(57)【要約】  ヒトの心臓のような検査対象の画像を生成する方法及びシステムである。この方法は、位置センサを有するカテーテルによって検査対象の超音波画像を取得することを含む。また、方法は、検査対象上の点に対応して、取得された超音波画像において複数の４Ｄ表面位置決め点を取得することを含む。また、方法は、空間及び時間において、検査対象の高解像度４Ｄモデルを複数の４Ｄ表面位置決め点に対して位置決めすることを含む。また、方法は、高解像度４Ｄモデルの４Ｄ表面位置決め点に対する位置決めに基づいて医療処置期間に検査対象の高解像度の実時間画像を表示することを含む。本発明の実施の形態は、左心房切除処置に特に有用である。
2009511185.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象の画像を生成する方法であって、
位置センサを有するカテーテルによって前記検査対象の超音波画像を取得するステップと、
前記検査対象上の点に対応して、前記の取得された超音波画像において複数の４Ｄ表面位置決め点を取得するステップと、
空間及び時間において、前記検査対象の高解像度４Ｄモデルを前記複数の４Ｄ表面位置決め点に対して位置決めするステップと、
を備える方法。
【請求項２】
前記高解像度４Ｄモデルの前記４Ｄ表面位置決め点に対する位置決めに基づいて医療処置期間に前記検査対象の高解像度の実時間画像を表示するステップを更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
位置決めする前記ステップが、前記カテーテルの位置とタイミング信号とに関するデータに基づいて、前記検査対象の前記高解像度４Ｄモデルを前記複数の４Ｄ表面位置決め点に対して位置決めするステップを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記タイミング信号がＥＣＧ信号を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記検査対象がヒトの心臓である、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
引き続く時点における一連の３Ｄモデルから前記検査対象の前記高解像度４Ｄモデルを構築するステップを更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記超音波画像を取得する前に前記一連の３Ｄモデルを生成するステップを更に備える、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記一連の３Ｄモデルを生成するステップが、引き続く時点における前記検査対象の一連の３Ｄ  ＣＴスキャンを生成するステップを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記検査対象の前記高解像度４Ｄモデルを前記複数の４Ｄ表面位置決め点に対して位置決めするステップが、４Ｄ表面位置決め点が前記４Ｄモデル上にあるように、前記４Ｄモデルに対して前記４Ｄ表面位置決め点を整列させる変換函数を決定するステップを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記変換函数を決定するステップが、前記変換函数が所定の閾値よりも大きく変化しなくなるまで又は整列誤差が所定の閾値よりも小さくなるまで、前記変換函数を反復的に決定するステップを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
心臓の前記高解像度４Ｄモデルを前記複数の４Ｄ表面位置決め点に対して位置決めするステップが、自由形式の非硬直位置決めに基づいて前記位置決めを改善するステップを更に含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１２】
前記検査対象がヒトの心臓であり、引き続く時点における前記検査対象の前記一連の３Ｄ  ＣＴスキャンを生成する前記ステップが、前記心臓の心周期の引き続く点において前記心臓の一連の３Ｄ  ＣＴスキャンを生成するステップを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記カテーテルが介入装置を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
プロセッサによって実行されるときに、前記プロセッサに
検査対象上の点に対応して、複数の入力超音波画像から複数の４Ｄ表面位置決め点を取得すること、及び、
空間及び時間において、前記検査対象の高解像度４Ｄモデルを前記複数の表面位置決め点に対して位置決めすること
を行わせる命令を記憶したコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１５】
前記検査対象がヒトの心臓である、請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１６】
前記プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、前記高解像度４Ｄモデルの前記４Ｄ表面位置決め点に対する位置決めに基づいて前記検査対象に対する医療処置期間に前記検査対象の高解像度の実時間画像を表示させる命令を更に備える、請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１７】
前記プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、引き続く時点における一連の３Ｄモデルから前記検査対象の前記高解像度４Ｄモデルを構築させる命令を更に備える、請求項１６に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１８】
前記一連の３Ｄモデルが、引き続く時点に取られた一連の３Ｄ  ＣＴスキャンを含む、請求項１７に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１９】
前記プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、４Ｄ表面位置決め点が前記４Ｄモデル上にあるように前記４Ｄ表面位置決め点を前記４Ｄモデルに整列させる変換函数を決定することにより、前記検査対象の前記高解像度４Ｄモデルを前記複数の４Ｄ表面位置決め点に対して位置決めさせる命令を更に備える、請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項２０】
前記プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、前記変換函数が所定の閾値よりも大きく変化しなくなるまで又は整列誤差が所定の閾値よりも小さくなるまで前記変換函数を反復的に決定することによって前記変換函数を決定させる命令を更に備える、請求項１９に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項２１】
前記プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、自由形式の非硬直的な位置決めに基づいて前記位置決めを改善させる命令を更に備える、請求項２０に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項２２】
前記検査対象がヒトの心臓であり、引き続く時点における前記検査対象の前記一連の３Ｄ  ＣＴスキャンが、前記心臓の心周期の引き続く点の一連の３Ｄ  ＣＴスキャンを含む、請求項２１に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項２３】
カテーテル誘導システムであって、
超音波トランスデューサと磁気的位置センサとを備えるカテーテルと、
前記磁気的位置センサによって受信される信号に基づいて前記カテーテルの位置を追跡する位置追跡システムと、
前記カテーテル及び前記位置追跡システムと通信する画像処理モジュールであって、前記カテーテルによって取得された検査対象の複数の超音波画像から複数の４Ｄ表面位置決め点を取得し、前記検査対象の高解像度４Ｄモデルを前記複数の４Ｄ表面位置決め点に対して位置決めする画像処理モジュールと、
を具備するカテーテル誘導システム。
【請求項２４】
前記画像処理モジュールと通信する表示部であって、前記高解像度４Ｄモデルの前記４Ｄ表面位置決め点に対する前記位置決めに基づいて医療処置期間に前記検査対象の高解像度の実時間画像を表示する表示部を更に備える、請求項２３に記載のカテーテル誘導システム。
【請求項２５】
前記画像処理モジュールが、４Ｄ表面位置決め点が前記４Ｄモデル上にあるよう、前記４Ｄ表面位置決め点を前記４Ｄモデルに整列させる変換函数を決定することによって、前記検査対象の前記高解像度４Ｄモデルを前記複数の４Ｄ表面位置決め点に対して位置決めする、請求項２３に記載のカテーテル誘導システム。
【請求項２６】
前記画像処理モジュールが、前記変換函数が所定の閾値よりも大きく変化しなくなるまで又は整列誤差が所定の閾値よりも小さくなるまで前記変換函数を反復的に決定することによって前記変換函数を決定する、請求項２５に記載のカテーテル誘導システム。
【請求項２７】
前記画像処理モジュールが、自由形式の非硬直的な位置決めに基づいて前記位置決めを改善する、請求項２６に記載のカテーテル誘導システム。
【請求項２８】
前記高解像度４Ｄモデルが、引き続く時点に生成される前記検査対象の３Ｄ  ＣＴスキャンに基づく、請求項２５に記載のカテーテル誘導システム。
【請求項２９】
前記検査対象がヒトの心臓であり、前記一連の３Ｄ  ＣＴスキャンが前記心臓の心周期の引き続く点における前記心臓の一連の３Ｄ  ＣＴスキャンを含む、請求項２８に記載のカテーテル誘導システム。
【請求項３０】
検査対象に対して医療処置を実施する方法であって、
超音波トランスデューサを備える第１のカテーテルを、臨床医によって前記検査対象に挿入するステップと、
前記第１のカテーテルによって前記検査対象の超音波画像を取得するステップと、
前記カテーテルと通信するプログラム済みコンピュータ装置により、前記検査対象の部分における点に対応して前記の取得された超音波画像において複数の４Ｄ表面位置決め点を取得するステップと、
前記プログラム済みコンピュータ装置により、前記検査対象の高解像度４Ｄモデルを前記複数の表面位置決め点に対して位置決めするステップと、
を備える方法。
【請求項３１】
前記高解像度４Ｄモデルの前記４Ｄ表面位置決め点に対する前記位置決めに基づいて前記医療処置期間に前記検査対象の高解像度の実時間画像を、前記コンピュータ装置と通信して表示するステップを更に備える、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記カテーテルが介入装置を更に備え、
表示された前記高解像度画像に基づいて前記第１のカテーテルの位置を前記臨床医によって操作するステップと、
前記臨床医により、前記介入装置を用いて前記検査対象に処置を実施するステップと、
を更に備える、請求項３０に記載の方法。
【請求項３３】
介入装置を備える第２のカテーテルを前記検査対象に挿入するステップと、
前記臨床医により、表示された前記高解像度画像に基づいて前記第２のカテーテルの位置を操作するステップと、
前記臨床医により、前記第２のカテーテルの前記介入装置によって前記検査対象に処置を実施するステップと、
を更に備える、請求項３０に記載の方法。
【請求項３４】
前記検査対象がヒトの心臓である、請求項３０に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本願は、２００５年１０月１１日に出願されたタケオ・カネダ、デービッド・シュワルツマン及びフア・ツォンによる「センサ誘導型切除外科処置」という名称の米国仮特許出願第６０／７２５３６８号の優先権を主張し、該米国仮特許出願を本明細書に援用する。
【背景技術】
【０００２】
本発明は、一般に、カテーテル及びカテーテル誘導システムに関する。
近年、切除、注入及び装置展開を含む、経皮的な心内膜型心臓介入に対する必要性の拡大が目撃された。こうした介入は一般に病巣に対するものではなく、心臓内の解剖という広い領域を含むものである。この解剖はトポグラフィ的に複雑であるばかりでなく運動性である。手術中の実時間心臓内イメージング及びナビゲーションのための現在の様相は、極めて不正確であり、これは手順の非効率性と複雑性に原因がある。
【０００３】
こうした処置の一つは左心房の心内膜のカテーテル切除である。この処置は心房細動、すなわち普通の心拍の不調を治療しようとする際に実施される。上記のとおり、左心房は複雑な形状と運動性を持つ。現在、切除処置は、（計算されたトモグラフィから導出される）手術前の４次元画像データを、（心内膜心エコ検査法及び蛍光透視法から導出される）２次元の手術前画像データとともに「位置決め」しようとすることによって実施される。これは労力を要し、高度にオペレータ依存であり（普及を拒み）、しかも不正確である。
【０００４】
典型的には、臨床医がカテーテルを誘導するのを助けるよう、切除処置期間に２つの主要なセンサ・システムが用いられる。その１つは磁気的追跡システムであり、カテーテルの先端の３Ｄ位置とカテーテルのヨー、ピッチ及びロールを追跡することができる。もう１つは心内膜超音波画像形成センサであり、心室内の実時間の２Ｄ断面像を生成することができる。ときにはＸ線画像も用いられる。明らかに、こうした全部のセンサは独立に使用される。すなわち、超音波画像形成センサは切除カテーテルが堅い壁に接触しているかどうかを視覚的に見るのに用いられ、磁気的追跡システムは心臓に対する相対的位置情報無しに切除位置を可視化するのに用いられる。
【０００５】
心臓に対するカテーテルの位置を可視化するには、手術前に取得されたＣＴスキャン又はＭＲＩから導出された心臓モデルと磁気的追跡システムとの間で位置決めが行われなければならない。同様の３Ｄ位置決めシステムの中には、寛骨手術のような堅い身体部分の手術のために利用できるものがある。例えばバイオセンス・ウェブスターのＣＡＲＴＯＭＥＲＧＥはＣＴスキャンからの３Ｄ心臓モデルと磁気的追跡システムとの間の３Ｄ位置決めを行うのに用いられる。基本的に、こうしたシステムは３Ｄ形状に基づいて位置決めを行う。位置決めを行うためには、一組の位置決め点を取得することが必要である。すなわち、臨床医は、骨や心壁の表面に接触するよう位置が追跡されるプローブを動かして全部の位置を記録する必要がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
こうしたシステムは骨や脳のような堅い又はほぼ堅い身体部分に対しては良好に動作する。これに対して、人間の心臓の形状は心周期毎に大幅に変化する。また、人の呼吸又は息も人の肺の圧力を変え、結果的に人の心臓の形状を変える。
【０００７】
関連技術は、医療処置の実施の際に医師を助けるよう実時間の高解像度医療画像のための方法及びシステムを開示する米国特許第６５５６６９５号を含む。ここに開示された方法は、検査対象の生体組織の画像データを取得して、検査対象生体組織の高解像度モデルである画像を再構成し、高フレーム率で低解像度の画像を取得して実時間に検査対象生体組織を画像化する医療処置を行い、検査対象生体組織の高解像度モデルと取得された低解像度の画像のそれぞれとを位置決めし、生体組織の位置決めされた高解像度モデルの実時間画像を医師に対して表示することを含む。高解像度モデルは、静止した生体組織の２Ｄ又は３Ｄの画像であり、又は、第４の次元が時間、心臓段階、呼吸段階等々の函数として生体組織の変化を示す４Ｄモデルである。このモデルの生成は高解像度画像診断療法を用いて行われ、医療処置を行う前に実施される。高解像度モデルの位置決めは実時間で行われ、変化する生体組織をモデルが示すときの時間又は位相における位置決めばかりでなく、２Ｄ又は３Ｄの空間的方向付けを含む。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
１つの一般的な態様において、本発明は、ヒトの心臓のような検査対象の画像を生成する方法に関する。種々の実施の形態によれば、この方法は、位置センサを有するカテーテルによって検査対象（例えば、検査対象の心臓の内壁）の超音波画像を取得する。また、方法は、検査対象における点（例えば、検査対象の心臓の内壁における点）に対応して、取得された超音波画像において複数の４Ｄ表面位置決め点を取得する。また、方法は、空間及び時間において、検査対象の高解像度４Ｄモデル（例えば、４Ｄ心臓モデル）を複数の４Ｄ表面位置決め点に対して位置決めする。また、方法は、高解像度４Ｄモデルの４Ｄ表面位置決め点に対する位置決めに基づいて医療処置期間に検査対象の高解像度の実時間画像を表示する。そのようにして、臨床医（例えば、外科医）が医療処置の一部としてカテーテルを移動させると、臨床医が処置をするのを援助する、検査対象の（超音波画像ではない）実時間の高解像度３Ｄ画像が臨床医に提示される。また、位置決め点を収集するために臨床医が検査対象にカテーテルを物理的に接触させる従来技術とは相違して、本発明によれば、位置決め点は「仮想接触」によって取得され、これによって、検査対象にカテーテルを物理的に接触させることなく、数万の高品質表面点を数分内に取得することができる。本発明の実施の形態は、心房細動を治療しようとする際に用いられることがある、左心房切除処置に特に有用である。しかし、認識されるように、本発明は他の種類の処置に対して、及び人体の他の部位／組織に対して用いることができる。
【０００９】
種々の実現形態によると、検査対象の高解像度４Ｄモデルの複数の４Ｄ表面位置決め点に対する位置決めは、カテーテルの位置とタイミング信号（例えば、ＥＣＧ信号）とに関するデータに基づく。また、検査対象の高解像度４Ｄモデルは、心周期の異なる点におけるＣＴスキャンのような、引き続く時点における一連の３Ｄモデルから生成される。位置決めプロセスは、４Ｄ表面位置決め点が前記４Ｄモデル上に（例えば、心臓内壁に）あるように、４Ｄモデルに対して４Ｄ表面位置決め点を整列させる変換函数を反復的に決定することを含む。また、位置決めプロセスは、自由形式の非硬直位置決めに基づいて位置決めを改善することを含む。
【００１０】
別の一般的な態様において、本発明はカテーテル誘導システムに関する。種々の実施の形態によれば、カテーテル誘導システムは、超音波トランスデューサと磁気的位置センサとを有するカテーテルを備える。また、システムは、磁気的位置センサによって受信される信号に基づいてカテーテルの位置を追跡する位置追跡システムを備える。更に、システムは、カテーテル及び位置追跡システムと通信する画像処理モジュールであって、（ｉ）カテーテルによって取得された検査対象の複数の超音波画像から複数の４Ｄ表面位置決め点を取得し、（ｉｉ）空間及び時間において、検査対象の高解像度４Ｄモデルを複数の４Ｄ表面位置決め点に対して位置決めする画像処理モジュールを備える。
【００１１】
種々の実現形態において、高解像度４Ｄモデルの４Ｄ表面位置決め点に対する位置決めに基づいて医療処置期間に検査対象の高解像度の実時間画像を表示する表示部をも備える。また、画像処理モジュールは、４Ｄ表面位置決め点が４Ｄモデル上にあるよう、４Ｄ表面位置決め点を４Ｄモデルに整列させる変換函数を反復的に決定することによって、検査対象の高解像度４Ｄモデルを複数の４Ｄ表面位置決め点に対して位置決めする。また、画像処理モジュールは、自由形式の非硬直的な位置決めに基づいて前記位置決めを改善する。更に、高解像度４Ｄモデルは、（心周期の種々の点のような）引き続く時点に生成される、検査対象の３Ｄ  ＣＴスキャンに基づいている。
【００１２】
別の一般の態様において、本発明は、プロセッサによって実行されるときに、プロセッサに、（１）検査対象（例えば、検査対象の心臓の内壁）上の点に対応して、複数の入力超音波画像から複数の４Ｄ表面位置決め点を取得すること、及び、（２）空間及び時間において、検査対象の高解像度４Ｄモデルを複数の表面位置決め点に対して位置決めすることを行わせる命令を記憶したコンピュータ読み取り可能媒体に関する。また、コンピュータ読み取り可能媒体は、プロセッサによって実行されるとき、プロセッサに、高解像度４Ｄモデルの４Ｄ表面位置決め点に対する位置決めに基づいて検査対象に対する医療処置期間に検査対象の高解像度の実時間画像を表示させる命令を備える。
【００１３】
更に別の一般的な態様において、本発明は、検査対象に対して医療処置を実施する方法に関する。種々の実施の形態によれば、方法は、超音波トランスデューサを備える第１のカテーテルを、臨床医（例えば、外科医）によって検査対象に挿入することを含む。また、方法は、第１のカテーテルによって検査対象の超音波画像を取得すること、及び、カテーテルと通信するプログラム済みコンピュータ装置により、検査対象の部分（例えば、検査対象の心臓の内壁）における点に対応して、取得された超音波画像において複数の４Ｄ表面位置決め点を取得することを備える。更に、方法は、プログラム済みコンピュータ装置により、検査対象の高解像度４Ｄモデルを複数の表面位置決め点に対して位置決めすることを備える。また、方法は、高解像度４Ｄモデルの４Ｄ表面位置決め点に対する位置決めに基づいて医療処置期間に検査対象の高解像度の実時間画像をコンピュータ装置と通信して表示することを備える。
【００１４】
種々の実現形態において、第１のカテーテルは介入装置を更に備え、方法は、（１）表示された高解像度画像に基づいて第１のカテーテルの位置を臨床医によって操作するステップと、（２）臨床医により、介入装置を用いて検査対象に処置を実施するステップとを更に備える。
【００１５】
別の一般的な実現形態において、方法は、介入装置を備える第２のカテーテルを検査対象に挿入することを含む。更に、方法は、（１）臨床医により、表示された高解像度画像に基づいて第２のカテーテルの位置を操作するステップと、（２）臨床医により、第２のカテーテルの介入装置によって検査対象に処置を実施するステップとを更に備える。
【００１６】
図面と結合して、例示として、本発明の種々の実施の形態を説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
図１は、本発明の種々の実施の形態に係るカテーテル誘導システム１０の簡略化された図である。図１に示すように、カテーテル誘導システムは、検査対象（図示せず）の身体内へ挿入されるカテーテル１２を含む。カテーテル誘導システム１０はカテーテル１２の周囲の高解像度３Ｄ実時間画像を生成する。カテーテル誘導システム１０は、ヒトの心臓のような、堅くなく及び／又はトポグラフ的に複雑な身体の高解像度３Ｄ実時間画像を生成するのに特に有用である。特に、カテーテル誘導システム１０は、左心房切除のような、左心房に関係する処置に特に有用である。
【００１８】
図２に示すように、種々の実施の形態に係るカテーテル１２は、遠端２０と近端２２とを有する細長くて柔軟な又は硬いプラスチック製の管状本体１８を備える。遠端２０において、カテーテルは、超音波を送信して周囲の検査対象（例えば、カテーテル１２が心臓の内部に位置するときには心臓の内壁）から生じるエコーを受信してカテーテル１２の遠端２０に対する視野を提供するための超音波トランスデューサ２３を備える。
【００１９】
また、カテーテル１２は、位置追跡システム２８（図１参照）の送信機２６から発せられた信号を検出するための複数のコイル（図示せず）を備える磁気的位置センサ２４を備えている。例えば、磁気的位置センサ２４は３つの相互に直角なコイルを有する。送信機２６も例えば３つの相互に直角な発信コイルを有する。センサ２４は送信機２６によって生成された磁界を検出し、センサ２４の出力は位置追跡システム２８の位置追跡処理ユニット３０（図１参照）に入力される。センサ２４が受信した信号に基づいて、位置追跡処理ユニット２８はセンサ２４の位置と方向（ロール、ピッチ及びヨー）を（したがって、カテーテル１０の遠端２０の位置と方向を）計算する。処理ユニット２８は、例えば、受信信号に基づいて位置２４の位置を計算するプロセッサとファームウェアとを有するＰＣＢを備え得る。また、処理ユニット２８は、送信機２６から所望の出力を選択的に活性化するよう、送信機２６のための駆動制御ユニット（図示せず）に対して制御信号を入力する。種々の実施の形態によると、アセンション・テクノロジーからのｍｉｃｒｏＢＩＲＤ位置追跡システムを位置追跡システム２８として用いることができる。一層の詳細を得るには、本明細書に援用される米国特許出願公開第２００４／００８８１３６Ａ１を参照されたい。
【００２０】
上記の超音波トランスデューサ２３と位置センサ２４を持つカテーテル１２を用いることで、カテーテルの先端の３Ｄ座標、ヨー、ロール及びピッチを決定することができるばかりでなく、以下に説明するように、超音波画像の各ピクセルの３Ｄ座標をも決定することができ、それによって、従来技術においては必要とされた、カテーテルによって検査対象の心臓に物理的に接触して位置決め点を記録する必要性が除去される。
【００２１】
種々の実施の形態において、カテーテル１２は、例えば、切除装置、薬／セル配送装置、縫合装置、ペーシング装置、咬合／切除機器等の介入装置をも備える。図２において、カテーテル１０は、検査対象の心臓の内壁のような検査対象の領域を切除する切除装置３２を有するものとして図示されている。左心房切除は心房細動を治療しようとする処置である。手術期間に、血管を通して切除カテーテルが左心房に挿入される。臨床医は切除カテーテルを誘導して、左右の肺静脈が左心房につながる領域を切除することが必要である。カテーテル１０上の超音波トランスデューサ２３と切除装置３２とにより、臨床医は、１つのカテーテルを検査対象の心臓に挿入し、（１）心臓の画像の取得と（２）切除とを行うだけでよい。
【００２２】
他の実施の形態によれば、２つ以上のカテーテルを用いることができる。こうした実施の形態においては、臨床医は、切除装置を有する第２のカテーテル（切除カテーテル）を心臓の関係領域に挿入する。こうした切除カテーテルは、位置追跡システム２８が第２のカテーテルの位置と方向を追跡することができるよう、位置センサを有することが好ましい。そのようにして、臨床医は一方のカテーテルを使って超音波画像を取得し、他方のカテーテルを用いて切除を行うことができる。
【００２３】
図１に戻って、超音波トランスデューサ２３によってピックアップされた受信超音波画像はコンピュータ装置４２の画像処理モジュール４０に入力される。カテーテル１２は例えば有線インタフェース（例えば、ＲＳ−２２又はＵＳＢ）や無線インタフェースのような適宜のタイプの通信インタフェースを用いてコンピュータ装置４２と通信する。
【００２４】
後に詳述するように、画像処理モジュール４０は、（ｉ）超音波トランスデューサ２３によってピックアップされた超音波画像と、（ｉｉ）位置追跡システム２８からのカテーテル１０の位置に関するデータと、（ｉｉｉ）メモリ・ユニット４４に格納された検査対象（例えば、検査対象の心臓）の以前に取得された高解像度画像と、（ｉｖ）タイミング信号（例えば、ＥＣＧシステム２９からの心電図（ＥＣＧ）信号）とに基づいて、カテーテル１０によって走査されている検査対象（例えば、検査対象の心臓の内壁）の高解像度３Ｄ実時間画像を生成する。後に詳述するように、画像処理モジュール４０は、検査対象領域（例えば、検査対象の心臓）の４Ｄモデルとカテーテル１２からの超音波画像上の表面位置決め点との間の時間−空間位置決めを最初に実施する。位置決めが完了すると、画像処理モジュール４０は、検査対象（例えば、検査対象の心臓）の実時間高解像度３Ｄモデルを生成して表示ユニット４６に出力する。臨床医は、この３Ｄモデルを、臨床医が医療処置（例えば、左心房切除）の一部としてカテーテル１２を動かすときに観ることができる。実時間画像は、処置の一部としてカテーテル１２によって取得されている実時間超音波画像データと、（位置追跡システム２８によって決定された）カテーテル１２の位置と、タイミング信号（例えば，ＥＣＧ信号）とに基づいている。
【００２５】
ＥＣＧシステム２９は、当該分野で周知のとおり、検査対象の心臓の電気的活動を測定する。後に詳述するように、検査対象からのＥＣＧ信号はカテーテル１２によって獲得された超音波画像を４Ｄ心臓モデルに同期させるのに使用される。
【００２６】
コンピュータ装置４２は当該応用に適した任意の形式のコンピュータ装置として実装される。例えば、コンピュータ装置４２はパーソナル・コンピュータやワークステーションであってよい。画像処理モジュール４０は、例えば、通常の又はオブジェクト指向の技術を用いて任意の適宜のコンピュータ言語を使うコンピュータ装置４２のプロセッサ（図示せず）によって実行されるソフトウェア・コードとして実装され得る。ソフトウェア・コードは一連の命令又はコマンドとして、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、磁気媒体（例えばフロッピーディスク）等のコンピュータ読み取り可能な媒体上に、又は光媒体上に格納される。以前に取得された検査対象の高解像度画像データを格納するメモリ・ユニット４４も、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、磁気媒体（例えばフロッピーディスク）等のコンピュータ読み取り可能な媒体や、光媒体（例えばＣＤ−ＲＯＭ）であってよい。表示ユニット４６は例えばＬＥＤディスプレイのような適宜の形式のモニタであってよい。更に、種々の実施の形態によれば、位置追跡ユニット３０はコンピュータ装置４２のモジュールとして実装されることができる。
【００２７】
図３は、本実施の形態の種々の実施の形態に係る画像処理モジュール４０の処理フローを示す図である。以下の記述において、カテーテル１０は人間の心臓に挿入され、画像処理モジュール４０は心臓の高解像度３Ｄ実時間画像を生成するために使用されると仮定する。しかし、認識されるように、カテーテル誘導システムは他の目的のためにも使用可能である。
【００２８】
ステップ５０において、画像処理モジュール４０は、以前に取得された検査対象の心臓の高解像度画像データに基づいて、検査対象の心臓の４Ｄモデルを生成してメモリ・ユニット４４に格納する。以前に取得された高解像度画像データはコンピュータ・トモグラフィ（ＣＴ）スキャンや磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）を含む任意の適宜の手段によって取得され得る。高解像度画像は、例えば１日前のようにカテーテル処置の前に、こうした短時間の間には心臓の形状は変化しないとの仮定の下で取得されることが好ましい。高解像度画像は心周期の引き続く点（又は段階）において３空間次元で検査対象の心臓を描く。つまり、時間が第４の次元である。種々の実施の形態によれば、心周期の１０％毎に３Ｄ心臓スキャンを生成するＣＴスキャナが用いられ、１心周期に対して全体で１０個のＣＴスキャンが存在する。こうしたＣＴスキャナはゼネラル・エレクトリックから入手可能である。
【００２９】
４Ｄモデルを構築するために、左心房のデータは相互に区分される。次いで、画像処理モジュール４０は、例えばＭａｒｃｈｉｎｇ  Ｃｕｂｅ（ＭＣ）アルゴリズムを用いて、区分されたＣＴデータから表面モデルを抽出する。ＭＣアルゴリズムの密度閾値は、血液と心臓筋肉との間の面を表すように設定される。小さな浮遊部分は、モデルの最大接続群における三角形以外の全部の三角形を捨てることによって除去される。黙示的積分法による幾何学的キューに基づいてモデルを平滑化し且つアーチファクトを低減するために、事後処理が実施される。更なる詳細を得るためには、マシュー・デズバーン等「拡散及び曲率フローを用いる不規則メッシュの黙示的調整」コンピュータ・グラフィックス、３３（年次会議シリーズ）：３１７−３２４、１９９９年を参照されたい。この論文は参照により本明細書に援用される。１０回のＣＴスキャンの間に、１心周期にわたって１０個の面モデルを抽出することができる。それぞれのモデルは心周期内の１つの時間（又は段階）における左心房の形状に対応する。これは４Ｄ心臓形状モデルである。図１０の例は、心周期での異なる点における２つの３Ｄ心臓モデルを示している。心臓は打っているので、その形状は心周期全体にわたって変化する。
【００３０】
次いで、ステップ５２において、カテーテル１２によって取得された超音波画像に基づいて、検査対象の心臓の内膜上の４Ｄ表面位置決め点を取得する。過去には、臨床医は各表面位置決め点を取得するために心臓の壁にカテーテルを物理的に接触させなければならなかった。これに対して、本発明の実施の形態においては、カテーテル１２は、心壁に接触することなく、数分内に、数万もの高品質な表面点を取得することができる。本発明においては、この技術を「仮想接触」と呼ぶことにする。「仮想接触」は手術期間に粗い４Ｄ心臓形状（数千の壁点）をスキャンすることができる。この心臓形状はＣＴスキャンの高解像度を持ってはいないが、手術期間における心臓形状そのものである。こうした粗い形状は心壁上の数個の点よりもずっと多くの情報を有しており、位置決めの精度及び安定性を大幅に向上させる。
【００３１】
カテーテルは位置センサ２４を有するので、臨床医がカテーテルを或る場所に移動させて心臓の超音波画像を入手するとき、図８及び図９の例に示すように、心壁上にあるピクセルを見ることができる。通常は、こうしたピクセルは階調値を有し、エッジ検出器のような画像処理アルゴリズムによって検出されることができる。心壁上の全部のピクセルを検出する必要がある訳ではなく、最高の信頼水準を持つピクセルのみを検出する必要がある。位置センサ２４を持つカテーテル１２を用いることにより、磁気的追跡システムからの情報に基づいて、先端ばかりでなく各超音波ピクセルの３Ｄ座標をも計算することができる。こうして、心壁上のピクセルの検出は、カテーテルを当該場所へ物理的に移動させ、心壁に接触させ、カテーテルの先端の３Ｄ座標を記録することと等価である。１０００個の画像に対して、心壁上にある数千の点に仮想的に接触することは困難ではない。更に、臨床医は心臓内でカテーテル１２を移動させ、カテーテルを移動させながら超音波画像を取得することができる。
【００３２】
また、そうした超音波画像の場所と時間も記録される。それぞれの画像毎に、心壁への仮想接触が行われる。１０００個の画像からの位置決め点は、画像が取得されるときと同じ時間座標を有する。時間座標はゼロと１との間にあり、ゼロは心周期の開始時を意味し、１は心周期の終点を示す。直観的には、更に多くの位置決め点が更に良好な位置決め結果を生成するのが通常である。位置センサを有するカテーテルを用いることにより、カテーテルを移動させながら実時間超音波画像を記録し、その結果、数百の又は数千の位置決め点を取得することができる。
【００３３】
したがって、ＣＴデータから抽出された各３Ｄ表面モデルは、心臓をＣＴスキャンしたとき、心周期における時間ｔ＝∈［０、１］に対応する（ただし、心周期の開始時にｔ＝０であり、心周期の終点でｔ＝１であるとする）。以下の記述においては、Ｃ＝｛Ｃ０、Ｃ１、…、Ｃｎ―１｝を用いて４Ｄ心臓モデルを表す。ただし、ｎは１心周期に対する３Ｄモデルの数である。例えば、心周期における各１０％での１つの３Ｄ  ＣＴスキャンに対応して、ｎは１０に等しい。したがって、Ｃ＝｛Ｃ０、Ｃ１、…、Ｃ９｝に対応して、１０個の表面モデルが抽出される。ただし、各モデルＣｉはｔ＝ｉ／１０での心臓の形状を表す（ただし、ｉ＝０、１、…、９である）。このプロセスの例が図４のａ〜ｄに示されている。
【００３４】
図３に戻って、ステップ５４において、画像処理モジュール１５は４Ｄ心臓モデルを４Ｄ表面位置決め点に対して位置決めする。４Ｄ心臓モデル及び４Ｄ表面位置決め点は、時間座標としての（ＥＣＧシステム２９からの）ＥＣＧ信号に同期される。図３に示すように、位置決めステップは２つのプロセス、すなわち、第１に、ステップ５６における、４Ｄ心臓モデルと４Ｄ表面位置決め点との間の硬直的且つ大局的な空間−時間位置決めと、第２に、ステップ５８における、位置決め精度を更に向上させるための局所的且つ非硬直的な位置決めとを含む。後述するように、第１のプロセスは、図１１の例に示すとおり、殆どの又は全部の４Ｄ表面位置決め点がモデルの１つの心臓内壁上にあるように、４Ｄ表面位置決め点を４Ｄ心臓モデルに整列させることができる変換函数Ｆを仮に見出すことを含む。図１１は、位置決め前後の位置決め点と心臓モデルとの例を示している。図１１の右側の画像において分かるように、位置決め後に、表面点はモデルの心壁上にある。時間軸も整列されることが好ましい。局所的且つ非硬直的な位置決め（ステップ５６）は自由形式の非硬直的な位置決めを採用し得る。
【００３５】
大局的且つ硬直的な位置決めに対しては、粗から精への手法において初期空間位置決めを行うことができる。まず、ベッド上の検査対象の方向に基づいて、大まかな整列を見出すことができる。この大まかな整列は、心臓の指示された領域で取得された幾つかの点によって更に洗練される。こうした領域は、肺静脈の入口領域のように、超音波画像のみから突き止めるのが容易でなければならない。次いで、こうした点が、心臓モデルにおいて、取得されたのと同じ領域の近傍にあるように、整列を見出すことができる。
【００３６】
時間位置決めは、ＣにおけるＣｊが時間に係るその対応である、Ｐにおける任意の点集合Ｐｉを示す対応スキームＳに等しい。心臓モデルＣ＝｛Ｃ０、Ｃ１、…、Ｃ９｝と４Ｄ表面位置決め点Ｐ＝｛Ｐ０、Ｐ１、…、Ｐ９｝とは、ｔ＝０、０．１、…、０．９において取得されることが好ましい。理想的には、時間位置決めは、任意のｉに対してＰｉがＣｉに対応するものでなければならない。心臓モデル及び表面位置決め点は、時間座標を決定するようＥＣＧ信号に同期されることが好ましい。異なる条件の下では、時には患者の心拍数は安定していないことがあり、その場合、ＣｉとＰｉとの一対一の対応は真実ではない。したがって、図５のａ−ｂに示すように、時間整列が必要である。これらの図において、上側の行はモデルを表し、下側の行は点集合を表している。ｘは時間を表す。初期時間整列においては、図５のａに示すように、一対一の対応が仮定される。図５のｂに示すように、最良の対応スキームは時間整列後に見出される。初期時間位置決めに対しては、任意のｉ＝∈［０；９］についてのＰｉのＣｉに対する対応が用いられる。
【００３７】
画像処理モジュール４０によって採用される４Ｄ位置決めアルゴリズムは、誤差がガウス分布を有するものと仮定する。その場合、位置決めアルゴリズムは、空間変換函数Ｆと、対数尤度
【００３８】
【数１】
2009511185.tif 000003
【００３９】
の期待度を最大化する時間対応スキームＳとを見出す必要がある。確率
【００４０】
【数２】
2009511185.tif 000004
【００４１】
は
【００４２】
【数３】
2009511185.tif 000005
【００４３】
として定義することができる。ここで、ＣｓｉはスキームＳによって定義されたＰｉに対する対応のモデルである。それぞれの
【００４４】
【数４】
2009511185.tif 000006
【００４５】
は、F(Pi)における各点からモデルＣｓｉまでの平均距離の対数函数として定義されることができ、
【００４６】
【数５】
2009511185.tif 000007
【００４７】
として書き表される。
数ｎ（心周期内のＣＴスキャン数）と数ｍ（磁気的追跡システムが点座標を記録することができる時間スポットの数）とは、ｎ＝ｍｘｄとなるように調整され得る。ただし、ｄは整数である。種々の実施の形態によると、磁気追跡された点のｔ座標とＣＴスキャンからの表面モデルとは完全に同期していると仮定される。そこで、点集合Ｐｉにおける任意の磁気追跡された点は、心臓モデルＣｉｘｄと同じｔ座標を持たなければならない。ＣＴスキャンと磁気的追跡システムとにおけるｔが完全には同期していないならば、明確な一対一の対応は存在しない。Ｐｉは対応する１つのＣｉｘｄを除く他の全部のＣｊから独立であると仮定すると、ｎ＝ｍｘｄの場合、
【００４８】
【数６】
2009511185.tif 000008
【００４９】
が成り立つ。
確率
【００５０】
【数７】
2009511185.tif 000009
【００５１】
は、F(Pi)における各点から表面モデルＣｊまでの平均二乗距離の対数函数として定義されることができる。すなわち、
【００５２】
【数８】
2009511185.tif 000010
【００５３】
となる。点からモデルまでの距離
【００５４】
【数９】
2009511185.tif 000011
【００５５】
は、点ｐｋ∈Ｐｉから表面モデルＣｊにおける最も近い点までの距離として定義される。
【００５６】
【数１０】
2009511185.tif 000012
【００５７】
はＰｉにおける点の数である。
式（２）における確率を最大にするために、修正されたＩＣＰ（反復直近点）アルゴリズムが用いられる。一層の詳細を得るには、参照により本明細書に援用される、Ｐ．Ｊ．ベスル等「３ｄ形状の位置決め法」ＩＥＥＥ  ＴＲａｎｓ．パターン解析及び機械知能、１４：２３９−２５６ページ、１９９２年を参照されたい。ＩＣＰアルゴリズムは点集合ＰとモデルＣとの間の距離を反復的に最小化する。標準ＩＣＰアルゴリズムにおいては、各反復は２つのステップ、すなわち、
点集合Ｐにおける各点に対してモデルＣにおける最も近い点を計算すること、
Ｐから最も近い点までの距離を最小にすることができる変換函数Ｆを見出し、ＰをF(P)で置換し、繰り返すこと、
を含む。本発明の実施の形態によれば、第１のステップの期間に、それぞれの点集合Ｐｉに対して、直近点の集合Ｐｎｅａｒ＿ｉをモデルＣｉｘｄからのみ見出すことができる。第２のステップにおいて、単一の項
【００５８】
【数１１】
2009511185.tif 000013
【００５９】
を除く全体の
【００６０】
【数１２】
2009511185.tif 000014
【００６１】
を最小にするために、全部の点集合を結合し、すなわち
【００６２】
【数１３】
2009511185.tif 000015
【００６３】
であり、また、直近点の集合を結合する、すなわち
【００６４】
【数１４】
2009511185.tif 000016
【００６５】
である。この結合された点集合Ｐｃｏｍｂｉｎｅ及びＰｃｏｍｂｉｎｅ＿ｎｅａｒに対して標準ＩＣＰにおけると同様に、変換Ｆを見出すことができる。こうして、確率
【００６６】
【数１５】
2009511185.tif 000017
【００６７】
を最大にする変換函数Ｆを見出すことができる。修正されたＩＣＰは、
対応するモデルＣｉｘｄにおける各点Ｐｉに対する直近点の集合Ｐｎｅａｒ＿ｉを計算すること、及び、
点集合
【００６８】
【数１６】
2009511185.tif 000018
【００６９】
と
【００７０】
【数１７】
2009511185.tif 000019
【００７１】
とを結合して、Ｆ（Ｐｃｏｍｂｉｎｅ）からＰｃｏｍｂｉｎｅ＿ｎｅａｒまでの距離を最小にする変換函数Ｆを見出し、次いで、原点ＰｉをＦ（Ｐｉ）で置換し、これを反復すること、
として要約される。ＩＣＰを加速し且つ強固にする多くの方法が存在し得る。そうしたアルゴリズムのうちの幾つか又は全部を、本発明の種々の実施の形態にしたがって適用することができる。例えば、Ｋ−Ｄツリー加速法を最近隣探索に用い、全体の最小への収束を保証するために、見出された結果に無作為の摂動を加えてＩＣＰアルゴリズムを再実行する。
【００７２】
心臓手術期間に、位置追跡システム２８からのｔ座標は、４Ｄ心臓モデルに用いられる高解像度データ（例えば、ＣＴデータ）からのそれと完全には整列していない。これは、両者は異なる時間に取得されるからである。これは、点集合ＰｉがモデルＣｉｘｄと本当は対応していないことを意味する。したがって、好ましくは時間座標及び空間整列を決定しなければならない。
【００７３】
種々の実施の形態によると、任意の点集合Ｐｉに対して、可能な対応するモデルはＣｉｘｄ及びＣｉｘｄ±ｋのような直近モデルであると仮定する。４つの近隣モデルを取る場合にはｋ＝［１、２］である。この仮定が有効なのは、磁気的に追跡される点及びＣＴモデルのタイミングの差はさほど大きなものではないと分かっているからである。点集合Ｐｉに対する全部の候補モデルはＣｉｊとして書き表される。ただし、４つの近隣モデルが用いられ、Ｃｉｘｄその物が用いられるならば、ｊ＝［１、５］である。それぞれの点集合Ｐｉに対する対応のモデルとして１つのＣｉｊを選択するスキームＳが定義される。
【００７４】
最大になるべき確率は
【００７５】
【数１８】
2009511185.tif 000020
【００７６】
となるが、Ｓが未知であるから、直接に計算することは困難である。種々の実施の形態によると、Ｓは隠された確率変数であると仮定し、予測対数尤度
【００７７】
【数１９】
2009511185.tif 000021
【００７８】
を最大にすることによって、ＥＭアルゴリズムを用いて上記確率を最大にすることができる。
ＥＭアルゴリズムを用いるためには、Ｑ函数すなわち予測対数尤度を決定しなければならない。Ｓが確率変数であるならば、予測対数尤度は
【００７９】
【数２０】
2009511185.tif 000022
【００８０】
となる。
【００８１】
【数２１】
2009511185.tif 000023
【００８２】
は予測対数尤度であり、
【００８３】
【数２２】
2009511185.tif 000024
【００８４】
は、データＣ及び整列Ｆ（ｋ−１）（Ｐ）が最後の反復において見出されるとして、対応するスキームＳの確率であり、
【００８５】
【数２３】
2009511185.tif 000025
【００８６】
によって計算される。ただし、
【００８７】
【数２４】
2009511185.tif 000026
【００８８】
は、モデルＣが与えられるとして最後の反復における変換された点の確率であり、各点集合Ｐｉに対する対応のモデルはＳによって決定される。
【００８９】
【数２５】
2009511185.tif 000027
【００９０】
は全ての対応するスキームＳの以前の確率である。次はＱ函数を最大にすることである。
Ｅステップにおいて、確率
【００９１】
【数２６】
2009511185.tif 000028
【００９２】
は
【００９３】
【数２７】
2009511185.tif 000029
【００９４】
により任意のＳに対して計算される。ただし、ａは正規化項である。確率
【００９５】
【数２８】
2009511185.tif 000030
【００９６】
は公式
【００９７】
【数２９】
2009511185.tif 000031
【００９８】
によって計算され、Ｐｉに対応するＣｉｊはＳによって定義される。Ｓから対応が与えられると、Ｆ（ｋ−１）は既知であり、
【００９９】
【数３０】
2009511185.tif 000032
【０１００】
は式（３）によって計算できる。今や、それぞれの
【０１０１】
【数３１】
2009511185.tif 000033
【０１０２】
は既知であり、Ｍステップにおいてｆ（Ｓ）によって表されることができる。
Ｍステップにおいて、ＣとＦ（ｋ−１）とが与えられるとしたときの任意のＳの確率であるｆ（Ｓ）は既知であるから、式（４）のＱ函数は
【０１０３】
【数３２】
2009511185.tif 000034
【０１０４】
となる。そこで、Ｑ函数を最大にすることは、以下の函数
【０１０５】
【数３３】
2009511185.tif 000035
【０１０６】
を最小にすることと等価である。ただし、対応するモデルＣｉｊはＳによって定義される。ここで、問題は、重み付けされた距離関数を最小にする変換函数Ｆを見出すことになるということが分かる。それぞれのスキームＳに対して、（Ｃｉｊが、特定のＳによって定義されるＰｉの対応するモデルである）距離関数
【０１０７】
【数３４】
2009511185.tif 000036
【０１０８】
は、Ｅステップにおいて計算されたｆ（Ｓ）によって重み付けされる。この最小化は上記の修正ＩＣＰアルゴリズムによって行われ得る。唯一の相違は、点が結合されるときに重みが加えられることである。
【０１０９】
次いで、Ｆ（ｋ−１）を新たなＦで置換してプロセスが反復される。変換函数Ｆが所定の閾値よりも大きく変化せず、又は、アルゴリズム誤差が所定の閾値よりも小さいとき、ＥＭアルゴリズムは停止する。Ｆの初期値は、ＰｉがＣｉｘｄに対応するという理想的な状態における対応するスキームのもとで計算される。
【０１１０】
表面位置決め点を収集するのに「仮想接触」という用語を用いる場合、エラー分布は、従来のように物理的接触が用いられる場合とは異なっている。超音波画像の異なる領域から抽出される画素は、異なるエラー分布を持つ傾向にあり、したがって位置決めアルゴリズムは修正されなければならない。以下、「仮想接触」点に対する詳細な誤差モデルを説明する。
【０１１１】
超音波画像の中心Ｏからｄミリメートルにある画素ｐの誤差分布を知ろうとすると仮定する。解析を容易にするために局所座標系が用いられ、ここでは、図６の（ｂ）に示すように、原点はｐにあり、Ｘ軸は画像面上にあってOとｐを結ぶ半径に直角であり、Ｙ軸は画像中心Ｏとｐを結ぶ半径であり、Ｚ軸は画像面に垂直である。
【０１１２】
画像面の角度誤差には、図６の（ａ）に示すように２つの成分がある。その一方はオフプレイン角度βであり、他方はオンプレイン角度αである。これらの全部の角度は超音波画像の中心Ｏにおける回転軸に基づいている。これらの角度は、既知の相対位置を持つ若干の小型コイルを内蔵する磁気的位置センサ２４によって取得される。これらのコイルの位置の読みに基づいて、角度が計算される。小型コイルの位置は正規分布Ｎ（０、Σｃ）の誤差を持ち、小型コイルは画像中心に対して距離ｄｃを持つ。そこで、画像中心からｄだけ離れている、画素の３Ｄ座標を再構成すると、正規分布
【０１１３】
【数３５】
2009511185.tif 000037
【０１１４】
の誤差を持つことになる。これは、画像中心までの距離が増すと誤差が拡大されることを意味する。こうした誤差は局所座標系のＸ−Ｚ面内のみにある。
超音波画像形成装置は、画像中心から送出される音波のエコー・エネルギを計算して、画像中心からの表面の距離を決定する。超音波画像面は無限に薄くはないので、厚みのある面が表面と交わると、超音波画像に細い線ではなく帯状体が生成される。画像面の厚さは画像中心からの距離に比例して増加する。局所座標系の半径又はＹ軸に沿う誤差は正規分布Ｎ（０、ｄδｄ）を持つと仮定することができる。
【０１１５】
最後に、超音波画像の中心Ｏは正規誤差分布を有し、これは超音波画像における全部の画素の３Ｄ再構成に影響する。全部の座標はＯの座標に対して計算されるからである。点ｐの局所座標系において、全部の誤差を結合すると、誤差を、ゼロの平均と共分散行列
【０１１６】
【数３６】
2009511185.tif 000038
【０１１７】
とを持つ正規分布としてモデル化できる。δｃ１、δｒ及びδｃ２は、画像中心から１ｍｍ離れている画素の局所座標系のＸ、Ｙ、Ｚ軸上の分散である。画像中心からｄミリメートルにある画素については、共分散行列はΣ１のｄ倍である。Σ０は画像中心Ｏの位置誤差である。
【０１１８】
中心がＯであり、その垂線がＮである超音波画像上で取得された点（ｘ、ｙ、ｚ）を仮定する。局所座標系のＹ軸は（ｐ−Ｏ）／ｄである。ただし、ｄはｐからＯまでの距離である。Ｚ軸は面垂線Ｎである。Ｘ軸は（ＹｘＮ）である。局所座標系の原点はｐである。そうすると、変換行列Ｍは、大局座標系を局所座標系へ変換するものとして定義され、Ｐに対する誤差分布の分散行列Σは
【０１１９】
【数３７】
2009511185.tif 000039
【０１２０】
として書き表されることができる。
Σｄは上記の式（７）において定義される。局所座標系においてはΣｄは対角行列であるが、大局座標系においてはΣｐは通常は対角行列ではない。誤差分布の共分散は、ｐの位置とｐが抽出される画像面の方向とに依存する。したがって、任意の表面位置決め点ｐは独自の誤差分布関数Ｎ（０、Σｐ）を持つ。
【０１２１】
位置決めアルゴリズムはＦ（Ｐ）とＣとの確率を最大にする。ただし、Ｐは表面位置決め点集合であり、Ｆ（）はそのときの位置決め函数であり、ＣはＣＴ心臓モデルである。誤差分布関数が正規分布であると仮定すると、確率を最大にすることは、距離を最小にすること、すなわち
【０１２２】
【数３８】
2009511185.tif 000040
【０１２３】
に等しい。ただし、ｍはＰにおける点の数であり、ｐｉは点集合Ｐにおけるｉ番目の点であり、Ｃｐｉは心臓モデルＣ上のｐｉの対応する点である。Σｐｉは式（８）で定義される、点ｐｉに対する共分散行列である。式（９）において、距離は
【０１２４】
【数３９】
2009511185.tif 000041
【０１２５】
によって重み付けされるので、大きなΣｐｉ（大きな誤差）を持つ点は小さく重み付けされる。一層正確に取得された点は、距離の和において、大きな重みを有する。Σｐｉは対角ではないので、異なる軸の相関が考慮されている。
【０１２６】
図３に戻ると、ステップ５６において、ステップ５４における位置決めの精度を向上させるために、局所的で非硬直な自由形式の位置決めが実施される。前述のとおり、カテーテル誘導システム１０は左心房切除手術に使用されることができる。左心房は極めて運動性であって非硬直な検査対象である。非硬直な形状変更は、（１）心周期又は心拍、（２）呼吸周期（すなわち、肺の圧力変化）及び（３）血圧、薬品、医療機器等の他の原因を含む複数の原因から生じる。後述するように、局所的な非硬直位置決めを行うように、ラジアル・ベース関数を用いるのが好ましい。
【０１２７】
手術内の表面位置決め点集合がＰ＝（ｐ１、ｐ２、…、ｐｎ）であり、ＣＴからの心臓モデルがＣであると仮定する。大局硬直位置決めの後、ＰとＣは差Ｄ＝（ｄ１、ｄ２、…、ｄｎ）を有する。ここで、Ｐは大局位置決め後のものである。それぞれのｄｉはｄｉ＝ｐｉ−Ｃｐｉとして定義される。ただし、ＣｐｉはモデルＣにおけるｐｉの直近点である。自由形式の非硬直位置決めは、任意のｉ＝∈｛１、２、…、ｎ｝に対して
【０１２８】
【数４０】
2009511185.tif 000042
【０１２９】
が成り立つように、変換函数Ｆｌｏｃａｌ（Ｃ）を見出さなければならない。式（１０）は、この非硬直的な局所変換Ｆｌｏｃａｌの後、全部の表面位置決め点は変換されたモデルＦｌｏｃａｌ（Ｃ）の表面上にあらねばならないことを意味する。通常、任意の３Ｄ位置ｐ＝（ｘ、ｙ、ｚ）におけるＦｌｏｃａｌ（ｐ）は
【０１３０】
【数４１】
2009511185.tif 000043
【０１３１】
の形を持つ。ただし、
【０１３２】
【数４２】
2009511185.tif 000044
【０１３３】
は２つの３Ｄ位置間の距離であり、ａｉは各点Ｃｐｉに対する係数として知られる３Ｄベクトルであり、Φ（）はラジアル・ベース函数である。任意の点ｐに対して、Ｆｌｏｃａｌ（ｐ）はｐにオフセットを加える。オフセットは、ｐからＣｐｉまでの距離のラジアル・ベース函数によって重み付けされた全部の係数ａｉの重み付けされた和である。
また、
【０１３４】
【数４３】
2009511185.tif 000045
【０１３５】
を計算することができる。式（１０）の制限によって、各ａｉを解くに十分な式
【０１３６】
【数４４】
2009511185.tif 000046
【０１３７】
が存在する。
式（１２）に対する解が存在することを保証する、コンパクトにサポートされた正の有限ラジアル・ベース函数
【０１３８】
【数４５】
2009511185.tif 000047
【０１３９】
を選ぶことができる。ただし、（１−ｒ）＋＝ｍａｘ（１−ｒ、０）であり、ｓは予め定義されたスケールである。コンパクトにサポートされた正の有限ラジアル・ベース函数に関しては、参照により援用される、Ｚ．ウー著「多変量のコンパクトにサポートされた正の有限ラジアル・ベース函数」、ＡＩＣＭ、第４巻、ｐ．２８３−２９２、１９９５を参照のこと。このコンパクトにサポートされたラジアル・ベースは、それぞれの表面位置決め点が非硬直的な変換に局所的にしか影響しないことを保証し、また、計算コストを低減する。更に、式（１４）はＣ２連続性を持つものとして図示されている。したがって、Ｆｌｏｃａｌは空間においてＣ２連続であり、式（１１）に示す制限を満足する。
【０１４０】
