WO2023145281A1 - プログラム、情報処理方法及び情報処理装置 - Google Patents

プログラム、情報処理方法及び情報処理装置 Download PDF

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WO2023145281A1
WO2023145281A1 PCT/JP2022/045668 JP2022045668W WO2023145281A1 WO 2023145281 A1 WO2023145281 A1 WO 2023145281A1 JP 2022045668 W JP2022045668 W JP 2022045668W WO 2023145281 A1 WO2023145281 A1 WO 2023145281A1
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WO
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information
balloon
patient
lesion
catheter
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PCT/JP2022/045668
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English (en)
French (fr)
Inventor
太輝人 犬飼
Original Assignee
テルモ株式会社
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    • 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
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/12—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves in body cavities or body tracts, e.g. by using catheters

Definitions

  • the present technology relates to a program, an information processing method, and an information processing device.
  • treatment is performed to expand narrowed parts that occur in hollow organs such as blood vessels, bile ducts, esophagus, trachea, urethra, digestive tract, and other organs to secure hollow organs.
  • a balloon catheter having a balloon is used to expand the balloon delivered to the stenosis, thereby expanding the stenosis.
  • the purpose of the present disclosure is to provide a program or the like that can present information about balloons suitable for catheter treatment.
  • An information processing method acquires lesion information related to a lesion of a patient undergoing catheter treatment using a balloon catheter having a balloon, and uses the patient for catheter treatment based on the acquired lesion information of the patient.
  • the computer executes a process of outputting information about the balloon to be played.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram showing a configuration example of a catheter system
  • FIG. It is a block diagram which shows the structural example of an information processing apparatus. It is a figure which shows the example of the content of the information memorize
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an outline of an estimation model
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing details of an estimation model
  • 4 is a flow chart showing an example of a processing procedure executed by an information processing apparatus
  • It is a schematic diagram which shows an example of the screen displayed on a display apparatus.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram showing an outline of an estimation model in the second embodiment;
  • FIG. 9 is a flow chart showing an example of a processing procedure executed by an information processing apparatus according to a second embodiment
  • 10 is a flow chart showing an example of a processing procedure executed by an information processing apparatus according to a third embodiment
  • FIG. 14 is a flow chart showing an example of a processing procedure executed by an information processing apparatus according to a fourth embodiment
  • FIG. 1 is an explanatory diagram showing a configuration example of a catheter system 100. As shown in FIG. In this embodiment, endovascular treatment will be described as an example, but the hollow organ to be treated is not limited to blood vessels, and may be an organ such as an intestine.
  • the catheter system 100 includes an information processing device 1 and a diagnostic device 2 .
  • the information processing device 1 and the diagnostic device 2 are connected for communication via a network N such as a LAN (Local Area Network) or the Internet.
  • a network N such as a LAN (Local Area Network) or the Internet.
  • the diagnostic device 2 is a device unit for acquiring various data used for estimating information about the balloon.
  • the diagnostic device 2 includes an image diagnostic catheter 21 , an MDU (Motor Drive Unit) 22 , an image processing device 23 , a display device 24 , a balloon catheter 25 and a supply device 26 .
  • MDU Motor Drive Unit
  • the information processing device 1 is not limited to a separate device from the diagnostic device 2, and may be a single processing device in which the information processing device 1 and the image processing device 23 are shared, for example.
  • the diagnostic imaging catheter 21 is a catheter used to obtain an ultrasonic tomographic image of a patient's blood vessel by an IVUS (Intra Vascular Ultra Sound) method.
  • the MDU 22 is a driving device for driving the diagnostic imaging catheter 21 .
  • the diagnostic imaging catheter 21 is connected to the image processing device 23 via the MDU 22 .
  • the image processing device 23 is a device for generating a tomographic image of a patient's blood vessel using the diagnostic imaging catheter 21 and performing ultrasonic examination and diagnosis of the blood vessel.
  • An ultrasound tomogram is an example of a medical image.
  • the diagnostic imaging catheter 21 has a shaft portion 211 and a connector portion 212 arranged at the end of the shaft portion 211 .
  • the shaft portion 211 is connected to the MDU 22 via the connector portion 212 .
  • the side of the diagnostic imaging catheter 21 far from the connector portion 212 is referred to as the distal end side, and the connector portion 212 side is referred to as the proximal end side.
  • a shaft 213 is inserted inside the shaft portion 211 .
  • An electric signal cable (not shown) is inserted in the shaft 213, and a sensor 214 is connected to its tip end.
  • the sensor 214 is an ultrasonic transducer.
  • the sensor 214 transmits ultrasonic waves based on the pulse signal within the blood vessel and receives reflected waves reflected by the living tissue of the blood vessel or medical equipment.
  • the shaft portion 211 is inserted into the blood vessel from the distal end side.
  • the shaft 213 and the sensor 214 are configured to move forward and backward in the longitudinal direction of the blood vessel while rotating in the circumferential direction of the blood vessel inside the shaft portion 211 .
  • a marker that does not transmit X-rays may be provided at the tip of the diagnostic imaging catheter 21 .
  • a diagnostic imaging catheter 21 is detachably attached to the MDU 22 .
  • the MDU 22 controls the operation of the diagnostic imaging catheter 21 inserted into the blood vessel by driving the built-in motor according to the user's operation. For example, the MDU 22 performs a pullback operation in which the shaft 213 and the sensor 214 inserted in the shaft portion 211 are pulled toward the MDU 22 side at a constant speed and rotated in the circumferential direction.
  • the sensor 214 continuously scans the inside of the blood vessel at predetermined time intervals while rotating while moving from the distal end side to the proximal end side by a pullback operation, and transmits the detected reflected wave data of the ultrasonic waves to the image processing device 23 . Output.
  • the image processing device 23 is a processing device that generates an ultrasonic tomographic image (IVUS image) of a transverse layer of a blood vessel based on reflected wave data output from the sensor 214 .
  • the image processing device 23 generates one ultrasonic tomographic image for each rotation of the sensor 214 .
  • the image processing device 23 displays the generated ultrasonic tomographic image on the display device 24, and also includes an input interface for receiving input of various setting values for treatment.
  • the display device 24 is a liquid crystal display panel, an organic EL (Electro Luminescence) display panel, or the like.
  • the display device 24 displays the ultrasonic tomographic image generated by the image processing device 23, the estimation result received from the information processing device 1, and the like.
  • the diagnostic imaging catheter 21 is a catheter for generating optical coherence tomography, such as OCT (Optical Coherence Tomography) or OFDI (Optical Frequency Domain Imaging), which generates an optical coherence tomographic image using near-infrared light.
  • OCT Optical Coherence Tomography
  • OFDI Optical Frequency Domain Imaging
  • the sensor 214 is a transmitter/receiver that emits near-infrared light and receives reflected light.
  • the diagnostic imaging catheter 21 may be of a dual type that has a plurality of sensors 214 of ultrasonic transducers and transmitter/receiver units for OCT or OFDI and generates ultrasonic tomographic images and optical coherence tomographic images.
  • the balloon catheter 25 is a catheter used for performing catheter treatment to widen the stenosis by expanding a balloon delivered inside the patient's blood vessel.
  • the balloon catheter 25 has a balloon 251 , a shaft portion 252 and a connector portion 253 arranged at the end of the shaft portion 252 .
  • the shaft portion 252 is liquid-tightly and air-tightly connected to a supply device 26 for supplying expansion fluid via a connector portion 253 .
  • the side of the balloon catheter 25 farther from the connector portion 253 is referred to as the distal end side, and the connector portion 253 side is referred to as the proximal end side.
  • the balloon 251 is provided in the region of the distal end of the shaft portion 252 so as to be able to contract and expand.
  • the balloon 251 is folded and tightly attached to the side wall of the shaft portion 252 until the balloon catheter 25 is inserted into the blood vessel.
  • FIG. 1 shows a state in which the balloon 251 is inflated.
  • the installation position of the balloon 251 on the shaft portion 252 is not limited to this.
  • the tip side of the balloon 251 is adhered or fused to the shaft portion 252 .
  • the proximal end of the balloon 251 is connected to a balloon expansion lumen (not shown) formed inside the shaft portion 252 .
  • the balloon expansion lumen communicates with the internal space of the balloon 251 .
  • the balloon expansion lumen extends to the connector section 253 , and the internal space of the balloon expansion lumen is connected to the connector section 253 .
  • the supply device 26 includes an indeflator 261 that supplies inflation fluid to the balloon 251 and a detection device 262 .
  • the supply device 26 may further comprise a control unit including a CPU (Central Processing Unit), memory and the like.
  • the injection of the contrast medium by the indeflator 261 may be performed manually or automatically by the control unit.
  • the detection device 262 has various sensors 263 for detecting the state of the balloon 251 .
