JP2016526954A - 医療イメージングシステム - Google Patents

Abstract

本発明は、心臓インプラント４２の植え込みを計画する医療イメージングシステム１０に関し、医療イメージングシステムは、心臓周期の間の心臓３２の異なる状態を示す複数の３次元（３Ｄ）心臓画像１４、１４'を受け取る入力ユニット１２と、複数の３Ｄ心臓画像１４、１４'において、ターゲットインプラント領域３８及び心臓インプラント４２と干渉しうる局所的に隣接する領域４０をセグメント化するセグメント化ユニット２２と、複数の３Ｄ心臓画像１４、１４'のうち少なくとも２つにおいて、ターゲットインプラント領域４０への心臓インプラント４２の植え込みをシミュレートするシミュレーションユニット２４と、複数の３Ｄ心臓画像１４、１４'のうち少なくとも２つにおいて、セグメント化された局所的に隣接する領域４０と、シミュレートされた心臓インプラント４２との重なり４６を評価する衝突評価ユニット２６と、評価された重なり４６に関するフィードバック情報をユーザに提供するフィードバックユニット２８と、を有する。

Description

本発明は、心臓インプラントの植え込みを計画するための医療イメージングシステムに関する。更に、本発明は、心臓インプラントの植え込みを計画するための対応する方法に関する。本発明は更に、前記方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムコード手段を有するコンピュータプログラムに関する。本発明の例示的な技術アプリケーションは、大動脈弁狭窄症を処置するための経カテーテル大動脈弁植え込み術（ＴＡＶＩ）の計画である。

心臓弁膜症は、心不全及び早い時期の心臓死亡の最も目立つ原因の１つである。大動脈弁狭窄は、非常に一般的な弁膜症である。この疾患は、しばしば、開胸心臓手術により人工大動脈弁を植え込むことによって処置される。しかしながら、これは、侵襲性の高い、費用のかかる処置である。更に、それは、非常にリスクが高く、又は多くの患者にとって禁忌である。

ここ１０年で、新しい処置オプションを提供する最小侵襲性の大動脈弁植え込み技法が開発された。大動脈弁置換術のために開胸心臓心術を受けることができないハイリスク患者のための代替方法は、経カテーテル大動脈弁植え込み（ＴＡＶＩ）である。この技法では、人工弁が、Ｘ線ガイダンス中、経大腿動脈、経鎖骨下動脈又は経心尖のカテーテルを通じて供給されるステントに搭載され、適所で膨張される。

ＴＡＶＩは侵襲性が低いが、その長期的な結果は不確かである。従って、現在の考察は、ＴＡＶＩが弁置換のために中程度のリスクのみを伴う状況で患者にとって更に有利かどうかである。それらの期待される寿命は非常に長いので、ＴＡＶＩ埋め込みの長期的利点が保証されなければならない。

ＴＡＶＩインプラントがあまりに低く配置される場合、すなわち左心室流出路に入るにあまりに遠い場合、それは、前側の僧帽弁弁尖の動きを損なうことがある。症例報告は、インプラントと僧帽弁弁尖との間の接触が僧帽弁心内膜炎及び弁尖動脈瘤につながったことを示しており、例えばPiazza, N. et al.: "Two cases of aneurysm of the anterior mitral valve leaflet associated with transcatheter aortic valve endocarditis: a mere coincidence?", in Journal of Thoracic and Cardiovascular Surgery 140(3) (2010) e36-e38を参照されたい。

第１に、インプラントと弁尖との間の反復的な摩擦は、弁尖表面にダメージを与えうる。第２に、インプラントは、大動脈弁心内膜炎の僧帽弁への拡散を助長する心内膜炎ブリッジとして働くことがありうる。特に、インプラントがより長期間存在するほど、反復的な摩擦によってもたらされるゆっくりした組織変性が深刻になりうる。

従って、実際の手術を開始する前にＴＡＶＩのような医療プロシージャを準備し計画することが、最も重要である。処置計画は、特にインプラントと心臓の解剖学的構造との間の上記で説明した摩擦を回避することを確実にするべきである。更に、このような医療イメージングプロシージャは、外科手術の間、（リアルタイムに）インプラントをガイドするためにも重要である。この理由は、大動脈弁の解剖学的構造が、Ｘ線イメージングを使用する場合にはっきりと見えないからである。

Wachter et al.: "Patient specific models for planning and guidance of minimally invasive aortic valve implantation", MICCAI 2010, part I, LNCS 6361, pp. 526-533, 2010, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2010は、ＣＴ画像から大動脈弁の解剖学的構造を抽出するための方法を提示している。この文献に提示される方法は、モデルベースのセグメント化を利用することによって解剖学的ランドマークを検出することを可能にする。これは、特に大動脈弁及び冠状動脈心門のかなり正確なモデルを入力することを可能にする。方法は、本願の出願人によって出願された先行する特許出願である国際公開第2011/132131A1号にも記述されている。

Capelli, C. et al.: "Finite Element Strategies to Satisfy Clinical and Engineering Requirements in the Field of Percutaneous Valves", in Annals of Biomedical Engineering, vol. 40, No. 12, December 2012, pp. 2663-2673は、ビーム(beam)エレメントが弁埋め込みのための経皮装置の限定されたエレメントモデリングの実際的で且つ信頼できる臨床アプリケーションに向かう便利な選択であることを示す研究を開示している。同様の見地が、Capelli, C. et al.: "Patient-specific simulations of transcatheter aortic valve stent implantation", in Medical & Biological Engineering & Computing, Springer , Berlin, vol. 50, no. 2, pp. 183-192に開示されている。

米国特許出願第2011/153286A1号明細書は、仮想的な経皮弁埋め込みの方法及びシステムを開示している。心臓弁の患者特有の解剖学的モデルは、３Ｄ心臓医用画像データに基づいて評価され、弁インプラントを表現するインプラントモデルが、心臓弁の患者特有の解剖学的モデルに仮想的に配置される。各々が対応する弁インプラントの幾何学的特性をモデリングするインプラントモデルのライブラリが、維持される。ライブラリに維持されるインプラントモデルは、インプラントタイプ及びサイズ並びに経皮弁植え込みのための配置ロケーション及び方向を選択するために、心臓弁の患者特有の解剖学的モデルに仮想的に配置される。

