JP5722766B2 - 生物上の骨格系観察方法 - Google Patents

Description

診断に用いる医療システムに関する。

多くの人々が背痛に悩まされている。背痛の原因を診断することはしばしば困難である。背痛の原因を診断しようという試みにおいて、超音波又はＸ線機器のようなイメージング装置が、患者の脊椎の構造の像を得るために使用されうる。しかしながら、脊椎の構造の静止図は、脊椎に関する構造的完全性又は機能的能力を評価するには十分でないかもしれない。脊椎を評価する非静止の代替手段は、シングルポイントの位置に力（即ち、励起）を加え、同じ位置での応答を測定するシングルポイントプローブを使用することである。この方法は、対象の不快症状に係るかもしれない、構造的及び機能的不具合を識別するには、しばしば不十分である。

脊椎の構造及び脊椎の機能の間には関係があると思われている。しかし、それでもなお、我々はどのようにして及びいつ構造変化がおこるのかということも、なぜこのような構造変化が病変及び病状につながるかどうかということも、理解しなければならない。この知識の欠如に対する１つの弁明は、脊椎の構造を評価することが一般的にできないことである。脊髄組織をみるために多くの技術が利用できる一方で、それらは、構造的完全性又は機能的能力を評価するには十分でないかもしれない。特に、種々のイメージング技術は、重要な構造変化を視覚化する性能又は解像度を欠いているかもしれない。たとえ構造変化が視覚化されても、その構造変化の存在が、構造的完全性又は構造的耐力（Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）に影響を与えていないかもしれない。それゆえ、脊椎の構造を評価するために利用できるツールがほとんどなく、脊椎障害、脊椎損傷及び脊椎病変に対するその重要性を理解することは非常に難しく、従って、これらの健康状態に伴う多大な費用及び罹患率に対する意味のある解決策を見つけることは非常に難しい。

生物上の骨格系、特に脊柱に関する標的組織を観察する方法が提供される。一実施態様におけるその方法は、前記生物上の骨格系の一部に対して機械的励起を加え、前記標的組織を通過する力学的な波を発生させること、前記標的組織の前記力学的な波に対する応答を引き起こす前記力学的な波を、前記標的組織が変調すること、前記応答を測定すること；及び前記応答から前記標的組織の構造的状態及び機能的状態を決定すること、を含む。

生物上の骨格系における標的細胞の状態を観察するためのシステムも提供される。一実施態様におけるそのシステムは、前記生物上の骨格系の一部に対して機械的励起を加え、前記標的組織を通過することができる力学的な波を発生させ、かつ、前記標的細胞によって変調され、前記標的細胞の前記力学的な波に対する応答を引き起こす、機械的信号発生器と；前記応答を感知するために前記骨格系上の位置に配置されるのに適した１つ又はそれ以上の検出器と；前記１つ又はそれ以上の検出器の出力を受け、前記応答の表現を引き起こすために接続された処理システムと、を含む。前記処理システムは、前記検出器の出力から前記標的組織の構造的状態及び機能的状態を決定しても良い。

前記生物上の骨格系の応答は、前記骨格系上の複数の位置で、検出器を用いて、測定されても良い。例えば、脊柱などの前記標的組織に亘って配置され、同時にサンプリングされる。

装置や方法に係るこれらの及び他の様態は、特許請求の範囲に記載されており、参照することにより本明細書に組み込まれる。

いくつかの実施様態を、以下図面を参照しながら説明する。図中において、同種の参照番号は、同種の要素を例示することにより意味する。
図１は、生物上の骨格系における標的組織の状態を観察するシステムの概略図である。 図１Ａは、生物上の骨格系における標的組織の状態を観察するシステムについての更なる実施様態を示す。 図２は、生物上の骨格系における標的組織の状態を観察する方法のフローダイヤグラムである。 図３は、生物上の骨格系における標的組織の状態を観察するための実験装置の概略図であり、侵襲性の装置を示している。 図４は、種々の構造状態／機能状態における試験下での、１つの構造の周波数応答関数のプロットである。 図５は、各々の試験片で作成された構造状態の代表をまとめたものである。構造状態は、１つの健康状態及び損傷状態から成る。さらに損傷位置（Ｌｌ−２ ｄａｍａｇｅ＝ＤＬｌ、Ｌ２−３ ｄａｍａｇｅ＝ＤＬ２、Ｌ３−４ ｄａｍａｇｅ＝ＤＬ３及びＬ４−５ ｄａｍａｇｅ＝ＤＬ４）及び損傷の大きさ（結合された脊椎骨（ｌｉｎｋｅｄ ｖｅｒｔｅｂｒａｅ）＝ＤＥｌ、外科用メスによる刺し傷（Ｓｃａｌｐｅｌ ｓｔａｂ）＝ＤＥ３１、椎間板半切開（ｈａｌｆ ｄｉｓｃ ｔｒａｎｓｅｃｔｉｏｎ）＝ＤＥ３２、椎間板全切開（ｆuｌｌ ｄｉｓｃ ｔｒａｎｓｅｃｔｉｏｎ）＝ＤＥ３３）によりさらに損傷状態は特徴付けられる。また、各々の振動強度で収集された検査の数が、ニューラルネットワークを学習させること及び試験することのために用いられる検査の数と共に示されている。最後に、各々の構造状態における予想診断ノード割当が示されている。 図６は、一例のニューラルネットワークによりなされる、診断ノード割当の可能性のある数である。各々の場合において、診断ノード割当は、既知の損傷の有／無及び損傷の有無に関するニューラルネットワークの判断に基づいて、四つの部類に分類される。これら四つの部類の中で可能性のある割当の総数は、その後単一の試行に与えられる。というのは、ニューラルネットワークを試験するための使用される試行の総数、ひいては試行の総数は、全ての構造状態に基づいているからである。全ての構造状態でのニューラルネットワークを学習させるための使用される試験試行の数において、ニューラルネットワークは、真陽性（１０２）、真陰性（４８）、偽陽性（３３６）及び偽陰性（３５４）に分解され得る、８４０の判断を下す可能性を有している。 図７は、試験結果のプロットである。 図８は、可能性のある割当の総数（図６）の観点から表される、前記例のニューラルネットワークによりなされた診断ノード割当の実際の数である。ＤＳは損傷状態であり、ＨＳは健康状態である。結果は試験される各々の動物に対して、検討中の加速度計軸につき記録される。これらのデータから、誤割当（ｍｉｓａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｓ）の総数が、動物あたりの可能性のある割当の総数（８４０）と６匹の動物により掛け算された物（５０４０）を分母として用いて記録される。 図９は、動物及び加速度計軸による、ニューラルネットワークの診断の感度及び特異度である。 図１０は、ヒトの死体における試験結果を説明する。 図１１は、ヒトの死体における試験結果を説明する。 図１２は、ヒトの死体における試験結果を説明する。

