JP7286380B2 - 医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム - Google Patents

医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP7286380B2
JP7286380B2 JP2019069641A JP2019069641A JP7286380B2 JP 7286380 B2 JP7286380 B2 JP 7286380B2 JP 2019069641 A JP2019069641 A JP 2019069641A JP 2019069641 A JP2019069641 A JP 2019069641A JP 7286380 B2 JP7286380 B2 JP 7286380B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
heart
medical image
image processing
function
chest
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019069641A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2020168041A (ja
Inventor
一郎 佐久間
稔 小野
恵理子 前田
寛 縄田
治雄 山内
弘之 月原
賢司 井野
文将 重
克彦 藤本
卓弥 坂口
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Canon Medical Systems Corp
University of Tokyo NUC
Original Assignee
Canon Medical Systems Corp
University of Tokyo NUC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Canon Medical Systems Corp, University of Tokyo NUC filed Critical Canon Medical Systems Corp
Priority to JP2019069641A priority Critical patent/JP7286380B2/ja
Priority to US16/835,840 priority patent/US11348244B2/en
Priority to EP20167334.0A priority patent/EP3719810A1/en
Priority to CN202010248711.6A priority patent/CN111789674B/zh
Publication of JP2020168041A publication Critical patent/JP2020168041A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7286380B2 publication Critical patent/JP7286380B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
    • G06T7/0016—Biomedical image inspection using an image reference approach involving temporal comparison
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G06T7/74—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods involving reference images or patches
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/40—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mechanical, radiation or invasive therapies, e.g. surgery, laser therapy, dialysis or acupuncture
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
    • A61B2034/101—Computer-aided simulation of surgical operations
    • A61B2034/102—Modelling of surgical devices, implants or prosthesis
    • A61B2034/104—Modelling the effect of the tool, e.g. the effect of an implanted prosthesis or for predicting the effect of ablation or burring
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
    • A61B2034/101—Computer-aided simulation of surgical operations
    • A61B2034/105—Modelling of the patient, e.g. for ligaments or bones
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
    • A61B2034/107—Visualisation of planned trajectories or target regions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10132—Ultrasound image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30048—Heart; Cardiac

