JP7323893B2 - Standard brain model generation system, standard brain model generation method, and standard brain model generation program - Google Patents
Standard brain model generation system, standard brain model generation method, and standard brain model generation program Download PDFInfo
- Publication number
- JP7323893B2 JP7323893B2 JP2020002946A JP2020002946A JP7323893B2 JP 7323893 B2 JP7323893 B2 JP 7323893B2 JP 2020002946 A JP2020002946 A JP 2020002946A JP 2020002946 A JP2020002946 A JP 2020002946A JP 7323893 B2 JP7323893 B2 JP 7323893B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- brain
- standard brain
- model generation
- standard
- intraoperative
- 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
Links
Images
Description
本発明は、標準脳モデル生成システム、標準脳モデル生成方法および標準脳モデル生成プログラムに関する。 The present invention relates to a standard brain model generation system, a standard brain model generation method, and a standard brain model generation program.
脳腫瘍摘出手術において、摘出予定範囲に応じた術後生存率・術後合併症発生確率を予測・提示し、術者の意思決定を支援する未来予測手術が提案されている(例えば、非特許文献1参照)。 In brain tumor removal surgery, future predictive surgery has been proposed that predicts and presents the postoperative survival rate and postoperative complication probability according to the planned removal range, and supports the decision-making of the operator (for example, non-patent literature 1).
未来予測手術を実現するためには、多くの過去症例を解析し、科学的根拠となる過去症例などの情報に関するデータベースを構築する必要がある。しかしながら、このような情報の蓄積はまだ十分とはいえない。特に、既存の手法によるデータベースの構築は、人手による脳機能位置等のデータ収集と、それらの統計処理(例えば、単純な平均化)に頼るところが大きかった。未来予測手術に十分なデータベースを構築するためには、患者によって異なる脳機能位置などの情報を、標準脳に統合する手法が望まれる。 In order to realize future predictive surgery, it is necessary to analyze many past cases and build a database of information such as past cases that serves as a scientific basis. However, the accumulation of such information is still insufficient. In particular, the construction of databases by existing methods largely relied on manual data collection of brain function positions and the like and their statistical processing (for example, simple averaging). In order to construct a sufficient database for future predictive surgery, a method that integrates information such as the location of brain functions, which varies from patient to patient, into a standard brain is desired.
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、患者によって異なる脳機能位置を標準脳に統合した標準脳モデルを生成することにある。 The present invention has been made in view of such circumstances, and its object is to generate a standard brain model in which brain function positions that differ depending on the patient are integrated into a standard brain.
上記課題を解決するために、本発明のある態様の標準脳モデル生成システムは、脳機能位置を標準脳に統合する標準脳モデル生成システムであって、脳機能位置取得部と、非剛体変形前処理部と、術中MRI画像変形部と、標準脳モデル生成部と、を備える。 In order to solve the above problems, a standard brain model generation system according to one aspect of the present invention is a standard brain model generation system that integrates brain function positions into a standard brain, comprising: a brain function position acquisition unit; A processing unit, an intraoperative MRI image transformation unit, and a standard brain model generation unit are provided.
本発明の別の態様は、標準脳モデル生成方法である。この方法は、コンピュータによって実行される、脳機能位置を標準脳に統合する標準脳モデル生成方法であって、脳機能位置取得ステップと、非剛体変形前処理ステップと、術中MRI画像変形ステップと、標準脳モデル生成ステップと、を備える。 Another aspect of the invention is a standard brain model generation method. This method is a computer-implemented standard brain model generation method that integrates brain function locations into a standard brain, comprising: a brain function location acquisition step; a non-rigid body deformation preprocessing step; an intraoperative MRI image deformation step; and a standard brain model generation step.
本発明のさらに別の態様は、標準脳モデル生成プログラムである。このプログラムは、脳機能位置取得ステップと、非剛体変形前処理ステップと、術中MRI画像変形ステップと、標準脳モデル生成ステップと、をコンピュータに実行させる。 Yet another aspect of the invention is a standard brain model generation program. This program causes a computer to execute a functional brain location acquisition step, a non-rigid body deformation preprocessing step, an intraoperative MRI image deformation step, and a standard brain model generation step.
なお、以上の構成要素の任意の組み合わせや、本発明の構成要素や表現を方法、装置、プログラム、プログラムを記録した一時的なまたは一時的でない記憶媒体、システムなどの間で相互に置換したものもまた、本発明の態様として有効である。 Any combination of the above constituent elements, or mutual replacement of the constituent elements and expressions of the present invention in a method, apparatus, program, temporary or non-temporary storage medium recording the program, system, etc. is also effective as an aspect of the present invention.