標的組織は、臨床医又は獣医が研究したいと望む生物上の骨格系の一部である。標的組織は、脊柱における脊椎骨であって良い。機械的励起は、標的組織を通過する力学的な波を発生させるために、シェーカーなどの機械的励起装置により、生物上の骨格系に対して作動される。力学的な波は標的組織によって変調され、その力学的な波に対して標的組織の応答を生む。機械的励起の特徴は、前記作動位置及び生物上の骨格系の機械的励起に対する応答を測定する１つ又はそれ以上の検出器で測定しても良い。処理システムは、その応答から標的組織の特性の決定を可能にする。

応答又は生物上の骨格系からの出力は、信号の伝播速度により、事実上同時の出力であり、受信するとすぐに測定されるかもしれない。いくつかの実施様態では、機械的励起又は信号入力は、患者の脊椎の脊椎骨上にある単一の点で与えられる機械的な振動であり、その応答が、患者の脊柱上にある多くの異なった点で同時に測定される。その方法は、例えば、周波数が０Ｈｚ〜２０００Ｈｚ、しかしながらより高くてもよい、範囲のように、種々の周波数の範囲で繰り返されうる。励起は、一気に（ｉｎ ｂｕｒｓｔ）提供されても良い。例えば、一気に一秒、その後、一秒遅れで次の突発（ｂｕｒｓｔ）である。その突発に由来して感知された応答は、平均化されても良い。結果として現れるデータは、周波数応答関数を作成するために使用しても良い。周波数応答関数は、骨格系の変化及び／又は問題を診断するために使用することができる。

図１は、患者１１に接続されたシステム１０の概略図を提供する。システム１０は、機械的信号発生器１２を含む。信号発生器１２により発生した信号は、機械的シグナル又は機械的励起である。一実施様態では、信号発生器１２は、ソフトウェアにより制御され、特定の周波数範囲の力学的な波を提供する電気機械のシェーカーである。これらの波は、その周波数範囲にわたって不規則に又は増加する方向又は減少する方向に伝えることができる。ソフトウェアは、シェーカーにより作られる変位及び／又は荷重も制御することができる。励起の他のソースは、圧電性及び水力のシェーカー、自己運動するもの又は周辺環境によるものを含む。適切な力及び変位をもたらす如何なる技術を使用しても良い。検出器は、加速度計、レーザー振動計、変位変換器、超音波検出器又は生物上の骨格系及び周辺組織を通過する力学的な波の応答を検出するのに適した他の検出器であって良い。

患者は、直立した体重負荷に位置されても良いし、もたれかかるよりは普通の活動的な他の位置に位置されても良い。これは、静止した位置取りより寧ろ、普通の活動的な位置取りに基づいて測定を提供することに利点を有するかもしれない。

機械的入力は、特殊用途の機械的信号発生器によって提供する必要はない。代わりに、システムは、対象物自身の環境下に存在する加振源を使用しても良い。例えば、車に座ること又はトレッドミル上を走ることにより、励起を提供することができる。その場合、その車又は人の走るモーションと一体となったトレッドミルは、機械的信号発生器である。これらの励起源は広い範囲の周波数を提供しないかもしれないが、このような励起源は、例えば、脊髄の問題に対する環境的要因を診断する際に有益であろう、前後状況の具体的情報を提供できる。

図１の実施様態において、機械的信号発生器１２は、制御された信号入力を提供するために使用される。信号発生器１２は、動かない／固定された物体に固定され又は支えられても良い。例えば、シェーカーの本体がその物体の上に吊るされるようにである。そして、自身の振動に反応して動かず、寧ろ発生器１２の出力側だけが振動を誘発する。これにより、発生器１２からより制御された出力を提供できる。発生器１２は、単軸の発生器でも良いし、多軸の信号発生器でも良い。発生器は単数であっても良く又複数の発生器であっても良い。例えば、少なくとも４０Ｈｚにわたる、周波数が広い範囲で振動を発生させるシェーカーを有することが、有利であるかもしれない。

図１に示されるように、信号発生器１２は、患者１１の生物上の骨格系の一部に機械的励起を加えるため、患者１１に接続されており、標的組織（ここでは、脊柱の一部）を通過することができる力学的な波を発生させる。患者１１は、表面薄層１４及び表面薄層１４の下に例示的な脊椎骨１６、１８、２０、２２、２４及び２６を有している。力学的な波が標的組織を通過する際、標的組織により変調され、この変調により、標的組織の力学的な波に対する応答が発生する。

図１の実施様態では、信号発生器１２は、患者１１の骨格系の一部に直接接続されている。この実施様態では、それは患者１１の脊椎骨２０である。図１の実施様態では、その接続はロッド２８によってなされる。ロッド２８は、スティンガーとしても知られ、その長手軸に対して柔軟である薄い棒である。そのロッドは、例えば、金属棒であっても良く又プレキシガラスであっても良い。図１の実施様態では、そのロッドは、一端がシェーカー又は信号発生器１２にねじ込まれ、他方の端が患者１１の脊椎骨２０に固定されている。このため、患者１１の表面薄層１４を切り開く切開が必要となるかもしれない。また、針が皮膚を通して、骨格に挿入されるかもしれない。そして、検出器がその針に取り付けられるかもしれない。患者１１の脊椎の外科治療の結果を分析するために、外科手術中に、例えば図１の実施様態を、使用することができる。ロッド２８は、一方の端又は両端又はクランプで固定すること、クリップで留めること又は単純に所定の位置に保つために予圧（ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｐｒｅｌｏａｄ）を加えて接することといった、他の手段によって接続することができる。予圧を測定し、規格化するために、検出器又は目盛りがついたバネは、スティンガーと直列に使用することができる。他の実施様態では、ロッド２８は表面薄層１４に対して、単に接したり、接着されたり、吸着カップで付けられたり又はその反対でくっ付けるようにしても良い。そして、ロッド２８は表面薄層１４に対して、単に接したり、接着されたり、吸着カップで付けられたり又はその反対でくっ付けるようにしても良い。そして、それは脊椎骨２０には直接は触れない。脊椎骨１６から２６に亘る表面薄層１４は薄いので、表面薄層１４は完全には応答を遮断せず、表面薄層１４を通じて検出される応答から有益な情報が得られるかもしれない。発生器１２を患者１１に接続する他の手法も使用しても良い。例えば、発生器１２は、脊椎骨２０又は骨盤のような患者１１の骨格系の他の位置に直接接続されても良い。図１の脊椎骨２０は例示的な入力位置であり、患者の骨格上の他の入力位置を使用しても良いことがわかる。

