JP2020028714A - 肺静脈のマッピング後自動識別 - Google Patents

Abstract

【課題】解剖学的心臓マップの分析を行う方法を提供する。【解決手段】方法は、患者の器官の体積の重心を、体積の電子化解剖学的マップにおいて計算することを含む。解剖学的マップ上で、体積の表面上の重心から最も遠い位置が発見される。この位置が、器官の既知の解剖学的開口部として識別される。【選択図】図１

Description

本発明は、概して、心臓マッピングに関し、特に、解剖学的心臓マップの分析に関する。

いくつかの臨床処置では、心室などの器官の解剖学的マップを取得するための技術を採用している。例えば、米国特許出願公開第２００８／００８５０４２号は、被験者の身体内器官の近傍の第１の３次元（３Ｄ）画像を受信することと、器官の近傍の第１の３Ｄ画像内に管状構造の幾何学的モデルを作成することと、を含む撮像方法を記載している。侵襲性プローブが器官に挿入され、侵襲性プローブを使用して器官を含む第２の３Ｄ画像がキャプチャされる。１つ又は２つ以上の点が侵襲性プローブを使用して管状構造の表面に配置され、１つ又は２つ以上の点を幾何学的モデルに一致させることにより、第２の３Ｄ画像が第１の３Ｄ画像に位置合わせされる。

別の例として、米国特許出願公開第２０１２／０１７２７２４号は、心腔内心エコー画像内に電極視覚化要素を表示するように構成されている心臓内撮像システムを記載している。システムは更に、心腔内心エコー画像で表現された組織構造の断面を、モデル化組織構造を変更するためにシェル要素を生成するように自動的にセグメント化されると、視覚化、ナビゲーション、又はマッピングシステム内でモデル化することができる。

米国特許出願公開第２００７／０２７６２２５号は、体積視覚化技術を使用して、内部器官などのオブジェクトの３次元視覚化画像を生成する方法を記載している。この手法には、マルチスキャン撮像法、多重解像度撮像法、及び複雑な３次元オブジェクトのスケルトンを生成する方法が含まれる。用途としてはとりわけ、仮想膀胱鏡検査、仮想喉頭鏡検査、仮想血管造影などが挙げられる。

本発明の一実施形態は、患者の器官の体積の重心を、体積の電子化解剖学的マップにおいて計算することを含む方法を提供する。解剖学的マップ上で、体積の表面上の重心から最も遠い位置が発見される。この位置が、器官の既知の解剖学的開口部として識別される。

いくつかの実施形態では、本方法は、重心から体積の表面上の複数の位置までの複数の経路を計算することと、複数の経路の中で最長経路を発見することと、を含む。

いくつかの実施形態では、本方法は、発見された位置から所定の距離内にある、体積の表面上の複数の位置を開口部の一部として含めることを含む。

一実施形態では、本方法は、体積の表面を所与の数のピクセルに分割することと、各ピクセルへの最短経路を計算することと、を含む。

別の実施形態では、本方法は、解剖学的マップ上で、体積の表面上の１つ又は２つ以上の次に最も遠い位置を発見することであって、１つ又は２つ以上の次に最も遠い位置は、識別された開口部を除外した後の重心から最も遠く、かつ１つ又は２つ以上の次に最も遠い位置の中で識別された開口部から最も遠い、ことと、次に最も遠い位置を１つ又は２つ以上の追加開口部として識別することと、を更に含む。

いくつかの実施形態では、本方法は、所定数の位置が発見されるまで、１つ又は２つ以上の次に最も遠い位置の中で識別された開口部から最も遠いことに基づいて次に最も遠い位置をそれぞれ選択することにより、次に最も遠い位置のそれぞれを繰り返し発見することを含む。

いくつかの実施形態では、体積は心室を含む。

一実施形態では、本方法は、発見された位置をユーザに提示することを更に含む。

また、本発明の一実施形態によれば、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、患者の器官の体積の電子化解剖学的マップを記憶するように構成されている。プロセッサは、解剖学的マップにおいて患者の器官の体積の重心を計算し、解剖学的マップ上で、体積の表面上の体積の重心から最も遠い位置を発見するように構成されている。プロセッサは、その位置を、器官の既知の解剖学的開口部として識別するように更に構成されている。

