JP2018522695A - 血管構造内で血管内器具を誘導する助けとなるための方法及びシステム - Google Patents

Abstract

本発明は、患者に固有の第１の３次元解剖学的モデルが、取得された３次元画像から決定される（５２）初期計画段階（Ｐ１）と、患者に固有の第２の３次元モデルを得るために、最終的変形、すなわち剛体変換と弾性変換の組み合わせが、患者に固有の第１の３次元解剖学的モデルに適用される（６０）インターベンション段階（Ｐ２）とを含む、血管構造内で血管内器具を誘導する助けとなるための方法及びシステムに関する。剛体変換は、術前３次元画像と術中２次元画像のうちの１つ又は複数の術中２次元画像との間で推定され（５６）、弾性変換は、器具を標的血管構造内へ導入することによって引き起こされる血管変形のシミュレーションの関数として計算される（５８）。

Description

発明の詳細な説明

本発明は、血管構造内で血管内器具を誘導する助けとなるための方法及び関連するシステムに関する。
本発明は、画像を用いて誘導する血管内インターベンションの分野において適用例を有する。

血管内インターベンションは、最小限の侵襲的な方法で血管疾患を治療することを可能にする。血管内インターベンションは、一般に、病変組織と相互作用する目的で医療デバイスを血管内経路にて挿入することを含む。血管内インターベンションは、特に、バルーンやステント等の様々な適切な血管内器具の導入を介して大動脈瘤ならびに狭窄症及び動脈血栓症を治療するために使用される。

対象となる組織にアクセスするために患者の身体に広い開口を作成することを必要とする従来の外科的インターベンションとは異なり、血管内インターベンションは、器具を血管構造内へ挿入することを可能にするために微小な切開のみを必要とする。血管内インターベンションは、複数の利点、特に短期的な成功率の上昇ならびに周術期死亡率及び入院期間の減少、を有する。これらのインターベンションの一般化にもかかわらず、血管内インターベンションは、依然として細心の注意を要し、安全で信頼できるものでなければならない。病変組織へのアクセスは、インターベンションの性質から困難である。器具の操作及び制御は、治療の成功に有利に働かせるために、かなりの精度を必要とする。さらに、手術手技の以下の内容は、術中イメージングの手段によってのみ実行可能である。

血管内インターベンションの分野では、蛍光透視法によって取得される２次元画像が使用され、大腿動脈及び他の血管分岐部への、カテーテル等の医療デバイスの挿入を誘導することを可能にする。

蛍光透視法とは、動いている解剖学的構造をリアルタイムで見ることを可能にする医療イメージング法をいう。動脈は軟組織であり、したがってＸ線には映らないため、動脈の経路を示すことによって血管構造を明らかにするために、放射線不透過性造影剤を患者に投与することができる。

２次元画像は、術中段階、したがってインターベンション段階中に、取得及び使用される。
術中段階中に提供される支援を改善するために、術前段階又は計画段階中に取得され、例えば「コンピュータ断層撮影法」を表すＣＴとも呼ばれる断層撮影法、磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）等の取得技法によって取得される３次元画像データ（又は３Ｄ画像）も使用することが提案されている。実際、臓器に関する２次元情報は十分でないことが非常に多く、手術には、３次元的な知識が必要とされる。これらの３Ｄ画像は、疾患の診断のため又は動脈瘤の形状を観察してインターベンションを準備するために手術の前に取得され、したがって、術中に容易に利用可能である。

術中ナビゲーション中に術前段階において生成される３次元情報を使用するには、この情報を、インターベンション段階中に取得される２次元イメージング（２Ｄ）と対応させることが必要とされる。この対応づけは、同じ空間的規準において様々なデータを表すことを可能にする再較正プロセスのおかげで実行される。

その目的は、異なるモダリティの画像又は以前に抽出された解剖学的モデル等の様々なタイプの情報を同時に同じ画像上で見ることである。これによって、付加的な情報ならびに術野のより良好な理解を医師に提供することが可能になり、医師がインターベンションの精度を改善し、手術手技を確実にすることを可能にする。

例えばＸ線を介した画像の取得のために患者の周りで回転することが可能な画像取得デバイスのための支持デバイスを備える、いわゆるハイブリッド型手術室用の画像誘導型外科用システムがある。回転式電動Ｃアームという名称で知られているそのような支持デバイスは、回転血管造影法において使用される。そのようなデバイスを使用することによって、インターベンション中に３次元画像データを取得し、３Ｄ／３Ｄ再較正により、以前に取得された画像データとインターベンション中に取得された画像データとの統合を容易にすることが可能になる。次いで、再較正の更新は完全に自動化され、オペレータは、画像統合を疑うことなく、Ｃアームの角度を容易に変更する又は患者ののっている台を容易に移動させることができる。最後に、注入される造影剤の量はより少なくなり、放射線の持続時間は減少する。

