JP2006280571A - 血液ポンプ装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 ポンプの負荷変動、コイルの配置に応じて、電力電送効率が最適となるように制御できる血液ポンプ装置を提供するものである。
【解決手段】 血液ポンプ装置１は、ポンプ５と、送電用コイル７０を備える電力電送部７１と送電用コイルの電圧検出部７３と電送電力制御部７６を備える体外側装置７と、送電用コイルより電力を受信する受電用コイル６５を備える電源部６１と、電源部６１の負荷電流検出部６４と、検出電流値を体外側装置７に送信する電力情報送信部６２を備える体内埋込側装置６を有する。電送電力制御部７６は、最適周波数関連関係式記憶部７４と、最適周波数関連関係式、入力されたコイル間距離、受信する負荷電流値、送電用コイル電圧値とを用いて、送電用コイルの最適周波数を演算する最適周波数演算機能（演算部７５）と、最適周波数により送電用コイルによる電力供給を行わせる制御機能とを備えている。
【選択図】 図１

Description

本発明は、経皮的に電力供給を受けるタイプの血液ポンプ装置に関する。

血液ポンプ装置としては、生体内に埋め込まれるポンプと、このポンプと直接結線されず、かつ、ポンプに電力を経皮的に供給する体外側装置とにより構成されるものがある。
経皮的な電力伝送システムの制御方式では、一般に、体内の負荷に供給される電流ないし電圧を検出し、供給電力が最大になるように周波数を変える、PWM制御方式の場合はデューティ比、周波数を変えるという方式が使われている。具体的には、送電用コイル間の電圧を検出し、この電圧が最大となるように周波数を変える。さらに、効率を向上させるために、同期整流方式や、力率で制御する方式がある。いずれの方式でも、コイルの位置ずれは効率低下をまねくため、その検出方法が提案されている。
例えば、特許文献１（特開平１１‐１２３２４４号公報、体内埋込み型装置への電力伝送方法及び装置）では、２次側コイル間の電圧値（受電電圧情報）からコイルの位置ずれを判断する方式が提案されている。

特開平１１‐１２３２４４号公報

体外埋込型の経皮電力伝送システムにおいて、ポンプの負荷変動や、対向するコイルの位置ずれに対して、常に高効率で電力を供給することが課題となっている。
本発明の目的は、ポンプの負荷変動、コイルの配置に応じて、電力電送効率が最適となるように制御できる血液ポンプ装置を提供するものである。

上記目的を達成するものは、以下のものである。
（１） 血液流入ポートと血液流出ポートとを有するハウジングと、前記ハウジング内で回転し、血液を送液するインペラと、該インペラを回転させるためのインペラ回転トルク発生部とを備えるポンプと、前記インペラ回転トルク発生部を駆動するための電源回路とを備える生体内に埋め込まれる体内埋込側装置と、電力を前記体内埋込側装置に送信する送電用コイルを備える電力電送部と、該送電用コイルの両端にかかる電圧を検出する電圧検出部と、電送電力制御部を備え、かつ前記体内埋込側装置と接続されない体外側装置とからなる血液ポンプ装置であって、
前記体内埋込側装置は、前記送電用コイルより電力を受信する受電用コイルを備えるとともに前記電源回路に電力を供給する電源部と、該電源部より前記電源回路に送られる負荷電流を検出する電流値検出部と、該電流値検出部により検出された電流値を前記体外側装置に送信する電力情報送信部とを備え、
前記体外側装置は、前記送電用コイルと前記受電用コイル間の軸方向の距離を入力するコイル間距離入力部と、前記電力情報送信部からの情報を受信する電力情報受信部とを備え、
前記電送電力制御部は、あらかじめ測定した多数の送電用コイルの最適周波数における、前記送電用コイルと前記受電用コイル間の軸方向のコイル間距離と、前記体内埋込側装置の負荷電流と、前記送電用コイルの両端にかかる電圧とを入力層データとし、前記各入力層データに関する送電用コイルの最適周波数を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて算出した入力層データと最適周波数との関係式である最適周波数関連関係式を記憶する関係式記憶部と、前記最適周波数関連関係式、前記コイル間距離入力部に入力されたコイル間距離、前記電力情報受信部により受信する負荷電流値、前記送電用コイル電圧検出部により検出された送電用コイル電圧値とを用いて、送電用コイルの最適周波数を演算する最適周波数演算機能と、該最適周波数演算機能により演算された最適周波数により、前記送電用コイルによる電力供給を行わせる周波数制御機能とを備えている血液ポンプ装置。

（２） 前記体外側装置は、表示部を備え、前記電送電力制御部は、あらかじめ測定した多数の前記送電用コイルと前記受電用コイル間の径方向ずれ量における、前記送電用コイルと前記受電用コイル間の軸方向のコイル間距離と、前記体内埋込側装置における負荷電流と、前記送電用コイルの両端にかかる電圧とを入力層データとし、前記各入力層データに関するコイル間の径方向ずれ量を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて算出した入力層データとコイル間径方向ずれ量との関係式であるコイル間径方向ずれ量関連関係式を記憶する関係式記憶部と、前記コイル間径方向ずれ量関係式、前記コイル間距離入力部に入力されたコイル間距離、前記電力情報受信部により受信する負荷電流値、前記送電用コイル電圧検出部により検出された送電用コイル電圧値とを用いて、コイル間径方向ずれ量を演算するコイル間径方向ずれ量演算機能と、該コイル間径方向ずれ量演算機能により演算されたコイル間径方向ずれ量を前記表示部に表示させる機能とを備えている上記（１）に記載の血液ポンプ装置。
（３） 前記体外側装置は、警報手段を備え、前記電送電力制御部は、コイル間径方向ずれ許容量を記憶するとともに、前記コイル間径方向ずれ量演算機能により、演算されたコイル間径方向ずれ量が、記憶するコイル間径方向ずれ許容量より大きい場合に、前記警報手段を作動させる警報機能を備えている上記（２）に記載の血液ポンプ装置。

