2016 Fiscal Year Research-status Report
外耳道内圧脈波による非侵襲的頭蓋内圧測定法に関する研究
| Project/Area Number |
15K10298
|
|---|
| Research Institution | Shinshu University |
|---|
Principal Investigator |
降旗 建治 信州大学, 医学部, 特任准教授 (90021013)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
後藤 哲哉 信州大学, 学術研究院医学系(医学部附属病院), 講師 (30362130)
本郷 一博 信州大学, 学術研究院医学系, 教授 (00135154)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
|
| Keywords | 頭蓋内圧 / 脳室ドレナージ / 頭蓋内圧センサー / 非侵襲的頭蓋内圧類推法 / 外耳道圧脈波 / 総頚動脈圧脈波 / ロジスティック分布モデル / 判別分析 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
[はじめに] 頭蓋内圧が亢進すると、脳コンプライアンスが低下するため、血圧に連動した頭蓋内圧波形は先鋭化し、外耳道圧波形も連動する傾向がある。我々はこの変化に着目し、外耳道圧波形から頭蓋内圧を類推する研究を行ってる。
現在まで、非侵襲・侵襲的頭蓋内圧計測による臨床試験の患者数は40名である。有効データ数は合計5221個であり、その実測頭蓋内圧(MICP)範囲は0.95～101.6cmH2Oである。
[研究方法] 頭蓋内における圧力と体積との関係は、指数関数的に増加するが、頭蓋内圧が上昇すると飽和状態になり、傾斜が緩やかになる。この圧力・体積特性に連動して、外耳道圧波形も変化している。その波形変化具合を数量化するために、振幅情報は圧力振幅（Pa）と累積ヒストグラムのlogit（確率p に対しlogit(p)=ln(p/1-p)）との対応関係を求める。例えばp=0.5(logit=0)は中央値を意味し、外耳道圧脈波形の平均値とは異なる。その偏差がMICPと相関しているため、最初に-3.2Pa以下で確実にMICPが高く(14個)、0.64Pa以上で確実に低い(1171個)ことが判別できる。次に残りのデータに対して、累積確率p=0.953(logit=3)からp=0.993(logit=5)までの回帰直線の切片を求め、-9.56以下で確実にMICPが高く(231個)、0.072以上で確実に低い(283個)ことが判別できる。このようにして判別できる要因を25種類選定した。
[結果] 上記判別結果から、最終的に自動的に判別できたMICP値(臨界頭蓋内圧と定義)は、およそ55cmH2O であり、結果的に対象患者の頭蓋内圧がこの臨界値以下か以上かの判定正答率は100%であるといえる。
〔結論〕外耳道圧脈波形は臨界頭蓋内圧を類推するのに必要十分な情報を含んでいることが示唆された。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本年度は、頭蓋内物理モデルに基づくICP測定原理の構築を目指した。従来から提案されている循環器系のWindkessel モデルパラメーターの推定法、およびICPに関するUrsino 電気回路モデルがその推定法にどの程度有効であるかを検討した。しかし、ICPに関する生体モデルの電気回路パラメータは、患者ごとに推定することが困難であるといえ、その推定法に結び付けるには課題が山積している。次に、入力としての頸動脈圧脈波と出力としての外耳道圧脈波に関する伝達関数は、数学的モデルによって解析可能である。しかし、患者ごとに最適パラメータを決定する必要があり、ICP推定法のための自動パラメータ推定が困難であるといえる。さらに、単純な脳の３次元簡易モデルを使って、固有振動解析を行った。脳組織・血液・脳脊髄液の物理定数と頭蓋内形状を有限要素法でモデル化し、外圧をICPと見なして最低固有共振周波数を求めた。その結果、ICPが増加すると固有共振周波数が上昇する傾向が示唆された。
一方、総頚動脈圧脈波と外耳道内圧脈波情報だけから、新しい患者の頭蓋内圧をいかに精度よく類推するかを統計学的に検討している。最初に、ICP値の高低を判別するために有効な要因の選定を行った。その具体的な要因として、圧力振幅（Pa）並びに周波数（Hz）に対する累積ロジスティック分布特性を提案した。例えば振幅情報は、圧力振幅（Pa）と累積ヒストグラムのLogit（確率p に対しLogit(p)=ln(p/1-p)）との対応関係に着目し、累積確率p が0.12以下、0.23から0.77の範囲、および0.88以上に分けて回帰直線を求める。統計解析は、判別分析、重回帰分析、およびニューラルネットワーク多層パーセプトロンを採用して、上記物理パラメータと実測した頭蓋内圧との対応関係から、頭蓋内圧推定法を検討している。
|
| Strategy for Future Research Activity |
新しい患者の頭蓋内圧を精度よく類推するために、提案した臨界頭蓋内圧(CICP) 55 cmH2Oによるグループ分けが有効であるかどうかを検証する。
(a) CICP以上の臨床試験患者数は4年間で3名（4日）であり、取得データ数は618である。基本的な重回帰分析結果は、ICP推定値(PICP)の標準誤差は1.8cmH2Oである。今後、CICP以上の侵襲タイプの頭蓋内圧測定によるデータ収集は困難であると考えられる。そこで、臨床試験は医学的見地から非常に頭蓋内圧が高いと判断される患者の外耳道内圧脈波だけを測定する。取得できたデータに上記重回帰分析結果を適用して得たPICP値が医学的に有効かどうかを検証する。
(b) CICP以下の臨床試験患者数は4年間で37名であり、有効データ数は4603である。そこで、新しい患者をシミュレーションするため、統計解析法は、37名に関して一人ずつデータを完全に取り除いて重回帰分析とニューラルネットワーク多層パーセプトロン分析を行い、そのPICP値がどの程度の標準誤差かを検討する。さらに、MICPと外耳道内脈波信号の振幅・スペクトル情報との対応関係は、おおむね平行移動する傾向が示唆されている。このことから、さらにグループ分けが必要であると考えられる。非侵襲頭蓋内圧モニタの最終目標として、PICP値の標準誤差は3cmH2O前後に設定できればと考えている。
|
| Causes of Carryover |
計画した信号処理用ソフトとして、MathWorksソフトウェアのMATLAB2016aは購入した。しかし、本年度の研究は臨床試験と頭蓋内圧推定のための物理的頭蓋内モデル構築が中心になり、医療計測の高速信号処理専用PCは、購入しなかった。そのため、次年度使用額が生じた。
|
| Expenditure Plan for Carryover Budget |
次年度使用額はH29年度請求額と合わせて、下記のように使用を計画している。
次年度の課題、新しい患者の頭蓋内圧推定精度を高め、推定値の標準誤差を2～5cmH2O以内に担保する外耳道内圧脈波信号解析法を確立するため、使用計画は、医療計測の高速信号処理専用PCとソフトの充実、および論文の英文校正と掲載経費に充てる。
|
