(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
装置であって、
生きた対象の心臓の冠状静脈洞内に導入されるように適合された心臓カテーテルと、
ディスプレイと、
プロセッサであって、
前記カテーテルが前記冠状静脈洞内にある間に、Ｘ線透視画像装置を作動させて、前記カテーテルの２次元画像を含む第１の群のフレームを取得し、その後、前記カテーテルの２次元画像を含む第２の群のフレームを取得するステップと、
前記第１の群と前記第２の群とが同期されたフレーム内で、前記カテーテルのそれぞれの２次元モデルを確立するステップであって、前記２次元モデルが、前記カテーテルのそれぞれのトラッキングされた２次元経路を含む、ステップと、
心呼吸周期のそれぞれの位相にある前記第１の群のフレーム及び前記第２の群のフレームを識別することによって、前記第１の群を前記第２の群と同期させるステップと、
前記同期されたフレームから前記カテーテルの第１の３次元モデル及び第２の３次元モデルを構築するステップと、
前記第１の３次元モデルと前記第２の３次元モデルとの間の距離関数を最小化するように、前記第１の３次元モデル及び前記第２の３次元モデルを幾何学的に変換するステップと、
前記変換された３次元モデルを前記ディスプレイに表示するステップと、を実行するために前記Ｘ線透視画像装置と協働する、プロセッサと、を備える、装置。
【請求項２】
前記Ｘ線透視画像装置が、第１の一次角度及び第２の一次角度で前記第１の群及び前記第２の群を取得する、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記対象が矢状面を有し、前記第１の一次角度が前記矢状面に対して３０°であり、前記第２の一次角度が前記矢状面に対して−３０°である、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記Ｘ線透視画像装置が、前記第１の一次角度及び前記第２の一次角度で同時に前記第１の群及び前記第２の群を取得するために動作可能である、請求項２に記載の装置。
【請求項５】
前記同期されたフレームのうちの一方でそれぞれの２次元モデルを確立するステップが、前記同期されたフレームのうちのもう一方のカテーテル経路の周囲のコリドーをサンプリングすることと、前記コリドーについて前記一方の同期されたフレーム内で最適経路を決定することと、を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記それぞれの２次元モデルを確立するステップが、前記同期されたフレームのヘッセの行列式に高速放射変換を行うことを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記それぞれの２次元モデルを確立するステップが、前記同期されたフレームのヘッセの行列式にモノジェニックフィルタを適用することを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項８】
前記それぞれの２次元モデルを確立するステップが、前記同期されたフレーム内の管状構造にマッチドフィルタを適用することを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項９】
前記第１の３次元モデル及び前記第２の３次元モデルを構築するステップが、
接合点によって連結された直線状の３次元セグメントのチェーンを構築するステップと、
前記それぞれのトラッキングされた２次元経路上への前記３次元セグメントの投射のずれを最小化するように、前記接合点の３次元座標を計算するステップと、を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項１０】
前記チェーンを構築するステップ及び前記３次元座標を計算するステップが、繰り返して行われる、請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記それぞれの２次元モデルを確立するステップが、前記同期されたフレーム内で前記カテーテルの先端部をトラッキングするステップを含み、前記第１の３次元モデル及び前記第２の３次元モデルを構築するステップが、前記先端部の３次元座標を初期化するステップを含む、請求項９に記載の装置。
【請求項１２】
前記第１の３次元モデル及び前記第２の３次元モデルを構築するステップが、
それぞれの投射光線の交点として複数の３次元の点を定めるステップと、
前記３次元の点に３次元スプラインをあてはめて、３次元経路を定めるステップと、
前記３次元経路を前記２次元モデルのうちの一方の上に投射するステップと、
前記投射された３次元経路と前記一方の２次元モデルとの間の距離関数を最小化するように、前記３次元経路を改変するステップと、を含む、請求項１に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は心臓生理学に関する。より詳細には、本発明は、心臓における電気的伝播の評価に関する。
【背景技術】
【０００２】
（関連技術の説明）
本明細書で用いる特定の頭字語及び略語の意味を表１に示す。
【０００３】
【表１】
0006621677.tif 000002
【０００４】
心房細動などの心不整脈は、疾病状態及び死亡の重要な原因である。いずれも本明細書に参照によって援用されるところの、共にベン・ハイム（Ben Haim）に付与された、本願と同一譲受人に譲渡された米国特許第５，５４６，９５１号及び同第６，６９０，９６３号、並びに国際公開第９６／０５７６８号は、心臓組織の電気的特性、例えば、局所興奮到達時間を、心臓内の正確な位置の関数として検知する方法について開示している。データは、遠位先端部に電気及び位置センサを有する、心臓内に進められる１つ又は２つ以上のカテーテルを用いて取得される。これらのデータに基づいて心臓の電気的活動のマップを作成する方法について、本明細書に参照によって援用するところの、共にレイスフェルド（Reisfeld）に付与された、本願と同一譲受人に譲渡された米国特許第６，２２６，５４２号及び同第６，３０１，４９６号に開示されている。これらの特許に示唆されているように、位置及び電気的活動は、通常、心臓の内側表面上の約１０〜約２０箇所の点で最初に測定される。次いで、これらのデータポイントは、心臓表面の予備的な復元又はマップを生成するのに一般的に充分である。かかる予備的マップは、心臓の電気的活動のより包括的なマップを生成するために、更なる点で取られたデータとしばしば組み合わされる。実際、臨床現場では、１００箇所以上の部位におけるデータを蓄積して、心腔の電気的活動の詳細かつ包括的なマップを生成することも珍しいことではない。生成された詳細なマップは次いで、心臓の電気的活動の伝播を変化させ、正常な心リズムを回復させるための一連の治療処置、例えば組織のアブレーションを決定するための基準となりうる。
【０００５】
心臓表面上の各点の軌跡を決定するために、位置センサを格納したカテーテルを使用することもできる。かかる軌跡を用いて、組織の収縮力などの運動特性を推測することができる。本明細書に参照によって援用するところのベン・ハイム（Ben Haim）に付与された米国特許第５，７３８，０９６号に開示されるように、そのような運動特性を示すマップは、心臓内の充分な数の点で軌跡情報がサンプリングされた場合に構築されうる。
【０００６】
