JP7626758B2 - 流体および空気の流れを評価するシステムおよび方法 - Google Patents

Description

発明の詳細な説明

〔関連出願の相互参照〕
本出願は、２０１９年９月２５日に出願された米国仮特許出願第６２／９０５，８１４号の優先権を主張する。この出願の内容は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

〔背景〕
〔技術分野〕
本出願は、患者の解剖学的構造における、解剖学的構造体を通る流体および／または空気の流れの評価に関する。いくつかの態様において、本出願は、具体的には、弁、動脈、静脈、管、気道などの、解剖学的構造体の流体または空気の通路における閉塞の程度を決定することに関する。

〔関連技術の説明〕
多くの心臓、心臓血管、および／または呼吸器の状態について、患者の解剖学的構造への人工器官の組み込みは、一般的な治療選択肢となっている。しかしながら、心臓、血管、または気道の一部におけるこのような装置の存在は、血液または空気の自然な流れを妨害し得るか、または部分的もしくは完全に妨げ得る。例えば、経カテーテル僧帽弁置換（ＴＭＶＲ）術、僧帽弁バルブ・イン・バルブ（ＶｉＶ）術、僧帽弁バルブ・イン・リング（ＶｉＲ）術、およびバルブ・イン・ＭＡＣ（ＶｉＭＡＣ）術などの治療において、左室流出路（ＬＶＯＴ）の閉塞は致死的となり得る合併症である。

例えば、ＴＭＶＲ、ＶｉＶ、ＶｉＲ、および石灰化僧帽弁術は、ＬＶＯＴの伸長をもたらし得る。この伸長は、弯曲した僧帽弁前尖、弯曲した生体弁尖、および／または経カテーテル心臓弁ストラットによって限局される。すなわち、人工器官の組込みは、僧帽弁前尖を弯曲させ、それを開いたままにし、それによって、ＬＶＯＴからの血液の自然な流れを少なくとも部分的に妨げる可能性がある。

患者の処置前評価は、人工器官が患者における血液または空気の自然な流れを妨害するか否か、およびどの程度妨害するかを推定するために実行されてもよい。例えば、ＬＶＯＴからの血流の起こり得る閉塞の処置前評価は、二次元（２Ｄ）心臓コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像を用いて実行されてもよい。ＣＴ画像を使用して、ＬＶＯＴの横断面において測定が行われて、ＬＶＯＴ領域の最小横断面を決定することができる。

しかしながら、この手順にはいくつかの欠点がある。例えば、２Ｄ ＣＴ画像は、関心対象の任意の解剖学的領域の横断面に限定される。例えば、ＬＶＯＴ領域は、２Ｄ ＣＴ画像では見ることができない形状および大きさの不規則性を含む可能性がある。したがって、２Ｄ ＣＴ画像に示されていないＬＶＯＴの不規則な形状は、処置前評価の品質を低下させる。さらに、この手順は、手動で実行され、ユーザ間およびユーザ内の変動性およびエラーの余地を残す。例えば、心臓の複雑な三次元形状のために、ＬＶＯＴおよびＬＶＯＴの起こり得る閉塞の程度を手作業で決定することは、単純な仕事ではない。

〔発明の概要〕
特定の態様は、流体の流れを評価するための方法に関する。本方法は構造体の複数の画像に基づいて、構造体のモデルを生成することを含み、当該構造体は、少なくとも１つの流体流路を含む。本方法はまた、構造体のモデルにおける閉塞要素を識別することを含んでいてもよく、当該閉塞要素は、モデルにおける少なくとも１つの流体流路に影響を及ぼす。本方法はまた、流れ解析のために、少なくとも１つの流体流路の領域を決定することを含んでいてもよい。流れ解析は、少なくとも１つの流体流路の少なくとも一部に沿ってガイド曲線を規定することを含む。流体解析はまた、ガイド曲線に沿って複数の平面を規定することを含み、複数の平面のそれぞれは、前記ガイド曲線に直交し且つ前記領域と交差して、前記領域の複数の横断面のうちの少なくとも一部を規定する。流体解析はまた、複数の横断面のうちのどの１つが最小表面積を有するかを決定することを含む。流体解析はまた、最小表面積の大きさを表示することを含む。

特定の態様は、流体の流れを評価するための装置に関する。この装置は、メモリと、当該メモリに通信可能に結合されたプロセッサと、を含む。プロセッサおよびメモリは、構造体の複数の画像に基づいて当該構造体のモデルを生成するように構成され、構造体は、少なくとも１つの流体流路を含む。プロセッサおよびメモリは、構造体のモデル内の閉塞要素を識別するように構成され、閉塞要素は、モデル内の少なくとも１つの流体流路に影響を及ぼす。プロセッサおよびメモリは、流れ解析のための少なくとも１つの流体流路の領域を決定するように構成される。流れ解析は、少なくとも１つの流体流路の少なくとも一部分に沿ってガイド曲線を規定することを含む。流れ解析は、ガイド曲線に沿って複数の平面を規定することを含み、複数の平面のそれぞれは、ガイド曲線に直交し且つ前記領域と交差して、前記領域の複数の横断面のうちの少なくともいくつかを規定する。流れ解析は、複数の横断面のうちのどの１つが最小表面積を有するかを決定することを含む。流れ解析は、最小表面積のサイズを表示することを含む。

特定の態様は、装置のプロセッサによって実行されると当該装置に流体の流れを評価するための方法を実行させる命令を記憶する、非一時的コンピュータ読取り可能媒体に関する。本方法は、構造体の複数の画像に基づいて当該構造体のモデルを生成することを含み、構造体は少なくとも１つの流体流路を含む。本方法は、構造体のモデル内の閉塞要素を識別することを含み、閉塞要素はモデル内の少なくとも１つの流体流路に影響を及ぼす。本方法は、流れ解析のための少なくとも１つの流体流路の領域を決定することを含む。流れ解析は、少なくとも１つの流体流路の少なくとも一部分に沿ってガイド曲線を規定することを含む。流れ解析は、ガイド曲線に沿って複数の平面を規定することを含み、複数の平面のそれぞれは、ガイド曲線に直交し且つ前記領域と交差して、前記領域の複数の横断面のうちの少なくともいくつかを規定する。流れ解析は、複数の横断面のうちのどの１つが最小表面積を有するかを決定することを含む。流れ解析は、最小表面積のサイズを表示することを含む。。

〔図面の簡単な説明〕
図１および図２は、心臓の断面図を示す図である。

図３は、本明細書において説明される特定の実施形態を実施するために適したコンピュータ環境の一実施例である。

図４は、種々の実施形態を実施するために適したコンピューティングデバイスの一実施例である。

図５は、患者の心臓の二次元（２Ｄ）コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像の一実施例である。

図６は、患者の心臓の３次元（３Ｄ）モデルを生成するために使用される、複数の直交する２Ｄ画像の組合せの一実施例である。

図７は、図６の３Ｄモデルからの関心対象の構造体の断面図である。

図８は、図６の３Ｄモデルからの関心対象の構造体の断面図である。

図９は、図６の３Ｄモデルからの関心対象の構造体の断面図である。

図１０は、患者の心臓の一実施例の２Ｄ ＣＴ画像の断面図である。

図１１は、図６の３Ｄモデルからの関心対象の構造体の断面図である。

図１２は、概念的なガイド曲線であって、当該ガイド曲線に対して直交して規定された複数の平面を有しているガイド曲線を示す図である。

図１３は、複数の平面のうち第１の平面を有している概念的なガイド曲線を示す図である。

図１４は、複数の平面のうち第１の平面を回転させた概念的なガイド曲線を示す図である。

図１５および図１６は、流体通路または空気通路の中心線またはガイド曲線に沿った横断面面積を示す実施例のグラフである。

図１７は、特定の実施形態に係る、複数の断面を作成する処理を示すフローチャートである。

〔発明の実施形態の詳細な説明〕
上記のように、患者の解剖学的構造への人工器官の組込みは、血液および／または空気の通路の閉塞を引き起こし得る。一例において、人工僧帽弁は、左室流出路（ＬＶＯＴ）の閉塞を引き起こし、それによって心臓から大動脈に向かう血流を減少させ得る。ここでは、経カテーテル僧帽弁置換（ＴＭＶＲ）などの人工僧帽弁は、元のＬＶＯＴの大きさおよび形状を改変ＬＶＯＴに変えてもよい。例えば、ＬＶＯＴは、左心室内に延伸されてもよい（この延伸は本明細書では「ｎｅｏ－ＬＶＯＴ」と呼ばれる）。ｎｅｏ－ＬＶＯＴは、ＬＶＯＴへの人工僧帽弁の突出のために、元のＬＶＯＴと比較して横断面が減少していてもよい。

容積（例えば、弁、静脈、動脈、ＬＶＯＴ、ｎｅｏ－ＬＶＯＴ、気道など）を通る流体（例えば、血液）または空気の流れの量は、容積における流体または空気が流れる最小横断面面積に直接的に関係し得る。最小横断面面積は、容積を通る流れの障害として作用し得るためである。したがって、改変ＬＶＯＴを通る血流は、ｎｅｏ－ＬＶＯＴの最小横断面面積に直接関連し得る。

改変ＬＶＯＴを通る十分な血流は、人工僧帽弁の挿入後の患者の生存率を確保するために重要である。十分な血流がなければ、患者は合併症を起こす可能性があり、これは死に至ることさえある。従って、ｎｅｏ－ＬＶＯＴ領域の確実な処置前評価は、僧帽弁置換前にｎｅｏ－ＬＶＯＴを通る血流を示すことを助けることによって、僧帽弁置換における合併症の機会を減らすことに役立つ。本明細書において議論される例の多くは、患者の僧帽弁を人工器官で置き換えるための処置前評価に関する。しかし、本明細書において説明される技術はまた、流体（例えば、血液）、空気、または別の気体もしくは液体の流れが部分的にまたは完全に妨げられる可能性がある、他の心臓の処置、心臓血管の処置、または肺の処置などのあらゆる他の適切な処置の前に実行される処置前評価にも適用可能であることに留意されたい。さらに、開示される技術は、狭窄、血餅、腫瘍などの、流体および空気の流れに対する非医学的に導入された現象の影響の評価に等しい力で適用され得る。