本発明によれば、患者によって異なる脳機能位置を標準脳に統合することができる。 According to the present invention, different brain function positions in different patients can be integrated into the standard brain.
以下、本発明を好適な実施の形態をもとに各図面を参照しながら説明する。実施の形態および変形例では、同一または同等の構成要素、部品には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図面における部品の寸法は、理解を容易にするために適宜拡大、縮小して示される。また、各図面において実施の形態を説明する上で重要ではない要素の一部は省略して表示する。また、第1、第2などの序数を含む用語は多様な構成要素を説明するために用いられるが、この用語は1つの構成要素を他の構成要素から区別する目的でのみ用いられ、この用語によって構成要素が限定されるものではない。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION The present invention will be described below based on preferred embodiments with reference to the drawings. In the embodiment and modified examples, the same or equivalent constituent elements and parts are denoted by the same reference numerals, and overlapping explanations are omitted as appropriate. In addition, the dimensions of parts in each drawing are appropriately enlarged or reduced for easy understanding. Also, in each drawing, some of the elements that are not important for explaining the embodiments are omitted. Also, although terms including ordinal numbers such as first, second, etc. are used to describe various components, these terms are used only for the purpose of distinguishing one component from other components, and the terms The constituent elements are not limited by
具体的な実施の形態を説明する前に、基礎的な知見を説明する。脳腫瘍摘出手術では、摘出率と生存期間との間に正の相関関係があることから、最大摘出が理想とされる。一方、言語や運動機能に関わるEloquent領域に隣接する腫瘍摘出では、過度に積極的な摘出を行うと、マヒや失語症といった術後合併症を発症するおそれがある。従って患者の予後を考慮するにあたっては、最大限の腫瘍摘出と最小限の術後合併症とすることが望ましい。このためには、患者ごとに異なる腫瘍の位置や大きさ、脳の構造や機能の位置を正確に確認する必要がある。これを実現するための設備として、インテリジェント手術室が構築されている。インテリジェント手術室は、「オープンMRI」「手術ナビゲーションシステム」「手術顕微鏡」などの高度医療機器を導入した手術室である。これらの医療機器が取得したデータが手術室内LAN経由でサーバに送信されることにより、術中の情報を記録することができる。すなわち、過去の手術における術具の動きや動画を蓄積することが可能である。以下、インテリジェント手術室に設置される高度医療機器について説明する。 Before describing specific embodiments, basic knowledge will be described. In brain tumor resection surgery, maximal resection is ideal because there is a positive correlation between resection rate and survival time. On the other hand, in tumor resection adjacent to the Eloquent region, which is involved in language and motor functions, excessively aggressive resection may cause postoperative complications such as paralysis and aphasia. Therefore, maximal tumor resection and minimal postoperative complications are desirable when considering the patient's prognosis. For this purpose, it is necessary to accurately confirm the location and size of the tumor, which varies from patient to patient, as well as the location of brain structures and functions. An intelligent operating room has been built as a facility to realize this. An intelligent operating room is an operating room equipped with advanced medical equipment such as "open MRI", "surgical navigation system", and "operating microscope". By transmitting the data acquired by these medical devices to the server via the LAN in the operating room, information during surgery can be recorded. That is, it is possible to accumulate motions and moving images of surgical instruments in past surgeries. The advanced medical equipment installed in the intelligent operating room will be described below.
[オープンMRI]
オープンMRIは、開放型・低磁場のMRI撮像器である。従来の脳腫瘍摘出手術では、手術前に撮像したMRI画像をもとに開頭部位を確認し、腫瘍摘出後、再度MRIを撮像することで残存腫瘍を確認する、といった手順が取られていた。しかしながら脳腫瘍摘出のために脳を開頭すると、髄液の漏洩や圧力の変化に伴い脳の形状が変化するブレインシフトと呼ばれる現象が発生する。ブレインシフトによって脳の形状が変化してしまうため、術前に撮像されたMRIにおける脳の形状と、処置を行う脳の形状とが異なるという問題が発生する。しかし、開放型のMRI撮像器であるオープンMRIは、開頭後の変形した脳を術中に撮像することが可能である。これにより、変形後の脳の形状と腫瘍摘出後の残存腫瘍の確認が可能となる。
[Open MRI]
Open MRI is an open, low-field MRI imager. In the conventional brain tumor removal surgery, the procedure was taken to confirm the craniotomy site based on the MRI image taken before the surgery, and to confirm the remaining tumor by imaging the MRI again after the tumor removal. However, when the brain is craniotomyed to remove a brain tumor, a phenomenon called brain shift occurs, in which the shape of the brain changes due to leakage of cerebrospinal fluid and changes in pressure. Since the shape of the brain changes due to the brain shift, there arises a problem that the shape of the brain in the MRI imaged before surgery differs from the shape of the brain to be treated. However, open MRI, which is an open MRI imaging device, is capable of imaging the deformed brain after craniotomy during surgery. This allows confirmation of the shape of the brain after deformation and residual tumor after tumor excision.
