JP7250435B2 - デバイス施術支援装置、プログラム、方法及びシステム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、デバイス施術支援装置、プログラム、方法及びシステムに関する。

患者の疾患に応じ、各種のデバイスによる施術が行われている。例えば、心臓の僧房弁の閉鎖が不完全で逆流が発生している場合には、２枚の弁葉の重なる中央付近を挟むクリップや、僧房弁の周囲を縫って周長を縮める金属糸等が用いられる。また、心臓の大動脈弁の疾患には、大動脈弁を置換する人工弁が用いられる場合がある。冠動脈の疾患には、プラーク等により狭められた血管内を拡張する網状のステントが用いられる場合がある。

これらのデバイスは、所定の期間にわたって生体組織上に留置された状態で維持されることが望まれるが、血流がデバイスや生体組織に及ぼす力や生体組織の動きにより、デバイスが機能しなくなってしまう場合がある。

特開２０１７－１４０３６５号公報

本発明が解決しようとする課題は、デバイスの施術を支援することである。

実施形態に係るデバイス施術支援装置は、取得部と、実行部と、特定部と、提示部とを備える。取得部は、施術の対象となる患者の生体領域の構造情報と、前記施術に用いられるデバイスの構造情報と、前記デバイスが留置される態様の候補とを取得する。実行部は、前記生体領域の構造情報と前記デバイスの構造情報と前記態様の候補とに基づいて、前記デバイスが留置された前記生体領域における流体構造解析のシミュレーションを実行する。特定部は、前記シミュレーションの結果に基づいて、前記デバイスが留置された時点の前記生体領域の構造が変化しにくい態様を、前記態様の候補の中から特定する。提示部は、特定された前記態様を提示する。

図１は、第１の実施形態に係るワークステーションの構成例を示すブロック図である。 図２Ａは、診断結果データの例を示す図である。 図２Ｂは、デバイス情報ＤＢの例を示す図である。 図２Ｃは、シミュレーション用モデルデータの例を示す図である。 図３は、第１の実施形態の処理例を示すフローチャートである。 図４Ａは、支援対象情報の例を示す図である。 図４Ｂは、生体構造情報の例を示す図である。 図４Ｃは、デバイス構造情報の例を示す図である。 図５Ａは、僧房弁に装着されるクリップの例を示す図（１）である。 図５Ｂは、僧房弁に装着されるクリップの例を示す図（２）である。 図５Ｃは、クリップの位置および角度の例を示す図である。 図５Ｄは、クリップの位置による力の変化の例を示す図である。 図５Ｅは、クリップの角度による力の変化の例を示す図である。 図６Ａは、大動脈弁に置換される人口弁の例を示す図（１）である。 図６Ｂは、大動脈弁に置換される人口弁の例を示す図（２）である。 図６Ｃは、大動脈弁に置換される人口弁の例を示す図（３）である。 図７は、僧房弁の周囲の絞り込みに使われる金属糸の例を示す図である。 図８は、冠動脈内に留置されるステントの例を示す図である。

以下、図面を参照して、デバイス施術支援装置、プログラム、方法及びシステムの各実施形態を説明する。なお、実施形態は、以下の内容に限られるものではない。また、１つの実施形態や変形例に記載された内容は、原則として他の実施形態や変形例にも同様に適用される。

（第１の実施形態）
図１を参照しながら、第１の実施形態に係るワークステーション１の構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係るワークステーション１の構成例を示すブロック図である。ワークステーション１は、デバイス施術支援装置の一例である。ワークステーション１は、図１に示されるように、メモリ１１と、ディスプレイ１２と、入力インターフェース１３と、ネットワークインターフェース１４と、処理回路１５とを有する。

メモリ１１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。例えば、メモリ１１は、診断結果データ１１１やデバイス情報ＤＢ（Data Base）１１２やシミュレーション用モデルデータ１１３を記憶する。図２Ａは、診断結果データ１１１の例を示す図である。診断結果データ１１１は、患者ＩＤ、診断画像（ＣＴ：コンピュータ断層画像、ＭＲ：磁気共鳴イメージング画像、ＵＬ：超音波診断画像等）、血圧、心拍数等の情報を含んでいる。診断画像については、直接に表示可能な形式に加工される前の投影データの形式で保持されていてもよく、その場合、必要に応じてワークステーション１側で投影データからの再構成が行われ、診断画像が取得される。

図２Ｂは、デバイス情報ＤＢ１１２の例を示す図である。デバイス情報ＤＢ１１２は、デバイスＩＤ、デバイスタイプ、デバイス形状、デバイスサイズ、デバイス硬さ等の項目を有している。デバイスタイプには、例えば、クリップ（僧房弁クリップ等）、人口弁（ＴＡＶＲ等）、金属糸、ステント等がある。デバイスＩＤは、デバイスタイプだけでなく、サイズまで特定された製品としてのデバイスを示している。それぞれのデバイスタイプに対応した施術の概要については後述する。