しかしながら、回転式電動Ｃアームを使用することは、手術室では実際的でなく、医師の動きを妨げ得る。加えて、そのような機器は高価であり、多くの病院ではそのような機器を装備することはできない。

たいていの場合、手術室は、従来の可搬性の非電動Ｃアームを装備しているが、これは、より軽量で高価でない機器である。支援の目的は電動Ｃアームと同様であるが、画像統合は、もはや完全に自動化されない。この場合、再較正は、術前段階において取得された３Ｄ画像と術中に取得された２Ｄ画像との間で実行され、再較正は、患者、手術台、又はＣアームが移動するたびに更新されなければならない。

加えて、術中画像とも呼ばれる、術中段階に取得された２Ｄ画像は、再較正を困難にする様々な内容を含む。実際、これらの画像は、異なるタイプの解剖学的構造、すなわち、常に見える骨構造、注入される造影剤のおかげで完全に又は部分的に明らかにされる血管構造、ならびに血管内器具、例えばカテーテル、可撓性もしくは剛性ガイド、又はステント送達デバイスを含む。その結果、術前画像データと術中画像データとの幾何学的変換を決定することは、一般に困難である。

加えて、解剖学的構造は、３Ｄ画像データを取得する術前段階とインターベンション段階との間で変形が生じる。これらの変形は、一方では生理学的変化によって引き起こされ得るが、特に、患者の血管構造内への血管内器具の導入によって引き起こされ得る。特に、血管構造は、その後のステント送達システムの挿入を容易にする目的を有する剛性ガイドの導入によって変形される。

本発明は、インターベンション段階において患者の血管構造の変形をさらに良く考慮に入れることを可能にすることによって画像誘導血管内インターベンションを改善するために、公知の方法の欠点を克服するという目的を有する。

この趣旨で、本発明は、血管構造内で血管内器具を誘導する助けとなるための方法を提案する。この方法は、
−初期計画段階中に、
−−患者の標的血管構造を含む術前３次元画像を取得及び記憶するステップと、
−−取得された３次元画像から患者に固有の第１の３次元解剖学的モデルを決定するステップであって、この第１の３次元解剖学的モデルが、３次元画像と同じ空間的規準内に置かれる、決定するステップと、
−インターベンション段階中に、
−−不透明化されている又はされていない、患者の標的血管構造を含む１つ又は複数の術中２次元画像を取得するステップと、
−−術前３次元画像と術中２次元画像との間の剛体変換を推定するステップと、
−−剛体変換に従った３次元画像と２次元画像との間の弾性変換、及び器具を標的血管構造内へ導入することによって引き起こされる血管変形のシミュレーションを推定するステップと、
−−患者に固有の第２の３次元モデルを得るために、患者に固有の第１の３次元解剖学的モデルに対して、最終的変形、すなわち剛体変換と弾性変換の組み合わせを適用するステップと、
−−患者に固有の第２の３次元モデルを、取得された２次元画像上の重ね合わせとして表示するステップと
を含む。

好適には、本発明の方法は、剛体変換と弾性変換の組み合わせを含み、インターベンション段階中に標的血管構造の変形と一致して変形されるこれらの構造の第２の３次元モデルを生成することを可能にする。したがって、第２の３次元モデルは、患者の解剖学的構造に関して更新された状況で取得された２次元画像の重ね合わせにおいて表示され、これによって、低侵襲性血管内インターベンション中に提供される支援を改善することが可能になる。

本発明による方法は、独立して又は組み合わせて得られる、以下の特性のうちの１つ又は複数を有することもできる。
弾性変換を推定するステップは、取得された術前３次元画像から患者の血管構造をモデリングすることを含む。

弾性変換を推定するステップは、血管構造と血管内器具との間の生体力学的相互作用モデルの構築を含む。
本発明の方法は、有限要素解析法によって実行される血管内器具と標的血管構造との相互作用のシミュレーションを含む。

弾性変換の推定は、術中２次元画像を使用する補正の追加ステップを含む。
補正のステップは、血管内器具の実際の導入後に撮影された少なくとも１つの術中２次元画像上への血管内器具のシミュレーションされた位置の投影と、血管内器具のシミュレーションされた位置と実際の位置との差の数量化とを含む。

本発明の方法は、シミュレーションされた位置と実際の位置との間の再較正のステップをさらに含む。
患者に固有の第１の３次元解剖学的モデルは、ボリューム、点のメッシュ、輪郭のセット、及び解剖学的マーカのセット、の中の構造によって表される。