また、上記目的を達成するものは、以下のものである。
（４） 上記（１）ないし（３）のいずれかに記載の血液ポンプ装置の製造方法であって、あらかじめ測定した多数の送電用コイルの最適周波数における、前記送電用コイルと前記受電用コイル間の軸方向のコイル間距離と、前記体内埋込側装置の負荷電流と、前記送電用コイルの両端にかかる電圧とを入力層データとし、前記各入力層データに関する送電用コイルの最適周波数を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて、入力層データと最適周波数との関係式である最適周波数関連関係式を算出する関係式算出工程と、該最適周波数関連関係式算出工程により得られた最適周波数関連関係式を前記電送電力制御部が利用可能となるように前記血液ポンプ装置に記憶させる記憶工程とを行う血液ポンプ装置の製造方法。

また、上記目的を達成するものは、以下のものである。
（５） 上記（２）または（３）のいずれかに記載の血液ポンプ装置の製造方法であって、あらかじめ測定した多数の前記送電用コイルと前記受電用コイル間の径方向ずれ量における、前記送電用コイルと前記受電用コイル間の軸方向のコイル間距離と、前記体内埋込側装置における負荷電流と、前記送電用コイルの両端にかかる電圧とを入力層データとし、前記各入力層データに関するコイル間の径方向ずれ量を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて、前記入力層データとコイル間径方向ずれ量との関係式であるコイル間径方向ずれ量関連関係式を算出するコイル間径方向ずれ量関係式算出工程と、該コイル間径方向ずれ量関係式算出工程により得られたコイル間径方向ずれ量関係式を前記電送電力制御部が利用可能となるように前記血液ポンプ装置に記憶させる記憶工程とを行う血液ポンプ装置の製造方法。
（６） 前記ニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層の３層からなる３層フィードフォワード型ニューラルネットである上記（４）または（５）に記載の血液ポンプ装置の製造方法。

この血液ポンプ装置によれば、最適周波数演算機能と、最適周波数演算機能により演算された最適周波数により、送電用コイルによる電力供給を行わせる制御機能を備えているので、効率のよい電力供給を行うことができる。

本発明の血液ポンプ装置および血液ポンプ装置の製造方法を実施例を用いて説明する。
図１は、本発明の血液ポンプ装置の実施例のブロック図である。図２は、本発明の血液ポンプ装置に使用されるポンプの正面図である。図３は、図２に示したポンプの平面図である。図４は、図２に示したポンプの縦断面図である。図５は、図２のポンプのＡ−Ａ線断面図である。
本発明の血液ポンプ装置１は、血液流入ポート２２と血液流出ポート２３とを有するハウジング２０と、ハウジング２０内で回転し、血液を送液するインペラ２１と、インペラを回転させるためのインペラ回転トルク発生部３とを備えるポンプ５と、インペラ回転トルク発生部３を駆動するための電源回路とを備える生体内に埋め込まれる体内埋込側装置６と、電力を体内埋込側装置に送信する送電用コイル７０を備える電力電送部７１と、送電用コイル７０の両端にかかる電圧を検出する電圧検出部７３と、電送電力制御部７６を備え、かつ体内埋込側装置６と接続されない体外側装置７とから構成されている。

そして、体内埋込側装置６は、送電用コイルより電力を受信する受電用コイル６５を備えるとともに電源回路５２に電力を供給する電源部６１と、電源部６１より電源回路５２に送られる負荷電流を検出する電流値検出部６４と、電流値検出部６４により検出された電流値を体外側装置７に送信する電力情報送信部６２とを備える。ポンプ５および体内埋込側装置６が、体内埋込側システム１０を構成する。
そして、体外側装置７は、送電用コイル７０と受電用コイル６５間の軸方向の距離を入力するコイル間距離入力部７７と、電力情報送信部６２からの情報を受信する電力情報受信部７２とを備える。
そして、電送電力制御部７６は、あらかじめ測定した多数の送電用コイルの最適周波数における、送電用コイルと受電用コイル間の軸方向のコイル間距離と、体内埋込側装置の負荷電流と、送電用コイルの両端にかかる電圧とを入力層データとし、各入力層データに関する送電用コイルの最適周波数を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて算出した入力層データと最適周波数との関係式である最適周波数関連関係式を記憶する関係式記憶部７４と、最適周波数関連関係式、コイル間距離入力部に入力されたコイル間距離、電力情報受信部により受信する負荷電流値、前記送電用コイル電圧検出部により検出された送電用コイル電圧値とを用いて、送電用コイルの最適周波数を演算する最適周波数演算機能（演算部７５）と、最適周波数演算機能により演算された最適周波数により、前記送電用コイルによる電力供給を行わせる周波数制御機能とを備えている。

使用時に送電用コイルと受電用コイル間に径方向のズレが生じた場合、電力電送効率が低下する。この場合、周波数を変化させることにより、そのずれた状態における最適効率の電力電送が可能となる。本発明のポンプ装置では、上記の最適周波数の演算および演算された周波数による制御機能を備えている。本発明では、いわゆる交流に限定されるものではなく、電力電送効率に周波数が影響する電送方式であればどのようなものでもよい。例えば、ＰＷＭ方式による電力電送における周波数制御においても有効である。