しかしながら、このような医療計画システムの更なる改善のニーズがなおある。

本発明の目的は、心臓インプラントの植え込みを計画するために前述の種類の改善された医療イメージングシステムを提供することである。本発明の目的は、対応する方法及びこのような方法を実現するためにコンピュータプログラムを提供することである。

本発明の第１の見地において、心臓インプラントの植え込みを計画する医療イメージングシステムであって、心臓周期の間の心臓の異なる状態を示す複数の３次元（３Ｄ）心臓画像を受け取る入力ユニットと、複数の３Ｄ心臓画像内において、ターゲットインプラント領域、及び心臓インプラントと干渉しうる局所的に隣接する領域をセグメント化するセグメント化ユニットであって、ターゲットインプラント領域が左心室流出路の一部であり、局所的に隣接する領域が僧帽弁の一部である、セグメント化ユニットと、複数の３Ｄ心臓画像のうち少なくとも２つにおいて、ターゲットインプラント領域への心臓インプラントの植え込みをシミュレートするシミュレーションユニットと、複数の３Ｄ心臓画像のうち少なくとも２つにおいて、セグメント化された局所的に隣接する領域と、シミュレートされた心臓インプラントとの重なりを評価する衝突評価ユニットと、評価された重なりに関するフィードバック情報をユーザに提供するフィードバックユニットと、を有する医療イメージングシステムが提示される。

本発明の第２の見地において、心臓インプラントの植え込みを計画する医療イメージングシステムであって、心臓周期の間の心臓の異なる状態を示す複数の３次元（３Ｄ）心臓画像を受け取る入力ユニットと、複数の３Ｄ心臓画像において、ターゲットインプラント領域、及び心臓インプラントと干渉しうる局所的に隣接する領域をセグメント化するセグメント化ユニットであって、ターゲットインプラント領域が右心室流出路の一部であり、局所的に隣接する領域が三尖弁の一部である、セグメント化ユニットと、複数の３Ｄ心臓画像のうち少なくとも２つにおいて、ターゲットインプラント領域内への心臓インプラントの植え込みをシミュレートするシミュレーションユニットと、複数の３Ｄ心臓画像のうち少なくとも２つにおいて、セグメント化された局所的に隣接する領域と、シミュレートされた心臓インプラントとの重なりを評価する衝突評価ユニットと、評価された重なりに関するフィードバック情報をユーザに提供するフィードバックユニットと、を有する医療イメージングユニットが提示される。

本発明の第３の見地において、心臓インプラントの植え込みを計画する方法であって、心臓周期の間の心臓の異なる状態を示す複数の３次元（３Ｄ）心臓画像を入力するステップと、複数の３Ｄ心臓画像において、ターゲットインプラント領域、及び心臓インプラントと干渉しうる局所的に隣接する領域をセグメント化するステップであって、ターゲットインプラント領域が左心室流出路の一部であり、局所的に隣接する領域が僧帽弁の一部である、ステップと、複数の３Ｄ心臓画像のうち少なくとも２つにおいて、ターゲットインプラント領域内への心臓インプラントの植え込みをシミュレートするステップと、複数の３Ｄ心臓画像のうち少なくとも２つにおいて、セグメント化された局所的に隣接する領域とシミュレートされた心臓インプラントとの重なりを評価するステップと、評価された重なりに関するフィードバック情報をユーザに提供するステップと、を含む方法が提示される。

本発明の第４の見地において、心臓インプラントの植え込みを計画する方法であって、心臓周期の間の心臓の異なる状態を示す複数の３次元（３Ｄ）心臓画像を入力するステップと、−複数の３Ｄ心臓画像において、ターゲットインプラント領域、及び心臓インプラントと干渉しうる局所的に隣接する領域とをセグメント化するステップと、ターゲットインプラント領域が右心室流出路の一部であり、局所的に隣接する領域が三尖弁の一部である、ステップと、複数の３Ｄ心臓画像のうち少なくとも２つにおいて、ターゲットインプラント領域内への心臓インプラントの植え込みをシミュレートするステップと、複数の３Ｄ心臓画像のうち少なくとも２つにおいて、セグメント化された局所的に隣接する領域と、シミュレートされた心臓インプラントとの重なりを評価するステップと、評価された重なりに関するフィードバック情報をユーザに提供するステップと、を含む方法が提示される。

更に別の本発明の見地において、コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されるときに、上述のいずれかの方法のステップをコンピュータに実施させるプログラムコード手段を有するコンピュータプログラムが提示される。

本発明の考えは、前記画像のセグメント化に基づいて、複数の３Ｄ心臓画像内で心臓インプラントの位置を自動的にシミュレートし評価することである。前記心臓画像は、３Ｄ ＣＴ又はＭＲＩ画像でありうる。好適な実施形態において、超音波イメージングシステムにより取得される３Ｄ経食道心エコー（ＴＥＥ）画像が使用されることができる。

この種類の従来技術の計画システムの多くのものとは異なり、１つの心臓画像だけでなく複数のこのような３Ｄ心臓画像が、シミュレーション及び評価のために使用される。「複数」という語は、「少なくとも２つ」であるものとして本発明の文脈において理解されるべきである。これは、幾つかの利点を有する：第１に、心臓インプラントの植え込みを計画するための最も適切な画像を識別するために、一連の画像をチェックすることは長たらしい作業である。医師又は医療アシスタントは、通常は手動で適切な画像を見つけなければならず、これは、非常に時間がかかりうる。第２に、心臓周期の間の心臓の異なる状態を示す複数の３Ｄ心臓画像を評価することによって、心臓インプラントと、心臓周期中に動く心臓の一部との間の、起こりうる不所望の衝突が、非常に正確に評価されることができる。心臓の運動（動き）に依存して、心臓インプラントは、第１の画像において１つの心臓領域と干渉するが、別の画像においてそれを考える場合には心臓の当該領域と干渉しないことがある。従って、計画プロシージャのために複数の３Ｄ心臓画像を使用することは、心臓インプラントの植え込み位置、サイズ及び形状をより正確に決定することを可能にする。

好適には、複数の３Ｄ心臓画像は、１又は複数の完全な心臓周期を示す時間的に連続する心臓画像のシーケンスである。これらの画像の全てをセグメント化することによって、心臓の動きをシミュレートすることを可能にする動的なセグメント化が確立される。これは、実際の植え込みの前に、事前に取得された心臓画像を用いて事前計画ステップにおいて行われることができる。しかしながら、それは、実際の植え込みの最中にリアルタイムに行われることもできる。

提示されるシステム及び方法の他の特色は、ターゲットインプラント領域のみがセグメント化されるだけでなく、例えば心臓の動きにより心臓インプラントと干渉しうる心臓の局所的に隣接する領域もセグメント化されることである。例えばＴＡＶＩのために、提示されるシステムを使用する場合、ターゲットインプラント領域は、左心室流出路として規定される。しかしながら、ＴＡＶＩインプラントのサイズ及び位置に依存して、それは、僧帽弁弁尖と干渉し、重なり合うことがある。この僧帽弁弁尖は、本発明の意味において局所的に隣接する領域と考えられ、よって、同様にセグメント化される。複数の３Ｄ心臓画像が使用される場合、これは、心臓周期中の弁尖の異なる位置について、僧帽弁弁尖とＴＡＶＩインプラントとの可能性のある重なり合いを評価することを可能にする。当然ながら、僧帽弁が完全に開いている場合、重なりが最大であるということができる。しかしながら、開いている僧帽弁をちょうど示す画像を手動で見つけることは、かなり困難である。そのほかに、心臓インプラントと僧帽弁の衝突は、完全に開いている状態とは異なる別の僧帽弁の状態において生じることもある。

本発明の他の特色は、ターゲットインプラント領域内における心臓インプラントのシミュレーションである。好適には、簡単な幾何学的モデルが、心臓インプラントをシミュレートするために使用されることができる。このシミュレートされた心臓インプラントは、それより前にセグメント化された局所的に隣接する領域との重なりを評価するために使用されることができる。例えばディスプレイによって実現されうるフィードバックユニットは、医師又は医療スタッフに、評価された重なりに関するフィードバック情報を提供する。重なりは、例えば、すべての評価された心臓画像について表示されることができる。複数の３Ｄ心臓画像に基づく心臓の一部と心臓インプラントとの可能性のある衝突に関するこの直接的フィードバックは、このような心臓植え込みの計画中、非常に強力なツールである。

好適な実施形態によれば、シミュレーションユニットは、複数の３Ｄ心臓画像の各々において、ターゲットインプラント領域への心臓インプラントの植え込みをシミュレートするように構成され、衝突評価ユニットは、複数の３Ｄ心臓画像の各々において、セグメント化された局所的に隣接する領域とシミュレートされた心臓インプラントとの重なりを評価するように構成される。

これは、重なりの評価が、入力された複数の３Ｄ心臓画像のサブセットにおいて実施されるだけでなく、入力された３Ｄ心臓画像の全てにおいて実施されることを意味する。このようにして、重なりデータの量が更に増やされ、それにより、重なりの評価が洗練される。従って、重なりデータは、すべての時間的に連続するイメージングシーケンスについて評価されることができ、これは、仮想心臓インプラントと局所的に隣接する領域（例えば僧帽弁弁尖）との重なりが、完全な心臓周期にわたって時間依存のものとして計算されることができる。

従って、フィードバックユニットは、本実施形態において、各々の複数の３Ｄ心臓画像において評価された重なりに関するフィードバック情報をユーザに提供するように構成される。このフィードバック情報は、各々の３Ｄ心臓画像について別個に表示されてもよいが、すべての３Ｄ心臓画像についてまとめて表示されることもできる。

他の実施形態によれば、フィードバックユニットによって提供されるフィードバック情報は、重なりの定量化された程度、及び／又は重なりが３Ｄ心臓画像内で生じるロケーションを含む。ディスプレイには、シミュレートされた心臓インプラントとセグメント化された局所的に隣接する領域との間の重なりがどの位置で生じるかが、医師に正確に表示されることができる。更に、重なりの程度についてのインジケータが、視覚化されることができる。ディスプレイには、所与の位置における重なりが所与のサイズ（例えば２、３ミリメートル）を有することが示されることができる。

他の好適な実施形態によれば、衝突評価ユニットは更に、各々の複数の３Ｄ心臓画像において、ターゲットインプラント領域が実質的に延びる長手軸に沿った複数の異なる空間ロケーションにおける重なりを決定するように構成される。ＴＡＶＩに関してシステムを使用する例に戻って、これは、仮想インプラントと僧帽弁弁尖との間の重なりが、インプラント深さの関数として計算されることを意味する。ターゲットインプラント領域は、実質的に楕円の左心室流出路断面の、左心室方向への延長部として規定されることができる。座標系が補助的な手段として使われることができ、この場合、左心室流出路の長手軸がｚ軸を示す。上述の実施形態において、衝突評価ユニットは、ｚ軸に沿って又は言い換えるとｚ位置の関数として、各々の複数の３Ｄ心臓画像において重なりを決定することができる。

好適な実施形態において、衝突評価ユニットは、更に、個々の空間ロケーションにおける３Ｄ心臓画像内の重なりを互いに比較することによって、複数の異なる空間ロケーションの各々について最大の重なりを決定するように構成される。

言い換えると、画像の各々において評価された重なりは、ｚ軸上の位置に依存して、互いに比較されることができる。ｚ軸上の各位置ごとに、複数の３Ｄ心臓画像のうち最も目立つ又は最大の重なりが検出される１つの画像が選択される。結果は、例えば、左心室流出路内のあらゆる位置又は複数の位置に関して、心臓周期全体における僧帽弁弁尖と仮想的にシミュレートされた心臓インプラントとの最大の重なりを示す心臓の検査領域の運動（動き）解析でありうる。

他の好適な実施形態において、フィードバックユニットは、長手軸ｚに沿った異なる空間ロケーションの関数として、最大の重なりを示すグラフィック表現を提供するように構成される。

このグラフィック表現は、例えば、横軸に沿って表される長手軸上の位置に依存して、縦軸上に最大重なりを示すグラフでありうる。ターゲットインプラント領域の長手軸上の各位置における最大の重なりが、各３Ｄ心臓画像において個々の位置の重なりを比較することによって見つけられるので、このようなグラフは、すべての入力された３Ｄ心臓画像から取得され集められた重なり情報を表示する。「最大の重なり」という語は、個々の空間位置での相対的な最大値を示し、すなわち、空間位置における入力された３Ｄ心臓画像を互いに比較する場合に当該空間位置での入力された最大の重なり値を示す。

ＴＡＶＩの例に戻って、僧帽弁弁尖の動きと、左心室流出路の延長部との間の、ロケーション依存のこれらの最大の重なりが、患者ごとに著しく異なることが分かった。従って、このような集められた最大の重なりの評価は、僧帽弁弁尖とＴＡＶＩインプラントとの間の摩擦のリスクに関する良好なインジケータでありうる。更に、ある患者に関しては、絶対的な最大重なり（すべての見つけられた相対的最大値のうちの最大重なり値）が、他の構造よりも大動脈弁の近くに生じることが分かった。従って、上述のグラフィック表現は、医師が患者固有のリスクゾーンを識別することを助けることができる。

本発明の他の実施形態において、セグメント化ユニットは、楕円形横断面を有する仮想モデルによって心臓インプラントをシミュレートするように構成され、ここで、楕円形横断面に対する垂線は、ターゲットインプラント領域が実質的に延びる長手軸と一致する。

上述のＴＡＶＩの例の場合、楕円形横断面は、左心室流出路に植え込まれることが予定されるステントの横断面を良好に近似する。従って、仮想心臓インプラントの形状又は外側輪郭は、楕円形左心室流出路断面の、左心室方向への延長としてシミュレートされることができる。僧帽弁弁尖の重なりは、僧帽弁弁尖のセグメント化された軌道と楕円形管モデルとの間の交わりを数学的に算出することによって計算されることができる。僧帽弁弁尖が左心室流出路に延びるすべての位置及び左心室方向へのその線形の延長を決定するために、仮想心臓インプラントモデルは、無限の長さを有することができる。

他の実施形態によれば、システムは、ユーザが、シミュレートされる心臓インプラントのサイズ、形状及び／又は位置を変えることを可能にする入力インタフェースを更に有することができる。

重なりは、最も良好なタイプのインプラント及び最善のターゲットインプラント位置を自動的に見つけるために、仮想インプラントの異なるサイズ、形状及び位置について評価されることができる。上述したようにインプラントの簡略化されたモデルを使用する代わりに、より現実的なやり方でインプラントの形状及びサイズを模した一層洗練されたモデルが用いられることもできる。

他の好適な実施形態によれば、セグメント化ユニットは、モデルベースのセグメント化に基づいて、ターゲットインプラント領域及び局所的に隣接する領域をセグメント化するように構成される。

モデルベースのセグメント化は、例えばEcabert, O. et al. "Automatic model-based segmentation of the heart in CT images", IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 27(9), pp. 1189-1291, 2008にＣＴ画像のモデルベースのセグメント化に関して記述されているのと同じような態様で実施されることができ、この文献の内容は、参照によって本願明細書に盛り込まれるものとする。このモデルベースのセグメント化は、心臓の解剖学的構造の幾何学的メッシュモデルを利用し、心臓の個々の解剖学的フィーチャを表現する個々のセグメントを含むことができる。このようなモデルベースのセグメント化は、通常、３Ｄ画像データ内における心臓の位置及び方向の識別から始める。これは、例えば、一般化ハフ変換の３Ｄインプリメンテーションを使用して行われることができる。姿勢のミスアライメントは、大域的相似変換を使用して、画像に対し幾何学的メッシュモデルをマッチングすることにより補正されることができる。セグメント化は、心臓の解剖学的フィーチャの形状をおおまかに表現する初期モデルを含む。前記モデルは、三角形メッシュを有するマルチコンパートメントメッシュモデルでありうる。この初期モデルは、変換によって変形される。この変換は、異なる種類の２つの変換に分解される：必要に応じて、幾何学的モデルの初期形状を並進し、回転し又リスケールすることができる大域的変換、及び幾何学的モデルが解剖学的な関心対象に一層正確にマッチするように幾何学的モデルを実際に変形する局所的変換。これは、通常、画像勾配をマッチさせるように幾何学的モデルの表面の垂線ベクトルを規定することによって行われる；すなわち、セグメント化は、入力した３Ｄイメージングデータにおいて、画像内の組織境界、すなわち心臓の解剖学的フィーチャの境界を通常表現する明−暗のエッジ（又は暗−明）がないかをさがす。このモデルベースのセグメント化が、如何にして、動く画像（例えば４Ｄ ＴＥＥ画像）のここで使用される動的なセグメント化のために適応されることができるかの更なる詳細が、図面を参照して更に以下に説明される。

上述の説明においては、請求項に記載の医療イメージングシステムのさまざまな異なる実施形態が主に参照された。請求項に記載の方法は、従属請求項に記載のものを含む請求項に記載の医療イメージングシステムと同様の及び／又は同一の好適な実施形態を有する。

本発明のこれら及び他の見地は、以下に記述される実施形態から明らかであり、それらに関して説明される。

本発明による医療イメージングシステムの実施形態の概略ブロック図。 本発明による方法の実施形態を示す簡略化されたフロー図。 本発明の方法によりセグメント化された例示の心臓画像を示す図。 本発明によるセグメント化及び衝突検出の結果を概略的に示す図。 提示されるシステムによって実施されるセグメント化から生じうる心臓の他のモデルを示す図。 別の側から見た図５のモデルを示す図。 本発明による重なり評価から得られる異なるグラフを示す図。 ２人の異なる患者から取得された心臓画像の他の例示的なセグメント化を示す図。

図１は、特に心臓インプラントの植え込みを計画するために使用されうる提示された医療イメージングシステムの主要なコンポーネントを示す簡略化された概略ブロック図を示す。医療イメージングシステムは、その全体が参照数字１０によって示されている。

