JP2024005706A - 立体形状データ生成プログラム、立体形状データ生成方法、および情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】エコー画像とＸ線画像とに基づいて胸郭と胸郭内の心臓とを再現した立体形状データを生成できるようにする。【解決手段】情報処理装置１０は、被検体の心臓の断面画像を示すエコー画像データ１に基づいて、心臓の内部構造を含む立体形状を示す心臓形状データ３を生成する。次に情報処理装置１０は、被検体の胸郭のＸ線画像を示すＸ線画像データ２に基づいて、被検体の胸郭の立体形状を示す胸郭形状データ４を生成する。そして情報処理装置１０は、Ｘ線画像に写る心臓の画像に基づいて、胸郭形状データ４に示される胸郭の立体形状内での、心臓形状データ３に示される心臓の立体形状の位置および向きを決定する。【選択図】図１

Description

特許法第３０条第２項適用申請有り 令和４年３月１２日開催のＪＣＳ２０２２第８６回日本循環器学会学術集会・ＡＰＳＣ２０２２－Ａｓｉａｎ Ｐａｃｉｆｉｃ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ｃａｒｄｉｏｌｏｇｙ Ｃｏｎｇｒｅｓｓ ２０２２にて公開

本発明は、立体形状データ生成プログラム、立体形状データ生成方法、および情報処理装置に関する。

患者などの被検体の心臓の動きをコンピュータによって高精度に再現する心臓シミュレーション技術が実現されている。この心臓シミュレーション技術を用いれば、医療現場において、患者の治療後の心臓の状態を心臓シミュレーションで再現することで、治療効果を予測できる。

また、心臓だけでなく胸郭内部の電気信号の伝播状態を再現する生体シミュレーションを行えば、患者の心電図を生体シミュレーションによって取得することも可能である。患者の症状が心電図に現れる病気の場合、治療後の状態を表す心電図を生体シミュレーションで算出すれば、予定している治療内容が適切か否かを事前に判断できる。例えば両心室ペーシングによる心臓再同期療法（ＣＲＴ：Cardiac Resynchronization Therapy）を施す場合に、事前の生体シミュレーションにより、ＣＲＴ装置から出力される電気刺激を心臓に伝える電極の位置が適切か否かを施術前に確認できる。

なお、心電図は胸部表面に伝播した電気信号を表している。そのため、心電図を算出する生体シミュレーションでは、胸郭の内部に心臓を配置した立体形状を示す立体形状データが用いられる。立体形状データは、例えば患者の心臓または胸郭を撮影した医療用の画像データに基づいて生成される。

医療用の画像データを利用する技術としては、例えば心臓における構造物の解析結果を、俯瞰的に示す医用処理装置が提案されている。また、簡単でかつ精度良く胸郭を検出することができる画像処理装置が提案されている。さらに異なる姿勢の被検体を撮像した複数の医用画像データを高精度に位置合わせする医用画像処理装置も提案されている。

コンピュータによるシミュレーションを用いて治療の効果を判断する技術としては、生体シミュレーションの結果が症状に関する所定の改善率を満たすか否かを判定する改善率判定部を有する生体シミュレーションシステムが提案されている。

特開２０１８－０２７２９８号公報 特開２００６－１１００６９号公報 特開２０２１－０８３９６１号公報 特開２０１７－０３３２２７号公報

生体シミュレーションで心電図を算出する場合、被検体の胸郭と胸郭内の心臓とを正確に再現した立体形状データを生成することが求められる。被検体の立体形状データは、被検体の医療画像に基づいて生成することができる。例えばＣＴ（Computed Tomography）装置で撮影した被検体の断層画像（ＣＴ画像）には、被検体の胸郭と心臓とが同じ画像に写っている。そのためＣＴ画像を用いれば、被検体の胸郭と胸郭内の心臓とを再現した正確な立体形状データを生成することができる。

しかし、ＣＴ装置での撮影は被検体の被曝量が大きく、被験体となる患者の身体的な負担が大きい。そのため生体シミュレーションのためだけにＣＴ装置での撮影を行うのは避けることが望ましい。そこでＣＴ画像以外の、治療の過程で一般的に用いられる医療画像に基づいて、被検体の立体形状データを生成することが考えられる。例えば超音波診断装置によって得られる心臓画像（エコー画像）とＸ線装置で撮影したＸ線画像とから立体形状データを生成することが考えられる。エコー画像は超音波を用いており被検体の被爆はない。Ｘ線撮影による被検体の被曝量は、ＣＴ装置での撮影による放射線量に比べると極めて少なくて済む。しかしながら、従来は、心臓のみが写っているエコー画像と２次元的な形状しか得られないＸ線画像と基づいて胸郭と胸郭内の心臓とを再現した立体形状データを生成する技術がない。

１つの側面では、本件は、エコー画像とＸ線画像とに基づいて胸郭と胸郭内の心臓とを再現した立体形状データを生成できるようにすることを目的とする。

１つの案では、以下の処理をコンピュータに実行させる立体形状データ生成プログラムが提供される。
コンピュータは、被検体の心臓の断面画像を示すエコー画像データに基づいて、心臓の内部構造を含む立体形状を示す心臓形状データを生成する。コンピュータは、被検体の胸郭のＸ線画像を示すＸ線画像データに基づいて、被検体の胸郭の立体形状を示す胸郭形状データを生成する。そしてコンピュータは、Ｘ線画像に写る心臓の画像に基づいて、胸郭形状データに示される胸郭の立体形状内での、心臓形状データに示される心臓の立体形状の位置および向きを決定する。

１態様によれば、エコー画像とＸ線画像とに基づいて胸郭と胸郭内の心臓とを再現した立体形状データを生成することができる。

第１の実施の形態に係る立体形状データ生成方法の一例を示す図である。 システム構成の一例を示す図である。 シミュレーション装置のハードウェアの一例を示す図である。 シミュレーション装置の機能の一例を示すブロック図である。 心臓の興奮伝播の生体シミュレーションを行う場合の処理の流れの一例を示す図である。 心臓形状データ生成処理の一例を示す図である。 心臓形状データ生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。 エコー画像上での境界の位置の指定入力の一例を示す図である。 心臓モデルの一例を示す図である。 エコー検査レポートの情報に基づく心臓モデルの修正の一例を示す図である。 ランドマーク設定処理の一例を示す図である。 ランドマーク設定処理の手順の一例を示すフローチャートである。 前室間溝と後室間溝とのランドマーク設定の一例を示す図である。 ランドマークの設定対象となる心臓の特徴的な位置の一例を示す図である。 胸郭形状データ生成処理の概要を示す図である。 胸郭形状データ生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。 胸郭領域のセグメンテーションの一例を示す図である。 胸郭形状の表現方法の一例を示す図である。 胸郭形状統計データから取得できる統計情報の一例を示す図である。 胸郭の平均形状の一例を示す図である。 被検体の胸郭の横幅に応じた胸郭形状生成の一例を示す図である。 側面からのＸ線画像に基づく胸郭形状の修正の一例を示す図である。 胸郭形状を示す境界点群の一例を示す図である。 電極位置決定処理の手順の一例を示すフローチャートである。 電極位置設定の一例を示す図である。 胸郭形状への心臓形状の配置処理の手順の一例を示すフローチャートである。 回転パターン生成方法の一例を示す図である。 心筋境界情報作成処理の一例を示す図である。 回転パターンの評価方法の一例を示す図である。 回転パターン選択の一例を示す図である。 電極配置の一例を示す図である。

以下、本実施の形態について図面を参照して説明する。なお各実施の形態は、矛盾のない範囲で複数の実施の形態を組み合わせて実施することができる。
〔第１の実施の形態〕
第１の実施の形態は、被検体の身体的特徴を高精度に反映させた立体形状を示す立体形状データを生成することができる立体形状データ生成方法である。

図１は、第１の実施の形態に係る立体形状データ生成方法の一例を示す図である。図１には、立体形状データ生成方法を実施する情報処理装置１０が示されている。情報処理装置１０は、例えば立体形状データ生成プログラムを実行することにより、立体形状データ生成方法を実施することができる。

情報処理装置１０は、記憶部１１と処理部１２とを有する。記憶部１１は、例えば情報処理装置１０が有するメモリまたはストレージ装置である。処理部１２は、例えば情報処理装置１０が有するプロセッサまたは演算回路である。

記憶部１１は、エコー画像データ１とＸ線画像データ２とを記憶する。エコー画像データ１は、被検体の心臓を超音波診断装置によって測定することで得られた心臓の断面画像（エコー画像）を示すデータである。エコー画像データ１には、例えば被検体の心臓を垂直面と水平面とのそれぞれで切ったときの断面のエコー画像が含まれる。Ｘ線画像データ２は、Ｘ線検査装置で被検体の胸郭のＸ線撮影を行うことで得られたＸ線画像を示すデータである。Ｘ線画像データ２には、例えば被検体を前方からＸ線撮影したときのＸ線画像と、被検体を側方から撮影したときのＸ線画像とが含まれる。

処理部１２は、エコー画像データ１とＸ線画像データ２とに基づいて、被検体の心臓と胸郭との立体形状データを生成する。例えば処理部１２は、被検体の心臓の断面画像を示すエコー画像データ１に基づいて、心臓の内部構造を含む立体形状を示す心臓形状データ３を生成する。また処理部１２は、被検体の胸郭のＸ線画像データ２に基づいて、被検体の胸郭の立体形状を示す胸郭形状データ４を生成する。そして処理部１２は、Ｘ線画像データ２に示される心臓の画像に基づいて、胸郭形状データ４に示される胸郭の立体形状内での、心臓形状データ３に示される心臓の立体形状の位置および向きを決定する。

このように、当該立体形状データ生成方法によれば、心臓形状データ３はエコー画像データ１から生成され、胸郭形状データ４はＸ線画像データ２から生成される。心臓形状データ３と胸郭形状データ４とは異なるデータから個別に生成されるが、心臓形状データ３に示される心臓の立体形状の胸郭の立体形状内での位置は、胸郭形状データ４の生成に用いられたＸ線画像データ２に基づいて決定される。これにより、胸郭の立体形状内での心臓の立体形状の位置を正確に特定することができる。

またＸ線画像データ２からは心臓の位置は分かるものの、心臓の内部構造までは分からない。心臓形状データ３の生成にエコー画像データ１を用いたことで、心臓の内部構造を含めた心臓形状を示す心臓形状データ３を生成することができる。その結果、胸郭の立体形状と、胸郭内での心臓（内部構造を含む）の立体形状とを含む精度の高い立体形状データを生成することができる。

なお心臓の内部構造を写すことができる装置として例えばＣＴ装置があるが、ＣＴ装置での撮影は被検体の被曝量が大きい。それに対してエコー画像データ１は超音波診断装置によって取得することができる。超音波診断装置は、被検体の身体内部で反射する超音波を受診することで、内部の臓器の画像を生成するものである。超音波診断装置は放射線を用いないため、エコー画像データ１を取得するための被検体への身体的負荷が少なくて済む。

しかも超音波診断装置とＸ線検査装置は、多くの医療機関に備えられていると共に、心臓に疾患のある患者の検査に一般的に利用されている。エコー画像データ１とＸ線画像データ２とから患者の身体的特徴を示す立体形状データを生成できることで、患者の身体的特徴を表す立体形状データ生成のために、通常の診療行為とは別の検査を行わずに済む。これは、医療行為の効率化および患者への負担軽減に繋がる。

心臓形状データ３に示される心臓の立体形状には、例えば心室の内腔の立体形状、その心室の外膜の立体形状、および２つの心室を覆う心外膜の立体形状が含まれる。このような立体形状を生成する場合、処理部１２は、エコー画像データ１に含まれる複数の方向から撮影された心臓の複数の断面画像それぞれから心室の内腔を示す閉曲線、その心室の外膜を示す閉曲線、および２つの心室を覆う心外膜を示す閉曲線を特定する。そして処理部１２は、複数の断面画像それぞれで特定された閉曲線に基づいて、心室の内腔の立体形状、その心室の外膜の立体形状、および２つの心室を覆う心外膜の立体形状を生成する。

なおエコー画像データ１に示される心臓の断面画像から特定する心室の内腔の形状は、２つある心室の一方でよい。例えば左心室の内腔の立体形状が特定された場合、内腔と左心室の心室外膜（左室外膜）との間の領域が、左心室の心筋領域である。２つの心室を覆う心外膜の立体形状から左心室の領域（心筋領域と内腔）を除外した領域が、右心室の領域となる。右心室の領域における心外膜から心筋の厚さ分だけ内側の立体形状が、右室内膜となり、その内部が右心室の内腔となる。左心室と右心室との間の心筋の領域が中隔である。

心臓の複数の断面画像それぞれからの心室の内腔の形状、心室の心室外膜の形状、および２つの心室を覆う心外膜の形状の特定は、例えばユーザからの該当形状を指定する入力に基づいて行われる。処理部１２は、機械学習などの技術を用いた画像のセグメンテーション技術を用いて心室の内腔の形状、心室の心室外膜の形状、および２つの心室を覆う心外膜の形状を特定してもよい。

超音波診断装置を用いてエコー画像データ１が取得された場合、被検体の心臓の特徴が記述された検査レポートが出されていることがある。検査レポートには、例えば心筋の厚さを示す心筋厚さ情報が含まれる。そこで処理部１２は、心臓の特徴を記述した検査レポートから心筋厚さ情報を抽出し、心臓の立体形状における心筋の厚さを心筋厚さ情報に基づいて修正した心臓形状データ３を生成することもできる。これにより、心臓形状データ３で示される心臓の立体形状の精度が向上する。

胸郭形状データ４を生成する場合、統計的に得られている平均的な胸郭形状を利用して、被検体の胸部の立体形状を特定することができる。その場合、処理部１２は、Ｘ線画像データ２に示される胸郭のＸ線画像に基づいて胸郭の外縁を抽出し、抽出された外縁と、統計的に得られている平均的な胸郭形状とに基づいて、胸郭の立体形状を生成する。例えば処理部１２は、平均的な胸郭形状に基づいて、胸郭の幅に基づいて胸郭の断面の外縁の位置を求める関数のパラメータを決定する。さらに処理部１２は、生成したパラメータを適用した関数に、Ｘ線画像に基づいて得られる胸郭の外縁から、胸郭の高さごとの幅を求める。そして処理部１２は、高さごとの胸郭の幅の値を関数に代入することで、高さごとの胸郭の断面の外縁の形状を算出する。これによって、被検体の胸郭の特徴を反映した胸郭の立体形状が得られる。

また処理部１２は、正面からのＸ線画像と側面からのＸ線画像とを用いて、精度の高い胸郭形状モデルを生成することもできる。例えば処理部１２は、Ｘ線画像に写る胸郭の外縁に基づいて、平均的な胸郭形状を拡大または縮小した相似形の胸郭形状を生成する。次に処理部１２は、正面から撮影した第１のＸ線画像に示される胸郭の横幅と、側面から撮影した第２のＸ線画像に示される胸郭の縦幅との比に基づいて、相似形の胸郭形状の横幅と縦幅の比を修正する。これにより、被検体の体型に合わせた胸郭形状が得られる。

また処理部１２は、側面からのＸ線画像に基づいて、側面から見たときの胸郭の湾曲を高精度に再現することもできる。例えば処理部１２は、第２のＸ線画像に基づいて、側面から見たときの胸郭の中心線を特定する。そして処理部１２は、中心線に基づいて、相似形の胸郭形状の横幅と縦幅の比を修正して得られた修正済み胸郭形状の３次元空間における位置を決定する。例えば処理部１２は、修正済み胸郭形状の中心を、その修正済み胸郭形状に対応する高さにおける中心線の位置に合わせる。これにより、胸郭の横方向から見たときの外縁の湾曲を、胸郭モデルで正確に再現できる。

心臓の立体形状の胸郭の立体形状内での位置の決定処理では、心臓の特徴部位で位置合わせをすることができる。特徴部位は、例えば心尖部である。この場合、処理部１２は、Ｘ線画像における心臓の特徴部位の胸郭内での位置に基づいて、胸郭の立体形状内での心臓の立体形状の特徴部位の位置を決定する。例えば処理部１２は、胸郭の立体形状を定義する３次元空間にＸ線画像を配置し、心臓の立体形状をＸ線画像の撮影方向からＸ線画像に投影したときに、心臓の立体形状の特徴部位がＸ線画像の特徴部位に重なる位置を、心臓の立体形状の位置とする。これにより、心臓の立体形状を、胸郭の立体形状内の正しい位置に配置することができる。

心臓の立体形状の胸郭の立体形状内での向きの決定処理では、心臓の特徴部位を回転中心として回転させることで、適切な向きを決定することができる。その場合、処理部１２は、心臓の形状の特徴部位を通る複数の回転軸周りに心臓の立体形状を回転させる。そして処理部１２は、回転後の心臓の立体形状を投影した像と、Ｘ線画像に写る心臓の画像との比較結果に基づいて、胸郭の立体形状内での心臓の立体形状の向きを決定する。例えば、処理部１２は、心臓の立体形状を投影した像が、胸郭の立体形状を定義する３次元空間に配置したＸ線画像の心臓の位置に正確に重なるときの心臓の立体形状の向きを、胸郭の立体形状内での心臓の立体形状の向きに決定する。これにより、胸郭の立体形状内での心臓の立体形状の向きを正しく決定することができる。

心臓の立体形状の向きを決定する場合、例えば処理部１２は、心臓の立体形状の複数の回転パターンの中から、心臓の立体形状を適切な向きに回転させる回転パターンを決定することができる。具体的には、処理部１２は、複数の回転軸それぞれ周りの回転角の比と、比で回転の向きが特定される軸性ベクトル周りの回転角とを指定した複数の回転パターンを生成する。３次元空間の互いに直交する回転軸をｖ₁、ｖ₂、ｖ₃とし、それらの回転軸周りの回転速度をω₁、ω₂、ω₃とするとき、軸性ベクトルは「ω＝ω₁ｖ₁＋ω₂ｖ₂＋ω₃ｖ₃」と定義される。

さらに処理部１２は、複数の回転パターンそれぞれに応じて心臓の立体形状を回転させる。そして処理部１２は、回転後の心臓の立体形状を投影した像と、Ｘ線画像に写る心臓の画像との比較結果に基づいて、胸郭の立体形状内での心臓の立体形状の向きを決定する。このように軸性ベクトルを用いて回転方向を定義することで、複数の回転パターンによる回転後の心臓の立体形状の向きが重複することを容易に避けることができ、処理の効率化を図ることができる。

心臓と胸郭との立体形状を、心臓の挙動、興奮伝播などの生体シミュレーションに利用する場合、胸郭の立体形状の表面に、心電図測定用の電極位置を設定してもよい。その場合、処理部１２は、胸郭の立体形状を表す３次元空間内にＸ線画を配置する。そして処理部１２は、Ｘ線画像上で指定された心電図測定用の電極の配置個所を、胸郭の立体形状の表面上の位置に変換する。例えば処理部１２は、胸郭の立体形状の表面をＸ線画像上に投影したときに、Ｘ線画像上の電極位置に重なる胸郭の立体形状の表面の位置を、電極の位置とする。このようにして、心電図測定用の電極位置を容易に設定することができる。

なお、心臓形状データ３は、例えばポリゴンなどで表面を覆うサーフェスモデルによって心臓の立体形状を表している。同様に胸郭形状データ４も、例えばサーフェスモデルで胸郭の立体形状を表している。この場合、心臓と胸郭との立体形状を生体シミュレーションに利用するには、サーフェスモデルを示すデータから物質内部をソリッド（ソリッド要素またはボリューム要素と呼ばれることもある）で定義したソリッドモデルを示す計算格子データへの変換が行われる。例えば処理部１２は、心臓の立体形状を第１のサーフェスモデルで表す心臓形状データ３を生成する。また処理部１２は、胸郭の立体形状を第２のサーフェスモデルで表す胸郭形状データ４を生成する。さらに処理部１２は、心臓の立体形状の位置および向きが決定されると、第２のサーフェスモデル内に、決定された位置および向きで第１のサーフェスモデルを配置する。そして処理部１２は、第１のサーフェスモデルと第２のサーフェスモデルとに基づいて心臓を内包する胸郭をソリッドモデルで表した計算格子データ５を生成する。これにより、生体シミュレーションに利用可能な計算格子データ５を容易に生成することができる。

〔第２の実施の形態〕
第２の実施の形態は、患者の胸郭と胸郭内部に配置された心臓とを再現した３次元モデルを用いて生体シミュレーションを行うためのコンピュータシステムである。

＜システム構成＞
図２は、システム構成の一例を示す図である。図２の例では、医療機関サーバ２００、人体情報サーバ３００、およびシミュレーション装置１００がネットワーク２０を介して接続されている。医療機関サーバ２００は、医療機関における患者の診察および検査の記録を管理するコンピュータである。医療機関サーバ２００には、例えば医療用の画像データ、その画像データに基づく診断結果などが含まれる。医療用の画像データは、エコー画像、Ｘ線画像などである。人体情報サーバ３００は、人体の寸法および形状に関する統計情報が蓄積されたコンピュータである。

シミュレーション装置１００は、医療機関サーバ２００から生体シミュレーションの被検体となる患者に関するデータを取得し、生体シミュレーション用の計算格子データを生成する。なおシミュレーション装置１００は、計算格子データに示される胸郭形状については、人体情報サーバ３００から取得した胸郭の平均的な形状を示すデータに基づいて生成する。シミュレーション装置１００は、生成した計算格子データを用いて生体シミュレーションを行う。シミュレーション装置１００は、生体シミュレーションの結果として、例えば心電図を示す心電図データを出力する。

図３は、シミュレーション装置のハードウェアの一例を示す図である。シミュレーション装置１００は、プロセッサ１０１によって装置全体が制御されている。プロセッサ１０１には、バス１０９を介してメモリ１０２と複数の周辺機器が接続されている。プロセッサ１０１は、マルチプロセッサであってもよい。プロセッサ１０１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、またはＤＳＰ（Digital Signal Processor）である。プロセッサ１０１がプログラムを実行することで実現する機能の少なくとも一部を、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）などの電子回路で実現してもよい。

メモリ１０２は、シミュレーション装置１００の主記憶装置として使用される。メモリ１０２には、プロセッサ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、メモリ１０２には、プロセッサ１０１による処理に利用する各種データが格納される。メモリ１０２としては、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）などの揮発性の半導体記憶装置が使用される。

バス１０９に接続されている周辺機器としては、ストレージ装置１０３、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）１０４、入力インタフェース１０５、光学ドライブ装置１０６、機器接続インタフェース１０７およびネットワークインタフェース１０８がある。

ストレージ装置１０３は、内蔵した記録媒体に対して、電気的または磁気的にデータの書き込みおよび読み出しを行う。ストレージ装置１０３は、シミュレーション装置１００の補助記憶装置として使用される。ストレージ装置１０３には、ＯＳのプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データが格納される。なお、ストレージ装置１０３としては、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）を使用することができる。

ＧＰＵ１０４は画像処理を行う演算装置であり、グラフィックコントローラとも呼ばれる。ＧＰＵ１０４には、モニタ２１が接続されている。ＧＰＵ１０４は、プロセッサ１０１からの命令に従って、画像をモニタ２１の画面に表示させる。モニタ２１としては、有機ＥＬ（Electro Luminescence）を用いた表示装置や液晶表示装置などがある。

入力インタフェース１０５には、キーボード２２とマウス２３とが接続されている。入力インタフェース１０５は、キーボード２２やマウス２３から送られてくる信号をプロセッサ１０１に送信する。なお、マウス２３は、ポインティングデバイスの一例であり、他のポインティングデバイスを使用することもできる。他のポインティングデバイスとしては、タッチパネル、タブレット、タッチパッド、トラックボールなどがある。

光学ドライブ装置１０６は、レーザ光などを利用して、光ディスク２４に記録されたデータの読み取り、または光ディスク２４へのデータの書き込みを行う。光ディスク２４は、光の反射によって読み取り可能なようにデータが記録された可搬型の記録媒体である。光ディスク２４には、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）などがある。

機器接続インタフェース１０７は、シミュレーション装置１００に周辺機器を接続するための通信インタフェースである。例えば機器接続インタフェース１０７には、メモリ装置２５やメモリリーダライタ２６を接続することができる。メモリ装置２５は、機器接続インタフェース１０７との通信機能を搭載した記録媒体である。メモリリーダライタ２６は、メモリカード２７へのデータの書き込み、またはメモリカード２７からのデータの読み出しを行う装置である。メモリカード２７は、カード型の記録媒体である。

ネットワークインタフェース１０８は、ネットワーク２０に接続されている。ネットワークインタフェース１０８は、ネットワーク２０を介して、他のコンピュータまたは通信機器との間でデータの送受信を行う。ネットワークインタフェース１０８は、例えばスイッチやルータなどの有線通信装置にケーブルで接続される有線通信インタフェースである。またネットワークインタフェース１０８は、基地局やアクセスポイントなどの無線通信装置に電波によって通信接続される無線通信インタフェースであってもよい。

シミュレーション装置１００は、以上のようなハードウェアによって、第２の実施の形態の処理機能を実現することができる。なお、第１の実施の形態に示した情報処理装置１０も、図３に示したシミュレーション装置１００と同様のハードウェアにより実現することができる。

シミュレーション装置１００は、例えばコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムを実行することにより、第２の実施の形態の処理機能を実現する。シミュレーション装置１００に実行させる処理内容を記述したプログラムは、様々な記録媒体に記録しておくことができる。例えば、シミュレーション装置１００に実行させるプログラムをストレージ装置１０３に格納しておくことができる。プロセッサ１０１は、ストレージ装置１０３内のプログラムの少なくとも一部をメモリ１０２にロードし、プログラムを実行する。またシミュレーション装置１００に実行させるプログラムを、光ディスク２４、メモリ装置２５、メモリカード２７などの可搬型記録媒体に記録しておくこともできる。可搬型記録媒体に格納されたプログラムは、例えばプロセッサ１０１からの制御により、ストレージ装置１０３にインストールされた後、実行可能となる。またプロセッサ１０１が、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み出して実行することもできる。

＜立体形状データの生成および生体シミュレーションの概要＞
シミュレーション装置１００は、生体シミュレーションの被検体として指定された患者のデータを医療機関サーバ２００から取得して、その患者の胸郭と心臓とを含む立体形状をソリッドモデルで表した計算格子データを生成する。そしてシミュレーション装置１００は、生成した計算格子データを用いて、心臓の興奮伝播の生体シミュレーションを行い、生体シミュレーション結果として心電図を示すデータを出力する。例えば患者にＣＲＴ装置の植え込み手術を予定している場合、シミュレーション装置１００を用いて、ＣＲＴ装置の植え込みによる効果を確認できる。

ＣＲＴ装置の植え込みによる効果を事前に確認できることは、患者負担の軽減のために重要である。例えばＣＲＴでは、処理を受けても十分に効果が得られない患者がおよそ３割存在する。施術前にＣＲＴの効果が見込めないことが分かれば、患者に不要な身体的負担を掛けずにすむ。

またＣＲＴ装置の適切な電極の設置個所を、生体シミュレーションを行わずに予測することは困難である。生体シミュレーションを行わない場合、医師は、ＣＲＴ装置植え込みの手術中に最適な電極位置を試行錯誤で探すこととなる。その結果、手術時間が長期化し、患者負担が増加する。事前に生体シミュレーションを行えば、適切な電極位置を手術前に特定しておくことができ、手術時間が短縮される。その結果、患者負担を軽減することができる。

ＣＲＴの効果予測には、心電図データを利用することができる。例えばＱＲＳ波の幅によってＣＲＴ装置植え込みによる心不全の改善効果を判断することができる。生体シミュレーションにとって出力された心電図データに基づいて治療の効果を正確に予測するには、心電図データが患者の治療後の状態を正確に表していることが重要となる。正確な心電図データを得るには、患者の身体の特徴を正確に再現した計算格子データを生成することが求められる。

計算格子データを生成するには、まず患者の心臓と胸郭の立体形状を示す立体形状データが生成される。患者の立体形状データの生成には、患者の心臓を撮影した医療画像データが用いられる。医療画像に写る患者の心臓の特徴を反映させた心臓の３次元モデル（心臓モデル）を表す心臓形状データを生成することで、その患者の疾患に応じた心臓の動きを、生体シミュレーションで正確に再現可能となる。なお心臓モデルは、第１の実施の形態に示した心臓の立体形状の一例である。

心臓の医療画像データとしては、ＣＴ画像データ、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像データ、エコー画像データなどがある。このうち、ＣＴ画像データは、ＣＴ装置で患者を撮影することで生成される。ＣＴ装置での撮影時には、Ｘ線撮影に比べて多くの放射線が患者に照射される。そのためＣＴ画像データを得るための患者の身体的負担が大きい。ＭＲＩ画像データはＭＲＩ装置を用いた磁気共鳴によって生成されるため、患者の放射線の被爆はない。ただしＭＲＩ装置は、撮影可能な断層画像間の間隔（ピッチ）がＣＴ装置に比べて広い。そのためＭＲＩ装置による断層画像を用いて患者の身体的特徴を示す立体形状データを作成しても、高精度の立体形状データを作成することは困難である。

エコー画像データは、超音波診断装置を用いて得ることができる。超音波診断装置は、ＣＴ装置またはＭＲＩ装置よりも小型で、数多くの医療機関が保有している。また超音波診断装置によるエコー画像の撮影は、患者の身体的負担も少ない。そこでシミュレーション装置１００では、患者のエコー画像データに基づいて心臓形状データを生成する。

またシミュレーション装置１００は、Ｘ線画像データに基づいて胸郭形状データを生成する。胸郭形状データは、患者の胸郭の形状を再現した３次元モデル（胸郭モデル）を示すデータである。なお、胸郭モデルは、第１の実施の形態に示した胸郭の立体形状の一例である。Ｘ線画像データは、Ｘ線装置で患者をＸ線撮影することで生成される。Ｘ線撮影では患者にＸ線が照射されるが、ＣＴ装置に比べれば患者に照射される放射線量は少なくて済む。

シミュレーション装置１００は、心臓形状データと胸郭形状データとに基づいて、計算格子データを生成する。計算格子データは、胸郭モデル内に心臓モデルを配置した３次元のソリッドモデルを示すデータである。

図４は、シミュレーション装置の機能の一例を示すブロック図である。シミュレーション装置１００は、心臓形状データの生成に使用するデータを医療機関サーバ２００から取得する。またシミュレーション装置１００は、胸郭形状データの生成に使用するデータを人体情報サーバ３００から取得する。医療機関サーバ２００は、医療機関で検査・治療などの医療サービスを受けた多数の患者の診療録が格納された診療録データベース（ＤＢ）２１０を有している。人体情報サーバ３００は、人体の寸法や形状の統計情報が格納された人体寸法・形状ＤＢ３１０を有している。シミュレーション装置１００は、人体寸法・形状ＤＢ３１０から胸郭形状統計データを取得して、患者の胸郭形状を示す胸郭形状データの生成に使用する。

シミュレーション装置１００は、患者データ取得部１１０、記憶部１２０、心臓形状特徴設定部１３０、心臓形状データ生成部１４０、胸郭形状データ生成部１５０、計算格子データ生成部１６０、および生体シミュレーション部１７０を有する。

患者データ取得部１１０は、医療機関サーバ２００から、被検体として指定された患者のデータを取得する。患者データ取得部１１０は、患者の識別情報の入力に応じて、医療機関サーバ２００の診療録ＤＢ２１０から、該当患者のエコー画像データ１２１、エコー検査レポート１２２、およびＸ線画像データ１２３を取得する。患者データ取得部１１０は、取得したデータを記憶部１２０に格納する。

記憶部１２０は、エコー画像データ１２１、エコー検査レポート１２２、およびＸ線画像データ１２３を記憶する。エコー画像データ１２１は、超音波診断装置によって撮影された患者の心臓の断面画像の画像データである。エコー画像データ１２１は、例えば３Ｄエコー画像データである。３Ｄエコー画像データであれば、心臓の断面形状を３次元の座標上で再現することができる。エコー検査レポート１２２は、エコー画像データ１２１に基づく医師の所見が記載されたデータである。エコー検査レポート１２２には、例えば心臓の中隔の菲薄化の有無などの情報が含まれる。またエコー検査レポート１２２には、心筋の厚みを示す数値も含まれる。Ｘ線画像データ１２３は、Ｘ線装置で撮影された患者の胸部の画像データである。Ｘ線画像データ１２３には、複数の方向それぞれから撮影された画像データが含まれる。例えばＸ線画像データ１２３には、患者の正面から撮影した画像データと、患者の側面から撮影した画像データとが含まれる。

以下、心臓形状特徴設定部１３０、心臓形状データ生成部１４０、胸郭形状データ生成部１５０、計算格子データ生成部１６０、および生体シミュレーション部１７０の処理を、図５を参照して説明する。

図５は、心臓の興奮伝播の生体シミュレーションを行う場合の処理の流れの一例を示す図である。
心臓形状特徴設定部１３０は、エコー検査レポート１２２を解析して、心臓の形状の特徴を示す情報を抽出する。そして心臓形状特徴設定部１３０は、抽出した情報を心臓形状データ生成部１４０に送信する。例えば心臓形状特徴設定部１３０は、心筋の厚さを示す情報を心臓形状データ生成部１４０に送信する。

心臓形状データ生成部１４０は、エコー画像データ１２１に基づいて、患者の心臓の形状を３次元の心臓モデルで表すための心臓形状データ１４１を生成する。また心臓形状データ生成部１４０は、心臓形状特徴設定部１３０から患者の心臓の特徴を示す情報を取得すると、取得した情報に従って心臓形状データ１４１を修正する。

