CN117338318A - 三维形状数据生成方法、信息处理设备和记录介质 - Google Patents

三维形状数据生成方法、信息处理设备和记录介质 Download PDF

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CN117338318A CN202310744823.4A CN202310744823A CN117338318A CN 117338318 A CN117338318 A CN 117338318A CN 202310744823 A CN202310744823 A CN 202310744823A CN 117338318 A CN117338318 A CN 117338318A
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南一生
千叶修一
德丸嘉彦
冈野贵史
杉浦清了
冈田纯一
久田俊明
鹫尾巧
渡边正宏
清水康智
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Jiameide Medical Instrument Co ltd
Ut Heart Research Institute
Fujitsu Ltd
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Jiameide Medical Instrument Co ltd
Ut Heart Research Institute
Fujitsu Ltd
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Abstract

提供了三维形状数据生成方法、信息处理设备和记录介质。信息处理设备基于指示受试者的心脏的截面图像的回波图像数据生成指示包括心脏的内部结构的三维形状的心脏形状数据。然后，信息处理设备基于指示受试者的胸腔的X射线图像的X射线图像数据生成指示受试者的胸腔的三维形状的胸腔形状数据。然后，信息处理设备基于在X射线图像中呈现的心脏的图像来决定由心脏形状数据指示的心脏的三维形状在由胸腔形状数据指示的胸腔的三维形状内的位置和取向。

Description

三维形状数据生成方法、信息处理设备和记录介质
技术领域
本文所讨论的实施方式涉及三维形状数据生成方法和信息处理设备。
背景技术
已经实现了使用计算机以高准确度再现诸如人类患者的受试者的心脏运动的心脏模拟技术。通过使用这样的心脏模拟技术，在医学领域中可以通过经由心脏模拟再现患者的心脏在治疗之后的状态来预测治疗的治疗效果。
通过执行生物模拟以不仅再现心脏而且再现电信号在胸腔内部的传播，还可以通过生物模拟获取患者的心电图。对于患者的症状出现在心电图上的疾病，执行生物模拟以计算指示治疗后状态的心电图使得可以预先确定计划的治疗是否合适。作为一个示例，当通过双心室起搏实施心脏再同步化治疗(CRT)时，预先执行生物模拟使得可以确认施加从CRT设备输出至心脏的电刺激的电极的位置是否合适。
注意，心电图代表已经传播至胸部表面的电信号。为此，在用于计算心电图的生物模拟中，使用指示心脏已经设置在胸腔内部的三维形状的三维形状数据。作为一个示例，基于通过对患者的心脏或胸腔进行成像而获得的医学图像数据来生成三维形状数据。
作为使用医学图像数据的技术的一个示例，已经提出了显示心脏中的结构的分析结果的概要的医学处理设备。还提出了能够简单且准确地检测胸腔的图像处理设备。另外，还提出了能够高度准确地对准通过对在不同姿势下的受试者进行成像而产生的多个医学图像数据的医学图像处理设备。
作为用于借助于计算机模拟来判断治疗效果的技术，已经提出了具有改善率确定单元的生物模拟系统，该改善率确定单元确定生物模拟的结果是否满足针对症状的预定改善率。
例如，参见日本公开特许公报第2018-027298号、日本公开特许公报第2006-110069号、日本公开特许公报第2021-083961号和日本公开特许公报第2017-033227号。
当在生物模拟期间计算心电图时，需要生成准确地再现受试者的胸腔和胸腔内部的心脏的三维形状数据。可以基于受试者的医学图像生成受试者的三维形状数据。作为一个示例，在由CT设备产生的受试者的断层摄影图像(或计算机断层摄影(CT)图像)中，受试者的胸腔和心脏将出现在同一图像中。这意味着通过使用CT图像，可以生成准确的三维形状数据，该三维形状数据再现了受试者的胸腔和胸腔内部的心脏。
然而，用CT设备进行成像会使受试者暴露于大量辐射，并且给作为受试者的患者带来沉重的身体负担。因此，期望避免仅为了生物模拟的目的而用CT设备进行成像。可以设想，基于通常在治疗过程中使用的非CT医学图像来生成受试者的三维形状数据。作为示例，可以设想根据由超声波诊断设备获得的心脏图像(回波图像)和由X射线设备拍摄的X射线图像来生成三维形状数据。超声波用于回波成像，这意味着受试者不会暴露于辐射。X射线成像使受试者暴露于比用CT设备进行成像小得多的剂量的辐射。然而，不存在用于基于仅描绘心脏的回波图像和仅指示二维形状的X射线图像来生成再现胸腔和胸腔内部的心脏的三维形状数据的现有技术。
发明内容
根据一方面，本公开内容的目的是生成其中基于回波图像和X射线图像再现胸腔和胸腔内部的心脏的三维形状。
根据本公开内容的一方面，提供了一种非暂态计算机可读记录介质，其中存储有使计算机执行处理的计算机程序，所述处理包括：基于指示受试者的心脏的截面图像的回波图像数据生成指示包括心脏的内部结构的三维形状的心脏形状数据；基于指示受试者的胸腔的X射线图像的X射线图像数据生成指示受试者的胸腔的三维形状的胸腔形状数据；以及基于在X射线图像中呈现的心脏的图像来决定由心脏形状数据指示的心脏的三维形状在由胸腔形状数据指示的胸腔的三维形状内的位置和取向。
附图说明
图1描绘了根据第一实施方式的三维形状数据生成方法的一个示例；
图2描绘了系统配置的一个示例；
图3描绘了模拟设备的示例硬件；
图4是描绘模拟设备的示例功能的框图；
图5描绘了在执行心脏激励传播的生物模拟的情况下的处理的示例流程；
图6描绘了心脏形状数据生成处理的示例；
图7是描绘心脏形状数据生成处理的示例过程的流程图；
图8描绘了指定回波图像中的边界的位置的输入的示例；
图9描绘了心脏模型的示例；
图10描绘了基于回波检查报告中的信息的心脏模型的示例校正；
图11描绘了界标设置处理的一个示例；
图12是描绘界标设置处理的示例过程的流程图；
图13描绘了前室间沟和后室间沟的界标的一个示例设置；
图14描绘了心脏的要被设置为界标的特征位置的示例；
图15描绘了胸腔形状数据生成处理的概述；
图16是描绘胸腔形状数据生成处理的示例过程的流程图；
图17描绘了胸腔区域的分割的一个示例；
图18描绘了用于指示胸腔形状的一个示例方法；
图19描绘了可以从胸腔形状统计数据中获取的统计信息的示例；
图20描绘了胸腔的平均形状的示例；
图21描绘了与受试者的胸腔的水平宽度一致的胸腔形状生成的一个示例；
图22描绘了基于来自侧面的X射线图像的胸腔形状的校正的示例；
图23描绘了指示胸腔形状的边界点组的示例；
图24是描绘电极位置设置处理的示例过程的流程图；
图25描绘了电极位置的设置的一个示例；
图26是描绘将心脏形状放置在胸腔形状内部的处理的示例过程的流程图；
图27描绘了旋转模式生成方法的一个示例；
图28描绘了心肌边界信息生成处理的示例；
图29描绘了旋转模式评估方法的示例；
图30描绘了旋转模式选择的一个示例；以及
图31描绘了电极放置的一个示例。
具体实施方式
下面将参照附图描述若干实施方式。注意，各个实施方式可以在技术上一致的范围内与其他实施方式结合来实现。
第一实施方式
第一实施方式是能够以高精度生成指示反映受试者的身体特征的三维形状的三维形状数据的三维形状数据生成方法。
图1描绘了根据第一实施方式的三维形状数据生成方法的一个示例。图1描绘了实现该三维形状数据生成方法的信息处理设备10。例如，信息处理设备10通过执行三维形状数据生成程序来实现该三维形状数据生成方法。
信息处理设备10包括存储单元11和处理单元12。例如，存储单元11是包括在信息处理设备10中的存储器或存储设备。作为一个示例，处理单元12是包括在信息处理设备10中的处理器或计算电路。
存储单元11存储回波图像数据1和X射线图像数据2。回波图像数据1是指示通过使用超声波诊断设备测量受试者的心脏而获得的心脏的截面图像(回波图像)的数据。回波图像数据1包括例如通过在竖直平面和水平平面中对受试者的心脏进行切片而获得的截面的回波图像。X射线图像数据2是指示通过使用X射线检查设备对受试者的胸腔执行X射线成像而获得的X射线图像的数据。作为示例，X射线图像数据2包括从正面对受试者进行X射线检查时的X射线图像和从侧面对受试者进行X射线检查时的X射线图像。
处理单元12基于回波图像数据1和X射线图像数据2生成受试者的心脏和胸腔的三维形状数据。作为一个示例，处理单元12基于指示受试者的心脏的截面图像的回波图像数据1生成指示包括心脏内部结构的三维形状的心脏形状数据3。处理单元12还基于受试者的胸腔的X射线图像数据2生成指示受试者的胸腔的三维形状的胸腔形状数据4。然后，处理单元12基于X射线图像数据2中指示的心脏图像来决定由心脏形状数据3指示的心脏的三维形状在由胸腔形状数据4指示的胸腔的三维形状内的位置和取向。
如上所述，根据该三维形状数据生成方法，根据回波图像数据1生成心脏形状数据3，并且根据X射线图像数据2生成胸腔形状数据4。尽管心脏形状数据3和胸腔形状数据4是根据不同的数据分别生成的，但是由心脏形状数据3指示的心脏的三维形状在胸腔的三维形状内的位置是基于用于生成胸腔形状数据4的X射线图像数据2来决定的。这使得能够准确地指定心脏的三维形状在胸腔的三维形状内的位置。
