JP6288676B2 - 可視化装置、可視化方法、および可視化プログラム - Google Patents

可視化装置、可視化方法、および可視化プログラム Download PDF

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Description

本発明は、可視化装置、可視化方法、および可視化プログラムに関する。
心臓は血液を拍出する臓器であり、健康な人の心臓は、所定の周期で規則的に拍動する。ところが、不整脈の症状がある人の心臓は、外的要因がなくても、拍動が遅すぎたり、速すぎたりする。拍動が遅すぎる場合は徐脈の不整脈であり、拍動が速すぎる場合は頻脈の不整脈である。
不整脈の発生原因の1つに、心臓の興奮伝播における副伝導路(リエントリとも呼ばれる)の存在がある。副伝導路とは、正常な刺激伝導系とは別の経路で電気信号を伝えてしまう伝導路である。副伝導路があることにより、本来は一方向へ流れるはずの電気信号が副伝導路を通って上流に戻ってきてしまい、電気信号がいつまでもぐるぐる回り続ける。その結果、心臓の筋肉は収縮するように電気信号を絶え間なく受け続け、頻脈性不整脈となる。
副伝導路に起因する不整脈の治療法として、カテーテルアブレーションがある。カテーテルアブレーションは、電極カテーテルを心臓内に挿入して、電極カテーテルと体表に装着した対極板との間で高周波通電を行うことで、頻拍の原因となる異常興奮部位を焼灼する治療法である。異常興奮部位を焼灼することで、不整脈の原因となる副伝導路が遮断され、不整脈を抑えることができる。
このようなカテーテルアブレーションを行う際に特に重要なのが、副伝導路部位の特定である。副伝導路部位の特定には、たとえば興奮伝播のシミュレーションを利用することができる。
興奮伝播のシミュレーションは、心臓の機能を再現する数値解析の1つである。興奮伝播のシミュレーションでは、心筋上の電気現象(興奮伝播)の時刻変化がコンピュータで再現される。不整脈の症状を有している患者の心臓モデルを用いて興奮伝播のシミュレーションを行えば、不整脈発生時の電気信号の伝播状況を再現することができる。
心臓の電気現象を解析する技術としては、たとえば被験者から計測した電位および磁場の少なくとも一方の情報に基づき被験者の心臓内の電気現象を解析して表示する、心臓内電気現象の診断装置が考えられている。解析された電気現象は、視覚的に認識できるようにすることで、カテーテルアブレーションによる治療に、有効に利用できる。そこで、電気生理学データの視覚化技術として、臓器の表面の所定領域のグラフィック表示上に空間的に示す技術がある。
またアブレーション治療のターゲット位置の特定に利用可能な装置として、電気生理マッピング装置がある。電気生理マッピング装置は、カテーテルベースの高周波アブレーション治療において、マッピングデータと心臓の解剖学的な形態との位置関係を把握し、アブレーション治療のターゲット部位を正確に特定するものである。
特開平11−128191号公報 特表2012−508079号公報 特開2001−070269号公報
しかし、従来の技術では、副伝導路部位での興奮伝播状況を分かりやすく表示することができない。すなわち、興奮伝播は、電気信号の波形の移動として表されるが、不整脈が発生しているような状況下では電気信号の進路が複雑であり、移動する波形情報を分かりやすく表示するのは難しい。そのため、たとえば心臓全体の興奮伝播の様子を可視化しても、そのなかのどの部分で副伝導路が発生しているのかは分かりづらく、副伝導路部位の見落としが発生しやすい。
1つの側面では、本件は、副伝導路での興奮伝播状況の視認性を高めることを目的とする。
1つの案では、記憶部と演算部とを有する可視化装置が提供される。記憶部は、心臓の3次元モデル、心臓の興奮伝播における心筋の電気信号の強度の時間変化を示す興奮伝播情報、および心臓の複数の梗塞部位を示す梗塞部位情報を記憶する。演算部は、梗塞部位情報に基づいて、複数の梗塞部位で挟まれた副伝導路に測定点を設定する。次に演算部は、興奮伝播情報に基づいて、測定点における電気信号の強度の最小値から最大値までの範囲を、電気信号の強度に応じて表示情報を変化させる変化対象範囲に決定する。さらに演算部は、興奮伝播情報に基づいて、変化対象範囲内での心筋の電気信号の強度の時間変化を、電気信号の強度に応じた表示情報の変化に置き換えて、心臓での興奮伝播を3次元モデルで再現した画像を出力する。
1つの案によれば、副伝導路での興奮伝播状況の視認性を高めることができる。
第1の実施の形態に係る可視化装置の機能構成例を示す図である。 第2の実施の形態に用いるコンピュータのハードウェアの一構成例を示す図である。 第2の実施の形態に係るコンピュータの機能を示すブロック図である。 非構造格子データ記憶部のデータ構造の一例を示す図である。 心臓の3次元モデルの一例を示す図である。 シミュレーション結果記憶部のデータ構造の一例を示す図である。 梗塞部位記憶部のデータ構造の一例を示す図である。 リエントリの発生状況の一例を示す図である。 健康な人の心臓の興奮伝播状況の表示例を示す図である。 心室細動を発症した人の心臓の興奮伝播状況の表示例を示す図である。 リエントリを示す図である。 リエントリの明示化処理の手順の一例を示すフローチャートである。 心臓断面に現れる梗塞部位を示す図である。 測定点の設定例を示す図である。 梗塞部位間の線分を心臓断面上に表した図である。 梗塞部位間の線分上の測定点を心臓断面上に表した図である。 測定点を包含する要素の例を示す図である。 カラーマップの設定例を示す図である。 リエントリを強調した心臓の興奮伝播の表示例を示す図である。
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〕
まず、第1の実施の形態について説明する。第1の実施の形態は、心臓の3次元モデルを表示する際に、不整脈の原因となる副伝導路での興奮伝播の波面の移動の視認性を高めるものである。
図1は、第1の実施の形態に係る可視化装置の機能構成例を示す図である。可視化装置10は、記憶部11と演算部12とを有する。
