(57)【要約】  異なるサイズを有する一連の心臓植込みから、患者内への植込みにとって最適サイズを有する心臓植込みを選択するためのシステムおよび方法。この方法は、患者固有の心臓領域を表すデータを取得するステップと、心臓領域内に配置されるときに事前定義された基準に最も良く整合する心臓植込みの最適サイズを予測するステップとを含む。予測するステップは、データベースに問い合わせるステップ、患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値を判定ステップ、および/または患者固有の心臓領域を表すデータを人工知能デバイス内に入力するステップを含む。
2021518235.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なるサイズを有する一連の心臓植込みから、最適サイズを有する心臓植込みを選択し、また随意に、患者内への植込みのための最適配置位置を予測するためのコンピュータ実装方法であって、
心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得するステップと、
前記心臓領域内に配置されるときに事前定義された基準に最も良く整合する前記心臓植込みの前記最適サイズ、および随意に最適位置を予測するステップと
を含み、
前記予測するステップが、
-  複数の記録を含むデータベースに問い合わせるステップであって、各記録が、前記心臓領域の3次元画像、ならびに前記一連の心臓植込みのうちの心臓植込みの関連するサイズ、および随意に位置を表すデータを含む、問い合わせるステップ、および/もしくは、
-  患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値を判定し、前記一連の心臓植込みのうちの心臓植込みの前記最適サイズ、および随意に最適位置を予測するために、前記パラメータ値を第2のパラメータモデル内で使用するステップ、ならびに/または、
-  前記心臓領域の前記患者固有の3次元画像を表す前記データを、前記一連の心臓植込みのうちの心臓植込みの前記最適サイズ、および随意に最適位置の前記予測を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力するステップ
を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記データベースが、それぞれの患者固有の臨床データに関連する記録、および/または模擬データに関連する記録を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記データベースが、スケーリング、ヒストグラムの修正など、補強技法を他の記録に適用することによって取得された記録を含む、請求項1または2に記載の方法。
【請求項４】
前記データベースを前記問い合わせるステップが、たとえば、極勾配ブースティングを使用して、前記心臓領域の前記患者固有の3次元画像を表す前記データに最も近く整合する心臓領域の3次元画像を表すデータに関連する前記記録を判定するステップを含む、請求項1、2、または3に記載の方法。
【請求項５】
前記患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値を判定し、複数の記録を含むデータベースに問い合わせるステップであって、各記録が、前記パラメータ値、ならびに前記一連の心臓植込みのうちの心臓植込みの関連する最適サイズ、および随意に最適位置を表すデータを含む、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記患者固有の心臓領域の前記パラメータモデル表現に対する前記パラメータ値が、
-  複数の記録を含むデータベースに問い合わせることであって、各記録が、前記心臓領域の3次元画像および関連するパラメータ値を表すデータを含む、問い合わせること、および/または
-  前記心臓領域の前記患者固有の3次元画像を表す前記データを、前記パラメータ値を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力すること
によって判定される、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記予測するステップが、人口統計データ、既知の病状、薬剤使用など、前記患者に関するメタデータ上にさらに基づく、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記事前定義された基準が、前記患者の実際の心臓領域内の実際の植込みの配置の間および/またはその後の合併症の最低リスクである、請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
構造的心臓介入の際および/またはその後に生じる合併症のリスクを推定するためのコンピュータ実装方法であって、
-  心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得するステップと、
-  患者の前記心臓領域内に植え込まれることになる心臓植込みのサイズ、および随意にタイプを表すデータを取得するステップと、
-  前記心臓植込みと前記心臓領域との間の相互作用を予測するステップと
を含み、
前記予測するステップが、
-  複数の記録を含むデータベースに問い合わせるステップであって、各記録が、前記心臓領域の3次元画像、心臓植込みの関連するサイズ、および随意にタイプ、ならびに相互作用を表すデータを含む、問い合わせるステップ、および/もしくは
-  患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値および植込み組合せを判定し、前記相互作用を予測するために前記パラメータ値を第3のパラメータモデル内で使用するステップ、ならびに/または
-  前記心臓領域の前記患者固有の3次元画像、ならびに前記心臓植込みのサイズ、および随意にタイプを表す前記データを、前記相互作用の前記予測を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力するステップ
を含み、
前記相互作用の前記予測が、前記推定されたリスクに対する尺度である、
コンピュータ実装方法。
【請求項１０】
前記相互作用が、接触圧、歪み、接触域などの機械的相互作用;漏出;逆流;心臓伝導障害;植込み誤留置のリスクなどのうちの少なくとも1つである、請求項9に記載の方法。
【請求項１１】
-  前記心臓領域の3次元画像、ならびに前記心臓領域内の前記心臓植込みの関連するサイズおよび/または相互作用を表すデータを含む記録を生成するためにニューラルネットワークを使用するステップと、
-  前記記録をデータベース内に記憶するステップと
を含む、請求項1から10のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
構造的心臓介入を計画するためのコンピュータ実装方法であって、
-  心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得するステップと、
-  患者の前記心臓領域内に植え込まれることになる、サイズ、および随意にタイプなど、心臓植込みを表すデータを取得するステップと、
-  たとえば、心臓植込み配置および前記心臓領域の変形の結果として、前記心臓領域内の前記心臓植込みの配置形状を予測するステップと
を含み、前記予測するステップが、
-  複数の記録を含むデータベースに問い合わせるステップであって、各記録が、前記心臓領域の3次元画像、心臓植込み、および前記心臓植込みの配置形状を表すデータを含む、問い合わせるステップ、および/もしくは
-  患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値および植込み組合せを判定し、前記心臓植込みの前記配置形状を予測するために前記パラメータ値を第3のパラメータモデル内で使用するステップ、ならびに/または
-  前記心臓領域の前記患者固有の3次元画像および前記心臓植込みを表す前記データを、前記心臓植込みの前記配置形状の前記予測を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力するステップ
を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項１３】
前記配置形状の前記予測が、たとえば、前記心臓領域の前記患者固有の3次元画像の、たとえばビュー上のオーバーレイとして、ユーザに提示される、請求項12に記載の方法。
【請求項１４】
前記心臓領域内の前記心臓植込みの前記配置形状を前記予測するステップが、
a)  所定の類似性しきい値よりも良く患者固有のデータに整合する記録を識別するために前記データベースに問い合わせるステップと、
b)  そのような記録が見出されない場合、前記患者固有の心臓領域内の前記心臓植込みの前記配置形状を計算するステップと
を含む、請求項12または13に記載の方法。
【請求項１５】
前記計算するステップが、
-  前記心臓領域の前記患者固有の3次元画像を表す前記データに基づいて、前記患者固有の心臓領域を表す患者固有の3次元解剖学的モデルを取得するステップであって、前記患者固有の解剖学的モデルが有限要素メッシュを含む、取得するステップと、
-  前記心臓植込みの有限要素表現を表す植込みモデルを取得するステップと、
-  前記植込みモデルを前記患者固有の解剖学的モデル内に仮想的に配置するステップと、
-  随意に、前記植込みモデルの複数の配置場所における前記心臓植込みの配置形状を計算するステップと
を含む、請求項14に記載の方法。
【請求項１６】
ネオLVOT領域を判定するためのコンピュータ実装方法であって、
-  心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得するステップと、
-  患者の僧帽弁輪領域内に植え込まれることになる、サイズ、および随意にタイプなど、僧帽弁植込みを表すデータを取得するステップと、
-  たとえば、僧帽弁植込み配置および前記僧帽弁輪領域の変形の結果として、前記僧帽弁輪領域内の前記僧帽弁植込みの配置形状を予測するステップと
を含み、
前記予測するステップが、
-  複数の記録を含むデータベースに問い合わせるステップであって、各記録が、前記僧帽弁輪領域の3次元画像、および前記僧帽弁植込みの関連する配置形状を表すデータを含む、問い合わせるステップ、および/もしくは、
-  患者固有の僧帽弁輪領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値および僧帽弁植込み組合せを判定し、配置された僧帽弁植込み形状を予測するために前記パラメータ値を第3のパラメータモデル内で使用するステップ、ならびに/または、
-  前記僧帽弁輪領域の前記患者固有の3次元画像および前記僧帽弁植込みを表す前記データを、前記僧帽弁植込みの前記配置形状の前記予測を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力するステップ
を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項１７】
前記配置形状の前記予測が、たとえば、前記僧帽弁輪領域の前記患者固有の3次元画像の、たとえばビュー上のオーバーレイとして、ユーザに提示される、請求項16に記載の方法。
【請求項１８】
-  前記僧帽弁輪領域の前記患者固有の3次元画像および前記僧帽弁植込みの前記予測される配置形状から、たとえば、前記僧帽弁輪領域の前記患者固有の3次元画像、たとえば、そのビュー上の前記僧帽弁植込みの前記予測される配置形状のオーバーレイから、前記ネオLVOT領域を判定するステップ
を含む、請求項16または17の方法。
【請求項１９】
前記僧帽弁輪領域内の前記僧帽弁植込みの前記配置形状を前記予測するステップが、
a)  所定の類似性しきい値よりも良く患者固有のデータに整合する記録を識別するために前記データベースに問い合わせるステップと、
b)  そのような記録が見出されない場合、前記患者固有の僧帽弁輪領域内の前記僧帽弁植込みの前記配置形状を計算するステップと
を含む、請求項16、17、または18に記載の方法。
【請求項２０】
前記計算するステップが、
-  前記僧帽弁輪領域の前記患者固有の3次元画像を表す前記データに基づいて、前記患者固有の僧帽弁輪領域を表す患者固有の3次元解剖学的モデルを取得するステップであって、前記患者固有の解剖学的モデルが有限要素メッシュを含む、取得するステップと、
-  前記僧帽弁植込みの有限要素表現を表す僧帽弁植込みモデルを取得するステップと、
-  前記僧帽弁植込みモデルを前記患者固有の解剖学的モデル内に仮想的に配置するステップと、
-  前記配置された僧帽弁植込みモデルと前記患者固有の解剖学的モデルとの間の相互作用を計算するステップであって、前記計算された相互作用に基づいて、前記僧帽弁植込みの前記配置形状、および随意に位置を判定するステップを含み得る、計算するステップと
を含む、請求項19に記載の方法。
【請求項２１】
異なるサイズを有する一連の心臓植込みから、最適サイズを有する心臓植込みを選択し、また随意に、患者内への植込みのための最適配置位置を予測するためのシステムであって、
-  心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得することと、
-  異なるサイズを有する前記一連の心臓植込みを表すデータを取得することと、
-  前記心臓領域内に配置されるときに事前定義された基準に最も良く整合する前記心臓植込みの前記最適サイズ、および随意に最適位置を予測することと
を行うように構成された、プロセッサを含み、
前記予測することが、
-  複数の記録を含むデータベースに問い合わせることであって、各記録が、前記心臓領域の3次元画像、ならびに前記一連の心臓植込みうちの心臓植込みの関連するサイズ、および随意に位置を表すデータを含む、問い合わせること、および/もしくは、
-  患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値を判定し、前記一連の心臓植込みのうちの心臓植込みの前記最適サイズ、および随意に最適位置を予測するために、前記パラメータ値を第2のパラメータモデル内で使用すること、ならびに/または
-  前記心臓領域の前記患者固有の3次元画像を表す前記データを、前記一連の心臓植込みのうちの心臓植込みの前記最適サイズ、および随意に最適位置の前記予測を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力すること
を含む、システム。
【請求項２２】
構造的心臓介入の際およびまたその後に生じる合併症のリスクを推定するためのシステムであって、
-  心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得することと、
-  患者の前記心臓領域内に植え込まれることになる心臓植込みのサイズ、および随意にタイプを表すデータを取得することと、
-  前記心臓植込みと前記心臓領域との間の相互作用を予測することと
を行うように構成されたプロセッサを含み、
前記予測することが、
-  複数の記録を含むデータベースに問い合わせることであって、各記録が、前記心臓領域の3次元画像、心臓植込みの関連するサイズ、および随意にタイプ、ならびに相互作用を表すデータを含む、問い合わせること、および/もしくは
-  患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値および植込み組合せを判定し、前記相互作用を予測するために前記パラメータ値を第3のパラメータモデル内で使用すること、ならびに/または
-  前記心臓領域の前記患者固有の3次元画像、ならびに前記心臓植込みのサイズ、および随意にタイプを表す前記データを、前記相互作用の前記予測を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力すること
を含み、
前記相互作用の前記予測が、前記推定されたリスクに対する尺度である、システム。
【請求項２３】
構造的心臓介入を計画するためのシステムであって、
-  心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得することと、
-  患者の前記心臓領域内に植え込まれることになる、サイズ、および随意にタイプなど、心臓植込みを表すデータを取得することと、
-  たとえば、心臓植込み配置および前記心臓領域の変形の結果として、前記心臓領域内の前記心臓植込みの配置形状を予測することと
を行うように構成されたプロセッサを含み、
前記予測することが、
-  複数の記録を含むデータベースに問い合わせることであって、各記録が、前記心臓領域の3次元画像、心臓植込み、および前記心臓植込みの配置形状を表すデータを含む、問い合わせること、および/もしくは
-  患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値および植込み組合せを判定し、前記心臓植込みの前記配置形状を予測するために前記パラメータ値を第3のパラメータモデル内で使用すること、ならびに/または
-  心臓領域の前記患者固有の3次元画像および前記心臓植込みを表す前記データを、前記心臓植込みの前記配置形状の前記予測を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力すること
を含む、システム。
【請求項２４】
ネオLVOT領域を判定するためのシステムであって、
-  心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得することと、
-  患者の僧帽弁輪領域内に植え込まれることになる、サイズ、および随意にタイプなど、僧帽弁植込みを表すデータを取得することと、
-  たとえば、僧帽弁植込み配置および前記僧帽弁輪領域の変形の結果として、前記僧帽弁輪領域内の前記僧帽弁植込みの配置形状を予測することと
を行うように構成されたプロセッサを含み、
前記予測することが、
-  複数の記録を含むデータベースに問い合わせることであって、各記録が、前記僧帽弁輪領域の3次元画像、および前記僧帽弁植込みの関連する配置形状を表すデータを含む、問い合わせること、および/もしくは、
-  患者固有の僧帽弁輪領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値および僧帽弁植込み組合せを判定し、前記配置された僧帽弁植込み形状を予測するために前記パラメータ値を第3のパラメータモデル内で使用すること、ならびに/または、
-  前記僧帽弁輪領域の前記患者固有の3次元画像および前記僧帽弁植込みを表す前記データを、前記僧帽弁植込みの前記配置形状の前記予測を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力すること
を含む、システム。
【請求項２５】
前記プロセッサが、たとえば、前記僧帽弁輪領域の前記患者固有の3次元画像の、たとえばビュー上のオーバーレイとして、前記配置形状の前記予測をユーザに提示するように構成される、請求項23または24に記載のシステム。
【請求項２６】
前記プロセッサが、前記僧帽弁輪領域の前記患者固有の3次元画像および前記僧帽弁植込みの前記予測される配置形状から、たとえば、前記僧帽弁輪領域の前記患者固有の3次元画像の、たとえばビュー上の、前記僧帽弁植込みの前記予測される配置形状のオーバーレイから、前記ネオLVOT領域を判定するように構成される、請求項24または25に記載のシステム。
【請求項２７】
前記プロセッサが、
a)  所定の類似性しきい値よりも良く患者固有のデータに整合する記録を識別するために前記データベースに問い合わせることと、
b)  そのような記録が見出されない場合、前記患者固有の僧帽弁輪領域内の前記僧帽弁植込みの前記配置形状を計算することと
を行うように構成される、請求項23から26のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２８】
前記プロセッサが、前記計算することを実行するように構成され、前記計算することが、
-  前記僧帽弁輪領域の前記患者固有の3次元画像を表す前記データに基づいて、前記患者固有の僧帽弁輪領域を表す患者固有の3次元解剖学的モデルを取得することであって、前記患者固有の解剖学的モデルが有限要素メッシュを含む、取得することと、
-  前記僧帽弁植込みの有限要素表現を表す僧帽弁植込みモデルを取得することと、
-  前記僧帽弁植込みモデルを前記患者固有の解剖学的モデル内に仮想的に配置することと、
-  前記配置された僧帽弁植込みモデルと前記患者固有の解剖学的モデルとの間の相互作用を計算することであって、前記計算された相互作用に基づいて、前記僧帽弁植込みの前記配置形状、および随意に位置を判定することを含み得る、計算することと
を含む、請求項27に記載のシステム。
【請求項２９】
前記プロセッサが、ネットワークを介して前記心臓領域の前記患者固有の3次元画像を表す前記データをユーザデバイスから受信し、処理結果を表すデータを前記ユーザデバイスに送信するように構成されたネットワークサーバによって含まれる、請求項21から28のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項３０】
コンピュータ実装可能命令を含む、異なるサイズを有する一連の心臓植込みから、最適サイズを有する心臓植込みを選択し、また随意に、患者内への植込みのための最適配置位置を予測するためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ実装可能命令が、プログラマブルコンピュータによって実装されると、
-  心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得することと、
-  前記心臓領域内に配置されるときに事前定義された基準に最も良く整合する前記心臓植込みの前記最適サイズ、および随意に最適位置を予測することと
を前記コンピュータに行わせ、
前記予測することが、
-  複数の記録を含むデータベースに問い合わせることであって、各記録が、前記心臓領域の3次元画像、ならびに前記一連の心臓植込みのうちの心臓植込みの関連するサイズ、および随意に位置を表すデータを含む、問い合わせること、および/もしくは、
-  患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値を判定し、前記一連の心臓植込みのうちの心臓植込みの前記最適サイズ、および随意に最適位置を予測するために、前記パラメータ値を第2のパラメータモデル内で使用すること、ならびに/または
-  前記心臓領域の前記患者固有の3次元画像を表す前記データを、前記一連の心臓植込みのうちの心臓植込みの前記最適サイズ、および随意に最適位置の前記予測を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力すること
を含む、コンピュータプログラム製品。
【請求項３１】
コンピュータ実装可能命令を含む、構造的心臓介入の際またはその後に生じる合併症のリスクを推定するためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ実装可能命令が、プログラマブルコンピュータによって実装されると、
-  心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得することと、
-  患者の前記心臓領域内に植え込まれることになる心臓植込みのサイズ、および随意にタイプを表すデータを取得することと、
-  前記心臓植込みと前記心臓領域との間の相互作用を予測することと
を前記コンピュータに行わせ、
前記予測することが、
-  複数の記録を含むデータベースに問い合わせることであって、各記録が、前記心臓領域の3次元画像、心臓植込みの関連するサイズ、および随意にタイプ、ならびに相互作用を表すデータを含む、問い合わせること、および/もしくは
-  記患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値および植込み組合せを判定し、前記相互作用を予測するために前記パラメータ値を第3のパラメータモデル内で使用すること、ならびに/または
-  前記心臓領域の前記患者固有の3次元画像、ならびに前記心臓植込みのサイズ、および随意にタイプを表すデータを、前記相互作用の前記予測を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力すること
を含む、コンピュータプログラム製品。
【請求項３２】
コンピュータ実装可能命令を含む、構造的心臓介入を計算するためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ実装可能命令が、プログラマブルコンピュータによって実装されると、
-  心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得することと、
-  患者の前記心臓領域内に植え込まれることになる、サイズ、および随意にタイプなど、心臓植込みを表すデータを取得することと、
-  たとえば、心臓植込み配置および前記心臓領域の変形の結果として、前記心臓領域内の心臓植込みの配置形状を予測することと
を前記コンピュータに行わせ、
前記予測することが、
-  複数の記録を含むデータベースに問い合わせることであって、各記録が、前記心臓領域の3次元画像、心臓植込み、および前記心臓植込みの配置形状を表すデータを含む、問い合わせること、および/もしくは
-  患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値および植込み組合せを判定し、前記心臓植込みの前記配置形状を予測するために前記パラメータ値を第3のパラメータモデル内で使用すること、ならびに/または
-  前記心臓領域の前記患者固有の3次元画像および前記心臓植込みを表す前記データを、前記心臓植込みの前記配置形状の前記予測を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力すること
を含む、コンピュータプログラム製品。
【請求項３３】
コンピュータ実装可能命令を含む、ネオLVOT領域を判定するためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ実装可能命令が、プログラマブルコンピュータによって実装されると、前記コンピュータに、
-  心臓臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得することと、
-  患者の僧帽弁輪領域内に植え込まれることになる、サイズ、および随意にタイプなど、僧帽弁植込みを表すデータを取得することと
-  たとえば、僧帽弁植込み配置および前記僧帽弁輪領域の変形の結果として、前記僧帽弁輪領域内の前記僧帽弁植込みの配置形状を予測することと
を前記コンピュータに行わせ、
前記予測することが、
-  複数の記録を含むデータベースに問い合わせることであって、各記録が、僧帽弁輪領域の3次元画像、および前記僧帽弁植込みの関連する配置形状を表すデータを含む、問い合わせること、および/もしくは、
-  患者固有の僧帽弁輪領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値および僧帽弁植込み組合せを判定し、前記配置された僧帽弁植込み形状を予測するために前記パラメータ値を第3のパラメータモデル内で使用すること、ならびに/または、
-  前記僧帽弁輪領域の前記患者固有の3次元画像および前記僧帽弁植込みを表す前記データを、前記僧帽弁植込みの前記配置形状の前記予測を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力すること
を含む、コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、経カテーテルなど、経皮的(percutaneous)構造的心臓介入(structural heart interventions)、たとえば、弁植込みおよび/または修復などの弁治療の術前計画の分野に関する。より詳細には、本発明は、経カテーテル弁治療の結果として、患者が異常を起こすリスクの術前予測に関する。
【背景技術】
【０００２】
心臓の左心室は、大動脈弁を通して血液を大動脈に供給する。大動脈(弁)狭窄症は、弁尖の石灰化、肥厚および硬化により大動脈弁が完全に開かず、結果として、心臓から体循環への血流が減少するときに生じる病状である。大動脈狭窄症は、65歳超の1.3%、85歳超の4%の罹患率で高齢者に見られる。現在、大動脈狭窄症は、西洋において最も一般的な心臓弁膜症であり、高齢者人口の増大とともにその罹患率は高まっている。
【０００３】
大動脈狭窄症に対する標準的な治療は、植込み弁で自己弁の補正機能を再生することを目指す外科的大動脈弁置換(SAVR: Surgical Aortic Valve Replacement)である。この侵襲的な処置手順は、全身麻酔、胸骨切開(心臓切開手術)および人工心肺(外部機器を使用して血液を供給して酸素化すること)を必要とし、65歳超の患者のおよそ6%の院内死亡率に関連付けられる。その上、手術に関連するリスクが高すぎるため、深刻な大動脈狭窄症を患う患者の少なくとも1/3は弁手術を拒否される。
【０００４】
経カテーテル大動脈弁植込み(TAVI:trans-catheter aortic valve implantation)または経カテーテル大動脈弁置換(TAVR: trans-catheter aortic valve replacement)は、侵襲性の低い大動脈狭窄症治療処置手順である:(1)弁(たとえば、金属ステント上に縫合されたブタ心膜で作られた生体弁)がカテーテル内部に圧着され、(2)カテーテルが、たとえば、大腿動脈内に挿入され、(3)大動脈に沿って大動脈弁輪まで上流に押し上げられ、(4)罹患自己弁内に新しい弁が配置される。TAVIは、リスクの高い患者を治療し、SAVRを侵襲性の低い(心臓切開手術または人工心肺の必要がない)介入に置換する可能性を有し、これは、たとえば、およそ80分で実行され得る。主なTAVI合併症は、脈管外傷、脳卒中、心外傷(心臓ブロック、冠動脈閉鎖、心臓穿孔)、大動脈弁逆流、心臓伝導障害および弁誤留置である。最適なデバイスサイズを選択し、潜在的な障害を予測するために、正確な術前計画が極めて重要である。
【０００５】
小さすぎる弁植込みは、大動脈弁周囲逆流を引き起こす可能性があり、大きすぎる場合は、結果として、大動脈弁輪の破裂または植込みの準最適機能的作用をもたらし得る。現在利用可能な計画ツール(Philips、Siemens、Pie Medical、Paeion)は、患者の解剖学的構造(anatomy)に対する洞察を提供し、たとえば、大動脈弁輪のサイズを判定するために、または弁面(valve plane)と冠状動脈口との間の距離を測定するために使用され得る。これらのツールに伴う問題は、これらのツールは、一定の植込みデバイスと特定の患者の解剖学的構造との間の相互作用に対して術前の洞察を提供しないことであり、したがって、逆流などの合併症を予測するために使用することができないことである。そのような洞察は、介入性心臓病専門医にとって非常に貴重である。
【０００６】
もう1つの問題は、たとえば、CT画像から自己弁尖を復元することが困難なことである。現在展開されている方法では、ギャップを含めて不完全な弁尖画像が取得され、それにより、ギャップはデータの欠如を表す。
【０００７】
文書US2011/0153286A1は、仮想経皮的弁植込みのための方法およびシステムを開示する。本出願の一実施形態では、3D心臓医用画像データに基づいて、心臓弁の患者固有の解剖学的モデルが推定される。弁植込みを表す植込みモデルは、心臓弁の患者固有の解剖学的モデル内に仮想的に配置される。各々が対応する弁植込みの幾何学的特徴をモデル形成する植込みモデルのライブラリが維持され得る。ライブラリ内に維持される植込みモデルは、経皮的弁植込み処置手順において使用するための植込みモデルのうちの1つを選択するために、心臓弁の患者固有の解剖学的モデル内に仮想的に配置され得る。
【０００８】
WO2013/171039A1において、本発明者らは、逆流などの合併症のより良い予測のために、大動脈弁内に配置される植込みの血行力学的性能のより良い予測のために、また患者のより良い選択および層別化のために、植込みデバイスと特定の患者の解剖学的構造との相互作用に対して術前の洞察を提供するための改善された方法について説明した。また、WO2013/171039A1は、ステントフレーム変形および不完全なフレーム並置(apposition)を予測するコンピュータシミュレーションを使用してTAVIに対するウェブベースの術前計画サービスを提供し、介入に先立って、逆流、および冠動脈閉鎖および伝導障害など、他の合併症に対するリスク評価を可能にする。
【０００９】
WO2016/177647A1において、本発明者らは、経カテーテル心臓弁植込み/置換または修復など、経カテーテル構造的心臓介入の結果として、患者が、左脚ブロック(LBBB:left bundle-branch block)など、心臓伝導障害および/または不調を起こすリスクの尺度(measure)を判定するための方法について説明した。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】US2011/0153286A1
【特許文献２】WO2013/171039A1
【特許文献３】WO2016/177647A1
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
上記で説明した方法は、計算量が多いことがある。これは、結果として、臨床医が判定結果を取得し得るまで、数時間またはさらに数日の待機をもたらし得る。したがって、より高速な処理が必要である。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
一態様によれば、異なるサイズを有する一連の心臓植込みから、最適サイズを有する心臓植込みを選択し、また随意に、患者内への心臓植込みのための最適配置位置を予測するためのコンピュータ実装方法が提供される。この方法は、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得するステップを含む。そのようなデータは、たとえば、コンピュータ断層撮影法(CT)または磁気共鳴画像法(MRI)によって取得された3次元医用画像を含み得る。この方法は、異なるサイズを有する一連の心臓植込みを表す、一連の植込みモデルを表すデータを取得するステップを含み得る。そのようなデータは、コンピュータ支援設計(CAD)モデルまたは有限要素モデルなど、3次元モデルを含み得る。この方法は、心臓領域内に配置されるとき事前定義された基準に最も良く整合する心臓植込みの最適サイズ、および随意に最適位置を予測するステップを含む。最適サイズ、および随意に位置の判定は、心臓植込み配置および心臓領域の変更を考慮に入れてよい。事前定義された基準は、患者の実際の心臓領域内の実際の植込みの配置の間および/またはその後の合併症の最低リスクであってよい。合併症は、たとえば、機械的合併症(圧力、歪み(strain)、機械的圧力、接触域など)、電気的合併症(電気伝導問題など)、水力学的合併症(血流、漏出、逆流など)、植込みの誤留置のリスクなどであってよい。基準は、たとえば、植込みと心臓領域との間の最適相互作用に関連付けられ得る。相互作用は、接触圧、歪み、接触域などの機械的相互作用;漏出;逆流;心臓伝導障害;植込み誤留置のリスクなどのうちの少なくとも1つであってよい。
【００１３】
事前定義された基準はまた、所与の心臓領域に対する心臓植込みサイズの全体的な最良の整合であることもあり得る。特に心臓領域内の前の心臓植込みの多数の臨床データを比較するとき、所与の心臓領域に対して、最良の平均サイズ、および随意に位置は、臨床データ内で遭遇されたすべての潜在的な合併症を考慮して判定され得る。
【００１４】
予測するステップは、複数の記録を含むデータベースに問い合わせるステップであって、各記録が、心臓領域の3次元画像、ならびに、たとえば、心臓植込み配置および心臓領域の変形の結果として、心臓領域内のその一連の心臓植込みのうちのその心臓植込みの関連するサイズ、および随意に位置を表すデータを含む、問い合わせるステップを含み得る。記録は、所定のサイズの心臓植込み(を表す植込みモデル)を表すデータを含み得る。したがって、異なってサイズ決定された心臓植込みに異なる記録が適用され得る。予測するステップは、患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値を判定するステップを含み得る。第2のパラメータモデルは、パラメータ値に基づいて、たとえば、心臓植込み配置およびそれに関連する心臓領域の変形の結果として、心臓領域内の一連の心臓植込みのうちの心臓植込みの最適サイズ、および随意に最適位置を予測する。予測するステップは、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを、機械学習デバイス、深層学習デバイス、ニューラルネットワークなどの人工知能デバイス内に入力するステップを含み得る。人工知能デバイスは、一連の心臓植込みのうちの心臓植込みの最適サイズ、および随意に最適位置の予測を出力するように構成される。以下でさらに解明されるように、これは、心臓領域内の心臓植込みの最良のサイズ、および随意に最良の位置の実際の計算が省略され得るという利点を提供する。これは、処理時間にとって有益であり得る。
【００１５】
この方法は、心臓領域内に配置されるときに事前定義された基準に最も良く整合する心臓植込みのサイズが予測され得るという利点を提供する。随意に、複数のタイプの植込みが利用可能であるとき、この方法は、心臓領域内に配置されるときに事前定義された基準に最も良く整合する心臓植込みのタイプの予測を可能にする。随意に、その少なくともいくつかが複数のサイズを有する複数のタイプの植込みが利用可能であるとき、この方法は、心臓領域内に配置されるときに事前定義された基準に最も良く整合する心臓植込みのサイズおよびタイプの予測を可能にする。随意に、この方法は、心臓領域内に配置されるときに事前定義された基準に最も良く整合する心臓植込みの植込み位置の予測を可能にする。
【００１６】
一態様によれば、予測するステップは、複数の記録を含むデータベースに問い合わせるステップであって、各記録が、心臓領域の3次元画像、および心臓領域内の心臓植込みの関連するサイズ、および随意に位置を表すデータを含む、問い合わせるステップを含み得る。記録は、事前定義された基準を表すデータを含み得る。記録は、たとえば、心臓領域の3次元医用画像を含み得る。記録は、心臓領域を表す、有限要素モデルなどのモデルを含み得る。
【００１７】
随意に、データベースは、各々がそれぞれの患者固有の臨床データに関連する記録を含む。データベースは、それぞれの患者の心臓領域の複数の3次元医用画像を含み得る。記録は、それぞれの患者の心臓領域内に植え込まれた植込みを表すデータを含み得る。記録は、所定の基準を表すデータを含み得る。データベースは、それぞれの患者の心臓領域を表す有限要素モデルなど、複数のモデルを含み得る。代替として、または追加として、データベースは、模擬データに関連する記録を含む。模擬データは、それぞれの患者の心臓領域の医用画像のシミュレーションであってよい。模擬データは、それぞれの患者の心臓領域を表す有限要素モデルなどのモデルであってよい。
【００１８】
随意に、データベースは、スケーリング、ヒストグラムの修正など、補強技法を他の記録に適用することによって取得された記録を含む。したがって、臨床データまたは模擬データの単一のデータセットに基づいて、複数の記録が生成され得る。
【００１９】
随意に、データベースに問い合わせるステップは、たとえば、極勾配ブースティング(extreme gradient boosting)を使用して、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータに最も近く整合する心臓領域の3次元画像を表すデータに関連する記録を判定するステップを含む。随意に、データベースに問い合わせるステップは、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータに最も近く整合し、かつ所定の基準に最も良く整合する心臓領域の3次元画像を表すデータに関連する記録を判定するステップを含む。データベースに問い合わせるステップは、心臓領域の患者固有の3次元画像をデータベース内の記録の中の心臓領域の3次元画像と比較するステップを含み得る。患者固有のデータと特定の記録との間の最も近い整合は、定量化された類似性、たとえば、類似性しきい値に基づき得る。心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータに最も近く整合する記録が判定されると、事前定義された基準に最も良く整合する患者の実際の心臓領域内の実際の心臓植込みの最適サイズ、および随意に最適位置に対する予測として、その記録に関連するサイズ、および随意に位置が選択され得る。
【００２０】
一態様によれば、予測するステップは、患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値を判定するステップを含み得る。第2のパラメータモデルは、パラメータ値に基づいて、心臓植込み配置およびそれに関連する心臓領域の変形の結果として、心臓領域内の心臓植込みのサイズ、および随意に位置を予測する。それに従って心臓領域のパラメータモデルが心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータに最も近い整合を提供するパラメータ値が判定されると、事前定義された基準に最も良く整合する患者固有の心臓領域内の心臓植込みの最適サイズ、および随意に最適位置に対する予測を判定するために、サイズ、および随意に位置に対して、これらのパラメータ、および随意に、所定の基準が第2のパラメータモデル内で使用され得る。パラメータモデルは、たとえば、3次元医用画像など、心臓領域の3次元画像、または、有限要素モデルなどのモデルをモデル形成し得る。
【００２１】
一態様によれば、予測するステップは、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを人工知能デバイス内に入力するステップを含み得る。随意に、予測するステップは、所定の基準を表すデータを人工知能デバイス内に入力するステップを含み得る。人工知能デバイスは、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータ、および随意に、所定の基準を入力として使用し、事前定義された基準に最も良く整合する患者固有の心臓領域内の心臓植込みの最適サイズ、および随意に最適位置に対する予測を返すことができる。心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータは、たとえば、医用画像などの3次元画像、または有限要素モデルなどのモデルを含み得る。
【００２２】
随意に、この方法は、患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値を判定するステップと、複数の記録を含むデータベースに問い合わせるステップであって、各記録が、パラメータ値、ならびに心臓植込みの関連するサイズ、および随意に位置を表すデータを含む、問い合わせるステップとを含む。したがって、サイズ、および随意に位置は、パラメータモデルとデータベースの問合せとの組合せに基づいて予測され得る。データベースに問い合わせるステップは、患者の心臓の解剖学的構造に関連するパラメータをデータベース内の記録の中の解剖学的構造に関連するパラメータと比較するステップを含み得る。
【００２３】
随意に、患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値は、複数の記録を含むデータベースに問い合わせることによって判定され、各記録は、心臓領域の3次元画像および関連するパラメータ値を表すデータを含む。代替として、または追加として、患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値は、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを、パラメータ値を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力することによって判定され得る。
【００２４】
随意に、一連の植込みモデルを表すデータは、異なるタイプおよびサイズを有する一連の心臓植込みを表す。予測するステップは、その場合、心臓植込み配置および心臓領域の変形の結果として、心臓領域内で配置されるときに事前定義された基準に最も良く整合する心臓植込みのタイプおよびサイズ、ならびに随意に位置を予測するステップを含み得る。異なるタイプは、たとえば、異なる製造会社、使用される材料などに関係し得る。
