JP2015519943A - 光ファイバ形状センシングを用いるボクセルタギング - Google Patents
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Abstract
ボクセルタギング・システム１００は、デバイスにおいて誘導された歪みを検出するよう構成される光ファイバ１２６を持つセンシング可能デバイス１０４（ブラッグ格子センサ）を含む。解釈モジュール１１２は、例えば心臓といった内部臓器と相互作用する光ファイバからの信号を受信し、内部臓器において少なくとも１つの光ファイバにより訪問された位置を決定するためこの信号を解釈するよう構成される。データソース１５２、１５４は、例えば呼吸、ＥＣＧ位相、タイムスタンプなどのイベント又は状況に関連付けられるデータを生成するよう構成される。ストレージデバイス１１６は、内部臓器において訪問された位置の履歴１３６を格納し、データソース１５２、１５４により生成されたデータと位置とを関連付けるよう構成される。
Description
本願は、医療機器に関し、より詳細には、カーブしたマルチプラナ再構成を改善する医療用途における形状センシング光ファイバに関する。
多くの用途において、内部キャビティの特徴及びジオメトリを理解することがしばしば必要とされる。
この情報は、撮像モダリティにより容易にアクセス可能でない、又はソフトウェアプログラム若しくは分析ツールでの使用のために容易にデジタル化されることができない場合がある。多くの例において、内部キャビティのジオメトリを知っているか、又は内部キャビティをデジタル的にマッピングすることが可能であることが重要である。
光ファイバ形状センシング及びローカライゼーションは、介入的な体内手順の間、医療デバイス、例えば、可撓性カテーテルの形状の正確で時間分解された再構成を供給する。これらのデバイス形状は、分析される生体構造をより好適に理解するために使用されることができる。
本原理によれば、ボクセルタギング・システムは、デバイス内に誘導される歪みを検出するよう構成される光ファイバを持つセンシング可能デバイスを含む。解釈モジュールは、ボリュームと相互作用する光ファイバからの信号を受信し、ボリュームに含まれる少なくとも１つの光ファイバにより訪問される位置を決定するため、この信号を解釈するよう構成される。データソースは、イベント又は状況に関連付けられるデータを生成するよう構成される。ストレージデバイスは、ボリュームにおいて訪問される位置の履歴を格納し、データソースにより生成されるデータとこの位置とを関連付けるよう構成される。
本開示におけるこれら及び他の目的、特徴及び利点は、添付の図面と共に参照される、その説明的な実施形態の以下の詳細な説明から明らかになる。
本開示は、以下の図面を参照して好ましい実施形態の以下の説明を詳細に提供する。
本原理によれば、形状の正確な再構成を供給するため、光ファイバ形状センシング及びローカライゼーション技術を使用するシステム及び方法が与えられる。正確な形状データは、光ファイバ形状センシング可能器具（例えば、介入的な手順時のカテーテル等）を用いて関心構造を「ペイントする」ことにより取得されることができる。
ある実施形態において、超高密度点クラウドの形の形状データが、光ファイバ形状センシング及びローカライゼーション技術を用いて得られることができる。点ベースのメッシュ処理アルゴリズムは、光ファイバ形状センシング及びローカライゼーション技術の高いデータレート及び生体構造の複雑なトポロジを考えると不適当である場合がある。
インデックスベースのルックアップ機構を用いて、超高密度点クラウドデータのボクセルデータセットへのマッピングを可能にするシステムが使用される。ボクセルデータは、例えば、標準的な画像処理技術（例えば、ノイズ除去、ホールフィリング、領域成長、セグメント化、メッシュ化）を使用して処理されることができ、及び／又はボリュームレンダリング技術を用いて視覚化されることができる。ボクセルデータセットは、形状センシング可能デバイス（例えば、医療デバイス）が、時間及び空間にわたり存在していた尤度をすべてのボクセルが示す、確率マップを表すことができる。このシステムは、例えばチャンバ又はキャビティといった、形状及び調査される構造の即時的な視覚化も可能にする。
光ファイバに基づかれる形状センシングは好ましくは、光ファイバの固有の後方散乱特性を用いるために採用される。関係する原理は、特徴的なレイリー後方散乱パターン又は他の反射特徴を用いて、光ファイバにおける分散歪み測定を利用する。光ファイバ歪みセンシングデバイスは医療機器又は他のプロ−ビングデバイスに取り付けられるか又は一体化される。その結果、光ファイバセンシングデバイスが空間ボリュームをマッピングすることができる。ある実施形態において、空間は、基準座標系により規定される。この空間は、センシングデバイスにより占有される。これは、その存在により、オープンスペース及びこの空間におけるその境界を検出する。この情報は、空間、空間のサイズなどの特徴を計算するために使用されることができる。
１つの例示的な実施形態において、システムは、空間又はボリュームをデジタル的に再構成するため、分散された光ファイバセンシングを実行する。歪み測定は、占有するための自由空間が利用可能なセンシングデバイスに沿った特定の位置を決定するため、センシングデバイスの長さに沿った位置を分解するのに使用される。センシングデバイスは、空間の境界をテストするため、空間内で移動される。データが時間にわたり集められるとき、３次元ボリュームが、蓄積されたデータにより規定される。
特に有益な実施形態において、動的な構造の時間的イメージングに関するシステム及び方法が与えられる。時間的情報は、測定及びマッピング時間分解タグからボクセルデータセットへと組み込まれる。適切な視覚化を用いると、これは、例えば、器官運動挙動といった異なる力学に関連する特有の情報の表示を可能にする。動的な構造及び機能のタギング及び視覚化は、形状データをタギングし、この情報をボクセルデータセットにマッピングすることにより、時間的測定を通して与えられる。例えば器官運動が原因による、動的に進化する特定の形態学的及び機能的な情報を持つデータセットが、表示されることができる。