図１は、一実施例の心臓構造体１００の断面図を示す図である。具体的には、心臓１００の大動脈１０３、左心室１０１、および左心房１０２が示されている。心臓構造体は、大動脈弁１０５、左室流出路（ＬＶＯＴ）１０６ａ、弁間線維（intervalvular fibrosa）１０８、僧帽弁１０４ａ、僧帽弁前尖（ＡＭＬ）１０９、および心室中隔（ＩＶＳ）１１０をさらに含む。図２は、別の実施例の心臓構造体１５０の断面図を示す図である。この例において、心臓構造体１５０は人工僧帽弁１０４ｂを含む。心臓１５０内に僧帽弁１０４ｂを配置すると、ＡＭＬ１０９が弯曲する。弯曲したＡＭＬ１０９は、ＩＶＳ１１０の解剖学的構造とともに、ｎｅｏ－ＬＶＯＴ１０６ｂを規定する。随意に、追加の測定が必要であるとユーザが判定した場合、別のｎｅｏ－ＬＶＯＴ領域１０６ｃを追加することができる。

いくつかの方法において、まず、人工弁１０４ｂの概略図を１つ以上の２Ｄ画像に配置し、改変ＬＶＯＴ（すなわち、元のＬＶＯＴ１０６ａ、ｎｅｏ－ＬＶＯＴ１０６ｂ、および随意に別のｎｅｏ－ＬＶＯＴ領域１０６ｃの組合せ）の中心線の推定値に沿って２Ｄ曲線を１つ以上の２Ｄ画像上に描くことによって、ｎｅｏ－ＬＶＯＴ領域がユーザに視覚的に推定される。人工弁１０４ｂの側壁はしばしば、弯曲したＡＭＬ１０９の形状を表すと仮定される。この擬似中心線の描画は、ユーザによって手動で行われてもよく、不正確な視覚的推定のためにエラーが生じやすい。次に、ユーザは、擬似中心線に垂直な平面を描くことができる。ユーザは、視覚的に小さな横断面であるように見える平面の位置を手動で選択することができる。次に、この平面に沿って、弁間線維１０８、弯曲したＡＭＬ１０９、または人工弁１０４ｂの側壁からＩＶＳ１１０の壁までの距離が計算され、そして最小のｎｅｏ－ＬＶＯＴ領域の推定値として使用される。したがって、ｎｅｏ－ＬＶＯＴ１０６ｂのこのような評価は粗雑であり、最小のｎｅｏ－ＬＶＯＴ領域の正確な決定をもたらさない可能性がある。例えば、推定を行うユーザおよび推定の基礎となる２Ｄ画像の選択に応じて、同じ位置に配置された同じ人工僧帽弁１０４ｂを有する同じ心臓１００についての最小のｎｅｏ－ＬＶＯＴ領域の複数の視覚的推定値は大幅に変化し得る。不正確な推定は、患者の心臓における人工僧帽弁１０４ｂの不適切な選択および配置につながり、これは合併症または死亡さえももたらす可能性がある。

このような方法とは異なり、本明細書に記載されるシステムおよび方法の特定の実施形態は、患者の解剖学的構造体の流体通路または空気通路における閉塞の程度についてのロバストかつ正確な決定を提供する。すなわち、本明細書に記載されるシステムおよび方法の特定の実施形態は、解剖学的領域の最小横断面面積を効率的かつ正確に計算することによって、医学および医療技術の技術分野を改善し、その結果、解剖学的領域を通る適切な血液および／または空気の流れを人工器官が妨害または減少させないように、適切な人工器官が選択され、患者の解剖学的構造に配置され得る。

一例において、解剖学的領域の最小横断面面積を計算することは、ＬＶＯＴ１０６ａおよびｎｅｏ－ＬＶＯＴ１０６ｂ／１０６ｃのうちの１つ以上を計算することを含んでいてもよい。これらの計算に基づいて、適切な人工僧帽弁１０４ｂが選択され、ｎｅｏ－ＬＶＯＴ１０６ｂ／１０６ｃを通る適切な血流を維持しながら患者の解剖学的構造内に配置することができる。このような技術は、不適切なｎｅｏ－ＬＶＯＴ１０６ｂ／１０６ｃ計算並びに人工僧帽弁１０４ｂの配置および選択／設計に起因する患者の合併症の機会を減少させることによって、医学および医療技術の技術分野を改善する。そのような技術は、容積内の最小横断面面積を効率的に見出す、効率的且つ定義付けされたコンピューティングシステムを提供することによって、最小ｎｅｏ－ＬＶＯＴ領域１０６ｂ／１０６ｃを計算するために使用されるコンピューティングデバイス自体の機能をさらに改善する。

本明細書において説明されるシステムおよび方法は、様々な機能を提供するように構成された１つ以上のコンピューティングデバイスを備えているコンピューティング環境において実施することができる。図３は、本明細書において説明される特定の実施形態を実施するために適したコンピュータ環境３００の一実施例である。コンピュータ環境３００は、ネットワーク３０２を含んでいてもよい。ネットワーク３０２は、様々な形態をとることができる。例えば、ネットワーク３０２は、手術部位に設置されたローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）であってもよい。ある実施形態において、ネットワーク３０２は、インターネットなどのワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）であってもよい。他の実施形態において、ネットワーク３０２は、ＬＡＮとＷＡＮとの組合せであってもよい。典型的には、ネットワーク３０２は、セキュアな通信およびデータを種々のコンピューティングデバイス間で共有することを可能にする。これらのコンピューティングデバイスの中には、クライアントデバイス３０４がある。クライアントデバイス３０４は、Ｗｉｎｄｏｗｓ、Ｍａｃ ＯＳ、Ｌｉｎｕｘ、Ｃｈｒｏｍｅ ＯＳ、または他の何らかのオペレーティングシステムなどの既製のオペレーティングシステムを実行する典型的なパーソナルコンピュータ装置であってもよい。クライアントデバイス３０４は、ネットワーク３０２を介してコンピューティング環境３００内の種々の他のモジュールおよび装置上に記憶された他のソフトウェアと相互作用することを可能にするために、インストールされたアプリケーションソフトウェアを有していてもよい。このアプリケーションソフトウェアは、リモートアプリケーションサービスにアクセス可能なウェブブラウザの形式をとってもよい。あるいは、アプリケーションソフトウェアは、クライアントデバイス３０４のオペレーティングシステムにインストールされたクライアントアプリケーションであってもよい。クライアントデバイス３０４はまた、医用イメージング作業（例えば、医用イメージング器具または医用イメージング器具の制御システムに統合された専用コンピュータ）のために特に設計された専用コンピュータの形態、またはより具体的にはｎｅｏ－ＬＶＯＴ領域１０６ｂ／１０６ｃの決定のための専用コンピュータの形態をとることができる。クライアントデバイス３０４はさらに、ネットワーク３０２を介して通信するように構成され、且つ本明細書において説明される種々の方法をユーザが実行することを可能にするための１つ以上のソフトウェアモジュールを実行するように構成された、モバイル装置またはタブレットコンピュータの形態をとることができる。

コンピュータ環境３００は、画像データ記憶装置３０６をさらに含むことができる。典型的には、画像データ記憶装置３０６は、スキャン装置３２２によってキャプチャーされた画像ファイルを記憶するように設計された大きなデータベースの形態をとる。これらの画像は、医療におけるデジタルイメージングおよび通信（ＤＩＣＯＭ）マネージメントシステムの一部であってもよく、２Ｄ画像（例えば、ＣＴ画像）、３Ｄ画像（例えば、２Ｄ画像におけるマルチプルビューから構築された画像）、および／または４Ｄ画像を含んでいてもよい。画像データ記憶装置３０６は、スキャン装置３２２の一部であってもよく、またはクライアントコンピューティングデバイス３０４の一部であってもよい。画像データ記憶装置３０６は、スタンドアロンデータベース内、例えば、医用画像データ用に最適化された専用記憶装置を有している画像保存通信システム（ＰＡＣＳ）などのサーバベースのシステム内にあってもよい。コンピュータ環境３００はまた、スキャン装置３２２を含んでいてもよい。スキャン装置３２２は、典型的には患者の解剖学的構造の画像を生成するために患者をスキャンする医用イメージング装置であってもよい。図３に示されるコンピューティング環境３００において、スキャン装置３２２は、ＣＴスキャナーまたは磁気共鳴画像（ＭＲＩ）装置であってもよい。しかしながら、当業者は、三次元の解剖学的モデルを生成するために使用され得る、撮像データを提供する他の適切なスキャン技術が実装されてもよいことを理解するであろう。

以下に詳細に説明されるように、スキャン装置３２２は、患者の心臓または気道などの液体または空気の通路（例えば、解剖学的構造）の横断面画像を生成するように構成されてもよい。これらの画像は、画像データ記憶装置３０６に記憶され、流体または空気の通路の３次元モデルを作成するために利用されてもよい。そのために、コンピューティング環境３００はまた、画像処理モジュール３０８を含んでいてもよい。画像処理モジュール３０８は、コンピュータソフトウェア、ハードウェア、または両方の組合せの形態をとることができる。これらは、画像データ記憶装置３０６から医用イメージングデータを取り出し、且つ２Ｄ画像データのスタックを使用して３Ｄサーフェスモデル（例えば、３Ｄトライアングルモデル）などの３次元モデルを生成する。画像処理モジュール３０８は、Ｍａｔｅｒｉａｌｉｓｅ ＮＶが提供するＭｉｍｉｃｓアプリケーションなどの三次元設計およびモデリングのための市販の画像処理ソフトウェアであってもよい。しかし、他の画像処理ソフトウェアを使用してもよい。ある実施形態において、画像処理モジュール３０８は、ウェブベースのネットワークアプリケーションを介して提供されてもよい。ウェブベースのネットワークアプリケーションは、ネットワーク（例えば、クライアントデバイス３０４など）を介してコンピュータによってアクセスされる。あるいは、画像処理モジュール３０８は、クライアントデバイス３０４に直接インストールされ且つネットワーク３０２を介して画像データ記憶装置３０６にアクセスする、ソフトウェアアプリケーションであってもよい。一般に、画像処理モジュール３０８は、画像データ記憶装置３０６内に記憶された画像データ上に画像処理能力を提供する、コンピューティング環境３００内に配置されたソフトウェアおよび／またはハードウェアの任意の組み合わせであってもよい。