医療イメージングシステムは、複数の３Ｄ心臓画像１４を受け取るように構成される入力ユニット（ＲＵ）１２を有する。前記複数の３Ｄ心臓画像１４は、好適には、医療イメージング装置（ＭＩＤ）１６によって取得される時間的に連続するフレームのシーケンスである。この医療イメージング装置１６は、ボリュメトリックＣＴスキャナ、ＭＲＩスキャナ又は３Ｄ超音波システムでありうる。本発明のシステムのために適用されることができる３Ｄ超音波システムの具体的な例は、特に出願人のＸ７−２ｔのＴＥＥトランスデューサ又は出願人のｘＭａｔｒｉｘ技術を使用する別の３Ｄトランスデューサと関連して出願人によって販売されているｉＥ３３超音波システムである。本発明は超音波イメージングに制限されないが、以下の例示的な実施形態は、好適に使用される４Ｄ ＴＥＥ超音波イメージング技法（すなわち時間依存の３Ｄ ＴＥＥ画像）に関して記述される。

医療イメージング装置１６は、必ずしも本発明による医療イメージングシステム１０の一部である必要はないことに留意すべきである。３Ｄ心臓画像１４が、医療イメージング装置１６によって直接的に（リアルタイムに）提供される代わりに、検査され解析された３Ｄ心臓画像１４'が、記憶ユニット（ＳＵ）１８によって提供されることもできる。記憶ユニット１８は、例えば、医療イメージング装置１６又は任意の他のイメージングモダリティによって予め取得された３Ｄ心臓画像１４'が記憶されるハードドライブの類の外部又は内部記憶装置でありうる。

入力ユニット１２は、３Ｄ心臓画像１４、１４'を受け取り、処理ユニット２０にそれらを伝送するインタフェース（内部又は外部インタフェース）でありうる。この処理ユニット２０は、医療イメージングシステム１０内のＣＰＵ又はマイクロプロセッサとして実現されることができる。処理ユニット２０は、例えば、以下に説明される本発明による方法を実行するようにプログラムされるソフトウェアが記憶されたパーソナルコンピュータの一部でありうる。

処理ユニット２０は、好適にはセグメント化ユニット（ＳＥＧ）２２、シミュレーションユニット（ＳＩＭ）２４及び衝突評価ユニット（ＣＯＬ）２６を有する。セグメント化ユニット２２、シミュレーションユニット２４及び衝突評価ユニット２６は、すべて別個のエレメントとして実現されることができ、又は１つの共通の処理エレメントに組み込まれることもできる。これらのユニット２２、２４、２６の全ては、ハードウェア又はソフトウェア実現されることができる。

セグメント化ユニット２２は、複数の３Ｄ心臓画像１４、１４'をセグメント化するように構成される。４Ｄ ＴＥＥシーケンスの場合、各フレームが、セグメント化される。シミュレーションユニット２４は、３Ｄ心臓画像１４、１４'において、心臓インプラントのモデルをシミュレートするとともに心臓インプラントの植え込みをシミュレートするように構成される。衝突評価ユニット２６は、３Ｄ心臓画像１４、１４'においてセグメント化された解剖学的フィーチャと、シミュレートされた心臓インプラントとの重なりを評価する。この評価の結果は、ディスプレイ又はスクリーンとして実現されることができるフィードバックユニット（ＦＵ）２８によって、ユーザ（例えば医師）に最終的に表示されることができる。

好適には、医療イメージングシステム１０は、ユーザが装置１０をステアリングし、ユニット２２、２４、２６のいずれかによって実施される画像評価内で使用されるパラメータを変更することを可能にする入力インタフェース３０を更に有する。入力インタフェース３０は、キー、キーボード、トラックボール又はマウスのような入力装置を有することができる。入力インタフェース３０は、好適には、処理ユニット２０に有線で又は無線で接続される。

図２は、医療イメージングシステム１０によって実施される本発明による方法の簡略化されたフロー図を示す。以下に、この方法の詳細が、例示的な経カテーテル大動脈弁インプリメンテーション（ＴＡＶＩ）計画プロシージャを用いて記述され、図３乃至図８を更に参照する。

１．第１の方法ステップＳ１０（「画像を入力する」）
第１の方法ステップにおいて、複数の３Ｄ心臓画像１４、１４'が、システム１０によって受け取られ、これらの心臓画像１４、１４'は、心臓周期の間の心臓３２の、好適にはヒト心臓３２のそれぞれ異なる状態を示す。好適な実施形態において、これらの心臓画像１４、１４'は、ある時間にわたる３Ｄ ＴＥＥ画像のシーケンス（４Ｄ ＴＥＥ画像シーケンスとも示される）を有する。この４Ｄ ＴＥＥシーケンスは、好適には、完全な心臓周期の間の心臓の動きを示す。画像シーケンスは、１つの心臓周期又は２以上の心臓周期の一部のみを示すこともできる。この４Ｄ ＴＥＥ画像シーケンスは、心臓の動きを解析するために、特にＴＡＶＩ計画に関して僧帽弁の動きを解析するために、使用されることができる。

２．第２の方法ステップＳ１２（「セグメント化」）
次のステップにおいて、受け取られた４Ｄ ＴＥＥ画像シーケンスの各フレームは、セグメント化される。これは、好適には、セグメント化ユニット２２によって実施される心臓３２の弁装置のモデルベースのセグメント化によって行われる。

このステップの間、関心のある解剖学的フィーチャは、ある時間にわたるこれらの解剖学的フィーチャの動きをシミュレートすることを可能にするためにセグメント化される。ＴＡＶＩにおいて特に関心のある解剖学的フィーチャは、大動脈弁、心臓インプラントが挿入される左心室流出路、及び前側の僧帽弁弁尖である。前側の僧帽弁弁尖に関しては、心臓インプラントの位置及びサイズに依存して、前側の僧帽弁弁尖が、その自然な動きの最中に医療インプラントと衝突しうるからである。

図３は、ＴＥＥ超音波画像を示しており、図から、その開いた位置にある前側の僧帽弁弁尖３４が、医療インプラントが配置されうる左心室流出路３６に少なくとも部分的に延在することが分かる。従って、本発明に関して、左心室流出路３６はターゲットインプラント領域３８として示され、前側の僧帽弁弁尖３４は、これが図４に概略的に示されるように、心臓インプラント４２と干渉しうる局所的に隣接する領域４０として示される。