図１の実施様態では、ロードセル３０は、ロッド２８に備え付けられている。ロードセル３０は、発生器１２から患者１１まで実際に届けられる信号を測定する。例えば、ロードセル３０は、発生器１２により患者に入力される信号の振幅、振動数及び向きを測定するかもしれない。ロードセル３０は、入力信号を定量化するいくつかの手段を有していても良い。ロードセル３０は、入力信号応答を発生させるための、生物上の骨格系の一部に加えられる機械的励起を測定する。加速度計はロードセル３０と結合され、機械的励起の影響を受けやすい同じ位置から測定しても良い。

システム１０では、入力信号の結果としての骨格系からの出力も、測定される。図１の実施様態では、検出器又は測定装置３２、３４、３６、３８及び４０が備えられている。機械的励起からの力学的な波が標的組織の少なくとも一部を通った後、前記検出器３２〜４０は、生物上の骨格系の機械的励起に対する応答を測定する。システム１０は、信号を入力するための入力点とは離れていてもよい出力点において、少なくとも１つの測定装置を使用する。図１の実施様態では、各々の測定装置は、ロッド２８の接続とは離れており、患者１１の骨格系における異なった要素に接続されている。図１の実施様態では、測定装置３２、３４、３６、３８及び４０の各々はそれぞれ、患者１１の脊椎骨１６、１８、２０、２２及び２４の１つと接続されている。前記測定装置は、患者１１との接続点において、発生器１２からの入力信号に応じて、信号出力の少なくとも一つのパラメータを測定する。測定されるものは、使用される測定装置の種類に依存する。例えば、測定装置３２、３４、３６、３８及び４０は、三軸方向でのそれぞれの点での加速度を測定する加速度計であっても良い。前記装置は、一軸だけを測定しても良く、変位や速度などの他のパラメータを測定しても良い。例えば、超音波装置は、変位や速度を測定するために使用できる。

図１の実施様態では、測定装置は各々の脊椎骨に直接ねじ込まれている。しかしながら、それらは、いかなる方法で脊椎骨に留められても良く、取り付けられても良く又は脊椎骨又は脊椎骨上の表面薄層１４の表面に単純に隣接してもよい。図１には５つの測定装置が描かれているが、本発明から逸脱すること無しに、より少ない数又は多い測定装置を使用しても良いことが理解されるであろう。機械的励起装置、ロードセル３０の出力及び測定装置３２、３４、３６、３８及び４０は、ディスプレイ４３を有するコンピュータ４１のような処理装置に接続しても良い。従来のいかなる処理装置を使用しても良く、処理装置は、二つ以上のモジュールで構成されていても良い。装置間の、図中では線で表されているような接続は、従来の通信ケーブルである。前記検出器３２〜４０は、パラレルに設けられて処理装置４１に別々に接続されても良いし、又は連続して接続されても良い。各々の検出器は、処理装置４１からより離れた検出器からの信号を転送する。機械的励起装置及び検出器は、必要とするドライバ及びデータ収集装置とともに、適切な製造供給元から得ても良い。前記ドライバ及びデータ収集装置は、図中には個別には示されていないが、検出器又は処理装置の一部であると考えても良い。

図１Ａは、励起装置１２Ａからの機械的励起が脊柱１１Ａに対する表面薄層１３Ａに加えられる、骨格観察システムの更なる実施様態を示す。入力応答は、検出器３０Ａ及び検出器３２Ａ〜３８Ａにより感知され、検出器３２Ａ〜３８Ａは、例えばひも状のもの又は接着剤により直接的に、又は、例えば小円盤又は吸着カップを通じてといった、種々の手段により表面薄層１３Ａに固定されている。一般的には、検出器と、検出器を皮膚に取り付ける時の対象物との間の表面積を増加することが望ましい。検出器の出力は処理装置４１Ａに伝えられる。図１Ａの実施様態は、図１の実施様態と同様に動作する。ただし、皮膚を通して感知された骨格系１１Ａ中の力学的な波は、力学的な波を直接測定する場合と比して、周波数に依存する減衰をこうむる。機械的励起装置のストロークの間いかなる時も、皮膚との接触を絶たないことを保証するために、機械的励起装置を予め組み込むことが、望ましいかもしれない。

処理装置４１は、患者１１の一連の応答の履歴を展開するためのデータ出力を解析するために使用しても良い。その履歴は、種々の方法で使用されうる。ある履歴では、個人のために取られ、その後、保存され、その個人における変化を診断するために使用することができる。もう１つの選択肢は、種々様々な個人からの履歴を作成し、他の個人の問題点を診断するためにそれを使用することである。前記履歴は、ある範囲の周波数で信号を入力し、各々の周波数での出力を測定することにより作成することができる。もう１つの選択肢は、結果得られた波形のどの部分が特定の組織における問題点に相当するかを理解して、その後、どの組織が患者の現在の波形を生み出すどのような挙動と関係しているかを決定することである。周波数の順番は、無作為に選ぶことができ、繰り返されても良い。信号は単軸又は複数軸であっても良い。検出器により測定される応答を解析すること、例えば、例として応答履歴から決定されるある基準での応答と比較することにより、処理装置４１は、機械的励起からの力学的な波が通過する標的組織の構造状態又は機能状態を決定しても良い。前記構造状態又は機能状態は、構造的欠陥又は機能的欠陥の兆候であっても良く、かつ、前記構造的欠陥又は機能的欠陥の大きさや位置を含んでいても良い。前記処理装置は、応答から標的組織の特徴を決定するために、ニューラルネットワークを使用しても良い。前記ニューラルネットワークは、骨格系の知られた特徴と相関する応答を、ニューラルネットワークを通じて処理することにより、最初に教育される。標的組織からの応答をその教育されたニューラルネットワークで処理することにより、標的組織は、特徴付けられるかもしれない。簡単な特徴付けとしては、標的組織を正常又は正常でないかを識別することである。処理装置４１は前記応答の解析を、前記応答の統計的性質を見て、例えば、ある範囲の周波数のパワースペクトルの解析からのように、実行しても良い。

