JP2020021488A - ニューラルネットワークを使用したスパース位置測定による左心房形状再構成 - Google Patents

ニューラルネットワークを使用したスパース位置測定による左心房形状再構成 Download PDF

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Abstract

【課題】解剖学的心臓マップを計算すること。【解決手段】方法は、プロセッサにおいて、所与の種類の器官の幾何学的形状の画像例を受信することを含む。訓練段階では、ニューラルネットワークモデルは、画像例を使用して訓練される。モデリング段階では、所与の種類の器官内で取得されたある位置測定セットに訓練されたニューラルネットワークモデルを適用し、器官の３次元モデルを生成する。【選択図】図１

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、参照によりその開示が本明細書に援用される２０１８年７月３０日出願の米国仮特許出願第６２／７１１，８１４号の利益を主張するものである。
（発明の分野）
本発明は、広義には心臓マッピングに関し、具体的には解剖学的心臓マップの計算方法に関する。
いくつかの臨床手技は、心腔などの器官の解剖学的画像を生成するために、精巧な計算方法を採用する。例えば、米国特許出願公開第２０１４／０１５２６５３号は、心臓内超音波撮像カテーテルによる２次元超音波画像を処理し、改善された画質を提供し、心臓の３次元合成画像を生成することを可能にする方法が記載されている。２次元超音波画像は、時間又は心電図などの関連情報と共に取得され、記憶される。心臓の特定の条件又は構造に関連する画像を組み合わせて処理して、画像ノイズを低減し、解像度を高めることができる。画像は、構造縁部と、構造体を漫画風にレンダリングした画像を生成するために使用される構造縁部の位置を認識するように処理される場合もある。構造位置は、移動によるノイズ、ひずみ、及びぼけを除去するために、いくつかの画像を平均化する場合もある。
別の例として、米国特許出願公開第２０１７／００４６６１６号は、３Ｄ放射線容積が計算コストの高い操作を受ける前に３Ｄ放射線容積に対して次元縮小操作を実行する、いわゆるサブネットワークモジュールを装備した３Ｄディープ畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャ（ＤＣＮＮＡ）の使用について記載している。また、サブネットワークは、３Ｄデータを異なる３Ｄ畳み込み層経路による並列処理に供することによって、複数のスケールで３Ｄデータを畳み込む。このようなマルチスケール操作は、連続的畳み込みを行う従来のＣＮＮよりも計算コストが低い。加えて、サブネットワークの性能は、サブネットワークに供給される３Ｄ入力を正規化する３Ｄバッチ正規化（ＢＮ）によって更に改善され、これは、３Ｄ ＤＣＮＮＡの学習速度を増加させる。一連のサブネットワークモジュールにわたる３Ｄによる３Ｄ畳み込み及び３Ｄサブサンプリングの後、垂直次元が縮小された特徴マップが３Ｄ放射線容積から生成され、１つ又は２つ以上の完全に連結された層に供給される。
本発明の実施形態は、プロセッサにおいて、所与の種類の器官の幾何学的形状の画像例を受信することを含む方法を提供する。訓練段階では、ニューラルネットワークモデルは、画像例を使用して訓練される。モデリング段階では、所与の種類の器官内で取得されたある位置測定値セットに訓練されたニューラルネットワークモデルを適用し、器官の３次元モデルを生成する。
いくつかの実施形態では、位置測定値セットには、器官内の１つ又は２つ以上のカテーテル経路全体の位置測定値が含まれる。
いくつかの実施形態では、本方法は、ニューラルネットワークモデルを訓練して、平滑な再構成像を生成することを含む。
他の実施形態では、本方法は、ニューラルネットワークモデルの第１の層のみの重みの導関数を含む、正則化関数を最小化することを含む。
ある実施形態では、本方法は、処理された電気解剖学的マップ及び処理された医療画像からなる画像様式の群から選択される少なくとも１つの画像例様式を受信することを含む。
別の実施形態では、本方法は、電気解剖学的マッピングシステム及び医療撮像様式からなる測定システム群から選択される少なくとも１つの測定システムによって測定された位置に、訓練されたニューラルネットワークモデルを適用することを含む。