この非硬直的な局所位置決めの一例を図７の（ａ）及び（ｂ）に示す。面の３Ｄモデルにおいては、検査対象が実際には曲がっていることを示す幾つかの表面点が存在すると仮定する。硬直的な大局位置決めは点とモデルとの良好な整列を見出すことができない（図７の（ａ）を参照されたい）。ラジアル・ベースの局所的な非硬直位置決めを用いると、表面点にしたがってモデルを局所的に且つ非硬直的に修正することができる。その結果は点に対するずっと良好な適合である（図７の（ｂ）を参照されたい）。
【０１４１】
位置決めが完了すると、図３に示すように、臨床医が医療処理の一部（例えば、左心房切除）としてカテーテル１２を動かすと、ステップ５８において、画像処理モジュール４０は、図１２に示すように、表示ユニット４６上に検査対象（例えば、検査対象の心臓）の実時間の高解像度３Ｄモデルを出力する。実時間の高解像度画像は、カテーテル１２によって取得された超音波画像データと、（位置追跡システム２８によって決定された）カテーテル１２の位置と、タイミング信号（例えば、ＥＣＧ信号）とに基づいて生成される。表示された実時間３Ｄ心臓モデルは臨床医が処置を行うのを助ける。
【０１４２】
種々の実施の形態において、本発明は以下の利点を提供することができる。第１に、本発明は従来のカテーテル誘導システムよりも安定である。カテーテルで心壁に物理的に接触する必要が無く、左心房の内部でカテーテルを動かして幾つかの映像を取るだけなので、心壁を押す危険性が無く、画素が実際は心壁上にないというリスクもなくなる。
【０１４３】
第２に、本発明の実施の形態は従来よりも高速である。本発明に係るカテーテルによって１つの場所で１つの超音波画像を取るとき、仮想接触によって１０個又は１００個の点を取得することができる。これは以前の方法よりもずっと効率的である。その結果、位置決めの結果は一層正確になる。一層多くの位置決め点を取ると、一層良好な位置決め結果を得ることができると考えられる。本発明の実施の形態に係るカテーテルによる位置決め点の取得は、ずっと高速であり且つ信頼性が高いので、以前の方法によって可能であったよりも、この技術を用いて同一の量の時間に数十倍又は数百倍の点を取得することができる。この結果、良好な位置決め結果を得ることができる。
【０１４４】
第３に、切除部位の高い信頼性が存在する。位置決めの後、臨床医は位置決め結果に基づいてカテーテル１２を誘導する。切除先端の３Ｄ位置は実時間で心臓モデルとともに表示される。切除が実施されるべき部位の近くで臨床医がカテーテルを動かすと、心壁からの超音波画像を可視的に検証することができる。これによって、カテーテル先端の位置から心臓モデルの壁までの距離の単なる測定を上回る信頼が加えられる。
【０１４５】
したがって、本発明の種々の実施の形態は検査対象（例えば、ヒトの心臓）の画像を生成するための方法に関係する。この方法は、（１）位置センサを備えるカテーテルで検査対象の超音波画像を取得するステップと、（２）検査対象上の点に対応して、取得された超音波画像における複数の４Ｄ表面位置決め点を取得するステップと、（３）検査対象の高解像度４Ｄモデル（例えば、ＣＴスキャン・モデル）を複数の４Ｄ表面位置決め点に対して位置決めするステップとを備える。また、方法は、高解像度４Ｄモデルの４Ｄ表面位置決め点に対する位置決めに基づいて、医療処置期間に検査対象の高解像度の実時間画像を表示することを含む。
【０１４６】
他の実施の形態においては、本発明は、プロセッサによって実行されたときにプロセッサに、（１）位置センサを備えるカテーテルで検査対象の超音波画像を取得させ、（２）検査対象上の点に対応して、取得された超音波画像における複数の４Ｄ表面位置決め点を取得させ、（３）検査対象の高解像度４Ｄモデル（例えば、ＣＴスキャン・モデル）を複数の４Ｄ表面位置決め点に対して位置決めさせる命令を記憶したコンピュータ読み取り可能な媒体に関する。また、コンピュータ読み取り可能な媒体は、プロセッサに、高解像度４Ｄモデルの４Ｄ表面位置決め点に対する位置決めに基づいて検査対象に対する医療処置期間に心臓の高解像度の実時間画像を表示させる命令を備える。
【０１４７】
更に別の実施の形態においては、本発明は、（１）超音波トランスデューサと磁気的位置センサとを備えるカテーテルと、（２）磁気的位置センサによって受信された信号に基づいてカテーテルの位置を追跡する位置追跡システムと、（３）カテーテル及び位置追跡システムと通信する画像処理モジュールであって、（ｉ）カテーテルによって取得された、検査対象の心臓の１つ以上の内壁の複数の超音波画像から複数の４Ｄ表面位置決め点を取得し，（ｉｉ）検査対象の心臓の高解像度４Ｄモデルを複数の４Ｄ表面位置決め点に対して位置決めするための画像処理モジュールとを具備するカテーテル誘導システムに関係する。また、このシステムは、画像処理モジュールと通信して、高解像度４Ｄモデルの４Ｄ表面位置決め点に対する位置決めに基づいて検査対象に対する医療処置期間に心臓の高解像度画像を表示する表示部を備える。
【０１４８】
更に別の実施の形態においては、本発明は、検査対象（例えば、ヒトの心臓）に対する医療処置を実施する方法に関する。この方法は、（１）臨床医（例えば、外科医）によって検査対象（例えば、検査対象の心臓）に第１のカテーテルを挿入するステップと、（２）第１のカテーテルにより検査対象の超音波画像を取得するステップと、（３）カテーテルと通信するプログラム済みコンピュータ装置により、検査対象（例えば、検査対象の心臓内壁）上の点に対応する、取得された超音波画像における複数の４Ｄ表面位置決め点を取得するステップと、（４）プログラム済みコンピュータ装置によって、検査対象の高解像度４Ｄモデルを複数の表面位置決め点に対して位置決めするステップと、（５）コンピュータ装置と通信する表示部上に、高解像度４Ｄモデルの４Ｄ表面位置決め点に対する位置決めに基づいて医療処置期間に検査対象（例えば、検査対象の心臓）の高解像度実時間画像を表示するステップとを備える。種々の実現形態において、第１のカテーテルは介入装置を備える。他の実現形態においては、臨床医は、介入装置を備えた第２のカテーテルを検査対象に挿入する。
【０１４９】
本発明の種々の実施の形態を説明してきたが、明らかなように、実施の形態に対する種々の変更、改変及び応用が当業者には想起される。したがって、本発明は、添付の特許請求の範囲によって定義される本発明の範囲及び精神から逸脱することなく、全部のそうした修正、改変及び応用を包含するものとする。
【図面の簡単な説明】
【０１５０】
【図１】本発明の種々の実施の形態に係るカテーテル誘導システムの図である。
【図２】本発明の種々の実施の形態に係る図１のカテーテル誘導システムに使用するためのカテーテルの遠端の図である。
【図３】本発明の種々の実施の形態に係る図１のカテーテル誘導システムの画像処理モジュールの処理フローのフロー図である。
【図４】（ａ）は人の心臓のＣＴスキャンを示し、（ｂ）はセグメント化されたＣＴスキャンを示し、（ｃ）及び（ｄ）は心周期における異なる時間での心臓のモデルを示す図である。
【図５】（ａ）及び（ｂ）は、モデルと位置決め点の集合との時間整列の例を示す図である。
【図６】（ａ）及び（ｂ）は、超音波分布誤差を示す図である。
【図７】（ａ）及び（ｂ）は、非硬直的な局所的位置決めの例を示す図である。
【図８】本発明の種々の実施の形態により、臨床医が検査対象（例えば、心臓）の多数の超音波画像を取って検査対象の４Ｄ表面位置決め点を取得する「仮想接触」の概念を示す図である。
【図９】本発明の種々の実施の形態により、臨床医が検査対象（例えば、心臓）の多数の超音波画像を取って検査対象の４Ｄ表面位置決め点を取得する「仮想接触」の概念を示す図である。
【図１０】４Ｄ心臓モデルの例を示す図である。
【図１１】空間位置決めの例を示す図である。
【図１２】本発明の種々の実施の形態に係る図１のカテーテル誘導システムの画像処理モジュールによって出力される実時間高解像度画像の例を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【国際調査報告】
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