特許 6162452 血流解析装置及び血流解析プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6162452

(24)【登録日】2017年6月23日

(45)【発行日】2017年7月12日

(54)【発明の名称】血流解析装置及び血流解析プログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 8/06 20060101AFI20170703BHJP

   A61F 2/82 20130101ALI20170703BHJP

   A61F 2/07 20130101ALI20170703BHJP

【ＦＩ】

   A61B8/06

   A61F2/82

   A61F2/07

【請求項の数】13

【全頁数】15

(21)【出願番号】特願2013-69134(P2013-69134)

(22)【出願日】2013年3月28日

(65)【公開番号】特開2014-188323(P2014-188323A)

(43)【公開日】2014年10月6日

【審査請求日】2016年1月21日

(73)【特許権者】

【識別番号】594164542

【氏名又は名称】東芝メディカルシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100108855

【弁理士】

【氏名又は名称】蔵田 昌俊

(74)【代理人】

【識別番号】100109830

【弁理士】

【氏名又は名称】福原 淑弘

(74)【代理人】

【識別番号】100088683

【弁理士】

【氏名又は名称】中村 誠

(74)【代理人】

【識別番号】100103034

【弁理士】

【氏名又は名称】野河 信久

(74)【代理人】

【識別番号】100075672

【弁理士】

【氏名又は名称】峰 隆司

(74)【代理人】

【識別番号】100153051

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 直樹

(74)【代理人】

【識別番号】100140176

【弁理士】

【氏名又は名称】砂川 克

(74)【代理人】

【識別番号】100158805

【弁理士】

【氏名又は名称】井関 守三

(74)【代理人】

【識別番号】100172580

【弁理士】

【氏名又は名称】赤穂 隆雄

(74)【代理人】

【識別番号】100179062

【弁理士】

【氏名又は名称】井上 正

(74)【代理人】

【識別番号】100124394

【弁理士】

【氏名又は名称】佐藤 立志

(74)【代理人】

【識別番号】100112807

【弁理士】

【氏名又は名称】岡田 貴志

(74)【代理人】

【識別番号】100111073

【弁理士】

【氏名又は名称】堀内 美保子

(72)【発明者】

【氏名】若井 智司

【審査官】 永田 浩司

(56)【参考文献】

【文献】 米国特許出願公開第２０１２／００４６７２５（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 米国特許出願公開第２００８／００１５４４０（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 再公表特許第２０１３／０３１７４２（ＪＰ，Ａ１）

【文献】 M. Kojima et.al，The effect of Mesh Design in Cerebral Aneurysm Hemodynamics for Developing Flow Controllable Stent: Computational Fluid Dynamics Study，Proceedings of 2012 ICME，米国，IEEE，２０１２年 ７月２４日，772-777

【文献】 David S Molony, et al.，Fluid-structure interaction of a patient-specific abdominal aortic aneurysm treated with an endovascular stent-graft，BioMedical Engineering OnLine，米国，２００９年１０月 ６日

【文献】 MIRIAN J. STARMANS-KOOL, et al.，Measurement of hemodynamics in human carotid artery using ultrasound and computational fuluid dynamics，J Appl Physiol，米国，２００２年 ３月，VOL 92，p.957-961

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ａ６１Ｂ ８／００ − ８／１５

Ａ６１Ｆ ２／０６ − ２／０７

Ａ６１Ｆ ２／８２ − ２／９４５

ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＭＥＤＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

被検体の血管に配置するための治療デバイスの形状を表すデバイスモデルを被検体の血管の形状を表す血管モデルに配置した治療モデルを生成する治療モデル生成部と、
前記血管モデルにおける血管組織の材質を表す材質条件、前記デバイスモデルにおける治療デバイスの材質を表す材質条件、前記血管モデルにおける血管内の血流に関する流体条件、及び、前記治療モデルに基づき、前記治療モデルにおける血流の流体解析を実行する流体解析部と、
前記流体解析部による解析結果を出力する出力部と、
を備え、
前記流体解析部は前記流体解析において、
前記治療モデルにおける前記血管内の複数の位置のそれぞれについて血流のベクトルを演算し、
前記血管モデルにおける血管の構造に基づいて基準方向を設定し、
前記基準方向と前記複数の位置のそれぞれについての血流のベクトルとの比較を行い、
前記出力部は、前記比較の結果、前記基準方向と異なると判別された血流の位置を前記血管モデルを示す画像上で可視化して表示装置に表示させる、
血流解析装置。

【請求項2】

前記出力部は、前記治療モデル上で前記解析結果を可視化した画像を前記表示装置に表示させる、
請求項１に記載の血流解析装置。

【請求項3】

前記流体解析部は前記流体解析において、前記治療モデルにおける血流のベクトル分布を演算し、
前記出力部は、前記治療モデルにおける前記デバイスモデルと前記血管モデルの管壁との間の前記ベクトル分布を可視化した画像を出力する、
請求項１又は２に記載の血流解析装置。