さらに、この実施例のように血液ポンプ装置１のように、体外側装置７は、表示部５９を備え、電送電力制御部７６は、あらかじめ測定した多数の送電用コイルと受電用コイル間の径方向ずれ量における、送電用コイルと受電用コイル間の軸方向のコイル間距離と、体内埋込側装置における負荷電流と、送電用コイルの両端にかかる電圧とを入力層データとし、各入力層データに関するコイル間の径方向ずれ量を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて算出した入力層データとコイル間径方向ずれ量との関係式であるコイル間径方向ずれ量関連関係式を関係式記憶部７４にて記憶し、このコイル間径方向ずれ量関係式、コイル間距離入力部に入力されたコイル間距離、電力情報受信部７２により受信する負荷電流値、送電用コイル電圧検出部７３により検出された送電用コイル電圧値とを用いて、コイル間径方向ずれ量を演算するコイル間径方向ずれ量演算機能（演算部７５）と、コイル間径方向ずれ量演算機能により演算されたコイル間径方向ずれ量を表示部５９に表示させる機能とを備えていることが好ましい。
特に、体外側装置７は、警報手段７８を備え、電送電力制御部７６は、コイル間径方向ずれ許容量を記憶するとともに、コイル間径方向ずれ量演算機能により、演算されたコイル間径方向ずれ量が、記憶するコイル間径方向ずれ許容量より大きい場合に、警報手段７８を作動させる警報機能を備えていることが好ましい。
警報手段としては、鳴動手段、点灯手段などが好適である。鳴動手段としては、ブザーが好ましい。点灯手段としては、ランプが好ましい。

そして、図２ないし図５に示すポンプ５は、液体流入ポート２２と液体流出ポート２３を有するハウジング２０と、内部に磁性体２５を備え、ハウジング２０内で回転し、回転時の遠心力によって液体を送液するインペラ２１を有する遠心式液体ポンプ部２と、遠心式液体ポンプ部２のインペラ２１の磁性体２５を吸引するための磁石３３を備えるロータ３１と、ロータ３１を回転させるモータ３４を備えるインペラ回転トルク発生部３と、電磁石４１を備えるインペラ位置制御部４とを備え、ハウジング２０に対してインペラ２１が非接触状態にて回転するものである。
なお、本発明の血液ポンプ装置に使用されるポンプ５は、上記のようなインペラが非接触状態にて回転するタイプのものに限定されるものではない。例えば、インペラがモータのシャフトに接合され、モータの回転によりインペラが回転するタイプのものに用いることができる。

図２ないし図５に示すように、このポンプ５は、血液流入ポート２２と血液流出ポート２３を有するハウジング２０と、ハウジング２０内で回転し、回転時の遠心力によって血液を送液するインペラ２１を有する遠心式液体ポンプ部２と、インペラ２１のためのインペラ回転トルク発生部（非制御式磁気軸受構成部）３と、インペラ２１のためのインペラ位置制御部（制御式磁気軸受構成部）４とを備える。
インペラ２１は、図４に示すように、非制御式磁気軸受構成部３および制御式磁気軸受構成部４の作用により、ハウジング２０内の所定位置に保持され、ハウジング内面に接触することなく通常は回転する。
ハウジング２０は、血液流入ポート２２と血液流出ポート２３とを備え、非磁性材料により形成されている。ハウジング２０内には、血液流入ポート２２および血液流出ポート２３と連通する血液室２４が形成されている。このハウジング２０内には、インペラ２１が収納されている。血液流入ポート２２は、ハウジング２０の上面の中央付近よりほぼ垂直に突出するように設けられている。血液流出ポート２３は、図３および図５に示すように、ほぼ円筒状に形成されたハウジング２０の側面より接線方向に突出するように設けられている。

図５に示すように、ハウジング２０内に形成された血液室２４内には、中央に貫通口を有する円板状のインペラ２１が収納されている。インペラ２１は、図４に示すように、下面を形成するドーナツ板状部材（下部シュラウド）２７と、上面を形成する中央が開口したドーナツ板状部材（上部シュラウド）２８と、両者間に形成された複数（例えば、７つ）のベーン１８を有する。そして、下部シュラウドと上部シュラウドの間には、隣り合うベーン１８で仕切られた複数（７つ）の血液通路２６が形成されている。血液通路２６は、図５に示すように、インペラ２１の中央開口と連通し、インペラ２１の中央開口を始端とし、外周縁まで徐々に幅が広がるように延びている。言い換えれば、隣り合う血液通路２６間にベーン１８が形成されている。なお、この実施例では、それぞれの血液通路２６およびそれぞれのベーン１８は、等角度間隔にかつほぼ同じ形状に設けられている。
そして、図４に示すように、インペラ２１には、複数（例えば、２４個）の第１の磁性体２５（永久磁石、従動マグネット）が埋設されている。この実施例では、第１の磁性体２５は、下部シュラウド２７内に埋設されている。埋設された磁性体２５（永久磁石）は、後述するインペラ回転トルク発生部３のロータ３１に設けられた永久磁石３３によりインペラ２１を血液流入ポート２２と反対側に吸引され、回転トルクをインペラ回転トルク発生部より伝達するために設けられている。

また、この実施例のようにある程度の個数の磁性体２５を埋設することにより、後述するロータ３１との磁気的結合も十分に確保できる。磁性体２５（永久磁石）の形状としては、円形であることが好ましい。あるいは、リング状のマグネットを多極（例えば、２４極）に分極したもの、言い換えれば、複数の小さな磁石を磁極が交互となるように、かつ、リング状に並べたものでもよい。
また、インペラ２１は、上部シュラウドそのものもしくは上部シュラウド内に設けられた第２の磁性体２８を備える。この実施例では、上部シュラウドの全体が、磁性体２８により形成されている。磁性体２８は、後述するインペラ位置制御部の電磁石４１によりインペラ２１を血液流入ポート２２側に吸引するために設けられている。磁性体２８としては、磁性ステンレス等が使用される。
インペラ位置制御部４およびインペラ回転トルク発生部３により、非接触式磁気軸受が構成され、インペラ２１は、相反する方向より引っ張られることにより、ハウジング２０内において、ハウジング２０の内面と接触しない適宜位置にて安定し、非接触状態にてハウジング２０内を回転する。