  • the sensor 263 detects a detected value relating to the expanded state of the balloon 251 due to pressurization, that is, a pressurization parameter.
  • the sensor 263 is communicably connected to the information processing device 1 by wire or wirelessly, and outputs the detected value to the information processing device 1 .
  • a value detected by the sensor 263 may be transmitted to the information processing device 1 via the control unit.
  • the sensor 263 includes, for example, a pressure sensor for measuring the pressure value of the contrast medium in the channel between the connector section 253 and the supply device 26, and the filling amount (injection amount) of the contrast medium filled into the balloon 251. It includes a flow sensor, etc. for The pressure value from the pressure sensor corresponds to the inflation pressure on balloon 251 .
  • the amount of contrast agent loaded corresponds to the volume of the balloon 251 .
  • the sensor 263 may detect the pushing amount of a plunger provided in the indeflator 261 .
  • the filling amount of the contrast medium can be obtained from the amount of pushing of the plunger.
  • the expansion pressure for the balloon 251 can be relatively calculated from the pushing force of the plunger.
  • the pressure value and filling amount are not limited to those acquired by the sensor 263, and may be read manually.
  • the user measures the pressure value and filling amount using the pressure gauge and scale provided on the indeflator 261 and inputs the measurement results to the information processing apparatus 1 .
  • the catheter system 100 may include a fluoroscopic imaging device for capturing fluoroscopic images of the inside of the patient's body.
  • a fluoroscopic imaging device is, for example, an angiography device for performing angiography.
  • a fluoroscopic imaging apparatus includes an X-ray source, an X-ray sensor, and the like, and generates an X-ray fluoroscopic image of a patient by receiving X-rays emitted from the X-ray source by the X-ray sensor.
  • an X-ray opaque marker is attached to the tip of the diagnostic imaging catheter 21, and the position of the diagnostic imaging catheter 21 is visualized in the fluoroscopic image.
  • the fluoroscopic imaging device outputs the obtained angiography image to the information processing device 1 .
  • medical images include ultrasound tomography, optical coherence tomography, and angiography.
  • Medical images include computed tomography (CT) images and magnetic resonance imaging (MRI) images. etc.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of the information processing device 1.
  • the information processing device 1 includes a control section 11 , a main storage section 12 , a communication section 13 and an auxiliary storage section 14 .
  • the information processing apparatus 1 may be a multicomputer composed of a plurality of computers, or may be a virtual machine virtually constructed by software.
  • the control unit 11 has an arithmetic processing unit such as one or more CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro-Processing Unit), GPU (Graphics Processing Unit), and the program 1P stored in the auxiliary storage unit 14. Various information processing, control processing, etc. are performed by reading and executing the data.
  • CPU Central Processing Unit
  • MPU Micro-Processing Unit
  • GPU Graphics Processing Unit
  • program 1P stored in the auxiliary storage unit 14.
  • Various information processing, control processing, etc. are performed by reading and executing the data.
  • the main storage unit 12 is a temporary storage area such as SRAM (Static Random Access Memory), DRAM (Dynamic Random Access Memory), flash memory, etc., and temporarily stores data necessary for the control unit 11 to perform arithmetic processing.
  • SRAM Static Random Access Memory
  • DRAM Dynamic Random Access Memory
  • flash memory etc.
  • the communication unit 13 is a communication module for performing processing related to communication, and transmits and receives information to and from the outside.
  • the auxiliary storage unit 14 is a storage device such as a hard disk, EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), flash memory, or the like.
  • the auxiliary storage unit 14 stores programs and data referred to by the control unit 11, including the program 1P.
  • the auxiliary storage unit 14 may be an external storage device connected to the information processing device 1 .
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing the details of the estimation model 143.
  • FIG. 6 shows an estimation model 143 composed of a first model 144 and a second model 145 .
  • the first model 144 is a machine learning model that receives medical images as patient lesion information and outputs balloon name information as balloon information.
  • the first model 144 is, for example, a CNN (Convolutional Neural Network).
  • the first model 144 includes an input layer for inputting medical images, an intermediate layer for extracting feature values of input data, and an output layer for outputting balloon names.
  • the intermediate layers may include convolutional layers, pooling layers, fully connected layers, and the like.
  • the control unit 11 inputs the acquired lesion information of the patient, the product information of the balloon 251, and the balloon information output from the first model 144 to the second model 145 (step S15).
  • the control unit 11 acquires pressurization parameters output from the second model 145 (step S16).
  • the control unit 11 generates information about the balloon including the obtained balloon information and pressurization parameters, that is, screen information indicating the estimation result (step S17).
  • the control unit 11 transmits the generated screen information to the image processing device 23, and causes the display device 24 to display a screen showing the estimation result via the image processing device 23 (step S18).
  • the control unit 11 determines whether or not to end the process (step S19). For example, when an end instruction from the user is received, or when the diagnostic imaging catheter 21 is removed from the MDU 22, the control unit 11 determines to end the processing.
  • step S19: NO If it is determined not to end (step S19: NO), the control unit 11 returns the process to step S11. If it is determined to end (step S19: YES), the control unit 11 stores various kinds of information such as the obtained medical image and estimation result of balloon-related information in the treatment information DB 142 as new treatment information (step S20). end the processing of
  • control unit 11 of the information processing device 1 executes a series of processes
  • the subject of each process is not limited.
  • a part or all of the processing in FIG. 7 may be executed by the image processing device 23 or by the detection device 262 .
  • the image processing device 23 may store the first model 144 acquired from the information processing device 1 and execute estimation processing based on the first model 144 .
  • the estimation result is not limited to being displayed on the display device 24 via the image processing device 23, and the control section 11 may output the estimation result to a device other than the image processing device 23 and display it.
  • FIG. 8 is a schematic diagram showing an example of a screen displayed on the display device 24.
  • the screen includes, for example, a patient information display section 241, a medical image display section 242, an estimation result display section 243, and the like.
  • the patient information display section 241 displays patient information of a patient who is a target of catheter treatment.
  • a medical image acquired from the image processing apparatus 23 is displayed on the medical image display unit 242 .
  • the estimation result display section 243 displays the estimation result of the information about the balloon.
  • the estimation result display section 243 displays the balloon name, outer diameter, and effective length corresponding to the balloon 251 estimated by the estimation model 143 as balloon information.
  • the information processing apparatus 1 acquires the estimation results of the balloon name, outer diameter, and effective length from the estimation model 143, the information processing apparatus 1 causes the estimation result display section 243 to display the acquired estimation results.
  • the information processing device 1 may read the outer diameter, effective length, etc. from a product table or the like.
  • the information processing device 1 also causes the estimation result display unit 243 to display the estimation result of the pressurization parameter by the estimation model 143 .
  • the pressurization parameters estimated by the estimation model 143 correspond to the set values of the pressurization parameters.
  • the information processing device 1 identifies the balloon diameter of the balloon 251 for the pressure value estimated by the estimation model 143 based on the information stored in the product information DB 141 .
  • the information processing device 1 displays the identified balloon diameter on the estimation result display unit 243 as the balloon diameter at the set pressure.
  • the user considers the estimation result presented on the screen and decides the balloon 251 to be used for catheter treatment of the patient and pressurization parameters.
  • the user uses the balloon catheter 25 corresponding to the determined balloon 251 to perform catheter treatment.
  • the user also uses the determined pressurization parameter as a set value to inject the contrast agent using the indeflator 261 .
  • the information processing apparatus 1 preferably transmits the set value of the pressurization parameter to the control unit of the supply device 26 .
  • the delivery device 26 performs the injection of the contrast medium using the received pressurization parameter settings.
  • the estimation result display unit 243 when the balloon 251 is pressurized preferably displays the set values as well as the actually measured values for each of the pressure value, the filling amount, and the pressurization time.
  • the measured value is obtained by acquiring the detected value by the sensor 263 when the balloon 251 is pressurized.
  • the information processing apparatus 1 receives detection values from the sensor 263 at predetermined intervals after the operation using the balloon catheter 25 is started, and causes the estimation result display unit 243 to display the received detection values in real time.
  • the information processing apparatus 1 stores the received detected value in the treatment information DB 142 at any time as the actually measured value of the pressurization parameter.
  • the information processing device 1 may perform re-learning of the estimation model 143 with respect to the estimation result of the information regarding the balloon.
  • the information processing apparatus 1 receives an input from a doctor or the like for correcting the estimation result of the balloon-related information, and performs re-learning based on the input information.
  • the information processing apparatus 1 uses, for example, the screen shown in FIG. 8 to accept a correction input as to whether or not the balloon name displayed as the estimation result and the setting value of the pressurization parameter are correct. Further, the information processing apparatus 1 accepts input of the correct balloon name and pressurization parameters when the displayed balloon name and pressurization parameters are incorrect.