尽管可以根据X射线图像数据2确定心脏的位置，但是不能从X射线图像数据2了解心脏的内部结构。通过使用回波图像数据1来生成心脏形状数据3，可以生成指示心脏(包括心脏的内部结构)的形状的心脏形状数据3。因此，可以生成包括胸腔的三维形状和胸腔内部的心脏(包括内部结构)的三维形状的高度准确的三维形状数据。
注意，尽管CT设备可用作能够对心脏的内部结构进行图像拾取的设备的一个示例，但是用CT设备进行成像会使受试者暴露于大剂量的辐射。另一方面，可以使用超声波诊断设备来获取回波图像数据1。超声波诊断装置通过接收在受试者身体内部反射的超声波来生成内部器官的图像。由于超声波诊断设备不使用辐射，因此可以减少在获取回波图像数据1时给受试者带来的身体负担。
此外，超声波诊断设备和X射线检查设备已经安装在许多医疗机构，并且通常用于检查患有心脏病的患者。通过使得能够根据回波图像数据1和X射线图像数据2生成指示患者的身体特征的三维形状数据，在无需执行与正常医疗实践期间执行的检查不同的任何检查的情况下生成指示患者的身体特征的三维形状数据。这使得医疗实践更高效，并且减少给患者带来的负担。
在心脏形状数据3中呈现的心脏的三维形状包括例如心室腔的三维形状、心室心外膜的三维形状以及覆盖两个心室的心外膜的三维形状。当生成这样的三维形状时，处理单元12从已经从多个方向拍摄并包括在回波图像数据1中的多个心脏截面图像中指定指示心室腔的闭合曲线、指示心室心外膜的闭合曲线以及指示覆盖两个心室的心外膜的闭合曲线。然后，处理单元12基于由多个截面图像指定的闭合曲线生成心室腔的三维形状、心室心外膜的三维形状以及覆盖两个心室的心外膜的三维形状。
注意，从回波图像数据1中指示的心脏截面图像指定的心室腔的形状可以是两个心室之一。作为一个示例，当左心室腔的三维形状已经被指定时，左心室的腔与心室心外膜(在下文中称为“左心室心外膜”)之间的区域是左心室的心肌区域。通过从覆盖两个心室的心外膜的三维形状中排除左心室的区域(即，心肌区域和腔)而获得的区域是右心室的区域。在右心室区域中从心外膜开始具有心肌厚度的内部区域的三维形状对应于右心室心内膜，并且其内部是右心室腔。左心室与右心室之间的心肌区域是隔膜。
例如，心室腔的形状、心室心外膜的形状以及覆盖两个心室的心外膜的形状是基于来自用户的指定这些形状的输入从多个心脏截面图像指定的。处理单元12可以使用利用诸如机器学习的技术的图像分割技术来指定心室腔的形状、心室心外膜的形状以及覆盖两个心室的心外膜的形状。
当已经使用超声波诊断设备获取回波图像数据1时，可以发布描述受试者的心脏特征的检查报告。该检查报告包括例如指示心肌厚度的心肌厚度信息。为此，处理单元12可以从描述心脏特征的检查报告中提取心肌厚度信息，并且生成心脏形状数据3，其中基于心肌厚度信息来校正心脏的三维形状中的心肌厚度。通过这样做，提高了由心脏形状数据3指示的心脏的三维形状的准确度。
当生成胸腔形状数据4时，可以使用统计获得的平均胸腔形状来指定受试者的胸腔的三维形状。在这种情况下，处理单元12基于X射线图像数据2中指示的胸腔的X射线图像提取胸腔的外边缘，并且基于所提取的外边缘和统计获得的平均胸腔形状生成胸腔的三维形状。作为一个示例，处理单元12决定基于胸腔的宽度获得胸腔截面的外边缘的位置的函数的参数，胸腔的宽度又基于胸腔的平均形状。另外，处理单元12使用已经应用了所生成的参数的函数来计算从基于X射线图像获得的胸腔外边缘开始的胸腔的每个高度处的宽度。然后，处理单元12通过将每个高度处的胸腔宽度rc的值代入该函数来计算每个高度处的胸腔截面的外边缘的形状。通过这样做，获得了反映受试者实际胸腔特征的胸腔三维形状。
处理单元12还能够使用来自正面的X射线图像和来自侧面的X射线图像来生成高度准确的胸腔形状模型。作为一个示例，处理单元12通过基于X射线图像中呈现的胸腔的外边缘放大或缩小平均胸腔形状来生成相似胸腔形状。接下来，处理单元12基于从正面拍摄的第一X射线图像中指示的胸腔的水平宽度与从侧面拍摄的第二X射线图像中指示的胸腔的竖直宽度之间的比率来校正相似胸腔形状的水平宽度与竖直宽度之间的比率。通过这样做，获得了与受试者的体型相匹配的胸腔形状。
基于来自侧面的X射线图像，处理单元12能够以高准确度再现从侧面观察时胸腔的曲率。作为一个示例，处理单元12基于第二X射线图像指定当从侧面看时胸腔的中心线。基于该中心线，处理单元12然后确定通过校正相似胸腔形状的水平宽度与竖直宽度之间的比率而获得的经校正的胸腔形状在三维空间中的位置。作为一个示例，处理单元12将经校正的胸腔形状的中心与经校正的胸腔形状中的对应高度处的中心线的位置对准。通过这样做，在胸腔模型中准确地再现了在宽度方向上观看时胸腔的外边缘的曲率。
在决定心脏的三维形状在胸腔的三维形状内的位置的处理中，可以执行心脏的特征部分的位置匹配。特征部分的一个示例是心尖。在这种情况下，处理单元12基于X射线图像中心脏的特征部分在胸腔内的位置来决定心脏的三维形状中的该特征部分在胸腔的三维形状内的位置。作为一个示例，处理单元12在限定了胸腔的三维形状的三维空间中布置X射线图像，并且当心脏的三维形状已经从拍摄X射线图像的方向投影到X射线图像上时，心脏的三维形状中的特征部分与X射线图像中的特征部分匹配的位置被设置为心脏的三维形状的位置。通过这样做，心脏的三维形状被布置在胸腔的三维形状内部的正确位置处。
在决定心脏的三维形状在胸腔的三维形状内部的取向的处理中，通过绕心脏的特征部分的旋转来决定适当的取向。在这种情况下，处理单元12使心脏的三维形状绕穿过心脏的形状中的特征部分的多个旋转轴旋转。然后，处理单元12基于将旋转之后的心脏的三维形状的投影图像与X射线图像中呈现的心脏图像进行比较的结果来决定心脏的三维形状在胸腔的三维形状内的取向。作为一个示例，处理单元12将心脏的三维形状在胸腔的三维形状内的取向决定为当心脏的三维形状的投影图像被准确地叠加在已经设置在其中限定了胸腔的三维形状的三维空间中的X射线图像中的心脏位置上时的心脏的三维形状的取向。通过这样做，心脏的三维形状在胸腔的三维形状内部的取向被正确地决定。
当确定心脏三维形状的取向时，作为一个示例，处理单元12从心脏三维形状的多个旋转模式中决定用于将心脏三维形状旋转成适当取向的旋转模式。更详细地，处理单元12生成多个旋转模式，所述多个旋转模式指定绕多个旋转轴中的每个旋转轴的旋转角与绕轴向矢量的旋转角之间的比率，所述轴向矢量的旋转方向由比率指定。轴向矢量被定义为“ω＝ω1v1+ω2v2+ω3v3”，其中v1、v2和v3是在三维空间中相互垂直的旋转轴，以及ω1、ω2和ω3是绕这样的旋转轴的旋转速度。
处理单元12根据多个旋转模式中的每一个来旋转心脏三维形状。然后，处理单元12基于旋转之后的心脏三维形状的投影图像与X射线图像中呈现的心脏图像之间的比较结果来决定心脏三维形状在胸腔三维形状内部的取向。通过以这种方式使用轴向矢量来限定旋转方向，可以很容易地防止多个旋转模式重复旋转之后的心脏三维形状的取向，这提高了处理效率。
当心脏三维形状和胸腔三维形状被用于心脏行为、激励传播等的生物模拟时，可以在胸腔三维形状的表面上设置用于心电图测量的电极位置。在这种情况下，处理单元12在指示胸腔三维形状的三维空间中布置X射线图像。然后，处理单元12将在X射线图像上指定的用于心电图测量的电极的设置位置转换成胸腔三维形状表面上的位置。作为一个示例，处理单元12将胸腔三维表面上的与在胸腔三维表面被投影到X射线图像上时X射线图像中的电极位置一致的位置设置为电极的位置。通过这样做，可以容易地设置用于心电图测量的电极位置。
心脏形状数据3例如使用以多边形覆盖其表面的表面模型来指示心脏三维形状。以相同的方式，胸腔形状数据4也例如使用表面模型来指示胸腔三维形状。在这种情况下，为了将心脏三维形状和胸部三维形状用于生物模拟，执行以下转换：将指示表面模型的数据转换成指示实体模型的计算网格数据，所述实体模型的内部部分被定义为实体(有时被称为“实体元素”或“体积元素”)。作为一个示例，处理单元12生成指示心脏三维形状的心脏形状数据3作为第一表面模型。处理单元12还生成指示胸腔三维形状的胸腔形状数据4作为第二表面模型。此外，当已经决定了心脏三维形状的位置和取向时，处理单元12将第一表面模型布置在第二表面模型内的所决定的位置和取向处。然后，处理单元12基于第一表面模型和第二表面模型生成计算网格数据5，该计算网格数据5指示容纳有心脏的胸腔的实体模型。通过这样做，可以容易地生成可以用于生物模拟的计算网格数据5。
第二实施方式
第二实施方式是用于使用再现了患者的胸腔及置于胸腔内部的心脏的三维模型进行生物模拟的计算机系统。
系统配置
图2描绘了系统配置的示例。在图2的示例中，医疗机构服务器200、人体信息服务器300和模拟设备100经由网络20连接。医疗机构服务器200是用于在医疗机构处管理患者的检查和测试记录的计算机。作为示例，医疗机构服务器200包括医学图像数据和基于这样的图像数据的诊断结果。医学图像数据包括回声图像、X射线图像等。人体信息服务器300是存储有与人体的尺寸和形状有关的统计信息的计算机。
模拟设备100从医疗机构服务器200获取与作为生物模拟受试者的患者有关的数据，并且生成用于生物模拟的计算网格数据。注意，模拟设备100基于从人体信息服务器300获取的指示胸腔平均形状的数据来生成在计算网格数据中呈现的胸腔形状。模拟设备100使用生成的计算网格数据进行生物模拟。作为生物模拟的结果，模拟设备100例如输出指示心电图的心电图数据。
