JP7210048B2 - 心臓再同期療法 - Google Patents

Description

本開示は、医療画像化の技術分野、特に電気生理学の分野に関するが、事前手順および／または手順のガイダンスが必要なあらゆる分野で用途を見出すことができる。

心不全は西欧諸国で一般的な病気であり、そして７０歳以上の人々では１０％まで増加している。心不全は、息切れ、足首の腫れ、および疲労の臨床症状を特徴とする臨床症候群として定義されている。心不全と診断された患者の約２５％-３０％は、炉床(hearth)の電気伝導異常を示している。心臓電気生理学は、不規則な心拍としても知られている異常な心臓のリズム、心臓不整脈または異常な心拍の診断と治療を含む心臓学の下位分野である。心臓不整脈は、心臓の電気伝導系に問題があるために心拍が不規則な状態のグル-プである。「不整脈」という用語は、異常な心調律の原因となる、正常なシ-ケンスからの電気的インパルスのあらゆる変化を指し、そして年齢、心臓障害、薬物療法、遺伝学などの様々な理由がその原因になり得る。

心臓不整脈が心臓の２つの下室に反映している場合、心室の収縮が調整されなくなる。この状態は機械的同期不全として知られていて、そして脚ブロックの閉塞の結果である可能性がある。例えば、右脚ブロック（ＲＢＢＢ: right bundle branch block）の間、電気伝導システムは、両方の心室を同時に作動させずに、左から右に移動する。この結果、左脚ブロック（ＬＢＢＢ: left bundle branch block）の閉塞により、左心室の活性化が遅れる。

心臓再同期療法（ＣＲＴ: cardiac resynchronization therapy）には、通常、鎖骨のすぐ下に５０セント硬貨サイズのデバイスを植込むことが含まれる。右心室（ＲＶ）に１本、右心房に１本、左冠静脈に１本（左心室リ-ドとしても識別）の３本のワイヤ（リ-ド）が、このデバイスに接続され、そしてこのデバイスは、心拍数の異常を検出して心臓の心室の収縮を監視し、そしてそれらを修正するために小さな電気パルスを放出する。実際には、これは、心臓を「再同期化」させていて、さらに左心室（ＬＶ）の容積を減らすことにより、再モデル化のプロセスを刺激する。

ＣＲＴは、死亡率と罹患率の大幅な低下と生活の質の改善を示す、心不全患者に対する効果的な治療戦略として確立されて来ている。ＣＲＴが臨床結果と予後の改善において顕著な効果を示すにもかかわらず、ＣＲＴデバイスを植込んだ患者の最大４０％というかなりの割合の患者が、この療法の恩恵を受けていない、いわゆる「ノンレスポンダ」である。ＣＲＴの効果が低下する理由は、a）ＣＲＴを植込んだ患者の準最適選択基準、およびb）左心室リ-ドの準最適配置に起因する。

準最適患者の選択：欧州心調律協会（European heart rhythm association）の専門家コンセンサスペ-パである、非特許文献１および非特許文献２によると、ＣＲＴに適した患者には、a）ＮＹＨＡクラスIIIまたはＩＶの心不全症状を示す患者、b）心エコ-検査で通常評価されるＬＶ駆出率が３５％未満である患者、およびc）心電図検査（ＥＣＧ）で測定されるＱＲＳ複合体の延長（＞１２０ｍｓｅｃ）に基づく同期不全の証拠が認められる患者が、該当する。

ＣＲＴへの反応は、非特許文献３によって説明されているように、植込み前の心臓同期不全の存在に関係する。非特許文献４は、短軸心エコ-検査に基づくスペックルトラッキングアプロ-チを使用して、半径方向歪解析により同期不全を評価した。しかしながら、心エコ-検査に基づくスペックルトラッキングは、特に、超音波の物理的制限により信号振幅が著しく減少する瘢痕（心筋梗塞）の領域では、技術的に困難になり得る。さらに、超音波は、極めてオペレ-タに依存するので、結果として大きなばらつきが生じてしまう。

ＬＶリ-ドの準最適位置：患者内にＬＶリ-ドを植込むことは、技術的にはかなり複雑な手順である。ＣＲＴを植込むトレ-ニングには、重要な学習曲線がある。植込みの期間と透視時間はかなり長くなることがあり、冠静脈洞への挿管ができない、ガイドデリバリ-カテ-テルが不安定である、冠静脈狭窄、または閉塞、等のいくつかの理由により、植込みは、失敗する可能性がある。心臓ペ-シングおよびＣＲＴに関するヨ-ロッパのガイドライン（非特許文献５）に記載されている従来のアプロ-チは、（画像診断法が、植込み手順の間に使用される）Ｘ線血管造影中に得られた解剖学的情報に基づいて、ＬＶリ-ド配置戦略を定義し、そして後外側壁の冠静脈枝をタ-ゲットにする。この戦略は、ＬＢＢＢによって引き起こされる左室同期不全患者では、通常、後外側壁が心室の最新の活性化部位であるという主張に基づいている。

非特許文献６によれば、ＬＶリ-ドの最適な配置位置は、心筋瘢痕のない、電気的活性化が最も新しく行われた領域として定義される。非特許文献７は、ＬＶリ-ドを最新の機械的活性化部位に配置しかつ心筋瘢痕がないことにより、ＣＲＴ応答が改善されると結論付けた。瘢痕がないことは、半径方向の歪み振幅＞１０％として定義された。しかしながら、超音波の物理的限界およびそれがオペレ-タに極めて依存することのため、心エコ-歪分析は、機械的活性化と心筋瘢痕の領域を評価するための最良の手法にはならない。

非特許文献８は、冠静脈の電気解剖学的マッピング（ＥＡＭ）に基づいて、電気活性化が最も新しく行われた領域にＬＶリ-ドを配置することが、実行可能であり、かつ臨床的に実行することが可能であることを、遡及フィ-ジビリティスタディによって、実証した。

特許文献１は、２つのＸ線血管造影図（静脈造影図）に基づく３Ｄ冠静脈再構成から得られる冠静脈の３次元モデル上でデバイスを追跡することにより、医師がリ-ドを配置することを支援する方法を記載している。医師は、ランダムな位置でデバイスを作動させることができ、そしてこのシステムは、医師がリ-ドを最適な位置にナビゲ-トすることを支援する目的で、電気的応答を３Ｄモデルに重ね合わせることが出来る。しかしながら、この方法では、心筋梗塞の位置が考慮されず、さらに、ガイダンスが、冠静脈内のランダムな位置でデバイスを作動させることによって得られた結果に基づいているので、手順は試行錯誤で行われる。

したがって、ＣＲＴを改善するための、より正確で、完全に客観的でかつ再現可能なアプロ-チが必要である。

米国特許第８，７００，１２８号 米国特許第６，２５２，４０２号 米国特許第７，３３２，９１２号 米国特許第９，２５６，９３６号

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したがって、本明細書の実施形態の目的は、心臓再同期療法におけるガイダンスとして、より一般的には、ペ-スメ-カのリ-ドを受け取るのに最適と考えられる領域を識別するために、使用される画像マップを提供することである。

本明細書の実施形態によれば、心臓再同期療法（ＣＲＴ）におけるガイダンスを提供するためのデバイス、コンピュ-タプログラム製品およびコンピュ-タ実装方法が提供される。このデバイス、プログラム製品および方法は、特定の実行可能な命令で構成される１つ以上のコンピュ-タシステムの制御下で、
ａ）患者の心臓の画像デ-タセットを受信するステップと、
ｂ）例えば、心臓構造、梗塞ジオメトリ、冠静脈ジオメトリ、横隔神経ジオメトリ、またはそれらの組み合わせを備える画像デ-タセットの少なくとも１つから、心臓構造の３次元（３Ｄ）解剖学的モデルを形成するステップと、
ｃ）画像デ-タセットの少なくとも１つから心筋梗塞瘢痕分布を計算するステップと、
ｄ）例えば、好ましくは、ピ-ク歪に対応する心臓サイクル全体にわたる時間を特定することにより、心筋３Ｄ歪分析を使用して、画像デ-タセットの少なくとも１つから心臓機械的活性化デ-タを計算するステップと、
ｅ）例えば、心内膜または心外膜の３Ｄジオメトリにカラ-またはグレ-値のオ-バ-レイを取得するために重ね合わせる前に、瘢痕分布に機械的活性化デ-タを重み付けすることにより、解剖学的ジオメトリおよび／または機械的活性化デ-タおよび／または梗塞瘢痕分布を含む３Ｄロ-ドマップモデルを取得するために、瘢痕分布と機械的活性化デ-タを３Ｄ解剖学的モデルに重ね合わせるステップと、
を備える。

一実施形態では、最新の機械的活性化を経験する前記心臓のセグメントまたはゾ-ン、または前記心臓の梗塞のないセグメントまたはゾ-ンが、前記３Ｄ解剖学的モデルで概説されるように位置付けられかつ提示され、当該セグメントまたはゾ-ンが、心臓再同期療法におけるペ-スメ-カのリ-ドの最適な位置決めのための候補セグメントまたはゾ-ンである。

一実施形態では、ステップｃ）は、
-瘢痕の３Ｄ表面メッシュを提供するために心筋梗塞瘢痕をセグメント化する、または心筋梗塞瘢痕セグメンテ-ションを備えるデ-タを受信するステップ、および
-梗塞の貫壁性、心内膜の貫壁性、心外膜の貫壁性、および梗塞の均質性を重み付けすることにより、心筋の瘢痕分布を計算するステップであって、
梗塞の貫壁性が、前記梗塞を覆う前記領域内の総梗塞面積の割合として計算され、
心内膜貫壁性が、前記心内膜境界からの距離値で重み付けされた前記梗塞貫壁性として計算され、
前記心外膜の貫壁性が、是心外膜境界からの距離値で重み付けされた前記梗塞の貫壁性であり、そして
前記梗塞の均一性が、前記検出された梗塞の形態素近似演算子によって囲まれた前記領域に関連する前記検出された梗塞の領域として計算される、
ステップを備える。

前記形態素近似演算子は、通常、コ-ド内の前記梗塞領域の区分を操作し、そして斑状梗塞領域を定義するコ-ド間の非梗塞領域を検出するように構成されている。

一実施形態では、前記３Ｄロ-ドマップモデルは、心筋瘢痕がない、最新の電気的活性化が行われた冠静脈に位置する領域を、最適な左心室リ-ド位置（単数または複数）として識別する。

一実施形態によれば、前記心臓の機械的活性化計算は、
i）短軸シネＭＲＩ画像シ-ケンスと長軸シネＭＲＩ画像シ-ケンス内でＬＶ心筋をセグメント化するステップと、
ii）ステップi）でセグメント化された心筋の変形の３Ｄ変位フィ-ルドを計算して３Ｄ歪を計算するステップと、
iii）ステップii）で計算された前記３Ｄ歪に基づいて、前記心臓の前記ＬＶ心内膜またはＬＶ心外膜の３Ｄモデルを生成するステップと
を備える。

前記心臓の前記機械的活性化は、機械的活性化に心筋瘢痕分布を重み付けすることにより、前記３Ｄモデルの表面上で色分けされることが好ましい。

一態様によれば、最適な左心室リ-ド位置（単数または複数）を概説するために決定するために、３Ｄ冠静脈の解剖学的構造および電気的活性化タイミングを含む電気解剖学的マッピング（ＥＡＭ）モデルが、受信されかつ前記３Ｄロ-ドマップモデルに登録される。

一実施形態では、最適な左心室リ-ド位置（単数または複数）の概要を示すために、Ｘ線静脈造影図のような患者固有のＸ線画像デ-タが、受信されそして前記３Ｄロ-ドマップモデルに登録される。

本明細書の実施形態は、デジタルコンピュ-タのメモリに直接ロ-ド可能であるコンピュ-タ製品であって、前記製品がコンピュ-タで実行されるときに前記記載された請求項の方法を実行するためのソフトウェアコ-ド部分を備えるコンピュ-タ製品にも関する。

一実施形態は、本明細書の実施形態による方法を実行して心臓再同期療法におけるガイダンスのための３Ｄロ-ドマップを決定するように構成されているデ-タ処理モジュ-ルを備える、患者の心臓の画像デ-タセットを取得する装置を提供する。

一実施形態では、前記装置は、シネ-ＭＲＩ、遅延造影、冠動脈ＭＲＡ、等のデ-タセットを取得するように構成されているＭＲＩ装置である。

一態様によれば、前記ＭＲＩ装置は、造影剤ありまたはなしでＸ線静脈造影図を取得するように構成されているＸ線装置と組み合わされていて、前記デ-タ処理モジュ-ルが、ペ-スメ-カリ-ドの配置を支援する３Ｄロ-ドマップモデルを計算するように構成されている。