いくつかの実施形態では、器官は心臓の左心房である。
また、本発明の実施形態によれば、メモリ及びプロセッサを有するシステムが更に提供される。メモリは、所与の種類の器官の幾何学的形状の画像例を記憶するように構成されている。プロセッサは、（ａ）メモリから画像例をアップロードし、（ｂ）訓練段階において、画像例を使用してニューラルネットワークモデルを訓練し、訓練されたニューラルネットワークモデルをメモリ内に記憶し、（ｃ）モデリング段階において、所与の種類の器官内で取得されたある位置測定値セットに訓練されたニューラルネットワークモデルを適用するように構成されている。
本発明は、以下の「発明を実施するための形態」を図面と併せて考慮することで、より完全に理解されよう。
本発明の実施形態による、電気解剖学的マッピング用システムの模式的な描写図である。 本発明の実施形態による、位置セットが測定された左心房上の領域の模式的な描写図である。 本発明の実施形態による、位置セットが測定された左心房上の領域の模式的な描写図である。 本発明の実施形態による、訓練されたニューラルネットワークモデルを使用して左心房の形状を再構成するためのシステムを模式的に示すブロック図である。 本発明の実施形態による、ニューラルネットワークを用いて左心房の形状を再構成する方法を模式的に示すフローチャートである。 本発明の実施形態による、実験室ファントムの左心房形状の再構成像の模式的な描写図である。
概論
左心房などの心腔は、カテーテル系解剖学的マッピングの使用などのマッピング手技中に部分的に電気解剖学的マッピングされ得る、幾何学的に複雑な形状を有する。電気解剖学的データから左心房を描示するための方法は、例えば、統計モデルと共に物理的モデルを使用する米国特許第９，５７６，１０７号に提供されており、その開示は、参照により本明細書に組み込まれる。しかしながら、既存の方法によって提供される画像はノイズが多い傾向があり、上述のように部分的に過ぎない。本文脈において、用語「部分的」は、左心房の全領域がマッピングされていないことを意味する。そのような場合、既存の位置測定値のナイーブな補間又は外挿は、実際には使用されない。
以下に記載される本発明の実施形態は、複数の異なる被験者の心臓の左心房の形状などの所与の種類の器官の幾何学的形状の画像例から作製されたデータベースを利用して、（ｉ）画像例を使用してニューラルネットワークモデルを訓練し、（ｉｉ）特定の心臓のモデリング段階において、特定の心臓の左心房内で取得されたある位置測定値セットに訓練されたニューラルネットワークモデルを適用して、その左心房の３次元モデルを生成する。
いくつかの実施形態では、左心房形状の画像例のデータベース（すなわち、血液プールと心臓組織との間の各境界を表す表面の画像がそこから再構成される）は、電気解剖学的マッピングシステム及び／又は医療撮像様式などの測定システムによって実行される位置測定に基づく。
いくつかの実施形態では、左心房形状の画像例のデータベースは、適切なソフトウェアを使用して、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）及び／又は超音波（ＵＳ）様式などの一連の画像を含む医療画像研究を処理することによって構築される。ある実施形態では、画像は、以下に記載されるように、球体交差モデルを使用して左心房の部分の医療画像から抽出される。
いくつかの実施形態では、モデリング段階において、左心房の領域などの器官の内部表面の領域上のある位置セットを、電気解剖学的に測定する。医師が、例えば、心房の当初の解剖学的向きについて、経中隔挿入点からカテーテルを操作して、左主肺静脈及び右主肺静脈（ＰＶ）に触れるときに、取得が起こる。医師によって実行されるカテーテルの通過には、医師が通常、ＰＶに到達するためにカテーテルを経路の境界にわたって滑らせるにつれて、より多くの情報が含まれる場合がある。
取得された位置に基づいて、開示される訓練されたニューラルネットワーク技術は、調査中の特定の心臓の左心房の３次元モデルを生成し、すなわち、後述するように、測定された位置データを左心房のより完全な画像に完成させる。
開示される技術は、測定された位置のスパースなセットから、心腔（例えば、左心房）の現実的かつ臨床的に有用な形状を再構成する。それによって、開示される技術及びシステムは、医師による心臓アブレーションなどの適切な治療の計画を支援できる。開示される技術は、スパースなセットの測定値のみを利用するため、マッピング手順を短縮し、簡略化することができる。