图3描绘了模拟设备的示例硬件。模拟设备100的总体控制由处理器101执行。存储器102和多个外围设备经由总线109连接至处理器101。处理器101可以是多处理器。作为示例，处理器101是中央处理单元(CPU)、微处理单元(MPU)或数字信号处理器(DSP)。通过处理器101执行程序来实现的功能中的至少一些可以由诸如专用集成电路(ASIC)或可编程逻辑器件(PLD)的电子电路来实现。
存储器102用作模拟设备100的主存储设备。存储器102临时存储要由处理器101执行的操作系统(OS)程序和应用程序的至少一部分。存储器102还存储将被处理器101用于处理的各种数据。作为一个示例，易失性半导体存储器设备例如随机存取存储器(RAM)用作存储器102。
连接至总线109的外围设备包括存储设备103、图形处理单元(GPU)104、输入接口105、光学驱动设备106、设备连接接口107和网络接口108。
存储设备103以电或磁的方式从内部设置的记录介质读取数据或向内部设置的记录介质写入数据。存储设备103用作模拟设备100的辅助存储设备。存储设备103存储OS程序、应用程序和各种数据。注意，硬盘驱动器(HDD)或固态驱动器(SSD)可以用作存储设备103的示例。
GPU 104是执行图像处理的计算设备，并且也被称为“图形控制器”。监视器21连接至GPU 104。GPU 104根据来自处理器101的指令在监视器21的屏幕上显示图像。监视器21的示例包括使用有机EL(电致发光)的显示设备、液晶显示设备等。
键盘22和鼠标23连接至输入接口105。输入接口105将从键盘22和/或鼠标23发送的信号传输至处理器101。注意，鼠标23为指向设备的示例，并且也可以使用其他指向设备。指向设备的其他示例包括触摸面板、平板电脑、触摸板和轨迹球。
光学驱动设备106使用激光等来执行对已经记录在光盘24上的数据的读取或将数据写入到光盘24上。光盘24是其上记录有数据使得可以借助于反射光来读取数据的便携式记录介质。光盘24可以是数字多功能盘(DVD)、DVD-RAM、压缩盘只读存储器(CD-ROM)、CD-R(可记录)/RW(可重写)等。
设备连接接口107是用于将外围设备连接至模拟设备100的通信接口。作为示例，设备连接接口107可以连接至存储器设备25和存储器读取器/写入器26。存储器设备25是配备有用于与设备连接接口107通信的通信功能的记录介质。存储器读取器/写入器26是执行将数据写入到存储卡27上或从存储卡27中读取数据的设备。存储卡27是卡式记录介质。
网络接口108连接至网络20。网络接口108经由网络20将数据传输至另一计算机或通信设备并从另一计算机或通信设备接收数据。网络接口108是通过电缆连接至有线通信设备例如交换机或路由器的有线通信接口。然而，网络接口108可以是经由无线电波与无线通信设备例如基站或接入点进行通信的无线通信接口。
模拟设备100使用上述的硬件实现第二实施方式的处理功能。注意，在第一实施方式中描述的信息处理设备10也可以由与图3中描绘的模拟设备100相同的硬件实现。
模拟设备100例如通过执行记录在计算机可读记录介质中的程序来实现第二实施方式的处理功能。其中处理内容要由模拟设备100执行的程序可以记录在各种类型的记录介质上。作为一个示例，要由模拟设备100执行的程序可以预先存储在存储设备103中。处理器101将存储设备103中的程序的至少一部分加载到存储器102中并执行该程序。要由模拟设备100执行的程序也可以记录在诸如光盘24、存储器设备25或存储卡27的便携式记录介质中。便携式记录介质中存储的程序可以在安装在存储设备103中之后例如在处理器101的控制下执行。替选地，处理器101可以直接从便携式记录介质中读取并执行程序。
三维形状数据生成及生物模拟的概述
模拟设备100从医疗机构服务器200获取被指定为生物模拟受试者的患者的数据，并且生成指示三维形状的计算网格数据作为实体模型，该三维形状包括患者的胸腔和心脏。然后，模拟设备100使用生成的计算网格数据来进行心脏激励传播的生物模拟，并且输出指示心电图的数据作为生物模拟的结果。作为一个示例，当计划在患者体内植入CRT设备的手术时，模拟设备100可以用于确认植入CRT设备的效果。
预先确认植入CRT设备的效果的能力在减少施加给患者的负担方面是重要的。作为一个示例，对于CRT，大约30％的患者即使在进行了治疗的情况下也没有获得足够的效果。当在进行手术之前预先知道CRT不太可能有效时，可以避免给患者施加不必要的身体负担。
此外，在不进行生物模拟的情况下，难以预测用于安装CRT设备的电极的适当位置。在不进行生物模拟的情况下，医生将不得不在CRT设备植入外科手术期间通过试错来搜索最佳电极位置。因此，这延长了外科手术时间并且增加了患者的负担。通过预先进行生物模拟，可以在外科手术之前指定适当的电极位置，这缩短了手术时间。因此，可以减少施加给患者的负担。
心电图数据可以用于预测CRT的效果。作为一个示例，QRS波的宽度可以用于确定植入CRT设备对改善受损心脏功能的效果。为了基于通过生物模拟输出的心电图数据来准确地预测治疗效果，重要的是心电图数据准确地表示患者的治疗后状态。为了获得准确的心电图数据，重要的是生成准确地再现患者身体特征的计算网格数据。
为了生成计算网格数据，首先，生成指示患者的心脏三维形状和胸腔三维形状的三维形状数据。通过对患者的心脏成像而获得的医学图像数据被用于生成患者的三维形状数据。通过生成心脏形状数据——该心脏形状数据指示反映医学图像中呈现的患者心脏的特征的心脏三维模型(或“心脏模型”)，可以通过生物模拟准确地再现与患者的情况一致的心脏运行状况。注意，心脏模型是第一实施方式中提及的心脏三维形状的示例。
针对心脏的医学图像数据包括CT图像数据、MRI(磁共振成像)图像数据、回声图像数据等。在这些医学图像数据中，CT图像数据是通过使用CT设备对患者成像产生的。在使用CT设备成像期间，患者暴露于与X射线成像期间相比的较大辐射剂量。这意味着为了获得CT图像数据，向患者施加了大的身体负担。由于MRI图像数据是通过使用MRI设备的磁共振生成的，因此患者没有暴露于辐射。然而，与使用CT设备拍摄的图像相比，MRI设备在断层图像之间具有更大的间隔(间距)。这意味着即使在使用通过MRI设备获得的截面图像生成指示患者身体特征的三维形状数据时，也将难以生成具有高准确性的三维形状数据。
回声图像数据可以使用超声波诊断设备获得。超声波诊断设备比CT设备或MRI设备小，并且很多医疗机构拥有超声波诊断设备。此外，使用超声波诊断设备拍摄回声图像几乎不向患者施加身体负担。出于这个原因，模拟设备100基于患者的回声图像数据生成心脏形状数据。
模拟设备100还基于X射线图像数据生成胸腔形状数据。胸腔形状数据是指示再现患者胸腔的形状的三维模型(或“胸腔模型”)的数据。注意，该胸腔模型是在第一实施方式中描述的胸腔三维形状的一个示例。X射线图像数据是通过使用X射线设备对患者进行X射线检查而生成的。尽管在X射线成像期间使用X射线照射患者，但与使用CT设备相比，患者暴露于较小的辐射剂量。
模拟设备100基于心脏形状数据和胸腔形状数据生成计算网格数据。计算网格数据是指示其中心脏模型置于胸腔模型内部的三维实体模型的数据。
图4是描绘模拟设备的示例功能的框图。模拟设备100从医疗机构服务器200获取用于生成心脏形状数据的数据。模拟设备100还从人体信息服务器300获取用于生成胸腔形状数据的数据。医疗机构服务器200包括医疗记录数据库(DB)210，该医疗记录数据库210存储接受过医疗服务(例如，在医疗机构处的测试和治疗)的许多患者的医疗记录。人体信息服务器300包括人体尺寸/形状数据库310，其中存储有人体尺寸和形状的统计信息。模拟设备100从人体尺寸/形状数据库310获取胸腔形状统计数据，并使用该数据生成指示患者胸腔形状的胸腔形状数据。
模拟设备100包括患者数据获取单元110、存储单元120、心脏形状特征设置单元130、心脏形状数据生成单元140、胸腔形状数据生成单元150、计算网格数据生成单元160和生物模拟单元170。
患者数据获取单元110从医疗机构服务器200获取被指定为受试者的患者的数据。响应于输入患者识别信息，患者数据获取单元110从医疗机构服务器200的医疗记录数据库210中获取该患者的回声图像数据121、回声检查报告122和X射线图像数据123。患者数据获取单元110将获取的数据存储在存储单元120中。
存储单元120存储回声图像数据121、回声检查报告122和X射线图像数据123。回声图像数据121是通过由超声波诊断设备进行成像而获取的患者心脏截面图像的图像数据。回声图像数据121例如是三维(3D)回声图像数据。在三维回声图像数据中，可以在三维坐标系中再现心脏的截面形状。回声检查报告122是其中基于回声图像数据121写入医生的结论的数据。例如，回声检查报告122包括诸如是否发生心脏隔膜变薄的信息。回声检查报告122还包括指示心肌厚度的数值。X射线图像数据123是通过使用X射线设备进行成像而产生的患者胸部的图像数据。X射线图像数据123包括通过从多个方向用X射线检查患者而产生的图像数据。作为一个示例，X射线图像数据123包括从正面用X射线检查患者而产生的图像数据以及从侧面用X射线检查患者而产生的图像数据。
现在将参照图5描述心脏形状特征设置单元130、心脏形状数据生成单元140、胸腔形状数据生成单元150、计算网格数据生成单元160和生物模拟单元170的处理。
图5描绘了在执行心脏激励传播的生物模拟的情况下的处理的示例流程。
