1⽅向から撮影した画像に基づいて⾎管内のガイドワイヤー/カテーテルの３次元形状を推定する技術
⼭⼝⼤学
⼤学院創成科学研究科
機械⼯学系専攻
准教授 森 浩⼆
令和2年12⽉15⽇

背景
脳動脈瘤

クモ膜下出⾎動脈壁の脆弱化により⾎管壁に瘤が発⽣

激しい頭痛，意識障害 ⾎液の浸⼊を防ぐ
最悪の場合死に⾄る
治療

⾎管内治療

動脈瘤

ガイドワイヤーやカテーテル

背景術者はX 線画像を⾒ながら治療

ワイヤー先端の視認不良などが原因で穿通事故が発⽣

X 線画像は患者の放射被爆を抑えるため低品質にせざるを得ない
東登志夫，桑⼭直也，“ガイドワイヤー穿通事故全国アンケート調査結果報告”，脳⾎管内治療，Vol. 3, No. 2 (2018),
pp. 87 - 90

背景ワイヤー先端の視認
術者は事故の可能性を減らすという観点から不良などが原因でX 線画像を⼿術中のデバイスの正確な位置を知ることは重要
穿通事故が発⽣⾒ながら治療
しかし2次元のX線画像からデバイスの3次元位置を知る事は困難（奥⾏きの情報がX線画像では⽋如す
X 線画像は患者の放るので）射被爆を抑えるため低品質にせざるを得ない
東登志夫，桑⼭直也，“ガイドワイヤー穿通事故全国アンケート調査結果報告”，脳⾎管内治療，Vol. 3, No. 2 (2018),
pp. 87 - 90

⾎管内治療分野における新トレンド
ロボットの技術を⽤いた⾎管内治療
術者のX線被ばく量低減を主眼に

2012年 FDA承認
カテーテル 1mm単位で動かせる
術者の被曝線量 95%減少
多施設試験 98%⼿技成功

術者への⼒覚（デバイスに伝わる⼒を術者へ）提⽰することによって，より安全な治療を実現

Jin Guo et. al., A virtual reality‐based methodof decreasing transmission time of visualfeedback for a tele‐operative robotic catheter
operating system, The International Journalof Medical Robotics and Computer AssistedSurgery, Vol.12, (2016), 32‐45.

⾎管内治療分野における新トレンド
ロボットを⽤いた⼿術をするためには，⽬に相当する機能（認知機能）が必要

⼈間が⼿術を⾏う場合でも，X線画像から，奥⾏の情報を復元することは役に⽴つ先⾏技術

Theo van Walsum et, al., Guide wire reconstruction and visualization in 3DRA using
monoplane fluoroscopic imaging, IEEE transaction on medical imaging, Vol.24(5), (2005),
612‐623.

T. Petkovic, et, al., Real‐time 3D position reconstruction of guidewire for monoplane X‐ray,Computerized Medical Imaging and Graphics, Vol.38, (2014), 211‐223.

両者ともに，半経験的に決めた「コスト関数」に基づいて⾎管内デバイスの３次元形状を決定している
推定精度の精度が，あまり良くない（1 mmから5 mm程度との報告）得られた結果に対する「確からしさ」について計算できない
この⼿法では，誤差の存在は不可避なので，それを無視して情報提⽰をすることに対して懸念を感じる（将来，ロボット⼿術への利⽤を考える際には，特に）提案する技術（⾎管内治療で良く⽤いられる）
１枚のX線画像から，ガイドワイヤーなどの３次元形状を推定する
誤差（信頼性）も，⼀緒に提供することにより，より安全性に配慮した情報を術者に提供する

⽅法 〜基本原理〜

X線画像

Zc

Yc
Xc

X線源

X線画像に映った⾎管３次元⾎管モデル

⽅法 〜基本原理〜

X線画像

Zc

X線画像に映った⾎管

Yc
Xc

X線源

2D/3Dレジストレーションによって，X線画像に映った⾎管と，３次元⾎管モデルの位置合わせを⾏う⽅法 〜基本原理〜

X線画像

X線画像に映っている挿⼊されたガイドワイヤー
Zc

Yc
Xc

X線源

投影直線
（X線画像に映ったガイドワイヤーの任意の部位とX線源を結んだ線分）

⽅法 〜基本原理〜
３次元空間中で実際にガイドワイヤーが存在している区間投影直線が，３次元⾎管モデルを横切っている部分
投影直線
断⾯図

Zc

Yc
Xc

X線源

３次元⾎管モデルの⾎管断⾯

⽅法 〜基本原理〜
N本の投影直線においてそれぞれの線分上の任意の１点を選び，それらを結んだ形状ガイドワイヤーの３次元空間中での形状のはず
どんな根拠に基づいて結ぶのか？
Zc

Yc
Xc

数値計算で使われるひずみエネルギーが最⼩になる

X線源がシンプルで分かりやすい⽅法 〜提案する形状推定⽅法〜
最⼩化の問題点
初期の点の位置によって，最⼩化の結果が異なるすべてカメラから最も近い位置を初期状態とする場合

Zc

Yc

すべてカメラから最も遠い位置を初期状態とする場合

Xc
X線源

最終的に計算された形状は初期状態に依存する

⽅法 〜提案する形状推定⽅法〜
最⼩化
初期の点の位置によって，最⼩化の結果が異なる初期の点を乱数によって発⽣させる（複数の候補を作る）
100個の候補すべての形状候補に対して最⼩化を⾏い，得られた推定形状についてばらつきを調べる
Zc