一実施様態では、励起を特徴付ける検出器３０（例えば、ロードセル）からの信号は、各々の検出器信号の周波数応答関数（ＦＲＦ）を計算するために、各々の検出器応答信号で利用される。実行された解析により周波数応答関数が作成される。周波数応答関数は、種々の周波数の範囲を有する周波数応答関数を展開してプロットしても良い。周波数応答関数は、モード解析のような他の解析技術の基礎として用いることもできる。

図２は、開始４８で始まる、本発明によるシステム操作のフローチャートを提供する。最初に、患者に対する信号入力は、ステップ５０で決定される。これは、例えば、図１に関して議論されたような特定の目的を有する信号発生器からの機械的振動であっても良く又測定される周囲の機械的入力であっても良い。入力は、その後、図１に関して議論されたように、ステップ５２で患者の骨格系上の、ある位置に加えられる。継続時間は、例えば、およそ１０秒あるいはそれ以下であって良い。例えば、振動入力は、患者の脊椎骨の１つに直接加えられても良い。

時間領域トランスミッソメトリアプリケーション（ｔｒａｎｓｍｉｓｓｏｍｅｔｒｙ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）では、患者の骨格系上の少なくとも１つの他の位置における出力は、その後ステップ５４で測定される。例えば、いくつかの他の脊椎骨の加速度計は、入力に応じて三軸で同時に計測されても良い。他の選択肢としては、図１の文脈で議論されており、例えば、変位又は速度を測定することを含む。

その後、ステップ５６では、計測を繰り返すかどうかが決定される。無作為に適用され、場合によっては繰り返された、種々様々な周波数での繰り返しが、利用されても良い。周波数領域は、少なくとも４０Ｈｚに亘っていても良い。もしその後のステップ５８で繰り返しがある場合、種々の周波数及びできる限り種々の振幅の入力が使用されるように、入力が変わっても良い。又は、同じ入力が繰り返されても良い。加えられる力は、例えば、最大５０ニュートンまでであっても良い。

ステップ５２、５４及び５８は、何度も繰り返すことができる。例えば、力は１０秒間その後、繰り返し１０回加えても良い。その反復を、約３分続く１つの連続したデータの収集からなる、１つのテストセッションにまとめても良い。

出力データは、その後、ステップ６０にて処理される。ステップ６０における処理は、繰り返されたステップ５８と同時に実施することができることが、理解されるだろう。結果は、入力信号と出力信号の解析に基づいて、周波数応答関数を作成するために処理される。周波数応答関数はその後、骨格系の現在の状況を図表化するために使用することができ、骨格系の変化は、その後、現在の周波数応答関数と履歴データを比較することにより決定することができる。健康な骨格系及び不健康な骨格系のデータは、その不健康な系の問題を診断するために比較されても良い。具体的には、多くの健康な個人及び既知の問題を有する個人は、他方が比較されることができるベースラインを開発するために測定されても良い。

周波数応答関数データ中には、脊椎の構造状態と同じく、損傷部位、もしデータが種々の位置から収集されるなら、及び損傷の大きさを識別する十分な情報がある。

システムの１つの実施様態では、振動は入力信号として使用され、種々様々な入力周波数が使用される。単一の入力を提供し、複数の出力を測定しても良い。システムの利点は、皮膚を通過する切開を作るより寧ろ、皮膚を介して装置を骨格要素に接することにより、入力信号及び出力信号が提供されるので、非侵襲にできることである。入力周波数は、種々様々な周波数での応答を提供するプロセスを繰り返す時、無作為化することができる。市販の力発生装置、測定装置及びロードセル及び連接棒を使用しても良い。

〔例１〕
前記方法及びシステムの利用を実証する動物試験の実験データを次に示す。例中に述べられる装置や方法に特有の特徴は、最も広い請求項の概念を制限することを目的とはしない。およそ７０ｋｇの在来種ブタ６匹を犠牲にした。各々の動物は内臓を摘出され、脊椎の前部にある軟部組織が除かれた。以降の配置の図表は、図３に示される。ペディクルスクリュー（ＣＤ Ｈｏｒｉｚｏｎ Ｍ８ ｓｃｒｅｗｓ，Ｍｅｄｔｒｏｎｉｃ，Ｍｉｎｎｅａｐｏｌｉｓ，ＭＮ）が、Ｌ１〜Ｌ５を含む正中線にねじ込まれ、スクリューキャップが取り付けられ、かつ、サドルが正中線に並べられた。棘突起の真後ろにある軟部組織が、その後取り除かれ、スクリューは各々の突起の正中線にねじ込まれた。これらのスクリューに対して、三軸加速度計（３５６Ａ３５，ＰＣＢ Ｐｉｅｚｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｉｎｃ．，Ｄｅｐｅｗ，ＮＹ）を、次の方位（背腹軸（ｘ）、正中側面軸（ｙ）、頭尾軸（ｚ））が共有されるように、取り付けた。各々のブタは、その後リジッドテーブル上にスターナルポジション（ｓｔｅｒｎａｌ ｐｏｓｉｔｉｏｎ）で置かれ、後四半身はスリングにより支えられた。