さらに心臓形状データ生成部１４０は、心臓形状データ１４１に基づいて心臓モデルを生成し、その心臓モデルに対するランドマークの設定入力を受け付ける。心臓形状データ生成部１４０は、入力されたランドマークの位置を取得し、心臓形状データ１４１にランドマークの位置情報を追加する。心臓形状データ生成部１４０は、ランドマーク付きの心臓形状データ１４１を計算格子データ生成部１６０に送信する。

胸郭形状データ生成部１５０は、Ｘ線画像データ１２３に基づいて、胸郭形状データ１５１を生成する。例えば胸郭形状データ生成部１５０は、人体情報サーバ３００の人体寸法・形状ＤＢ３１０から胸郭形状統計データ３１１を取得する。胸郭形状統計データ３１１には、複数の人体の胸部の複数の個所における寸法と形状（例えば断面形状）とが示されている。そして胸郭形状データ生成部１５０は、患者の性別に応じた平均的な胸郭形状を、Ｘ線画像データ１２３に表される患者の胸郭形状によって修正し、患者の胸郭形状を表す胸郭形状データ１５１を生成する。胸郭形状データ生成部１５０は、生体シミュレーションの結果として心電図データを出力する場合、胸郭形状データ１５１で表される胸郭モデル上に心電図測定の電極を設定し、電極の位置を示すデータを胸郭形状データ１５１に含める。胸郭形状データ生成部１５０は、生成した胸郭形状データ１５１を計算格子データ生成部１６０に送信する。

計算格子データ生成部１６０は、心臓形状データ１４１と胸郭形状データ１５１とに基づいて、計算格子データを生成する。例えば計算格子データ生成部１６０は、胸郭形状データ１５１で表される胸郭モデル内における心臓形状データ１４１で表される心臓モデルの位置と向きを決定する。そして計算格子データ生成部１６０は、心臓モデルと胸郭モデルとで表される心臓と胸郭との表面形状の内部をボクセルで埋めることで計算格子データ１６１を生成する。計算格子データ生成部１６０は、生成した計算格子データ１６１を生体シミュレーション部１７０に送信する。

生体シミュレーション部１７０は、計算格子データ生成部１６０から取得した計算格子データ１６１に基づいて、生体シミュレーションを実行する。例えば生体シミュレーション部１７０は、心臓の興奮伝播の生体シミュレーションを実行し、興奮伝播によって観測される心電図を表す心電図データ１７１を出力する。

なお、図５に示した各要素間を接続する線は通信経路の一部を示すものであり、図示した通信経路以外の通信経路も設定可能である。また、図５に示した各要素の機能は、例えば、その要素に対応するプログラムモジュールをコンピュータに実行させることで実現することができる。

以下、心臓形状データ生成処理、ランドマーク設定処理、胸郭形状データ生成処理、電極位置設定処理、および胸郭形状への心臓形状の配置処理について詳細に説明する。
＜心臓形状データ生成処理＞
まず、心臓形状データ生成処理について詳細に説明する。被検体となる患者が指定され、診療録ＤＢ２１０から該当患者の顧客のデータが取得されると、心臓形状データ生成部１４０によって心臓形状データ生成処理が行われる。

図６は、心臓形状データ生成処理の一例を示す図である。例えば心臓形状データ生成部１４０は、エコー画像データ１２１に含まれるエコー画像３０をモニタ２１に表示する。エコー画像３０の右側には、心臓の縦方向の断面が表示されている。エコー画像３０の左側には、心臓の横方向の断面が表示されている。

ユーザは、エコー画像３０に対して、左室内膜などの所定の境界３１，３２を指定する。心臓形状データ生成部１４０は、指定された境界に基づいて、エコー画像３０内での心臓の左室内腔などのセグメンテーションを行う。心臓形状データ生成部１４０は、セグメンテーションによって判断された領域の表面をポリゴンで覆うことで、３次元のサーフェスモデルを生成する。このサーフェスモデルが、患者の心臓の立体形状を表す心臓モデル３３である。

そして心臓形状データ生成部１４０は、心臓モデル３３を構成するポリゴンのデータを、心臓形状データ１４１として出力する。ポリゴンのデータには、各ポリゴンを構成する頂点の番号、各頂点の３次元の位置座標などが含まれる。

なお、セグメンテーションのために指定される境界は、例えば左室内腔の外縁、左室外膜、２つの心室を覆う心外膜である。左室内腔の外縁と左室外膜とにより、左心室の心筋領域が特定できる。左心室の心筋領域により、心筋の厚さが分かる。心室の心外膜から心筋の厚さ分内側までの領域のうち、左心室の心筋領域以外の領域が、右心室の心筋領域となる。右心室の心筋領域の内部の領域が、右心室の内腔である。右心室の内腔と左心室の内腔との間の心筋領域が中隔である。

図７は、心臓形状データ生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。以下、図７に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ１０１］心臓形状データ生成部１４０は、ユーザからの左室内腔の外縁を示す境界の指定入力に基づいて、エコー画像内の左室内腔の外縁の位置を特定する。

［ステップＳ１０２］心臓形状データ生成部１４０は、ユーザからの左室外膜を示す境界の指定入力に基づいて、エコー画像内の左室外膜の位置を特定する。ここで特定される左室外膜には、中隔の右室内腔側の面を含んでいる。

［ステップＳ１０３］心臓形状データ生成部１４０は、ユーザからの２つの心室を覆う心外膜を示す境界の指定入力に基づいて、エコー画像内の心外膜の位置を特定する。この際、心臓形状データ生成部１４０は、心臓形状特徴設定部１３０から取得した心筋の厚みに関する情報を用いて、心外膜の位置を修正する。

［ステップＳ１０４］心臓形状データ生成部１４０は、心外膜と左室外膜との位置に基づいて右室内腔の外縁の位置を特定する。例えば心臓形状データ生成部１４０は、心外膜に対して心筋の厚み以上内側であり、左室外膜の外側にある領域を右室内腔として特定する。

［ステップＳ１０５］心臓形状データ生成部１４０は、特定した各境界を表す心臓形状データを生成し、出力する。
このように、ユーザが、エコー画像上で左室内腔の外縁などの境界の位置を、マウスなどを用いて特定すると、心臓形状データ生成部１４０によって、心臓形状データが生成される。

図８は、エコー画像上での境界の位置の指定入力の一例を示す図である。まずユーザは、エコー画像３５から左室内腔の外縁３５ａ，３５ｂの位置を指定する。例えばユーザは、マウス２３を操作して、左室内腔の外縁３５ａ，３５ｂ上の複数の位置を指定する。心臓形状データ生成部１４０は、指定された位置を滑らかに接続する閉曲線を生成し、その閉曲線を左室内腔の外縁３５ａ，３５ｂとして特定する。

ユーザは、図８に示すエコー画像３５とは心臓の断面の位置が異なる他のエコー画像に対しても、左室内腔の外縁の位置を指定することができる。その場合、心臓形状データ生成部１４０は、指定された位置を滑らかに接続する閉曲線を生成し、その閉曲線を左室内腔の外縁として特定する。複数のエコー画像から左室内腔の外縁を特定することで、左室内腔の立体的形状の生成精度が向上する。

次にユーザは、エコー画像３６から左室外膜３６ａ，３６ｂの位置を指定する。例えばユーザは、マウス２３を操作して、左室外膜３６ａ，３６ｂ上の複数の位置を指定する。心臓形状データ生成部１４０は、指定された位置を滑らかに接続する閉曲線を生成し、その閉曲線を左室外膜３６ａ，３６ｂの位置として特定する。

ユーザは、図８に示すエコー画像３６とは心臓の断面の位置が異なる他のエコー画像に対しても、左室外膜の位置を指定することができる。その場合、心臓形状データ生成部１４０は、指定された位置を滑らかに接続する閉曲線を生成し、その閉曲線を左室外膜として特定する。複数のエコー画像から左室内腔を特定することで、左室外膜の立体的形状の生成精度が向上する。

次にユーザは、エコー画像３７から心外膜３７ａ，３７ｂの位置を指定する。例えばユーザは、マウス２３を操作して、心外膜３７ａ，３７ｂ上の複数の位置を指定する。心臓形状データ生成部１４０は、指定された位置を滑らかに接続する閉曲線を生成し、その閉曲線を心外膜３７ａ，３７ｂの位置として特定する。

ユーザは、図８に示すエコー画像３７とは心臓の断面の位置が異なる他のエコー画像に対しても、心外膜の位置を指定することができる。その場合、心臓形状データ生成部１４０は、指定された位置を滑らかに接続する閉曲線を生成し、その閉曲線を心外膜として特定する。複数のエコー画像から心外膜を特定することで、心外膜の立体的形状の生成精度が向上する。

心臓形状データ生成部１４０は、エコー画像３５～３７上で閉曲線により特定した境界（左室内腔の外縁３５ａ，３５ｂ、左室外膜３６ａ，３６ｂ、心外膜３７ａ，３７ｂなど）に基づいて、立体的な境界面を構成するポリゴンを生成する。

例えば心臓形状データ生成部１４０は、左室内腔の外縁３５ａ，３５ｂを示す閉曲線を通るスプライン曲面などの曲面を生成し、その曲面をポリゴンに分割する。また心臓形状データ生成部１４０は、左室外膜３６ａ，３６ｂを示す閉曲線を通るスプライン曲面などの曲面を生成し、その曲面を複数のポリゴンに分割する。同様に、心臓形状データ生成部１４０は、心外膜３７ａ，３７ｂを示す閉曲線を通るスプライン曲面などの曲面を生成し、その曲面を複数のポリゴンに分割する。

このようにして、エコー画像から作成したポリゴンの集合（ＳＴＬデータ）が心臓モデル３３となる。
図９は、心臓モデルの一例を示す図である。心臓モデル３３の外観形状は、心外膜３３ａを示すポリゴンで表される。心臓モデル３３の内部に左室外膜３３ｂを示すポリゴンがある。左室外膜３３ｂを示すポリゴンは、中隔と右心室との境界を含む。左室外膜３３ｂの内側には、左室内腔の外縁（左室内膜と同じ）を表す境界面がポリゴンで表される。左室外膜３３ｂのうち心外膜３３ａと重ならない境界部分と左室内腔との間が中隔の領域となる。

このように、心臓形状データ生成部１４０は、エコー画像から得られた左室内腔の外縁と中隔との立体形状を半自動で抽出し、心室外膜の立体形状との組合せにより、自然な心室形状を生成することができる。また心臓形状データ生成部１４０は、エコー検査レポート１２２に示される情報を有効に利用して、患者の心臓を表す心室形状の精度を高める。

図１０は、エコー検査レポートの情報に基づく心臓モデルの修正の一例を示す図である。エコー検査レポート１２２からは、例えば心筋の厚みを示す数値データ１２２ａと、心筋の厚みに関するテキストデータ１２２ｂとが抽出される。数値データ１２２ａには、心室中隔厚（ＩＶＳＴｄ）、拡張期左室後壁厚（ＰＷＴｄ）などの値が含まれる。

例えばユーザが、数値データ１２２ａとテキストデータ１２２ｂとを確認し、数値データ１２２ａに示される個所の心筋の厚さを入力する。心臓形状データ生成部１４０は、数値データ１２２ａに示される個所の心筋の厚さの値に合わせて、心臓モデル３３の該当個所の厚みを修正する。例えば心臓形状データ生成部１４０は、左心室における中隔側の心筋の厚さが心室中隔厚と等しくなるように、左室内膜３３ｃと左室外膜３３ｂとの間隔を調整する。また心臓形状データ生成部１４０は、左室後壁側の心筋の厚さが拡張期左室後壁厚と等しくなるように、左室内膜３３ｃと左室外膜３３ｂとの間隔を調整する。