[手術ナビゲーションシステム]
手術ナビゲーションシステムは、術中MRI上に術具の3次元位置を表示することで、術具と脳との相対位置関係を呈示することのできるシステムである。現在主流となっている手術ナビゲーションシステムは、赤外線ステレオカメラと反射球を用いて術具の3次元位置を取得している。ここで得られた3次元位置をオープンMRIで撮像された術中MRI上に表示することで、術中の脳と術具の相対位置関係を可視化することができる。
[Surgical navigation system]
A surgical navigation system is a system capable of presenting the relative positional relationship between the surgical tool and the brain by displaying the three-dimensional position of the surgical tool on intraoperative MRI. Current mainstream surgical navigation systems acquire the three-dimensional positions of surgical instruments using infrared stereo cameras and reflecting spheres. By displaying the three-dimensional position obtained here on intraoperative MRI imaged by open MRI, it is possible to visualize the relative positional relationship between the brain and surgical instruments during surgery.
[手術顕微鏡]
手術顕微鏡は、術野を細部まで鮮明に映しだす手術専用の顕微鏡である。脳神経外科では、繊細な処置が要求されるため術野を拡大観察して手術することが多く、手術顕微鏡は多くの脳腫瘍摘出術で用いられる。手術顕微鏡には精密さが要求されるため高解像度であり、視野を明瞭にする補助システムが搭載されている。また手術顕微鏡で撮影した画像は動画として記録される。手術顕微鏡には光線力学的療法に用いられるレーザー照射機能を持つものもある。
[Operating microscope]
A surgical microscope is a microscope dedicated to surgery that clearly displays the operative field in detail. In neurosurgery, since delicate procedures are required, the surgical field is often magnified and observed, and surgical microscopes are used in many brain tumor resections. Due to the precision required, surgical microscopes have high resolution and are equipped with auxiliary systems to clarify the field of view. The images taken with the operating microscope are recorded as moving images. Some surgical microscopes have a laser irradiation function used for photodynamic therapy.
[覚醒下脳腫瘍摘出手術]
次に、脳腫瘍摘出手術において実行される覚醒下脳腫瘍摘出手術について説明する。覚醒下脳腫瘍摘出術は、開頭後に患者を麻酔状態から覚まし、脳に電気刺激を与えて脳機能位置を確認しながら脳腫瘍の摘出を行う手術である。前述のように、Eloquent領域に隣接する腫瘍摘出の場合、正常組織が損傷されることにより術後合併症が発症する恐れがある。術後合併症の発生を低下させるため、執刀医は術中に患者の脳機能局在を得る必要がある。このため、インテリジェント手術では、覚醒下開頭術と呼ばれる術式が導入されている。これは、脳の開頭後、術中に患者を麻酔から覚まし、患者にタスクを与えることや手足を動かしてもらうことを行いながら、手術を行う。一例として、言語野に腫瘍がある手術において、熟練医との会話や患者に見えるモニタにイラスト(馬や鉛筆、漢字文字、ひらがな文字、動詞生成)を表示し、何が映っているかを答えてもらう言語タスクがある。これらのタスク中に電気刺激を行うことにより、患者の脳機能の局在を調査することができる。すなわち、言語タスク中に電気刺激を行うことで、患者が間違った回答や失語を発生する陰性反応が起こった場所を脳機能局在として記録する。このように、術中に患者を覚醒させ、電気刺激を与えるにより、患者ごとの脳機能を調査することができ、脳機能を考慮した腫瘍摘出を実現することができる。
[Awake Brain Tumor Extraction Surgery]
Next, awake brain tumor removal surgery performed in brain tumor removal surgery will be described. Awake brain tumor resection is an operation in which the patient is awakened from anesthesia after craniotomy, and a brain tumor is removed while confirming the brain function position by applying electrical stimulation to the brain. As noted above, tumorectomy adjacent to the Eloquent area can result in postoperative complications due to damage to normal tissue. To reduce the incidence of postoperative complications, the surgeon needs to obtain intraoperative functional brain localization of the patient. For this reason, in intelligent surgery, a technique called awake craniotomy has been introduced. In this method, after the brain is craniotomy, the patient is woken up from anesthesia during the operation, and the operation is performed while giving the patient a task or moving the limbs. As an example, in an operation involving a tumor in the language field, a conversation with an expert doctor or an illustration (horse, pencil, kanji characters, hiragana characters, verb generation) is displayed on a monitor that the patient can see, and the patient answers what is shown. I have a language task to do. By applying electrical stimulation during these tasks, localization of the patient's brain function can be investigated. In other words, by performing electrical stimulation during a language task, the locations where the patient's wrong answers or negative reactions such as aphasia occur are recorded as brain function localization. In this way, by waking the patient during surgery and applying electrical stimulation, the brain function of each patient can be investigated, and tumor resection can be realized in consideration of the brain function.