図２Ｃは、シミュレーション用モデルデータ１１３の例を示す図である。シミュレーション用モデルデータ１１３は、心臓モデル、冠動脈モデル等のデータを含んでいる。心臓モデルは、流体構造解析のシミュレーションを心臓の生体組織の動きと血液の流れに適用するためのデータ群であり、心臓内に施術で留置されたデバイスに働く力や、デバイスを支える生体組織に働く力等の算出等が可能となる。冠動脈モデルは、流体構造解析のシミュレーションを冠動脈の生体組織の動きと血液の流れに適用するためのデータ群であり、冠動脈内に施術で留置されたデバイスに働く力や、デバイスを支える生体組織に働く力等の算出等が可能となる。流体構造解析は、流体の力が構造の変形をもたらし、変位・変形する構造が流体の流れに影響を及ぼす関係を数学的に表す。

図１に戻り、メモリ１１は、その他に、ワークステーション１に含まれる処理回路１５がその機能を実現するためのプログラムを記憶する。メモリ１１は、ハードウェアによる非一過性の記憶媒体としても用いられる。

ディスプレイ１２は、各種の情報を表示する。ディスプレイ１２は、例えば、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイである。また、ディスプレイ１２は、デスクトップ型でもよいし、ワークステーション１本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。例えば、ディスプレイ１２は、操作者からの各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）等を出力する。また、ディスプレイ１２は、処理回路１５によって特定されたデバイス態様、すなわち、デバイスが留置された時点の生体領域の構造が変化しにくい態様等を出力する。このデバイス態様は、デバイスの機能に着目すれば、デバイスが無効化しにくい態様としてとらえることもできる。デバイスの無効化とは、血流がデバイスや生体組織に及ぼす力や生体組織の動きにより、デバイスの位置や角度がずれたり、ずれが大きくなってデバイスが生体組織から外れたり、支持部分の生体組織が破損してデバイスが外れたり、デバイスが変形・破損したりして、デバイスが機能しなくなってしまう状態になることをいうものとする。デバイスの位置や角度のずれは、デバイスと生体組織との接触部分の摩擦力の不足等により生ずる。

入力インターフェース１３は、操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路１５に出力する。例えば、入力インターフェース１３は、デバイス施術の支援対象情報（どの患者のどの部位にどういうデバイスを施術する際の支援であるのかを示す情報）等を操作者から受け付ける。例えば、入力インターフェース１３は、マウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、タッチパネル等により実現される。また、入力インターフェース１３は、ワークステーション１本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。

ネットワークインターフェース１４は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）やインターネット等のネットワークとの間でのデータ通信を行う。ネットワークインターフェース１４は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）である。

処理回路１５は、ワークステーション１全体の動作を制御する。例えば、処理回路１５は、生体構造情報取得機能１５１、デバイス構造情報取得機能１５２、デバイス態様候補取得機能１５３、流体構造解析シミュレーション機能１５４、デバイス態様特定機能１５５及び結果提示機能１５６を有する。処理回路１５は、例えば、プロセッサにより実現される。

例えば、処理回路１５は、メモリ１１から生体構造情報取得機能１５１に相当するプログラムを読み出して実行することにより、対象となる患者の生体構造情報を取得する。生体構造情報の詳細については後述する。生体構造情報取得機能１５１は、診断画像等から自ら生体構造情報を抽出して取得してもよいし、診断画像等から既に抽出された生体構造情報を取得してもよい。生体構造情報は、生体領域の構造情報の一例である。

また、例えば、処理回路１５は、メモリ１１からデバイス構造情報取得機能１５２に相当するプログラムを読み出して実行することにより、施術に用いられるデバイス又はデバイスタイプに対応するデバイス構造情報をデバイス情報ＤＢ１１２から取得する。デバイスタイプは特定されているが、適切なデバイスサイズが特定されていない場合、デバイス構造情報のうちのデバイスサイズは、選択可能な値がデバイス構造情報として取得される。デバイス構造情報の詳細については後述する。デバイス構造情報は、デバイスの構造情報の一例である。

また、例えば、処理回路１５は、メモリ１１からデバイス態様候補取得機能１５３に相当するプログラムを読み出して実行することにより、デバイスが留置される態様の候補を取得する。デバイスが留置される態様の候補（デバイス態様候補）は、治療の効果が期待されるとして医師等により指定されるデバイスの留置の仕方であり、デバイスが留置される生体組織上の位置やデバイスの角度（筒状のデバイスであれば軸に対する回転角度、生体組織に対する取付角度等）が含まれる。生体構造情報取得機能１５１、デバイス構造情報取得機能１５２及びデバイス態様候補取得機能１５３は、取得部の一例である。