インペラ回転トルク発生部３は、図４に示すように、ハウジング２０内に収納されたロータ３１とロータ３１を回転させるためのモータ３４を備える。ロータ３１は、ポンプ部２側の面に設けられた複数の永久磁石３３を備える。ロータ３１の中心は、モータ３４の回転軸に固定されている。永久磁石３３は、インペラ２１の永久磁石２５の配置形態（数および配置位置）に対応するように、複数かつ等角度ごとに設けられている。
インペラ回転トルク発生部３としては、上述のロータおよびモータを備えるものに限られず、例えば、インペラ２１の永久磁石２５を吸引し、かつ回転駆動させるための複数のステーターコイルからなるものでもよい。
インペラ位置制御部４は、図３および図４に示すように、インペラの磁性体２８を吸引するための固定された複数の電磁石４１と、インペラの磁性体２８の位置を検出するための位置センサ４２を備えている。具体的には、インペラ位置制御部４は、ハウジング２０内に収納された複数の電磁石４１と、複数の位置センサ４２を有する。インペラ位置制御部の複数（３つ）の電磁石４１および複数（３つ）の位置センサ４２は、それぞれ等角度間隔にて設けられており、電磁石４１と位置センサ４２も等角度間隔にて設けられている。電磁石４１は、鉄心とコイルからなる。電磁石４１は、この実施例では、３個設けられている。電磁石４１は、３個以上、例えば、４つでもよい。３個以上設け、これらの電磁力を位置センサ４２の検知結果を用いて調整することにより、インペラ２１の回転軸（ｚ軸）方向の力を釣り合わせ、かつ回転軸（ｚ軸）に直交するｘ軸およびｙ軸まわりのモーメントを制御することができる。

位置センサ４２は、電磁石４１と磁性体２８との隙間の間隔を検知し、この検知出力は、電磁石４１のコイルに与えられる電流もしくは電圧を制御する制御機構（言い換えれば、コントローラ）６の制御部５１に送られる。また、インペラ２１に重力等による半径方向の力が作用しても、インペラ２１の永久磁石２５とロータ３１の永久磁石３３との間の磁束の剪断力および電磁石４１と磁性体２８との間の磁束の剪断力が作用するため、インペラ２１はハウジング２０の中心に保持される。
そして、体内埋込側装置６は、図１に示すように、送電用コイル７０より電力を受信する受電用コイル６５を備えるとともに電源回路５２に電力を供給する電源部６１と、電源部６１より電源回路５２に送られる負荷電流を検出する電流値検出部６４と、電流値検出部６４により検出された電流値を体外側装置７に送信する電力情報送信部６２とを備える。

さらに、この実施例の血液ポンプ装置１では、体内埋込側装置６は、電源部６１より電源回路５２に供給される電圧を検出する電圧値検出部６３を有し、電力情報送信部６２は、電圧値検出部６３により検出された電圧値を体外側装置７に送信する機能を備えている。そして、体外側装置７には、上記の電力情報送信部６２より送信される電圧値検出部６３により検出された電圧値に関する信号を受信する機能を備えるとともに、作動情報演算部５８は、ポンプ５および体内埋込側装置６が消費する消費電力を演算する機能、ならびに、消費電力を表示部５９に表示させる機能を備えている。
さらに、体内埋込側装置６は、図１に示すように、磁気カップリング用のモータ３４のためのパワーアンプ５２およびモータ制御回路５３、電磁石４１のためのパワーアンプ５４、センサ４２のためのセンサ回路５５、センサ出力をモニタリングするためのセンサ出力モニタリング部（図示せず）、制御部５１、電源回路５２を備える。制御部５１は、モータ電流モニタリング機能を備える。

また、体外側装置７は、図１に示すように、電力を体内埋込側装置６に送信する送電用コイル７０を備える電力電送部７１と、送電用コイル７０の両端にかかる電圧を検出する電圧検出部７３と、電送電力制御部７６と、送電用コイル７０と受電用コイル６５間の軸方向の距離を入力するコイル間距離入力部７７と、電力情報送信部６２からの情報を受信する電力情報受信部７２とを備える。この体内埋込側装置６は、体外側装置７とは、結線による接続は行われていない。
さらに、この血液ポンプ装置１では、図１に示すように、上記の電力情報に関する通信機能とは別の通信機能を備えている。具体的には、体外側装置７は、体外側通信インターフェース８９を備え、体内埋込側装置６は、体外側通信インターフェース８９と通信可能な体内側通信インターフェース８８を備えている。２つのインターフェース間により、体内埋込装置６に検知されたモータ電流値もしくはその関連信号の送受信が行われるものとなっている。なお、両者間の通信は、アナログ通信、デジタル通信のいずれでもよい。通信形式は、公知のものが使用できる。
そして、体外側装置７は、電源部７９、作動情報演算部５８、血液情報入力部（言い換えれば、血液粘度、比重もしくはヘマトクリット値）５７を備えている。そして、作動情報演算部５８は、モータ電流値、モータ回転数値、血液情報入力部より入力された血液情報値より、吐出流量を演算する機能を備えている。

そして、電送電力制御部７６は、あらかじめ測定した多数の送電用コイルの最適周波数における、送電用コイルと受電用コイル間の軸方向のコイル間距離と、体内埋込側装置の負荷電流と、送電用コイルの両端にかかる電圧とを入力層データとし、各入力層データに関する送電用コイルの最適周波数を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて算出した入力層データと最適周波数との関係式である最適周波数関連関係式を記憶する関係式記憶部７４と、最適周波数関連関係式、コイル間距離入力部に入力されたコイル間距離、電力情報受信部により受信する負荷電流値、送電用コイル電圧検出部により検出された送電用コイル電圧値とを用いて、送電用コイルの最適周波数を演算する最適周波数演算機能（演算部７５）と、最適周波数演算機能により演算された最適周波数により、送電用コイルによる電力供給を行わせる周波数制御機能とを備えている。