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラムに関する。
従来、心臓の手術を支援するための技術として、医用画像診断装置によって収集された画像データを用いて心臓の手術をシミュレートする技術が知られている。例えば、このような技術の一例として、開胸手術前に、心臓の弁及び弁基部とグラフト（人工血管）とを接合する手術における最適な縫合位置をシミュレートする技術が知られている。しかしながら、このような従来技術において、開胸及び閉胸による心臓の変形を考慮したものは存在しておらず、そのため、心臓の手術を適切に支援することが難しい場合があった。
国際公開第２０１３／０３１７４２号 特開２００９－０２２７３３号公報 特開２０１４－１０８３１３号公報
本発明が解決しようとする課題は、心臓の手術をより適切に支援することである。
実施形態に係る医用画像処理装置は、取得部と、推定部と、出力部とを備える。取得部は、心臓の形状及び性状に関する特徴量を取得する。推定部は、前記特徴量を用いて、開胸後及び閉胸後の前記心臓の状態を推定する。出力部は、推定された前記心臓の状態に関するパラメータをディスプレイに出力する。
図１は、本実施形態に係る医用画像処理装置の構成の一例を示す図である。 図２は、本実施形態に係る取得機能による特徴量の取得の一例を示す図である。 図３は、本実施形態に係る推定機能による胸部を開く角度の設定の一例を示す図である。 図４は、本実施形態に係る推定機能による開胸後のシミュレーションの一例を示す図である。 図５は、本実施形態に係る推定機能による開胸後のシミュレーションの一例を示す図である。 図６は、本実施形態に係る推定機能による大動脈弁の機能を回復させる手技のシミュレーションの一例を示す図である。 図７は、本実施形態に係る推定機能によるグラフトと大動脈とを接合する手技のシミュレーションの一例を示す図である。 図８は、本実施形態に係る出力機能による心臓の状態に関するパラメータの出力の一例を示す図である。 図９は、本実施形態に係る出力機能による心臓の状態に関するパラメータの出力の一例を示す図である。 図１０は、本実施形態に係る医用画像処理装置によって行われる処理の処理手順を示すフローチャートである。
以下、図面を参照しながら、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラムの実施形態について詳細に説明する。
図１は、本実施形態に係る医用画像処理装置の構成の一例を示す図である。
例えば、図１に示すように、本実施形態に係る医用画像処理装置１００は、ネットワーク２００を介して、医用画像診断装置３００及び医用画像保管装置４００と相互に通信可能に接続される。
医用画像診断装置３００は、画像診断等に用いられる被検体の医用画像を取得する。具体的には、医用画像診断装置３００は、医用画像として、被検体の２次元画像データや３次元画像データ（ボリュームデータとも呼ばれる）を生成する。例えば、医用画像診断装置３００は、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、磁気共鳴イメージング（Magnetic Resonance Imaging：ＭＲＩ）装置、超音波診断装置等である。
医用画像保管装置４００は、ネットワーク２００を介して、医用画像診断装置３００から画像データを取得し、取得した画像データを自装置内の記憶回路に記憶させる。例えば、医用画像保管装置４００は、サーバやワークステーション等のコンピュータ機器によって実現される。
医用画像処理装置１００は、ネットワーク２００を介して医用画像診断装置３００又は医用画像保管装置４００から画像データを取得し、取得した画像データに対して各種画像処理を行う。例えば、医用画像処理装置１００は、サーバやワークステーション、パーソナルコンピュータ、タブレット端末等のコンピュータ機器によって実現される。
具体的には、医用画像処理装置１００は、ネットワーク（NetWork：ＮＷ）インタフェース１１０、記憶回路１２０、入力インタフェース１３０、ディスプレイ１４０、及び処理回路１５０を有する。
ＮＷインタフェース１１０は、ネットワーク２００を介して接続された他の装置と医用画像処理装置１００との間で送受信される各種データの伝送及び通信を制御する。具体的には、ＮＷインタフェース１１０は、処理回路１５０に接続されており、医用画像診断装置３００又は医用画像保管装置４００から受信した画像データを処理回路１５０に出力する。例えば、ＮＷインタフェース１１０は、ネットワークカードやネットワークアダプタ、ＮＩＣ（Network Interface Controller）等によって実現される。
記憶回路１２０は、各種データを記憶する。具体的には、記憶回路１２０は、処理回路１５０に接続されており、処理回路１５０から送られる命令に応じて、入力された画像データを記憶し、又は、記憶している画像データを処理回路１５０に出力する。例えば、記憶回路１２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。なお、記憶回路１２０は、記憶部の一例である。
入力インタフェース１３０は、操作者から各種指示及び各種情報の入力操作を受け付ける。具体的には、入力インタフェース１３０は、処理回路１５０に接続されており、操作者から受け取った入力操作を電気信号へ変換し制御回路へと出力する。例えば、入力インタフェース１３０は、関心領域（Region Of Interest：ＲＯＩ）の設定等を行うためのトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力インタフェース、及び音声入力インタフェース等によって実現される。なお、本明細書において、入力インタフェース１３０は、マウス、キーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を制御回路へ出力する電気信号の処理回路も入力インタフェース１３０の例に含まれる。
ディスプレイ１４０は、処理回路１５０に接続され、処理回路１５０から出力される各種情報及び各種画像データを表示する。例えば、ディスプレイ１４０は、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）モニタ、タッチパネル等によって実現される。