またテキストデータ１２２ｂに心筋の厚さが菲薄化しているとの記載がある場合、ユーザが、テキストデータ１２２ｂを確認して、菲薄化している個所を入力する。心臓形状データ生成部１４０は、菲薄化が指摘されている個所の心筋の厚さを、他の部分よりも厚みが一定割合だけ薄くなるように、心臓モデル３３の形状を修正する。図１０の例では、テキストデータ１２２ｂにおいて中隔の菲薄化が指摘されているため、心臓形状データ生成部１４０は中隔の厚さを調整する。

以上のようにして、患者の心臓形状を高精度に表す心臓形状データ１４１が生成される。
＜ランドマーク設定処理＞
次にランドマーク設定処理について詳細に説明する。心臓形状データ１４１が生成されると、心臓形状データ生成部１４０によってランドマーク設定処理が行われる。

図１１は、ランドマーク設定処理の一例を示す図である。例えば心臓形状データ生成部１４０は、心臓モデル３３をモニタ２１に表示する。心臓形状データ生成部１４０は、ユーザの操作に応じて、仮想の３次元空間内で心臓モデル３３を回転させ、ユーザが指定した方向から視認したときの心臓モデル３３をモニタ２１に表示する。

ユーザは、マウス２３などを操作し、心臓モデル３３における前室間溝と後室間溝の位置に複数のランドマーク４１を設定する。またユーザは、心尖部と僧帽弁中心などの所定の特徴的な位置にランドマーク４２，４３を設定する。心臓形状データ生成部１４０は、設定されたランドマークの位置を示す情報を、心臓形状データ１４１に付加する。

図１２は、ランドマーク設定処理の手順の一例を示すフローチャートである。以下、図１２に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ１１１］心臓形状データ生成部１４０は、左室外膜の心外膜とのフィッティングを行う。例えば心臓形状データ生成部１４０は、左室外膜と心外膜とが重なるべき領域において左室外膜の位置と心外膜の位置とにずれがある場合、左室外膜の位置を心外膜の位置に修正する。左室外膜と心外膜とが重なるべき領域は、例えば心臓の左心室側において、左室外膜を表す曲面と心外膜を表す曲面との差が所定値以下となっている領域である。

［ステップＳ１１２］心臓形状データ生成部１４０は、ユーザからの操作に基づいて、左室外膜に、前室間溝と後室間溝を示すランドマークを設定する。例えば心臓形状データ生成部１４０は、心臓形状データ１４１に基づいて、モニタ２１に心臓モデル３３を表示する。ユーザは、表示された心臓モデル３３の形状を目視で確認し、心臓モデル３３上の前室間溝と後室間溝それぞれの位置をマウス２３によって指定する。心臓形状データ生成部１４０は、指定された位置に複数のランドマーク４１を設定する。

［ステップＳ１１３］心臓形状データ生成部１４０は、設定された複数のランドマーク４１と一致するように、心外膜形状を拡大または縮小してフィッティングする。例えば心臓形状データ生成部１４０は、複数のランドマーク４１を滑らかに接続する曲線を境界として、左心室側の領域は、左室外膜と心外膜とが重なるように心外膜形状を修正する。また心臓形状データ生成部１４０は、複数のランドマーク４１を滑らかに接続する曲線を境界として、右心室側の領域では、左室外膜と重ならないように心外膜形状を修正する。

［ステップＳ１１４］心臓形状データ生成部１４０は、心尖部と僧帽弁中心などのランドマークを設定する。例えば心臓形状データ生成部１４０は、心臓形状データ１４１に基づいて、モニタ２１に心臓モデル３３を表示する。ユーザは、表示された心臓モデル３３の形状を目視で確認し、心臓モデル３３上の心尖部と僧帽弁中心などの所定の特徴的な位置をマウス２３によって指定する。心臓形状データ生成部１４０は、指定された位置にランドマークを設定する。

［ステップＳ１１５］心臓形状データ生成部１４０は、ランドマークの位置情報を付与した心臓形状データ１４１を出力する。
このようにして、前室間溝と後室間溝とを示す複数のランドマーク４１による心臓形状データ１４１の修正と、ランドマーク４２，４３による心尖部と僧帽弁中心の位置の特定とが行われる。

図１３は、前室間溝と後室間溝とのランドマーク設定の一例を示す図である。例えば心臓モデル３３における左室外膜の心外膜とのフィッティングにより、心外膜３３ａのうち左室外膜３３ｂと重ならない部分（心外膜３３ｅ）が抽出できる。前室間溝と後室間溝とを示す複数のランドマーク４１が設定されると、心臓形状データ生成部１４０は、左室外膜３３ｂと心外膜３３ｅとの境界が、前室間溝と後室間溝の位置となるように心外膜３３ｅを修正する。

このようにして、患者の心臓の形状を正確に心臓モデル３３で表すことができる。心臓モデル３３における左室外膜３３ｂと左室内膜３３ｃとの間の領域が、左心室筋肉部となる。左室内膜３３ｃの内部の領域が、左心室血液部となる。心外膜３３ｅから心筋の厚みの分だけ内側の領域のうち、左心室筋肉部以外の領域が右心室筋肉部となる。右心室筋肉部の内側の領域が右心室血液部となる。すなわち心臓モデル３３において、左心室筋肉部、左心室血液部、右心室筋肉部、および右心室血液部が明確に分かれている。

ランドマークに応じた心臓モデル３３の形状の修正後、心臓の特徴的な所定の位置にランドマークが設定される。
図１４は、ランドマークの設定対象となる心臓の特徴的な位置の一例を示す図である。心臓の特徴的な位置を示すランドマークとして、心臓形状データ生成部１４０は、例えば心尖部の位置を示すランドマーク４２と僧帽弁中心の位置を示すランドマーク４３とを設定する。これらのランドマーク４２，４３の位置を示す直線が、心臓モデル３３の心軸４４となる。

また心臓形状データ生成部１４０は、例えば心臓前面の中隔且つ弁輪部（三尖弁）の位置を示すランドマーク４５を設定する。心臓形状データ生成部１４０は、心臓背面の中隔且つ弁輪部（肺動脈弁）の位置を示すランドマーク４６を設定する。さらに心臓形状データ生成部１４０は、中隔位置を心尖部から弁輪部に向けて後室間溝と前室間溝とに３つずつのランドマーク４１を設定し、心尖部にランドマーク４２を設定し、僧帽弁の中心位置にランドマーク４３を設定する。これらのランドマーク４１，４２，４３は、心臓モデル３３を回転させるときの回転軸の定義に用いられる。さらにランドマーク４５，４６は、左室外膜の自由壁中部の位置を示すランドマーク４７を設定してもよい。三尖弁のランドマーク４５と肺動脈弁のランドマーク４６とが設定されることで、心臓における４つの血液の流出入口（大動脈弁，僧帽弁，三尖弁，肺動脈弁）を、心臓モデル３３において適切な位置に配置することができる。

このようなランドマーク４１～４３，４５～４７の位置を示す情報が、心臓形状データ１４１に付与される。なお、生体シミュレーションによって、ＣＲＴ装置を植え込んだ場合の効果を検証する場合、心臓モデル３３に対して、ＣＲＴ装置の電極位置を示すランドマークを設定してもよい。ランドマークの位置情報を含む心臓形状データ１４１は、計算格子データ生成部１６０に送信される。

＜胸郭形状データ生成処理＞
次に、胸郭形状データ生成処理について詳細に説明する。心臓形状データ生成部１４０による心臓形状データの生成と並列に、胸郭形状データ生成部１５０による胸郭形状データ生成処理が実行される。

図１５は、胸郭形状データ生成処理の概要を示す図である。胸郭形状データ生成部１５０は、Ｘ線画像５１からの胸郭形状のセグメンテーションを行う。セグメンテーションにより、例えば胸郭形状を黒くし、その他を白くした２値化画像５２が生成される。図１５には、患者を正面から撮影したＸ線画像５１のセグメンテーションの例を示している。胸郭形状データ生成部１５０は、患者を横方向から撮影したＸ線画像についても同様にセグメンテーションを行う。

胸郭形状データ生成部１５０は、セグメンテーションによって得られた２値化画像５２に基づいて、胸郭と外界との境界を示す境界点群５３を算出する。そして胸郭形状データ生成部１５０は、境界点群の各点の位置座標を示すデータを、胸郭形状データ１５１として出力する。

図１６は、胸郭形状データ生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。以下、図１６に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ１３１］胸郭形状データ生成部１５０は、２方向から患者を撮影したＸ線画像を示すＸ線画像データ１２３を、記憶部１２０から読み込む。

［ステップＳ１３２］胸郭形状データ生成部１５０は、Ｘ線画像データ１２３に示されるＸ線画像を２値化する。２値化により、背景の空間が黒色、人体は、肺野領域を除き白色となる。人体内の肺野領域には黒色の肺の像が現れる。

［ステップＳ１３３］胸郭形状データ生成部１５０は、肺野領域の自動マスク処理を行う。自動マスク処理により、肺野領域が、その周囲の領域と同じ色（白色）に塗りつぶされる。

［ステップＳ１３４］胸郭形状データ生成部１５０は、２値化した画像に対して白黒反転処理を行う。
［ステップＳ１３５］胸郭形状データ生成部１５０は、人体情報サーバ３００から胸郭形状統計データ３１１を取得する。

［ステップＳ１３６］胸郭形状データ生成部１５０は、胸郭形状統計データ３１１に示される胸郭の平均形状を、患者の胸郭の横幅に合わせて拡大または縮小する。例えば胸郭形状データ生成部１５０は、胸郭形状統計データ３１１に基づいて、胸郭の幅を変数として胸郭断面の形状を算出する関数のパラメータを決定する。そして胸郭形状データ生成部１５０は、胸郭断面の形状を示す関数の変数に、患者の胸郭の横幅の半分の値を設定することで、患者の胸郭の横幅に合わせて拡大または縮小された胸郭断面形状を得る。このような胸郭断面形状を患者の胸郭の異なる高さの位置で複数求めることで、高さごとの胸郭断面形状が得られる。

［ステップＳ１３７］胸郭形状データ生成部１５０は、患者の胸郭の横幅と縦幅の比に合わせて、ステップＳ１３６で得られた胸郭形状の前後径を調整する。患者の胸郭の横幅は、正面からのＸ線画像を２値化した画像から得られる。患者の胸郭の縦幅は、側面からのＸ線画像を２値化した画像から得られる。

［ステップＳ１３８］胸郭形状データ生成部１５０は、側面からのＸ線画像に基づいて胸郭の中心線を求め、胸郭の高さごとに求めた胸郭断面形状それぞれの中心位置を、胸郭の中心線に合わせる。これにより、患者の胸郭形状が得られる。胸郭形状は、例えば胸郭表面の点群で表される。

［ステップＳ１３９］胸郭形状データ生成部１５０は、生成した点群に基づいて、ポリゴンの胸郭形状データ１５１を生成する。
このようにして胸郭形状データ１５１が生成される。

図１７は、胸郭領域のセグメンテーションの一例を示す図である。Ｘ線画像５１を２値化することで、輝度が所定値以上のピクセルは白、輝度が所定値未満のピクセルは黒に変換される。その結果、２値化画像５２ａが生成される。この段階での２値化画像５２ａは、肺野領域に黒色が残っている。肺野領域を自動マスク処理により白色に変換することで、人体内部が白色、その他の部分が黒色の２値化画像５２ｂが生成される。この２値化画像５２ｂの白色と黒色との反転を行うことで、図１５に示したような２値化画像５２が得られる。

図１７に示したセグメンテーションが、患者の横方向からのＸ線画像に対しても行われる。胸郭形状データ生成部１５０は、正面方向からの２値化画像５２に基づいて、患者の胸郭の横方向の幅を算出できる。また胸郭形状データ生成部１５０は、横方向からの２値化画像に基づいて、患者の胸郭の前後方向の幅を算出できる。

胸郭形状データ生成部１５０は、胸郭形状統計データ３１１に基づいて、人体の平均的な胸郭形状を取得し、その胸郭形状を修正することで患者の胸郭形状を生成する。
図１８は、胸郭形状の表現方法の一例を示す図である。例えば人体の所定の位置での胸郭断面形状５４があるものとする。このとき、胸郭断面形状５４の中心を原点とする極座標を考える。原点から放射状に所定の角度間隔で半直線を引いたとき、胸郭の外周と各半直線との交点を求めることができる。交点の位置の座標は、角度と原点からの距離とで表される。各交点の位置の座標の集合によって、１人の人体の胸郭形状が表される。

複数の人の胸郭形状を比較する場合、体格の違いによるデータの違いを吸収するため、胸郭形状データが正規化される。例えば胸郭の中心からの距離の最大値が「１」となるように正規化される。正規化後の胸郭形状データは、グラフ５４ａのように表される。グラフ５４ａは、横軸が角度、縦軸が正規化後の原点からの距離である。

ここで胸郭形状の中心から横方向に延ばした半直線と胸郭の外周との交点（初期位置）までの、原点からの距離をｄ₀とする。ｉ番目の角度の半直線と胸郭の外周との交点までの原点からの距離ｌ_iは、パラメータα_iを用いて「ｌ_i＝α_i・ｄ₀」と表すことができる。角度ごとのパラメータα_iは、例えば胸郭形状統計データ３１１に示された平均的な胸郭形状に基づいて決定することができる。平均的な胸郭形状は、胸郭形状統計データ３１１から取得することができる。

図１９は、胸郭形状統計データから取得できる統計情報の一例を示す図である。例えば胸郭形状統計データ３１１には、複数の人物の胸郭形状データ３１１ａ，３１１ｂ，・・・が含まれる。胸郭形状データ３１１ａ，３１１ｂ，・・・は、例えば測定対象者の性別と、所定の測定個所における胸郭形状の測定結果が含まれる。測定個所は、例えばアンダーバストの位置である。

胸郭形状データ生成部１５０は、胸郭形状統計データ３１１に含まれる胸郭形状データ３１１ａ，３１１ｂ，・・・を性別で分類し、男性の統計情報と女性の統計情報とを計算する。例えば胸郭形状データ生成部１５０は、胸郭の中心からの角度ごとに、胸郭の外周までの正規化された長さの平均、平均＋ＳＤ（標準偏差）、および平均－ＳＤなどを計算することができる。

図１９のグラフ５５は、胸郭形状統計データ３１１から得られた統計情報が示されている。グラフ５５の横軸は角度であり、縦軸は正規化された長さである。胸郭形状データ生成部１５０は、例えば図１９に示す統計情報のうち、男性の平均を示す情報と女性の平均を示す情報とを、被検体である患者の胸郭形状データ１５１の生成に使用する。

図２０は、胸郭の平均形状の一例を示す図である。図２０に示すグラフ５６は、横軸は胸郭の外周における左右方向の位置であり、縦軸は胸郭の外周における前後方向の位置を示している。グラフ５６に示すように、胸郭形状統計データ３１１に基づいて、男性と女性とのそれぞれについて、正規化された胸郭の平均形状が得られる。

胸郭形状データ生成部１５０は、「ｌ_i＝α_i・ｄ₀」の関係を用い、角度ごとの距離ｌ_iの平均値に基づいて、角度ごとのパラメータα_iの値を求める。胸郭形状データ生成部１５０は、角度ごとのパラメータα_iの値を用いることで、胸郭の横幅に応じて、平均的な胸郭の相似形の胸郭形状を生成することができる。

図２１は、被検体の胸郭の横幅に応じた胸郭形状生成の一例を示す図である。例えば胸郭形状統計データ３１１に基づいて得られた平均的な胸郭形状５６ｂを示すテンプレート５６ａが生成される。テンプレート５６ａには、平均的な胸郭形状５６ｂの中心からの角度ごとの胸郭表面までの距離Ｒが示される。平均的な胸郭形状５６ｂの中心から横方向の胸郭表面までの距離Ｒが、距離Ｒの最大値となる。距離Ｒの最大値の２倍の値が、平均的な胸郭形状５６ｂの横径となる。

胸郭形状データ生成部１５０は、２値化画像５２に基づいて、患者の胸郭における横幅を求める。そして胸郭形状データ生成部１５０は、平均的な胸郭形状の横径と、正面からのＸ線画像の２値化画像５２から得られる被検体の胸郭の横幅とに基づいて、平均的な胸郭形状を拡大または縮小した相似形の胸郭形状５７ａを算出する。例えば胸郭形状データ生成部１５０は、テンプレート５６ａに示される角度ごとの距離Ｒに対して、横幅と横径との比の値（横幅／横径）を乗算する。これにより、平均的な胸郭形状の相似形となる胸郭形状５７ａが得られる。

例えば横幅と横径との比の値が１．３の場合における、拡大前後での角度ごとの胸郭形状表面までの距離Ｒの変化をグラフ９１に示している。グラフ９１の横軸は角度θであり、縦軸は距離Ｒである。グラフ９１に示すように、被検体の横幅に応じて拡大したときの胸郭形状５７ａを示す曲線（拡大形状曲線９１ｂ）は、平均的な胸郭形状５６ｂを示す曲線（テンプレート形状曲線９１ａ）より上にある。

胸郭形状５７ａは、例えば患者の胸郭の断面における外周に沿った点群で表される。このような点群の生成を、患者の胸郭の高さ方向に所定間隔で行うことで、胸郭の外周面上の点群（境界点群）が生成される。

また胸郭形状データ生成部１５０は、側面からのＸ線画像を２値化することで、横方向から見たときの胸郭の輪郭を抽出することができる。胸郭形状データ生成部１５０は、例えば横方向からの胸郭の輪郭に基づいて、胸郭の境界点群の、前後方向の幅を修正する。

図２２は、側面からのＸ線画像に基づく胸郭形状の修正の一例を示す図である。例えば胸郭形状データ生成部１５０は、側面からのＸ線画像の２値化画像５９に基づいて、被検体の胸郭の縦幅と中心線５９ａとを得る。縦幅は、例えば測定位置の高さを変えながら、複数の位置において測定される。また中心線は、胸郭の前方表面と後方表面との中間の位置を通る曲線である。

胸郭形状データ生成部１５０は、横幅と縦幅の比に合わせて前後径を調整する。例えば胸郭形状データ生成部１５０は、横幅に応じて、平均的な胸郭形状を拡大または縮小することで得られた胸郭形状５７ａの原点を通る横方向の軸から、胸郭表面の各点までの距離をｙとする。胸郭形状データ生成部１５０は、胸郭表面の各点までの距離ｙに、被検体の縦幅と横幅との比の値（縦幅／横幅）を乗算する。胸郭形状データ生成部１５０は、乗算結果を、修正後の胸郭形状５７ｂにおける中心線位置から胸郭表面までの距離ｙ’とする。

中心線位置は、側面からのＸ線画像の２値化画像５９に基づいて検出された中心線５９ａ上の、胸郭形状５７ｂに示される断面の高さにおける位置である。胸郭形状データ生成部１５０は、中心線位置からｙ’だけ離れた位置に、胸郭形状５７ｂの表面上の点を移動定する。

グラフ９２には、平均的な胸郭形状５６ｂと、被検体の横幅に応じて拡大（１．３倍）した後の胸郭形状５７ａと、縦幅と横幅との比に応じた修正後の胸郭形状５７ｂとを重ねて示している。グラフ９２に示すように、拡大した胸郭形状５７ａは、平均的な胸郭形状５６ｂよりも、横方向（Ｘ軸方向）と縦方向（Ｙ軸方向）との両方に拡大されている。また修正後の胸郭形状５７ｂは、横幅は胸郭形状５７ａと同じであり、胸郭形状５７ａよりも縦方向に「縦幅／横幅」の分だけ縮小（図２２の例では「０．８５」倍）されている。

図２２に示した胸郭形状５７ｂを、胸郭の計算対象となる高さを変えながら、複数の高さで計算することで、患者の体型（例えば胸郭の湾曲の程度）に合わせた胸郭モデルが生成できる。胸郭モデルの生成に、正面からのＸ線画像だけでなく、横方向からのＸ線画像を用いることで、被検体となる患者の胸郭のサイズだけでなく、断面形状の縦横比が、被検体の胸郭形状に合わせて正しく胸郭モデルで再現される。また側面方向からの撮影したＸ線画像に基づく中心線５９ａを用いて胸郭形状の中心線位置の３次元空間上での位置を求めることで、胸郭を横方向から見たときの傾きを、胸郭モデルで正しく再現できる。

図２３は、胸郭形状を示す境界点群の一例を示す図である。図２３に示すように、境界点群５７を３次元空間に配置すると胸郭形状が現れる。胸郭形状データ生成部１５０は、例えば境界点群５７に含まれる各点を頂点とするポリゴンによって、胸郭の外周面を示す胸郭形状データ１５１を生成する。胸郭形状データ１５１に基づいて、３次元空間上に胸郭のポリゴンモデルを生成できる。

＜電極位置設定処理＞
胸郭形状データ生成部１５０は、胸郭形状データ１５１を生成すると、心電図計測用の電極位置を設定する。

図２４は、電極位置決定処理の手順の一例を示すフローチャートである。以下、図２４に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ１４１］胸郭形状データ生成部１５０は、Ｘ線画像データ１２３を読み込む。

［ステップＳ１４２］胸郭形状データ生成部１５０は、正面からのＸ線画像と側面からのＸ線画像とを、体軸に合わせて３次元空間に配置する。
［ステップＳ１４３］胸郭形状データ生成部１５０は、胸郭形状データ１５１を読み込む。

［ステップＳ１４４］胸郭形状データ生成部１５０は、Ｘ線画像をモニタ２１に表示して、ユーザから電極位置を指定する入力を受け付ける。そして胸郭形状データ生成部１５０は、指定された位置に対応する胸郭形状上の位置に電極を配置する。

［ステップＳ１４５］胸郭形状データ生成部１５０は、胸郭形状データに電極位置を追加する。
このようにして胸郭形状データ１５１に電極位置を追加することができる。

図２５は、電極位置設定の一例を示す図である。胸郭形状データ生成部１５０は、Ｘ線画像データ１２３を読み込むと、３次元空間内に正面からのＸ線画像５１と側面からのＸ線画像５８とを配置する。例えば、正面からのＸ線画像５１は、ｚ軸を中心として、ｘ軸と並行に配置される。また側面からのＸ線画像５８は、ｚ軸を中心としてｙ軸と並行に配置される。この場合、例えば２つのＸ線画像５１，５８は、ｘ軸を交線として直交する。

Ｘ線画像データ１２３は、直交するＸ線画像５１，５８をモニタ２１に表示する。ユーザは、Ｘ線画像５１またはＸ線画像５８上に心電図計測用の複数の電極９９を配置する。胸郭形状データ生成部１５０は、胸郭形状データ１５１に基づいて、配置された複数の電極９９それぞれの胸郭上の位置を決定する。例えば胸郭形状データ生成部１５０は、正面からのＸ線画像５１上に電極の位置が指定された場合、配置された電極を通るｙ軸に並行な直線と胸郭形状の腹側の表面との交点を、その電極の位置とする。また胸郭形状データ生成部１５０は、側面からのＸ線画像５１上に電極の位置が指定された場合、配置された電極を通るｘ軸に並行な直線と胸郭形状の表面（表示した方向の面）との交点を、その電極の位置とする。

このようにして、ユーザは、容易に電極の位置を指定することができる。そして指定された電極の位置を示す情報が胸郭形状データ１５１に付与される。
＜胸郭形状への心臓形状の配置処理＞
心臓形状データ１４１と胸郭形状データ１５１とが生成されると、計算格子データ生成部１６０によって、胸郭形状への心臓形状の配置が行われる。

図２６は、胸郭形状への心臓形状の配置処理の手順の一例を示すフローチャートである。以下、図２６に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ１５１］計算格子データ生成部１６０は、心臓形状データ１４１に示される心臓モデル３３のスケーリングを行う。すなわち、計算格子データ生成部１６０は、心臓形状データ１４１に示される心臓モデル３３を拡大または縮小し、心臓モデル３３の大きさを、正面からのＸ線画像５１に写る心臓の大きさに合わせる。例えば計算格子データ生成部１６０は、正面方向からの心臓モデル３３の投影画像の面積がＸ線画像５１内での心臓が占める面積と等しくなるように、心臓モデル３３のスケーリングを行う。

［ステップＳ１５２］計算格子データ生成部１６０は、心臓モデル３３の１２５個の回転パターンを生成する。例えば計算格子データ生成部１６０は、心臓モデル３３の心尖部を原点とした３軸の局所座標系を定義する。そして、計算格子データ生成部１６０は、局所座標系において、各軸周りに心臓モデル３３を回転させる回転パターンを複数生成する。

［ステップＳ１５３］計算格子データ生成部１６０は、Ｘ線画像データから評価用の心筋境界情報を作成する。例えば計算格子データ生成部１６０は、ユーザがＸ線画像上で心筋境界として指定した閉曲線を、心筋境界情報とする。

［ステップＳ１５４］計算格子データ生成部１６０は、心臓の複数の回転パターンの写像データを作成する。例えば計算格子データ生成部１６０は、回転パターンに従って、心臓モデル３３を局所座標系で回転させる。次に計算格子データ生成部１６０は、心臓モデル３３の頂点の座標を、心臓モデル３３の局所座標系から、胸郭形状モデルを定義する座標系（全体座標系）上の座標へ、所定の座標変換マトリクスを用いて変換する。そして計算格子データ生成部１６０は、全体座標系の座標で表された心臓モデル３３を胸郭形状モデルの後ろ方向の投影面と横方向の投影面それぞれに平行投影（垂直投影）する。計算格子データ生成部１６０は、例えば投影によって得られた像の輪郭を示す閉曲線の情報を、写像データとする。

［ステップＳ１５５］計算格子データ生成部１６０は、心臓モデル３３の心尖部の位置を、Ｘ線画像に写る心臓の心尖部に合わせて、全体座標系に配置する。例えば計算格子データ生成部１６０は、図２５に示すように、胸郭形状データ生成時と同じ位置にＸ線画像５１，５８を仮想空間に配置する。そして計算格子データ生成部１６０は、心臓モデル３３の心尖部をＸ線画像５１とＸ線画像５８とに投影したときの心尖部の像が、Ｘ線画像５１とＸ線画像５８とに写る心尖部に重なる位置に、心臓モデル３３を配置する。

［ステップＳ１５６］計算格子データ生成部１６０は、回転パターンごとに写像データと評価用境界情報とを比較し、各回転パターンを評価する。
［ステップＳ１５７］計算格子データ生成部１６０は、最適な回転パターンを選択する。

［ステップＳ１５８］計算格子データ生成部１６０は、選択された回転パターンに従って回転させた後の心臓モデル３３を示す心臓形状データ１４１を出力する。なお、心臓モデル３３に付与されたランドマークも選択された回転パターンに従って回転移動され、回転移動後のランドマークの位置が心臓形状データ１４１に付与される。

以下、胸郭形状への心臓形状の配置処理を図２７～図２９を参照して詳細に説明する。
図２７は、回転パターン生成方法の一例を示す図である。計算格子データ生成部１６０は、心臓形状データ１４１に付与されたランドマークに基づいて、回転軸を生成する。例えば計算格子データ生成部１６０は、心尖部のランドマーク４２の位置を原点とする３次元の局所座標系（直交座標）を定義する。局所座標系の軸は、ランドマーク４１～４３の位置を用いて決定される。なお図２７に示す心臓モデル３３は、左心室が手前側になる向きで表されている。

例えば計算格子データ生成部１６０は、心尖部のランドマーク４２から僧帽弁中心の位置を示すランドマーク４３の方向を向いたベクトルを、ベクトルｍとする。また計算格子データ生成部１６０は、複数のランドマーク４１の内で、後室間溝上部に配置したランドマークから前室間溝上部に配置したランドマークの方向を向くベクトルを、ベクトルｓとする。ベクトルｓは、後室間溝から前室間溝への方向を向いたベクトルとなる。

ここで長さが１の局所直交基底ベクトルをベクトルｖ₁，ｖ₂，ｖ₃とする。ベクトルｖ₁は「（ｍ×ｓ）×ｍ」と同じ向きである。ベクトルｖ₂は「ｍ×ｓ」と同じ向きである。ベクトルｖ₂は、中隔から左室自由壁への方向を向いたベクトルとなる。ベクトルｖ₃は「ｍ」と同じ向きである。ベクトルｖ₃は、心軸の下から上（心尖部から僧帽弁中心の方向）を向いたベクトルとなる。ベクトルｖ₁，ｖ₂，ｖ₃それぞれは、自身以外のベクトル周りのスピンによって回転する。

ベクトルｖ₁方向の軸周りの回転速度をω₁とする。ベクトルｖ₂方向の軸周りの回転速度をω₂とする。ベクトルｖ₃方向の軸周りの回転速度をω₃とする。そして「ω＝ω₁ｖ₁＋ω₂ｖ₂＋ω₃ｖ₃」が軸性ベクトルであり、時間に対して不変で積分できると仮定したとき、回転テンソルＲは以下の式で表される。

θは、スピンの時間をｔとして以下の式で表される。

Ｗは以下の式で表される。

このような局所座標系において、計算格子データ生成部１６０は、例えば軸性ベクトルωを２５パターン生成する。そして計算格子データ生成部１６０は、各軸性ベクトルの周りに５パターンずつ、全体で１２５パターンの回転パターン６１，６２，・・・を生成する。軸性ベクトルωの方向は、ω₁とω₂とω₃との比（ω₁：ω₂：ω₃）で表される。回転パターン６１，６２，・・・それぞれには、軸性ベクトルの方向（ω₁とω₂とω₃との比）とその方向への回転角度が示される。

このように軸性ベクトルωを用いて回転パターン６１，６２，・・・を定義することで、無駄に多くの回転パターン６１，６２，・・・を生成せずに済む。すなわち、局所直交基底ベクトルであるベクトルｖ₁，ｖ₂，ｖ₃それぞれ周りの回転角度によって回転パターン６１，６２，・・・を定義した場合、各ベクトルｖ₁，ｖ₂，ｖ₃周りの回転角度が同じであっても、回転の順番が異なれば、回転操作後の心臓モデル３３の向きは異なる向きとなる。そのため回転パターン６１，６２，・・・において、各ベクトルｖ₁，ｖ₂，ｖ₃周りの回転の順番も定義することとなる。この場合、回転パターン６１，６２，・・・の定義内容が異なっていても、最終的な心臓モデル３３の向きが一致してしまう場合が生じる。すると心臓モデル３３の特定の向きを定義する回転パターンが複数存在することとなり、無駄な回転パターンが生じる。無駄な回転パターンが生成されると、図２６に示すステップＳ１５４～Ｓ１５６の処理の計算量が、無駄な回転パターンの分だけ増加してしまう。

それに対して、軸性ベクトルωを用いて回転パターン６１，６２，・・・を定義することで、回転操作後の心臓モデル３３の向きが同一となる複数の回転パターンの生成が抑止される。すなわち回転パターン６１，６２，・・・の定義内容（軸性ベクトルの方向とその周りの回転角度）が異なれば、回転操作後の心臓モデル３３の向きが異なることが保証される。これにより無駄な回転パターンの生成が抑止される。その結果、ステップＳ１５４～Ｓ１５６の処理の計算量が削減され、処理を効率化することができる。

回転パターン６１，６２，・・・を生成後、計算格子データ生成部１６０は、回転パターン６１，６２，・・・それぞれに応じて、局所座標系において心臓モデル３３を回転させる。また計算格子データ生成部１６０は、Ｘ線画像データ１２３に示されるＸ線画像５１，５８から評価用の心筋境界情報を作成する。

図２８は、心筋境界情報作成処理の一例を示す図である。例えば計算格子データ生成部１６０は、Ｘ線画像５１，５８をモニタ２１に表示する。計算格子データ生成部１６０は、ユーザから、Ｘ線画像５１，５８内の心臓５１ａ，５８ａの外縁を指定する入力を受け付ける。計算格子データ生成部１６０は、指定された外縁を示す閉曲線７０ａ，７０ｂを、心筋境界情報７０として出力する。計算格子データ生成部１６０は、生成した心筋境界情報７０を用いて、回転パターン６１，６２，・・・それぞれを評価する。

図２９は、回転パターンの評価方法の一例を示す図である。例えば計算格子データ生成部１６０は、回転パターン６１，６２，・・・それぞれによって回転させた心臓モデル３３について、正面方向および側面方向に投影した写像データ７１，７２，・・・を生成する。そして計算格子データ生成部１６０は、回転パターンの写像データ７１，７２，・・・と心筋境界情報７０とを比較することで、その回転パターンの正確性を評価する。

例えば計算格子データ生成部１６０は、写像データ７１に示される心臓の写像の外縁を示す閉曲線を、心筋境界情報７０に示される閉曲線の上に重ねる。計算格子データ生成部１６０は、重ねた閉曲線の重なり度合いを評価値とする。例えば計算格子データ生成部１６０は、閉曲線が重なる部分のピクセル数を評価値とする。計算格子データ生成部１６０は、各回転パターンの評価値を計算し、最も評価値の高い回転パターンを選択する。

図３０は、回転パターン選択の一例を示す図である。グラフ８０は、回転パターンごとの評価値を示している。グラフ８０の横軸は１２５個の回転パターンの識別番号である。グラフ８０の縦軸は評価値である。

計算格子データ生成部１６０は、評価値が最高の回転パターン８１を選択する。計算格子データ生成部１６０は、選択した回転パターン８１に従って心臓形状データ１４１に示される心臓モデル３３を回転させる。そして計算格子データ生成部１６０は、胸郭形状データ１５１に示される胸郭モデル８２内に心臓モデル３３を配置する。

このようにして、胸郭形状内の適切な位置に心臓形状を配置することができる。
＜計算格子データ生成および効果＞
胸郭形状へ心臓形状が配置されると、計算格子データ生成部１６０は、胸郭モデル８２と、胸郭モデル８２内に配置された心臓モデル３３とに基づいて計算格子データ１６１を生成する。例えばサーフェスモデルである胸郭モデル８２と心臓モデル３３とを、複数の立体要素（ソリッド）で構成されるソリッドモデルに変換する。そして計算格子データ生成部１６０は、ソリッドモデルを示すデータを計算格子データ１６１として出力する。

このようにして生成された計算格子データ１６１を生体シミュレーション部１７０に入力することで、生体シミュレーション部１７０によって患者の心臓の動作を再現させ、正確な心電図データ１７１を得ることができる。例えば生体シミュレーション部１７０は、ＣＲＴ装置を植え込んだときの患者の心電図データ１７１を出力することができる。この場合、医師は出力された心電図データ１７１を参照して、その患者にＣＲＴ装置を植え込んだ場合の病状の改善効果を事前に確認することができる。

しかも患者の自然な心室形状を示す心臓形状データを、エコー画像データ１２１に基づいて生成することができる。エコー画像データ１２１は超音波診断装置を用いて得ることができる。超音波診断装置を用いた患者の超音波診断であれば、ＣＴまたはＭＲＩなどに比べて患者の身体的負担が少なくて済む。

さらにシミュレーション装置１００は、エコー検査レポート１２２の情報に基づいて、患者の心臓形状の特徴を正しく心臓形状データ１４１に反映させている。その結果、心臓形状データの精度が向上し、正確な生体シミュレーションが可能となる。

また心臓形状データ１４１で示される心臓モデル３３は、左心室筋肉部，左心室血液部，右心室筋肉部，右心室血液部の４つの部品に分割されたボリュームデータである。さらに心臓モデル３３は、血液の４つ流出入口となる大動脈弁、僧帽弁、三尖弁、肺動脈弁が適切な位置に配置される。これにより、生体シミュレーションにおける心臓の動作の数値解析を高精度に実行することができる。

胸郭形状については、Ｘ線画像データ１２３に基づいて、極座標系の関数を用いて自動的に生成することができる。そのため、ユーザの作業負担が少なくて済む。
心臓形状の胸郭形状内への配置では、心臓形状を３つの回転軸周りに様々な角度で回転させた複数の回転パターンを生成し、Ｘ線画像と照らし合わせて最も精度が高い回転パターンで心臓形状の向きが決定される。これにより、胸郭形状内への心臓形状の配置を高精度に行うことができ、生体シミュレーションの精度を向上させることができる。

また胸郭モデル８２に対して心電図測定用の電極を配置する際に、３次元空間に配置したＸ線画像を参考にして配置できるようにしたため、３次元空間上での電極の位置を正確に設定することができる。

図３１は、電極配置の一例を示す図である。１２誘導心電図では、胸部に６個の電極Ｖ１～Ｖ６が配置される。このとき電極Ｖ１は、第４肋間、胸骨右縁に配置される。Ｖ２は、第４肋間、胸骨左縁に配置される。これらの電極Ｖ１，Ｖ２を配置する個所は胸の窪みの部分にあり、Ｘ線画像５１，５８だけでは３次元空間上の位置を正確に指定するのが難しい。シミュレーション装置１００では、正面のＸ線画像５１を参考にして、電極Ｖ１，Ｖ２の位置を指定すれば、胸郭モデル８２に基づいて前後方向の位置も正しく設定される。電極位置を正しく設定できることで、生体シミュレーションで得られる心電図データ１７１の精度が向上する。

〔その他の実施の形態〕
第２の実施の形態では生体シミュレーションによって心電図データ１７１を出力しているが、生体シミュレーションによってその他の様々なデータを出力することができる。そして、胸郭と心臓とを含む計算格子データが高精度に生成されていることで、心電図データ１７１以外のデータについても高精度に計算可能である。

第２の実施の形態では、患者への施術の効果確認を行うための生体シミュレーションを実行する場合を想定しているが、生体シミュレーションの結果は、その他の様々な目的で利用可能である。例えばＡＩ（Artificial Intelligence）またはデータ解析に生体シミュレーションの結果を利用してもよい。

また第２の実施の形態では、シミュレーション装置１００において計算格子データ１６１の生成と、その計算格子データ１６１に基づく生体シミュレーションとを行っているが、計算格子データ１６１の生成と生体シミュレーションとを別の装置で行ってもよい。例えばユーザが有するコンピュータで計算格子データ１６１の生成までの処理を行い、スーパーコンピュータと呼ばれるような外部のＨＰＣ（High Performance Computing）システムに、生体シミュレーションを実行させてもよい。

第２の実施の形態では、エコー画像は３Ｄエコー画像であるが、３Ｄエコー画像に代えて２Ｄエコー画像を用いることも可能である。この場合、心臓形状データ生成部１４０は、複数の２Ｄエコー画像それぞれに写っている心臓の断面が、３次元空間内での心臓のどの位置の断面なのかの位置合わせを行うこととなる。例えば心臓形状データ生成部１４０は、ユーザからの操作に基づいて、複数の２Ｄエコー画像に写っている心臓の断面の３次元空間上での位置合わせを行うことができる。

以上、実施の形態を例示したが、実施の形態で示した各部の構成は同様の機能を有する他のものに置換することができる。また、他の任意の構成物や工程が付加されてもよい。さらに、前述した実施の形態のうちの任意の２以上の構成（特徴）を組み合わせたものであってもよい。

１ エコー画像データ
２ Ｘ線画像データ
３ 心臓形状データ
４ 胸郭形状データ
５ 計算格子データ
１０ 情報処理装置
１１ 記憶部
１２ 処理部

Claims (12)

1. 被検体の心臓の断面画像を示すエコー画像データに基づいて、前記心臓の内部構造を含む立体形状を示す心臓形状データを生成し、
   前記被検体の胸郭のＸ線画像を示すＸ線画像データに基づいて、前記被検体の前記胸郭の立体形状を示す胸郭形状データを生成し、
   前記Ｘ線画像に写る前記心臓の画像に基づいて、前記胸郭形状データに示される前記胸郭の立体形状内での、前記心臓形状データに示される前記心臓の立体形状の位置および向きを決定する、
   処理をコンピュータに実行させる立体形状データ生成プログラム。
2. 前記胸郭形状データを生成する処理では、前記Ｘ線画像に基づいて前記胸郭の外縁を抽出し、抽出された前記外縁と、統計的に得られている平均的な胸郭形状とに基づいて、前記胸郭の立体形状を生成する、
   請求項１記載の立体形状データ生成プログラム。
3. 前記胸郭形状データを生成する処理では、前記胸郭の前記外縁に基づいて、前記平均的な胸郭形状を拡大または縮小した相似形の胸郭形状を生成し、正面から撮影した第１のＸ線画像に示される前記胸郭の横幅と、側面から撮影した第２のＸ線画像に示される前記胸郭の縦幅との比に基づいて、前記相似形の胸郭形状の横幅と縦幅の比を修正する、
   請求項２記載の立体形状データ生成プログラム。
4. 前記胸郭形状データを生成する処理では、前記第２のＸ線画像に基づいて、側面から見たときの前記胸郭の中心線を特定し、前記中心線に基づいて、前記相似形の胸郭形状の横幅と縦幅の比を修正して得られた修正済み胸郭形状の３次元空間における位置を決定する、
   請求項３記載の立体形状データ生成プログラム。
5. 前記心臓の立体形状の位置および向きを決定する処理では、前記Ｘ線画像における前記心臓の特徴部位の前記胸郭内での位置に基づいて、前記胸郭の立体形状内での前記心臓の立体形状の前記特徴部位の位置を決定する、
   請求項１記載の立体形状データ生成プログラム。
6. 前記心臓の立体形状の位置および向きを決定する処理では、前記心臓の形状の前記特徴部位を通る複数の回転軸周りに前記心臓の立体形状を回転させ、回転後の前記心臓の立体形状を投影した像と、前記Ｘ線画像に写る前記心臓の画像との比較結果に基づいて、前記胸郭の立体形状内での前記心臓の立体形状の向きを決定する、
   請求項５記載の立体形状データ生成プログラム。
7. 前記心臓の立体形状の位置および向きを決定する処理では、前記複数の回転軸それぞれ周りの回転角の比と、前記比で回転の向きが特定される軸性ベクトル周りの回転角とを指定した複数の回転パターンを生成し、前記複数の回転パターンそれぞれに応じて前記心臓の立体形状を回転させ、回転後の前記心臓の立体形状を投影した像と、前記Ｘ線画像に写る前記心臓の画像との比較結果に基づいて、前記胸郭の立体形状内での前記心臓の立体形状の向きを決定する、
   請求項６記載の立体形状データ生成プログラム。
8. 前記胸郭の立体形状を表す３次元空間内に前記Ｘ線画像を配置し、前記Ｘ線画像上で指定された心電図測定用の電極の配置個所を、前記胸郭の立体形状の表面上の位置に変換する処理を前記コンピュータにさらに実行させる、
   請求項１記載の立体形状データ生成プログラム。
9. 前記心臓形状データを生成する処理では、前記心臓の立体形状を第１のサーフェスモデルで表す前記心臓形状データを生成し、
   前記胸郭形状データを生成する処理では、前記胸郭の立体形状を第２のサーフェスモデルで表す前記胸郭形状データを生成し、
   前記心臓の立体形状の位置および向きが決定されると、前記第２のサーフェスモデル内に、決定された位置および向きで前記第１のサーフェスモデルを配置し、前記第１のサーフェスモデルと前記第２のサーフェスモデルとに基づいて、前記心臓を内包する前記胸郭の立体形状をソリッドモデルで表した計算格子データを生成する、
   処理を前記コンピュータにさらに実行させる、
   請求項１または８に記載の立体形状データ生成プログラム。
10. 被検体の胸郭のＸ線画像データに示される前記胸郭のＸ線画像に基づいて前記胸郭の外縁を抽出し、
    抽出された前記外縁と、統計的に得られている平均的な胸郭形状とに基づいて、前記胸郭の立体形状を示す胸郭形状データを生成する、
    処理をコンピュータに実行させる立体形状データ生成プログラム。
11. 被検体の心臓の断面画像を示すエコー画像データに基づいて、前記心臓の内部構造を含む立体形状を示す心臓形状データを生成し、
    前記被検体の胸郭のＸ線画像を示すＸ線画像データに基づいて、前記被検体の前記胸郭の立体形状を示す胸郭形状データを生成し、
    前記Ｘ線画像に写る前記心臓の画像に基づいて、前記胸郭形状データに示される前記胸郭の立体形状内での、前記心臓形状データに示される前記心臓の立体形状の位置および向きを決定する、
    処理をコンピュータが実行する立体形状データ生成方法。
12. 被検体の心臓の断面画像を示すエコー画像データに基づいて、前記心臓の内部構造を含む立体形状を示す心臓形状データを生成し、前記被検体の胸郭のＸ線画像を示すＸ線画像データに基づいて、前記被検体の前記胸郭の立体形状を示す胸郭形状データを生成し、前記Ｘ線画像に写る前記心臓の画像に基づいて、前記胸郭形状データに示される前記胸郭の立体形状内での、前記心臓形状データに示される前記心臓の立体形状の位置および向きを決定する処理部、
    を有する情報処理装置。

Images