記憶部11は、3次元モデル1、梗塞部位情報2、および興奮伝播情報3を有する。3次元モデル1は、心臓の構造をメッシュなどの要素の集合で表した構造モデルである。梗塞部位情報2は、心臓の梗塞部位2a,2bを示している。たとえば梗塞部位情報2には、心臓内で、心筋の細胞が死んでしまっている部位(梗塞部位)の範囲を示す情報である。興奮伝播情報3は、心臓の興奮伝播における心筋の電気信号の時間変化を示す情報である。興奮伝播情報3は、たとえば興奮伝播のシミュレーションによって求められた、心臓の心筋の電圧値である。興奮伝播情報3には、シミュレーションの時間ステップごとの電圧情報3a,3b,3c,・・・が含まれる。電圧情報3a,3b,3c,・・・には、たとえば3次元モデル1に含まれる節点の位置と、その節点の電圧が設定されている。
演算部12は、記憶部11に格納されている情報に基づいて、興奮伝播における心筋の電気信号(たとえば電圧)の変化を表示情報の変化に置き換えることで可視化する。表示情報は、例えば色相、彩度、もしくは明度、またはこれらの組み合わせである。可視化処理の手順は以下の通りである。
まず演算部12は、心臓の3次元モデル1上で複数の梗塞部位2a,2bで挟まれた副伝導路2cに測定点Pを設定する(ステップS1)。たとえば演算部12は、梗塞部位情報2に基づいて、梗塞部位2a,2bに挟まれた副伝導路2cを検出する。そして演算部12は、副伝導路2cの幅が周囲より狭くなる部分を探索し、その部分に測定点Pを設定する。たとえば演算部12は、隣接する梗塞部位2a,2bそれぞれ内に複数の制御点を設定する。次に演算部12は、梗塞部位2a内の制御点と第2の梗塞部位2b内の制御点とを接続した複数の線分を生成する。そして演算部12は、長さが最も短い線分上の、梗塞部位2a,2b以外の位置に、測定点Pを設定する。
次に演算部12は、興奮伝播情報3に基づいて、測定点Pにおける電気信号の強度の最小値から最大値までの範囲を、電気信号の強度に応じて表示情報を変化させる変化対象範囲に決定する(ステップS2)。たとえば演算部12は、興奮伝播情報3から、測定点P付近の節点のステップごとの電圧を取得する。そして演算部12は、取得した複数の電圧の最大値と最小値とを求める。
なお3次元モデル1を用いた心臓のシミュレーションにおいて、興奮伝播と同時に、心臓の拍動状況を再現することができる。この場合、測定点Pの位置は、拍動に合わせて移動する。このような場合、演算部12は、心臓の拍動の再現による3次元モデル1の変形に伴う測定点Pの移動軌跡を求め、移動軌跡上での電圧の最小値と最大値とを求めてもよい。これにより、興奮伝播とともに拍動が再現されたシミュレーション結果から、測定点Pにおける電圧の最小値と最大値とを正しく求めることができる。
測定点の電気信号(たとえば電圧)の最大値と最小値とが求まると、演算部12は、測定点Pにおける電気信号の最小値から最大値の範囲を変化対象範囲として、変化対象範囲の電気信号の値に応じた表示情報を決定する。表示情報の変化は、たとえば色の濃淡の変化や色調の変化である。たとえば測定点Pの電圧の最大値の色を、最も明るい色にして、測定点Pの電圧の最小値の色を、最も暗い色にすることができる。
なお、3次元モデル1全体では、測定点Pの電圧の最大値よりも高い電圧の心筋も存在し得る。そのような高電圧の心筋は、たとえば測定点Pの電圧の最大値の表示情報と同じ表示情報とする。同様に、3次元モデル1全体では、測定点Pの電圧の最小値よりも低い電圧の箇所も存在し得る。そのような低電圧の箇所は、たとえば測定点Pの電圧の最小値の表示情報と同じ表示情報とする。なお、測定点Pにおける電気信号の最小値から最大値の範囲を外れる電圧の領域については、所定の表示情報に統一してもよい。
演算部12は、興奮伝播情報3に基づいて、変化対象範囲内での心筋の電気信号の強度の時間変化を、電気信号の強度に応じた表示情報の変化に置き換えて、心臓での興奮伝播を3次元モデル1で再現した画像4を出力する(ステップS3)。たとえば演算部12は、3次元モデル1を所定の位置で切断した断面の画像4を生成する。演算部12は、生成した画像4に、興奮伝播情報3に基づいて彩色する。彩色される色は、色付けされた部分の電圧に応じた色である。演算部12は、このような画像4をシミュレーションのタイムステップごとに生成し、画像4を定期的に更新することでアニメーション表示することができる。
このような可視化装置10によれば、演算部12により、測定点Pが設定される。その後、演算部12により、測定点Pの最小値から最大値を変化対象範囲として、電圧に応じた表示情報が設定される。図1の例では、変化対象範囲が6分割され、細分化された電圧範囲ごとに、対応する表示情報が設定されている。そして演算部12により、心臓の興奮伝播状況を示す画像4が表示される。
このとき、副伝導路2cに設定した測定点Pにおける電圧の最大値の表示情報は、表示情報の変化における最も高い電圧に対応づけられた表示情報である。たとえば、測定点Pにおける電圧の最大値に対して、最も輝度の高い表示情報を対応づけた場合、画像4中に現れる興奮伝播の波5の位置が、最も高い輝度で分かりやすく表示される。そして演算部12が、シミュレーションのタイムステップごとの画像4をアニメーション表示すると、副伝導路2c上を興奮伝播の波5が移動する様子が表示される。これにより、副伝導路2cの興奮伝播の状況の視認性が向上する。
なお、演算部12は、例えば可視化装置10が有するプロセッサにより実現することができる。記憶部11は、たとえば可視化装置10が有するメモリなどの記憶装置により実現することができる。また、図1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。
〔第2の実施の形態〕
次に第2の実施の形態について説明する。第2の実施の形態は、不整脈を有する患者の心臓の興奮伝播と拍動とのシミュレーションを行い、その結果から、心筋の電圧の変化を色の変化に置き換えて、不整脈の原因となる副伝導路(リエントリ)を分かりやすく表示するものである。色の変化は、例えば色相、彩度、もしくは明度の変化、またはこれらの組み合わせの変化である。