心脏形状特征设置单元130对回声检查报告122进行分析并提取指示心脏形状中的特征的信息。然后，心脏形状特征设置单元130将提取的信息传输至心脏形状数据生成单元140。作为一个示例，心脏形状特征设置单元130将指示心肌厚度的信息传输至心脏形状数据生成单元140。
基于回声图像数据121，心脏形状数据生成单元140使用三维心脏模型生成用于指示患者的心脏形状的心脏形状数据141。当心脏形状数据生成单元140从心脏形状特征设置单元130获取指示患者心脏特征的信息时，心脏形状数据生成单元140根据获取的信息校正心脏形状数据141。
此外，心脏形状数据生成单元140基于心脏形状数据141生成心脏模型，并接收在心脏模型中设置界标的输入。心脏形状数据生成单元140获取所输入的界标的位置，并且将界标的位置信息添加至心脏形状数据141中。心脏形状数据生成单元140将具有添加的界标的心脏形状数据141传输至计算网格数据生成单元160。
胸腔形状数据生成单元150基于X射线图像数据123生成胸腔形状数据151。作为一个示例，胸腔形状数据生成单元150从人体信息服务器300的人体尺寸/形状数据库310获取胸腔形状统计数据311。胸腔形状统计数据311指示多个人类胸部上的多个位置处的尺寸和形状(例如，截面形状)。然后，胸腔形状数据生成单元150根据在X射线图像数据123中呈现的患者的实际胸腔形状，针对患者的性别校正平均胸腔形状，并生成指示患者胸腔形状的胸腔形状数据151。当输出心电图数据作为生物模拟的结果时，胸腔形状数据生成单元150在由胸腔形状数据151指示的胸腔模型上设置用于心电图测量的电极，并在胸腔形状数据151中包括指示电极位置的数据。胸腔形状数据生成单元150将生成的胸腔形状数据151传输至计算网格数据生成单元160。
计算网格数据生成单元160基于心脏形状数据141和胸腔形状数据151来生成计算网格数据。作为一个示例，计算网格数据生成单元160决定由心脏形状数据141指示的心脏模型在由胸腔形状数据151指示的胸腔模型内部的位置和方向。然后，计算网格数据生成单元160通过使用体素填充由心脏模型和胸腔模型指示的心脏和胸腔的表面形状的内部来生成计算网格数据161。计算网格数据生成单元160将生成的计算网格数据161传输至生物模拟单元170。
生物模拟单元170基于从计算网格数据生成单元160获取的计算网格数据161来执行生物模拟。作为一个示例，生物模拟单元170执行对心脏激励传播的生物模拟并输出心电图数据171，该心电图数据171指示通过观察激励传播而产生的心电图。
注意，连接图5中描绘的元素的线指示所使用的通信路径中的一些。还可以设置除了所示的通信路径以外的通信路径。图5中描绘的各个元素的功能例如可以通过使计算机执行对应于各个元素的程序模块来实现。
在下面的描述中，将描述心脏形状数据生成处理、界标设置处理、胸腔形状数据生成处理、电极位置设置处理和用于将心脏形状置于胸腔形状内部的放置处理。
心脏形状数据生成处理
首先，将详细描述心脏形状数据生成处理。当指定了作为受试者的患者并且已经从医疗记录数据库210获取了该患者的客户数据时，心脏形状数据生成单元140执行心脏形状数据生成处理。
图6描绘了心脏形状数据生成处理的示例。作为一个示例，心脏形状数据生成单元140在监视器21上显示回声图像数据121中包括的回声图像30。在回声图像30的右侧上显示心脏的竖直方向截面。在回声图像30的左侧上显示心脏的宽度方向截面。
用户在回声图像30中指定预定的边界31和边界32，例如左心室心内膜。基于指定的边界，心脏形状数据生成单元140对回声图像30中的心脏的左心室腔等进行分割。心脏形状数据生成单元140通过使用多边形覆盖通过分割确定的区域的表面来生成三维表面模型。该表面模型是指示患者心脏的三维形状的心脏模型33。
然后，心脏形状数据生成单元140将构建心脏模型33的多边形上的数据输出为心脏形状数据141。多边形数据包括构建每个多边形的顶点的数目、每个顶点的三维位置坐标等。
注意，出于分割目的而指定的边界的示例是左心室腔的外边缘、左心室的心外膜以及覆盖两个心室的心外膜。左心室的心肌区域可以使用左心室腔的外边缘和左心室的心外膜来指定。心肌的厚度根据左心室的心肌区域得知。在从心外膜开始向内延伸心肌厚度的心室区域中，除了左心室的心肌区域之外的区域将是右心室的心肌区域。右心室的心肌区域内部的区域是右心室腔。右心室腔与左心室腔之间的心肌区域是隔膜。
图7是描绘心脏形状数据生成处理的示例过程的流程图。现在将按步骤编号的顺序来描述图7中描绘的处理。
[步骤S101]心脏形状数据生成单元140基于来自用户的对指示左心室腔的外边缘的边界进行指定的输入，指定回声图像中左心室腔外边缘的位置。
[步骤S102]心脏形状数据生成单元140基于来自用户的对左心室心外膜进行指定的输入，指定回声图像中左心室心外膜的位置。此处指定的左心室心外膜包括隔膜的左心室腔侧表面。
[步骤S103]心脏形状数据生成单元140基于来自用户的对指示覆盖两个心室的心外膜的边界进行指定的输入，指定回声图像中心外膜的位置。此时，心脏形状数据生成单元140使用从心脏形状特征设置单元130获取的与心肌厚度有关的信息来校正心外膜的位置。
[步骤S104]心脏形状数据生成单元140基于心外膜和左心室心外膜的位置来指定右心室腔的外边缘的位置。作为一个示例，心脏形状数据生成单元140将以至少心肌的厚度在心外膜内部但在左心室心外膜外部的区域指定为右心室腔。
[步骤S105]心脏形状数据生成单元140生成并输出指示所指定边界的心脏形状数据。
以这种方式，当用户使用鼠标等指定了回声图像中的边界(例如，左心室腔的外边缘)的位置时，心脏形状数据生成单元140生成心脏形状数据。
图8描绘了指定回波图像中的边界位置的输入的示例。首先，用户从回波图像35中指定左心室腔的外边缘35a和35b的位置。作为一个示例，用户操作鼠标23来指定左心室腔的外边缘35a和35b上的多个位置。心脏形状数据生成单元140生成平滑连接指定位置的封闭曲线，并将封闭曲线指定为左心室腔的外边缘35a和35b。
用户也可以在其中心脏截面的位置与图8中描绘的回波图像35不同的其他回波图像中指定左心室腔的外边缘上的位置。在这种情况下，心脏形状数据生成单元140生成平滑连接指定位置的封闭曲线，并将封闭曲线指定为左心室腔的外边缘。通过从多个回波图像中指定左心室腔的外边缘，改进了左心室腔的三维形状的生成准确度。
接下来，用户从回波图像36中指定左心室心外膜36a和36b的位置。作为一个示例，用户操作鼠标23来指定左心室心外膜36a和36b上的多个位置。心脏形状数据生成单元140生成平滑连接指定位置的封闭曲线，并将封闭曲线指定为左心室心外膜36a和36b的位置。
用户也可以在其中心脏截面的位置与图8中描述的回波图像36不同的其他回波图像中指定左心室心外膜的位置。在这种情况下，心脏形状数据生成单元140生成平滑连接指定位置的封闭曲线，并将封闭曲线确定为左心室心外膜。通过从多个回波图像中指定左心室腔，提高了生成左心室心外膜三维形状的准确度。
接下来，用户从回波图像37中指定心外膜37a和37b的位置。作为一个示例，用户操作鼠标23来指定心外膜37a和37b上的多个位置。心脏形状数据生成单元140生成平滑连接指定位置的封闭曲线，并指定封闭曲线为心外膜37a和37b的位置。
用户也可以在其中心脏截面的位置与图8中描述的回波图像37不同的其他回波图像中指定心外膜的位置。在这种情况下，心脏形状数据生成单元140生成平滑连接指定位置的封闭曲线，并指定该封闭曲线为心外膜。通过从多个回波图像中指定心外膜，提高了生成心外膜三维形状的准确度。
心脏形状数据生成单元140生成多边形，该多边形基于由回波图像35至37上的封闭曲线指定的边界(即左心室腔的外边缘35a和35b、左心室心外膜36a和36b、心外膜37a和37b等)构建三维边界面。
作为一个示例，心脏形状数据生成单元140生成穿过指示左心室腔的外边缘35a和35b的封闭曲线的诸如样条曲面的曲面，并将该曲面划分为多边形。心脏形状数据生成单元140还生成穿过指示左心室心外膜36a和36b的封闭曲线的诸如样条曲面的曲面，并将该曲面划分为多个多边形。以同样的方式，心脏形状数据生成单元140还生成穿过指示心外膜37a和37b的封闭曲线的诸如样条曲面的曲面，并将该曲面划分为多个多边形。
以这种方式从回波图像中生成的一组多边形(或“STL数据”)形成了心脏模型33。
图9描绘了心脏模型的示例。心脏模型33的外部形状由指示心外膜33a的多边形表示。指示左心室心外膜33b的多边形存在于心脏模型33内部。指示左心室心外膜33b的多边形包括隔膜(septum)与右心室之间的边界。在左心室心外膜33b内部，指示左心室腔的外边缘(其与左心室心内膜相同)的边界面由多边形指示。在左心室心外膜33b之外，不与心外膜33a重叠的边界部分和左心室腔之间的区域是隔膜区域。
以这种方式，心脏形状数据生成单元140半自动地提取从回波图像获得的左心室腔的外边缘和隔膜的三维形状，并且可以通过将所提取的数据与心室心外膜的三维形状相结合来生成自然的心室形状。心脏形状数据生成单元140还有效地利用回波检查报告122中呈现的信息来提高指示患者的心脏的心室形状的准确度。
图10描绘了基于回波检查报告中的信息校正心脏模型的示例。作为示例，从回波检查报告122中提取指示心肌厚度的数字数据122a以及与心肌厚度相关的文本数据122b。数字数据122a包括诸如室间隔厚度(intraventricular septum thickness，IVSTd)和舒张期左心室后壁厚度(diastolic left ventricle posterior wall thickness，PWTd)的值。