Yc
Xc

X線源

推定形状の誤差も評価できる

最終的に推定する形状（２種類）
もっとも起こりうると思われる形状とその選ばれた形状と最も異なる形状

精度検証⽅法
数値計算を利⽤

疑似X線画像を作成

形状推定プログラム

３次元形状を推定（ひずみエネルギー）

⽐較

精度検証

〜⾎管モデルとガイドワイヤーの挿⼊〜

2020

100-20-20

Y [mm]

2

Y [mm]-40-40-60-60-80-200204060-80-20800

X [mm]

2020406080406080

X [mm]

20300-20-20

Y [mm]

4

Y [mm]-40-40-60-60-80-20020X [mm]406080-80-20020X [mm]押す操作と回転操作を数度⾏い，瘤までガイドワイヤーを誘導する精度検証 〜条件〜
誘導途中の２０か所において，デバイス形状を疑似X線画像にする
投影直線の本数は，20本
形状候補は100個

注⽬するのは，もっとも起こりうると予想される形状と，それとはもっとも異なる形状の２種類

精度検証 〜条件〜
⽐較⽅法
形状

全体形状

先端位置

ひずみエネルギー

ハウスドルフ距離
点群同⼠の距離の近さを⽐べる
⽐較⽅法

典型的な結果
疑似X線画像（X線源の位置(0, 0, 400)）
2020-20
Y [mm]-40-60-80-20020406080

X [mm]

ガイドワイヤー上に２０点の注⽬点を設定（⼿動にて決定）典型的な結果
正解値（数値計算の結果）

第⼀候補

第⼆候補

-2.0
正解値
第一候補
第二候補

-1.0

正解値と同じ⽅向に先端が向いている

0.0
Z [mm]
1.0

上⾯

2.00.0-10Y [mm]-20-30正⾯
15 20 25 30 35 40 45 50
X [mm]

15 20 25 30 35 40 45 50
X [mm]

先端は，X線源の⽅に向かっている（正⾯像からは判別できない）

15 20 25 30 35 40 45 50
X [mm]

典型的な結果
正解値（数値計算の結果）

第⼀候補

第⼆候補

-2.0
正解値
第一候補
第二候補

-1.0
0.0
Z [mm]
1.0
2.00.0-10
Y [mm]-20-3015 20 25 30 35 40 45 50
X [mm]

15 20 25 30 35 40 45 50
X [mm]

15 20 25 30 35 40 45 50
X [mm]

第⼆候補は逆⽅向に先端が向いている例を採択

投影直線上におけるｶﾞｲﾄﾞﾜｲﾔｰの存在確率
20

断⾯図
X線源から遠い15候補数 1050

X線源に近い

X線源に近い形状候補が，２か所に集まっていることを⽰している
画像から，⼀つの形状になっていると思い込むことは危険であることを⽰している
X線源
から遠い

全体形状と先端位置の推定精度
ハウスドルフ距離（形状全体の精度）

先端位置の精度

0.5

1.20.41.00.80.30.6
0.20.40.1

0.2

0.00.0
第⼀候補

第⼆候補

第⼀候補

第⼆候補

先⾏技術と⽐べると，全体形状で約1/18，先端位置で1/2程度の誤差
参考：ガイドワイヤーの直径は約0.3 mm

推定されたひずみエネルギー

形状推定の計算で⽤いている
ひずみエネルギー (N・mm)

3.5
おおよそ線形の関係が得られているが，両者の範囲にずれが存在している

3.0
2.5
2.0

補正⽅法については，今後の課題

1.5
1.0
0.5
0.0

0.0

0.5

1.01.5

数値計算（正解値）におけるひずみエネルギー (N・mm)

2.0技術的課題形状推定までの詳細
⾎管モデルの2D/3Dレジストレーション

デバイスのトラッキング

デバイスの形状推定

技術的課題論⽂を参考に⾃作した（発表済み）

形状推定までの詳細

⾎管モデルの2D/3Dレジストレーション

デバイスのトラッキング

デバイスの形状推定

この技術が，形状推定精度に影響をおよぼすことが分かってきた．
（⾃作しているが，満⾜する出来ではない）

将来像
近い未来
提案⼿法の機能強化

形状推定プログラム

⼿術中に使っている画像に埋もれている情報の抽出

３次元形状の推定（ひずみエネルギー）

接触⼒の分布など

数値計算の併⽤将来像
中⻑期の未来【認知】⼿術中の画像から情報を集めて最適な操作⽅法の提⽰へ認知だけではなく判断もできるように機能拡張

画像処理および位置推定演算部

デバイス形状推定演算部
様々な位置でのデバイス形状と，ひずみエネルギー

【判断】

参照

これまでの治療あるいは数値計算に基づくデータベース「これ以上，この操作を続けると事故が起こる」

X線画像

プログラマラブル
挿入装置

制御用PC

操作部

【操作】

適切な操作の提⽰

本技術に関する知的財産
発明の名称： 画像処理装置と画像処理プログ
ラムと画像処理⽅法

番号：

特願2020‐090902

出願⼈：⼭⼝⼤学

発明者：

森浩⼆

問い合わせ先〒756‐8611
⼭⼝県宇部市常盤台2‐16‐1
国⽴⼤学法⼈ ⼭⼝⼤学
⼤学研究推進機構

E‐mail: yuic@yamaguchi‐u.ac.jp
TEL 0836‐85‐9961, FAX 0836‐85‐9962