  • the information processing apparatus 1 When a correction input is received, the information processing apparatus 1 performs re-learning using the patient's lesion information and product information labeled with the corrected estimation result (balloon name and pressurization parameter) as training data, and updates the estimation model 143. do. As a result, the accuracy of hardness estimation can be improved through the operation of this system.
  • the information processing device 1 can accurately estimate information about the balloon using the estimation model 143 . Since the estimation model 143 is learned from the lesion information of the treated patient, the balloon 251 used for the treated patient, and the measured values of the pressurization parameters, etc., the balloon-related information is estimated in consideration of the patient's lesion state. be able to.
  • the information processing device 1 can suitably support the user's catheter treatment by estimating the pressurization parameter for the balloon in addition to the information of the balloon 251 used for the patient's catheter treatment. Even an inexperienced doctor can easily grasp the balloon 251 and pressurization conditions suitable for catheter treatment.
  • the information processing device 1 performs learning using the medical images and lesion detailed information stored in the treatment information DB 142 as training data.
  • the control unit 11 of the information processing device 1 acquires a plurality of medical images in chronological order obtained using the diagnostic imaging catheter 21 via the image processing device 23 (step S31).
  • the control unit 11 inputs the acquired medical image to the lesion recognition model 146 (step S32), and acquires detailed lesion information output from the lesion recognition model 146 (step S33). In this way, the patient's lesion information including the medical image and lesion detail information of the patient undergoing catheterization is obtained.
  • control unit 11 executes the processes from step S12 to step S20 shown in FIG. 7 to estimate the balloon-related information using the patient's lesion information including the medical image and detailed lesion information.
  • the estimation model 143 by providing the estimation model 143 with detailed lesion information that has been accurately recognized by the lesion recognition model 146, it is possible to improve the estimation accuracy of the balloon-related information.
  • the control unit 11 of the information processing device 1 acquires lesion information of a patient undergoing catheter treatment (step S41).
  • the control unit 11 acquires balloon information corresponding to the balloon 251 in use (step S42).
  • the control unit 11 acquires the shape of the connector part 253 of the balloon catheter 25 connected to the supply device 26, the QR code (registered trademark), etc. via the supply device 26, for example. identify the first name.
  • the control unit 11 refers to the product information DB 141 to acquire the product information corresponding to the acquired information of the balloon 251, that is, the product information of the balloon 251 in use (step S43).
  • the control unit 11 inputs the patient's lesion information, the acquired balloon information related to the balloon 251 in use, and the product information to the second model 145 (step S44).
  • the control unit 11 acquires pressurization parameters output from the second model 145 (step S45).
  • the user can use the screen to grasp the pressurization parameters according to the balloon 251 in use.
  • the estimation model 143 By inputting information on the balloon 251 in use into the second model 145, it is possible to present pressurization parameters according to the balloon 251 in use.
  • the estimation model 143 By making the estimation model 143 function as a pressurization parameter estimation model, the estimation model 143 can be used, for example, even when the balloon 251 to be used is known or when the balloon 251 is replaced.
  • FIG. 12 is a flowchart showing an example of a processing procedure executed by the information processing device 1 of the fourth embodiment.
  • control unit 11 of the information processing device 1 acquires time-series data of the patient's detection values obtained during a series of catheter treatments (step S51).
  • the control unit 11 may generate a pressurization curve indicating the relationship between the pressure value obtained from the sensor 263 and the filling amount as the information indicating the detected value of the patient.