形状センシング可能医療デバイスを用いて得られる形状データは、タイムスタンピング並びに空間及び時間依存測定場に関連付けられる情報タグの適用により補強される。斯かるスタンプは、グローバルなリアルタイムクロックからの情報及び／又は例えばＥＣＧデータ、Ｓｐ０２、ｐＨ、温度等の他の監視デバイスの情報を組み込むことができる。例えば、ＥＣＧ測定の場合、形状センシング情報は、例えば、形状センシング可能カテーテルを用いて、各心臓位相での信号の点クラウド画像を生成するため位相分解ペインティング／マッピングを行い、その構造及び機能を分析し、異常を検出することで、取得の間、対応する心臓位相でタグ付けされることができる。変形パターンといった位相特異的なデータは、位相タグに基づきボクセル特性をセットするとき、容易に処理されることができ、視覚化されることができる。
本発明は、医療機器に関して説明されることになるが、本発明の教示は、非常に広く、任意の光ファイバ器具に対しても適用できる点を理解されたい。いくつかの実施形態では、本原理は、複雑な生物学的又は機械的システムを追跡又は分析するのに使用される。特に、本発明の原理は、生体系の内部追跡手段、例えば肺、消化管、排泄器官、血管等の体のすべての領域における手順に対して適用可能である。図面に示される要素は、ハードウェア及びソフトウェアの様々な組合せにおいて実現されることができ、単一の要素又は複数の要素において組み合わせられることができる機能を提供することができる。
図面に示されるさまざまな要素の機能は、専用のハードウェアの使用を介してというだけでなく、適切なソフトウェアに関連してソフトウェアを実行することができるハードウェアの使用を介して与えられることができる。プロセッサにより提供されるとき、この機能は、単一の専用のプロセッサにより、単一の共有プロセッサにより、又は複数の個別のプロセッサにより与えられることができる。個別のプロセッサの幾つかは、共有されることができる。更に、「プロセッサ」又は「コントローラ」という用語の明確な使用は、ソフトウェアを実行することができるハードウェアを排他的に参照するものとして解釈されるべきではなく、デジタル信号プロセッサ（「ＤＳＰ」）ハードウェア、ソフトウェアを格納する読出し専用メモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）及び不揮発性ストレージを暗に含むが、これらに限定されるものではない。
更に、本発明の原理、側面及び実施形態並びにその特定の実施例を述べる本願明細書におけるすべての記載は、その構造的及び機能的均等の範囲の両方を含むものとして意図される。更に、斯かる均等物が、現在既知の均等物だけでなく将来開発される均等物の両方を含むものとして意図される（即ち、構造に関係なく、同じ機能を実行すべく開発される任意の要素を含む）。従って、例えば、本願明細書に与えられるブロック図は、本発明の原理を実現する説明的なシステム要素及び／又は回路の概念表示を表すという点を当業者は理解されたい。同様に、任意のフローチャート、流れ図等は、コンピュータ可読媒体において実質的に表されるさまざまな処理を示し、従って、コンピュータ又はプロセッサが明示的に示されるかどうかに関係なく、斯かるコンピュータ又はプロセッサにより実行される点を理解されたい。
更に、本発明の実施形態は、コンピュータ若しくは任意の命令実行システムによる使用又はこれに関連した使用のためのプログラムコードを提供する、計算機が使用可能な又はコンピュータ可読のストレージ媒体から、アクセス可能なコンピュータプログラムの形をとることができる。この説明のため、計算機が使用可能な又はコンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行システム、装置又はデバイスによる使用又はこれに関連した使用のためのプログラムを、格納、通信、伝搬、又は輸送することができる任意の装置とすることができる。媒体は、電気、磁気、光学、電磁気、赤外線若しくは半導体システム（又は、装置若しくはデバイス）、又は伝搬媒体とすることができる。コンピュータ可読媒体の例は、半導体又はソリッドステートメモリ、磁気テープ、リムーバブルコンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、リジッド磁気ディスク及び光学ディスクを含む。光学ディスクの現在の例は、読出し専用コンパクトディスク（ＣＤ―ＲＯＭ）、読出し／書込みコンパクトディスク（ＣＤ―Ｒ／Ｗ）、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）及びＤＶＤを含む。
同様な数字が同じ又は類似する要素を表す図面を参照し、最初に図１を参照すると、ボリュームをマッピングし、関連付けられる状態データをエンコードするシステム１００が、ある実施形態に基づき例示的に示される。システム１００は、光ファイバ形状センシングを使用する、介入的及び外科的手順に関するすべての用途に対して使用されることができて、適用可能である。更に、本原理は、エンジンブロックにおけるシリンダを図式化し（mapping out）、古代遺跡におけるキャビティ、構造上の設定における空間などを検索するといった、機械的なシステムに適用されることもできる。歪みの分散光ファイバセンシングは、キャビティの形状及び／若しくは特徴を再構成し、並びに／又は、内部若しくは外部面を再構成若しくはデジタル化するために使用されることができる。形状の領域にわたり光ファイバを使用することにより、形状特徴のデータクラウドが、形状をデジタル化するために学習及び使用されることができる。更に、データクラウドにおけるデータは、タイムスタンプされる、及び／又は関連する若しくは無関係なソースから与えられる若しくは測定される状態データでエンコードされる。例えば、心臓ボリュームが、光ファイバセンシングを用いて幾何学的にマッピングされることができる。マッピングされた点は、タイムスタンプされ、及び例えば、血圧、Ｓｐ０２、ＥＣＧ等の介入的な手順に関するデータといったイベントデータでエンコードされることができる。
