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(In Japanese)気道通気状態キャリブレーションシステム及び睡眠時の気道変形予測システム NEW_EN

Patent code P200016667
File No. (S2017-0362-N0)
Posted date Mar 23, 2020
Application number P2019-503110
Date of filing Mar 1, 2018
International application number JP2018007780
International publication number WO2018159759
Date of international filing Mar 1, 2018
Date of international publication Sep 7, 2018
Priority data
  • P2017-038358 (Mar 1, 2017) JP
Inventor
  • (In Japanese)岩崎 智憲
  • (In Japanese)山▲崎▼ 要一
Applicant
  • (In Japanese)国立大学法人鹿児島大学
Title (In Japanese)気道通気状態キャリブレーションシステム及び睡眠時の気道変形予測システム NEW_EN
Abstract (In Japanese)鼻腔モデル生成部(41)は、DICOMデータ(21)に含まれる被検者の鼻腔の3次元画像データから、特定の範囲の画素濃度値を有する画素を抽出し、抽出した画素で構成される3次元画像データに基づいて、鼻腔の3次元形状モデルである鼻腔モデル(50)を生成する。鼻腔抵抗値算出部(42)は、鼻腔モデル生成部(41)で生成された鼻腔モデル(50)を用いた流体解析により、鼻腔抵抗値(51)を求める。調整部(43)は、鼻腔抵抗値算出部(42)で求められた鼻腔抵抗値(51)と鼻腔通気計により測定された鼻腔抵抗値(52)とが一致するように鼻腔モデル生成部(41)で鼻腔モデル(50)を生成するために抽出される画素濃度値の範囲を調整する。
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

閉塞性睡眠時無呼吸症候群(OSAS;Obstructive Sleep Apnea Syndrome)は、睡眠中に上気道が閉塞して呼吸障害が生じ、全身に様々な悪影響を及ぼす呼吸器系の疾患である。閉塞性睡眠時無呼吸症候群(以下、単に、睡眠時無呼吸症候群という)は、夜間に十分な睡眠が得られず日中に過度の眠気を催すようになることから、重大交通事故の原因として注目されている。

睡眠時無呼吸症候群の診断を行う方法が従来より提案されている。例えば、非特許文献1には、3次元CT画像に基づいて上気道の流体モデルをコンピュータ上に構築し、その流体モデルを用いた流体解析を行って、睡眠時無呼吸症候群の診断を行う方法が提案されている。この方法によれば、上気道内の圧力分布、空気の速度分布に基づいて、通気障害部位をある程度、絞り込むことができる。

睡眠時無呼吸症候群は、成人の発症頻度は4%、小児の場合は年齢を問わず幼児期から思春期まで2%と言われているように、比較的高頻度でかかる疾患である。にもかかわらず、睡眠時無呼吸症候群では、原因部位の有効な特定方法がいまだ確立されていないため、十分な治療成績が得られていないのが実情である。上記非特許文献1で提案された方法は、睡眠時無呼吸症候群の原因部位を絞り込む数少ない有効な方法ではあるが、以下のような不都合のため、必ずしも有効な治療成績が得られるとは限らない。

(1)上気道のシミュレーションモデルは、変形しない剛体としてモデル化されている。このため、上気道の弾性変形を考慮した流体解析が実現できないので、上気道の閉塞を再現することができない。

(2)モデル化されているのは上気道のみであり、睡眠時無呼吸症候群の根本的な原因部位であることが多い上気道の周囲の組織についてはモデル化されておらず、上気道の周囲の組織の変形を再現できていない。このため、診断を行う者は、根本的な原因部位を流体の解析結果から間接的に推定するしかない。

例えば、睡眠時無呼吸症候群の原因部位として最も主なものに、仰向位での重力による舌の落ち込みに伴う上気道の狭窄化がある。しかしながら、非特許文献1に開示された技術では、上気道の周囲の組織である舌についてはモデル化されておらず、重力による舌の落ち込みに伴う上気道の狭窄化をシミュレーションで再現できていない。このため、この技術では、睡眠時無呼吸症候群の原因が、仰向位での重力による舌の落ち込みに伴う上気道の狭窄化であることを、特定するのが困難になる。