処理回路１５０は、入力インタフェース１３０を介して操作者から受け付けた入力操作に応じて、医用画像処理装置１００の構成要素を制御する。例えば、処理回路１５０は、ＮＷインタフェース１１０から出力される画像データを記憶回路１２０に記憶させる。また、例えば、処理回路１５０は、記憶回路１２０から画像データを読み出し、ディスプレイ１４０に表示する。例えば、処理回路１５０は、プロセッサによって実現される。
以上、本実施形態に係る医用画像処理装置１００の全体構成について説明した。このような構成のもと、本実施形態に係る医用画像処理装置１００は、医用画像診断装置３００によって収集された画像データを用いて、心臓の手術をシミュレートする機能を有している。
例えば、このような心臓の手術をシミュレートする技術の一例として、開胸手術前に、心臓の弁及び弁基部とグラフト（人工血管）とを接合する手術における最適な縫合位置をシミュレートする技術が知られている。しかしながら、このような従来技術において、開胸及び閉胸による心臓の変形を考慮したものは存在しておらず、そのため、心臓の手術を適切に支援することが難しい場合があった。
例えば、大動脈弁閉鎖不全症の患者に対し、自己弁を温存する手術の一つにDavid手術がある。David手術では、弁及び弁基部をグラフトに縫合する位置は、開胸状態にて医師が決める。また、David手術では、術中に縫合した位置が閉胸後にどこに移動するかは、閉胸してみないと分からない。そのため，David手術は、弁の耐久性が長く、また、抗凝固材の服用が要らないためＱＯＬ（Quality Of Life）の高い手術にもかかわらず、手術の難しさのために、施術が避けられてしまう場合もあった。
このようなことから、本実施形態に係る医用画像処理装置１００は、心臓の手術をより適切に支援することができるように構成されている。以下、このような構成を有する医用画像処理装置１００について、詳細に説明する。なお、以下では、心臓の手術の一例として、大動脈弁の手術をシミュレートする場合の例を説明する。
具体的には、処理回路１５０が、取得機能１５１と、推定機能１５２と、出力機能１５３とを有する。なお、取得機能１５１は、取得部の一例である。また、推定機能１５２は、推定部の一例である。また、出力機能１５３は、出力部の一例である。
取得機能１５１は、心臓の形状及び性状に関する特徴量を取得する。
ここで、取得機能１５１は、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、超音波診断装置及びデータベースの少なくとも一つから特徴量を取得する。また、取得機能１５１は、特徴量として、心臓の形状データ、心臓の硬さ、心臓の圧力、及び、心臓の質量の少なくとも一つを取得する。なお、ここで形状データとはＸ線ＣＴ装置などにより取得された形態画像のボリュームデータのみならず、心臓の組織の表面位置の空間分布を記録した表面データであってもよい。また、ここで取得機能１５１が取得する「心臓」とは、心臓における心室、心房、心臓弁に加え、心室、心房、心臓弁に接続される大動脈や冠動脈などの血管も含むものとする。一例として、心臓の形状データとして、心室、心房、心臓弁、冠動脈、大動脈を含むＣＴボリュームデータをＸ線ＣＴ装置より取得するものとして実施形態の説明を行う。
まず、取得機能１５１は、心臓の形状に関する特徴量を取得する。
例えば、取得機能１５１は、ＮＷインタフェース１１０を介して、Ｘ線ＣＴ装置によって収集されたＣＴ画像や、ＭＲＩ装置によって収集されたＭＲ画像を取得し、取得した画像から、心臓の一部、大動脈の一部、及び、大動脈弁のボリュームデータを取得する。
取得したボリュームデータの境界には、境界条件を設定する。例えば、取得機能１５１は、心臓が体内で他の部位に固着されている範囲の内側の領域のボリュームデータを取得し、固定端とみなす。または、取得機能１５１は、手術中に固定される領域のボリュームデータを取得し、固定端とみなす。ここで取得される領域が、シミュレーションの対象領域となる。
図２は、本実施形態に係る取得機能１５１による特徴量の取得の一例を示す図である。
例えば、図２に示すように、取得機能１５１は、ＣＴ画像やＭＲ画像等から、心臓２１、大動脈２２の一部、及び大動脈弁２３を含むボリュームデータを取得する。このとき、取得機能１５１は、大動脈２２については、大動脈弓２４に固着されている部分の直前までの範囲を取得する。
さらに、取得機能１５１は、記憶回路１２０に予め記憶されたカタログ値等から、又は、実測により、グラフトの形状（寸法を含む）を取得する。
なお、取得機能１５１は、大静脈、肺動脈、肺静脈の一部のボリュームデータをさらに取得してもよい。これにより、シミュレーションをより正確に行えるようになる。
次に、取得機能１５１は、心臓の性状に関する特徴量を取得する。
例えば、取得機能１５１は、ＮＷインタフェース１１０を介して、超音波診断装置によって収集された超音波画像を取得し、取得した画像から、心臓の硬さ、大動脈等の血管の硬さ、心臓弁の硬さの情報を取得する。または、取得機能１５１は、記憶回路１２０に予め記憶されたデータベース等から、心臓の硬さ、大動脈等の血管の硬さ、心臓弁の硬さの情報を取得する。
ここで、硬さについては、生体組織を弾性体としてもよいし、超弾性体としてもよい。さらに、予め記憶されたデータベース等に基づいて、心筋線維及び血管の異方性を考慮して、生体組織を異方体としてもよい。
その後、取得機能１５１は、入力インタフェース１３０を介して、手術中に固定端又は単純支持又は移動境界となるような領域、すなわち、シミュレーションにおいて変位の大きさや向き、またその時間履歴に条件を課すことができる領域を指定する操作を操作者から受け付ける。以下では、固定端となる領域をノイマン条件の領域と呼び、単純支持となる領域をディリクレ条件の領域と呼ぶ。
例えば、操作者によって指定される領域には、手術器具によって境界となる領域や、臓器による拘束によって境界となる領域等が含まれる。手術器具によって境界となる場合には、手術器具によって臓器を引っ張ること等によって、生体組織を変形させた後で境界となる場合がある。その場合には、領域の移動による変形シミュレーションを行った後で、ノイマン条件又はディリクレ条件が課される。
ここで、手術器具によって臓器を引っ張ること等による生体組織の変形量については、例えば、ディスプレイ１４０に表示された画面上で操作者が一意に決めるようにしてもよいし、複数の変形量における結果を取得してもよい。または、複数の変形量を自動的に提示し、その中から操作者が一つを選択するようにしてもよい。この場合には、例えば、選択の候補となる複数の変形量として、過去に行われた手術における変形量又はその変形量の合成のいくつかが提示される。
次に、取得機能１５１は、心臓に関する物理量を取得する。