コンピューティング環境はまた、３Ｄ測定・解析モジュール３２０を含むことができる。３Ｄ測定・解析モジュール３２０は、画像処理モジュール３０８と相補的なおよび／または一つにまとめられたソフトウェアであってもよい。３Ｄ測定・解析モジュール３２０は、ｎｅｏ－ＬＶＯＴ１０６ｂ／１０６ｃなどの流体通路の最小横断面を決定／推定するように構成されたアプリケーションを含んでいてもよい。以下でさらに詳細に説明されるように、３Ｄ測定・解析モジュール３２０は一般に、ｎｅｏ－ＬＶＯＴ１０６ｂ／１０６ｃなどの流体または空気の通路の最小横断面を決定するために、流体または空気の通路（例えば、患者の解剖学的構造）の種々の態様の正確な測定および通路内の特徴（例えば、閉塞、狭窄、人工僧帽弁１０４ｂなどのインプラントなど）のシミュレートされた位置決めを決定するために使用されてもよい。画像処理モジュール３０８と同様に、３Ｄ測定・解析モジュール３２０は、１つ以上のクライアントデバイス３０４によってウェブブラウザを介してアクセスされる、ネットワークベースのアプリケーションであってもよい。また、例えば、クライアントデバイス３０４などのコンピュータのオペレーティングシステムにインストールされたネイティブアプリケーションであってもよい。さらに他の実施形態において、３Ｄ測定・解析モジュール３２０は、クライアント／サーバ実装として実行されるネットワークアプリケーションであってもよい。特定の実施形態において、３Ｄ測定・解析モジュール３２０は、画像処理モジュール３０８によって生成された３Ｄモデルに対して動作してもよい。代替的にまたは追加的に、３Ｄ測定・解析モジュール３２０は、例えば、画像データ記憶装置３０６からの画像データに対して動作してもよい。画像データ上で測定を行うことは、特定の実施形態において、三次元モデルを生成するステップを排除することを可能にする。しかしながら、解剖学的構造体の中心線および横断面などの特徴がより正確に決定され、画像データにおけるノイズまたは他のアーチファクトの有害な影響を低減することができるため、３Ｄモデル上で測定を実行することは、より正確な結果を生成し得る。

種々の実施形態は、一般的および／または特殊な目的コンピューティングデバイスを使用して実装されてもよい。ここで図４を参照すると、種々の実施形態を実施するために適したコンピューティングデバイス４００の一実施例が示されている。コンピュータシステム４００は一般に、本明細書において説明される１つ以上の実施形態の種々の態様に従って、特定のプロセスおよび命令を実行するように構成されたコンピュータハードウェアの形態をとることができる。コンピュータハードウェアは、単一のコンピュータであってもよく、または協働するように構成された複数のコンピュータであってもよい。コンピューティングデバイス４００は、プロセッサ４０３を含む。プロセッサ４０３は、Ｉｎｔｅｌ、Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｍｉｃｒｏ Ｄｅｖｉｃｅｓ、Ａｐｐｌｅ、またはＡＲＭによって設計および／または配布されたものといった、１つ以上の標準的なパーソナルコンピュータプロセッサであってもよい。プロセッサ４０３はまた、画像の処理および／または解析のために特に設計された、より特殊化されたプロセッサであってもよい。コンピューティングデバイス４００はまた、ディスプレイ４０４を含んでいてもよい。ディスプレイ４０４は、周知のＬＣＤモニタのような標準的なコンピュータモニタであってもよい。ディスプレイ４０４はまた、例えば、オールインワンコンピューティングデバイスまたはタブレットコンピュータと同様に、コンピューティングデバイスの本体に統合されたディスプレイの形態をとることができる。

コンピューティングデバイス４００はまた、入出力装置４０６を含んでいてもよい。これらには、キーボード、マウス、プリンタ、並びにその他の基本的なＩ／Ｏソフトウェアおよびハードウェアなどの標準的な周辺機器が含まれていてもよい。コンピューティングデバイス４００は、メモリ４０８をさらに含んでいてもよい。メモリ４０８は、様々な形態をとることができる。例えば、メモリ４０８は、揮発性メモリ４１０を含んでいてもよい。揮発性メモリ４１０は、何らかの形態のランダムアクセスメモリであってもよく、また、通常、実行可能なソフトウェアモジュールをメモリにロードし、その結果、当該ソフトウェアモジュールが当技術分野で周知の方法でプロセッサ４０３によって実行され得るように構成されてもよい。ソフトウェアモジュールは、不揮発性メモリ４１３に記憶することができる。不揮発性メモリ４１３は、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、固体ハードドライブ、または何らかの他の形態の不揮発性メモリの形態をとることができる。不揮発性メモリ４１３はまた、データベースファイルなどの非実行データを記憶するために使用されてもよい。いくつかの例において、コンピューティングデバイス４００は、本明細書に記載される技術および方法を実行するための記憶されたコードを有している、非一時的コンピュータ読取り可能媒体を含んでいてもよい。

コンピュータ装置４００はまた、ネットワークインターフェース４１４を含んでいてもよい。ネットワークインターフェースは、ネットワークインターフェースカード、並びにネットワーク（例えば、インターネットなど）へのアクセス可能なシステム４００を提供するように構成されたその対応するソフトウェアドライバおよび／またはファームウェアの形態をとることができる。ネットワークインターフェースカード４１４は、図３に関連して上述したような様々な種類のネットワークにアクセスするように構成することができる。例えば、ネットワークインターフェースカード４１４は、公的にアクセス可能でないプライベートネットワークにアクセスするように構成されてもよい。ネットワークインターフェースカード４１４はまた、ＥＶＤＯ、ＷｉＭａｘ、またはＬＴＥネットワークなどの無線データ転送技術を使用して、無線ネットワークにアクセスするように構成されてもよい。単一のネットワークインターフェース４１４が図４に示されているが、異なる種類のネットワークにアクセスするために、複数のネットワークインターフェースカード４１４が存在してもよい。さらに、単一のネットワークインターフェースカード４１４は、複数の異なる種類のネットワークへのアクセスを可能にするように構成されてもよい。

概して、図３に示されるコンピューティング環境３００は一般に、以下に説明される種々の実施形態を実行するために協働する、１つ、いくつか、または多くの異なる種類のコンピューティングデバイス４００を含んでいてもよい。例えば、画像データ記憶装置３０６は、ＰＡＣＳシステムなどのサーバベースのシステムの一部であってもよく、ネットワークインターフェース４１４を介して画像処理モジュール３０８および／または３Ｄ測定・解析モジュール３２０にアクセス可能であってもよい。当業者は、様々な異なる種類のコンピューティングデバイスおよびネットワーク構成が、本明細書において開示される本発明のシステムおよび方法を実行するために実装されてもよいことを容易に理解するであろう。

（データ取得）
特定の実施形態において、臨床医、エンジニア、技師などのユーザは、データを取得するためにコンピューティングデバイスを使用することができる。データは、評価されるべき流体または空気の通路（例えば、患者の解剖学的構造）の領域の１つ以上の画像を含み得る。画像は、流体または空気の通路を観察する（例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンなど）ためのあらゆる適切な（例えば、医用の）画像を含んでいてもよい。画像は、血管造影画像などのコントラスト強調画像であってもよい。いくつかの例において、画像は、二次元（２Ｄ）、三次元（３Ｄ）、または四次元（４Ｄ）の画像であってもよい。４Ｄ画像は、全心周期または部分心周期などの特定の持続時間を取り扱うことができる。２Ｄ画像または３Ｄ画像は、流体または空気の通路の瞬間的なスナップショット（例えば、心臓構造体の収縮末期の解剖学的構造）を含んでいてもよい。

いくつかの例において、コンピューティングデバイス４００は、関心対象の構造体（例えば、患者の解剖学的構造）が視覚化され得るように、画像を表示するために使用されてもよい。例えば、ＴＭＶＲの場合、関心対象の構造体は、心臓であってもよく、心臓の左心室（例えば、図１の左心室１０１）（場合により、僧帽弁および大動脈弁（例えば、図１の僧帽弁１０４ａおよび大動脈弁１０５）を含んでいる）であってもよく、または心臓の左側であってもよい。いくつかの例において、コンピューティングデバイス４００は、関心対象の構造体の仮想３Ｄモデルを作成するために使用され得る。例えば、ＣＴ画像に基づいて、心臓またはその一部（例えば、心臓の左側または左心室）の血液プール容積から、あらゆる石灰化から、解剖学的構造の別の部分から、および／または患者内にすでに存在するあらゆる人工器官から、３Ｄサーフェスモデルが作成され得る。このような３Ｄサーフェスモデルは、ＣＴ画像をセグメント化することによって作成され得る。他の例において、関心対象の構造体の視覚化は、１つ以上の２Ｄ（例えば、医用）画像、多断面再構成（ＭＰＲ）画像、またはボリュームレンダリング（例えば、医用）画像を含んでいてもよい。いくつかの例において、関心対象の構造体の視覚化は、２Ｄ画像、３Ｄ画像、または４Ｄ画像の任意の組合せの表示を含んでいてもよい。

図５は、患者の心臓５０２の一実施例の２Ｄ ＣＴ画像である。上述のように、心臓５０２またはその一部の３Ｄモデルを生成するために、異なる視点から、または異なる位置において、患者の心臓５０２について複数の２Ｄ画像がキャプチャーされてもよい。例えば、図６は、患者の心臓５０２または患者の心臓の一部などの、関心対象の構造体の３Ｄモデル６０２を生成するために使用される複数の直交する２Ｄ画像の組合せの一実施例である。この例において、図３の画像処理モジュールは、画像データ記憶装置３０６から画像を取り出し、２Ｄ画像を結合し、且つ３Ｄモデル６０２を生成するために使用されてもよい。一例において、関心対象の構造体は、左心室１０１、僧帽弁１０４ａ、および大動脈弁１０５を含む。したがって、３Ｄモデル６０２は、患者の心臓５０２のこれらの要素のモデルを含む。

図７は、図６の３Ｄモデル６０２からの関心対象の構造体７１１の断面図である。いくつかの例において、３Ｄモデル６０２が一旦作成されると、画像処理モジュール３０８は、関心対象の構造体の１つ以上の断面図を生成するために利用されてもよい。この例において、ユーザが左心室７０１の内側を見ることができるように、画像処理モジュール３０８は、僧帽弁７０４および大動脈弁７０５に垂直な平面に沿った切り抜きを使用する。いくつかの例において、関心対象の構造体７１１の表示は、計画された治療後の状態を反映するように適合されてもよい。すなわち、ユーザは、人工器官などのインプラントの仮想モデルを含むように、関心対象の構造体７１１のグラフィック表現を適合させてもよい。

