JP2020519415A - 電気循環の少なくとも1つの特異な区画の検出のために心筋壁のモデルを生成するための3次元画像のセグメンテーション方法 - Google Patents
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Abstract
Description
・心筋の壁の3次元画像を記録することであって、前記壁が心臓の少なくとも1つの空洞を区切る、こと;
・壁の連続部分を、第1の所定の閾値より小さい厚さを備える少なくとも1つの第1のボリュームであって、前記第1の閾値は関心のある閾値より小さい、ボリューム、および、第1の閾値より大きく、関心のある閾値より小さい厚さを備える壁の連続部分の第2のボリュームにセグメント化すること;
・少なくとも2つのボリュームによって、心筋壁の連続部分がモデル化される心筋の壁のモデルを生成することであって、電気循環の少なくとも1つの特異な区画を局所化するために、前記壁モデルが、前記ボリューム間で少なくとも1つの電気勾配をモデル化することを可能にする、こと
を含むことを特徴とする。
・(P−1)番目の所定の閾値より大きい厚さであって、前記(P−1)番目の閾値が関心のある閾値(Si)より小さい、厚さと、
・P番目の所定の閾値より小さい厚さであって、前記P番目の閾値が関心のある閾値(Si)より小さい、厚さと
を含み、
ボリュームは、それにより、セグメント化されて、異なる厚さの3次元層を形成する。
・範囲:[0m/秒;4m/秒]に含まれる電流伝搬速度、または;
・活動電位を特徴付ける少なくとも1つのデータ、または;
・モデル化された心筋壁の少なくとも1つの局所的な電気インピーダンスまたは電気抵抗
である。
・峡部に隣接する少なくとも2つの区画の厚さと前記峡部を形成する区画の厚さの間の所与の比率;
・前記峡部を形成する区画に隣接する2つの区画の間の最小、平均または最大間隙によって特徴付けられる、峡部を形成する区画の所与の幅;
・隣接する区画のレイアウトによって定義される回廊またはピーク形状によって形成される、峡部を形成する区画の所与の長さ;
・じょうごまたはじょうごの部分の形状を実質的に有する区画を形成する傾向がある、峡部の所与の入口または出口トポロジー;
・峡部の入口湾曲および出口湾曲などの峡部の局所的な湾曲
のうちの少なくとも1つのパラメータによって判定される。
・導電が減速される区画、すなわち、それが所定の閾値より小さく、所定の閾値が異なる基準の関数であることが可能である、区画、または;
・導電が自立した電気回路を形成する区画、または;
・導電が、少なくとも2つの接続されたループを含む電気回路を形成する区画
を意味する。
・より大きな考慮される部分に対して、特定の電気伝搬特徴のいずれかを有する区画、または;
・峡部の存在を特徴付ける所与の幾何的特徴を有する区画。幾何的パラメータを特徴付けるときに、このような区画をこれ以下、「峡部」と呼ぶ。峡部の幾何的特殊性は、電気的に特異な区画に対応する導電の特性を誘発する結果を有する電気勾配の存在の特徴である。
図1は、人間の心臓1を示している。図1に示すように、心臓1内には:VGと記された左心室、VDと記された右心室、ODと記された右心房(auricle)、およびOGと記された左心房がある。
− 右心室VDの壁を区切る区画133;
− 左心室VGの空洞を区切る区画11;
− 左心室VGの壁を区切る区画132:
− 隔壁と呼ばれる、2つの左右心室の間に位置する壁を区切る区画131
の、異なる区画が見える。
生成された3D画像は、ピクセルの体積分布を含む。関心のある領域はその後、考慮され得る。本発明の方法により、例えば、心筋の名前でよく知られている、心臓の壁13を考慮することが可能になる。一実施形態によると、関心のある領域21はその後、壁厚基準により抽出することができる。例えば、関心のある領域は、5mm未満の心筋の厚さに対して定義されている。関心のある領域21の厚さ閾値Siの定義は、画像の処理により前記関心のある領域を自動的に抽出することを可能にし、この閾値は「関心のある閾値」と呼ばれる。関心のある閾値Siは、心臓の考慮される領域に従って構成され得る。したがって、心尖(Apex)のレベルでは、関心のある領域は、4mmの関心のある領域Siの閾値を有することができ、別の領域では、関心のある領域Siは、5mmに等しくなることがある。この構成では、抽出された関心のある区画は、それらのそれぞれの関心のある閾値Siに応じて互いに独立して考慮される。
・部分30より小さい厚さの2つの部分232および233の間に含まれる峡部30などの、峡部を識別することによる幾何的様式によって;
・または、電気生理学的パラメータを各セグメント化されたボリュームに関連付けることによる電気的様式であって、ボリュームが、特定の電気的挙動を識別する電気的シミュレーションを行うように、1つのピクセルのレベルまたはピクセルのセットのレベルで定義されることが可能である、様式によって
可能にする。
図4Aは、モデルMOD_Pを生成するための、本発明の第1の実施形態を例示する。
第2の実施形態によると、図4Bを参照すると、複数のボリューム22、23内への壁20または21のセグメンテーションは、電気生理学的パラメータに特定の帰属を行うことなく行われる。ボリューム22、23は次に、心筋のあまり導電性のない壁の区画内を循環する電流の伝搬速度とは異なる、例えば、これより大きい伝搬速度により、心筋の壁内に電流を流す傾向がある関心のある区画を判定するために、幾何的に特徴付けられる。あまり導電性のない区画は、壊死した区画、または筋肉が十分に導電性でなくなった区画の特徴である。
・隣接する区画232、233の厚さに関する峡部の厚さ。したがって、峡部の相対的「高さ」を評価するために厚さの差を保持することを伴う。
・前記隣接する区画232、233の間隙によって形成される峡部の幅31。中間、平均、最小または最大幅が、異なる例示的実施形態により考慮され得る。他の例示的実施形態によると、異なる測定が、峡部の幅の進展の特定のトポロジーを考慮して行われ得る。
・隣接する区画232、233の配置によって定義される回廊またはピークによって形成される峡部の長さ32。
・電荷の集中の挙動、したがって、電流の流れ、したがって峡部の入口または出口での電気伝搬速度を評価することを可能にする、2つの隣接する区画232および233によって形成されるじょうごなどの、峡部30の入口および出口トポロジーが考慮され得る
によって定義される。
一実施形態によると、心筋の壁のモデルMOD_Pは、2つの変数を有する関数によってモデル化された壁の厚さのモデルの生成、および連続線を形成する最大値を判定することを含む。
・峡部の少なくとも1つの発生区画の識別;
・前記発生区画のアブレーション
を含む。
・壁のモデルの質を向上させる、
・または、基準ECGの特定の電気的イベントにより近くされ、心臓の電気的活動性を測定するデバイスによって識別されるために、複数の候補回路のうちの特定の特異な回路を識別する
のいずれかを行うように働くことができる。
・取得された画像、特に、複数のボリュームにおいて5mm未満の厚さに対して定義された心臓の壁の関心のある領域をセグメント化すること、
・それぞれ、1mm、2mm、3mm、4mmおよび5mm未満の厚さの等値面でマッピングを構築すること。
・以下の幾何的特徴により形態学的峡部を識別すること、この特徴付けるステップは、図4BのステップID_ISTHMに対応している:
・壁が5mm未満の厚さを有する関心のある区画;
・形態学的峡部(またはチャネル)が、峡部の両側に位置する、隣接する区画の厚さより小さい厚さを有する;
・峡部は幅より長い;
により、処理された。
41個の形態学的峡部が、本発明の方法により識別される。峡部CTの中間長さ、幅および面積はそれぞれ、30.0(18.5−40.2)mm、10.9(7.3−16.0)mm、および1.55(1.05−2.28)cm2であり、中間厚さは峡部のレベルで2.4(2.1−3.5)mm、境界のレベル(P<0.0001)で1.6(0.9−2.2)mmである。1mm未満の厚さを有する領域に峡部は識別されず、4mmより大きい厚さを有する領域には境界領域は識別されなかった。
Claims (19)
- 少なくとも1つの特異な電気循環を検出するために、心筋壁のモデルを生成するための、3次元画像から導出された心筋の厚さのセグメンテーション方法であって、
心筋の壁の3次元画像を記録すること(ACQ)であって、前記壁が心臓の少なくとも1つの空洞を区切る、こと、
壁(13)の連続部分を、第1の所定の閾値(S1)より小さい厚さを備える少なくとも1つの第1のボリューム(V1)であって、前記第1の閾値(S1)は関心のある閾値(Si)より小さい、ボリューム、および、第1の閾値(S1)より大きく、関心のある閾値(Si)より小さい厚さを備える壁(13)の連続部分の第2のボリューム(V2)にセグメント化すること(SEG_1)、
心筋の壁の連続部分が、少なくとも2つのボリューム(V1、V2)に従ってモデル化(MOD_VOL)される、心筋の壁のモデル(MOD_P)を生成することであって、電気循環の少なくとも1つの特異な区画を局所化するために、前記壁モデル(MOD_P)が、前記ボリューム(V1、V2)の間の少なくとも1つの電気勾配をモデル化することを可能にする、こと
を含むことを特徴とする、方法。 - 方法が、心筋(13)の壁の連続部分を形成し、壁厚基準に従って区切られる少なくとも1つの関心のある領域(R1)の、第1のセグメンテーション(SEG_1)に先立ってのセグメンテーション(SEG_P)であって、関心のある領域の厚さが、最大厚さ閾値(Smax)より小さい、セグメンテーションを含むことを特徴とする、請求項1に記載の方法。
- 壁の一部のセグメンテーション(SEG_1)が、少なくとも3つのタイプの厚さへのボリュームのセグメンテーションを含み、そのうち第1の厚さ(E1)が第1の所定の閾値(S1)より小さく、前記第1の閾値(S1)が関心のある閾値(Si)より小さく、第3の厚さ(E3)が第2の所定の閾値(S2)より大きく、前記第2の閾値(S2)が関心のある閾値(Si)より小さく第1の閾値(S1)より大きく、第2の厚さ(E2)が第1の閾値(S1)と第2の閾値(S2)の間に含まれ、ボリュームが、それにより、セグメント化されて、異なる厚さの3次元層を形成することを特徴とする、請求項1または2に記載の方法。
- 各セグメント化されたボリュームが、ピクセルまたはボクセルの表面を示す表面に対応する寸法、および考慮されるピクセル/ボクセルにおける壁の厚さに対応する厚さを含み、少なくとも2つのピクセル/ボクセルのセットに対応する壁の連続部分が画像の連続部分を形成し、同じ厚さのセグメント化されたボリュームのセットがそれぞれ、3次元層を形成することを特徴とする、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
- 心筋(13)の壁のモデル(MOD_P)のセグメンテーションまたは生成中に、方法が、少なくとも1つの電気生理学的パラメータの所与の値の、セグメント化されたボリュームそれぞれに対する帰属(AT)を含むことを特徴とする、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。
- 心筋(13)の壁の一部のセグメンテーションが、少なくとも1つの電気生理学的パラメータの値の帰属と共同で行われ、帰属が、電気生理学的パラメータの値を各厚さ値に関連付ける関数によって行われることを特徴とする、請求項6に記載の方法。
- 少なくとも1つの電気生理学的パラメータの値の帰属が、壁(13)の連続部分を考慮することによって、ピクセル/ボクセルごとに行われ、壁モデル(MOD_P)が同じ厚さのセグメント化されたボリュームのセットを含み、それぞれが少なくとも1つの電気生理学的パラメータの値に関連付けられ、前記セットがそれぞれ3次元層を形成することを特徴とする、請求項6または7に記載の方法。
- 少なくとも1つの電気生理学的パラメータが、
範囲:[0m/秒;4m/秒]に含まれる電流伝搬速度、または、
活動電位を特徴付ける少なくとも1つのデータ、または、
モデル化された心筋の壁の少なくとも1つの局所的な電気インピーダンスまたは電気抵抗であることを特徴とする、請求項6から8のいずれか一項に記載の方法。 - 方法が、少なくとも1つの特異な電気伝搬回路の存在を判定することを可能にする、心筋壁の生成されたモデル(MOD_P)内の電流の伝搬のシミュレーション(SIMU)のステップを含み、前記特異な電気伝搬回路が、自立した周期回路または2つのループを含む回路であることを特徴とする、請求項6から9のいずれか一項に記載の方法。
- 電気シミュレーションが、撮像システムによる特異な電気伝搬回路の期間の判定を含むことを特徴とする、請求項10に記載の方法。
- 特異な電気伝搬回路の期間の判定が、電気循環が減速される回路の一部の検出を含むことを特徴とする、請求項11に記載の方法。
- 心筋壁の生成されたモデル内の電流の伝搬のシミュレーション(SIMU)が、モデル化された心筋の活性化の開始に対して空間的におよび/または時間的にシフトされた心筋の区画の少なくとも1つの活性化を判定することを可能にすることを特徴とする、請求項10から12のいずれか一項に記載の方法。
- 方法が、少なくとも2つのボリュームの間で電気勾配を誘発する少なくとも1つの峡部の判定を含み、前記峡部のジオメトリが、
峡部に隣接する少なくとも2つの区画の厚さと前記峡部を形成する区画の厚さの間の所与の比率、
前記峡部を形成する区画に隣接する2つの区画の間の最小、平均または最大間隙によって特徴付けられる峡部を形成する区画の所与の幅、
隣接する区画のレイアウトによって定義される回廊またはピーク形状によって形成される峡部を形成する区画の所与の長さ、
じょうごまたはじょうごの部分の形状を実質的に有する区画を形成する傾向がある峡部の所与の入口または出口トポロジー、
峡部の入口湾曲および出口湾曲などの峡部の局所的な湾曲
のうちの少なくとも1つのパラメータによって判定されることを特徴とする、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。 - 峡部を形成する傾向がある区画のジオメトリを特徴付けるパラメータの少なくとも1つが、閾値と比較されて、グループのうちで形状の分類{峡部、峡部がない}を判別することを可能にすることを特徴とする、請求項14に記載の方法。
- 関心のある閾値(Si)が5mmであり、最大閾値が6mmと12mmの間に含まれることを特徴とする、請求項1から15のいずれか一項に記載の方法。
- 基準およびパラメータ化データを含むメモリと、請求項1から16のいずれか一項に記載の発明の方法のステップを行う計算機とを備えた、システム。
- システムが、生成された壁モデル内の電気伝搬のシミュレーションを可視化するための撮像システムをさらに備えることを特徴とする、請求項17に記載のシステム。
- システムが、電気イベントの周期性を、検出された特異な電気回路の測定された期間と比較するために、心臓の電気的活動性を測定する手段をさらに備えることを特徴とする、請求項17または18に記載のシステム。
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP4233761A1 (en) | 2022-02-25 | 2023-08-30 | Inheart | Method of automatic registration of a 3d model in a medical navigation system display device |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6449540A (en) * | 1987-08-19 | 1989-02-27 | Toshimitsu Musha | Simulator for cardiac electric phenomenon |
JP2004267393A (ja) * | 2003-03-07 | 2004-09-30 | Toshiba Corp | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP2008167802A (ja) * | 2007-01-09 | 2008-07-24 | Toshiba Corp | 心臓壁表示装置 |
US20110028848A1 (en) * | 2009-07-31 | 2011-02-03 | Cem Shaquer | Methods and Apparatus for Detecting and Mapping Tissue Interfaces |
US20130057548A1 (en) * | 2011-09-01 | 2013-03-07 | Tomtec Imaging Systems Gmbh | Process for creating a model of a surface of a cavity wall |
US9107601B2 (en) * | 2012-02-08 | 2015-08-18 | Siemens Aktiengesellschaft | Method for determining electrical conduction path information in a chamber wall of a ventricle |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4344146A (en) * | 1980-05-08 | 1982-08-10 | Chesebrough-Pond's Inc. | Video inspection system |
US5601084A (en) * | 1993-06-23 | 1997-02-11 | University Of Washington | Determining cardiac wall thickness and motion by imaging and three-dimensional modeling |
US20070049817A1 (en) * | 2005-08-30 | 2007-03-01 | Assaf Preiss | Segmentation and registration of multimodal images using physiological data |
US20070263915A1 (en) * | 2006-01-10 | 2007-11-15 | Adi Mashiach | System and method for segmenting structures in a series of images |
DE102006026695A1 (de) * | 2006-06-08 | 2007-12-13 | Tomtec Imaging Systems Gmbh | Verfahren, Vorrichtung und Computerprogrammprodukt zum Auswerten von dynamischen Bildern einer Kavität |
WO2008144751A1 (en) * | 2007-05-21 | 2008-11-27 | Cornell University | Method for segmenting objects in images |
DE102007029886B4 (de) * | 2007-06-28 | 2016-10-06 | Siemens Healthcare Gmbh | Verfahren zum Segmentieren einer Herzmuskelwand und Vorrichtung zur Detektion einer pathologisch veränderten Koronararterie |
US8150119B2 (en) * | 2008-01-24 | 2012-04-03 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for left ventricle endocardium surface segmentation using constrained optimal mesh smoothing |
EP2531910B1 (en) * | 2010-02-05 | 2015-04-08 | University of Central Florida Research Foundation, Inc. | Methods for identifying points of action in electrically active cells |
WO2014137584A1 (en) * | 2013-03-06 | 2014-09-12 | The General Hospital Corporation | Determination of myocardial scar using velocity spectral map |
EP3080777B1 (en) * | 2013-12-10 | 2017-08-02 | Koninklijke Philips N.V. | Model-based segmentation of an anatomical structure |
FR3020700B1 (fr) * | 2014-04-30 | 2016-05-13 | Univ Bordeaux | Methode pour la quantification de la presence de graisses dans une region du cœur |
WO2015168792A1 (en) * | 2014-05-06 | 2015-11-12 | Circle Cardiovascular Imaging Inc. | Method and system for analysis of myocardial wall dynamics |
-
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6449540A (en) * | 1987-08-19 | 1989-02-27 | Toshimitsu Musha | Simulator for cardiac electric phenomenon |
JP2004267393A (ja) * | 2003-03-07 | 2004-09-30 | Toshiba Corp | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP2008167802A (ja) * | 2007-01-09 | 2008-07-24 | Toshiba Corp | 心臓壁表示装置 |
US20110028848A1 (en) * | 2009-07-31 | 2011-02-03 | Cem Shaquer | Methods and Apparatus for Detecting and Mapping Tissue Interfaces |
US20130057548A1 (en) * | 2011-09-01 | 2013-03-07 | Tomtec Imaging Systems Gmbh | Process for creating a model of a surface of a cavity wall |
US9107601B2 (en) * | 2012-02-08 | 2015-08-18 | Siemens Aktiengesellschaft | Method for determining electrical conduction path information in a chamber wall of a ventricle |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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---|---|---|
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