〔振動アプリケーション〕
振動は、反転され、かつ、固定した横桁により動物の上に吊るされたｅｌｅｃｔｒｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｓｈａｋｅｒ（ＬＷ−１２６−１３、Ｌａｂｗｏｒｋｓ、Ｃｏｓｔａ Ｍｅｓａ、ＣＡ）により供された（図３）。引き伸ばされたステンレス製のロッド（つまり、スティンガー）を、シェーカーをハサミクランプによりＬ３の脊椎骨につなげる様に使用した。加えられた振動の力は、スティンガーと直列に配置された圧電型ロードセル（２０８Ｃ０２，ＰＣＢ Ｐｉｅｚｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｓ Ｉｎｃ．， Ｄｅｐｅｗ，ＮＹ）によって定量化した。市販の振動系システム（Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｄｙｎａｍｉｃｓ， Ｓａｎ Ｊｏｓｅ， ＣＡ）が、０〜２０００のスパンを持つ任意の突発の周波数の励起から成るシェーカーの出力を制御するために使用された。単一の試行では、１０の突発が、１．００秒間隔で供され、結果得られる信号は平均化された（試行ごとの合計時間は６０秒未満）。各々の加速度計軸線及びロードセルからの信号は、５１２０Ｈｚ／ｃｈａｎｎｅｌで得られた。結果得られる１５個の加速度センサー軸の各々から、周波数応答関数（振幅及び位相）が既知の計算より得られた。１つ１つの試行では、３０の信号が得られた（１５の加速度計×３軸線）。収集した周波数応答関数データの例が、図４で見ることができる。

〔健康状態及び損傷状態〕
上記の方法で処理された各々の動物の脊椎が「健全である」と考えられた。この状態から、７つの損傷状態が付与された（図５）。具体的には、四つの可逆の損傷状態が、隣接する脊椎骨（Ｌ１〜２又はＬ２〜３又はＬ３〜４又はＬ４〜５）を結合することにより、付与された。結合は、プラスチックケーブルを前方のペディクルスクリューに通し、その後、統一された長さに連結を締め付けることにより達成された（図３）。この結合による脊椎構造の如何なる変更も、ケーブルタイがカットすることができ、脊椎骨は結合前の状態（即ち、健全である）に戻すことができるため、可逆的であると仮定された。＃１２の外科用メスを前方正中線に差し込み、刺し傷を椎間板の横外側半分に横に切断するように広げ（半切開）、その後、椎間板全面に横に切断するように広げる（全切開）ことにより、各々の椎間板に三つの不可逆の損傷状態も付与された。

〔実験手順〕
各々の動物において、２０の構造状態が付与された。（図５）そして、周波数応答関数のデータが、三つの異なった振動強度を用いて各々の状態で収集された。これら別々の構造状態が各々の動物に付与された順番が、図５に示されている。手短には、検査は次のように行われた：健康状態の間に入れられた、単一ペアの可逆損傷の付与、健康状態の間に入れられた、二組の可逆損傷の付与及び不可逆損傷の付与である。健康状態において、１０セットの周波数応答関数のデータが、三つの異なった振動強度で収集された。一方で、損傷状態において、５セットの周波数応答関数のデータが、その各々の強度で収集された。全体で、５２５セットの周波数応答関数のデータが、各々の動物において収集された。

〔データ解析〕
Ｚａｎｇらにより述べられた提案（Ｚａｎｇ，Ｃ．，Ｆｒｉｓｗｅｌｌ，Ｍ．Ｉ．Ｉｍｒｅｇｕｎ，Ｍ．，２００７．Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ Ｈｅａｌｔｈ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ Ｄａｍａｇｅ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｕｓｉｎｇ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ｃｒｉｔｅｒｉａ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｍｅｃｈａｎｉｃｓ １３３（９），９８１）を用いて、各々の損傷状態及びその前の健康状態からの周波数応答関数の間でグローバル形状判断基準（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｈａｐｅ Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ）及びグローバル振幅判断基準（Ｇｌｏｂａｌ Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ）が計算された。結果得られる計算により、検討中の各々の周波数における形状及び振幅の相関係数が供されるため、その周波数範囲の１０等分された領域の各々について、代表的な相関関係を生み出すために、窓平均統合（ｗｉｎｄｏｗ−ａｖｅｒａｇｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を使用した。この領域の相関値は、Ｚａｎｇらにより損壊指標と表現され、その後、動径基底関数ニューラルネットワークへの入力として使用された。この種のネットワークは、入力用ノード（ｉｎｐｕｔ ｎｏｄｅｓ）、隠れノード（ｈｉｄｄｅｎ ｎｏｄｅｓ）、出力用ノード（ｏｕｔｐｕｔ ｎｏｄｅｓ）からなる。本研究課題では、前記動径基底のネットワークは、２０の入力ノード（１０個の分析窓に対する２つの損傷指標）、２００の隠れノード（任意の）及び構造健全性（１）、損傷位置（２〜５）及び損傷の大きさ（６〜８）で表される８の出力ノード（別名、診断ノード）を利用した（図５参照）。

損傷指標を作り、その後、ニューラルネットワークにより診断決定を下す上記手順の妥当性は、Ｚａｎｇらによって採用された同じデータセットをこれらの方法に適用することにより評価された。１００％の一致が達成された。

この研究課題においてニューラルネットワークを学習させるために、各々の構造状態から得られる試行の８０％に対して損傷指標が作られた。周波数応答関数のデータを適当な診断ノードに割り当てるニューラルネットワークの能力を試験するために、損傷指標は、その後、残りの２０％の試行に対して作られ、ニューラルネットワークに対する入力として使用された（図５）。ネットワークを学習させ、その後試験するために使用された各々の群の試行には、三つの異なる振動強度に各々から得られる等しい数の試行が含まれた。ニューラルネットワークにより評価された各々の試験試行には、８の出力ノードの各々に対してある数値が割り当てられた。４９より多くのノードの値が、周波数応答関数のデータの診断ノードに対する割り当てを支持していると考えられた。この方法で、ネットワークからの出力は、各々の診断ノードに対して２変数の割当（０，１）をもたらした。ネットワークによる２進値の割当に制限は課されなかった。つまり、単一の診断ノード、複数のノード、全ての８つのノード又はノードが全くない、に、「１」の値を与えることができた（０値は全てのノードにあてがわれた）。

各々の診断ノードに対して予想される割当の総数は、その後、決定された（図５）。それは、前記ネットワークにより前記ノードに対してなされた実際の割当の数と同じであった。実際のノード割当は、その後、真陽性（損傷がある、損傷と診断される）、偽陽性（損傷がない、損傷と診断される）、真陰性（損傷がない、損傷と診断されない）及び偽陰性（損傷がある、損傷と診断されない）に分類され、その後、これらの４つのカテゴリーの各々に対して、可能性のある全ての割当を分母としてその上に表された（図６）。ニューラルネットワークの検出感度及び特異度がその後計算された（検出感度＝真陽性／（真陽性＋偽陰性）で、特異度＝真陰性／（偽陽性＋真陰性））。

