JP6457785B2 - 生体質感モデル作製方法および生体質感モデル作製プログラム - Google Patents
生体質感モデル作製方法および生体質感モデル作製プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6457785B2 JP6457785B2 JP2014229242A JP2014229242A JP6457785B2 JP 6457785 B2 JP6457785 B2 JP 6457785B2 JP 2014229242 A JP2014229242 A JP 2014229242A JP 2014229242 A JP2014229242 A JP 2014229242A JP 6457785 B2 JP6457785 B2 JP 6457785B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pixel
- mechanical property
- model
- data
- dimensional
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Instructional Devices (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Description
しかしながら、内部構造を有する肝臓などの複雑な臓器の柔らかさの模擬や、臓器等を扱う医師や看護師に対する臓器等の感触情報の提供が行えないといった問題があった。
また、モデルの質感は医師の感覚よるものであり定性的データに基づくのではなく、生体に近い力学特性を有し、生体に埋入するインプラントの力学試験に使用できるモデルが要望されている。
1)医用画像診断装置により得られた断面像からCT値の2次元分布データを取得する。
本発明では、CT、MRI、エコーなどの医用画像診断装置および光学系画像装置(光学顕微鏡、光学系軟質質感分析装置など)の医用画像診断装置の断面像から、CT値又は輝度値の2次元分布データを得る。なお、MRI画像は、CT画像よりも軟部組織の分解能が高いので、多くの組織の物性値が取得可能である。
2)段階的に硬度の異なる最小基本単位を予め作製し、各々の最小基本単位の少なくとも硬度、ヤング率および破断係数の力学特性データを取得する。
ここで、最小基本単位は、四面体、六面体、円柱、楕円柱、多角柱、球体、くさび形状体、角錐、円錐など幾何学的な基本形状のものと、基本形状の組み合わせた形状や独自形状など応用形状のプリミティブな形状を有する。プリミティブな形状の種類や大きさ、混ぜ合わせる個数・量、混ぜ合わせ方、用いる樹脂材を調整して柔らかさを加減して求める生体質感を作り出す。そして、段階的に硬度の異なる最小基本単位について、各々の力学特性データを測定し、データベース化する。力学特性データは、少なくとも硬度、ヤング率および破断係数を用いるのが良い。なお、MRIエラストグラフィーやエコーを用いて弾性率を推定できることから、力学特性データに弾性率を加えても良い。
CT値から骨組織を推定する骨組織領域を判別する。骨組織以外の軟組織領域と脂肪組織領域についても必要に応じて判別する。
4)骨組織領域の各画素のCT値から骨密度を求め、骨密度から各画素における少なくとも硬度、ヤング率および破断係数の力学特性データの推定し、同じ或は最も近似する力学特性データを有する最小基本単位を各画素に割り当てる。
CT値から骨密度を算出できることから、骨組織領域の各画素のCT値から骨密度を求める。そして、骨密度から各画素における少なくとも硬度、ヤング率および破断係数の力学特性データを推定する。上記2)でデータベース化された段階的に硬度の異なる最小基本単位の力学特性データと比較して、同じ或は最も近似する力学特性データを有する最小基本単位を各画素に割り当てる。
5)断面像を積層して3次元データとし、各画素に割り当てられた最小基本単位を用いて3次元プリンタにより造形する。
<ステップ1(S01)>
医用画像診断装置により得られた断面画像からCT値の2次元分布データを取得する。取得した2次元分布データはコンピュータのメモリに記憶される。
<ステップ2(S02)>
段階的に硬度の異なる最小基本単位を予め作製し、各々の最小基本単位の力学特性データを取得する。各々の最小基本単位の力学特性データはコンピュータのメモリに記憶される。最小基本単位(Minimally Essential Unit:MEU、或は、セルと呼ぶ)は、円柱、円錐、球などのプリミティブ形状を有しており、多種多様の樹脂から1種あるいは2種以上が混合されたもので予め作製され、実測により力学特性データ値が既知である。
CT値の2次元分布データから骨組織を推定して骨組織領域を判別する。人体内組織のCT値を表1に示す。CT値に基づいて骨組織領域を判別することは可能である。
骨組織領域の各画素のCT値から骨密度を算出する。CT画像から骨のCT値を算出し、骨密度の評価を行うことは既に様々検討されている。また、X線CT装置内に被験物をセットして、高感度放射線エネルギーセンサーであるイメージングプレート上に撮影し、コンピュータを用いて画像解析を行い、骨密度を算出できることも知られている。
<ステップ5(S05)>
算出した骨密度から各画素における力学特性データを推定する。
<ステップ6(S06)>
同じ或は最も近似する力学特性データを有する最小基本単位を各画素に割り当てる。力学特性データが近似するとは、硬度や弾性率が所定の差異内にあることを意味する。