作为一个示例，用户检查数字数据122a和文本数据122b，并且输入由数字数据122a指示的位置处的心肌厚度。心脏形状数据生成单元140根据由数字数据122a指示的位置处的心肌厚度的值来校正心脏模型33中对应位置的厚度。作为一个示例，心脏形状数据生成单元140调整左心室心内膜33c与左心室心外膜33b之间的距离，使得左心室隔膜侧的心肌厚度变得与室间隔厚度相等。心脏形状数据生成单元140还调整左心室心内膜33c与左心室心外膜33b之间的距离，使得左心室后壁侧的心肌厚度变得与舒张期左心室后壁厚度相等。
当文本数据122b指出心肌厚度变薄时，用户检查文本数据122b并输入变薄的位置。心脏形状数据生成单元140对心脏模型33的形状进行校正，使得被指出变薄的位置处的心肌厚度比其他部位薄一定比例。在图10的示例中，由于文本数据122b指示隔膜变薄，因此心脏形状数据生成单元140调整隔膜的厚度。
通过这样做，生成了以高准确度指示患者的心脏形状的心脏形状数据141。
界标设置处理
接下来，将详细描述界标设置处理。在心脏形状数据141已经生成的情况下，由心脏形状数据生成单元140执行界标设置处理。
图11描绘了界标设置处理的一个示例。作为一个示例，心脏形状数据生成单元140在监视器21上显示心脏模型33。心脏形状数据生成单元140与用户的操作一致地使心脏模型33在虚拟三维空间中旋转，并且当被从用户指定的方向观看时在监视器21上显示心脏模型33。
用户操作鼠标23等，以在心脏模型33的前室间沟和后室间沟的位置处设置多个界标41。用户还在预定的特征位置如心尖和二尖瓣中心处设置界标42和43。心脏形状数据生成单元140将指示已设置的界标的位置的信息添加至心脏形状数据141。
图12是描绘界标设置处理的示例过程的流程图。现在将按照步骤编号的顺序来描述图12中描绘的处理。
[步骤S111]心脏形状数据生成单元140将左心室心外膜拟合到心外膜中。作为一个示例，当左心室心外膜的位置和心外膜的位置在左心室心外膜与心外膜应该重叠的区域中发生位移时，心脏形状数据生成单元140将左心室心外膜的位置校正至心外膜的位置。左心室心外膜和心外膜应该重叠的区域是例如在心脏的左心室侧之外的区域，在该区域中，指示左心室心外膜的曲面与指示心外膜的曲面之间的差异等于或小于预定值。
[步骤S112]心脏形状数据生成单元140基于用户的操作在左心室心外膜上设置指示前室间沟和后室间沟的界标。作为一个示例，心脏形状数据生成单元140基于心脏形状数据141在监视器21上显示心脏模型33。用户目视检查所显示的心脏模型33的形状，并使用鼠标23在心脏模型33上指定前室间沟和后室间沟的位置。心脏形状数据生成单元140在所指定的位置处设置多个界标41。
[步骤S113]心脏形状数据生成单元140通过放大或缩小心外膜的形状使得与已设置的多个界标41相匹配来执行拟合。作为一个示例，心脏形状数据生成单元140以平滑地连接多个界标41的曲线作为边界校正心外膜的形状，使得左心室心外膜与心外膜在左心室侧的区域中重叠。心脏形状数据生成单元140还以平滑地连接多个界标41的曲线作为边界校正心外膜的形状，使得不在右心室侧的区域中与左心室心外膜交叠。
[步骤S114]心脏形状数据生成单元140设置界标，例如心尖和二尖瓣中心。作为一个示例，心脏形状数据生成单元140基于心脏形状数据141在监视器21上显示心脏模型33。用户目视检查所显示的心脏模型33的形状，并使用鼠标23在心脏模型33上指定预定的特征位置例如心尖和二尖瓣中心。然后，心脏形状数据生成单元140在所指定的位置处设置界标。
[步骤S115]心脏形状数据生成单元140输出添加了界标位置信息的心脏形状数据141。
通过这样做，执行以下操作：使用指示前室间沟和后室间沟的多个界标41对心脏形状数据141进行校正，并通过界标42和43的方式来指定心尖和二尖瓣中心的位置。
图13描绘了针对前室间沟和后室间沟设置界标的一个示例。作为一个示例，通过在心脏模型33中将左心室心外膜拟合到心外膜上，提取心外膜33a的不与左心室心外膜33b交叠的部分(即“心外膜33e”)。在指示前室间沟和后室间沟的多个界标41已经被设置的情况下，心脏形状数据生成单元140对心外膜33e进行校正，使得左心室心外膜33b与心外膜33e之间的边界是前室间沟和后室间沟的位置。
以这种方式，通过心脏模型33来准确地表示患者心脏的形状。心脏模型33中在左心室心外膜33b与左心室心内膜33c之间的区域是左心室肌。左心室心内膜33c内部的区域是左心室血池。在从心外膜33e向内延伸心肌厚度的区域之外，除左心室肌以外的区域是右心室肌。右心室肌内部的区域是右心室血池。也就是说，在心脏模型33中明确建立了左心室肌、左心室血池、右心室肌和右心室血池。
在与界标一致地校正了心脏模型33的形状之后，界标被设置在心脏的特征预定位置处。
图14描绘了心脏的要被设置为界标的特征位置的示例。作为指示心脏的特征位置的界标的示例，心脏形状数据生成单元140设置指示心尖的位置的界标42和指示二尖瓣中心的位置的界标43。指示这些界标42和43的位置的直线是心脏模型33的心电轴44。
作为示例，心脏形状数据生成单元140还设置了界标45，界标45指示心脏前表面上的隔膜和环(三尖瓣)的位置。心脏形状数据生成单元140设置界标46，界标46指示心脏后表面上的隔膜和环(肺动脉瓣)的位置。此外，心脏形状数据生成单元140在隔膜的从心尖朝向环的位置处针对后室间沟和前室间沟各自设置三个界标41，在心尖处设置界标42，并在二尖瓣的中心位置处设置界标43。使用这些界标41、42和43来限定用于旋转心脏模型33的旋转轴。此外，界标45和46可以设置界标47，界标47指示左心室心外膜的自由壁的中心部分的位置。通过针对三尖瓣设置界标45以及针对肺动脉瓣设置界标46，心脏中的四个血瓣(即主动脉瓣、二尖瓣、三尖瓣和肺动脉瓣)被定位在心脏模型33的适当位置处。
指示界标41至43以及界标45至47的位置的信息被添加至心脏形状数据141。注意，当通过生物模拟来验证植入性CRT装置的效果时，可以在心脏模型33上设置指示CRT设备的电极位置的界标。包括界标位置信息的心脏形状数据141被传送至计算网格数据生成单元160。
胸腔形状数据生成处理
接下来，将详细描述胸腔形状数据生成处理。胸腔形状数据生成单元150与通过心脏形状数据生成单元140生成心脏形状数据并行地执行胸腔形状数据生成处理。
图15描绘了胸腔形状数据生成处理的概述。胸腔形状数据生成单元150根据X射线图像51对胸腔形状进行分割。该分割生成二值化图像52，在该二值化图像52中，例如，胸腔形状为黑色，其他部分为白色。图15描绘了对从正面进行X射线检查的患者的X射线图像51进行分割的示例。胸腔形状数据生成单元150以同样的方式对从宽度方向拍摄的患者的X射线图像进行分割。
胸腔形状数据生成单元150基于通过分割而获得的二值化图像52来计算指示胸腔与外界之间的边界的边界点组53。然后，胸腔形状数据生成单元150输出指示边界点组中的每个点的位置坐标的数据作为胸腔形状数据151。
图16是描绘胸腔形状数据生成处理的示例过程的流程图。现在将按照步骤编号的顺序来描述图16中描绘的处理。
[步骤S131]胸腔形状数据生成单元150从存储单元120中读取指示通过在两个方向上对患者进行X射线检查而产生的X射线图像的X射线图像数据123。
[步骤S132]胸腔形状数据生成单元150对由X射线图像数据123指示的X射线图像进行二值化。该二值化将背景空间转换成黑色，并且将除了肺部区域以外的人体转换成白色。在人体内的肺部区域中出现肺部的黑色图像。
[步骤S133]胸腔形状数据生成单元150对肺部区域执行自动掩蔽处理。该自动掩蔽处理用与周围区域相同的颜色(白色)来填充肺部区域。
[步骤S134]胸腔形状数据生成单元150对二值化图像执行黑白反转处理。
[步骤S135]胸腔形状数据生成单元150从人体信息服务器300获取胸腔形状统计数据311。
[步骤S136]胸腔形状数据生成单元150根据患者胸腔的水平宽度，来放大或缩小胸腔形状统计数据311中指示的胸腔的平均形状。作为一个示例，胸腔形状数据生成单元150确定下述函数的参数：该函数基于胸腔形状统计数据311以胸腔的宽度为变量计算胸腔的截面形状。然后，胸腔形状数据生成单元150将等于患者胸腔的水平宽度的一半的值设置到指示胸腔截面形状的函数的变量中，以获得已经与患者胸腔的水平宽度一致地放大或缩小的胸腔截面形状。通过在患者胸腔的不同高度位置处计算多个这样的胸腔截面形状，来获得胸腔各个高度处的截面形状。
[步骤S137]胸腔形状数据生成单元150根据患者胸腔的水平宽度与竖直宽度的比率，来调整在步骤S136中获得的胸腔形状的前后径。患者胸腔的水平宽度是从通过对来自正面的X射线图像进行二值化而产生的图像中获得的。患者胸腔的竖直宽度是从通过对来自侧面的X射线图像进行二值化而产生的图像中获得的。
[步骤S138]胸腔形状数据生成单元150基于来自侧面的X射线图像找到胸腔的中心线，并且利用胸腔的该中心线使针对胸腔的每个高度计算的胸腔截面形状的相应中心位置对准。通过这样做，获得患者的胸腔形状。例如，该胸腔形状由胸腔表面上的一组点来表达。
[步骤S139]胸腔形状数据生成单元150基于所生成的点组生成多边形胸腔形状数据151。
通过这样做，生成胸腔形状数据151。
图17描绘了对胸腔区域进行分割的一个示例。通过对X射线图像51进行二值化，亮度等于或大于预定值的像素被转换成白色，而亮度小于预定值的像素被转换成黑色。因此，生成了二值化图像52a。这个阶段的二值化图像52a，肺部区域中仍然是黑色的。通过经由自动掩蔽处理将肺部区域转换成白色，生成二值化图像52b，在二值化图像52b中，人体内部为白色，而其他部分为黑色。通过将该二值化图像52b中的白色和黑色反转，获得如图15中描绘的二值化图像52。