インテリジェント手術室で行われる覚醒下脳腫瘍摘出手術においては、様々な情報を取得することができる。これらの中には、オープンMRIから得られる術中・術前MRI画像、手術ナビゲーションシステムで得られる術具ログ情報、電気刺激時間などの情報が含まれる。また執刀医が行った手術記録の中には、患者のタスク、電気刺激強度などの情報が含まれる。 A variety of information can be acquired in an awake brain tumor removal surgery performed in an intelligent operating room. These include information such as intraoperative/preoperative MRI images obtained from open MRI, surgical tool log information obtained from a surgical navigation system, electrical stimulation time, and the like. In addition, information such as the patient's task and electrical stimulation intensity is included in the surgical records performed by the surgeon.
標準脳は、個人ごとに形状や大きさやの異なる人の脳を、画面上で同じ形状・大きさに変形させ、形態の個人差をなくして標準化した脳である。 The standard brain is a standardized brain that eliminates individual differences in morphology by transforming the brains of different individuals in shape and size into the same shape and size on the screen.
[第1の実施の形態]
図1に、第1の実施の形態に係る標準脳モデル生成システム100の機能ブロック図を示す。標準脳モデル生成システム100は、脳機能位置取得部10、非剛体変形前処理部20、術中MRI画像変形部30、標準脳モデル生成部40を備える。
[First embodiment]
FIG. 1 shows a functional block diagram of a standard brain
脳機能位置取得部10は、術中・術前MRI画像、術具ログ情報および電気刺激時間を含む術中情報と、患者のタスクおよび電気刺激強度を含む手術記録情報とから脳機能位置情報を取得する。脳機能位置取得部10は、取得した脳機能位置を術中MRI画像と同じ座標系の画像空間にプロットする。これにより脳機能位置などの情報は画像化される。脳機能位置取得部10は、プロットした脳機能位置を非剛体変形前処理部20に出力する。
A brain function
非剛体変形前処理部20は、脳機能位置取得部10から受信したプロット画像に対し、後段の処理に必要な前処理を施す。具体的には非剛体変形前処理部20は以下の処理を行う。
・術中・術前MRI画像に対する剛体変換による、標準脳への大まかな位置合わせ
・術中・術前MRI画像のバイアス補正
・術中MRI画像のノイズ除去
・非剛体変形の変形領域を決定するための脳領域のセグメンテーション
非剛体変形前処理部20は、前処理を施した画像データを術中MRI画像変形部30に送信する。
The non-rigid body
・Bias correction of intraoperative and preoperative MRI images ・Noise removal of intraoperative MRI images ・Brain to determine non-rigid deformation regions The region segmentation non-rigid body
術中MRI画像変形部30は、非剛体変形前処理部20から受信した術中MRI画像から標準脳への変位を算出し、これを非剛体変形させる。非剛体変形は既知の技術を用いてよく、例えばDARTEL(Diffeomorphic Anatomical Registration using Exponentiated Lie algebra)を用いることができる(例えば、非特許文献2参照)。術中MRI画像変形部30は、非剛体変形させたMRI画像を標準脳モデル生成部40に送信する。
The intraoperative MRI
標準脳モデル生成部40は、術中MRI画像変形部30から受信した変形したMRI画像から標準脳への変位を算出し、これを非剛体変形させて標準脳に統合して標準脳モデルを生成する。変形は既知の技術を用いてよく、例えば有限要素法による非剛体変形手法を用いることができる(例えば、非特許文献3参照)。標準脳は、既存のモデルを使用することができる。脳の形状や大きさは人種により異なるため、複数の標準脳モデルが提案されている。例えば日本人の標準脳の場合、SPM(Statistical Prametric Mapping)を用いて、50人分の日本人健常脳を平均化した画像(JP50NMI_template)を使用することができる。また欧米人の場合、やはり健常脳を平均化した画像を使用することができる(例えば、非特許文献4参照)。この様に本実施の形態は、様々な人種の脳に対して適用可能である。標準脳モデル生成部40は、生成した標準脳モデルを出力する。
The standard brain
図2に、標準脳モデル生成システム100が生成した標準脳モデルを示す。この例では、前方言語野、後方言語野および運動野が標準脳に統合されている。図2に示される各点は、発話の停止、発話の阻害、身体各部位の運動といった症例に関する脳機能位置が、標準脳上にマッピングされている。このように本実施の形態によれば、患者によって異なる脳機能位置を標準脳に統合することができる。
FIG. 2 shows a standard brain model generated by the standard brain
[第2の実施の形態]