断面画像を積層して3次元データとし、各画素に割り当てられた最小基本単位を用いて3次元プリンタにより生体質感モデルを造形する。なお、医用画像診断装置の2次元データの輝度情報から造形対の3次元形状を抽出している。すなわち、医用画像診断装置であるCTやMRI装置からDICOMフォーマットの輝度情報を含む断層画像のドット情報を取得し、それらの断層画像を積層して造形対象の生体部位の3次元形状を抽出する。そして、市販されている3次元プリンタを活用して3次元造形モデルを作製する。
組織が骨領域以外の組織、例えば、脂肪、皮膚、臓器などであっても、CT値から組織が推定できる。事前に、新鮮検体から、脂肪、皮膚、臓器などの組織のCT値と力学特性データを実測し、当該組織のCT値と力学特性をデータベース化しておく。
また一方で、事前に、段階的に硬度の異なる最小基本単位(セル)を予め作製して、各セルの力学特性データを実測しておく。
これにより、断面画像のCT値から組織を判別し、判別した組織の力学特性と同じか類似している力学特性を有するセルを決定し、セルNo.のマトリックスを準備することが可能になる。
生体質感モデル作製プログラムは、HDDからメモリ上に読みだしてコンピュータが実行するものである。
実施例2の生体質感モデル作製方法では、目的とする組織の力学特性と同じ或は最も近似する力学特性データを有する素材を用いて成形された成形モデルと、実施例1の生体質感モデル作製方法を用いて作製された造形モデルを組合せて3次元モデルを組み立てる。
図6に示されるように、目的とする組織の断面画像を取得し(S31)、断面画像のCT値の2次元分布データから、骨組織、軟組織、脂肪組織など各組織領域を判別する(S32)。実施例1の生体質感モデル作製方法のように、セルテーブルを参照し、CT値から推定される力学特性と同一・類似のセルを選択して(S33)、3D造形でモデル作製する(S34)ことにより、リアリティーのある感触が再現できる場合もあるが、組織によっては、3D造形が困難なものや、既知の素材でリアリティーのある感触が再現できることが知られている組織も存在する。そこで、そのような組織の場合、素材テーブルを参照し、CT値から推定される力学特性と同一・類似の素材を選択して(S35)、成形でモデル作製する(S36)ことにし、3D造形で作製したモデルと、成形で作製したモデルを組合せて生体疑似組織を組立てる(S37)ことにする。
これにより、3D造形でリアリティーのある感触を再現する組織を全て作製することが困難であっても、従来の成形で作製したモデルを補完させることにより、リアリティーのある感触を再現する生体疑似組織を作製できる。
Claims (8)
- 1)医用画像診断装置あるいは光学系画像装置により得られた断面像からCT値又は輝度値の2次元分布データを取得するステップと、
2)段階的に硬度の異なる最小基本単位を予め作製し、各々の最小基本単位の少なくとも硬度、ヤング率および破断係数の力学特性データを取得するステップと、
3)前記CT値の2次元分布データから骨組織を推定して骨組織領域を判別するステップと、
4)骨組織領域の各画素のCT値から骨密度を求め、骨密度から各画素における少なくとも硬度、ヤング率および破断係数の力学特性データの推定し、同じ或は最も近似する力学特性データを有する前記最小基本単位を各画素に割り当てるステップと、
5)前記断面像を積層して3次元データとし、各画素に割り当てられた前記最小基本単位を用いて3次元プリンタにより造形するステップと、
を備えたことを特徴とする生体質感モデル作製方法。 - 前記CT値又は輝度値の2次元分布データから、骨組織以外の軟組織領域と脂肪組織領域を判別するステップと、
軟組織領域と脂肪組織領域の各画素における少なくとも硬度、ヤング率および破断係数の力学特性データの推定し、同じ或は最も近似する力学特性データを有する前記最小基本単位を各画素に割り当てるステップと、
を更に備えたことを特徴とする請求項1の生体質感モデル作製方法。 - 前記最小基本単位は、四面体、六面体、円柱、球体から選択される1種以上のプリミティブな形状を有し、
少なくとも1種類の樹脂材から成ることを特徴とする請求項1又は2の生体質感モデル作製方法。 - 目的とする組織の力学特性と同じ或は最も近似する力学特性データを有する素材を用いて成形するステップと、
前記成形ステップにより成形された成形モデルと、請求項1〜3の何れかの作製方法を用いて作製された造形モデルとを組合せて3次元モデルを組み立てるステップと、
を備えたことを特徴とする生体質感モデル作製方法。 - コンピュータに、
1)医用画像診断装置あるいは光学系画像装置により得られた断面像からCT値又は輝度値の2次元分布データを入力する手順と、
2)段階的に硬度の異なる最小基本単位の各々の少なくとも硬度、ヤング率および破断係数の力学特性データを入力する手順と、
3)前記CT値の2次元分布データから骨組織を推定して骨組織領域を判別する手順と、
4)骨組織領域の各画素のCT値から骨密度を算出する手順と、
5)骨密度から各画素における少なくとも硬度、ヤング率および破断係数の力学特性データの推定する手順と、
6)同じ或は最も近似する力学特性データを有する前記最小基本単位を各画素に割り当てる手順と、
7)前記断面像を積層して3次元データとし、各画素に割り当てられた前記最小基本単位の情報を3次元プリンタに出力する手順と、
を実行させるための生体質感モデル作製プログラム。 - コンピュータに、上記7)の手順の前に、更に、
前記CT値又は輝度値の2次元分布データから、骨組織以外の軟組織領域と脂肪組織領域を判別する手順と、
軟組織領域と脂肪組織領域の各画素における少なくとも硬度、ヤング率および破断係数の力学特性データの推定し、同じ或は最も近似する力学特性データを有する前記最小基本単位を各画素に割り当てる手順と、
を実行させるための請求項5の生体質感モデル作製プログラム。 - 前記最小基本単位は、四面体、六面体、円柱、球体から選択される1種以上のプリミティブな形状を有し、
少なくとも1種類の樹脂材から成ることを特徴とする請求項5又は6の生体質感モデル作製プログラム。 - 目的とする組織の力学特性と同じ或は最も近似する力学特性データを有する素材を用いて成形した成形モデルと、請求項5〜7の何れかの作製プログラムを用いて作製された造形モデルを組合せて3次元モデルを組み立てることを特徴とする生体質感モデル作製方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2014229242A JP6457785B2 (ja) | 2014-11-11 | 2014-11-11 | 生体質感モデル作製方法および生体質感モデル作製プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2014229242A JP6457785B2 (ja) | 2014-11-11 | 2014-11-11 | 生体質感モデル作製方法および生体質感モデル作製プログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2016087359A JP2016087359A (ja) | 2016-05-23 |
| JP6457785B2 true JP6457785B2 (ja) | 2019-01-23 |
Family
ID=56015756
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2014229242A Expired - Fee Related JP6457785B2 (ja) | 2014-11-11 | 2014-11-11 | 生体質感モデル作製方法および生体質感モデル作製プログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6457785B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7140513B2 (ja) * | 2018-03-05 | 2022-09-21 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 画像処理装置及び3d造形装置 |
| CN112204641B (zh) | 2018-06-08 | 2022-09-23 | 株式会社发索科技 | 手技训练用多功能固定器 |
| CN109512449A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-03-26 | 沈阳东软医疗系统有限公司 | 生理参数输出方法和装置 |
| JP7543767B2 (ja) * | 2020-08-07 | 2024-09-03 | 株式会社リコー | 臓器モデルおよびトレーニングシステム |
| EP4278964B1 (en) * | 2021-02-04 | 2025-05-28 | Kompath, Inc. | Information processing system, program, and information processing method |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01310484A (ja) * | 1988-06-08 | 1989-12-14 | Toshiba Corp | 画像処理装置 |
| WO2011044048A2 (en) * | 2009-10-05 | 2011-04-14 | Board Of Regents, The University Of Texas System | Endo-rhinal endoscopic-technique trainer |
| KR101458729B1 (ko) * | 2011-03-31 | 2014-11-05 | 고쿠리츠다이가쿠호진 고베다이가쿠 | 3 차원 조형 모델 제작 방법 및 의료·의학·연구·교육용 지원툴 |
| US9805624B2 (en) * | 2011-09-30 | 2017-10-31 | Regents Of The University Of Minnesota | Simulated, representative high-fidelity organosilicate tissue models |
| JP5829921B2 (ja) * | 2012-01-06 | 2015-12-09 | 学校法人 龍谷大学 | 骨折リスク評価のためのコンピュータの作動方法 |
-
2014
- 2014-11-11 JP JP2014229242A patent/JP6457785B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2016087359A (ja) | 2016-05-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Haleem et al. | 3D scanning applications in medical field: a literature-based review | |