【請求項4】

被検体の血管を含む３次元の医用画像データに基づいて前記血管モデルを生成する血管モデル生成部をさらに備える、
請求項１乃至３のうちいずれか１に記載の血流解析装置。

【請求項5】

前記医用画像データは、Ｘ線ＣＴ装置によって生成された画像データである、
請求項４に記載の血流解析装置。

【請求項6】

前記流体条件は、前記血管モデルにおける血管内の初期流速に関する条件を含み、
被検体の血管における血流情報を含む医用画像データに基づいて初期流速条件を生成する流速条件生成部をさらに備える、
請求項１乃至５のうちいずれか１に記載の血流解析装置。

【請求項7】

前記被検体の血管における血流情報を含む医用画像データは、超音波診断装置によって生成されたＢモード画像データ及びドプラ画像データである、
請求項６に記載の血流解析装置。

【請求項8】

前記治療デバイスは、人工弁、ステント、ステントグラフト、又は、コイルである、
請求項１乃至７のうちいずれか１に記載の血流解析装置。

【請求項9】

前記基準方向は、前記血管の芯線に沿って左心室から遠ざかる方向である、
請求項１乃至８のうちいずれか１項に記載の血流解析装置。

【請求項10】

前記流体解析部は、前記治療デバイスと前記血管の管壁との間の領域を検出し、
前記出力部は、前記領域における血流のベクトルを可視化して前記表示装置に表示させる、
請求項１乃至９のうちいずれか１項に記載の血流解析装置。

【請求項11】

前記出力部は、前記複数の位置のそれぞれについての血流のベクトルと前記基準方向との乖離量を可視化して前記表示装置に表示させる、
請求項１乃至１０のうちいずれか１項に記載の血流解析装置。

【請求項12】

前記出力部は、前記基準方向と異なると判別された血流の発生個所の領域の面積または体積を示す数値を前記表示装置に表示させる、
請求項１乃至１１のうちいずれか１項に記載の血流解析装置。

【請求項13】

コンピュータを
被検体の血管に配置するための治療デバイスの形状を表すデバイスモデルを被検体の血管の形状を表す血管モデルに配置した治療モデルを生成する治療モデル生成部、
前記血管モデルにおける血管組織の材質を表す材質条件、前記デバイスモデルにおける治療デバイスの材質を表す材質条件、前記血管モデルにおける血管内の血流に関する流体条件、及び、前記治療モデルに基づき、前記治療モデルにおける血流の流体解析を実行する流体解析部、及び、
前記流体解析部による解析結果を出力する出力部、
として機能させるための血流解析プログラムであって、
前記流体解析部は前記流体解析において、
前記治療モデルにおける前記血管内の複数の位置のそれぞれについて血流のベクトルを演算し、
前記血管モデルにおける血管の構造に基づいて基準方向を設定し、
前記基準方向と前記複数の位置のそれぞれについての血流のベクトルとの比較を行い、
前記出力部は、前記比較の結果、前記基準方向と異なると判別された血流の位置を前記血管モデルを示す画像上で可視化して表示装置に表示させる、
血流解析プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、血流解析装置及び血流解析プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

被検体の血管内に治療デバイスを配置する治療方法として、例えばＴＡＶＲ（Transcatheter Aortic Valve Replacement；大動脈弁置換術）、ステント留置術、及びコイル塞栓術などがある。ＴＡＶＲは、ＴＡＶＩ（Transcatheter Aortic Valve Implantation）と呼ばれることもある。

【0003】

ＴＡＶＲは、人工弁が先端に装着されたカテーテルを被検体の血管に挿入し、当該カテーテルの先端を大動脈弁の位置まで搬送し、大動脈弁と人工弁とを置換する治療方法である。

【0004】

ステント留置術は、例えば網目状の金属製の筒であるステント、或いはステントに人工血管を取り付けたステントグラフトが先端に装着されたカテーテルを被検体の血管に挿入し、当該カテーテルの先端を例えば冠動脈における狭窄位置に搬送し、ステント或いはステントグラフトを当該狭窄位置にて拡張して留置する治療方法である。

【0005】

コイル塞栓術は、被検体の血管にカテーテルを挿入し、当該カテーテルの先端を例えば被検体の頭部の脳動脈瘤の位置に搬送し、当該カテーテルを通して極細のプラチナ製コイルを脳動脈瘤内に詰め、脳動脈瘤への血液の流れ込みを防ぐ治療方法である。

【0006】

これらの治療方法を実施するにあたっては、治療デバイスを配置した後の血管内の血流が最適な状態となるように治療デバイスを配置する必要がある。

【0007】

従来、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置などのモダリティにより撮影した被検体内の画像等から把握される治療前の血管の形状や血流速度等の情報が治療計画の立案に役立てられている。しかしながら、これらの情報から実際に治療デバイスを配置した後の流れを医師が推定することは困難であった。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0008】

【特許文献1】特開２０１２−２４５８２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0009】

実施形態の目的は、治療デバイスを配置した後の血流の状態を治療前に把握することを可能とする血流解析装置及び血流解析プログラムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0010】