【００２５】
随意に、予測するステップは、人口統計データ、既知の病状、薬剤使用など、患者に関するメタデータにさらに基づく。
【００２６】
一態様によれば、異なるサイズを有する一連の心臓植込みから、最適サイズを有する心臓植込みを選択し、また随意に、患者内への心臓植込みのための最適配置位置を予測するためのコンピュータ実装方法において、心臓領域内に配置されるときに事前定義された基準に最も良く整合する心臓植込みの最適サイズ、および随意に最適位置を予測するステップは、a)所定の類似性しきい値よりも良く患者固有のデータに整合する記録を識別するためにデータベースに問い合わせるステップと、b)そのような記録が見出されない場合、患者固有の心臓領域内の心臓植込みの最適サイズ、および随意に、最適位置を計算するステップとを含む。計算するステップは、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータに基づいて、患者固有の心臓領域を表す患者固有の3次元解剖学的モデルを取得するステップであって、前記患者固有の解剖学的モデルが有限要素メッシュを含む、取得するステップを含み得る。計算するステップは、各々が所定のサイズの心臓植込みの有限要素表現を表す複数の植込みモデルを取得するステップを含み得る。計算するステップは、前記植込みモデルを前記患者固有の解剖学的モデル内に仮想的に配置するステップを含み得る。計算するステップは、随意に、植込みモデルの複数の配置場所における配置された植込みモデルの各々と患者固有の解剖学的モデルとの間の相互作用を計算するステップを含み得る。計算するステップは、計算された相互作用に基づいて、最適サイズ、および随意に最適位置を判定するステップを含み得る。
【００２７】
心臓領域の3次元画像を表すデータ、ならびに植込みの関連するサイズ、および随意に位置を含む記録が生成され得る。記録は、データベース内に記憶され得る。
【００２８】
一態様によれば、構造的心臓介入の際および/またはその後に生じる合併症のリスクを推定するためのコンピュータ実装方法が提供される。この方法は、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得するステップを含む。この方法は、患者の心臓領域内に植え込まれることになる心臓植込みのサイズ、および随意にタイプを表すデータを取得するステップを含む。この方法は、たとえば、心臓植込み配置および心臓領域の変形の結果として、心臓植込みと心臓領域との間の相互作用を予測するステップを含む。予測するステップは、複数の記録を含むデータベースに問い合わせるステップであって、各記録が、心臓領域の3次元画像、心臓植込みの関連するサイズ、および随意にタイプ、ならびに相互作用を表すデータを含む、問い合わせるステップ、および/もしくは患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値および植込み組合せを判定し、相互作用を予測するためにこれらのパラメータ値を第3のパラメータモデル内で使用するステップ、ならびに/または心臓領域の患者固有の3次元画像、ならびに心臓植込みのサイズ、および随意にタイプを表すデータを、相互作用の予測を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力するステップを含む。相互作用を予測することは、推定されたリスクに対する尺度であり得る。
【００２９】
相互作用は、接触圧、歪み、接触域などの機械的相互作用;漏出;逆流;心臓伝導障害;植込み誤留置などのうちの少なくとも1つであってよい。
【００３０】
データベースに問い合わせるステップは、心臓領域の患者固有の3次元画像をデータベース内の記録の中の心臓領域の3次元画像と比較するステップを含み得る。患者固有のデータと特定の記録との間の最も近い整合は、定量化された類似性、たとえば、類似性しきい値に基づき得る。
【００３１】
一態様によれば、構造的心臓介入を計画するためのコンピュータ実装方法が提供される。この方法は、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得するステップを含む。この方法は、患者の心臓領域内に植え込まれることになる、サイズ、および随意にタイプなど、心臓植込みを表すデータを取得するステップを含む。この方法は、たとえば、心臓植込み配置および心臓領域の変形の結果として、心臓領域内の心臓植込みの配置形状を予測するステップを含む。予測するステップは、複数の記録を含むデータベースに問い合わせるステップであって、各記録が、心臓領域の3次元画像、心臓植込み、および心臓植込みの配置形状を表すデータを含む、問い合わせるステップ、および/もしくは患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値および植込み組合せを判定し、心臓植込みの配置形状を予測するためにこれらのパラメータ値を第3のパラメータモデル内で使用するステップ、ならびに/または心臓領域の患者固有の3次元画像および心臓植込みを表すデータを、心臓植込みの配置形状の予測を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力するステップを含む。配置形状を予測することは、たとえば、心臓領域の患者固有の3次元画像の、たとえばビュー上のオーバーレイとしてユーザに提示され得る。
【００３２】
随意に、構造的心臓介入を計画するためのコンピュータ実装方法において、心臓領域内の心臓植込みの配置形状を予測するステップは、a)所定の類似性しきい値よりも良く患者固有のデータに整合する記録を識別するためにデータベースに問い合わせるステップと、b)そのような記録が見出されない場合、患者固有の心臓領域内の心臓植込みの配置形状を計算するステップとを含む。計算するステップは、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータに基づいて、患者固有の心臓領域を表す患者固有の3次元解剖学的モデルを取得するステップであって、前記患者固有の解剖学的モデルが有限要素メッシュを含む、取得するステップを含み得る。計算するステップは、心臓植込みの有限要素表現を表す植込みモデルを取得するステップを含み得る。計算するステップは、前記植込みモデルを前記患者固有の解剖学的モデル内に仮想的に配置するステップを含み得る。計算するステップは、随意に、植込みモデルの複数の配置場所にける心臓植込みの配置形状を計算するステップを含み得る。
【００３３】
随意に、構造的心臓介入を計画するための方法は、たとえば、オーバーレイからネオLVOT(neo-LVOT)領域を判定するステップを含む。
【００３４】
心臓領域の3次元画像、および心臓領域内の心臓植込みの関連する配置形状を表すデータを含む記録が生成され得る。記録はデータベース内に記憶され得る。
【００３５】
一態様によれば、ネオLVOT領域を判定するためのコンピュータ実装方法が提供される。この方法は、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得するステップを含む。この方法は、患者の僧帽弁輪領域内に植え込まれることになる、サイズ、および随意にタイプなど、僧帽弁植込みを表すデータを取得するステップを含む。この方法は、たとえば、僧帽弁植込み配置および僧帽弁輪領域の変形の結果として、僧帽弁輪領域内の僧帽弁植込みの配置形状を予測するステップを含む。予測するステップは、複数の記録を含むデータベースに問い合わせるステップであって、各記録が、僧帽弁輪領域の3次元画像および僧帽弁植込みの関連する配置形状を表すデータを含む、問い合わせるステップ、および/もしくは患者固有の僧帽弁輪領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値および僧帽弁植込み組合せを判定し、配置された僧帽弁植込み形状を予測するためにこれらのパラメータ値を第3のパラメータモデル内で使用するステップ、ならびに/または僧帽弁輪領域の患者固有の3次元画像および僧帽弁植込みを表すデータを、僧帽弁植込みの配置形状の予測を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力するステップを含む。配置形状を予測するステップは、たとえば、僧帽弁輪領域の患者固有の3次元画像の、たとえばビューの上のオーバーレイとして、ユーザに提示され得る。この方法は、僧帽弁輪領域の患者固有の3次元画像および僧帽弁植込みの予測される配置形状から、たとえば、僧帽弁輪領域の患者固有の3次元画像、たとえば、そのビュー上の僧帽弁植込みの予測される配置形状のオーバーレイから、ネオLVOT領域を判定するステップを含み得る。ネオLVOT領域は、コンピュータによって判定され得る。代替として、ネオLVOT領域は、たとえば、僧帽弁輪領域の患者固有の3次元画像、たとえば、そのビュー上の僧帽弁植込みの予測される配置形状のオーバーレイに基づいて、人物によって判定され得る、たとえば、推定され得る。
【００３６】
随意に、ネオLVOT領域を判定するためのコンピュータ実装方法において、僧帽弁輪領域内の僧帽弁植込みの配置形状を予測するステップは、a)所定の類似性しきい値よりも良く患者固有のデータに整合する記録を識別するためにデータベースに問い合わせるステップと、b)そのような記録が見出されない場合、患者固有の僧帽弁輪領域内の僧帽弁植込みの配置形状を計算するステップとを含む。計算するステップは、僧帽弁輪領域の患者固有の3次元画像を表すデータに基づいて、患者固有の僧帽弁輪領域を表す患者固有の3次元解剖学的モデルを取得するステップであって、前記患者固有の解剖学的モデルが有限要素メッシュを含む、取得するステップを含み得る。計算するステップは、僧帽弁植込みの有限要素表現を表す僧帽弁植込みモデルを取得するステップを含み得る。計算するステップは、前記僧帽弁植込みモデルを前記患者固有の解剖学的モデル内に仮想的に配置するステップを含み得る。計算するステップは、配置された僧帽弁植込みモデルと患者固有の解剖学的モデルとの間の相互作用を計算するステップを含み得る。計算するステップは、計算された相互作用に基づいて、僧帽弁植込みの配置形状、および随意に位置を判定するステップを含み得る。
【００３７】
心臓領域の3次元画像および心臓領域内の心臓植込みの関連する配置形状を表すデータを含む記録が生成され得る。記録は、データベース内に記憶され得る。
【００３８】
一態様によれば、上記の方法は、データベース内に記憶するための記録を生成するための副次的方法(sub-method)を含み得る。これらの記録は、パラメータモデルを生成する目的で、かつ/またはニューラルネットワークをトレーニングする目的で問い合わせるために使用され得る。副次的方法は、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータに基づいて、患者固有の心臓領域を表す患者固有の3次元解剖学的モデルを取得するステップであって、前記患者固有の解剖学的モデルが有限要素メッシュを含む、取得するステップを含み得る。副次的方法は、所定のサイズの心臓植込みの有限要素表現を表す植込みモデルを取得するステップを含み得る。副次的方法は、前記植込みモデルを前記患者固有の解剖学的モデル内に仮想的に配置するステップを含み得る。副次的方法は、配置された植込みモデルと患者固有の解剖学的モデルとの間の相互作用を計算するステップを含み得る。副次的方法は、心臓領域の3次元画像、ならびに関連するサイズおよび相互作用を表すデータを含む記録を生成するステップを含み得る。副次的方法は、記録をデータベース内に記憶するステップを含み得る。これらの計算は、オフラインで実行されてよく、上記で説明した方法に従って、サイズ、および随意に位置、ならびに/または相互作用が心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータから判定される速度に必ずしも影響を及ぼす必要がないことを諒解されよう。
【００３９】
随意に、データベースのサイズを増大させ、したがって、この方法の精度を増大させることが可能であるように、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すそれぞれの取得されたデータに対して副次的方法が実行される。
【００４０】
一態様によれば、この方法は、代替または追加の副次的方法を含み得る。この副次的方法は、配置された心臓植込みを含む、心臓領域の術後の患者固有の3次元画像を表すデータを取得するステップを含み得る。この副次的方法は、患者固有の心臓領域内に配置された植込みのサイズおよび/または位置を判定するステップを含み得る。この副次的方法は、配置された植込みと患者固有の心臓領域との間の相互作用を判定するステップを含み得る。この副次的方法は、心臓領域の術後の3次元画像、ならびに心臓領域内の特定のサイズの心臓植込みの関連するサイズ、および随意に位置、ならびに/または相互作用を表すデータを含む記録を生成するステップを含み得る。この副次的方法は、データベース内に記録を記憶するステップを含み得る。この副次的方法は、生成された記録が実際の実世界データに関するという利点を提供し、したがって、この方法をより正確にするために使用され得る。
【００４１】
一態様によれば、この方法は、代替または追加の副次的方法を含み得る。この副次的方法は、心臓領域の3次元画像、ならびに心臓領域内の所定のサイズの心臓植込みの関連するサイズ、および随意に位置、ならびに/または相互作用を表すデータを含む記録を生成するために、ニューラルネットワークを使用するステップと、その記録をデータベース内に記憶するステップとを含み得る。
【００４２】
一態様によれば、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータに基づいて、患者固有の心臓領域の有限要素モデルを判定するために人工知能デバイスを使用するステップを含む方法が提供される。
【００４３】
一態様によれば、患者固有の心臓領域の有限要素モデルに基づいて、心臓植込み配置および心臓領域の変形の結果として、心臓領域内の心臓植込みの形状および/または位置を判定するために人工知能デバイスを使用するステップを含む方法が提供される。
【００４４】
一態様によれば、経カテーテルなど、患者固有の仮想経皮的構造的心臓介入のためのコンピュータ実装方法が提供される。この方法は、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得するステップを含む。この方法は、複数の記録を含むデータベースに問い合わせることであって、各記録が、心臓領域の3次元画像を表すデータおよび関連する3次元解剖学的モデルを表すデータを含む、問い合わせることによって、患者固有の心臓領域を表す有限要素メッシュを含む患者固有の3次元解剖学的モデルを判定するステップ、および/もしくは患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値を判定するステップ、ならびに/または心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータをニューラルネットワークなどの人工知能デバイス内に入力するステップとを含む。この方法は、心臓植込みの有限要素表現を表す植込みモデルを取得するステップを含む。この方法は、前記植込みモデルを前記患者固有の解剖学的モデル内に仮想的に配置するステップを含む。この方法は、植込みモデル配置および患者固有の解剖学的モデルの変形の結果として、配置された植込みモデルの形状および/または位置を計算するステップを含む。
【００４５】
データベースは、複数の記録を含み、各記録は、心臓領域の3次元画像を表すデータ、および関連する3次元解剖学的モデルを表すデータを含み得る。患者固有の心臓領域に最も近く整合する3次元を表すデータに関連する記録を判定することは、患者固有の解剖学的モデルの推定を表すデータを提供する。
【００４６】
パラメータモデルは、患者固有の心臓領域をモデル形成する。判定するステップは、患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値を判定するステップを含み得る。パラメータモデルは、解剖学的モデルに対するパラメータモデルを有し得る。それに従って心臓領域のパラメータモデルが心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータに最も近い整合を提供するパラメータ値が判定されると、これらのパラメータは、患者固有の解剖学的モデルに関する予測を判定するために解剖学的モデルに対するパラメータモデル内で使用され得る。
【００４７】
人工知能デバイスは、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを入力として使用し、患者固有の解剖学的モデルに対する予測を返すことができる。
【００４８】
一態様によれば、異なるサイズを有する一連の心臓植込みから、患者内への植込みのための最適サイズを有する心臓植込みを選択し、かつ随意に、その最適配置位置を予測するためのシステムが提供される。このシステムは、プロセッサを含む。このプロセッサは、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得することを行うように構成される。このプロセッサは、異なるサイズを有する一連の心臓植込みを表すデータを取得することを行うように構成される。このプロセッサは、たとえば、心臓植込み配置および心臓領域の変形の結果として、心臓領域内に配置されるときに事前定義された基準に最も良く整合する心臓植込みの最適サイズ、および随意に位置を予測することを行うように構成される。予測することは、複数の記録を含むデータベースに問い合わせることであって、各記録が、心臓領域の3次元画像、ならびにその一連の心臓植込みのうちの心臓植込みの関連するサイズ、および随意に位置を表すデータを含む、問い合わせること、および/もしくは患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値を判定し、その一連の心臓植込みのうちの心臓植込みの最適サイズ、および随意に最適位置を予測するために、これらのパラメータ値を第2のパラメータモデル内で使用すること、ならびに/または心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを、その一連の心臓植込みのうちの心臓植込みの最適サイズ、および随意に最適位置の予測を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力することとを含む。
【００４９】
一態様によれば、構造的心臓介入の際またはその後に生じる合併症のリスクを推定するためのシステムが提供される。このシステムは、プロセッサを含む。このプロセッサは、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得することを行うように構成される。このプロセッサは、患者の心臓領域内に植え込まれることになる心臓植込みのサイズ、および随意にタイプを表すデータを取得することを行うように構成される。このプロセッサは、たとえば、心臓植込み配置および心臓領域の変形の結果として、心臓植込みと心臓領域との間の相互作用を予測することを行うように構成される。予測することは、複数の記録を含むデータベースに問い合わせることであって、各記録が、心臓領域の3次元画像、心臓植込みの関連するサイズ、および随意にタイプ、ならびに相互作用を表すデータを含む、問い合わせること、および/もしくは患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値および植込み組合せを判定し、相互作用を予測するためにこれらのパラメータ値を第3のパラメータモデル内で使用すること、ならびに/または心臓領域の患者固有の3次元画像、ならびに心臓植込みのサイズ、および随意にタイプを表すデータを、相互作用の予測を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力することを含み、相互作用を予測することは、推定されたリスクに対して測定される。
【００５０】
随意に、プロセッサは、ネットワークを介して心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータをユーザデバイスから受信するように、かつ判定されたサイズおよび/または相互作用を表すデータをユーザデバイスに送信するように構成された、ネットワークサーバによって含まれる。ネットワークは、インターネットであってよい。
【００５１】
一態様によれば、異なるサイズを有する一連の心臓植込みから、患者内への植込みのための最適サイズを有する心臓植込みを選択し、また随意に、その最適配置位置を予測するための、コンピュータ実装可能命令を含むコンピュータプログラム製品であって、コンピュータ実装可能命令が、プログラマブルコンピュータによって実装されると、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得することと、たとえば、心臓植込み配置および心臓領域の変形の結果として、心臓領域内に配置されるときに事前定義された基準に最も良く整合する心臓植込みの最適サイズ、および随意に最適位置を予測することとをコンピュータに行わせ、予測することが、複数の記録を含むデータベースに問い合わせることであって、各記録が、心臓領域の3次元画像、ならびにその一連の心臓植込みのうちの心臓植込みの関連するサイズ、および随意に位置を表すデータを含む、問い合わせることを含む、問い合わせること、および/もしくは患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値を判定し、その一連の心臓植込みのうちの心臓植込みの最適サイズ、および随意に最適位置を予測するために、これらのパラメータ値を第2のパラメータモデル内で使用すること、ならびに/または心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを、その一連の心臓植込みのうちの心臓植込みの最適サイズ、および随意に最適位置の予測を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力することとを含む、コンピュータプログラム製品が提供される。
【００５２】
一態様によれば、コンピュータ実装可能命令を含む、構造的心臓介入の際またはその後に生じる合併症のリスクを推定するためのコンピュータプログラム製品であって、コンピュータ実装可能命令が、プログラマブルコンピュータによって実装されると、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得することと、患者の心臓領域内に植え込まれることになる心臓植込みのサイズ、および随意にタイプを表すデータを取得することと、たとえば、心臓植込み配置および心臓領域の変形の結果として、心臓植込みと心臓領域との間の相互作用を予測することとをコンピュータに行わせ、予測することが、複数の記録を含むデータベースに問い合わせることであって、各記録が、心臓領域の3次元画像、心臓植込みの関連するサイズ、および随意にタイプ、ならびに相互作用を表すデータを含む、問い合わせること、および/もしくは患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値および植込み組合せを判定し、相互作用を予測するためにこれらのパラメータ値を第3のパラメータモデル内で使用すること、ならびに/または心臓領域の患者固有の3次元画像、ならびに心臓植込みのサイズ、および随意にタイプを表すデータを、相互作用の予測を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力することを含む、コンピュータプログラム製品が提供される。
【００５３】
一態様によれば、経カテーテル心臓弁治療など、経カテーテル構造的心臓介入の結果として、左脚ブロック(LBBB)など、患者が心臓伝導障害および/または不調を起こすリスクの尺度を予測するための方法が提供される。この治療は、経カテーテル弁植込み/置換または経カテーテル弁修復であってよい。経カテーテル心臓弁は、たとえば、経カテーテル大動脈または僧帽弁であってよい。この方法は、患者固有の心臓弁領域など、患者固有の心臓領域を表す、画像などの患者固有のデータセットを提供するステップを含む。患者固有のデータセットは、患者固有の大動脈を表し得る。この方法は、植込みモデルと患者固有の心臓弁領域との間の機械的相互作用の尺度を予測するステップを含む。この予測することは、上記で説明したのと同様の方法で実行され得る。機械的相互作用の尺度は、心臓植込みと患者の心臓領域との間の機械的相互作用の予測を表す。予測された機械的相互作用に基づいて、患者が心臓伝導障害および/または不調を起こすリスクの尺度が判定される。
【００５４】
心臓弁植込みと患者の心臓弁領域との間の機械的相互作用を予測することは、本発明の一例である。本発明は、ステントなど、他の植込みに適用されることも可能である。以下では特に心臓弁植込みおよび患者の心臓弁領域について言及するが、これらの特徴および利点は心臓に対する他の植込みにも適用されることを諒解されよう。したがって、本発明を理解するために、以下は心臓弁植込みおよび心臓弁領域について言及するが、これは他の心臓植込みおよび/または他の心臓領域にも同様に適用される。
【００５５】
機械的相互作用の尺度は、心臓弁植込みと患者の心臓弁領域との間の接触圧の尺度を含んでよい。予測される接触圧は、心臓弁植込みと患者の心臓弁領域との間の圧力の予測を表す。予測される接触圧に基づいて、患者が心臓伝導障害および/または不調を起こすリスクの尺度が判定され得る。代替として、または追加として、機械的相互作用の尺度は、心臓弁植込みの存在に起因する患者の心臓弁領域内の細胞内の歪みの尺度を含んでよい。予測される歪みは、患者の心臓弁領域内の細胞内の歪みの予測を表す。予測される歪みに基づいて、患者が心臓伝導障害および/または不調を起こすリスクの尺度が判定され得る。
【００５６】
この方法は、心臓弁の経カテーテル治療の結果として、患者が左脚ブロック(LBBB)などの心臓伝導障害および/または不調を起こすリスクの尺度が術前に予測され得るという利点を提供することを諒解されよう。したがって、TAVIまたはTAVR処置手順が結果として心臓伝導問題をもたらす可能性がどの程度あるかを予測することが可能である。結果として、TAVIまたはTAVR処置手順が最終的に心臓ペースメーカーの植込みを必要とし得るかどうかが予測され得る。代替として、この方法は、複数の異なる経カテーテル心臓弁に対する伝導問題のリスクの予測を可能にする。次いで、これは特定の患者に対する、最適な経カテーテル心臓弁の選択を可能にし得る。
【００５７】
随意に、機械的相互作用の尺度を予測することは、その中で予測される機械的相互作用が所定のしきい値を超える表面積の尺度を予測することを含む。たとえば、接触圧の尺度を予測することは、その中で予測される圧力が所定のしきい値を超える表面積、すなわち、その中で予測される圧力が所定のしきい値以上である表面積の尺度を予測することを含む。患者が心臓伝導障害および/または不調を起こすリスクは、植込みモデルによって患者固有の解剖学的モデル上に与えられる接触圧が所定のしきい値を超える、患者固有の解剖学的モデル上の表面積を予測することによって定量化され得る。より大きな表面積は、より高いリスクを示し得る。適切なしきい値レベルは較正によって判定され得ることを諒解されよう。較正は、複数の患者の術前解剖学的モデル内の表面積を判定し、これらの患者が臓伝導障害および/または問題を起こすか否かを術後に判定することを必要とし得る。代替として、または追加として、歪みの尺度を予測することは、その中で予測される歪みが所定のしきい値を超える表面積、すなわち、その中で予測される歪みが所定のしきい値以上である表面積の尺度を予測することを含み得る。
【００５８】
随意に、接触圧の尺度を予測することは、総接触力を予測することを含む。総接触力は、接触の表面積にわたって統合される、予測される接触圧であってよい。より大きな総力は、より高いリスクを示し得る。
【００５９】
随意に、歪みの尺度を予測することは、全歪みを予測することを含む。全歪みは、接触の表面積にわたって統合される、予測される歪みであってよい。より大きな全歪みは、より高いリスクを示し得る。
【００６０】
随意に、接触圧の尺度を予測することは、予測される圧力のピーク圧力を予測することを含む。より高いピーク圧力は、より高いリスクを示し得る。
【００６１】
随意に、歪みの尺度を予測することは、予測される歪みのピーク歪みを予測することを含む。より高いピーク歪みは、より高いリスクを示し得る。
【００６２】
随意に、機械的相互作用の尺度を予測することは、ピーク圧力またはピーク歪みが生じる、患者固有の解剖学的モデル内の場所を予測することを含む。ピーク圧力またはピーク歪みの場所は、リスクの尺度を示し得る。ピーク圧力の場所とピーク圧力の値の組合せは、リスクの尺度を示し得る。ピーク歪みの場所とピーク歪みの値との組合せは、リスクの尺度を示し得る。
【００６３】
随意に、接触圧の尺度を予測することは、患者固有の解剖学的モデルの所定の領域を定義し、その所定の領域内の接触圧の尺度を予測することを含む。所定の領域は、たとえば、大動脈弁輪の下の領域であってよい。所定の領域は、たとえば、大動脈弁輪の下の左室流出路上の領域であってよい。所定の領域は、たとえば、非冠状弁尖(coronary leaflet)の基礎連結点(basal attachment points)と右冠状弁尖の基礎連結点との間の大動脈弁輪の下の左室流出路上の領域であってよい。領域は、必要な変更を加えて、上記で説明したように較正によって判定され得ることを諒解されよう。同様に、歪みの尺度を予測することは、患者固有の解剖学的モデルの所定の領域を定義し、その所定の領域内の歪みの尺度を予測することを含む。
【００６４】
随意に、機械的相互作用の尺度を予測することは、患者固有の解剖学的モデルの所定の領域を定義し、その中で予測される圧力または歪みが所定のしきい値を超える所定の領域内の表面積の尺度を予測することを含む。
【００６５】
随意に、機械的相互作用の尺度を予測することは、患者固有の解剖学的モデルの所定の領域を定義し、所定の領域内の総接触力、または全歪みを予測することを含む。所定の領域内の総接触力は、所定の領域の表面積にわたって統合された、予測される接触圧であってよい。所定の領域内のより大きな総力または歪みは、より高いリスクを示し得る。
【００６６】
随意に、機械的相互作用の尺度を予測することは、患者固有の解剖学的モデルの所定の領域を定義し、所定の領域内の所定の圧力の予測される圧力のピーク圧力またはピーク歪みを予測することを含む。より高いピーク圧力または歪みは、より高いリスクを示し得る。
【００６７】
随意に、機械的相互作用の尺度を予測することは、患者固有の解剖学的モデルの所定の領域を定義し、所定の領域内のピーク圧力またピーク歪みが生じる、患者固有の解剖学的モデル内の場所を予測することを含み得る。所定の領域内のピーク圧力またはピーク歪みの場所は、リスクの尺度を示し得る。ピーク圧力または歪みの場所と所定の領域内のピーク圧力または歪みの値の組合せは、リスクの尺度を示し得る。
【００６８】
患者が心臓伝導障害および/または不調を起こすリスクは、上述の判定の組合せを利用することによって定量化され得ることを諒解されよう。
【００６９】
随意に、この方法は、好ましくは、術前の、CTスキャン、MRI画像、心臓超音波画像など、心血管2Dまたは3D医用画像データに基づいて、患者固有の解剖学的モデルを推定するステップを含む。
【００７０】
随意に、この方法は、たとえば、パラメータ心臓モデルを使用して、解剖学的計測に基づいて、患者固有の解剖学的モデルを推定するステップを含む。
【００７１】
随意に、この方法は、機械的相互作用の尺度をユーザに報告するステップを含む。機械的相互作用の尺度は、たとえば、ディプレイ上に表示されてよく、ハードコピーなどに印刷されてもよい。患者が心臓伝導障害を起こすリスクの指示をユーザに報告することも可能である。
【００７２】
一態様によれば、経カテーテル心臓弁治療など、経カテーテル構造的心臓介入の結果として、血行動態不全(hemodynamic compromise)の尺度を予測するための方法が提供される。治療は、経カテーテル弁植込み/置換または経カテーテル弁修復であってよい。経カテーテル心臓弁は、たとえば、経カテーテル大動脈もしくは僧帽弁または三尖弁であってよい。この方法は、患者固有の心臓弁領域など、第1の血流経路内、およびLVOTまたは大動脈など、第2の血流経路内の心臓植込みに対する配置場所を含む患者固有の心臓領域を表す、画像など、患者固有のデータセットを提供するステップを含む。患者固有の心臓領域の表現は、患者固有の左心室および/もしくは心房および/もしくは大動脈またはその一部分を表し得る。この方法は、たとえば、心臓領域内の心臓植込みの形状および/または位置の予測によって、患者固有の心臓領域の変形表現内の血行動態不全の尺度を予測するステップを含む。この予測は、上記で説明したとの同様の方法で実行され得る。血行動作不全の予測された尺度に基づいて、植込みモデルに対応する実際の植込みが患者固有のデータセットに対応する患者の解剖領域内に実際に植込まれていた場合に患者が合併症を起こすリスクの尺度が判定され得る。
【００７３】
代替として、この方法は、最適な植込みサイズ、および随意にタイプ、ならびに/または位置を予測するステップを含み得る。植込みは、たとえば、経カテーテル僧帽弁(TMV)、もしく経カテーテル大動脈弁(TAV)、または経カテーテル三尖弁であってよい。
【００７４】
この方法は、第2の血流経路の閉鎖を予測するために使用される。その場合、仮想的に配置された植込みモデルおよび患者固有の心臓領域の変形表現から、患者固有の心臓領域の変形表現内の第2の血流経路の閉鎖の尺度が予測される。閉鎖の予測尺度に基づいて、植込みモデルに対応する実際の植込みが患者固有の心臓領域の表現に対応する患者の解剖領域内に実際に植え込まれていた場合に患者が合併症を起こすリスクの尺度が判定され得る。
【００７５】
この方法は、第1の血流経路の閉鎖を予測するために使用され得る。たとえば、弁尖が開いている状態で、たとえば、弁が十分に拡張していないか、または配置されていないことにより、弁の開放領域の低減が起こり得る。これは、弁を通じた血流の血圧低下(または圧較差)をもたらし得る。その場合、仮想的に配置された植込みモデルおよび患者固有の心臓領域の変形表現から、変形した患者固有の心臓領域内の第1の血流経路の閉鎖の尺度が予測される。閉鎖の予測尺度に基づいて、植込みモデルに対応する実際の植込みが患者固有の心臓領域の表現に対応する患者の解剖領域内に実際に植え込まれていた場合に患者が合併症を起こすリスクの尺度が判定され得る。
【００７６】
この方法は、第1の血流経路内の漏出を予測するために使用され得る。たとえば、弁尖が閉じている状態で、弁と周辺組織との間で、植込まれた弁の外部周囲の血液漏出が考えられる。代替として、または追加として、閉じた位置で、弁尖は完全に閉じず、植込まれた弁を通じて血液を漏出させる可能性がある。その場合、仮想的に配置された植込みモデルおよび患者固有の心臓領域の変形表現から、変形した患者固有の心臓領域内の第1の血流経路内の漏出の尺度が予測される。漏出の予測尺度に基づいて、植込みモデルに対応する実際の植込みが患者固有の心臓領域の表現に対応する患者の解剖領域内に実際に植え込まれていた場合に患者が合併症を起こすリスクの尺度が判定され得る。
【００７７】
心臓弁植込みおよび患者の心臓弁領域は、本発明の一例である。本発明は、ステントなど、他の植込みに適用されてもよい。以下は特に心臓弁植込みおよび患者の心臓弁領域について言及するが、これらの特徴および利点は心臓に対する他の植込みに適用されてもよいことを諒解されよう。したがって、本発明を理解するために、本明細書において心臓弁植込みおよび心臓弁領域について言及するが、これは、同様に、LAA、心房または心室の中隔欠損閉鎖を含めて、他の心臓植込みおよび/または他の心臓領域にも適用されることを諒解されよう。
【００７８】
随意に、この方法は、心周期の間の複数の瞬間に患者固有の心臓領域の表現を提供するステップと、複数の瞬間に血行動態不全の尺度を予測するステップとを含む。心臓の幾何学的形状は心周期の間に著しく変化することを諒解されよう。したがって、血行動態不全の尺度も心周期の間に同様に著しく変化し得る。したがって、心周期の間の複数の瞬間に血行動態不全の尺度を予測することは、血行動態不全の最小値および最大値の判定を可能にする。
【００７９】
随意に、第2の血流経路の閉鎖の尺度は、第2の血流経路の断面積である。たとえば、血流方向に実質的に直交する断面積は、閉鎖の信頼できる尺度であることが証明されている。植込みモデルの配置後の第2の血流経路の断面積を植込みモデルが配置されていない患者固有の心臓領域の表現内の第2の血流経路の断面積と比較することができる。これは、植込みの配置後の血流に利用可能な断面積の予測される変化に対する洞察を提供する。また、第2の血流経路の部分の容積縮小は、閉鎖を定量化するための良好な尺度であり得る。
【００８０】
随意に、第2の血流経路の閉鎖の尺度は、植込みモデルが配置されていない患者固有の心臓領域の表現内の第2の血流経路の断面積によって植込みモデルが分割されるときの第2の血流経路の断面積の比率である。これは、解剖学的構造の変形、たとえば、TMVRデバイスがLVOTを押すことによるLVOT領域の削減、およびデバイスの存在、たとえば、残りの領域が変形領域からデバイス占有の領域を差し引いたものであることを考慮に入れる。この比率は、植込み配置による断面積の予測される変化に対する洞察を提供する。
【００８１】
随意に、第1の血流経路の閉鎖の尺度は、たとえば、弁尖位置に照らした、第1の血流経路の断面積である。たとえば、血流方向に実質的に直交する断面積は、閉鎖の信頼できる尺度であることが証明されている。植込みモデルの配置後の第1の血流経路の断面積を、植込みモデルが配置されていない、患者固有の心臓領域の表現内の第1の血流経路の断面積と比較することができる。これは、植込みの配置後に血流に利用可能な断面積の予測される変化に対する洞察を提供する。また、第1の血流経路の部分の容量縮小は、閉鎖を量子化するための良好な尺度であり得る。
【００８２】
随意に、第1の血流経路の閉鎖の尺度は、植込みモデルが配置されていない、患者固有の心臓領域の表現における第1の血流経路の断面積によって植込みモデルが分割されるときの第1の血流経路の断面積の比率である。この比率は、植込み配置による断面積の予測される変化に対する洞察を提供する。
【００８３】
随意に、患者固有の心臓領域の表現は、心臓領域内の流圧をさらに含む。したがって、患者固有の心臓領域の表現の変形は、流圧を考慮して計算され得る。計算流体力学(CFD)を使用することも可能である。したがって、閉鎖および/または漏出が判定され得る。
【００８４】
随意に、この方法は、心臓弁植込みの少なくとも1つの弁尖の変位をシミュレートするステップを含む。血行動態不全の尺度、たとえば、第2の血流経路の閉鎖の尺度は、その場合、弁尖変位に基づいて予測されてもよい。
【００８５】
随意に、この方法は、デバイスと解剖学的構造の相互作用、および随意に、流体力による、少なくとも1つの自己弁尖の変位をシミュレートするステップを含む。血行動態不全の尺度、たとえば、第2の血流経路の閉鎖の尺度は、その場合、弁尖変位に基づいて予測されてもよい。
【００８６】
随意に、(植込みおよび/または自己弁の)弁尖の変位は、CFD、または流体構造連成(FSI:fluid structure interactions)を使用して計算され得る。たとえば、僧帽弁前尖はTMVRによって、LVOTに向かって変位するが、血流により心収縮の間にさらに移動することがある。これは、示唆されるようにモデル形成され得る。
【００８７】
随意に、第2の血流経路の閉鎖の尺度は、第2の血流経路における圧較差である。随意に、第1の血流経路の閉鎖の尺度は、第1の血流経路における圧較差である。随意に、第1の血流経路の閉鎖の尺度は、植込み、たとえば、弁にわたる圧較差(すなわち、弁が開いているときの弁にわたる非ゼロ圧力差)である。
【００８８】
随意に、第2の血流経路の閉鎖の尺度は、第2の血流経路における流量尺度である。随意に、流量尺度は、第2の血流経路における最大速度、または速度の大きさがしきい値を超えることによる第2の血流経路の断面部分の拡張である。随意に、第1の血流経路の閉鎖の尺度は、第1の血流経路における流力尺度である。随意に、流量尺度は、第1の血流経路における最大速度、または速度の大きさがしきい値を超えることによる第1の血流経路の断面部分の拡張である。
【００８９】
この方法は、心臓弁の経カテーテル治療の結果として、患者が、閉鎖および/または漏出などの血行動態不全を起こすリスクの尺度が術前に予測され得るという利点を提供することを諒解されよう。したがって、計画されたTAVIまたはTMVR処置手順が結果として血行力学的問題をもたらす可能性がどの程度あるかを予測することが可能である。
【００９０】
随意に、血行動態不全の尺度を予測するステップは、配置プロセスの間に血行動態不全の漸進的変化(evolution)を経時的に予測するステップを含む。第1の瞬間および第2の瞬間に血行動態不全の尺度を予測することが可能である。第1の瞬間は、植込みモデルが患者固有の解剖学的モデル内に完全に配置されるのに先立ってよい。第2の瞬間は、植込みモデルが患者固有の心臓領域の表現内に完全に配置された後であってよい。複数の第1の瞬間において血行動態不全の尺度を予測することも可能である。したがって、植込みモデルの配置の間の血行動態不全の時間の漸進的変化が予測され得る。随意に、配置後の血行動態不全の時間の漸進的変化も予測される。したがって、植込みの長期的な存在に起因する心臓の解剖学的構造変化による、心臓の再モデル形成を考慮に入れることができる。たとえば、治療から一週間後、一月後、また一年後の血行動態不全が予測され得る。
【００９１】
随意に、血行動態不全の尺度を予測するステップは、患者固有の心臓領域の表現内への植込みモデルの漸進的配置の一連の状況を予測するステップを含み得る。これらの状況は、配置の所定の量または比率ごとに漸進的に異なり得る。配置は、患者固有の心臓領域の表現内への植込みモデルの挿入を含み得る。この挿入は、血管に沿った植込みの虚脱モデルの移動を含み得る。一連の状況は、意図された配置位置までの挿入の漸進的に異なる位置の状況を含み得る。配置は、患者固有の心臓領域の表現内の植込みモデルの拡張を含み得る。一連の状況は、植込みモデルの斬新的に異なる拡張段階の状況を含み得る。一連の状況の各々の状況に対して、上記で説明したように血行動態不全の尺度が予測され得る。したがって、配置のすべての段階がモデル形成され得る。処理ユニットは、一連の状況のうち、その中で予測される血行動態不全が最上位の、たとえば、最高の閉鎖である状況を判定するように構成され得る。処理ユニットは、一連の状況のうち、その中で予測される機械的相互作用が、たとえば、血行力学的問題を予測するために、最上位、たとえば、最高である状況における血行動態不全の尺度を判定するように構成され得る。一連の状況は、複数の異なる配置場所に対して生成され得る。処理ユニットは、最適配置場所を選択するように構成され得る。
【００９２】
患者が血行力学的問題を起こすリスクは、上述の判定の組合せを利用することによって定量化され得ることを諒解されよう。
【００９３】
随意に、この方法は、X線、CTスキャン、MRI画像、心臓超音波画像など、およびそれらの組合せなど、好ましくは術前の、心血管2Dまたは3Dまたは4D医用画像データに基づいて患者固有の解剖学的モデルを推定するステップを含む。
【００９４】
随意に、この方法は、たとえば、パラメータ心臓モデルを使用して、解剖学的計測に基づいて、患者固有の解剖学的モデルを推定するステップを含む。
【００９５】
随意に、植込みモデルは、有限要素メッシュを含む。前記メッシュの各要素は、ノードのセットによって特徴付けられてよい。前記要素の隣接する要素は、前記要素と相互に共有されるノードを含み得る。前記要素は、材料に依拠するパラメータによって特徴付けられてよい。前記メッシュの各要素は、材料に依拠するパラメータにおいて前記メッシュの前記要素の隣接する要素とは異なり得る。
【００９６】
随意に、心臓領域の表現は、有限要素解剖学的モデルである。随意に、硬度要素が解剖学的モデルのメッシュの複数のノードに提供される。硬度要素は、前記メッシュの対応するノードに対して反力を誘導し、前記力は、前記ノードの変位または前記ノードと前記ノードの初期位置に等しいまたは非常に近い固定位置との間の距離に依存する。
【００９７】
随意に、この方法は、複数の異なる場所における、配置場所における、かつ/またはその付近の、患者固有の心臓領域の表現内への植込みモデルの配置の予測を含む。したがって、異なる場所の各々に対して、機械的相互作用の形状、位置、尺度、および/または閉鎖の尺度が予測され得る。したがって、植込みの複数の異なる場所に対するリスクを評価することが可能である。したがって、問題を起こす最低リスクに関連する植込みに対する場所を選択することもやはり可能である。そのような選択された場所は、TAVIまたはTMVR処置手順の術前計画において使用され得る。
【００９８】
随意に、この方法は、各々が対応する植込みの幾何学的および/または材料特性をモデル形成する複数の植込みモデル、および患者固有の心臓領域の表現内への植込みモデルの各々の仮想的配置に対する予測を提供するステップを含む。したがって、植込みモデルの各々に対して、機械的相互作用の形状、位置、尺度、および/または閉鎖の尺度が予測され得る。したがって、各複数の異なる植込みモデルに対するリスクを評価することが可能である。したがって、問題を起こす最低リスクに関連する植込みモデルを選択することが可能である。そのような選択された植込みモデルは、TAVIまたはTMVRまたはTTVR処置手順の術前計画において使用され得る。この方法は、経皮的植込み処置手順に対する複数の植込みモデルのうちの1つに対応する心臓弁植込みを選択するステップを含み得る。選択された植込みモデルに関連する心臓弁植込みは、経皮的植込み処置手順において患者が問題を起こすリスクを最低限に抑えるために使用され得る。複数の異なる場所における、配置場所における、かつ/その付近の患者固有の解剖学的モデル内への複数の植込みモデルの各植込みモデルの仮想配置を予測することもやはり可能であることを諒解されよう。したがって、植込みモデルは、その最適場所において各々比較され得る。
【００９９】
随意に、この方法は、結果をユーザに報告するステップを含む。これらの結果、たとえば、機械的相互作用の形状、位置、尺度、および/または閉鎖の尺度は、たとえば、ディスプレイ上に表示されてよく、ハードコピーなどに印刷されてよい、患者が問題を起こすリスクの指示をユーザに報告することもやはり可能である。
【０１００】
この方法に照らして、言及されたすべての態様、特徴、および選択肢は、システムおよびコンピュータプログラム製品に等しく適用され、逆もまた同様であることを諒解されたい。
【０１０１】
次に、本発明の実施形態について、添付の図面を参照しながら詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】システムの一例を示す図である。
【図２】システムの一例を示す図である。
【図３】システムの一例を示す図である。
【図４】システムの一例を示す図である。
【図５】システムの一例を示す図である。
【図６】システムの一例を示す図である。
【図７】方法の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０１０３】
図1は、心臓植込みを選択するためのシステム1の一例を示す。このシステムは、異なるサイズを有する一連の心臓植込みから最適サイズを有する心臓植込みを選択するように構成される。追加として、このシステムは、患者の中に植込むための選択された心臓植込みの最適配置位置を予測するように構成され得る。
【０１０４】
このシステムは、プロセッサ2を含む。プロセッサ2は、心臓領域の患者固有の3次元(3D)画像を表すデータ4を取得するように構成される。それに加えて、プロセッサ2は、第1の受信ユニット6を含み得る。この例では、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータ4は、たとえば、コンピュータ断層撮影法(CT)、または磁気共鳴画像法 (MRI)によって取得される3D医用画像を含む。心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータ4は、研究の対象となる患者の心臓領域の3D CT画像および/または3D MRI画像であってよい。第1の受信ユニット6は、医療撮像デバイス8から、かつ/またはデータベース10からデータ4を取得するように構成され得る。データ4は、インターネットなど、通信ネットワークを介して、たとえば、撮像デバイス8および/またはデータベース10から取得され得る。
【０１０５】
プロセッサ2は、異なるサイズを有する一連の心臓植込みを表すデータ12を取得するように構成される。一連の心臓植込みは、たとえば、複数の異なるサイズで提供される、たとえば、1つの製造会社からの第1のタイプの一連の心臓植込みを含み得る。一連の心臓植込みは、異なるサイズを有する、たとえば、複数の製造会社からの複数の異なるタイプの心臓植込みを含み得る。一連の心臓植込みは、異なるサイズを有する、第1のタイプの第1の一連の心臓植込み、および第2のタイプの心臓植込み(または、一連の心臓植込み)を含み得る。プロセッサ2は、ここで、異なるサイズを有する一連の心臓植込みを表すデータ12を、たとえば、データ16から取得するための第2の受信ユニット14を含む。異なるサイズを有する一連の心臓植込みを表すデータ12は、植込みのタイプの指示および植込みのサイズの指示を含み得る。植込みは、直径など、横寸法の点で異なり得ることを諒解されよう。植込みは、長さなど、縦寸法の点で異なることもあり得る。
【０１０６】
プロセッサ2は、心臓領域内に配置されるときに事前定義された基準に最も良く整合する心臓植込みの最適サイズを予測するように構成される。随意に、プロセッサ2は、心臓領域内の選択された心臓植込みの最適位置を予測するようにやはり構成される。
【０１０７】
事前定義された基準は、患者の実際の心臓領域内の実際の植込みの配置の間および/またはその後の合併症の最低リスクであってよい。合併症は、たとえば、機械的合併症(圧力、歪み、機械的圧力、接触域など)、電気的合併症(電気伝導問題など)、水力学的合併症(血流、漏出、逆流など)、植込みの誤留置のリスクなどであってよい。基準は、たとえば、植込みと心臓領域との間の最適相互作用に関連付けられ得る。相互作用は、接触圧、歪み、接触域などの機械的相互作用;漏出;逆流;心臓伝導障害;植込み誤留置のリスクなどのうちの少なくとも1つであってよい。事前定義された基準は、所与の心臓領域に対する心臓植込みサイズの最良の全体的な整合であることもやはり考えられる。特に、心臓領域内の前の心臓植込みの多数の臨床データを比較するとき、所定の心臓領域に対して、臨床データ内で遭遇するすべての潜在的な合併症に照らして、最良の平均サイズ、および随意に位置が判定され得る。
【０１０８】
この例では、処理ユニットは、第3の受信ユニット18を含む。第3の受信ユニット18は、適用されることになる事前定義された基準のユーザ選択を受信するように構成される。第3の受信ユニット18は、ユーザインターフェース20に結合され得る。ユーザインターフェースは、複数の基準をユーザに選択可能に提示し、ユーザが適用されることになる基準を選択することを可能にし得る。プロセッサ2は、ユーザ選択が存在しない場合、デフォルトの事前定義された基準を選択するように構成されることがやはり可能である。第3の受信ユニット18は省略され、プロセッサは、所定の事前定義された基準を使用するように、かつ/または、たとえば、規則に基づいて、基準を選択するように構成されることもやはり可能である。
【０１０９】
図1の例では、プロセッサ2は、心臓領域内に配置されるときに事前定義された基準に最も良く整合する心臓植込みの最適サイズを予測するように構成される。それに加えて、処理ユニット2は、データベース24に問い合わせるように構成された問合せユニット22を含む。データベース24は、複数の記録26を含む。各記録26は、心臓領域の3次元画像、ならびにその一連の心臓植込みのうちの1つの心臓植込みの関連するサイズ、および随意に位置を表すデータを含む。各記録26はまた、基準のうちの1つまたは複数に対する準拠を表すデータを含み得る。問合せユニット22は、たとえば、極勾配ブースティングを使用して、第1の受信ユニットによって取得される心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータ4に最も近く整合する心臓領域の3次元画像を表すデータを含む記録26を判定するためにデータベース24に問い合わせるように構成される。本明細書で、問合せユニットは、事前定義された基準(たとえば、特定の基準が選択されていない場合、最良の全体的な整合)を考慮に入れることができる。この最も近く整合する記録が見出されると、問合せユニット22は、心臓植込みのサイズ、および随意に位置を表すデータをこの記録から抽出する。プロセッサ2は、心臓領域内に配置されるときに事前定義された基準に最も良く整合する心臓植込みの最適サイズに対する予測としてこのサイズを使用する。この予測は、たとえば、ユーザインターフェースを介して、かつ/または、たとえば、電子メールユニットなどのメッセージングユニットなど、通信ユニット27を介して、ユーザに認識可能にされ得る。
【０１１０】
データベース24は、それぞれの患者固有の臨床データに関連する記録26、および/または模擬データに関連する記録を含み得る。データベース24は、スケーリング、ヒストグラムの修正など、補強技法を他の記録に適用することによって取得された記録を含み得る。
【０１１１】
図2は、心臓植込みを選択するためのシステム1の別の例を示す。図2のシステムは、図1に照らして説明したようなシステムと非常に類似している。
【０１１２】
図2の例では、プロセッサ2は、心臓領域内に配置されるときに事前定義された基準に最も良く整合する心臓植込みの最適サイズを予測するように構成される。それに加えて、処理ユニット2は、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータ4に基づいて、第1のパラメータモデルに対するパラメータ値を判定し、患者固有の心臓領域のモデル表現を提供するように構成された判定ユニット28を含む。したがって、判定ユニット28は、第1のパラメータモデルの1つまたは複数のパラメータ値として心臓領域の患者固有の3次元画像を集約する。事前定義された基準は第1のパラメータモデルのパラメータであってもよいことを諒解されよう。特定の基準が選択されない場合、基準は第1のパラメータモデルのパラメータでなくてよく、デフォルト基準、たとえば、最良の全体的な整合が使用されてよい。
【０１１３】
プロセッサ2は、モデル形成ユニット30を含む。モデル形成ユニット30は、第2のパラメータモデルを含む。第2のパラメータモデルは、心臓植込みの最適サイズ、および随意に最適位置を予測するために、第1のパラメータモデルのパラメータ値を利用する。
【０１１４】
図3は、心臓植込みを選択するためのシステム1の別の例を示す。図3のシステムは、図1および図2に照らして説明したシステムと非常に類似している。
【０１１５】
図3の例では、プロセッサ2は、心臓領域内に配置されるときに事前定義された基準に最も良く整合する心臓植込みの最適サイズを予測するように構成される。それに加えて、処理ユニット2は、人工知能デバイス32を含む。処理ユニット2は、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを人工知能デバイス32内に入力するように構成される。たとえば、研究の対象となる患者の心臓領域の3D CT画像および/または3D MRI画像が人工知能デバイス32内に入力される。人工知能デバイス32は、その一連の心臓植込みのうちのその心臓植込みの最適サイズ、および随意に最適位置の予測を出力するように構成される。事前定義された基準が人工知能デバイス内に入力されてもよいことを諒解されよう。特定の基準が選択されない場合、基準は人工知能デバイス内に入力されなくてよく、デフォルト基準、たとえば、最良の全体的な整合が使用され得る。
【０１１６】
図1、図2、および図3に関して説明したシステムは組み合わされてよいことを諒解されよう。たとえば、図2のシステムでは、第1のパラメータモデルに対するパラメータ値は、たとえば、複数の記録を含むデータベースに問い合わせることによって判定されてよく、各記録は、心臓領域の3次元画像および関連するパラメータ値を表すデータを含む。第1のパラメータモデルに対するパラメータ値は、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを、パラメータ値を出力するように構成された人工知能デバイス内に入力することによって、判定されることも可能である。
【０１１７】
これらのシステムは段階的な手法を適用し得ることをやはり諒解されよう。たとえば、問合せユニット22は、第1のステップにおいて、データ4に最も近く整合する心臓領域の3次元画像を表すデータを含む記録26のセットを判定するためにデータベース24に問合せ、第2のステップにおいて、事前定義された基準に最も近く整合する記録を判定するために記録のセットに問い合わせることができる。
【０１１８】
予測することは、人口統計データ、既知の病状、薬剤使用など、患者に関するメタデータにさらに基づいてよい。
【０１１９】
図3に関して説明したシステム1は、たとえば、図7で解明されるように、以下のように使用され得る。
【０１２０】
ステップ201において、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータ4、ここでは、複数のCT画像が提供される。ステップ202において、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータ4が3D CT画像に変換される。ステップ203において、データ4が人工知能デバイス、ここでは、深層学習デバイス内に入力される。ステップ204において、人工知能デバイスは、3D CT画像内の複数のランドマークを判定する。ステップ205において、それらのランドマークを表すデータが人工知能デバイス内に入力される。ステップ206において、人工知能デバイスは、CT画像に従って心臓領域内に植え込まれることになる心臓植込みの最適サイズの予測を出力する。
【０１２１】
図1、図2、および図3のシステムは術前計画において使用され得ることを諒解されよう。そのようなシステムを使用して、複数のサイズの植込みのうちのどのサイズの植込みが成功する最良のチャンス、たとえば、最良の適合、および/または患者が合併症を起こす最低リスクを有するかが判定され得る。次いで、予測される植込みに対応する心臓植込みが、実生活の経皮的植込み処置手順のために選択され得る。
【０１２２】
図4、図5、および図6は、構造的心臓介入の際またはその後に生じる合併症のリスクを推定するためのシステム101の一例を示す。システム101は、プロセッサ102を含む。プロセッサは、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータ4を取得するように構成された第1の受信ユニット106を含む。この例では、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータ4は、たとえば、コンピュータ断層撮影法(CT)、または磁気共鳴画像法 (MRI)によって取得された3D医用画像を含む。心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータ4は、研究の対象となる患者の心臓領域の3D CT画像および/または3D MRI画像であってよい。第1の受信ユニット106は、医療撮像デバイス8から、かつ/またはデータベース10からデータ4を取得するように構成され得る。データ4は、インターネットなどの通信ネットワークを介して、たとえば、撮像デバイス8および/またはデータベース10から取得され得る。
【０１２３】
システム101は、患者の心臓領域内に植え込まれることになる心臓植込みのサイズ、および随意にタイプを表すデータを、たとえば、データベース16から取得するように構成された第2の受信ユニット114を含む。
【０１２４】
システム101は、予測ユニット140を含む。予測ユニット140は、心臓植込みと心臓領域との間の相互作用を予測するように構成される。この相互作用は、接触圧、歪み、接触域などの機械的相互作用;漏出;逆流;心臓伝導障害;植込み誤留置のリスクなどのうちの少なくとも1つであってよい。
【０１２５】
予測ユニット140は、図4で分かるように、データベース24に問い合わせるように構成された問合せユニット122を含み得る。データベース24は、複数の記録26を含む。各記録26は、心臓領域の3次元画像を表すデータ、心臓植込みの関連するサイズ、および随意にタイプ、ならびに相互作用を含む。問合せユニット122は、心臓領域の3次元画像を表すデータ、ならびに第1の受信ユニットによって取得される心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータ4に最も近く整合する心臓植込みおよび意図される心臓植込みのサイズ、および随意にタイプを含む記録26を判定するためにデータベース24に問い合わせるように構成される。この最も近く整合する記録が見出されると、問合せユニット122は、相互作用を表すデータをこの記録から抽出する。プロセッサ2は、意図される心臓植込みと研究の対象となる患者の心臓領域との間の相互作用に対する予測としてこのデータを使用する。
【０１２６】
予測ユニット140は、図5で分かるように、心臓領域の患者固有の3次元画像、ならびに意図される心臓植込みのサイズ、および随意にタイプを表すデータ4に基づいて、第1のパラメータモデルに対するパラメータ値を判定し、患者固有の心臓領域のモデル表現および植込み組合せを提供するように構成された判定ユニット128を含み得る。予測ユニット140は、モデル形成ユニット130を含む。モデル形成ユニット130は、第3のパラメータモデルを含む。第3のパラメータモデルは、意図される心臓植込みと研究の対象となる患者の心臓領域との間の相互作用を予測するために、第1のパラメータモデルのパラメータ値を利用する。
【０１２７】
予測ユニット140は、図6で分かるように、人工知能デバイス132を含む。処理ユニット2は、心臓領域の患者固有の3次元画像、ならびに意図される心臓植込みのサイズ、および随意にタイプを表すデータを人工知能デバイス132内に入力するように構成される。人工知能デバイス132は、意図される心臓植込みと研究の対象となる患者の心臓領域との間の相互作用の予測を出力するように構成される。
【０１２８】
意図される心臓植込みと研究の対象となる患者の心臓領域との間の相互作用の予測は、構造的心臓介入の際またはその後に生じる合併症の推定されるリスクに対する尺度である。相互作用および/または推定されるリスクに対する尺度は、たとえば、ユーザインターフェースを介して、かつ/または、たとえば、電子メールユニットなどのメッセージングユニットなど、通信ユニット127を介して、ユーザに認識可能にされ得る。
【０１２９】
図4、図5、および図6に関して説明したシステムは、組み合わされてよいことを諒解されよう。
【０１３０】
図4、図5、および図6のシステムは、術前計画において使用され得ることを諒解されよう。心臓植込みを表すデータは、異なる心臓植込みに関する場合があることを諒解されよう。各植込みは、心臓植込みの幾何学的および/または材料特性を表し得る。植込みはたとえば、サイズ、ブランド、構造、材料などの点で異なり得る。患者が合併症を起こすリスクの尺度は、植込みの各々に対して判定され得る。この分析から、複数の植込みのうちのどの1つが、患者が合併症を起こす最低リスクを有することに関連しているかが判定され得る。次いで、患者が合併症を起こす最低の関連リスクを有する植込みに対応する心臓植込みが実生活の経皮的植込み処置手順のために選択され得る。
【０１３１】
図1から図6に照らして説明した、システム1、101は、構造的心臓介入を計画するために使用されてもよい。第1の受信ユニット6、106は、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得し得る。第2の受信ユニット14、114は、患者の心臓領域内に埋め込まれることになるサイズ、および随意にタイプなど、心臓植込みを表すデータを取得し得る。システム1、101は、たとえば、心臓植込み配置および心臓領域の変形の結果として、心臓領域内の心臓植込みの配置形状を予測し得る。問合せユニット22、122は、複数の記録26を含むデータベース24に問い合わせることができ、各記録は、心臓領域の3次元画像、心臓植込み、および心臓植込みの配置形状を表すデータを含む。判定ユニット28、128は、患者固有の心臓領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値および植込み組合せを判定することができ、モデル形成ユニット30、130は、心臓植込みの配置形状を予測するためにこれらのパラメータ値を第3のパラメータモデル内で使用し得る。心臓領域の患者固有の3次元画像および心臓植込みを表すデータが、心臓植込みの配置形状の予測を出力するように構成され得る人工知能デバイス32、132内に入力され得る。配置形状の予測は、たとえば、心臓領域の患者固有の3次元画像の、たとえばビュー上のオーバーレイとして、通信ユニット27、127によってユーザに提示され得る。
【０１３２】
随意に、システム1、101は、データベースが所定の類似性しきい値よりも良く患者固有のデータに整合する記録を含むかどうかを検査するように構成された検査ユニット40、140を含む。システム1、101はまた、そのような記録が見出されない場合、患者固有の心臓領域内の心臓植込みの配置形状を計算するように構成された計算ユニット42、142を含み得る。計算することは、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータに基づいて、患者固有の心臓領域を表す患者固有の3次元解剖学的モデルを取得することであって、前記患者固有の解剖学的モデルが有限要素メッシュを含む、取得することを含み得る。計算することは、心臓植込みの有限要素表現を表す植込みモデルを取得することを含み得る。計算することは、前記植込みモデルを前記患者固有の解剖学的モデル内に仮想的に配置することを含み得る。計算することは、随意に、植込みモデルの複数の配置場所における心臓植込みの配置形状を計算することを含み得る。
【０１３３】
図1から図6に照らして説明したシステム1、101は、ネオLVOT領域を判定するために使用されてもよい。第1の受信ユニット6、106は、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータを取得し得る。第2の受信ユニット14、114は、患者の僧帽弁輪領域内に植え込まれることになる、サイズ、および随意にタイプなど、僧帽弁植込みを表すデータを取得し得る。システム1、101は、たとえば、僧帽弁植込み配置および僧帽弁輪領域の変形の結果として、僧帽弁輪領域内の僧帽弁植込みの配置形状を予測し得る。問合せユニット22、122は、複数の記録26を含むデータベース24に問い合わせることができ、各記録は、僧帽弁輪領域の3次元画像および僧帽弁植込みの関連する配置形状を表すデータを含む。判定ユニット28、128は、患者固有の僧帽弁輪領域のパラメータモデル表現に対するパラメータ値および僧帽弁植込み組合せを判定することができ、モデル形成ユニット30、130は、配置される僧帽弁植込み形状を予測するために第3のパラメータモデル内でパラメータ値を使用し得る。僧帽弁輪領域の患者固有の3次元画像および僧帽弁植込みを表すデータは、僧帽弁植込みの配置形状の予測を出力するように構成され得る人工知能デバイス32、132内に入力され得る。配置形状の予測は、たとえば、僧帽弁輪領域の患者固有の3次元画像の、たとえばビュー上のオーバーレイとして、通信ユニット27、127によってユーザに提示され得る。この方法は、僧帽弁輪領域の患者固有の3次元画像および僧帽弁植込みの予測される配置形状から、たとえば、僧帽弁輪領域の患者固有の3次元画像、たとえば、そのビュー上の、僧帽弁植込みの予測される配置形状のオーバーレイから、ネオLVOT領域を判定するように構成されたネオLVOTユニット44、144を含み得る。
【０１３４】
随意に、システム1、101は、データベースが所定の類似性しきい値よりも良く患者固有のデータに整合する記録を含むかどうかを検査するように構成された検査ユニット40、140を含む。システム1、101はまた、そのような記録が見出されない場合、患者固有の心臓領域内の心臓植込みの配置形状を計算するように構成された計算ユニット42、142を含み得る。
【０１３５】
計算することは、僧帽弁輪領域の患者固有の3次元画像を表すデータに基づいて、患者固有の僧帽弁輪領域を表す患者固有の3次元解剖学的モデルを取得することであって、前記患者固有の解剖学的モデルが有限要素メッシュを含む、取得することを含み得る。計算することは、僧帽弁植込みの有限要素表現を表す僧帽弁植込みモデルを取得することを含み得る。計算することは、前記僧帽弁植込みモデルを前記患者固有の解剖学的モデル内に仮想的に配置することを含み得る。計算することは、配置された僧帽弁植込みモデルと患者固有の解剖学的モデルとの間の相互作用を計算することを含み得る。計算することは、計算された相互作用に基づいて、僧帽弁植込みの配置形状、および随意に位置を判定することを含み得る。
【０１３６】
心臓領域の3次元画像および心臓領域内の心臓植込みの関連する配置形状を表すデータを含む記録が生成される。記録は、データベース24内に記憶され得る。
【０１３７】
図1から図6に照らして説明したシステム1および101に照らして、プロセッサ2、102は、ネットワークを介して、心臓領域の患者固有の3次元画像を表すデータをユーザデバイスから受信し、判定されたサイズまたは相互作用および/もしくはリスクを表すデータをユーザデバイスに送信するように構成されたネットワークサーバによって含まれ得ることを諒解されよう。
【０１３８】
本明細書において、本発明の実施形態の特定の例を参照しながら本発明について説明した。しかしながら、本発明の本質から逸脱せずに、様々な修正および変更がこれらに関して行われてよいことは明らかであろう。明快、および簡潔な説明のために、特徴は、本明細書において、同じまたは別個の実施形態の一部として説明されているが、これらの別個の実施形態において説明した特徴のすべてまたはいくつかの組合せを有する代替実施形態がやはり想定され得る。
【０１３９】
プロセッサは、場合によっては、ソフトウェアコード部分を含む専用電子回路として実施され得ることを諒解されよう。プロセッサは、コンピュータ、タブレットまたはスマートフォンなど、プログラマブル装置のメモリ上で実行され、たとえば、その中に記憶される、ソフトウェアコード部分として実施されてもよい。
【０１４０】
図面を参照しながら説明した本発明の実施形態は、コンピュータ装置、およびコンピュータ装置内で実行されるプロセスを含むはが、本発明は、コンピュータプログラム、特に、本発明を実現するように適合された、キャリア上のまたはその中のコンピュータプログラムに及び得る。プログラムは、ソースもしくはオブジェクトコードの形態で、または本発明に従ってプロセスの実装形態において使用するのに適した任意の他の形態であってよい。キャリアは、プログラムを搬送することが可能な任意のエンティティまたはデバイスであってよい。
【０１４１】
たとえば、キャリアは、ROM、たとえば、CD ROMもしくは半導体ROM、またはたとえば、フロッピーディスクもしくはハードディスクなどの、磁気記録媒体など、記憶媒体を含み得る。さらに、キャリアは、電子ケーブルもしくは光ケーブルを介して、または無線もしくは他の手段によって、たとえば、インターネットまたはクラウドを介して伝達され得る、電気信号または光信号など、伝達性キャリアであってよい。
【０１４２】
プログラムがケーブルまたは他のデバイスもしくは手段によって直接伝達され得る信号内で実施されるとき、キャリアは、そのようなケーブルまたは他のデバイスもしくは手段によって構成され得る。代替として、キャリアは、プログラムが埋め込まれた集積回路であってよく、集積回路は、関連するプロセスを実行するように、またはその実行において使用するように適合される。
【０１４３】
しかしながら、他の修正、改変、および代替もやはり可能である。したがって、明細書、図面、および例は、限定的な意味ではなく、例示的な意味で考慮されるべきである。
【０１４４】
明快および簡潔な説明のために、特徴は、本明細書において、同じまたは別個の実施形態の一部として説明されているが、本発明の範囲は、説明した特徴のすべてまたはいくつかの組合せを有する実施形態を含み得ることを諒解されよう。
【０１４５】
請求項において、括弧内に置かれたいずれの参照番号も請求項を限定すると見なされるべきではない。「備える」という用語は、請求項で列挙されるステップ以外の他の特徴またはステップの存在を除外しない。さらに、「a」および「an」いう用語は、「1つのみ」に限定されると解釈されるべきではなく、代わりに、「少なくとも1つの」を意味するとして使用され、複数を排除しない。いくつかの方策が互いに異なる請求項において列挙されるという単なる事実は、これらの方策の組合せが利点として使用され得ないことを示すものではない。
【符号の説明】
【０１４６】
1  システム
2  プロセッサ、処理ユニット
4  データ
6  第1の受信ユニット
8  医療撮像デバイス、撮像デバイス
10  データベース
12  データ
14  第2の受信ユニット
16  データ
18  第3の受信ユニット
20  ユーザインターフェース
22  問合せユニット
24  データベース
26  記録
27  通信ユニット
28  判定ユニット
30  モデル形成ユニット
32  人工知能デバイス
40  検査ユニット
42  計算ユニット
44  ネオLVOTユニット
101  システム
102  プロセッサ
106  第1の受信ユニット
114  第2の受信ユニット
122  問合せユニット
127  通信ユニット
128  判定ユニット
130  モデル形成ユニット
132  人工知能デバイス
140  予測ユニット、検査ユニット
142  計算ユニット
144  ネオLVOTユニット
【図１】
2021518235.tif 000003
【図２】
2021518235.tif 000004
【図３】
2021518235.tif 000005
【図４】
2021518235.tif 000006
【図５】
2021518235.tif 000007
【図６】
2021518235.tif 000008
【図７】
2021518235.tif 000009
【国際調査報告】
2021518235.tif 000010
2021518235.tif 000011
2021518235.tif 000012
2021518235.tif 000013