(3)シミュレーションモデルを用いた流体解析において想定される上気道中の空気の流れが一方向となっており、空気の流れが双方向となる実際の呼吸の様相(呼気吸気の周期的変化)とは異なっている。このため、実際の呼吸の様相に従った上気道内の流体の流れを再現できていない。

そこで、呼吸器系の疾患について、例えば、特許文献1には、より確実に良好な治療成績を得ることができる診断装置、診断システム、診断方法及びプログラムが開示されている。

Field of industrial application (In Japanese)

本発明は、気道通気状態キャリブレーションシステム及び睡眠時の気道変形予測システムに関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
被検者の鼻腔の3次元画像データから、特定の範囲の画素濃度値を有する画素を抽出し、抽出した画素で構成される3次元画像データに基づいて、鼻腔の3次元形状モデルである鼻腔モデルを生成する鼻腔モデル生成部と、
前記鼻腔モデル生成部で生成された前記鼻腔モデルを用いた流体解析により、鼻腔抵抗値を求める鼻腔抵抗値算出部と、
前記鼻腔抵抗値算出部で求められる鼻腔抵抗値と実測された鼻腔抵抗値とが一致するように前記鼻腔モデル生成部で鼻腔モデルを生成するために抽出される画素の画素濃度値の範囲を調整する調整部と、
を備えるモデル生成装置。

【請求項2】
 
前記鼻腔モデル生成部は、
空気の画素濃度値に近い第1の画素濃度値と、該第1の画素濃度値よりも高い第2の画素濃度値とで規定される範囲にある画素濃度値を有する画素に基づいて、前記鼻腔モデルを生成し、
前記調整部は、
前記鼻腔抵抗値算出部で求められる鼻腔抵抗値と実測された鼻腔抵抗値とが一致するように、前記第2の画素濃度値を調整する、
請求項1に記載のモデル生成装置。

【請求項3】
 
前記調整部は、
実測された鼻腔抵抗値に対して、前記鼻腔抵抗値算出部で求められた鼻腔抵抗値が高い場合には、前記第2の画素濃度値をより高い値に変更し、
実測された鼻腔抵抗値に対して、前記鼻腔抵抗値算出部で求められた鼻腔抵抗値が低い場合には、前記第2の画素濃度値をより低い値に変更する、
請求項2に記載のモデル生成装置。

【請求項4】
 
前記調整部は、
前記鼻腔抵抗値算出部で求められる鼻腔抵抗値と実測された鼻腔抵抗値とが近づいていくにつれて、前記第2の画素濃度値の変更量を小さくする、
請求項3に記載のモデル生成装置。

【請求項5】
 
被検者の顎顔面部の3次元画像データから、前記調整部で調整された特定の範囲の画素濃度値を有する画素を抽出し、抽出された画素で構成される3次元画像データに基づいて、上気道の組織の3次元形状モデルを生成する上気道モデル生成部を備える、
請求項1から4のいずれか一項に記載のモデル生成装置。

【請求項6】
 
被検者の鼻腔の3次元画像データから、特定の範囲の画素濃度値を有する画素を抽出し、抽出した画素で構成される3次元画像データに基づいて、鼻腔の3次元形状モデルである鼻腔モデルを生成する鼻腔モデル生成ステップと、
前記鼻腔モデル生成ステップで生成された前記鼻腔モデルを用いた流体解析により、鼻腔抵抗値を求めるシミュレーションステップと、
前記シミュレーションステップで求められる鼻腔抵抗値と鼻腔通気計により測定された鼻腔抵抗値とが一致するまで、前記鼻腔モデル生成ステップで鼻腔モデルを生成するために抽出される画素濃度値の範囲を調整する調整ステップと、
を含むモデル生成方法。

【請求項7】
 
コンピュータを、
被検者の鼻腔の3次元画像データから、特定の範囲の画素濃度値を有する画素を抽出し、抽出した画素で構成される3次元画像データに基づいて、鼻腔の3次元形状モデルである鼻腔モデルを生成する鼻腔モデル生成部、
前記鼻腔モデル生成部で生成された前記鼻腔モデルを用いた流体解析により、鼻腔抵抗値を求める鼻腔抵抗値算出部、
前記鼻腔抵抗値算出部で求められる鼻腔抵抗値と鼻腔通気計により測定された鼻腔抵抗値とが一致するように前記鼻腔モデル生成部で鼻腔モデルを生成するために抽出される画素濃度値の範囲を調整する調整部、
として機能させるプログラム。

【請求項8】
 
請求項1から5のいずれか一項に記載のモデル生成装置と、
複数の被検者における覚醒時の上気道の形状モデルと睡眠時の上気道の形状モデルとを用いて、最適化手法により、覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を覚醒時の当該特定部位の位置情報に変換する変換式を生成する変換式生成部と、
被検者の覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を、生成された変換式に代入することにより、当該被検者の睡眠時の上気道の特定部位の位置情報を推定する推定部と、
を備える睡眠時の気道変形予測システム。

【請求項9】
 
前記変換式生成部は、
複数の被検者における覚醒時の上気道の形状モデルから得られる覚醒時の上気道の特定部位の位置情報と、覚醒時の上気道の形状モデルから得られる睡眠時の当該特定部位の位置情報とを用いた回帰分析により、前記変換式の変換係数を生成する、
請求項8に記載の睡眠時の気道変形予測システム。

【請求項10】
 
前記変換式は、
覚醒時の上気道の特定部位の位置座標の項と、覚醒時の上気道の3次元モデルを用いた流体解析により得られた前記特定部位に生ずる圧力の項と、を含む線形結合式である、
請求項9に記載の睡眠時の気道変形予測システム。

【請求項11】
 
前記変換式は、
無呼吸低呼吸指数の項をさらに含む線形結合式である、
請求項10に記載の睡眠時の気道変形予測システム。

【請求項12】
 
前記変換式は、
被検者の肥満度に関する指数の項をさらに含む線形結合式である、
請求項10又は11に記載の睡眠時の気道変形予測システム。

【請求項13】
 
被検者の鼻腔の3次元画像データから、特定の範囲の画素濃度値を有する画素を抽出し、抽出した画素で構成される3次元画像データに基づいて、鼻腔の3次元形状モデルである鼻腔モデルを生成する鼻腔モデル生成ステップと、
前記鼻腔モデル生成ステップで生成された前記鼻腔モデルを用いた流体解析により、鼻腔抵抗値を求めるシミュレーションステップと、
前記シミュレーションステップで求められる鼻腔抵抗値と鼻腔通気計により測定された鼻腔抵抗値とが一致するまで、前記鼻腔モデル生成ステップで鼻腔モデルを生成するために抽出される画素濃度値の範囲を調整する調整ステップと、
複数の被検者における覚醒時の上気道の形状モデルと睡眠時の上気道の形状モデルとを用いて、最適化手法により、覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を覚醒時の当該特定部位の位置情報に変換する変換式を生成する変換式生成ステップと、
被検者の覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を、生成された変換式に代入することにより、当該被検者の睡眠時の上気道の特定部位の位置情報を推定する推定ステップと、
を含む睡眠時の気道変形予測方法。

【請求項14】
 
コンピュータを、
被検者の鼻腔の3次元画像データから、特定の範囲の画素濃度値を有する画素を抽出し、抽出した画素で構成される3次元画像データに基づいて、鼻腔の3次元形状モデルである鼻腔モデルを生成する鼻腔モデル生成部、
前記鼻腔モデル生成部で生成された前記鼻腔モデルを用いた流体解析により、鼻腔抵抗値を求める鼻腔抵抗値算出部、
前記鼻腔抵抗値算出部で求められる鼻腔抵抗値と鼻腔通気計により測定された鼻腔抵抗値とが一致するように前記鼻腔モデル生成部で鼻腔モデルを生成するために抽出される画素濃度値の範囲を調整する調整部、
複数の被検者における覚醒時の上気道の形状モデルと睡眠時の上気道の形状モデルとを用いて、最適化手法により、覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を覚醒時の当該特定部位の位置情報に変換する変換式を生成する変換式生成部、
被検者の覚醒時の上気道の特定部位の位置情報を、生成された変換式に代入することにより、当該被検者の睡眠時の上気道の特定部位の位置情報を推定する推定部、
として機能させるプログラム。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

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JP2019503110thum.jpg
State of application right Published
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