図3に、第2の実施の形態に係る標準脳モデル生成システム110の機能ブロック図を示す。標準脳モデル生成システム110は、脳機能位置取得部10、非剛体変形前処理部20、術中MRI画像変形部30、標準脳モデル生成部40、個人脳投影部50を備える。すなわち標準脳モデル生成システム110は、図1の標準脳モデル生成システム100の構成に加えて、個人脳投影部50を備える。
[Second embodiment]
FIG. 3 shows a functional block diagram of the standard brain model generation system 110 according to the second embodiment. The standard brain model generation system 110 includes a functional brain
個人脳投影部50は、標準脳モデル生成部40が生成した標準脳モデルを、非剛体変形を用いて患者個人の脳のMRI画像に投影する。患者個人の脳のMRI画像は、術中MRI画像であっても術前MRI画像であってもよい。本実施の形態によれば、標準脳モデルに統合された脳機能位置情報から患者個人ごとの脳機能局在を可視化することができる。
The individual
[第3の実施の形態]
図4は、第3の実施の形態に係る標準脳生成方法の処理を示すフローチャートである。この方法は、脳機能位置情報を取得するステップS10と、非剛体変形前処理を行うステップとS20と、術中MRI画像を変形するステップS30と、標準脳モデルを生成するステップS40とを備える。
[Third Embodiment]
FIG. 4 is a flow chart showing the processing of the standard brain generation method according to the third embodiment. The method comprises the steps of acquiring functional brain location information S10, performing non-rigid deformation preprocessing S20, deforming intraoperative MRI images S30, and generating a standard brain model S40.
ステップS10で本方法は、術中・術前MRI画像、術具ログ情報および電気刺激時間を含む術中情報と、患者のタスクおよび電気刺激強度を含む手術記録情報とから脳機能位置情報を取得する。さらに取得した脳機能位置を術中MRI画像と同じ座標系の画像空間にプロットする。これにより脳機能位置などの情報は画像化される。 At step S10, the method obtains brain function location information from intraoperative information including intraoperative and preoperative MRI images, surgical tool log information and electrical stimulation time, and surgical record information including patient task and electrical stimulation intensity. Furthermore, the acquired brain function positions are plotted in the image space of the same coordinate system as the intraoperative MRI image. As a result, information such as brain function positions is imaged.
ステップS20で本方法は、ステップS10でプロットされた画像に対し、ステップS30以降の処理に必要な前処理を施す。具体的には、ステップS20で以下の処理が実行される。
・術中・術前MRI画像に対する剛体変換による、標準脳への大まかな位置合わせ
・術中・術前MRI画像のバイアス補正
・術中MRI画像のノイズ除去
・非剛体変形の変形領域を決定するための脳領域のセグメンテーション
In step S20, the method performs preprocessing necessary for the processing after step S30 on the image plotted in step S10. Specifically, the following processes are executed in step S20.
・Bias correction of intraoperative and preoperative MRI images ・Noise removal of intraoperative MRI images ・Brain to determine non-rigid deformation regions Region segmentation
ステップS30で本方法は、ステップS20で前処理の施された術中MRI画像から標準脳への変位を算出し、これを非剛体変形させる。 At step S30, the method computes the displacement from the intra-operative MRI image preprocessed at step S20 to the normal brain and non-rigidly deforms it.
ステップS40で本方法は、ステップS30で変形されたMRI画像から標準脳への変位を算出し、これを非剛体変形させて標準脳に統合して標準脳モデルを生成し、出力する。
本実施の形態によれば、患者によって異なる脳機能位置を標準脳に統合することができる。
In step S40, the method calculates the displacement of the standard brain from the MRI image deformed in step S30, non-rigidly deforms it and integrates it into the standard brain to generate and output a standard brain model.