また、本発明の血液ポンプ装置は、図６に示すようなものであってもよい。
この実施例の血液ポンプ装置３０と、上述したポンプ装置１との相違点は、体内埋込側装置６の電力情報送信部６２と、体外側装置７の電力情報受信部７２の有無のみである。この血液ポンプ装置３０では、ポンプ装置１のような形式での、電力情報送信部６２および電力情報受信部７２は設けられていない。その代わりに、電圧検出器６３による検出信号は、制御部５１に送られ、通信インターフェース８８により送信される。体内埋込側装置６の通信インターフェース８８より発信された、電圧に関する情報は、体外側装置７の通信インターフェース８９により受信され、電送電力制御部７６に送られるものとなっている。よって、この実施例においても電源部６１の電圧値に関する情報は、体外側装置７に送られるものであり、血液ポンプ装置３０としては、電力情報送信機能および電力情報受信機能を備えるものとなっている。
次に、本発明の血液ポンプ装置の製造方法および本発明の血液ポンプ装置の演算部に記憶される、最適周波数関連関係式関係式（シグモイド関数を利用する）について説明する。

本発明の血液ポンプ装置の製造方法は、あらかじめ測定した多数の送電用コイルの最適周波数における、前記送電用コイルと前記受電用コイル間の軸方向のコイル間距離と、前記体内埋込側装置の負荷電流と、前記送電用コイルの両端にかかる電圧とを入力層データとし、前記各入力層データに関する送電用コイルの最適周波数を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて、入力層データと最適周波数との関係式である最適周波数関連関係式を算出する関係式算出工程と、該最適周波数関連関係式算出工程により得られた最適周波数関連関係式を前記電送電力制御部が利用可能となるように前記血液ポンプ装置に記憶させる記憶工程とを行うものである。
そして、この実施例の血液ポンプ装置では、体外側装置７の電送電力制御部７６に記憶される、あらかじめ測定した多数の送電用コイルと受電用コイル間の径方向ずれ量における、送電用コイルと受電用コイル間の軸方向のコイル間距離と、体内埋込側装置における負荷電流と、送電用コイルの両端にかかる電圧とを入力層データとし、各入力層データに関するコイル間の径方向ずれ量を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて、入力層データとコイル間径方向ずれ量との関係式であるコイル間径方向ずれ量関連関係式を算出するコイル間径方向ずれ量関係式算出工程を行うものであり、さらに、このコイル間径方向ずれ量関係式算出工程により得られたコイル間径方向ずれ量関係式を電送電力制御部が利用可能となるように前記血液ポンプ装置に記憶する工程を行うものとなっている。
よって、説明する実施例では、最適周波数の演算およびそれによる電力電送部の制御およびコイル間径方向ずれ量を算出するものとなっている。
上記の各関係式の算出は、ニューラルネットワークを用いて行われる。

ニューラルネットワークとしては、3入力２出力の3層のフィードフォワード型ネットワークを用いることが好ましい。３層は、入力層、中間層、出力層で構成される。入力層には、送電用コイルと受電用コイル間の軸方向のコイル間距離と、体内埋込側装置における負荷電流と、送電用コイルの両端にかかる電圧が入力され、出力層からは、送電用コイルの最適周波数とコイル間径方向ずれ量が出力される。中間層は、複数個の人工素子（非線形素子）より構成される。3層ニューラルネットワークは、「連続性の条件」もしくは「2乗可積分の条件」のいずれかを満たす全ての関数を高い精度で近似できる。ニューラルネットの出力の精度を高めるためには中間層の素子数を増やさなければならないがその分計算量は増える。
ニューラルネットは、生体のニューロンを模擬した複数の人工素子を用いて構成される。ここで、ニューラルネットに使われる人工素子は、生体のニューロンを厳密に模倣したものではなく、その特定の機能を抽出し、単純化した工学モデルである。人工素子としては、決定的アナログモデルを使用する。これは、出力ｙを0≦ｙ≦１の範囲のアナログ値として、この出力を入力から決定的に決めるモデルである。決定的アナログモデルを、図７に示す。

まず、他の素子、あるいは外部から与えられる信号がモデルへ入力する。これらの値を{x₁, x₂, x₃, … x_N}と記す。これに重み{w₁, w₂, w₃, … w_N}を掛け、加え合わせて、細胞内電位に相当する量sを得る。重みはシナプス結線重みに該当する。細胞内電位ｓから出力ｙを求める際に、シグモイド関数を用いて連続的な出力を得る。シグモイド関数は以下の式１により表される。

シグモイド関数のゲインαを大きくすると、シグモイド関数はステップ関数に近づく。シグモイド関数とゲインαの関係を図８に示す。このモデルの出力計算手続きは次式により表される。

ここでθは、細胞内電圧の閾値である。

本発明の最適周波数およびコイルのずれ量演算部は、フィードフォワード型ニューラルネットにより構成される。これは、信号が入力側から出力側に向けて1方向に流れていくように構成したニューラルネットである。本発明で使用するニューラルネットは、入力層、中間層、出力層の3層からなるフィードフォワード型ニューラルネットである。中間層は1層であることが望ましいが、2層以上でも構わない。入力層は３つの素子からなり、それぞれ、対向する2つのコイルの軸方向の距離、ポンプへの負荷電流、体外コイルの両端にかかる電圧が入力される。中間層は複数の素子からなり、入力層および出力層の各素子と結合している。最適周波数およびコイルのずれ量の演算精度を高めるためには中間層の素子数を増やす必要があるが、素子数を増やし過ぎると計算が複雑になるため、素子数は3から10個が望ましい。本発明で使用するフィードフォワード型ニューラルネットの一例を図９に示す。中間層のj番目の中間層素子は、入力ｘ_iに結線の重みw_ij ^（１）をかけてi＝1,2,3について総和し、まず、細胞内電位（重み付け総和）

を得る。これを重み付け総和と呼ぶ。次に、s_j ^（１）をシグモイド関数に通して、素子の出力

を得る。

中間層素子がj＝1,2,…、NのN個あるとき、これらの全てについて上述の手続きにより出力を求める。こうして中間層素子の出力を求めた後、k番目の出力層素子は、中間層素子の出力y_j ^（１）、出力層素子の出力をy_k ^（2）（k＝1,2 ）とすると、これはｙ_j ^（１）（j＝1,2,…,N）をその入力として受け取り、これに結線の「重み」w_jk ^（2）をかけて総和し、まず、重み付け総和