图17中描绘的分割也是针对患者的从宽度方向拍摄的X射线图像执行的。胸腔形状数据生成单元150基于从正面观看时的二值化图像52计算患者胸腔的水平宽度。胸腔形状数据生成单元150还基于宽度方向的二值化图像来计算患者胸腔在前后方向上的宽度。
胸腔形状数据生成单元150基于胸腔形状统计数据311获得人体的平均胸腔形状，并校正胸腔形状以生成患者的胸腔形状。
图18描绘了用于指示胸腔形状的一个示例方法。作为一个示例，假定在人体上的预定位置处存在胸腔截面形状54。此处，考虑以胸腔截面形状54的中心为原点的极坐标。当从原点以预定角度的间隔画出径向线后，就可以找到胸腔外周与每条径向线之间的交叉点。交叉点位置的坐标由角度以及距原点的距离表示。各个交叉点位置的坐标的集合表示一个个体人体的胸腔形状。
在对多个人的胸腔形状进行比较时，将胸腔形状数据进行归一化，以吸收由于体格差异而引起的数据差异。作为一个示例，执行归一化，使得距胸腔中心的距离的最大值为“1”。在曲线图54a中指示了经归一化的胸腔形状数据。在曲线图54a中，横轴表示角度，纵轴表示归一化之后距原点的距离。
令d0是从原点到从胸腔形状的中心水平延伸的径向线与胸腔外周的交叉点(或“初始位置”)的距离。从原点到第i角度的径向线与胸腔外周的交叉点的距离li可以使用参数αi表达为“li＝αi·d0”。针对每个角度的参数αi可以例如基于胸腔形状统计数据311中指示的平均胸腔形状来决定。该平均胸腔形状可以从胸腔形状统计数据311中获取。
图19描绘了可以从胸腔形状统计数据中获取的统计信息的示例。作为一个示例，胸腔形状统计数据311包括多个人的胸腔形状数据311a、311b、……。作为示例，胸腔形状数据311a、311b、……包括被测量的人的性别以及胸腔形状在预定测量位置处的测量结果。测量位置的一个示例是胸下位置。
胸腔形状数据生成单元150按性别对包括在胸腔形状统计数据311中的胸腔形状数据311a、311b、……进行分类，并计算男性统计信息和女性统计信息。作为示例，胸腔形状数据生成单元150针对每个角度计算从胸腔中心到胸腔外周的归一化长度的平均值、平均值加上标准差(SD)、平均值减去SD，等等。
图19中的曲线图55描绘了从胸腔形状统计数据311获得的统计信息。曲线图55的横轴表示角度，纵轴表示归一化长度。在图19中描绘的统计信息中，例如，胸腔形状数据生成单元150使用指示男性平均值的信息和指示女性平均值的信息来生成作为受试者的患者的胸腔形状数据151。
图20描绘了胸腔的平均形状的示例。在图20中描绘的曲线图56中，横轴表示胸腔外周上沿横向方向的位置，纵轴表示胸腔外周上沿前后方向的位置。如曲线图56所示，基于胸腔形状统计数据311，分别针对男性和女性获得经归一化的胸腔平均形状。
胸腔形状数据生成单元150使用关系“li＝αi·d0”，基于针对每个角度的距离li的平均值来计算针对每个角度的参数αi的值。通过使用针对每个角度的参数αi的值，胸腔形状数据生成单元150与胸腔的水平宽度一致地生成与平均胸腔相似的胸腔形状。
图21描绘了与受试者的胸腔水平宽度一致地生成胸腔形状的一个示例。作为一个示例，生成指示基于胸腔形状统计数据311而获得的平均胸腔形状56b的模板56a。模板56a针对每个角度指示从平均胸腔形状56b的中心到胸腔表面的距离R。从平均胸腔形状56b的中心沿水平方向到胸腔表面的距离R是距离R的最大值，为距离R的最大值的两倍的值是平均胸腔形状56b的水平直径。
基于二值化图像52，胸腔形状数据生成单元150找到患者胸腔的水平宽度。然后，胸腔形状数据生成单元150基于平均胸腔形状的水平直径以及从正面拍摄的X射线图像的二值化图像52中获得的受试者的胸腔的水平宽度，来计算通过放大或缩小平均胸腔形状而产生的相似的胸腔形状57a。作为一个示例，胸腔形状数据生成单元150将模板56a中指示的每个角度处的距离R乘以水平宽度与水平直径的比率(水平宽度/水平直径)。通过这样做，获得与平均胸腔形状相似的胸腔形状57a。
曲线图91针对每个角度指示：在例如水平宽度与水平直径之间的比率为1.3的情况下，放大之前和放大之后距胸腔形状表面的距离R的变化。曲线图91的横轴表示角度θ，纵轴表示距离R。如曲线图91所示，当根据受试者的水平宽度进行放大时，指示胸腔形状57a的曲线(即经放大的形状曲线91b)高于指示平均胸腔形状56b的曲线(即模板形状曲线91a)。
例如，胸腔形状57a由沿患者胸腔的截面的外周的一组点来指示。胸腔外周表面上的一组点(或“边界点组”)是通过沿患者的胸腔的高度方向以预定间隔生成这样的一组点而生成的。
此外，胸腔形状数据生成单元150能够通过对来自侧面的X射线图像进行二值化来提取从宽度方向观看时胸腔的轮廓。胸腔形状数据生成单元150基于例如胸腔在宽度方向的轮廓来校正胸腔的边界点组在前后方向上的宽度。
图22示出了基于来自侧面的X射线图像校正胸腔形状的示例。作为一个示例，胸腔形状数据生成单元150基于来自侧面的X射线图像的二值化图像59来获得受试者胸腔的竖直宽度和中心线59a。例如，竖直宽度是在改变测量位置的高度的同时在多个位置处测量的。中心线是穿过胸腔的前表面和后表面中间位置的曲线。
胸腔形状数据生成单元150根据水平宽度与竖直宽度之间的比率来调整前后径。作为一个示例，胸腔形状数据生成单元150将从宽度方向的轴线到胸腔表面上的每个点的距离设置为y，该宽度方向的轴线穿过通过与水平宽度一致地放大或缩小平均胸腔形状而获得的胸腔形状57a的原点。胸腔形状数据生成单元150将到胸腔表面上的每个点的距离y乘以作为受试者的竖直宽度与水平宽度之间的比率(竖直宽度/水平宽度)的值。胸腔形状数据生成单元150将乘法结果设置为校正后的胸腔形状57b中从中心线位置到胸腔表面的距离y′。
中心线位置是这样的位置，其在基于来自侧面的X射线图像的二值化图像59而检测到的中心线59a上，在由胸腔形状57b指示的截面的高度处。胸腔形状数据生成单元150将胸腔形状57b的表面上的每个点移动到远离中心线位置的位置y′。
曲线图92描绘了平均胸腔形状56b、与受试者的水平宽度一致地放大(1.3倍)后的胸腔形状57a、以及与彼此叠加的竖直宽度与水平宽度之比一致地校正后的胸腔形状57b。如曲线图92中所描绘的，与平均胸腔形状56b相比，经扩大的胸腔形状57a在宽度方向上(即X轴方向上)和竖直方向上(即Y轴方向上)都被扩大。经校正的胸腔形状57b具有与胸腔形状57a相同的水平宽度，并且在竖直方向上比胸腔形状57a小竖直宽度/水平宽度倍(在图22的示例中，为“0.85”倍)。
通过在改变要在其处计算胸腔的高度的同时在多个高度处计算图22中所描绘的胸腔形状57b，可以生成与患者的体形(例如，胸腔的弯曲度)匹配的胸腔模型。通过不仅使用来自正面的X射线图像而且还使用来自侧面的X射线图像来生成胸腔模型，可以与作为受试者的患者的胸腔的尺寸以及竖直/水平比率与受试者的胸腔形状匹配的截面形状一致地正确地再现胸腔模型。另外，通过基于从侧面拍摄的X射线图像使用中心线59a求出胸腔形状的中心线位置在三维空间中的位置，在胸腔模型中正确地再现了在宽度方向上观看胸腔时的倾斜。
图23描绘了指示胸腔形状的边界点组的示例。如图23所描绘的，当边界点组57被布置在三维空间中时，出现该胸腔形状。胸腔形状数据生成单元150使用例如其顶点是包括在边界点组57中的点的多边形来生成指示胸腔的外周表面的胸腔形状数据151。基于胸腔形状数据151，在三维空间中生成胸腔的多边形模型。
电极位置设置处理
在生成胸腔形状数据151之后，胸腔形状数据生成单元150设置用于心电图测量的电极位置。
图24是描绘电极位置设置处理的示例过程的流程图。现在将按照步骤编号的顺序描述图24中描绘的处理。
[步骤S141]胸腔形状数据生成单元150读取X射线图像数据123。
[步骤S142]胸腔形状数据生成单元150与身体轴一致地将来自正面的X射线图像和来自侧面的X射线图像放置在三维空间中。
[步骤S143]胸腔形状数据生成单元150读取胸腔形状数据151。
[步骤S144]胸腔形状数据生成单元150在监视器21上显示X射线图像，并从用户接收指定电极位置的输入。然后，胸腔形状数据生成单元150将电极布置在胸腔形状上的与指定位置相对应的位置处。
[步骤S145]胸腔形状数据生成单元150将电极位置添加到胸腔形状数据。
通过这样做，电极位置被添加到胸腔形状数据151。
图25描绘了设置电极位置的一个示例。在读取X射线图像数据123之后，胸腔形状数据生成单元150将来自正面的X射线图像51和来自侧面的X射线图像58放置在三维空间中。作为一个示例，来自正面的X射线图像51以z轴为中心平行于x轴放置。来自侧面的X射线图像58以z轴为中心平行于y轴放置。在这种情况下，作为一个示例，两个X射线图像51和X射线图像58以x轴为相交线彼此垂直。
X射线图像数据123在监视器21上显示垂直的X射线图像51和X射线图像58。用户将用于心电图测量的多个电极99放置在X射线图像51或X射线图像58上。胸腔形状数据生成单元150基于胸腔形状数据151来决定放置在胸腔上的多个电极99的各自位置。作为一个示例，当已经在从正面拍摄的X射线图像51上指定了电极的位置时，胸腔形状数据生成单元150将穿过所放置的电极并且平行于y轴的线与胸腔形状的腹侧表面之间的交点设置为该电极的位置。另外，当已经在从侧面拍摄的X射线图像58上指定了电极的位置时，胸腔形状数据生成单元150将穿过所放置的电极并且平行于x轴的线与胸腔形状的表面(即，在显示方向上的表面)之间的交点设置为该电极的位置。