図８は、図６の３Ｄモデル６０２からの関心対象の構造体７１１の断面図である。この例において、関心対象の構造体７１１のグラフィック表現は、人工器官８０４（この例において、人工僧帽弁）の仮想モデルを含むように適合されている。いくつかの例において、人工器官８０４の仮想モデルは、そのブランド、型、および大きさに基づいて成形されてもよい。いくつかの例において、関心対象の構造体７１１のグラフィック表現の適合は、関心対象の構造体に対する人工器官８０４の計画されたオリエンテーションおよび位置に基づいて行われてもよい。人工器官８０４の仮想モデルは、人工器官８０４の２Ｄモデルまたは３Ｄモデルであってもよい。これは、関心対象の構造体の１つ以上の２Ｄ医用画像および／または仮想３Ｄモデルに組み込まれる。人工器官８０４の仮想モデルは、円柱などの模式図または実際の装置のより実物に近い３Ｄモデルを含むことができる。これは、パラメータ化された仮想オブジェクト、ファイルからロードされたモデル、またはデバイステンプレートのライブラリからロードされたモデルであってもよい。

患者の解剖学的構造内の人工器官８０４の仮想配置は、治療の計画された結果に対応することができる。例えば、治療結果は、データ収集の前に計画されてもよく、患者の解剖学的構造内に人工器官８０４を仮想的に配置することによって治療計画の正当性を検証するために使用されてもよい。いくつかの実施形態において、仮想治療計画は、関心対象の構造体７１１の視覚化中に作成または修正することができる。例えば、治療計画は、ディスプレイ内の解剖学的構造体を視覚的または自動的に識別することによって、および／または人工器官８０４の選択および位置を指示する計画アルゴリズムに基づいて、医学専門家などのユーザ、または技師もしくはエンジニアなどの非医学専門家によって、作成または修正されてもよい。いくつかの例において、装置の大きさの選択および／または装置の位置（例えば、位置およびオリエンテーション）の選択は、患者の解剖学的構造に対して行われる。例えば、患者の解剖学的構造の特徴に関して、解剖学的ランドマークに関して、そのような特徴もしくはランドマークから導出された幾何プリミティブ（座標系、平面、線、ベクトルもしくは点など）に関して、またはそのような特徴、ランドマークもしくは幾何プリミティブのもしくはそれらの間で行われた測定値に関して。他の実施形態において、仮想治療計画の取得は、以前に作成された仮想治療計画を、ファイル、データベース、または任意の他の媒体からロードすることを含んでいてもよい。

（関心対象の構造体内の関心対象の領域の決定）
図９は、図６の３Ｄモデル６０２からの関心対象の構造体７１１の断面図である。この例において、関心対象の構造体７１１のグラフィック表現は、人工器官８０４（この例においては、人工僧帽弁）の３Ｄ仮想モデルを含むように適合されている。ここで、関心対象の領域９０２が決定され、関心対象の構造体７１１に視覚的に組み込まれる。この例において、関心対象の領域９０２は、大動脈弁を通る第１の平面９０６と、人工器官８０４の下側エッジ９０４に接する第２の平面９０８との間にある。第２の平面９０８は、第１の平面９０６と平行であってもよい。

コンピューティングデバイス４００は、表示された人工器官８０４を備えた関心対象の構造体７１１を使用して、関心対象の領域９０２を決定するために使用されてもよい。いくつかの例において、関心対象の領域９０２は、ユーザおよび／またはアルゴリズムによって視覚的に決定されてもよい。例えば、関心対象の領域９０２は、関心対象の構造体７１１の描写上に（例えば、図７に示されるような人工器官の組み込みの前に）、または関心対象の構造体の適合された描写上に（例えば、図８および図９に示されるような人工器官の組み込みの後に）、ユーザによって手動で示されてもよい。別の例において、関心対象の領域は、関心対象の構造体７１１および／または周囲領域において例えば手動でまたはアルゴリズムで識別された解剖学的構造体に基づくアルゴリズムによって、自動的に決定されてもよい。例えば、第１の平面９０６は、大動脈弁の弁輪を通る最良適合の平面として決定されてもよい。弁輪は、関心対象の構造体７１１の１つ以上の描写上でユーザによって手動で示されてもよく、または当技術分野で公知のあらゆる適切な特徴認識手法を使用して自動的に検出されてもよい。

関心対象の領域９０２は、関心対象の構造体７１１全体、または流体の流れの障害が予想され得る構造体の一部のみを含んでいてもよい。いくつかの例において、関心対象の領域９０２は、ＬＶＯＴ１０６ａおよび／またはｎｅｏ－ＬＶＯＴ１０６ｂ／１０６ｃを含んでいてもよく、これらは共に、大動脈弁、基部中隔（basal septum）、弁間線維、および弯曲した僧帽弁前尖によって限局される。いくつかの例において、弯曲した僧帽弁前尖は、人工器官の前記表現の外壁を識別することによって、ユーザまたはアルゴリズムによって近似されてもよい。いくつかの例において、関心対象の領域９０２は、随意に人工器官８０４の３Ｄ仮想モデルによって占有される容積を除いて、左心室全体を含んでもよい。

関心対象の領域９０２を決定するための処理の一例は、以下のステップを含む：（ｉ）ユーザは、手動で、あるいはユーザによる構造要素の最初の視覚的識別（例えば、ユーザは、大動脈弁輪などのどの構造態様がモデルまたは画像のどの部分に対応するかの最初の指示を提供してもよい）を伴うもしくは伴わない２Ｄおよび／または３Ｄ特徴認識アルゴリズムを利用して、２Ｄ画像または３Ｄ／４Ｄモデルの構造要素（例えば、大動脈弁）を検出および指示するために、コンピューティングデバイス４００上の画像処理モジュール３０８または測定・解析モジュール３２０（例えば、Ｍａｔｅｒｉａｌｉｓｅ ＮＶが提供するＭｉｍｉｃｓアプリケーション、３Ｄスライサなど）を利用してもよく、（ｉｉ）構造態様の認識において、アルゴリズムは、表示された関心対象の構造体７１１の大動脈弁を通して第１の平面９０６を挿入してもよく、（ｉｉｉ）第１の平面９０６は、人工器官８０４の下側エッジ９０４と接するまで、左心室に平行移動されてもよい。この例において、平行移動された第１の平面は、第２の平面９０８として関心対象の構造体７１１上に表示される。この場合、関心対象の領域９０２は、大動脈弁または第１の平面９０６と、第２の平面９０８との間の適合された血液プール容積（例えば、血液プール容積から人工器官８０４の前記表現の容積を減じたもの）の断面に限定されてもよい。いくつかの実施形態において、ステップ（ｉ）および／または（ｉｉ）は、第１の平面９０６を手動で示すユーザによって置き換えられてもよい。例えば、ユーザは、関心対象の構造体７１１（例えば、大動脈弁尖）上の３つの点を示し、そこを通って第１の平面を描くことができる。

いくつかの実施形態において、関心対象の領域９０２は、ＬＶＯＴおよびｎｅｏ－ＬＶＯＴよりも多くを含むように左心房内に伸長してもよい（例えば、図１のｎｅｏ－ＬＶＯＴ伸長部１０６ｃ）。図１０は、患者の心臓１０００の一実施例の２Ｄ ＣＴ画像の断面図である。この例において、２Ｄ ＣＴ画像は、左心室１００１、左心房１００２、大動脈１００３、人工器官の仮想モデル１００４（例えば、仮想モデルは、２Ｄ画像で実施するための２Ｄモデルであることに留意されたい）、ＬＶＯＴ１００６ａ、ｎｅｏ－ＬＶＯＴ１００６ｂ、ｎｅｏ－ＬＶＯＴの伸長部１００６ｃ、並びにＬＶＯＴ１００６ａ、ｎｅｏ－ＬＶＯＴ１００６ｂ、および伸長部１００６ｃの中心線またはガイド曲線１００９の断面図を含む。この例において、関心対象の領域（例えば、ＬＶＯＴ１００６ａ、ｎｅｏ－ＬＶＯＴ１００６ｂ、および伸長部１００６ｃの組合せ）は、後側における人工器官８０４の前記表現の下側エッジ９０４に接する平面によって制約される容積をさらに含むことができる。

他の境界も規定されてもよい。例えば、人工器官の前記表現１００４によって占有される容積を含むかまたは除いた関心対象の構造体（の一部）を通る２Ｄまたは３Ｄのガイド曲線１００９は、ユーザによって指示されてもよく、またはアルゴリズムによって計算されてもよい。例えば、ガイド曲線は、左心室および大動脈を通る中心線として計算されてもよい。すなわち、いくつかの実施形態において、流路の中心線は、流路の中心を決定するために、流体が流れる血管の内腔などの関心対象の構造体の境界を使用して計算されてもよい。この例において、中心線は、弁間線維および基部中隔によって境界が定められてもよく、これは、中心線が両構造要素に対して等距離であることを意味する。２Ｄガイド曲線を得るために、２Ｄ中心線は、関心対象の構造体の２Ｄ表現（例えば、２Ｄ医用画像）に基づいて計算されてもよい。３Ｄガイド曲線を得るために、３Ｄ中心線は、関心対象の構造体の３Ｄ表現（例えば、サーフェスモデルなどの３Ｄモデル）に基づいて計算されてもよい。上述したように、これらのステップを３Ｄで実行することは、解剖学的構造の完全な３次元形状を考慮することを可能にするので、より信頼性の高い結果をもたらすであろう。次に、このガイド曲線１００９に垂直な平面は、関心対象の構造体の流体流出口（例えば、大動脈弁）に対向する境界として決定されてもよい。例において、これは、ガイド曲線１００９に垂直であり、且つ流体流出口に最も近い側（例えば、前側）における人工器官の前記表現１００４の下側エッジに接する平面であってもよい。別の例において、これは、ガイド曲線１００９に垂直であり、且つ流体流出口に最も遠い側（例えば、後側）における人工器官の前記表現１００４の下側エッジに接する平面であってもよい。さらに別の例において、これは、別の位置（例えば、前側または後側において本来の僧帽弁輪に接する）で、ガイド曲線１００９に垂直な平面であってもよい。

いくつかの実施形態において、石灰化および／または既存のハードウェアは、関心対象の領域を決定するために、血液プールの容積または血液プールの容積の一部から差し引かれる。したがって、関心対象の領域（例えば、ＬＶＯＴ１００６ａ、ｎｅｏ－ＬＶＯＴ１００６ｂ、および／または伸長部１００６ｃ）は、ユーザによって精神的に定義付けされてもよく、または別個の仮想エンティティまたはエンティティの集合として記憶されてもよい。いくつかの例において、関心対象の領域は、仮想３Ｄサーフェスモデルなど（例えば、ＬＶＯＴ１００６ａ、ｎｅｏ－ＬＶＯＴ１００６ｂ、および／または伸長部１００６ｃの解剖学的構造体の仮想３Ｄサーフェスモデルなど）の仮想３Ｄモデルとして記憶される。他の例において、関心対象の領域は、１つ以上の平面、曲面、多角形、三角形、線、曲線、スプライン、円柱、または関心対象の構造体の一部分の範囲を定める他の幾何プリミティブとして記憶されてもよい。いくつかの実施形態において、関心対象の領域および／またはその境界は、適合された描写の代わりに、適合された描写に加えて、または適合された描写上に重ねて、視覚化されてもよい。

（関心対象の領域を通るガイド曲線の定義）
図１１は、図６の３Ｄモデル６０２からの関心対象の構造体７１１の断面図である。この例において、ガイド曲線１１０２が決定され、関心対象の構造体７１１に視覚的に適合されている。ここで、ガイド曲線１１０２は、関心対象の領域（例えば、図１０のＬＶＯＴ１００６ａおよびｎｅｏ－ＬＶＯＴ１００６ｂ）の中心線である第１の部分１１０２ａと、関心対象の領域の伸長部（例えば、図１０の伸長部１００６ｃ）の中心線である第２の部分１１０２ｂとを含む。いくつかの例において、ガイド曲線１１０２の位置および方向が決定されてもよく、ガイド曲線１１０２のグラフィック表現が（例えば、人工器官の組込みの前に）関心対象の構造体７１１の描写に組み込まれてもよく、または（例えば、人工器官の組込みの後に）関心対象の構造体の適合された描写上に組み込まれてもよい。ガイド曲線１１０２は、関心対象の領域の特性に基づいて決定されてもよい（例えば、ガイド曲線は関心対象の領域の中心線を含んでいてもよい）。中心線は、当技術分野で公知のあらゆる適切な中心線アルゴリズムを使用して、自動的に計算してもよい。これらのアルゴリズムのうちのいくつかのロバスト性は、それらを拡張された関心対象の領域（例えば、ｎｅｏ－ＬＶＯＴ伸長部１００６ｃを組み込むか、または左心室もしくは大動脈内にさらに伸長している）に適用することによって修正されてもよい。

別の例において、ガイド曲線１１０２は、ユーザまたはアルゴリズムによって選択された２つの点の間で生成されてもよい。例えば、ユーザは、表示された関心対象の構造体７１１上の２つの点を任意に選択することができる。または、アルゴリズムは、関心対象の構造体７１１もしくは関心対象の領域の対向する端部において２つの点を選択することができる。この場合に、アルゴリズムは、２つの点の両方が流体または空気の流路（例えば、この例において、左心室）の中心に位置するように、２つの点を選択することができる。他の例において、第１の点は、以下であってもよい：（ｉ）関心対象の構造体７１１内の任意の点、（ｉｉ）関心対象の構造体７１１内の手動で指示された点、（ｉｉｉ）関心対象の構造体７１１の解剖学的ランドマーク（例えば、左心室の先端）、または（ｉｖ）人工器官８０４の前記表現の容積を含むかまたは除いた関心対象の領域の中心（例えば、左心室の血液プール容積の重心、随意に、その計画された位置における人工器官８０４の容積、任意の石灰化、および／または任意の既存のハードウェアを除く）。第２の点は、大動脈弁付近の任意の点、大動脈弁付近の手動で指示された点、または大動脈弁の中心などの自動的に決定された点などの、関心対象の構造体７１１の流体流出口付近の点であってもよい。いくつかの例において、ガイド曲線の方向に対するより多くの制御をユーザに提供するために、多数の点を第１の点と第２の点との間に追加してもよい。いくつかの例において、ガイド曲線は、選択された点の間に、１つ以上の直線セグメント、および／またはスプライン曲線などの１つ以上の曲線セグメントを含むことができる。

いくつかの例において、ガイド曲線１１０２は、ユーザによって手動で規定される（例えば、ユーザは、描写または適合された描写上に、ガイド曲線を手描きしてもよい）。ユーザは、医学専門家またはエンジニアもしくは技師などの非医学専門家、または任意の他の適切なユーザを含むことができる。または、ガイド曲線１１０２は、描写または適合された描写に基づいてアルゴリズム的に決定される。例えば、ガイド曲線１１０２は、第１の点と第２の点との間の直線として決定されてもよい。あるいは、ガイド曲線１１０２は、人工器官８０４の前記表現の容積を含むかまたは除いた関心対象の構造体７１１および／または関心対象の領域の中心線として決定されてもよい。この場合、アルゴリズムは、ガイド曲線１１０２が関心対象の構造体７１１および／または関心対象の領域によって規定される中心線をたどるように、ガイド曲線１１０２を決定してもよい。例えば、アルゴリズムは、ガイド曲線１１０２が血液の流路の実質的に中心にある経路に追従するように、大動脈の壁に基づいてガイド曲線１１０２の経路（の一部）を決定することができる。

いくつかの例において、関心対象の構造体７１１および／または関心対象の領域を通る中心線としてガイド曲線１１０２を規定する代わりに、関心対象の構造体７１１および／または関心対象の領域を通る（例えば、大動脈の血液の流路に沿った）直線セグメント（例えば、必ずしも中心に置かれる必要はない）としてガイド曲線１１０２を規定してもよい。いくつかの例において、関心対象の構造体７１１および／または関心対象の領域を通る線分（例えば、必ずしも中心に置かれる必要はないまたは直線である必要はない）としてガイド曲線１１０２を規定してもよい。他の例において、ガイド曲線１１０２は、第１の点から第２の点まで流体の流路に実質的に追従する、スプラインなどの直線セグメントまたは曲線であってもよい。

ガイド曲線１１０２は、２Ｄ画像データ上または３Ｄ／４Ｄモデル上のオブジェクトとして視覚的に表示されてもよい。いくつかの例において、ガイド曲線１１０２は、２Ｄ曲線（例えば、１つの平面において完全に規定され、且つ単一の２Ｄ画像、単一のＭＰＲ画像、または３Ｄモデル上にグラフィカルに表される）であってもよく、または単一の２Ｄ画像、単一のＭＰＲ画像、もしくは３Ｄ／４Ｄモデル上に表される３Ｄオブジェクトであってもよい。

（複数の評価平面の定義）
上述したように、ガイド曲線１１０２は、流体／空気の流路に実質的に追従する曲線または線であってもよく、または関心対象の構造体７１１もしくは関心対象の領域の（一部の）中心線であってもよい。いくつかの実施形態において、関心対象の構造体または関心対象の領域の横断面の表面積を決定するために、１つ以上の平面が規定され、且つガイド曲線１１０２に沿って随意に視覚的に表示されてもよい。したがって、１つ以上の平面は、２Ｄ画像または３Ｄ／４Ｄモデルに示された周囲の解剖学的構造体と交差してもよく、流体／空気が流れる閉じた横断面を規定してもよい。層流はガイド曲線に実質的に平行に流れることが予想され得るので、ガイド曲線に直交する１つ以上の平面は、流体の流れの障害の評価のための最適な基準を提供する。したがって、特定領域の横断面の表面積を決定することは、流体／空気の流れの起こり得る障害が人工器官から生じるか否かを示す情報をユーザに提供する。

図１２は、概念的なガイド曲線１１０２を示す図であり、概念的なガイド曲線１１０２は、当該ガイド曲線１１０２に対して直交して規定された複数の平面１２０２を有している。ここで、複数の平面１２０２は、ガイド曲線１１０２に沿って（例えば、一定の）間隔で、ガイド曲線１１０２に直交して規定される。間隔は、ガイド曲線１１０２の長さ、ガイド曲線１１０２に沿った解剖学的構造体の傾きなどに基づくアルゴリズムによって決定されてもよい。閉塞の可能性がより高いゾーンにおいて、より小さい間隔を選択することができ、逆もまた同様である。ユーザはまた、１ｍｍと２ｃｍとの間の値（例えば、２ｍｍ、３ｍｍ、４ｍｍ、５ｍｍ、６ｍｍ、７ｍｍ、８ｍｍ、９ｍｍ、１ｃｍ、または１．５ｃｍ）など、精度と計算負荷との間のバランスを取るために間隔を決定してもよい。複数の平面１２０２は、複数の評価平面を構成してもよい。

手動で描かれたガイド曲線１１０２は、アルゴリズム的に決定されたガイド曲線１１０２に比べて精度が低い場合があり、自動的に決定されたガイド曲線１１０２は、関心対象の領域の解剖学的境界（例えば、大動脈の壁または呼吸通路の壁）に沿ったすべての解剖学的特徴（例えば、局所の突起または窪み）を反映しない場合があることに留意されたい。

図１３は、複数の平面１２０２のうちの第１の平面１３０２ａを有している概念的なガイド曲線１１０２を示す図である。なお、図１３に示されるように、第１の平面１３０２ａは、平面１２０２のうちの１つをいう。また、回転された第１の平面１３０２ｂは、第１の軸１３０４を中心とする第１の平面１３０２ａの回転をいう。図示はしないが、第１の軸１３０４を中心とする第１の平面１３０２ａの付加的な回転を含んでもよく、第１の平面１３０２ａのそれぞれの回転された位置が、複数の評価平面に付加されてもよい。したがって、ガイド曲線１１０２に沿った複数の平面１２０２のコンテクストにおいて、複数の平面１２０２のそれぞれは第１の位置にあり、結果として、第１の複数の評価平面（例えば、複数の平面１２０２のそれぞれに対応する１つの評価平面）をもたらす。しかしながら、追加の評価平面は、複数の平面１２０２のうちの１つ以上を増分的に回転させることによって生成されてもよい。例えば、第１の平面１３０２ａのそれぞれの増分の回転は、追加の評価平面（例えば、回転された第１の平面１３０２ｂ）をもたらし得る。

複数の平面１２０２は、ガイド曲線１１０２に沿って直交して生成され、且つ局所回転軸を中心に回転されて、追加の評価平面を提供してもよい。例えば、複数の平面１２０２のそれぞれは、１つ以上の方向における角度増分で、局所回転軸を中心に回転されてもよい。この例において、第１の平面１３０２ａは、第１の平面１３０２ａとガイド曲線１１０２との交点を通る第１の軸１３０４（例えば、第１の平面１３０２ａに接する／ガイド曲線１１０２に対して局所的に垂直）に沿って回転されてもよい。その代わりに、または追加して、第１の平面１３０２ａは、第２の軸１３０６（例えば、ガイド曲線１１０２および第１の軸１３０４に接する／局所的に垂直）に沿って回転されてもよい。それぞれの平面は、１°、２°、５°、１０°、１２°、または１５°などの、１つ以上の（例えば、固定された）角度増分で回転されてもよい。それぞれの回転の後に、結果として得られた回転平面、例えば、平面１３０２ｂは、複数の評価平面に追加されてもよい。そのように、第１の平面１３０２ａの回転は、複数の異なる評価平面をもたらしてもよい。