を得る。続いて、s_k ^（2）をシグモイド関数に通して、素子の出力

を得る。ここで、ｙ_k ^（2）(k＝1,2)は、最適周波数とコイルの径方向のずれ量である。具体的には、ｙ₁ ^（2）は、最適周波数であり、ｙ₂ ^（2）は、コイルの径方向のずれ量である。

次に、最適周波数およびコイルの径方向のずれ量演算部に実装されている人工ニューラルネットの結線の重みwについて、その値の決定方法について説明する。
wの決定には、逐次更新学習法を用いる。本発明では、逐次更新学習法の一つである誤差逆伝搬法（バックプロパゲーション）を用いて、訓練データが与えられる都度、結線重みを微小調整する。
実現したい入出力関係の訓練データが複数の入出力対として与えられる。本発明では、訓練データは、入力として用いる対向するコイル間の軸方向の距離、ポンプおよび体内埋込側装置が消費する電流（負荷電流）、体外コイルの両端にかかる電圧の３入力と、対応する最適周波数、コイルの径方向のずれ量である。最適周波数とコイルの径方向のずれ量は、学習の教師信号として与えられる。
今、訓練データがL個あり、そのm番目は、入力（x₁ ^（m）, x₂ ^（m）, x₃ ^（m））に対して、出力y^（m）を要求するものとする。この方法では、学習を行う前に、対向するコイル間の径方向の距離、ポンプおよび体内埋込側装置が消費する電流（負荷電流）、体外コイルの両端にかかる電圧、最適周波数、コイルの径方向のずれ量に関して、あらかじめ校正データを取っておく必要がある。具体的には、あらかじめ，対向するコイル間の軸方向の距離6，8，10，…，20ｍｍ（2mm刻み）の各々について，径方向のずれ量0，2，4，…，16ｍｍ（2mm刻み）、負荷電流0.2，0.4，…，2.4A（0.2A刻み）での、最適周波数と体外コイルの両端にかかる電圧を実験によって求めておく。ここで、最適周波数は、与えられたコイルの位置と負荷に対して最も伝送効率が高くなる周波数である。校正データ点数は、対向するコイル間の軸方向の距離が8通り、径方向のずれ量が9通り、負荷電流が12通りであるので、8×9×12＝864点である。

ここでは、対向するコイル間の軸方向の距離を2mm間隔、コイルの径方向のずれ量を2mm間隔、負荷電流を0.2A間隔として校正データを取得しているが、ニューラルネットの出力となる最適周波数の精度を上げることを考慮すれば、測定間隔はできる限り細かくすることが望ましい。しかしながら、校正データ量（測定点数）が多くなると、校正にかなりの時間を要するので、測定の間隔は上記の条件が妥当である。
図１０に、誤差逆搬法の学習手続（学習ルーチン）を示す。図１０の内側の繰り返しループは、訓練データに関するループであって、毎度訓練データを選択しては（以下のStep１）、その訓練データに対する誤差評価尺度を小さくするようにパラメータを修正する（以下のStep２，３）。さらに外側のループを全訓練データの誤差評価尺度が十分小さくなるまで繰り返す。

以下、誤差逆伝搬法について詳細に説明する。
＜Step１＞ 訓練データの選択
図１０の内側のループにおいて、最初の手続きとして、m番目の訓練データを選択し、このデータに対して、以下の2つのステップを実行する。そのm番目の入力を、（x₁ ^（m）, x₂ ^（m）, x₃ ^（m））と表記するが、2つのステップの実行中は訓練データを固定するため、右肩の添え字（m）は必要ないため省略する。その代わり、変数の右肩の添え字（m）を層の識別に用いる。すなわち、変数右肩の添え字（１）は第1層（中間層）の変数であること、添え字（２）は第2層（出力層）の変数であることを示す。入力層は第0層とする。

＜Step2＞ 出力の計算
図１１に、入力層、中間層、出力層の3層からなるフィードフォワード型ニューラルネットを示す。入力層は、黒ドットで示されるノード（信号の中継点）からなる。中間層、出力層は、白丸で示される素子（ニューロンの工学モデル）からなる。誤差逆伝搬法では、素子として決定的アナログモデルを用いる。
ここで、この素子の動作を図１３に示す。素子の入力をx₀，x_１，…，x_N，出力をｙ，結合の重みをw₀，w_１，…，w_N，重み付け総和（細胞内電圧）をsとすると、素子の動作は以下のように定式化できる。

なお、ネットワーク中の結線の重み全てに、初期値として、乱数などで発生した無作為な値を割り当てておく。ただし、初期値は全て0としてはならない。 入力ノードに入力を与えた後、j番目の中間層素子は、入力x_i（＝y_i ⁽⁰⁾）に結線の重みw_ij ^（１）をかけて、i＝1,2,3について総和し、まず、重み付け総和

を得る。続いて、s_j ^（1）をシグモイド関数に通して、素子の出力

を得る。中間層素子がj＝1,2,…,Nの N個あるとき、これらの全てについて上述の手続きにより中間層素子の出力を求める。出力層素子の出力y_k ⁽²⁾（k＝1,2）は、中間層素子の出力y_j ⁽¹⁾（j＝1,2,…,N）をその入力として受け取り、結線の「重み」w_jk ^（2）をかけて、重み付け総和

を得る。

続いて、s_k ^（２）をシグモイド関数に通して、素子の出力

を得る。これがネットワークの出力b_k （＝y_k ^(２)）となる。
ここで、このネットワークの出力を学習の目標出力と比較する。目標出力をt_kとすると，誤差評価尺度Eは、