心臓内のある点における電気的活動は、通常、多電極カテーテルを進めることで心腔内の複数の点における電気的活動を同時に測定することにより測定される。１つ又は２つ以上の電極により測定された時間的に変化する電位から得られる記録は、電位図として知られている。電位図は単極又は双極のリード線により測定することが可能であり、例えば、局所興奮到達時間として知られる、ある点における電気的伝播の開始を測定するために用いられる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
現在、カテーテルを用いた心臓手術においては、大量の解剖学的及び機能的データが収集される。このデータと患者の心臓の実際の位置との整合を保つことは、極めて重要である。既存の解決策では、この整合を維持するために、患者の背中及び胸部に取り付けられた電磁的センサを利用する。しかしながら、１つにはヒトの皮膚の弾性及び内臓の体内での動きのため、このような整合は常に維持されるわけではない。かかる不整合は、心臓手術の大きな妨げとなる。
【０００８】
本発明の実施形態は、医療処置中に患者の心臓の位置をトラッキングすることを可能とするものである。カテーテルが冠状静脈洞内に置かれる場合、その位置は、心臓の他の部分の位置と密接に関連付けられる。したがって、位置変化の前後での冠状静脈洞カテーテルの座標間の変換を推定することで、整合を正確に保つことが可能となる。
【０００９】
心臓の運動を補償するには、アルゴリズムによって、運動の前後の２つの２次元Ｘ線透視画像に基づいて、３次元で冠状静脈洞カテーテルを再構築する。２つの再構築されたカテーテル間の変換を計算し、データを整合させるために用いる。
【００１０】
本発明の実施形態によれば、生きた対象の心臓の冠状静脈洞内にカテーテルを導入することによって行われる方法が提供される。本方法は、カテーテルが冠状静脈洞内にある間に、カテーテルの２次元画像を含む第１の群のフレームを取得し、その後、カテーテルの２次元画像を含む第２の群のフレームを取得し、第１の群と第２の群とが同期されたフレーム内で、カテーテルのそれぞれの２次元モデルを確立することによって更に行われる。２次元モデルは、カテーテルのそれぞれのトラッキングされた２次元経路を含む。本方法は、心呼吸周期のそれぞれの位相にあるフレームを識別することによって、第１の群を第２の群と同期させ、同期されたフレームからカテーテルの第１の３次元モデル及び第２の３次元モデルを構築し、第１の３次元モデルと第２の３次元モデルとの間の距離関数を最小化するように、第１の３次元モデル及び第２の３次元モデルを幾何学的に変換し、変換された３次元モデルを表示することによって更に行われる。
【００１１】
本方法の別の態様によれば、３次元モデルを幾何学的に変換することは、回転行列及び並進ベクトルを、第１の３次元モデル及び第２の３次元モデルのうちの一方に適用し、表示のために、変換された３次元モデルを重ね合わせることによって行われる。
【００１２】
本方法の別の態様では、第１の群を取得することと、第２の群を取得することとはそれぞれ、対象の矢状面に対して第１の一次角度及び第２の一次角度でフレームを取得することを含む。
【００１３】
本方法の更に別の態様によれば、第１の一次角度は対象の矢状面に対して３０°であり、第２の一次角度は対象の矢状面に対して−３０°である。
【００１４】
本方法の一態様は、第１の一次角度及び第２の一次角度で同時にフレームを取得することを含む。
【００１５】
本方法の更なる一態様では、それぞれの２次元モデルを確立することは、第１の群のフレーム及び第２の群のフレームをフィルタリングすることと、フィルタリングされたフレーム内のカテーテル経路の周囲のコリドーをサンプリングすることと、その後、フィルタリングされたフレーム内のカテーテルの最適経路を決定することと、を含む。
【００１６】
本方法の一態様によれば、フィルタリングは、同期されたフレームのヘッセの行列式に高速放射変換を行うことを含む。
【００１７】
本方法の更なる一態様によれば、フィルタリングは、同期されたフレームのヘッセの行列式にモノジェニックフィルタを適用することを含む。
【００１８】
本方法の更に別の態様によれば、フィルタリングは、同期されたフレーム内の管状構造にマッチドフィルタを適用することによって行われる。
【００１９】
本方法の更に別の態様によれば、第１の３次元モデル及び第２の３次元モデルを構築することは、接合点によって連結された直線状の３次元セグメントのチェーンを構築することと、それぞれのトラッキングされた２次元経路上への３次元セグメントの投射のずれが最小化するように、接合点の３次元座標を計算することと、を含む。
【００２０】
本方法の更なる一態様によれば、チェーンを構築すること及び３次元座標を計算することは、繰り返して行われる。
【００２１】
本方法の更なる一態様によれば、それぞれの２次元モデルを確立することは、同期されたフレーム内でカテーテルの先端部をトラッキングすることを含み、第１の３次元モデル及び第２の３次元モデルを構築することは、先端部の３次元座標を初期化することを含む。
【００２２】
本方法の別の態様では、第１の３次元モデル及び第２の３次元モデルを構築することは、それぞれの投射光線の交点として複数の３次元の点を定めることと、３次元の点に３次元スプラインをあてはめて、３次元経路を定めることと、３次元経路を２次元モデルのうちの一方の上に投射することと、投射された３次元経路と一方の２次元モデルとの間の距離関数を最小化するように、３次元経路を改変することと、によって行われる。
【００２３】
本発明の実施形態によれば、更に、生きた対象の心臓の冠状静脈洞内に導入されるように適合された心臓カテーテルと、ディスプレイと、上記の方法を実行するためにＸ線透視画像装置と協働するプロセッサと、を含む装置が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
本発明のより深い理解のため、例として本発明の詳細な説明を参照するが、その説明は以下の図面と併せて読まれるべきであり、同様の要素には同様の参照符合が付与されている。
【図１】本発明の一実施形態に基づいて構成され動作可能である、生きた対象の心臓にアブレーション手術を行うためのシステムの描図である。
【図２】本発明の一実施形態に基づく、心臓カテーテル法の間の心臓の運動を補償する方法のフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態に基づく冠状静脈洞カテーテルの２次元経路をトラッキングするための方法のフローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態に基づく、図３に示される方法の態様を示す画像フレームの集合である。
【図５】本発明の一実施形態に基づく、図３に示される方法の態様を示す一連の画像である。
【図６】本発明の一実施形態に基づく冠状静脈洞カテーテルの再構築に用いられる画像フレームの選択を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態に基づく、直線状セグメントの構築によって生成された冠状静脈洞カテーテルのグラフィック表現である。
【図８】本発明の一実施形態に基づく、エピポーラ幾何学の使用を説明する図である。
【図９】本発明の一実施形態に基づく、エピポーラ幾何学を利用した再構築の一段階を概略的に示す２つの図を示す。
【図１０】本発明の一実施形態に基づく冠状静脈洞カテーテルの運動推定の処理を示す図である。
【図１１】本発明の代替的な一実施形態に基づいて構成され動作可能である、生きた対象の心臓にアブレーション手術を行うためのシステムの描図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下の説明では、本発明の様々な原理が充分に理解されるように、多くの具体的な詳細について記載する。しかしながら、これらのすべての詳細が本発明を実施するうえで必ずしも必要であるとは限らない点は当業者には理解されよう。この場合、一般的な概念を不要に分かりにくくすることのないよう、周知の回路、制御論理、並びに従来のアルゴリズム及び処理に対するコンピュータプログラム命令の詳細については、詳しく示していない。
【００２６】
本発明の態様は、一般的にはコンピュータ可読媒体などの永久記憶装置内に維持されるソフトウェアプログラミングコードとして具体化することができる。クライアント／サーバー環境では、かかるソフトウェアプログラミングコードは、クライアント又はサーバーに格納することができる。ソフトウェアプログラミングコードは、ＵＳＢメモリ、ハードドライブ、電子メディア又はＣＤ−ＲＯＭなど、データ処理システムとともに使用するための各種の周知の非一時的媒体のいずれで実施することもできる。コードは、かかる媒体上で配布するか、又はユーザに１つのコンピュータシステムのメモリ若しくは記憶装置から、なんらかのネットワークを介して他のコンピュータシステム上の記憶装置に配布することで、かかる他のシステムのユーザが使用することができる。
【００２７】
システムの概要
ここで図面を参照し、開示される本発明の一実施形態に基づいて構築され動作可能である、生きた対象の心臓１２に対してアブレーション手術を行うためのシステム１０の描図である図１を最初に参照する。このシステムは、患者の血管系を通して心臓１２の心房・心室又は血管構造内に操作者１６によって経皮的に挿入されるカテーテル１４を備えている。通常、医師である操作者１６は、カテーテルの遠位先端部１８を、心臓壁のアブレーション標的部位と接触させる。次いで、電気的活動マップ、解剖学的な位置情報（すなわち、カテーテルの遠位部分の）、及び他の機能的な画像は、その開示内容を本明細書において参照によって援用するところの米国特許第６，２２６，５４２号、及び同第６，３０１，４９６号、並びに本願と同一譲受人に譲渡された米国特許第６，８９２，０９１号に開示される方法に従い、コンソール２４内に配置されたプロセッサ２３を用いて作成することができる。システム１０の各要素を含んだ市販製品の１つが、９１７６５カリフォルニア州ダイアモンドバー、ダイヤモンドキャニオンロード３３３３所在のバイオセンス・ウェブスター社（Biosense Webster Inc.）より販売されるＣＡＲＴＯ（登録商標）３  Ｓｙｓｔｅｍとして入手可能であり、これは、アブレーションにおいて必要とされる心臓の電気解剖学的マップを生成することが可能である。このシステムは、本明細書に記載される本発明の原理を実施するために当業者が改変することができる。
【００２８】
例えば電気的活動マップの評価によって異常と判定された領域を、例えば心筋に高周波エネルギーを印加する遠位先端部１８の１つ又は２つ以上の電極にカテーテル内のワイヤを通じて高周波電流を流すことなどにより熱エネルギーを印加することによって、アブレーションすることができる。エネルギーは組織に吸収され、組織を電気的興奮性が永久に失われる点（一般的には約５０℃）にまで加熱（又は冷却）する。支障なく行われた場合、この処置によって心臓組織に非伝導性の損傷部が形成され、この損傷部が不整脈を引き起こす異常な電気経路を遮断する。本発明の原理を異なる心腔に適用することによって、多くの異なる心不整脈を治療することができる。
【００２９】
カテーテル１４は、通常、アブレーションを行うために必要に応じて操作者１６がカテーテルの遠位端の方向転換、位置決め、及び方向付けを行うことを可能にする、適当な制御部を有するハンドル２０を備えている。操作者１６を支援するため、カテーテル１４の遠位部分には、コンソール２４内に配置された位置決めプロセッサ２２に信号を提供する位置センサ（図示せず）が収容されている。
【００３０】
アブレーションエネルギー及び電気信号は、カテーテル先端部、かつ／又は遠位先端部１８若しくはその付近に配置された１つ若しくは２つ以上のアブレーション電極３２を通じて、コンソール２４に至るケーブル３４経由で心臓１２へ、また心臓１２から、搬送することができる。ペーシング信号及び他の制御信号は、コンソール２４から、ケーブル３４及び電極３２を通じて、心臓１２へと搬送することができる。検知電極３３は、コンソール２４にも接続されており、アブレーション電極３２の間に配置されて、ケーブル３４への接続を有する。
【００３１】
コンソール２４は、ワイヤ接続３５によって体表面電極３０、及び位置決めサブシステムの他の構成要素と接続されている。参照によって本明細書に援用するところの（ゴバリ（Govari）ら）に付与された米国特許第７，５３６，２１８号に教示されるように、電極３２及び体表面電極３０を使用して、アブレーション部位における組織のインピーダンスを測定することができる。温度センサ（図示せず）、一般的には、熱電対又はサーミスタを、電極３２の各々又はその付近に取り付けることができる。
【００３２】
コンソール２４には通常、１つ又は２つ以上のアブレーション電力発生装置２５が収容されている。カテーテル１４は、任意の公知のアブレーション技術、例えば、高周波エネルギー、超音波エネルギー、凍結法、及びレーザーにより生成された光エネルギーを使用して、心臓にアブレーションエネルギーを伝導するように構成することができる。このような方法は、参照によって本明細書に援用するところの、本願と同一譲受人に譲渡された米国特許第６，８１４，７３３号、同第６，９９７，９２４号、及び同第７，１５６，８１６号に開示されている。
【００３３】
位置決めプロセッサ２２は、カテーテル１４の位置及び向きの座標を測定するシステム１０における位置決めサブシステムの要素である。
【００３４】
一実施形態では、この位置決めサブシステムは、磁場発生コイル２８を使用して、所定の作用体積内に磁場を発生し、カテーテルにおけるこれらの磁場を検知することによって、カテーテル１４の位置及び向きを測定する磁気位置トラッキング構成を含む。位置決めサブシステムでは、例えば、参照により本明細書に援用するところの米国特許第７，７５６，５７６号、及び上記の米国特許第７，５３６，２１８号に教示されるインピーダンス測定を用いることができる。
【００３５】
Ｘ線透視画像装置３７は、Ｃアーム３９、Ｘ線源４１、イメージインテンシファイアモジュール４３、及び調節可能なコリメータ４５を有している。コンソール２４内に配置することができる制御プロセッサ（図示せず）によって、操作者は、例えば、イメージングパラメータを設定し、コリメータ４５を制御して、視野の大きさ及び位置を調節することによって、Ｘ線透視画像装置３７の動作を制御することが可能である。かかる制御プロセッサは、ケーブル５１を介してＸ線透視画像装置３７と通信することによってＸ線源４１を起動及び停止するか、又はコリメータ４５を制御することによってその放射を所望の対象領域に限定し、イメージインテンシファイアモジュール４３から画像データを取得することができる。場合により用いられる、制御プロセッサと接続されたディスプレイモニタ４９により、操作者は、Ｘ線透視画像装置３７によって生成された画像を見ることができる。ディスプレイモニタ４９が設けられない場合には、Ｘ線透視画像は、モニタ２９上で、分割画面により、又はＸ線透視画像以外の画像と交互に見ることができる。
【００３６】
上述したように、カテーテル１４はコンソール２４に結合されており、これにより操作者１６はカテーテル１４を観察し、その機能を調節することができる。プロセッサ２３は通常、適切な信号処理回路を備えたコンピュータである。プロセッサ２３は、モニタ２９を駆動するように結合されている。かかる信号処理回路は、通常、カテーテル１４の遠位側に配置される上述したセンサ及び複数の位置検知電極（図示せず）によって生成される信号を含むカテーテル１４からの信号を、受信、増幅、フィルタリング、及びデジタル化する。かかるデジタル化信号は、コンソール２４及び位置決めシステムによって受信され、カテーテル１４の位置及び向きを計算し、電極からの電気信号を分析して所望の電気解剖学的マップを生成するために利用される。
【００３７】
簡略化のため図には示されていないが、通常、システム１０には、他の要素も含まれる。例えば、システム１０は、ＥＣＧ同期信号をコンソール２４に提供するために、１つ又は２つ以上の体表面電極から信号を受信するように結合された心電図（ＥＣＧ）モニタを含むことができる。また、上述したように、システム１０は、通常、患者の身体の外側に取り付けられた体外貼付型基準パッチ上、又は心臓１２に挿入され、心臓１２に対して固定位置に維持された体内配置型カテーテル上に配置される基準位置センサも有している。アブレーション部位を冷却するための液体をカテーテル１４を通じて循環させるための従来のポンプ及びラインが設けられている。
【００３８】
動作
ここで、本発明の一実施形態に基づく、心臓カテーテル法の間の心臓の運動を補償する方法のフローチャートである図２を参照する。かかるプロセスの各ステップは、説明を分かりやすくするために、特定の直線的な順序で示されている。しかしながら、かかるステップの多くは、並行して、非同期的に、又は異なる順序で行いうる点は明らかであろう。当業者であれば、プロセスはまた、例えば状態図において、多数の相互に関連した状態又は事象として表現することができる点も認識されるであろう。更に、例示されるプロセスの各ステップのすべてが、かかる方法の実施に必要とされるわけではない。
【００３９】
最初のステップ５３では、カテーテルを従来のようにして冠状静脈洞（ＣＳ）内に導入する。
【００４０】
次に、ステップ５５において、冠状静脈洞及びカテーテルを含む、心臓の一連の映画的なＸ線透視画像の第１の群を、標準的な左前斜位及び右前斜位と似た２つの角度で取得する。この方法により、下記に述べるようなカテーテルの３次元的立体的再構築が可能となる。患者の身体の矢状面に対して３０°及び−３０°の一次角度が推奨される。しかしながら、ばらつきに対する許容度は高く、かかる方法は、一次角度間の差が最大で６０°まで変化しても有効である。理論上は９０°の差が最適である。９０°を越えると性能が低下し、差が１２０°を越えると本方法は効果がなくなる。
【００４１】
Ｘ線透視装置の構成要素の幾何形状は既知であるものと仮定する。これは、心臓内の対象とする領域の正確な３次元的再構築を得るうえで必要である。更に、２つの視点を取得する場合に動かす必要のある、磁場を撹乱するＸ線透視装置の構成要素の位置の変化によって生じるカテーテルの磁気センサのトラッキング誤差を、本明細書に参照によって援用するところの、本願と同一譲受人に譲渡された同時係属中の米国特許出願第１４／１４０，１１２号（表題、Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｆｌｕｏｒｏｓｃｏｐｅ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｆｉｅｌｄ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ）の教示を利用して補償することができる。
【００４２】
ある点の３次元画像座標とカメラ位置が与えられれば、標準的な立体視的方法を用いることで、空間内におけるその点の位置を、２本の投射光線の交点として（例えば三角測量法により）求めることができる。
【００４３】
次に、ステップ５７において、手技が継続される間、患者の動き又は心臓の動きが生じる。
【００４４】
次に、ステップ５９において、ステップ５５と同じ方法を用いて、映画的なＸ線透視画像の第２の群を取得する。２つの画像群のすべての画像は、同じ一次角度で取得される必要がある。下記で説明するように、２つの群からの選択されたフレームを、同じ呼吸の位相、及び心周期の同じ位相で比較する。すなわち、心呼吸周期の１つの位相において、第１の一次角度における第１の群及び第２の群からの第１のペアのフレームと、第２の一次角度における第１の群及び第２の群からの第２のペアのフレームの４つのフレームの評価を行う。これが可能でない場合には、各ペアの最小の要素が心呼吸周期の同じ位相にそれぞれなければならない。一次角度間の差は、Ｘ線透視画像の第１の群及び第２の群で同じである必要はない。例えば、第１の群を矢状面に対して−３０°及び３０°の角度で取得し、第２の群を矢状面に対して０°及び６０°の角度で取得することができる。
【００４５】
ステップ６１は、ステップ５５、５７において取得したＸ線透視画像の第１の群のフレーム及び第２の群のフレームで冠状静脈洞カテーテルの経路をトラッキングするプロセスである。
【００４６】
ステップ６３では、２つの群間で、概ね同じ心呼吸位相で撮影されたフレームの検索を行う。かかる検索は、各フレーム間でカテーテルの２次元座標をトラッキングすることを含みうる。ステップ６３では、心呼吸周期のそれぞれの位相における２つの群の各フレームが識別される。
【００４７】
第１の群の画像及び第２の群の画像の各視点間の心呼吸位相の同期は静止場面を再現したものであり、立体画像処理を用いた再構築を可能とするものである。この種の同期によって、カテーテルの３次元形状及び位置は、２つの一次角度でＸ線透視装置により撮像される場合にほぼ一定となる。各フレームの同期はステップ６５で行われる。実際には、各群の画像間での完全な同期は現実的ではない。したがって、場面が完全に静止していると仮定することはできない。再構築に利用可能なデータは、カテーテルの２つの２次元経路である。各群の画像間の対応する点を決定することは、「対応点問題」と呼ばれ、コンピュータビジョンでは普遍的な問題である。下記に詳細に述べる再構築アルゴリズムは、数値的な最適化方法を用いてこの問題に対処する。
【００４８】
次に、ステップ６７において、カテーテルの３次元モデルが、同期された群の画像から再構築される。
【００４９】
次いで、最後のステップ６９において、各群の画像間のカテーテルの運動が求められ、冠状静脈洞カテーテルと関連して表示されるデータと整合するように補償される。ステップ６５、６３、６７、６９の詳細について下記に述べる。
【００５０】
２次元トラッキング
ここで、ステップ６１（図２）の詳細なフローチャートである図３を参照する。このフローチャートは、本発明の一実施形態に基づく冠状静脈洞カテーテルの２次元経路をトラッキングするためのコマ送り方法である。本方法は、ステップ５５、５９（図２）において生成された第１の群及び第２の群のフレームに適用される。
【００５１】
最初のステップ７１では、ステップ６１で述べた検索が実行されたものと仮定される。一次角度の１つで撮影された画像の群が更なる再構築を行うために選択される。上記に述べたように、その群の要素は心呼吸周期で同期される。
【００５２】
次に、ステップ７３において、最初のステップ７１で選択された画像からフレームが選択される。
【００５３】
次に、ステップ７５において、冠状静脈洞カテーテルの２次元経路が現時点のフレーム内でトラッキングされる。ステップ７５の最初の繰り返しにおいて、操作者は、画像内の他のカテーテル並びにＥＣＧのリード線に属するワイヤ及び体表面位置センサと区別する必要がある冠状静脈洞カテーテルの位置を示すために、最初のフレーム内の点をマークする。かかるマーキングを使用して、冠状静脈洞カテーテルの２次元の輪郭（本明細書において「経路」と呼ぶ）を画像内で識別する。かかる２次元の形態を後続のフレームに適用することで、カテーテルを探して位置を特定する。可能であれば、かかる画像のシーケンスは、少なくとも１回の心呼吸周期をカバーするだけの充分に長い時間にわたって取得される必要がある。ステップ７５は、フレーム内のカテーテルを強調する手順を含む。
【００５４】
ブロック７７において、画像のヘッセの行列式（ＤｅｔＨｅｓ）に対して高速放射変換（fast radial transform）が行われる。この変換は、カテーテル電極などの画像の放射状領域の検出を促進するものである。かかる高速放射変換は、Ｌｏｙ及びＺｅｌｉｎｓｋｙによる文献、Ｆａｓｔ  Ｒａｄｉａｌ  Ｓｙｍｍｅｔｒｙ  ｆｏｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  Ｐｏｉｎｔｓ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，Ａｕｇｕｓｔ  ２００３より知られる。
【００５５】
ブロック７９において、ＤｅｔＨｅｓにモノジェニックフィルタを適用することによって、画像の位相対称性が特徴付けられる。これにより、バイラテラルな位相対称性を有する領域、カテーテル、及びカテーテル電極の検出が促進される（図４、画像９５を参照）。モノジェニックフィルタは、Ｍｉｃｈａｅｌ  Ｆｅｌｓｂｅｒｇ及びＧｅｒａｌｄ  Ｓｏｍｍｅｒによる文献、Ｔｈｅ  Ｍｏｎｏｇｅｎｉｃ  Ｓｉｇｎａｌ，ＩＥＥＥ，Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，４９（１２）：３１３６〜３１４４，Ｄｅｃｅｍｂｅｒ  ２００１より知られる。
【００５６】
ブロック８１において、マッチドフィルタを、すべての向きで管状構造に適用する。マッチドフィルタの幅は、推定されたカテーテルの直径を画像のピクセルで表したものである。この手順は、特定の直径を有する管状領域を検出するものである（図４、画像９７を参照）。
【００５７】
ブロック８３において、前のフレームに対してステップ７５が実行されることで得られたカテーテルの経路又は輪郭の位置の周囲のフィルタリングされた画像から、コリドー（corridor）をサンプリングする（図４、画像９９）。ステップ７５の１回目の繰り返しにおいて、操作者のマーキングが使用される（図５、画像１０１、コリドー１０３、画像１０９を参照）。
【００５８】
ブロック８５において、当該技術分野では周知のダイナミックプログラミング法を用いて、サンプリングされたコリドーの最適経路が見つけられる（図５、画像１１１を参照）。この経路（図５、画像１１３の点線）は、画像の座標に変換しなおされる。
【００５９】
ここで、制御は決定ステップ８７に進み、処理されるべき更なるフレームが残っているか否かが判定される。決定ステップ８７における判定が肯定である場合には、制御はステップ７３に戻り、次のフレームで処理を繰り返す。
【００６０】
決定ステップ８７における判定が否定である場合には、制御は最後のステップ８９に進み、手順は終了する。
【００６１】
ここで、本発明の一実施形態に基づくステップ７５（図３）をグラフィックで示した一連のフレーム画像である図４を参照する。画像９１は、フィルタリング手順に先立った心臓カテーテルをインサイチュで示したものである。画像９３は、高速放射変換後の画像９１の一形態である。画像９５は、モノジェニックフィルタリング後の画像９１の一形態である。画像９７は、マッチドフィルタリング操作後の画像９１の一形態である。画像９９は、画像９３、９５、９７を生成したフィルタリング操作を相加的に合成した後の画像９１の一形態である。画像９９は、冠状静脈洞カテーテルの経路の位置を暫定的に識別するためにサンプリングされる。
【００６２】
ここで、トラッキング手順、すなわちブロック８５（図３）に関して述べたダイナミックプログラミング操作を示す、本発明の一実施形態に基づく一連の画像である図５を参照する。図５の画像は、画像９９（図４）を生成したフィルタリング処理によって生成されたものである。画像１０１では、カテーテル経路１０５（破線により示される）の周囲のコリドー１０３が示され、サンプリングされている。経路１０５は、前のフレームにおいて（又は上述したように操作者によって）注釈が付けられている。経路１０５は、冠状静脈洞カテーテル１０７から逸れている点に注意されたい。心呼吸周期としての前のフレームが進んでいるため、カテーテル１０７の運動が生じている。画像１０９は、サンプリングされたコリドーを示している。画像１１１は、ダイナミックプログラミングにより決定された画像１０９内のサンプリングされたコリドーのカテーテル経路を示している。画像１１３は、ダイナミックプログラミングにより生成されたカテーテル経路を示しており、これに沿って一連の推定された電極位置１１５が見つけられる。
【００６３】
同期
映画的な画像群におけるカテーテルの２次元経路について考慮する場合、カテーテルが患者の心拍及び呼吸のために常に動いていることが分かる。ステップ６５（図２）において支障なくカテーテルを再構築するには、概ね同じ位相で撮影された２つのフレーム（各クリップから１つずつ）を見つける。これらのフレームを見つけるには、心呼吸周期の他の位相と比較してカテーテルの動きが比較的小さい心室拡張期と呼息終了の一致点を探す。ＬＡＯ及びＲＡＯに近い一次角度と、この一致点における無視できる二次角度を用いることで、カテーテルの先端部の位置は、従来どおりに表示されるＸ線透視画像の下端及び右端のすぐ近くに通常は観察される。この目的では、二次角度とは、Ｃアーム３９（図１）の運動軸（例えば頭尾軸）を中心とした軌道角度のことを指す。
【００６４】
ここで、本発明の一実施形態に基づいた冠状静脈洞カテーテルの再構築に用いられるフレームの選択を示した図である図６を参照する。ＬＡＯ投射で撮影された映画的画像の群１１７は、それぞれ患者の運動の前後に撮影された２つの一連のフレーム１１９、１２１を含む。ＲＡＯ投射で撮影された映画的画像の群１２３は、それぞれ患者の運動の前後に撮影された２つの一連のフレーム１２５、１２７を含む。図６のフレームのそれぞれの心呼吸周期の位相が、数値により示されている。これらの値は説明の目的で意図的に単純化されたものであり、心呼吸周期は実際には、心周期と呼吸周期とのより複雑な組み合わせであることは理解されるであろう。
【００６５】
群１１７のフレーム間で検索を行う際、一連のフレーム１１９と１２１とは位相が３０°ずれていることが認識されるであろう。しかしながら、フレーム１２９と１３１とは互いに同位相であり、以下に述べる再構築アルゴリズムでの使用に適している。同様に、群１２３では、一連のフレーム１２５と１２７とは位相が９０°ずれている。しかしながら、フレーム１３３と１３５とは互いに同位相であり、再構築アルゴリズムでの使用に適している。
【００６６】
再構築
冠状静脈洞カテーテルが概ね同じ位相にある２つのフレームを同期させ、見つけた後、３次元の一点を投射光線の交点であるものと仮定することができる（三角測量法）。しかしながら、対応する２次元の点の代わりに２次元の経路が存在している。連続したフレーム上でのカテーテルの２次元の点の一致については知られていない。カテーテルの最良あてはめ３次元モデルを、同期させた３次元のフレームのペアについて構築する。再構築はステップ６７で行われる（図２）。本明細書では３つの再構築アルゴリズムを説明する。
【００６７】
Ｉ．直線状セグメントによる繰り返し再構築
３次元モデルを構築する１つの方法では、接合点によって連結された一定の長さを有する直線状の３次元セグメントのチェーンからなるカテーテルモデルを用いる。かかるモデルを特定するパラメータとしては以下のものがある。
１．先端部の３次元での位置（ｔｉｐＰｏｓ）。
２．セグメントの長さ（一定の値Ｌ）。
３．前のセグメントに対する各セグメントの向き（球座標α，βの２つの角度）。
【００６８】
接合点の３次元座標を計算するには、各接合点について２つの方向角（α，β）を用いる回転行列を生成する必要がある。接合点ｎに連結されたセグメントの向きを定めるこのような回転行列は、以下のように定められる。
【数１】
0006621677.tif 000003
【００６９】
すべての接合点について回転行列を構築した後、以下のようにして各接合点の３次元座標を生成することができる。
【数２】
0006621677.tif 000004
【００７０】
カテーテルの特定の形状及び位置を見つけるプロセスは、繰り返して行われる。最初に、既知のカメラ位置及び先端部（カテーテルの第１の電極）の画像座標を用いて、カテーテルの３次元での位置を投射光線の交点として初期化する（三角測量法）。この後、繰り返しプロセスにおいて、その投射がトラッキングされた２次元経路に最も近くなるような各直線状セグメントの向きを見つける（熱力学系の外部エネルギーに相当）。この３次元モデルを現実のカテーテルに似たものとするため、更にカテーテルの３次元の曲率を最小化する（内部エネルギーに相当）。「外部エネルギー」及び「内部エネルギー」なる用語は、以下の説明において直線状セグメントを説明するうえで便宜上用いるものである。
【００７１】
別の言い方をすれば、画像上への投射がトラッキングされた２次元経路に可能な限り近くなり、３次元の曲率が最小となるような３次元のカテーテルモデルを探すということである。
【００７２】
ここで、本発明の一実施形態に基づく、直線状セグメント法の構築によって生成された冠状静脈洞カテーテルのグラフィック表現である図７を参照する。
【００７３】
以下では、内部及び外部エネルギー、最適化標的、並びに最適化のスケジュールについて説明する。
【００７４】
外部エネルギー
３次元カテーテルモデルの外部エネルギーは、２つの２次元のＸ線透視画像の平面と、２つの２次元のトラッキングされたカテーテル経路上に投射された直線状セグメントの接合点間の距離を反映している。
【００７５】
最初に、３次元のカテーテルモデルのパラメータベクトルθ（先端部の位置、及び各接合点につき２つの角度）を取り、３次元のカテーテルの接合点に対応したｍ個の３次元の点を返す関数を定める。
【数３】
0006621677.tif 000005
【００７６】
次いで、３次元のカテーテルのｍ個の接合点の３次元の位置を２つのＸ線透視画像平面に投射する関数を定める。
【数４】
0006621677.tif 000006
【００７７】
次に、Ｘ線透視画像平面のそれぞれにおけるカテーテル経路に沿ってｎ個の２次元の点に投射された接合点のそれぞれのソフト最小距離（soft-minimum distance）を推定する関数を定める（点１、点２）。
【数５】
0006621677.tif 000007
【００７８】
導関数が最適化プロセスの全体を通じて連続的であるようにソフト最小値（及び以下のソフト最大値）を用いる。ソフト最小値（又は最大関数）は以下のように定められる。
【数６】
0006621677.tif 000008
ｋ→＋∞の場合には、この関数はハード最大値を近似し、ｋ→−∞の場合には、ハード最小値を近似する。ソフト最小値では、ｋ＝−１を用い、ソフト最大値ではｋ＝１を用いる。
【００７９】
最後に、外部エネルギーを定める。
【数７】
0006621677.tif 000009
【００８０】
内部エネルギー
次に、内部エネルギーを定める。内部エネルギーの目的は、カテーテルの３次元モデルが３次元で滑らかな形状を有し、過剰に「曲がる」ことがないように、発展するカテーテルの３次元モデルとすることにある。
【００８１】
最初に、２つの単位方向ベクトル間の角度の正接関数を定める。かかる単位方向ベクトルは、１つの接合点から次の接合点に向かうように定める。
【数８】
0006621677.tif 000010
ただし、ｃ１は、ゼロ除算を防ぐ小定数である。ｔａｎはπ／２において不連続である。この条件を緩和するため、以下の連続関数を定める。
【数９】
0006621677.tif 000011
ただし、ｗは、シグモイド関数であり、ｃ２は、大きな角度で正接の値に代わる大定数である。関数ｗは以下のように定められる。
【数１０】
0006621677.tif 000012
ただし、ａ及びｂは、シグモイド曲線がπ／３で０から離れ、π／２で１に近づくように選択される。
【００８２】
最後に、内部エネルギーは以下のように定められる。
【数１１】
0006621677.tif 000013
【００８３】
繰り返し最適化
カテーテルを繰り返して再構築するには以下を行う。すなわち、
（１）両方のＸ線透視画像のトラッキングされた２次元の位置から三角測量法を用いて３次元の先端部の位置を見つける。
（２）３次元モデルの延びつつある端部にセグメントを追加する。セグメントは、その方向ベクトルが前のセグメント（α＝０，β＝０）と同じ方向を向くようにして追加される。次いで、外部エネルギー及び内部エネルギーを最小化するようにこれらの角度を最適化する。
（３）最後の接合点を最適化した後、それまでにモデルに追加されたすべての接合点（先端部を含む）を最適化する。
（４）３次元モデルの投射が少なくとも一方のＸ線透視画像のカテーテルの２次元経路の全体をカバーするまで、ステップ２を繰り返す。
【００８４】
最適化標的（段階２及び３の両方で）は以下である。
【数１２】
0006621677.tif 000014
ただし、異なるλは、誤差の重みを表す。
【００８５】
ＩＩ．Ｘ線透視画像に基づいた、直線状セグメントによる繰り返し再構築
このアルゴリズムは、直線状セグメントの３次元カテーテルモデル及び繰り返し再構築に頼っている点で、上記のアルゴリズム（直線状セグメントによる繰り返し再構築）と似ている。しかしながら、このアルゴリズムは、カテーテルの２次元経路を描くうえでトラッキングに頼る代わりにＸ線透視画像そのものに頼っている。これにより、カテーテル全体をトラッキングする必要がなくなり、誤差の確率が低下し、時間が節約される。そのため、同期の目的、及びモデルの３次元の先端部の位置を初期化するうえで、映画的フレームの全体を通じてカテーテルの先端部をトラッキングするのみでよい。次に、直線状セグメントの投射が最もカテーテルらしく見える画像内の位置となるように、直線状セグメントの繰り返しの追加を行う。上記に述べたマッチドフィルタ（図３のブロック８１）を用いることで、最もカテーテルらしく見える領域を検出し、それにより最適化プロセスを促進することができる。この繰り返し最適化は、外部のコスト関数を除けば上記の実施形態と同じである。この実施形態では、距離は、カテーテルの位置の候補である（フィルタで強い反応を有する）画像内の点に対して測定される。
【００８６】
ＩＩＩ．エピポーラ幾何学を用いたグローバル再構築
このアルゴリズムは、マッチングされた点の三角測量法を行うことにより３次元のカテーテル経路の包括的初期推測値（global initial guess）を見つける（３次元空間で投射光線の交点の点を見つける）ことで開始し、次いで最適化処理を用いて最終的なカテーテルモデルを得る。マッチングプロセスは、当該技術分野では周知のエピポーラ幾何学に基づいたものである。
【００８７】
ここで、本発明の一実施形態に基づく、エピポーラ幾何学の応用を説明する図である図８を参照する。かかるマッチングプロセスは、第１の画像１３９からの画像点１３７及びカメラ（図示せず）の正確な幾何形状が与えられたものと仮定すると、第２の画像１４３上の対応する点１４１は画像１４３内の特定の２次元の線１４５上にあるという事実に頼ったものである。
【００８８】
ここで、本発明の一実施形態に基づく、エピポーラ幾何学を利用した再構築の一段階を概略的に示す２つの図を示した図９を参照する。上述の同期処理は正確ではないため、対応する２次元のフレームのペアの一方のフレーム１４９の２次元経路１４７を、既知の２次元の点（すなわちカテーテルの先端部）に基づいて垂直にシフトさせることによって、ペアの他方のフレーム１５１をエピポーラ理論と強制的に一致させる。かかる垂直方向の変位が、フレーム１５１の矢印１５３によって示されている。別の言い方をすれば、先端部がフレーム１４９内でカテーテルの先端部によって誘導されるエピポーラ線１５５上に位置するように、２次元経路を矢印１５３の方向に垂直にシフトさせる。エピポーラ線１５５は、フレーム１４９内の点１５７から計算される。
【００８９】
対応したフレームのペアのそれぞれについて、投射光線の交点として３次元の点を見つけ、これらの点に滑らかな３次元のスプライン（θによってパラメータ化される）をあてはめる。次いで、３次元のスプラインを２つの２次元画像平面に投射する。次いで、２次元の投射と２次元経路との間の距離が最小となるように、３次元のスプラインを改変する。以下は、この最小化手順の説明である。
【００９０】
最初に、３次元のスプラインのパラメータベクトルθを取り、スプラインに沿ってサンプリングされたｍ個の３次元の点の集合を返す関数を定める。
【数１３】
0006621677.tif 000015
【００９１】
次に、３次元の点を２つのＸ線透視画像の平面に投射する２つの関数を定める。
【数１４】
0006621677.tif 000016
【００９２】
トラッキングの結果から、Ｘ線透視画像の平面のそれぞれにおいてカテーテル経路に沿った２次元の点の集合を得る。
【数１５】
0006621677.tif 000017
【００９３】
ここで、１つの２次元の点群と別の２次元の点群との間の最小距離（非対称）を見つける関数を定める。
【数１６】
0006621677.tif 000018
【００９４】
この逆に、２つの２次元の点群間の平均の二方向（対称的）距離は以下である。
【数１７】
0006621677.tif 000019
【００９５】
最後に最適化を行う。
【数１８】
0006621677.tif 000020
【００９６】
運動の推定
カテーテルの２つの３次元モデルを再構築した後、それらの間の変換を計算することができる。かかる変換は、回転及び並進（Ｒ，Ｔ）のみで構成されるものと仮定する。同じ３次元形状／曲線を想定し、２つのカテーテルを強制的に同じ長さのものとする（それらの曲率を用い、長い方のカテーテルの余分なテールの領域を切る）。最適化処理を用いて、カテーテル間の距離を最小化する回転及び並進を見つける。運動の推定は、最後のステップ６９で行われる（図２）。
【００９７】
Ｐ１及びＰ２は、２つの再構築されたカテーテルに沿って３次元の点を描く。上記と同様、１つの３次元の点群と別の３次元の点群との間の最小距離を見つける非対称な距離関数を定める。
【数１９】
0006621677.tif 000021
【００９８】
更に、２つの３次元点群（２つのカテーテルに属する）間の平均の二方向（対称的）距離を以下のように定める。
【数２０】
0006621677.tif 000022
【００９９】
２つのカテーテル間の適正な変換を見つけるため、以下を最小化する。
【数２１】
0006621677.tif 000023
【０１００】
この変換こそが、患者の心臓の位置の変化を導出することを可能とするものである。ここで、本発明の一実施形態に基づいた冠状静脈洞カテーテルの運動推定の処理を示した図である図１０を参照する。３つのカテーテルの画像１５９、１６１、１６３が示されている。画像１５９は、映画的な一連のフレームのうちの第１のフレーム内のカテーテルを表している。画像１６１は、一連のフレームのうちの第２のフレーム内のカテーテルを表している。並進及び回転による変位が生じている。画像１６３は、上述のアルゴリズムを用いて画像１５９を変換した結果を表している。この表示では、画像１６３は画像１６１にできるだけ近く近似されている（すなわち画像１６１とほぼ重なり合わされている）。並進及び回転に加えて、画像１６３では、画像１６１のテールセグメント１６５が切り詰められている。変換された画像を操作者に対して表示することで運動が補償され、心臓及び呼吸運動によって引き起こされる妨害的な運動の影響に対処する必要なくして操作者がカテーテルに関連したデータを見ることが可能となる。
【０１０１】
代替的実施形態
ここで、本発明の代替的な一実施形態に基づいて構築され動作可能な、生きた対象の心臓にアブレーション手術を行うためのシステム１６７の描図である図１１を参照する。システム１６７は、この場合では一次角度のそれぞれについて１つずつ、心臓１２に向けられた２つのＸ線透視画像装置３７、１６９がある点以外は、システム１０（図１）と同様である。Ｘ線透視画像装置３７、１６９は、心臓を左前斜位及び右前斜位の視点で同時にイメージングすることができる。この実施形態の利点の１つは、Ｘ線透視画像を取得する際の遅延が最小化されることである。各画像が同期して取得されることから、同期ステップ６５（図２）を省略することができる。
【０１０２】
当業者であれば、本発明は、以上で具体的に示し、説明したものに限定されない点は、理解されるところであろう。むしろ、本発明の範囲は、上述した様々な特徴の組み合わせ及び一部の組み合わせ、並びに上記の説明を読むことで当業者が想到するであろう、先行技術にはない特徴の変形及び改変をも含むものである。
【０１０３】
〔実施の態様〕
（１）  方法であって、
生きた対象の心臓の冠状静脈洞内にカテーテルを導入するステップと、
前記カテーテルが前記冠状静脈洞内にある間に、前記カテーテルの２次元画像を含む第１の群のフレームを取得するステップと、
その後、前記カテーテルの２次元画像を含む第２の群のフレームを取得するステップと、
前記第１の群と前記第２の群とが同期されたフレーム内で、前記カテーテルのそれぞれの２次元モデルを確立するステップであって、前記２次元モデルが、前記カテーテルのそれぞれのトラッキングされた２次元経路を含む、ステップと、
心呼吸周期（cardiorespiratory cycle）のそれぞれの位相にある前記第１の群のフレーム及び前記第２の群のフレームを識別することによって、前記第１の群を前記第２の群と同期させるステップと、
前記同期されたフレームから前記カテーテルの第１の３次元モデル及び第２の３次元モデルを構築するステップと、
前記第１の３次元モデルと前記第２の３次元モデルとの間の距離関数を最小化するように、前記第１の３次元モデル及び前記第２の３次元モデルを幾何学的に変換するステップと、
前記変換された３次元モデルを表示するステップと、を含む、方法。
（２）  前記幾何学的に変換するステップが、回転行列及び並進ベクトルを、前記第１の３次元モデル及び前記第２の３次元モデルのうちの一方に適用することを含み、前記表示するステップが、前記変換された３次元モデルを重ね合わせることを含む、実施態様１に記載の方法。
（３）  前記対象が矢状面を有し、前記第１の群を取得するステップと、前記第２の群を取得するステップとがそれぞれ、前記矢状面に対して第１の一次角度及び第２の一次角度でフレームを取得することを含む、実施態様１に記載の方法。
（４）  前記第１の一次角度が前記矢状面に対して３０°であり、前記第２の一次角度が前記矢状面に対して−３０°である、実施態様３に記載の方法。
（５）  前記第１の一次角度及び前記第２の一次角度で同時にフレームを取得することを更に含む、実施態様３に記載の方法。
【０１０４】
（６）  前記それぞれの２次元モデルを確立するステップが、
前記第１の群のフレーム及び前記第２の群のフレームをフィルタリングするステップと、
前記フィルタリングされたフレーム内のカテーテル経路の周囲のコリドーをサンプリングするステップと、
その後、前記フィルタリングされたフレーム内の前記カテーテルの最適経路を決定するステップと、を含む、実施態様１に記載の方法。
（７）  前記フィルタリングするステップが、前記同期されたフレームのヘッセの行列式（determinant of a hessian）に高速放射変換（fast radial transform）を行うことを含む、実施態様６に記載の方法。
（８）  前記フィルタリングするステップが、前記同期されたフレームのヘッセの行列式にモノジェニックフィルタを適用することを含む、実施態様６に記載の方法。
（９）  前記フィルタリングするステップが、前記同期されたフレーム内の管状構造にマッチドフィルタを適用することを含む、実施態様６に記載の方法。
（１０）  前記第１の３次元モデル及び前記第２の３次元モデルを構築するステップが、
接合点によって連結された直線状の３次元セグメントのチェーンを構築するステップと、
前記それぞれのトラッキングされた２次元経路上への前記３次元セグメントの投射のずれを最小化するように、前記接合点の３次元座標を計算するステップと、を含む、実施態様１に記載の方法。
【０１０５】
（１１）  前記チェーンを構築するステップ及び前記３次元座標を計算するステップが、繰り返して行われる、実施態様１０に記載の方法。
（１２）  前記それぞれの２次元モデルを確立するステップが、前記同期されたフレーム内で前記カテーテルの先端部をトラッキングするステップを含み、前記第１の３次元モデル及び前記第２の３次元モデルを構築するステップが、前記先端部の３次元座標を初期化するステップを含む、実施態様１０に記載の方法。
（１３）  前記第１の３次元モデル及び前記第２の３次元モデルを構築するステップが、
それぞれの投射光線の交点として複数の３次元の点を定めるステップと、
前記３次元の点に３次元スプラインをあてはめて、３次元経路を定めるステップと、
前記３次元経路を前記２次元モデルのうちの一方の上に投射するステップと、
前記投射された３次元経路と前記一方の２次元モデルとの間の距離関数を最小化するように、前記３次元経路を改変するステップと、を含む、実施態様１に記載の方法。
（１４）  装置であって、
生きた対象の心臓の冠状静脈洞内に導入されるように適合された心臓カテーテルと、
ディスプレイと、
プロセッサであって、
前記カテーテルが前記冠状静脈洞内にある間に、Ｘ線透視画像装置を作動させて、前記カテーテルの２次元画像を含む第１の群のフレームを取得し、その後、前記カテーテルの２次元画像を含む第２の群のフレームを取得するステップと、
前記第１の群と前記第２の群とが同期されたフレーム内で、前記カテーテルのそれぞれの２次元モデルを確立するステップであって、前記２次元モデルが、前記カテーテルのそれぞれのトラッキングされた２次元経路を含む、ステップと、
心呼吸周期のそれぞれの位相にある前記第１の群のフレーム及び前記第２の群のフレームを識別することによって、前記第１の群を前記第２の群と同期させるステップと、
前記同期されたフレームから前記カテーテルの第１の３次元モデル及び第２の３次元モデルを構築するステップと、
前記第１の３次元モデルと前記第２の３次元モデルとの間の距離関数を最小化するように、前記第１の３次元モデル及び前記第２の３次元モデルを幾何学的に変換するステップと、
前記変換された３次元モデルを前記ディスプレイに表示するステップと、を実行するために前記Ｘ線透視画像装置と協働する、プロセッサと、を備える、装置。
（１５）  前記Ｘ線透視画像装置が、第１の一次角度及び第２の一次角度で前記第１の群及び前記第２の群を取得する、実施態様１４に記載の装置。
【０１０６】
（１６）  前記対象が矢状面を有し、前記第１の一次角度が前記矢状面に対して３０°であり、前記第２の一次角度が前記矢状面に対して−３０°である、実施態様１５に記載の装置。
（１７）  前記Ｘ線透視画像装置が、前記第１の一次角度及び前記第２の一次角度で同時に前記第１の群及び前記第２の群を取得するために動作可能である、実施態様１５に記載の装置。
（１８）  前記同期されたフレームのうちの一方でそれぞれの２次元モデルを確立するステップが、前記同期されたフレームのうちのもう一方のカテーテル経路の周囲のコリドーをサンプリングすることと、前記コリドーについて前記一方の同期されたフレーム内で最適経路を決定することと、を含む、実施態様１４に記載の装置。
（１９）  前記それぞれの２次元モデルを確立するステップが、前記同期されたフレームのヘッセの行列式に高速放射変換を行うことを含む、実施態様１４に記載の装置。
（２０）  前記それぞれの２次元モデルを確立するステップが、前記同期されたフレームのヘッセの行列式にモノジェニックフィルタを適用することを含む、実施態様１４に記載の装置。
【０１０７】
（２１）  前記それぞれの２次元モデルを確立するステップが、前記同期されたフレーム内の管状構造にマッチドフィルタを適用することを含む、実施態様１４に記載の装置。
（２２）  前記第１の３次元モデル及び前記第２の３次元モデルを構築するステップが、
接合点によって連結された直線状の３次元セグメントのチェーンを構築するステップと、
前記それぞれのトラッキングされた２次元経路上への前記３次元セグメントの投射のずれを最小化するように、前記接合点の３次元座標を計算するステップと、を含む、実施態様１４に記載の装置。
（２３）  前記チェーンを構築するステップ及び前記３次元座標を計算するステップが、繰り返して行われる、実施態様２２に記載の装置。
（２４）  前記それぞれの２次元モデルを確立するステップが、前記同期されたフレーム内で前記カテーテルの先端部をトラッキングするステップを含み、前記第１の３次元モデル及び前記第２の３次元モデルを構築するステップが、前記先端部の３次元座標を初期化するステップを含む、実施態様２２に記載の装置。
（２５）  前記第１の３次元モデル及び前記第２の３次元モデルを構築するステップが、
それぞれの投射光線の交点として複数の３次元の点を定めるステップと、
前記３次元の点に３次元スプラインをあてはめて、３次元経路を定めるステップと、
前記３次元経路を前記２次元モデルのうちの一方の上に投射するステップと、
前記投射された３次元経路と前記一方の２次元モデルとの間の距離関数を最小化するように、前記３次元経路を改変するステップと、を含む、実施態様１４に記載の装置。
【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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