| CN103153589B (zh) | 三维造型模具的制作方法以及医疗、医学培训、科研和教育用支持工具 | |
| US20220137593A1 (en) | Method for fabricating a physical simulation device, simulation device and simulation system | |
| US20180168730A1 (en) | System and method for medical procedure planning | |
| JP6457785B2 (ja) | 生体質感モデル作製方法および生体質感モデル作製プログラム | |
| CN112822956A (zh) | 矫形器、矫形器的制造方法、信息处理装置、信息处理方法、系统、以及程序 | |
| Schulze et al. | Quality assurance of 3D-printed patient specific anatomical models: a systematic review | |
| Levine et al. | Mesh processing in medical-image analysis—a tutorial | |
| Lambrecht et al. | Haptic model fabrication for undergraduate and postgraduate teaching | |
| Bhatti et al. | A novel breast software phantom for biomechanical modeling of elastography | |
| Bertolini et al. | Additive manufacturing of a compliant multimaterial heart model | |
| US12277661B2 (en) | Three-dimensional anatomical parts | |
| Welsh et al. | A novel method of anatomical data acquisition using the Perception ScanWorks V5 scanner | |
| Wang et al. | An augmented reality application for clinical breast examination training | |
| Lapuebla-Ferri et al. | Towards an in-plane methodology to track breast lesions using mammograms and patient-specific finite-element simulations | |
| Sánchez et al. | Constructing detailed subject-specific models of the human masseter | |
| WO2015037978A1 (en) | An anatomical model | |
| JP7847354B2 (ja) | プログラム、情報処理装置、方法、造形システム、及び表示制御装置 | |
| KR102367095B1 (ko) | 타겟 뼈의 2d 이미지가 반영된 3d 뼈 모형 제조 방법 및 상기 방법에 따라 제조된 3d 뼈 모형 | |
| Wang | FEA-based simulation of breast deformation in real-time using artificial neural network | |
| Robertson et al. | 3D printed ultrasound phantoms for clinical training | |
| Hecko et al. | Prediction of Left Atrial Appendage Occluder Size Based on a 3D Printed Model Method Design | |
| Umapathi et al. | 7 3D Reconstruction Techniques for Medical Imaging | |
| TWI438731B (zh) | 可剝離式模型之建立方法 | |
| CN105962888A (zh) | 用于产生模型发现对象的方法和装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20171113 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180724 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180831 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180915 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20181205 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20181221 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6457785 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |