JP2020505999A - 膀胱マッピング - Google Patents

Abstract

膀胱マッピングの態様を本明細書に説明する。一態様により、例示的方法は、撮像要素を用いて、膀胱壁を描写するビデオフィードを発生させる段階、プロセッサを用いて、ビデオフィード内で膀胱壁上にマーカを確立する段階、プロセッサを用いて、マーカ間の相対移動を追跡する段階、及び／又はプロセッサを用いて、相対移動に基づいて膀胱壁の収縮の場所を識別する段階を含む。関連のデバイス及びシステムも説明する。【選択図】図１

Description

本発明の開示の態様は、一般的に医療デバイス及び手順に関する。特定の態様は、膀胱マッピングに関する。

年齢、怪我、又は病気から生じる障害のような様々な障害は、健康な膀胱機能に問題を呈する場合がある。一部の障害は、神経系と膀胱筋の間に不正な通信を引き起こす。例えば、一部の障害は、膀胱の神経と筋肉の間の通信を妨害し、膀胱壁上の場所で自発的な収縮又は移動をもたらす。各収縮の場所の識別は、治療を支援する場合がある。収縮は測定可能な電気活動を生成するので、一部の収縮の場所は、膀胱壁と物理的に接触して電極を置き、電極を用いて電気活動を測定することによって識別することができる。

収縮の場所を正確に識別することは、電極ベースの方法で得るのに高価で時間を消費する可能性がある。例えば、収縮は、膀胱壁上のあらゆる場所で起こる可能性があり、電極の場所が収縮の場所と常に一致するとは限らず、構成のための追加の手術時間を必要とすることを意味する。更に別の例として、膀胱壁と物理的に接触して電極を置くことは、人工筋収縮を誘起する場合があり、電気的測定が自発筋収縮を示すか又は単に膀胱壁との物理的接触のアーチファクトを示すか否かをユーザが決定することを必要とする。この決定はまた、追加の手術時間を取る場合がある。

本明細書に説明する膀胱マッピングの態様は、従来技術のこれらの問題及び／又は他の欠陥に対処することができる。

一態様は、方法である。本方法は、撮像要素を用いて、膀胱壁を描写するビデオフィードを発生させる段階と、プロセッサを用いて、ビデオフィード内で膀胱壁上にマーカを確立する段階と、プロセッサを用いて、マーカ間の相対移動を追跡する段階と、プロセッサを用いて、相対移動に基づいて膀胱壁の収縮の場所を識別する段階とを含むことができる。

この態様により、例示的方法は、膀胱壁の外面又は内面に隣接するような膀胱壁に隣接して撮像要素を位置決めする段階を更に含むことができる。マーカを確立する段階は、プロセッサを用いて、膀胱壁の自然特徴部をビデオフィードの第１のフレーム内に位置付ける段階と、プロセッサを用いて、第１のフレーム内で自然特徴部に第１のマーカを割り当てる段階と、プロセッサを用いて、膀胱壁上の自然特徴部をビデオフィードの第２のフレーム内に位置付ける段階と、プロセッサを用いて、第２のフレーム内で自然特徴部に第２のマーカを割り当てる段階とを含むことができる。一部の態様では、マーカを確立する段階は、プロセッサを用いて、第１のフレームの第１のバイナリ画像及び第２のフレームの第２のバイナリ画像を発生させる段階を含むことができ、第１及び第２のバイナリ画像の各々は、自然特徴部の合成形状を定めるデータ点を含むことができ、位置付ける段階及び割り当てる段階は、基準パターンと合成形状からのデータ点との間の相関を発生させることによって自然特徴部の場所をプロセッサを用いて第１及び第２のバイナリ画像内に位置付ける段階と、プロセッサを用いて相関に基づいてデータ点に第１及び第２のマーカを割り当てる段階とを更に含むことができる。基準パターンは、例えば、血管分岐に対応するＸ又はＹ形状を含むことができる。

相対移動を追跡する段階は、プロセッサを用いて、第１及び第２のマーカを含む第１及び第２のフレームに膀胱壁の追跡区域を確立する段階と、プロセッサを用いて、追跡区域内で第１及び第２のマーカ間の相対移動を解析して１又は２以上の移動ベクトルを決定する段階とを含むことができ、収縮の場所を識別する段階は、１又は２以上の移動ベクトルを解析する段階を含むことができる。

収縮の場所を識別する段階は、プロセッサを用いて、追跡区域内に１又は２以上の移動ベクトルに関する移動の中心を位置付ける段階と、プロセッサを用いて、各移動ベクトルの大きさと各移動ベクトルに関する移動の中心からの距離とを決定する段階とを含むことができる。一部の態様では、場所を識別する段階は、プロセッサを用いて、各移動ベクトルの大きさ及び距離を既知の移動特性と比較して相対移動が引き起こされたのが収縮か又は撮像要素の移動によるか否かを決定する段階を含むことができる。本方法は、プロセッサを用いて、各移動ベクトルに関する移動の中心からの距離に対する各移動ベクトルの大きさの比を発生させる段階と、プロセッサを用いて、比が放物型である時に収縮を適格とする段階と、プロセッサを用いて、比が線形である時に収縮を不適格とする段階とを更に含むことができる。

本方法は、プロセッサを用いて、収縮強度、収縮頻度、収縮プロファイル、収縮持続時間、及び収縮密度のうちの少なくとも１つを含む収縮の特性を相対移動から決定する段階と、プロセッサを用いて、収縮の特性に基づいて膀胱壁の病状を診断する段階とを更に含むことができる。本方法はまた、センサを用いて、膀胱壁に印加された流体圧力及び膀胱壁によって保持された流体の容積のうちの少なくとも一方を含む膀胱壁の特性をモニタする段階と、プロセッサを用いて、収縮の特性と膀胱壁の特性の間の相関を発生させる段階と、プロセッサを用いて、収縮の特性、膀胱壁の特性、及びそれらの間の相関のうちの少なくとも１つに基づいて膀胱壁の病状を診断する段階とを含むことができる。

本方法はまた、収縮の場所に施すための治療をプロセッサを用いて選択する段階、及び／又は治療を施す段階を含むことができる。治療は、光又は音のような波エネルギを含む場合がある

別の態様は、方法である。本方法は、ビデオフィードのフレーム内にビデオフィード内に描写された膀胱壁の自然特徴部をプロセッサを用いて位置付ける段階と、プロセッサを用いて、ビデオフィードの各フレーム内で自然特徴部にマーカを割り当てる段階と、プロセッサを用いて、第１及び第２のマーカを含むビデオフィード内で膀胱壁の追跡区域を確立する段階と、プロセッサを用いて、追跡区域内でマーカの相対移動を解析して１又は２以上の移動ベクトルを決定する段階と、プロセッサを用いて、１又は２以上の移動ベクトルに関する移動の中心を位置付ける段階と、プロセッサを用いて、各移動ベクトルの大きさと各移動ベクトルに関する移動の中心からの距離との間の比に基づいて収縮として膀胱壁の移動を適格とする段階とを含むことができる。例えば、自然特徴部は、血管分岐を含む場合がある。

この態様による方法は、プロセッサを用いて、ビデオフィード内で各フレームのバイナリ画像を発生させる段階であって、各バイナリ画像が、膀胱壁の合成形状を定めるデータ点を含む上記発生させる段階と、プロセッサを用いて、基準パターンと合成形状からのデータ点の間の相関を発生させることによって自然特徴部を各バイナリ画像内に位置付ける段階と、プロセッサを用いて、相関に基づいてデータ点に第１及び第２のマーカを割り当てる段階とを更に含むことができる。この方法はまた、プロセッサを用いて、１又は２以上の移動ベクトルに基づいて各適格収縮の場所を識別する段階と、プロセッサを用いて、表示デバイスにビデオフィードを出力する段階と、プロセッサを用いて、各適格収縮の場所及び／又は例えば収縮強度、収縮頻度、収縮プロファイル、収縮持続時間、及び収縮密度のうちの少なくとも１つを含む各適格収縮の特性をビデオフィードの上に重ね合わせる段階とを含むことができる。本方法は、１又は２以上のセンサを用いて、膀胱壁に印加された流体圧力及び膀胱壁によって保持された流体容積のうちの少なくとも一方を含む膀胱壁の特性をモニタする段階と、プロセッサを用いて、各適格収縮の特性と膀胱壁の特性の間の相関を発生させる段階と、プロセッサを用いて、収縮の特性、膀胱の特性、及びそれらの間の相関のうちの少なくとも１つに基づいて膀胱壁の病状を診断する段階とを更に含むことができる。

更に別の態様は、方法である。この追加の方法は、プロセッサを用いて、膀胱壁を描写する第１のフレーム及び膀胱壁を描写する第２のフレームをビデオフィードから選択する段階と、プロセッサを用いて、第１のフレームの第１のバイナリ画像及び第２のフレームの第２のバイナリ画像を発生させる段階と、プロセッサを用いて、膀胱壁の１又は２以上の血管分岐を第１及び第２のバイナリ画像内に位置付ける段階と、プロセッサを用いて、第１のフレーム内に１又は２以上の血管分岐に対する第１のマーカ、及び第２のフレーム内に１又は２以上の血管分岐に対する第２のマーカを割り当てる段階と、プロセッサを用いて、第１及び第２のマーカ間の相対移動を計算する段階と、プロセッサを用いて、相対移動に基づいて膀胱壁の１又は２以上の収縮の場所を識別する段階とを含むことができる。

この態様による方法は、膀胱壁に隣接して位置決めされた撮像要素からプロセッサでビデオフィードを受信する段階を含むことができる。本方法は、プロセッサを用いて、収縮の特性を相対移動から決定する段階と、センサを用いて、膀胱壁に印加された流体圧力及び膀胱壁によって保持された流体の容積のうちの少なくとも一方を含む膀胱壁の特性をモニタする段階と、プロセッサを用いて、収縮の特性と膀胱壁の特性の間の相関を発生させる段階とを更に含むことができる。例えば、本方法は、プロセッサを用いて、収縮の特性、膀胱壁の特性、及びそれらの間の相関のうちの少なくとも１つに基づいて膀胱壁の病状を診断する段階を含むことができる。

以上の要約及び以下の詳細説明の両方は、単に例示的及び説明的であり、以下に主張する本発明の制限でもないことは理解される。

添付図面は、この明細書に組み込まれてその一部を構成する。これらの図面は、本明細書の書面説明と共に本発明の開示を解説するのに寄与する本発明の開示の態様を例示している。各図面は、以下のように本発明の開示による１又は２以上の例示的態様を描いている。

例示的撮像要素の態様を描く図である。 例示的方法の態様を描く図である。 ビデオフィードの例示的フレームの態様を描く図である。 図３Ａのフレームのバイナリ画像の態様を描く図である。 バイナリ画像を用いて確立されたマーカの態様を描く図である。 マーカを用いて重ね合された図３Ａのフレームの態様を描く図である。 図４Ｂのフレーム及びマーカの追加の態様を描く図である。 例示的追跡区域の態様を描く図である。 例示的移動中心の態様を描く図である。 例示的移動ベクトルの態様を描く図である。 図７Ａのベクトルの極座標表現を描く図である。 ズーミング運動の態様を描く図である。 収縮の態様を描く図である。 ズーム特性の態様を描く図である。 移動特性の態様を描く図である。 マーカ残存の態様を描く図である。

本発明の開示の態様を膀胱マッピングのための例示的デバイス、方法、及びシステムを参照してここで説明する。一部の態様は、撮像要素が膀胱の壁のような臓器の壁に隣接して位置付けられる医療手順を参照して説明する。医療手順のような特定タイプの手順、カメラのような撮像要素、膀胱のような臓器、及び／又は膀胱又は筋肉壁のような臓器壁への参照は、便宜上与えられ、本発明の開示を制限するように意図していない。従って、本明細書に説明する概念は、医療又は他のあらゆる類似のマッピング方法に対して利用することができる。

多くの軸線を本明細書に説明する。各軸線は、次のものに対して横断する又は更に垂直であり、原点Ｏを有する直交座標系を確立することができる。１つの軸線は、物体の長手軸線に沿って延びる場合がある。方向用語「近位」及び「遠位」及びそれらのそれぞれの頭文字「Ｐ」及び「Ｄ」は、「平行」及び「横断方向」のような用語と共に利用されて本明細書に説明するあらゆる軸線に対する相対態様を説明することができる。近位は、外部又は身体又はユーザにより近い位置を指し、一方で遠位は、身体の内部により近い又はユーザからより遠く離れた位置を指す。要素番号への頭文字「Ｐ」及び「Ｄ」の添付は、近位又は遠位場所又は方向を意味する。

本明細書に使用する時の用語「細長」は、その長手軸線に沿ってその幅よりも少なくとも２倍長い長さを有する物体のようなその幅に対して実質的により長いあらゆる物体を指す。一部の細長物体は、例えば、軸線に沿って近位又は遠位方向に軸線方向に延びている。主張しない限り、これらの用語は、便宜上与えられ、本発明の開示を特定の場所、方向、又は向きに限定するように意図していない。

本明細書に使用される時に「含む」、「含んでいる」、又は類似の変形のような用語は、要素のリストを含むあらゆる態様がこれらの要素又は段階のみを含むのではなく、むしろ明示的に列挙されず又はこれらに固有のものではない他の要素又は段階を含む場合があるように非限定的包含を網羅するように意図している。他に言及しない限り、用語「例示的」は、「理想的」ではなく「例」の意味に使用される。反対に、用語「から構成される」及び「から構成されている」は、要素のリストから構成される態様がそれらの要素のみを含むように限定的包含を網羅するように意図している。本明細書に使用される時に「約」、「実質的に」、「近似的に」、又は類似の変形のような用語は、言及する値の±５％以内の値の範囲を示すことができる。

多くの態様をここで説明する。一部の態様は、撮像要素を用いて、筋肉壁のビデオフィード（例えば、広角視野からの）を発生させる段階と、プロセッサを用いて、ビデオフィードの選択されたフレーム内で筋肉壁上にマーカを確立する段階と、プロセッサを用いて、マーカ間の相対移動を追跡する段階（例えば、ユーザによって施される滑らかな走査移動の間の実時間のフレームからフレーム方式で）と、プロセッサを用いて、相対移動に基づいて筋肉壁の収縮の場所を識別する段階とを含むことができる。追加の態様は、相対移動に基づいて収縮の特性を決定する段階、センサによって筋肉壁の特性を決定する段階、及び／又は収縮の特性及び／又は筋肉壁の特性の間の相関に基づいて筋肉壁の病状を決定する段階を含むことができる。一部の態様では、筋肉壁は膀胱壁である。

本発明の開示の態様を図１に示す例示的スコープ１０及び図２に示す例示的方法１００を参照してここで説明する。図１に示すように、スコープ１０は、ビデオフィード２０を捕捉するように構成された撮像要素１４を有するシャフト１２と、実時間でビデオフィード２０を解析するように構成されたプロセッサ１６とを含むことができる。撮像要素１４は、シャフト１２の遠位端１２Ｄ上に位置付けられたデジタルカメラ回路である場合がある。図１のスコープ１０は、例えば、シャフト１２を通して長手方向に延びる内腔１７を有する膀胱鏡、子宮鏡、又は類似のデバイスである場合がある。シャフト１２は、剛性又は可撓性とすることができる。例示的スコープ１０は、Ｌｉｔｈｏｖｕｅ（登録商標）の名称でＢｏｓｔｏｎ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎが販売するもののうちのいずれかを含むことができる。図３Ａに示すように、例えば、スコープ１０は、例示的血管４のような撮像要素１４によって識別可能な自然特徴部を含む膀胱又は筋肉壁２を参照して説明することができる。壁２のあらゆる識別可能な部分は、自然特徴部と考えることができる。例えば、血管４のあらゆる部分は、血管４の１又は２以上の分岐を含む自然特徴部と考えることができる。

例示的方法１００は、図２に示されている。図示のように、方法１００は、撮像要素１４により、膀胱壁２のビデオフィード２０を発生させる段階（発生させる段階１２０）と、ビデオフィード２０内の膀胱壁２上に複数のマーカ２６を確立する段階（確立する段階１４０）と、プロセッサ１６により、マーカ２６間の相対移動を追跡する段階（追跡する段階１６０）と、プロセッサ１６により、相対移動に基づいて膀胱壁２の収縮の場所を識別する段階（識別する段階１８０）とを含むことができる。各段階をここで次に説明する。

ビデオフィード２０からの例示的フレーム２１は、図３Ａに示されている。フレーム２１を発生させるために、発生させる段階１２０は、膀胱壁２に隣接してスコープ１０を位置決めする段階と、プロセッサ１６により、撮像要素１４を作動させる段階とを含むことができる。撮像要素１４は、膀胱壁２のいずれかの側に隣接して位置決めするか又はその上に装着することができる。例えば、図１に示すように、撮像要素１４は、シャフト１２の遠位端１２Ｄ上に装着され、膀胱壁２の外面に隣接する場所まで実質的に身体を通じて案内されるか又は尿道、膀胱、及び尿管を通じて壁２の内面に隣接する場所まで案内されるかのいずれかとすることができる。撮像要素１４は、有線又は無線接続によってプロセッサ１６と作動可能に結合することができる。要素１４は、図１にあるように遠位端１２Ｄに又はその上に装着することができる。撮像要素１４はまた、独立型デバイスである場合がある。例えば、要素１４は、膀胱壁２を観察するように位置決めされた埋込可能な医療デバイスとすることができ、発生させる段階１２０は、膀胱壁２の内面又は外面及び／又は壁２の視野内の他の面に要素１４を固定する段階を含むことができる。

発生させる段階１２０は、あらゆる数の構成段階を含むことができる。例えば、段階１２０は、第１のフレーム２１及び第２のフレーム２１のようなビデオフィード２０から１又は２以上のフレーム２１を選択する段階を含むことができる（例えば、図３Ａ）。段階１２０はまた、撮像要素１４のための実際のレンズ生産の画像区域１５を定める段階を含むことができる。画像区域１５は、スコープ１０の初期構成中に（プロセッサ１６及び／又は手動入力により）一度決定することができる。図３Ａに示すように、画像区域１５は、その左下コーナに原点Ｏを有する矩形区域として定めることができる。画像区域１５は、あらゆる形状を取ることができる。図３Ａでは、区域１５は、スコープ１０の内腔によって定められた切頭円形区域を含む。非円形及び六角形形状のようなあらゆる形状を区域１５内に含めることができる。

発生させる段階１２０は、ビデオフィード２０内に描写された自然特徴部の識別可能性を高めるように構成することができる。例えば、段階１２０は、ローパスフィルタを各フレーム２１に適用する段階、及び／又は血管４と膀胱壁２の間の高コントラストを達成する各フレーム２１のための色を選択する段階を含むことができる。例示的な色は、各フレーム２１の階調レベル画像を生成するように選択することができる。発生させる段階１２０は、単一ピクセルノイズを取り除くようにメジアンフィルタを各フレーム２１に適用する段階を更に含むことができる。あらゆる追加又は代替グラフィック処理技術を使用して、段階１２０内に示す自然特徴部の識別可能性を高めることができる。

確立する段階１４０は、プロセッサ１６により、ビデオフィード２０内で膀胱壁２上に複数のマーカ２６を確立する段階を含むことができる。各マーカ２６は、血管４の異なる部分に割り当てることができる。段階１４０は、ビデオフィード２０の連続フレーム２１内で繰り返すことができる。例えば、図４Ｂに示すように、段階１４０は、プロセッサ１６により、膀胱壁２の自然特徴部（例えば、血管４の分岐）をビデオフィード２０の第１のフレーム２１内に位置付ける段階と、プロセッサ１６により、第１のフレーム２１内で自然特徴部に第１のマーカ２７を割り当てる段階と、プロセッサ１６により、膀胱壁２上の同じ自然特徴部（例えば、血管４の同じ分枝）をビデオフィード２０の第２のフレーム２１内に位置付ける段階と、プロセッサ１６により、第２のフレーム２１内で第２のマーカ２８を自然特徴部に割り当てる段階とを含むことができる。

確立する段階１４０内で、各マーカ２６の場所は、各ビデオフレーム２１のバイナリ画像２２から決定することができる。例示的バイナリ画像２２は、図３Ｂに示されている。各マーカ２６の場所は、原点Ｏに中心があるＸ−Ｙ座標平面を参照してバイナリ画像２２内に定めることができる（図３Ｂの左下コーナに示されているが、どこでも位置付けることができる）。確立する段階１４０は、各フレーム２１内で膀胱壁２の自然特徴部の検出のための閾値を見出す段階（例えば、画像ヒストグラムから）と、各フレーム２１のためのバイナリ画像２２を生成する段階と、閾値を超えるものを「１」として及び閾値よりも小さいものを「０」としてバイナリ画像内の全てのピクセルを設定する段階とを含むことができる。図３Ｂに示すように、得られるバイナリ画像２２は、血管４の合成形状を定めるデータ点を含むことができる。

この合成形状の態様は、確立する段階１４０内で利用することができる。例えば、各バイナリ画像２２内のマーカ２６の場所（例えば、（Ｘ_i、Ｙ_i）として表される）は、自然特徴部との相関のために合成形状からデータ点を検索することによって定めることができる。確立する段階１４０は、プロセッサ１６により、基準パターンと合成形状からのデータ点の間の相関を発生させる段階を更に含むことができる。上述の位置付ける段階は、プロセッサ１６により、基準パターンと合成形状から選択されたデータ点の間の相関を発生させることによって自然特徴部（例えば、血管４の分岐）を第１及び第２のバイナリ画像２２内に位置付ける段階を含むことができ、上述の割り当てる段階は、プロセッサ１６により、相関に基づいて選択されたデータ点に第１及び第２のマーカ２７、２８を割り当てる段階を含むことができる。例示的基準パターンは、血管４の１又は２以上の分枝に対応するあらゆる「Ｘ」及び／又は「Ｙ」形状を含む自然特徴部に対応するあらゆる形状を含むことができる。

プロセッサ１６を支援するために、確立する段階１４０は、画像区域１５内で均等にマーカ２６を広げるために各バイナリ画像２２をセグメント（例えば、４つのセグメント）に分割する段階を含むことができる。プロセッサ１６は、この目的のために１又は２以上のサブプロセッサ及び／又はメモリ構成要素を含む又はこれらと通信することができる。例えば、確立する段階２４０は、プロセッサ１６を利用して同数のマーカ２６で各バイナリ画像２２のセグメントを充填し、並列処理を可能にする段階を含むことができる。一部の態様では、４つのセグメントの各々は、ｎ／４マーカ２６を含むことができ、各マーカ２６は、自然特徴部の異なる部分に割り当てることができる。

確立する段階１４０は、マーカ２６の場所を決定する及び／又は更に精緻化するように構成された反復段階を含むことができる。図４Ａに示すように、例えば、確立する段階１４０は、複数のバイナリ画像２２を覆って局所ピーク３２に基づいて合成形状を強化する及び／又は追加マーカ２６を定める段階を更に含むことができる。例えば、複数のバイナリ画像２２は、「Ｘ」形状に相関する時に撮像要素１４を固定回数回転させ（例えば、４回転）、「Ｙ」形状に相関する時に撮像要素１４を固定回数向ける（例えば、１つの向き）ことによって生成することができる。これらの段階は、例えば、合計１０相関に対して２だけ元の解像度を低減することによって修正倍率で繰り返すことができる。追加マーカ２６は、複数のバイナリ画像２２を重ね合わせることによって定めることができ、局所ピーク３２（例えば、Ｐｋ（Ｘ_i、Ｙ_i値）として表される）をもたらし、各ピーク３２は、すぐ近くに位置付けられたマーカ２６のＸ−Ｙ位置及び集中数（又は値）を含む。これらの反復段階のグラフィック描写は図４Ａに示されており、局所ピーク３２は、プロセッサ１６により、各Ｘ−Ｙ位置でのマーカ２６の最大又は最小数によって陰影が付けられている。

データを簡素化してプロセッサ１６を更に支援するために、確立する段階１４０は、局所ピーク３２を選別する段階と、更に別の解析のために第１のｎ／４値を選択する段階とを更に含むことができる。いずれかのピーク３２及び／又はマーカ２６間の距離が近すぎる場合に、段階１４０は、ピーク３２及び／又はマーカ２６のうちの１又は２以上を排除する段階を含むことができる。図１０に示すように、例えば、何らかの百分率のマーカ２６は、他のマーカ２６との近接性に起因して段階１４０で残存することができないと考えられる。例示的残存図表は、図１０に示されている。図示のように、例えば、フレーム当たりのアクティブマーカの平均数は５５とすることができ、各マーカ２６の平均寿命は、１０フレーム未満であると考えられる。各ピーク３２の平均寿命は、同様に限定することができる。

追跡する段階１６０は、プロセッサ１６により、マーカ２６間の相対移動を追跡する段階を含むことができる。追跡する段階１６０の態様は、第１及び第２のマーカ２７及び２８をこれらの間を延びる移動ベクトルと共に描く図６Ｂを参照して説明することができる。マーカ２７及び２８間の相対移動は、移動ベクトルＭの大きさＤとして定量化することができる。一部の態様では、大きさＤは、図５にあるようにマーカ２７及び２８に隣接して表示することができる。

追跡する段階１６０は、連続フレーム２１及び／又はバイナリ画像２２を相関させてこれらの間のＸ−Ｙ画像移動距離（例えば、（Ｘ_m、Ｙ_m）によって表される）を決定する段階を含むことができる。処理時間を短縮するために、追跡する段階１６０は、フレーム２１及び／又は画像２２の共通部分（例えば、画像区域１５の中心部分）を選択する段階と共通部分に対するＸ−Ｙ移動距離を計算する段階とを含むことができる。上記と同様に、解像度は、プロセッサ１６を更に支援するために追跡する段階１６０内で低減することができる（例えば、共通部分内で１／３だけ）。

追跡する段階１６０は、プロセッサ１６により、マーカ２６を含む追跡区域７を確立する段階を更に含むことができる。追跡区域７が確立された状態で、追跡する段階１６０は、プロセッサ１６により、１又は２以上の移動ベクトルＭを決定するために追跡区域７内でマーカ２６間の相対移動を解析する段階を更に含むことができる。追跡区域７は、１又は２以上のピーク値３２と相対的に位置付けることができる。例えば、追跡区域７のサイズは、初期構成段階中に（例えば、発生段階１２０中に又はその前に）ユーザによって定めることができ、上述のサイズは、追跡する段階１６０内でピーク値３２にわたって中心を置くことができる。

追跡する段階１６０は、フレーム２１間のＸ−Ｙ画像移動に対処することにより、追跡区域７がビデオフィード２０の各フレーム２１に対して共通であることを保証するように構成することができる。例えば、段階１６０は、第１のフレーム２１内で第１の追跡区域７（例えば、＃ｉＰ_k（Ｘ_i、Ｙ_i）_(t-1)によって表される）を確立する段階を含むことができる。上述の第１の追跡区域７（例えば、（Ｘ_i、Ｙ_i）_(t-1)によって表される）のサイズは、初期構成段階中にユーザによって定められ、及び／又は上述のようにピーク値３２に対して位置付けることができる。追跡する段階１６０は、第２のフレーム２１内で第２の追跡区域７（例えば、同じく（Ｘ_i、Ｙ_i）_(t-1)によって表される）を確立する段階を更に含むことができる。共通性を保証するために、第２の追跡区域７は、第１の追跡区域７と同じサイズを有することができ、同じピーク値３２に対して位置付けられ、及び／又はＸ−Ｙ画像移動（例えば、（Ｘ_i、Ｙ_i）_(t)＝（Ｘ_i、Ｙ_i）_(t-1)＋（Ｘ_m、Ｙ_m）によって表される）によってシフトさせることができる。

追跡する段階１６０はまた、マーカ２６の場所を決定して更に精緻化するように構成された反復段階を含むことができる。例えば、第１及び第２の追跡区域７は、１又は２以上の第２のピーク値（例えば、Ｐ_k（Ｘ_i、Ｙ_i値）_(t)によって表される）を見出す及び／又は追加マーカ２６を確立するために相関させることができる。他の反復段階は、第２のピーク値の位置及び／又は値に基づいて行うことができる。例えば、第２のピーク値の位置が相関された追跡区域７から遠すぎる又は値が低すぎる場合に、ピーク値はゼロに設定することができる。上記と同様に、段階１６０は、追加マーカ２６の各々及び／又は１又は２以上の第２のピーク値の間の距離を計算する段階と、互いに近接するあらゆる追加マーカ２６及び／又は第２のピーク値を排除する段階とを更に含むことができる。

識別する段階１８０は、プロセッサ１６により、マーカ２６間の相対移動に基づいて膀胱壁２の収縮の場所を識別する段階を含むことができる。識別する段階１８０は、プロセッサ１６により、グラフィック表示（例えば、図４Ｂにあるような）の有無に関わらず行うことができる。例えば、段階１８０は、プロセッサ１６により、追跡区域７内の１又は２以上の各移動ベクトルＭに対する移動の中心６（例えば、Ｃ_(x、y)として表される）、各移動ベクトルＭの大きさＤ、及び各移動ベクトルＭに対する移動の中心６からの距離Ｒ_iを決定する段階を含むことができる。ここで説明するように、移動の中心６、大きさＤ、及び中心からの距離Ｒ_iは、段階１８０内で使用されて膀胱壁２上の収縮の場所を識別する及び／又は収縮及び壁２の様々な特性を決定することができる。

図６Ａに示すように、例えば、識別段階１８０は、バイナリ画像２２内に各移動ベクトルＭを通る長手軸線を投影する段階と、長手軸線間の交差点３１（例えば、Ｘ、Ｙとして表される）を識別する段階と、交差点３１に対する移動の中心６を定める段階とを含むことができる。これらの軸線の近接度を使用して移動の中心６を位置付けることができる。例えば、段階１８０は、移動アレイ（例えば、ｄ（Ｘ_i、Ｙ_i）＝（Ｐ_k（Ｘ_i、Ｙ_i）（ｔ））−（Ｐ_k（Ｘ_i、Ｙ_i）_(t-1)によって表される）を発生させる段階と、全体画像移動を補償した後で相対移動アレイ（例えば、ｄ（Ｘ_i、Ｙ_i）_(rel)＝Ｐ_k（Ｘ_i、Ｙ_i）_(t)−（Ｘ_m、Ｙ_m）^*（−Ｐ_k（Ｘ_i、Ｙ_i）_(t-1)として表される）を計算する段階と、相対移動アレイを極座標表現（例えば、図７Ｂでｄ（ｔｔａ、Ｄ）として表される）に変換する段階と、交差点３１の平均Ｘ及びＹ位置から移動の中心６（Ｘ_c、Ｙ_c）のための座標を決定する段階とを含むことができる。

移動の中心６は、識別段階１８０内でプロセッサ１６によって定めることができる。図６Ｂに示すように、例えば、交差点３１の各点は、インジケータ（例えば、円形として図６Ｂに示す）でラベル付けすることができ、移動の中心６は、交差点３１を取り囲む円形区域として定めることができる。移動の中心６を使用してマーカ２６間の相対移動を解析することができる。例えば、識別する段階１８０は、プロセッサ１６により、マーカ２６間の相対移動及び移動の中心６を既知の移動特性と比較する段階と、プロセッサ１６により、相対移動が膀胱壁２の収縮又は撮像要素１４の移動によって引き起こされたか否かを決定する段階とを更に含むことができる。

段階１８０では、大きさＭ及び中心からの距離Ｒ_iが既知の移動特性と比較され、相対移動が壁２の収縮及び／又は要素１４の移動によって引き起こされたか否かを決定することができる。例は図７Ａに示されており、距離Ｒ_iは、第１のマーカ２７と、第２のマーカ２８と、ベクトルＭの長手軸線に沿った移動の中心６との間を延びている。大きさＤを使用して、相対移動が収縮を含むか否かを決定することができる。例えば、識別段階１８０は、プロセッサ１６により、距離Ｒ_iが約３ピクセルよりも大きく、かつ少なくとも２つの連続バイナリ画像２２に現れる場合に、膀胱壁２の移動を収縮として適格とする段階を含むことができる。

大きさＤと距離Ｒ_iの間の関係（例えば、比）は、識別段階１８０内で相対移動を適格とするのに使用することもできる。例えば、段階１８０は、プロセッサ１６により、各移動ベクトルＭの大きさＤ対各ベクトルＭに対する移動の中心６からの距離Ｒ_iの比を発生させる段階、プロセッサ１６により、比が放物型である時に収縮を適格とする段階、及び／又はプロセッサ１６により、比が線形である時に収縮を不適格とする段階を含むことができる。ＤとＲ_iの間の例示的関係は、線形関係を描く図９Ａ及び非線形又は放物型関係を描く図９Ｂに示されている。本発明の開示により、線形関係は、画像区域１４のズーミング移動に関連付けることができ、一方で非線形関係は、膀胱壁２の収縮に関連付けることができる。

例示的ズーミング運動は、移動の中心６が上述のように交差点３１（例えば、図６Ａ及び６Ｂ）により又は点３１の平均として定められる図８Ａに示されている。大きさＤは、図８Ａの距離Ｒ_iと線形関係を有し、ベクトルＭの長さが画像区域１５内の全ての点で距離Ｒ_iと共に線形に成長することになり、ズーミング移動を示すことを意味する。例示的収縮は、大きさＤが距離Ｒ_iとの放物型関係を有する図８Ｂに示されている。図８Ｂでは、例えば、移動ベクトルＭの長さは、画像区域１５の収縮区域９の端部まで移動の中心６から距離Ｒ_iと共に線形に成長し、次に収縮区域９を超えて減少して収縮を示す。

方法１００は、膀胱壁２の収縮の特性を決定するための追加の段階を含むことができる。例えば、方法１００は、プロセッサ１６により、収縮強度、収縮頻度、収縮プロファイル、収縮持続時間、及び収縮密度のうちの少なくとも１つを含む収縮の特性を相対移動から決定する段階を更に含むことができる。一部の態様では、方法１００は、プロセッサ１６により、収縮の特性に基づいて膀胱壁２の収縮を診断する段階を更に含むことができる。過活動又は無緊膀胱のような病状は、例えば、プロセッサ１６により、これらの特性のうちの１又は２以上に基づいて診断することができる。膀胱壁２が、膀胱に関連付けられていない筋肉壁である場合に、筋肉壁の病状は、同様に診断することができる。

方法１００はまた、膀胱壁２の特性を決定するための追加の段階を含むことができる。例えば、方法１００は、センサを用いて、壁２に印加された流体圧力及び壁２によって保持された流体の容積のうちの少なくとも一方を含む膀胱壁２の特性をモニタする段階と、プロセッサ１６により、収縮の特性と膀胱壁２の特性の間の相関を発生させる段階とを含むことができる。方法１００は、プロセッサ１６により、収縮の特性、膀胱壁２の特性、及びそれらの間の相関のうちの少なくとも１つに基づいて壁２の相関を診断する段階を更に含むことができる。センサは、撮像要素１４と一体である又は独立型要素であるシャフト１２上に装着することができる。一部の態様では、例えば、収縮強度は、流体圧力と相関されて他の病状から過活動膀胱を更に区別することができる。類似の相関は、他の筋肉壁の病状を診断するために行うことができる。

膀胱壁２の収縮が位置付けられた及び／又は適格とされた状態で、方法１００は、プロセッサ１６により、治療のために膀胱壁２の場所を選択する段階、プロセッサ１６により、治療の特性を決定する段階、及び／又は選択された場所に治療を施す段階を更に含むことができる。例えば、膀胱壁２の場所は、収縮強度のような収縮の特性又は流体圧力のような膀胱壁の特性に基づいて選択することができる。治療は、波エネルギ（例えば、レーザ、音、その他）を含むことができ、治療の特性は、強度、電力レベル、持続時間、及びパルスなどを含むことができる。波エネルギがレーザエネルギである場合に、方法１００は、例えば、光ファイバを内腔１７に通し、光ファイバを通してレーザエネルギを送出することによって各収縮の場所にレーザエネルギを送出する段階を含むことができる。

方法１００のいずれの段階も、プロセッサ１６により、ビデオフィード２０を表示デバイス（例えば、２次元又は３次元モニタ）に出力する段階、及び／又はプロセッサ１６により、インジケータをフレーム２１の上に重ね合わせる段階を更に含むことができる。例示的インジケータは、各収縮の場所に提供することができる。図５に示すように、インジケータはまた、各マーカ２６、それを通って延びる各ベクトルＭ、及びそれに関連付けられた各大きさＤに対して提供することができる。本明細書に説明する収縮及び／又は膀胱壁特性のいずれに対しても他のインジケータを提供することができる。一部の態様では、方法１００は、プロセッサ１６により、膀胱壁２の連続モニタのために実時間でこれらのインジケータを重ね合わせる段階を更に含む。

本発明の開示の原理は、特定の用途に対する例示的態様を参照して本明細書に説明しているが、本発明の開示はそれに限定されない。本明細書に与えた教示へのアクセスを有する当業者は、追加の修正、用途、態様、及び均等物の置換が本明細書に説明する態様の範囲に全て該当することを認識するであろう。従って、本発明の開示は、以上の説明によって制限されるように考えないものとする。

１０ スコープ
１２ シャフト
１４ 撮像要素
１７ 内腔
２０ ビデオフィード

Claims (15)

1. 撮像要素を用いて、膀胱壁のビデオフィードを発生させる段階と、
   プロセッサを用いて、前記ビデオフィード内で前記膀胱壁上にマーカを確立する段階と、
   前記プロセッサを用いて、前記マーカ間の相対移動を追跡する段階と、
   前記プロセッサを用いて、前記相対移動に基づいて前記膀胱壁の収縮の場所を識別する段階と、
   を含むことを特徴とする方法。
2. 前記膀胱壁に隣接して前記撮像要素を位置決めする段階を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記膀胱壁の内面に隣接して前記撮像要素を位置決めする段階を更に含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記マーカを確立する段階は、
   前記プロセッサを用いて、前記膀胱壁の自然特徴部を前記ビデオフィードの第１のフレーム内に位置付ける段階と、
   前記プロセッサを用いて、前記第１のフレーム内で第１のマーカを前記自然特徴部に割り当てる段階と、
   前記プロセッサを用いて、前記膀胱壁上の前記自然特徴部を前記ビデオフィードの第２のフレーム内に位置付ける段階と、
   前記プロセッサを用いて、前記第２のフレーム内で第２のマーカを前記自然特徴部に割り当てる段階と、
   を含む、
   ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記マーカを確立する段階は、前記プロセッサを用いて、前記第１のフレームの第１のバイナリ画像及び前記第２のフレームの第２のバイナリ画像を発生させる段階を更に含み、
   前記第１及び第２のバイナリ画像の各々が、前記自然特徴部の合成形状を定めデータ点を含み、
   前記位置付ける段階及び割り当てる段階は、
   前記プロセッサを用いて、基準パターンと前記合成形状からのデータ点との間の相関を発生させることによって前記自然特徴部の前記場所を前記第１及び第２のバイナリ画像内に位置付ける段階と、
   前記プロセッサを用いて、前記相関に基づいて前記第１及び第２のマーカを前記データ点に割り当てる段階と、
   を更に含む、
   ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 前記基準パターンは、血管分岐に対応するＸ又はＹ形状を含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 前記相対移動を追跡する段階は、
   前記プロセッサを用いて、前記第１及び第２のマーカを含む前記第１及び第２のフレーム内に前記膀胱壁の追跡区域を確立する段階と、
   前記プロセッサを用いて、前記追跡区域内で前記第１及び第２のマーカ間の相対移動を解析して１又は２以上の移動ベクトルを決定する段階と、
   を含み、
   前記収縮の前記場所を識別する段階は、前記１又は２以上の移動ベクトルを解析する段階を含む、
   ことを特徴とする請求項４、請求項５、及び請求項６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記収縮の前記場所を識別する段階は、
   前記プロセッサを用いて、前記追跡区域内で前記１又は２以上の移動ベクトルに関する移動の中心を決定する段階と、
   前記プロセッサを用いて、各移動ベクトルに対して各移動ベクトルの大きさ及び前記移動の中心からの距離を決定する段階と、
   を含む、
   ことを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. 前記プロセッサを用いて、各移動ベクトルの前記大きさ及び距離を既知の移動特性と比較して前記相対移動が前記収縮によって又は前記撮像要素の移動によって引き起こされたか否かを決定する段階、
   を更に含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. 前記プロセッサを用いて、各移動ベクトルに関して前記移動の中心からの前記距離に対する各移動ベクトルの前記大きさの比を発生させる段階と、
    前記プロセッサを用いて、前記比が放物型である時に前記収縮を適格とする段階と、
    前記プロセッサを用いて、前記比が線形である時に前記収縮を不適格とする段階と、
    を更に含むことを特徴とする請求項８及び請求項９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記プロセッサを用いて、収縮強度、収縮頻度、収縮プロファイル、収縮持続時間、及び収縮密度のうちの少なくとも１つを含む前記収縮の特性を前記相対移動から決定する段階、
    を更に含むことを特徴とする請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の方法。
12. センサを用いて、前記膀胱壁に印加された流体圧力及び該膀胱壁によって保持された流体の容積のうちの少なくとも一方を含む該膀胱壁の特性をモニタする段階と、
    前記プロセッサを用いて、前記収縮の前記特性と前記膀胱の前記特性の間の相関を発生させる段階と、
    を更に含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
13. 前記プロセッサを用いて、前記収縮の前記特性、前記膀胱の前記特性、及びこれらの間の前記相関のうちの少なくとも１つに基づいて前記膀胱壁の病状を診断する段階を更に含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
14. 前記プロセッサを用いて、前記収縮の前記場所に施すための治療を選択する段階を更に含むことを特徴とする請求項１から請求項１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 前記選択された治療は、波エネルギを含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。