【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は、非侵襲で血液の分析を行う装置とその方法に関し、さらに詳しくは、生体の血管に流れる血液を光学的に計測し、血液検査に必要な血球成分を分析する装置およびその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
血液を分析することにより得られる、血球数、ヘマトクリット値、ヘモグロビン量、赤血球恒数（平均赤血球容積：ＭＣＶ，平均血色素量：ＭＣＨ，平均血色素濃度：ＭＣＨＣ）等の血液学上の検査項目は、診断、治療等のために極めて重要であり、また、臨床検査において最も頻繁に検査される項目の一つである。
【０００３】
これらの血液検査は、生体から血液を採取（採血）し、その試料を分析装置で分析することにより行われている。しかし、この採血時には生体に少なからぬ苦痛を与える上、採取された血液は、分析装置が設置されている検査室に運ばれてから分析されるため、診断中にリアルタイムで血液検査を行うことができない。しかも、肝炎やエイズなどの感染症患者に用いた採血用注射針での誤刺事故の懸念は常につきまとうことである。
【０００４】
そこで、生体から血液を採取することなく、全く非侵襲的に血液検査が行える装置の開発が長年にわたって要望されていた。また、そのような装置を、患者のベットサイドに持って行けば、病態をリアルタイムで把握することに有用となる。
【０００５】
このような装置に関連する従来技術としては、生体表面の観察部位に光を照射して千分の１秒程度のシャッタ速度で周期的にビデオ撮像し、得られた各静止画像から血流の不連続点を識別し、各静止画像上を順次移動する血流不連続点の位置から血流速度を算出するようにしたビデオ顕微鏡や、眼球の結膜毛細血管の赤血球を撮像する高速シャッタ付のビデオカメラを備えた分析装置が知られている（例えば、特開平４−１６１９１５号公報および特表平１−５０２５６３号公報参照）。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特表平１−５０２５６３号公報に開示された分析装置は、眼球の結膜毛細血管をビデオカメラで撮影するようにしているが、眼球は本来微動する性質を有するため、ビデオカメラのピントが眼球の被撮像部分に対して常時相対的に移動するので、ビデオカメラは、被撮像部分の同一領域をくり返し撮影することが困難である。何か物体を眼球に密着させて眼球の微動を機械的に止めることは、眼球を傷つける危険性があるので、不可能である。
さらに、特表平１−５０２５６３号公報には、ＲＢＣ数、ＨＣＴ、ＭＣＶおよびＭＣＨＣを測定することが記載されているが、その具体的な手順については何ら記載されていない。
【０００８】
この発明は、このような事情を考慮してなされたもので、生体の血管内を移動する血球を精度よく撮像し、撮像した画像から血球の形態および／又は数を解析することにより、非侵襲で血液を分析することが可能な装置およびその方法を提供するものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段およびその作用】
この発明は、生体の一部に含まれ血流を有する血管内の検出領域に照明光を照射する光照射手段と、検出領域への照明光の光路と異なる光路を通る検出領域からの反射光により検出領域を撮像する撮像手段と、撮像手段のピントを検出領域に対して安定化する安定化手段と、撮像手段によって撮像された画像を処理し、前記検出領域中に含まれる血球の特徴を解析する解析手段を備え、撮像手段が、検出領域からの光を集光する対物レンズを備え、光照射手段は、対物レンズの検出領域に対する開口角よりも大きい角度で検出領域を照明することを特徴とする非侵襲血液分析装置を提供するものである。
【００１０】
この分析装置は、非侵襲的に生体の血液を分析することを特徴とし、また、生体とはヒトを含む哺乳動物であるのが好ましい。
【００１１】
生体の一部に含まれる血管内の検出領域を照明する光照射手段における、生体の一部とは、接触物によって損傷を受けにくい皮膚を有し、その皮下に血管を有する部分、例えば、口唇、指、耳たぶなどであり、外部からの光や接触物によって損傷を受けやすい部分、たとえば眼球は除外される。また、血管内の検出領域とは、生体にありのままに存在する血管内の所定領域を意味する。すなわち、この発明では、この所定領域を検出領域と称し、この領域は、血管内に存在する血球を個々に区別しうる体積を有する領域である。
この領域は、血管の血流方向に対して、垂直又は斜め方向の二つの断面で区画された領域であってもよい。かかる検出領域の区画幅は、具体的には、１０〜２０ミクロン程度が好ましい。
一方、対象とする血管の太さは特に限定されないが、再現性の良い結果を得るためには、なるべく細動静脈であることが好ましい。なお、細動静脈で得られた血球情報は、太い血管（中大動静脈）の情報に換算することができる。
【００１２】
この発明の光照射手段には、光源として、レーザやハロゲンランプ又はタングステンランプのような連続的に光を照射する連続光源、又はパルスレーザ（例えば、Ｓｐｅｃｔｒａ−Ｐｈｙｓｉｃｓ 社製、７０００シリーズ）やマルチストロボ（例えば、（株）菅原研究所製、ＤＳＸシリーズ）のような断続的に光を照射する断続光源を用いることができる。連続光源には、通常、光シャッターを組合せて断続光源として用いることが好ましい。そして、光シャッターとしては、公知の音響光学効果素子（ａｃｏｕｎｓｔｏ−ｏｐｔｉｃ ｍｏｄｕｌａｔｏｒ）又は電気光学効果素子（ｅｌｅｃｔｒｏ−ｏｐｔｉｃ ｍｏｄｕｌａｔｏｒ）などを用いることができる。なお、これらの断続光源の光照射（閃光）時間は、１万分の１秒〜１０億分の１秒に設定することができる。
【００１３】
また、光照射手段は上記光源に加えて、光ファイバー、各種反射鏡、偏光素子、各種レンズ、プリズム、スリットおよびフィルターなどを選択的に備え、それらの組合せによって、光源からの光を検出領域へ導出するようにしてもよい。とくに、光照射手段は、検出領域を偏光で照明するための偏光手段を備えることが好ましい。
【００１４】
この発明の撮像手段には、一般的な可視光用、赤外光用又は紫外光用のＣＣＤ撮像素子を用いることができるが、特に、シャッタ速度が１万分の１秒以上の電子シャッタ機能を備えたＣＣＤ撮像素子、例えばソニー（株）製のＸＣ−７３／ＣＥ，又はＸＣ−７５／７５ＣＥ型（最大シャッタ速度５０万分の１秒の可変シャッタ付）を用いることが好ましい。
【００１５】
また、撮像手段は、上記ＣＣＤ撮像素子に加えて、光ファイバー、各種反射鏡、偏光素子、各種レンズ、プリズム、スリット、フィルターおよびイメージインテンシファイアなどを選択的に備え、それらの組合せによって検出領域からの反射光をＣＣＤ撮像素子に導入するようにしてもよい。とくに、撮像手段は、検出領域からの不要な散乱光成分を除去するための偏光手段を備えることが好ましい。
【００１６】
この発明においては、光照射手段又は撮像手段が１万分の１秒乃至１０億分の１秒の光照射又は撮像の時間で１画像を形成するように構成される。例えば、血管中を秒速１０ｍｍで移動する赤血球は、１万分の１秒間に１ミクロンだけ移動するため、この発明の構成によって撮像された赤血球の画像ブレは赤血球の直径（１０ミクロン）の１０％になる。
【００１７】
この程度の画像ブレであれば、血管内の血球の形態の解析および血球数の計数が可能であることは、実験的に確認した。さらに、これを、１０万分の１秒の時間で１画像を形成するようにすれば、画像ブレは、その１０分の１（１％）に、１００万分の１秒の時間で形成すれば、１００分の１（０．１％）に抑制され、１画像の形成時間が短いほど、血球の形態および数の解析精度は向上する。
【００１８】
しかし、１画像の形成時間が短かくなるほど、撮像手段の受光光量は少くなるため、光照射手段の光量や撮像手段の受光感度を増大させる必要が生じる。従って、１画像の形成時間は、１万分の１秒乃至１０億分の１秒であることが好ましく、５万分の１秒乃至２０万分の１秒であることがさらに好ましい。
【００１９】
そして、１万分の１秒乃至１０億分の１秒の光照射又は撮像の時間で１画像を形成するためには、断続光源を備えた光照射手段とＣＣＤ撮像素子を備えた撮像手段とを組合せるか、又は連続光源を備えた光照射手段と電子シャッタ付ＣＣＤ撮像素子を備えた撮像手段とを組合せることが好ましい。
【００２０】
また、光照射手段と撮像手段は、解析手段が複数の画像に基づいて血球の色調を含む形態／又は数を解析できるように、複数の画像を所定の時間間隔で撮像するように構成されることが好ましい。
【００２１】
なお、撮像手段は、撮像した画像を記録するための記録手段、例えば画像メモリやビデオテープレコーダをさらに備えてもよい。
【００２２】
一般に、血液検査項目としての血球数は、血液単位体積当たりに存在する血球の個数として算出されるため、その算出には、検出領域の体積（容積）を知る必要がある。
【００２３】
従って、この発明が対象とする血管内の検出領域は、その領域に存在する血球を個々に光学的に区別しうる３次元的な体積領域を含むものであり、その検出領域の体積（容積）の算出は、例えば次のような方法で行う。
（１）撮像された画像面積、撮像手段の撮像可能深さ（焦点深度）および撮像倍率から算出する。
（２）光照射手段により血管内の所定体積の領域のみを照明し、照明された領域を撮像する。
（３）撮像された血管壁の検出領域での内径を計測し、検出領域の体積を算出する。
【００２４】
上記（２）の方法においては、光照射手段により血管の血流方向に垂直又は斜め方向からスリット光を照射して血管をスリット光で輪切りするように照明し、スリット光で輪切りされた領域をその断面方向から撮像手段によって撮像するようにしてもよい。これによって血管中を流れる血球の動態を血管の血流方向から撮像することができ、検出領域の体積は血管断面の面積とスリット幅の積から算出される。
【００２５】
なお、このような血管の断面の撮像では、撮像手段の撮像面が、被撮像面に対してアオリ撮影できるように配置されることが好ましい。それによって断面全体にピントを合わせることができる（アオリ撮影については、写真撮影技術の一つとして公知であるので説明を省略する）。
【００２６】
この発明の解析手段は、撮像手段によって撮像された画像の前処理を行うため、各種フィルタ、γ補正、補間、ジッター補正、色調変換、カラーバランス補正、ホワイトバランス、シェーディング補正などの機能を選択的に有するアナログおよび／またはディジタル方式の画像処理手段を備えることが好ましい。
【００２７】
さらに、解析手段は、赤血球および／又は白血球の数を算出する算出手段、ヘマトクリット値を算出するヘマトクリット算出手段、検出領域からの反射光強度を解析してヘモグロビン量（ＨＧＢ）を算出するヘモグロビン量算出手段、血球の形態から平均赤血球体積（ＭＣＶ）と平均血色素量（ＭＣＨ）と平均血色素濃度（ＭＣＨＣ）を算出する手段、血球の形態を解析して分類する手段、および細動静脈もしくは毛細血管から得られた血球情報を中大動静脈に対応する血球情報に換算する手段などを備えることが好ましい。
【００２８】
なお、この解析手段は、ディジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、例えばテキサツインスツルメンツ社製のＴＭＳ３２０Ｃ３０を用いて構成してもよい。
【００２９】
この発明の非侵襲血液分析装置は、光照射手段から照射する光を血管内の検出領域に照射し、かつ、照明された検出領域からの反射光を正しく（撮像ブレなく）撮像するために、少くとも生体の一部と、撮像手段とを、相対的に固定する固定手段と、撮影手段のピントを検出領域に対して安定化する安定化手段を備えることが望ましい。このような目的に対して、この装置は、それ自体に又は別体として固定手段と安定化手段を備えることが好ましい。このような手段の構造は、分析装置と検出領域との関係で適宜設計され、また、検出領域の存在する生体部位の形状と大きさに対応して決定される。たとえば、検出領域が口唇部の毛細血管である場合には、図１７に示すような手段を用いることができる。また、検出領域が指の毛細血管である場合には図２１に示すような手段を用いることができる。
【００３０】
また、この発明は、別の観点によれば、血管内の検出領域を照明する工程と、照明された検出領域を撮像する工程と、撮像手段によって撮像された画像を処理し、前記検出領域中に含まれる血球の形態および／又は数を解析する工程を備え、前記光照射工程又は撮像工程が、１万分の１秒乃至１０億分の１秒の光照射又は撮像の時間で、１画像を形成させることを特徴とする非侵襲血液分析方法を提供するものである。
【００３１】
【実施例】
以下、図面に示す実施例に基づいてこの発明を詳述する。これによって、この発明が限定されるものではない。
実施例１
図１はこの発明の実施例１の構成を示す構成説明図である。図１に示すように、生体の皮膚面１６の内部に存在する血管１２の検出領域Ｖを照明するための光照射手段は、レーザ光源２２、光ファイバ２４およびスリット６０から構成される。また、照明された検出領域Ｖを撮像するための撮像手段は、シャッタ速度が１０万分の１秒の電子シャッタ付のＣＣＤ４０、レンズ３８、偏光フィルタ６１およびビデオシステム４４から構成される。
【００３２】
そして、撮像手段に備えられたＣＣＤ４０によって撮像された画像を処理し、検出領域Ｖ中に含まれる血球の形態および／又は数を解析する解析手段は、画像処理回路４６、赤血球数算出手段４８、平均赤血球容積算出手段５０、ヘモグロビン量算出手段５２、ヘマトクリット値算出手段５４Ａ、平均血色素量算出手段５４Ｂ、平均血色素濃度算出手段５４Ｃ、白血球数算出手段５６Ａ、白血球分類手段５６Ｂおよび血流速算出手段５７を備える。
【００３３】
そして、ＣＣＤ４０は、レーザ光によって照明された検出領域Ｖを１０万分の１秒の撮像時間（シャッタ速度）で撮像する毎に１フレームの画像を形成する。この実施例では、図２に示されるように、光照射手段により、血管１２の血流方向１４に対して斜め方向の断面で輪切り状に断面積Ｓ、厚さＴの薄片状の検出領域Ｖを形成し、領域Ｖ中に存在する血球を撮像する。なお、図１では、皮膚面１６以下を便宜上、拡大して描いている。
【００３４】
光源２２は分析装置本体２０内に納められている。また、光ファイバ２４の先端部、スリット６０、ＣＣＤ４０、レンズ３８および偏光フィルタ６１はプローブ５８に納められている。光源２２の出射するレーザ光は、光ファイバ２４の先端を出てからスリット６０で規制されて、厚さＴの薄い帯状の光ビーム（スリット光）になって、生体を照射する。プラスチック又はガラスの透明板６６は、プローブ先端５９を皮膚面１６に密着させることにより安定な画像を得るためのものである。
【００３５】
上記光ビーム（スリット光）が血管１２を横切ると、血管の特定領域だけが照射され、検出領域Ｖが形成される。領域Ｖからの反射光は、偏光フィルタ６１およびレンズ３８を介してＣＣＤ４０の受光面で受光され、撮像された画像は伝送路４２を介してビデオシステム４４に記録される。ここでは、領域Ｖからの反射光を輪切り状の断面６２の方向から撮像するために、カメラによる撮影技術として知られるアオリ撮影法を応用している。すなわち、断面６２と、レンズ３８と、ＣＣＤ４０の撮像面とを光軸に対してアオリ撮影のできる位置関係にしているので断面６２全体にピントの合った像が撮像される。
【００３６】
断面積Ｓは、撮像された断面の画像面積を撮像倍率の二乗で除算することにより求められる。厚さＴすなわち帯状光ビームの厚さは、スリット６０のスリット幅から既知であるから、領域Ｖの体積は計算で求められる。
【００３７】
また、撮像された断面の画像を所定面積のウインドウで切出し、そのウインドウ面積を撮像倍率の二乗で除した値に厚さＴを乗じて領域Ｖの体積としてもよい。
【００３８】
領域Ｖの厚さＴは、例えば１０ミクロン程度に薄く形成されるので、ＣＣＤで撮像される平面画像に血球が重なって写る確率は高くないが、仮に重なっていても、２つの血球が完全に上下に重なっていない限り、画像処理によって血球を一個ずつ画像上で識別していくことが容易である。
【００３９】
なお、一枚（１フレーム）の画像からだけでも上記のように血球数を算出することは可能であるが、この実施例では、解析精度を上げるために、十数枚ないし数百フレームの画像を連続撮影するようにしている。つまり、本来なら血管内の広い範囲の血球分布を求め、それに基づいて各指数を算出すべきであるが、ここでは、これに代り、血管内の同一検出領域を連続撮像した複数の画像から血球分布を求め、それに基づいて統計的に信頼しうる各指数を算出している。
【００４０】
撮像手段に高速ゲート付イメージインテンシファイヤを使用した場合には、血管への光照射量が少なくても鮮明な画像が得られるので、生体への光照射による熱傷等の心配がなく、光源も低いパワーのものでよい。
【００４１】
図１に示すように光学系を一体として一つのプローブ５８中に納めることにより、コンパクトで取り扱いが容易となり、プローブ先端５９を透明板６６を介して皮膚面１６に押し当てるだけで測定が可能となる。
【００４２】
図１７はプローブ５８を装着装置に装着して被験者に固定して口唇部の血管を測定する状態を示す説明図であり、１００ａは被験者の前額部にプローブ装着装置１００を固定する額部固定部、１００ｂは被験者の顎部にプローブ装着装置１００を固定する顎部固定部である。図のようにプローブ装着装置を用いて、検出領域としての口唇部にプローブ５８を安定化手段、たとえば、透明板６６を介して密着させると、透明板６６の摩擦作用により、プローブ５８の先端が被験者の皮膚面に固着してプロープ５８の先端と口唇部との相対的な微小振動が抑制されるため、撮像系のピントが安定すると共に、検出領域の機械的なブレが防止される。
【００４３】
また、受光系に偏光フィルタ６１を備えるようにすると、不要な散乱光成分が除去でき、さらにコントラストのよい画像が得られる。この際、照射系には偏光フィルタが無くても、受光系のフィルタだけでもコントラストはかなり改善されるが、照射系にも偏光フィルタを備えるか、直線偏光レーザーを偏波面保存ファイバーで導くなどの方法を用いることが好ましい。
【００４４】
なお、図１、図２では、血管１２の血流方向１４に対して斜め方向の断面で輪切り状に、検出用体積領域Ｖを形成したが、図３に示すように、血管１２の血流方向１４に垂直な断面で輪切り状に、直径Ｗ、厚さＴの薄片円柱状に領域Ｖを形成してもよい。この場合にも、図１と同様にアオリ撮影を行うと、血管の血流方向に垂直な断面の画像が撮像される。直径Ｗは、血管径により決まり、厚さＴは、照射系のビーム幅で決まる。血管の輪切り状断面の画像の真円に近似している場合には、その断面積は直径Ｗから単純に計算される。断面形状が真円から外れている場合には、図２の場合と同様に断面積Ｓを、求めればよい。
【００４５】
図２、図３いずれの場合にも、領域Ｖ全体が撮像画面中に納まらない場合もある。すなわち、図４に示すように、領域Ｖ中の一部の領域Ｖ’のみが撮像画面いっぱいに写し出される場合である。その場合には、撮像画面いっぱいに写った全体を改めて検出領域Ｖの拡大画像と考えればよい（Ｖ’を改めてＶと考える）。
【００４６】
このようにして、血管中を流れる血球の動態を血管の血流方向から撮像することが可能となる。
【００４７】
図１において、ビデオシステム４４はＣＣＤ４０で撮像された画像を記録するためのビデオテープレコーダ（ＶＴＲ）を備える。記録された画像は、画像処理回路４６で処理された後、赤血球数算出手段４８、平均赤血球容積算出手段５０、ヘモグロビン量算出手段５２、ヘマトクリット値算出手段５４Ａ、平均血色素量算出手段５４Ｂ、平均血色素濃度算出手段５４Ｃ、白血球数算出手段５６Ａ、白血球分類手段５６Ｂおよび血流速度算出手段５７に送られて、血球の色調を含む形態および／又は数が解析され、血液検査項目の各値が算出される。
【００４８】
また、画像処理回路４６は、各種フィルタ、γ補正、補間、ジッター補正、色調変換、カラーバランス補正、ホワイトバランス、シェーディング補正などの機能を選択的に備えて、画像の前処理を行う。
【００４９】
次に、赤血球数算出手段４８について説明する。この手段４８では、領域Ｖの画像中の赤血球数を計数することにより、単位体積中の赤血球数（ＲＢＣ）が算出される。その手順は図１０のフローチャートに示す通りである。つまり、領域Ｖを撮像した画像をビデオシステム４４から図８に示すように１フレームずつ読出し（ステップＳ１１）、読出した画像を図９に示すように所定サイズのウインドウで切出して（ステップＳ１２）、ウインドウ内の赤血球を認識し、ウインド内の赤血球数ａを求める（ステップＳ１３）。この操作を所定のフレーム数Ｆだけくり返して、その都度得られた赤血球数ａの累計ｎを求め（ステップＳ１４、Ｓ１５）、単位体積当りの平均赤血球数Ｎｏ＝ｋｏ・ｎ／Ｆを算出する（ステッ１６）。ここで、ｋｏは、ウインドウサイズと撮像倍率と領域Ｖの厚さＴから求められた、単位体積当りの赤血球数を算出するための変換係数である。そして、必要であれば、得られたＮｏに補正計数ｋ１を乗じて、細動静脈（毛細血管）データから中大動静脈などに対応する赤血球数（ＲＢＣ）に換算する（ステップＳ１７）。なお、ステップＳ３における赤血球の画像認識処理については公知の方法を用いる（例えば、橋詰明英他著「赤血球自動識別アルゴリズムとその評価」医用電子と生体工学、第２８巻第１号（１９９０年３月）参照）こともできるし、赤血球が０．１ミクロン程度移動した２枚の連続撮像画像（毎秒１０ｍｍの血流で１０万分の１秒の時間差）どうしを減算処理して、動いている赤血球の辺縁のみが抽出強調された２次元差分画像から赤血球認識をより高速に行うこともできる。
【００５０】
次に、平均赤血球容積算出手段５０について説明する。この手段５０では、画像から赤血球１個毎の面積を求め、その平均値に所定の係数を乗じて体積値を算出し、平均赤血球容積（ＭＣＶ）を求めている。その手順は図１１のフローチャートに示す通りである。つまり、ビデオシステム４４から１フレームずつ画像を読出し（ステップＳ２１）、読出した画像を所定サイズのウインドウで切出して（ステップＳ２２）、ウインドウ内の赤血球を認識し、各赤血球の直径ｄｉを求め、その平均値ｂを算出する（ステップＳ２３）。この操作を所定のフレーム数Ｆだけくり返して、その都度得られた平均値ｂの累計ｖを求め（ステップＳ２４、Ｓ２５）、この累計ｖをフレーム数Ｆで除して平均直径ｖａを算出し（ステップＳ２６）、直径から容積に換算する関数ｆ（実験的に求めた関数）を用いて、容積Ｖｏを求める（ステップＳ２７）。そして、得られたＶｏに補正係数α１をじて、細動静脈や毛細血管のデータから、中大動静脈などに対応する平均赤血球容積（ＭＣＶ）を求める（ステップＳ１８）。
【００５１】
次に、ヘモグロビン量算出手段５２について説明する。この手段では、領域Ｖへの入射光強度と領域Ｖからの反射光強度から、次の原理により単位体積あたりの総ヘモグロビン量（ＨＧＢ）を算出する。入射光強度をＩｏ（λ）、反射光強度Ｉ（λ）とすると、
Ｉ（λ）＝Ｉｏ（λ）・α（λ）
×ｅｘｐ（（ε１（λ）Ｈｇｂ０２＋ε２（λ）Ｈｇｂ））……（１）
【００５２】
ここで、
α（λ）：散乱項（波長依存性有り）
ε１（λ）：酸素化型Ｈｇｂの吸収係数（波長依存性有り）
ε２（λ）：脱酸素化型Ｈｇｂの吸収係数（波長依存性有り）
ＨｇｂＯ２：酸素化型Ｈｇｂの濃度
Ｈｇｂ：脱酸素化型Ｈｇｂの濃度
λ：波長
であり、単位体積あたりの総ヘモグロビン量ＨＧＢは、
ＨＧＢ＝ＨｇｂＯ２＋Ｈｇｂ
で求められる。
【００５３】
（１）式の散乱項は、適当な波長λを選択することにより、近似的に定数とみなせるので、これをα０とおくと（１）式は
ｌｏｇ（Ｉ（λ）／Ｉｏ（λ））＝（ε１（λ）ＨｂＯ２＋ε２（λ）Ｈｇ＋ｌｏｇα０
となる。
【００５４】
ところで、Ｉ（λ）／Ｉｏ（λ）は測定によって得られる値である。ε１（λ）、ε２（λ）は選択された波長に対して定数となり、未知量はＨｇｂＯ２、Ｈ、α０ の３つであるので、
（ａ）適当な３波長についてＩ（λ）／Ｉｏ（λ）を計測することにより、ＨｇｂＯ２、Ｈｇｂが求まる。
（ｂ）α０ が生体によらず一定と仮定できれば、α０ を予め実験的に求めておくことにより２波長について計測すればＨｇｂＯ２、Ｈｇｂが求まる（実用上、α０ を一定としても問題はない）。
（ｃ）さらに、吸光度が酸素化型および脱酸素化型Ｈｇｂで等しい波長（例えば、５２５ｎｍ）を選べば、ε１（λ）＝ε２（λ）となるから、単位体積あたの総ヘモグロビン量を波長で求めることができる。
なお血液分析の分野では単位体積あたりの総ヘモグロビン量を単に（総）ヘモグロビン（量）と呼ぶので、以下これに従う。
【００５５】
上記の原理に基づいて、ヘモグロビン量算出手段５２は総ヘモグロビン量（ＨＧＢ）を算出するが、それは図１２〜図１４のフローチャートに示す３つの手順のうち、いずれかの手順で行う。
【００５６】
まず、図１２に示す手順は、画像の強度の総和から反射光強度Ｉ（λ）を求めることを特徴とする。つまり、ビデオシステム４４から１フレームずつ画像を読ＧＢ）を算出するが、それは図１２〜図１４のフローチャートに示す３つの手順のうち、いずれかの手順で行う。
【００５７】
まず、図１２に示す手順は、画像の強度の総和から反射光強度Ｉ（λ）を求めることを特徴とする。つまり、ビデオシステム４４から１フレームずつ画像を読出し（ステップＳ３１）、読出した画像を所定サイズのウインドウで切出して（ステップＳ３２）、ウインドウ内の赤血球を認識し、その赤血球像の強度ｓを求める（ステップＳ３３）。そして、画像の背景（バックグラウンド）の強度ｂを求める（ステップＳ３４）。
【００５８】
以上の操作を所定のフレーム数Ｆだけくり返して、その都度得られた強度ｓ，ｂの各累計Ｓ，Ｂを求める（ステップＳ３５、Ｓ３６）。そして、ＳとＢとの差から強度Ｉ（λ）を求める関数ｇによって、強度Ｉ（λ）を算出する（ステップＳ３７）。なお、関数ｇは実験的に求めたものである。次に、Ｉｏ（λ）は既知として、（１）式より総ヘモグロビン量、ＨＧＢを求める（ステップ３８）。
【００５９】
次に、図１３に示す手順は、赤血球の平均濃度から反射光強度Ｉ（λ）を求めることを特徴とする。つまり、ビデオシステム４４から１フレームずつ画像を読出し（ステップＳ４１）、読出した画像を所定サイズのウインドウで切出して（ステップ４２）、ウインドウ内の赤血球を認識し、その赤血球像１つについての平均散乱光強度ｃを求める（ステップＳ４３）、以上の操作を所定フレーム数Ｆだけくり返して、その都度得られた強度ｃの累計Ｃを求め（ステップＳ４４、４５）、赤血球１個の平均散乱光強度Ｃａを算出する（ステップＳ４６）。そして、平均強度Ｃａと赤血球数ＲＢＣとからＩ（λ）を求める関数（実験的に求めたもの）を用いて、Ｉ（λ）を求め（ステップＳ４７），Ｉｏ（λ）を既知として、（１）式より総ヘモグロビン量ＨＧＢを算出する（ステップＳ４８）。
【００６０】
なお、上記２つの手順（図１２と図１３）の両方を実施して、フレーム間の差の少ない方を採用してもよい。また、光源２が２波長の光を照射する場合には、各波長につき図１２の手順又は図１３の手順を実施し、（１）式に基づいてヘモグロビン量を求めるが、この場合には、酸素化ヘモグロビン量および脱酸素化ヘモグロビン量を各々求めることができる。
【００６１】
次に、図１４に示す手順は、光源２２が３波長あるいは、白色ないし広帯域スペクトルを有する光を照射する場合に、画像の色調よりヘモグロビン量を求めることを特徴とする。つまり、ビデオシステム４４から１フレームずつ画像を読出し、読出した画像を所定サイズのウインドウで切出して、ウインドウ内の赤血球を認識すると共に、赤血球像のＲ（赤色）、Ｇ（緑色）、Ｂ（青色）の各成分ｒ、ｇ、ｂを抽出する（ステップＳ５１、Ｓ５２、Ｓ５３）。
【００６２】
以上の操作を所定フレーム数Ｆだけくり返して、その都度得られた成分ｒ、ｇ、ｂの各累計Ｒ、Ｇ、Ｂを算出する（ステップＳ５４、Ｓ５５）。そして、平均の原色成分Ｒａ、Ｇａ、Ｂａを求め（ステップＳ５６）、予め実験的に求めた関数ｆを用いて、総ヘモグロビン量ＨＧＢを算出する（ステップＳ５７）。
【００６３】
次に、ヘマトクリット値算出手段５４Ａについて説明する。この手段は、次式を演算してヘマトクリット値ＨＣＴを算出する。
ＨＣＴ＝α２×（ＭＣＶ）×（ＲＢＣ）
ここで、ＭＣＶは平均赤血球容積算出手段５０で、ＲＢＣは赤血球数算出手段４８でそれぞれ求めた値であり、α２は細動静脈から中大動静脈に対応して換算するための補正係数である。
【００６４】
次に、平均血色素量算出手段５４Ｂについて説明する。この手段は、次式を演算して平均血色素量ＭＣＨを算出する。
ＭＣＨ＝（ＨＧＢ）／（ＲＢＣ）
ここで、ＨＢＣはヘモグロビン量算出手段５２により、ＲＢＣは赤血球数算出手段４８により、それぞれ求めた値である。
【００６５】
次に、平均血色素濃度算出手段５４ｃについて説明する。この手段５４ｃは、次式を演算して平均血色素濃度ＭＣＨＣを算出する
ＭＨＣＨ＝（ＨＧＢ）／（ＨＣＴ）
ここで、ＨＧＢはヘモグロビン量算出手段５２により、ＨＣＴはヘマトクリット値算出手段５４Ａにより、それぞれ求めた値である。
【００６６】
次に、白血球数算出手段５６Ａについて説明する。この手段５６Ａでは、領域Ｖの画像中の白血球を認識し、その数を計数することにより、単位体積中の白血球数が算出される。その手順は、赤血球数（ＲＢＣ）の算出手順（図１０）と同等であるので、説明を省略するが、白血球は赤血球に比べて少ない（約千分の一）ので、フレーム数Ｆを多くする必要がある。
【００６７】
次に、白血球分類手段５６Ｂについて説明する。この手段５６Ｂでは、形態学的特徴から白血球をリンパ球、単球、好中球、好酸球、好塩基球等に分類する。その手順は図１５のフローチャートに示す通りである。つまり、ビデオシステム４４から１フレームずつ画像を読出し（ステップＳ６１）、読出した画像を所定サイズのウインドウで切出して（ステップＳ６２）、ウインドウ内の白血球を、散乱光強度や色調などから認識する（ステップＳ６３）。そして、個々の白血球の特徴パラメータ（大きさ、形状、核の大きさ、核の形状等）を求め（ステップＳ６４）、求めた特徴パラメータにより分類を行う（ステップＳ６５）。以上の操作を所定フレーム数Ｆだけくり返し、各分類比率を算出する（ステップＳ６５）。
【００６８】
次に、血流速度算出手段５７について説明する。この手段５７は、図２、図３、図４に示すように、血管の断面画像が得られるようになったことによって、図１６に示す原理（空間に拡張したゼロ・クロス法）により血流速度を算出するものである。つまり、図１６の（ａ）に示すように間隔Ｔを有する平行な平面Ａ，Ｂで区画された検出領域Ｖを粒子が矢印Ｍ方向に通過するとき、それを矢印Ｎ方向から観測するものとする。同図（ｂ）のように時刻ｔにおいて、１０個の粒子が観測され、時間△ｔ後において、平面Ａに近い粒子（１）、（９）が領域Ｖから抜け出し、時刻ｔにおいて領域Ｖの外側で平面Ｂに近接していた粒子（１１）が領域Ｖに入ると、領域Ｖに対して時間△ｔ内に新しく出没した粒子は、図１６の（ｂ）と図１６の（ｃ）との差をとれば、図１６の（ｄ）のように明瞭となる。そこで、粒子の分布密度が一定であるとすると、粒子の領域Ｖに対する出没の頻度は、粒子の速度に比例する。つまり、速度が高いと出没数が多く、低いと少ない。
【００６９】
従って、観測される平均の粒子数をＮａ、時刻ｔと、ｔ＋△ｔに観測される画像の差に現れる粒子数の平均をＡａとすると、△ｔ時間にＡａ／２だけ領域Ｖから出て行くことになる。Ｎａ個の粒子がすべて距離Ｔだけ動くのに要する時間は２△ｔ・Ｎａ／Ａａであるから、粒子の平均速度Ｘａは
Ｘａ＝Ｔ・Ａａ／（２△ｔ・Ｎａ）……（２）
で与えられる。ここで、△ｔは予め設定される値であり、Ｔは既知である。
【００７０】
この原理を用いて、手段５７は、ビデオシステム４４から画像を読出して、撮像された赤血球について、Ｎａ、Ａａを求め、（２）式により、血流速度を算出する。
【００７１】
このようにして得られた各種血球情報（算出値）は、いずれも、実験的に求めた補正係数を乗ずることにより、従来臨床的に用いられてきた中大動静脈で採用した血液情報に換算することができる。
【００７２】
実施例２
図５は、この発明の実施例２の要部を示す構成説明図であり、図６に示されるように、光照射手段により、血管１２の血流方向１４と並行に、幅Ｗ、長さＬ、厚さＴの薄片状に検出領域Ｖを形成し、領域Ｖ中に存在する血球数を計数した場合の実施例を示すものである。図５でも、皮膚面１６以下を便宜上、拡大して描いている。図５では、血管１２の血流方向は、紙面に垂直である。分析装置本体２０は、図１と同様であるから図示を省略する。
【００７３】
分析装置本体２０中の光源２２から発せられた光は、光ファイバ２４を介してディフューザ２６を照射する。光はディフューザ２６により拡散されプレート２８を一様に照らす。プレート２８は実質的に面発光体となり、レンズ３０、３２、ダイクロイックミラー３４で形成される光学系を介して、プレート２８の実像３６が血管１２を横切って形成される。なお、プレート２８には光拡散板、例えば、シグマ光材（株）製のフロスト型拡散板を使用する。
【００７４】
プレート２８の実像３６の厚さはＴである。プレート２８の実像３６と血管１２とが交わった領域が、検出領域Ｖである。
【００７５】
実像３６の明るさと実像３６以外の明るさのコントラストを確保するためには、少なくとも皮膚面１６から実像３６までの照射の光路が急峻に絞られるようにすると良い。
【００７６】
領域Ｖの幅Ｗは、図５、図６の場合、血管の径と一致している。図５の領域Ｖの紙面方向の長さはＬである（図６参照）。長さＬは、光照射系の絞りの程度によって決まる。
【００７７】
領域Ｖからの反射光は、ダイクロイックミラー３４、レンズ３８ａを介してＣＣＤ４０ａで受光される。ＣＣＤ４０ａで撮像された画像を解析し、図１、図２の場合と同様に、領域Ｖの画像中の血球の形態および／又は数から血液検査の各項目の値が求められる。
【００７８】
なお、図５、図６では、プレートの実像３６と血管１２とが交わった場合を描いているが、血管径が太い場合には、図７に示すようにプレート２８の実像３６が完全に血管１２の内部に形成されることもある。この場合には、プレートの実像３６そのものが検出領域Ｖとなる。
【００７９】
また、図６の場合でも、図７の場合でも、撮像系の拡大倍率が高すぎて検出用体積領域Ｖの全体が撮像画面内に納まらないこともある。その際には、撮像画面いっぱいに写った全体を改めて検出領域Ｖの拡大画像と考えればよい。その場合の、領域Ｖの幅Ｗと長さＬの実寸は、画面の横幅と縦幅をそれぞれ撮像系の拡大倍率で割って求められる。領域Ｖの厚さＴは、プレート２８の実像３６の厚さであることは変わらない。
【００８０】
なお、図５に示す実施例では、プレート２８の実像３６を生体内に結像することにより検出領域Ｖを生成したが、そのほかにも、レーザ光を集束レンズや走査手段を介して異なる方向から生体に照射し、共に生体内のある深さで焦点を結ぶようにする（共焦点）と、図５と同じ領域Ｖを形成することができる。
【００８１】
何れにしても、生体内のある深さの領域だけが光照射されるので、生体の他の部位例えば測定対象の血管がある位置よりもさらに深い部位からの散乱光の影響は極めて少い。
【００８２】
実施例３
図１８は、この発明の実施例３を示す構成説明図である。図１８の構成は、図１の構成のヘマトリット値算出手段５４Ａと平均赤血球容積算出手段５０をそれぞれヘマトクリット値算出手段１００と平均赤血球容積算出手段１０１に置換したものであり、その他は図１の構成と同等である。
【００８３】
まず、この実施例におけるヘマトクリット値算出手段１００について説明する。
このヘマトクリット値算出手段１００では、ビデオシステム４４で撮像され画像処理回路４６で処理された画像における一定領域内の赤血球像の占める面積の割合からヘマトクリット値（ＨＣＴ）が算出される。その手順は図１９のフローチャートに示す通りである。つまり、領域Ｖを撮像した画像をビデオシステム４４から図８に示すように１フレームずつ画像を読み出し（ステップＳ７１）、読み出した画像を所定サイズのウィンドウで切出し（ステップＳ７２）、そのウィンドウ内の画像を適当なしきい値で赤血球の部分だけ二値化し（ステップＳ７３）、その赤血球像の占める面積比ＡＲ（％）を求める（ステップＳ７４）。この操作を所定のフレーム数Ｆだけくり返して（ステップＳ７６）、その都度得られたＡＲの累積値ｈを求め、Ｆで除して平均値バーｈを算出し（ステップＳ７７）、赤血球の重なりを補正する関数ｆ（理論的および実験的に求める）を用いてＨを求める（ステップＳ７８）。こうして得られたＨに、補正係数のαを乗じて、細動静脈や毛細血管のデータから、中大動静脈などに対応するヘマトクリット値ＨＣＴを求める（ステップＳ７９）。
【００８４】
次に、平均赤血球容積算出手段１０１について説明する。この手段は、次式を演算して平均赤血球容積（ＭＣＶ）を算出する。
ＭＣＶ＝（ＨＣＴ）／（ＲＢＣ）
ここで、ＨＣＴはヘマトクリット値算出手段１００により、ＲＢＣは赤血球数算出手段４８により、それぞれ求めた値である。
【００８５】
図１の実施例のヘマトクリット値算出手段５４Ａでは、平均赤血球容積（ＭＣＶ）と赤血球数（ＲＢＣ）からヘマトクリット値ＨＣＴを算出するようにしている。この場合、ＭＣＶを求めるために、赤血球１個１個を認識し、その形状を分析する必要があるため、算出時間が比較的長くなる。しかし、図１８に示す実施例のヘマトクリット値算出手段１００では、赤血球を個々に認識する必要がなく、画像から直接ＨＣＴが得られるので、ＨＣＴの算出時間がきわめて短縮される。そして、算出時間が短縮されると多画面についての解析が可能となりＨＣＴの算出精度も向上する。
【００８６】
実施例４
図２０は、この発明の実施例４を示す構成説明図である。図１と同じ要素については、同じ参照番号を付している。図２０において、分析装置本体２０中の光源から発せられた光は、光ファイバ２４を介してプローブ５８内へ導びかれディフューザ２６を照射する。光はディフューザ２６により拡散されコリメートレンズ３０によって平行光に変換される。
【００８７】
平行光の中央部は円盤状の遮光板６７によって遮光され、平行光の周縁部はリング状ミラー３４ａと３４ｂを介してプローブ先端５９から出射される。プローブ先端５９から出射した光は透明板６６および皮膚面１６を介して血管１２の中の検出領域Ｖを照射する。領域Ｖからの反射光は、透明板６６および対物レンズ３８ｂを介してＣＣＤ４０ａで受光される。ＣＣＤ４０ａで撮像された画像は分析装置本体２０で解析される。分析装置本体２０については実施例１ですでに説明したので、ここでの説明を省略する。
【００８８】
実施例４の特徴は、検出領域を限外照明つまり暗視野照明（ｄａｒｋ ｆｉｅｌｄ ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ ）によって照明し、撮像される画像のコントラストを向上させる点である。
ここにおける暗視野照明とは、図２３に示すように、照明光を対物レンズ３８ｂの外側から検出領域Ｖに照射する照明方式である。つまり、照明光は対物レンズ３８ｂの検出領域Ｖに対する開口角θよりも大きな角度ψ１，ψ２で領域Ｖを照明する。従って、照明光のうち皮膚面１６で反射された光は、対物レンズ３８ｂの外側に反射され、ＣＣＤ４０ａには到達しないので、ＣＣＤ４０ａで撮像される画像のコントラストが向上する。
【００８９】
図２１は図２０に示すプローブ５８と被験者の１部（ここでは指の爪郭部）とを相対的に固定する状態を示す説明図であり、Ｌ字状の支持台７１がプローブ５８に取付けられている。プローブ先端５９は、プローブ５８から延出する筒５９ａと、筒５９ａのに先端外周に矢印ａおよびｂ方向に摺動可能に装着された摺動筒５９ｂを備える。摺動筒体５９ｂの先端には透明板６６が固定されている。
筒５９ａの先端には摺動筒体５９ｂを矢印ｂ方向に付勢するスプリング７２ａ，７２ｂが設けられている。内筒７３ａは対物レンズ３８ｂとリングミラー３４ｂを内蔵し、微動素子７４を介してプローブ５８に固定されている。
ここで、支持台７１は筒５９ａ，摺動筒５９ａ，スプリング７２ａ，７２ｂおよび透明板６６と共に固定手段を構成し、摺動筒５９ｂ，スプリング７２ａ，７２ｂおよび透明板６６は安定化手段をも構成する。
【００９０】
被験者の指７５が図２１のように支持台７１と透明板６６との間に挿入されると、スプリング７２ａ，７２ｂは、適度な圧力で透明板６６を指７５の爪郭部に押圧する。それによって爪郭部の血管内の検出領域がＣＣＤ４０ａの視野の中に固定され、指７５の微小振動による検出領域のブレが防止される。
【００９１】
また、ＣＣＤ４０ａのピントの調整は、微動素子７４によりレンズ３８ｂを光軸方向（矢印ａ又はｂ方向）に移動させることにより行うことができる。 なお、微動素子７４には、例えば、ピエゾ素子を用いた素子Ｐ−７２０／Ｐ−７２１（Ｐｈｙｓｉｋ ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｅ製）超音波モータを用いた素子などを適用することができる。
【００９２】
なお、透明板６６は被験者ごとに取り換えが可能なようにプローブ先端５９に着脱可能に取り付けられる。このように透明板６６が取り換え可能であるのは衛生上の理由からである（被験者を病気の感染等から守るため）。
透明板６６としてはガラス板、樹脂製の可撓性フィルムなどが使用可能である。
あるいは、透明板６６自体は交換せず、指７５に交換可能なフィルムを密着させるようにしてもよい。
【００９３】
さらに、皮膚面１６の乱反射を防止し、より鮮明な画像を得るため、図２２に示すように液状あるいはゲル状の、生体に安全な光媒体７６を皮膚面１６と透明板６６との間に介在させることが、より好ましい。
光媒体７６としてはオイルやクリームが使用できる。本実施例では生体に透明板６６を接触させたが、中央部分に光が通過できる孔（光路）を有していれば、不透明板であっても検出領域のブレを防止することができるので使用可能である。
【００９４】
【発明の効果】
本発明によれば、生体から血液を採取することなく、血管内の所定体積の血液を非侵襲的に血液像を撮像することができ、その像を解析することにより単位体積当たりの血球数を計数することができ、ヘマトクリット値、ヘモグロビン量、赤血球恒数も算出することができる。さらに、生体外からの撮像であるにもかかわらず得られる画像が鮮明であるため白血球分類も可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施例１を示す構成説明図である。
【図２】検出領域の例を示す説明図である。
【図３】検出領域の例を示す説明図である。
【図４】検出領域の例を示す説明図である。
【図５】この発明の実施例２の要部を示す構成説明図である。
【図６】検出領域の例の示す説明図である。
【図７】検出領域の例の示す説明図である。
【図８】撮像された画像を示す説明図である。
【図９】画像をウインドウで切出した状況を示す説明図である。
【図１０】赤血球数算出手順を示すフローチャートである。
【図１１】平均赤血球容積算出手順を示すフローチャートである。
【図１２】ヘモグロビン算出手順を示すフローチャートである。
【図１３】ヘモグロビン算出手順を示すフローチャートである。
【図１４】ヘモグロビン算出手順を示すフローチャートである。
【図１５】白血球分類手順を示すフローチャートである。
【図１６】血流速算出原理を示す説明図である。
【図１７】実施例におけるプローブの装着例を示す説明図である。
【図１８】この発明の実施例３を示す構成説明図である。
【図１９】図１８に示す実施例のヘマトクリット値算出手順を示すフローチャートである。
【図２０】この発明の実施例４を示す構成説明図である。
【図２１】図２０に示す実施例の変形例を示す説明図である。
【図２２】図２１の要部を示す説明図である。
【図２３】図２０の部分拡大図である。
【符号の説明】
１２ 血管
１４ 血流方向
１６ 皮膚面
２０ 分析装置本体
２２ 光源
２４ 光ファイバ
３８ レンズ
４０ ＣＣＤ
４２ 伝送路
４４ ビデオシステム
４６ 画像処理回路
４８ 赤血球数算出手段
５０ 平均赤血球容積算出手段
５２ ヘモグロビン量算出手段
５４Ａ ヘマトクリット値算出手段
５４Ｂ 平均血色素量算出手段
５４Ｃ 平均血色素濃度算出手段
５６Ａ 白血球数算出手段
５６Ｂ 白血球分類手段
５７ 血流速度算出手段
５８ プローブ
６０ スリット
６１ 偏光フィルタ
６６ 透明板[0001]
[Industrial applications]
The present invention relates to an apparatus and a method for analyzing blood non-invasively, and more particularly, to an apparatus and method for optically measuring blood flowing through a blood vessel of a living body and analyzing a blood cell component necessary for a blood test. .
[0002]
[Prior art]
Hematological examination items such as blood cell count, hematocrit value, hemoglobin amount, and red blood cell constant (average red blood cell volume: MCV, average hemoglobin amount: MCH, average hemoglobin concentration: MCHC) obtained by analyzing blood are as follows: It is extremely important for diagnosis, treatment, and the like, and is one of the most frequently tested items in clinical tests.
[0003]
These blood tests are performed by collecting (collecting) blood from a living body and analyzing the sample with an analyzer. However, this blood collection causes considerable pain to the living body, and the collected blood is transported to the laboratory where the analyzer is installed, where it is analyzed, so that a real-time blood test can be performed during diagnosis. Can not. In addition, there is a constant concern that a blood sampling needle used for an infectious disease patient such as hepatitis or AIDS may cause a puncture accident.
[0004]
Therefore, there has been a long-felt demand for the development of a device that can perform a blood test completely non-invasively without collecting blood from a living body. Also, if such a device is brought to the patient's bedside, it will be useful to grasp the condition in real time.
[0005]
As a conventional technique related to such an apparatus, a video is periodically taken at a shutter speed of about one thousandth of a second by irradiating light to a site to be observed on the surface of a living body, and blood flow is obtained from each obtained still image. A video microscope that identifies discontinuous points and calculates the blood flow velocity from the position of the blood flow discontinuous point that moves sequentially on each still image, and a high-speed shutter that captures red blood cells of the conjunctival capillaries of the eyeball An analyzer equipped with a video camera is known (see, for example, JP-A-4-161915 and JP-T-1-502563).
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
[0007]
SpecialThe analyzer disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 1-502563 is designed to photograph the conjunctival capillaries of the eyeball with a video camera. However, since the eyeball inherently has a slight movement, the video camera focuses on the eyeball. Since the video camera always moves relative to the imaged portion, it is difficult for the video camera to repeatedly photograph the same region of the imaged portion. It is impossible to mechanically stop fine movement of the eyeball by bringing an object into close contact with the eyeball, because there is a risk of damaging the eyeball.
Further, Japanese Patent Application Laid-Open No. 1-502563 describes that the number of RBCs, HCT, MCV and MCHC are measured, but no specific procedure is described.
[0008]
The present invention has been made in view of such circumstances, and non-invasive by accurately capturing blood cells moving in blood vessels of a living body and analyzing the form and / or number of blood cells from the captured images. It is intended to provide an apparatus and a method capable of analyzing blood by using the apparatus.
[0009]
Means for Solving the Problems and Their Functions
The present inventionA light irradiating unit that irradiates illumination light to a detection region in a blood vessel that has a blood flow and is included in a part of a living body, and a detection region that is reflected by a detection region that passes through a light path different from the optical path of the illumination light to the detection region. Imaging means for imaging, stabilizing means for stabilizing the focus of the imaging means with respect to the detection area, and analysis means for processing an image taken by the imaging means and analyzing characteristics of blood cells contained in the detection area Wherein the imaging means comprises an objective lens for condensing light from the detection area, and the light irradiation means illuminates the detection area at an angle larger than the opening angle of the objective lens with respect to the detection area.A non-invasive blood analyzer is provided.
[0010]
This analyzer is characterized by analyzing blood of a living body non-invasively, and the living body is preferably a mammal including a human.
[0011]
In the light irradiation means for illuminating a detection region in a blood vessel included in a part of a living body, a part of the living body has a skin that is not easily damaged by a contact object, and a part having a blood vessel under the skin, for example, a lip , Fingers, earlobes, etc., and exclude parts that are easily damaged by external light or a contact object, for example, eyes. Further, the detection area in the blood vessel means a predetermined area in the blood vessel that exists as it is in the living body. That is, in the present invention, this predetermined region is referred to as a detection region, and this region is a region having a volume capable of individually distinguishing blood cells present in a blood vessel.
This region may be a region partitioned by two cross sections perpendicular or oblique to the blood flow direction of the blood vessel. Specifically, the section width of the detection region is preferably about 10 to 20 microns.
On the other hand, the thickness of the target blood vessel is not particularly limited, but is preferably a fibrillation vein in order to obtain a reproducible result. The blood cell information obtained from the fibrillation vein can be converted into information on a thick blood vessel (middle and large artery vein).
[0012]
The light irradiation means of the present invention includes, as a light source, a continuous light source such as a laser, a halogen lamp, or a tungsten lamp, or a pulse laser (for example, 7000 series manufactured by Spectra-Physics) or a multi-strobe. An intermittent light source that emits light intermittently, such as (for example, DSX series manufactured by Sugawara Laboratories Inc.) can be used. Usually, it is preferable to use the continuous light source as an intermittent light source by combining an optical shutter. As the optical shutter, a known acousto-optic effect element (electro-optic effect element) or a known acousto-optic effect element can be used. In addition, the light irradiation (flashing) time of these intermittent light sources can be set to 1/10000 second to 1/1 billion second.
[0013]
The light irradiating means selectively includes an optical fiber, various reflecting mirrors, a polarizing element, various lenses, a prism, a slit, a filter, and the like in addition to the above light source, and guides light from the light source to a detection area by a combination thereof. You may make it. In particular, the light irradiating means preferably includes a polarizing means for illuminating the detection area with polarized light.
[0014]
As the imaging means of the present invention, a general CCD imaging element for visible light, infrared light or ultraviolet light can be used. In particular, an electronic shutter function having a shutter speed of 1/10000 second or more is provided. It is preferable to use a CCD image pickup device provided, for example, an XC-73 / CE or XC-75 / 75CE type (with a variable shutter with a maximum shutter speed of 1 / 500,000 second) manufactured by Sony Corporation.
[0015]
In addition, the imaging means selectively includes an optical fiber, various reflecting mirrors, a polarizing element, various lenses, a prism, a slit, a filter, an image intensifier, and the like, in addition to the CCD image pickup element, and a combination of these components allows the detection area to be detected. May be introduced into the CCD image sensor. In particular, it is preferable that the imaging means includes a polarizing means for removing unnecessary scattered light components from the detection area.
[0016]
In the present invention, the light irradiation means or the image pickup means is configured to form one image in the light irradiation or image pickup time of 1 / 10,000 to 1 / 100,000 seconds. For example, a red blood cell moving at a speed of 10 mm / second in a blood vessel moves by 1 micron per 10,000 seconds, so that the image blur of the red blood cell imaged by the configuration of the present invention is 10% of the diameter of the red blood cell (10 microns). Become.
[0017]
It was experimentally confirmed that with this degree of image blur, it is possible to analyze the morphology of blood cells in blood vessels and count the number of blood cells. Further, if one image is formed in a time of one hundred thousandth of a second, if the image blur is formed in one tenth (1%) thereof in a time of one hundredth of a million second, It is suppressed to 1/100 (0.1%), and the shorter the formation time of one image, the higher the accuracy of analyzing the morphology and number of blood cells.
[0018]
However, the shorter the time for forming one image, the smaller the amount of light received by the imaging means, so that it becomes necessary to increase the amount of light of the light irradiation means and the light receiving sensitivity of the imaging means. Therefore, the formation time of one image is preferably from 1/10000 second to 1/1 billion second, more preferably from 50,000 second to 200/100 second.
[0019]
Then, in order to form one image in light irradiation or imaging time of 1 / 10,000 second to 1 billionth of a second, a light irradiating unit having an intermittent light source and an imaging unit having a CCD image sensor are required. It is preferable to combine them, or to combine light irradiation means provided with a continuous light source and image pickup means provided with a CCD image pickup device with an electronic shutter.
[0020]
The light irradiation unit and the imaging unit are configured to capture a plurality of images at predetermined time intervals so that the analysis unit can analyze a form and / or a number including a color tone of the blood cell based on the plurality of images. Is preferred.
[0021]
Note that the imaging unit may further include a recording unit for recording the captured image, for example, an image memory or a video tape recorder.
[0022]
Generally, the number of blood cells as a blood test item is calculated as the number of blood cells existing per unit volume of blood, and therefore, it is necessary to know the volume (volume) of the detection area for the calculation.
[0023]
Therefore, the detection region in the blood vessel targeted by the present invention includes a three-dimensional volume region in which blood cells present in the region can be optically distinguished individually, and the volume (volume) of the detection region Is calculated by the following method, for example.
(1) It is calculated from the area of the image taken, the image-capable depth (depth of focus) of the image pickup means, and the image pickup magnification.
(2) The light irradiating unit illuminates only a predetermined volume area in the blood vessel, and images the illuminated area.
(3) The inner diameter of the imaged blood vessel wall in the detection area is measured, and the volume of the detection area is calculated.
[0024]
In the above method (2), the light irradiating means irradiates slit light from a direction perpendicular or oblique to the blood flow direction of the blood vessel to illuminate the blood vessel so that the blood vessel is cut by the slit light. The image may be picked up by the image pickup means from the cross-sectional direction. Thus, the dynamics of blood cells flowing in the blood vessel can be imaged from the blood flow direction of the blood vessel, and the volume of the detection area is calculated from the product of the area of the blood vessel cross section and the slit width.
[0025]
In the imaging of the cross section of such a blood vessel, it is preferable that the imaging surface of the imaging means is arranged so that the imaging surface can be tilted. Thereby, it is possible to focus on the entire cross-section (the tilt photographing is well known as one of the photographing techniques, and the description thereof is omitted).
[0026]
The analysis means of the present invention selectively performs functions such as various filters, γ correction, interpolation, jitter correction, color tone conversion, color balance correction, white balance, and shading correction in order to perform preprocessing of an image captured by the imaging means. It is preferable to include an analog and / or digital type image processing means provided in the above.
[0027]
Further, the analyzing means includes a calculating means for calculating the number of red blood cells and / or white blood cells, a hematocrit calculating means for calculating a hematocrit value, and a hemoglobin amount calculating for calculating a hemoglobin amount (HGB) by analyzing a reflected light intensity from a detection area. Means, means for calculating mean red blood cell volume (MCV), mean hemoglobin amount (MCH) and mean hemoglobin concentration (MCHC) from blood cell morphology, means for analyzing and classifying blood cell morphology, and fibrillation veins or capillaries It is preferable to provide a means for converting the obtained blood cell information into blood cell information corresponding to middle and large arteries and veins.
[0028]
The analyzing means may be constituted by using a digital signal processor (DSP), for example, TMS320C30 manufactured by Texa Twin Instruments.
[0029]
The non-invasive blood analyzer of the present invention irradiates the light irradiated from the light irradiation means to the detection region in the blood vessel, and, in order to correctly image the reflected light from the illuminated detection region (without image blur), It is desirable to include a fixing unit that relatively fixes at least a part of the living body and the imaging unit, and a stabilizing unit that stabilizes the focus of the imaging unit with respect to the detection area. For such a purpose, the device preferably comprises fixing means and stabilizing means on its own or separately. The structure of such means is appropriately designed according to the relationship between the analyzer and the detection area, and is determined according to the shape and size of the living body part where the detection area exists. For example, when the detection region is a lip capillary, a unit as shown in FIG. 17 can be used. When the detection area is a capillary of a finger, means shown in FIG. 21 can be used.
[0030]
According to another aspect of the present invention, a step of illuminating a detection region in a blood vessel, a step of capturing an image of the illuminated detection region, and processing an image captured by an imaging unit, the method includes: Analyzing the morphology and / or number of blood cells contained in the light irradiation step or the imaging step. The present invention provides a non-invasive blood analysis method characterized by forming a blood sample.
[0031]
【Example】
Hereinafter, the present invention will be described in detail based on embodiments shown in the drawings. This does not limit the present invention.
Example 1
FIG. 1 is a configuration explanatory view showing the configuration of Embodiment 1 of the present invention. As shown in FIG. 1, the light irradiation unit for illuminating the detection region V of the blood vessel 12 existing inside the skin surface 16 of the living body includes a laser light source 22, an optical fiber 24, and a slit 60. The imaging means for imaging the illuminated detection region V includes a CCD 40 with an electronic shutter having a shutter speed of 1/10000 second, a lens 38, a polarizing filter 61, and a video system 44.
[0032]
The analyzing means for processing the image picked up by the CCD 40 provided in the image pick-up means and analyzing the form and / or the number of blood cells included in the detection region V includes an image processing circuit 46, a red blood cell count calculating means 48, Average red blood cell volume calculating means 50, hemoglobin amount calculating means 52, hematocrit value calculating means 54A, average hemoglobin amount calculating means 54B, average hemoglobin concentration calculating means 54C, white blood cell count calculating means 56A, white blood cell classifying means 56B, and blood flow rate calculating means 57 Is provided.
[0033]
Then, the CCD 40 forms an image of one frame each time the detection area V illuminated by the laser light is imaged for an imaging time (shutter speed) of 1/10000 second. In this embodiment, as shown in FIG. 2, the light irradiating means forms a slice-shaped detection region V having a cross-sectional area S and a thickness T in a cross section oblique to the blood flow direction 14 of the blood vessel 12. Is formed, and the blood cells existing in the region V are imaged. In FIG. 1, the skin surface 16 and below are enlarged for convenience.
[0034]
The light source 22 is housed in the analyzer main body 20. The tip of the optical fiber 24, the slit 60, the CCD 40, the lens 38, and the polarizing filter 61 are housed in the probe 58. The laser light emitted from the light source 22 is regulated by the slit 60 after exiting the tip of the optical fiber 24, becomes a thin strip-shaped light beam T (slit light), and irradiates the living body. The transparent plate 66 made of plastic or glass is for obtaining a stable image by bringing the probe tip 59 into close contact with the skin surface 16.
[0035]
When the light beam (slit light) crosses the blood vessel 12, only a specific area of the blood vessel is irradiated, and a detection area V is formed. The reflected light from the region V is received by the light receiving surface of the CCD 40 via the polarizing filter 61 and the lens 38, and the captured image is recorded on the video system 44 via the transmission path 42. Here, in order to capture the reflected light from the region V from the direction of the cross-section 62 in a cross section, a tilting imaging method known as a camera imaging technique is applied. In other words, since the cross section 62, the lens 38, and the imaging surface of the CCD 40 are in a positional relationship with respect to the optical axis, a tilted image can be taken.
[0036]
The cross-sectional area S is obtained by dividing the image area of the imaged cross section by the square of the imaging magnification. Since the thickness T, that is, the thickness of the belt-like light beam, is known from the slit width of the slit 60, the volume of the region V can be obtained by calculation.
[0037]
Alternatively, the volume of the region V may be obtained by cutting out the captured cross-sectional image with a window having a predetermined area, dividing the window area by the square of the imaging magnification, and multiplying the value by the thickness T.
[0038]
Since the thickness T of the region V is formed as thin as, for example, about 10 microns, the probability that blood cells are superimposed on a plane image picked up by a CCD is not high, but even if they overlap, two blood cells are completely formed. As long as they do not overlap vertically, it is easy to identify blood cells one by one on the image by image processing.
[0039]
Although the blood cell count can be calculated from only one image (one frame) as described above, in this embodiment, in order to improve the analysis accuracy, an image of several tens to several hundred frames is used. Are taken continuously. In other words, a blood cell distribution in a wide range within a blood vessel should be originally obtained, and each index should be calculated based on the distribution. However, instead of this, a blood cell distribution is obtained from a plurality of images obtained by continuously imaging the same detection region in the blood vessel. The distribution is obtained, and each statistically reliable index is calculated based on the distribution.
[0040]
When an image intensifier with a high-speed gate is used as the imaging means, a clear image can be obtained even if the amount of light irradiation on the blood vessel is small, so there is no concern about burns due to light irradiation on the living body, and the light source is also used. A low power one may be used.
[0041]
By integrating the optical system into one probe 58 as shown in FIG. 1, it becomes compact and easy to handle, and it is possible to perform measurement only by pressing the probe tip 59 against the skin surface 16 via the transparent plate 66. Become.
[0042]
FIG. 17 is an explanatory view showing a state in which the probe 58 is mounted on the mounting apparatus and fixed to the subject to measure the blood vessels of the lip, and 100a is a forehead fixing for fixing the probe mounting apparatus 100 to the forehead of the subject. The unit 100b is a jaw fixing unit that fixes the probe mounting device 100 to the subject's jaw. As shown in the figure, when the probe 58 is brought into close contact with the lip as a detection area via a stabilizing means, for example, a transparent plate 66 by using a probe mounting device, the tip of the probe 58 is moved by the frictional action of the transparent plate 66. Since the microscopic vibration between the tip of the probe 58 and the lip portion is suppressed by being fixed to the skin surface of the subject, the focus of the imaging system is stabilized, and the mechanical shake of the detection area is prevented.
[0043]
When the light receiving system is provided with the polarizing filter 61, unnecessary scattered light components can be removed, and an image with higher contrast can be obtained. At this time, even if the irradiation system does not have a polarizing filter, the contrast can be considerably improved by using only the filter of the light receiving system.However, a polarizing filter is also provided in the irradiation system, or a linearly polarized laser is guided by a polarization preserving fiber. Preferably, a method is used.
[0044]
In FIGS. 1 and 2, the detection volume region V is formed in a cross section oblique to the blood flow direction 14 of the blood vessel 12, but as shown in FIG. The region V may be formed in the shape of a slice column having a diameter W and a thickness T in a cross section perpendicular to the direction 14. Also in this case, when tilting imaging is performed as in FIG. 1, an image of a cross section perpendicular to the blood flow direction of the blood vessel is captured. The diameter W is determined by the blood vessel diameter, and the thickness T is determined by the beam width of the irradiation system. If the image of the image of the sliced cross section of the blood vessel approximates a perfect circle, the cross sectional area is simply calculated from the diameter W. If the cross-sectional shape deviates from a perfect circle, the cross-sectional area S may be obtained as in the case of FIG.
[0045]
In either case of FIGS. 2 and 3, the entire region V may not fit in the imaging screen. That is, as shown in FIG. 4, only a part of the region V 'in the region V is projected to fill the imaging screen. In such a case, the entirety of the entire imaging screen can be considered as an enlarged image of the detection area V (V 'is considered as V again).
[0046]
In this manner, the dynamics of blood cells flowing in the blood vessel can be imaged from the blood flow direction of the blood vessel.
[0047]
In FIG. 1, a video system 44 includes a video tape recorder (VTR) for recording an image captured by the CCD 40. After the recorded image is processed by the image processing circuit 46, the red blood cell count calculating unit 48, the average red blood cell volume calculating unit 50, the hemoglobin amount calculating unit 52, the hematocrit value calculating unit 54A, the average hemoglobin amount calculating unit 54B, the average hemoglobin It is sent to the concentration calculating means 54C, the white blood cell count calculating means 56A, the white blood cell classifying means 56B and the blood flow velocity calculating means 57, where the form and / or the number including the color tone of the blood cells is analyzed, and the respective values of the blood test items are calculated. You.
[0048]
The image processing circuit 46 selectively performs functions such as various filters, γ correction, interpolation, jitter correction, color tone conversion, color balance correction, white balance, shading correction, and performs image preprocessing.
[0049]
Next, the red blood cell count calculating means 48 will be described. The means 48 calculates the number of red blood cells in a unit volume (RBC) by counting the number of red blood cells in the image of the region V. The procedure is as shown in the flowchart of FIG. That is, an image obtained by capturing the region V is read out from the video system 44 frame by frame as shown in FIG. 8 (step S11), and the read image is cut out by a window of a predetermined size as shown in FIG. 9 (step S12). The red blood cells in the window are recognized, and the red blood cell count a in the window is obtained (step S13). This operation is repeated for a predetermined number of frames F, and the total number n of the red blood cell counts a obtained each time is obtained (steps S14 and S15), and the average red blood cell count N per unit volume is obtained.o= KoCalculate n / F (step 16). Where koIs a conversion coefficient for calculating the number of red blood cells per unit volume obtained from the window size, the imaging magnification, and the thickness T of the region V. And, if necessary, the resulting NoCorrection coefficient k1Is multiplied to convert the data from fibrillation veins (capillary vessels) into red blood cell counts (RBC) corresponding to middle and large arteries and veins (step S17). A known method is used for the image recognition processing of red blood cells in step S3 (for example, Akihide Hashizume et al., "Red Blood Cell Automatic Identification Algorithm and Its Evaluation," Medical Electronics and Biotechnology, Vol. 28, No. 1, March 1990 Month)), or by subtracting two consecutive captured images (time difference of 1/10000 second with a blood flow of 10 mm per second) in which red blood cells have moved about 0.1 micron, and moving red blood cells Erythrocyte recognition can be performed at a higher speed from the two-dimensional difference image in which only the edges of the are extracted and emphasized.
[0050]
Next, the average red blood cell volume calculation means 50 will be described. In this means 50, the area of each red blood cell is obtained from the image, the average value is multiplied by a predetermined coefficient to calculate the volume value, and the average red blood cell volume (MCV) is obtained. The procedure is as shown in the flowchart of FIG. That is, an image is read frame by frame from the video system 44 (step S21), the read image is cut out by a window of a predetermined size (step S22), the red blood cells in the window are recognized, and the diameter d of each red blood cell is determined.iIs calculated, and the average value b is calculated (step S23). This operation is repeated for a predetermined number of frames F, and a total v of the average value b obtained each time is obtained (steps S24 and S25). This total v is divided by the number F of frames to obtain an average diameter vaIs calculated (step S26), and the volume V is calculated using a function f (a function obtained experimentally) which converts the diameter into a volume.oIs obtained (step S27). And the obtained VoCorrection factor α1Then, an average red blood cell volume (MCV) corresponding to middle or large arteries and veins is determined from the data of the arteriovenous veins and capillaries (step S18).
[0051]
Next, the hemoglobin amount calculating means 52 will be described. In this means, the total amount of hemoglobin (HGB) per unit volume is calculated from the intensity of light incident on the region V and the intensity of light reflected from the region V according to the following principle. Assuming that the incident light intensity is Io (λ) and the reflected light intensity is I (λ),
I (λ) = Io (λ) · α (λ)
× exp ((ε1(Λ) Hgb02+ Ε2(Λ) Hgb)) (1)
[0052]
here,
α (λ): Scattering term (with wavelength dependence)
ε1(Λ): absorption coefficient of oxygenated Hgb (with wavelength dependence)
ε2(Λ): absorption coefficient of deoxygenated Hgb (with wavelength dependence)
HgbO2: Concentration of oxygenated Hgb
Hgb: concentration of deoxygenated Hgb
λ: wavelength
And the total hemoglobin amount HGB per unit volume is
HGB = HgbO2+ Hgb
Is required.
[0053]
The scattering term in the equation (1) can be approximately regarded as a constant by selecting an appropriate wavelength λ.0Equation (1) is
log (I (λ) / Io (λ)) = (ε1(Λ) HbO2+ Ε2(Λ) Hg + logα0
It becomes.
[0054]
By the way, I (λ) / Io (λ) is a value obtained by measurement. ε1(Λ), ε2(Λ) is a constant for the selected wavelength and the unknown is HgbO2, H, α0Since it is three,
(A) By measuring I (λ) / Io (λ) for three appropriate wavelengths, HgbO2, Hgb are obtained.
(B) α0Is constant regardless of the living body, α0HgbO can be determined by measuring experimentally in advance for two wavelengths.2, Hgb (in practice, α0There is no problem even if is fixed).
(C) Furthermore, if the same wavelength (for example, 525 nm) is selected for the oxygenated and deoxygenated Hgb, the absorbance becomes ε1(Λ) = ε2(Λ), the total amount of hemoglobin per unit volume can be determined by wavelength.
In the field of blood analysis, the total amount of hemoglobin per unit volume is simply referred to as (total) hemoglobin (amount).
[0055]
Based on the above principle, the hemoglobin amount calculating means 52 calculates the total hemoglobin amount (HGB), which is performed by any one of the three procedures shown in the flowcharts of FIGS.
[0056]
First, the procedure shown in FIG. 12 is characterized in that the reflected light intensity I (λ) is obtained from the sum of the image intensities. That is, the image is calculated by reading the image one frame at a time from the video system 44 (GB), which is performed by any one of the three procedures shown in the flowcharts of FIGS.
[0057]
First, the procedure shown in FIG. 12 is characterized in that the reflected light intensity I (λ) is obtained from the sum of the image intensities. That is, an image is read from the video system 44 frame by frame (step S31), the read image is cut out by a window of a predetermined size (step S32), red blood cells in the window are recognized, and the intensity s of the red blood cell image is obtained (step S32). Step S33). Then, the intensity b of the background of the image is obtained (step S34).
[0058]
The above operation is repeated by a predetermined number of frames F, and the respective sums S and B of the intensities s and b obtained each time are obtained (steps S35 and S36). Then, the intensity I (λ) is calculated by a function g for obtaining the intensity I (λ) from the difference between S and B (step S37). Note that the function g is obtained experimentally. Next, assuming that Io (λ) is known, the total hemoglobin amount and HGB are obtained from equation (1) (step 38).
[0059]
Next, the procedure shown in FIG. 13 is characterized in that the reflected light intensity I (λ) is obtained from the average density of red blood cells. That is, an image is read frame by frame from the video system 44 (step S41), the read image is cut out by a window of a predetermined size (step 42), red blood cells in the window are recognized, and the average scatter of one red blood cell image is determined. The light intensity c is obtained (step S43), the above operation is repeated by a predetermined number of frames F, and the total C of the obtained intensity c is obtained (steps S44 and S45), and the average scattered light intensity Ca of one red blood cell is obtained. Is calculated (step S46). Then, using a function (experimentally obtained) for obtaining I (λ) from the average intensity Ca and the number of red blood cells RBC, I (λ) is obtained (step S47), and Io (λ) is known, The total hemoglobin amount HGB is calculated from the equation (1) (step S48).
[0060]
Note that both of the above two procedures (FIGS. 12 and 13) may be performed, and the one having a smaller difference between frames may be adopted. When the light source 2 emits light of two wavelengths, the procedure of FIG. 12 or the procedure of FIG. 13 is performed for each wavelength, and the hemoglobin amount is obtained based on the equation (1). In this case, The amount of oxygenated hemoglobin and the amount of deoxygenated hemoglobin can be determined.
[0061]
Next, the procedure shown in FIG. 14 is characterized in that when the light source 22 emits light having three wavelengths or white or broadband spectrum, the amount of hemoglobin is obtained from the color tone of the image. That is, an image is read frame by frame from the video system 44, the read image is cut out by a window of a predetermined size, red blood cells in the window are recognized, and red blood cell images R (red), G (green), and B (blue) are displayed. ) Are extracted (steps S51, S52, S53).
[0062]
The above operation is repeated by a predetermined number of frames F, and the respective totals R, G, B of the components r, g, b obtained each time are calculated (steps S54, S55). Then, the average primary color components Ra, Ga, and Ba are obtained (step S56), and the total hemoglobin amount HGB is calculated using the function f obtained experimentally in advance (step S57).
[0063]
Next, the hematocrit value calculating means 54A will be described. This means calculates the hematocrit value HCT by calculating the following equation.
HCT = α2× (MCV) × (RBC)
Here, MCV is a value obtained by the average red blood cell volume calculation means 50, and RBC is a value obtained by the red blood cell count calculation means 48, respectively.2Is a correction coefficient for conversion from fibrillation vein to middle and large artery vein.
[0064]
Next, the average hemoglobin amount calculating means 54B will be described. This means calculates the average hemoglobin amount MCH by calculating the following equation.
MCH = (HGB) / (RBC)
Here, HBC is a value obtained by the hemoglobin amount calculation means 52, and RBC is a value obtained by the red blood cell count calculation means 48.
[0065]
Next, the average hemoglobin concentration calculating means 54c will be described. This means 54c calculates the following formula to calculate the average hemoglobin concentration MCHC.
MHCH = (HGB) / (HCT)
Here, HGB is a value obtained by the hemoglobin amount calculating means 52, and HCT is a value obtained by the hematocrit value calculating means 54A.
[0066]
Next, the white blood cell count calculating means 56A will be described. In the means 56A, the number of white blood cells in the unit volume is calculated by recognizing the white blood cells in the image of the region V and counting the number of white blood cells. The procedure is the same as the procedure for calculating the number of red blood cells (RBC) (FIG. 10), and a description thereof will be omitted. However, since the number of white blood cells is smaller than that of red blood cells (about one thousandth), the number of frames F is increased. There is a need.
[0067]
Next, the leukocyte classification means 56B will be described. In this means 56B, leukocytes are classified into lymphocytes, monocytes, neutrophils, eosinophils, basophils and the like based on morphological characteristics. The procedure is as shown in the flowchart of FIG. That is, an image is read frame by frame from the video system 44 (step S61), the read image is cut out by a window of a predetermined size (step S62), and white blood cells in the window are recognized based on scattered light intensity, color tone, and the like (step S61). S63). Then, the characteristic parameters (size, shape, nucleus size, nucleus shape, etc.) of each leukocyte are obtained (step S64), and classification is performed based on the obtained characteristic parameters (step S65). The above operation is repeated for a predetermined number of frames F, and each classification ratio is calculated (step S65).
[0068]
Next, the blood flow velocity calculating means 57 will be described. As shown in FIGS. 2, 3 and 4, the means 57 can obtain the cross-sectional images of the blood vessels, and can perform the blood flow according to the principle shown in FIG. 16 (the zero-cross method extended to the space). The speed is calculated. That is, as shown in FIG. 16A, when a particle passes through a detection area V defined by parallel planes A and B having an interval T in the direction of arrow M, it is observed from the direction of arrow N. I do. 10B, 10 particles are observed at time t, and particles (1) and (9) close to the plane A escape from the region V at time t. When the particle (11) outside and close to the plane B enters the region V, the particles newly appearing within the time Δt with respect to the region V are as shown in FIG. 16 (b) and FIG. 16 (c). If the difference is taken, it becomes clear as shown in FIG. Therefore, assuming that the distribution density of the particles is constant, the frequency of occurrence of the particles in the region V is proportional to the speed of the particles. That is, when the speed is high, the number of appearances is large, and when it is low, the number is small.
[0069]
Therefore, assuming that the average number of particles observed is Na and the average of the number of particles appearing in the difference between the image observed at time t and t + Δt is Aa, Aa / 2 emerges from the region V at time Δt. Will go. Since the time required for all the Na particles to move by the distance T is 2 △ t · Na / Aa, the average velocity Xa of the particles is
Xa = T.Aa / ([email protected]) (2)
Given by Here, Δt is a preset value, and T is known.
[0070]
Using this principle, the means 57 reads an image from the video system 44, obtains Na and Aa for the imaged red blood cells, and calculates the blood flow velocity according to equation (2).
[0071]
The various blood cell information (calculated values) obtained in this way are all converted to blood information used in middle and large arteries and veins conventionally used clinically by multiplying them by a correction coefficient obtained experimentally. can do.
[0072]
Example 2
FIG. 5 is a structural explanatory view showing a main part of a second embodiment of the present invention. As shown in FIG. 6, the light irradiation means makes the width W and the length parallel to the blood flow direction 14 of the blood vessel 12 as shown in FIG. This shows an embodiment in which a detection region V is formed in a flake shape having a thickness L and a thickness T, and the number of blood cells present in the region V is counted. Also in FIG. 5, the skin surface 16 and below are enlarged for convenience. In FIG. 5, the blood flow direction of the blood vessel 12 is perpendicular to the paper surface. The analyzer main body 20 is the same as that in FIG.
[0073]
Light emitted from a light source 22 in the analyzer main body 20 irradiates a diffuser 26 via an optical fiber 24. The light is diffused by the diffuser 26 and illuminates the plate 28 uniformly. The plate 28 substantially becomes a surface light emitter, and a real image 36 of the plate 28 is formed across the blood vessel 12 via an optical system formed by the lenses 30 and 32 and the dichroic mirror 34. Note that a light diffusion plate, for example, a frost type diffusion plate manufactured by Sigma Kogyo Co., Ltd. is used as the plate 28.
[0074]
The thickness of the real image 36 of the plate 28 is T. The region where the real image 36 of the plate 28 and the blood vessel 12 intersect is the detection region V.
[0075]
In order to secure a contrast between the brightness of the real image 36 and the brightness of the real image 36, it is preferable that at least the light path of the irradiation from the skin surface 16 to the real image 36 be sharply narrowed.
[0076]
5 and 6, the width W of the region V matches the diameter of the blood vessel. The length in the paper surface direction of the region V in FIG. 5 is L (see FIG. 6). The length L is determined by the degree of the stop of the light irradiation system.
[0077]
Light reflected from the region V is received by the CCD 40a via the dichroic mirror 34 and the lens 38a. The image captured by the CCD 40a is analyzed, and the value of each item of the blood test is obtained from the morphology and / or the number of blood cells in the image of the region V, as in the case of FIGS.
[0078]
5 and 6 illustrate a case where the real image 36 of the plate and the blood vessel 12 intersect. However, when the diameter of the blood vessel is large, the real image 36 of the plate 28 12 may be formed inside. In this case, the real image 36 of the plate itself becomes the detection region V.
[0079]
In addition, in both the case of FIG. 6 and the case of FIG. 7, the magnification of the imaging system may be too high and the entire detection volume region V may not fit in the imaging screen. In such a case, the entirety of the entire imaging screen may be considered as an enlarged image of the detection region V. In this case, the actual size of the width W and the length L of the region V can be obtained by dividing the horizontal width and the vertical width of the screen by the magnification of the imaging system. The thickness T of the region V remains the same as the thickness of the real image 36 of the plate 28.
[0080]
In the embodiment shown in FIG. 5, the detection region V is generated by imaging the real image 36 of the plate 28 in the living body. In addition, the laser light is transmitted from a different direction via a focusing lens or a scanning unit. By irradiating the living body and focusing at a certain depth in the living body (confocal), the same region V as in FIG. 5 can be formed.
[0081]
In any case, since only a region at a certain depth in the living body is irradiated with light, the influence of scattered light from other parts of the living body, for example, a part deeper than the position where the blood vessel to be measured is located, is extremely small.
[0082]
Example 3
FIG. 18 is a configuration explanatory view showing Embodiment 3 of the present invention. The configuration of FIG. 18 is obtained by replacing the hematrit value calculation unit 54A and the average red blood cell volume calculation unit 50 of the configuration of FIG. 1 with a hematocrit value calculation unit 100 and an average red blood cell volume calculation unit 101, respectively. Is equivalent to
[0083]
First, the hematocrit value calculating means 100 in this embodiment will be described.
The hematocrit value calculating means 100 calculates a hematocrit value (HCT) from a ratio of an area occupied by a red blood cell image in a certain region in an image captured by the video system 44 and processed by the image processing circuit 46. The procedure is as shown in the flowchart of FIG. That is, as shown in FIG. 8, an image obtained by capturing the region V is read from the video system 44 one frame at a time (step S71), and the read image is cut out by a window of a predetermined size (step S72). Is binarized with an appropriate threshold value only for the red blood cell portion (step S73), and the area ratio AR (%) occupied by the red blood cell image is determined (step S74). This operation is repeated for a predetermined number of frames F (step S76), the accumulated value h of the AR obtained each time is obtained, and the result is divided by F to calculate an average bar h (step S77). H is determined using the function f to be corrected (determined theoretically and experimentally) (step S78). The thus obtained H is multiplied by the correction coefficient α to obtain a hematocrit value HCT corresponding to the middle and large arteries and veins from the data of the fibrillation veins and capillaries (step S79).
[0084]
Next, the average red blood cell volume calculation means 101 will be described. This means calculates the average red blood cell volume (MCV) by calculating the following equation.
MCV = (HCT) / (RBC)
Here, HCT is a value obtained by the hematocrit value calculation means 100, and RBC is a value obtained by the red blood cell count calculation means 48.
[0085]
The hematocrit value calculation means 54A of the embodiment of FIG. 1 calculates the hematocrit value HCT from the average red blood cell volume (MCV) and the red blood cell count (RBC). In this case, in order to obtain the MCV, it is necessary to recognize each red blood cell and analyze its shape, so that the calculation time becomes relatively long. However, the hematocrit value calculation means 100 of the embodiment shown in FIG. 18 does not need to individually recognize red blood cells, and can obtain HCT directly from an image, so that the calculation time of HCT is extremely reduced. When the calculation time is shortened, analysis on multiple screens becomes possible, and the calculation accuracy of HCT is also improved.
[0086]
Example 4
FIG. 20 is a configuration explanatory view showing Embodiment 4 of the present invention. The same elements as those in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals. In FIG. 20, light emitted from a light source in the analyzer main body 20 is guided into a probe 58 via an optical fiber 24 and irradiates the diffuser 26. The light is diffused by the diffuser 26 and converted into parallel light by the collimating lens 30.
[0087]
The central part of the parallel light is shielded by a disk-shaped light shielding plate 67, and the peripheral part of the parallel light is emitted from the probe tip 59 via the ring-shaped mirrors 34a and 34b. Light emitted from the probe tip 59 irradiates the detection region V in the blood vessel 12 via the transparent plate 66 and the skin surface 16. Light reflected from the region V is received by the CCD 40a via the transparent plate 66 and the objective lens 38b. The image captured by the CCD 40a is analyzed by the analyzer main body 20. Since the analyzer main body 20 has already been described in the first embodiment, a description thereof will be omitted.
[0088]
The feature of the fourth embodiment is that the detection region is illuminated by ultra-light illumination, that is, dark field illumination, thereby improving the contrast of a captured image.
As shown in FIG. 23, the dark field illumination is an illumination method in which illumination light is applied to the detection region V from outside the objective lens 38b. That is, the illumination light illuminates the area V at angles ψ1 and ψ2 larger than the opening angle θ with respect to the detection area V of the objective lens 38b. Therefore, of the illumination light, the light reflected by the skin surface 16 is reflected outside the objective lens 38b and does not reach the CCD 40a, so that the contrast of an image captured by the CCD 40a is improved.
[0089]
FIG. 21 is an explanatory view showing a state in which the probe 58 shown in FIG. 20 and a part of the subject (here, finger nail section) are relatively fixed, and an L-shaped support base 71 is attached to the probe 58. Has been. The probe distal end 59 includes a cylinder 59a extending from the probe 58, and a sliding cylinder 59b mounted on the outer periphery of the cylinder 59a so as to be slidable in the directions of arrows a and b. A transparent plate 66 is fixed to the tip of the sliding cylinder 59b.
Springs 72a, 72b for urging the sliding cylinder 59b in the direction of arrow b are provided at the tip of the cylinder 59a. The inner cylinder 73a incorporates an objective lens 38b and a ring mirror 34b, and is fixed to the probe 58 via a fine movement element 74.
Here, the support base 71 constitutes a fixing means together with the cylinder 59a, the sliding cylinder 59a, the springs 72a, 72b and the transparent plate 66, and the sliding cylinder 59b, the springs 72a, 72b and the transparent plate 66 also constitute the stabilizing means. I do.
[0090]
When the subject's finger 75 is inserted between the support base 71 and the transparent plate 66 as shown in FIG. 21, the springs 72 a and 72 b press the transparent plate 66 against the claws of the finger 75 with an appropriate pressure. As a result, the detection area in the blood vessel of the nail fold is fixed in the field of view of the CCD 40a, and blurring of the detection area due to minute vibration of the finger 75 is prevented.
[0091]
Further, the focus of the CCD 40a can be adjusted by moving the lens 38b in the optical axis direction (the direction of the arrow a or b) by the fine movement element 74. In addition, as the fine movement element 74, for example, an element using an element P-720 / P-721 (manufactured by Physik instrumente) using a piezo element and an ultrasonic motor can be applied.
[0092]
The transparent plate 66 is detachably attached to the probe tip 59 so that it can be replaced for each subject. The reason that the transparent plate 66 can be replaced in this manner is for hygiene reasons (to protect the subject from disease infection, etc.).
As the transparent plate 66, a glass plate, a flexible film made of resin, or the like can be used.
Alternatively, the exchangeable film may be brought into close contact with the finger 75 without replacing the transparent plate 66 itself.
[0093]
Furthermore, in order to prevent diffuse reflection on the skin surface 16 and obtain a clearer image, a liquid or gel-like, biologically safe optical medium 76 is provided between the skin surface 16 and the transparent plate 66 as shown in FIG. It is more preferable to intervene.
Oil or cream can be used as the optical medium 76. In this embodiment, the transparent plate 66 is brought into contact with the living body. However, if there is a hole (light path) through which light can pass in the center, even in the case of an opaque plate, the detection area can be prevented from blurring. Can be used.
[0094]
【The invention's effect】
According to the present invention, it is possible to non-invasively capture a blood image of a predetermined volume of blood in a blood vessel without collecting blood from a living body, and analyze the image to determine the number of blood cells per unit volume. It can be counted, and the hematocrit value, hemoglobin amount, and erythrocyte constant can also be calculated. Furthermore, since the obtained image is clear despite being taken from outside the living body, white blood cell classification is also possible.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration explanatory view showing a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating an example of a detection area.
FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating an example of a detection area.
FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of a detection area.
FIG. 5 is a configuration explanatory view showing a main part of a second embodiment of the present invention.
FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of a detection area.
FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating an example of a detection area.
FIG. 8 is an explanatory diagram showing a captured image.
FIG. 9 is an explanatory diagram showing a situation where an image is cut out by a window.
FIG. 10 is a flowchart showing a procedure for calculating the number of red blood cells.
FIG. 11 is a flowchart showing a procedure for calculating an average red blood cell volume.
FIG. 12 is a flowchart showing a procedure for calculating hemoglobin.
FIG. 13 is a flowchart showing a procedure for calculating hemoglobin.
FIG. 14 is a flowchart showing a procedure for calculating hemoglobin.
FIG. 15 is a flowchart showing a white blood cell classification procedure.
FIG. 16 is an explanatory diagram illustrating a principle of calculating a blood flow velocity.
FIG. 17 is an explanatory diagram showing an example of mounting a probe in the embodiment.
FIG. 18 is a configuration explanatory view showing a third embodiment of the present invention.
FIG. 19 is a flowchart showing a hematocrit value calculation procedure of the embodiment shown in FIG. 18;
FIG. 20 is a configuration explanatory view showing a fourth embodiment of the present invention.
FIG. 21 is an explanatory view showing a modification of the embodiment shown in FIG. 20;
FIG. 22 is an explanatory diagram showing a main part of FIG. 21;
FIG. 23 is a partially enlarged view of FIG. 20;
[Explanation of symbols]
12 blood vessels
14 Blood flow direction
16 Skin surface
20 analyzer main body
22 light source
24 Optical fiber
38 lenses
40 CCD
42 Transmission line
44 Video System
46 Image processing circuit
48 Red blood cell count calculation means
50 Mean erythrocyte volume calculation means
52 Hemoglobin amount calculation means
54A hematocrit value calculation means
54B Mean hemoglobin amount calculation means
54C average hemoglobin concentration calculating means
56A white blood cell count calculation means
56B leukocyte classification means
57 blood flow velocity calculation means
58 Probe
60 slit
61 Polarizing filter
66 transparent board