〔結果〕
ニューラルネットワークにより処理された各々の試験試行は、８の診断ノードのいずれか又はなし、の２進値の割当をもたらした。三つの加速度計軸線からのデータを使用して、ブタのナンバー１に対する予想されたノード割当及び実際のノード割当を示す例が、図７にプロットされている。図７では、８の予想診断ノードが、ｘ軸で表される各々の試験試行により、左から右に続く別々の列として可視化されている。全ての定められた試験試行において、その試行で割り当てられた診断ノードは、「１」の値を有する縦軸として現れる。

〔健康状態〕
図７及び図５に示すように、健康状態が予想された時（例えば、試行ナンバー１〜６）、ニューラルネットワークは、各々の試行を正しくノード１（ｈｅａｌｔｈｙ）に割り当て、間違って如何なる他のノード（ｄａｍａｇｅｄ）に割り当てることはしない。この例において、ニューラルネットワークは、健康状態が予想された他の全ての試行（試行ナンバー１〜６、１０〜１５、１９〜２４、２８〜３３、３７〜４２、４６〜５１、５５〜６０、６４〜６９）に対し、同様に良好に実行した。

〔可逆性病変状態〕
単一ペアの脊椎骨が結合された時、ニューラルネットワークは、周波数応答関数データを、病変の位置に対応する診断ノードに正しく割り当て、如何なる他のノードに追加して割り当てることはなかった。例えば、Ｌ１〜Ｌ２が結合された時、ニューラルネットワークは、試行１〜６をＬ１〜Ｌ２に損傷が存在することを示唆する診断ノード（ノード２）に正しく割り当てた。その結合が取り除かれた時、ニューラルネットワークは、周波数応答関数データを、もっぱら健康状態に対応する診断ノード（ノード１）に割り当てた。この例（図３）において、単一ペアの脊椎骨が結合され、その後続いて開放された時、ニューラルネットワークは全ての状況において同様に良好に実行した（図３、試行ナンバー１〜６、１０〜１５、１９〜２４、２８〜３３、３７〜４２）。

〔複数の可逆性病変〕
二組の脊椎骨が同時に結合された時、ニューラルネットワークは、二つの区別できる、しかしながら同時に存在する損傷状態の存在を認識した。例えば、Ｌ１〜Ｌ２及びＬ３〜Ｌ４の間に同時に結合が作られた時、ニューラルネットワークは、試行４３〜４５からの周波数応答関数データを診断ノード２及び４に正確に割り当てた。これらの結合が除かれた時、周波数応答関数データは診断ノード１（ｈｅａｌｔｈｙ）に正確に割り当てられた。図３に示すように、二つの部分からなる損傷部位が存在する全てのテストにおいて、正分類が達成された。

〔不可逆性病変〕
試行７０〜１０５は、四つの異なる椎間板に、徐々に大きく外科用メスを挿入することにより引き起こされる、椎間板損傷の規模を増大することから得られる周波数応答関数データを表している。これらの損傷の不可逆性により、ニューラルネットワークが、周波数応答関数データを健康状態（ノード１）に割り当てることは全く見込まれなかった。その代わりに、ニューラルネットワークは、損傷規模や損傷位置を表す複数のノードを割り当てた。例えば、図３では、刺し傷の損傷がＬ１〜Ｌ２に与えられた時、試行７０〜７２からの周波数応答関数データは、Ｌ１〜２の損傷（ノード２）の他にも刺し傷の損傷（ノード６）を表す診断ノードに正しくかつ同時に割り当てられる。半切開及び全切開が同じ椎間板に作られた時、ネットワークは周波数応答関数データを、損傷規模を増大させ、その上、Ｌ１〜Ｌ２で起こったこれら三つの損傷規模全てを同時に認識するノードを割り当てることを表すノード（ノード７その後８）に、周波数応答関数データを正しく割り当てた。図７は、三つの残った椎間板の各々に作られた損傷に対する、損傷位置及び規模について、同じパターンで同時識別することも立証している。

〔全ての動物に対する診断結果〕
６匹全ての動物に対して図３で可視化された情報をより容易に説明するために、各々の動物に対する診断ノード割当が、真陽性、真陰性、偽陽性及び偽陰性に分類された（図８）。
周波数応答関数データをどのように割り当てたについては、ニューラルネットワークは制限されないことを思い出してください（単一ノード、複数ノード又はヌルノード割当が起こりうる）。

図８に示すように、三つの加速度計全軸からのデータが考慮された時、ニューラルネットワークは、６匹の動物のうち２匹に対して、完璧に実行した。このことは、１６８０のノード決定において、ゼロ誤差であることを表している。各々の軸が別々に考慮された時、ニューラルネットワークは、１８のデータセットのうち３つが完璧であった。

ニューラルネットワークが完璧には実行しなかった時でも、エラーはほとんどなされなかった。全ての軸が同時に考慮された場合は、全ての動物において、５０４０の考えられるノード割当からたった１０のエラーのみがなされた（図８）。各々の軸が個別に考慮された時、シェーカーの励起の主軸と平行な軸（Ｘ軸）は最も少ないエラー（１１／５０４０）を有した。これらのカテゴリーデータは、その後、各々０．９９４から１．００までの幅がある検出感度と特異度として表された（図９）。

〔考察〕
本発明の結果は、脊椎の単一の点で与えられ、その後複数の脊椎の位置で同時に記録される振動が、脊椎内にある構造的損傷の存在、位置及び規模を特定するための十分な情報を含む周波数応答関数データを発生させることを示している。

本研究で採用された構造的健全性観察システムは、２０の固有の健康状態間で識別することができるので、この成果が単一の周波数応答関数の特性の連続的な変化（例えば、ある与えられた周波数で振幅が変化すること）の結果であったということは、ありそうもないであろう。特定の周波数応答関数の特性は損傷規模に直接対応するかもしれない一方で、周波数応答関数データセット（図４）及び我々の結果についての目視検査は、周波数応答関数データの対応性が多因子であり、複数の周波数で起こる振幅及び形における複雑な応答を含んでもよいということを示している。実際に、複数の地理的な位置における複数の損傷状態間で識別するシステムの能力は、個々の脊椎分節における固有の周波数応答の存在を示唆している。二つの結合された脊椎骨の存在及び位置を同定し、その後、その結合が開放されたときに正常に戻ることを識別するシステムの能力は、構造的健全性観察が筋肉収縮により引き起こされる変化のような、脊椎機能における動的及び／又は一時的な変化を評価する能力があるということを示唆しているということも強調されるべきである。周波数応答関数データは、脊椎における構造変化の存在、位置及び規模に対するしっかりとし、かつ、敏感な測定器であるように思われるけれども、周波数応答関数を処理するために使用されるニューラルネットワークは、与えられた構造変化に対して特異的である、周波数応答関数の応答中の特定の特徴を識別しない。

我々は、その周波数システムを通じ、平均して１０Ｎを使用する。この大きさの加えられた力は、もし領域マッピングが実行されるなら複数の位置にこれらの力が加えられる必要があることと相まって、粘弾性応答及びそれに続く観察者効果を引き起こすかもしれない。相対的に、ここで述べられた単入力多出力技術（ＳＩＭＯ）と関連するその力及び全試験回数は、ほとんど粘弾性効果を有さないように思われる。つまり、周波数応答関数データは、与えられた振動が損傷状態の存在に悪影響を与えると推測されうるような構造的な損傷の存在下でさえ、高い再現可能性である。ここで述べられた単入力多出力技術の振動にさらすことは、振動により誘発される損傷と関連するものより、かなり少ないということを留意するべきである。

脊椎に直接取り付ける構想がヒトに使用されうる状況があるかもしれないが、多くの人口への適用は、将来性のある人工物を仮定されること及び／又は皮膚を経由して検出器と下層の骨組織とが分離されることにより引き起こされる応答が減少されることを考慮すると、非侵襲で固定する技術を必要とするであろう。加えて、使用がより大きくなると、非剛体接続の三軸加速度計が、検出器のアライメントを困難にし得る。Ｘ軸だけからの周波数応答関数データが、三軸全てを組み合わせての周波数応答関数と比較して、同様に機能するということを我々の結果が示唆していると仮定すると、単軸の検出器が有利であるかもしれない。

最後に、構造的健全性観察は、多くの他の診断手段のように、システム内での変化を見抜くために、ベースライン条件についての知識を必要とする。所定の調査、異常のない人々からのベースラインのデータ又は数学モデルからの正規応答の予想により決定される特定の構造的損傷又は病変に関する固有の周波数応答関数の特徴は、構造状態の変化の診断へのベースラインデータとして使用されても良い。

例２：前記システム及び方法は、４つのヒト死体で検査された。結果は、ブタでの研究から得られたものと一致している。要約すれば、信号は、同じ条件での複数の試行において安定した状況を保つように、極めて信頼性がある。条件が変化する時（例えば、自発的筋収縮）、信号における変化は容易に見つけられる。

図１０〜図１２はヒトの実験からの結果を説明する。ブタの試験で使用された全ての装置が、ヒトの死体の試験と同じであった。同様に、振動入力、データ記録、データ処理といった、試験を行い、データを集め、かつ、データを解析するための全ての設定は、ブタの死体とヒトの死体との間で同等であった。データは４人のヒトの死体で集められている。唯一の違いは、ヒトの死体では、振動は０から１０００Ｈｚまで与えられたことである。

図１０において、上の図の曲線は、ヒトの脊椎骨の周波数応答を示している。二つの曲線は、別々の時間に、同じ実験状況であるが、取られたものであり、応答の不変性を意味している。下の図において、曲線は、殿筋の随意収縮を有する及び有さない場合の、ヒトの脊椎骨の周波数応答を示している。曲線は、ヒトの脊椎骨又は脊椎骨と繋がっている構造の種々の状態が異なった応答曲線を生むということを示している。

触診を通して、ヒトの死体におけるＬ１〜Ｌ５の棘突起が確認され、シェーカーのスティンガーをＬ１の棘突起に置くことによる標準的なやり方で、振動が与えられた。二つの小さい標準規格注射針が皮膚を通して、Ｌ２〜Ｌ５の棘突起の各々に設置された。データを集め、処理後（図１１）、各々の棘突起からの１つの針が取り除かれ、その後、問題の棘突起の上に、皮膚表面に接着された検出器に置き換えられた。データはその後、上記に述べられたように記録された（図１２）。図１１は、ヒトの死体の棘突起に二つの針を置くことで、針が同じように振動することを示している。もし二つの針が剛体の中にあるなら、それらは同じように振動するということである。図１２は、脊椎骨中の針（上記のような）からの出力、しかしその一方で皮膚上に取り付けられた別の検出器からの出力をも示している。皮膚から得られる振動出力は、針を直接用いて骨から得られる信号と非常に良く似ているということを示唆する結果、その二つは類似しているよう思われる。

開示された結果は、開示された過程及び装置がヒトの骨格の構造状態又は機能状態を特定するかもしれないということを示している。ブタの結果は、ブタとヒトの脊椎構造が非常に似通っているという理由から有意義である。さらに、今までのところヒトの実験では、ヒトに対する振動入力が、ブタで見られるような振動に対する同じ種類の応答を生じさせるということを示している。脊椎に関する結果は、他の骨格の構成要素に外挿されても良い。硬い骨格の構成要素は、同様の入力に対して、かつ、同様の条件では、似たような応答が期待されるからである。骨（脊椎骨、大腿骨）の形状は、過程に無関係である。靭帯及び椎間板の破損の他にも試験下での構造の剛性変化が識別されるかもしれないということを、結果は示している。理論上は、システムに対する如何なる変化（コネクタの増／減、質量、固形物の破損、剛性の変化など）も、固形物が振動に対してどのように応答するかということに完全に影響を与えるだろう。

本方法及びシステムは、現在知られていなくて、かつ、システムの振動に対する応答に影響を与える、損傷過程又は病変を見つけるために使用しても良い。この場合、振動出力をモデリングすることで、特定の応答を与えるために、パラメータは変化する必要があるであろうということが、予測されるかもしれない。そのようにして、新しい診断が確立される。それゆえ、測定の出力はそれ自身有用性を有する。

クレームでカバーされていることから離れることなく、ここで述べられた実施様態に対して、重要でない修正がなされてもよい。請求項では、「含む」という言葉は、その包含的な意味で使用されており、そこにある他の要素を除外しない。 クレーム機能の前の不定冠詞「ａ」は、そこにある機能の１つを超えるものを除外しない。ここで述べられる個々の特徴の各々１つは、１つもしくはそれ以上の実施様態でしようされるかもしれず、ここで述べられているだけの利点により、クレームにより定義されるように全ての実施様態に不可欠であると解釈されない。

Claims (23)

1. 生物上の骨格系の一部に連絡して配置された周波数制御電気機械シェーカーを使用して前記生物上の骨格系の一部に機械的励起を加え、標的組織を通過する力学的な波を発生させ、それにより前記標的組織が前記力学的な波を変調し、前記力学的な波に対する前記標的組織の応答を生み出すことであって、前記応答は、固体物としての前記標的組織の運動を含み、前記周波数制御電気機械シェーカーは固体物に固定される、生み出すことと；
   前記生物上の骨格系の関節によって接合されるそれぞれの骨に割り当てられた複数の位置でサンプリングされる複数の検出器を使用して、前記標的組織の、前記機械的励起に対する前記応答を測定することであって、該測定することは、骨の運動の１つ以上の加速度、変位及び速度を測定することを含む、測定することと、；及び
   前記測定された応答を、前記標的組織の構造状態又は機能状態を示す基準と比較することによって、前記測定された応答から前記標的組織の構造状態又は機能状態を決定すること、を含む、周辺組織及び皮膚を含む生物上の骨格系の標的組織を観察する装置の作動方法。
2. 前記標的組織は脊柱である、請求項１に記載の作動方法。
3. 前記測定された応答は、前記標的組織の上にある皮膚を介して、１つ又ははそれ以上の検出器を用いて測定される、請求項１又は２に記載の作動方法。
4. 前記機械的励起は、２０００Ｈｚ以下の範囲の周波数を含む、請求項１から３のいずれか１項に記載の作動方法。
5. 入力信号応答を発生させるために前記生物上の骨格系の一部に加えられる前記機械的励起を測定すること、前記入力信号応答に対して測定された応答を比較することにより前記標的組織の前記測定された応答を処理すること、及び前記入力信号応答を比較した後に前記測定された応答から前記標的組織の構造状態又は機能状態を決定することをさらに含む、請求項１から４のいずれか１項に記載の作動方法。
6. 前記応答から前記標的組織の特性を決定することは、前記骨格系における構造変化及び／又は機能変化を識別するために、前記応答と以前に測定された応答に対する応答とを比較することを含む、請求項１から５のいずれか１項に記載の作動方法。
7. 前記標的組織は１つもしくはそれ以上の脊椎骨を含む、請求項１から６のいずれか１項に記載の作動方法。
8. 生物上の骨格系の一部に機械的励起を与え、標的組織を通過することができる力学的な波を発生させ、かつ、前記標的組織の前記力学的な波に対する応答を生むために前記標的組織により変調されるように、出力を誘発する動作を有する周波数制御電気機械シェーカーであって、前記応答は、固体物としての前記標的組織の運動を含み、前記周波数制御電気シェーカーは固体物に固定される、シェーカーと；
   骨の運動の１つ以上の加速度、変位、及び速度を測定することによって、前記応答を感知するために周辺組織及び皮膚を含む前記生物上の骨格系上の位置に配置するのに適する複数の検出器であって、該複数の検出器は、前記生物上の骨格系の関節によって接合されるそれぞれの骨に割り当てられた複数の位置でサンプリングする、検出器と；
   前記１つ以上の検出器の出力を受信し、前記応答の表現を生み出すために接続された処理システムと；
   を含む、生物上の骨格系の標的組織であって、前記標的組織は脊椎及び周辺組織を含む生物上の骨格系の標的組織の状態を観察するシステム。
9. 前記１つ以上の検出器は、前記周辺組織及び皮膚を含む前記生物上の骨格系上の複数の位置に設置するのに適する複数の検出器である、請求項８に記載のシステム。
10. 前記処理システムは、前記検出器を同時にサンプリングするのに適する、請求項９に記載のシステム。
11. 前記１つ以上の検出器は脊柱上に設置される又は固定される、請求項８から１０のいずれか１項に記載のシステム。
12. 前記１つ以上の検出器は、前記標的組織上にある皮膚を通じて前記応答を感知するのに適する、請求項８から１１のいずれか１項に記載のシステム。
13. 前記機械的励起は２０００Ｈｚ以下の範囲の周波数を含む、請求項８から１２のいずれか１項に記載のシステム。
14. 前記周辺組織及び皮膚を含む生物上の骨格系の一部に機械的励起が与えられることに先立って前記機械的励起の検出器と、前記検出器からの信号にすぐ反応し、前記応答を前記検出器からの信号と比較することにより前記応答を処理する後に、前記応答から前記標的組織の特性を決定する前記処理システムと、をさらに含む、請求項８から１３のいずれか１項に記載のシステム。
15. 前記処理システムは前記応答から前記標的組織の特性を決定するよう設定されている、請求項８から１４のいずれか１項に記載のシステム。
16. 前記処理システムは、前記骨格系における構造変化を識別するために、前記応答を以前に測定された応答と比較することにより、前記応答から前記標的組織の特性を決定するよう設定されている、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記１つ以上の検出器は、超音波検出器を含む、
    請求項８に記載のシステム。
18. 前記周波数制御電気機械シェーカーは、制御された長さ、周波数成分及び頻度を有する、励起の使用者により定義された複数の突発で、機械的励起を適用する、
    請求項１から７のいずれか１項に記載の作動方法。
19. 励起の前記突発は各々、少なくとも１秒続く、
    請求項１８に記載の作動方法。
20. 励起の前記突発は各々、少なくとも１０秒続く、
    請求項１９に記載の作動方法。
21. 前記検出器は、超音波検出器を含む、
    請求項１から７のいずれか１項に記載の作動方法。
22. 前記超音波検出器を使用して、前記標的組織の変位を測定することを更に含む、
    請求項２１に記載の作動方法。
23. 前記生物上の骨格系は、１つ以上の脊椎を含む、
    請求項２２に記載の作動方法。
    
    
    
    

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