また、例えば、処理回路１５は、メモリ１１から流体構造解析シミュレーション機能１５４に相当するプログラムを読み出して実行することにより、生体構造情報とデバイス構造情報とデバイス態様候補とに基づいて流体構造解析のシミュレーションを実行する。なお、流体構造解析シミュレーション機能１５４は、シミュレーション用モデルデータ１１３からデバイスの施術が予定される部位に応じたモデルデータを取得してシミュレーションを行う。流体構造解析シミュレーション機能１５４は、実行部の一例である。

また、例えば、処理回路１５は、メモリ１１からデバイス態様特定機能１５５に相当するプログラムを読み出して実行することにより、シミュレーションの結果に基づいて、デバイスが留置された時点の生体領域の構造が変化しにくい態様を、デバイス態様候補の中から特定する。本実施形態では、デバイスが留置された時点の生体領域の構造が変化しにくい態様として、施術の効果が確認され、かつデバイスが無効化しにくい態様を、デバイスが留置される態様の候補の中から特定している。なお、デバイスが留置される態様の候補の全て又は全範囲について、予め施術の効果が確認されているのであれば、施術の効果の確認は省略することができる。デバイス態様特定機能１５５は、特定部の一例である。

また、例えば、処理回路１５は、メモリ１１から結果提示機能１５６に相当するプログラムを読み出して実行することにより、デバイス態様候補の中から特定された、デバイスが留置された時点の生体領域の構造が変化しにくい態様をディスプレイ１２に出力する。結果提示機能１５６は、提示部の一例である。

なお、図１においては、生体構造情報取得機能１５１、デバイス構造情報取得機能１５２、デバイス態様候補取得機能１５３、流体構造解析シミュレーション機能１５４、デバイス態様特定機能１５５及び結果提示機能１５６の各処理機能が単一の処理回路１５によって実現される場合を示したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、処理回路１５は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路１５が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。

上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、あるいは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサはメモリ１１に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、メモリ１１にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。

図３は、第１の実施形態の処理例を示すフローチャートである。図３において、処理回路１５の各機能は、例えば、支援対象情報に従って処理を行う。支援対象情報は、予め医師等のユーザにより入力され、メモリ１１上に保持されている。図４Ａは、支援対象情報の例を示す図である。図４Ａにおいて、支援対象情報には、施術の対象となる患者ＩＤと、施術予定部位と、デバイス又はデバイスタイプと、施術の態様の候補とが含まれる。

図３に戻り、生体構造情報取得機能１５１は、支援対象情報（図４Ａ）の患者ＩＤ等に従い、診断結果データ１１１から該当する対象患者の診断結果を取得する（ステップＳ１）。診断結果には、図２Ａに示されたように、患者ＩＤ、診断画像（ＣＴ：コンピュータ断層画像、ＭＲ：磁気共鳴イメージング画像、ＵＬ：超音波診断画像等）、血圧、心拍数等の情報が含まれている。

図３に戻り、生体構造情報取得機能１５１は、支援対象情報（図４Ａ）の施術予定部位に従い、診断結果からデバイスを施術する予定の部位の生体構造情報を取得する（ステップＳ２）。図４Ｂは、生体構造情報の例を示す図である。図４Ｂにおいて、生体構造情報には、例えば、対象が心臓の弁の場合には、心臓形状、弁形状、弁性状、石灰化領域位置、心臓拍出量、血圧、心拍数等が含まれている。対象が冠動脈の場合には、血管太さ、血管硬さ、プラーク領域位置等が含まれている。心臓形状、弁形状、血管太さ、石灰化領域位置、プラーク領域位置等は、診断結果データ１１１に含まれる診断画像（ＣＴ：コンピュータ断層画像、ＭＲ：磁気共鳴イメージング画像、ＵＬ：超音波診断画像等）から直接に又は画像処理を介して取得される。なお、診断画像が再構成前の投影データ等である場合には、生体構造情報取得機能１５１の制御の元で投影データ等から再構成を行い、診断画像を取得することができる。また、弁性状、血管硬さ等は、診断画像が４Ｄ画像（時系列に沿って撮影された複数の診断画像）である場合、生体組織の動きの速さから、ある程度の判断が行える。すなわち、動きが速い生体組織は柔らかく、動きが遅い生体組織は硬いと推定される。また、生体構造情報として、血液の流速、流量、向き等の情報が用いられる場合もある。これらは、磁気共鳴イメージング装置や超音波診断装置から取得することができる。

図３に戻り、デバイス構造情報取得機能１５２は、支援対象情報（図４Ａ）のデバイス又はデバイスタイプに従い、施術に用いられるデバイス又はデバイスタイプに対応するデバイス構造情報をデバイス情報ＤＢ１１２から取得する（ステップＳ３）。施術に用いられるデバイスが、サイズまで含めて特定されている場合はデバイスＩＤが確定するが、サイズに選択肢があり、適切なサイズが決められていない場合は、デバイスタイプによる特定を可能とする。デバイス情報ＤＢ１１２は、図２Ｂに示されたように、デバイスＩＤやデバイスタイプに対して、デバイス形状、デバイスサイズ、デバイス硬さ等が対応付けられており、デバイス構造情報取得機能１５２は、施術に用いられるデバイス又はデバイスタイプに対応するデバイス形状、デバイスサイズ、デバイス硬さ等をデバイス構造情報として取得する。図４Ｃは、デバイス構造情報の例を示す図であり、デバイス形状、デバイスサイズ、デバイス硬さ等を含んでいる。