本明細書の実施形態によれば、ＣＲＴを植込む処置中に、ユ-ザにガイダンスを提供する方法は、
i）非侵襲的３次元解剖学的画像生成に基づいて、前記心臓の様々な部分の３Ｄモデルを生成するステップと、
ii）非侵襲的３次元解剖学的画像生成に基づいて、前記心臓の機械的活性化の３Ｄモデルを生成するステップと、
iii）ステップi）の前記３Ｄモデルをステップii）の前記３Ｄモデルに登録して、３Ｄロ-ドマップモデルを形成するステップと、
ｉｖ）ステップiii）の前記形成された３Ｄロ-ドマップモデルを使用して、前記ＣＲＴ植込み手順中にペ-スメ-カリ-ドの配置をユ-ザにガイドするステップ
を備える。

ステップｉ）における前記心臓の異なる部分の３Ｄモデルを生成することは、ＬＶ心内膜、心外膜、および心筋瘢痕の３Ｄモデルを生成することを含むことが有利である。

一実施形態では、前記方法は、さらに、
時間の経過とともに複数の画像フレ-ムで構成されるＸ線画像デ-タセットを受信するステップ、そして
前記ＣＲＴ植込み手順中に前記ペ-スメ-カリ-ドを配置する際に前記ユ-ザをガイドするために使用するために、iii）で形成した前記３Ｄロ-ドマップモデルを前記Ｘ線画像デ-タセットに登録するステップ、
を備える。

本明細書の実施形態の特徴およびそこから得られる利点は、添付の図面に示される非限定的な実施形態の以下の説明からより明らかになるであろう。

好ましい実施形態における本発明のステップのフローチャートを示す。 本明細書の一実施形態によるＭＲユニットのブロック図の例を示す。 本明細書の実施形態によるＭＲシステムの例示的なＭＲＩ収集の機能ブロック図を示す。 ３Ｄ心内膜および３Ｄ梗塞モデルの形成方法を視覚化したものである。 ＬＶ内膜、心外膜、梗塞およびＲＶ内膜を含む３Ｄモデルの例を示す。 短軸ＭＲＩに基づくＬＶ心内膜、心外膜、梗塞、ＲＶ内膜および冠静脈洞を含む３Ｄモデルの例を示す。 ３Ｄ冠静脈ジオメトリを備えた３Ｄ心臓モデルの例を示す。 最も一般的なタイプの心筋瘢痕の概要を示す。 心筋の瘢痕分布の計算例を示す。 心筋の歪の異なる方向が、心筋の歪の計算に使用される異なるシネＭＲＩ画像データセットのいくつかの例を含むことを示す。 円周方向歪の例を含む短軸シネＭＲＩ画像データセット内の計算された変位フィールドの例を示す。 機械的活性化を計算する方法のフローチャートを示す。 複数のＬＡおよびＳＡシネＭＲＩデータセットを１６セグメントモデルに結合する視覚的表現を含む、米国心臓協会の１６セグメントモデルを示す。 ３Ｄで視覚化された１つのＳＡ画像フレームと、結果の３Ｄ変位を示す。 １心周期内の全体の半径方向、円周方向、および縦方向の歪みのグラフを示す。 最新の活性化を使用して、１６セグメントＡＨＡモデルで表される機械的活性化マップの形成方法を視覚化したものである。 ３Ｄ表面モデルでエンコードされた機械的活性化色を示す。 ＴＤＣ曲線の相互相関を使用した機械的活性化マップの形成方法を示す。 ３Ｄロードマップ形成の例を示す。 別の好ましい実施形態における本発明のステップのフローチャートを示す。 Ｘ線静脈造影図の例を示す。 本明細書の一実施形態によるＸ線シネ蛍光撮影ユニットのブロック図の例を示す。 例示的なシングルプレーン血管造影システムの機能ブロック図を示す。

磁気共鳴撮像装置は、順次撮像を実行するように構成されている撮像ユニットを含む。この装置は、静磁場に置かれた被験者（すなわち患者）に無線周波磁場を印加する。高周波磁場の印加により、被験者から発生した磁気共鳴信号が検出される。検出された信号を使用して、画像が形成される。磁気共鳴撮像法は、勾配磁場を被験者に印加することにより、磁気共鳴信号に空間位置情報を追加する勾配コイルも含む。無線周波数パルスと勾配の様々な組み合わせを使用して、様々なＭＲＩシ-ケンスを形成することが出来る。ＭＲＩパルスシ-ケンスは、プログラムされた、変化する磁気勾配のセットである。異なるパルスシ-ケンスにより、放射線科医は、同じ組織を様々な方法で画像化することができ、シ-ケンスの組み合わせにより重要な診断情報が明らかになる。図２Ａは、ＭＲＩシステムの高レベルのブロック図の例を示す。（様々な機能ブロックによって定義される）システムの部分は、専用ハ-ドウェア、アナログおよび／またはデジタル回路、および／またはメモリに格納されたプログラム命令を操作する１つ以上のプロセッサにより実装させることが出来る。図２ＡのＭＲＩシステムは、患者２０１用の調整可能なテ-ブル２０２、デ-タ処理モジュ-ル２０３、および磁石システム２０６を含む。デ-タ処理モジュ-ル２０３は、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のプロセッサに本明細書に記載される動作を実行するように命令するプログラム命令を格納するメモリとを含む。デ-タ処理モジュ-ル２０３は、本明細書で説明され、図面に示される画像、証印、デ-タ、および他の情報などの情報をユ-ザに提示するディスプレイも含む。デ-タ処理モジュ-ル２０３は、撮像法の動作を制御するような、本明細書の動作に関連してユ-ザから入力を受信するためのユ-ザインタ-フェ-スも含む。例えば、スキャンパラメ-タは、選択または変更させることが出来、患者の画像は表示させても良く、そして補完画像を取得するときに使用される投影パ-スペクティブを選択する関心領域の測定および視覚的および／または定量的制御を含む後処理は、実行させることが出来る。デ-タ処理モジュ-ル２０３は、本明細書で参照され、かつ参照により組み込まれている特許および刊行物内に記載されているシステムのうちの１つまたは複数の部分に対応する、またはそれらを含んでいても良い。ＭＲＩシステムの重要な面の１つは、磁石システム２０６である。磁石システム２０６は、一般に、大きな、管または円筒状磁石を含む。磁石は、通常、ヘリウム冷却された超伝導線のコイルから作られた電磁石である。これらのコイルに流れる電流は、磁場を生成する。永久磁石を使用することも出来る。磁場は、テスラで測定される特定の磁場強度を有する。磁石システム２０６の重要な面は、磁場の均一性である。これは、指定された領域または体積にわたってほとんど変化しない磁場である。しかしながら、製造上の欠陥および近くに鉄柱があると言う様な介入室の問題により、磁場の歪みが発生する場合がある。これらの不均一性は、シムシステム２０７を使用して修正される。修正は、手動または自動で実行させることが出来る。特許文献１および特許文献２は、永久磁石に基づくシステムのシミング技術の例を開示する。臨床ＭＲＩ水素の場合、人体の原子が重要である。各水素原子の核は、核スピン角運動量とも呼ばれるスピンを有する。つまり、水素原子の核は一定の速度で軸の周りを常に回転する。磁場内に配置されると、回転軸は傾斜して磁場に整列する。磁石システム２０６によって生成される強い静磁場は、磁場の強さに依存する特定の周波数で人体の各水素原子のスピンを整列させる。次に、無線周波数システム２０９は、検査被験者の身体の部分に向けて、無線周波数パルス（ＲＦパルス）を放出し、これは、水素陽子が移動する特定の周波数範囲に同調する。これにより、水素陽子の一部が静磁場と１８０度ずれて移動しそして他の水素陽子と同位相になる。

無線周波数システム２０９は、一般に、送信コイルを備える。

送信コイルは、通常、スキャナの本体に組み込まれていて、そしてＲＦ信号を送信して、主磁場に垂直な有効磁場を生成する。

体内の様々な水素原子に吸収されるエネルギは、エコ-または反射されて、体から外に出て戻る。勾配システム２０８は、オンおよびオフに切り替えられて、患者２０１から黒を反射するエコ-を測定し、したがって組織信号を定位化する。一般に、勾配システム２０８は、１つまたは複数の勾配コイルと勾配増幅器からなる。

勾配コイルは、通常、ＭＲＩスキャナのボアのすぐ内側にある円筒状のシェル上のワイヤまたは薄い導電性シ-トのル-プである。これらのコイルに電流が流れると、二次磁場が発生する。この勾配磁場は、予測可能なパタ-ンで主磁場をわずかに歪ませ、これにより陽子の共鳴周波数が位置の関数として変化する。通常、３組の勾配：ｘ、ｙ、ｚ勾配が、使用される。

各コイルセットは、独立した電力増幅器によって駆動され、そして画像生成に必要な直交磁場歪みを生成する、ｘ成分、ｙ成分、ｚ方向に沿ってそれぞれｚ成分が線形に変化する傾斜磁場を形成する。

次に、デ-タ収集システム２１０が、エコ-を受信する。デ-タ取得システム２１０は、陽子からの信号を測定しそして後処理のためにそれらをデジタル化する役割を担っている。一般に、デ-タ収集システム２１０は、コイル、前置増幅器、および信号処理システムから構成されている。

コイルは、ＲＦパルスに続く陽子からの誘導電圧を検出する。コイルは、戻り信号の特定の周波数に同調されている。前置増幅器は、陽子によって生成された信号を処理することができるように、磁石室またはコイル自体の内部に配置されている低ノイズの高ゲイン増幅器である。

さらに、信号処理システムは、例えば、信号のさらなる増幅、信号のｋＨｚ信号への復調、信号を実数部と虚数部に分割した後、Ａ／Ｄコンバ-タ（ＡＤＣ）によって検出するロ-パスフィルタを提供する。数学的デ-タ（ｋ空間）としての陽子からの信号は、逆フ-リエ変換（ＩＦＴ）を適用することにより、臨床医が解釈できる画像に変換される。

ストレ-ジ２０４は、再構成された直後に取得されて来た患者画像を格納するために使用される。これは、通常、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Mediシネ：医療におけるデジタルイメ-ジングおよび通信）のような（ベンダに依存しない）汎用言語で行われる。このストレ-ジは、ハ-ドディスクまたはＰＡＣＳ（picture archiving and communication system：画像ア-カイブおよび通信システム）サ-バまたはＶＮＡ（vendor neutral archive）２０５とすることが出来る。

図２Ｂは、ユ-ザインタ-フェ-スモジュ-ルからのコマンドの下で動作し、かつデ-タ分析モジュ-ル７０３にデ-タを提供するＭＲシステム７０２を含む、本明細書の実施形態による例示的なＭＲ取得の機能ブロック図である。

臨床医または他のユ-ザは、患者２０１のＭＲＩ画像を取得し、そしてこの画像をＤＩＣＯＭ形式でハ-ドディスク２０４またはＰＡＣＳまたはＶＮＡサ-バ２０５に格納する。

ＭＲＩシステム７０２は、例えば、心臓および大動脈の関心容積のＭＲデ-タを取得する。このＭＲシステムは、通常、磁石システム、無線周波数システム、勾配システム、デ-タ収集システム、およびデ-タストレ-ジを含む。

このデ-タ分析モジュ-ル７０３は、パ-ソナルコンピュ-タ、ワ-クステ-ション、または他のコンピュ-タ処理システムによって実現させても良い。このデ-タ分析モジュ-ル７０３は、ＭＲＩシステム７０２により取得されたＭＲデ-タを処理して、例えば、３Ｄロ-ドマップモデルを生成する。このユ-ザインタ-フェ-スモジュ-ル７０１は、ユ-ザと対話し、そしてデ-タ分析モジュ-ル７０３と通信する。このユ-ザインタ-フェ-スモジュ-ル７０１は、視覚出力のためのディスプレイスクリ-ン、タッチ入力のためのタッチスクリ-ン、入力用のマウスポインタまたは他のポインティングデバイス、音声入力用のマイク、音声出力用のスピ-カ、入力用のキ-ボ-ドおよび／またはキ-パッド、等のような様々な種類の入出力デバイスを含むことが出来る。

次に、図１を参照して実施形態を開示する。ここに示される動作は、任意の論理シ-ケンスで実行させることができ、かつ部分的に省略することができることは、明らかである。図１に提示される実施形態の目的は、医師（例えば、電気生理医師）が最適なＣＲＴ治療戦略を準備および決定するために、使用することができるロ-ドマップを提供することである。

図１からわかるように、ワークフローは、いくつかのステップにより構成されている。先ず、図１のステップ１０１に記述されるように、患者固有の画像データが、得られる。患者固有の画像データは、非侵襲的心臓磁気共鳴画像（ＭＲＩ: magnetic resonance imaging）検査中に得られる。この非侵襲的ＭＲＩ検査から、短軸（ＳＡ）および長軸（ＬＡ）標準シネＭＲＩ並びに遅延造影ＭＲＩの両方が、提示される必要がある。さらに、冠動脈ＭＲＡ画像データも取得することが出来る。オプションとして、３Ｄ冠静脈の解剖学的構造と電気的活性化タイミングの両方を含む電気解剖学的マッピング（ＥＡＭ: electro anatomic mapping）を、追加で取得することも出来る。