システムの説明
図１は、本発明の実施形態による、電子解剖学的マッピングのためのシステム２０の模式的な描写図描写図である。図１は、台２９上に横たわっている被験者２８の心臓２６の、左心房４５などの心腔の電気解剖学的マッピングを実施するために電気解剖学的カテーテル４０を使用している医師３０を示す。例として、差し込み図２５は、それぞれが１つ又は２つ以上のマッピング電極と連結されている、機械的に可撓性であり得る１つ又は２つのアームを備える、ＰＥＮＴＡＲＹ（登録商標）マッピングカテーテル（Ｂｉｏｓｅｎｔ−Ｗｅｂｓｔｅｒ（Ｉｒｖｉｎｅ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）製）としてカテーテル４０を示す。示されるように、カテーテル４０は、シャフト２２の遠位端に取り付けられる。
マッピング手技中に、マッピング電極は、左心房４５の組織から／組織に信号を取得及び／又は注入する。コンソール２４中のプロセッサ３８は、電気的インタフェース３５を介してこれらの信号を受信し、これらの信号に含められた情報を用いて電気解剖学的マップ３１を構築する。手技中及び／又は手技の後に、プロセッサ３８は、ディスプレイ２６上に電気解剖学的マップ３１を表示してもよい。典型的には、プロセッサ３８は、メモリ４１内に電気解剖学的マップ３１を記憶する。
医師３０は、カテーテルの近位端付近にあるマニピュレータ３２を用いて、かつ／又はシース２３からの偏向を用いて、シャフト２２を操作することによって、心臓２６の左心房４５の内部の標的位置へシャフト２２の遠位端をナビゲートする。シャフト２２の挿入中に、マッピングカテーテル４０は、シース２３によって畳み込まれた構成で維持されている。マッピングカテーテル４０を畳み込まれた構成で収容することにより、シース２３はまた、標的位置までの経路に沿った血管外傷を最小限に抑える働きも行う。
手技中に、各信号は信号が取得された位置と関連付けられることができるように、追跡システムが、マッピング電極のそれぞれの位置を追跡するために使用される。例えば、米国特許第８，４５６，１８２号で説明され、その開示が参照により本明細書に組み込まれるＢｉｏｓｅｎｓｅ−Ｗｅｂｓｔｅｒ（Ｉｒｖｉｎｅ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）製のＡｃｔｉｖｅ Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｌｏｃａｔｉｏｎ（ＡＣＬ）システムが使用されてもよい。ＡＣＬシステムでは、プロセッサは、マッピング電極のそれぞれと患者２８の皮膚に連結されている複数の表面電極（図示せず）との間で測定されたインピーダンスに基づいて電極のそれぞれの位置を推定する。プロセッサ３８は、左心房４５内のカテーテル４０の１つ又は２つ以上の経路に沿った推定位置のデータセットを計算する。
図１に示される例示的な図は、単に概念を分かりやすくする目的で選択されたものである。Ｃａｒｔｏ（登録商標）４システム（Ｂｉｏｓｅｎｓｅ Ｗｅｂｓｔｅｒ社製）と同様に、電圧信号測定に基づくものなどの他の追跡方法を使用することができる。Ｌａｓｓｏ（登録商標）カテーテル（Ｂｉｏｓｅｎｓｅ Ｗｅｂｓｔｅｒ製）など、他のタイプのセンシング用カテーテルも同等に採用され得る。ある任意の実施形態では、プロセッサ３８は、測定中のマッピング電極のそれぞれと左心房４５の内部表面との間の物理的接触の質を表示するように更に構成されている。
プロセッサ３８は、通常、本明細書に述べられる機能を実行するようにプログラムされたソフトウェアを有する汎用コンピュータを含む。ソフトウェアは、例えばネットワーク上で、コンピュータに電子形態でダウンロードすることができるか、又は代替として、又は更には、磁気メモリ、光学メモリ又は電子メモリなどの、非一時的実体的媒体上で提供及び／又は記憶されてもよい。
ニューラルネットワークを使用したスパースカテーテル測定による左心房形状再構成
図２Ａ及び図２Ｂは、本発明の実施形態による、位置セットが測定された左心房上の領域の模式的な描写図である。図２Ａは、マッピングカテーテル４０が、例えば左心房４５の内部表面上の測定位置に沿って測定した経路４４を示す。経路４４は、カテーテル４０の左心房４５内への典型的な挿入点である中隔４６で始まる。経路は、左上ＰＶ４７ａ、左下ＰＶ４７ｂ、右下ＰＶ４７ｃに進み、最終的に右上ＰＶ４７ｄに進む。