  • the control unit 11 identifies a treated patient whose lesion content is similar to that of the target patient based on information stored in the treatment information DB 142 .
  • the control unit 11 compares the time-series data of the detection values of the target patient and the time-series data of the detection values of the identified treated patient to determine whether the detection values of the target patient and the treated patient are similar. determine whether The control unit 11 may determine whether or not the detection values are similar, for example, by calculating the degree of similarity between the pressurization curve of the target patient and the pressurization curve of the treated patient.
  • the control unit 11 specifies, for example, additional treatment with the balloon 251, use of a stent, etc., as the content of the additional treatment.
  • the control unit 11 transmits the specified additional treatment content to the image processing device 23 and displays it on the display device 24 via the image processing device 23 (step S53).
  • Information Processing Device 11 Control Unit 12 Main Storage Unit 13 Communication Unit 14 Auxiliary Storage Unit 141 Product Information DB 142 Treatment information DB 143 estimated model 144 first model 145 second model 146 lesion recognition model 1P program 1a recording medium 2 diagnostic device 21 diagnostic imaging catheter 211 shaft section 212 connector section 213 shaft 214 sensor 22 MDU 23 image processing device 24 display device 25 balloon catheter 251 balloon 252 shaft portion 253 connector portion 26 supply device 261 indeflator 262 detection device 263 sensor

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Abstract

カテーテル治療に適したバルーンに関する情報を提示することができるプログラム等を提供する。　プログラムは、バルーンを備えるバルーンカテーテルによるカテーテル治療を実施する患者の病変に関する病変情報を取得し、取得した前記患者の病変情報に基づき、前記患者のカテーテル治療に使用するバルーンに関する情報を出力する処理をコンピュータに実行させる。

Description

プログラム、情報処理方法及び情報処理装置
　本技術は、プログラム、情報処理方法及び情報処理装置に関する。
　一般的に、血管、胆管、食道、気管、尿道、消化管その他の臓器などの管腔器官内に生じた狭窄部を拡張し、管腔器官を確保する治療が行われている。このような治療の一例として、バルーンを有するバルーンカテーテルを用い、狭窄部に送達されたバルーンを拡張することにより、狭窄部を押し広げるカテーテル治療が行われている（例えば、特許文献１）。
特開２０１８－１７５５５０号公報
　バルーンカテーテルを使用した手技では、例えば、病変部の硬さなどの状態や手技の内容に応じて、適切なバルーンを選択する必要があるが、それらの選択は医師の知識と経験に委ねられているのが現状である。そのため、医師のスキルに依存せずに、手技に適したバルーンの情報を把握することができる技術が求められている。
　本開示の目的は、カテーテル治療に適したバルーンに関する情報を提示することができるプログラム等を提供することである。
　本開示の一態様に係るプログラムは、バルーンを備えるバルーンカテーテルによるカテーテル治療を実施する患者の病変に関する病変情報を取得し、取得した前記患者の病変情報に基づき、前記患者のカテーテル治療に使用するバルーンに関する情報を出力する処理をコンピュータに実行させる。
　本開示の一態様に係る情報処理方法は、バルーンを備えるバルーンカテーテルによるカテーテル治療を実施する患者の病変に関する病変情報を取得し、取得した前記患者の病変情報に基づき、前記患者のカテーテル治療に使用するバルーンに関する情報を出力する処理をコンピュータが実行する。
　本開示の一態様に係る情報処理装置は、バルーンを備えるバルーンカテーテルによるカテーテル治療を実施する患者の病変に関する病変情報を取得し、取得した前記患者の病変情報に基づき、前記患者のカテーテル治療に使用するバルーンに関する情報を出力する処理を実行する制御部を備える。
　本開示によれば、カテーテル治療に適したバルーンに関する情報を提示することができる。
カテーテルシステムの構成例を示す説明図である。 情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 製品情報ＤＢに記憶される情報の内容例を示す図である。 治療情報ＤＢに記憶される情報の内容例を示す図である。 推定モデルの概要を示す説明図である。 推定モデルの詳細を示す説明図である。 情報処理装置にて実行される処理手順の一例を示すフローチャートである。 表示装置に表示される画面の一例を示す模式図である。 第２実施形態における推定モデルの概要を示す説明図である。 第２実施形態の情報処理装置にて実行される処理手順の一例を示すフローチャートである。 第３実施形態の情報処理装置にて実行される処理手順の一例を示すフローチャートである。 第４実施形態の情報処理装置にて実行される処理手順の一例を示すフローチャートである。
　本発明の実施形態に係るプログラム、情報処理方法及び情報処理装置の具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。また、以下に記載する各実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。
　なお、以下に記載する各実施形態に示すシーケンスは限定されるものではなく、矛盾の無い範囲で、各処理手順はその順序を変更して実行されてもよく、また並行して複数の処理が実行されてもよい。各処理の処理主体は限定されるものではなく、矛盾の無い範囲で、各装置の処理を他の装置が実行してもよい。
（第１実施形態）
　図１は、カテーテルシステム１００の構成例を示す説明図である。本実施形態では血管内治療を一例として説明するが、治療対象とする管腔器官は血管に限定されず、例えば腸などの臓器であってもよい。
　カテーテルシステム１００は、情報処理装置１と、診断装置２とを備える。情報処理装置１及び診断装置２は、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット等のネットワークＮを介して通信接続されている。
　情報処理装置１は、種々の情報処理、情報の送受信が可能な情報処理装置であり、例えばサーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、量子コンピュータ等である。情報処理装置１は診断装置２と同じ施設（病院等）に設置されたローカルサーバであってもよく、インターネット等を介して診断装置２に通信接続されたクラウドサーバであってもよい。情報処理装置１は、診断装置２により取得された医用画像等に基づき、カテーテル治療の手技に適したバルーンに関する情報を推定する推定装置として機能する。情報処理装置１は、診断装置２を介して、推定結果を医師等のユーザへ提示する。
　診断装置２は、バルーンに関する情報の推定に用いる各種データを取得するための装置ユニットである。診断装置２は、画像診断用カテーテル２１、ＭＤＵ（Motor Drive Unit）２２、画像処理装置２３、表示装置２４、バルーンカテーテル２５及び供給装置２６を備える。
　情報処理装置１は、診断装置２とは別個の装置に限られず、例えば情報処理装置１と画像処理装置２３とが共通する１台の処理装置であってもよい。
　画像診断用カテーテル２１は、血管内超音波（ＩＶＵＳ：Intra Vascular Ultra Sound）法によって患者の血管の超音波断層像を得るために使用されるカテーテルである。ＭＤＵ２２は、画像診断用カテーテル２１を駆動させるための駆動装置である。画像診断用カテーテル２１は、ＭＤＵ２２を介して画像処理装置２３に接続されている。画像処理装置２３は、画像診断用カテーテル２１を用いて患者の血管を撮像した断層像を生成し、血管内の超音波検査及び診断を行うための装置である。超音波断層像は、医用画像の一例である。
　画像診断用カテーテル２１は、シャフト部２１１と、シャフト部２１１の端部に配置されたコネクタ部２１２とを有する。シャフト部２１１は、コネクタ部２１２を介してＭＤＵ２２に接続される。以下の説明では、画像診断用カテーテル２１のコネクタ部２１２から遠い側を先端側と記載し、コネクタ部２１２側を基端側と記載する。
　シャフト部２１１の内部には、シャフト２１３が挿通されている。シャフト２１３には、不図示の電気信号ケーブルが内挿されており、その先端側にセンサ２１４が接続されている。
　センサ２１４は、超音波トランスデューサである。センサ２１４は、血管内においてパルス信号に基づく超音波を送信すると共に、血管の生体組織又は医用機器で反射された反射波を受信する。シャフト部２１１は、先端側から血管内に挿入される。シャフト２１３及びセンサ２１４は、シャフト部２１１の内部で、血管の周方向に回転しながら血管の長手方向に進退可能に構成されている。