一実施形態における血流解析装置は、治療モデル生成部と、流体解析部、出力部とを備える。上記治療モデル生成部は、被検体の血管に配置するための治療デバイスの形状を表すデバイスモデルを被検体の血管の形状を表す血管モデルに配置した治療モデルを生成する。上記流体解析部は、上記血管モデルにおける血管組織の材質を表す材質条件、上記デバイスモデルにおける治療デバイスの材質を表す材質条件、上記血管モデルにおける血管内の血流に関する流体条件、及び、上記治療モデルに基づき、上記治療モデルにおける血流の流体解析を実行し、上記流体解析部は前記流体解析において、上記治療モデルにおける前記血管内の複数の位置のそれぞれについて血流のベクトルを演算し、上記血管モデルにおける血管の構造に基づいて基準方向を設定し、上記基準方向と前記複数の位置のそれぞれについての血流のベクトルとの比較を行う。上記出力部は、上記比較の結果、上記基準方向と異なると判別された血流の位置を上記血管モデルを示す画像上で可視化して表示装置に表示させる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】一実施形態における血流解析装置（ワークステーション）の概略構成を示すブロック図。

【図2】同実施形態における血流解析装置の機能ブロック図。

【図3】同実施形態における血流解析装置の動作を示すフローチャート。

【図4】同実施形態における血管モデル（大動脈モデル）の一例を示す模式図。

【図5】同実施形態におけるデバイスモデル（人工弁モデル）の一例を示す模式図。

【図6】同実施形態における大動脈モデルに人工弁モデルを配置した画像の一例を示す模式図。

【図7】同実施形態における解析結果を可視化した画像の一例を示す図。

【図8】同実施形態における解析結果を可視化した画像の一例を示す図。

【図9】同実施形態における解析結果を可視化した画像の一例を示す図。

【図10】同実施形態における解析結果を可視化した画像の一例を示す図。

【図11】同実施形態における解析結果を可視化した画像の一例を示す図。

【図12】同実施形態における解析結果を可視化した画像の一例を示す図。

【発明を実施するための形態】

【0012】

一実施形態につき、図面を参照しながら説明する。
本実施形態では、血流解析装置の一例として、被検体に対してＴＡＶＲに係る治療を実施するに際し、被検体の大動脈弁周辺の血流に関する流体解析を実行するワークステーションを開示する。

【0013】

図１は、本実施形態に係るワークステーション１の概略構成を示すブロック図である。ワークステーション１は、プロセッサ２、メモリ３、通信装置４、入力装置５、表示装置６、記憶装置７、及びバスライン８を備える。バスライン８は、プロセッサ２、メモリ３、通信装置４、入力装置５、表示装置６、及び、記憶装置７を通信可能に接続するアドレスバス及びデータバス等で構成される。

【0014】

プロセッサ２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、コンピュータプログラムを実行することで各種の処理を実現する。

【0015】

メモリ３は、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を含むメインメモリである。メモリ３は、本実施形態における主要な処理をプロセッサ２に実現させるための血流解析プログラム３０等を記憶する。また、メモリ３は、各種の情報を一時的に記憶するための作業用記憶領域を形成する。

【0016】

通信装置４は、有線或いは無線にて外部装置と通信する。外部装置は、例えばＸ線ＣＴ装置及び超音波診断装置等のモダリティ、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）等のシステムに含まれるサーバ、或いは他のワークステーション等である。

【0017】

入力装置５は、ユーザの操作に応じたコマンド等を入力するインターフェイスであり、例えばキーボード、マウス、タッチパネル、トラックボール、及び、各種ボタン等を含む。

【0018】

表示装置６は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）或いはＯＥＬＤ（Organic ElectroLuminescence Display）等のディスプレイである。

【0019】

記憶装置７は、比較的大容量のデータを記憶可能なＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等である。記憶装置７は、プロセッサ２が血流解析プログラム３０を実行することで実現される処理の過程において、ＣＴ画像データＣＤ、Ｂモード像データＢＤ、ドプラ像データＤＤ、大動脈モデルデータＡＭＤ、デバイスモデルデータＤＭＤ、治療モデルデータＴＭＤ、及び、解析データＡＤ等を記憶する。各データの詳細については後述する。

【0020】

図２は、プロセッサ２が血流解析プログラム３０を実行することにより実現される機能を示すブロック図である。図示したように、プロセッサ２は、ＣＴ画像入力部１０１、第１の芯線抽出部１０２、第１の領域抽出部１０３、第１の弁面検出部１０４、パラメータ入力部１０５、血管モデル生成部１０６、超音波画像入力部１０７、第２の芯線抽出部１０８、第２の領域抽出部１０９、第２の弁面検出部１１０、流速抽出部１１１、位置合わせ部１１２、流速条件生成部１１３、デバイスモデル入力部１１４、デバイス位置決定部１１５、治療モデル生成部１１６、流体解析部１１７、画像生成部１１８、及び、画像出力部１１９としての機能を実現する。特に、流速条件生成部１１３、治療モデル生成部１１６、及び、流体解析部１１７による処理は、本実施形態におけるメイン処理１２０を構成する。