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。

本発明の一実施形態による、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。 本発明の一実施形態による、体積内の候補開口部の自動識別を例示する、解剖学的マップの体積を示す概略レンダリングである。 本発明の一実施形態による、左心房の解剖学的マップ上の肺静脈の開口部を識別する方法を概略的に示すフローチャートである。

概論
カテーテルベースの解剖学的マッピング技術は、器官の腔（すなわち、体積）のマップを作成することができる。場合によっては、マッピング技術は解剖学的に体積の解剖学的開口部を認識しない。例えば、心臓の左心房（ＬＡ）のマッピングは、４つの肺静脈（ＰＶ）の開口部を表さない場合がある。したがって、既知の解剖学的構造を持つこのようなマップにおいて特徴（例えば、開口部）を識別するには、例えば、ＰＶ口の標識に基づき、ＬＡのマップにおける開口部などの開口部を示唆するマッピングされた体積内の特定の解剖学的標識を識別するために、放射線科医や心臓専門医などの訓練を受けた有資格者からの入力が必要になる場合がある。

本明細書で説明される本発明の実施形態は、器官の腔の電子化された解剖学的マップにおける開口部を自動的に発見し、表す方法を提供する。いくつかの実施形態において、マッピングされた腔の解剖学的標識を解剖学的マップに認識させ表示させるために、プロセッサは、解剖学的にマッピングされた腔を受信し、既知の解剖学的開口部についてマップを検索する。

いくつかの実施形態では、プロセッサは、器官の体積（すなわち、腔）の電子化解剖学的マップを受信し、マッピングされた体積の重心を計算する。次に、プロセッサは、マップ上の重心から最も遠い点を発見する。この点は開口部にあると想定され、ＬＡのマップの場合、このような点はＰＶ口にあると想定される。プロセッサは、開口部に、最遠点から既定の距離内にある全ての点を含ませ、これらの点は全て発見されたＰＶの一部であると想定される。次に、プロセッサは、マップ上の全ての位置を、発見された候補ＰＶの一部として表す。

プロセッサが最初の開口部（例えば、ＰＶ口）を発見すると、プロセッサは体積内の他の「最も遠い」点を検索する。いくつかの実施形態では、プロセッサは、「次に最も遠い」点を１つずつ発見する。次に最も遠い点は、重心から次に最も遠い点、及び他の全ての候補点の中で既に発見された候補開口部から最も遠い点であることに基づいて選択される。後者の条件は、プロセスが可能であるよりも相互に近すぎる候補を誤って定義しないようにするために設定される。具体的に言えば、次に最も遠い点は、最初に発見された候補開口部（例えば、最も遠い点から既定の距離を超えたマップ上の位置）には含まれない。プロセッサは、所定数の構造（例えば、開口部）が発見されるまで、次に最も遠い点が、重心から次に最も遠く、他の全ての候補点の中で既に発見された候補開口部から最も遠いことに基づき選択されるという検索を繰り返す。

一実施形態では、プロセッサは、ＬＡマップにおいて少なくとも５つの候補開口部、つまり、４つのＰＶ及び僧帽弁を発見する。検索のための所定数の候補開口部は、例えば、全ての候補開口部を確実にキャプチャするために６に設定されてもよい。次に、更に分析を行って、発見された５つの最も遠い位置を、ＬＡの１つ又は２つ以上の一般的に既知な解剖学的開口部として識別する。例えば、このような分析は、候補開口部を、ＬＡの非患者固有の解剖学的モデルにマークされたＰＶ口と相関させることで実行されてもよい。

いくつかの実施形態では、プロセッサは、マッピングされた体積の表面をピクセルに分割し、各ピクセルへの経路を計算し、経路長を比較し、それらの長さに従って経路をランク付けし、最長経路を有する位置とその周辺を候補開口部として表すことによって、解剖学的マップにおける候補開口部を発見する。

開示した技術では、自動化後処理方法を使用して、解剖学的マップを分析する。この技術は、医師が必要とする診断解釈作業を容易にすることにより、解剖学的マップの分析を簡易化する。したがって、開示した技術は、診断カテーテル法に必要な診断手順などの複雑な診断手順を迅速化することにより、患者にとって臨床診断及び治療サイクルをより利用し易くすることができる。

システムの説明
図１は、本発明の一実施形態による、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。図１は、患者２５の心臓２３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２９を使用している医師２７を示す。カテーテル２９は、その遠位端に、機械的に可撓性であり得る１つ又は２つ以上のアーム２０を備え、各アームに１つ又は２つ以上の電極２２が連結されている。マッピング手技中に、電極２２は、心臓２３の組織から信号を取得する、及び／又は心臓２３の組織に信号を注入する。プロセッサ２８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２８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。

手技中に、追跡システムを使用して感知電極２２のそれぞれの位置を追跡することで、信号のそれぞれとその信号が取得された位置とを関連付けることができる。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、感知電極２２のそれぞれと患者２５の皮膚に連結されている複数の表面電極２４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。例えば、３つの表面電極２４を患者の胸部に、別の３つの表面電極を患者の背部に、連結してもよい。（例示しやすいように、１本の表面電極のみを図１に示す。）患者の心臓２３内部の電極２２と表面電極２４との間に電流が流される。プロセッサ２８は、表面電極２４で生じた電流振幅間（又はこれらの振幅によって示されるインピーダンス間）の比及び患者の身体上の電極２４の既知の位置に基づいて、患者の心臓内の全ての電極２２の推定位置を計算する。こうして、プロセッサは、電極２２から受信した任意の所与のインピーダンス信号と信号が取得された位置とを関連付けることができる。

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。接触センサは電気解剖学的カテーテル２９の遠位端に取り付けられてもよい。上述したように、切除に使用される電極などの他のタイプの電極が、必要な位置データを取得するための電極２２に取り付けられて同様の方法で利用されてもよい。よって、位置データを収集するために使用される切除電極が、この場合、感知電極とみなされる。ある任意の実施形態では、プロセッサ２８は、測定中の電極２２のそれぞれと心室の内表面との間の物理的接触の質を示すように更に構成されている。

プロセッサ２８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、又は代替として若しくは更には、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。

肺静脈のマッピング後自動識別
図２は、本発明の一実施形態による、患者の左心房の体積４０内の候補開口部４９ａ〜４９ｆの自動識別を例示する解剖学的マップの体積を示す概略レンダリングである。示されるように、図２は、体積の解剖学的マップの「水密閉鎖メッシュ」レンダリングを示している。例えば、プロセッサ２８によって適用される、開示されているマッピング後プロセスは、開口部を識別するために経路長計算スキームを実行する。

図２により提示される例は、左心房の体積４０上でプロセッサ２８により計算され、例として、最長の経路として発見され、候補開口部４９ａ〜４９ｆの発見につながる、得られた経路５１ａ〜５１ｆを示しており、これらの候補開口部の一部は肺静脈に属する。経路５１ａ〜５１ｆを計算するために、プロセッサ２８はまず、マッピングされた体積４０の重心位置４９を計算する。マッピングされた体積４０の重心位置４９は、マッピングされた体積４０の全ての定義された点（例えば、電子化解剖学的マップ上のボクセル）の平均位置として定義される。一般に、重心位置４９は、マッピングされた体積４０中の定義された点のうちの１つをそれぞれ指す位置ベクトルのベクトル加算によって求められる。

次に、プロセッサは、マップ上に経路長の計算を適用する。例えば、プロセッサ２８は、計算が十分な空間解像度で全ての可能な経路を確実にカバーするように、マップを小さな区分（例えば、隣接するボクセル群）に分割してもよい。一実施形態では、プロセッサ２８は、マッピングされた体積の表面積を所与の数のピクセルに分割し、重心から各ピクセルまでの最短経路を計算する。

プロセッサは、いったん第１の開口部４９ａ（例えば、ＰＶ口）を発見すると、体積内の他の「最も遠い」点を検索する。いくつかの実施形態では、プロセッサは、「次に最も遠い」点を１つずつ発見する。次に最も遠い点は、重心から次に最も遠く、他の全ての候補点の中で既に発見された候補開口部から最も遠いことに基づき選択され、例えば、点５０ｂは点５０ｂ〜５０ｆのうち点５０ａから最も遠く、点５０ｃは点５０ｃ〜５０ｆのうち点５０ａ及び５０ｂから最も遠い、などである。後者の条件は、プロセスが可能であるよりも相互に近すぎる候補を誤って定義しないようにするために設定される。具体的に言えば、次に最も遠い点は、最初に発見された候補開口部（例えば、最も遠い点から既定の距離を超えたマップ上の位置）には含まれない。プロセッサは、所定数の構造（例えば、開口部）が発見されるまで、次に最も遠い点が、重心から次に最も遠く、他の全ての候補点の中で既に発見された候補開口部から最も遠いことに基づき選択されるという検索を繰り返す。

得られた経路５１ａ〜５１ｆが示され、これに対しプロセッサ２８は、続いて６個の対応する最も遠い位置（すなわち、点）５０ａ〜５０ｆを、開口部、おそらくはＰＶ口の候補位置として関連付ける。マップ上に対応する候補開口部を定義するために、発見された位置から既定の距離内にあるマップ４０上の全ての点が、候補開口部の一部として含められる。位置５０ａに見られるように、経路長が非常に似ている２つの経路が発見されるが、その２つのうちの１つが最短である。

図３は、本発明の一実施形態による、左心房の解剖学的マップ上の肺静脈の開口部を識別する方法を概略的に示すフローチャートである。手順は、プロセッサ２８が、マッピングステップ７０において、システム２１によって計算されたマップ４０など、患者２５の心臓２３のＬＡのマップを受信することから始まる。

次に、プロセッサ２８は、計算ステップ７１において、マッピングされたＬＡ体積の重心位置４９を計算する。次に、プロセッサ２８は、位置発見ステップ７２において、経路の計算により、マッピングされた体積内の重心位置４９（本例では、１つ又は２つ以上の最長経路長を有する位置４９ａ）から最も遠い位置を発見する。次に最も遠い点は、重心から次に最も遠く、他の全ての候補点の中で既に発見された候補開口部から最も遠いことに基づいて選択される（すなわち、ステップ７２）。

次に、プロセッサは、開口部表示ステップ７３において、最も遠い位置、及びマップ上の最も遠い位置から所定の距離内にあるマップ上の全ての点を候補開口部４９ａとして表す。

プロセスは、確認ステップ７６において、所定数の最も遠い位置が発見されたか否かを確認する。発見されていない場合、本方法はステップ７２にループバックし、プロセッサは次に最も遠い点を発見することにより探索を続ける（点５０ｂの発見から開始される）。このようにして、プロセッサは、次に最も遠い位置を繰り返し発見する。重心４９から体積の表面上で次に最も遠い位置を発見するために、プロセッサは、前に識別された開口部を除外する。

ステップ７２〜７６の反復プロセスは、所定数の候補開口部に達するまで（すなわち、プロセッサが所定数の位置を発見するまで）継続される。本例では、単なる例として、所定数は６である。

いったん所定数の候補開口部が発見されると、プロセッサ２８は、開口部識別ステップ７８において、ＬＡの体積の１つ又は２つ以上の一般的に既知なＰＶ口のある、発見された位置のうちの１つ又は２つ以上を識別する。この識別は、例えば、一般的に既知な口の解剖学的配置に依存してもよい。最後に、プロセッサは、表示ステップ８０において、表された開口部を備える電子化解剖学的マップを、医師２７に対してディスプレイ２６上に表示する。医師２７は、表示されたマップを用いて、左心房の肺静脈口の切除など、開口部の切除を計画及び実行することができる。

図３に示される例示的なフローチャートは、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。任意の実施形態では、例えば、ステップ７０〜８０で識別された開口部を医療画像で自動的に登録するために、様々な追加のステップが実行されてもよい。

本明細書で説明する実施形態は、主に、マッピングされた体積内の、肺静脈口などの既知の解剖学的開口部の識別に対処するが、本明細書で説明する方法及びシステムは他の用途でも使用され得る。例えば、開示された方法を利用して、不均衡なサイズ及び／又は形状を有する腔内のゾーンを識別してもよい。開示された実施形態は心臓用途に言及しているが、開示された方法は、任意の器官の腔のマッピングされた体積に適用されてもよい。例えば、本方法は耳鼻咽喉マップに適用できる。

上に述べた実施形態は例として挙げたものであり、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点が理解されよう。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、
患者の器官の体積の重心を、前記体積の電子化解剖学的マップにおいて計算することと、
前記解剖学的マップ上で、前記体積の表面上の前記重心から最も遠い位置を発見することと、
前記位置を、前記器官の既知の解剖学的開口部として識別することと、
を含む、方法。
（２） 前記位置を発見することは、前記重心から前記体積の前記表面上の複数の位置までの複数の経路を計算することと、前記複数の経路の中で最長経路を発見することと、を含む、実施態様１に記載の方法。
（３） 前記位置を識別することは、発見された前記位置から所定の距離内にある、前記体積の前記表面上の複数の位置を前記開口部の一部として含めることを含む、実施態様２に記載の方法。
（４） 前記経路を計算することは、前記体積の前記表面を所与の数のピクセルに分割することと、各ピクセルへの最短経路を計算することと、を含む、実施態様２に記載の方法。
（５） 前記解剖学的マップ上で、前記体積の表面上の１つ又は２つ以上の次に最も遠い位置を発見することであって、前記１つ又は２つ以上の次に最も遠い位置は、識別された前記開口部を除外した後の前記重心から最も遠く、かつ前記１つ又は２つ以上の次に最も遠い位置の中で前記識別された開口部から最も遠い、ことと、前記次に最も遠い位置を１つ又は２つ以上の追加開口部として識別することと、を含む、実施態様１に記載の方法。

（６） 前記次に最も遠い位置を発見することが、所定数の位置が発見されるまで、前記１つ又は２つ以上の次に最も遠い位置の中で前記識別された開口部から最も遠いことに基づいて次に最も遠い位置をそれぞれ選択することにより、前記次に最も遠い位置のそれぞれを繰り返し発見することを含む、実施態様５に記載の方法。
（７） 前記体積が心室を含む、実施態様１に記載の方法。
（８） 前記発見された位置をユーザに提示することを含む、実施態様１に記載の方法。
（９） システムであって、
患者の器官の体積の電子化解剖学的マップ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、
前記解剖学的マップにおいて患者の器官の体積の重心を計算し、
前記解剖学的マップ上で、前記体積の表面上の前記重心から最も遠い位置を発見し、
前記位置を、前記器官の既知の解剖学的開口部として識別する、ように構成されているプロセッサと、
を備える、システム。
（１０） 前記プロセッサが、前記重心から前記体積の前記表面上の複数の位置までの複数の経路を計算し、前記複数の経路の中で最長経路を発見することにより、前記位置を発見するように構成されている、実施態様９に記載のシステム。

（１１） 前記プロセッサが、発見された前記位置から所定の距離内にある前記体積の前記表面上の複数の位置を前記開口部の一部として含めることにより、前記位置を識別するように構成されている、実施態様１０に記載のシステム。
（１２） 前記プロセッサが、前記体積の前記表面を所与の数のピクセルに分割し、各ピクセルへの最短経路を計算することにより、前記経路を計算するように構成されている、実施態様１０に記載のシステム。
（１３） 前記プロセッサが、前記解剖学的マップ上で、前記体積の表面上の１つ又は２つ以上の次に最も遠い位置を発見することであって、前記次に最も遠い位置が、識別された前記開口部を除外した後の前記重心から最も遠く、かつ前記１つ又は２つ以上の次に最も遠い位置の中で前記識別された開口部から最も遠い、ことと、前記次に最も遠い位置を１つ又は２つ以上の追加開口部として識別することと、を行うように更に構成されている、実施態様９に記載のシステム。
（１４） 前記プロセッサは、所定数の位置が発見されるまで、前記１つ又は２つ以上の次に最も遠い位置の中で前記識別された開口部から最も遠いことに基づいて次に最も遠い位置をそれぞれ選択することにより、前記次に最も遠い位置のそれぞれを繰り返し発見するように構成されている、実施態様１３に記載のシステム。
（１５） 前記プロセッサが、心室のマッピングされた体積内部の重心を計算するように構成されている、実施態様９に記載のシステム。

（１６） 前記プロセッサが、発見された前記１つ又は２つ以上の最も遠い位置をユーザに提示するように更に構成されている、実施態様９に記載のシステム。

Claims (16)

1. 方法であって、
   患者の器官の体積の重心を、前記体積の電子化解剖学的マップにおいて計算することと、
   前記解剖学的マップ上で、前記体積の表面上の前記重心から最も遠い位置を発見することと、
   前記位置を、前記器官の既知の解剖学的開口部として識別することと、
   を含む、方法。
2. 前記位置を発見することは、前記重心から前記体積の前記表面上の複数の位置までの複数の経路を計算することと、前記複数の経路の中で最長経路を発見することと、を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記位置を識別することは、発見された前記位置から所定の距離内にある、前記体積の前記表面上の複数の位置を前記開口部の一部として含めることを含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記経路を計算することは、前記体積の前記表面を所与の数のピクセルに分割することと、各ピクセルへの最短経路を計算することと、を含む、請求項２に記載の方法。
5. 前記解剖学的マップ上で、前記体積の表面上の１つ又は２つ以上の次に最も遠い位置を発見することであって、前記１つ又は２つ以上の次に最も遠い位置は、識別された前記開口部を除外した後の前記重心から最も遠く、かつ前記１つ又は２つ以上の次に最も遠い位置の中で前記識別された開口部から最も遠い、ことと、前記次に最も遠い位置を１つ又は２つ以上の追加開口部として識別することと、を含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記次に最も遠い位置を発見することが、所定数の位置が発見されるまで、前記１つ又は２つ以上の次に最も遠い位置の中で前記識別された開口部から最も遠いことに基づいて次に最も遠い位置をそれぞれ選択することにより、前記次に最も遠い位置のそれぞれを繰り返し発見することを含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記体積が心室を含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記発見された位置をユーザに提示することを含む、請求項１に記載の方法。
9. システムであって、
   患者の器官の体積の電子化解剖学的マップ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、
   前記解剖学的マップにおいて患者の器官の体積の重心を計算し、
   前記解剖学的マップ上で、前記体積の表面上の前記重心から最も遠い位置を発見し、
   前記位置を、前記器官の既知の解剖学的開口部として識別する、ように構成されているプロセッサと、
   を備える、システム。
10. 前記プロセッサが、前記重心から前記体積の前記表面上の複数の位置までの複数の経路を計算し、前記複数の経路の中で最長経路を発見することにより、前記位置を発見するように構成されている、請求項９に記載のシステム。
11. 前記プロセッサが、発見された前記位置から所定の距離内にある前記体積の前記表面上の複数の位置を前記開口部の一部として含めることにより、前記位置を識別するように構成されている、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記プロセッサが、前記体積の前記表面を所与の数のピクセルに分割し、各ピクセルへの最短経路を計算することにより、前記経路を計算するように構成されている、請求項１０に記載のシステム。
13. 前記プロセッサが、前記解剖学的マップ上で、前記体積の表面上の１つ又は２つ以上の次に最も遠い位置を発見することであって、前記次に最も遠い位置が、識別された前記開口部を除外した後の前記重心から最も遠く、かつ前記１つ又は２つ以上の次に最も遠い位置の中で前記識別された開口部から最も遠い、ことと、前記次に最も遠い位置を１つ又は２つ以上の追加開口部として識別することと、を行うように更に構成されている、請求項９に記載のシステム。
14. 前記プロセッサは、所定数の位置が発見されるまで、前記１つ又は２つ以上の次に最も遠い位置の中で前記識別された開口部から最も遠いことに基づいて次に最も遠い位置をそれぞれ選択することにより、前記次に最も遠い位置のそれぞれを繰り返し発見するように構成されている、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記プロセッサが、心室のマッピングされた体積内部の重心を計算するように構成されている、請求項９に記載のシステム。
16. 前記プロセッサが、発見された前記１つ又は２つ以上の最も遠い位置をユーザに提示するように更に構成されている、請求項９に記載のシステム。

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