　画像診断用カテーテル２１の先端には、Ｘ線を透過しないマーカが設けられていてもよい。
　ＭＤＵ２２には、画像診断用カテーテル２１が着脱可能に取り付けられる。ＭＤＵ２２は、使用者の操作に応じて内蔵モータを駆動することにより、血管内に挿入された画像診断用カテーテル２１の動作を制御する。例えばＭＤＵ２２は、シャフト部２１１に内挿されたシャフト２１３及びセンサ２１４を一定の速度でＭＤＵ２２側に向けて引っ張りながら周方向に回転させるプルバック操作を行う。センサ２１４は、プルバック操作によって先端側から基端側に移動しながら回転しつつ、所定の時間間隔で連続的に血管内を走査し、検出された超音波の反射波データを画像処理装置２３へ出力する。
　画像処理装置２３は、センサ２１４から出力された反射波データに基づいて、血管の横断層を撮像した超音波断層像（ＩＶＵＳ画像）を生成する処理装置である。画像処理装置２３は、センサ２１４の１回転ごとに１枚の超音波断層像を生成する。画像処理装置２３は、生成した超音波断層像を表示装置２４に表示させるほか、治療を行う際の各種設定値の入力を受け付けるための入力インターフェイスなどを備える。
　表示装置２４は、液晶表示パネル、有機ＥＬ（Electro Luminescence）表示パネル等である。表示装置２４は、画像処理装置２３によって生成された超音波断層像、情報処理装置１から受信する推定結果等を表示する。
　画像診断用カテーテル２１は、近赤外光を用いて光干渉断層像を生成するＯＣＴ（Optical Coherence Tomography）用、ＯＦＤＩ（Optical Frequency Domain Imaging）用等の、光干渉断層像生成用のカテーテルであってもよい。この場合、センサ２１４は、近赤外光の照射と反射光の受信を行なう送受信部である。画像診断用カテーテル２１は、超音波トランスデューサと、ＯＣＴ又はＯＦＤＩ用の送受信部との複数のセンサ２１４を有し、超音波断層像及び光干渉断層像を生成するデュアルタイプであってもよい。
　バルーンカテーテル２５は、患者の血管内部に送達されたバルーンを拡張することにより狭窄部を押し広げるカテーテル治療を行うために使用されるカテーテルである。
　バルーンカテーテル２５は、バルーン２５１と、シャフト部２５２と、シャフト部２５２の端部に配置されたコネクタ部２５３とを有する。シャフト部２５２は、コネクタ部２５３を介して拡張用流体を供給するための供給装置２６と液密・気密に接続される。以下の説明ではバルーンカテーテル２５のコネクタ部２５３から遠い側を先端側と記載し、コネクタ部２５３側を基端側と記載する。
　バルーン２５１は、シャフト部２５２の先端の領域において収縮及び拡張可能に設けられている。バルーン２５１は、バルーンカテーテル２５が血管に挿入されるまでは、折り畳まれてシャフト部２５２の側壁に密着している。図１では、バルーン２５１が拡張された状態を示している。なおシャフト部２５２におけるバルーン２５１の設置位置はこれに限られない。
　バルーン２５１の先端側は、シャフト部２５２に接着又は融着されている。バルーン２５１の基端側は、シャフト部２５２の内部に形成される不図示のバルーン拡張用ルーメンに接続されている。バルーン拡張用ルーメンは、バルーン２５１の内部空間と連通されている。バルーン拡張用ルーメンは、コネクタ部２５３まで延設されており、バルーン拡張用ルーメンの内部空間は、コネクタ部２５３と接続されている。
　コネクタ部２５３を通じて供給装置２６から供給された拡張用流体がバルーン２５１内に流入することによって、血管内においてバルーン２５１が拡張される。バルーン２５１は、軸心方向における中央部に形成されるストレート部と、軸心方向の両側に形成されるテーパ部とを備えている。バルーン２５１は、拡張させた際に外径が等しい略円筒状のバルーン膜を形成する。
　拡張用流体としては、液体でも気体でもよい。拡張用流体としては、例えば、造影剤、生理食塩水等の液体、ヘリウムガス、ＣＯ2ガス、Ｏ2ガス等の気体が挙げられる。以下では、拡張用流体が造影剤であるものとして説明する。
　供給装置２６は、バルーン２５１へ拡張用流体を供給するインデフレータ２６１と、検出装置２６２とを備える。供給装置２６はさらに、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ等を含むコントロールユニットを備えてもよい。インデフレータ２６１による造影剤の注入は、手動で行われてもよく、コントロールユニットにより自動で行われてもよい。
　検出装置２６２は、バルーン２５１の状態を検出するための各種センサ２６３を備えている。センサ２６３は、バルーン２５１の加圧による拡張状態に関する検出値、すなわち加圧パラメータを検出する。センサ２６３は、有線又は無線により情報処理装置１と通信可能に接続されており、検出した検出値を情報処理装置１へ出力する。センサ２６３による検出値は、コントロールユニットを介して情報処理装置１へ送信されてもよい。
　センサ２６３には、例えばコネクタ部２５３と供給装置２６との間の流路における造影剤の圧力値を計測するための圧力センサ、バルーン２５１へ充填された造影剤の充填量（注入量）を計測するための流量センサ等が含まれる。圧力センサによる圧力値は、バルーン２５１に対する拡張圧力に対応する。造影剤の充填量は、バルーン２５１の体積に対応する。センサ２６３は、インデフレータ２６１に設けられるプランジャの押し込み量を検出するものであってもよい。プランジャの押し込み量により、造影剤の充填量を求めることができる。また、プランジャの押し込み力により、バルーン２５１に対する拡張圧力を相対的に算出できる。
　圧力値及び充填量はセンサ２６３により取得されるものに限られず、人手により読み取られてもよい。この場合、ユーザは、インデフレータ２６１に設けられる圧力計や目盛りを用いて圧力値及び充填量を計測し、計測結果を情報処理装置１へ入力する。
　カテーテルシステム１００は、患者体内を透視した透視画像を撮影するための透視画像撮影装置を備えてもよい。透視画像撮影装置は、例えば血管造影検査を行うアンギオグラフィ装置である。透視画像撮影装置は、Ｘ線源、Ｘ線センサ等を備え、Ｘ線源から照射されたＸ線をＸ線センサが受信することにより、患者のＸ線透視画像を生成する。例えば画像診断用カテーテル２１の先端にはＸ線不透過マーカが装着されており、透視画像において画像診断用カテーテル２１の位置が可視化される。透視画像撮影装置は、得られたアンギオグラフィ画像を情報処理装置１へ出力する。
　上記では、医用画像の一例として超音波断層像、光干渉断層像、アンギオグラフィ画像を挙げたが、医用画像はコンピュータ断層撮影（ＣＴ；Computed Tomography）画像、磁気共鳴（ＭＲＩ；Magnetic Resonance Imaging）画像等であってもよい。
　図２は、情報処理装置１の構成例を示すブロック図である。情報処理装置１は、制御部１１、主記憶部１２、通信部１３、及び補助記憶部１４を備える。情報処理装置１は複数のコンピュータからなるマルチコンピュータであってもよく、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシンであってもよい。
　制御部１１は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理装置を有し、補助記憶部１４に記憶されたプログラム１Ｐを読み出して実行することにより、種々の情報処理、制御処理等を行う。
　主記憶部１２は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の一時記憶領域であり、制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。
　通信部１３は、通信に関する処理を行うための通信モジュールであり、外部と情報の送受信を行う。
　補助記憶部１４は、ハードディスク、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）、フラッシュメモリ等の記憶装置である。補助記憶部１４は、プログラム１Ｐを含む制御部１１が参照するプログラム及びデータを記憶している。なお、補助記憶部１４は情報処理装置１に接続された外部記憶装置であってもよい。
　プログラム１Ｐは、情報処理装置１の製造段階において補助記憶部１４に書き込まれてもよいし、遠隔のサーバ装置が配信するものを情報処理装置１が通信にて取得して補助記憶部１４に記憶させてもよい。プログラム１Ｐは、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体１ａに読み出し可能に記録された態様であってもよい。なお、プログラム１Ｐは、単一のコンピュータ上で、または１つのサイトにおいて配置されるか、もしくは複数のサイトにわたって分散され、通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上で実行されるように展開することができる。
　補助記憶部１４はまた、バルーン２５１の製品情報を格納する製品情報ＤＢ（Data Base ：データベース）１４１、実施済みのカテーテル治療に関する治療情報を格納する治療情報ＤＢ１４２、及び推定モデル１４３を記憶している。推定モデル１４３は、新たにバルーンカテーテル２５によるカテーテル治療を実施する患者のカテーテル治療に使用するバルーンに関する情報を推定するモデルである。制御部１１は、製品情報ＤＢ１４１、治療情報ＤＢ１４２及び推定モデル１４３を用いてバルーンに関する情報の推定処理を実行する。
　本実施形態において情報処理装置１は上記の構成に限られず、例えば操作入力を受け付ける入力部、画像を表示する表示部等を含んでもよい。
　図３は、製品情報ＤＢ１４１に記憶される情報の内容例を示す図である。製品情報ＤＢ１４１は、カテーテル治療に使用し得る複数のバルーン２５１の製品情報を格納するデータベースである。製品情報ＤＢ１４１には、例えば製品情報ＩＤをキーに、各バルーン２５１の素材、構造（例えば、層の数、層構造等）、容積、コンプライアンスチャート等の値を紐付けたレコードが格納されている。コンプライアンスチャートとは、バルーン２５１における拡張圧力とバルーン径（外径）との関係性を示すデータである。コンプライアンスチャートとは、バルーン２５１に付与した圧力に対するバルーン２５１の周方向の拡張径を実験値を基に推定したグラフ、またはその代表的な値を列挙した表であってもよい。製品情報ＤＢ１４１に記憶される製品情報は上記の例に限定されない。