剛体変換の推定は、術前３次元画像と少なくとも１つの術中２次元画像との間の、自動再較正、半自動再較正、又は手動再較正によって実行される。
第２の態様によれば、本発明は、血管構造内で血管内器具を誘導する助けとなるためのシステムであって、患者の身体の一部分の２次元画像を取得することが可能なイメージングデバイスと、プログラム可能デバイスと、視認ユニットとを備えることを特徴とするシステムに関する。

このシステムは、
−初期計画段階中に、
−−患者の標的血管構造を含む術前３次元画像を取得及び記憶すること、
−−取得された３次元画像から患者に固有の第１の３次元解剖学的モデルを決定することであって、この第１の３次元解剖学的モデルは３次元画像と同じ空間的規準内に置かれる、決定すること、
−インターベンション段階中に、
−−不透明化された又はされていない、患者の標的血管構造を含む１つ又は複数の術中２次元画像を取得すること、
−−術前３次元画像と術中２次元画像との間の剛体変換を推定すること、
−−剛体変換に従った３次元画像と２次元画像との間の弾性変換、及び器具を標的血管構造内へ導入することによって引き起こされる血管変形のシミュレーションを推定すること、
−−患者に固有の第２の３次元モデルを取得するために、患者に固有の第１の３次元解剖学的モデルに対して、剛体変換と弾性変換の組み合わせを適用すること、
−−患者に固有の第２の３次元モデルを、取得された２次元画像上の重ね合わせにおいて視認ユニット上に表示すること
を行うように構成される。

第３の態様によれば、本発明は、プログラム可能デバイスのプロセッサによるプログラムの実行中に、簡単に上述したもの等の、血管構造内で血管内器具を誘導する助けとなるための方法のステップを実施するための命令を含むコンピュータプログラムに関する。

本発明の他の特性及び利点は、添付の図面に関して、情報の目的で、また非限定的な様式で、以下で与えられる説明において示されるであろう。

画像誘導血管内インターベンションシステムを概略的に示す図である。 本発明の方法を実施することが可能なプログラム可能デバイスの主要ブロックを示すブロック図である。 本発明の一実施形態による、血管内器具を誘導する助けとなるための方法のフローチャートである。 本発明の一実施形態による、弾性変換を決定するステップのフローチャートである。 再較正後の血管構造の画像の一例である。 弾性変換の適用前及び適用後の術中２Ｄ画像と解剖学的モデルの統合の一例である。 弾性変換の適用後の解剖学的モデルを含む改良された表示の一例である。

図１は、画像誘導血管内インターベンションシステム１０を装備した手術室１を概略的に示す。
手術室１は手術台１２を装備し、手術台１２の上には、血管内インターベンションによって治療される患者１４が示されている。

インターベンションシステム１０は、Ｘ線イメージングデバイス２１を備え、Ｘ線イメージングデバイス２１自体は、輪の形状をした支持デバイス１６と、Ｘ線源１８と、Ｘ線源１８に面して位置決めされた、Ｘ線を受光及び検出するためのユニット２０とで構成される。このイメージングデバイスは、線源１８と受光及び検出するためのユニット２０との間に位置決めされた要素の画像を撮ることが可能であり、オペレータのニーズに応じて２つの軸、すなわちＸ軸及びＹ軸の周りで回転することも可能である。

したがって、図示されるイメージングデバイス２１は、標的血管構造を含む患者の身体の様々な部分の２次元Ｘ線画像を撮ることが可能である。
インターベンションシステム１０は、１つ又は複数の画面とマンマシンインタフェース２６とを備える視認ユニット２４に関連付けられた、１つ又は複数のプロセッサを備えるプログラム可能デバイス２２も備える。

マンマシンインタフェース２６は、要素を指し示し、選択する手段、例えば、キーボード−マウスユニット、タッチパッド、非接触型３Ｄジェスチャインタフェース、又はこれらのデバイスの組み合わせを備える。

一実施形態では、マンマシンインタフェース２６は、タッチスクリーンの形態をとる視認ユニット２４に統合される。
プログラム可能デバイス２２は、Ｘ線イメージングデバイスによって取得された２次元Ｘ線画像を受け取ることができ、該２次元Ｘ線画像を、本発明による血管構造内で血管内器具を誘導する助けとなるための方法に従って処理することができる。

インターベンション段階中に取得された２次元画像、ならびに患者に固有の３次元モデルは、視認ユニット２４上に表示され、患者の解剖学的構造に関して更新された状況において血管内器具のより正確な誘導を可能にする。