通过这样做，用户能够容易地指定电极的位置。指示指定电极的位置的信息被添加到胸腔形状数据151。
胸腔形状内的心脏形状的放置处理
当已经生成心脏形状数据141和胸腔形状数据151时，计算网格数据生成单元160将心脏形状放置在胸腔形状内。
图26是描绘将心脏形状放置在胸腔形状内的处理的示例过程的流程图。现在将按照步骤编号的顺序描述图26中描绘的处理。
[步骤S151]计算网格数据生成单元160对由心脏形状数据141指示的心脏模型33进行缩放。即，计算网格数据生成单元160对由心脏形状数据141指示的心脏模型33进行放大或缩小，使得心脏模型33的大小与出现在来自正面的X射线图像51中的心脏的大小相匹配。作为一个示例，计算网格数据生成单元160执行心脏模型33的缩放，使得来自正面的心脏模型33的投影图像占据的面积等于X射线图像51中心脏占据的面积。
[步骤S152]计算网格数据生成单元160生成用于心脏模型33的125个旋转模式。作为一个示例，计算网格数据生成单元160定义以心脏模型33的心尖为原点的三轴局部坐标系。然后，计算网格数据生成单元160生成用于围绕局部坐标系中的每个轴旋转心脏模型33的多个旋转模式。
[步骤S153]计算网格数据生成单元160根据X射线图像数据生成用于评估目的的心肌边界信息。作为一个示例，计算网格数据生成单元160将已经由用户在X射线图像上指定为心肌边界的闭合曲线设置为心肌边界信息。
[步骤S154]计算网格数据生成单元160生成用于心脏的多个旋转模式的映射数据。作为一个示例，计算网格数据生成单元160根据旋转模式在局部坐标系中旋转心脏模型33。接下来，计算网格数据生成单元160使用预定坐标变换矩阵来将心脏模型33的顶点的坐标从心脏模型33的局部坐标系变换为定义了胸腔形状模型的坐标系(或“全局坐标系”)中的坐标。然后，计算网格数据生成单元160将由全局坐标系中的坐标指示的心脏模型33平行投影(垂直投影)到胸腔形状模型的后向方向投影平面和宽度方向投影平面中的每一个上。作为一个示例，计算网格数据生成单元160使用指示通过投影获得的图像的轮廓的闭合曲线信息作为映射数据。
[步骤S155]计算网格数据生成单元160将心脏模型33的心尖与X射线图像中出现的心脏的心尖一致地定位在全局坐标系中。作为一个示例，如图25所描绘的，计算网格数据生成单元160在与生成胸腔形状数据时相同的位置处将X射线图像51和X射线图像58放置在虚拟空间中。然后，计算网格数据生成单元160将心脏模型33放置成使得当心脏模型33的心尖被投影到X射线图像51上和X射线图像58时的心尖的图像处于与出现在X射线图像51和X射线图像58中的心尖一致的位置处。
[步骤S156]计算网格数据生成单元160针对每个旋转模式将映射数据与评估边界信息进行比较，以评估旋转模式。
[步骤S157]计算网格数据生成单元160选择最佳旋转模式。
[步骤S158]计算网格数据生成单元160输出指示根据所选择的旋转模式旋转之后的心脏模型33的心脏形状数据141。注意，分配给心脏模型33的界标也根据所选择的旋转模式旋转，并且旋转后的界标的位置被分配给心脏形状数据141。
现在将参照图27至图29详细描述将心脏形状放置在胸腔形状内的处理。
图27描绘了旋转模式生成方法的一个示例。计算网格数据生成单元160基于添加到心脏形状数据141的界标来生成旋转轴。作为一个示例，计算网格数据生成单元160定义以作为心尖的界标42的位置为原点的三维局部坐标系(即，正交坐标)。使用界标41至43的位置来决定局部坐标系的轴。注意，图27中出现的心脏模型33被描绘为左心室面向前方。
作为一个示例，计算网格数据生成单元160将从作为心尖的界标42指向指示二尖瓣中心的位置的界标43的方向的矢量设置为矢量m。在多个界标41中，计算网格数据生成单元160将从放置在后室间沟上的界标指向放置在前室间沟上的界标的方向的矢量设置为矢量s。矢量s是从后室间沟指向前室间沟的方向的矢量。
设具有局部正交基且长度为1的矢量为矢量“v1”、“v2”和“v3”。矢量v1具有与“(m×s)×m”相同的取向。矢量v2具有与“m×s”相同的取向。矢量v2是在从隔膜朝向左心室游离壁的方向上定向的矢量。矢量v3具有与“m”相同的取向。矢量v3是从心轴的底部到顶部(即，在从心尖朝向二尖瓣中心的方向上)定向的矢量。矢量v1、v2和v3中的每一个由于围绕其他矢量自旋而旋转。
设ω1为围绕矢量v1的方向上的轴的旋转速度。设ω2为围绕矢量v2的方向上的轴的旋转速度。设ω3为围绕矢量v3的方向上的轴的旋转速度。当假定“ω＝ω1v1+ω2v2+ω3v3”是可以以时不变方式积分的轴向矢量时，旋转张量R由下式表示。
θ由下式表示，其中t是自旋时间。
θ＝|ω|t＝(ω1 2+ω2 2+ω3 2)1/2t (2)
W由下式表示。
在该局部坐标系中，计算网格数据生成单元160生成例如轴向矢量ω的25个模式。然后，计算网格数据生成单元160生成围绕每个轴向矢量的5个模式的集合，从而形成总共125个旋转模式61、62、……。轴向矢量ω的方向由ω1、ω2和ω3之间的比表示(ω1:ω2:ω3)。旋转模式61、62、……各自指示轴向矢量的方向(ω1、ω2和ω3的比)和在该方向上的旋转角度。
通过以这种方式使用轴向矢量ω来定义旋转模式61、62、……，可以消除大量冗余旋转模式61、62、……的生成。即，在通过围绕作为具有局部正交基的矢量的矢量v1、v2和v3的旋转角度来定义旋转模式61、62、……的情况下，即使当围绕矢量v1、v2和v3的旋转角度相同时，不同的旋转顺序将导致旋转操作之后心脏模型33的不同取向。为此，针对旋转模式61、62、……还定义了围绕各个矢量v1、v2和v3的旋转顺序。此处，即使旋转模式61、62、……的定义内容不同，最终心脏模型33的取向也可以匹配。结果，将存在定义心脏模型33的特定取向的多个旋转模式，这意味着生成冗余旋转模式。当生成冗余旋转模式时，与冗余旋转模式对应的图26所描绘的步骤S154至S156的处理将增加。
另一方面，通过使用轴向矢量ω定义旋转模式61、62、……，抑制了在旋转操作之后心脏模型33的取向相同的多个旋转模式的生成。即，当旋转模式61、62、……的定义内容(即，轴向矢量的方向和围绕该轴向矢量的旋转角度)不同时，保证了旋转操作之后心脏模型33的取向将不同。通过这样做，冗余旋转模式的生成被抑制。结果，减少了步骤S154至S156的处理的计算负荷，这使得处理更有效。
在已经生成旋转模式61、62、……之后，计算网格数据生成单元160与相应的旋转模式61、62、……一致地在局部坐标系中旋转心脏模型33。计算网格数据生成单元160还从X射线图像数据123中指示的X射线图像51和X射线图像58生成用于评估目的的心肌边界信息。
图28描绘了心肌边界信息生成处理的示例。作为一个示例，计算网格数据生成单元160在监视器21上显示X射线图像51和X射线图像58。计算网格数据生成单元160从用户接收指定X射线图像51和X射线图像58中的心脏51a和心脏58a的外边缘的输入。计算网格数据生成单元160输出指示指定外边缘的闭合曲线70a和闭合曲线70b作为心肌边界信息70。计算网格数据生成单元160使用生成的心肌边界信息70来评估旋转模式61、62、……。
图29描绘了用于旋转模式的评估方法的示例。作为一个示例，计算网格数据生成单元160生成其中已经通过旋转模式61、62、……旋转的心脏模型33已经在正面方向和侧面方向上投影的映射数据71、72，……。然后，计算网格数据生成单元160通过将旋转模式的映射数据71、72、……与心肌边界信息70进行比较来评估旋转模式的准确性。
作为一个示例，计算网格数据生成单元160将指示由映射数据71指示的心脏的投影图像的映射的外边缘的闭合曲线叠加在由心肌边界信息70指示的闭合曲线上。计算网格数据生成单元160将与闭合曲线的交叠程度设置为评估值。作为一个示例，计算网格数据生成单元160使用闭合曲线交叠的部分中的像素数作为评估值。计算网格数据生成单元160计算每个旋转模式的评估值，并选择具有最高评估值的旋转模式。
图30描绘了旋转模式选择的一个示例。图表80指示每个旋转模式的评估值。图表80的横轴表示125个旋转模式的标识号。图表80的纵轴表示评估值。
计算网格数据生成单元160选择具有最高评估值的旋转模式81。计算网格数据生成单元160根据选择的旋转模式81旋转由心脏形状数据141指示的心脏模型33。然后，计算网格数据生成单元160将心脏模型33放置在由胸腔形状数据151指示的胸腔模型82内。
以这种方式，心脏形状被放置在胸腔形状内的适当位置处。
计算网格数据生成及其效果
当心脏形状已经被放置在胸腔形状内时，计算网格数据生成单元160基于胸腔模型82和放置在胸腔模型82内的心脏模型33来生成计算网格数据161。作为一个示例，将作为表面模型的胸腔模型82和心脏模型33转换成由多个三维元素(实体)组成的实体模型。然后，计算网格数据生成单元160输出表示实体模型的数据作为计算网格数据161。
通过将以这种方式生成的计算网格数据161输入到生物模拟单元170，由生物模拟单元170再现患者心脏的手术，并且获得准确的心电图数据171。作为一个示例，对于已经植入CRT设备的情况，生物模拟单元170能够输出患者的心电图数据171。在这种情况下，医生可以参考输出的心电图数据171，以预先确认当将CRT设备植入患者体内时在改善患者状况方面实现的任何效果。