　図４は、治療情報ＤＢ１４２に記憶される情報の内容例を示す図である。治療情報ＤＢ１４２は、過去に実施されたカテーテル治療に関する治療情報を格納するデータベースである。治療情報は、カテーテル治療を実施済みの治療済患者におけるカテーテル治療の実績データである。治療情報ＤＢ１４２には、例えば治療情報ＩＤをキーに、治療済患者の患者情報、病変情報、治療実績情報等の値を紐付けたレコードが格納されている。
　患者情報は、例えば患者の患者ＩＤ、氏名、年齢、性別、バイタル、既往歴等を含む。
　病変情報は、患者の病変に関する情報を含む。病変情報は、例えば患者の血管をイメージングした医用画像データ及び病変詳細情報を含む。医用画像は、例えば超音波断層像、アンギオグラフィ画像等を含む。病変詳細情報は、例えば医用画像における病変部の位置、病変性状、病変部位、病変の存在する血管の径、血管形状等を含む。
　治療実績情報は、患者に対して実施されたカテーテル治療に関する情報を含む。治療実績は、例えばカテーテル治療に使用されたバルーンに関する情報及び治療内容を含む。バルーンに関する情報には、カテーテル治療に使用されたバルーンの情報と、当該バルーンの使用における加圧パラメータとが含まれてよい。
　バルーンの情報とは、カテーテル治療に使用されたバルーン２５１を特定するための情報であり、例えばバルーン２５１の製品名、種類、外径、有効長等を含む。
　加圧パラメータは、バルーン２５１の使用における加圧条件を規定するためのパラメータである。加圧パラメータは、例えばバルーン２５１に対する圧力値、造影剤の充填量、加圧時間等を含む。
　圧力値は、圧力加速度や圧力減速度であってもよい。充填量は、造影剤の単位時間当たりの流量、積算流量、インデフレータ２６１内の造影剤の残量であってもよい。加圧時間は、バルーン２５１の稼働を開始してから終了するまでの時間、バルーン２５１の圧力値が設定圧力値に到達してから減圧を開始するまでの時間、バルーン２５１の充填量が設定充填量に到達してから設定充填量を下回るまでの時間であってもよい。加圧パラメータは、治療時における設定値及び実測値が記憶されている。加圧パラメータの実測値は、例えばセンサ２６３による検出値の時系列データを含む。
　治療内容は、カテーテル治療の内容を示す情報であり、例えばアテレクトミー、追加治療の有無等の治療内容や、再狭窄等の治療後における経過情報を含む。なお治療情報ＤＢ１４２に記憶される治療情報は上記の例に限定されない。
　情報処理装置１は、例えば治療済患者のデータを管理するカルテシステムに記憶される情報を取得することにより、大量の治療情報を収集し、治療情報ＤＢ１４２に蓄積する。情報処理装置１は、治療情報ＤＢ１４２に蓄積した治療済患者の病変情報と治療実績情報とにより学習された推定モデル１４３を用いて、患者のカテーテル治療に適したバルーン２５１を推定する。
　図５は、推定モデル１４３の概要を示す説明図である。本実施形態における推定モデル１４３は、バルーンカテーテル２５によるカテーテル治療を実施する患者の病変に関する病変情報及びバルーン２５１の製品情報を入力として、患者のカテーテル治療に使用するバルーンに関する情報を出力する機械学習モデルである。
　本実施形態において、推定モデル１４３へ入力する病変情報としては、患者の病変部を含む血管をイメージングした医用画像を用いる。以下の説明では一例として、超音波断層像を医用画像として推定モデル１４３の入力に用いるが、医用画像はこれに限られず、例えば光干渉断層像、アンギオグラフィ画像であってもよい。推定モデル１４３へは、複数種類の医用画像が入力されてもよい。
　推定モデル１４３へはさらに、バルーン２５１の製品情報が入力される。バルーン２５１の製品情報には、例えばバルーン２５１の素材、構造、容積、コンプライアンスチャート等が含まれる。
　推定モデル１４３から出力されるバルーンに関する情報は、カテーテル治療に使用するバルーンの情報と、当該バルーン２５１の使用における加圧パラメータとを含む。以下の説明では、バルーンの情報としてバルーン２５１の製品名（以下、バルーン名とも称する。）を出力するものとする。なお推定モデル１４３から出力されるバルーンの情報は、バルーン名に限られず、カテーテル治療に使用するバルーン２５１を特定し得る情報であればよい。
　図６は、推定モデル１４３の詳細を示す説明図である。図６では一例として、第１モデル１４４及び第２モデル１４５により構成される推定モデル１４３を図示してある。
　第１モデル１４４は、患者の病変情報としての医用画像を入力として、バルーンの情報としてのバルーン名を示す情報を出力する機械学習モデルである。第１モデル１４４は、例えばＣＮＮ（Convolutional Neural Network）である。第１モデル１４４は、医用画像が入力される入力層と、入力データの特徴量を抽出する中間層と、バルーン名を出力する出力層とを備える。中間層は、畳み込み層、プーリング層及び全結合層等を含んでよい。
　第１モデル１４４から出力されるバルーンの情報は、バルーン２５１の種類、外径、有効長等であってもよい。第１モデル１４４から出力されるバルーンの情報に複数の出力項目を含む場合、第１モデル１４４は複数の出力層を備え、各出力層からそれぞれの出力項目に対する推定結果を出力するよう構成されてもよい。
　第１モデル１４４は、医用画像と、バルーン名を示すラベルとが対応付けられた訓練データを用意し、当該訓練データを用いて未学習のニューラルネットワークを機械学習させることにより生成することができる。例えば、訓練データにおける医用画像は、カテーテル治療を実施済みの治療済患者の医用画像であり、当該治療済患者の診療記録及び治療時に得た光干渉断層像等の医用画像である。正解のバルーン名は、治療済患者に対して行ったカテーテル治療に用いたバルーン２５１のバルーン名である。情報処理装置１は、治療情報ＤＢ１４２に記憶される医用画像とバルーン名とを訓練データとして用いて学習を行う。
　具体的には、情報処理装置１は、訓練データに含まれる複数の医用画像を学習前のニューラルネットワークモデルの入力層に入力し、中間層での演算処理を経て、出力層から出力されるバルーン名を取得する。そして、情報処理装置１は、出力層から出力されたバルーン名と、訓練データに含まれるバルーン名とを比較し、出力層から出力されるバルーン名が正解値に近づくように、中間層での演算処理に用いるパラメータを最適化する。当該パラメータは、例えばニューロン間の重み（結合係数）などである。パラメータの最適化の方法は特に限定されないが、例えば情報処理装置１は誤差逆伝播法を用いて各種パラメータの最適化を行う。
　第１モデル１４４への入力は、時系列で連続する複数フレームの医用画像（動画像）を１セットとして入力されることが好ましい。例えば、１回のプルバック操作により得られた複数フレームの医用画像を１セットとしてもよい。第１モデル１４４は、画像診断用カテーテル２１の走査に従い、血管の長手方向に沿って連続する複数フレームの医用画像を入力として受け付ける。第１モデル１４４は、時間軸に沿って連続する複数フレームの医用画像からバルーン名を認識する。これにより、時系列で連続する前後のフレームも考慮して製品情報を推定することができ、推定精度を向上させることができる。
　学習が完了すると、カテーテル治療を実施する患者の医用画像に対しカテーテル治療に使用するバルーン２５１のバルーン名を適切に認識可能に学習された第１モデル１４４が構築される。
　なお情報処理装置１は、第１モデル１４４から出力されるバルーンの情報に対する後処理を実行することで、バルーンの推定結果を取得してもよい。例えば情報処理装置１は、バルーン２５１の種類、外径及び有効長と、バルーン名とを対応付けた不図示の製品テーブルを予め補助記憶部１４に記憶しておく。情報処理装置１は、第１モデル１４４を用いて、患者の医用画像に対するバルーン２５１の種類、外径及び有効長を推定する。情報処理装置１は、製品テーブルを参照し、第１モデル１４４の推計結果に対応するバルーン名を特定する。
　第２モデル１４５は、バルーンの情報としてのバルーン名、患者の病変情報としての医用画像、及びバルーン２５１の製品情報とを入力として、加圧パラメータを示す情報を出力する機械学習モデルである。第２モデル１４５の構成は、第１モデル１４４と同様であるため詳細な説明を省略する。
　第２モデル１４５への入力とするバルーン名は、第１モデル１４４から出力されたバルーン名である。第２モデル１４５への入力とする医用画像は、第１モデル１４４への入力と同一の医用画像であってもよく、異なる種類の医用画像であってもよい。第２モデル１４５は、第１モデル１４４の中間層から得られる医用画像の特徴量を入力するように設計されていてもよい。
　第２モデル１４５への入力とする製品情報にコンプライアンスチャートを含む場合、コンプライアンスチャートは画像データとして第２モデル１４５へ入力されてもよく、ベクトル化して入力されてもよい。
　第２モデル１４５から出力される加圧パラメータは、例えば圧力値、充填量及び加圧時間を含む。
　第２モデル１４５は、患者の医用画像、バルーン名及び製品情報と、加圧パラメータを示すラベルとが対応付けられた訓練データを用意し、当該訓練データを用いて未学習のニューラルネットワークを機械学習させることにより生成することができる。例えば、訓練データにおける医用画像は、上記と同様に治療済患者における医用画像である。バルーン名は、治療済患者に対して行ったカテーテル治療に用いたバルーン２５１のバルーン名である。製品情報は、治療済患者に対して行ったカテーテル治療に用いたバルーン２５１の製品情報である。正解の加圧パラメータは、治療済患者に対して行ったカテーテル治療の治療記録における加圧パラメータの実測値である。情報処理装置１は、治療情報ＤＢ１４２に記憶される医用画像、バルーン名、加圧パラメータと、製品情報ＤＢ１４１に記憶される製品情報とを訓練データとして用いて学習を行う。
　学習が完了すると、カテーテル治療を実施する患者の病変情報、当該患者に使用するバルーン２５１のバルーン名及び製品情報に対し、カテーテル治療における加圧パラメータを適切に認識可能に学習された第２モデル１４５が構築される。
　推定モデル１４３の構成は図５及び図６に示した例に限られない。推定モデル１４３は、患者の病変情報及び製品情報に対し、バルーンの情報や加圧パラメータを識別可能であればよい。第１モデル１４４及び第２モデル１４５は、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、決定木等、その他の学習アルゴリズムに基づくモデルであってもよい。
　本実施形態では、バルーンの情報を認識する学習モデルと、加圧パラメータを認識する学習モデルとを別体で構成しているが、一つの学習モデルを用いてバルーンの情報及び加圧パラメータを認識するように構成してもよい。