血管内器具は、カテーテル、ステントタイプの血管内デバイス、可撓性もしくは剛性ガイド、カテーテル、ステント、又はバルーンから選択される。
図２は、本発明の一実施形態による、血管構造内で血管内器具を誘導する助けとなるための方法を実施することができるプログラム可能デバイス３０の主要なブロックを示す。

本発明を実施することが可能なプログラム可能デバイス３０は、視認ユニット２４に類似する画面３２と、オペレータのコマンドを入力するためのユニット３４、例えば、キーボード、マウス、タッチパッド、又は非接触型インタフェースと、デバイス３０がオンにされるとコンピュータプログラム命令を実行することが可能な中央処理ユニット３６、すなわちＣＰＵとを備える。デバイス３０は、任意選択で、コントローラ４０を備え、これにより、コマンドを送信し、要素を遠隔で選択することが可能になる。

デバイス３０は、本発明による方法を実施することができるコード命令を含むプログラムの実施を可能にする実行可能なコード命令を記憶することが可能な、情報記憶ユニット３８、例えばレジスタも備える。上記で説明したデバイス３０の様々な機能ブロックは、通信バス４２を介して接続される。

デバイス３０は、線源４４から画像データを受信することができる。
本発明の方法は、標準的な手術室に組み込まれたコンピュータ等のプログラム可能デバイスによって実施されるように適合され、これによって、機器のコストを制限することが可能になる。

図３は、プログラム可能デバイス３０のプロセッサ３６によって実施される、本発明の一実施形態による、血管構造内で血管内器具を誘導する助けとなるための方法において実施される主要なステップを示す。

該方法は、２つの段階、すなわち、インターベンションの前に実行され、結果が記憶される術前計画段階Ｐ_１と、患者に対する医師のインターベンション中に実行されるインターベンション段階Ｐ_２とを含む。

図３に示される一実施形態では、計画段階Ｐ_１は、２つのステップの実施を含む。
第１のステップ５０は、患者の治療される血管構造を含む患者の身体の一部分の術前３Ｄ画像を取得及び記憶することを含む。

例えば、腹部大動脈瘤の場合、取得される３Ｄ画像は腹部大動脈を含む。
例えば、ボリューム画像とも呼ばれる３Ｄ画像は、ＣＴという名称で知られている断層撮影技法によって取得される。

あるいは、アンギオスキャナやＭＲＩ等の他の公知の技法が使用される。
３Ｄ画像を取得するためのこれらの技法は、医療イメージングの分野で公知であり、本明細書ではさらに詳細には説明しない。

術前３Ｄ画像は、本発明の方法を実施するプログラム可能デバイスのメモリに、適切なフォーマットで記憶される。
好適には、取得される３Ｄ画像は、治療される患者の解剖学的構造を表しており、測定を行い、インターベンション中に使用される血管内器具の大きさを決めることを可能にする。

計画段階Ｐ_１において、患者の血管構造の３Ｄ画像を取得するステップ５０に続いて、標的血管構造のモデルを含む患者の第１の仮想３次元解剖学的モデル（モデルＭ_１）を決定するステップ５２が行われる。

この第１の仮想３次元解剖学的モデルは、３Ｄ画像に適用される画像処理によって、自動アルゴリズム又は半自動アルゴリズムの適用によって得られる。
例えば、グラフセクションタイプの半自動セグメンテーションアルゴリズムを使用することができる。使用者との相互作用に関して安価なこのアルゴリズムは、高速で正確な結果を提供し、大動脈及び腎動脈及び内腸骨動脈の正確なセグメンテーションを得ることを可能にする。

使用されるアルゴリズムにより、第１の仮想３次元解剖学的モデルは、ボリューム（３Ｄ画像）、点のメッシュ、輪郭のセット、解剖学的マーカ、又はこれらの要素の組み合わせの形態のいずれかで表される。第１の仮想３次元解剖学的モデルの表現は、インターベンション段階Ｐ_２において使用するために記憶される。

例えば、そのような第１の仮想３次元解剖学的モデルＭ_１は、大動脈、内腸骨動脈、腎動脈、脊柱、ならびに板状石灰化のセグメント化されたボリュームを含むことができる。
術前計画段階Ｐ_１に続いて、インターベンション段階Ｐ_２が行われる。

インターベンション段階において画像を取得するステップ５４の間に、患者の対象となる解剖学的領域を含む複数の術中２Ｄ画像が取得される。対象となる解剖学的領域は、造影剤によって不透明化された又はされていない、標的血管構造を含む。

一実施形態によれば、画像の取得は、図１に示されるようなＣアームタイプの支持デバイスを備える蛍光透視Ｘ線イメージングデバイス２１によって実行される。これらの画像は、リアルタイムで取得され、ビデオストリームを形成する。血管構造は、注入された造影剤のおかげで、一時的に見えるようにすることができる。