According to this embodiment, brain function positions that differ from patient to patient can be integrated into the standard brain.
[第4の実施の形態]
第3の実施の形態に係るコンピュータプログラムは、図4に示されるフローをコンピュータに実行させる。すなわち本プログラムは、脳機能位置情報を取得するステップS10と、非剛体変形前処理を行うステップとS20と、術中MRI画像を変形するステップS30と、標準脳モデルを生成するステップS40とをコンピュータに実行させる。
本実施の形態によれば、患者によって異なる脳機能位置を標準脳に統合するプログラムをソフトウェアに実装できるので、コンピュータを用いて高い精度で標準脳モデルを生成することができる。
[Fourth embodiment]
A computer program according to the third embodiment causes a computer to execute the flow shown in FIG. That is, the present program performs a step S10 of acquiring brain function position information, a step S20 of performing non-rigid body deformation preprocessing, a step S30 of deforming an intraoperative MRI image, and a step S40 of generating a standard brain model on a computer. let it run.
According to the present embodiment, a program that integrates brain function positions that differ from patient to patient into a standard brain can be implemented in software, so that a standard brain model can be generated with high accuracy using a computer.
以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。 The present invention has been described above based on the embodiments. It should be understood by those skilled in the art that the embodiments are examples, and that various modifications can be made to combinations of each component and each treatment process, and that such modifications are within the scope of the present invention. .
第1の実施の形態および第2の実施の形態において、非剛体変形を用いて行われる処理は、非剛体変形に代えて、機械学習を用いて行われてもよい。 The processing performed using non-rigid deformation in the first and second embodiments may be performed using machine learning instead of non-rigid deformation.
100…標準脳モデル生成システム、110…標準脳モデル生成システム、10…脳機能位置取得部、20…非剛体変換前処理部、30…術中MRI画像変形部、40…標準脳モデル生成部、50…個人脳投影部。
REFERENCE SIGNS
Claims (15)
脳機能位置取得部と、
非剛体変形前処理部と、
術中MRI画像変形部と、
標準脳モデル生成部と、を備え、
前記脳機能位置取得部は、術中MRI画像、術前MRI画像、術具ログ情報および電気刺激時間を含む術中情報と、患者のタスクおよび電気刺激強度を含む手術記録情報とから脳機能位置情報を取得し、
取得した脳機能位置を術中MRI画像と同じ座標系の画像空間にプロットすることにより脳機能位置の情報を画像化することを特徴とする標準脳モデル生成システム。 A standard brain model generation system that integrates brain function positions into a standard brain,
a brain function location acquisition unit;
a non-rigid deformation pretreatment unit;
an intraoperative MRI image deformation unit;
a standard brain model generator ;
The brain function location acquisition unit obtains brain function location information from intraoperative MRI images, preoperative MRI images, surgical instrument log information, intraoperative information including electrical stimulation time, and surgical record information including patient tasks and electrical stimulation intensity. Acquired,
1. A standard brain model generation system characterized by imaging information on brain function positions by plotting acquired brain function positions in an image space of the same coordinate system as an intraoperative MRI image.
術中MRI画像および術前MRI画像に対する剛体変換による標準脳への位置合わせと、registration to the standard brain by rigid body transformation for the intraoperative and preoperative MRI images;
術中MRI画像および術前MRI画像のバイアス補正と、bias correction of intraoperative and preoperative MRI images;
術中MRI画像のノイズ除去と、denoising intraoperative MRI images;
非剛体変形の変形領域を決定するための脳領域のセグメンテーションと、segmentation of brain regions to determine deformation regions for non-rigid deformation;
を行うことを特徴とする請求項1に記載の標準脳モデル生成システム。2. The standard brain model generation system according to claim 1, wherein:
前記個人脳投影部は、前記標準脳モデル生成部が生成した標準脳モデルを、非剛体変形を用いて患者個人の脳のMRI画像に投影することを特徴とする請求項4に記載の標準脳モデル生成システム。5. The standard brain according to claim 4, wherein the individual brain projection unit projects the standard brain model generated by the standard brain model generation unit onto an MRI image of the patient's individual brain using non-rigid deformation. model generation system.