【0021】

プロセッサ２は、これら各部として動作することにより、ＴＡＶＲにて被検体の大動脈弁位置に配置される人工弁の周囲における血流をシミュレート及び解析する。プロセッサ２による処理の概略的なフローチャートを図３に示す。

【0022】

当該フローチャートに示すように、プロセッサ２は、ステップＳ１〜Ｓ６の処理を実行する。この処理は、例えばユーザが入力装置５を操作して処理開始のコマンドを入力したことに応じて開始される。

【0023】

以下、各ステップの詳細について説明する。
［ステップＳ１：血管モデルの生成］
ステップＳ１において、プロセッサ２は、ＣＴ画像入力部１０１、第１の芯線抽出部１０２、第１の領域抽出部１０３、第１の弁面検出部１０４、パラメータ入力部１０５、及び、血管モデル生成部１０６として機能することにより、被検体の大動脈領域の血管モデルを生成する。

【0024】

ＣＴ画像入力部１０１は、例えば通信装置４によって上述の外部装置と通信することにより、当該外部装置からＣＴ画像データＣＤをワークステーション１に入力し、記憶装置７に記憶させる。ＣＴ画像データＣＤは、予めＸ線ＣＴ装置によって被検体の心臓領域をスキャンすることにより得られたボリュームデータである。特に本実施形態において、ＣＴ画像データＣＤは、心臓の収縮期に対応するものとする。

【0025】

第１の芯線抽出部１０２は、記憶装置７が記憶するＣＴ画像データＣＤに含まれる大動脈の芯線を抽出する。例えば第１の芯線抽出部１０２は、ＣＴ画像データＣＤに含まれるボクセル値の変化と、予め定められた一般的な大動脈に関する特徴量とに基づき、ＣＴ画像データＣＤから大動脈の内腔と推定される長尺な領域を特定する。第１の芯線抽出部１０２は、特定した領域内の長手方向に沿う中心線を、大動脈の芯線として抽出する。第１の芯線抽出部１０２は、ＣＴ画像データＣＤに基づく画像を表示装置６に表示するとともに、ユーザが入力装置５を介して当該画像上に設定する線分を芯線として抽出してもよい。

【0026】

第１の領域抽出部１０３は、第１の芯線抽出部１０２が抽出した芯線に基づいて、ＣＴ画像データＣＤから大動脈領域を抽出する。例えば第１の領域抽出部１０３は、第１の芯線抽出部１０２が抽出した芯線を中心とした放射方向にＣＴ画像データＣＤにおけるボクセル値の変化を観測して大動脈の内腔と管壁との境界を特定する処理を、芯線の全長に亘って実行することにより、大動脈領域を抽出する。第１の領域抽出部１０３は、ＣＴ画像データＣＤに基づく画像を表示装置６に表示するとともに、ユーザが入力装置５を介して当該画像上に設定する領域を大動脈領域として抽出してもよい。

【0027】

第１の弁面検出部１０４は、第１の領域抽出部１０３が抽出した大動脈領域に含まれる大動脈弁の弁面を検出する。弁面は、例えば大動脈の芯線と垂直に交わり、且つ大動脈弁尖を含む平面群における中心平面と定義する。そこで、例えば第１の弁面検出部１０４は、第１の領域抽出部１０３が抽出した大動脈領域において、芯線と垂直に交わる平面を芯線に沿って走査して大動脈弁尖を含む平面群を抽出し、抽出した平面群の中心平面を弁面とする。第１の弁面検出部１０４は、第１の領域抽出部１０３が抽出した大動脈領域を表示装置６に表示するとともに、ユーザが入力装置５を介して当該画像上に設定する平面を大動脈の弁面として検出してもよい。

【0028】

パラメータ入力部１０５は、例えば入力装置５に対するユーザの操作に従って、大動脈の材質条件及び血流条件に関するパラメータを入力する。パラメータ入力部１０５は、通信装置４によって上述の外部装置と通信することにより、当該外部装置からワークステーション１にパラメータを入力してもよい。材質条件は、例えば血管壁に関する力学的指標である。この力学的指標は、例えば血管壁の変位に関する指標、血管壁に生じる応力やひずみに関する指標、血管内腔に負荷される内圧分布に関する指標、及び、血管の硬さ等を表す材料特性に関する指標等である。血管の硬さ等を表す材料特性に関する指標としては、血管組織の応力とひずみの関係を示す曲線の平均的な傾き等が挙げられる。血流条件は、例えば血液の粘性等に関する指標である。これらの他にも、パラメータ入力部１０５は、大動脈における血流をシミュレートするために必要な種々のパラメータを入力してもよい。

【0029】

血管モデル生成部１０６は、第１の領域抽出部１０３が抽出した領域及び第１の弁面検出部１０４が検出した弁面の位置等に基づき、血管モデルの一種である大動脈モデルを生成する。

【0030】

図４は、血管モデル生成部１０６が生成する大動脈モデルＡＭの一例を示す模式図である。同図においては、多数のポリゴンの集合にて管内壁を示す大動脈モデルＡＭに加え、心臓、右冠動脈Ｒ１、及び左冠動脈Ｒ２の位置を破線にて示している。

【0031】

血管モデル生成部１０６は、生成した大動脈モデルを示す大動脈モデルデータＡＭＤを、パラメータ入力部１０５が入力した材質条件及び血流条件に関するパラメータとともに記憶装置７に記憶させる。

【0032】

［ステップＳ２：初期流速条件の生成］
ステップＳ２において、プロセッサ２は、超音波画像入力部１０７、第２の芯線抽出部１０８、第２の領域抽出部１０９、第２の弁面検出部１１０、流速抽出部１１１、位置合わせ部１１２、及び、流速条件生成部１１３として機能することにより、ステップＳ１にて生成された大動脈モデルの初期流速条件を生成する。

【0033】

超音波画像入力部１０７は、例えば通信装置４によって上述の外部装置と通信することにより、当該外部装置からＢモード像データＢＤ及びドプラ像データＤＤをワークステーション１に入力し、記憶装置７に記憶させる。Ｂモード像データＢＤは、予め超音波診断装置によって被検体の心臓領域をＢモードにてスキャンすることにより得られた当該心臓領域の形態を輝度にて表現する３次元データである。例えば、ドプラ像データＤＤは、予め超音波診断装置によって被検体の心臓領域をドプラモードにてスキャンすることにより得られた血流の平均速度に関する血流ベクトル分布を示す３次元データである。特に本実施形態において、Ｂモード像データＢＤ及びドプラ像データＤＤは、超音波プローブを動かすことなく同一の領域をスキャンして得られたものであり、ＣＴ画像データＣＤと同じく心臓の収縮期に対応するものであるとする。

【0034】

第２の芯線抽出部１０８は、超音波画像入力部１０７が記憶装置７に記憶させたＢモード像データＢＤに含まれる大動脈の芯線を抽出する。第２の芯線抽出部１０８による芯線抽出の手法としては、第１の芯線抽出部１０２と同様の手法を採用し得る。

【0035】

第２の領域抽出部１０９は、第２の芯線抽出部１０８が抽出した芯線に基づいて、Ｂモード像データＢＤから大動脈領域を抽出する。第２の領域抽出部１０９による大動脈領域抽出の手法としては、第１の領域抽出部１０３と同様の手法を採用し得る。

【0036】

第２の弁面検出部１１０は、超音波画像入力部１０７が入力したＢモード像データＢＤに含まれる大動脈弁の弁面を検出する。第２の弁面検出部１１０による弁面検出の手法としては、第１の弁面検出部１０４と同様の手法を採用し得る。

【0037】

流速抽出部１１１は、第２の領域抽出部１０９が抽出した大動脈領域内の血流ベクトル分布をドプラ像データＤＤから抽出する。

【0038】

位置合わせ部１１２は、第１の領域抽出部１０３が抽出したＣＴ画像データＣＤにおける大動脈領域と、第２の領域抽出部１０９が抽出したＢモード像データＢＤにおける大動脈領域とを位置合わせする。具体的には、位置合わせ部１１２は、第１の弁面検出部１０４及び第２の弁面検出部１１０が検出した弁面位置、双方の大動脈領域における大動脈起始部、及び大動脈と左右冠動脈との接続部等の特徴的部分に基づき、ＣＴ画像データＣＤにおける大動脈領域に対するＢモード像データＢＤにおける大動脈領域の相対的な位置関係（縮尺、回転角度等）を特定する。

【0039】

流速条件生成部１１３は、流速抽出部１１１が抽出した血流ベクトル分布と、位置合わせ部１１２が特定した位置関係とに基づき、血管モデル生成部１０６が生成した大動脈モデルの初期流速条件を生成する。具体的には、流速条件生成部１１３は、流速抽出部１１１が抽出した血流ベクトル分布を位置合わせ部１１２が特定した位置関係に応じて縮小、拡大、或いは回転等させる変換処理を実行する。変換処理後の血流ベクトルが初期流速条件となる。流速条件生成部１１３は、生成した初期流速条件を記憶装置７に記憶させる。

【0040】

［ステップＳ３：治療モデルの生成］
ステップＳ３において、プロセッサ２は、デバイスモデル入力部１１４、デバイス位置決定部１１５、及び、治療モデル生成部１１６として機能することにより、大動脈モデルに人工弁モデルを配置した治療モデルを生成する。

【0041】

デバイスモデル入力部１１４は、例えば通信装置４によって上述の外部装置と通信することにより、当該外部装置からデバイスモデルデータＤＭＤと材質条件とをワークステーション１に入力し、記憶装置７に記憶させる。本実施形態におけるデバイスモデルデータＤＭＤは、被検体内に配置する人工弁の形状を表す人工弁モデルを示す。人工弁モデルは、例えば人工弁の設計時等に作成される３次元のＣＡＤデータである。ここでの材質条件は、人工弁モデルに関するものである。

【0042】

図５は、デバイスモデルデータＤＭＤにて示される人工弁モデルＤＭの一例を示す模式図である。人工弁モデルＤＭは、円筒形のステント２００を含む。ステント２００の内部には、可撓性の材料にて形成された複数の弁部材（図示せず）が設けられている。各弁部材は、入口２０１側の圧力が出口２０２側の圧力よりも高いときに開き、入口２０１側の圧力が出口２０２側の圧力よりも低いときに閉じる。すなわち、各弁部材は可動部である。本実施形態においては、心臓の収縮期に対応する形状、すなわち各弁部材が開いている状態の人工弁モデルＤＭを示すデバイスモデルデータＤＭＤがデバイスモデル入力部１１４によって入力されるものとする。

【0043】

人工弁モデルに関する材質条件は、例えば人工弁モデルＤＭの各部に関する力学的指標である。この力学的指標は、例えば人工弁モデルＤＭの各部の変位に関する指標、人工弁モデルＤＭの各部に生じる応力やひずみに関する指標、及び、人工弁モデルＤＭの各部の硬さ等を表す材料特性に関する指標等である。材料特性に関する指標としては、人工弁モデルＤＭの各部の応力とひずみの関係を示す曲線の平均的な傾き等が挙げられる。

【0044】

デバイス位置決定部１１５は、血管モデル生成部１０６が生成した血管モデルにおいて人工弁を配置する位置を決定する。例えば、デバイス位置決定部１１５は、記憶装置７が記憶する大動脈モデルデータＡＭＤにて示される大動脈モデルにおける弁面位置に、記憶装置７が記憶するデバイスモデルデータＤＭＤにて示される人工弁モデルを配置した画像を、表示装置６に表示させる。

【0045】

図６は、大動脈モデルＡＭの弁面位置に人工弁モデルＤＭを配置した画像の一例を示す模式図である。この例では、大動脈モデルＡＭの芯線に沿う断面に人工弁モデルＤＭを配置した画像を示しているが、表示形態はこれに限られない。

【0046】

ユーザは、入力装置５に対する操作により、当該画像における人工弁モデルＤＭの位置や角度を調整することができる。デバイス位置決定部１１５は、調整後における人工弁モデルＤＭの位置を、最終的な設置位置として決定する。

【0047】

治療モデル生成部１１６は、記憶装置７が記憶する大動脈モデルデータＡＭＤにて示される大動脈モデルに対し、記憶装置７が記憶するデバイスモデルデータＤＭＤにて示される人工弁モデルを、デバイス位置決定部１１５が決定した設置位置に設置した治療モデルを生成する。治療モデル生成部１１６は、生成した治療モデルを示す治療モデルデータＴＭＤを、大動脈モデルデータＡＭＤとともに記憶装置７が記憶する大動脈モデルの材質条件及び血流条件、及び、デバイスモデルデータＤＭＤとともに記憶装置７が記憶する人工弁モデルの材質条件とともに記憶装置７に記憶させる。

【0048】

［ステップＳ４：流体解析］
ステップＳ４において、プロセッサ２は、流体解析部１１７として機能する。

【0049】

流体解析部１１７は、記憶装置７が記憶する治療モデルデータＴＭＤ、大動脈モデルの材質条件と血流条件、人工弁モデルの材質条件、及び、初期流速条件に基づいて流体解析を実行する。

【0050】

例えば、流体解析部１１７は、治療モデルデータＴＭＤが示す治療モデルを対象としたＦＥＭ（Finite Element Method）やＦＶＭ（Finite Volume Method）等のアルゴリズムに従ったＣＦＤ（Computational Fluid Dynamics）を行う。この場合において、例えば流体解析部１１７は、治療モデルに設定した多数のセルのそれぞれに対して初期流速条件が示す血流ベクトルを割り当てたモデルを初期条件として、大動脈モデルと人工弁モデルの材質条件等を考慮したＦＳＩ（Fluid Structure Interaction）解析を実行し、治療モデル内における血流速度に関する血流ベクトル分布を示す解析データＡＤを生成する。このようなＣＦＤの手法としては、既に知られた種々の方法を採用することができる。流体解析部１１７は、生成した解析データＡＤを記憶装置７に記憶させる。

【0051】

既述のように、治療モデルの生成元であるＣＴ画像データＣＤとデバイスモデルデータＤＭＤ、及び、初期流速条件の生成元であるＢモード像データＢＤとドプラ像データＤＤは、いずれも心臓の収縮期に対応するものである。すなわち、解析データＡＤは、１心周期において大動脈内の血流が最も早い心位相に対応する血流ベクトル分布を示す。

【0052】

［ステップＳ５：画像の生成］
ステップＳ５において、プロセッサ２は、画像生成部１１８として機能する。
画像生成部１１８は、流体解析部１１７による解析結果を可視化した画像の画像データを生成する。

【0053】

例えば、画像生成部１１８は、治療モデルデータＴＭＤが示す治療モデルにおいて、解析データＡＤが示す血流ベクトル分布を可視化した画像データを生成する。また、画像生成部１１８は、ＣＴ画像データＣＤに基づいて生成される画像において、解析データＡＤが示す血流ベクトル分布を可視化した画像データを生成してもよい。血流ベクトル分布は、血流ベクトルを示す矢印を画像内に配置することで可視化されてもよいし、特定の方向に対する血流ベクトル成分の大きさに応じて画像内を色付けすることで可視化されてもよい。