　推定モデル１４３は、機械学習モデルに限られず、ルールベースの手法や特定の数式によってバルーンの情報や加圧パラメータを導出するものであってもよい。推定モデル１４３は、過去にカテーテルを行った治療済患者の病変情報と、当該治療済患者のカテーテル治療に用いたバルーンに関する情報とを用いて学習することで、新たに治療を実施する患者と症状の類似する治療済患者の実績データを推定結果に反映させることができる。
　推定モデル１４３は、情報処理装置１により生成され、学習されるものに限られない。推定モデル１４３は、外部サーバにて学習済みのモデルが情報処理装置１へ送信され、補助記憶部１４に記憶されてもよい。推定モデル１４３は、外部サーバにて生成され、情報処理装置１にて学習されてもよい。
　図７は、情報処理装置１にて実行される処理手順の一例を示すフローチャートである。以下の各フローチャートにおける処理は、情報処理装置１の補助記憶部１４に記憶するプログラム１Ｐに従って制御部１１により実行されてもよく、制御部１１に備えられた専用のハードウェア回路（例えばＦＰＧＡ又はＡＳＩＣ）により実現されてもよく、それらの組合せによって実現されてもよい。
　情報処理装置１の制御部１１は、カテーテル治療を実施する患者の病変情報を取得する（ステップＳ１１）。具体的には制御部１１は、病変情報として、画像診断用カテーテル２１を用いて得られた時系列順の複数の医用画像を画像処理装置２３から受信する。
　制御部１１は、取得した患者の病変情報を第１モデル１４４に入力し（ステップＳ１２）、第１モデル１４４から出力されるバルーンの情報を取得する（ステップＳ１３）。バルーンの情報は、例えばバルーン名である。
　制御部１１は、製品情報ＤＢ１４１に記憶する情報に基づいて、第１モデル１４４から出力されたバルーンの情報に対応するバルーン２５１の製品情報を取得する（ステップＳ１４）。
　制御部１１は、取得した患者の病変情報、バルーン２５１の製品情報、及び第１モデル１４４から出力されたバルーンの情報を第２モデル１４５に入力する（ステップＳ１５）。制御部１１は、第２モデル１４５から出力される加圧パラメータを取得する（ステップＳ１６）。
　制御部１１は、得られたバルーンの情報及び加圧パラメータを含むバルーンに関する情報、すなわち推定結果を示す画面情報を生成する（ステップＳ１７）。制御部１１は、生成した画面情報を画像処理装置２３へ送信し、画像処理装置２３を介して、推定結果を示す画面を表示装置２４へ表示させる（ステップＳ１８）。
　制御部１１は、処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ１９）。例えば、ユーザによる終了指示を受け付けた場合、又は画像診断用カテーテル２１がＭＤＵ２２から取り外された場合等に、制御部１１は処理を終了すると判定する。
　終了しないと判定した場合（ステップＳ１９：ＮＯ）、制御部１１は、処理をステップＳ１１へ戻す。終了すると判定した場合（ステップＳ１９：ＹＥＳ）、制御部１１は、取得した医用画像、バルーンに関する情報の推定結果等の各種情報を新たな治療情報として治療情報ＤＢ１４２に記憶し（ステップＳ２０）、一連の処理を終了する。
　上記では、一連の処理を情報処理装置１の制御部１１が実行する例を説明したが、各処理の処理主体は限定されない。図７の処理は、一部又は全部が画像処理装置２３で実行されてもよく、検出装置２６２で実行されてもよい。例えば画像処理装置２３は、情報処理装置１から取得した第１モデル１４４を記憶しておき、第１モデル１４４に基づく推定処理を実行してもよい。また、推定結果は画像処理装置２３を介して表示装置２４へ表示されるものに限られず、制御部１１は、画像処理装置２３以外の装置に推定結果を出力し、表示させてもよい。
　図８は、表示装置２４に表示される画面の一例を示す模式図である。画面には、例えば患者情報表示部２４１、医用画像表示部２４２、推定結果表示部２４３等が含まれている。患者情報表示部２４１には、カテーテル治療の対象となる患者の患者情報が表示されている。医用画像表示部２４２には、画像処理装置２３から取得した医用画像が表示されている。推定結果表示部２４３には、バルーンに関する情報の推定結果が表示されている。
　図８に示す例にて、推定結果表示部２４３には、バルーンの情報として、推定モデル１４３により推定されたバルーン２５１に対応するバルーン名、外径及び有効長が表示されている。情報処理装置１は、推定モデル１４３によるバルーン名、外径及び有効長の推定結果を取得した場合、取得した推定結果を推定結果表示部２４３に表示させる。情報処理装置１は、製品テーブル等から外径、有効長等を読み出してもよい。
　また情報処理装置１は、推定モデル１４３による加圧パラメータの推定結果を推定結果表示部２４３に表示させる。推定モデル１４３により推定された加圧パラメータ（図８では圧力値、充填量及び加圧時間）は、加圧パラメータの設定値に対応する。
　さらに情報処理装置１は、製品情報ＤＢ１４１に記憶する情報に基づき、推定モデル１４３により推定された圧力値に対するバルーン２５１のバルーン径を特定する。情報処理装置１は、特定したバルーン径を、設定圧力でのバルーン径として推定結果表示部２４３に表示させる。
　ユーザは、画面により提示される推定結果を考慮して、患者のカテーテル治療に使用するバルーン２５１や、加圧パラメータを決定する。ユーザは、決定したバルーン２５１に対応するバルーンカテーテル２５を使用してカテーテル治療を実施する。
　またユーザは、決定した加圧パラメータを設定値として、インデフレータ２６１による造影剤の注入を行う。なお、供給装置２６のコントロールユニットにより造影剤の注入が自動で実行される場合には、情報処理装置１は、加圧パラメータの設定値を供給装置２６のコントロールユニットへ送信するとよい。供給装置２６は、受信した加圧パラメータの設定値を用いて造影剤の注入を実行する。
　バルーン２５１の加圧時における推定結果表示部２４３は、図８に示すように、圧力値、充填量及び加圧時間それぞれについて、設定値とともに実測値を表示することが好ましい。実測値は、バルーン２５１の加圧時において、センサ２６３による検出値を取得することで得られる。情報処理装置１は、バルーンカテーテル２５による手技の開始後、所定間隔でセンサ２６３による検出値を受け付け、受け付けた検出値をリアルタイムで推定結果表示部２４３に表示させる。また情報処理装置１は、受け付けた検出値を加圧パラメータの実測値として治療情報ＤＢ１４２に随時記憶する。
　なお情報処理装置１は、バルーンに関する情報の推定結果に対し推定モデル１４３の再学習を行ってもよい。情報処理装置１は、バルーンに関する情報の推定結果を修正する入力を医師等から受け付け、入力された情報に基づく再学習を行う。具体的には、情報処理装置１は、例えば図８で示した画面を利用して、推定結果として表示したバルーン名や加圧パラメータの設定値が正しいか否か、修正入力を受け付ける。さらに情報処理装置１は、表示したバルーン名や加圧パラメータが誤りである場合には、正しいバルーン名や加圧パラメータの入力を受け付ける。修正入力を受け付けた場合、情報処理装置１は、修正された推定結果（バルーン名や加圧パラメータ）をラベリングした患者の病変情報や製品情報を訓練データとして再学習を行い、推定モデル１４３を更新する。これにより、本システムの運用を通じて硬さの推定精度を向上させることができる。
　情報処理装置１は、治療情報ＤＢ１４２に追加された患者の治療情報、すなわち治療を実施した患者の治療情報を、新たな治療済患者の治療情報として用いて、推定モデル１４３の再学習を行ってもよい。バルーンに関する情報の推定結果に対し推定モデル１４３の再学習を行ってもよい。
　本実施形態によれば、カテーテル治療を実施する患者の病変情報に基づいて、カテーテル治療に適したバルーンに関する情報を提示することができる。情報処理装置１は、推定モデル１４３により、バルーンに関する情報を精度よく推定することができる。推定モデル１４３は、治療済患者の病変の情報、治療済患者に使用したバルーン２５１及び加圧パラメータの実測値等により学習されるため、患者の病変の状態を考慮してバルーンに関する情報を推定することができる。
　情報処理装置１は、患者のカテーテル治療に用いるバルーン２５１の情報に加えて、当該バルーンに対する加圧パラメータを推定することで、ユーザのカテーテル治療を好適に支援することができる。経験の浅い医師であっても、カテーテル治療に適したバルーン２５１や加圧条件を容易に把握することができる。
（第２実施形態）
　第２実施形態では、患者の病変情報として病変詳細情報を用いてバルーンに関する情報を推定する構成について説明する。以下では主に第１実施形態との相違点を説明し、第１実施形態と共通する構成については同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。
　図９は、第２実施形態における推定モデル１４３の概要を示す説明図である。第２実施形態における推定モデル１４３は、医用画像及び病変詳細情報を含む患者の病変情報と、バルーン２５１の製品情報とを入力として、患者のカテーテル治療に使用するバルーンに関する情報を出力する機械学習モデルである。第２実施形態の推定モデル１４３は、入力要素が異なること以外は第１実施形態と同様である。
　病変詳細情報は、上述した通り患者の病変に関する詳細であり、例えば病変部の位置、病変性状、病変部位、病変の存在する血管の径、血管形状等を含む。病変部の位置とは、医用画像における病変部の位置であり、例えば座標値を含む。病変性状は、例えば病変の種類、病変部の硬さ等を含む。情報処理装置１は、それら病変詳細情報に含まれ得る項目のうちの少なくとも１つを、推定モデル１４３への入力要素とするものであってよい。
　病変詳細情報は、医用画像に対する病変詳細情報を認識する病変認識モデル１４６を用いて取得することができる。病変認識モデル１４６は、医用画像を入力として当該医用画像に対する病変詳細情報を出力する機械学習モデルである。病変認識モデル１４６は、ルールベースの手法により医用画像に対する病変詳細情報を導出するものであってもよい。情報処理装置１は、推定モデル１４３による推定処理の前処理として、医用画像に病変認識モデル１４６を適用し病変詳細情報を取得する。
　推定モデル１４３は、例えば第１実施形態と同様に、第１モデル１４４及び第２モデル１４５により構成される。第１モデル１４４は、医用画像及び病変詳細情報を含む患者の病変情報を入力として、バルーンの情報を出力する。第２モデル１４５は、医用画像及び病変詳細情報を含む患者の病変情報と、バルーンの情報と、バルーン２５１の製品情報とを入力として、加圧パラメータを出力する。
　推定モデル１４３へ入力される患者の病変情報にはさらに、患者情報が含まれてもよい。患者情報には、例えば患者の年齢、性別、バイタル、既往歴等が含まれる。
　なお推定モデル１４３は、医用画像及び病変詳細情報を入力とするものに限られず、病変詳細情報のみを入力としてもよい。