と表される。勾配法の原理により、この評価関数を小さくするように、ネットワーク内部の重みを修正する。

＜Step３＞ 結合重みの修正
結合の重みの修正手続きを次に示す。まず、結線の重みの修正時（誤差逆伝搬モード）のネットワークの流れを、図１２に示す。ノード数、素子数、素子間の結線構造、及び結線の重みは、出力計算時（出力計算モード）に用いた図６と同じであるが、素子の機能と信号の流れる向きが異なる。
誤差逆伝搬モードにおける素子機能を図１３に示す。素子内部にはメモリがあり、Step2で自分の出力y（＝y_j ^(m) 、以下、添え字を省略しｙで略記する）を保持しておく。素子の右側から与えられる入力ｚ_１，ｚ_２，…，ｚ_Nに、素子の右側の結線の重みｗ_１，ｗ_２，…，ｗ_Nを掛け、重み付け総和

を求めたあと、メモリに保持されているyを用いてα(1-y)yを計算し、これにuを掛け、

を出力する。zは左側の層の素子への入力となる。

ここで，α(1-y)yは，

なる関係で、シグモイド関数の微分が求まることから出てきたものである。以上のように動作する素子を図１２のように接続する。図１２の結線構造と結線の重みは図１１と全く同様である。図１２の右から、Step２で求めたネットワークの出力ｂ_jと目標出力ｔ_jとの誤差ｂ_j−ｔ_jを加える。この入力に基づき、各層で図１４に示した素子機能が働き、素子出力ｚ_j ^(m) が次々と定まる。こうして、誤差逆伝搬モードで各層の素子出力ｚ_j ^(m) を求めた後、これと出力計算モード（Step2）で求めた各層の素子出力y_j ^(m) を用いて、次式により結線の重みを修正する。

w_ij ^（m+1）は、第m層の第i素子と第 (m+1)層の第j素子を結ぶ結線の重みである。

以上の方法により、結線の重みw_ij ^（m+1)を修正する。学習は、図１０に示した学習手順の外側のループを全訓練データの誤差評価尺度（式１４）が十分小さくなるまで繰り返す。
本発明の最適周波数およびコイルの径方向のずれ量演算部における人工ニューラルネットの各素子間の結線の重みw_ij ^（m+1)は、上記の学習方法により最終的に決まった値を実装する。
このようにして、人工ニューラルネットの各素子間の結線の重みw_ij ^（m+1)が、上記の学習方法により最終的に決定される。これにより、最適周波数関連関係式およびコイルの径方向のずれ量関係式を算出する関係式算出工程が終了する。
そして、上記のように決定された結線の重み項を含む下記式１０ならびに最終的に算出するための他の式１１〜１３からなる関係式が、関係式記憶部７４に記憶される。なお、最適周波数およびコイルの径方向のずれ量について、個々の関連関係式が記憶される。

本発明の血液ポンプ装置１では、関係式記憶部７４には、最適周波数関係式（１０）〜式（１３）が記憶されるとともに、コイルの径方向のずれ量関連関係式（１０）〜式（１３）（式としては同じであるが、結線重み等は異なる）を記憶する。
そして、血液ポンプ装置１の電送電力制御部７６は、実際に与えられる送電用コイルと受電用コイル間の軸方向のコイル間距離、ポンプおよび体内埋込側装置における負荷電流値、送電用コイルの両端にかかる電圧値と、上記の各関係式（１０）〜（１３）セットを用いて、最適周波数、コイルの径方向のずれ量を演算する機能を備えている。

具体的には、実際に与えられる送電用コイルと受電用コイル間の軸方向のコイル間距離、ポンプおよび体内埋込側装置における負荷電流値、送電用コイルの両端にかかる電圧値を用いて下記式（１０）より、中間層素子の重み付け総和s_j ^（1）を算出する。

続いて、このs_j ^（1）を下記式のシグモイド関数を用いて、中間層素子の出力ｙ_j ^（１）を求める。

そして、下記式１２を用いて、出力層素子の重み付け総和s_k ^（２）（k＝1,2）を求める。

そして、下記式１３を用いて、出力層素子の出力y_k ^（２）（k＝1,2）を算出する。

よって、この血液ポンプ装置は、送電用コイルと受電用コイル間の軸方向のコイル間距離、ポンプおよび体内埋込側装置における負荷電流値、送電用コイルの両端にかかる電圧値を入力とし、３層フィードフォワード型人工ニューラルネットを用いて得た関係式より、最適周波数、コイルの径方向のずれ量を算出して出力する機能を備えている。
なお、上述した実施例では、最適周波数およびコイルの径方向のずれ量の両者を算出するものとなっているが、最適周波数のみを算出するものであってもよい。
以上の方法により、対向するコイル間の軸方向の距離と、負荷電流と、体外コイルの両端にかかる電圧を入力とし、最適周波数とコイルの径方向のずれを算出して出力する３層フィードフォワード型人工ニューラルネットを備えた人工心臓用電力伝送システムを提供することができる。また、本発明の人工心臓用電力伝送システムは、人工ニューラルネットが演算して出力するコイルの径方向のずれ量を具体的に数値として表示する表示部を備える。また、コイルの径方向のずれ量の増加に伴い、電力伝送効率が低下し、システム全体の動作に影響を及ぼすことが想定されるため、本発明の人工心臓用電力伝送システムはコイルのずれ量が大きくなったときに、そのことを報知する報知手段を備える。

図１は、本発明の血液ポンプ装置の実施例のブロック図である。 図２は、本発明の血液ポンプ装置の実施例の正面図である。 図３は、図２に示した血液ポンプ装置の平面図である。 図４は、図２に示した実施例の血液ポンプ装置の縦断面図である。 図５は、図２の血液ポンプ装置のＡ−Ａ線断面図である。 図６は、本発明の血液ポンプ装置の他の実施例のブロック図である。 図７は、決定的アナログモデルを説明する説明図である。 図８は、シグモイド関数の説明および細胞内電位とインパルス頻度の関係を説明する説明図である。 図９は、フィードフォワード型ニューラルネットを説明する説明図である。 図１０は、逐次更新学習法の学習手続を説明する説明図である。 図１１は、誤差逆伝搬法で学習するフィードフォワード型ニューラルネットを説明する説明図である。 図１２は、誤差逆伝搬法モードの信号の流れを説明する説明図である。 図１３は、出力計算モードにおける素子の動作を説明する説明図である。 図１４は、誤差逆伝搬モードの素子機能を説明する説明図である。