更なる又は代替的な実施形態では、モデリング段階中、例えば、医師は、スパースなカテーテル経路にわたる電気解剖学的測定値から得られる左心房の改善された画像を望む。追加の測定位置を提供するために、左心房４５の部分表面５５（すなわち、領域）は、図２Ｂに例示されるように、ＣＴ、ＵＳ、又はＭＲＩ画像様式によって取得されたものなどの左心房４５の画像化された部分容積から抽出される。いくつかの実施形態では、部分表面５５は、カテーテルによる測定値、例えば、ＰＥＮＴＲＡＹ（登録商標）及び／若しくはＬＡＳＳＯ（登録商標）マッピングカテーテル（Ｂｉｏｓｅｎｔ−Ｗｅｂｓｔｅｒ製）などの多電極カテーテル、並びに／又は、バルーン若しくはバスケットカテーテルからの測定値から抽出される。
表面５５を抽出するために、プロセッサは、典型的には、画像処理ソフトウェア、例えば、球体交差モデルを使用して左心房４５の部分表面を医療画像から抽出するソフトウェアを実行する。ある実施形態では、無作為の球体を、画像化された心房容積の中心に十分に近い中心を伴い、妥当な交点を有するように形成する。プロセッサは、画像化された左心房容積と交差する選択された球体を配置するようにソフトウェアを適用する一方で、（例えば、損失関数を最小化することによって）ネットワークモデルが、完全な入力、すなわち左心房の完全な画像の再構成を要求する。
図２Ａ及び図２Ｂに示される例示的な図は、概念を明確化する目的のために単に選択されているに過ぎない。図２Ａ及び図２Ｂは、本発明の実施形態に関連する部分のみを示す。実際の測定位置などの他の詳細は、表示を簡略にするために省略されている。
上述の技術又は他の既知の技術のいずれかで測定された、取得された位置に基づいて、プロセッサ３８は、開示されるニューラルネットワーク計算技術を使用して、以下に記載されるように左心房４５の３次元モデルを生成する。
スパースに測定された位置から左心房４５の現実的な容積を再構成するために、開示されるニューラルネットワーク計算技術は、損失関数（すなわち、ニューラルネットワークモデル）Ｇ（正則化関数Ｆを含み、これは空間的重みの平滑化を含む）を、クロスエントロピー損失項Ｌに加えて使用する。いくつかの実施形態では、Ｌ（ｘ，ｚ）は対数ノルム関数であり、訓練に基づいて、ｚ値の測定位置ｘに対する「最良フィット」を達成する。
Figure 2020021488
 式中、ｘは、測定された位置の容積内の各座標に対する２次元占有値（すなわち、心房内にある確率）を表し、ｚは、再構成された容積の２次元占有値を表す。合計（明示的に示されていない）は、ｘの全ての座標にわたって実行され、これは、例えば、参照により本明細書に組み込まれる「Ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｐｏｓｉｎｇ Ｒｏｂｕｓｔ Ｆｅａｔｕｒｅｓ ｗｉｔｈ Ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ Ａｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒｓ」，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２５ｔｈ ＡＣＭ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ，２００８，ｐａｇｅｓ １０９６−１１０３に記載されている。
その結果、完全なニューラルネットワークモデル関数Ｇは、次式によって与えられる。
Figure 2020021488
上記で開示された最小化であるＦ（ｘ，ｚ）は、平滑な再構成像を提供し、平滑化のレベルは、負ではないパラメータλによって設定される。関数Ｗ（ｘ，ｚ）は、空間的重みを含む項を示し、その例は、Ｐ．Ｖｉｎｃｅｎｔらによる先に引用した会議論文に記載されている。開示される技術では、Ｗ（ｘ，ｚ）は、空間寸法νについて微分され、非平滑な再構成像に罰則項を与える収縮オートエンコーダを形成する。
本発明のいくつかの実施形態では、微分は、入力層の重みに対して（すなわち、ニューラルネットワークモデルの第１の層の重みに対して）実行される。第１の層に適用される先に開示された微分手法は、以下、重み平滑正則化（ＷＳＲ）と名付ける。ある実施形態では、ＷＳＲの結果は、十分に平滑な心腔の３Ｄ画像であるため、正則化関数Ｆ内の追加の層からの重みの導関数を含める必要性が省かれる。