図１のステップ１０２では、３次元（３Ｄ）心臓モデルが形成される。３Ｄ心内膜および３Ｄ梗塞モデルの形成方法は、図３に視覚化されている。この心臓３Ｄモデルは、遅延造影患者固有画像デ-タセットが取得される心位相で形成される。一般に、これは、造影末期の心臓期を表す。臨床医または他のユ-ザは、遅延造影患者固有画像デ-タセット内で左心室（ＬＶ: left ventricle）心筋境界（すなわち、ＬＶ心内膜境界およびＬＶ心外膜境界、例えば、図４Ａ、ラベル４０３、４０２を参照）を識別（セグメント化）する。オプションでは、右心室（ＲＶ: right ventricle）の血液プ-ル（図４Ａ、４０４）も識別される。図４Ａ、４０１は、遅延造影患者固有画像デ-タセット内の１つの短軸画像フレ-ムを示すことに留意されたい。セグメンテ-ションは、ユ-ザが、手動、半自動または自動で実行させることが出来る。半自動の例は、非特許文献９により提供されている。図３において、ラベル３０１は、左心室全体を心底から心尖まで包含する、心内膜セグメンテ-ションの結果を３Ｄで示す。一般的に、ＬＶは、遅延造影患者固有の画像デ-タセット内で、（心底から心尖まで）約２５枚のスライスによりカバ-される。ここで、心底とは、ＬＶの血液プ-ルが、それぞれ僧帽弁と大動脈弁によって左心房と上行大動脈から分離されている心臓の位置を指し、心尖は、ＬＶの心底とは反対側のＬＶの先端を表す。セグメンテ-ションは、通常、２次元（２Ｄ）画像フレ-ムで実行され、そして３Ｄへの変換は、ＤＩＣＯＭヘッダを介してＭＲ画像生成システムから取得された絶対システム座標を使用して、行われる。３Ｄ表面メッシュを取得するために、連続スライスの３Ｄ座標間の三角測量が実行されて、図３、３０２に示されるような３Ｄ表面メッシュが形成される。同じ方法を使用して、ＬＶ心外膜およびＲＶ心内膜（血液プ-ル）の３Ｄ表面メッシュを生成することも出来る。

心筋瘢痕（図４Ａ、４０５）のセグメンテ-ションは、ユ-ザが、手動または半自動または自動で実行することが出来る。非特許文献１０には、半自動の心筋瘢痕セグメンテ-ションの例が提供されている。心筋瘢痕は通常複雑な３Ｄジオメトリであるため、心筋瘢痕組織の３Ｄ表面メッシュを生成するためには、異なる方法が採用される。まず、３Ｄセグメント化された瘢痕境界の患者固有の遅延造影画像デ-タセットの連続スライス間の補間に基づいて、追加の３Ｄ座標が、形成される（図３、３０５）。次に、図３、３０６に示されるように、レイトレ-スに基づいて表面メッシュアルゴリズムを実行して、最終的な３Ｄ瘢痕表面メッシュが形成される。ＬＶ心内膜および３Ｄ ＬＶ心筋瘢痕の３Ｄ表面メッシュの例は、図３、３０４に示されている。図４Ａ、４０６は、ＬＶ心内膜（４０７）、ＬＶ心外膜（４０８）ＬＶ心筋瘢痕（４０９）およびＲＶ血液プ-ル（４１０）を見ることが出来る３Ｄ表面メッシュ（３Ｄ心臓モデル）を示す。図４Ａ内の４０６により提供される例では、ＲＶ心筋瘢痕は存在しないが、上記と同じアプロ-チを使用して、ＲＶ心筋瘢痕の３Ｄ表面メッシュを生成することができる。

オプションで、患者固有の遅延造影画像デ-タセット（図４Ｂ、４１１）内で冠静脈洞をセグメント化することも出来る（図４Ｂ、４１３）。図４Ｂ、４１４は、冠静脈洞（４１５）の３Ｄ表現を含む３Ｄ心臓モデルを示す。

オプションでは、詳細な３Ｄ冠静脈ジオメトリが、３Ｄ心臓モデルに追加される（図５参照）。これは、患者固有の冠動脈磁気共鳴血管造影（ＭＲＡ）画像デ-タセットから３Ｄ冠静脈ジオメトリを抽出することにより達成される。図５、５０１は、そのようなＭＲＡデ-タセットの例を示していて、ここでは、冠静脈洞（５０２）が、可視であり、そして左心房（５０３）から発している。図５、５０４は、冠静脈の解剖学的構造が見える（５０５）心臓の３Ｄ容積レンダリング表現を示す。詳細な３Ｄ冠静脈ジオメトリは、画像セグメンテ-ション技術によって抽出される。例えば、冠静脈は、３Ｄ変形可能セグメンテ-ション法（非特許文献１１）によってセグメント化することが出来る。

冠静脈をセグメント化する別の方法は、機械学習アルゴリズムの使用である。機械学習は、「明示的にプログラミングされていなくてもコンピュ-タに学習する能力を与える」コンピュ-タサイエンスのサブフィ-ルドである。人工知能のパタ-ン認識と計算学習理論の進化から発展して来た機械学習は、デ-タから学習し、そしてデ-タに予測を行うことが出来るアルゴリズムの研究と構築を探求する。このようなアルゴリズムは、デ-タ駆動の予測または決定を行うことにより、厳密に静的なプログラム命令に従うことなく、サンプル入力からモデルを構築する。機械学習は、明示的なアルゴリズムの設計とプログラミングを実行することが出来ない様々なコンピュ-ティングタスクで採用されている。機械学習アルゴリズムは、自然画像の処理に広く使用されていて（非特許文献１２）そして最近では、例えば、非特許文献１３で提供されているように、分類およびセグメンテ-ションタスクの医療画像分析にも使用されている。

既知のクラスラベル（例えば、冠静脈の解剖学的構造、左心室、左心房などの識別）を持つ画像のデ-タセット（例えば、冠動脈ＭＲＡ）が与えられると、機械学習システムは，新しい画像のクラスラベルを予測することが出来る。このようなシステムには、少なくとも２つの部分がある。機械学習の第１の部分は、画像から与えられた特徴ベクトルを形成するためのアルゴリズムである特徴抽出（エクストラクタ）である。特徴ベクトルは、画像デ-タセットから測定または抽出される一連の要因（例、複数の数値）を備え、これらは、被験者のオブジェクト（この場合は冠静脈の解剖学的構造）の性質を説明または特徴付ける。これらの特徴は、次いで、システムの第２の部分である分類子によって使用され、不可視の画像から抽出された不可視の特徴ベクトルを分類する。（大規模な）画像デ-タベ-スとそれらのラベルが既知でありかつ事前に機械学習アルゴリズムをトレ-ニングするために使用された特徴ベクトルとが与えられた場合、（画像をトレ-ニングする）（既知の）ラベルを有する画像の場合と同じ方法で抽出された特徴に基づいて、不可視画像を分類することが、可能になる。

冠静脈の特徴は、ＭＲＡデ-タセットから抽出される。このために、冠静脈の特徴（例、ガウス、ハラリックテクスチャ特徴）を記述する如何なる工学的特徴も使用することが出来る。また、畳み込みオ-トエンコ-ダのようなエンコ-ド方法によって抽出された冠静脈の特徴を使用することも出来る。これらの特徴の如何なる組み合わせも選択することが出来る。畳み込みオ-トエンコ-ダ（ＣＡＥ: convolutional autoencoder）は、画像デ-タから特徴を抽出する手法である。オ-トエンコ-ダの目的は、一般的には次元削減のために、デ-タのセットの表現（エンコ-ド）を学習することである。オ-トエンコ-ダは、エンコ-ダデコ-ダパラダイムに基づいていて、入力は、まず通常の低次元空間（エンコ-ダ部分）に変換され、次いで、伸張されて、初期デ-タ（デコ-ダ部分）が再現される。これは、教師ありまたは教師なしの態様でトレ-ニングされ、ラベルのないデ-タから一般に有用な特徴を抽出する。これは、入力の冗長性を検出および削除し、そして堅牢で識別可能な表現でデ-タ分析の重要な側面を提示することを可能にする。ＣＡＥは、画像の全てのデ-タを小さなベクトルに圧縮する。この小さなベクトルには、デコ-ダが画像を再構成するのに十分な情報が含まれている必要がある。これにより、このエンコ-ダは、圧縮されている画像に関する特徴を学習することを強制される。

図５に戻ると、３Ｄ心臓モデルは、詳細な冠静脈ジオメトリにより伸張されている。上記で説明したように、３Ｄ冠静脈は、患者固有のＭＲＡ画像デ-タセットに基づいて抽出され、そして図４Ａまたは４Ｂを参照して前述したように、ＬＶ心内膜、ＬＶ心外膜、ＬＶおよび／またはＲＶ心筋瘢痕およびＲＶ血液プ-ルが、患者固有の遅延造影デ-タセットに基づいて抽出される（図５、５０６、５０７）。

患者固有の遅延造影画像デ-タセットの取得と患者固有のＭＲＡ画像デ-タセットの取得は、同時には行われないため、２つの患者固有の画像デ-タセットを共通の座標系に合わせるための登録を実行する必要がある。一般に、心臓のＭＲ検査は、いくつかの画像デ-タセットを取得する。例えば、ＳＡシネＭＲＩ、ＬＡシネＭＲＩ、遅延造影、冠動脈ＭＲＡ、等は、全て、順次に取得され、この結果、これらの画像デ-タセット間に患者の動きが存在する可能性がある。患者固有の遅延造影画像デ-タセットと患者固有のＭＲＡデ-タセットの位置合わせは、例えば、非特許文献１４または非特許文献１５に記載されている画像登録技術によって実行させることが出来る。

この登録プロセスの後、図５の５０８に示されるように、患者固有のＭＲＡ画像デ-タセットに基づいてセグメント化された冠静脈ジオメトリが、患者固有の遅延造影画像デ-タセットに基づく心臓構造の３Ｄ表面メッシュと組み合わされる。冠静脈のセグメンテ-ションから生じる解剖学情報は、３Ｄ心臓モデル内の共通座標系で、冠静脈洞（５０９）、大心臓静脈（５１０）、左辺縁静脈（５１１）および小心臓静脈（５１２）のように視覚化される（５０８）。

ＣＲＴ処置中は、慢性しゃっくりを防ぐために、横隔神経刺激を避ける必要がある。現在、横隔神経刺激の回避は、植込み手順中の追加のアクションによって実行される。オプションでは、横隔神経の３Ｄジオメトリが、３Ｄ心臓モデルに含まれる（１０２）。これは、例えば、T２造影ＭＲＩを患者固有の画像デ-タに追加することにより（１０１）行うことが出来、そして例えば、非特許文献１６により教示されるように、横隔神経を抽出することが出来る。

図１のステップ１０３では、心筋内の心筋瘢痕の空間分布が計算される。心筋瘢痕は、心筋全体に異なって分布する可能性がある。図６は、心筋内の瘢痕の均一性と瘢痕の空間的位置に関連している、最も一般的なタイプの心筋瘢痕の概要を示す。例えば、６０１は、心筋の厚さ全体をカバ-する梗塞を意味する壁全体の梗塞を示す。このような領域は、このような位置が、ＣＲＴデバイスによる誘導電気信号の伝播を著しく妨げる、またはさらにはブロックするであろうことから、ＬＶリ-ドの配置には適していない。同じことが、心外膜下梗塞（６０５）にも当てはまる。しかしながら、梗塞が心内膜下（６０４）の場合、ＬＶの心内膜（例えば、ＥＢＲシステムからのＷｉＳＥ-ＣＲＴシステム）に配置された電極（ＬＶリ-ド）による誘導電気信号の伝播は、効果的である。心外膜静脈によるＬＶリ-ドの配置は、ＣＲＴデバイスによる誘導電気信号の伝播を再び妨げるであろう、そして中層心筋梗塞（６０３）が、心内膜と心外膜の両方のアプロ-チによる誘導電気信号の伝播を潜在的に妨害する。さらに、微小な斑状梗塞（６０２）の場合には、誘導された電気信号の伝播は、予測不可能であろう。

心筋内の瘢痕の均一性と瘢痕の空間的位置を定量化するために、図７を参照する。心外膜境界（７０１）と心内膜境界（７０２）は、セグメント化する必要がある。これは、手動または（半）自動アプロ-チの何れかで実行させることが出来る。自動セグメント化方法の例は、非特許文献１７によって説明されている。次のステップは、前述のように心筋内の梗塞をセグメント化することである。次に、例えば、非特許文献１８に記載されているSheehan中心線アルゴリズムを使用して、心筋壁は、いくつかの領域に分割される。他の方法、例えば、心筋が、心室の中心から心外膜の境界に向かって半径方向に定義される領域に分割される半径方向の細分化アルゴリズムも使用することが出来る。図７では、心筋は、中心線アルゴリズムを使用して、９９のコ-ドにより１００の領域に分割されている（図７、７０３）。梗塞の貫壁性は、梗塞をカバ-する領域内の総梗塞面積のパ-セントである梗塞面積として計算される。図７では、これはコ-ド７０５および７０６によって識別される。心内膜の貫壁性は、各領域が距離値で重み付けされている点を加えて、梗塞の貫壁性と同じ方法で計算される。心内膜境界（７０２）と（心内膜境界に最も近い）梗塞境界の距離が、例えば、１ピクセルサイズ以内の場合、この重みは１、これ以外の場合は０である。心外膜貫壁性に対しては、距離を、心外膜の境界（７０２）から（心外膜の境界に最も近い）梗塞の境界までとして、同じアプロ-チが使用される。様々な重み関数、例えば、梗塞と被験者の境界との間の距離の関数としての非線形重み、を定義することが出来る。

梗塞の均一性を評価するために、検出された梗塞の形態素近似演算子で囲まれた領域に関連する、検出された梗塞の領域が、計算される。画像処理内で、形態素近似演算子が、事前に定義された領域内のギャブを埋める。この領域の識別には、コ-ドが使用される（７０３）。この領域は、梗塞スポットが最後のコ-ドまで識別される第１のコ-ドとして定義される。斑状梗塞領域の正確な検出を可能にするために（図４、４０２）、（コ-ド間に梗塞がない）空領域が許可される。この空領域は、例えば、１つの領域とすることが出来るであろう。１つの空領域が許可された例では、許可された斑状梗塞領域のサイズは、コ-ド７０６と７０７の間の領域として定義される。

前述したように、最終的な心筋の瘢痕分布を、電極を心外膜（冠静脈内）に配置するかまたは電極を心内膜に配置するかに応じて、計算することは有用である。この配置の選択が、ＣＲＴ手順の前に知られている場合も、またはこの選択が、医師がＣＲＴ手順を計画するのを支援するためのステップ１０５の出力の結果である場合もある。最終的な心筋の瘢痕は、次の方程式（

）：

によって計算される

ここで、電極の心外膜配置と心内膜配置の間でパラメ-タは異なるであろう。例えば、心内膜アプロ-チの場合、パラメ-タβの値はパラメ-タγの値よりも小さくなるであろう。最後のステップは、最終的な心筋の瘢痕分布を正規化することである。

オプションとして、心筋虚血を心筋瘢痕分布に組み込むこともが出来る。心筋虚血とは、心筋への酸素供給を妨げることを指し、そして主に冠動脈狭窄（狭窄、通常はアテロ-ム性動脈硬化症による）によって引き起こされる。心筋の筋肉は「損傷」とみなされる可能性があるため、心筋虚血を罹患している側（領域）にＬＶリ-ドを配置することは避けることが望ましいであろう。ＣＲＴ処置を実行または検討する前に、先ず、経皮的冠動脈インタ-ベンション処置（ＰＣＩ）を検討すべきか否かを評価することは、医師に対して追加情報を提供することにもなるであろう。ＰＣＩは、心臓の冠状動脈の狭窄（ステノシス）を治療するために使用される最小限の侵襲的処置である。心筋虚血は、ＭＲＩ灌流画像デ-タセットを使用して評価することが出来る。非特許文献１９に記載されているように、いくつかの方法が、心筋灌流を計算するために使用することが出来る。計算された灌流は、例えば、重み付けされた灌流結果を方程式に追加することにより、

に組み込むことが出来る。オプションとして、冠動脈は、ＭＲＡ画像デ-タセットに基づいてセグメント化させ、そして３Ｄジオメトリは、３Ｄ心臓モデルに含めることが出来る。

図１のステップ１０４では、心筋の最新の機械的活性化が計算される。心臓のポンプ作用は、心臓の様々な心室の収縮を調整する独自の電気伝導システムによって、規制される。右心房の洞結節（洞房結節またはＳＡ結節とも呼ばれる）から電気インパルスが発せられると、正常な心拍が始まる。洞結節は、心臓の速度とリズムを設定する役割を担っているため、心臓のペ-スメ-カと呼ばれる。洞結節から発せられる電気的インパルスは、心房全体に広がって、それらを収縮させそして血液を心室に圧搾する。電気インパルスは、洞結節から房室結節（ＡＶ結節とも呼ばれる）に移動する。この場合、インパルスは非常に短い期間減速され、そしてその後、Ｈｉｓの束を介して心室への伝導経路に継続する。Ｈｉｓの束は、束枝と呼ばれる左右の経路に分岐する。心臓の心底で、束は、さらにプルキンエ繊維に分岐し始める。インパルスがこれらの繊維に到達すると、心室の筋繊維が収縮する。健常な心臓では、左右の束の間の同期した電気的活性化により、左右の心室の同期した機械的収縮がもたらされ、その結果、良好なポンプ機能が得られる。電気的活性化においてこの同期が分散されている場合、心臓は、例えば、ＬＢＢＢの場合のように、非同期に収縮するであろう。非特許文献２０によって報告されているように、電気的活性化とその結果として生じる機械的活性化との間には強い相関関係がある。機械的活性化を評価するためには、心筋の歪解析が展開される。

心筋歪は、心筋の局所的または全体の変形の尺度である。変形という用語は、心周期中の形状および寸法の心筋の変化を指す。例えば、バンドル分岐ブロックがＬＢＢＢまたはＲＢＢＢの何れかの場合、心筋の様々な領域内に、変形の局所的な不均一性が存在する。心筋の変形または歪の分析は、一般に、３つの心臓軸（半径方向、円周方向、および縦方向）に合わせた局所座標系に従って実行される。図８には、これらの３つの方向が示されていて、８０１は縦方向の歪み、８０２は円周方向の歪み、８０３は半径方向の歪みである。これら３つの歪成分全てを評価するために、標準のＭＲＩ心臓収集：短軸シネＭＲＩ画像デ-タセット（８０８）、および１つ以上の長軸シネＭＲＩ画像デ-タセット（８０５、８０６、８０７）が使用される。短軸デ-タセット（８０８）内では、円周方向（８０２）の歪と半径方向（８０３）の歪を評価することが出来る。長軸デ-タセット内では、縦方向（８０１）および半径方向（８０３）の歪を評価することが出来る。これらの２Ｄ歪み成分は、先ず、画像登録手法によって変形を定義し、次にこの変形に基づいて歪みを計算することによって、計算される。歪は、長さの相対的な変化として定義される。歪のラグランジュ方程式では、εＬ＝（Ｌ-Ｌ０）／Ｌ０＝ΔＬ／Ｌ０、（ここで、Ｌ０はベ-スライン長、Ｌは結果の長さ）である。この方程式は、無次元尺度として、元の長さに対する歪を定義する（ここで、短縮はマイナスになり、そして延長はプラスになる）。これは、通常、パ-セントで表される。別の定義であるオイラ-歪は、瞬間的な長さに関する歪を定義する：εＥ＝ΔＬ／Ｌ。経時変化の場合、ラグランジュ歪：εＬ＝ΣΔL／ L０、およびオイラ-歪εＥ＝Σ（ΔＬ／Ｌ）。

画像処理によって変形を定義する一例は、ブロックマッチングアルゴリズムを使用することである。ブロックマッチングアルゴリズムは、関心領域内の参照画像

内の各ピクセル

の周りのブロックを考慮した。この参照画像

は、例えば、心周期内の造影末期時点、および例えば、非特許文献２１に示されるセグメンテ-ション方法により識別される心筋の関心領域とすることが出来る。関心領域は、周囲の心筋組織を含むように造影させても良い。各ピクセル

の周りのブロックは、任意の形状とサイズとして定義することが出来る。類似性測定の助けを借りて、我々は、第２の画像フレ-ム（この心臓周期内の次の時間）で類似または等しいブロックを探している。この画像は、時間の関係で第１のものとは異なり、そしてフロ-ティング画像

と呼ばれる。このプロセスは、次のように記載することが出来る：

ここで、ＳおよびＰは、それぞれ、ピクセルの周囲の類似度およびパッチである。

および

は、両方のｘ方向およびｙ方向の変位（変形）を特徴付ける。類似性は、最大化させるべきであるので、最も関連性の高いパッチが選択される。類似性尺度Ｓとして、相互相関を、１つのパッチ内のピクセルの量で使用しても良い。オプションとして、大きな変位を効率的に計算するために、ピラミッド型アプロ-チが使用される。ピラミッド型アプロ-チは、処理をいくつかのレベルに分割する。ピラミッド内の各レベルに対して、画像が縮小され、そして変位フィ-ルドが、画像が最も縮小される最高レベルから開始して、フル解像度の画像が処理される最低レベルまで、計算される。各レベルからの結果の変位フィ-ルドは、ピラミッド内の次のレベルの開始点として使用される。このプロセスは、１心周期に沿った２Ｄ変形を取得するために、１心周期内の全ての画像に対して繰り返される。図９のラベル９０１は、短軸シネＭＲＩデ-タセット内の計算された変位フィ-ルドの例を示す。この例は、１つの画像に重ねられた２つの連続した短軸シネＭＲＩ画像フレ-ム間の変位ベクトルを示す。

前述のように、歪はラグランジアン変形から取得でき、変形勾配

から数学的に導出することが出来る。

ここで、

は単位行列、

は変位勾配、そして

は、歪テンソルである。この歪みの定義は、使用される画像のｘおよびｙ方向にあり、そして心筋の動きとは一致しない。したがって、デカルト歪または変位が局所円筒座標系に変換される別の座標系が導入される。半径方向軸

（図８、８０３）が、心筋に垂直であり、かつ空洞から離れる方向を指す場合、縦軸

（図８、８０１）は、Ｒ軸に垂直であり、かつ心室の心底に向かっていて、そして円周軸

（図８、８０２）は、

および

軸に垂直である。

ここで、

は（円筒／極）歪テンソルを表し、

は回転行列を表す。２ＤシネＭＲＩ画像デ-タセットでは、局所座標系は、それが短軸方向であるか、またはそれが長軸方向であるかに依存する。短軸シネＭＲＩデ-タセット（図８、８０８）の場合、心室への半径方向および円周方向の歪方向は、次のように定義される。

図９のラベル９０２は、９０１に示される変位の結果から生じる円周方向の歪成分を示す。長軸シネＭＲＩデ-タセット（図８、８０５-８０６-８０７）の場合、局所座標系は、左心室の心底から心尖へのラインを定義することにより得られ、そして

は、左心室歪の半径方向および縦方向の成分を表すであろう。

このラインは、２つのポイントを使用して、心室の心尖に対応すべきである、第１のポイントに対して心内膜の輪郭に属する最も遠いポイントを見出すことによって、心内膜と心外膜の輪郭の端と、第２のポイントとを平均することによって、定義される。

オプションとして、短軸および長軸のシネＭＲＩデ-タセットから取得された２Ｄ歪は、心臓全体を表す３Ｄモデルに入れることも出来る。このようなモデルの１つは、図１１の１１０１に示されるような、米国心臓協会（ＡＨＡ: American Heart Association）の１６セグメントモデルである。本明細書の以下の部分では１６ ＡＨＡセグメントモデルと呼ばれるこのモデルは、非特許文献２２により説明されている。簡単に言えば、心臓は、心底から心尖まで３つのセクション：基底、中間腔、および心尖に分けられ、それぞれのセクションは、それぞれ６、６、および４つのセグメントに分割されている。セグメントの総数が、１６個のセグメントを生成するので、これは、１６ ＡＨＡセグメントと呼ばれる。短軸（３つの短軸シネＭＲＩデ-タセット：図１１の１１０２、１１０３、および１１０４の場合）シネＭＲＩデ-タセットおよび長軸（３つの長軸シネＭＲＩデ-タセット：図１１の１１０５、１１０６、１１０７の場合）シネＭＲＩデ-タセットから得られる２Ｄ歪値は、デ-タセット内のそれらの位置に対応する１６ ＡＨＡセグメントのそれぞれに配置される。

オプションとして、３Ｄ歪は、２Ｄ短軸シネＭＲＩデ-タセットと長軸シネＭＲＩデ-タセットに基づいて計算させることが出来る。３Ｄ歪計算については、図１０のフロ-チャ-トを参照されたい。ステップ１００１および１００２は、それぞれ、短軸シネＭＲＩ画像デ-タセット（図８の８０８）および長軸シネＭＲＩ画像デ-タセット（図１０の８０５、および／または８０６および／または８０７）の検索を表す。２Ｄ シネＭＲＩ画像デ-タセット内の変位フィ-ルドは、前述したようにステップ１００３および１００４内で計算される。２Ｄ ＭＲＩ画像デ-タセットから抽出された全ての変位情報は、１つの３Ｄ変位モデルに変換される。この３Ｄプロセスは、短軸および長軸のシネＭＲＩからの変位である、２ＤシネＭＲＩ画像デ-タセット上に以前に記述された全ての変位または歪を使用する。短軸および長軸シネＭＲＩ画像デ-タセット内で、これらの画像フレ-ム（１スライス内の心周期を表す、時間内の全ての画像）は、フェ-ズ（トリガ時間）によって組織化され、そして短軸シネＭＲＩデ-タセットに対して、これらのスライスは、例えば、心底から心尖までソ-トされる。