医療用途に対して、医療機器１０２は、形状センシングデバイス１０４を具備することができる。医療デバイス１０２上の形状センシングデバイス１０４は、ボリューム１３１（例えば、体内キャビティ）に挿入されることができる。形状センシングデバイス１０４の照射された光ファイバから受信される光の反射特性は、歪み測定を示し、この測定は、形状センシングデバイス１０４の空間を定めるために解釈されることができる。形状センシングデバイス１０４の形状は、空間において互いに対する点の規定を可能にするよう、座標系１３８においてセットされる。
システム１００は、手順を監督及び／又は管理するのに用いられるワークステーション又は端末１１２を含むことができる。ワークステーション１１２は好ましくは、１つ又は複数のプロセッサ１１４と、プログラム及びアプリケーションを格納するメモリ１１６とを含む。メモリ１１６は、形状センシングデバイス又はシステム１０４からの光学フィードバック信号を解釈するよう構成される光学センシング及び解釈モジュール１１５を格納することができる。光学センシングモジュール１１５は、医療デバイス若しくは器具１０２及び／又はその周囲の領域に関連付けられる変形、屈折及び他の変化を再構成するため、光学信号フィードバック（及び例えば電磁気（ＥＭ）追跡等他の任意のフィードバック）を使用するよう構成されることができる。医療デバイス１０２は、カテーテル、ガイドワイヤ、プローブ、内視鏡、ロボット、電極、フィルタデバイス、バルーンデバイス又は他の医学的な要素などを含むことができる。形状センシングデバイス１０４は、医療デバイス１０２とともに、又はこれと独立して使用されることができる点を理解されたい。
センシングデバイス１０４は、選択された信号を提供し、及び光学反応を受信する光学インタロゲータ１０８と接続される。光源１０６は、センシングデバイス１０４に光信号を提供するため、インタロゲータ１０８の一部として又は別々のユニットとして提供されることができる。センシングデバイス１０４は、設定されたパターンにおいてデバイス１０２へと、又は、このデバイスに結合されることができる１つ又は複数の光学ファイバ１２６を含む。光学ファイバ１２６は、ケーブル１２７を通りワークステーション１１２に接続される。必要に応じて、ケーブル１２７は、光ファイバ、電気接続部、他の器具等を含むことができる。
光ファイバを持つセンシングデバイス１０４は、光ファイバブラッグ格子センサに基づかれることができる。光ファイバブラッグ格子（ＦＢＧ）は、光の特定の波長を反射し、他のすべてを透過する光学ファイバの短いセグメントである。これは、ファイバーコアにおいて屈折率の周期変化を加えることにより実現される。これは、波長特異的な誘電体ミラーを生成する。ファイバブラッグ格子は、従って、特定の波長をブロックするインライン光学フィルタとして、又は、波長特異的な反射器として使用されることができる。
ファイバブラッグ格子の処理の後の基本的な原理は、屈折率が変化している各々のインタフェースでのフレネル反射である。いくつかの波長に対して、さまざまな期間の反射された光は同相にある。その結果、建設的干渉が、反射に関して存在し、弱め合い干渉が、透過に関して存在する。ブラッグ波長は、温度だけでなく歪みにもセンシティブである。これは、ブラッグ格子がファイバ光学センサにおいてセンシング要素として使用されることができることを意味する。ＦＢＧセンサにおいて、測定量（例えば、温度又は歪み）が、ブラッグ波長におけるシフトをもたらす。
この技術の１つの利点は、さまざまなセンサ要素が、ファイバの長さにわたり分散されることができるということである。ある構造に埋め込まれるファイバに沿って種々のセンサ（ゲージ）を３つ又はこれ以上のコアに組み込むことは、斯かる構造の３次元形状が正確に、概して１ｍｍの精度より好適に決定されることを可能にする。ファイバに沿って、さまざまな位置で、複数のＦＢＧセンサが配置されることができる（例えば、３つ又はこれ以上のファイバー・センシング・コア）。各ＦＢＧの歪み測定から、構造の湾曲が、その位置で推定されることができる。測定された複数の位置から、全体の３次元形状が決定され、温度差が決定されることができる。
光ファイバブラッグ格子に代わるものとして、従来の光学ファイバにおける固有の後方散乱が利用されることができる。１つの斯かる方法は、標準的なシングルモード通信ファイバにおけるレイリー散乱を使用することである。レイリー散乱は、ファイバーコアにおける屈折率のランダムな変動の結果として発生する。これらのランダムな変動は、格子長に沿った振幅及び位相のランダムな変動を伴うブラッグ格子としてモデル化されることができる。マルチコアファイバーの単一の長さにおいて延在する３つ又はこれ以上のコアにおいてこの効果を用いることで、関心表面の３Ｄ形状、温度及び力学が、フォローされることができる。他の反射／散乱現象が使用されることもできる。
撮像システム１１０は、手順の間、対象物又はボリューム１３１のその場の（in-situ）イメージングに関して使用されることができる。撮像システム１１０は、蛍光透視システム、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム、超音波システムなどを含むことができる。撮像システム１１０は、デバイス１０２（例えば、静脈超音波（ＩＶＵＳ）等）に組み込まれることができるか、又はボリューム１３１に対して外部的に使用されることができる。撮像システム１１０は、形状センシング空間との位置合わせのため、画像ボリュームをつくるべく、対象物における関心領域をマッピングする（map out）よう、術前画像（例えば、画像ボリューム１３０）を収集して、処理するのに使用されることもできる。撮像デバイス１１０からのデータは有益であるが、本原理によるマッピングを必ずしも実行する必要がない点を理解されたい。撮像デバイス１１０は、関心キャビティ若しくは他の領域が体内に存在するかに関する基準位置を提供することができるが、所望されるすべての情報を提供するわけではないか、又は空間のデジタル化された表現を提供するか、又は空間の内部特徴の全てを分解することができる。
ある実施形態において、ワークステーション１１２は、形状センシングデバイス１０４からフィードバックを受信し、センシングデバイス１０４がボリューム１３１内にあったかに関する累積された位置データを記録するよう構成される画像生成モジュール１４８を含む。空間又はボリューム１３１における形状センシングデバイス１０４の履歴１３６の画像１３４が、表示デバイス１１８に表示されることができる。ワークステーション１１２は、対象物（患者）又はボリューム１３１の内部画像を表示するディスプレイ１１８を含み、センシングデバイス１０４の訪問された位置の履歴１３６のオーバレイ又は他のレンダリングとしての画像１３４を含むことができる。ディスプレイ１１８は、ワークステーション１１２並びにその要素及び機能と、又はシステム１００に含まれる他の任意の要素とユーザが相互作用することを可能にすることもできる。これは、ユーザがワークステーション１１２からのフィードバックを受け、及びワークステーションと相互作用することを可能にする、キーボード、マウス、ジョイスティック、触覚デバイス又は他の任意の周辺機器若しくは制御を含むことができるインタフェース１２０により、更に容易にされる。
別の実施形態では、システム１００は、他の任意の撮像若しくは追跡スキームを使用することなく、又は任意の外部技術若しくはユーザ観察／介入に頼ることなく、ボリューム１３１における形状センシングデバイス１０４の履歴を計算するための方法又はプログラム１３６を含む。システム１００は、空間１３１におけるセンシングデバイス１０４の長さに沿って、すべての点のリアルタイム及び既知の座標位置において、形状センシングデバイス１０４の点を動的に計算する。基準位置を定めて、その位置からの距離を決定することにより、形状センシングデバイス１０４に関する座標系１３８が確立される。これは、複数の方法において実行されることができ、以下に限定されるものではないが、形状センシングデバイスの初期位置を基準として確立し、画像ボリューム１３０を利用し、画像ボリューム１３０を形状センシング空間と位置合わせすること等を含む。
ボリューム１３１における形状センシングデバイス１０４の履歴１３６は、例えばルックアップテーブルといったインデックスベースのボクセル座標データ構造１４２に格納されることができる。これは、形状センシングデバイス１０４の訪問の情報又は頻度を格納する。ルックアップテーブル１４２は、ボリューム１３１における位置に関連付けられるメモリロケーション又はビンを含む。形状センシング可能デバイス１０４がある位置に入るたびに、ルックアップテーブル１４２は、対応するビンで１増加される。ビン化されたデータは、さまざまな方法で解釈又は使用されることができる。例えば、解釈モジュール１１５は、形状センシングデバイス１０４の格納された情報又は履歴に基づきボリュームを特定する機械学習方法１４６又は他のプログラム若しくは方法を含むことができる。履歴は、（例えば、運動、鼓動、呼吸等が原因による）ボリュームの変動、又は時間にわたり得られる測定（例えば、成長率、拡張等）を計算するため、解釈モジュール１１５を用いて時間にわたり分析されることができる。解釈モジュール１１５は、ボリュームのデジタルモデル１３２を計算するため、データを使用することもできる。このモデル１３２は、他の分析又は研究に使用されることができる。
形状センシングデバイス１０４は、空間１３１の形状の正確な再構成を供給することができる。例えば１．５ｍの綱／ファイバの４次元（３Ｄ＋時間）形状は、例えば、ファイバに沿って〜５０マイクロメートルのインクリメントで離間される、５０ｍｓ毎に３０，０００データポイントを提供する約２０Ｈｚのフレームレートで例示的に再構成されることができる。この取得及び再構成プロセスは、例えばネットワーク又は他の接続を介して転送され、処理され、及び視覚化される必要がある、約１０Ｍｂｙｔｅ／ｓ又はおよそ８０Ｍｂｉｔ／ｓのデータレートを生じさせる。正確な形状データは、関心生体構造（例えば、空間１３１の壁）の「ペインティング」又はマッピングを可能にする。データレート及びメモリは、例示的なものであり、システム依存である。
いくつかの実施形態に関して、形状センシングデータのビン化は、イベントデータを形状センシング結果に関連付ける必要がない点を理解されたい。形状センシングデバイス１０４で得られる形状データは、タイムスタンピングにより、又は、空間時間的に変化する情報に関連付けられる測定タグを適用することにより補強される。斯かるタグは、クロック１５２（例えば、グローバルなリアルタイム）からの情報及び／又は他のデバイス１５４からの測定を組み込むことができる。他のデバイス１５４は、例えば、例えばＥＣＧモニタ、Ｓｐ０２測定デバイス、ｐＨ検査器、温度監視デバイス、心臓モニタ、呼吸モニタ等のデバイスを含むことができる。所与の実体で得られたデータは、ビン又はルックアップテーブル１４２に格納されることができる。言い換えると、ビン又はメモリ位置は、幾何学的なデータ、関連付けられるタイムスタンプ、データ読み出し又は状況及び他の任意の関連するデータを格納することができる。
ＥＣＧデータの場合、例えば、得られた形状センシング情報は、例えば、可撓性カテーテルから位相タギングされることができる。形状センシングデータが集められたとき、位相タギングは心拍の位相を示すエンコード値を含むことができる。更に、データはタイムスタンプされることができる。その結果、連続的な時間的データが集められることができる。心臓の構造及び機能の位相分解されたペインティング又はマッピングが、形状センシングデータ、タイムスタンプ及びＥＣＧデータを用いて実行されることができる。これらのマッピングは、形状センシングデータ、タイムスタンプ及びＥＣＧデータをディスプレイ又は画像に視覚的に示すボクセルを含むことができる。臨床医は、染料を注入するか又はＸ線撮像を使用することなしに、左室肥大と冠状動脈虚血を区別するため、例えばＴ波で得られる画像をみて、急性又は慢性状態を診断するため、位相特異的な点クラウド画像を使用することができる。位相特異的な変形パターンは、ボクセル特性にエンコードされる位相タグ情報を用いて、容易に処理及び視覚化されることができる。他の利点は、形状センシングデータから与えられるかなりの数の測定を減らし、臨床ルーチンにおいて一般に使用されるフォーマット（例えば、ＤＩＣＯＭ画像）への変換を減らすことを含む。
図２を参照すると、概略図が、冠状生体構造２０４に含まれる形状センシング可能デバイス２０２を表す。第１の形状２０６及び第２の形状２０８は、ボクセルタギング方法を用いて３Ｄ視覚化され、及び格納される。第１の形状２０６及び第２の形状２０８は、形状２０６及び２０８の間の違いを示すため、異なる色、テクスチャ、シンボル等により示されることができる。例えば、形状２０６及び２０８は、鼓動の異なる実体又は位相を示す。第１及び第２の形状２０６、２０８の間の任意の中間の位相が、タグ付けされ、同様に視覚化されることができる。統計及び位相タギングの組合せは、運動パターン及び潜在的な病理学の決定を可能にする。
ある実施形態において、ボリュメトリック撮像データは、さまざまな診断目的（例えば、血管寸法及び病理学分析）に関して使用される。本原理によれば、例えば、形状センシング光ファイバを具備するカテーテルといった形状センシングデバイス２０２が、例えば心臓２０４の冠状静脈洞において、特定の血管２１０内部で前進される。形状センシングファイバーは、血管２１０の形状に曲げられる。形状センシングデータは、複数の時間での血管形状のリアルタイムスナップショットを提供する。時間にわたりジオメトリ（例えば、３次元形状）により提供される血管の形状は、形状センシングデバイス２０２からキャプチャされ、１つ又は複数の撮像モダリティにより集められる画像データと位置合わせするために使用されることができる。時間にわたる形状に関するボクセルの時間変化画像（２０６、２０８）は、心臓機能を決定する診断ツールとして使用されることができる。ＥＣＧグラフ２１２は、ＥＣＧ反応２１５を示し、第１の形状２０４が得られた時間に対応する第１の位置２１４及び第２の形状２０４が得られた時間に対応する第２の位置２１６を示す。
形状及びセンサデータ（ＥＣＧ等）は、ビン化されたボクセルデータセット又はマップへとマッピングされることができる。代替的に、形状及びセンサデータは、各形状センシングデータフレームに関してタイムスタンプされることができる。各形状センシングデータフレーム（例えば、第１の形状２０４、第２の形状２０６等）は、源からの測定（例えば、第１の位置２１４、第２の位置２１６等）の対応するデータフレームを持つ。源は、例えばＥＣＧ監視データ、Ｓｐ０２監視データ、温度データ、呼吸データ（例えば、瞬間的な吸息／呼息ボリューム、ＦＥＶ１／ＦＶＣ比率（ＦＥＶ１／ＦＶＣ比率は、ティフノーインデックスとも呼ばれ、閉塞性及び拘束性肺疾患等の診断において使用される算出比率である。）、放射線量データ、又は他の任意の関連する（リアルタイム）メディカルデータである。
対応するデータフレームの情報は、任意の所与の時に現在の形状のボクセル位置へと符号化される。例えば、ボクセルは、形状センシングデータを示すため、幾何学的形状において提供されることができる。各ボクセルは、タイムスタンプ及び／又は他の情報を含むコード化された情報を含むことができる。他の情報は、例えば、電位、組織負荷又は剛性、心臓位相の組合せ及び形状の尤度（即ち、複数の心周期の間どのくらいしばしばボクセルが「ヒット」されるか、どれくらい長くその形状が存在していたか等機能的な情報をもたらすもの）などを示す直接的なボクセル値を含むことができる。他の情報が、ボクセル特徴により伝達されることができる。例えば、直接的なボクセル透明度又は混濁又は色は、他の組織位置又は参照に対する呼吸位相又は共時性を表す。ボクセルシェーディング又は反射率が、心臓位相又は他のデータを示すために使用されることができる。ビン化されたボクセルにおける空間時間的データは、医学画像データと並んで、又は一緒に視覚化されることができる。
図３を参照すると、光ファイバ形状センシングデータを用いて確率マップを生成するシステム／方法が、例示的に示される。ブロック３０２において、システムメモリが割り当てられる。例えばカテーテルといった形状センシング可能デバイスが与えられると、ユーザは、撮像野（ＦＯＶ）位置及び寸法を定める必要がある。１．５ｍのファイバの場合、ＦＯＶは例えば、最大３ｘ３ｘ３ｍ３にセットされることができる。１ｍのファイバ長で形状センシングシステムの精度が約１ｍｍだとすると、ある人は、ボリュームビン化のためボクセル寸法を例えば２ｍｍにセットしたいと思うであろう。これは、（４バイトのデータ型を使用して）約１３ギガバイトのメモリを必要とする（１５００）３ボクセルのボリュームサイズを生じさせる。実際には、しかしながら、関心生体構造は、非常により少ないボリュームであることが多いであろう。例えば、約３００ｍｍ３であり、これは、約１３メガバイトのメモリを必要とする。一旦システムメモリが割り当てられると、メモリ（例えば、確率マップ又は多次元ヒストグラムのための空間）が、ブロック３０４における各ビン位置でゼロを用いて初期化される。ボクセル・ボリューム・ピクセルは、訪問された空間の確率マップ又は多次元ヒストグラムを表す。
ブロック３０６において、形状センシングデバイスは、マッピングされるボリュームへと誘導される。点データが、形状センシングデバイスの全部又は一部を用いて得られる。形状センシングデバイスは、所与の構成に関する形状センシングデータを単に集めるために形状センシングデバイスで全体のボリュームをカバーするよう、ボリュームにおいて関節接続されることができる。いくつかの実施形態では、ボリュームの境界は、より高い周波数でスイープされる。これは、全体のボリューム又はそこに含まれる対象物／機能を定めるのに役立つ。
ブロック３０８において、監視データ、状態データ、タイムスタンプ等が、提供又は収集される。監視データは、１つ又は複数のデバイスからのデータを含むことができる。監視データは、特定の処理又はイベントに関連するデータを含むことができ、更なる診断又は理解に好ましくは役立つ。非関連又は部分的に関連するデータも、集められることができる（例えば、臨床医の名前等）。上述したように、監視データは、ＥＣＧデータ、ＳｐＯ２データ、ｐＨデータ、温度、呼吸サイクル、心臓の位相などを含むことができる。
ブロック３１０において、形状センシングデータのタイムスタンピング又はタギングが実行される。これは、監視された又はイベントデータと取得された点データとを相関させることを含む。こうして、ボクセルが３次元位置（及び時間）により規定され、タイムスタンプ及び／又は監視されたデータでタグ付けされる、又は関連付けられる。ブロック３１２において、訪問データの統計又は周波数を集めるビン化方法において、システムメモリロケーションが、形状センシングデータフレームに関するインデックス又は座標系を用いて、ボクセルボリュームにおいてルックアップされる。ボクセルボリュームは、例えば、インデックスベースの方法、ルックアップテーブル、高速アクセス方法などを含む１つ又は複数の方法により横断される。形状データは、インデックスベースのボクセル座標ルックアップを用いて、ボリュームにマッピングされることができ、例えば、
となる。ここで、
が、ファイバーインデックス位置
に沿って光ファイバ形状センシングデバイスを用いて問い合わせられるボクセルｘ座標のインデックスに対応し、ｘ０は、形状センシングデバイスの座標系原点が与えられるときのボクセルボリュームのｘオフセットであり、ｄｘが、ｍｍ単位のｘ軸に沿ったボクセル解像度である。
は、ファイバーインデックス位置ｉでの線形データアレイが与えられるときのボクセルデータセットにおけるインデックス・ルックアップ位置である。ｙ及びｚ方向の各々に関しても同じことが成り立ち、ｓｘは、ｘ次元に沿ったボクセル格子サイズである（ｓｙは、ｙ方向に沿ったボクセル格子サイズである）。インデックスが負又はアレイサイズより大きい場合、形状センシング測定はＦＯＶの外側にある。他のインデックス化スキームが使用されることもできる。
ある実施形態において、一旦ボクセルボリュームにおけるインデックス位置が算出されると、形状センシングデバイスが対応するインデックス化された位置にあると決定されるとき、ボクセル値は１つ増加される（又は他の任意の処理による他の任意の所望の値／変動にセットされる）。これにより確率マップが作成される。これは、形状センシングデバイスが物理的に空間のどこに存在し、どれくらいの時間存在したかを示す。ブロック３１６において、位置は、位置のルックアップテーブルに関連付けられることができる。ルックアップテーブルは、位置、時間（タイムスタンプ）及び監視データを格納することができる。更に、特定の位置に対する訪問の累積数が格納されることもできる。タイムスタンプタグ又は他の監視されたデータが、対応するボクセル位置に書き込まれることができる。
この処理は、時間にわたりループされることができ、形状センシングデバイスの新たな位置又は時間でブロック３０６に戻る。ボクセルアクセスが、例えば、２０Ｈｚといった取得フレームレートでファイバに沿って各測定点に関して繰り返されなければならない点に留意されたい（例えば、ファイバ要素サイズを約１ｍｍにダウンサンプリングすることは、速度を劇的に上げることができる）。
ブロック３１８において、エンコードされたタイムスタンプを持つ及び／又は監視されたデータを持つ結果として生じるボクセルマップが、出力又は表示されることができる。いくつかの実施形態では、ボクセルマップは、２、３の例示的な方法を挙げるとすれば、ボリュームレンダリング、マルチプラナ再構成（ＭＰＲ）、最大強度投影（ＭＩＰ）又は表面レンダリング（例えば、イソサーフィス（isosurface）視覚化）方法を用いて、視覚化されることができる。ビン化方法が使用される場合、ボクセル化された形状センシングデータは、デバイスがもっとも存在しそうな領域をレンダリングすることを可能にする。これは、例えば、心臓チャンバとすることができる。心臓チャンバの形状は、最も優位な心臓及び呼吸位相をレンダリングするボリュームにおいてハイパーインテンスである（hyperintense）。ボクセル化された形状センシングデータは、タイムスタンプ及び／又は監視されたデータでエンコードされることができる。
更なる実施形態は、長い時間期間問い合わせしつつ、機能的なイメージングを行うことを含む（例えば、ほとんど運動を伴わないハイパーインテンス領域は、形状センシングデバイスが存在するかなり高い可能性を持ち、ハイパーインテンス高速運動領域は、そのデバイスが存在する／した可能性が低い）。こうして、機械的な非共時性（dyssynchrony）は、例えば左心室の異なる領域に沿って点クラウドボクセル画像の強度を比較することで推定されることができる。心拍出量は、動く心筋の領域に対応するハイパーインテンス領域と空腔の本体に対応するハイパーインテンス領域とを比較することにより推定されることができる。他の用途も、想定される。
ボクセル化された点クラウド画像は、関心生体構造目標の特定を自動化し、目標領域を詳細に描写し、診断又は治療有効性を最適化するための撮像システム又は介入システム設定を変更するため、機械学習アルゴリズム又は他のデータ処理アルゴリズムと結合されることができる。
図４を参照すると、２つの構成４０４及び４０６における形状センシングデバイス４０２の例が、それぞれ２つの別々の時間ｔ１及びｔ２で示される。各構成４０４及び４０６は、座標ｘ１、ｙ１、ｚ１及びｘ２、ｙ２、ｚ２（構成４０４）及びｘ'１、ｙ'１、ｚ'１及びｘ'２、ｙ'２、ｚ'２（構成４０６）をそれぞれ持つ（簡単化のため）２つのノード４０８及び４１０を含む。ｔ１において、センサは、監視されたデータ値Ｖ１（例えば、電位、温度等）を提供する。ｔ２において、センサは、監視されたデータ値Ｖ２（例えば、電位、温度等）を提供する。
表Ｉは、ルックアップテーブルを示す。このテーブルは、タイムスタンプ及び／又は監視されたデータ値と相関される形状センシングデータを持つ。
他のセンサデータと組み合わせられるボクセル化された形状センシングデータが、表示されることができる、又はボリューム運動（例えば、心臓チャンバ運動）を特定し、時間又はセンサデータといった他のパラメータと関連付けるために他の態様で使用されることができる。時間にわたる形状センシングデータを用いて、ボリュームの形状／動作が推定されることができる。図４において、別々の時間での２つの構成４０４及び４０６を示すディスプレイパネル４２０が例示的に描かれる。画像４２２及び４２４における２つの構成４０４及び４０６の位置のボクセルは、監視されたデータ（Ｖ１対Ｖ２）の異なる時間（ｔ１対ｔ２）又は異なる大きさを示すため、異なるテクスチャ（この場合、太い実線対点線）を示す。取得されたデータの表示において違いを示すため、他のテクスチャ、色、シンボル等が使用されることができる点を理解されたい。
ボクセルベースの画像処理は、データセットに対して実行されることができる。これは、カラーマップ、混濁／半透明ルックアップテーブルなどを修正することを含むことができる。ボクセルデータセットは、画像処理技術（例えば、ノイズ除去、ホールフィリング、領域成長、セグメント化、メッシュ化）を用いて処理される、及び／又はボリュームレンダリング技術を用いて視覚化されることができる。別の実施形態では、対応する光ファイバ形状センシング・ノードの位置で測定される電位のような他の情報のエンコードが考慮されることができる。斯かるデータは、例えば、Red Green Blue Alpha（ＲＧＢＡ）又はボリュームレンダリングに関する他のデータ型を用いて、ボクセルデータセットにおいてエンコードされることができる。ボクセルベースのデータセットは、メッシュ又は他の計算モデルを計算するために使用されることができる。このモデルは、有限要素分析又は他の分析を実行するために使用されることができる。
図５を参照すると、イベントデータを用いてボリュームをマッピングする方法が、本原理に基づき例示的に示される。ブロック５０２において、ボリュームにおける位置に対応するメモリロケーションが、ビンをセットアップするためにオプションで初期化されることができる。形状センシングデータを使用してボリュームがマッピングされる（mapped out）場合、ビンは有益である。本原理は、ビンを用いることなく実行される点を理解されたい。ブロック５０４において、ボリュームにおいて訪問された位置のデータセットが、光ファイバ形状センシング可能デバイスを用いて、ボリュームを探査することにより取得される。形状センシング可能デバイスは、医療デバイスに含まれることができ、ボリュームは、体における内部キャビティを含むことができる。
ブロック５０６において、少なくとも１つのデータソースからのイベントデータが取得される。少なくとも１つのデータソースは、１つ又は複数の健康パラメータを監視する監視デバイスを含むことができる。データ構造は、ボリュームにおいて訪問された位置に関連付けられる健康パラメータデータを格納することができる。少なくとも１つのデータソースは、心臓の位相を監視する心電図（ＥＣＧ）デバイスを含むことができ、データ構造は、ボリュームにおいて訪問された位置に関連付けられる心臓の位相を格納することができる。少なくとも１つのデータソースは、呼吸を監視する呼吸デバイスを含むことができ、データ構造は、ボリュームにおいて訪問された位置に関連付けられる呼吸サイクル情報を格納することができる。少なくとも１つのデータソースは、クロックを含むことができ、データ構造は、ボリュームにおいて訪問された位置に関連付けられるタイムスタンプを格納することができる。イベントデータを提供するために、他のデータソース、デバイス、センサ等が使用されることもできる。
ブロック５０８において、イベントデータは、データ構造において訪問された位置と共にイベントデータを記録することにより、訪問された位置のデータセットに関連付けられる。ブロック５１０において、訪問された位置のカウントは、ボリュームにおける位置に対応するインデックス化されたビンに格納される。
ブロック５１４において、イベントデータは、訪問された位置のデータセットを用いてマッピングされる。マッピングは、ブロック５１６において、イベントデータと共に形状センシングデータを示すボクセルマップを生成することを含むことができる。ブロック５１８において、ボクセルマップを生成することは、異なる取得時間を示す視覚的な差異を提供することを含むことができる。ブロック５２０において、ボクセルマップを生成することは、監視されたデータに関して異なる値を示す視覚的な差異を提供することを含むことができる。視覚的な差異は、色、テクスチャ、パターン、混濁、シンボルなどを含むことができる。ブロック５２２において、データ構造における情報は、患者において発生する物理現象を分析する又は診断するために使用されることができる。
添付の特許請求の範囲を解釈するにあたり、以下の点を理解されたい。
ａ）「有する」という語は、所与の請求項に記載される要素又は行為以外の他の要素又は行為の存在を除外するものではない。
ｂ）ある要素に先行する「ａ」又は「ａｎ」という語は、斯かる要素が複数存在することを除外するものではない。
ｃ）請求項における任意の参照符号は、それらの範囲を制限するものではない。
ｄ）複数の「手段」が、同じアイテム、又は、ハードウェア、又はソフトウェア実現による構造体、又は機能により表されることができる。
