JP2020505995A - 解剖構造の挙動の特徴付け - Google Patents

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Abstract

本開示は一般に、解剖構造の挙動を特徴付けるためのシステムおよび方法に関する。追跡データは、３次元追跡座標系における少なくとも１つのセンサの少なくとも位置を経時的に表すために、追跡システムによって生成することができる。運動モデルは、複数の時間インスタンスにわたる解剖構造の挙動を特徴付けるために生成される。例えば、運動モデルは、自由パラメータの少なくとも１つおよび１つの時間パラメータを含む。各自由パラメータは、追跡データから導出された解剖構造の幾何学的形状を推定し、時間パラメータは、複数の時間インスタンスにわたって自由パラメータをインデックス化する。解剖構造の挙動を経時的に特徴付けるために、運動モデルに基づいて一連のグラフィック画像を提供するように画像が生成される。

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１７年２月６日に出願された、タイトルが「CHARACTERIZING A BEHAVIOR OF AN ANATOMICAL STRUCTURE」である米国仮出願第６２／４５５，１４０号に基づく優先権の利益を主張し、その全体が参照により本明細書に組み込まれている。
本開示は、概して、血管内構造などの解剖構造の挙動を特徴付けるためのシステム、方法、およびデバイスに関する。
血管（例えば、動脈および静脈）のような血管構造がどのように挙動するかを理解することは、医療スタッフ（例えば、外科医）にとって興味深い。様々な撮像方法論は、血管構造の挙動を評価することができる。しかしながら、Ｘ線透視法のような多くの既存の撮像方法は、患者および介護者の両方を電離放射線に曝露する。加えて、多くの既存の撮像装置は、造影剤を使用せずに、例えば手術中に、血管および他の構造によって示される挙動をリアルタイムで適切に視覚化することができない。多くの場合、結果として得られる画像は不十分な視覚化を提供することがあり、したがって、特に複雑な解剖構造または高度な処置の場合に、実行可能なガイダンスを提供するには不十分である。
一例として、解剖構造の運動を特徴付けるシステムが開示される。システムは、解剖構造内に挿入するように構成された装置に取り付けられたセンサを含む。追跡システムは、３次元追跡座標系におけるセンサの少なくとも位置を経時的に表す追跡データを生成する。演算装置は、少なくとも１つの自由パラメータおよび１つの時間パラメータに基づいて、時間間隔にわたる解剖構造の挙動を特徴付ける運動モデルを計算するために、機械可読命令を実行するプロセッサを含む。自由パラメータは、追跡データから導出される解剖構造の幾何学的形状を推定する。時間パラメータは、時間間隔にわたって自由パラメータをインデックス化する。命令はまた、時間間隔にわたる解剖構造の挙動を視覚化するために、運動モデルの図式的表現を生成するようにプログラムされる。
別の例として、方法は、３次元追跡座標系における少なくとも１つのセンサの少なくとも位置を経時的に表すために、追跡システムによって生成された追跡データを保存するステップを含む。運動モデルは、複数の時間インスタンスにわたる解剖構造の挙動を特徴付けるために生成される。例えば、運動モデルは、少なくとも１つの自由パラメータおよび１つの時間パラメータを含む。各自由パラメータは、追跡データから導出される解剖構造の幾何学的形状を推定し、時間パラメータは、複数の時間インスタンスにわたって自由パラメータをインデックス化する。解剖構造の挙動を特徴付けるために、運動モデルに基づいて一連のグラフィック画像を提供するように画像が生成される。
解剖構造の解剖学的挙動を特徴付けるシステムの一例を示す。 解剖学的挙動特徴付けシステムのブロック図の一例を示す。 解剖構造の解剖学的挙動を視覚化するためのシステムのブロック図の一例を示す。 解剖構造の挙動を特徴付けるために解剖構造内に配置された装置の一例を示す。 血管壁に接触するセンサに基づいて解剖構造の挙動を特徴付けるために解剖構造内に配置された別の装置の一例を示す。 解剖構造の挙動を特徴付けるために解剖構造内に配置された別の装置の一例を示す。 別の解剖構造の挙動を特徴付けるために解剖構造内に配置された装置の一例を示す。 解剖構造の挙動を特徴付けるための例示的な方法を示すフロー図である。 追跡データおよび時間データを取得するための例示的な方法を示すフロー図である。 解剖構造の挙動を特徴付けるための別の例示的な方法を示すフロー図である。 解剖構造の挙動を特徴付けるためのさらに別の例示的な方法を示すフロー図である。 演算装置を含む例示的な動作環境を示す。
本開示は概して、血管内構造（例えば、大動脈などの血管）または管状構造（例えば、食道、腸など）などの解剖構造の挙動を特徴付けるためのシステム、方法、およびデバイスに関する。いくつかの例では、解剖構造の挙動が、１つ以上の他の解剖学的機能に対して周期的または定期的な運動を示すことがある。例えば、呼吸の周期的な解剖学的機能（例えば、呼吸周期）は、呼吸周期の関数として変化する大動脈、腎動脈、または他の解剖構造の運動をもたらし得る。追加的にまたは代替的に、心臓周期は、大動脈または他の解剖構造を、各心拍に対応して移動させてもよい。したがって、これらおよび他の解剖構造の運動は、電離放射線がない状態で追跡システムによって捕捉され、解剖学的機能のためのセンサ信号にゲート制御されてもよい。
一例として、本明細書に記載のシステムおよび方法は、血管内処置などの医療処置中に使用することができる。１つ以上のセンサを含む物体（例えば、カテーテル内のガイドワイヤなどの装置）は、解剖構造内に配置され、それによって固定され、解剖構造の経時的な運動に対応して移動するように構成されることができる。一例として、センサは、ガイドワイヤの長さ方向に沿って分布された導電性センサコイルなどの電磁（ＥＭ）センサとすることができる。
追跡システムは、３次元追跡座標系における各センサの経時的な位置および／または向きを表す追跡データを生成する。上述したように、このような構造に対して固定されたセンサは、１つ以上の周期性の解剖学的機能（例えば、呼吸または心臓周期）に対応して患者の体内を移動することができる。追跡データは、解剖構造の経時的な位置に関連する管特徴化データを生成するために評価されてもよい。例えば、センサの位置および／または向きは、各時間サンプルについて計算することができ、これを使用して、センサが固定されるガイドワイヤまたは他の装置の幾何学的形状を計算することができる。例えば、１つ以上のパラメータモデルが生成して、各時間サンプルにおける解剖構造の幾何学的形状を記述する。一連の時間インスタンスにわたる計算された幾何学的情報は、解剖学的特徴化データを生成するために集約されてもよく、解剖学的特徴化データは、解剖構造の空間的挙動の経時的な変化を視覚化する４次元（４Ｄ）グラフィック画像を提供するためにレンダリングされてもよい。
さらなる例として、管特徴化データに対応する４Ｄパラメトリック運動モデルを計算して、１つ以上の自由パラメータおよび時間パラメータに基づいて、ある時間間隔にわたって解剖構造の挙動を特徴付けることができる。例えば、各自由パラメータは、中心線の幾何学的形状および／または表面壁の幾何学的形状を記述する１つ以上のスプライン関数のような、追跡データから導出された解剖構造の幾何学的形状を推定する。時間パラメータは、関心のある時間間隔、および／または、上記時間間隔にわたって自由パラメータをインデックス化する周期的な解剖学的機能を表すことができる。
４Ｄパラメトリックモデルは、解剖構造の挙動（例えば、空間的な幾何学的形状）の経時的変化を視覚化するグラフィック画像を生成するために利用されてもよい。例えば、４Ｄパラメトリックモデルは、経時的に変化する解剖構造の対応する視覚化をレンダリングするためのグラフィックスパイプラインを駆動するための原型プリミティブとして使用されてもよい。パラメトリックモデルをインデックス化する時間パラメータは、解剖学的機能を表す入力信号に従って、心臓周期または呼吸周期などの時間的な解剖学的機能の位相と相関させることができる。例えば、心臓周期は、心電図（ＥＫＧ）にゲート制御されてもよく、呼吸周期は、呼吸モニタ（例えば、ベルトまたは他のタイプのモニタ）によって提供される呼吸入力信号にゲート制御されてもよい。したがって、解剖構造の動きを特徴付ける解剖学的挙動データは、１つ以上の解剖学的機能と時間相関させることができ、そのような解剖学的機能に応答して解剖構造がどのように変化するかを視覚化するためなどに、メモリに格納することができる。このような相関関係は、患者の心臓および呼吸周期または他の解剖学的機能が解剖構造の運動にどのように影響するかについてのより深い理解を提供することができる。
さらに別の例として、特徴化データから導出された構造（例えば、管）の解剖学的挙動を時間的に評価して、別の埋め込み型デバイスが、そのような埋め込み型デバイスが解剖構造内で位置決め・移動されることを含む、解剖構造の経時的な運動に及ぼす影響を識別することができる。例えば、特徴化データの第２のセットは、解剖構造内で前進させられるときに位置および／または向き情報を記録するために、埋め込み型デバイス上の（または埋め込み型デバイス内にあるガイドワイヤ上の）センサから生成されてもよい。構造内に埋め込まれた埋め込み型デバイスを有さない構造についての配置前特徴付けデータ（例えば、４Ｄパラメトリックモード）と、同じ構造内に埋め込み型デバイスを有する特徴付けデータの第２の組との間の差は、経時的な差を表すために決定され、視覚化され得る。解剖構造に対する埋め込み型デバイスの配置前に取り込まれた運動データ（例えば、３次元画像データ）を使用して、解剖構造の１つ以上の配置前パラメトリックモデルを導出することができる。事前配置モデルは、解剖構造に対する埋め込み型デバイスの配置後に捕捉された運動データに対して評価されてもよい。このようにして、解剖構造の運動の変化は、評価に基づいて決定され、経時的な変形データとして、およびデバイスが解剖構造の長さ方向に沿って軸方向に前進および／または後退するときの、解剖構造に対する埋め込み型デバイスの相対位置の関数として、メモリに保存され得る。変形データは、埋め込み型デバイスが解剖構造に対して移動されるときに、経時的な解剖学的モデルを特徴付けるために使用される、解剖構造のための別のパラメトリックモデルを補足・導出するために使用され得る。
追加的にまたは代替的に、本明細書に記載されるシステムおよび方法は、解剖構造がドリコ拡張症または別の状態の症状を示しているかどうかを決定するためにさらに使用され得る。そのようなシステムおよび方法はさらに、識別された解剖学的機能および／または構造を横断する埋め込み型デバイスの影響に応答してねじれおよび／または並進を示す解剖構造の領域を識別するために使用されてもよい。例えば、影響は、埋め込み型デバイスの存在する４Ｄモデルと埋め込み型デバイスの存在しない４Ｄモデルとの間の差から決定されてもよく、この影響は、視覚化において図式的にレンダリングされてもよい。視覚化は、解剖構造において経験されているねじれおよび／または並進の量を表す値を有するカラースケールに従ってレンダリングされてもよい。
図１は、解剖学的挙動特徴化（ＡＢＣ）システム１００の一例を示す。ＡＢＣシステム１００は物体１０２（例えば、ガイドワイヤまたは同様の器具）を含むことができる。物体１０２は、例えば医療処置中に、シースおよび／またはカテーテル（いずれも図１には示されていない）などの既存の解剖学的装置と共に使用することができる。一例では、医療処置は、物体１０２が血管解剖構造１１４を通ってナビゲートされる血管内処置とすることができる。血管内処置は、他の処置の中でも、腹部大動脈瘤（ＡＡＡ）修復処置、腎動脈ステント留置処置、または大動脈解離修復処置を含むことができる。他の例では、この処置は、任意の他の管状解剖構造（例えば、気管支管、食道、腸など）１１４への異物の一時的な挿入を含み得る。
例として、物体１０２は、患者（例えば、人間または動物）に挿入され、患者の１つ以上の解剖構造１１４を通してナビゲートされ得る。１つ以上の解剖構造は、１つ以上の血管内構造（例えば、動脈または静脈）などの内腔を含む細長い管状血管構造を含むことができる。あるいは、１つ以上の解剖構造は、少なくとも１つの血管、動脈、胃腸管の一部、気道の一部、または生殖管の一部を含むことができる。例えば、物体１０２は、１つ以上の解剖構造を通る物体１０２のトルク伝達性、追跡性、押し込み可能性、および横断可能性を実現するために、テーパ状の内側コアを有する遠位端セグメント１０４を有するガイドワイヤであってもよい。ガイドワイヤ１０２は、生体適合性であり得、Terumo Corporation（登録商標）から利用可能なGlidewire（登録商標）ワイヤ、またはCook Group, Inc.から利用可能なLunderquist（登録商標）ワイヤなど、既存のガイドワイヤに対応する相対的な剛性およびコンプライアンスを有することができる。
物体１０２は、関連する追跡システム１１０によって検出可能な１つ以上のセンサ１０６を含むことができ、この追跡システムは、電離放射線の非存在下で、３次元空間（例えば、追跡システムの座標系）における各センサの位置および／または向きを特定するように構成される。例として、追跡システム１１０は、Northern Digital, Inc.からのAurora（登録商標）ＥＭ追跡システム、Medtronic, Inc.（登録商標）からのStealthStation（登録商標）手術ナビゲーションシステム、またはBiosense Webster, Inc.（登録商標）からのCARTO 3（登録商標）電極マッピングシステムである。
例えば、１つ以上のセンサ１０６は、物体１０２の長手方向部分に沿った選択された位置に存在することができる。例えば、１つ以上のセンサ１０６は、物体（例えば、ガイドワイヤ）１０２の遠位端セグメント１０４の長手方向部分の軸（例えば、中心線）に沿って分布された、均等に離間された複数のセンサを含むことができる。追加的にまたは代替的に、物体１０２の長手方向部分の軸に沿って固定された複数のＥＭセンサは、長手方向部分の長さの関数とすることができる。いくつかの例では、各センサが、複数（例えば、５または６）の自由度でのトラッキングを可能にするために、追跡システム１１０によって検出可能であり得る。電磁タイプの追跡システム１１０によって検出することができるセンサの例は、カナダ、オンタリオ州のNorthern Digital, Inc.から市販されているセンサコイルである。追跡システムのタイプに応じて、他の種類のセンサ１０６を使用することができる。
いくつかの例では、物体１０２は、ガイドワイヤの第１の端部から半径方向外向きに延在し、解剖構造１１４の内壁に沿った接触位置に係合する遠位端で終端するように機械的に付勢された１組の２つ以上の脚部（図１には示されていないが、例えば、図４〜図７を参照）をさらに含むことができる。したがって、直径方向に対向する脚部の各対は、ガイドワイヤ本体をその遠位端の間の中間位置（例えば、中心）に保持するように動作する。このようにして、脚部は、各センサが患者の身体内の隣接する側壁の運動に対応して移動するように、各センサを内部側壁に対して固定位置に保持するように動作する。例えば、脚部は、ニチノールまたは別の自己拡張性（例えば、形状記憶合金）材料から形成されてもよい。
一例として、脚部（例えば、プロングまたはタイン）の各々は、物体１０２に対する既存の解剖学的装置（例えば、カテーテル本体またはシース）の後退中に自己拡張し、物体１０２に沿って脚部と係合し、脚部を横切るようにカテーテルを前進させる間に折り畳まれるように構成することができる。脚部は、解剖構造の所与の位置に配置されている間、（例えば、脚部を血管壁に一時的に固定することによって）物体１０２の軸方向移動を防止するのを助けるように構成することができる。
いくつかの例では、センサがガイドワイヤに沿ったセンサステーションに配置され、脚部によって内腔の中心またはその近くに保持されてもよい。追加的にまたは代替的に、脚部は、解剖構造の内壁に沿った接触位置に係合するセンサをその遠位端に含むことができる。例えば、直径方向に対向するセンサの各対の間の距離は、追跡データから特定することができる。この距離は、それぞれのステーションのための解剖構造の直径を規定し、センサ間の内腔の中心線は、センサの位置の間に存在する。例えば、中心線位置は、内腔壁に沿って配置された関連するセンサステーションの２つ以上のセンサの位置の幾何平均として計算される。
いくつかの例では、器具１０２は、１つ以上の電気リード１０８をさらに含むことができる。１つ以上の電気リード１０８は、１つ以上のセンサ１０６のそれぞれを追跡システム１１０に結合することができる。例えば、追跡システム１１０は、患者の体内に挿入される物体が存在する空間的な大きさのある３Ｄ空間（例えば、３Ｄ追跡座標系）内に電磁（ＥＭ）場を生成することができる。追跡システムによって生成されるＥＭ場は、１つ以上のＥＭセンサ１０６に電流を誘導することができる。これらの誘導された信号は、１つ以上の電気リード１０８を介して追跡システム１１０に供給することができる。患者空間内の所与の点でそれぞれのＥＭセンサ１０６に誘導される所与の量の電流は、追跡システム空間の座標系内のそれぞれのＥＭセンサ１０６の３次元（３‐Ｄ）位置を表すことができる。
追跡システム１１０は、それぞれのＥＭセンサ１０６に提供された誘導信号に基づいて、それぞれのＥＭセンサ１０６が３Ｄ空間内でその位置および／または向きを変化させるときに、それぞれのＥＭセンサ１０６について、３Ｄ位置および向きを経時的にリアルタイムで（例えば、手術中に）決定することができる。追跡システム１１０は、追跡システムの座標系におけるセンサ１０６の位置および／または向きの各々の動的リアルタイム計算を可能にすることができ、一方、１つ以上のＥＭセンサ１０６は、例えば、解剖構造の空間的挙動の変化に応答して、経時的に移動する。例えば、空間的挙動は、呼吸、心臓の鼓動、嚥下等のような、１つ以上の随意または不随意の解剖学的機能によって影響され得る。追跡システム１１０は、センサ信号に応答して導出された追跡データを演算装置１１２に供給することができる。演算装置の位置および／または向きデータは、複数のＥＭセンサ１０６のそれぞれの３Ｄ位置および向きを経時的に特徴付ける。演算装置１１２は、位置および／または向きデータを追跡データとしてメモリに保存することができる。
演算装置１１２は、ＡＢＣメソッド１１６を含む１つ以上のプロセッサ（たとえば、プロセッサコア）によって実行可能な機械可読命令を含むようにプログラムされる。ＡＢＣ方法１１６は、センサ１０６の各々について経時的に追跡システムによって生成された追跡データに基づいて、解剖構造１１４の４Ｄ特徴を生成するようにプログラムされる。例えば、解剖構造１１４の幾何学的形状は、時間間隔内の各時刻インスタンスにおける、中心線幾何学的形状および／または内腔壁の幾何学的形状を含むことができる。本明細書で開示されるように、時間間隔は、心周期の呼吸などの解剖学的機能に対応するなど、周期的であってもよく、したがって、ＡＢＣ方法１１６は、１つ以上のそのような周期を表す時間パラメータに基づいて、解剖構造の幾何学的形状を特徴付けることができる。したがって、演算装置１１２は、所与の時間間隔における複数の連続する時間インスタンスにわたって、（たとえば、ＡＢＣ方法１１６によって）生成されたＡＢＣデータを集約することによって、４Ｄ ＡＢＣデータをメモリに格納することができる。ＡＢＣデータは、解剖構造の挙動を経時的に視覚化する、対応する４Ｄグラフィック画像をレンダリングするためにグラフィックスパイプラインに供給することができる。上述のように、時間パラメータは、周期的な解剖学的機能に対応することができ、したがって、ＡＢＣデータの時間インスタンスは、そのような解剖学的機能を表す入力信号にゲート制御され、多数のサイクルにわたるそのような解剖学的機能による解剖構造の変化を経時的に視覚化するために連結されることができる。
いくつかの例では、ＡＢＣ方法は、１つ以上の時間間隔にわたる解剖構造の空間的挙動を特徴付ける４ＤパラメトリックモデルとしてＡＢＣデータを生成する。パラメトリックモデルは、１つ以上の自由パラメータおよび１つの時間パラメータを使用することができる。自由パラメータは、時間パラメータに従ってインデックス化された複数のタイムスライスの各々における解剖構造の幾何学的形状を推定することができる。例えば、自由パラメータは、時間パラメータに従って時間間隔にわたって変化する細長い管状解剖構造の中心線の形状を定義する線形自由パラメータに対応することができる。代替的にまたは追加的に、自由パラメータは、時間パラメータに従って時間間隔にわたって変化する解剖構造の断面形状を定義する接線自由パラメータに対応することができる。
本明細書に開示されるように、出力制御部１１８は、グラフィックスパイプラインを介してパラメトリックモデルを（例えば、原型として）処理し、グラフィック画像を生成して、ディスプレイ（例えば、スクリーン、ヘッドアップディスプレイなど）１２０上に、解剖構造の空間的挙動を経時的に視覚化することができる。出力制御１１８は、演算装置１１２内のハードウェア、ファームウェア、および／またはソフトウェアとして実装することができる。いくつかの例では、出力制御１１８は、解剖構造が解剖学的機能に応答して空間的にどのように変化するかを視覚化するために、例えば、ゲート制御解剖学的機能を表す入力信号に応答して、選択された（例えば、ユーザ選択された）解剖学的機能とともに４Ｄパラメトリックモデルをゲート制御（例えば、同期）することができる。視覚化のためのさらなるコンテキストを提供するために、モデルは、（例えば、解剖学的目印に基づいて）解剖構造のための画像データを有する共通座標系に登録されてもよく、運動モデルの視覚化は、画像上のグラフィック画像上のオーバーレイとしてレンダリングされることができる。
いくつかの例では、４Ｄパラメトリックモデルは、３Ｄ画像データ（例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャン、磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）スキャン、または別の撮像モダリティ）から導出されたような解剖構造を静的に記述する別のパラメトリックモデルと組み合わせることができる。例えば、４Ｄパラメトリックモデルは、（例えば、オフラインプロセスにおいて以前に導出されている）他のパラメトリックモデルと共通の空間座標系に登録されてもよい。したがって、４Ｄパラメトリックモデルは、他のパラメトリックモデルによって定義される解剖構造の少なくとも一部分のための変形パラメータを提供することができ、それによって、取得された追跡データに基づいて、解剖構造の少なくとも一部分の挙動（例えば、周期的挙動）を示す４Ｄ画像をグラフィックスパイプラインが経時的に生成することを可能にする。
さらなる例として、図２は、患者２１０の解剖構造の挙動を経時的に特徴付けるパラメトリック運動モデル２０２（例えば、４Ｄ時空間モデル）を生成するためのシステム２００のブロック図の一例を示す。本明細書に開示されるように、運動モデル２０２は、モデル２０２をインデックス化するために使用され得る１つ以上の時間パラメータに従って、解剖構造の運動を経時的に視覚化するために使用され得る。本明細書に開示される例では、解剖構造は、内腔を通って延在する長手方向中心線と、中心線の周りの円形側壁とを有する内腔を含む管状組織を含んでもよい。このような管状組織の例としては、１つ以上の血管内構造（例えば、動脈または静脈）、胃腸管の一部、気道の一部、または生殖管の一部が挙げられる。
システム２００は、追跡システム２０４を含み、追跡システム２０４は、図１に関して開示された追跡システム１１０と同じであり得る。したがって、追跡システム２０４は、電離放射線を必要としない追跡座標系における１つ以上のセンサ２０８の位置および／または向きを記述する追跡データ２０６を提供する。各センサ２０８は、解剖構造内に侵襲的に（例えば、低侵襲性または最小侵襲性の手順を介して）配置され得る。本明細書で使用されるように、非電離放射線は、原子または分子をイオン化するのに十分な量子当たりのエネルギーを運ばない、すなわち、原子または分子から電子を完全に除去するのに十分なエネルギーを運ばない、任意のタイプの電磁放射線を指すことができる。物質を通過するときに荷電イオンを生成する代わりに、追跡システムによって提供される電磁放射は、励起、すなわち電子のより高いエネルギー状態への移動のためだけに十分なエネルギーを有することができる。追跡データ２０６を提供するために、超音波センサなどの他のタイプの追跡システムを使用することもできる。追跡データ２０６は、追跡システム２０４によって検出することができる各センサ２０８の３Ｄ座標系（例えば、３Ｄベクトル）における位置および／または向きを含むことができる。
ＥＭ追跡システム２０４の例では、位置計算機２１２が、各センサからのセンサ信号に基づいて各センサ２０８の３次元位置および／または向きを計算する。例えば、センサ信号は、追跡システム２０４からのインターロゲーション（ｉｎｔｅｒｒｏｇａｔｉｏｎ）領域（例えば、磁界発生器によって生成される変化する磁界）に応答して、各センサ２０８内に誘導される。位置計算機２１２は、変換２１６を実施して、センサ信号を、各センサの位置および向きを定義する対応ベクトルに変換することができる。例えば、変換２１６は、デジタル化されたセンサ信号に適用され、インターロゲーション（ｉｎｔｅｒｒｏｇａｔｉｏｎ）領域が提供される空間ボリュームに従って、追跡システムの座標系に存在する原点に対する各センサの３Ｄ位置および向きを計算する。追跡システム２０４は、出力サンプルレートを有する追跡データを提供して、追跡データが生成されるときにリアルタイムで患者２１０の解剖構造のための４Ｄ運動モデルを構築するために、モデル発生器２２０が各センサの４Ｄリアルタイム位置決め情報を利用することを可能にすることができる。
モデル発生器２２０は、幾何学的形状の変化を含む、解剖構造の空間的挙動を経時的に表す運動モデルデータ２０６を生成するように構成される。モデル発生器は、１つ以上の記憶媒体に格納された機械可読命令として実装されてもよく、機械可読命令は、（たとえば、演算装置１１２または１２００の）プロセッサによって実行されると、本明細書で開示されるように、対応する機能および方法を実行する。したがって、モデル発生器２２０は、複数の時間インスタンスについて追跡データ２０６に基づいてモデルデータ２０６を計算する命令を実行する。モデル発生器２２０は、例えば、アプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩ）を介して追跡システム２０４によって生成された追跡データ２０６にアクセスすることができる。運動モデル２０２を提供するためにモデル発生器によって実施される命令および対応する計算は、解剖構造の中心線または内壁に対するセンサ２０８の位置およびセンサの数に応じて変化する。
追跡データ２０６が解剖構造（例えば、図４に示されるような内腔を有する管状構造）の一部の中心線に沿って配置された複数のセンサから生成される例では、モデル発生器２２０は、センサ位置（例えば、３Ｄ位置および向き）を利用して、４Ｄ中心線モデル２２２を計算することができる。例えば、モデル発生器２２０は、１つ以上の時間間隔における各サンプル時間（時間インスタンス）について追跡データ２０６によって提供されるセンサ位置に従って、構造の中心線に沿った一連の幾何学的ノットを特定する結び目ロケータ機能２２４を含む。いくつかの例では、結び目ロケータ２２２は、隣接するセンサ位置の幾何学的平均などのセンサ位置間を補間して、各時間インスタンスにおける中心線位置のための追加の幾何学的ノットを提供することができる補間された位置を提供することができる。結び目ロケータ２２２は、１つ以上の時間間隔の各時間インスタンスについて、各結び目の３Ｄ位置を保存することができる（例えば、２次元（２Ｄ）アレイにおいて、各行は、それぞれの時間について一連の結び目位置含む）。
中心線モデル計算器２２４は、スプライン反転２２６を実施して、対応するスプライン補間を生成し、これは、各時間インスタンスについて中心線を（例えば、ロフト拠点またはＢスプラインとして）パラメータ化する。例えば、スプライン補間は、中心線に沿った幾何学的ノットの位置に対応するような１つ以上の自由パラメータに基づくＢスプラインとしての中心線の幾何学的形状を表すことができ、各幾何学的ノットの曲率を特定する制御点を表すことができる。中心線モデル計算機２２４は、１つ以上の時間パラメータ２３０に従ってインデックス化されたそのようなスプラインの時系列のシーケンスとして中心線モデル２２４を生成することができる。例えば、時間パラメータは、（例えば、ＥＫＧからの）心周期または（例えば、呼吸センサベルトからの）呼吸周期などの周期的な解剖学的機能にゲート制御されてもよい。いくつかの例では、２つ以上の時間指数を適用して、経時的に中心線をパラメータ化することができる。例えば、１つの４Ｄモデルは、第１の周期的な解剖学的機能（例えば、心周期）に従って中心線の幾何学的形状を表すように生成され、別の４Ｄモデルは、第２の周期的な解剖学的機能（呼吸周期）に従って幾何学的形状を表すように生成される。したがって、第１および第２のモデルの両方が、経時的に収集された同じ幾何学的ノットからのスプライン反転によって計算された空間的挙動の変化を表すことができるが、様々なモデルには、それぞれの解剖学的機能にゲート制御された構造の動きを経時的に視覚化するために、（例えば、スプライン評価中に）中心線幾何学的形状をインデックス化するために使用される異なる時間パラメータが含まれる。いくつかの例では、そのような第１および第２のモデルは、入力（例えば、ユーザまたはマシンによって開始された入力）に応答して時間パラメータを選択するように設定することができる可変パラメータを有する単一の４Ｄモデルとして格納することができる。
モデル発生器２２０はまた、対応する４Ｄ表面モデル２３４を生成するように構成された表面モデル計算器２３２を含むことができる。例えば、表面モデル計算器は、各結び目における結び目位置空間情報（例えば、直径）を使用して、中心線に対する対応するパラメトリックモデルを提供することができる。パラメータは、自由パラメータと、接線自由パラメータと、時間パラメータとを含むことができる。自由パラメータは、例えば、結び目の各々における半径または直径を定義し、時間パラメータは、表面モデルを経時的にインデックス化するために使用され、４Ｄ中心線モデル２２２で使用されるのと同じ時間パラメータ２３０とすることができる。したがって、スプライン評価関数は、時間パラメータによって時間的にインデックス化されるように、中心線に沿った幾何学的ノットで定義される円形境界（例えば、円、楕円、または他の幾何学的形状）の間をロフトすることによって、表面の図式的な画像を構築することができる。したがって、４Ｄ中心線モデル２２４は、各時間インスタンスにおける構造の幾何学的形状（例えば、中心線および／または表面幾何学的形状）を表す１つ以上の自由パラメータと、自由パラメータを経時的にインデックス化するために使用される時間パラメータ（タイムスタンプ）との関数として計算され得る。自由パラメータは、解剖学的周期関数にゲート制御され得る。
追跡データ２０６が解剖構造の内部側壁に沿って配置された複数のセンサから生成される例（例えば、図５を参照）では、モデル発生器２２０は、センサ位置（例えば、３Ｄ位置および向き）を利用して、表面モデル２３４および中心線モデル２２２を計算することができる。結果として得られるモデル２２２および２３４は、上述したように、識別された幾何学的ノット位置から同様に導出されてもよい。しかしながら、結び目ロケータ２２４は、センサ２０８によって提供される内腔の幾何学的形状から、中心線に沿った幾何学的ノットの空間的位置を導出する。例えば、結び目ロケータ２２４は、幾何学的ノット位置を、各センサステーションにおけるセンサ位置の幾何学的平均として計算する。モデル発生器による残りの（例えば、計算器２２６および２３２による）計算は、前の例で説明したのと同じ方法で実行することができる。
本明細書で開示されるように、運動モデルデータは、解剖構造（またはモデルが生成された解剖構造の一部）の挙動の図式的な画像を生成するために使用されてもよい。一例として、モデルの動きは、グラフィカルイメージ上にモデルの４Ｄレンダリングをオーバーレイすることによって視覚化されてもよい。別の例として、運動モデルデータは幾何学的形状の変化が経時的に視覚化されることを可能にする変形パラメータを提供するように、静的パラメトリックモデルと組み合わされてもよい（例えば、登録されてもよい）。
さらなる例として、図３は、解剖構造の解剖学的挙動を視覚化するためのシステム３００の例を示す。この例では、システムは、運動モデルデータ３０２および静的モデルデータ３０４に基づいて画像を生成する。運動モデルデータ３０２は、図２の運動モデル２０２（例えば、表面モデル２２２および中心線モデル２３４）としてメモリに保存することができる。したがって、運動モデル３０２は、センサデータが取得された構造の一部分について、時間パラメータデータに従ってインデックス化するなど、解剖構造の運動を経時的に表すことができる。静的モデルデータは、例えば、解剖構造の幾何学的形状を推定する１つ以上の自由パラメータを含む。例えば、自由パラメータは、固定されたままである細長い管状の解剖構造の中心線の形状を規定する線形自由パラメータに対応し得る。代替的にまたは追加的に、自由パラメータは、やはり固定されたままである解剖構造の断面形状を画定する接線自由パラメータに対応することができる。静的モデルデータ３０４は、解剖構造の３Ｄ画像データに基づいて、オフラインプロセス中など、異なるプロセスで生成することができる。モデル３０４は画像データから生成されるので、幾何学的ノットの数および結果として生じる静的モデルの解像度は、追跡データから生成されるモデルよりも著しく高くてもよい。
一例として、モデル３０４は、参照により本明細書に組み込まれる、「AUTOMATED CENTERLINE EXTRACTION METHOD AND GENERATION OF CORRESPONDING ANALYTICAL EXPRESSION AND USE THEREOF」という名称の米国特許第９０４７６８５号に開示されているような画像データから生成することができる。管状解剖構造のための暗黙のモデルを生成する別の例は、参照により本明細書に組み込まれる、Analytical centerline extraction and surface fitting using CT scans for aortic aneurysm repair（「大動脈瘤修復のためのＣＴスキャンを使用する分析中心線抽出および表面適合」）、Goel, Vikash R, Master's Thesis, Cornell University (2005)に開示されている。パラメトリックモデル３０４を生成するための他の手法も利用することができる。管状解剖構造のパラメトリックモデルは、中心線に沿った制御点と、中心線の曲率を画定するためのそれぞれの制御点とを含むロフト拠点（ｂ−）スプラインとして実施することができる。パラメトリックモデルはまた、（例えば、画像データから特定された）そのような結び目における直径に従って、その中心線に沿って幾何学的ノットの間の円をロフトすることなどによって、対応する表面モデルを含んでもよい。
システム３００は、モーションモデル３０２と静的モデル３０４とを結合し、それによって複合モデルデータ３０６を生成するためのモデル集約方法（例えば、１つ以上のプロセッサによって実行可能な命令）を含む。例えば、モデル集約方法は、運動モデル３０２を静的モデル３０４と位置合わせするための登録機能３１０を含む。登録機能３１０は、登録行列を利用して、モデルを、共通の座標系（これは、追跡システムの座標系であってもよい）、静的モデルが生成される画像空間の座標系、または別の共通の空間座標系に変換することができる。このようにして、モデル集約は、運動モデルが静的モデルにおける対応する幾何学的形状のための変形パラメータを提供することができる、複合モデルデータを提供する。複合モデルデータは、時間パラメータ３１４によってインデックス化されるような経時的な解剖学的挙動の変化を示すために使用することができる。
一例として、登録機能３１０は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、「METHOD AND SYSTEM TO FACILITATE INTRAOPERATIVE POSITIONING AND GUIDANCE」という名称の米国特許公開第２０１４０２７６００２開示されているように、モデルを共登録するために登録エンジンを使用することができる。別の例として、登録機能３１０は、自動的に、またはユーザ入力（例えば、各モデル３０２および３０４のグラフィックバージョン内の共通の位置上でポインティングデバイスをクリックすること）に応答して指定され得るような、各モデル内で指定された１つ以上の解剖学的または他の目印の位置を利用してもよい。
システムはまた、グラフィックスパイプライン３１６への入力グラフィックデータを生成するために複合モデルデータ３０８を利用する可視化エンジン３１２を含む。例えば、可視化エンジン３１２は、時間パラメータデータ３１４によってインデックス化された複合モデルに対応する原型の形成で入力グラフィカルデータを提供する。グラフィックスパイプラインは、ディスプレイ３２２に供給される解剖構造のグラフィック表現をレンダリングする。
一例として、可視化エンジンは、一連の幾何学的ノットを提供するために複合モデル３０８を評価する評価関数（例えば、周期的Ｂスプライン評価）を使用する。一連の幾何学的ノット（またはその部分）は、時間パラメータの値に応じて変化し得る。例えば、運動モデルデータ３０２からの変形モデル・パラメータを含む解剖構造の対応する部分は、時間パラメータ３１４の関数として空間的に変化し、時間パラメータ３１４によってインデックス化される。静的モデルデータ３０４によって特徴付けられる解剖構造の他の部分は、経時的に固定されたままであり得、したがって、時間パラメータデータに基づいて変化しない。したがって、例えば、管状構造の例では、Ｂスプライン評価は、幾何学的ノットの位置の間を補間して、（例えば、各時間指数についての運動モデルによって記述されるように）経時的に変化する１つ以上の部分を含む中心線の図式的な画像を生成する。同様に、評価関数は、各時間指数について中心線の周りに配置された円の間をロフトすることによって、管状構造のための対応する表面モデルを構築することもできる。
いくつかの例では、可視化エンジンが複合モデルデータ３０８をインデックス化するために利用する時間パラメータデータ３１４は、周期的解剖学的機能にゲート制御される。解剖学的機能は、センサからリアルタイムで（またはほぼリアルタイムで）受信され、感知された解剖学的機能に応答してゲート制御を提供するために、モデルの時間シーケンスをインデックス化するための時間パラメータデータとして可視化エンジン３１２によって利用されてもよい。したがって、可視化エンジンは、時間パラメータデータ３１４に応答してグラフィックスパイプライン３１６に入力を提供することができる。時間パラメータデータは、追跡システムのサンプルレートによるなど、自由に流れる時間インスタンスの連続とすることができる。
そのような時間パラメータデータの他の例では、解剖学的機能の位相と相関させることができる。例えば、解剖学的機能の位相は、ＥＫＧデータ３１８および／または呼吸データ３２０のような、解剖学的機能に対応する入力信号に基づいて決定される。モデル３０８をインデックス化するためにさらに２つのタイプの時間データ３１８および３２０を受信するシステムでは、ユーザは、モデルをゲート制御するための機能のタイプのうちの１つを選択するユーザ入力を提供するために、ユーザインターフェース（例えば、グラフィカルユーザインターフェース）を使用し得る。上述したように、様々な運動モデルを、運動モデルをゲート制御することができる解剖学的機能のタイプごとに生成することができ、これを複合モデルに反映させ、ユーザ入力に応答して選択することができる。したがって、選択されたタイプのゲート制御は、どの運動モデルデータが複合モデルのコンテキストで利用されるかを決定し、次に、対応するタイプの時間パラメータデータに従ってインデックス化される。いくつかの例では、システム３００によって実施することができる可能なゲート制御の各タイプについて、モデル集約によって様々な複合モデルを構築することができる。あるいは、選択されたタイプの時間パラメータは、対応する一連の時間インスタンスを通してモデルをインデックス化するために、運動モデルに適用され得る。
さらなる例として、運動モデルデータは、ジャストインタイム方式で計算されてもよい（例えば、処理時間による任意の遅延でリアルタイムを近似する）。例えば、モデル集約は、所与の時間インスタンスについて（リアルタイムで）生成された運動モデルデータを、静的モデル３０４に適用して、各時間インスタンスについて複合モデルデータ３０８を再計算する。このようにして、複合モデルデータは、運動モデルに反映される空間的挙動に従って連続的に変化することができる。
いくつかの例では、別のデバイスが解剖構造内に一時的にまたは永続的に埋め込まれた状態で、追加の追跡データを取得することができる。追加の追跡データは、埋め込まれている他の装置の位置を反映することができる。この例では、他のデバイスが埋め込まれる前と後に生成される運動モデル間の差が決定されてもよい。したがって、対応する差は、例えば、異なる色を使用して両方のモデルを同時にレンダリングすることによって、ディスプレイ上のモデルの変化を視覚化するために、複合モデルに統合されてもよい。これにより、医療スタッフは、埋め込まれたデバイスが解剖構造の挙動に及ぼし得る効果を理解し、臨床的意義を推論できる。
図４は、経時的に変化する解剖構造の挙動を特徴付けるための解剖構造４０２内の装置４００の一例を示す。例えば、装置４００は、遠位端４０８から、当該遠位端から離間した中間位置４１０までのガイドワイヤの長さ方向に沿って分配された複数のセンサ４０６を含む、細長い柔軟なガイドワイヤ４０４を含む血管内デバイスである。センサ４０６が配置される位置は、ステーションと呼ばれてもよい。追跡システムがＥＭ追跡システムである例では、センサ４０６は、本明細書で開示されるような、それぞれのセンサ信号を提供するセンサコイルとして実装され得る。
図４の例では、ガイドワイヤ４０４は、各センサステーションにおいて、または各センサステーションに隣接して、ガイドワイヤに取り付けられた脚部４１２を含む。各ステーションの脚部４１２は、（ガイドワイヤ４０４に取り付けられた）第１の端部４１４から、半径方向外向きに自己拡張するように付勢され、解剖構造の内壁４１８に沿った接触位置に係合するそれぞれの遠位端４１６で終端する。例えば、図示のように、遠位端４１６は、組織内に侵入することなく壁４１８の内面に当接するように湾曲していてもよい（または他の形態で構成されていてもよい）。一例では、センサ４０６の各々を位置決めするために、１組の脚部４１２があってもよい。脚部およびセンサ４０６の数は、本明細書に開示されるように、ガイドワイヤ４０４の剛性および／または特徴付けられる壁４１８の長さに応じて変化し得る。
例として、壁４１８内のシース（例えば、カテーテル）４２０から展開されると、脚部は、半径方向外向きに撓み、隣接する壁に係合する。各ステーションに直径方向に対向する一対の脚部４１２を含む例では、脚部４１２が展開されると、ガイドワイヤ４０４をその遠位端４１６の間の中間距離に保持し、その結果、センサ４０６を含むガイドワイヤ（少なくとも４０８と４１０との間に延在する部分）の長さは、壁４１８の対向する表面の間の中心に保持される。他の例では、３つ以上の（例えば、３、４またはそれ以上）脚がガイドワイヤ４０４から延びて、ガイドワイヤおよび各センサを容器壁４１８の中心線に沿って保持することができる。構造４０２の挙動を経時的に特徴付けるのに十分であると考えられる期間にわたって測定が行われた後、シースは、脚部およびガイドワイヤを越えて前進させられ、次いで、構造４０２から除去され得る。他の例では、ガイドワイヤは、構造４０２内の１つ以上の異なる位置に移動されて、構造の様々な部分を経時的に特徴付けるための追加の測定値を得ることができる。
図５は、容器壁５１８の内部に接触するセンサ５１６に基づいて解剖構造の挙動を特徴付けるために解剖構造内に配置された別の装置５００の一例を示す。説明を簡単にするために、図５の例では、先に図４で紹介した特徴を識別するために、１００を加えた同一の参照番号が使用されている。したがって、そのような特徴に関する付加的情報については、図４に戻って参照することができる。簡単に述べると、図５の例は、脚部５１２が解剖構造５０２の内壁５１８に沿った接触位置に係合する遠位端５１４にセンサ５１６を含むことを除いて、図４と同様である。展開状態では、例えば、直径に沿って対向する一対の脚部が、各センサを直径に沿って対向する位置に支持し、その結果、そのようなセンサ対の間の距離は、そのような位置での壁５１８の直径に対応する。
さらなる例として、各ステーションの直径を（例えば、解剖学的特徴化１１６によって）さらに使用して、各センサステーションで円をロフトすることによって（例えば、スプライン補間およびフィッティングによって）、容器壁５１８のパラメータ表面を計算することができる。したがって、対応するパラメトリック表面モデルは、周期的解剖学的機能（例えば、ＥＫＧおよび／または呼吸周期）によってインデックス化されるなど、各時間インスタンスについてメモリに格納され得る。さらに、ある時間間隔中に複数の時間サンプルにわたるセンサの位置を特定することによって、壁５１８の中心の位置を、各時間サンプルにおけるセンサ位置のペアの幾何平均として特定することができる。
図６は、解剖構造の挙動を特徴付けるための解剖構造内の別の装置６００の一例を示す。この例では、装置６００は、胸部大動脈６０２内に配置される。さらに、明確にするために、装置は、単一のセンサ６０４を備えて示されている。ガイドワイヤ６０８から延びる脚部６０６は、自己付勢されて、シースから展開されると、大動脈６０２の隣接する側壁に接触し、大動脈の幾何学的中心でセンサ６０４を支持する。装置６００は、Ａ、Ｂ、Ｃ、およびＤで示される複数の上部大動脈切片に再配置されて、そのような切片の各々について位置データを経時的に収集することができる。このようにして、本明細書に開示されるシステムおよび方法は、上大動脈切片および下大動脈切片の運動を特徴付けるために、経時的に収集された位置データを使用することができる。異なるセクションから収集されたデータを、心周期または呼吸周期などの１つ以上の一般的な解剖学的機能にインデックス化することによって、データを集約して、大動脈切片組の動きを経時的に記述する画像を生成することができる。セクションの数は、ガイドワイヤの長さ方向に沿って分配されるセンサの数に応じて変化し得る。
図７は、解剖構造の挙動を特徴付けるための別の解剖構造内の装置７００の一例を示す。図７の例では、装置は、患者の腎動脈７０４内に配置されたセンサ７０２を含む。装置は、腎動脈７０４内にセンサ７０２の位置を固定するためにガイドワイヤ７０８から外向きに延びる脚７０６を含む。血管系内に固定されている間、呼吸周期データなどの解剖学的機能データと共に位置データが経時的に収集されてもよい。言及したように、呼吸周期データは、位置データを経時的にインデックス化するために使用されてもよい。例えば、腎動脈７０４および腎臓７１０の運動は、破線および実線で示される位置の間でシフトしてもよく、この運動は、経時的に収集されたデータによって捕捉され、位置データと同時に収集される呼吸サイクルデータによってインデックス化されてもよい。さらに、センサ７０２は、センサが腎動脈に沿って（例えば、各位置Ｐｉに）配置される位置Ｐ１、Ｐ２、Ｐｉ（ここで、ｉは、感知ステーションの数を示す）のそれぞれにガイドワイヤ７０８を介して移動されて、１つ以上の呼吸サイクルを含むことができる対応する時間間隔中に追跡データを生成することができる。他の例では、ガイドワイヤの遠位端に沿って分配された複数のセンサを含む感知装置が、対応する追跡データを提供するために動脈７０４内に配置されてもよい。追跡システムによって生成される、各位置におけるセンサ位置追跡データは、呼吸周期に対する（呼吸周期によってインデックス化されるような）腎動脈７０４の全体または一部の動きを特徴付けるためにさらに集約されてもよい。解剖学的サイクルにわたって複数のセンサステーションについて取得された追跡データの集約は、腎動脈（または他の解剖構造）の様々な部分の位置が、呼吸周期などの共通の時間サイクルによってインデックス化されることを可能にするために、解剖学的サイクルに関して位置および／または向きデータを整列させ、同期させることを含み得る。
上述の構造的および機能的特徴を考慮すると、本発明の様々な態様による方法は、図８〜１１を参照してより良く理解されるのであろう。説明を簡単にするために、方法は連続して実行されるものとして示され、説明されるが、いくつかの態様は、他の例では、本明細書で示され、説明されるものとは異なる順序で、および／または同時に起こり得るので、方法は示される順序によって限定されないことを理解され、認識されるべきである。さらに、方法を実施するために、図示された特徴の全てが必要とされるわけではない。さらに、図８、図１０、および図１１の方法は、処理装置によって実行されると、それぞれの方法を実行するか、または実行させる機械可読命令として実装され得る。
図８は、解剖構造の挙動を特徴付けるための例示的な方法８００を示す。方法８００は、例えば、演算装置（例えば、図１に示すような、または本明細書で説明するような演算装置１１２）によって実施することができる。８１０において、追跡データがメモリに保存される。追跡データは、追跡システム（例えば、追跡システム１１０または２０４）によって生成されて、経時的に生じる、患者の解剖構造の空間的挙動の変化中の座標系における１つ以上のセンサの位置および／または向きを表すことができる。センサは解剖構造に対して固定されているので、８１０で提供される追跡データは、１つ以上の時間間隔にわたって取得された一連の時間サンプルについて、対応する解剖構造（固定されている場合）の位置を表すことができる。
８２０において、時間間隔の各インスタンス（時間サンプル）について運動モデルが生成される。本明細書に開示されるように、運動モデルは、解剖構造の運動を経時的に記述する４Ｄパラメトリックモデル（例えば、３Ｄパラメトリックモデルの時間順シーケンス）である。運動モデルは、メモリ（例えば、揮発性および／または不揮発性メモリ）に保存される。内腔（例えば、血管、胃腸管、または気道）を有する管状構造の例では、各インスタンスにおけるパラメータ運動モデルが、内腔の中心線を表すパラメータ（例えば、幾何学的ノットおよび制御点）、ならびに内腔の表面幾何学的形状を表すパラメータ（例えば、中心線に沿った位置における直径）を含むことができる。
８３０において、解剖構造の挙動を経時的に特徴付ける画像が生成される。本明細書に開示されるように、運動モデルは、８１０において追跡データを提供するためにセンサが固定される解剖学的位置に従って、解剖構造の一部の動きを特徴付けることができる。いくつかの例では、画像は、（例えば、手術前または手術中に取得された）患者の解剖構造の画像上にオーバーレイされた運動モデルのグラフィックレンダリングを含む。追加的にまたは代替的に、画像は、別の（別個に生成された）パラメトリックモデルからレンダリングされる解剖構造の一部分について、変形パラメータを経時的に提供する運動モデルに基づいて生成されてもよい。例えば、他の別個に生成されたモデルは、本明細書に開示されるように、（処置前撮像から患者について取得された）画像データから生成されてもよい。
いくつかの例では、運動モデルは、手術中に生成され、画像はリアルタイムでレンダリングされて、経時的な解剖構造の空間的変化を図式的に表し、特徴付けることができる。加えて、または代替として、これは、他の装置または物体（例えば、カテーテルおよび／またはステント）が解剖構造内に埋め込まれるかまたは移動される間に、運動モデルを生成することを含み得る。別の例として、８３０で生成された画像は、異なる時間間隔で解剖構造について生成された運動モデル間の空間差から導出された図式的な表現を含むことができる。例えば、画像は、第１の時間間隔と第２の時間間隔との間の解剖構造の挙動の変化を特徴付けるために生成される。行動の変化は、患者に自然に生じる生物学的変化によるものであってもよく、および／または解剖構造内の１つ以上の他の物体の配置または除去によるものであってもよい。このようにして、他の装置または物体を伴う運動モデルと伴わない運動モデルとの間の差異は、そのような装置または物体が位置決めまたは移動されるときの、解剖構造に対するそのような装置または物体の効果についてのさらなる洞察を提供し得る。
図９は、患者の解剖構造の動きを経時的に特徴付けるために利用することができる追跡データを取得する方法の一例を示すフロー図である。方法９００は、１つ以上のセンサを有する追跡物体が患者の体内に挿入される低侵襲性または最小侵襲的処置利用される。一例として、１つ以上のセンサは、関心のある解剖構造に対して一時的に挿入され、固定される物体または器具に取り付けられてもよい。本明細書に開示されるように、関心のある解剖構造は、経時的な動きを受ける解剖構造の一部分に対応する。
いくつかの例では、運動が１つ以上の他の解剖学的機能に対して周期的または定期的挙動を示すことができる。例えば、呼吸の周期的挙動（例えば、呼吸周期）は、呼吸周期の関数として変化する、大動脈または腎動脈の運動をもたらし得る。追加的にまたは代替的に、心周期は、大動脈または他の解剖構造を、各心拍に対応して移動させてもよい。したがって、これらおよび他の解剖構造の運動は、電離放射線を必要とせずに対応する画像を提供するために、追跡システムによって捕捉され得る。
方法９００は、ＡＭＣ装置が患者の解剖構造内に配置される９０２で始まる。例えば、ＡＭＣ装置は、血管内構造などの管状構造の内腔内に配置されてもよい。本明細書に開示されるように、装置は、ガイドワイヤに沿って、患者の体内に配置される脚部または他の器具の遠位端上に分散された１つ以上のセンサを含むことができる。９０４において、１つ以上のセンサからの追跡データが保存される。したがって、追跡データは、電離放射線がない場合に得られる３Ｄ座標系における各センサの位置および／または向きを表すことができる。
例えば、センサは、コイルとして実装することができ、追跡データは、追跡システム（例えば、ＥＭ追跡システム）の座標系における各センサコイルの位置および／または向きを表すことができる。追跡データは、時間間隔にわたって取得され得る追跡データのタイミング情報を指定するタイムスタンプを含むことができる。タイムスタンプは、追跡システムによって生成されたタイムスタンプであってもよいし、取得システムのタイムスタンプであってもよいし、ＵＢＴＭＳ時間などのグローバルに同期されたタイムスタンプであってもよい。
いくつかの例では、ゲート制御データはまた、９０６において格納され得る。ゲート制御データは、９０４における追跡データの取得と同時に発生する患者の関連する解剖学的機能に関連するタイミングを記述することができる。例えば、ゲート制御データは、ＡＭＣセンサからの追跡データの生成中に患者に取り付けられる１つ以上のセンサから取得または導出することができる。ゲート制御データおよび追跡データは、共通のタイムスタンプを有してもよく、そのようなデータの同期および配列を容易にするために、他の方法で時間的に同期されてもよい。
９０８において、データ取得が完了したかどうかについての判定が行われる。データ取得が完了していない場合、方法は９１０に進み、そこで、ＡＭＣ装置が再配置されてもよく、または解剖構造内の異なる位置または位置のセットについての追加の追跡データを取得してもよい。追加的にまたは代替的に、９１０において、ＡＭＣ装置は、解剖構造に対して同じ位置に留まり、別の組の追跡データが、異なる条件について取得される。異なる条件は、解剖構造における別の装置の追加、治療の適用、または解剖学的機能の運動に影響を及ぼし得る機能であり得る。９１０から、方法は９０４に戻り、センサの新しい位置についての追跡データおよびゲート制御データの保存を繰り返す。
９０８でデータ取得が完了した場合、方法は９１２に進む。９１２で、データ取得の１つ以上のフェーズにわたって取得された追跡データが、集約される。例えば、追跡データは、解剖構造内に固定された複数の位置におけるセンサの位置および／または向きについての２つ以上の連続的な時間シーケンスおよび追跡データを含むことができる。したがって、追跡データの各セットは、取得プロセス中にセンサが存在する解剖構造における対応する領域の動きを表すことができる。
９１４において、追跡データとゲート制御データ（もしあれば）とを相関させることができる。例えば、共通のタイムスタンプを使用して、関連する追跡データおよびゲート制御データを整列させることができる。このようにして、解剖構造が経時的に変化する一連の位置は、ゲート制御解剖学的機能に時間相関させることができる。したがって、それぞれの追跡データおよびゲート制御データは、本明細書で開示されるようなさらなる処理のためにメモリに格納することができる。
図１０は、解剖構造の挙動を経時的に特徴付けるための運動モデルを生成するために利用することができる方法１０００の一例を示すフロー図である。方法１０００は、各センサの追跡データがメモリからアクセスされる１００２で始まる。追跡データは、例えば、図９に関して開示したように取得することができる。したがって、追跡データは、解剖構造に対して位置決めされ固定された複数のセンサのそれぞれの位置および／または向きを表すことができる。したがって、センサを解剖構造に対して固定することによって、センサは、解剖構造の運動に対応して経時的に移動することができる。したがって、追跡データは、一連の時間インスタンスにわたるセンサ位置における解剖構造の３Ｄ位置を記述する情報を提供する。１００４において、所与の時間インスタンス（ｔ）について、複数のセンサのそれぞれの位置および向きが計算される。いくつかの例では、各時間インスタンスにおける位置および向きは、追跡システムによって計算することができる。他の例では、所与の時間インスタンスにおいて１００４で計算された位置および向きは、対応する追跡データを追跡システムから受信する演算装置によって実行され得、これは、追跡データを所望のフォーマットに標準化およびスケーリングすることを含み得る。
１００６において、一連の幾何学的ノットが、所与の時間インスタンス（ｔ）についての追跡データに基づいて生成される。各ノットは、所与の時間インスタンスについて追跡データ内に定義された各センサの位置に対応するか、またはそれから導出され得る。ＡＭＣ装置が管状構造内腔の中心線に沿って複数のセンサステーションの各々を位置決めするように構成されている例（例えば、図４参照）では、各センサステーションの位置が、１００６で幾何学的ノットを画定することができる。ＡＭＣ装置が内腔壁上に複数のセンサを配置するように構成される例（例えば、図５を参照）では、幾何学的ノットが、各センサステーションにおけるセンサ位置から計算されてもよい（例えば、幾何学的平均）。ＡＭＣ装置の長さ方向に沿ったセンサの分布に応じて、中心線に沿って軸方向にセンサステーション間に追加の結び目を補間することができる。
１００８において、所与の時間インスタンス（ｔ）について、パラメトリック中心線モデルが生成される。例えば、センサ位置および対応するノットの各々に対する追跡データが所与の時間インスタンスにおける中心線位置を定義するので、中心線に対する対応するパラメトリックモデルを構築することができる。例えば、所与の時間インスタンスにおける中心線の曲率を定義するために、幾何学的ノットおよび制御点の各々の３次元位置を表すＢスプラインである。１０１０において、現在の時間インスタンスに対するパラメトリック表面モデルが生成される。表面モデルは、例えば、それぞれの幾何学的ノット（１００６）における内腔の直径に基づいて生成することができる。直径は、画像データから、またはＡＭＣワイヤの一部である１つ以上のセンサから特定されてもよい。他の例では、推定された一定の直径が表面モデルを生成するために利用されてもよい。
１０１２において、特徴付けが完了したかどうかについての判定が行われる。特徴付けが完了していない場合（ＮＯ）、方法は１０１４に進み、時間がインクリメントされる。１０１４から、方法は、１００４〜１０１２に戻って繰り返し、計算を実行し、最終的に、次の時間インスタンスで解剖構造を特徴付けるためのモデルを生成する。したがって、時間間隔内で複数の時間インスタンスにわたって１００４〜１０１４を繰り返すことによって、中心線モデルおよび表面モデルを含む、解剖構造のための一連のパラメトリックモデルを生成することができる。１つ以上の時間間隔にわたる特徴付けが完了すると、方法は、１０１６に進むことができ、そこで、結果として得られる運動モデル（４Ｄパラメトリックモデル）がメモリに格納される。このようにして、運動モデルは、解剖構造の挙動の変化を経時的に表すことができ、それを特徴付けるために使用することができる。本明細書に開示されるように、モデルは、取得中にセンサが経時的に配置された解剖構造の一部に対応することができる。
図１１は、解剖構造の動きを経時的に特徴付ける図式的な表現を表示するための方法１１００の一例を示すフロー図である。方法１１００は、運動モデル（例えば、図１０で生成された運動モデル）を保存するステップと、静的モデルをメモリ１１０４に保存するステップとを含む。例えば、１１０４における静的モデルは、本明細書に開示されるように、画像データに基づいて構築することができる。１１０６において、複合モデルが生成される。したがって、複合モデルは、運動モデルと静的モデルとを組み合わせたものである。例えば、運動モデルは、静的モデルの一部の変形パラメータを提供することができる。１１０２においてメモリ内にある運動モデルは、解剖構造の運動を視覚化するための方法１１００を実施する前に生成されてもよい。他の例では、方法１１００において１１０２で生成され、メモリに格納される運動モデルは、方法１１００と同時に実施される侵襲的処置中にセンサを介して追跡データが生成されるので、複数の時間インスタンスのそれぞれについて、リアルタイムで生成され得る。すなわち、図９、図１０および図１１の方法は、リアルタイム手術処置の一部として共に実施することができる。
１１０６において、複合モデルが生成される。複合モデルは、関心のある解剖構造の一部（追跡データが得られた領域に対応する）についての運動モデルと、解剖構造の残りの部分についてのベースラインとしての静的モデルとを利用する。したがって、動きモデルを使用して、静的モデルの空間的に相関する部分を経時的に変形させることができる。例えば、１１０４における静的パラメトリックモデルは、枝を含む解剖構造全体の高解像度モデルに対応し得る。対照的に、運動モデルは、センサの位置に基づいてさらに離間された幾何学的ノットから導出された低解像度モデルであってもよく、センサの位置は、本明細書に開示される追跡システムによって手術中に追跡される。したがって、複合モデルは、静的パラメトリックモデルによって表される解剖構造の一部の運動モデルを提供する変形パラメータの時間順序付けされたシーケンスを含むことになる。
１１０８において、複合モデルのタイミングが提供される。タイミングは、解剖学的モデルが生成されている間の（例えば、１つ以上の時間間隔にわたる）自由な時間の流れとすることができる。したがって、シーケンスは、追跡データが生成された、以前の（履歴または遡及的な）時間間隔を表すことができる。あるいは、複合モデルのタイミングは、現在の時間（例えば、リアルタイム）の間隔に対応してもよく、この時間は、１１０２に保存される運動モデルを生成するために利用される処理時間より形式的ではない。追加的にまたは代替的に、いくつかの例では、１１０８における複合モデルのタイミングは、呼吸周期または心周期などの患者の解剖学的機能の位相と相関する。本明細書で開示されるように、複合モデルに利用される特定のタイミングは、ユーザ入力に応答して選択されてもよく、または、他の形態で、デフォルトのタイミングパラメータを利用してもよい。１１１０では、１１０８で提供されたタイミングに従って、対応する一連のグラフィック画像が複合モデルからレンダリングされる。このようにして、ユーザは、ディスプレイ（例えば、モニタまたはヘッドアップディスプレイ）上で、解剖構造の１つ以上の部分の動きを経時的に視覚化することができる。本明細書で開示されるように、視覚化の様々なパラメータが、ユーザ入力（例えば、ユーザ入力デバイスを介した入力）に応答して制御され得る。
図１２は、Ｉ／Ｏ回路１２０４を介して追跡システム１２０２（例えば、追跡システム１１２または２０４）と通信することができる演算装置１２００（例えば、図１に示すような演算装置１１２）を含む動作環境の一例を示す。演算装置１２００はまた、表示デバイス１２０６に対してインターフェースを有することができる。表示デバイス１２０６は、（例えば、Ｉ／Ｏ回路１２０４を介して）演算装置１２００に通信可能に結合される。１つ以上のユーザインターフェース装置１２２２を利用して、人間と機械との対話を提供することもできる。ユーザインターフェース１２２２は、Ｉ／Ｏ回路１２０４を介して演算装置１２００に結合されてもよく、または演算装置に統合されてもよい。演算装置１２００は、メモリ１２１０およびプロセッサ１２１０を含むことができる１つ以上の演算装置を含むことができる。メモリ１２０８は、機械可読命令およびデータ１２１２を保存するように構成することができる非一時的メモリとすることができる。
例として、メモリ１２０８は、様々な機械可読命令およびデータ１２１２を記憶することができる。これには、オペレーティング・システム１２１４、１つ以上のアプリケーション・プログラム１２１６、当該１つ以上のアプリケーション・プログラム１２１６の少なくとも１つに関連付けられた１つ以上のプログラムモジュール１２１８が含まれる。オペレーティング・システム１２１４は、任意の適切なオペレーティング・システムまたはオペレーティング・システムの組合せとすることができ、これは、製造業者と、異なるコンピュータ製造業者に対応するシステムに対するシステムに依存し得る。メモリ１２０８は、例えば、揮発性メモリ（例えば、ＲＡＭ）、不揮発性メモリ（例えば、ハードディスク、フラッシュメモリ、ソリッドステートドライブなど）、または両方の組み合わせとして実装することができる。メモリ１２０８は、単一の固定メモリを必要としないが、メモリはデータおよび命令を格納することができる１つ以上の非一時的な機械可読メモリ（例えば、揮発性および／または不揮発性メモリーデバイス）を含むことができることを理解されたい。
メモリ１２０８は、オペレーティング・システム１２１４および／または１つ以上のアプリケーション・プログラム１２１６に対応するデータ１２１２および／または命令を、単一のデバイス内に、あるいはネットワークまたはクラウド・コンピューティング・アーキテクチャなどのように、複数のデバイスにわたって分散して格納することができる。一例では、データ１２１２は、追跡システム１２０２によって供給される、１つ以上のＥＭセンサ（たとえば、センサ１０６）の各３Ｄ位置および／または向きを経時的に特徴付ける追跡データを含むことができる。
追加的にまたは代替的に、データ１２１２は、患者の解剖構造を特徴付ける画像データを含むことができる。画像データは、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴画像法、多葉機Ｘ線などのような撮像モダリティによって取得することができ、そのようなモダリティは、座標系において患者の解剖構造の３Ｄ画像を提供するように構成することができる。プロセッサ１２１０は、メモリ１２０８にアクセスし、（例えば、オペレーティング・システム１２１４および／またはアプリケーション１２１６に対応する）機械可読命令を実行して、動作の実行を容易にすることができる。例えば、プロセッサ１２１０は、メモリ１２０８にアクセスして、本明細書で開示されるように、１つ以上の解剖学的モデルを生成し、利用するために、１つ以上のプログラムモジュールを実装する１つ以上のアプリケーション・プログラム１２１６にアクセスすることができる。例えば、プログラムモジュール１２１８は、図１、図２、および図３のそれぞれ、ならびに図８、図１０、および図１１の方法に関して開示された機能を、例えば、モデルおよび画像を生成するために、実行および／または制御することができる。
上記に鑑みて、本明細書に開示されるシステムおよび方法は、電離放射線を必要とせず、解剖学的挙動を経時的に評価することを可能にする。これは、解剖構造に及ぼす解剖学的機能の効果、および／または、（例えば、解剖構造に対する物体の配置および位置決め中に）埋め込み可能な物体が解剖構造の運動に及ぼす効果解剖構造を特定することを含んでもよい。解剖構造に対する埋め込み型デバイスの配置前に捕捉された運動データは、解剖構造に対する埋め込み型デバイスの配置後に捕捉された運動データに対して評価することができる。
別の例として、システムおよび方法は、解剖構造に対する埋め込み可能な装置の展開の前後の解剖構造の運動を特徴付けることができる。これは、埋め込み可能な装置が解剖構造に及ぼす影響に対する洞察を提供し、改善するために使用することができる。血管内処置中にシステムおよび方法を使用することにより、医療スタッフは、例えば、手術中に、血管内構造によって示される挙動をリアルタイムで視覚化し、そのような挙動が患者の心臓および呼吸サイクルにどのように関係するかを理解することができる。これは、スタッフまたは患者をさらに電離放射線に曝すことなく行うことができる。
上述したものは、例である。もちろん、コンポーネントまたは方法の考えられるあらゆる組み合わせを説明することは不可能であるが、当業者は多くのさらなる組み合わせおよび並び替えが可能であることを認識するのであろう。したがって、本発明は、添付の特許請求の範囲を含む、本出願の範囲内に入るすべてのそのような変更、修正、および変形を包含することが意図される。本明細書で使用されるように、「含む」というタームは「非限定的に含む」を意味する。「に基づく」というタームは、少なくとも部分的に基づくことを意味する。さらに、本開示または特許請求の範囲が、「ａ」、「ａｎ」、「ａ ｆｉｒｓｔ」、または「別の」要素、またはその均等物を記載する場合、それは、１つ以上のそのような要素を含むと解釈されるべきであり、２つ以上のそのような要素を必要とせず、排除もしない。

Claims (29)

  1. 解剖構造の運動を特徴付けるためのシステムであって、
    前記解剖構造内に挿入するように構成された装置に取り付けられたセンサと、
    ３次元追跡座標系における前記センサの少なくとも１つの位置を経時的に表す追跡データを生成する追跡システムと、
    機械可読な命令を実行するためのプロセッサを含む演算装置と、を含み、
    前記命令は、少なくとも、
    自由パラメータの少なくとも１つおよび１つの時間パラメータに基づいて、時間間隔にわたって前記解剖構造の挙動を特徴付ける運動モデルを計算し、前記自由パラメータは、前記追跡データから導出された前記解剖構造の幾何学的形状を推定し、前記時間パラメータは、前記時間間隔にわたる前記自由パラメータをインデックス化し、
    前記時間間隔にわたる前記解剖構造の前記挙動を視覚化するために、前記運動モデルの図式的表現を生成する命令である、
    システム。
  2. 前記解剖構造が、内腔を有する管状構造であり、
    前記センサが、前記管状構造の前記内腔に沿って配置される、
    請求項１に記載のシステム。
  3. 前記運動モデルは、前記管状構造の中心線モデルを含み、
    前記時間間隔内の各時間インスタンスについて、前記命令は、
    前記追跡データによって提供される各センサの前記位置に基づいて、前記内腔の中心線に沿った一連の幾何学的ノットを特定し、
    前記幾何学的ノットのそれぞれについて前記自由パラメータに対応するスプラインを計算するようにさらにプログラムされる、
    請求項２に記載のシステム。
  4. 前記運動モデルは、前記管状構造のための表面モデルを含み、
    前記時間間隔内の各時間インスタンスについて、前記命令は、
    前記幾何学的ノットの各々の円形境界の間をロフトするようにさらにプログラムされ、
    前記円形境界は、前記管状構造の直径に基づいてサイズ決めされる、
    請求項２または３に記載のシステム。
  5. 前記命令は、前記時間パラメータに従って前記時間間隔にわたって変化する前記管状構造の断面形状を定義する、接線自由パラメータに対応するスプラインを計算するようにさらにプログラムされる、
    請求項４に記載のシステム。
  6. 前記管状構造の前記直径は、前記内腔の内壁に係合する直径方向に対向する一対のセンサ間の距離を計算することによって、前記解剖構造の画像データまたは前記追跡データのうちの少なくとも１つから特定される、
    請求項４に記載のシステム。
  7. 前記装置が、細長いガイドワイヤをさらに含み、
    前記センサが、前記ガイドワイヤの遠位端から、前記遠位端から離間した中間位置まで、前記ガイドワイヤの長さ方向に沿って分布した複数のセンサを含み、
    前記追跡データが、前記３次元追跡座標系における各センサの位置を経時的に表す、
    請求項１、２、３、４、５または６のいずれか１項に記載のシステム。
  8. 前記装置が、少なくとも１組の脚部を含む細長いガイドワイヤをさらに備え、前記少なくとも１組の脚部は、前記ガイドワイヤに取り付けられる第１の端部から外向きに延在し、前記脚部の遠位端で終端し、
    前記脚部の各組は、前記解剖構造の内壁に沿った接触位置に係合するときに、前記ガイドワイヤをその前記遠位端の間の中心位置に保持するように機械的に付勢される、
    請求項１、２、３、４、５または６のいずれか１項に記載のシステム。
  9. 前記脚部の各々は、前記解剖構造の前記内壁に沿った前記接触位置に係合するように構成された遠位端にそれぞれのセンサを含み、
    前記命令は、それぞれのセンサステーションに関連付けられた前記センサの各々の位置に基づいて、前記それぞれのセンサステーションについて前記解剖構造の直径を特定するようにさらにプログラムされる、
    請求項８に記載のシステム。
  10. 前記追跡システムが、電磁追跡システムであり、
    各センサが、前記追跡システムによって提供されるインターロゲーション（ｉｎｔｅｒｒｏｇａｔｉｏｎ）領域に応答して、前記追跡システムにセンサ信号を提供するように結合され、
    前記追跡システムが、前記センサ信号に基づいて前記追跡データを生成する、
    請求項１から９のいずれか１項に記載のシステム。
  11. 前記時間パラメータは、周期的な解剖学的機能を含み、
    前記命令は、前記運動モデルの前記図式的表現が前記解剖学的機能にゲート制御されるように、前記運動モデルを前記解剖学的機能の位相と時間相関させるようにさらにプログラムされる、
    請求項１に記載のシステム。
  12. 前記解剖学的機能は、心周期または呼吸周期のうちの少なくとも１つであり、
    前記解剖学的機能の前記位相は、前記解剖学的機能に対応する入力データに基づいて特定される、
    請求項１１に記載のシステム。
  13. 前記命令は、
    前記解剖構造のグラフィック画像を表す画像データを前記追跡座標系に登録し、
    前記解剖構造の前記グラフィック画像上に前記解剖構造の前記登録したグラフィック画像を重ねて、前記解剖構造の前記グラフィック画像に対する前記解剖構造の前記挙動を視覚化するようにさらにプログラムされる、
    請求項１に記載のシステム。
  14. 前記命令は、前記運動モデルと前記解剖構造の静的モデルとを組み合わせ、それによって、前記運動モデルが前記時間間隔中の前記解剖構造の一部の空間変化を記述するための変形パラメータを提供する複合モデルを生成するようにさらにプログラムされる、
    請求項１に記載のシステム。
  15. 前記静的モデルは、前記追跡データが生成される前に画像データから導出されるパラメトリックモデルを含む、
    請求項１４に記載のシステム。
  16. 追跡データをメモリに保存するステップであって、前記追跡データは、追跡システムによって生成され、患者の解剖構造に対して固定されている間、３次元追跡座標系における少なくとも１つのセンサの位置を経時的に表すステップと、
    複数の時間インスタンスにわたる前記解剖構造の空間的挙動を特徴付ける運動モデルを生成するステップであって、前記運動モデルは、自由パラメータの内の少なくとも１つおよび１つの時間パラメータを含み、各自由パラメータは、前記追跡データから導出された前記解剖構造の幾何学的形状を推定し、前記時間パラメータは、前記複数の時間インスタンスにわたる前記自由パラメータをインデックス化するステップと、
    前記解剖構造の挙動を特徴付けるために、前記運動モデルに基づいて、一連のグラフィック画像を提供する画像を生成するステップと、を含む方法。
  17. 前記画像が前記解剖学的機能にゲート制御されるように、可視化における前記運動モデルを前記患者の前記解剖学的機能の位相と時間相関させることをさらに含む、
    請求項１６に記載の方法。
  18. 前記解剖学的機能に対応する入力データを受信することをさらに含み、
    前記解剖学的機能は、心周期または呼吸周期を含む、
    請求項１７に記載の方法。
  19. 前記解剖構造は、内腔を含む細長い管状構造を含み、
    前記追跡データは、前記少なくとも１つのセンサが前記内腔内に存在する間に生成される、
    請求項１６、１７または１８に記載の方法。
  20. 前記運動モデルは、前記管状構造の中心線モデルを含み、
    各時間インスタンスのそれぞれについて、前記方法は、
    前記追跡データに提供される各センサの前記位置に基づいて前記内腔の中心線に沿った一連の幾何学的ノットを特定するステップと、
    前記幾何学的ノットの各々について前記自由パラメータに対応するスプラインを計算するステップと、をさらに含む、
    請求項１９に記載の方法。
  21. 前記運動モデルは、前記管状構造のための表面モデルをさらに含み、
    前記時間インスタンスのそれぞれについて、前記方法は、前記管状構造の外面を表すために、前記幾何学的ノットの各々の円形境界の間をロフトすることをさらに含む、
    請求項１９または２０に記載の方法。
  22. 前記時間パラメータに従って一連の前記時間インスタンスにわたって変化する前記管状構造の断面形状を定義する接線自由パラメータに対応するスプラインを計算するステップをさらに含む、
    請求項２１に記載の方法。
  23. 前記解剖構造の画像データまたは前記追跡データの少なくとも１つから特定される、前記管状構造の直径に基づいて、各円形境界の寸法が設定される、
    請求項２２に記載の方法。
  24. 前記解剖構造のグラフィカルイメージを表す画像データを保存するステップと、
    前記画像データを前記運動モデルに空間的に登録するステップと、
    前記画像を前記解剖構造の前記図式的イメージ上に重ねて、前記グラフィカルイメージに対する前記解剖構造の前記挙動を表示するステップと、をさらに含む、
    請求項１６に記載の方法。
  25. 静的モデルをメモリに保存するステップであって、前記静的モデルは、前記解剖構造のパラメトリックモデルを含むステップと、
    前記運動モデルと前記解剖構造の前記静的モデルとを組み合わせ、それによって、前記運動モデルが変形パラメータを提供して、前記解剖構造の一部の空間的変化を経時的に記述する複合モデルを生成するステップと、をさらに含む、
    請求項１６に記載の方法。
  26. 前記静的モデルは、前記追跡データを生成する前に、前記解剖構造について取得された画像データから導出される、
    請求項２５に記載の方法。
  27. 前記運動モデルは、第１の時間間隔の間に生成された第１の運動モデルであり、
    前記方法は、
    第２の時間間隔中に前記解剖構造の第２の運動モデルを生成するステップと、
    前記第１の運動モデルと前記第２の運動モデルとの間の差を計算するステップと、
    前記計算された差の画像を生成して、前記第１の時間間隔と前記第２の時間間隔との間の前記解剖構造の前記挙動の変化を特徴付けるステップと、をさらに含む、
    請求項１６に記載の方法。
  28. 前記センサは、ガイドワイヤの遠位端から前記遠位端から離間した中間位置までの前記ガイドワイヤの長さ方向に沿って分布された複数のセンサを含み、
    前記ガイドワイヤは、前記追跡データが前記３次元追跡座標系における各センサの前記位置を表すように、前記解剖構造内に配置される、
    請求項１６に記載の方法。
  29. 前記装置は、少なくとも１組の脚部を含む細長いガイドワイヤをさらに備え、前記少なくとも１組の脚部は、前記ガイドワイヤに取り付けられる第１の端部から外向きに延在し、前記脚部の遠位端で終端し、
    前記脚部の各組は、前記解剖構造の内壁に沿った接触位置に係合するときに、前記ガイドワイヤをその前記遠位端の間の中心位置に保持するように機械的に付勢される、
    請求項１６に記載の方法。
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