ステップ１００５で、各画像フレ-ムに対して、心筋マスク内のピクセルは、３Ｄに変換され、そしてこれらのピクセルは、変位ベクトルの原点を表す。ベクトルの端は、ｘおよびｙ方向の（ステップ１００３および１００４において）計算された変位を、現在のピクセル（まだ２Ｄ座標系）に追加することによって計算される。これにより、変位したピクセルの位置が取得され、これは、次いで３Ｄに変換される。この３Ｄ変換は、次の変換行列を適用して、その３Ｄ位置に変換することにより、関心容積内の各ピクセルに対して実行される：

（ｕ，ｖ）-２Ｄ画像座標；
（ｘ，ｙ，ｚ）-変換された３Ｄ座標；
（Ｐｘ，Ｐｙ，Ｐｚ）-ＤＩＣＯＭから取得した画像位置；
（Ｕ_{ｘ，ｙ，ｚ}，Ｖ_{ｘ，ｙ，ｚ}）-ＤＩＣＯＭから取得した画像の向き；
（Δ_ｕ，Δ_ｖ）-ＤＩＣＯＭから取得されたピクセル間隔

図１２において、１２０１は、３Ｄで視覚化された１つの短軸画像フレ-ムと、１２０２によって方程式７の変換を適用した後の結果である３Ｄ変位フィ-ルドを示す。図１２で、１２０３は、１つの長軸シネＭＲＩ（１２０４）から結果的に得られる変位ベクトルを含む、短軸シネＭＲＩ内のスライスから結果的に得られる全ての変位ベクトルの結合を表す。

得られた短軸と長軸の変位を１つの３Ｄ変位に結合するために、補間法が使用される。これは、長軸ビュ-のデ-タを使用して補間関数を形成し、次いで短軸位置での変位の値を推定することにより実現される。短軸が、長軸デ-タセットと比較して心筋容積の大部分をカバ-し、一方短軸デ-タセットは縦歪に関する情報を含まないので、これは、行われる。

補間関数は、例えば、非特許文献２３に記載されるドロ-ニ（Delaunay）不規則四面体分割補間法に基づく。本質的に、このアプロ-チは、２つのステップから構成される。第１に、散らばっているポイントを、ドロ-ニ不規則四面体分割化を使用して四面体化し、つまり、デ-タセット容積を様々な形状とサイズの「ピラミッド」に細分化し、次で局所補間スキ-ムを使用する各四面体、つまり、研究対象のポイントに最も近い四面体を、局所補間を実行するために使用する。

次に、結果のベクトルは、例えば、複数のベクトル成分を平均化するまたは追加することによって結合され、この結果、異なる左心室ビュ-からの情報を含む単一の変位フィ-ルドが得られる。

オプションとして、例えば、患者の呼吸および／または動きによる異なるシネＭＲＩ画像デ-タセット間の動きは、例えば、非特許文献２４によって考えているように修正させることが出来る。簡単に言えば、非特許文献２４は、３Ｄ変換された画像間の交差を計算し、そしてコスト測定を適用してそれらの間の相関の程度を決定するプロセスを記載する。次で、これらの画像の１つが、特定の範囲で繰り返し移動させる。この範囲では、この範囲の新しい位置のそれぞれに対して、画像間の交差とコスト測定値が再計算される。相関を最大化する位置が、最適な画像位置として定義される。

図１０のステップ１００６で、３Ｄ歪が計算される。ステップ１００５で記述した３Ｄ変位フィ-ルドを有すると、２Ｄプロセスと同様に、変位フィ-ルドの空間勾配を計算する必要がある。これは、例えば、非特許文献２５に記載されているＲＰＩＭ（Radial Point Interpolation Method）法によって、行うことが出来る。ＰＲＩＭ法を使用する利点は、この方法により、メッシュを構築する必要無しに変位フィ-ルドの導関数を推定できることである。これに代えて、ＲＰＩＭ法は、変位フィ-ルドの連続かつ微分可能な内挿から分析的に勾配を計算する。

前のステップで得られた方向導関数から、この歪は、２Ｄ歪と同様であるが３Ｄドメインに拡張されている方程式を使用して、計算させることが出来る。まず、次の方程式を使用して、変形勾配テンソル（

）が計算される：

ここで、

は、それぞれ、ｘ、ｙ、ｚ方向の変位の内挿であり、

は、単位行列である。その後、次の式を使用してグリ-ンデカルト(Green Cartesian)歪テンソル（

）が計算される。

これは、次の歪成分と言う結果になる。

心臓のパフォ-マンスを適切に特徴付けるには、この歪みは、心臓の局所座標系、つまり半径方向、円周方向、および縦方向の歪み（図８に、それぞれ、示される８０３、８０２、８０１）に変換する必要がある。この変換を実行する方法の一例は、非特許文献２６により紹介されている。簡単に言うと、局所座標系の主な方向は、心室の３Ｄジオメトリに基づいて決定される。最初に、半径方向は、心室内に向かう心室表面に垂直なベクトルとして定義される。縦方向は、心尖に向かう表面に接するベクトルとして定義される。円周方向は、半径方向と縦方向の外積として計算される。これらの主な方向は、行列

に入れられる。

ここで、

は、半径方向、円周方向、および縦方向を指すベクトルである。方程式４を基本として使用するが、３Ｄドメインに拡張して、局所座標系での次の歪みが、得られる：

ここで、対角成分：

は、それぞれ半径方向、円周方向、および縦方向の歪である。

歪分析には、心周期全体にわたる心臓変形情報が含まれる。この情報は、例えば、経時的な歪値の曲線プロットとして表示させることが出来る（図１３）。図１３は、１つの心周期内の全体の半径方向歪（１３０１）、円周方向歪（１３０２）、および縦方向歪（１３０３）のグラフを示す（ｘ軸は、心拍数が毎分６０拍の場合の心臓時間を表す）。全体の歪みは、各位置での平均歪値として計算される。図１０のステップ１００７で、この計算された歪みから、全サイクルにわたる機械的活性化情報（例えば、機械的活性化遅延）を計算することができる。機械的活性化遅延の計算方法の一例は、歪曲線が、（ピ-ク歪としても知られている）最大（絶対）歪を示す時間を特定することである。心臓の様々なセグメントおよび部分の３Ｄ歪情報が利用可能であるので、心臓の様々なセグメントおよび部分の機械的活性化情報は、計算することが出来る。心臓の様々なセグメントおよび部分の機械的活性化情報から、最も新しく機械的活性化を経験した心臓のセグメントまたは部分を特定させることが出来る。この情報の表示方法の一例は、各ＡＨＡセグメントの歪曲線（半径方向、縦方向、円周方向、または３Ｄ歪ベクトル）が利用可能である、１６ ＡＨＡセグメントモデルに従って表示することである（図１４の１４０１）。ここで表示される情報は、例えば、各セグメントでピ-ク歪が発生したタイミング（図１４の１４０２）である。例えば、最新のピ-ク歪を示す複数のセグメントは、最新の機械的活性化を経験したセグメントと見なされる。一例を図１４に示す。ＡＨＡセグメント７（図１４の１４０３）は、ピ-ク歪までのより早い時間を示し、ＡＨＡセグメント５（図１４の１４０４）は、ピ-ク歪になるまでの最新時間を示す。したがって、この例では、ＡＨＡセグメント５は、最新の機械的活性化を経験したセグメントの１つと見なされる。

機械的活性化情報を表示する別の例は、３Ｄ表面モデルで視覚化することである。３Ｄ表面モデルは、例えば、前の手順で記述された機械的活性化遅延に対応するモデルの部分を色分けすることにより、マークすることが出来る。例えば、機械的活性化遅延が最も高い部分には明るい色合いが与えられる（図１５ ）。したがって、この例では、より明るい色合いの３Ｄ表面モデルの領域が、最も新しく機械的活性化（図１５の１５０１）が行われた部分と見なされる。

機械的活性化遅延の計算方法に関する別の例は、非特許文献２７により提示されている。簡単に言えば、機械的活動パタ-ン曲線のそれぞれが、被験者固有の参照曲線と比較される。比較方法の一例は、テスト曲線（図１６の１６０１）と参照曲線（図１６の１６０２）の相互相関を使用することである。この比較を使用して、テスト曲線と参照曲線のタイミングの差が取得される（１６０３）。機械的活性化遅延を最終的に計算する方法の一例は、各テスト曲線のタイミングの差を最初の移動セグメントと比較することである。上述した非特許文献２７の方法は、各シネＭＲＩ短軸スライス内の半径方向心内膜運動パタ-ンから計算された時間変位曲線（ＴＤＣ: time displacement cycle）に依存する。半径方向心内膜運動パタ-ンは、心周期中のＬＶ血液プ-ルの重心と心内膜境界上の各ポイント（例えば、等間隔の３６０ポイント）との間の距離として計算される。全てのＴＤＣと識別された参照ＴＤＣとの相互相関後、遅延が計算され、そして組織同期インデックス（ＴＳＩ: tissue synchronization index）が、ＴＤＣ遅延時間の標準偏差として表すことが出来る。遅延は基準ＴＤＣに対して計算されるため、計算されたＴＤＣ遅延は真の機械的遅延を表しない。機械的遅延を確立するには、計算された遅延を、心周期の開始に関連付ける必要がある。これは、各フレ-ムのトリガ時間と相互相関から生じる遅延を組み合わせることにより実現される。オプションでは、参照ＴＤＣの識別は、長軸シネＭＲＩデ-タセットを含ませることにより、長軸シネＭＲＩデ-タセットの収縮時間を決定し、そして各短軸スライスのＴＤＣの決定時にこの情報を統合することにより、改善するであろう。オプションとして、この遅延は、心周期のパ-センテ-ジで表される。

図１のステップ１０５では、３Ｄロ-ドマップモデルが形成される。このロ-ドマップは、図１８を参照して以下に記載されるように、ＣＲＴ手順の事前手順計画として、ＣＲＴ手順中のガイダンスとして、またはＥＡＭと組み合わせたＣＲＴ手順中のガイダンスとして使用することが出来る。

３Ｄロ-ドマップモデルは、３Ｄモデルのパラメトリックオ-バ-レイとして視覚化される定量的情報を含むいくつかの解剖学的３Ｄジオメトリが組み込まれている３Ｄモデルである。定量的情報には、例えば、ＬＶ心内膜または心外膜モデルの３Ｄ表面のような、例えば、３Ｄ解剖学的構造上のパラメトリックオ-バ-レイとして視覚化される機械的活性化（図１、１０４）を含む心筋瘢痕分布（図１、１０３）が含まれる。パラメトリックオ-バ-レイは、例えば、対応する場所の異なるカラ-またはグレ-のト-ンによって方程式１３から得られる結果のような、位置固有の定量結果を視覚化する方法である。カラ-または灰色のト-ンは、その特定の空間位置での特定の定量値を表す。３Ｄロ-ドマップはいくつかの方法で形成することが出来る。選択の方法は、上述のガイダンスの目的に大きく依存する。

ＣＲＴ処置を処置前に計画することに焦点を当てた第１の方法は、ステップ１０２（図１）から得られる完全な３Ｄ解剖学的ジオメトリを使用する。この例は、５０８（図５）に示されている。これは、全ての３Ｄ心臓構造と３Ｄ梗塞ジオメトリが表されていることを意味する。このような例では、３Ｄ心外膜ジオメトリは、透明に視覚化されることが望ましい。次に、図１のステップ１０３の結果として計算された心筋瘢痕分布は、例えば、心内膜３Ｄジオメトリまたは心外膜３Ｄジオメトリ上にカラ-またはグレ-値オ-バ-レイとしてこの重み付け結果を重ね合わせる前に、計算された機械的活性化により重み付けされる（図１のステップ１０４）。この重み付けは、線形または非線形の重み付けとすることが出来る。例えば、この線形重み付けは、方程式１３：

により実現させることが出来る。ここで、最終的な心筋瘢痕分布は、

の結果であり、そして０から１の間で正規化されていて、そして機械的活性化は図１のステップ１０４の結果である。以前に述べたように、ＬＶリ-ドの配置は、心内膜または心外膜（冠静脈内）の何れかに行うことが出来る。したがって、医師は、心内膜３Ｄジオメトリまたは心外膜３Ｄジオメトリの何れかに、このカラ-オ-バ-レイをマップすることを選択することが出来る。これにより、ＣＲＴの手順を柔軟に計画することが可能になりかつ医師が関心のある患者に最適な選択を行うことが可能になるであろう。さらに、医師は、３Ｄロ-ドマップモデルを回転、ズ-ム、およびパンすることができるため、特定の関心領域（例えば、梗塞組織、機械的活性化の相違）を詳細に検査して、手術前に最適な計画を立てることが可能になる。

（図１８を参照して以下に説明する）ＣＲＴ手順中のガイダンスに焦点を当てた第２の方法は、３Ｄ心臓モデルを使用し、そしてオプションで３Ｄ冠静脈ジオメトリおよび／または３Ｄ横隔神経ジオメトリを含む。この３Ｄ心臓モデルは、３Ｄ ＬＶ心内膜またはＬＶ ３Ｄ心外膜、およびオプションでＲＶ心内膜、冠静脈、横隔神経に基づいており、前述の心内膜または心外膜の何れかのＬＶリ-ド配置戦略に依存する。このような３Ｄロ-ドマップ形成の例は、図１７に示される。図１７の中で、１７０１は、図１のステップ１０３の結果として、３Ｄ心内膜ジオメトリにカラ-またはグレ-値のオ-バ-レイとして重ねられた３Ｄ心筋瘢痕分布を示す。この例では、白は心筋梗塞がないことを表し、黒は

から生じる重度の心筋梗塞を表す。この例では、

で使用されるパラメ-タが、心内膜ＬＶリ-ド配置に対して選択されることに注意されたい。図１のステップ１０４の結果としての３Ｄ機械的活性化は、３Ｄ心内膜ジオメトリにカラ-またはグレ-値オ-バ-レイとして重ねられる（図１７、１７０２）。この例（１７０２）では、白は短い機械的活性化遅延を表し、黒は長い機械的活性化遅延を表す。次に、３Ｄ表現１７０１と１７０２の両方が、１７０３で表される１つの３Ｄロ-ドマップモデルにマ-ジされる。この例では、白い斑点（１７０４）は、梗塞心筋領域を表し、そして最適なＬＶリ-ド位置は、最も暗い色（「Ｘ」、１７０５）で表される位置となるであろう。前述したように、最適なＬＶリ-ドの配置位置は、心筋瘢痕がない、最新の電気的活性化が行われた（そして機械的活性化は電気的活性化と相関するため、機械的活性化が使用される）領域として定義される。心外膜ＬＶリ-ド配置戦略では、ＬＶリ-ドは、冠静脈内に配置される。実行可能な位置に関する情報を提供するために、３Ｄ冠静脈ジオメトリの視覚化により、実行可能なＬＶリ-ドの位置を評価することが可能になる。図１７、１７０８は、１７０３と同じ図を示しているが、１７０８では３Ｄ冠静脈ジオメトリが３Ｄロ-ドマップモデルに含まれている（１７０７）。顕著に判るように、冠静脈がこの領域に重なっていないため、心外膜ＬＶリ-ド配置戦略では最適なＬＶリ-ド位置（１７０５）に到達することは出来ない。ここでは、最も適するＬＶリ-ドの配置位置は、１７０６であろう。ここは、心筋の瘢痕、最新の機械的活性化がなく、かつ冠静脈を通してアクセス可能である。オプションとして、３Ｄ横隔神経ジオメトリが、カラ-オ-バ-レイに含まれるまたは組み込まれていて、そして最も適さない値を表す（１７０３または１７０８の例では、最も明るい色（１７０４））。また、この方法は、ＣＲＴ手順中のガイダンスに焦点を当てて記述されている。記述された３Ｄロ-ドマップの視覚化は、最適な治療戦略で医師を支援する前手順としても使用することが出来る。

第３の方法は、ＥＡＭと組み合わせたＣＲＴ手順中のガイダンスに焦点を当てている。この状況では、３Ｄロ-ドマップモデルが、３Ｄ ＥＡＭモデルに登録され、そしてこの登録されたモデルは、ＣＲＴ手順中に使用されて、最適なＬＶリ-ド位置をガイドする。この目的のために、図４Ｂ、４１４に提示される冠静脈洞のジオメトリは、３Ｄ ＥＡＭとの登録を実行するために使用されることが、好ましい。３Ｄロ-ドマップモデルは、上述した第１の方法または第２の方法の何れか、またはこれらの任意の組み合わせとすることが出来る。

第４の方法は、ＣＲＴを埋込む患者の患者選択基準を改善する方法を提供することに照準を当てている。例えば、ＬＢＢＢの患者は、ＣＲＴにより最も恩恵を受けることが知られている。 ＬＢＢＢは、左心室が右心室と比較して収縮の遅れを示す、心臓の非同期収縮をもたらす。これは、ＬＶ心筋に沿った機械的活性化の定量化によって評価することができ、そしてＬＶ心内膜表面またはＬＶ心外膜表面の何れかにパラメトリックオーバーレイとして重ね合わせることが出来る。図１のステップ１０４に記載されているように、計算されたＴＤＣ遅延またはＴＳＩと同様に、心筋歪の何れかを、使用することができる。オプションとして、図１のステップ１０２内で計算される心筋瘢痕分布は、例えば、方程式１３で説明されるパラメトリックオーバーレイに組み込むことが出来る。

さらに、３Ｄロ-ドマップは、このセクションで説明した４つの方法に限定されることはなく、利用可能な情報の任意の組み合わせを使用して３Ｄロ-ドマップを形成することが出来る。さらに、ユ-ザは、様々な方程式（例、方程式０、方程式１３）のパラメ-タを変更することが出来、これにより、基礎となる心筋の状態に関する洞察の造影が可能になる。例えば、前述したように、ＣＲＴ手順の実行前にＰＣＩ手順を検討するために、心筋虚血を個別に識別させても良い。別の例は、図６を参照して前述したように、心筋梗塞のより詳細なタイプを評価することである。

次に、図１８を参照して実施形態が開示される。ここに示された動作は、任意の論理シ-ケンスで実行させることが出来、そしてその一部を省略することも出来ることは、明らかであろう。図１８に示される実施形態の目的は、最適なＬＶ誘導治療戦略（例えば、最適なＬＶ誘導位置）において、医師（例えば、電気生理専門家）を支援するＣＲＴ処置中のガイダンスを提供することである。

先ず、患者固有の３Ｄロードマップモデル（１８０１）が、取得される。この患者固有のロードマップモデルは、図１の手順で説明するように生成することが出来る。患者固有の３Ｄロードマップモデルに加えて、ＣＲＴ手順中に得られた患者固有のＸ線画像データが、取得される（１８０２）。これは、造影液が冠静脈洞に注入されるＸ線血管造影画像シーケンスを意味するＸ線静脈造影図、またはＸ線透視画像データセットと呼ばれる造影液のないＸ線画像とすることが出来る。何れの場合にも、Ｘ線画像データセットは、通常、経時的な複数の画像フレームで構成され、そしてガイダンス（１８０４）の場合にはリアルタイムのＸ線画像データである。このガイダンスは、通常、リアルタイムのＸ線透視画像データセットで提供される。しかしながら、例えば、ＰＡＣＳまたはＶＮＡから取得されたＸ線画像データについてのリアルタイムＸ線静脈造影図に関するガイダンスを、提供することも出来る。

次のステップ（図１８、１８０３）は、患者固有の３Ｄロ-ドマップモデルをＸ線静脈造影図に登録することに関する。登録プロセスのために、患者固有の３Ｄモデルが形成される心時相に対応するＸ線静脈造影図内の画像フレ-ムが、選択されることが、好ましい。Ｘ線システムのジオメトリ（回転、角度、倍率など）が知られていると、この３Ｄモデルは、例えば、非特許文献２８に教示される２ＤＸ線静脈造影図に投影される。ＲＶ心尖（図１９、１９０２）および／またはＲＶ心房（図１９、１９０１）に配置されたワイヤの位置に関する知識を使用して、登録プロセスをガイドすることが出来る。患者固有の３Ｄロ-ドマップモデルに冠静脈のジオメトリが含まれる場合、Ｘ線静脈造影図（図１９、１９０３）に表示される静脈も、登録プロセスのガイドに使用することが出来る。

図１８のステップ１８０４において、医師にガイダンスが提供される。ステップ１８０３の結果は、いわゆる静的整列オ-バ-レイとなる。Ｘ線画像デ-タセットに重ねられた、提示されたオ-バ-レイは、いくつかの方法で医師に提示することが出来る。例えば、心臓の構造（ＲＶ室、ＬＶ室、梗塞および／または冠静脈）は、透明の有無にかかわらず異なる色を使用して、Ｘ線画像デ-タセットにそれぞれ重ね合わせることが出来る。さらに、方程式１３を使用した心筋梗塞分布（図１、１０３）の有無にかかわらず、機械的活性化（図１、１０４）を、色分けしたり、および／または適切なリ-ド配置を、識別色を使用して造影することが出来る。

さらに、例えば、医師に３Ｄロ-ドマップモデルの前面のみを示すことにより、または裏面に対向する３Ｄロ-ドマップモデルの前面に異なるカラ-マップを割り当てることにより、患者固有の３Ｄロ-ドマップモデルの前面と背面は、区別させることが出来る。オプションとして、異なるグレ-ドの不透明度を適用して、患者固有の３Ｄロ-ドマップモデルの前面と背面を区別することも出来る。

オプションとして、静的に位置合わせされたオ-バ-レイを、患者の呼吸動作を動的に追跡するように、調整することが出来る。これを可能にするために、Ｘ線静脈造影図のガイドワイヤ（例えば、ＲＶ心尖（図１９、１９０２）および／またはＲＶ心房（図１９、１９０１）に配置されたワイヤ）の１つの動きが、追跡される。これは、例えば、Ｘ線静脈造影の画像フレ-ムの１つ内の、ガイドワイヤの先端、ＲＶ心尖リ-ド、またはＲＶ心房リ-ドを自動的に検出することにより実行することが出来る。次に、ガイドワイヤの先端を含む領域でテンプレ-トを形成することが出来る。次に、このテンプレ-トは、Ｘ線静脈造影の後続の画像フレ-ムで使用して、最初の画像フレ-ムに対する各フレ-ムのガイドワイヤの変位を取得し、変位パタ-ンを生成することが出来る。ワイヤの変位パタ-ンには、心臓と呼吸の両方の動きが含まれる。変位パタ-ンの低周波項は、患者の呼吸運動に対応する。次に、変位パタ-ンのこの低周波部分を、静的に位置合わせされたオ-バ-レイに適用し、患者の呼吸運動に合わせて動的に移動するオ-バ-レイを形成することが出来る。

さらにオプションとして、患者固有の３Ｄロ-ドマップを登録するときに、患者の心臓の動きを考慮することも出来る。 シネＭＲＩデ-タセットから、ステップ１００５で説明したように心筋の３Ｄ変位が計算される。この情報を使用して３Ｄロ-ドマップモデルを変形し、３Ｄロ-ドマップモデルを経時的に生成することが出来る。各変形３Ｄロ-ドマップモデルはＥＣＧ信号と直接関係しているため、対応する変形３Ｄロ-ドマップモデルは、Ｘ線静脈造影図の画像フレ-ムが取得された心位相に属するものを選択出来る。 ３Ｄロ-ドマップモデルを変形する別のアプロ-チは、シネＭＲＩ画像デ-タセット内の心腔のセグメンテ-ションに基づいて心腔の３Ｄ変形を計算することである。

これに代えて、特許文献４「移動器官の標的領域内の物体を追跡するための方法および装置」によって教示される方法に基づいて、Ｘ線静脈造影図に存在する静脈を使用してガイダンスを実行することも出来る。この方法は、例えば、患者固有のＸ線静脈造影図に表示され、かつ被験者のオブジェクトと同じ周期的な動きパタ-ンを持つ１つ以上の特徴の動きを追跡することによって、実行することが出来る。追跡可能な特徴の例には、造影剤で満たされた静脈などの解剖学的構造や、ガイドワイヤなどの介入ツ-ルが含まれる。リアルタイムのＸ線透視画像デ-タセットには、２本のワイヤ、右心房にある１本（図１９、１９０１）、および右心室の心尖にある他の１本（図１９、１９０２）が、存在する。これらの特徴の動きは、通常、心拍と呼吸の動きに起因する周期的な動きに起因する。静脈とガイドワイヤの動きは同じソ-スによって制御されるため、動きの位相は、常に同期している。特徴の１つが不明瞭な場合（例えば、静脈のコントラストの欠如）、両方の特徴の周期運動パタ-ン、特徴の１つの位置、および周期運動の位相に関する知識を使用して、隠された特徴の位置を得ることが出来る。まず、造影剤が満たされた静脈とガイドワイヤの位置が、ユ-ザによって定義される。特徴の位置を知ると、システムは、特徴の視覚特性をキャプチャするテンプレ-トを取得することが出来る。これらのテンプレ-トを使用して、他のフレ-ムの特徴を、認識することが出来る。特徴の不明瞭が検出されると、間接的な特徴追跡が使用される。ガイドワイヤの位置は、周期運動の位相およびガイドワイヤと静脈との間の動的な幾何学的関係とともに使用される。図１８の登録ステップ１８０３中に静脈の位置に対する心周期中の静脈の位置を決定することにより、３Ｄロ-ドマップモデルの位置は、心周期を通して同じ運動パタ-ンに従うように、調整させることが出来る。

少なくとも１つの実施形態の技術的効果は、同時に２つの撮像法（の結果）を使用して、ガイドワイヤおよび／またはカテ-テルまたは他の外来対象物の移動および配置を案内する能力である。１つの撮像法は、冠静脈が撮像されかつ表示されるように、造影剤のボ-ラスが導入されているＸ線透視法としても良い。他の撮像法は、形成された患者固有の３Ｄロ-ドマップが、相互の登録によりＸ線画像デ-タのガイダンスとして使用される、磁気共鳴である。次に、オペレ-タは、Ｘ線画像と磁気共鳴ベ-スの３Ｄロ-ドマップの両方を使用して、ガイドワイヤを進めても良い。

この一実施形態は、２次元血管造影画像を取得するために、スタンドアロンシステムで使用する、または例えば、Ｘ線透視システムまたは他の任意の画像システムに直接含ませることが出来る。図２０は、Ｘ線シネフルオログラフィックシステムの高レベルブロック図の例を示す。このブロック図では、実施形態は、実施形態がこのようなシステムにどのように統合できるかの例として、含まれている。

（様々な機能ブロックで定義される）システムの部分は、専用ハ-ドウェア、アナログおよび／またはデジタル回路、および／またはメモリに格納されたプログラム命令を操作する１つ以上のプロセッサにより実装させることが出来る。

図２０のＸ線システムは、Ｘ線ビ-ム８０３を生成する高電圧発生器８０２を備えたＸ線管８０１を含む。高電圧発生器８０２は、Ｘ線管８０１に電力を制御および送達する。電圧発生器８０２は、Ｘ線管８０１のカソ-ドと回転アノ-ドとの間の真空ギャップに高電圧を印加する。

Ｘ線管８０１に印加される電圧により、Ｘ線管８０１の陰極から陽極への電子移動が発生し、制動放射とも呼ばれるＸ線光子発生効果が生じる。生成された光子は、画像検出器８０６に向けられるＸ線ビ-ム８０３を形成する。

Ｘ線ビ-ム８０３は、とりわけ、Ｘ線管８０１に与えられる電圧および電流によって決定される最大値までの範囲のエネルギのスペクトルを有する光子からなる。

次に、Ｘ線ビ-ム８０３は、調整可能なテ-ブル８０５上の患者８０４を通過する。Ｘ線ビ-ム８０３のＸ線光子は、患者の組織を様々な程度まで貫通する。患者８０４の異なる構造は、放射線の異なる部分を吸収し、ビ-ム強度を変調する。

患者８０４から放出される変調されたＸ線ビ-ム８０３‘は、Ｘ線管の反対側に位置する画像検出器８０６によって検出される。この画像検出器８０６は、間接的または直接的な検出システムであり得る。

画像検出器８０６は、Ｘ線出口ビ-ム８０３ 'を増幅された可視光画像に変換する真空管（Ｘ線画像増強器）からなる。次いで、この増幅された可視光画像は、画像表示および記録のためにデジタルビデオカメラのような可視光画像レセプタに送信される。これにより、デジタル画像信号が生成される。

直接検出システムの場合、画像検出器８０６は、フラットパネル検出器から構成される。フラットパネル検出器は、Ｘ線出口ビ-ム８０３ 'をデジタル画像信号に直接変換する。

画像検出器８０６から生じるデジタル画像信号は、デジタル画像処理ユニット８０７を通過する。デジタル画像処理ユニット８０７は、８０６からのデジタル画像信号を、例えば、ＤＩＣＯＭの標準画像ファイル形式で、補正された（例えば、反転されたおよび／またはコントラスト強調された）Ｘ線画像に変換する。補正されたＸ線画像は、ハ-ドドライブに格納することが出来る８０８。

さらに、図２０のＸ線システムは、Ｃア-ム８０９から構成されている。Ｃア-ムは、患者８０４と調整可能なテ-ブル８０５が、Ｘ線管８０１と画像検出器８０６の間にあるように、Ｘ線管８０１と画像検出器８０６を保持する。Ｃア-ムは、Ｃア-ム制御８１０を使用して、制御された方法で所望の位置に移動（回転および角度付け）させ、特定の投影を取得することが出来る。Ｃア-ム制御は、特定の投影でのＸ線記録のために所望の位置にＣア-ムを調整するための手動または自動入力を可能にする。

図２０のＸ線システムは、シングルプレ-ンまたはバイプレ-ン撮像システムの何れかとすることが出来る。バイプレ-ン画像生成システムの場合、それぞれが、Ｘ線管８０１、画像検出器８０６、およびＣア-ム制御８１０からなる複数のＣア-ム８０９が、存在する。

さらに、調整可能なテ-ブル８０５は、テ-ブル制御８１１を使用して移動させることが出来る。調整可能なテ-ブル８０５は、ｘ、ｙ、ｚ軸に沿って移動させることが出来るだけではなく、特定のポイントを中心に傾けることも出来る。

Ｘ線システムには汎用ユニット８１２も存在する。この汎用ユニット８１２は、Ｃア-ム制御８１０、テ-ブル制御８１１、およびデジタル画像処理ユニット８０７と対話するために使用することが出来る。

本発明の実施形態は、以下の図２０のＸ線システムによって実施される。臨床医または他のユ-ザは、Ｃア-ム制御８１０を使用して、Ｃア-ム８０９を患者８０４に対して望ましい位置に移動させることにより、特定の投影で患者８０４のＸ線血管造影画像を取得する。患者８０４は、ユ-ザが、テ-ブル制御８１１を使用して、すでに、特定の位置に移動させた調整可能なテ-ブル８０５上に横たわる。

次いで、Ｘ線画像が、高電圧発生器８０２、Ｘ線管８０１、画像検出器８０６、および上述のデジタル画像処理ユニット８０７を使用して、生成される。次に、この画像はハ-ドドライブ８０８に格納される。このＸ線画像を使用して、汎用処理ユニット８１２は、３Ｄロ-ドマップモデルをＸ線静脈造影図に登録し、そしてユ-ザにＬＶリ-ドの位置決めのガイダンスを提供する。

ＭＲとＸ線システムの関係が、図２１に示されている。

本明細書では、処置前および処置直前のＣＲＴ処置を支援するために、医師に情報を提供するための方法および装置のいくつかの実施形態が、記載されおよび例示されて来た。本発明の特定の実施形態が記述されて来たが、本発明は、当該技術分野で許される範囲で広く、明細書も同様に読むことを意図しているので、本発明を特定の実施形態に限定することは意図されていない。例えば、データ処理操作は、医用画像技術で一般的に使用されるＰＡＣＳのようなデジタルストレージに格納された画像にオフラインで実行させることが出来る。したがって、特許請求の範囲の精神および範囲から逸脱することなく、提供された本発明にさらに他の修正を加えることができることを、当業者は理解するであろう。別の例では、本発明は、心室頻拍を患う患者に利用させることができる。心室性頻拍は、心臓不整脈の一種であり、これは、不適切な電気的活動からも発生するが、現在は心臓の下部のポンプ室から発生している。心室頻拍の治療オプションの１つは、カテーテルアブレーション療法である。この手順では、長く細いワイヤまたはカテーテルを、脚の静脈から心腔に挿入することにより、心室性頻脈の原因を特定する。心臓不整脈に重要な領域が特定されると、無線周波数エネルギの局所的な照射が適用され、直径約４～５ mmの小さな火傷が生じる。ＶＴの治療に必要な火傷の数は、患者ごとに異なる。心臓に瘢痕組織がある患者では、心室頻拍の原因となる異常な電気回路をアブレートまたは切除するために、瘢痕内およびその周囲で切除を行っても良い。特に、カテーテルアブレーション手順を計画するために、心筋瘢痕の分布に関する洞察は、医師に有用な情報を提供する。特に、不均一な梗塞領域（斑状梗塞（図６、６０１）は、心室壁の異常な電気回路を引き起こすことが知られている。さらに、術後効果は、本明細書で記載された発明によって評価させることが出来る。

本明細書で説明される実施形態は、主に、（いくつかの形態の）ＭＲＩ画像デ-タセットを参照して開示されて来た。当業者は、この教示が他の画像化様式、例えば、コンピュ-タ断層撮影、超音波、ＳＰＥＣＴ、ＰＥＴ、超音波、回転血管造影、等に等しく拡張することが出来ることを理解するであろう。コンピュ-タ断層撮影（ＣＴ）に焦点を当てた例として、３Ｄロ-ドマップモデル（図１、１０５）を形成することも出来る。多相造影ＣＴはシネＭＲＩと同等であり、そして機械的活性化の計算（図１、１０４）を可能にする。生存率ＣＴは、遅延増強ＭＲＩと同等であり、心筋瘢痕分布の計算（図１、１０３）を可能にする。冠動脈コンピュ-タ断層撮影血管造影法は、横隔神経の評価だけでなく、冠静脈の解剖学的構造の評価も可能にする。同様に、灌流ＣＴは、灌流ＭＲＩと同等であり、そして心筋虚血を３Ｄロ-ドマップモデルに組み込むことを可能にする。

本明細書で記述される実施形態は、上述のような様々なデ-タストアおよび他のメモリおよび記憶媒体を含んでいても良い。これらは、１つまたは複数のコンピュ-タに局在する（および／または常駐する）記憶媒体、ネットワ-ク上のコンピュ-タの一部または全てから離れた場所、等、様々な場所に配置させることが出来る。実施形態の特定のセットでは、情報は、当業者によく知られているストレ-ジエリアネットワ-ク（「ＳＡＮ」）に存在させても良い。同様に、コンピュ-タ、サ-バ、または他のネットワ-クデバイスに起因する機能を実行させるために必要なファイルは、必要に応じて局所におよび／またはリモ-トに格納させることが出来る。システムに、コンピュ-タ化されたデバイスが含まれる場合、各デバイスには、バスを介して電気的に接続することができるハ-ドウェア要素を含めることが出来る。ハ-ドウェア要素は、例えば、少なくとも１つの中央処理装置（「ＣＰＵ」または「プロセッサ」）、少なくとも１つの入力デバイス（マウス、キ-ボ-ド、コントロ-ラ、タッチスクリ-ン、キ-パッド、等）および少なくとも１つの出力デバイス（ディスプレイデバイス、プリンタ、スピ-カ、等）を含む。このようなシステムは、ディスクドライブのような１つまたは複数のストレ-ジデバイス、光学ストレ-ジデバイス、およびランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）または読み取り専用メモリ（「ＲＯＭ」）のようなソリッドステ-トストレ-ジデバイス、リム-バブルメディアデバイス、メモリカ-ド、フラッシュカ-ド、等を含んでいても良い。

このようなデバイスは、また、コンピュータ可読記憶媒体リーダ、通信デバイス（例、モデム、ネットワークカード（無線または有線）、赤外線通信デバイス、等）および上述した作業メモリを含むことが出来る。コンピュータ可読記憶媒体リーダは、リモートの、局所の、固定および／またはリムーバブル記憶装置を表すコンピュータ可読記憶媒体、そして一時的および／またはより恒久的にコンピュータが読み取り可能な情報を、収容する、格納する、送信するおよび取得するための記憶媒体に接続する、またはこれらを受入れるように構成することが出来る。システムおよび様々なデバイスには、通常、オペレーティングシステムおよびクライアントアプリケーションまたはＷｅｂブラウザのようなアプリケーションプログラムを含む、少なくとも１つのワーキングメモリデバイス内にある多数のソフトウェアアプリケーション、モジュール、サービス、または他の要素も含まれるであろう。代替実施形態が、上記のものから多数の変形を有していても良いことは理解されるべきである。例えば、カスタマイズされたハードウェアを使用したり、および／または特定の要素をハードウェア、（アプレットのようなポータブルソフトウェアを含む）ソフトウェア、またはその両方に実装したりすることも出来るであろう。さらに、ネットワーク入力／出力デバイスのような他のコンピューティングデバイスへの接続が採用されても良い。

様々な実施形態は、更に、コンピュ-タ可読媒体上で前述の説明に従って実装される命令および／またはデ-タを受信、送信、または格納することを含んでいても良い。コ-ドまたはコ-ドの一部を格納するための記憶媒体およびコンピュ-タ可読媒体は、揮発性および不揮発性、リム-バブルおよび非限定的などの記憶媒体および通信媒体を含む、当技術分野で既知または使用される任意の適切な媒体を含めることができるコンピュ-タで読み取り可能な命令、デ-タ構造、プログラムモジュ-ル、またはＲＡＭＲＯＭ、電気的に消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（「ＥＥＰＲＯＭ」）を含む他のデ-タなどの情報を格納および／または送信するための方法または技術で実装されたリム-バブルでないメディア、フラッシュメモリまたは他のメモリテクノロジ、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（「ＣＤ-ＲＯＭ」）、デジタルバ-サタイルディスク（ＤＶＤ）または他の光学ストレ-ジ、磁気カセット、磁気テ-プ、磁気ディスクストレ-ジまたは他の磁気ストレ-ジデバイスまたは所望の情報を格納するために使用することが出来かつシステムデバイスからアクセスすることが出来る任意の他の媒体を含むことが出来る。本明細書で提供される開示および教示に基づいて、当業者は、様々な実施形態を実施する他の方法および／または方法を理解するであろう。

したがって、明細書および図面は、制限的な意味ではなく、例示的な意味を持つと見なされるべきである。しかし、特許請求の範囲に記載されている本発明のより広い精神および範囲から逸脱することなく、様々な修正および変更を行うことができることは明らかであろう。

他の変形は、本開示の精神内にある。したがって、開示された技術は、様々な修正および代替の構成の影響を受けやすいが、その特定の例示された実施形態は、図面に示されていて、そして上記で詳細に説明されてきた。しかしながら、本発明を、開示された特定の形態に限定する意図はないが、反対に、添付の請求項で定義されているように、本発明の精神および範囲内にある全ての修正、代替構成、および同等物を網羅することを意図していることを理解されたい。

開示された実施形態を説明する文脈において（特に、以下の特許請求の範囲において）用語「a」および「an」および「the」および類似の冠詞の使用は、本書に別段の記載がない限り、または文脈によって明らかに矛盾しない限り、単数および複数の両方を網羅すると解釈されるべきである。「備える(comprising)」、「有する(having)」、「含む(including)」および「収容する(containing)」という用語は、特に断りのない限り、オ-プンエンドの用語（つまり、「～を含むが、これに限定されない」という意味）と解釈される。「接続された(connected)」という用語は、変更されず、物理的な接続を指す場合、何かが介在している場合でも、部分的または全体的に含まれる、接続される、または結合されると、解釈される。本明細書での値の範囲の列挙は、本明細書で特に明記しない限り、個々の値が本明細書に個別に記載されているかのように本明細書に組み込まれていない限り、範囲内に含まれる各個別の値を個別に参照する簡略な方法として機能することを意図しているにすぎない。用語「セット」（例えば、「アイテムのセット」）または「サブセット」の使用は、特に明記しない限り、または文脈によって矛盾しない限り、１つまたは複数のメンバ-を含む空でないコレクションとして解釈される。さらに、文脈で特に注記または矛盾しない限り、対応するセットの「サブセット」という用語は、必ずしも対応するセットの適切なサブセットを示すものではなく、サブセットと対応するセットは等しくても良い。

本明細書で記述されるプロセスの動作は、本明細書で特に指示がない限り、または文脈によって明らかに矛盾しない限り、任意の適切な順序で実行することができる。本明細書で記述されるプロセス（またはその変形および／または組み合わせ）は、実行可能命令で構成された１つまたは複数のコンピュ-タシステムの制御下で実行させても良く、そして１つまたは複数のプロセッサで、ハ-ドウェアまたはそれらの組み合わせによって集合的に実行するコ-ド（例、実行可能命令、１つまたは複数のコンピュ-タプログラムまたは１つまたは複数のアプリケ-ション）として実装させても良い。コ-ドは、例えば、１つまたは複数のプロセッサによって実行可能な複数の命令を含むコンピュ-タプログラムの形で、コンピュ-タ可読記憶媒体に格納することができる。コンピュ-タ可読記憶媒体は、非一時的であっても良い。

本開示を実施するための発明者に知られている最良の形態を含む、本開示の好ましい実施形態が本明細書に記載されている。これらの好ましい実施形態の変形形態は、前述の説明を読めば、当業者には明らかになるであろう。発明者は、当業者がそのような変形を適切に使用することを期待し、発明者は、本開示の実施形態が本明細書に具体的に記載された以外の方法で実施されることを意図する。したがって、本開示の範囲には、適用法で許可されるように、本明細書に添付された特許請求の範囲に列挙された主題の全ての修正および同等物が含まれる。さらに、その全ての可能な変形における上記の要素の任意の組み合わせは、本明細書で特に明記しない限り、または文脈により明らかに矛盾しない限り、本開示の範囲に含まれる。

以下または本明細書の他の場所で引用される出版物、特許出願および特許を含む全ての参考文献は、各参考文献が個別におよび具体的に参照により組み込まれることが示され、その全体が本明細書に示されるのと同じ程度に参照により組み込まれる。

Claims (20)

1. 以下のステップを実行するプロセッサを備える、心臓再同期療法（ＣＲＴ）のガイダンスを提供する医療機器の作動方法であって、
   ａ）前記プロセッサが、患者の心臓の画像データセットを受信するステップ（１０１）と、
   ｂ）前記プロセッサが、前記画像データセットの少なくとも１つから心臓構造の三次元（３Ｄ）解剖学的モデルを形成するステップ（１０２）と、
   ｃ）前記プロセッサが、前記画像データセットの少なくとも１つを使用して心筋梗塞瘢痕分布を計算するステップ（１０３）と、
   ｄ）前記プロセッサが、前記画像データセットの少なくとも１つを使用して心臓の機械的活性化データを計算するステップ（１０４）と、
   ｅ）前記プロセッサが、解剖学的ジオメトリ、機械的活性化データ、および瘢痕分布を含む３Ｄロードマップモデルを得るために、前記３Ｄ解剖学的モデルに前記瘢痕分布と前記機械的活性化データを重ね合わせるステップ（１０５）と、
   ｆ）前記プロセッサが、前記得られた３Ｄロードマップモデルを使用して心臓再同期療法（ＣＲＴ）のガイダンスを提供するステップ
   を備え、
   ステップｃ）の前記計算が、
   前記プロセッサが、瘢痕の３Ｄ表面メッシュを提供するために心筋梗塞瘢痕をセグメント化するまたは心筋梗塞瘢痕セグメンテーションを含むデータを受信するステップ、および
   前記プロセッサが、梗塞の貫壁性、心内膜の貫壁性、心外膜の貫壁性および梗塞の均質性に重み付けすることにより、心筋の瘢痕分布を計算するステップであって、
   梗塞の貫壁性が、梗塞をカバーする領域内の総梗塞面積の割合として計算され、
   心内膜の貫壁性が、心内膜境界からの距離値で重み付けされた前記梗塞の貫壁性として計算され、
   前記心外膜の貫壁性が、心外膜の境界からの距離値により重み付けされた前記梗塞の貫壁性であり、
   梗塞の均一性が、検出された梗塞の形態素近似演算子によって囲まれた領域に関連する検出された梗塞の領域として計算される、
   ステップ
   を備える、医療機器の作動方法。
2. 前記瘢痕分布が、心内膜または心外膜の３Ｄジオメトリ上のカラーまたはグレー値のオーバーレイを得るために重ね合わせる前に、前記機械的活性化データで重み付けされる、請求項１に記載の作動方法。
3. 前記３Ｄ解剖学的モデルが、心臓構造、梗塞ジオメトリ、冠静脈ジオメトリ、横隔神経ジオメトリまたはそれらの組み合わせからなる群から選択される情報を備える、請求項１または２に記載の作動方法。
4. ステップｄ）の前記計算が、心筋の３Ｄ歪分析を使用して機械的活性化遅延を計算することを備える、請求項１－３の何れか１項に記載の作動方法。
5. 機械的活性化遅延が、ピーク歪に対応する心周期全体にわたる時間を特定することにより計算される、請求項４に記載の作動方法。
6. 最新の機械的活性化を経験する前記心臓のセグメントまたはゾーンが、前記３Ｄ解剖学的モデル上で概説されるように配置されそして提示され、前記最新の機械的活性化を経験する前記セグメントまたはゾーンが、心臓再同期療法における左心室での最適なペースメーカリードの位置決めのための候補セグメントまたはゾーンである、請求項１－５の何れか1項に記載の作動方法。
7. 最新の機械的活性化を経験している前記心臓の梗塞のないセグメントまたはゾーンが、前記３Ｄ解剖学的モデルで概説されるように位置付けられそして提示され、前記最新の機械的活性化を経験している前記梗塞のないセグメントまたはゾーンが、心臓再同期療法における最適なペースメーカリードのポジショニングのための候補セグメントまたはゾーンである、請求項１－６の何れか１項に記載の作動方法。
8. 前記形態素近似演算子が、コード（７０３）内の前記梗塞領域の分割を作動させ、そして斑状梗塞領域（４０２）を定義するコード（７０６、７０７）間の非梗塞領域を検出するように構成されている、請求項１－７の何れか1項に記載の作動方法。
9. 前記３Ｄロードマップモデルが、心筋瘢痕のない、最新の電気的活性化を有する冠静脈上に位置する領域を、最適な左心室リード位置（単数または複数）として識別する、請求項１－８の何れか１項に記載の作動方法。
10. 前記プロセッサが、３Ｄ冠静脈の解剖学的構造および電気的活性化タイミングを含む電気解剖学的マッピング（ＥＡＭ）モデルを受信するステップと、
    前記プロセッサが、前記３ＤロードマップモデルをＥＡＭモデルに登録して、最適な左心室リード位置を決定するステップとを、
    さらに、備える、請求項１－９の何れか１項に記載の作動方法。
11. 前記プロセッサが、患者固有のＸ線画像データを受信するステップと、
    前記プロセッサが、前記３Ｄロードマップモデルを前記Ｘ線画像データに登録して、１つまたは複数の最適な左心室誘導位置の概要を示すステップとを、
    さらに、備える、請求項１－１０の何れか１項に記載の作動方法。
12. コンピューティングデバイスによって実行されると、コンピューティングデバイスに請求項１－１１の何れか１項に記載の作動方法を実行させる命令を格納している非一時的コンピュータ可読媒体。
13. 患者の前記心臓の画像データセットを得るための装置であって、心臓再同期療法におけるガイダンスのための３Ｄロードマップを決定するために請求項１―１２の何れか１項に記載の作動方法を実行するように構成されているデータ処理モジュールを備える、装置。
14. 前記装置が、シネ－ＭＲＩ、遅延造影、冠状動脈ＭＲＡのデータセットを得るように構成されているＭＲＩ装置であることを特徴とする、請求項１３に記載の装置。
15. さらに、造影剤ありまたはなしでＸ線静脈造影図を得るように構成されているＸ線装置を組み合わせて備え、前記データ処理モジュールが、ペースメーカリードの配置を支援するための３Ｄロードマップモデルを計算するように構成されている、請求項１４に記載の装置。
16. ステップｄ）における前記計算が、
    i）前記プロセッサが、短軸シネＭＲＩ画像シーケンスと長軸シネＭＲＩ画像シーケンス内でＬＶ心筋をセグメント化するステップと、
    ii）前記プロセッサが、ステップi）でセグメント化された心筋の変形の３Ｄ変位フィールドを計算することにより３Ｄ歪を計算するステップと、
    iii）前記プロセッサが、ステップii）で計算された前記３Ｄ歪に基づいて、前記心臓のＬＶ心内膜またはＬＶ心外膜の３Ｄモデルを生成するステップと、
    を備える、請求項１に記載の作動方法。
17. ステップiii）の前記生成において、前記心臓の前記機械的活性化が、機械的活性化を心筋瘢痕分布により重み付けることにより、前記３Ｄモデルの表面上で色分けされる、請求項１６に記載の作動方法。
18. 以下のステップを実行するプロセッサを備える、ＣＲＴ植込み手順中にユーザにガイダンスを提供する医療機器の作動方法であって、
    i）前記プロセッサが、非侵襲的な３次元解剖学的画像生成に基づいて、心臓の様々な部分の３Ｄモデルを生成するステップと、
    ii）前記プロセッサが、非侵襲的な３次元解剖学的画像生成に基づいて、前記心臓の機械的活性化の３Ｄモデルを生成するステップと、
    iii）前記プロセッサが、ステップi）の前記３Ｄモデルをステップii）の前記３Ｄモデルに登録して、３Ｄロードマップモデルを形成するステップと、
    iｖ）前記プロセッサが、ステップiii）の前記形成された３Ｄロードマップモデルを使用して、前記ＣＲＴ植込み手順中にペースメーカリードの配置をユーザにガイドするステップと、
    ｖ）前記プロセッサが、時間の経過とともに複数の画像フレームにより構成されるＸ線画像データセットを受信するステップと、
    ｖi）前記プロセッサが、前記ＣＲＴ植込み手順中に前記ペースメーカリードを配置する際に前記ユーザをガイドするために使用される前記Ｘ線画像データセットに、ステップiii）で形成された３Ｄロードマップモデルを登録するステップと、
    を備える、医療機器の作動方法。
19. ステップi）における前記心臓の異なる部分の３Ｄモデルを生成することが、ＬＶ心内膜、心外膜、および心筋瘢痕の３Ｄモデルを生成することを含む、請求項１８に記載の作動方法。
20. 心内膜３Ｄジオメトリまたは心外膜３Ｄジオメトリにカラーまたはグレー値オーバーレイとして重ね合わせる前に、前記心筋瘢痕が、前記機械的活性化により重み付けされる、請求項１９に記載の作動方法。

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