図2は、第2の実施の形態に用いるコンピュータのハードウェアの一構成例を示す図である。コンピュータ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、コンピュータ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による処理に必要な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、HDD(Hard Disk Drive)103、グラフィック処理装置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。
HDD103は、内蔵したディスクに対して、磁気的にデータの書き込みおよび読み出しを行う。HDD103は、コンピュータ100の補助記憶装置として使用される。HDD103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、補助記憶装置としては、フラッシュメモリなどの不揮発性の半導体記憶装置を使用することもできる。
グラフィック処理装置104には、モニタ21が接続されている。グラフィック処理装置104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、CRT(Cathode Ray Tube)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、コンピュータ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。
以上のようなハードウェア構成によって、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可視化装置10も、図2に示したコンピュータ100と同様のハードウェアにより実現することができる。
コンピュータ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。コンピュータ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、コンピュータ100に実行させるプログラムをHDD103に格納しておくことができる。プロセッサ101は、HDD103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。またコンピュータ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、HDD103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。
図3は、第2の実施の形態に係るコンピュータの機能を示すブロック図である。コンピュータ100は、非構造格子データ記憶部110、心臓シミュレータ120、シミュレーション結果記憶部130、梗塞部位記憶部140、および可視化部150を有する。
非構造格子データ記憶部110は、心臓の形状を3次元で表す非構造格子データを記憶する。非構造格子データでは、例えば複数の4面体の要素によって心臓の形状が表される。その場合、心臓が存在する空間に、多数の節点が設けられる。そして4つの節点を頂点とする多数の4面体が定義される。1つの4面体が、例えば心臓の心筋細胞を表す要素である。非構造格子データ記憶部110としては、例えばメモリ102またはHDD103の記憶領域の一部が使用される。
心臓シミュレータ120は、心臓の3次元モデルに基づいて、興奮伝播の伝わり方や、拍動を含む心臓の動きをシミュレーションする。そして心臓シミュレータ120は、シミュレーション結果を、シミュレーション結果記憶部130に格納する。例えば心臓シミュレータ120は、シミュレーション上の時刻を所定時間ずつ進行させ、その都度、3次元モデルの節点の位置、および要素や節点における物理量(たとえば電圧)を算出する。各時刻での節点の位置や物理量は、その前の時刻における節点の位置や物理量に基づいて算出される。心臓シミュレータ120は、シミュレーション上の時刻における所定のタイミングで、その時点での節点の位置、および要素や節点における物理量を、シミュレーション結果として出力する。
シミュレーション結果記憶部130は、シミュレーション結果を記憶する。シミュレーション結果記憶部130としては、例えばメモリ102またはHDD103の記憶領域の一部が使用される。
梗塞部位記憶部140は、心筋の梗塞部位を示す情報を記憶する。梗塞部位記憶部140としては、例えばメモリ102またはHDD103の記憶領域の一部が使用される。
可視化部150は、興奮伝播による電圧の時間変化の様子をモニタ21に表示する。さらに可視化部150は、ユーザからの指示に応じ、リエントリでの興奮伝播を強調する表示を行うことができる。
なお可視化部150は、図1に示した第1の実施の形態における演算部12の一例である。また非構造格子データ記憶部110、シミュレーション結果記憶部130、および梗塞部位記憶部140を合わせた機能は、図1に示した第1の実施の形態における記憶部11の一例である。なお、図2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2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。
次に、非構造格子データ記憶部110のデータ構造例について説明する。
図4は、非構造格子データ記憶部のデータ構造の一例を示す図である。非構造格子データ記憶部110には、例えば節点情報テーブル111と要素情報テーブル112とが含まれる。節点情報テーブル111と要素情報テーブル112とによって、非構造格子データが構成される。節点情報テーブル111には、節点ごとに、節点番号と節点の位置を示す座標とが設定されている。なお、節点情報テーブル111に設定されている各節点の座標は、シミュレーション開始前の節点の位置を示しており、シミュレーションにより心臓の拍動が再現されると、節点の位置が変化する。要素情報テーブル112には、要素ごとに、要素番号と4面体の要素の頂点となる節点の節点番号とが設定されている。