したがって、複数の平面１２０２のうちの１つ以上を、１つ以上の角度増分で、ガイド曲線１１０２に接する／垂直な１つ以上の軸を中心に回転させることによって、複数の評価平面（例えば、第２の複数の平面）をガイド曲線１１０２に沿って規定することができる。一例において、複数の評価平面のうちの１つ以上は、それぞれ、１つ以上の角度増分での、ガイド曲線１１０２に垂直な第１の軸１３０４を中心とする、複数の平面１２０２のうちの１つ以上のうちの１つの平面（例えば、第１の平面１３０２ａ）の第１の回転に対応する。したがって、複数の平面１２０２の各々および複数の評価平面のそれぞれは、別の位置で（例えば、関心対象の領域において）解剖学的構造体と交差してもよい。別の例において、複数の評価平面のうちの１つ以上は、ガイド曲線１１０２および第１の軸１３０４に垂直な第２の軸１３０６を中心とする、複数の平面１２０２のうちの１つ以上のうちの１つの平面（例えば、第１の平面１３０２ａ）の第２の回転に対応する。いくつかの例において、平面と解剖学的構造体との間の交点は、以下でさらに論じるように、解剖学的構造体の横断面を規定することができる。

図１４は、複数の平面１２０２のうちの１つの回転に対応する、回転された第１の平面１３０２ｂを有している概念的なガイド曲線１１０２を示す図である。なお、図１４に図示するように、第１の回転平面１３０２ｂと、別の第３の軸１４０４を中心とする回転平面１３０２ｂの更なる回転に対応する更なる回転平面１４０２と、があり、これは、第１の平面１３０２ａが回転されて回転平面１３０２ｂを生成する軸とは異なっている。追加の回転が含まれてもよく、回転された第１の平面１３０２ｂの各回転は、複数の評価平面に追加されてもよい。さらに、任意の１つ以上の平面１２０２から生成された任意の１つ以上の回転平面を、同様に、異なる軸に沿ってさらに回転させ、その結果を複数の評価平面に追加することができる。この例において、回転された第１の平面１３０２ｂは、完全に一周するように、１°、２°、３°、５°、１０°、１２°、１５°、２０°、３０°、４５°または９０°などの１つ以上の（例えば、固定された）角度増分で（例えば、１０°を超えて３５回転または２０°を超えて１７回転）、交点を通って、第３の軸１４０４（ガイド曲線１１０２に接する／局所的に垂直であり、第１の軸１３０４に垂直である）に沿って回転させてもよい。したがって、複数の平面１２０２のうちの１つ以上の平面の回転のうちの１つ以上を、対応する第３の軸１４０４に沿ってさらに回転させてもよい。追加の評価平面は、３つの軸についてのゼロ以上の角度増分での回転を組み合わせることによって規定されてもよい。ある例において、各回転処理に続いて、１つ以上のさらなる回転処理が行われてもよく、ここで、各処理の間に、各平面は異なる方向に回転される。一例において、第３の軸１４０４を中心とする平面の回転は、第１の軸１３０４、第２の軸１３０６、および／または任意の追加の軸を中心とするその平面の回転の後にのみ、平面上で行われてもよい。各回転処理の後に、結果として得られる平面は、複数の評価平面に追加される。

ある例において、図３の３Ｄ測定・解析モジュール３２０は、複数の平面１２０２およびガイド曲線１１０２の生成、ならびに任意の平面回転および各平面の横断面測定を実行してもよい。平面の回転を用いて複数の評価平面を延長することにより、手動で指示されたまたは自動的に計算されたガイド曲線の局所的な不正確さを克服することができ、関心対象の領域を通る真に最小な横断面を見つける機会を改善することができる。

（横断面サイズの決定）
いくつかの実施形態において、複数の平面１２０２の各々が解剖学的構造体と交差する、（例えば、関心対象の領域における）解剖学的構造体の横断面の表面積を決定することができる。一例において、アルゴリズムは、各平面と、流体／空気が流れる解剖学的構造体の内腔との間の交点のセグメント画像または形状（例えば、多角形、閉鎖ポリライン、または閉鎖曲線）を生成し、次いで、その横断面の表面積を計算してもよい。同じことが、平面の回転の各角度増分に対して行われてもよい。

例えば、２Ｄ画像の適合された描写において、ユーザまたはアルゴリズムは、平面が解剖学的構造体と交差するところの一端から、同じ平面が当該解剖学的構造体の他方の側面と交差するところの他端までの距離を計算してもよい。別の例において、関心対象の構造体の適合された描写は、関心対象の領域の３Ｄサーフェスモデルを含んでいてもよく、評価平面における関心対象の領域の横断面の表面積は、まず、評価平面と３Ｄサーフェスモデルの解剖学的構造体との交点を決定し、続いてその横断面の表面積を決定することによって決定することができる。いくつかの例において、３Ｄモデルの横断面の表面積の決定は、３Ｄ幾何学操作を使用するアルゴリズムによって実行されてもよい。

随意に、１つ以上の評価平面は、（ｉ）人工器官の前記表現、（ｉｉ）関心対象の構造体、（ｉｉｉ）関心対象の領域、または（ｉｖ）これらのエンティティのいずれかの境界に関するそれらの位置に基づいて廃棄されてもよい。例えば、血流は大動脈弁に対して垂直に流れることが予想され得るので、大動脈弁と交差する全ての評価平面は廃棄されてもよい。別の例において、人工器官の設置による流体の流れの障害が評価される場合、人工器官の前記表現と交差しない全ての評価平面は廃棄されてもよい。

いくつかの実施形態において、最小横断面は、全ての評価平面または残っている評価平面の中で（例えば、複数の平面のそれぞれおよびそれらの回転のそれぞれの中で）、最小表面積を見つけることによって決定される。この最小表面積は、計画された医療処置の後の流体／空気の流れのためにまだ利用可能な通路の尺度として、または計画された医療処置の結果生じるであろう閉塞レベルの尺度として、解釈することができる。最小表面積は、アルゴリズムを介して、またはユーザによって手動で決定されてもよい。

いくつかの例において、最小横断面の決定は、ユーザが、予め計画された治療を承認、拒絶、または修正することを可能にし得る。本明細書に記載される方法は、最適な治療計画を比較および選択するために（例えば、人工器官の種類および大きさ、並びに／または患者に最も適した人工器官の位置を選択するために）、複数の仮想治療計画にわたって繰り返されてもよい。

いくつかの例において、ガイド曲線に沿って規定される複数の平面は、ガイド曲線との交点を共有する１つ以上の平面の複数のサブセットに分割されてもよい。この例において、サブセット内の１つ以上の平面のうちの最小の横断面がサブセットごとに決定される。したがって、関心対象の構造体および／または関心対象の領域における流体／空気の流れを評価するために、複数の断面を使用することができる。例えば、ガイド曲線と同じ交点を共有する全ての評価平面を１つのサブセットにグループ化することができる（例えば、１つ以上の軸および／または点を中心として第１の平面を回転させることによって生成される全ての評価平面）。そのように、最小の横断面表面積の変化をガイド曲線に沿って追跡してもよい。

いくつかの例において、ガイド曲線に沿った２つ以上のサブセットの各々の最小表面積に基づいて、最小表面積プロファイルを生成するようにグラフィカルにプロファイルされてもよい。これは、孤立性狭窄（例えば、通路の局所的な狭窄）とトンネル型狭窄（例えば、比較的長距離にわたる狭窄）とを区別することができるという利点を提供する。複数の横断面表面積は、グラフィカルにプロファイルされ、グラフとして提示されてもよい（例えば、ここでは、ガイド曲線に沿った間隔が横軸に沿って提示され、解剖学的構造体の横断面の大きさは縦軸に沿って提示される）。例えば、図１５および図１６の両方は、流体または空気の通路の中心線またはガイド曲線に沿った横断面面積を示す実施例のグラフである。この例において、図１５は孤立性狭窄を示すことができ、一方で、図１６はトンネル型狭窄を示すことができる。

代替的にまたは追加的に、解剖学的構造体の横断面表面積は、適合された描写においてグラフィカルに提示されてもよい。例えば、断面サイズを示す、関心対象の構造体および／または関心対象の領域上における偽色の重ね合わせ（false-color overlay）があり、ここでは、３Ｄモデルの表面の色が異なる断面サイズにマッピングされる。

上記のように、本明細書に記載される技術はまた、患者の解剖学的構造体における狭窄のタイプを同定するために使用されてもよい。一例において、評価平面サブセットの数および／またはそれに沿って狭窄が識別され得るガイド曲線のセクションの長さについて、閾値が決定されてもよい。この閾値未満の狭窄（例えば、一つの領域において、一つの領域の外側の他の横断面サイズよりも比較的小さい横断面サイズが少数）は、孤立性狭窄として識別され得る。この閾値を超える狭窄（例えば、一つの領域において、一つの領域の外側の他の横断面サイズよりも比較的小さい横断面サイズが多数）は、トンネル型狭窄として識別され得る。すなわち、小さい横断面サイズが比較的局所化されたまたは短い距離であることは、おそらく、孤立性狭窄に相当し、一方、小さい横断面サイズが比較的広範の距離であることは、おそらく、トンネル型狭窄に相当するであろう。

いくつかの例において、処置前の状態（例えば、処置前の関心対象の構造体の視覚的描写を使用する）および処置後の状態（例えば、処置後の人工器官と適合された関心対象の構造体の視覚的描写を使用する）の両方の横断面の値を計算し、ユーザに提示することができる。ここで、最小横断面は、処置前の状態において決定されてもよい（例えば、最小横断面は、適応された描写ではなく、解剖学的構造体の元の描写において決定される）。これは、ＬＶＯＴの最小横断面をもたらすことができる。次に、最小横断面は、処置後の状態において決定されてもよい（例えば、最小横断面は、適合された描写において決定される）。次いで、特定の実施形態によるシステムは、残りの流体／空気の通路の尺度として、または流体／空気の通路の閉塞の尺度として、処置後の最小横断面と処置前の最小横断面との比率を表示してもよい。例えば：

いくつかの例において、システムは、関心対象の領域の決定された最小横断面と、同一評価平面における処置前構造体の横断面との比率を表示してもよい。

図１７は、特定の実施形態による、最小のｎｅｏ－ＬＶＯＴ横断面表面積を決定するための処理１７００を示すフローチャートである。特定の実施形態において、処理１７００は、コンピュータが実施する処理であることに留意されたい。さらに、特定のブロックは、自動的に、コンピューティングデバイスのユーザによって手動で、または部分的に手動であり且つコンピューティングデバイスのユーザからの入力に基づいて部分的に自動的に実行されてもよい。ユーザは、医学専門家であっても、技師またはエンジニアなどの非医学専門家であってもよい。さらに、特定のブロックは任意であってもよく、説明された方法の一部は、別個の方法として実行されてもよい。