ｅ）特に指定がない限り、行為の特定のシーケンスが必要とされること意図するものではない。
光ファイバ形状センシングを用いるボクセルタギングに関する好ましい実施形態が説明されたが（これは、例示的なものであり、限定を目的とするものではない）、上記の教示を考慮して、当業者により修正及び変更がなされることができる点に留意されたい。従って、添付の特許請求の範囲により概説されるものとして開示される実施形態の範囲に含まれるものとして、本開示の特定の実施形態において変更がなされることができる点を理解されたい。こうして、本開示の内容が特許法により必要とされる範囲で詳細に記載されてきたが、特許証により保護されることを望む保護の請求は、添付の特許請求の範囲に記載される。
Claims (15)
- 少なくとも１つの光ファイバを持つセンシング可能デバイスであって、前記デバイスにおいてもたらされる歪みを検出するよう構成される、センシング可能デバイスと、
ボリュームと相互作用する前記少なくとも１つの光ファイバからの信号を受信し、前記ボリューム内で前記少なくとも１つの光ファイバにより訪問された位置を決定するため前記信号を解釈するよう構成される解釈モジュールと、
イベント又は状況に関連付けられるデータを生成するよう構成されるデータソースと、
前記ボリュームにおいて訪問された前記位置の履歴を格納し、前記データソースにより生成される前記データと前記位置とを関連付けるよう構成されるストレージデバイスとを有する、システム。 - 前記データソースが、クロックを含み、前記ストレージデバイスは、前記ボリュームにおける前記位置に関連付けられるタイムスタンプを格納する、請求項１に記載のシステム。
- 前記形状センシング可能デバイスが、医療デバイスに含まれ、前記ボリュームは、体における内部キャビティを含む、請求項１に記載のシステム。
- 前記データソースが、１つ又は複数の健康パラメータを監視する監視デバイスを含み、前記ストレージデバイスは、前記ボリュームにおける前記位置に関連付けられる健康パラメータデータを格納する、請求項１に記載のシステム。
- 前記データソースが、（ｉ）心臓の位相を監視する心電図デバイス、又は（ｉｉ）呼吸を監視する呼吸デバイスの少なくとも１つを含み、前記ストレージデバイスは、（ｉ）前記ボリュームにおける前記位置に関連付けられる前記心臓の位相又は（ｉｉ）前記ボリュームにおける前記位置に関連付けられる呼吸サイクル情報の少なくとも１つを格納する、請求項１に記載のシステム。
- 前記履歴に対応するボクセルマップを表示するよう構成されるディスプレイを更に有する、請求項１に記載のシステム。
- 前記ボクセルマップが、（ｉ）異なる取得時間又は（ｉｉ）監視されたデータに関する異なる値の少なくとも１つを示す視覚的な差異を含む、請求項６に記載のシステム。
- 少なくとも１つの光ファイバを持つセンシング可能デバイスであって、前記デバイスにおいてもたらされる歪みを検出するよう構成される、センシング可能デバイスと、
イベント又は状況に関連付けられるイベントデータを生成するよう構成されるデータソースと、
メモリに格納されるインデックスベースのボクセル座標ルックアップテーブルであって、マッピングされるボリュームにおける位置に対応するインデックス化されたビンが、前記少なくとも１つの光ファイバによる対応する位置への訪問の回数の履歴を提供する前記イベントデータと、前記ボリュームにおける前記位置に関連付けられる前記イベントデータとを格納する、ルックアップテーブルと、
ボリュームと相互作用する前記少なくとも１つの光ファイバからの信号を受信し、前記ボリューム内で前記少なくとも１つの光ファイバにより訪問された位置を決定するため前記信号を解釈するよう構成される解釈モジュールと、
前記ボリュームにおいて前記訪問された位置のマップをレンダリングし、前記位置に関連付けられる前記イベントデータを示すよう構成される、ディスプレイとを有する、システム。 - 前記データソースが、クロックを含み、前記ストレージデバイスは、前記ボリュームにおける前記位置に関連付けられるタイムスタンプを格納する、請求項８に記載のシステム。
- 前記形状センシング可能デバイスが、医療デバイスに含まれ、前記ボリュームは、体における内部キャビティを含む、請求項８に記載のシステム。
- 前記データソースが、１つ又は複数の健康パラメータを監視する監視デバイスを含み、前記ストレージデバイスは、前記ボリュームにおける前記位置に関連付けられる健康パラメータデータを格納する、請求項１０に記載のシステム。
- 前記データソースが、（ｉ）心臓の位相を監視する心電図デバイス、又は（ｉｉ）呼吸を監視する呼吸デバイスの少なくとも１つを含み、前記ストレージデバイスは、（ｉ）前記ボリュームにおける前記位置に関連付けられる前記心臓の位相又は（ｉｉ）前記ボリュームにおける前記位置に関連付けられる呼吸サイクル情報の少なくとも１つを格納する、請求項１０に記載のシステム。
- 前記マップは、前記履歴を示すボクセルマップを含む、請求項１０に記載のシステム。
- 前記ボクセルマップが、（ｉ）異なる取得時間又は（ｉｉ）監視されたデータに関する異なる値の少なくとも１つを示す視覚的な差異を含む、請求項１３に記載のシステム。
- ボリュームをマッピングする方法において、
光ファイバ形状センシング可能デバイスを用いて前記ボリュームを探査することにより、前記ボリュームにおいて訪問された位置のデータセットを得るステップと、
少なくとも１つのデータソースからイベントデータを得るステップと、
データ構造において前記訪問された位置を用いて前記イベントデータを記録することにより、前記訪問された位置のデータセットと前記イベントデータとを関連付けるステップと、
前記訪問された位置のデータセットを用いて前記イベントデータをマッピングするステップとを有する、方法。
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