【0054】

人工弁自体の機能が常に正常であるとの前提に立てば、人工弁内の血流は正常であると仮定できる。そこで、画像生成部１１８は、人工弁モデルと大動脈モデルの管壁との間における血流ベクトルに注目して可視化を行ってもよい。

【0055】

図７〜図１２に画像生成部１１８が生成する画像の一態様を例示する。
図７は、治療モデルデータＴＭＤが示す治療モデルの芯線に沿う断面において解析データＡＤが示す血流ベクトル分布の一部を可視化した画像を示す。この例では、正常な血流方向である基準方向に流れる順行血流と、基準方向に逆行して流れる逆行血流とを矢印にて示している。基準方向は、例えば芯線に沿って左心室から遠ざかる方向である。順行血流は、例えば基準方向に関して正の速度成分を有する血流である。逆行血流は、例えば基準方向に関して負の速度成分を有する血流である。本例では、人工弁モデルＤＭの出口付近における順行血流の代表値に対応する３つの矢印を示している。この代表値は、例えば人工弁モデルＤＭの出口付近の血流ベクトルを所定領域毎に平均したベクトル値である。また、本例では、逆行血流の発生位置において、当該血流の代表値に対応する３つの矢印を示している。この代表値は、例えば逆行血流が発生する領域の血流ベクトルを所定領域毎に平均したベクトル値である。

【0056】

図８〜図１０は、ＣＴ画像データＣＤに基づいて生成される画像において、解析データＡＤが示す血流ベクトル分布の一部を可視化した画像を示す。図８は、ＣＴ画像データＣＤに基づいて生成されるＡｖｅＩＰ（Average Intensity Projection）画像を用いる例である。図９は、ＣＴ画像データＣＤに基づいて生成されるＶＲ（Volume Rendering）画像を用いる例である。図１０は、ＣＴ画像データＣＤに基づいて生成されるＭＩＰ（Maximum Intensity Projection）画像を用いる例である。なお、図８〜図１０においては、ＣＴ画像データＣＤに基づいて生成される画像に加え、第１の芯線抽出部１０２が抽出した芯線と、人工弁モデルＤＭとを表している。順行血流及び逆行血流の表示態様は、図７の例と同様である。

【0057】

なお、図７〜図１０の例では、それぞれ３つずつの矢印にて順行血流と逆行血流を表しているが、より多くの矢印にて各血流を表してもよい。例えば、解析データＡＤが示す血流ベクトル分布に含まれる全てのベクトルを矢印にて表してもよい。

【0058】

図１１及び図１２は、ＣＴ画像データＣＤに基づいて生成される画像において、人工弁モデルＤＭと大動脈の管壁との間に形成される隙間Ａにおける血流ベクトルを可視化した画像を示す。図１１は、第１の弁面検出部１０４が検出した弁面における断層像（芯線に対するクロスカット画像）を用いる例である。図１２は、芯線に沿うCurved MPR（Multi Planar Reconstruction）画像を用いる例である。これらの画像において、隙間Ａ内の血流ベクトルを、例えば基準方向に関する速度成分の大きさに応じて色付けする。なお、図１１及び図１２においては隙間Ａ全体に斜線を付して具体的な色付けを省略している。

【0059】

図７〜図１２では、血流ベクトル分布が示す血流速度を可視化する場合を例示した。しかしながら、画像生成部１１８は、血流を表す他の指標を可視化してもよい。

【0060】

例えば画像生成部１１８は、血流ベクトル分布に基づいて血液の流量を算出し、当該流量を可視化した画像の画像データを生成してもよい。

【0061】

また、画像生成部１１８は、血流ベクトル分布における血流ベクトルと、基準方向との乖離量を可視化した画像の画像データを生成してもよい。このような乖離量は、例えば血流ベクトルと基準方向とが成す角度とすることができる。

【0062】

また、画像生成部１１８は、特定の断面に含まれる逆行血流の発生箇所に対応する領域の面積や、特定の３次元領域に含まれる逆行血流の発生箇所に対応する領域の体積を求め、これら面積や体積を示す数値を配置した画像の画像データを生成してもよい。

【0063】

［ステップＳ６：画像の出力］
ステップＳ６において、プロセッサ２は、画像出力部１１９として機能する。
画像出力部１１９は、画像生成部１１８が生成した画像データを出力する。例えば画像出力部１１９は、当該画像データに基づく画像を表示装置６に表示させる。また、画像出力部１１９は、通信装置４を介して外部装置に当該画像データを送信してもよい。