処理１７００は、構造体の複数の画像に基づいて構造体のモデルを生成することによって、ブロック１７０２で開始する。構造体は、少なくとも１つの流体流路を含む。

処理１７００は、構造体のモデル内の閉塞要素を識別することによって、ブロック１７０４に進んでもよい。閉塞要素は、前記モデルにおける少なくとも１つの流体流路に影響を及ぼす。

処理１７００は、流れ解析のための少なくとも１つの流体流路の領域を決定することによって、ブロック１７０６に進んでもよい。いくつかの例において、流れ解析は、ブロック１７０８～ブロック１７１４に示されるプロセスを含む。例えば、処理１７００は、少なくとも１つの流体流路の少なくとも一部に沿ってガイド曲線を規定することによって、ブロック１７０８に進んでもよい。処理１７００は、ガイド曲線に沿って複数の平面を規定することによって、ブロック１７１０に進んでもよい。ここで、前記複数の平面のそれぞれは、ガイド曲線に直交し且つ前記領域と交差して、前記領域の複数の横断面のうちの少なくともいくつかを規定する。処理１７００は、複数の横断面のうちのどの１つが最小表面積を有するかを決定することによって、ブロック１７１２に進んでもよい。処理１７００は、最小表面積のサイズを表示することによって、ブロック１７１４に進んでもよい。

いくつかの例において、閉塞要素は、モデルに挿入された人工器官の仮想モデルである。

いくつかの例において、処理１７００は、第２の流体流路内の流体の流れを改善するために、治療計画に基づいて閉塞要素の仮想モデルを選択することをさらに含む。

いくつかの例において、ガイド曲線を規定することは、少なくとも１つの流体流路の第１の位置において第１の点を選択すること；および、少なくとも１つの流体流路の第２の位置において第２の点を選択することを含み、ここで、ガイド曲線を規定することは、少なくとも１つの流体流路を通る流体の流れの方向にガイド曲線が追従するように、第１の点から第２の点までガイド曲線を規定することを含む。

いくつかの例において、ガイド曲線を規定することは、少なくとも１つの流体流路の少なくとも一部の中心線を決定することを含む。中心線は、少なくとも１つの流体流路の内腔に基づいて決定されてもよい。例えば、ガイド曲線を規定することは、少なくとも１つの流体流路の中心線経路を計算することを含んでもよい。ここで、中心線経路は構造体によって境界が定められ、ガイド曲線は中心線経路に追従する。

いくつかの例において、処理１７００は、複数の平面のそれぞれを、ガイド曲線に沿った規則的な間隔で、複数の平面のうちの別の１つから離間させること；複数の平面のうちの１つ以上とガイド曲線との間の交点を中心として、複数の平面のうちの１つ以上を回転させることであり、ここでは、複数の平面のうちの１つ以上を、第１の軸に沿って、ある角度増分で回転させること；および、第１の軸に沿って、各角度増分に対応する各横断面の表面積を決定すること、をさらに含む。

いくつかの例において、処理１７００は、複数の平面のうちの１つ以上とガイド曲線との間の交点を中心として、複数の平面のうちの１つ以上を回転させることであり、ここでは、複数の平面のうちの１つ以上を、第２の軸に沿って、ある角度増分で回転させること；および、第２の軸に沿って、各角度増分に対応する各横断面の表面積を決定すること、をさらに含む。

いくつかの例において、処理１７００は、第２の複数の平面を規定することをさらに含み、第２の複数の平面のそれぞれは、ガイド曲線に垂直な第１の軸を中心とする、複数の平面のうちの１つ以上のうちの１つの回転に対応し、第２の複数の平面のそれぞれは、領域と交差して領域の複数の横断面のうちの少なくともいくつかを規定する。

いくつかの例において、処理１７００は、第３の複数の平面を規定することをさらに含み、第３の複数の平面のそれぞれは、ガイド曲線および第１の軸に垂直な第２の軸を中心とする、複数の平面のうちの１つ以上のうちの１つの回転に対応し、第２の複数の平面のそれぞれは、領域と交差して領域の複数の横断面のうちの少なくともいくつかを規定する。

いくつかの例において、処理１７００は、第４の複数の平面を規定することをさらに含み、第４の複数の平面のそれぞれは、ガイド曲線に接する第３の軸を中心とする、複数の平面、第２の複数の平面、または第３の複数の平面のうちの１つ以上のうちの１つの回転に対応し、第２の複数の平面のそれぞれは、領域と交差して領域の複数の横断面のうちの少なくともいくつかを規定する。

いくつかの例において、処理１７００は、複数の平面を２つ以上のサブセットに分割することをさらに含み、ここでは、２つ以上のサブセットのそれぞれは、１つ以上の平面を含み、および複数の横断面のうちのどの１つが最小表面積を有するかを決定することは、各サブセット内の１つ以上の平面のうちのどの１つが最小表面積を有するかを決定することを含む。

いくつかの例において、それぞれのサブセットは、ガイド曲線と交点を共有する平面の選択からなる。

いくつかの例において、処理１７００は、２つ以上のサブセットのそれぞれの最小表面積に基づいて、ガイド曲線に沿って最小表面積をプロファイリングすることで、最小表面積プロファイルを生成することをさらに含む。

いくつかの例において、処理１７００は、最小表面積プロファイルに基づいて、孤立性狭窄またはトンネル型狭窄を識別することをさらに含む。

いくつかの例において、複数の画像は、構造体の複数のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンを含む。

いくつかの例において、少なくとも１つの流体流路の領域を決定することは、特徴認識ソフトウェアを利用して、前記領域を含む構造体の一部を識別することをさらに含む。

上述のシステムおよび方法を用いて、標準化された方法は、医師および研究者に、経カテーテル僧帽弁修復研究および開発のための最小ｎｅｏ－ＬＶＯＴ面積を決定する能力、並びに患者および処置計画のコンテクストにおける適切なサイズ決定を提供する。上記の特定の例は僧帽弁に関するが、当業者は、上記の原理、システム、および方法が他の種類の外科的処置および解剖学的構造の他の領域に関連して容易に適用され得ることを理解する。例えば、いくつかの実施形態において、弁は、肺動脈分岐弁（pulmonary branch valve）、三尖弁などであってもよい。他の実施形態において、上述のシステムおよび方法は、肺動脈狭窄、他の弁、左心耳（ＬＡＡ）閉鎖術、大動脈瘤のためのステントグラフト、脳動脈瘤装置、弁輪評価（例えば、最小面積／最大面積）などの治療において使用されてもよい。特定の実施形態において、記載されたシステムおよび方法は、気道、気道状態の治療、および気道内の人工装置（例えば、ステント、移植片、弁、薬物送達システムなど）の留置などのために使用されてもよい。

任意の１つの実施形態に関連して記載された任意の特徴は、単独で、または記載された他の特徴と組み合わせて使用されてもよく、また、任意の他の実施形態の１つ以上の特徴と、または任意の他の実施形態の任意の組み合わせと組み合わせて使用されてもよいことが理解されるべきである。さらに、添付の特許請求の範囲において規定される開示の範囲から逸脱することなく、上記で説明されていない均等物および変更を使用することもできる。

本明細書において開示される方法は、説明された方法を達成するための１つ以上のステップまたはアクションを含む。方法のステップおよび／またはアクションは、特許請求の範囲から逸脱することなく、互いに交換されてもよい。言い換えれば、ステップまたはアクションの特定の順序が指定されない限り、特定のステップおよび／またはアクションの順序および／または使用は、特許請求の範囲から逸脱することなく変更されてもよい。さらに、１つ以上のブロック／ステップを除くまたは追加することができる。例えば、どの横断面が最小表面積を有するかを決定するために、ブロック１７０２～ブロック１７１４などの、図１７に関して示された処理１７００の部分のみが、特定の実施形態において実行されてもよい。

本明細書において開示される方法は、説明された方法を達成するための１つ以上のステップまたはアクションを含む。本明細書において開示される種々の実施形態は、特定のまたは全ての方法ステップまたはアクションを実行するためのコンピュータシステムの使用を提供する。当業者は、そのようなステップが部分的にまたは全体的に自動化されてもよいことを容易に理解するであろう。本明細書において開示される種々の実施形態は、ユーザによって部分的にまたは全体的に実行されるか、またはユーザの入力を必要とする方法ステップを含む。当業者は、このユーザが医学専門家であっても、技師またはエンジニアなどの非医学専門家であり得ることを容易に理解するであろう。

本明細書において開示される種々の実施形態は、特定の特徴を実行するためのコンピュータシステムの使用を提供する。当業者は、これらの実施形態は、汎用のおよび／または特殊なコンピューティングシステム環境および構成の両方を含む、多数の異なる種類のコンピューティングデバイスを使用して実装されてもよいことを容易に理解するであろう。上述の実施形態に関連して使用するために適している周知のコンピューティングシステム、環境、および／または構成の例には、パーソナルコンピュータ、サーバーコンピュータ、ハンドヘルドもしくはラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、プログラマブル消費家電製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上記のシステムまたはデバイスのいずれかを含む分散コンピューティング環境などが含まれてもよいが、これらに限定されない。これらの装置は、記憶された命令を含むことができ、当該記憶された命令は、コンピューティングデバイス内のマイクロプロセッサによって実行されると、コンピュータ装置に命令を実行するための指定された動作を実行させる。本明細書において使用される場合、命令は、システム内の情報を処理するための、コンピュータによって実施されるステップを指す。命令は、ソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェアにおいて実行することができ、システムの構成要素によって実行されるあらゆる種類のプログラムされたステップを含む。

マイクロプロセッサは、Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）プロセッサ、Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標） Ｐｒｏプロセッサ、８０５１プロセッサ、ＭＩＰＳ（登録商標）プロセッサ、Ｐｏｗｅｒ ＰＣ（登録商標）プロセッサ、またはＡｌｐｈａ（登録商標）プロセッサなどの、あらゆる従来の汎用シングルチップまたはマルチチップマイクロプロセッサであってもよい。さらに、マイクロプロセッサは、デジタル信号プロセッサまたはグラフィックプロセッサなどの、あらゆる従来の専用マイクロプロセッサであってもよい。マイクロプロセッサは、典型的には、従来のアドレス線、従来のデータ線、および１つ以上の従来の制御線を有する。