図4に示した非構造格子データ記憶部110に格納されたデータに基づいて、心臓の3次元モデルが生成できる。
図5は、心臓の3次元モデルの一例を示す図である。図5の例では、3次元モデル31は、4面体の要素の集合体である。このような3次元モデル31に対して、電気信号の初期条件を与えることで、心臓の心筋を介した電気信号の伝播状況(興奮伝播)の再現シミュレーションを実行できる。また3次元モデル31に対して、心筋の収縮や拡張の動作に関する条件を与えることで、心臓の動きのシミュレーションが可能となる。シミュレーションが行われると、シミュレーション結果が、シミュレーション結果記憶部130に格納される。
図6は、シミュレーション結果記憶部のデータ構造の一例を示す図である。シミュレーション結果記憶部130には、1回分のシミュレーション結果の記録時点を1タイムステップとし、タイムステップごとの心筋データ131,132,133,・・・が格納されている。心筋データ131,132,133,・・・は、タイムステップのときの心臓の状態を示す情報である。
例えば心筋データ131,132,133,・・・には、要素・節点IDに対応付けて、要素または節点の位置、および電圧などの物理量の値が設定されている。なお要素の位置は、例えば4面体の要素の重心位置である。また1つの物理量に関し、要素と節点の両方に値が設定されていてもよく、要素または節点の一方にのみ値が設定されていてもよい。
図7は、梗塞部位記憶部のデータ構造の一例を示す図である。梗塞部位記憶部140には、梗塞部位テーブル141が格納されている。梗塞部位テーブル141には、梗塞部位の識別番号である梗塞部位番号に対応づけて、領域情報が設定されている。領域情報には、たとえば梗塞部位の外周上の複数の節点の節点番号が設定される。節点番号の配列に沿って、対応する節点を結んだ線が、梗塞部位の外周を表している。なお図7の例では、梗塞部位の外周上の節点を特定することで梗塞部位の領域を示しているが、梗塞部位に含まれる要素を特定することで梗塞部位の領域を示してもよい。
次に、リエントリの発生状況について説明する。
図8は、リエントリの発生状況の一例を示す図である。心臓40は、右心房41、左心房42、右心室43、および左心室44を有する。右心房41、左心房42、右心室43、および左心室44それぞれは、興奮伝播で送られた電気信号に応じて収縮する。心臓40の興奮伝播は、刺激伝達系を介して行われる。刺激伝達系は、筋肉が収縮するための電気信号を伝える筋肉である。
刺激伝達系の開始点は、右心房にある洞結節45である。洞結節45は、外部からの刺激を受けなくても、一定時間ごとに繰り返し電気信号を発生する。洞結節45で発生した電気信号は、まず右心房41と左心房42に送られる。そして電気信号は、心房の筋肉を伝わって房室結節46に到達する。右心房41と左心房42との筋肉は、電気信号に応じて収縮する。房室結節46は、所定の時間待ってから、電気信号を心室へ伝達する。伝達された電気信号は、左右に分かれて、心室の底部まで達し、その後、心室の筋肉全体に伝播する。
心臓40では、正常な刺激伝導系とは別に、異常な電気信号を伝えてしまう伝導路が生じることがある。このような伝導路がリエントリ(副伝導路)47である。リエントリ47が存在すると、一方向に流れるべき電気信号が、リエントリ47を介して上流に戻され、電気信号のループが発生する。このような電気信号のループにより心臓40の筋肉が、小刻みに収縮し、頻脈性不整脈が引き起こされる。頻発性不整脈のなかには、心室が小刻みに震える心室細動に至る場合もある。心室細動になると、全身に血液を送り出すことさえできなくなる。
このような興奮伝播における電気信号は、心筋での電圧として検出できる。心臓の心筋の電圧の時間変化をアニメーション表示すれば、興奮伝播状況を視覚的に認識できる。この場合、心臓の電圧の変化を色の変化で表すことができる。
図9は、健康な人の心臓の興奮伝播状況の表示例を示す図である。[状態1]は拍動開始直後の状態である。[状態2]は、拍動の中間状態である。[状態3]は、拍動の終了直前の状態である。図9に示すように、健康な人の心臓50の興奮伝播の電気信号は、進行波の波面が広がるように、刺激伝導系に沿って規則的に伝わっていく。
図10は、心室細動を発症した人の心臓の興奮伝播状況の表示例を示す図である。[状態1]は拍動開始直後の状態である。[状態2]は、拍動の中間状態である。[状態3]は、拍動の終了直前の状態である。図10に示すように、心室細動を発症した人の心臓51では、興奮伝播による電気信号が無秩序に伝わっている。
なお、第2の実施の形態においては、心室細動を例として説明したが、本発明の適用は心室細動に限定されるものではなく、心房細動にも適用可能であることは言うまでもない。
このような心臓の不整脈の発生原因の1つにリエントリがある。
図11は、リエントリを示す図である。図11には、リエントリが発生した部位の状況を簡素化して示している。心臓52内には、興奮しない領域(梗塞部位53,54)が発生することがある。このとき、2つの梗塞部位53,54に挟まれる形で興奮する心筋が残される。梗塞部位53,54に挟まれた心筋の領域が、リエントリ55となる。リエントリ55の経路を伝って興奮が伝播するため、リエントリ55の出口から出たところで興奮が再度広がる。その結果、梗塞部位53,54周囲で興奮伝播が繰り返され、心筋の細動が起こる。
このようにして発生した細動は、カテーテルアブレーションにより抑止できる。カテーテルアブレーションでは、リエントリ55の入口と出口が焼灼される。その結果、心筋の細動が発生しづらくなる。
カテーテルアブレーションを実施するには、リエントリの発生箇所を正確に把握することが重要である。リエントリの発生箇所の把握に、図10に示すような画像表示を用いた場合、心臓内に発生する最小電圧から最大電圧までの電圧値に対応づけて、表示色が決定される。たとえば、電気信号の発生点である洞結節45の電圧が、最大電圧となる。
一方、リエントリ部位で発生する電圧は、洞結節45で発生する電圧より低い。そのため、心臓内に発生する最小電圧から最大電圧までの電圧幅で、表示用の色を割り当てると、電圧変化を色変化で表したときに、リエントリ部位周辺には、微少な色の変化しか現れない。そのため、目視でのリエントリ部位の特定は困難である。
そこで、第2の実施の形態では、電圧に割り当てる表示色を、エントリ部位の周囲の電圧の範囲に割り当てる。これにより、エントリ部位の周囲での興奮伝播の様子が色の変化で明瞭に表される。たとえば可視化部150は、梗塞部位からリエントリを求め、リエントリ上の測定点を決定する。リエントリ上の測定点は、たとえば、梗塞部位に挟まれた領域の最も狭い部分に設定する。
梗塞部位からリエントリを求め、リエントリを明示化するアルゴリズムについて詳細に説明する。
図12は、リエントリの明示化処理の手順の一例を示すフローチャートである。リエントリの明示化処理は、ユーザからのパラメータ指定を含むリエントリ部位表示指示の入力に応答して実行される。ユーザが指定するパラメータには、たとえば、断面位置の指定、断面表示方法の選択、表示方法の選択、ワイヤーフレーム表示のオン・オフ、物理量の指定が含まれる。
断面位置の指定は、たとえば断面を包含する平面を定義する情報である。断面表示方法の指定は、たとえば平面で切断して得られた断面を、どの方向から表示するのかの指定である。表示方法の選択は、たとえば節点や要素の表示方法(陰影の付け方など)の選択である。ワイヤーフレーム表示のオン・オフは、輪郭を表す線(ワイヤーフレーム)の表示の有無である。物理量の指定では、表示する物理量の指定である。リエントリを明示化する際には、表示する物理量として電圧が指定される。
[ステップS101]可視化部150は、心臓の3次元モデルに基づいて、心筋表面データを取得する。たとえば可視化部150は、非構造格子データ記憶部110を参照し、節点情報テーブル111に示される節点と要素情報テーブル112に示される要素とに基づいて心臓の3次元モデルを把握し、その3次元モデルの表面を示すデータを取得する。
[ステップS102]可視化部150は、梗塞部位記憶部140を参照し、梗塞部位テーブル141に示されている梗塞部位の情報を取得する。このとき可視化部150は、複数の梗塞部位の領域から2つの領域を選択して得られる組み合わせを、可能な限り生成する。そして可視化部150は、生成した組み合わせの総数を、領域間数とする。また可視化部150は、生成した組み合わせに対して、0から昇順の番号を付与する。
[ステップS103]可視化部150は、変数iに初期値「0」を設定する。
[ステップS104]可視化部150は、変数iの値が領域間数より小さいかどうかを判断する。変数iの値の方が小さければ、処理がステップS105に進められる。変数iの値が領域間数以上となった場合、処理がステップS108に進められる。
[ステップS105]可視化部150は、梗塞部位の領域のi番目の組み合わせの領域それぞれに設定した点のうち、異なる領域の2点であり、最も距離が近い2点を抽出する。最も距離が近い点の抽出は、たとえば分割統治法により処理を効率化することができる。
[ステップS106]可視化部150は、ステップS105で抽出した2点間に線分を設定する。
[ステップS107]可視化部150は、変数iの値をインクリメント(1だけ増加)し、処理をステップS104に進める。
[ステップS108]可視化部150は、すべての領域間における線分の設定が完了すると、設定した線分のうち、最も長さの短い線分を選択する。
[ステップS109]可視化部150は、ステップS108で選択した線分上であり、梗塞部位の領域外の位置に、測定点を設定する。
[ステップS110]可視化部150は、心臓の一拍分のシミュレーション結果から、測定点における電圧の最小値と最大値とを抽出する。
[ステップS111]可視化部150は、測定点における電圧の最小値と最大値の範囲の電圧に、カラーマップの色を割り当てる。
[ステップS112]可視化部150は、シミュレーション結果として得られた心筋の電圧を色で表した心臓の3次元モデルを、シミュレーションのステップに沿って順番にモニタに表示する。これにより、リエントリ付近での興奮伝播の様子が分かりやすく表示される。
以下、図12に示す処理の具体例を示す。
まず、梗塞部位の特定方法について説明する。たとえばユーザは心筋データ上の物理量の指定、および断面の指定を行い、可視化部150に特定のタイムステップにおける心筋表面の電圧を、色の違いによって表示させる。なお、この段階では、電圧ごとの表示色は初期設定値であるものとする。初期設定値では、たとえば心筋全体の最小電圧から最大電圧までの範囲に、カラーマップの色が割り当てられている。
図13は、心臓断面に現れる梗塞部位を示す図である。図13に示すように、心臓の断面画像により、心臓内部を表示することができる。表示画像において、梗塞部位53,54は、電圧の最低値を示していることが多い。ユーザは、電圧の最低値に対応づけられた色の範囲を梗塞部位53,54として指定する操作を行う。可視化部150は、ユーザが指定した領域を示す領域情報を、梗塞部位53,54の領域情報として梗塞部位記憶部140に格納する。なお可視化部150は、ヒストグラムなどで見た場合に電圧が最低値となる領域分布を抽出し、最低値となる領域を自動的に梗塞部位と判断することも可能である。
梗塞部位が設定されると、梗塞部位に挟まれたリエントリ部位に、測定点が設定される。
図14は、測定点の設定例を示す図である。可視化部150は、n個(nは、2以上の整数)の梗塞部位があるとき、各梗塞部位の領域をR1,R2,・・・,Rnとする。図14には、梗塞部位53の領域R1と、梗塞部位54の領域R2とが示されている。可視化部150は、各領域内に点61,62,・・・を設定する。各領域内の点は、たとえばランダムに設定される。
可視化部150は、領域R1内の点それぞれと、領域R2内の点それぞれとの距離を計算する。そして可視化部150は、最も短い距離の2点を代表点として抽出する。図14の例では、点61と点62とが代表点として抽出されている。ここで点61の座標をPr1、点62の座標とPr2とする。
可視化部150は、抽出した代表点間に線分63を設定する。線分63は両端を代表点とし、各領域の間を通過するものである。可視化部150は、設定した線分63上で、且つ梗塞部位でないところに測定点64を設ける。測定点64は1点以上とする。
このようにして、梗塞部位53,54の領域を最短で結ぶ線分上に測定点64が設定される。梗塞部位53,54の領域内に設定した複数の点間の線分の長さを用いて測定点の位置を決定することで、梗塞部位53,54の間隔の狭い部分を容易に特定でき、測定点の設定が容易となる。
梗塞部位53,54間の線分と測定点とを断面図で表すと、図15、図16のようになる。
図15は、梗塞部位間の線分を心臓断面上に表した図である。梗塞部位53,54それぞれに設けられた点同士の距離が計算され、最も距離が短い2点間に線分63が設定されている。
図16は、梗塞部位間の線分上の測定点を心臓断面上に表した図である。測定点64は、梗塞部位53,54に挟まれた領域(リエントリ)の、最も幅の狭い位置に設定されている。このようにリエントリにおける幅の狭い位置は、リエントリを伝播する電気信号(電圧)の波が集まる場所であり、リエントリの中では、最も高電圧となるものと考えられる。そのため、設定した測定点64における一拍分の電圧変化を観察すれば、リエントリ全体における電圧の最大値が得られる。また興奮伝播の電気信号がリエントリ部位に達する前、測定点64を含め、リエントリ部位の電圧はほぼ0になる。そこで測定点64での一拍分の電圧変化の最小値は、リエントリ部位の電圧の最小値と考えられる。
なお3次元モデルが非構造化格子の場合、心臓が拍動すると、3次元空間上での測定点64の位置が変化する。そのため、たとえば可視化部150は、測定点64における電圧変化を正確に求めるには、拍動による測定点64の位置の時間変化を追跡し、一拍分の移動軌跡を求める。その場合、可視化部150は、測定点64を配置したのち一拍分のデータから測定点が存在する計算格子(四面体要素またはボクセル要素)に含まれる節点の時間変化を追跡する。
図17は、測定点を包含する要素の例を示す図である。4面体の要素70は、4つの節点71〜74を有している。節点71〜74それぞれの座標は、(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)、(x4,y4,z4)である。また測定点64の座標は(xp1,xp2,xp3)である。
この場合、要素内に配置された測定点64の位置の算出式として、以下の式を用いる。
Figure 0006288676
式(1)において右辺のベクトル(ξ,η,ζ,δ)の成分は、それぞれ測定点の位置特定用のパラメータである。
可視化部150は、拍動前の静止状態における測定点64の座標値と、測定点64を包含する要素が有する節点の座標値とを、式(1)に設定する。そして式(1)におけるパラメータξ,η,ζ,δの値を算出する。
次に可視化部150は、シミュレーションのタイムステップごとに、そのタイムステップにおける節点71〜74の座標を式(1)に代入し、先に算出したパラメータξ,η,ζ,δの値を用いて、測定点64の座標(xp1,xp2,xp3)を算出する。
心臓の興奮伝播のシミュレーションの際に、拍動における心筋の運動については再現しない場合もある。その場合、3次元モデルの要素はボクセルで作成することもできる。心筋の運動を再現されていなければ、測定点64の位置も変化しないため、測定点64の位置を追跡せずにすむ。すなわち可視化部150は、設定された測定点64の位置を固定し、その位置における電圧の変動から最小値と最大値を求めればよい。
可視化部150は、取得できた測定点上の電圧の最大値と最小値とを、電圧のカラーマップの最大値表示色と最小値表示色とに設定する。
図18は、カラーマップの設定例を示す図である。カラーマップ80には、電圧を表示するための色に対応づけて、その色で表示する電圧の範囲を設定することができる。可視化部150は、測定点電圧82の最大値が、たとえば洞結節電圧81より大幅に低い場合であっても、測定点電圧の最大値に合わせて、カラーマップ80の色に電圧範囲を設定する。図18の例では、電圧の表示色として10色が用意されている。
たとえば赤から青に遷移する色彩を10段階に分けられ、カラーマップ80に対し電圧が高いほど赤色に近い色が設定され、電圧が低いほど青色に近い色が設定される。また色の濃淡が10段階に分けられ、カラーマップ80に対し、電圧が高いほど明るい色が設定され、電圧が低いほど暗い色が設定される。なお、カラーマップ80では、最大値表示色に近い方の色を上位とする。
この場合、可視化部150は、測定点電圧の最小値から最大値までの電圧の範囲を10分割する。そして分割された各電圧の範囲が、電圧が高い方ほどカラーマップ80の上位に割り当てられる。測定点電圧最大値よりも高い電圧は、たとえば最大値表示色に割り当てられる。また測定点電圧最小値よりも低い電圧は、たとえば最小値表示色に割り当てられる。作成されたカラーマップ80は、たとえばメモリ102に格納される。
このように、カラーマップ80で用意されたすべての色を、測定点電圧の最小値から最大値の範囲内に割り当てることで、その範囲内での電圧の変化が分かりやすくなる。そのため、可視化部150は、作成したカラーマップ80を用いることで、リエントリを強調した心臓の興奮伝播の表示を行うことができる。
図19は、リエントリを強調した心臓の興奮伝播の表示例を示す図である。カラーマップ80の最大値表示色を、測定点電圧の最大値に対応づけたことで、最大値表示色の線で示される進行波65が、梗塞部位53,54の間のリエントリ部位を移動するのが表示されている。最大値表示色としては最も目立つ色が割り当てられるため、進行波65の進む様子が非常に分かりやすく表示されることとなる。
このような表示画像を医者が確認することで、カテーテルアブレーション時に焼灼するリエントリの位置を容易に把握することができる。その結果、カテーテルアブレーションを効率的、かつ的確に実施することができるようになる。
なお第2の実施の形態では、興奮伝播のシミュレーション結果に基づいて、興奮伝播を表す画像を表示しているが、患者の心臓の電気信号の観測結果に基づいて興奮伝播を表す画像を表示することもできる。
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 3次元モデル
2 梗塞部位情報
2a,2b 梗塞部位
2c 副伝導路
3 興奮伝播情報
4 画像
5 興奮伝播の波
10 可視化装置
11 記憶部
12 演算部

Claims (7)

  1. 心臓の3次元モデル、前記心臓の興奮伝播における心筋の電気信号の強度の時間変化を示す興奮伝播情報、および前記心臓の複数の梗塞部位を示す梗塞部位情報を記憶する記憶部と、
    前記梗塞部位情報に基づいて、前記複数の梗塞部位で挟まれた副伝導路に測定点を設定し、前記興奮伝播情報に基づいて、前記測定点における電気信号の強度の最小値から最大値までの範囲を、電気信号の強度に応じて表示情報を変化させる変化対象範囲に決定し、前記興奮伝播情報に基づいて、前記変化対象範囲内での心筋の電気信号の強度の時間変化を、電気信号の強度に応じた表示情報の変化に置き換えて、前記心臓での興奮伝播を前記3次元モデルで再現した画像を出力する演算部と、
    を有する可視化装置。
  2. 前記演算部は、前記測定点の設定の際に、前記副伝導路の幅が周囲より狭くなる部分を探索し、該部分に前記測定点を設定することを特徴とする請求項1記載の可視化装置。
  3. 前記演算部は、前記測定点の設定の際に、隣接する第1および第2の梗塞部位それぞれ内に複数の点を設定し、前記第1の梗塞部位内の点と前記第2の梗塞部位内の点とを接続した複数の線分を生成し、長さが最も短い線分上の、前記第1および第2の梗塞部位以外の位置に、前記測定点を設定することを特徴とする請求項2記載の可視化装置。
  4. 前記演算部は、変化対象範囲の決定の際に、前記心臓の拍動の再現による前記3次元モデルの変形に伴う前記測定点の移動軌跡を求め、前記移動軌跡上での電気信号の強度の最小値と最大値を求めることを特徴とする請求項1乃至3のいずれかに記載の可視化装置。
  5. 前記表示情報は、色相、彩度、もしくは明度、又はこれらの組み合わせであることを特徴とする請求項1乃至4のいずれかに記載の可視化装置。
  6. コンピュータが、
    心臓の複数の梗塞部位を示す梗塞部位情報に基づいて、前記複数の梗塞部位で挟まれた副伝導路に測定点を設定し、
    前記心臓の興奮伝播における心筋の電気信号の強度の時間変化を示す興奮伝播情報に基づいて、前記測定点における電気信号の強度の最小値から最大値までの範囲を、電気信号の強度に応じて表示情報を変化させる変化対象範囲に決定し、
    前記興奮伝播情報に基づいて、前記変化対象範囲内での心筋の電気信号の強度の時間変化を、電気信号の強度に応じた表示情報の変化に置き換えて、前記心臓での興奮伝播を前記心臓の3次元モデルで再現した画像を出力する、
    可視化方法。
  7. コンピュータに、
    心臓の複数の梗塞部位を示す梗塞部位情報に基づいて、前記複数の梗塞部位で挟まれた副伝導路に測定点を設定し、
    前記心臓の興奮伝播における心筋の電気信号の強度の時間変化を示す興奮伝播情報に基づいて、前記測定点における電気信号の強度の最小値から最大値までの範囲を、電気信号の強度に応じて表示情報を変化させる変化対象範囲に決定し、
    前記興奮伝播情報に基づいて、前記変化対象範囲内での心筋の電気信号の強度の時間変化を、電気信号の強度に応じた表示情報の変化に置き換えて、前記心臓での興奮伝播を前記心臓の3次元モデルで再現した画像を出力する、
    処理を実行させる可視化プログラム。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7080590B2 (ja) * 2016-07-19 2022-06-06 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用処理装置、超音波診断装置、および医用処理プログラム
CN110602980B (zh) * 2017-05-10 2022-06-28 波士顿科学医学有限公司 用于电解剖标测的感兴趣区域表示
JP6857885B2 (ja) * 2017-07-26 2021-04-14 富士通株式会社 指定装置、指定装置の制御プログラムおよび制御方法
JP7044297B2 (ja) * 2017-10-17 2022-03-30 富士通株式会社 興奮伝播可視化装置、興奮伝播可視化方法、および興奮伝播可視化プログラム
US11816555B2 (en) 2020-02-12 2023-11-14 Palantir Technologies Inc. System and method for chaining discrete models
US11567639B2 (en) * 2020-02-14 2023-01-31 Palantir Technologies Inc. Interactive graphical user interfaces for simulated systems
EP4211589A1 (en) 2020-09-08 2023-07-19 Palantir Technologies Inc. Interactive graphical user interfaces for simulated systems
US11947934B2 (en) 2021-01-25 2024-04-02 Palantir Technologies Inc. Auto-generating interactive workflow user interfaces for simulated systems

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5687737A (en) * 1992-10-09 1997-11-18 Washington University Computerized three-dimensional cardiac mapping with interactive visual displays
JP4208275B2 (ja) 1997-10-30 2009-01-14 株式会社東芝 心臓内電気現象の診断装置およびその現象の表示方法
US6301496B1 (en) * 1998-07-24 2001-10-09 Biosense, Inc. Vector mapping of three-dimensionally reconstructed intrabody organs and method of display
US6236883B1 (en) * 1999-02-03 2001-05-22 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Methods and systems for localizing reentrant circuits from electrogram features
JP4550186B2 (ja) 1999-09-06 2010-09-22 株式会社東芝 電気生理マッピング装置
US6847839B2 (en) * 2001-07-30 2005-01-25 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York System and method for determining reentrant ventricular tachycardia isthmus location and shape for catheter ablation
JP4306380B2 (ja) * 2003-09-10 2009-07-29 株式会社日立メディコ 医用画像表示方法及び装置
US8212554B2 (en) * 2005-05-11 2012-07-03 The University Of Houston System Intraluminal magneto sensor system and method of use
US20140322688A1 (en) * 2006-03-03 2014-10-30 EBM Corporation System for evaluating cardiac surgery training
US8219210B2 (en) * 2006-10-02 2012-07-10 Cardiac Pacemakers, Inc. Method and apparatus for identification of ischemic/infarcted regions and therapy optimization
US8386014B2 (en) * 2007-06-21 2013-02-26 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for implementing heart geometrical measurements
WO2010054409A1 (en) 2008-11-10 2010-05-14 Cardioinsight Technologies, Inc. Visualization of electrophysiology data
WO2010148088A2 (en) * 2009-06-16 2010-12-23 Surgivision, Inc. Mri-guided devices and mri-guided interventional systems that can track and generate dynamic visualizations of the devices in near real time
EP2627243B1 (en) * 2010-12-30 2020-01-22 St. Jude Medical, Atrial Fibrillation Division, Inc. System for diagnosing arrhythmias and directing catheter therapies
EP2705464B1 (en) * 2011-05-02 2018-04-18 Topera, Inc. System and method for targeting heart rhythm disorders using shaped ablation
US8644917B2 (en) * 2011-09-20 2014-02-04 Albert Einstein Healthcare Network Cardio mapping system and method for cardio mapping
WO2013124735A1 (en) * 2012-02-22 2013-08-29 Rescon Ltd Non-resistive contact electrical systems and methods for visualizing the structure and function of objects or systems
US9895079B2 (en) * 2012-09-26 2018-02-20 Biosense Webster (Israel) Ltd. Electropotential mapping
US8655427B1 (en) * 2012-11-29 2014-02-18 Albert Einstein Healthcare Network Catheter systems for measuring electrical properties of tissue and methods of use
US20140303499A1 (en) * 2013-04-09 2014-10-09 Konica Minolta, Inc. Ultrasound diagnostic apparatus and method for controlling the same

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