あるいは、術中２Ｄ画像は、超音波によって画像を取得するためのデバイスによって取得される。
取得するステップ５４において取得される複数の術中２Ｄ画像は、対象となる解剖学的領域の少なくとも１つの２Ｄ画像を含む。

術中２Ｄ画像を取得するステップ５４に続いて、ステップ５０の間に取得された術前３Ｄ画像とステップ５４の間に取得された術中２Ｄ画像との間の空間的再較正を実行することを可能にする剛体変換Ｔ_Ｒを推定するステップ５６が行われる。推定された剛体変換によって、各術中２Ｄ画像の対象となる構造を術前３Ｄ画像の対象となる構造と対応させることが可能になる。対象となる構造としては、例えば、常に見える骨構造がある。

他の言い方をすれば、これは、３Ｄ画像及び第１の仮想３次元解剖学的モデルの空間的規準を、術中段階において取得される画像の空間的規準と対応させる剛体変換Ｔ_Ｒを推定することを伴う。

第１の実施形態によれば、ステップ５６は、３Ｄ画像及び取得された２Ｄ画像の同時表示、ならびに視覚的精査により実行される、３Ｄ画像及び２Ｄ画像の対象となる複数の点の手動再較正を実施する。

一代替形態によれば、自動再較正アルゴリズムが実施される。多数の３Ｄ／２Ｄ再較正アルゴリズムが医療イメージングの分野で知られていることに留意されたい。
例えば、勾配降下型の最適化戦略又はＰｏｗｅｌｌオプティマイザと結合された、術前３Ｄ画像と１つ又は複数の術中２Ｄ画像との間の勾配の差に基づく類似性の測定を使用することによって、画像（ｉｃｏｎｉｑｕｅ）タイプの自動再較正を実施することができる。

別の代替形態によれば、初期変換の決定が手動で実行される半自動再較正が実施される。このタイプの方法では、手動初期設定によって、再較正される２つの画像をおおよそ対応させることが可能になり、次いで、その後、結果を改善するために自動再較正が開始される。

ステップ５６の終了時に、推定される剛体変換を定義するパラメータの値が記憶される。
好適には、剛体変換を決定するステップ５６は、インターベンションの様々な段階において、例えば患者の血管構造への血管内器具の導入の前に、又はこの導入の後に、実行することができる。

同様に、剛体変換を決定するステップ５６は、器具が存在している状態で又は器具が存在していない状態で、また、Ｃアームの単一又は複数の入射角を使用することによって、骨構造又は血管構造を示す、造影剤を注入して又は注入しないで取得された１つ又は複数の術中２Ｄ画像から実行可能である。

この段階では、再較正は、術前３Ｄ画像の術中２Ｄ画像との完全な対応を可能にするのに十分なほど正確ではない。したがって、剛体変換を決定するステップ５６に続いて、術前３Ｄ画像と術中２Ｄ画像との間の再較正を改善することを可能にする、調整の弾性変換Ｔ_Ｄを推定するステップ５８が行われる。

弾性変換の推定は、患者の血管構造への血管内器具の導入による解剖学的構造の変形に基づく。
導入された器具、例えばガイド又はカテーテルが変形の主な原因であり、導入された変形は、特定のバイオメトリックモデルによってモデリング可能であると考えられる。

弾性変換の決定又は推定の一実施形態は、図４を参照して、以下でより詳細に説明される。
弾性変換を決定するステップに続いて、最終的変形Ｔ_Ｆを得るために剛体変換Ｔ_Ｒと弾性変換Ｔ_Ｄの変形パラメータとを組み合わせるステップ６０が行われる。

最終的な幾何学的変換によって、術中２Ｄ画像の各点を術前３Ｄ画像の空間の点又はボクセルと対応させることが可能になる。
最終的な幾何学的変換は、第２の変形された仮想３次元解剖学的モデルＭ_２を得るために、第１の仮想３次元解剖学的モデルＭ_１に適用される。

この第２の３次元解剖学的モデルＭ_２は、インターベンション段階中の血管構造の現在の変形を考慮に入れるため、より正確である。
例えば、最終的変形Ｔ_Ｆは、モデルＭ_２を定義するメッシュ点を得るために、モデルＭ_１を定義するすべてのメッシュ点に適用され、モデルＭ_２を定義するこれらのメッシュ点が記憶される。

最後に、表示するステップ６２において、得られた第２の３次元解剖学的モデルが、術中２Ｄ画像と重ね合わせて表示される。
したがって、患者に固有の解剖学的モデルがより正確であり、術中の状況により良好に合っているため、血管内ナビゲーションの支援、及び患者の血管構造への血管内器具の導入を誘導することの支援が改善される。