　情報処理装置１は、治療情報ＤＢ１４２に記憶される医用画像及び病変詳細情報を訓練データとして用いて学習を行う。
　図１０は、第２実施形態の情報処理装置１にて実行される処理手順の一例を示すフローチャートである。
　情報処理装置１の制御部１１は、画像処理装置２３を介して、画像診断用カテーテル２１を用いて得られた時系列順の複数の医用画像を取得する（ステップＳ３１）。
　制御部１１は、取得した医用画像を病変認識モデル１４６に入力し（ステップＳ３２）、病変認識モデル１４６から出力される病変詳細情報を取得する（ステップＳ３３）。このようにして、カテーテル治療を実施する患者の医用画像及び病変詳細情報を含む患者の病変情報が得られる。
　以降、制御部１１は、図７に示したステップＳ１２からステップＳ２０の処理を実行することにより、医用画像及び病変詳細情報を含む患者の病変情報を用いて、バルーンに関する情報の推定処理を行う。
　本実施形態によれば、病変認識モデル１４６により精度よく認識された病変詳細情報を推定モデル１４３に与えることにより、バルーンに関する情報の推定精度を向上させることができる。
（第３実施形態）
　第３実施形態では、カテーテル治療において実際に使用されているバルーン２５１に応じた加圧パラメータを推定する構成について説明する。以下では主に第１実施形態との相違点を説明し、第１実施形態と共通する構成については同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。
　図１１は、第３実施形態の情報処理装置１にて実行される処理手順の一例を示すフローチャートである。以下の処理は、例えば実際に供給装置２６にバルーンカテーテル２５が装着された後に開始される。以下の説明では、実際に供給装置２６に装着されているバルーンカテーテル２５の有するバルーン２５１を、使用中のバルーン２５１とも称する。
　情報処理装置１の制御部１１は、カテーテル治療を実施する患者の病変情報を取得する（ステップＳ４１）。
　制御部１１は、使用中のバルーン２５１に対応するバルーンの情報を取得する（ステップＳ４２）。制御部１１は、例えば供給装置２６を介して、供給装置２６に接続されたバルーンカテーテル２５におけるコネクタ部２５３の形状やＱＲコード（登録商標）等を取得することにより、使用中のバルーン２５１のバルーン名を特定する。
　制御部１１は、製品情報ＤＢ１４１を参照して、取得したバルーン２５１の情報に対応する製品情報、すなわち使用中のバルーン２５１の製品情報を取得する（ステップＳ４３）。
　制御部１１は、患者の病変情報、取得した使用中のバルーン２５１に係るバルーンの情報、及び製品情報を第２モデル１４５に入力する（ステップＳ４４）。制御部１１は、第２モデル１４５から出力される加圧パラメータを取得する（ステップＳ４５）。
　以降、制御部１１は、図７に示したステップＳ１７からステップＳ２０の処理を実行することにより、推定した加圧パラメータを表示装置２４へ表示させる。
　ユーザは、画面を用いて使用中のバルーン２５１に応じた加圧パラメータを把握することができる。
　本実施形態によれば、使用中のバルーン２５１の情報を第２モデル１４５に入力することにより、使用中のバルーン２５１に応じた加圧パラメータを提示することができる。推定モデル１４３を加圧パラメータの推定モデルとして機能させることで、例えば、使用するバルーン２５１が既知である場合や、バルーン２５１を交換した場合であっても、推定モデル１４３を利用することができる。
（第４実施形態）
　第４実施形態では、バルーン２５１の拡張状態に応じた追加治療内容を提示する構成について説明する。以下では主に第１実施形態との相違点を説明し、第１実施形態と共通する構成については同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。
　図１２は、第４実施形態の情報処理装置１にて実行される処理手順の一例を示すフローチャートである。
　情報処理装置１の制御部１１は、カテーテル治療が実施された後、一連のカテーテル治療時に得られた患者の検出値の時系列データを取得する（ステップＳ５１）。制御部１１は、患者の検出値を示す情報として、センサ２６３から取得した圧力値と充填量との関係を示す加圧曲線を生成してもよい。
　制御部１１は、取得した患者の検出値の時系列データと、治療情報ＤＢ１４２に記憶する治療済患者の検出値の時系列データとを比較することにより、患者に対する追加治療内容を特定する（ステップＳ５２）。
　追加治療内容の特定方法は限定されるものでなはい。一例として、制御部１１は、治療情報ＤＢ１４２に記憶する情報に基づいて、対象患者と病変内容の類似する治療済患者を特定する。制御部１１は、対象患者の検出値の時系列データと、特定した治療済患者の検出値の時系列データとを比較することにより、対象患者と治療済患者との検出値が類似するか否かを判定する。制御部１１は、例えば対象患者の加圧曲線と治療済患者の加圧曲線との類似度を算出することにより、検出値が類似するか否かを判定してもよい。
　対象患者と治療済患者との検出値が類似しない場合、バルーン２５１の拡張状態が適正ではない可能性があることから、制御部１１は、例えばバルーン２５１の交換、アテレクトミーの使用等を追加治療内容として特定する。
　或いは対象患者と治療済患者との検出値が類似する場合において、治療済患者に対応付けられる治療実績情報に、再狭窄等の経過情報が含まれるときは、対象患者も同様の経過をたどる可能が高い。従って制御部１１は、例えばバルーン２５１による追加治療、ステントの使用等を追加治療内容として特定する。
　制御部１１は、特定した追加治療内容を画像処理装置２３へ送信し、画像処理装置２３を介して表示装置２４へ表示させる（ステップＳ５３）。
　本実施形態によれば、加圧パラメータの実測値に応じた追加治療内容を提示することができ、ユーザのカテーテル治療をより好適に支援することができる。
　１　情報処理装置
　１１　制御部
　１２　主記憶部
　１３　通信部
　１４　補助記憶部
　１４１　製品情報ＤＢ
　１４２　治療情報ＤＢ
　１４３　推定モデル
　１４４　第１モデル
　１４５　第２モデル
　１４６　病変認識モデル
　１Ｐ　プログラム
　１ａ　記録媒体
　２　診断装置
　２１　画像診断用カテーテル
　２１１　シャフト部
　２１２　コネクタ部
　２１３　シャフト
　２１４　センサ
　２２　ＭＤＵ
　２３　画像処理装置
　２４　表示装置
　２５　バルーンカテーテル
　２５１　バルーン
　２５２　シャフト部
　２５３　コネクタ部
　２６　供給装置
　２６１　インデフレータ
　２６２　検出装置
　２６３　センサ

Claims (13)

  1. 　バルーンを備えるバルーンカテーテルによるカテーテル治療を実施する患者の病変に関する病変情報を取得し、
    　取得した前記患者の病変情報に基づき、前記患者のカテーテル治療に使用するバルーンに関する情報を出力する
    　処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
  2. 　カテーテル治療を実施した治療済患者の病変情報と、前記治療済患者のカテーテル治療に使用されたバルーンに関する情報とに基づいて、前記患者のカテーテル治療に使用するバルーンに関する情報を出力する
    　請求項１に記載のコンピュータプログラム。
  3. 　前記バルーンに関する情報は、前記患者に使用するバルーンに対する加圧パラメータを含む
    　請求項１又は請求項２に記載のコンピュータプログラム。
  4. 　前記加圧パラメータは、前記患者に使用するバルーンに対する圧力値、充填量及び加圧時間の少なくとも１つを含む
    　請求項３に記載のコンピュータプログラム。
  5. 　患者の病変情報を入力した場合にバルーンに関する情報を出力する学習モデルを用いて、前記患者のカテーテル治療に使用するバルーンに関する情報を出力する
    　請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
  6. 　患者の病変情報を入力した場合にバルーンを出力する第１の前記学習モデルを用いて、前記患者のカテーテル治療に使用するバルーンを出力する
    　請求項５に記載のコンピュータプログラム。
  7. 　第１の前記学習モデルは、カテーテル治療を実施した治療済患者の病変情報と、前記治療済患者のカテーテル治療に使用されたバルーンの情報とを対応付けた訓練データを用いて学習されている
    　請求項６に記載のコンピュータプログラム。
  8. 　患者の病変情報及び前記患者のカテーテル治療に使用するバルーンを入力した場合に前記バルーンに対する加圧パラメータを出力する第２の前記学習モデルを用いて、前記患者のカテーテル治療に使用するバルーンに対する加圧パラメータを出力する
    　請求項５から請求項７のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
  9. 　第２の前記学習モデルは、カテーテル治療を実施した治療済患者の病変情報及び前記治療済患者のカテーテル治療に使用されたバルーンと、前記治療済患者のカテーテル治療に使用されたバルーンに対する加圧パラメータとを対応付けた訓練データを用いて学習されている
    　請求項８に記載のコンピュータプログラム。
  10. 　前記病変情報は、患者の血管内に挿入されたカテーテルで検出した信号に基づき生成された断層画像又は前記患者の血管の透視画像を含む
    　請求項１から請求項９のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
  11. 　前記病変情報は、医用画像を入力した場合に前記医用画像に対する病変を認識する病変認識モデルを用いて認識される情報を含む
    　請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
  12. 　バルーンを備えるバルーンカテーテルによるカテーテル治療を実施する患者の病変に関する病変情報を取得し、
    　取得した前記患者の病変情報に基づき、前記患者のカテーテル治療に使用するバルーンに関する情報を出力する
    　処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
  13. 　バルーンを備えるバルーンカテーテルによるカテーテル治療を実施する患者の病変に関する病変情報を取得し、
    　取得した前記患者の病変情報に基づき、前記患者のカテーテル治療に使用するバルーンに関する情報を出力する
    　処理を実行する制御部を備える
    　情報処理装置。
     
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