ある実施形態では、上記の関数は、例えば、νに対する導関数がマトリックス要素上に適用される有限差分法を使用して計算されるように、ソフトウェアにおいて離散的に実行される。
左心房実験室ファントム内部のカテーテル経路を介して測定された位置を使用する、開示される技術の実験的適用、及び左心房実験室ファントムの再構成のためのＧ（ｘ，ｚ）の適用は、以下の図５に提供される。
ニューラルネットワークモデルは、例として先に提供されている。当業者には想到されるように、他のニューラルネットワークモデル、例えば、異なるノルムＬなどの他のメトリックを適用するものが可能である。
図３は、本発明の実施形態による、訓練されたニューラルネットワークモデルを使用して左心房４５の形状を再構成するためのシステムを模式的に示すブロック図である。
オブジェクト６０は、実際の左心房、例えば図５の左心房の実験室ファントム７５である。開示される方法は、スパースな位置測定値（例えば、それぞれ図２Ａ及び図２Ｂの経路４４及び／又は部分表面５５）を含む、入力層６１からオブジェクト６０を再構成するように構成されている。入力層６１及び訓練されたニューラルネットワークモデルのパラメータは、メモリ４１に記憶される。
オブジェクト６０をスパースなデータから再構成するために、プロセッサ３８は、ニューラルネットワークモジュール６２及び正則化モジュール６３を含む、入力層６１、オートエンコーダモジュール６５を適用する。プロセッサ３８は、ニューラルネットワークモデルの所与の数の隠れ層、及び入力層６１を表す所与の数のボクセルを使用して、オートエンコーダ６５を適用する。プロセッサ３８は、入力層６１に割り当てられたものと同じ所与のボクセル数を有する、再構成された左心房６６（例えば、図５の再構成された左心房８０）である３Ｄ出力層６４を生成するが、スパースなデータが最もフィットする学習した左心房形状を含む。
図４は、本発明の実施形態による、ニューラルネットワークを用いて左心房４５の形状を再構成する方法を模式的に示すフローチャートである。プロセスは、訓練段階７１で開始し、その後、開示される取得及びモデリングシステムが、モデリング段階７２で動作される。これら２つの段階は、カテーテル法のセッションを行いながら、少なくとも部分的に並行して行うことができる。
訓練段階７１は、プロセッサ３８が、データベースアップロード工程７４において、左心房の幾何学的形状の画像例を受信することから始まる。次に、プロセッサ３８は、ニューラルネットワーク訓練工程７６において、画像例のデータベースに対し開示されるニューラルネットワークモデルを実行し、ネットワークモデルを訓練する。最後に、プロセッサ３８は、記憶工程７８において、メモリ４１、つまりディスク内に訓練されたニューラルネットワークモデルのパラメータを記憶するか、又はモデルを、手順中にモデルが後に直接ロードされ得るように保存する。
モデリング段階７２において、電気解剖学的システム２０は、位置取得工程８４で、上記の左心房４５内の位置のセットを測定する。次に、プロセッサ３８は、ニューラルネットワークモデル実行工程８６で、工程７６の開示される訓練されたニューラルネットワークモデルを、測定された位置セットにわたって実行する。最後に、プロセッサ３８は、ニューラルネットワークモデリング工程８８で、左心房４５の３次元モデルを生成する。
このプロセスは、３次元再構成が完了するまで、例えば心臓２６の別の領域から更に測定された位置を受信するためにステップ８４にループバックしてもよい。
図４に示す例示的なフローチャートは、単に概念を明確化する目的のために選ばれたものである。代替的な実施形態では、上記のように、メモリ４４から左心房４５の医療画像をアップロードし、画像から位置を抽出するなどの追加の工程を実行して、モデリング工程８６のための追加の位置を提供できる。
図５は、本発明の実施形態による、実験室ファントム７５の左心房形状の再構成像８０の模式的な描写図である。再構成モデルは、ニューラルネットワークをスパースなカテーテル経路４４から得られた位置のデータベースに適用する。左心房実験室ファントム７５の実際の形状である、真の正解８２と比較する。経路４４に沿った位置のセットは、実験室ファントム７５に適用された電気解剖学的追跡システム２０を使用して取得された。
