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1)冠動脈血管の粘弾性測定システムを構築した。これはmicrocomputerによって注入、圧測定、パラメータ計算のすべてを自動的に行うものである。拡張バルーンの容量は大きなものでも0.3ml以下である。このため測定系内部の粘性抵抗が極めて大きく、バルーンを拡張する際注入部の圧は実際のバルーン内圧を反映しない。これを解決するため最大拡張に必要な注入量の1/10をステップ状に注入し、圧が安定化するのを待つ注入方式を採用した。圧測定部とバルーンの内圧との圧差を解析したところ、これは自然対数関数的な変移であることが示され、測定系を線形電気回路に置き換えて解析すればよいことが明らかになり線形電気回路のモデルを構築した。
2)拡張操作時には測定圧から時間遅れを最小限にして実際圧を推定することが必須である。このためオブザーバシステムを導入した。このオブザーバによるバルーン内圧推定は良い精度を示した。さらに注入量に対するバルーン内圧の最終値を推定する方法をこのシステムを基に考案した。これらはともに良い結果をもたらしたが問題点も指摘された。例えば時間がはやいうちは実測データは自然対数関数からはずれて推定値が収束しにくいことなどである。しかしモデルデータについてはどの方法によっても推定値はうまく収束して改善すれば十分実用的なものになりうると考えられた。本研究はまだその途上にありリアルタイムでin vivoの測定ができるには程遠い段階であるが、今後継続して研究をすすめ臨床的に実用化できるまで努力したいと考えている。
結論として
1)PTCAにおけるバルーンの拡張と圧力計測を自動化するインテリジェントシステムを構築した。
2)圧測定部と拡張バルーンとの間の管路抵抗により生じる両者の圧力差を補正するためオブザーバを設計しバルーン内圧をオンラインで同定することに成功した。
3)狭窄環境で、あるバルーン拡張量における圧力の最終収束値の推定が可能になった。これによって安全でかつ過不足ない拡張量を決定するための基礎ができた。
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