(57)【要約】  被験者上の心電図(ECG)電極からの測定データを処理するためのコンピュータ実施方法。本方法は、被験者の胴体の3D解剖モデルを得ることと、被験者の胴体の3次元画像を得ることとを含む。3次元画像は3次元モデルと位置合わせされる。3次元モデルにおける各電極の位置が3次元画像から決定される。3次元モデルにおける電極の位置は、心臓組織を通じて電気的活動の分布、変動および/または動きを推定するために用いられる。【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者上の心電図(ECG)電極からの測定データを処理するためのコンピュータ実施方法であって、コンピュータが、
前記被験者の胴体の3次元(3D)解剖モデルを得るステップと、
前記電極の位置情報を含む、前記被験者の前記胴体の3次元画像を得るステップと、
前記3次元画像および前記3次元モデルを位置合わせするステップと、
前記3次元画像から前記3次元モデルにおける各電極の位置を決定するステップと、
心臓組織を通じた電気的活動の分布、変動および/または動きを推定するために、前記3次元モデルにおける前記電極の前記位置を用いるステップと、
を含む、コンピュータ実施方法。
【請求項２】
前記3次元画像は3Dカメラを用いて得られる、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
MRI、CT、PET-CT、超音波等の医用画像診断システムから前記被験者の前記胴体の3次元モデルが導出される、請求項1または2に記載の方法。
【請求項４】
前記被験者の前記胴体の前記3次元モデルは、胴体の複数の異なる3次元モデルを含むデータベースから得られる、請求項1、2または3に記載の方法。
【請求項５】
前記データベース内の前記3次元モデルは、性別、年齢、体重、身長、胸囲、体型およびボディマスインデックスのうちの少なくとも1つにおいて異なる被験者を表す、請求項4に記載の方法。
【請求項６】
前記3次元画像を、前記データベースに記憶された1つまたは複数の3次元モデルと比較するステップと、
前記3次元画像に最も良好に対応する前記3次元モデルを選択するステップと、
を含む、請求項4または5に記載の方法。
【請求項７】
前記位置合わせするステップは、前記3次元画像と前記3次元モデルとの間の距離を最小にするステップを含む、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3次元画像を前記得られた3次元モデルに対しスケーリングし、かつ/または前記得られた3次元モデルを前記3次元画像に対しスケーリングするステップを含む、請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
性別、年齢、体重、身長、胸囲、体型およびボディマスインデックスのうちの1つまたは複数の被験者固有の値に基づいて、前記得られた3次元モデルにおける心臓の位置および/または向きを変更するステップを含む、請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記3次元画像から各電極の識別情報を決定するステップを更に含む、請求項1から9のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記識別情報は、色、形状、数またはコードのうちの1つである、請求項10に記載の方法。
【請求項１２】
複数の電極の各々の位置を検出し、前記検出された電極位置を所定の電極位置と比較し、前記電極が、正しい所定の位置に概ね位置決めされているか否かを判断するステップを更に含む、請求項1から11のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
電極がスワップされた位置に位置決めされているか否かを判断するステップを更に含む、請求項12に記載の方法。
【請求項１４】
スワップされた電極の信号を戻すようにスワップするステップを更に含む、請求項13に記載の方法。
【請求項１５】
前記電極が所望の位置に位置決めされているか否かを示すことを含む、請求項1から14のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記所望の位置に対し電極を再位置決めするための方向および/または距離を示すステップを更に含む、請求項15に記載の方法。
【請求項１７】
前記被験者の顔に関する画像データを前記3次元画像から除去するステップを更に含む、請求項1から16のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
被験者上の心電図(ECG)電極からの測定データを処理するためのシステムであって、
前記被験者の胴体の3次元(3D)解剖モデルを得るためのモデル入力ユニットと、
前記被験者の前記胴体の3次元画像を得るための画像入力ユニットと、
プロセッサであって、
前記3次元画像を前記3次元モデルと位置合わせし、
前記3次元画像から前記3次元モデルにおける各電極の位置を決定し、
心臓組織を通じた電気的活動の分布、変動および/または動きを推定するために、前記3次元モデルにおける前記電極の前記位置を用いる
ように構成される、プロセッサと、
を備える、システム。
【請求項１９】
前記3次元画像を提供するための3Dカメラを更に備える、請求項18に記載のシステム。
【請求項２０】
前記プロセッサは、胴体の複数の異なる3次元モデルを含むデータベースから、前記被験者の前記胴体の前記3次元モデルを得るように構成される、請求項18または19に記載のシステム。
【請求項２１】
前記データベース内の前記3次元モデルは、性別、年齢、体重、身長、胸囲、体型およびボディマスインデックスのうちの少なくとも1つにおいて異なる被験者を表す、請求項20に記載のシステム。
【請求項２２】
前記プロセッサは、
前記3次元画像を、前記データベースに記憶された1つまたは複数の3次元モデルと比較し、
前記3次元画像に最も良好に対応する前記3次元モデルを選択する、
ように更に構成される、請求項20または21に記載のシステム。
【請求項２３】
前記プロセッサは、前記3次元画像を前記得られた3次元モデルに対しスケーリングし、かつ/または前記得られた3次元モデルを前記3次元画像に対しスケーリングするように更に構成される、請求項18から22のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２４】
