熟練していないオペレータであっても、短軸画像内において筋肉組織ＫＮを正確に且つ容易に把握することができるので、その筋肉組織ＫＮが超音波プローブ２４と動脈血管２０との間に位置するように、容易に、超音波プローブ２４の上腕１６上の配置や上腕１６のひねり位置を設定し得る。これにより、鮮明な血管画像を生成し得て血管径測定の精度を向上させることができる。

【0052】

また、本実施例の内皮機能検査装置２２によれば、学習済モデルＬＭは、所定の短軸画像を入力データとし、その短軸画像内に熟練したオペレータが特定した筋肉組織ＫＮの領域を出力データとする学習データを用いて、教師あり学習を繰り返し行なった機械学習モデルＭＬＭである。これにより、短軸画像内において筋肉組織ＫＮの領域が明確に同定される。

【0053】

また、本実施例の内皮機能検査装置２２によれば、機械学習モデルＭＬＭは、入力層のノードに前記入力データが入力され、前記短軸画像内に熟練したオペレータが特定した筋肉組織ＫＮを示すピクセルを示す出力データが出力層のノードに教示されることが繰り返されたときに、隣接する層に属するノード間の重み係数が逐次的に更新される深層学習が行なわれた多層のニューラルネットワークである。これにより、短軸画像内において筋肉組織ＫＮの領域が一層明確に同定される。

【0054】

また、本実施例の内皮機能検査装置２２によれば、前記多層ニューラルネットワークでは、所定の短軸画像を構成するピクセル毎の輝度情報が前記入力データとして入力層に入力され、出力層からは前記所定の短軸画像内の筋肉組織ＫＮであることを示すピクセルを示す出力データが出力される。これにより、短軸画像内において筋肉組織ＫＮを示す筋肉組織領域画像ＧＫＮが一層明確に同定される。

【0055】

また、本実施例の内皮機能検査装置２２によれば、前記多層ニューラルネットワークの出力層から逐次出力される出力データでは、前記所定の短軸画像を構成するピクセル単位で画像認識が行われ、各ピクセルと隣接のピクセルの情報からそのピクセルが属する鑞域のテクスチャーが特徴づけられ、そのテクスチャーにより筋肉組織ＫＮに属するか、その他の組織に属するかの意味づけのある領域分割がピクセル毎に推定される。これにより、多層ニューラルネットワークの出力層を構成するノード数が低減され、多層ニューラルネットワークの構成がコンパクトになる。

【0056】

以上、本発明の好適な実施例を図面に基づいて詳細に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲内において種々の変更が加えられて実施されるものである。

【符号の説明】

【0057】

１０：センサ支持器、１２：プローブユニット、１４：生体、１６：上腕（生体）、１８：皮膚、２０：動脈血管、２２：内皮機能検査装置、２４：超音波プローブ、２４ａ：第１短軸用超音波アレイ探触子、２４ｂ：第２短軸用超音波アレイ探触子、２４ｃ：長軸用超音波アレイ探触子、２５：探触面、２６：多軸駆動機構、２７：駆動装置、２８：電子制御装置、３０：画像表示装置、３２：超音波駆動制御回路、３４：３軸駆動モータ制御回路、３６：基台、３７：押圧アクチュエータ（生体圧迫装置）、３８：ユニット固定具、４０：第１アーム、４２、：第２アーム、４４：自在アーム、５８：空気ポンプ、６０：圧力制御弁、６２：カフ、６４：圧力センサ、７０：内皮、８０：超音波駆動制御部、８２：検波処理部、８４：超音波信号処理部、８６：３軸駆動モータ制御部、８８：カフ圧制御部、９０：血管状態評価部、９２：表示制御部、９４：筋肉組織領域画像生成部は、９６：学習済モデル部、９８：筋肉組織領域画像合成部、Ｇ１：第１短軸画像表示領域、Ｇ２：第２短軸画像表示領域、Ｇ３：長軸画像表示領域、Ｌ_１：内膜、Ｌ_２：中膜、Ｌ_３：外膜 、ＫＮ：筋肉組織、ＧＫＮ：筋肉組織領域画像、ＬＫＮ：曲線画像、ＬＭ：学習モデル、ＭＬＭ：機械学習モデル

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】