脳機能位置取得ステップと、
非剛体変形前処理ステップと、
術中MRI画像変形ステップと、
標準脳モデル生成ステップと、を備え、
前記脳機能位置取得ステップは、術中MRI画像、術前MRI画像、術具ログ情報および電気刺激時間を含む術中情報と、患者のタスクおよび電気刺激強度を含む手術記録情報とから脳機能位置情報を取得し、
取得した脳機能位置を術中MRI画像と同じ座標系の画像空間にプロットすることを特徴とする標準脳モデル生成方法。 A computer-implemented standard brain model generation method for integrating brain function locations into a standard brain, comprising:
a brain function location acquisition step;
a non-rigid deformation pretreatment step;
an intraoperative MRI image deformation step;
a standard brain model generation step ;
The brain function position acquisition step obtains brain function position information from intraoperative information including intraoperative MRI images, preoperative MRI images, surgical tool log information and electrical stimulation time, and surgical record information including patient tasks and electrical stimulation intensity. Acquired,
A standard brain model generation method characterized by plotting acquired brain function positions in an image space of the same coordinate system as an intraoperative MRI image .
術中MRI画像および術前MRI画像に対する剛体変換による標準脳への位置合わせと、registration to the standard brain by rigid body transformation for the intraoperative and preoperative MRI images;
術中MRI画像および術前MRI画像のバイアス補正と、bias correction of intraoperative and preoperative MRI images;
術中MRI画像のノイズ除去と、denoising intraoperative MRI images;
非剛体変形の変形領域を決定するための脳領域のセグメンテーションと、segmentation of brain regions to determine deformation regions for non-rigid deformation;
を行うことを特徴とする請求項6に記載の標準脳モデル生成方法。7. The standard brain model generation method according to claim 6, wherein:
前記個人脳投影ステップは、前記標準脳モデル生成ステップが生成した標準脳モデルを、非剛体変形を用いて患者個人の脳のMRI画像に投影することを特徴とする請求項9に記載の標準脳モデル生成方法。10. The standard brain according to claim 9, wherein the individual brain projection step projects the standard brain model generated by the standard brain model generation step onto an MRI image of the patient's individual brain using non-rigid body deformation. Model generation method.
脳機能位置取得ステップと、
非剛体変形前処理ステップと、
術中MRI画像変形ステップと、
標準脳モデル生成ステップと、をコンピュータに実行させ、
前記脳機能位置取得ステップは、術中MRI画像、術前MRI画像、術具ログ情報および電気刺激時間を含む術中情報と、患者のタスクおよび電気刺激強度を含む手術記録情報とから脳機能位置情報を取得し、
取得した脳機能位置を術中MRI画像と同じ座標系の画像空間にプロットすることを特徴とする標準脳モデル生成プログラム。 A standard brain model generation program for integrating brain function positions into a standard brain,
a brain function location acquisition step;
a non-rigid deformation pretreatment step;
an intraoperative MRI image deformation step;
causing a computer to perform a standard brain model generation step;
The brain function position acquisition step obtains brain function position information from intraoperative information including intraoperative MRI images, preoperative MRI images, surgical tool log information and electrical stimulation time, and surgical record information including patient tasks and electrical stimulation intensity. Acquired,
A standard brain model generation program characterized by plotting acquired brain function positions in an image space of the same coordinate system as an intraoperative MRI image .
術中MRI画像および術前MRI画像に対する剛体変換による標準脳への位置合わせと、
術中MRI画像および術前MRI画像のバイアス補正と、
術中MRI画像のノイズ除去と、
非剛体変形の変形領域を決定するための脳領域のセグメンテーションと、
を行うことを特徴とする請求項11に記載の標準脳モデル生成プログラム。 The non-rigid deformation pretreatment step includes :
registration to the standard brain by rigid body transformation for the intraoperative and preoperative MRI images;
bias correction of intraoperative and preoperative MRI images;
denoising intraoperative MRI images;
segmentation of brain regions to determine deformation regions for non-rigid deformation;
12. The standard brain model generation program according to claim 11, characterized by performing
前記個人脳投影ステップは、前記標準脳モデル生成ステップが生成した標準脳モデルを、非剛体変形を用いて患者個人の脳のMRI画像に投影することを特徴とする請求項14に記載の標準脳モデル生成プログラム。15. The standard brain according to claim 14, wherein the individual brain projection step projects the standard brain model generated by the standard brain model generation step onto an MRI image of the patient's individual brain using non-rigid deformation. Model generation program.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020002946A JP7323893B2 (en) | 2020-01-10 | 2020-01-10 | Standard brain model generation system, standard brain model generation method, and standard brain model generation program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020002946A JP7323893B2 (en) | 2020-01-10 | 2020-01-10 | Standard brain model generation system, standard brain model generation method, and standard brain model generation program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021108965A JP2021108965A (en) | 2021-08-02 |
JP7323893B2 true JP7323893B2 (en) | 2023-08-09 |
Family
ID=77058519