図３に戻り、デバイス態様候補取得機能１５３は、支援対象情報（図４Ａ）から、デバイスが施術される態様の候補を取得する（ステップＳ４）。例えば、デバイスの性質から、施術される位置や角度等の大まかな範囲が定まっている場合には、その範囲がデフォルトで態様の候補となる。また、医師等のユーザにより、施術される位置や角度等の範囲が指定（入力）されている場合には、その範囲が態様の候補となる。

次いで、流体構造解析シミュレーション機能１５４は、生体構造情報取得機能１５１により取得された生体領域構造情報と、デバイス構造情報取得機能１５２により取得されたデバイス構造情報と、デバイス態様候補取得機能１５３により取得された態様の候補とに基づいて、デバイスが留置された生体領域における流体構造解析シミュレーションを実行する（ステップＳ５）。

図５Ａ及び図５Ｂは、僧房弁２２に装着されるクリップ２３の例を示す図であり、図５Ａは心臓２の縦方向の断面を示し、図５Ｂは左心房２１の内部で僧房弁２２付近を上方から見た状態を示している。図５Ａ及び図５Ｂにおいて、心臓２及びその構成要素である左心房２１や僧房弁２２の形状等の構造情報は、生体構造情報により表される。また、僧房弁２２の２枚の弁葉の重なる中央付近には、デバイスとしてクリップ２３が施術により留置される。クリップ２３は、大動脈等から挿入されるカテーテル等により装着される。クリップ２３の構造情報は、デバイス構造情報により表される。なお、ここではクリップ２３のサイズは特定されており、最適なサイズをシミュレーションから得る必要はないものとする。

また、図５Ｃは、クリップ２３の位置および角度の例を示す図であり、図５Ｂの右方向又は左方向から見た状態の図である。僧房弁２２の弁葉の重なりの中央部を基準（０）とした左右方向の距離ｘ（例えば、右方向はプラスの値、左方向はマイナスの値）、真上の方向を基準（０）とした取付の角度θ（例えば、時計方向はプラスの値、反時計方向はマイナスの値）とする。ここで、クリップ２３の留置の態様の候補としては、例えば、所定範囲の位置ｘと角度θとで与えられる。

流体構造解析シミュレーション機能１５４は、留置の態様の候補に含まれる個々の候補（留置の態様の候補が範囲で与えられる場合は、その範囲内に含まれる個々の態様）について流体構造解析シミュレーションを実行する。すなわち、流体構造解析シミュレーション機能１５４は、位置ｘと角度θとを指定された範囲内で所定の刻みで変化させつつ、それらの組み合わせについて流体構造解析シミュレーションを実行する。流体構造解析シミュレーションは、シミュレーション用モデルデータ１１３の心臓モデルに従って行われ、心臓の全フェーズ（収縮、拡張等）における生体組織の変形及び血液の流れが再現される。

シミュレーションに際して、デバイスであるクリップ２３を外そうとする力（負荷）やデバイスであるクリップ２３を保持している生体組織を破損させようとする力（負荷）が求められる。クリップ２３が無効化するのは、血流による力又は生体組織の動きによりクリップ２３が所定の位置からずれたり、ずれが大きくなって外れたりする場合と、クリップ２３を支持する生体組織の部分が破損してクリップ２３が外れる場合と、クリップ２３が変形したり破損したりして機能しなくなる場合等の種々の場合がある。

図５Ｄは、クリップ２３の位置による力の変化の例を示す図であり、図５Ｅは、クリップ２３の角度による力の変化の例を示す図である。図５Ｄ及び図５Ｅでは、位置ｘ及び角度θに対する力（負荷）を別々に示したが、位置ｘと角度θとの組み合わせに対して作用する力が求められる。また、クリップ２３に働く力が所定の値（閾値）を超える場合にはクリップ２３が外れることがシミュレーションで示され、生体組織に働く力が所定の値（閾値）を超える場合には生体組織が破損する（その結果、クリップ２３が外れる）ことがシミュレーションで示される。クリップ２３の外れや生体組織の破損は、シミュレーションの乱数的要因により発生したり発生しなかったりするため、発生確率（シミュレーションの実行回数当たりの発生回数）により外れやすさや破損しやすさがわかる。