示されるように、ニューラルネットワーク形状再構成像８０と組み合わされた経路４４上の取得された位置は、実質的に完全であり、左心房実験室ファントム７５の実際の形状と十分に一致する、左心房ファントムの３次元モデルをもたらす。したがって、経路４４上の取得された位置と共に、再構成された形状８０は、医師が、例えば、不整脈を抑制するために、実際の（例えば、説明される例の真の正解８２）心房組織をアブレーションする場所を示す形状８０の上に輪郭を描くことができる。
図５に示される図は、単に概念を分かりやすくする目的で例として提供されるものである。任意の実際の形状は、例えば、左心房４５の医療画像などの電気解剖学的カテーテル４０の経路に基づいて、その上に追加情報を使用して、開示される技術によって再構成されてもよい。
本明細書に記載される実施形態は主として心臓での用途に関するものであるが、本明細書に記載される方法及びシステムは、スパースデータに基づく他の器官の３次元モデルを生成するためなど、他の医療用途にも使用することができる。
したがって、上記に述べた実施形態は、例として引用したものであり、また本発明は、上記に具体的に示し説明したものに限定されないことが理解されよう。むしろ、本発明の範囲は、上述の様々な特徴の組み合わせ及びその一部の組み合わせの両方、並びに上述の説明を読むことで当業者により想到されるであろう、また従来技術において開示されていない、それらの変形及び修正を含むものである。参照により本特許出願に援用される文献は、これらの援用文献において、いずれかの用語が本明細書において明示的又は暗示的になされた定義と矛盾して定義されている場合には、本明細書における定義のみを考慮するものとする点を除き、本出願の一部とみなすものとする。
〔実施の態様〕
（１） 方法であって、
プロセッサにおいて、所与の種類の器官の幾何学的形状の画像例を受信することと、
訓練段階において、前記画像例を使用してニューラルネットワークモデルを訓練することと、
モデリング段階において、前記所与の種類の器官内で取得されたある位置測定値セットに、前記訓練されたニューラルネットワークモデルを適用し、前記器官の３次元モデルを生成することと、を含む、方法。
（２） 前記位置測定値セットが、前記器官内の１つ又は２つ以上のカテーテル経路全体の位置測定値を含む、実施態様１に記載の方法。
（３） 前記ニューラルネットワークモデルを訓練することが、平滑な再構成像を生成するために前記ニューラルネットワークモデルを訓練することを含む、実施態様１に記載の方法。
（４） 前記平滑な再構成像を生成することが、前記ニューラルネットワークモデルの第１の層のみの重みの導関数を含む、正則化関数を最小化することを含む、実施態様３に記載の方法。
（５） 前記画像例を受信することが、処理された電気解剖学的マップ及び処理された医療画像からなる画像様式の群から選択される少なくとも１つの画像例様式を受信することを含む、実施態様１に記載の方法。
（６） 前記訓練されたニューラルネットワークモデルを適用することが、電気解剖学的マッピングシステム及び医療撮像様式からなる測定システム群から選択される少なくとも１つの測定システムによって測定された位置に、前記訓練されたニューラルネットワークモデルを適用することを含む、実施態様１に記載の方法。
（７） 前記器官が心臓の左心房である、実施態様１に記載の方法。
（８） システムであって、
所与の種類の器官の幾何学的形状の画像例を記憶するように構成されている、メモリと、
プロセッサであって、
前記画像例を前記メモリからアップロードし、
訓練段階において、前記画像例を使用してニューラルネットワークモデルを訓練して、前記訓練されたニューラルネットワークモデルを前記メモリに記憶し、かつ、
モデリング段階において、前記所与の種類の器官内で取得されたある位置測定値セットに、前記訓練されたニューラルネットワークモデルを適用するように構成されている、プロセッサと、を含む、システム。
（９） 前記位置測定値セットが、前記器官内の１つ又は２つ以上のカテーテル経路全体の位置測定値を含む、実施態様８に記載のシステム。
（１０） 前記プロセッサが、前記ニューラルネットワークモデルを訓練して、平滑な再構成像を生成するように構成されている、実施態様８に記載のシステム。