另外，基于回波图像数据121生成指示患者的自然心室形状的心脏形状数据。可以使用超声波诊断设备获得回波图像数据121。与CT或MRI相比，使用超声诊断设备对患者进行超声诊断对患者的身体负担更低。
此外，模拟设备100基于回波检查报告122中的信息，在心脏形状数据141中正确地反映患者的心脏形状中的特征。结果，提高了心脏形状数据的准确性，这使得可以执行准确的生物模拟。
由心脏形状数据141指示的心脏模型33是分成四个部分的体积数据，这四个部分是左心室肌肉、左心室血池、右心室肌肉和右心室血池。另外，在心脏模型33中，用作血液流入和流出的四个瓣的主动脉瓣、二尖瓣、三尖瓣和肺动脉瓣被布置在适当的位置处。通过这样做，可以在生物模拟中对心脏的手术执行高度准确的数值分析。
使用极坐标系的函数来基于X射线图像数据123自动生成胸腔形状。这意味着减少了该任务给用户带来的负担。
为了将心脏形状放置在胸腔形状内，生成其中心脏形状围绕三个旋转轴以各种角度旋转的多个旋转模式，并且决定与X射线图像相比最准确的旋转模式中的心脏形状的取向。通过这样做，以高准确度将心脏形状放置在胸腔形状内，这意味着提高了生物模拟的准确度。
当用于心电图测量的电极被放置在胸腔模型82上时，由于可以参照已经放置在三维空间中的X射线图像来执行定位，所以可以准确地设置电极在三维空间中的位置。
图31描绘了电极放置的一个示例。在12导联心电图中，6个电极V1至V6被放置在胸部上。当这样做时，电极V1被放置在第四肋间隙中的胸骨的右边缘上。V2被放置在第四肋间隙中的胸骨的左边缘上。放置这些电极V1和电极V2的位置是胸部中的凹陷，并且仅使用X射线图像51和X射线图像58难以在三维空间中精确地指定这些位置。在模拟设备100中，当参照来自正面的X射线图像51指定电极V1和电极V2的位置时，基于胸腔模型82正确地设置前后方向上的位置。通过正确地设置电极位置，提高了在生物模拟中获得的心电图数据171的准确度。
其他实施方式
尽管在第二实施方式中通过生物模拟输出心电图数据171，但是可以通过生物模拟输出各种其他数据。由于以高准确度生成包括胸腔和心脏的计算网格数据，所以也可以以高准确度计算除了心电图数据171之外的数据。
虽然在第二实施方式中假设执行生物模拟以检查对患者的治疗效果，但是生物模拟的结果可以用于各种其他目的。作为一个示例，生物模拟的结果可以用于AI(人工智能)或数据分析。
虽然在第二实施方式中，模拟设备100生成计算网格数据161并基于计算网格数据161执行生物模拟，但是计算网格数据161的生成和生物模拟可以由不同的设备来执行。作为一个示例，用户的计算机可以执行处理直到生成计算网格数据161，并且称为“超级计算机”的外部高性能计算(HPC)系统可以执行生物模拟。
虽然在第二实施方式中回波图像是三维回波图像，但是也可以使用二维(2D)回波图像来代替三维回波图像。在这种情况下，心脏形状数据生成单元140将出现在多个二维回波图像中的心脏的截面的位置与三维空间中不同位置处的心脏的截面对准。作为一个示例，心脏形状数据生成单元140能够基于用户的操作来对出现在三维空间中的多个二维回波图像中的心脏的截面进行对准。
尽管以上已经以示例性形式描述了若干实施方式，但是实施方式中的各个元件的配置可以用具有相同功能的其他配置来替换。可以自由添加其他部件或处理。此外，可以组合上述实施方式的任意两个或更多个配置(特征)。
根据一个方面，可以基于回波图像和X射线图像生成再现胸腔和胸腔内的心脏的三维形状。

Claims (12)

1.一种非暂态计算机可读记录介质，其中存储有使计算机执行处理的计算机程序，所述处理包括：
基于指示受试者的心脏的截面图像的回波图像数据生成指示包括所述心脏的内部结构的三维形状的心脏形状数据；
基于指示所述受试者的胸腔的X射线图像的X射线图像数据生成指示所述受试者的胸腔的三维形状的胸腔形状数据；以及
基于在所述X射线图像中呈现的所述心脏的图像来决定由所述心脏形状数据指示的所述心脏的三维形状在由所述胸腔形状数据指示的所述胸腔的三维形状内的位置和取向。
2.根据权利要求1所述的非暂态计算机可读记录介质，其中，所述胸腔形状数据的生成包括：基于所述X射线图像提取所述胸腔的外边缘，并且基于所提取的外边缘和已经统计获得的平均胸腔形状生成所述胸腔的三维形状。
3.根据权利要求2所述的非暂态计算机可读记录介质，其中，
所述胸腔形状数据的生成包括：
通过基于所述胸腔的外边缘放大或缩小所述平均胸腔形状来生成相似胸腔形状；以及
基于从正面拍摄的第一X射线图像中指示的所述胸腔的水平宽度与从侧面拍摄的第二X射线图像中指示的所述胸腔的竖直宽度之间的比率来校正所述相似胸腔形状的水平宽度与竖直宽度之间的比率。
4.根据权利要求3所述的非暂态计算机可读记录介质，其中，
所述胸腔形状数据的生成包括：
基于所述第二X射线图像指定当从侧面观察时所述胸腔的中心线；以及
基于所述中心线来决定通过校正所述相似胸腔形状的水平宽度与竖直宽度之间的比率而获得的经校正的胸腔形状在三维空间中的位置。
5.根据权利要求1所述的非暂态计算机可读记录介质，其中，所述心脏的三维形状的位置和取向的决定包括：基于所述X射线图像中所述心脏的三维形状中的特征部分在所述胸腔内部的位置来决定所述心脏的三维形状中的特征部分在所述胸腔的三维形状内的位置。
6.根据权利要求5所述的非暂态计算机可读记录介质，其中，
所述心脏的三维形状的位置和取向的决定包括：
使所述心脏的三维形状围绕穿过所述心脏的三维形状中的特征部分的多个旋转轴旋转；以及
基于将通过对所述旋转之后的所述心脏的三维形状进行投影而获得的图像与所述X射线图像中呈现的所述心脏的图像进行比较的结果，决定所述心脏的三维形状在所述胸腔的三维形状内的取向。
7.根据权利要求6所述的非暂态计算机可读记录介质，其中，
所述心脏的三维形状的位置和取向的决定包括：
生成多个旋转模式，在所述多个旋转模式中指定围绕所述多个旋转轴中的每个旋转轴的旋转角与围绕轴向矢量的旋转角的比率，所述轴向矢量的旋转方向由所述比率指定；
使所述心脏的三维形状根据所述多个旋转模式中的每个旋转模式来旋转；以及
基于将通过对所述旋转之后的所述心脏的三维形状进行投影而获得的图像与所述X射线图像中呈现的所述心脏的图像进行比较的结果，决定所述心脏的三维形状在所述胸腔的三维形状内的取向。
8.根据权利要求1所述的非暂态计算机可读记录介质，其中，
所述处理还包括：
将所述X射线图像放置在三维空间内，在所述三维空间中指示所述胸腔的三维形状；以及
将已经在所述X射线图像上指定的用于心电图测量的电极的放置位置转换成所述胸腔的三维形状的表面上的位置。
9.根据权利要求1或权利要求8所述的非暂态计算机可读记录介质，其中，
所述心脏形状数据的生成包括：生成用第一表面模型表示所述心脏的三维形状的所述心脏形状数据，
所述胸腔形状数据的生成包括：生成用第二表面模型表示所述胸腔的三维形状的所述胸腔形状数据，并且
所述处理还包括：在决定所述心脏的三维形状的位置和取向之后，将所述第一表面模型以已经决定的位置和取向放置在所述第二表面模型内；以及基于所述第一表面模型和所述第二表面模型生成计算网格数据，所述计算网格数据用实体模型表示包括所述心脏的所述胸腔的三维形状。
10.一种非暂态计算机可读记录介质，其中存储有使计算机执行处理的计算机程序，所述处理包括：
基于由受试者的胸腔的X射线图像数据指示的所述胸腔的X射线图像来提取所述胸腔的外边缘；以及
基于所提取的外边缘和已经统计获得的平均胸腔形状生成指示所述胸腔的三维形状的胸腔形状数据。
11.一种由计算机执行的三维形状数据生成方法，所述三维形状数据生成方法包括：
基于指示受试者的心脏的截面图像的回波图像数据生成指示包括所述心脏的内部结构的三维形状的心脏形状数据；
基于指示所述受试者的胸腔的X射线图像的X射线图像数据生成指示所述受试者的胸腔的三维形状的胸腔形状数据；以及
基于在所述X射线图像中呈现的所述心脏的图像来决定由所述心脏形状数据指示的所述心脏的三维形状在由所述胸腔形状数据指示的所述胸腔的三维形状内的位置和取向。
12.一种信息处理设备，包括：
处理装置，其基于指示受试者的心脏的截面图像的回波图像数据生成指示包括所述心脏的内部结构的三维形状的心脏形状数据，基于指示所述受试者的胸腔的X射线图像的X射线图像数据生成指示所述受试者的胸腔的三维形状的胸腔形状数据，并且基于在所述X射线图像中呈现的所述心脏的图像来决定由所述心脏形状数据指示的所述心脏的三维形状在由所述胸腔形状数据指示的所述胸腔的三维形状内的位置和取向。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH033227A (ja) 1989-05-30 1991-01-09 Sony Corp レジストパターンの形成方法
JP2006110069A (ja) 2004-10-14 2006-04-27 Canon Inc 画像処理装置及びその制御方法、プログラム
JP2006181146A (ja) 2004-12-28 2006-07-13 Fuji Photo Film Co Ltd 診断支援装置、診断支援方法およびそのプログラム
JP6631072B2 (ja) 2015-07-31 2020-01-15 富士通株式会社 生体シミュレーションシステムおよび生体シミュレーション方法
JP6987558B2 (ja) 2016-08-10 2022-01-05 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用処理装置、超音波診断装置および医用処理プログラム
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