図６Ａ～図６Ｃは、大動脈弁に置換される人口弁２５の例を示す図である。図６Ａは心臓２の縦方向の断面を示しており、大動脈２４の付け根の大動脈弁の位置に、人口弁２５が置換して装着（留置）されている。図６Ｂは人口弁２５を正面斜め上側から見た状態を示し、図６Ｃは人口弁２５を底面側から見た状態を示している。人口弁２５は、大動脈等から挿入されるカテーテル等により装着される。心臓２及びその周辺の構成要素である大動脈２４の形状等の構造情報は、生体構造情報により表される。人口弁２５の構造情報は、デバイス構造情報により表される。なお、ここでは人口弁２５のサイズ（径、長さ等）は特定されておらず、人口弁２５のデバイスタイプだけが与えられ、最適なサイズがシミュレーションから得られるものとする。人口弁２５の留置の態様の候補としては、例えば、元々の大動脈弁のあった弁輪の位置を基準とした血流方向の位置の範囲と、人口弁２５のサイズ（径、長さ）の選択肢と、装着の角度（血流方向に対する軸の回転角度）等が与えられる。

流体構造解析シミュレーション機能１５４は、人口弁２５のサイズ（径、長さ）の候補に対して、位置（大動脈の血流方向の長さ）、角度（血流方向に対する軸の回転角度）等をそれぞれ所定の刻みで変化させつつ、それらの組み合わせについて流体構造解析シミュレーションを実行する。流体構造解析シミュレーションは、シミュレーション用モデルデータ１１３の心臓モデルに従って行われ、心臓の全フェーズ（収縮、拡張等）における生体組織の変形及び血液の流れが再現される。この際、デバイスである人口弁２５を外そうとする力やデバイスである人口弁２５を保持している生体組織を破損させようとする力が求められる。人口弁２５が留置される大動脈弁付近に石灰化領域がある場合、生体組織に過剰な力がかかりやすく、人口弁２５のずれや生体組織が破損を起こす可能性がある。また、人口弁２５に働く力が所定の値（閾値）を超える場合には人口弁２５が外れることがシミュレーションで示され、生体組織に働く力が所定の値（閾値）を超える場合には生体組織が破損することがシミュレーションで示される。人口弁２５の外れや生体組織の破損は、シミュレーションの乱数的要因により発生したり発生しなかったりするため、発生確率（シミュレーションの実行回数当たりの発生回数）により外れやすさや破損しやすさがわかる。

図７は、僧房弁２２の周囲の絞り込みに使われる金属糸２７の例を示す図である。図７は、僧房弁２２を左心房内で上側又は下側から見た状態を示しており、２６ａ又は２６ｂを始終点として金属糸２７により僧房弁２２の周囲が縫われている。僧房弁２２の閉鎖が不完全で逆流が発生している場合には、僧房弁２２の周囲の周長が縮められることで、不完全な閉鎖が改善し、逆流が少なくなる。金属糸２７による施術は、大動脈等から挿入されるカテーテル等により行われる。心臓２及びその構成要素である左心房や僧房弁２２の形状等の構造情報は、生体構造情報により表される。金属糸２７の構造情報は、デバイス構造情報により表される。金属糸２７の留置の態様の候補としては、金属糸２７を縫いつける軌跡、ピッチ等が与えられる。

流体構造解析シミュレーション機能１５４は、金属糸２７を縫いつける軌跡、ピッチ等をそれぞれ所定の刻みで変化させつつ、それらの組み合わせについて流体構造解析シミュレーションを実行する。流体構造解析シミュレーションは、シミュレーション用モデルデータ１１３の心臓モデルに従って行われ、心臓の全フェーズ（収縮、拡張等）における生体組織の変形及び血液の流れが再現される。この際、デバイスである金属糸２７を外そうとする力、すなわち金属糸２７を保持している生体組織を破損させようとする力が求められる。また、金属糸２７に働く力、すなわち生体組織に働く力が所定の値（閾値）を超える場合には生体組織が破損することがシミュレーションで示される。生体組織の破損は、シミュレーションの乱数的要因により発生したり発生しなかったりするため、発生確率（シミュレーションの実行回数当たりの発生回数）により破損しやすさがわかる。

なお、僧房弁に限らず、心臓弁を糸により施術するものとして、他にも種々のものが提供されている。例えば、糸（金属でない場合もある）を使用し、心臓弁の位置する管の外壁を糸で縛ることにより、心臓弁領域の径を狭め、結果として心臓弁が正しく閉鎖されるようにするものがある。例えるなら、風船の口を糸で縛るような状態となる。ただし、風船と違って完全には口を閉鎖せず、糸で形成する輪の経を施術前の心臓弁よりも狭くすることにより、正しく閉鎖ができない心臓弁を閉鎖できるようにするものである。

また、その他の例として、糸（金属でない場合もある）を使用し、心臓弁の位置する管の内壁の数点を糸で縫合することにより、心臓弁領域の径を狭め、結果として心臓弁が正しく閉鎖されるようにするものがある。例えるなら、円筒型のホースの一部を指で「つまむ」ことにより、円筒の径を狭めるような状態となる。

図８は、冠動脈３内に留置されるステント３２の例を示す図である。図８は、冠動脈３を長さ方向に沿って縦に割った状態を示しており、プラーク３１等による狭窄部位の内部にステント３２が留置された状態を示している。ステント３２は、動脈等から挿入されるカテーテル等により装着される。プラーク３１を含む冠動脈３の形状等の構造情報は、生体構造情報により表される。ステント３２の構造情報は、デバイス構造情報により表される。なお、ここではステント３２のサイズ（径、長さ等）は特定されておらず、ステント３２のデバイスタイプだけが与えられ、最適なサイズがシミュレーションから得られるものとする。ステント３２の留置の態様の候補としては、例えば、プラーク３１の最も厚い位置を基準とした冠動脈３の血流方向の位置の範囲と、ステント３２のサイズ（径、長さ）の選択肢と、装着の角度（血流方向に対する軸の回転角度）等が与えられる。ステント３２の径が小さかったり長さが短かったりする場合、生体組織との摩擦力が小さくなり、血流の下流側にステント３２がずれてしまう場合がある。ステント３２の径や長さが大きすぎると血管が破損してしまう場合がある。

流体構造解析シミュレーション機能１５４は、ステント３２のサイズ（径、長さ）の候補に対して、位置（大動脈の血流方向の長さ）、角度（血流方向に対する軸の回転角度）等をそれぞれ所定の刻みで変化させつつ、それらの組み合わせについて流体構造解析シミュレーションを実行する。流体構造解析シミュレーションは、シミュレーション用モデルデータ１１３の冠動脈モデルに従って行われ、生体組織の変形及び血液の流れが再現される。この際、デバイスであるステント３２を外そうとする力やデバイスであるステント３２を保持している生体組織を破損させようとする力が求められる。ステント３２が留置される部分のプラーク３１により生体組織に偏った力がかかり、ステント３２のずれや生体組織が破損を起こす可能性がある。また、ステント３２に働く力が所定の値（閾値）を超える場合にはステント３２が外れることがシミュレーションで示され、生体組織に働く力が所定の値（閾値）を超える場合には生体組織が破損することがシミュレーションで示される。ステント３２の外れや生体組織の破損は、シミュレーションの乱数的要因により発生したり発生しなかったりするため、発生確率（シミュレーションの実行回数当たりの発生回数）により外れやすさや破損しやすさがわかる。

なお、上述の各シミュレーションに必要な情報のうち生体構造情報又はデバイス構造情報で特定されない情報については、例えば、一般的な情報がデフォルトとして採用される。デフォルトとして採用される情報は、固定的に用いられてもよいし、ランダムに用いられてもよい。また、施術後に患者が激しい運動をした場合等にデバイスが無効化しないように、患者の定常状態における血圧等に基づくシミュレーションだけでなく、血圧を高めた高負荷状態を生体構造情報に反映（血圧が高くなることで、血管や心臓の形状が拡張し、血流も増大）させたシミュレーションも行われる。また、上述の各シミュレーションでは、デバイスやデバイスを支持する生体組織に働く力だけではなく、施術の本来の目的である血流等が正常に行われるかどうかの確認のためのシミュレーションも同時に行われる。なお、デバイスの具体例についていくつか説明したが、本実施形態で対象となるデバイスは説明されたものに限られない。

図３に戻り、デバイス態様特定機能１５５は、シミュレーションの結果から、施術の効果が確認され、かつデバイスが無効化しにくい態様を特定する（ステップＳ６）。施術の効果としては、図５Ａのクリップ２３及び図７の金属糸２７については、僧房弁２２が正常に動作すること（逆流が閾値以下になること）である。図６Ａの人口弁２５の場合、人口弁２５が正常に動作することである。図８のステント３２については、冠動脈３の血流が正常に行われることである。デバイスが無効化しにくい態様としては、施術の効果が確認されることを条件に、留置の態様の候補のうち、デバイスを外そうとする力、生体組織を破損させようとする力、デバイスが外れる確率、生体組織が破損する確率のそれぞれの総合判断により、トータルとしてデバイスが無効化しにくい態様が一つ又は複数選ばれる。デバイスのサイズが特定されていない場合、デバイスが無効化しにくい態様には、デバイスのサイズも含められる。図５Ｃのクリップ２３の場合、位置ｘ、角度θ等の適切な値又は値の範囲が求められる。図６Ａの人口弁２５の場合、径、長さ、角度等の適切な値又は値の範囲が求められる。図７の金属糸２７の場合、金属糸２７の適切な軌跡、ピッチ等の値又は値の範囲が求められる。図８のステント３２の場合、ステント３２の適切な径、長さ、角度等の値又は値の範囲が求められる。

なお、施術の効果が確認され、かつデバイスが無効化しにくい態様であっても、患者への負担の軽減の観点から、デバイスの過剰な大型化は避け、必要最小限のサイズに留め、患者への負担が大きい態様を除外することが望ましい。例えば、図７のステント３２は、長いほど生体組織との摩擦力が増え、位置ずれの危険性は少なくなるが、長いステント３２は生体組織へ負担を与えるため、位置ずれを起こす確率が所定値以下になれば、それ以上の長さを態様に含めないようにする。なお、デバイスが生体組織に及ぼす悪影響はシミュレーションから明らかになる場合もあり（例えば、デバイスの端部が生体組織を破損等）、そのような悪影響が発生した場合は施術の効果が確認されないものとして態様から排除してもよい。

図３に戻り、結果提示機能１５６は、デバイス態様特定機能１５５により特定されたデバイスが無効化しにくい態様を提示する（ステップＳ７）。例えば、結果提示機能１５６は、デバイスが無効化しにくい態様をディスプレイ１２に表示する。デバイスのサイズが特定されていない場合、シミュレーションに用いられたデバイスのサイズも態様毎に表示される。デバイスが無効化しにくい態様が複数ある場合には、無効化しにくい順に態様をランキング表示してもよい。医師等のユーザは、提示されたデバイスが無効化しにくい態様を参考にして、実際の施術を実施することができる。施術に際して、使用するデバイスの選択とデバイスの留置を試行錯誤しなくてもよくなり、施術の時間が短くなり、医師と患者の双方の負担が軽減する。

図３に示されたステップＳ１、Ｓ２は、生体構造情報取得機能１５１に対応するステップである。ステップＳ１、Ｓ２は、処理回路１５がメモリ１１から生体構造情報取得機能１５１に対応するプログラムを読み出し実行することにより、生体構造情報取得機能１５１が実現されるステップである。

図３に示されたステップＳ３は、デバイス構造情報取得機能１５２に対応するステップである。ステップＳ３は、処理回路１５がメモリ１１からデバイス構造情報取得機能１５２に対応するプログラムを読み出し実行することにより、デバイス構造情報取得機能１５２が実現されるステップである。

図３に示されたステップＳ４は、デバイス態様候補取得機能１５３に対応するステップである。ステップＳ４は、処理回路１５がメモリ１１からデバイス態様候補取得機能１５３に対応するプログラムを読み出し実行することにより、デバイス態様候補取得機能１５３が実現されるステップである。

図３に示されたステップＳ５は、流体構造解析シミュレーション機能１５４に対応するステップである。ステップＳ５は、処理回路１５がメモリ１１から流体構造解析シミュレーション機能１５４に対応するプログラムを読み出し実行することにより、流体構造解析シミュレーション機能１５４が実現されるステップである。

図３に示されたステップＳ６は、デバイス態様特定機能１５５に対応するステップである。ステップＳ６は、処理回路１５がメモリ１１からデバイス態様特定機能１５５に対応するプログラムを読み出し実行することにより、デバイス態様特定機能１５５が実現されるステップである。

図３に示されたステップＳ７は、結果提示機能１５６に対応するステップである。ステップＳ７は、処理回路１５がメモリ１１から結果提示機能１５６に対応するプログラムを読み出し実行することにより、結果提示機能１５６が実現されるステップである。

なお、図３で説明したフローチャートにおける処理の順序は、結果に本質的な影響を与えない範囲で変えてもよい。

（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態では、ワークステーション１において医師等のユーザからの支援要求に基づいて流体構造解析シミュレーションを実行し、結果をワークステーション１で表示するものであった。しかし、医師等のユーザがタブレット端末等からクラウド上のサービスに対して支援要求を行い、主要な処理をクラウド上で行って結果を応答し、タブレット端末等で結果を表示するようにすることもできる。

この場合、図１のワークステーション１は、インターネット等のオープンなネットワーク上に配置され、タブレット端末等からアクセス可能にされる。動作は図３のフローチャートとほぼ同様であるが、若干の違いがある。すなわち、フローチャートが従う支援対象情報（図４Ａ）はタブレット端末等から入力される。そして、ステップＳ７におけるデバイスが無効化しにくい態様の提示は、ワークステーション１からタブレット端末等に対してデバイスが無効化しにくい態様を示すデータが送信され、タブレット端末等においてデバイスが無効化しにくい態様が表示される。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、デバイスの施術の効果が確認され、かつデバイスが無効化しにくい留置の態様を提示できるようにして、デバイスの施術を支援することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１ ワークステーション
１５１ 生体構造情報取得機能
１５２ デバイス構造情報取得機能
１５３ デバイス態様候補取得機能
１５４ 流体構造解析シミュレーション機能
１５５ デバイス態様特定機能
１５６ 結果提示機能

Claims (9)