セグメント化ステップにおいて、少なくともターゲットインプラント領域３８及び局所的に隣接する領域４０が、左心室流出路３６及び前側の僧帽弁弁尖３４の動態を決定するために、マルチステップアプローチにおいてセグメント化される。ここで用いられるモデルは、平均形状を有する三角形表面モデルとして表現される。最初に、心臓位置は、適応された一般化ハフ変換を使用して位置付けられる。次に、それは、検出された境界（外部エネルギーＥ_ｅｘｔ）までの距離を最小にするアフィン変換Ｔのパラメータを決定することによって、反復的に洗練される。最後に、変形可能な適応化の複数の繰り返しが実施され、これは、画像境界（Ｅ_ｅｘｔ）への引張と平均形状保全（Ｅ_ｉｎｔ）の間でバランスされる。このような境界検出技法の詳細は、前述のEcabert, O.他の学術論文及びPeters, J. et al.: "Optimizing boundary detection via simulated search with applications to multi-modal heart segmentation", Medical Image Analysis 14(1) (2010) 70の示されており、その内容は、参照によって本願明細書に盛り込まれるものとする。

ＴＡＶＩ計画の図示される例については、左心室、左心房、上行大動脈、及び大動脈及び僧帽弁の心内膜表面を含む左心の三角形表面モデルを使用すれば十分である。

平均形状

は、半分開いた状態の２つの弁を含む。それは、弁の動態をモデル化するために、ＰＣＡモードと同様に２つの線形モードφ_ｍによって拡張される。

しかしながら、これらのモードは、ＰＣＡから計算される必要がなく、各々の心臓弁について開いた状態及び閉じた状態の間の線形補間として計算されることができる。

係数ｐ_ｍは、各々の心臓弁の現在状態を記述する。個々の弁の外側のすべての頂点について、φ_ｍのベクトルの要素はゼロであり、ゆえに、残りのモデルの形状に影響を与えない。

適応プロセスは、以下の通りに実施される：一般化ハフ変換の後、半分開いた弁を有する平均モデルは、大域的剛体変換Ｔを評価するために使用される。このステップにおいて、弁の動態は、評価される必要はない。次に、係数ｐ_ｍは、変形可能な適応の間に最適化される。形状抑制エネルギーＥ_ｉｎｔの式は、以下のように与えられる：

ここで、Ｖは、モデル内の頂点の数であり、Ｎ（ｉ）は、ｉ番目の頂点の近傍の頂点であり、ｖ_ｉ／ｊは、変形されたメッシュの頂点位置であり、ｍ_ｉ／ｊは、モデル内の頂点位置である。

更に、ペナルティ項が、反生理的なモード係数ｐ_ｍを回避するために、重みβと共に全エネルギーに加えられることができる。

特定の患者からのデータを解析するために、受け取られた画像データのすべての心臓位相が、上述のモデル及びフレームワークを使用してセグメント化される。このために、第１の心臓位相がセグメント化され、結果は、次の心臓位相のための初期化として使用される。変形可能な適応が、初期化として個々の以前の結果を用いて、次の心臓位相の間に実施されるだけである。

大域的運動又は他の変位を補償するために、１つの時間連続の画像シーケンスからセグメント化されたすべてのメッシュが、好適には、収縮末期状態におけるメッシュに位置合わせされる。最も好適には、各フレームで検出される大動脈弁環ポイントが、ターゲットインプラント領域３８に対するすべての心臓運動を得るために、互いに位置合わせされる。

上述のセグメント化の結果として、ターゲットインプラント領域３８（例えば左心室流出路３６）に局所的に隣接する領域４０（例えば前側の僧帽弁弁尖３４）の動きの軌道が、それぞれ異なる複数の表面ポイントについて決定される。これは、前側の僧帽弁弁尖３４の運動をかなり正確に動画化することを可能にする。

受け取られた軌道の運動解析を簡略化するために、座標系が、セグメント化ユニット２２によって好適に導入される。ＴＡＶＩ計画の具体的な例において、この座標系は、ターゲットインプラント領域３８（左心室流出路３６）内に好適に配置され、この場合、ｚ軸が、ターゲットインプラント領域３８が実質的に延びる長手軸（図５参照）に沿って配置される。ターゲットインプラント領域３８の横断面は、楕円形リング４４としてモデル化されることができ、ｘ軸は、この楕円４４の主軸に沿ってアラインされ、ｙ軸は、楕円の副軸に沿ってアラインされる（図６参照）。この座標系の起点は、ｚ軸に沿って、大動脈リング平面４６の方へシフトされることができる。このように、すべてのｚ距離は、大動脈リング平面４６を基準として参照される。

３．第３の方法ステップＳ１４（「インプラントシミュレーション」）
シミュレーションユニット２４によって実施されるインプラントシミュレーションステップにおいて、心臓インプラント４２及びターゲットインプラント領域３８内でのその位置がシミュレートされる。これは、好適には、受け取られた３Ｄ画像シーケンスの各フレームにおいて行われる。心臓インプラント４２は、例えばセグメント化ユニット２２において決定されたターゲットインプラント領域３８の横断面である、楕円形横断面を有する仮想モデルによってシミュレートされることができる。所与の例において、セグメント化ステップＳ１２において決定された楕円形リング４４は、ｚ軸に沿って延在することができ、かかるｚ軸に沿って、ターゲットインプラント領域３８が実質的に延在する。代替として、心臓インプラント４２（より現実的な態様のステントの形状に似ている）の他の仮想３Ｄモデルが、シミュレーションにおいて用いられることができる。入力インタフェース３０によって、ユーザは更に、シミュレートされた心臓インプラント４２のサイズ、形状及び／又は位置を手動で変えることができる。

４．第４の方法ステップＳ１６（「衝突検出」）
衝突評価ユニット２６によって実施される衝突検出ステップにおいて、セグメント化された局所的に隣接する領域４０と、シミュレートされた心臓インプラント４２との重なりが計算される。所与の例において、前側の僧帽弁弁尖３４が仮想心臓インプラント４２にどの程度突き出るかが計算される。この計算された重なりは、図４に概略的に示され、参照数字４６によって示されている。これは、好適には、３Ｄ画像シーケンスの各フレームごとに行われる。