例えば、取得機能１５１は、カテーテル検査の検査結果や、記憶回路１２０に予め記憶されたデータベース等から、大動脈圧及び左心室圧を取得する。また、取得機能１５１は、ＮＷインタフェース１１０を介して取得した超音波画像、記憶回路１２０に予め記憶されたデータベースやカタログ値等から、心臓の質量、血管の質量、充満している血液の質量、グラフトの質量を取得する。
なお、取得機能１５１が、心臓の形状に関する特徴量、心臓の性状に関する特徴量、及び、心臓に関する物理量を取得する順序は、適宜に入れ替わってもよい。
図１の説明に戻って、推定機能１５２は、取得機能１５１によって取得された特徴量を用いて、開胸後及び閉胸後の心臓の状態を推定する。
ここで、推定機能１５２は、開胸及び閉胸によって生じる心臓の位置変化を考慮して、当該位置変化に伴って変形した後の心臓の状態を推定する。
まず、推定機能１５２は、開胸後の心臓の状態を推定する。
実際の手術の際には、治療の手技の前に、その準備が行われる。この準備に該当する手技には、開胸を行う手技と、大動脈弁が術者に見えやすいように弁基部を約９０度変形させる手技とが含まれる。そこで、推定機能１５２は、これらの２つの手技による変形をシミュレートする。ここで、変形シミュレーションを行う際には、（１）胸部及び大動脈の切断領域、（２）胸部を開く角度、及び、（３）大動脈の移動位置を決める必要がある。
ここで、胸部及び大動脈の切断領域として、胸部をどこからどこまでを切断するか、及び、大動脈をどこで切断するかについては、例えば、ディスプレイ１４０に表示された画面上で操作者が一意に決めるようにしてもよいし、複数の切断領域における結果を取得してもよい。または、複数の切断領域を自動的に提示し、その中から操作者が一つを選択するようにしてもよい。この場合には、例えば、選択の候補となる複数の切断領域として、過去に行われた手術における切断領域又はその合成のいくつかが提示される。
また、胸部を開く角度については、例えば、ディスプレイ１４０に表示された画面上で操作者が一意に決めるようにしてもよいし、複数の角度における結果を取得してもよい。または、複数の角度を自動的に提示し、その中から操作者が一つを選択するようにしてもよい。この場合には、例えば、選択の候補となる複数の角度として、過去に行われた手術における角度又はその合成のいくつかが提示される。
図３は、本実施形態に係る推定機能１５２による胸部を開く角度の設定の一例を示す図である。ここで、図３は、被検体（患者）の体軸に直交する胸部の断面であり、心臓３１を含む位置の断面を概念的に示している。
例えば、図３に示すように、推定機能１５２は、胸部における背側３２の中央に設定された点３４を中心とし、胸側３３で左右方向に広がる角の大きさＡを、胸部を開く角度として決定する。
そして、実際の手術の際には、胸部を開くことによって、生体組織の一部が移動し、また、重力による負荷の方向が変化する。そこで、推定機能１５２は、これらによって心臓や血管にかかる力による変形をシミュレートする。
ここで、大動脈の移動位置として、大動脈の開口部をどこに移動させるかについては、例えば、ディスプレイ１４０に表示された画面上で操作者が一意に決めるようにしてもよいし、複数の移動位置における結果を取得してもよい。または、複数の移動位置を自動的に提示し、その中から操作者が一つを選択するようにしてもよい。この場合には、例えば、選択の候補となる複数の移動位置として、過去に行われた手術における移動位置又はその合成のいくつかが提示される。
そして、実際の手術の際には、大動脈を移動することによって、重力による負荷の方向が変化する。そこで、推定機能１５２は、これらによって心臓や血管にかかる力による変形をシミュレートする。
その後、推定機能１５２は、上述したシミュレーションによって得られた、開胸後の心臓（大動脈、大動脈弁等を含む）の状態を示すボリュームデータを記憶回路１２０に記憶させる。このとき、例えば、推定機能１５２は、シミュレーションの中で決定した胸部及び大動脈の切断領域、胸部を開く角度、及び、大動脈の移動位置を、後述する閉胸後のシミュレーションで利用することができるように、記憶回路１２０に保存してもよい。
なお、推定機能１５２は、上述した開胸後のシミュレーションを行う際に、心臓に対する他の構造物からの圧迫、心臓及び血管への血液の流入、心臓の拍動、麻酔による筋肉の弛緩、及び、温度の少なくとも一つをさらに考慮して、変形した後の心臓の状態を推定してもよい。
例えば、推定機能１５２は、心臓に対する他の構造物からの圧迫について、心肺停止や再開、人口心肺装置の脱着等に伴う肺からの心臓の圧迫や、心膜による心臓の圧迫等を考慮して、変形後の心臓の状態を推定する。また、例えば、推定機能１５２は、心臓及び血管への血液の流入について、血液の流入及び流出に伴う血圧の増減による血管や心臓の変形を考慮して、変形後の心臓の状態を推定する。
また、例えば、推定機能１５２は、心臓の拍動について、拍動に伴って心筋が収縮することによる心臓及び血管の変形を考慮して、変形後の心臓の状態を推定する。また、例えば、推定機能１５２は、麻酔による筋肉の弛緩について、例えば、全身が麻酔によって弛緩することによる張力の変化を考慮して、変形後の心臓の状態を推定する。また、例えば、推定機能１５２は、温度について、温度の変化に伴う生体組織やグラフトの膨張や収縮等を考慮して、変形後の心臓の状態を推定する。
図４及び５は、本実施形態に係る推定機能１５２による開胸後のシミュレーションの一例を示す図である。ここで、図４及び５は、それぞれ、大動脈４１の一部及び大動脈弁４２の断面を概念的に示しており、上側の図が、開胸前の状態を示し、下側の図が、開胸後の状態を示している。
例えば、図４に示すように、開胸中は、血液の流出によって大動脈内の血圧が消失するため、大動脈４１から大動脈弁４２にわたる領域の内圧が減少し、それに伴って、大動脈４１から大動脈弁４２にわたる領域が萎んだ形状変形する。また、例えば、図５に示すように、開胸中は、横隔膜による上方向への圧力が消失するため、大動脈から大動脈弁にわたる領域が縦長に間延びした形状に変形する。例えば、推定機能１５２は、このような変形を考慮して、変形後の心臓の状態を推定する。
次に、推定機能１５２は、治療後の心臓の状態を推定する。
具体的には、推定機能１５２は、大動脈弁の機能を回復させる手技による変形をシミュレートする。ここで、推定機能１５２は、治療後の心臓、大動脈、及び大動脈弁の形状を取得するために、既存の治療シミュレーションの技術を用いる。
実際の手術の際には、（１）弁基部を目的の形状、すなわち、大動脈弁において隣り合う２つの弁尖の起始部が接合する部分である交連部３点を山とした３峰性を有する形状に切除する手技と、（２）弁基部とグラフトとを縫合する手技とが行われる。そこで、推定機能１５２は、これらの２つの手技による変形をシミュレートする。
このとき、推定機能１５２は、記憶回路１２０に記憶された、開胸後の心臓の状態を示すボリュームデータを読み出し、当該ボリュームデータと、取得機能１５１によって取得されたグラフトの形状とを入力として、シミュレーションを行う。
図６は、本実施形態に係る推定機能１５２による大動脈弁の機能を回復させる手技のシミュレーションの一例を示す図である。
例えば、図６の左側から中央に示すように、推定機能１５２は、臓器の切除をシミュレートする既存の技術を用いて、弁基部６１を目的の形状、すなわち、３つの交連部６２それぞれを山とした３峰性を有する形状に切除することをシミュレートする。
さらに、例えば、図６の中央から右側に示すように、推定機能１５２は、臓器と人工物との縫合をシミュレートする既存の技術を用いて、弁基部６１とグラフト６３とを縫合により接合することをシミュレートする。このとき、推定機能１５２は、弁基部６１における各交連部６２をグラフトの内周面に接合すること（1st row）と、その後に弁基部６１をグラフトの内周面に一周にわたって接合すること（2nd row）とを、順にシミュレートする。
その後、推定機能１５２は、上述したシミュレーションによって得られた、治療後の心臓（大動脈、大動脈弁等を含む）の状態を示すボリュームデータを記憶回路１２０に記憶させる。
次に、推定機能１５２は、閉胸後の心臓の状態を推定する。
具体的には、推定機能１５２は、グラフト、弁基部、及び心臓を変形させて、グラフトと大動脈とを接合する手技、及び、閉胸を行う手技による変形をシミュレートする。
このとき、推定機能１５２は、記憶回路１２０に記憶された、治療後の心臓の状態を示すボリュームデータを読み出し、当該ボリュームデータと、取得機能１５１によって取得されたグラフトの形状とを入力として、シミュレーションを行う。なお、このとき、例えば、推定機能１５２は、開胸後のシミュレーションを行った際に記憶回路１２０に保存した胸部及び大動脈の切断領域、胸部を開く角度、及び、大動脈の移動位置を利用して、閉胸後のシミュレーションを行ってもよい。例えば、推定機能１５２は、記憶回路１２０に保存されている胸部を開く角度を、胸部を閉じる角度として用いる。
図７は、本実施形態に係る推定機能１５２によるグラフトと大動脈とを接合する手技のシミュレーションの一例を示す図である。
例えば、図７の左側から右側に示すように、推定機能１５２は、臓器と人工物との縫合をシミュレートする既存の技術を用いて、グラフト７１の開口部と、大動脈の自己血管７２とを縫合により接合することをシミュレートする。このとき、推定機能１５２は、グラフト７１の開口部と自己血管７２とが接合するように、グラフト７１、弁基部７３、及び心臓を変形させる。また、このとき、推定機能１５２は、開胸前の大動脈の位置と閉胸後の大動脈の位置とが近くなるように、閉胸後の大動脈の角度及び位置を設定する。
そして、推定機能１５２は、切開していた胸部を接合するように変形させる。具体的には、推定機能１５２は、胸部の２つの切断断面を取得し、切断断面が接着するよう変形させる。
その後、推定機能１５２は、上述したシミュレーションによって得られた、閉胸後の心臓（大動脈、大動脈弁等を含む）の状態を示すボリュームデータを記憶回路１２０に記憶させる。
なお、推定機能１５２は、上述した閉胸後のシミュレーションを行う際に、開胸後のシミュレーションと同様に、心臓に対する他の構造物からの圧迫、心臓及び血管への血液の流入、心臓の拍動、麻酔による筋肉の弛緩、及び、温度の少なくとも一つをさらに考慮して、変形した後の心臓の状態を推定してもよい。
図１の説明に戻って、出力機能１５３は、推定機能１５２によって推定された心臓の状態に関するパラメータをディスプレイ１４０に出力する。
ここで、出力機能１５３は、心臓の状態に関するパラメータとして、手術の治療効果を表す情報をディスプレイ１４０に出力する。具体的には、出力機能１５３は、手術の治療効果を表す情報として、effective height、coaptation height、心臓弁に含まれる複数の弁尖それぞれの自由縁の中心の座標、及び、弁尖それぞれの自由縁の中心の位置が一致するか否かを示す情報等をディスプレイ１４０に出力する。
このとき、出力機能１５３は、記憶回路１２０に記憶された、閉胸後の心臓の状態を示すボリュームデータを読み出し、当該ボリュームデータに基づいて、心臓の状態に関するパラメータを算出する。
図８及び９は、本実施形態に係る出力機能１５３による心臓の状態に関するパラメータの出力の一例を示す図である。
例えば、図８に示すように、出力機能１５３は、大動脈弁８１における弁尖の付け根から弁尖の自由縁の先端までを血管に垂直に投影した長さＥで表されるeffective heightを算出し、算出したeffective heightをディスプレイ１４０に出力する。
また、例えば、図９に示すように、出力機能１５３は、大動脈弁９１に含まれる３つの弁尖９２それぞれの自由縁の中心Ｃの座標をディスプレイ１４０に出力する。このとき、出力機能１５３は、各弁尖９２の自由縁の長さを２等分することで、自由縁の中心Ｃの座標を取得する。なお、このとき、座標の原点及び座標軸は任意とする。また、出力機能１５３は、大動脈弁９１に含まれる３つの弁尖９２それぞれの自由縁の中心Ｃの位置が一致するか、一致しないならばどの程度ずれているかを示す情報をディスプレイ１４０に出力する。
例えば、グラフトの径が大きすぎる場合には、effective heightの高さが十分に確保できない場合や、各弁尖の自由縁の中心の位置が一致しない場合があり得る。そのため、上述した情報を手術の治療効果として出力することが有効となる。
以上、処理回路１５０が有する各処理機能について説明した。例えば、処理回路１５０がプロセッサによって実現される場合に、上述した各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１２０に記憶される。この場合に、処理回路１５０は、記憶回路１２０から各プログラムを読み出して実行することで、各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１５０は、図１の処理回路１５０内に示された各処理機能を有することとなる。