（１１） 前記プロセッサが、前記ニューラルネットワークモデルの第１の層のみの重みの導関数を含む、正則化関数を最小化することによって、前記平滑な再構成像を生成するように構成されている、実施態様９に記載の方法。
（１２） 前記プロセッサが、処理された電気解剖学的マップ及び処理された医療画像からなる画像様式の群から選択される少なくとも１つの画像例様式を受信するように構成されている、実施態様８に記載のシステム。
（１３） 前記プロセッサが、電気解剖学的マッピングシステム及び医療撮像様式からなる測定システム群から選択される少なくとも１つの測定システムによって得られる位置測定値に、前記ニューラルネットワークモデルを適用するように構成されている、実施態様８に記載のシステム。
（１４） 前記器官が心臓の左心房である、実施態様８に記載のシステム。

Claims (14)

  1. 方法であって、
    プロセッサにおいて、所与の種類の器官の幾何学的形状の画像例を受信することと、
    訓練段階において、前記画像例を使用してニューラルネットワークモデルを訓練することと、
    モデリング段階において、前記所与の種類の器官内で取得されたある位置測定値セットに、前記訓練されたニューラルネットワークモデルを適用し、前記器官の３次元モデルを生成することと、を含む、方法。
  2. 前記位置測定値セットが、前記器官内の１つ又は２つ以上のカテーテル経路全体の位置測定値を含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記ニューラルネットワークモデルを訓練することが、平滑な再構成像を生成するために前記ニューラルネットワークモデルを訓練することを含む、請求項１に記載の方法。
  4. 前記平滑な再構成像を生成することが、前記ニューラルネットワークモデルの第１の層のみの重みの導関数を含む、正則化関数を最小化することを含む、請求項３に記載の方法。
  5. 前記画像例を受信することが、処理された電気解剖学的マップ及び処理された医療画像からなる画像様式の群から選択される少なくとも１つの画像例様式を受信することを含む、請求項１に記載の方法。
  6. 前記訓練されたニューラルネットワークモデルを適用することが、電気解剖学的マッピングシステム及び医療撮像様式からなる測定システム群から選択される少なくとも１つの測定システムによって測定された位置に、前記訓練されたニューラルネットワークモデルを適用することを含む、請求項１に記載の方法。
  7. 前記器官が心臓の左心房である、請求項１に記載の方法。
  8. システムであって、
    所与の種類の器官の幾何学的形状の画像例を記憶するように構成されている、メモリと、
    プロセッサであって、
    前記画像例を前記メモリからアップロードし、
    訓練段階において、前記画像例を使用してニューラルネットワークモデルを訓練して、前記訓練されたニューラルネットワークモデルを前記メモリに記憶し、かつ、
    モデリング段階において、前記所与の種類の器官内で取得されたある位置測定値セットに、前記訓練されたニューラルネットワークモデルを適用するように構成されている、プロセッサと、を含む、システム。
  9. 前記位置測定値セットが、前記器官内の１つ又は２つ以上のカテーテル経路全体の位置測定値を含む、請求項８に記載のシステム。
  10. 前記プロセッサが、前記ニューラルネットワークモデルを訓練して、平滑な再構成像を生成するように構成されている、請求項８に記載のシステム。
  11. 前記プロセッサが、前記ニューラルネットワークモデルの第１の層のみの重みの導関数を含む、正則化関数を最小化することによって、前記平滑な再構成像を生成するように構成されている、請求項９に記載の方法。
  12. 前記プロセッサが、処理された電気解剖学的マップ及び処理された医療画像からなる画像様式の群から選択される少なくとも１つの画像例様式を受信するように構成されている、請求項８に記載のシステム。
  13. 前記プロセッサが、電気解剖学的マッピングシステム及び医療撮像様式からなる測定システム群から選択される少なくとも１つの測定システムによって得られる位置測定値に、前記ニューラルネットワークモデルを適用するように構成されている、請求項８に記載のシステム。
  14. 前記器官が心臓の左心房である、請求項８に記載のシステム。
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