前側の僧帽弁弁尖３４上のいくつかのセグメント化されたポイントの軌道が、規定された座標系に関して、セグメント化され位置合わせされたメッシュ（セグメント化ステップＳ１２を参照）から決定されることができる。次のステップにおいて、衝突評価ユニット２６は、好適には、ターゲットインプラント領域３８の長手軸の関数として各フレームの重なり情報を受け取るために、複数の３Ｄ心臓画像１４、１４'の各々において、ｚ軸に沿った複数の異なる空間ロケーションにおける重なりを決定する。

更に、衝突評価ユニット２６は、３Ｄ画像シーケンスの各フレームにおいて個々の空間ロケーションで生じる重なり４６を互いに比較することによって、複数の異なる空間ロケーションの各々について最大重なり４６を決定するように構成される。このように、ｚ軸上の各位置における最大重なりの程度が決定される。計算を容易にするために、衝突評価ユニット２６は、好適には、ｚ軸上の特定の特徴的なポイントについて（例えば２．５ｍｍのステップ幅で）最大重なりを評価するだけである。

上述の衝突計算／評価は、セグメント化Ｓ１２において見つけられた前側の僧帽弁弁尖３４のすべてのセグメント化され位置合わせされたポイントを組み合わせてポイントクラウドにすることによって、実施されることができる。このポイントクラウドのポイントは、規定されたステップ幅に従って、グループにマージされることができる。ポイントのグループごとに、最大重なりが、ｚ軸上の異なる位置における最大重なりを得るために計算されることができる。

５．第５の方法ステップＳ１８（「フィードバック」）
最後に、計算された重なり４６に関するフィードバック情報が、フィードバックユニット２８を通じて与えられることができる。このようなフィードバックの１つの例が図７に示される。

図７は、ｚ軸に沿った異なる空間ロケーションの関数として、最大重なり４６を示すグラフィック表現４８を示す。これらの最大重なり値は、相対的な最大値であり、これは、心臓周期の間、特定の位置に生じた最大の重なり値を意味することが理解されるべきである。各々の最大重なりは、各フレームにおいて個々の位置の重なりを評価し及びそれを他のフレームの当該位置に現れる値と比較することによって、得られる。

グラフィック表現４８は、１８人の異なる患者の３Ｄ ＴＥＥデータセットから算出されたいくつかの重なり曲線を示す。各々の曲線は、大動脈リング平面からの距離の関数として、僧帽弁弁尖移動と仮想心臓インプラント４２の間の最大重なりを示す。従って、絶対的な最大重なり（各曲線において最大重なりを有するポイント）は、患者の間で大幅に異なっており、絶対的な最大値の程度が異なるだけでなく、絶対的な最大値が現れる位置も異なる。最小の重なりを有する患者（参照数字５０によって示される）は、約４．７ｍｍの絶対的な最大重なりを有するが、最大の重なりを有する患者（参照数字５２によって示される）は、約１６．６ｍｍの絶対的な最大重なりを有する。更に、所与のインプラント深さにおける相対的な最大重なりも大きく異なる。商業的に入手可能なインプラントの下方リムの典型的な深さである１２．５−１５ｍｍのインプラント深さにおいて、重なりは、約２．６乃至１３．４ｍｍの間で変化する。

これらの個体差は、図８Ａ及び図８Ｂに示される例示的なセグメント化からも理解されることができる。両方の画像は、心臓周期の間の、僧帽弁が開いている時間ポイントにおける２人の異なる患者の心臓を示す。互いに２つの画像を比較することによって、前側の僧帽弁弁尖と左心室流出路延長部との間の重なりが非常に異なっていることが分かる。図８Ａにおいて、重なりは、約８ｍｍ程度であり、最大重なりは、大動脈リング平面からかなり遠くに位置する。図８Ｂにおいて、最大重なりは、１５ｍｍを超えており、大動脈リング平面のかなり近くに位置する。

所与の結果は、本発明によるシステム及び方法が心臓インプラントの植え込みを計画するための強力なツールであることを示している。図７に示されるグラフィック表現は、医師にとってのリスク評価を大幅に簡略化し、更に、医師が、正確な形状に作られ及びサイズ設計された心臓インプラントを選択することを可能にする。

要するに、提示された方法は、外科手術の前に、又は、外科手術中に、心臓インプラントの植え込みを正確に計画することを可能にする。方法は、一連の医療３Ｄ画像を動的にセグメント化し、動的な心臓モデルと仮想インプラントモデルとの重なりを計算する又は評価することを可能にする。上述の記述は主にＴＡＶＩに焦点を合わせたものであるが、提示された方法は、心臓の他の領域における他の心臓インプラントを計画するために使用されることもできる。更に、本発明は、医療画像の特定のタイプ（ＭＲ、ＣＴ、超音波）に制限されず、さまざまな医療イメージング技法のために実現されることができる。

本発明は、図面及び上述の記述において詳しく図示され記述されているが、このような図示及び記述は、制限的でなく、説明的又は例示的なものとして考えられるべきである。本発明は、開示される実施形態に制限されない。開示された実施形態に対する他の変化は、図面、開示及び添付の請求項の検討から、請求項に記載の本発明を実施する際に当業者によって理解され実現されることができる。

請求項において、「含む、有する」という語は、他の構成要素を除外せず、不定冠詞品「a」又は「an」は、複数性を除外しない。単一の構成要素又は他のユニットは、請求項に列挙されるいくつかのアイテムの機能を果たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを示さない。

コンピュータプログラムは、例えば他のハードウェアと共に又はその一部として供給される光学記憶媒体又はソリッドステート媒体のような、適切な媒体に記憶され／配布されることができるが、インターネット又は他のワイヤード又はワイヤレスの通信システムを介してのように、他の形式で配布されることができる。

請求項におけるいかなる参照符号も、本発明の範囲を制限するものとして解釈されるべきでない。

Claims (15)

1. 心臓インプラントの植え込みを計画する医療イメージングシステムであって、
   心臓周期の間の心臓の異なる状態を示す複数の３Ｄ心臓画像を受け取る入力ユニットと、
   前記複数の３Ｄ心臓画像において、ターゲットインプラント領域及び前記心臓インプラントと干渉しうる局所的に隣接する領域をセグメント化するセグメント化ユニットであって、前記ターゲットインプラント領域が左心室流出路の一部であり、前記局所的に隣接する領域が僧帽弁の一部である、セグメント化ユニットと、
   前記複数の３Ｄ心臓画像のうち少なくとも２つにおいて、前記ターゲットインプラント領域への前記心臓インプラントの植え込みをシミュレートするシミュレーションユニットと、
   前記複数の３Ｄ心臓画像のうちの少なくとも２つにおいて、前記セグメント化された局所的に隣接する領域と、前記シミュレートされた心臓インプラントとの重なりを評価する衝突評価ユニットと、
   前記評価された重なりに関するフィードバック情報をユーザに提供するフィードバックユニットと、
   を有する医療イメージングシステム。
2. 前記シミュレーションユニットが、前記複数の３Ｄ心臓画像の各々において、前記ターゲットインプラント領域への前記心臓インプラントの植え込みをシミュレートし、前記衝突評価ユニットが、前記複数の３Ｄ心臓画像の各々において、前記セグメント化された局所的に隣接する領域と前記シミュレートされた心臓インプラントとの重なりを評価する、請求項１に記載の医療イメージングシステム。
3. 前記フィードバックユニットは、前記複数の３Ｄ心臓画像の各々における前記評価された重なりに関するフィードバック情報をユーザに提供する、請求項１に記載の医療イメージングシステム。
4. 前記フィードバックユニットによって提供される前記フィードバック情報は、前記重なりの定量化された程度及び／又は前記重なりが前記３Ｄ心臓画像に生じるロケーションを含む、請求項１に記載の医療イメージングシステム。
5. 前記衝突評価ユニットは、前記複数の３Ｄ心臓画像の各々において、前記ターゲットインプラント領域が実質的に延びる長手軸に沿った複数の異なる空間ロケーションにおける前記重なりを決定する、請求項１に記載の医療イメージングシステム。
6. 前記衝突評価ユニットは、個々の空間ロケーションにおける前記３Ｄ心臓画像内の重なりを互いに比較することによって、複数の異なる空間ロケーションの各々について最大重なりを決定する、請求項５に記載の医療イメージングシステム。
7. 前記フィードバックユニットは、前記長手軸に沿った異なる空間ロケーションの関数として、前記最大重なりを示すグラフィック表現を提供する、請求項６に記載の医療イメージングシステム。
8. 前記シミュレーションユニットは、楕円形横断面を有する仮想モデルによって、前記心臓インプラントをシミュレートし、前記楕円形横断面に対する垂線が、前記ターゲットインプラント領域が実質的に延びる長手軸と一致する、請求項１に記載の医療イメージングシステム。
9. シミュレートされる心臓インプラントのサイズ、形状及び／又は位置をユーザが変更することを可能にする入力インタフェースを更に有する、請求項１に記載の医療イメージングシステム。
10. 前記セグメント化ユニットは、モデルベースのセグメント化に基づいて、前記ターゲットインプラント領域及び前記局所的に隣接する領域をセグメント化する、請求項１に記載の医療イメージングシステム。
11. 前記複数の３Ｄ心臓画像は、超音波イメージングシステムにより取得された３Ｄ経食道心エコー（ＴＥＥ）画像である、請求項１に記載の医療イメージングシステム。
12. 心臓インプラントの植え込みを計画する医療イメージングシステムであって、
    心臓周期の間の心臓の異なる状態を示す複数の３Ｄ心臓画像を受け取る入力ユニットと、
    前記複数の３Ｄ心臓画像において、ターゲットインプラント領域及び前記心臓インプラントと干渉しうる局所的に隣接する領域をセグメント化するセグメント化ユニットであって、前記ターゲットインプラント領域が右心室流出路の一部であり、前記局所的に隣接する領域が三尖弁の一部である、セグメント化ユニットと、
    前記複数の３Ｄ心臓画像のうち少なくとも２つにおいて、前記ターゲットインプラント領域への前記心臓インプラントの植え込みをシミュレートするシミュレーションユニットと、
    前記複数の３Ｄ心臓画像のうち少なくとも２つにおいて、前記セグメント化された局所的に隣接する領域と、前記シミュレートされた心臓インプラントとの重なりを評価する衝突評価ユニットと、
    前記評価された重なりに関するフィードバック情報をユーザに提供するフィードバックユニットと、
    を有する医療イメージングシステム。
13. 心臓インプラントの植え込みを計画する方法であって、
    心臓周期の間の心臓の異なる状態を示す複数の３Ｄ心臓画像を受け取るステップと、
    前記複数の３Ｄ心臓画像において、ターゲットインプラント領域及び前記心臓インプラントと干渉しうる局所的に隣接する領域をセグメント化するステップであって、前記ターゲットインプラント領域が左心室流出量路の一部であり、前記局所的に隣接する領域が僧帽弁の一部である、ステップと、
    前記複数の３Ｄ心臓画像のうち少なくとも２つにおいて、前記ターゲットインプラント領域への前記心臓インプラントの植え込みをシミュレートするステップと、
    前記複数の３Ｄ心臓画像のうち少なくとも２つにおいて、前記セグメント化された局所的に隣接する領域と、前記シミュレートされた心臓インプラントとの重なりを評価するステップと、
    前記評価された重なりに関するフィードバック情報をユーザに提供するステップと、
    を有する方法。
14. 心臓インプラントの植え込みを計画する方法であって、
    心臓周期の間の心臓の異なる状態を示す複数の３Ｄ心臓画像を受け取るステップと、
    前記複数の３Ｄ心臓画像において、ターゲットインプラント領域及び前記心臓インプラントと干渉しうる局所的に隣接する領域をセグメント化するステップであって、前記ターゲットインプラント領域が右心室流出路の一部であり、前記局所的に隣接する領域が三尖弁の一部である、ステップと、
    前記複数の３Ｄ心臓画像のうち少なくとも２つにおいて、前記ターゲットインプラント領域への前記心臓インプラントの植え込みをシミュレートするステップと、
    前記複数の３Ｄ心臓画像のうち少なくとも２つにおいて、前記セグメント化された局所的に隣接する領域と前記シミュレートされた心臓インプラントとの重なりを評価するステップと、
    前記評価された重なりに関するフィードバック情報をユーザに提供するステップと、
    を有する方法。
15. コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されるとき、請求項１３又は１４に記載の方法の各ステップをコンピュータに実施させるプログラムコード手段を有するコンピュータプログラム。

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