また、処理回路１５０は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサがプログラムを実行することによって各処理機能を実現するものとしてもよい。また、処理回路１５０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。また、処理回路１５０が有する各処理機能は、回路等のハードウェアとソフトウェアとの混合によって実現されても構わない。
また、ここでは、単一の記憶回路１２０が各処理機能に対応するプログラムを記憶する場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、複数の記憶回路が分散して配置され、処理回路１５０が、個別の記憶回路から対応するプログラムを読み出して実行する構成としても構わない。
図１０は、本実施形態に係る医用画像処理装置１００によって行われる処理の処理手順を示すフローチャートである。
例えば、図１０に示すように、本実施形態では、取得機能１５１が、入力インタフェース１３０を介して、シミュレーションを開始する指示を操作者から受け付けた場合に（ステップＳ１０１，Ｙｅｓ）、心臓の形状及び性状に関する特徴量を取得する（ステップＳ１０２）。ここで、取得機能１５１は、心臓、大動脈の一部、及び、大動脈弁のボリュームデータを取得する。
その後、推定機能１５２が、推定機能１５２によって取得された特徴量を用いて、開胸後の心臓の状態を推定する（ステップＳ１０３）。この結果として、推定機能１５２は、開胸後の心臓（大動脈、大動脈弁等を含む）の状態を示すボリュームデータを記憶回路１２０に記憶させる。
さらに、推定機能１５２は、開胸後の心臓の状態を示すボリュームデータを記憶回路１２０から読み出し、読み出したボリュームデータを基に、治療後の心臓の状態を推定する（ステップＳ１０４）。この結果として、推定機能１５２は、治療後の心臓（大動脈、大動脈弁等を含む）の状態を示すボリュームデータを記憶回路１２０に記憶させる。
さらに、推定機能１５２は、治療後の心臓の状態を示すボリュームデータを記憶回路１２０から読み出し、読み出したボリュームデータを基に、閉胸後の心臓の状態を推定する（ステップＳ１０５）。この結果として、推定機能１５２は、閉胸後の心臓（大動脈、大動脈弁等を含む）の状態を示すボリュームデータを記憶回路１２０に記憶させる。
その後、出力機能１５３が、閉胸後の心臓の状態を示すボリュームデータを記憶回路１２０から読み出し、読み出したボリュームデータを基に、推定機能１５２によって推定された心臓の状態に関するパラメータをディスプレイ１４０に出力する（ステップＳ１０６）。
ここで、上述したステップＳ１０１及びＳ１０２の処理は、例えば、処理回路１５０が取得機能１５１に対応する所定のプログラムを記憶回路１２０から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０３～Ｓ１０５の処理は、例えば、処理回路１５０が推定機能１５２に対応する所定のプログラムを記憶回路１２０から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０６の処理は、例えば、処理回路１５０が出力機能１５３に対応する所定のプログラムを記憶回路１２０から呼び出して実行することにより実現される。
上述したように、本実施形態では、開胸や閉胸のシミュレーションによって、術前又は閉胸前に、弁及び弁基部をグラフトに縫合する最適な位置を求めることで、これまでは人工弁手術を行っていた症例に対しても、積極的にDavid手術（自己弁温存手術）を選択できるように、大動脈弁の手術を支援することができるようになる。これにより、患者ＱＯＬを向上させることができる。
このようなことから本実施形態によれば、心臓の手術をより適切に支援することができる。
なお、上述した実施形態では、大動脈弁の手術をシミュレートする場合の例を説明したが、上述したシミュレーションの方法は、心臓における他の部位の手術についても同様に適用することが可能である。
なお、上述した実施形態の説明で用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ(Graphics Processing Unit)、又は、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）、及び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。ここで、記憶回路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に構成しても構わない。この場合には、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。また、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一つのプロセッサとして構成され、その機能を実現するようにしてもよい。
ここで、プロセッサによって実行されるプログラムは、ＲＯＭ（Read Only Memory）や記憶回路等に予め組み込まれて提供される。なお、このプログラムは、これらの装置にインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ（Compact Disk）－ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible Disk）、ＣＤ－Ｒ（Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な非一過性の記憶媒体に記録されて提供されてもよい。また、このプログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納され、ネットワーク経由でダウンロードされることによって提供又は配布されてもよい。例えば、このプログラムは、上述した各処理機能を含むモジュールで構成される。実際のハードウェアとしては、ＣＰＵが、ＲＯＭ等の記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより、各モジュールが主記憶装置上にロードされて、主記憶装置上に生成される。
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、心臓の手術をより適切に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。
１００ 医用画像処理装置
１５０ 処理回路
１５１ 取得機能
１５２ 推定機能
１５３ 出力機能

Claims (9)

  1. 心臓に関する物理量を含む、心臓の形状及び性状に関する特徴量を取得する取得部と、
    前記特徴量を用いて、開胸後及び閉胸後の前記心臓の状態を推定する推定部と、
    推定された前記心臓の状態に関するパラメータをディスプレイに出力する出力部と
    を備える、医用画像処理装置。
  2. 前記取得部は、Ｘ線ＣＴ装置、磁気共鳴イメージング装置、超音波診断装置及びデータベースの少なくとも一つから前記特徴量を取得する、
    請求項１に記載の医用画像処理装置。
  3. 前記取得部は、前記特徴量として、前記心臓の形状データ、前記心臓の硬さ、前記心臓の圧力、及び、前記心臓の質量を取得する、
    請求項１又は２に記載の医用画像処理装置。
  4. 前記推定部は、前記開胸及び前記閉胸によって生じる前記心臓の位置変化を考慮して、当該位置変化に伴って変形した後の前記心臓の状態を推定する、
    請求項１～３のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
  5. 前記推定部は、前記心臓に対する他の構造物からの圧迫、前記心臓及び血管への血液の流入、前記心臓の拍動、麻酔による筋肉の弛緩、及び、温度の少なくとも一つをさらに考慮して、変形した後の前記心臓の状態を推定する、
    請求項４に記載の医用画像処理装置。
  6. 前記出力部は、前記パラメータとして、手術の治療効果を表す情報を前記ディスプレイに出力する、
    請求項１～５のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
  7. 前記出力部は、前記治療効果を表す情報として、effective height、coaptation height、心臓弁に含まれる複数の弁尖それぞれの自由縁の中心の座標、及び、前記弁尖それぞれの自由縁の中心の位置が一致するか、どの程度ずれがあるかを示す情報の少なくとも一つを前記ディスプレイに出力する、
    請求項６に記載の医用画像処理装置。
  8. 前記取得部は、前記心臓における心室、心房、心臓弁、及び、大動脈の一部を含む範囲について前記特徴量を取得する、
    請求項１～７のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
  9. 心臓に関する物理量を含む、心臓の形状及び性状に関する特徴量を取得する取得機能と、
    前記特徴量を用いて、開胸後及び閉胸後の前記心臓の状態を推定する推定機能と、
    推定された前記心臓の状態に関するパラメータをディスプレイに出力する出力機能と
    をコンピュータに実現させるための医用画像処理プログラム。
JP2019069641A 2019-04-01 2019-04-01 医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム Active JP7286380B2 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019069641A JP7286380B2 (ja) 2019-04-01 2019-04-01 医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム
US16/835,840 US11348244B2 (en) 2019-04-01 2020-03-31 Medical image processing apparatus, medical image processing method and storage medium
EP20167334.0A EP3719810A1 (en) 2019-04-01 2020-03-31 Medical support apparatus and storage medium
CN202010248711.6A CN111789674B (zh) 2019-04-01 2020-04-01 医用图像处理装置以及医用图像处理方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019069641A JP7286380B2 (ja) 2019-04-01 2019-04-01 医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020168041A JP2020168041A (ja) 2020-10-15
JP7286380B2 true JP7286380B2 (ja) 2023-06-05