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020002946A Active JP7323893B2 (en) | 2020-01-10 | 2020-01-10 | Standard brain model generation system, standard brain model generation method, and standard brain model generation program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7323893B2 (en) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002102249A (en) | 2000-09-29 | 2002-04-09 | Olympus Optical Co Ltd | Device and method for operation navigation |
JP2005278992A (en) | 2004-03-30 | 2005-10-13 | Hamamatsu Univ School Of Medicine | Apparatus, method and program for supporting surgery |
JP2016193222A (en) | 2010-12-21 | 2016-11-17 | レニショウ (アイルランド) リミテッド | Method and apparatus for analyzing images |
US20190090749A1 (en) | 2017-09-26 | 2019-03-28 | Washington University | Supervised classifier for optimizing target for neuromodulation, implant localization, and ablation |
JP2019069169A (en) | 2010-12-22 | 2019-05-09 | ビューレイ・テクノロジーズ・インコーポレイテッドViewRay Technologies, Inc. | System and method for image guidance during medical procedures |
-
2020
- 2020-01-10 JP JP2020002946A patent/JP7323893B2/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002102249A (en) | 2000-09-29 | 2002-04-09 | Olympus Optical Co Ltd | Device and method for operation navigation |
JP2005278992A (en) | 2004-03-30 | 2005-10-13 | Hamamatsu Univ School Of Medicine | Apparatus, method and program for supporting surgery |
JP2016193222A (en) | 2010-12-21 | 2016-11-17 | レニショウ (アイルランド) リミテッド | Method and apparatus for analyzing images |
JP2019069169A (en) | 2010-12-22 | 2019-05-09 | ビューレイ・テクノロジーズ・インコーポレイテッドViewRay Technologies, Inc. | System and method for image guidance during medical procedures |
US20190090749A1 (en) | 2017-09-26 | 2019-03-28 | Washington University | Supervised classifier for optimizing target for neuromodulation, implant localization, and ablation |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
柴田 光,多種画像・術中情報を標準脳に統合した術後合併症予測のための解析データの提案,ライフサポート,日本,ライフサポート学会,2016年,28(1),p.13 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2021108965A (en) | 2021-08-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6875559B2 (en) | Video matching device and video matching method | |
JP5244319B2 (en) | Apparatus and method for multimodal registration of images | |
CN109416841B (en) | Method for enhancing image fidelity and application thereof method for surgical guidance on wearable glasses | |
Fan et al. | A new markerless patient‐to‐image registration method using a portable 3D scanner | |
US8527244B2 (en) | Generating model data representing a biological body section | |
JP2003242257A (en) | Processing system and processing method for patient data | |
Selesnick et al. | Image-guided surgical navigation in otology and neurotology | |
CN108430376B (en) | Providing a projection data set | |
JP7323893B2 (en) | Standard brain model generation system, standard brain model generation method, and standard brain model generation program | |
JP6785976B2 (en) | Brain image normalization device, method and program | |
CN115245384A (en) | Skeleton registration method and system, robot system and storage medium | |
US11406346B2 (en) | Surgical position calibration method | |
JP6967983B2 (en) | Image processing equipment, image processing methods, and programs | |
US20220354579A1 (en) | Systems and methods for planning and simulation of minimally invasive therapy | |
KR101796111B1 (en) | Skull deformity analyzing system using a 3d morphological descriptor and a method for analyzing skull deformity using the same | |
Reis et al. | Comparative study of cranial topographic procedures: Broca's legacy toward practical brain surgery | |
KR102084598B1 (en) | Ai based surgery assistant system for operating lesion of bone | |
Tahar et al. | Ontology-Guided Markerless Navigation and Situational Awareness for Endoscopic Surgery. | |
RU2792552C1 (en) | Method for projection marking of surgical access in neurosurgery | |
JPWO2019044228A1 (en) | Medical image processing apparatus, method and program | |
US20230215059A1 (en) | Three-dimensional model reconstruction | |
Bartholomew et al. | Surgical navigation in the anterior skull base using 3-dimensional endoscopy and surface reconstruction | |
WO2024024179A1 (en) | Imaging assistance device, method, and program | |
Caliskan et al. | Intraoperative mixed-reality spinal neuronavigation system: a novel navigation technique for spinal intradural pathologies | |
Baumhauer et al. | The MITK image guided therapy toolkit and its application for augmented reality in laparoscopic prostate surgery |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20221212 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230523 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230524 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230706 |
|
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: 20230718 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230720 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7323893 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |