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公開番号2024098259
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-07-23
出願番号2023001648
出願日2023-01-10
発明の名称臓器評価システム及び臓器評価方法
出願人国立大学法人神戸大学,エバ・ジャパン株式会社
代理人個人
主分類A61B 5/026 20060101AFI20240716BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】患者に負担をかけることなく、臓器の血流を評価することが可能な臓器評価システム及び臓器評価方法を提供する。
【解決手段】臓器評価システムは、手術中のユーザの臓器を含む画像を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された画像に基づくスペクトル画像を取得するスペクトル取得手段と、前記スペクトル取得手段により取得されたスペクトル画像に基づき、前記臓器の血流を評価する評価手段とを備えることを特徴とする。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ユーザの臓器を含む画像を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された画像に基づくスペクトル画像を取得するスペクトル取得手段と、
前記スペクトル取得手段により取得されたスペクトル画像に基づき、前記臓器の血流に関する血流情報を評価する評価手段とを備えること
を特徴とする臓器評価システム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記評価手段は、前記スペクトル取得手段により取得されたスペクトル画像に基づき、所定の波長範囲に含まれる特定波長を正規化波長とし、所定の波長範囲に含まれる特定波長を評価波長として選択し、前記正規化波長と前記評価波長との間において、前記正規化波長と前記評価波長との分光強度の差に基づいて前記血流情報を評価すること
を特徴とする請求項１に記載の臓器評価システム。
【請求項３】
前記評価手段は、４５０ｎｍ～８００ｎｍの波長帯に含まれる特定波長を第１正規化波長とし、５５０ｎｍ～９５０ｎｍの波長帯に含まれる特定波長を第１評価波長として選択すること
を特徴とする請求項２に記載の臓器評価システム。
【請求項４】
前記評価手段は、予め取得された参照用スペクトル画像と血流情報の評価とからなるデータセットを学習データとして用い、入力を前記参照用スペクトル画像とし、出力を前記血流情報の評価として、機械学習により生成された評価モデルを用いて、前記スペクトル取得手段により取得されたスペクトル画像に基づき、前記血流情報を評価すること
を特徴とする請求項１に記載の臓器評価システム。
【請求項５】
前記スペクトル取得手段は、取得した前記スペクトル画像から、予め取得された臓器を示す基準波長との差分が閾値以下となる波長を抽出し、抽出した前記波長を示す前記スペクトル画像を取得すること
を特徴とする請求項１に記載の臓器評価システム。
【請求項６】
前記スペクトル取得手段は、予め取得された参照用スペクトル画像と臓器を示すスペクトル画像とからなるデータセットを学習データとして用い、入力を参照用スペクトル画像とし、出力を前記臓器を示すスペクトル画像として、機械学習により生成された抽出モデルを用いて、取得した前記スペクトル画像に基づいて、前記臓器を示すスペクトル画像を取得すること
を特徴とする請求項１に記載の臓器評価システム。
【請求項７】
前記取得手段は、前記臓器に照射される光を含む光源画像をさらに取得し、
前記スペクトル取得手段は、前記取得手段により取得された前記光源画像に対する前記画像の相対反射率に基づくスペクトル画像を取得すること
を特徴とする請求項１に記載の臓器評価システム。
【請求項８】
前記取得手段は、前記光源画像を撮像したときの撮像条件を示す撮像条件情報を取得し、取得した撮像条件情報に応じて、前記画像を補正すること
を特徴とする請求項７に記載の臓器評価システム。
【請求項９】
前記評価手段により評価された血流情報に基づいて、前記臓器に灌流する血液の量を算出する血流算出手段をさらに備えること
を特徴とする請求項１に記載の臓器評価システム。
【請求項１０】
臓器を含む画像を取得する取得ステップと
前記取得ステップにより取得された画像に基づく、スペクトル画像を取得するスペクトル取得ステップと、
前記スペクトル取得ステップにより取得されたスペクトル画像に基づき、前記血流情報を評価する評価ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする臓器評価方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、臓器評価システム及び臓器評価方法に関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
従来より、手術中において、臓器の血流に応じて、患者にかかる負担が大きく変化する。例えば、臓器の血流が少なく、虚血となった場合、患者に大きな負担がかかる。また、臓器の血流に応じて、血液を灌流する必要がある。このため、例えば特許文献１に記載されているような臓器に流れる血流に関する血流情報を測定することが可能な技術が必要とされている。
【０００３】
特許文献１では、血管壁の近くにパルスを与えるためのアクチュエータとパルスの到達を感知するためのセンサとを用いて、臓器の血流情報を測定するシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特表２０２１ー５０４０００公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に開示されている臓器の血流情報を測定するシステムでは、血管壁の近くにパルスを与えることを前提としている。このため、臓器の血流情報を測定するためには、患者に負担がかかることが問題とされていた。
【０００６】
そこで本発明は、上述した問題点を解決するために導出されたものであり、その目的とするところは、患者に負担をかけることなく、臓器の血流情報を評価することが可能な臓器評価システム及び臓器評価方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１発明に係る臓器評価システムは、ユーザの臓器を含む画像を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された画像に基づくスペクトル画像を取得するスペクトル取得手段と、前記スペクトル取得手段により取得されたスペクトル画像に基づき、前記血流情報を評価する評価手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
第２発明に係る臓器評価システムは、第１発明において、前記評価手段は、前記スペクトル取得手段により取得されたスペクトル画像に基づき、所定の波長範囲に含まれる特定波長を正規化波長とし、所定の波長範囲に含まれる特定波長を評価波長として選択し、前記正規化波長と前記評価波長との間において、前記正規化波長と前記評価波長との分光強度の差に基づいて前記血流情報を評価することを特徴とする。
【０００９】
第３発明に係る臓器評価システムは、第２発明において、前記評価手段は、４５０ｎｍ～８００ｎｍの波長帯に含まれる特定波長を第１正規化波長とし、５５０ｎｍ～９５０ｎｍの波長帯に含まれる特定波長を第１評価波長として選択することを特徴とする。
【００１０】
第４発明に係る臓器評価システムは、第１発明において、前記評価手段は、予め取得された参照用スペクトル画像と血流情報の評価とからなるデータセットを学習データとして用い、入力を前記参照用スペクトル画像とし、出力を前記血流情報の評価として、機械学習により生成された評価モデルを用いて、前記スペクトル取得手段により取得されたスペクトル画像に基づき、前記血流情報を評価することを特徴とする。
（【００１１】以降は省略されています）

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