Family

ID=70110215

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019069641A Active JP7286380B2 (ja) 2019-04-01 2019-04-01 医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11348244B2 (ja)
EP (1) EP3719810A1 (ja)
JP (1) JP7286380B2 (ja)
CN (1) CN111789674B (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3771449A1 (de) * 2019-07-31 2021-02-03 Siemens Healthcare GmbH Verfahren zur verformungssimulation und vorrichtung

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016002054A1 (ja) 2014-07-03 2016-01-07 富士通株式会社 生体シミュレーション装置、生体シミュレーション装置の制御方法、および生体シミュレーション装置の制御プログラム
JP2016067736A (ja) 2014-09-30 2016-05-09 京セラメディカル株式会社 手術支援装置およびプログラム

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2002952691A0 (en) * 2002-11-15 2002-11-28 Sunshine Heart Company Pty Ltd Heart assist device utilising aortic deformation
JP2004181176A (ja) * 2002-12-01 2004-07-02 Sunao Kitamura 心筋触診訓練システム
JP4546043B2 (ja) * 2003-05-16 2010-09-15 オリンパス株式会社 バーチャル画像表示装置
US20070014452A1 (en) * 2003-12-01 2007-01-18 Mitta Suresh Method and system for image processing and assessment of a state of a heart
US20080187896A1 (en) * 2004-11-30 2008-08-07 Regents Of The University Of California, The Multimodal Medical Procedure Training System
CN100488467C (zh) * 2007-06-14 2009-05-20 河北医科大学第二医院 模拟胸腔动态负压开胸手术舱
US20080317195A1 (en) 2007-06-20 2008-12-25 Kabushiki Kaisha Toshiba Medical-diagnosis assisting apparatus, medical-diagnosis assisting method, and radiodiagnosis apparatus
JP2009022733A (ja) 2007-06-20 2009-02-05 Toshiba Corp 医用診断支援装置、医用診断支援方法、及び放射線診断装置
WO2012135653A1 (en) 2011-03-30 2012-10-04 Avisar Mordechai Method and system for simulating surgical procedures
EP2749223A4 (en) 2011-08-26 2015-08-12 Ebm Corp SYSTEM FOR DIAGNOSING BLOOD FLOW CHARACTERISTICS, METHOD THEREFOR, AND COMPUTER SOFTWARE
CN104470457B (zh) * 2012-06-15 2018-05-08 皇家飞利浦有限公司 用于内窥镜微创外科手术的受引导切口规划
JP6087604B2 (ja) 2012-12-04 2017-03-01 東芝メディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置
DE102016209389A1 (de) * 2016-05-31 2017-11-30 Siemens Healthcare Gmbh Anordnung zur Überwachung einer Positionierung einer Herzklappenprothese und entsprechendes Verfahren
JP6933498B2 (ja) * 2016-06-06 2021-09-08 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用情報処理装置、ｘ線ｃｔ装置及び医用情報処理プログラム
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
JP6849392B2 (ja) * 2016-10-28 2021-03-24 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置及び医用画像処理方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016002054A1 (ja) 2014-07-03 2016-01-07 富士通株式会社 生体シミュレーション装置、生体シミュレーション装置の制御方法、および生体シミュレーション装置の制御プログラム
JP2016067736A (ja) 2014-09-30 2016-05-09 京セラメディカル株式会社 手術支援装置およびプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
CN111789674A (zh) 2020-10-20
US11348244B2 (en) 2022-05-31
CN111789674B (zh) 2024-07-30
US20200311941A1 (en) 2020-10-01
JP2020168041A (ja) 2020-10-15
EP3719810A1 (en) 2020-10-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20210100619A1 (en) Method of analyzing hollow anatomical structures for percutaneous implantation
McVeigh et al. Real‐time interactive MRI‐guided cardiac surgery: Aortic valve replacement using a direct apical approach
US7333643B2 (en) System and method for facilitating cardiac intervention
JP7019694B2 (ja) 医療処置で使用するための医療装置の選択
Vannelli et al. Dynamic heart phantom with functional mitral and aortic valves
JP7286380B2 (ja) 医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム
Linte et al. An augmented reality environment for image-guidance of off-pump mitral valve implantation
McGovern et al. Clinical application of three-dimensional printing to the management of complex univentricular hearts with abnormal systemic or pulmonary venous drainage
Tsang et al. Mitral valve dynamics in severe aortic stenosis before and after aortic valve replacement
Vrooijink et al. A beating heart testbed for the evaluation of robotic cardiovascular interventions
JP7131765B2 (ja) 医用画像表示方法及び医用画像表示装置
EP3992981A1 (en) Medical data processing device, and medical data processing method
JP2023544841A (ja) 外科的再建のコンピュータによる計画
Agra et al. Left ventricular thinning and distension in pig hearts as a reproducible ex vivo model of functional mitral regurgitation
JP2018068640A (ja) 医用画像処理装置及び医用画像処理方法
JP2018068639A (ja) 医用画像処理装置及び医用画像処理方法
US11918291B2 (en) Simulation of transcatheter aortic valve implantation (TAVI) induced effects on coronary flow and pressure
Nisar Intracardiac ultrasound guided systems for transcatheter cardiac interventions
US20210407091A1 (en) System and method for producing a tissue patch for use in reconstruction of tubular anatomical structures
JP7041446B2 (ja) 医用画像処理方法、医用画像処理装置および医用画像処理システム
Olson et al. 3D Echocardiography
JP6322971B2 (ja) 医用画像診断支援装置、方法およびプログラム
Schinstock et al. The Preclinical Uses of Isolated Heart Models and Anatomic Specimens as Means to Enhance the Design and Testing of Cardiac Valve Therapies
Yastrebov State of the art techniques in critical care echocardiography: 3D, tissue, contrast
McLeod et al. Surgical phantom for off-pump mitral valve replacement

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220202

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220727

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20221121

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20221129

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230110

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230425

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230524

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7286380

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150