好適には、したがって、画像の統合の表示によって提供される支援が、術前段階において抽出され手術室内で追加された関連情報の追加によってインターベンション手技を安全にし、信頼できるものにし、誘導することを可能にする。この支援は、長期的には造影剤の注入及びＸ線放射を減少させることを可能にしなければならない。

図４は、弾性変換を決定するステップの一実施形態を示す。
弾性変換の決定は、術前データから、特に記憶された３Ｄ画像から実行される、患者の標的血管構造をモデリングする第１のステップ６４を含む。モデリングは、血管の変形を推定するために使用することができる血管構造の幾何学的表現を作成することを含む。

一実施形態では、血管構造は、第１の解剖学的モデルの輪郭に対応するＢ−スプライン曲線によってモデリングされる。補間は、血管壁を表すサーフェスモデルを作成するために、Ｂ−スプライン曲線間で実行される。

次いで、患者に固有の生体力学的モデルを構築するステップ６６が実施される。ステップ６６は、ステップ６４において得られた幾何学的表現に機械的特性を割り当てることによって血管構造の機械的挙動を定義することを含む。生体力学的モデルは、患者の特異性、すなわち、血管壁の局所的状態（健康、石灰化）及び血管構造とその直接的な環境との関係（骨構造及び周囲の軟組織との相互作用）を考慮に入れなければならない。

一実施形態では、ステップ７０に関して以下で説明されるような、器具と血管構造との相互作用のシミュレーションが患者群に対して実行され、このことは学習と呼ばれる。シミュレーション誤差は、シミュレーションされた器具の形状と１つ又は複数の術中画像上で観察可能な実際の器具の形状との差を測定することによって数量化される。血管構造とその直接的な環境とのその関係を定義する生体力学的モデルのパラメータは、シミュレーション誤差を最小にする目的で徐々に調整される。

記憶された３Ｄ画像から得られる術前データを生体力学的モデルのパラメータの値と結びつける式は、患者ごとの生体力学的モデルのパラメータの漸進的調整の終了時に得られる最適値から定義される。これらの式は、記憶された３Ｄ画像から得られる術前データならびに解剖学的知識及び機械的知識から完全に定義される順応的な生体力学的モデルを定義する。

一実施形態では、組織の剛性に関して使用される値は、文献で報告された特性から得られる平均的データから得られるが、動脈の石灰化状態は、術前イメージング上で区別可能な石灰化領域及び健康な領域に異なる剛性を割り当てることによって、患者ごとに具体的に考慮に入れられる。シミュレーション中に到達される変形のレベルについて、壁の異方性は無視することができる。

以下の、血管内器具をモデリングするステップ６８は、実際の形状に応じた血管内器具の幾何学的表現を作成すること、及び該血管内器具の機械的特性に応じた挙動法則を定義することを含む。

例えば、低侵襲性手技において使用される剛性ガイドは、円形断面ビームタイプの１Ｄ要素によってモデリング可能である。送達システムについて、同等の剛性を有する材料が割り当てられる均質断面を有する管状構造を、モデリングのために使用することができる。

一実施形態では、血管内器具の機械的特性は、器具に加えられる力と器具の変形との間の関係を確立することを可能にする機械的試験によって特徴付けられる。例えば、血管内器具の曲げ剛性を数量化するために３点曲げ試験を行うことができる。このように特徴付けられる特性は、器具の実際の機械的挙動を表現するために、シミュレーションにおいて使用される。

血管内器具をモデリングするステップ６８に続いて、血管構造内へ導入された又は導入されることになる血管内器具の、患者の血管構造の壁との相互作用をシミュレーションするステップ７０が行われる。

一実施形態では、シミュレーションは、有限要素解析を使用して実行される。患者に固有の生体力学的モデル及び血管内器具のモデルの幾何学的表現は、所定の形状を有する要素（三角形シェル要素、ビーム要素、六面体要素等）のセットに離散化される。

各要素の機械的挙動は、血管構造及び血管内器具のモデルに以前に割り当てられた機械的挙動に応じて定義される。２つのモデル間の相互作用は、接触管理方法によって、例えばペナルティ法によって、管理される。

一実施形態では、境界における条件は、文献及び熟練外科医の知識に由来する解剖学的考慮事項及び機械的考慮事項に関して定義される。例えば、血管構造の近位端及び遠位端は固定され、血管構造と周囲組織との結合は、付加的な剛性によってモデリングされる。

一実施形態では、器具／組織相互作用をシミュレーションする前に、血管のプレストレスが適用される。その役割は、血管構造の残りの部分の状態を考慮に入れることである。器具／組織相互作用をシミュレーションする前に、血圧の存在による血管壁のプレテンションの状態が考慮に入れられる。このために、「ゼロ圧力」ジオメトリと呼ばれる、血管構造の残りの部分の状態（ゼロ血圧）に対応するジオメトリが決定され、次いで、血管壁に張力を付与するために、この「ゼロ圧力」ジオメトリ内で、動脈圧が適用される。

血管壁のジオメトリは、特に、直径、長さ、角度、厚さのパラメータによって決定される。
術前画像上で観察される基準ジオメトリは、ゼロ圧力状態の第１の推定として選択され、次いで、アルゴリズムの各ステップにおいて反復的に修正される。このために、各反復においては、ゼロ圧力ジオメトリ内で内部圧力を適用すること、次いで、このように得られた最終的ジオメトリを規準ジオメトリと比較することを含む。次いで、ゼロ圧力ジオメトリが、観察された位置の差の反対のもの（l’oppose）を適用することによって補正される。

患者の血管構造の壁との血管内器具の相互作用のシミュレーションは、課される制約条件、例えば、課される変位の種類の制約条件によって、血管構造内部の器具を初期化し、次いで、課された制約条件が徐々に打ち消されるときに器具によって引き起こされる血管の変形を観察することによって実行される。

初期化は、例えば曲げエネルギーを最小にする経路上で、血管内腔内部で器具を拘束することを含む。血管内腔内部に入ると、血管壁の内面と器具との接触がもたらされる。最後に、初期化に必要とされる拘束が徐々に解除される。次いで、機械的バランスが器具と血管構造との間で確立し、計算されることが望まれる血管変形を生成する。

シミュレーションの一代替実施形態では、器具は、完全に挿入されるまで、血管構造の内部に徐々に挿入される。血管変形は、漸進的な挿入の各サブステップにおいて計算することができる。

上記で説明したステップは、弾性変換を定義するために、一実施形態を定義する。
一代替実施形態では、弾性変換の決定は、付加的な相関ステップを含む。このステップは、導入された器具のシミュレーションされた位置を１つ又は複数の術中２Ｄ画像上に投影すること、シミュレーションされた位置と実際の器具の実際の位置との差を数量化すること、及び弾性変換の補正を決定するために再較正モデル２Ｄ／２Ｄを使用することを含む。幾何学的手法を使用する再較正等の、公知の２Ｄ／２Ｄ再較正アルゴリズムを使用することができる。

図５は血管構造Ｖ_０を示し、断面として示される術前３Ｄ画像に適用された剛体変換Ｔ_Ｒの結果Ｉ_１と、剛体変換と弾性変換の組み合わせから生じる最終的変形Ｔ_Ｆの結果Ｉ_２が、同じ術前３Ｄ画像に適用されている。

中央に、弾性変換の結果が示されている。
図６は、血管内器具の導入における誘導及びナビゲーションを容易にするために、術中２Ｄ画像Ｉ_３と３次元解剖学的モデルの統合を概略的に示す。

例示８０では、第１の３次元解剖学的モデルＭ_１の剛体変換Ｔ_Ｒが、術中画像Ｉ_３上に投影される。
例示８２では、第２の３次元解剖学的モデルＭ_２が、術中画像Ｉ_３上に投影される。

好ましくは、不透過性の関数が２Ｄ術中画像に適用され、血管内器具と投影される３次元解剖学的モデルの同時視覚化を改善することを可能にする。
さらに、本発明は、インターベンションの時点における血管構造の変形を表す第２の３次元解剖学的モデルから得られる付加的な情報を表示することによって、血管構造内の誘導及びナビゲーションを改善することを可能にする。

図７は、術中２Ｄ画像８６の重ね合わせにおいて表示される変形８４が生じた後の、そのような３次元解剖学的モデルを示す。したがって、表示は、拡張現実における付加的な情報で強化される。

表示は、計算によって得られる大動脈中心線８８、ならびに対象となる解剖学的点において重ね合わされた解剖学的マーカ９０、９２、９４、すなわち口９０、ならびに右側腸骨動脈９２及び左側腸骨動脈９４の開始点も含む。

解剖学的マーカのすべては、第１の３次元解剖学的モデルから前もって抽出され、医師に供給される情報のすべてを強化することを可能にする視覚的標識である。
好適には、本発明によって供給される変形された３次元解剖学的モデルを使用することは、挿入された血管内器具の監視であり、器具の空間的位置をリアルタイムで提供することを可能にする。この監視は、放射線不透過性マーカ、赤外線システム、又は電磁システムに基づく。