前記プロセッサは、性別、年齢、体重、身長、胸囲、体型およびボディマスインデックスのうちの1つまたは複数の被験者固有の値に基づいて、前記得られた3次元モデルにおける心臓の位置および/または向きを変更するように更に構成される、請求項18から23のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２５】
前記3次元画像および/または3次元モデルに関して電極位置を表示するための表示手段を更に備える、請求項18から24のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２６】
コンピュータ実施可能命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ実施可能命令は、プログラム可能なコンピュータによって実施されると、コンピュータに、
被験者の胴体の3次元(3D)解剖モデルを処理させ、
前記被験者の前記胴体の3次元画像を処理させ、
前記3次元画像を前記3次元モデルと位置合わせさせ、
前記3次元画像から前記3次元モデルにおける各電極の位置を決定させ、
心臓組織を通じた電気的活動の分布、変動および/または動きを推定するために、前記3次元モデルにおける前記電極の前記位置を用いさせる、
非一時的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心電図(ECG)の技術に関する。より詳細には、本発明は、ESG測定を用いて心臓のモデルを生成することに関する。より詳細には、本発明は、心臓組織を通じた電気的活動の分布、変動および/または動きの推定に関する。より詳細には、本発明は、心機能不全の場所を特定すること、例えば、ECG測定値に基づいて、心室性期外収縮(PVC)頻拍(VT)、心房頻拍(AT)、ウォルフパーキンソンホワイト症候群(WPW)および心臓伝達障害の根源の場所を特定することに関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明者らは、これまで、例えば、心臓の活性化シーケンス(activation sequence)および/または他のパラメータが体表面心電図から推定される、いわゆる逆計算に進歩をもたらした。心筋の電気的活動の逆イメージングについては、例えば、米国特許出願公開第2012-0157822号に記載されている。
【０００３】
本発明者らは、標準的な12誘導ECGのみを用いて患者のPVCの根源の場所を定量的に特定する、本明細書において心臓等時線位置特定システム(CIPS:Cardiac Isochrone Positioning System)と呼ばれるコンピュータプログラムを考案した。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許出願公開第2012-0157822号
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
CIPSは、胸壁上の任意の電極位置を用いることができ、したがって、誤配置される電極は存在しない。一方、電極の厳密な場所は、CIPSの結果にとって重要である。したがって、本発明者らは、ECG電極の場所を特定するCIPS内に組み込まれる3次元(3D)カメラソフトウェアを開発した。
【０００６】
正確な電極位置は、心臓等時線位置特定システムによって必要とされる。したがって、3Dカメラに基づくシステムが、電極の場所を特定するために開発された。
【０００７】
3Dカメラは、取り付けられたECG電極を用いて被験者の胴体の3D画像を取得するのに用いられる。ソフトウェアは、3D量的画像を被験者固有の電極胴体モデルに変換する。これらの胴体モデルは、電極誤配置のための客観的基準を得るようにスケーリングされた。
【０００８】
3Dカメラコンピュータソフトウェアは、例えば、12誘導ECG電極の誤配置を自動的にかつ迅速に検出する。
【０００９】
本発明は、被験者上の心電図(ECG)電極からの測定データを処理するためのコンピュータ実施方法に関する。本方法は、被験者の胴体の3次元(3D)解剖モデルを得ることを含む。好ましくは、解剖モデルは、外面情報と、心臓および肺等の内部構造における位置情報との双方を含む。被験者の胴体の3次元解剖モデルは、例えば、MRI、CT、PET-CT、超音波等の医用画像診断モダリティから、または以下で示すようなモデルデータベースから導出することができる。
【００１０】
本方法は、電極の位置情報を含む被験者の胴体の3次元写真等の3次元画像を得ることも含む。3次元画像は、被験者の胴体の外面の3次元表現を含む。3次元画像は、胴体の外面上に位置決めされた電極に関する位置情報も含む。3次元画像は、3Dカメラを用いて得ることができる。3次元画像は、例えば、3次元写真またはビデオ記録とすることができる。電極の位置情報は、3次元画像において可視の電極から形成または導出することができる。3次元画像は3次元モデルと位置合わせされる。位置合わせは、3次元画像と3次元モデルとの間の距離を最小にすることを含むことができる。位置合わせは、3次元画像および/または3次元モデルの並進および/または回転を伴うことができる。任意選択で、3次元画像は、3次元モデルに対しスケーリングされ、かつ/または3次元モデルは3次元画像に対しスケーリングされる。ほとんどの用途の場合に、3D画像および3Dモデルは患者の胴体を表す。
【００１１】
3次元モデルにおける各電極の位置は、重ね合わされた3次元画像における各電極の位置から決定される。3次元モデルにおける電極の位置を用いて、心臓組織を通じた電気的活動の分布、変動および/または動きが推定される。
【００１２】
本発明の一態様によれば、3次元モデルにおける各電極の位置が、位置合わせされた3次元画像から決定される。3次元モデルにおける電極の位置は、心臓組織を通じた電気的活動の分布、変動および/または動きを推定するために用いられる。
【００１３】
特に、等価な二重層モデルと併せた、最も高速なルートアルゴリズムは、特に心臓の完全な画像の心筋、ならびに心臓の外側(心外膜)および内側(心内膜)の双方にある対象の特定領域、またはその双方の、電気的活動(活性化、復元)のいわゆる逆機能イメージングを可能にする。最も高速なルートアルゴリズムと同等の結果をもたらすことができるアルゴリズムとして、高速マーチングアルゴリズム、最短経路アルゴリズム、イオン運動モデルまたはセルラオートマトンモデルを用いることができる。これについては、例えば、参照により本明細書に援用される米国特許出願公開第2012/01257822号に記載されている。
【００１４】