【0064】

ステップＳ６を以って、プロセッサ２による一連の処理は終了する。

【0065】

以上説明したように、本実施形態に係るワークステーション１は、大動脈モデルに人工弁モデルを配置した治療モデルを生成し、この治療モデルに関して流体解析を実行し、その解析結果を出力する。この解析結果を参照することにより、医師等は、人工弁を被検体の大動脈に配置した際の血流の状態をＴＡＶＲの実施前に知ることができる。これにより、ＴＡＶＲの治療計画の段階において、人工弁からの血流のリーク（逆行血流）の発生するリスクが高い解剖学的局所部位の位置、範囲及び形状等の情報を把握できるため、治療の実施前にリークへの対策を検討できるようになる。

【0066】

また、例えばＴＡＶＲの術中にＸ線透視撮影装置によって撮影されるリアルタイムのＸ線透視画像に解析データＡＤに基づく画像をフュージョンすることにより、リークの発生するリスクが高い部位等をリアルタイムで術者に提供することもできる。

【0067】

これらの他にも、本実施形態にて開示した構成からは、種々の好適な効果が得られる。

【0068】

（変形例）
いくつかの変形例を示す。
上記実施形態では、血流解析装置の一例としてワークステーション１を開示した。しかしながら、Ｘ線ＣＴ装置、超音波診断装置、或いはＸ線透視撮影装置のコンソールやＰＡＣＳ等のシステムに含まれるサーバにステップＳ１〜Ｓ６の処理を実行させ、これらの装置を血流解析装置として機能させてもよい。

【0069】

上記実施形態では、心臓の収縮期に関して血流を解析する場合を例示した。このように心臓の収縮期を対象とすることで、大動脈の血流が最も速くなる心位相での解析結果が得られる。しかしながら、解析対象の心位相は収縮期に限られず、他の心位相を対象としてもよい。また、１心周期を対象としてステップＳ１〜Ｓ６の処理を行ってもよい。

【0070】

上記実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置にて生成されたＣＴ画像データＣＤに基づいて血管モデルが生成される場合を例示した。しかしながら、他の医用画像データ、例えばＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置によって生成された画像データや超音波診断装置によって生成されたＢモード像データに基づいて血管モデルが生成されてもよい。

【0071】

血流解析装置は、人工弁の経時劣化を考慮した血流の解析を行う機能を備えてもよい。例えば、被検体内に配置された人工弁の時間経過にともなう形状や材質条件の変化を予め実験等により把握することで、所定の経過期間毎の経時劣化を考慮した人工弁モデル及び材質条件を複数用意する。血流解析装置は、これらの人工弁モデル及び材質条件を用いてステップＳ１〜Ｓ６の処理を実行することで、上記所定の経過期間毎の経時劣化を考慮した血流解析を行う。このような血流解析の結果を用いれば、ＴＡＶＲの実施後のリークに関する長期的なリスクを評価することができる。さらに、血流解析装置が経過期間毎の血流解析結果に基づいてリークに関するリスクを数値化し、その結果を出力してもよい。このような数値化は、例えば特定の断面に含まれる逆行血流の発生箇所に対応する領域の面積や、特定の３次元領域に含まれる逆行血流の発生箇所に対応する領域の体積に関して行えばよい。

【0072】

血流解析プログラム３０は、必ずしも血流解析装置の製造段階から同装置のメモリに書き込まれている必要はない。血流解析プログラム３０は、ＣＤ−ＲＯＭやフラッシュメモリ等の記録媒体に書き込まれた状態でユーザに提供され、この記録媒体から血流解析装置等のコンピュータにインストールされてもよい。また、ネットワークを介してダウンロードされた血流解析プログラム３０が血流解析装置等のコンピュータにインストールされてもよい。

【0073】

ステップＳ１〜Ｓ６の処理にて、ＴＡＶＲ以外の他の治療に関する血流の解析を行うこともできる。他の治療としては、例えばステント留置術やコイル塞栓術等がある。ステント留置術を対象とする場合、血流解析装置は、ステップＳ１にてステント或いはステントグラフトを留置する対象となる血管、例えば冠動脈に関する血管モデルを生成し、ステップＳ２にて当該血管の初期流速条件を生成し、ステップＳ３にてステント或いはステントグラフトの形状を表すデバイスモデルを血管モデルに配置した治療モデルを生成し、ステップＳ４〜Ｓ６にて当該治療モデルを対象とした解析、画像生成、及び画像出力を行う。また、コイル塞栓術を対象とする場合、血流解析装置は、ステップＳ１にて塞栓対象となる瘤領域、例えば脳動脈瘤に関する血管モデルを生成し、ステップＳ２にて当該脳動脈瘤周辺の初期流速条件を生成し、ステップＳ３にて脳動脈瘤に詰めるコイルの形状を表すデバイスモデルを血管モデルに配置した治療モデルを生成し、ステップＳ４〜Ｓ６にて当該治療モデルを対象とした解析、画像生成、及び画像出力を行う。

【0074】

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0075】

１…ワークステーション、２…プロセッサ、３…メモリ、４…通信装置、５…入力装置、６…表示装置、７…記憶装置、８…バスライン、１１３…流速条件生成部、１１６…治療モデル生成部、１１７…流体解析部、１１８…画像生成部、１１９…画像出力部、ＡＭ…大動脈モデル、ＤＭ…人工弁モデ、Ａ…隙間。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】