符号の説明

１ 血液ポンプ装置
２ 血液ポンプ部
３ インペラ回転トルク発生部
４ インペラ位置制御部
５ ポンプ
６ 体内埋込側装置
７ 体外側装置
２１ インペラ
２５ 磁性体
３１ ロータ
３４ モータ
４１ 電磁石
５９ 表示部
６０ 関係式記憶部
６１ 電源部
６４ 電流値検出部
６２ 電力情報送信部
７４ 関係式記憶部
７６ 電送電力制御部

Claims (6)

1. 血液流入ポートと血液流出ポートとを有するハウジングと、前記ハウジング内で回転し、血液を送液するインペラと、該インペラを回転させるためのインペラ回転トルク発生部とを備えるポンプと、前記インペラ回転トルク発生部を駆動するための電源回路とを備える生体内に埋め込まれる体内埋込側装置と、電力を前記体内埋込側装置に送信する送電用コイルを備える電力電送部と、該送電用コイルの両端にかかる電圧を検出する電圧検出部と、電送電力制御部を備え、かつ前記体内埋込側装置と接続されない体外側装置とからなる血液ポンプ装置であって、
   前記体内埋込側装置は、前記送電用コイルより電力を受信する受電用コイルを備えるとともに前記電源回路に電力を供給する電源部と、該電源部より前記電源回路に送られる負荷電流を検出する電流値検出部と、該電流値検出部により検出された電流値を前記体外側装置に送信する電力情報送信部とを備え、
   前記体外側装置は、前記送電用コイルと前記受電用コイル間の軸方向の距離を入力するコイル間距離入力部と、前記電力情報送信部からの情報を受信する電力情報受信部とを備え、
   前記電送電力制御部は、あらかじめ測定した多数の送電用コイルの最適周波数における、前記送電用コイルと前記受電用コイル間の軸方向のコイル間距離と、前記体内埋込側装置の負荷電流と、前記送電用コイルの両端にかかる電圧とを入力層データとし、前記各入力層データに関する送電用コイルの最適周波数を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて算出した入力層データと最適周波数との関係式である最適周波数関連関係式を記憶する関係式記憶部と、前記最適周波数関連関係式、前記コイル間距離入力部に入力されたコイル間距離、前記電力情報受信部により受信する負荷電流値、前記送電用コイル電圧検出部により検出された送電用コイル電圧値とを用いて、送電用コイルの最適周波数を演算する最適周波数演算機能と、該最適周波数演算機能により演算された最適周波数により、前記送電用コイルによる電力供給を行わせる周波数制御機能とを備えていることを特徴とする血液ポンプ装置。
2. 前記体外側装置は、表示部を備え、前記電送電力制御部は、あらかじめ測定した多数の前記送電用コイルと前記受電用コイル間の径方向ずれ量における、前記送電用コイルと前記受電用コイル間の軸方向のコイル間距離と、前記体内埋込側装置における負荷電流と、前記送電用コイルの両端にかかる電圧とを入力層データとし、前記各入力層データに関するコイル間の径方向ずれ量を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて算出した入力層データとコイル間径方向ずれ量との関係式であるコイル間径方向ずれ量関連関係式を記憶する関係式記憶部と、前記コイル間径方向ずれ量関係式、前記コイル間距離入力部に入力されたコイル間距離、前記電力情報受信部により受信する負荷電流値、前記送電用コイル電圧検出部により検出された送電用コイル電圧値とを用いて、コイル間径方向ずれ量を演算するコイル間径方向ずれ量演算機能と、該コイル間径方向ずれ量演算機能により演算されたコイル間径方向ずれ量を前記表示部に表示させる機能とを備えている請求項１に記載の血液ポンプ装置。
3. 前記体外側装置は、警報手段を備え、前記電送電力制御部は、コイル間径方向ずれ許容量を記憶するとともに、前記コイル間径方向ずれ量演算機能により、演算されたコイル間径方向ずれ量が、記憶するコイル間径方向ずれ許容量より大きい場合に、前記警報手段を作動させる警報機能を備えている請求項２に記載の血液ポンプ装置。
4. 請求項１ないし３のいずれかに記載の血液ポンプ装置の製造方法であって、あらかじめ測定した多数の送電用コイルの最適周波数における、前記送電用コイルと前記受電用コイル間の軸方向のコイル間距離と、前記体内埋込側装置の負荷電流と、前記送電用コイルの両端にかかる電圧とを入力層データとし、前記各入力層データに関する送電用コイルの最適周波数を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて、入力層データと最適周波数との関係式である最適周波数関連関係式を算出する関係式算出工程と、該最適周波数関連関係式算出工程により得られた最適周波数関連関係式を前記電送電力制御部が利用可能となるように前記血液ポンプ装置に記憶させる記憶工程とを行うことを特徴とする血液ポンプ装置の製造方法。
5. 請求項２または３のいずれかに記載の血液ポンプ装置の製造方法であって、あらかじめ測定した多数の前記送電用コイルと前記受電用コイル間の径方向ずれ量における、前記送電用コイルと前記受電用コイル間の軸方向のコイル間距離と、前記体内埋込側装置における負荷電流と、前記送電用コイルの両端にかかる電圧とを入力層データとし、前記各入力層データに関するコイル間の径方向ずれ量を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて、前記入力層データとコイル間径方向ずれ量との関係式であるコイル間径方向ずれ量関連関係式を算出するコイル間径方向ずれ量関係式算出工程と、該コイル間径方向ずれ量関係式算出工程により得られたコイル間径方向ずれ量関係式を前記電送電力制御部が利用可能となるように前記血液ポンプ装置に記憶させる記憶工程とを行うことを特徴とする血液ポンプ装置の製造方法。
6. 前記ニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層の３層からなる３層フィードフォワード型ニューラルネットである請求項４または５に記載の血液ポンプ装置の製造方法。
   

Images