1. 施術の対象となる患者の生体領域の構造情報と、前記施術に用いられるデバイスの構造情報と、前記デバイスが留置される態様の候補とを取得する取得部と、
   前記生体領域の構造情報と前記デバイスの構造情報と前記態様の候補とに基づいて、前記デバイスが留置された前記生体領域における流体構造解析のシミュレーションを実行する実行部と、
   前記シミュレーションの結果と、留置された前記デバイスの位置情報とを用いて、前記デバイスに掛かる力の大きさを求め、当該力の大きさと所定の閾値との比較により前記デバイスが無効化される発生確率及び前記デバイスを支持する前記生体領域の部分の破損の発生確率を求め、前記デバイスが無効化される発生確率及び前記デバイスを支持する前記生体領域の部分の破損の発生確率に基づいて、前記デバイスが留置された時点の前記デバイスの外れにくい態様と前記生体領域の構造が変化しにくい態様として前記デバイスを支持する前記生体領域の部分が破損しにくい態様を、前記態様の候補の中から特定する特定部と、
   特定された前記態様を提示する提示部と
   を備える、デバイス施術支援装置。
2. 前記取得部は、前記患者の診断画像から生体組織の形状を含む前記生体領域の構造情報を取得する、
   請求項１に記載のデバイス施術支援装置。
3. 前記取得部は、前記患者の時系列に沿って撮影された複数の診断画像から生体組織の硬さを含む前記生体領域の構造情報を取得する、
   請求項１又は２に記載のデバイス施術支援装置。
4. 前記実行部は、前記態様の候補に含まれる個々の候補について前記シミュレーションを実行する、
   請求項１～３のいずれか一つに記載のデバイス施術支援装置。
5. 前記実行部は、前記デバイスの構造情報によりサイズが特定されない場合、前記デバイスのサイズを複数通り変えて前記シミュレーションを実行する、
   請求項１～４のいずれか一つに記載のデバイス施術支援装置。
6. 前記実行部は、前記患者の定常状態に加えて高負荷状態を前記生体領域の構造情報に反映させて前記シミュレーションを実行する、
   請求項１～５のいずれか一つに記載のデバイス施術支援装置。
7. 施術の対象となる患者の生体領域の構造情報と、前記施術に用いられるデバイスの構造情報と、前記デバイスが留置される態様の候補とを取得し、
   前記生体領域の構造情報と前記デバイスの構造情報と前記態様の候補とに基づいて、前記デバイスが留置された前記生体領域における流体構造解析のシミュレーションを実行し、
   前記シミュレーションの結果と、留置された前記デバイスの位置情報とを用いて、前記デバイスに掛かる力の大きさを求め、当該力の大きさと所定の閾値との比較により前記デバイスが無効化される発生確率及び前記デバイスを支持する前記生体領域の部分の破損の発生確率を求め、前記デバイスが無効化される発生確率及び前記デバイスを支持する前記生体領域の部分の破損の発生確率に基づいて、前記デバイスが留置された時点の前記デバイスの外れにくい態様と前記生体領域の構造が変化しにくい態様として前記デバイスを支持する前記生体領域の部分が破損しにくい態様を、前記態様の候補の中から特定し、
   特定された前記態様を提示する、
   各処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
8. 施術の対象となる患者の生体領域の構造情報と、前記施術に用いられるデバイスの構造情報と、前記デバイスが留置される態様の候補とを取得し、
   前記生体領域の構造情報と前記デバイスの構造情報と前記態様の候補とに基づいて、前記デバイスが留置された前記生体領域における流体構造解析のシミュレーションを実行し、
   前記シミュレーションの結果と、留置された前記デバイスの位置情報とを用いて、前記デバイスに掛かる力の大きさを求め、当該力の大きさと所定の閾値との比較により前記デバイスが無効化される発生確率及び前記デバイスを支持する前記生体領域の部分の破損の発生確率を求め、前記デバイスが無効化される発生確率及び前記デバイスを支持する前記生体領域の部分の破損の発生確率に基づいて、前記デバイスが留置された時点の前記デバイスの外れにくい態様と前記生体領域の構造が変化しにくい態様として前記デバイスを支持する前記生体領域の部分が破損しにくい態様を、前記態様の候補の中から特定し、
   特定された前記態様を提示する、
   各処理をコンピュータが実行する、方法。
9. 施術の対象となる患者の生体領域の構造情報と、前記施術に用いられるデバイスの構造情報と、前記デバイスが留置される態様の候補とを取得する取得部と、
   前記生体領域の構造情報と前記デバイスの構造情報と前記態様の候補とに基づいて、前記デバイスが留置された前記生体領域における流体構造解析のシミュレーションを実行する実行部と、
   前記シミュレーションの結果と、留置された前記デバイスの位置情報とを用いて、前記デバイスに掛かる力の大きさを求め、当該力の大きさと所定の閾値との比較により前記デバイスが無効化される発生確率及び前記デバイスを支持する前記生体領域の部分の破損の発生確率を求め、前記デバイスが無効化される発生確率及び前記デバイスを支持する前記生体領域の部分の破損の発生確率に基づいて、前記デバイスが留置された時点の前記デバイスの外れにくい態様と前記生体領域の構造が変化しにくい態様として前記デバイスを支持する前記生体領域の部分が破損しにくい態様を、前記態様の候補の中から特定する特定部と、
   特定された前記態様を提示する提示部と
   を備える、システム。
   

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