別の代替形態によれば、器具の監視は、表示画像内で監視される血管内器具の選択によって手動で実行される。
本発明は、血管内インターベンションを必要とする様々な手技、特に動脈瘤、血管外傷、又は動脈硬化症の治療において、適用例を有する。

Claims (11)

1. 血管構造内で血管内器具を誘導する助けとなるための方法であって、
   −初期計画段階（Ｐ_１）中に、
   −−患者の標的血管構造を含む術前３次元画像を取得及び記憶するステップ（５０）と、
   −−取得された前記３次元画像から患者に固有の第１の３次元解剖学的モデル（Ｍ_１）を決定するステップ（５２）であって、この第１の３次元解剖学的モデルが、前記３次元画像と同じ空間的規準内に置かれる、決定するステップ（５２）と、
   −インターベンション段階（Ｐ_２）中に、
   −−不透明化されている又はされていない、患者の前記標的血管構造を含む１つ又は複数の術中２次元画像を取得するステップ（５４）と、
   −−前記術前３次元画像と前記術中２次元画像との間の剛体変換を推定するステップ（５６）と、
   −−前記剛体変換に従った前記３次元画像と前記２次元画像との間の弾性変換、及び前記器具を前記標的血管構造内へ導入することによって引き起こされる血管変形のシミュレーションを推定するステップ（５８）と、
   −−患者に固有の第２の３次元モデル（Ｍ_２）を得るために、患者に固有の前記第１の３次元解剖学的モデル（Ｍ_１）に対して、最終的変形、すなわち前記剛体変換と前記弾性変換の組み合わせを適用するステップ（６０）と、
   −−患者に固有の前記第２の３次元モデルを、取得された前記２次元画像上の重ね合わせとして表示するステップ（６２）と
   を含むことを特徴とする方法。
2. 弾性変換を推定する前記ステップ（５８）が、取得された前記術前３次元画像から患者の血管構造をモデリングすること（６４）を含む、請求項１に記載の方法。
3. 弾性変換を推定する前記ステップ（５８）が、前記血管構造と前記血管内器具との間の生体力学的相互作用モデルを構築すること（６６）を含む、請求項１又は２の一項に記載の方法。
4. 有限要素解析法によって実行される前記血管内器具と前記標的血管構造との間の相互作用のシミュレーション（６８、７０）を含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記弾性変換を推定するステップが、前記術中２次元画像を使用する付加的な相関ステップを含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記補正するステップが、前記血管内器具の実際の導入の後に撮影された少なくとも１つの術中２次元画像上に前記血管内器具のシミュレーションされた位置を投影することと、前記血管内器具の前記シミュレーションされた位置と実際の位置との差を数量化することとを含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記シミュレーションされた位置と前記実際の位置との間の再較正のステップをさらに含む、請求項６に記載の方法。
8. 患者に固有の前記第１の３次元解剖学的モデルが、ボリューム、点のメッシュ、輪郭のセット、及び解剖学的マーカのセット、の中の構造によって表される、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記剛体変換を推定するステップが、前記術前３次元画像と少なくとも１つの術中２次元画像との間の、自動再較正、半自動再較正、又は手動再較正によって実行される、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
10. 患者の身体の一部分の２次元画像を取得することが可能なイメージングデバイスと、プログラム可能デバイスと、視認ユニットとを備える、血管構造内で血管内器具を誘導する助けとなるためのシステムであって、
    −初期計画段階中に、
    −−患者の標的血管構造を含む術前３次元画像を取得及び記憶すること、
    −−取得された前記３次元画像から患者に固有の第１の３次元解剖学的モデルを決定することであって、この第１の３次元解剖学的モデルが、前記３次元画像と同じ空間的規準内に置かれる、決定すること、
    −インターベンション段階中に、
    −−不透明化された又はされていない、患者の前記標的血管構造を含む１つ又は複数の術中２次元画像を取得すること、
    −−前記術前３次元画像と前記術中２次元画像との間で剛体変換を推定すること、
    −−前記剛体変換に従った前記３次元画像と前記２次元画像との間の弾性変換、及び前記器具を前記標的血管構造内へ導入することによって引き起こされる血管変形のシミュレーションを推定すること、
    −−患者に固有の第２の３次元モデルを得るために、患者に固有の前記第１の３次元解剖学的モデルに対して、前記剛体変換と前記弾性変換の組み合わせを適用すること、
    −−患者に固有の前記第２の３次元モデルを、取得された前記２次元画像上に重ね合わせて前記視認ユニット上に表示すること
    を行うように構成されることを特徴とするシステム。
11. プログラム可能デバイスのプロセッサによるプログラムの実行中に、請求項１〜９のいずれか一項に記載の血管構造内で血管内器具を誘導する助けとなる方法のステップを実施するための命令を含むコンピュータプログラム。