ECGは、本明細書において、心筋の実際の電気的活動を(好ましくは非侵襲的に)心臓の測定または導出された(電気的活動)と相関付ける任意の方法として定義される。従来の心電図の場合、体表面上の電極間の電位の差異が、心臓の電気的活動に相関付けられる。導出されたECGも他の方法で(例えば、いわゆるICD(植え込み型除細動器)によって行われる測定によって)得ることができる。そのような機能画像を得るために、電気的活動の動きの推定を提供しなくてはならない。
【００１５】
任意選択で、被験者の胴体の3次元解剖モデルは、データベースからの選択によって決定される。それに加えて、胴体の複数の3次元解剖モデルを含むデータベースが提供される。3Dモデルは、胴体の形状を含むことができ、任意選択で、胴体における、肺、心臓、血液腔、胸郭、脂肪および任意の他の関連組織のうちの1つまたは複数の形状を含む。3D解剖モデルは互いに異なる。3D解剖モデルは、様々な可能な被験者を表すことができる。3D解剖モデルは、例えば、異なる性別、年齢、体重、身長、胸囲、体型(frame size)、ボディマスインデックス(BMI)等の被験者を表すことができる。3D解剖モデルは、血圧等の医療判断基準の観点からも異なる場合がある。データベース内の各3D解剖モデルは、それぞれの基準被験者から、例えば、MRI、CT、PET-CT、超音波等の医用画像診断モダリティにより導出することができることが理解されよう。データベース内のいくつかまたは全ての3D解剖モデルが、架空の基準患者の架空のレンダリングであることも可能である。
【００１６】
そして、本方法は、データベース内の複数の3D解剖モデルから、被験者の胴体に最も近い適合性を示す3D解剖モデルを選択することを含むことができる。選択は、性別、年齢、体重、身長、胸囲、体型、BMI等のパラメータに基づいて行うことができる。そのような選択は、例えば、測定、質問または試験からの、既知の被検者のパラメータに基づいて、自動化することができる。3D画像から、いくつかの測定、例えば、胸囲、胴体の高さ等を計算することができる。これらの測定値は、データベースから適切な3Dモデルを選択する際に用いることができる。
【００１７】
選択は、被験者の胴体の3D画像と、データベース内の3Dモデルとの視覚的比較に基づくこともできる。そのような選択は、パターン認識に基づいて自動化することができる。これによって、被験者ごとに被験者固有の3D解剖モデルを得る必要がないという利点がもたらされる。代わりに、複数の異なる3D解剖モデルを得て、被験者を最も良好に表す準被験者固有の3D解剖モデルを選択することが可能である。任意選択で、本方法は、データベースから3D解剖モデルを選択した後で、3D解剖モデルを、被験者の胴体の3D画像に対しスケーリングし、かつ/または3D画像を3D解剖モデルに対しスケーリングすることを含む。これにより、3D画像に対する3D解剖モデルの適合性が向上する。3D解剖モデルは、3D解剖モデルの外面を、3D画像から得られた被験者の胴体の外面と対応させるようにスケーリングすることができる。3D解剖モデルがスケーリングされるとき、肺および心臓等の内部構造の寸法および位置もスケーリングすることができる。
【００１８】
3D解剖モデルをスケーリングするとき、被験者のパラメータを考慮に入れることも可能である。例えば、スケーリングは、被験者の体脂肪量および体型に依拠することができる。より多くの体脂肪を有する被験者において、胸囲は、より低い体脂肪を有する被検者よりも、心臓および肺の寸法に関連して大きくなる可能性がある。
【００１９】
任意選択で、本方法は、被験者の胴体上に、例えば剣状突起に、マーカを配置することを含む。マーカは、被験者の胴体の3D画像において識別可能であるように構成される。マーカは、心臓の位置を決定するために用いることができる。剣状突起におけるマーカは、心臓の下端に対する基準として用いることができる。
【００２０】
3D解剖モデルにおける心臓の位置を決定するとき、被験者のパラメータを考慮に入れることも可能である。そのようなパラメータは、例えば、被験者の体重または年齢とすることができる。体重は、心臓を上に押し上げる、膨らんだ腹を示す可能性がある。したがって、3D解剖モデルにおける心臓の垂直位置は、被検者の体重に基づいて変更することができる。心臓は、加齢に伴い、より水平方向に位置する傾向にある。したがって、3D解剖モデルにおける心臓の回転は、被検者の年齢に基づいて変更することができる。
【００２１】
このため、データベースから適切な標準的な3D解剖モデルを選択することによって、被験者固有の3D解剖モデルの良好な近似を与えることが可能である。任意選択により、選択された3D解剖モデルは、被験者の胴体の3D画像により良好に合致するようにスケーリングすることができる。任意選択により、選択された3D解剖モデルのそのようなスケーリングは、心臓および/または肺等の内部構造のスケーリングを含む。任意選択により、選択された(およびオプションでスケーリングされた)3D解剖モデルにおける心臓の位置および/または向きは、性別、年齢、体重、身長、胸囲、体型、BMI等の1つまたは複数のパラメータの被験者固有の値に基づいて変更される。
【００２２】
胴体モデルが3D画像から導出されるが、データベースから内部構造のみを選択することも可能である。次に、内部構造を、性別、年齢、体重、身長、胸囲、体型、BMI等の1つまたは複数のパラメータの被験者固有の値に基づいて選択することができる。心臓および/または肺等の、内部構造の寸法、位置および向きを、例えば、患者の体重および年齢に基づいて選択することができる(心臓は、より高齢の患者または肥満の患者の場合に、より水平になる)。
【００２３】
一態様によれば、本方法は、3次元画像から各電極の識別情報を決定することを更に含む。識別情報は、色、形状、またはコードのうちの1つとすることができる。本方法は、複数の各電極の位置を検出し、検出された電極位置を所定の電極位置と比較し、電極が、正しい所定の位置に概ね位置決めされているか否かを判断することを更に含むことができる。このため、例えば、電極がスワップされた位置に位置決めされているか否かを判断することが可能である。V1、V2、V3、V4の順序で位置決めされることを想定された電極が、例えば、実際にはV1、V4、V3、V2の順序で位置決めされる場合がある。スワップされた位置が検出されると、プログラムはこれらのスワップされた位置を考慮に入れることができる。プログラムは、スワップされた電極から受信した信号を内部的にスワップし、処理された信号が正しい電極位置に対応するようにすることができる。したがって、スワップされた電極を再位置決めする必要性を取り除くことができる。
【００２４】
一態様によれば、本方法は、電極が所望の位置に位置決めされているか否かを示すことを含む。電極は、例えば、不正確に位置決めされる場合がある。プログラムは、電極を再位置決めするための方向および/または距離を示すように構成することができる。
【００２５】
患者の基礎をなす解剖学が(例えば、MRI/CTモデルから)知られているとき、システムは、誘導配置を導くために、すなわち、電極が対象エリアの上にあることを確実にするために用いることもできる。これは、患者固有とすることができる。一定の患者(例えば、ブルガダ)の場合、標準的な12誘導ECG電極位置が、ECGにおける既知の偏差を測定しないことが知られている。電極は、そのような場合に、より高くする必要がある。ここで、どの程度高いかは、電極の下の心臓解剖学に関係することができる。これは、CIPSがこれらの患者の診断を改善するのにも役立つ。
【００２６】
ここで、添付の図面を詳細に参照して、本発明の実施形態が説明される。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】CIPSの4つのモジュールの概略図:PVC選択(ECGからの単一の心房心拍または心室心拍の選択に等しい)、CT/MRIから導出されたモデルが、本出願では電極をMRI/CTから導出された胴体モデルに登録する新たな方法を記載した。
【図２】QRSの左検出(点線および破線、中央の補正されたベースライン、および選択された心拍(右))
【図３】3つの体積伝導体効果:a)近接効果、b)空間的定位、およびc)体積伝導。血液は心筋組織よりも良好に伝導し、肺はより不良である。
【図４】第1の活性化シーケンスの粗いチューニング:ノードおよび心臓上のノードごとに活性化シーケンスが作成される(左行列)。これらの活性化シーケンスから、ECGを計算することができる(式2)。活性化(ノード)の結果として、測定されたECGと、シミュレートされたECGとの間の最も高い相関が初期推定値として取られる。
【図５】3Dカメラを用いた胴体の再構成。
【図６】3Dカメラがどのように機能するか。
【図７】胴体モデルとの3D画像の位置合わせ。
【図８】Kinectカメラで取得された3D画像。標準位置および1つの肋間腔分上下にあるV1〜V4の電極が明らかに見て取れる。
【図９】電極を有する胴体モデル:標準的な12誘導ECGの位置および3つの誤配置電極構成1)、2)および3)。
【図１０Ａ】5人全ての被検者の基準点に対する前胸部誘導の電極のスケーリングされた高さ。実線において、標準位置にある電極、点線において、1つの肋間腔分上にシフトされた電極、破線において、1つの肋間腔分下にシフトされた電極が示される。
【図１０Ｂ】前頭面で示された肢誘導。太線は、メイソンライカー位置のLL電極のロケーションを示し、これは容易に検出することができる。
【図１１】1つの肋間腔分上下にある前胸部電極:事例4の標準的な12誘導ECG(点線)、1つの肋間腔分上(実線)、および1つの肋間腔分下(破線)。補正される必要があるV1〜V4における大きな差に留意されたい。
【図１２】誤配置誘導再構成:事例5の標準的な12誘導ECG(点線)、誤配置電極位置(破線)、および標準位置における再構成されたECG(実線)。V2およびV3は完全に再構成されたのに対し、V1は再構成されなかったことに留意されたい。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
CIPSは、標準的な12誘導ECG位置に正確に配置された電極によって、PVCの根源または任意の他の心房または心室の不整脈の場所を特定するのに用いることができる。
【００２９】
この例では、電極は、10mmの増分で上下に動かされた。これらの動かされた電極位置ごとに、PVCの根源の場所を特定するためにCIPSが用いられた。CIPSによって決定されたPVCの根源の場所のこの変化は、ECG電極の変位と比較された。CIPSの登録再現性を調査するために、電極位置が3D画像から投影された、MRIにより導出された胴体モデルに対し5つの画像が手動で登録された。
【００３０】
7人の患者において、CIPSによって、PVCの根源の場所が、正確に位置決めされた電極を用いて、アブレーション部位に対し正しく特定される。一方、電極を30mm下方に動かすときの、最大で9mm〜110mmの範囲の10mmの増分によって生じた、PVCの根源における記録された変化は、0から110に大きく変動した。3D画像をMRIにより導出された胴体モデルと統合する際の登録誤差は、電極あたり2.5mm未満であった。
【００３１】
CIPSを用いると、電極の10mmの変化であっても、PVCの場所を特定する際の誤差が高度に変動し、大きい。電極の3Dカメラ画像をMRIにより導出された胴体モデルに統合および登録するCIPSソフトウェアは再生可能である。
【００３２】
3Dカメラは、電気生理学(EP)検査室および一般的な臨床設定において12誘導ECGを用いて、PVC、心室頻拍(VT)、心房頻拍(AT)、ウォルフパーキンソンホワイト症候群(WPW)、刺激伝導系およびデルタ波の根源を正確に特定するために、CIPSの電極位置を量的に特定するのに有用である。この例は、肋骨間の空間の標準位置を用いる代わりに、電極の正確な位置を、3Dカメラでイメージングされた心臓生体構造に関係付ける利点を強調する。
【００３３】
図1は、本発明によるシステム1の概略図を示す。本システムは、被検者の胴体の3次元(3D)解剖モデルを得るためのモデル入力ユニット2を備える。図1において、3DモデルデータがCT/MRIシステム8から得られる。3D解剖モデルは、データベース11から得ることもできることが理解されよう。システムは、被検者の胴体の3次元画像を得るための画像入力ユニット2を更に備える。図1において、3D画像データが、3Dカメラ10、ここではKinectカメラから得られる。システムは、ECGデータを得るためのECG入力ユニット2を更に含む。
【００３４】
図1のシステムは、プロセッサ4を更に備える。プロセッサ4は、3次元画像を3次元モデルと位置合わせし、3次元画像から3次元モデルにおける各電極の位置を決定し、3次元モデルにおける電極の位置を用いて心臓組織を通じた電気的活動の分布、変動および/または動きを推定するように構成される。
【００３５】
プロセッサによって、例えば、プロセッサ上で実行されるコンピュータプログラムによって実行されるプロセスが、本明細書において以下に説明される。
【００３６】
ECGからの単一の心房心拍または心室心拍の選択
CIPSは、単一の心房波形または心室波形を解析する。これは、QRS検出アルゴリズムおよび基準線補正手順を必要とする。これらの信号から自動的にまたは手動で、臨床的に興味深い拍動を解析のために選択することができる(図2を参照)。この選択は第1のモジュールを用いて行われる。第1のモジュールは、本明細書において、選択モジュールとも呼ばれる。
【００３７】
CT/MRIにより導出されるモデル
第2のモジュールは、モデル作成と、これらのモデルを用いて胸郭上または胸郭内の任意の場所においでECGを計算する方法とを記述する。
1)心臓電気生理学にリンクされた心臓電流ソースモデル(等価二重層ソースモデル)
2)体積伝導体:
a.  9ECG電極の近接効果、空間定位
b.  不均一な体積伝導体
c.  コンピュータ断層撮影法(CT)または磁気共鳴画像診断法(MRI)からの患者の特定の形状(図1)。
【００３８】
第1の構成要素である、心臓電流ソースモデルは、等価二重層(EDL)である。EDLは、活性化および復元中に心臓組織によって生成される電流を表す。これは、心内膜表面および心外膜表面において記録される全ての結合された心筋細胞によって生成された電流と等価である[1]、[2]。結果として、EDLは、心内膜表面および心外膜表面における心筋の場所の特定に委ねられる。三角形の心室表面上の任意の位置(ノード)について、局所的なソース強度の時間経過が、近傍の筋細胞の膜電位(TMP)に比例するように取得される[3]、[4]。第2の構成要素は、a)9個のECG電極の近接性および空間定位、ならびにb)様々な組織の伝導特性の差、である体積伝導体効果を考慮する。近接効果および空間定位は、ECG電極から観測される活性心臓組織の立体角によって決定される[5]。立体角は、心臓に近い電極のECG波形が、波面の方向に依拠して下部の心臓組織によって支配されていることを考慮する。以前の研究では、適切な体積伝導体モデルは、心臓、血液腔、肺および胸郭の組み込みを必要とすることが示された[6]、[7]。この例では、個々の区画に割り当てられる伝導値σが、胸郭および心室の筋の場合に0.2S/mであり、肺の場合に、0.04S/mであり、血液腔の場合に、0.6S/mであった。この体積伝導体問題を数値的に解くのに用いられる数学的方法は、境界要素方法(BEM)と呼ばれる[8]、[9]。BEMを用いて、転送行列Aは、離散した体積伝導体モデルの完全な複雑度を考慮に入れて計算することができる。12誘導電極の胸郭ノードlにおける電位は、以下によって定義される。
ECG(t;l)=ΣnA(l,n)S(t;δn,ρn)                                          式1
ここで、S(t;δn,ρn)は、局所的な時間依存EDLソース強度であり、A(l,n)は、ノードnにおけるSの寄与を胸郭ノードlにおける電位ECGに関係付ける、BDMにより導出される伝達関数であるか、または行列表記において、以下の式が成り立つ。
ECG=AS                                                              式2
【００３９】
心臓活性化および復元の推定
第4のモジュールは、上記の[10]、および参照により本明細書に援用される米国特許出願公開第2012-0157822号に記載されている、粗密調整アルゴリズムを通じて、心臓の活性化を推定する。まとめると、
a.  最速ルートに基づく心臓活性化の初期推定により、粗い初期推定がもたらされる。
b.  精密な調整のために最適化手順が用いられる。
【００４０】
第4のモジュールは、例えば、マルチスライスコンピュータ断層撮影法(MSCT)(図1を参照)から導出された心臓、肺および胸郭の患者固有の形状モデルに関する。
【００４１】
以前の研究から、患者固有のモデル[11]、[12]の重要性が示されている。これらの幾何学的モデルは、モーフィングソフトウェアを用いて作成された[13]。そのようなソフトウェアにより、全ての関連組織の境界が手動で特定された。心室の場合、これらの境界は、左心内膜および右心内膜、心外膜、大動脈ならびに肺動脈である。12誘導電極から空間定位を捕捉するために、心外膜および心内膜、肺、並び胸郭は、手作業で描かれた輪郭点に合致するようにモーフィングされる。これにより、患者固有の形状が得られる。
【００４２】
第4のモジュールは、第1のモジュールおよび第2のモジュールから、ならびに以下で説明する第3のモジュールからの出力を用いて、好ましくは自動的に、心内膜および心外膜の心室表面上に活性化等時線を位置決めする。粗い調整ステップは、上記で説明したような活性化シーケンスの電気生理学に基づく初期推定値を得るための最速ルートの適応されたバージョンである[10]、[14]。要するに、最速ルートアルゴリズム(図3を参照)を用いて、1つまたは複数の焦点が決定される。ノードごとに、QRSにより導出された伝搬速度を用いて活性化シーケンスが計算される。活性化等時線の第1の推定値は、実際の測定ECGと、モデルにより導出されたECGとの間の最高の相関を有する推定値である。次の反復において、追加の焦点が加えられる。活性化シーケンスは、「先着順」の原理で計算される。次に、この手順は、発見される相関に増大がなくなるまで繰り返される。粗く調整された活性化等時線が、マッチするECGを得るように調整される、レーベンバーグマーカート法に基づく最適化手順によって、最終的な活性化等時線が得られる。
【００４３】
CIPの第3のモジュール:電極の場所を自動的に特定し、電極を登録する3Dカメラ
ECG電極の場所を特定することは、モデル化誤差、すなわち、心臓表面から胸部表面における電極位置への伝達を低減するのに重要である。3Dカメラ、例えば、Kinectカメラを用いて、オブジェクトの3D再構成が作成される(図4を参照)。胸郭のこの再構成された外郭構造を用いて、MRI/CTから導出された胸郭(第2のモジュール)に対する3Dオーバーレイが作成される。
【００４４】
CIPSは、解析を望む全てのECG記録について、胸部表面上の各電極の場所情報を必要とするため、各電極の場所を自動的に決定するためのアルゴリズムがこの例において用いられる。
【００４５】
加えて、システムには、3Dカメラが更に設けられる。3Dカメラは、患者の胴体の3D画像を得る。患者の3D画像は、患者の胴体の外側表面の患者固有の3Dデータを提供する。3D画像は、患者の胴体の外側表面の3次元の空間情報を含む。本発明によれば、患者固有の3D胴体データは、その患者の3D胴体モデルに位置合わせされる。患者の3D胴体モデルは、EP検査室においてMRIから導出することができるか、またはデータベース11からの選択によって近似することができる。これによって、心臓等時線位置決めシステムによりPVCの場所を正確に特定することが可能になる。
【００４６】
データベースから患者のための胴体の3D解剖モデルを選択するとき、データベースは、複数の互いに異なる3D解剖モデルを含む。3D解剖モデルは、例えば、心臓および肺等の胴体および内部構造の寸法が異なる可能性がある。3D解剖モデルは、性別、年齢、体重、身長、胸囲、体型およびボディマスインデックスのうちの1つまたは複数等のパラメータについて異なる値に対応する基準胴体を表すことができる。データベース内の各3D解剖モデルは、それぞれの基準被検者から、例えば、MRI、CT、PET-CT、超音波等の医用画像診断モダリティにより導出することができることが理解されよう。また、データベース内のいくつかまたは全ての3D解剖モデルが、架空の基準患者の架空のレンダリングであることも可能である。
【００４７】
データベースから最も適切な3D解剖モデルを選択することは、性別、年齢、体重、身長、胸囲、体型、BMI等のパラメータに基づいて行うことができる。そのような選択は、例えば、測定、質問または試験から既知の被検者のパラメータに基づいて、自動化することができる。選択は、被検者の胴体の3D画像と、データベース内の3Dモデルとの視覚的比較に基づくこともできる。そのような選択は、胴体の3Dとの画像の形状および3D解剖モデルの胴体の形状のコンピュータ認識に基づいて自動化することができる。データベース内の異なる3Dのモデルの数が多いほど、データベース内の3Dのモデルのうちの1つと患者の胴体とのマッチがより良好になることが理解されよう。本発明において、データベースから選択される3D解剖モデルは、患者固有の3D解剖モデルとして用いることができる。
【００４８】
患者の胴体と選択された3Dモデルとの間の適合性は、被検者の胴体の3D画像に対し、選択された3Dモデルをスケーリングすることによって、および/または3D胴体モデルに対し3D画像をスケーリングすることによって更に向上させることができる。3Dモデルは、モデルにおける胴体の外側表面を、3D画像から得られた被検者の胴体の外側表面と対応させるようにスケーリングすることができる。そのようなスケーリングは、3D解剖モデルのスキューまたはワープを含むことができる。3D解剖モデルがスケーリングされる一方で、肺および心臓等の内部構造の寸法および位置もスケーリングすることができる。
【００４９】
患者の胴体と、選択された3Dモデルとの間の適合性は、3D解剖モデルをスケーリングする際に被検者のパラメータの値を考慮に入れることによって更に向上させることができる。例えば、スケーリングは、被検者の体脂肪量および体型に依拠することができる。より多くの体脂肪を有する被検者において、胸囲は、より低い体脂肪を有する被検者よりも、心臓および肺の寸法に関連して大きくなる可能性がある。
【００５０】
患者の胴体と選択された3Dモデルとの間の適合性は、被検者のパラメータの値に基づいて、選択された3D解剖モデルにおける心臓の位置を変更することによって更に向上させることができる。そのようなパラメータは、例えば、被検者の体重または年齢とすることができる。体重は、心臓を上に押し上げる、膨らんだ腹を示す可能性がある。したがって、3D解剖モデルにおける心臓の垂直位置は、被検者の体重に基づいて変更することができる。心臓は、加齢に伴い、より水平方向に位置する傾向にある。したがって、3Dモデルにおける心臓の回転は、被検者の年齢に基づいて変更することができる。
【００５１】
更に、3Dカメラは、3Dカメラの視界内で可視の電極の場所データを提供する。場所データは、3Dカメラの視界内の電極ごとの3次元における位置データを含む。更に、3Dカメラは、3Dカメラの視界内で電極の各々の識別子を特定するように構成することができる。識別子は、色、形状、数、コード等とすることができる。好ましくは、各電極は一意の識別子を有する。ECGの一定のチャネルに関連付けられた電極の識別子は、システムに既知にされる。例えば、チャネル/電極は色分けされる。このため、各電極の位置は、自動的に検出することができる。現時点では、異なる色コードが、12誘導ECGシステムのために用いられている。
【００５２】
3Dカメラは、患者の胴体上に配置され、3D画像内で特定可能な追加のマーカを特定するように更に構成することができる。そのようなマーカは、3D解剖モデルに対し位置合わせおよび/またはスケーリングを行う際に用いられる3D画像内の基準点を提供するために用いることができる。例えば、マーカは、剣状突起に配置することができる。このマーカは、心臓の位置を決定するために用いることができる。剣状突起におけるマーカは、心臓の下端の基準として用いることができる。次に、3D解剖モデルにおける心臓の位置は、3D画像内の剣状突起マーカの位置に基づいて調整することができる。
【００５３】
このため、本発明は、患者胴体の3D画像と、胴体の患者固有の3Dモデルとの自動的な位置合わせを提供する。本発明はまた、胸壁上の電極位置の自動検出も提供する。
【００５４】
胴体の3D画像は、3D画像内の画像点と、胴体モデルにおけるモデル点との間の距離が自動的に低減される最小化手順を用いて、MRI/CTまたはデータベースから導出された3D胴体モデルに自動的に位置合わせされる。一旦位置合わせされると、患者の頭部は患者のプライバシを確保するために自動的に除去することができる。これは、患者の写真が撮られる際の要件である可能性がある。加えて、この例では、基本的に、肩より上の全ての3D画像データが除去される。肩の位置は3D胴体モデルからわかるため、頭部の除去はシステムにおいて自動化することができる。
【００５５】
次に、電極位置を、胴体の3Dモデルに基づいて正確に特定することができる。この例では、色分けされた電極が用いられる。次に、色を識別マーカとして用いて電極位置を自動的に検出することができる。テキストのような他の識別マーカも用いることができる。電極識別子がない場合、プログラムは、所定の(例えば、最適な)電極の場所の最も近くに位置する電極を決定し、この電極を、その所定の場所に結合されているものとして定義し、3D画像に基づいて、その電極の実際の場所を決定する。
【００５６】
電極は、胸壁上の任意の場所に置くことができるため、全てのECG記録について、3D画像が必要とされることに注目されたい。
【００５７】
ECGに基づく心臓等時線位置特定システム(CIPS)は、例えば、9個の電極を用いる。胴体における電極位置は、例えば、PVC、VT、ATおよびデルタ波の根源の場所を正確に特定するために、心臓組織を通じた電気的活動の分布、変動および/または動きを推定するように決定される[15]。一方、EP検査室において、電極は、頻繁に、所定の位置に配置されない。そのような所定の位置の例は、標準的な12誘導ECG位置である。所定の位置以外の位置に電極を配置することは、他の取り付けられたシステムのパッチに起因する可能性がある。システムは、3Dカメラと、電極誤配置を自動的に検出する3Dカメラソフトウェアとを備える。任意選択で、プログラムは、そのような誤配置を補正するように更に構成される。3D量的画像データは、被検者固有の胴体形状を構成するのに用いられる。被検者間の電極誤配置を比較することができるように、この例では、胴体モデルが標準高さに対しスケーリングされ、胴体の高さに対し胸郭が線形にスケーリングすると仮定された。誤配置電極からのECG信号を補正するために、三角形胴体形状が更に用いられた。
【００５８】
例
この例では、Microsoft Kinectソフトウェア開発キット(SDK)バージョン1.7を用いるソフトウェアが使用される。一方、他の3Dカメラおよびソフトウェアキットを用いることができることを理解されたい。このソフトウェアは、Kinectカメラからデータを取り出し[16]、データを処理して、被験者固有の胴体モデルを得る。
【００５９】
測定セットアップ
3D画像から導出された胴体モデルから電極誤配置を検出する機能を試験するために、この例示的な研究において5人の被験者が含まれた。各被験者において、経験のある技術者によって12誘導電極が正確に位置決めされた。更に、胸郭電極が、1つの肋間腔分高く、および1つの肋間腔分低く位置決めされた(図8を参照)。ECG記録中に四肢電極位置は変更されなかった。構成ごとに、被験者が仰臥位位置を維持している間にECGが記録された。
【００６０】
図8において、取り付けられた電極を用いて、前後方向の位置において記録された被験者の3D画像が示される。したがって、V5およびV6電極の精度を決定することができなかった。
【００６１】
電極誤配置を検出するための胴体モデル構成
3Dコンピュータモデルを作成するために、この例では、三角形を用いて人間の胴体の表面を記述する。電極の誤配置を検出するために、共通基準点を作成しなくてはならない。これによって、基準点の定義が必要となる。基準モデルの場合、基準点のz座標が胴体モデルの高さの4分の1において定義された(図10B)。胴体の高さは、肩と股部との間の距離として取得された。胴体の中央の水平面の中心により、基準点のx座標およびy座標が得られた。全ての後続の胴体モデルは、共通基準モデルの高さにマッチするようにスケーリングされた。基準点に対するz方向の距離が、誘導の誤配置を検出するために用いられた。
【００６２】
ECG誘導補正のための方法
3つの共通電極誤配置構成を用いて、標準的な位置におけるECG信号が再構成された。
1)v1、V2が高く、V3が標準であり、V4〜V6が低い
2)V1、V2およびV6が標準であり、V3〜V5が高い
3)V1〜V3が高く、V4〜V6が標準
【００６３】
これらの誤配置電極位置において記録されたECGを用いて、表面ラプラシアンベースの補間方法により、標準位置におけるECGが再構成された[17]。
【００６４】
再構成された12誘導ECGデータと、記録された12誘導ECGデータとの差異は、相対的差異(rd)基準、すなわち、記録されたECGデータの二乗平均平方根値に対する、関与する全ての行列要素の二乗平均平方根値を用いて量子化された。
【００６５】
結果
Table 1(表1)に示すように、Kinect胴体モデルにより導出された胸囲は、測定された胸囲に対する綿密な較正を行った。標準的な電極と、1つの肋間腔分上に配置された電極との間の距離は43±3.5mmであり、下の電極の場合は42±3.5mmであった。
【００６６】
Table 1(表1)  3Dカメラ測定の較正:直接測定された胸囲が、3Dカメラ測定値と比較された。胸囲は4番肋間腔の高さにおいて、概ね同じ高さの再構成された胴体モデルから測定された。これらの類似性に留意されたい。
【００６７】
【表１】
2017518849.tif 000002
【００６８】
図10Aに示すように、1つの肋間腔分上または下に配置された電極は、プログラムによって、誘導V1〜V6から基準点までの距離を用いて大幅に誤配置されるように計算された(P≦0.01)。
【００６９】
3つの異なる誤配置された誘導構成(図9)から、標準的な12誘導ECGが再構成された。Table 2(表2)において、全ての被験者および3つの異なる誘導構成について相対的差異(rd)が列挙されている。5つの事例において、rdが増大し、全ての他の事例において、rdが実際に改善した。4つの事例においてのみ、rdが0.2、すなわち、98%を超える相関係数に対応する値を下回った。特に、誘導構成1について、補間は、標準的な12誘導ECGを正確に再構成するのに失敗した。第3の誤配置された誘導構成からの標準的な位置におけるECGの再構成の例が図4に示される。図5に示すように、誤配置されたV2およびV3は、内挿によって補正されるが、V1においては補正されない。
【００７０】
Table 2(表2).  誤配置された電極ECCの補正:ECG信号の補正の前後の相対的差異(rd)。用いられる誘導誤配置構成については図2を参照されたい。0.2のrdは、98%を超える相関係数に対応する。
【００７１】
【表２】
2017518849.tif 000003
【００７２】
3Dカメラは、胸壁上の電極位置を含む胴体形状を得るための適切なツールであると判明している。このため、このツールは、EP検査室における患者固有の胴体の再構成、心臓等時線位置特定システムによってPVCの場所を正確に特定する要件を可能にする[15]。
【００７３】
3Dカメラによって記録された視覚情報を用いることによって電極誤配置を検出することが可能である。標準的な位置から概ね4cmに位置する胸郭電極は、誤配置として有意に分類される(図10)。rdデータを含むデータベースを用いるとき、距離および角度を誤配置された誘導の感度および特異性を正確に決定し、誤配置された誘導のための補正された位置情報を正確に推定することができる。
【００７４】
この例では、胴体モデルにおける主要な基礎をなす推定は、胸郭の高さ、したがって、標準的な胸郭電極位置が、胴体長と共に線形にスケーリングする、というものである。この想定は、電極誤配置を検出するのに適している。更に、ルイまたは剣状突起の角度等の胴体の他のランドマークを、これらのモデルから数学的に導出することもできる。
【００７５】
12誘導ECGの正しい電極配置は、正しいコンピュータ化されたECG診断システムのために重要である。誤配置の尤度は、コンピュータ化されたECG解析アルゴリズムに組み込むことができ、このため、適用されたECG診断アルゴリズムの感度および特異性が増大する。図10Bに示されるように、中央左下胸郭と、腸骨稜との間のメイソンライカー位置において、左足(LL)電極の検出。
【００７６】
この位置は、プログラムによって、左足の標準的な位置に変換することができる。この誘導誤配置アルゴリズムは、オンラインの診察および診断のために、取得されたECGを病院にデジタルで送信する機器を備える救急車において適用することができる。
【００７７】
急性冠症候群を患う患者の大部分において、送信されたECGに基づく診断は不正確である[18]。この結果、経皮冠動脈インターベンション(PCI)を行うことができない病院にこれらの患者を搬送することになる場合がある。3Dカメラを用いて電極誤配置を検出し、プログラムを用いて診断を補正することによって、誤った施設に搬送される患者の数を低減することができる。
【００７８】
実験として、胴体の幾何学的情報を用いて、記録された誤配置されたECG信号から標準的な12誘導ECGが補正された。図11において、補正される必要がある誘導がV1〜V4であることが実証されている。図12において、Oostendorp他[17]によって提案される補正方法が、V2〜V3を補正したが、V1を補正していないことが示される。表2に示すように、V1、V2が過度に高く、V3が標準であり、V4〜V6が過度に低い電極構成により、5人の被験者のうちの4人についてマッチが低減することとなった。本明細書において提示される新たな技法は、標準的な12誘導ECGの診断精度を改善するための新たなツールを作成した。
【００７９】
新たな3Dカメラコンピュータソフトウェアは、EP検査室および他の場所における12誘導ECG記録の誤配置を自動的にかつ迅速に検出し、それによって、12誘導ECGの精度を増大させることができる。コンピュータプログラムは、これらの誤配置された誘導のほとんどの位置情報を補正することができる。この補正により、コンピュータ化されたECG診断プログラムから得られる結果が改善する。
【００８０】
図面を参照して説明される本発明の実施形態は、コンピュータ装置において実行されるコンピュータ装置およびプロセスを備えるが、本発明は、コンピュータプログラム、特に、本発明を実行するように適合されたキャリア上のまたはこのキャリア内のコンピュータプログラムにも拡大される。プログラムは、ソースコードもしくはオブジェクトコードの形態をとることもできるし、または本発明によるプロセスの実施態様における使用に適した任意の他の形態をとることもできる。キャリアは、プログラムを保有することが可能な任意のエンティティまたはデバイスとすることができる。
【００８１】
例えば、キャリアは、ROM、例えばCD ROMもしくは半導体ROM、または磁気記録媒体、例えばフロッピーディスクもしくはハードディスク等の記憶媒体を含むことができる。更に、搬送波は、電気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、例えばインターネットもしくはクラウドを介して伝達することができる電気信号または光信号等の伝送可能なキャリアとすることができる。
【００８２】
プログラムが、ケーブルによって直接、または他のデバイスもしくは手段によって伝達することができる信号において実現されるとき、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築することができる。代替的に、キャリアは、実行に適した、または関連プロセスの実行において用いるための、プログラムが埋め込まれた集積回路とすることができる。
【００８３】
一方、他の変更形態、変形形態および代替形態も可能である。したがって、明細書、図面および実施例は、限定的な意味ではなく、例示的な意味で考慮される。
【００８４】
明確性および簡潔な説明の目的で、本明細書において、特徴が、同じ実施形態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、説明される特徴の全てまたはいくつかの組み合わせを有する実施形態を含むことができることが理解されよう。
【００８５】
特許請求の範囲において、括弧間に配置されたいかなる参照符号も、特許請求の範囲を制限するものと解釈されてはならない。「含む」という語は、特許請求の範囲において列挙される特徴またはステップ以外の特徴またはステップの存在を除外しない。更に、「一('a' and 'an')」という語は、「1つのみ」に限定するものとして解釈されてはならず、代わりに、「少なくとも1つ」を意味するように用いられ、複数を除外しない。単に、いくつかの手段が相互に異なる特許請求の範囲において挙げられることは、これらの手段の組み合わせを有利になるように用いることができないことを示すものではない。
【００８６】
(参考文献)
以下の参考文献は、上記引用されたものであり、参照により本願明細書に組み込まれる。
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【符号の説明】
【００８７】
1  システム
2  モデル入力ユニット/ECG入力ユニット
4  プロセッサ
8  CT/MRIシステム
10  3Dカメラ
11  データベース
【図１】
2017518849.tif 000004
【図２】
2017518849.tif 000005
【図３】
2017518849.tif 000006
【図４】
2017518849.tif 000007
【図５】
2017518849.tif 000008
【図６】
2017518849.tif 000009
【図７】
2017518849.tif 000010
【図８】
2017518849.tif 000011
【図９】
2017518849.tif 000012
【図１０Ａ】
2017518849.tif 000013
【図１０Ｂ】
2017518849.tif 000014
【図１１】
2017518849.tif 000015
【図１２】
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【国際調査報告】
2017518849.tif 000017
2017518849.tif 000018