本明細書において開示される態様および実施形態は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそれらの任意の組合せを生成するための標準的なプログラミング技法またはエンジニアリング技法を使用する、方法、装置または製造物品として実装されてもよい。本明細書において使用される場合、用語「製造物品」は、光記憶デバイスなどのハードウェアまたは非一時的コンピュータ読取り可能媒体、並びに信号、搬送波などの揮発性もしくは不揮発性メモリデバイス、または一時的コンピュータ読取り可能媒体において実装される、コードまたはロジックを指す。そのようなハードウェアは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、複合プログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）、マイクロプロセッサ、または他の同様の処理デバイスを含むことができるが、これらに限定されない。

図１および図２は、心臓の断面図を示す図である。 図１および図２は、心臓の断面図を示す図である。 図３は、本明細書において説明される特定の実施形態を実施するために適したコンピュータ環境の一実施例である。 図４は、種々の実施形態を実施するために適したコンピューティングデバイスの一実施例である。 図５は、患者の心臓の二次元（２Ｄ）コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像の一実施例である。 図６は、患者の心臓の３次元（３Ｄ）モデルを生成するために使用される、複数の直交する２Ｄ画像の組合せの一実施例である。 図７は、図６の３Ｄモデルからの関心対象の構造体の断面図である。 図８は、図６の３Ｄモデルからの関心対象の構造体の断面図である。 図９は、図６の３Ｄモデルからの関心対象の構造体の断面図である。 図１０は、患者の心臓の一実施例の２Ｄ ＣＴ画像の断面図である。 図１１は、図６の３Ｄモデルからの関心対象の構造体の断面図である。 図１２は、概念的なガイド曲線であって、当該ガイド曲線に対して直交して規定された複数の平面を有しているガイド曲線を示す図である。 図１３は、複数の平面のうち第１の平面を有している概念的なガイド曲線を示す図である。 図１４は、複数の平面のうち第１の平面を回転させた概念的なガイド曲線を示す図である。 図１５および図１６は、流体通路または空気通路の中心線またはガイド曲線に沿った横断面面積を示す実施例のグラフである。 図１５および図１６は、流体通路または空気通路の中心線またはガイド曲線に沿った横断面面積を示す実施例のグラフである。 図１７は、特定の実施形態に係る、複数の断面を作成する処理を示すフローチャートである。

Claims (20)

1. 構造体の複数の画像に基づいて当該構造体のモデルを生成するステップであり、当該構造体は、少なくとも１つの流体流路を含み、当該構造体が患者の解剖学的構造体である、ステップと；
   前記構造体のモデルにおける閉塞要素を識別するステップであり、当該閉塞要素は、前記モデルにおける前記少なくとも１つの流体流路に影響を及ぼす、ステップと；
   流れ解析のための前記少なくとも１つの流体流路の領域を決定するステップと、
   前記流れ解析を実行するステップと、を含み、
   前記流れ解析は、
   前記少なくとも１つの流体流路の少なくとも一部分に沿って、ガイド曲線を規定するステップ；
   前記ガイド曲線に沿って第１の複数の平面を規定するステップであり、前記第１の複数の平面のそれぞれは、前記ガイド曲線に直交し且つ前記領域と交差して、前記領域の複数の横断面のうちの少なくともいくつかを規定する、ステップ；
   第２の複数の平面を規定するステップであり、前記第２の複数の平面のそれぞれは、前記ガイド曲線に垂直な第１の軸を中心とする、前記第１の複数の平面のうちの１つの平面の回転に対応し、前記第２の複数の平面のそれぞれは、前記領域と交差して、前記領域の前記複数の横断面のうちの少なくともいくつかを規定する、ステップ；
   前記複数の横断面のうちのどの１つが最小表面積を有するかを決定するステップ；および
   前記最小表面積のサイズを表示するステップ；
   を含む、
   流体の流れを評価するための方法。
2. 前記閉塞要素は、前記モデルに挿入された人工器官の仮想モデルである、請求項１に記載の方法。
3. 前記構造体のモデルは、前記患者の心臓の少なくとも一部のモデルを含み、
   前記流れ解析のための前記少なくとも１つの流体流路の前記領域は、前記患者の前記心臓の前記少なくとも一部の左室流出路を含み、及び、
   前記人工器官の前記仮想モデルは、人工僧帽弁の仮想モデルを含む、請求項２に記載の方法。
4. 第２の流体流路内の流体の流れを改善するために、治療計画に基づいて前記閉塞要素の前記仮想モデルを選択するステップをさらに含む、請求項２に記載の方法。
5. 前記ガイド曲線を規定するステップは、
   前記少なくとも１つの流体流路の第１の位置における第１の点を選択するステップ；および
   前記少なくとも１つの流体流路の第２の位置における第２の点を選択するステップ；を含み、
   前記ガイド曲線を規定するステップは、前記ガイド曲線が前記少なくとも１つの流体流路を通る流体の流れの方向に追従するように、前記第１の点から前記第２の点まで前記ガイド曲線を規定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記ガイド曲線を規定するステップは、前記少なくとも１つの流体流路の中心線経路を計算するステップを含み、
   前記中心線経路は、前記構造体によって境界が定められ、且つ
   前記ガイド曲線は、前記中心線経路に追従する、請求項１に記載の方法。
7. 第３の複数の平面を規定するステップをさらに含み、
   前記第３の複数の平面のそれぞれは、前記ガイド曲線および前記第１の軸に垂直な第２の軸を中心とする、前記第１の複数の平面のうちの１つの平面の回転に対応し、
   前記第３の複数の平面のそれぞれは、前記領域と交差して、前記領域の前記複数の横断面のうちの少なくともいくつかを規定する、請求項１に記載の方法。
8. 第４の複数の平面を規定するステップをさらに含み、
   前記第４の複数の平面のそれぞれは、前記ガイド曲線に接する第３の軸を中心とする、前記第２の複数の平面のうちの１つの平面の回転に対応し、
   前記第４の複数の平面のそれぞれは、前記領域と交差して前記領域の前記複数の横断面のうちの少なくともいくつかを規定する、請求項１に記載の方法。
9. 前記複数の平面を２つ以上のサブセットに分割するステップをさらに含み、ここでは、前記２つ以上のサブセットのそれぞれは、１つ以上の平面を含み、および
   前記複数の横断面のうちのどの１つが最小表面積を有するかを決定するステップは、各サブセット内の前記１つ以上の平面のうちのどの１つが最小表面積を有するかを決定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
10. 各サブセットは、前記ガイド曲線と交点を共有する平面の選択からなる、請求項９に記載の方法。
11. 前記２つ以上のサブセットのそれぞれの最小表面積に基づいて、前記ガイド曲線に沿って最小表面積をプロファイリングすることで、最小表面積プロファイルを生成するステップをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記最小表面積プロファイルに基づいて、孤立性狭窄またはトンネル型狭窄を識別するステップをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記複数の画像は、前記構造体の複数のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンを含む、請求項１に記載の方法。
14. メモリと、
    前記メモリに通信可能に結合されたプロセッサと、
    を含み、
    前記プロセッサおよび前記メモリは、
    構造体の複数の画像に基づいて当該構造体のモデルを生成し、前記構造体は、少なくとも１つの流体流路を含み、当該構造体が患者の解剖学的構造体であり；
    前記構造体の前記モデル内の閉塞要素を識別し、前記閉塞要素は、前記モデル内の前記少なくとも１つの流体流路に影響を及ぼし；
    流れ解析のための前記少なくとも１つの流体流路の領域を決定し、及び、
    前記流れ解析を実行するように構成され、
    前記流れ解析は、
    前記少なくとも１つの流体流路の少なくとも一部分に沿って、ガイド曲線を規定するステップ；
    前記ガイド曲線に沿って第１の複数の平面を規定するステップであり、前記第１の複数の平面のそれぞれは、前記ガイド曲線に直交し且つ前記領域と交差して、前記領域の複数の横断面のうちの少なくともいくつかを規定する、ステップ；
    第２の複数の平面を規定するステップであり、前記第２の複数の平面のそれぞれは、前記ガイド曲線に垂直な第１の軸を中心とする、前記第１の複数の平面のうちの１つの平面の回転に対応し、前記第２の複数の平面のそれぞれは、前記領域と交差して、前記領域の前記複数の横断面のうちの少なくともいくつかを規定する、ステップ；
    前記複数の横断面のうちのどの１つが最小表面積を有するかを決定するステップ；および
    前記最小表面積のサイズを表示するステップ
    を含む、
    流体の流れを評価するための装置。
15. 前記閉塞要素は、前記モデルに挿入された人工器官の仮想モデルである、請求項１４に記載の装置。
16. 前記構造体のモデルは、前記患者の心臓の少なくとも一部のモデルを含み、
    前記流れ解析のための前記少なくとも１つの流体流路の前記領域は、前記患者の前記心臓の前記少なくとも一部の左室流出路を含み、及び、
    前記人工器官の前記仮想モデルは、人工僧帽弁の仮想モデルを含む、請求項１５に記載の装置。
17. 前記プロセッサおよび前記メモリは、第２の流体流路内の流体の流れを改善するために、治療計画に基づいて前記閉塞要素の前記仮想モデルを選択するようにさらに構成される、請求項１５に記載の装置。
18. 前記ガイド曲線を規定するステップは、
    前記少なくとも１つの流体流路の第１の位置において第１の点を選択するステップ；および
    前記少なくとも１つの流体流路の第２の位置において第２の点を選択するステップ
    を含み、
    前記ガイド曲線を規定するステップは、前記ガイド曲線が前記少なくとも１つの流体流路を通る流体の流れの方向に追従するように、前記第１の点から前記第２の点まで前記ガイド曲線を規定するステップを含む、請求項１４に記載の装置。
19. 前記プロセッサおよび前記メモリは、前記ガイド曲線を規定するように構成され、前記少なくとも１つの流体流路の中心線経路を計算するようにさらに構成され、
    前記中心線経路は、前記構造体によって境界が定められ、および
    前記ガイド曲線は、前記中心線経路に追従する、請求項１４に記載の装置。
20. 装置のプロセッサによって実行されると、当該装置に流体の流れを評価するための方法を実行させる命令を記憶する、非一時的コンピュータ読取り可能媒体であり、
    前記方法は、
    構造体の複数の画像に基づいて当該構造体のモデルを生成するステップであり、当該構造体は、少なくとも１つの流体流路を含み、当該構造体が患者の解剖学的構造体である、ステップと；
    前記構造体のモデルにおける閉塞要素を識別するステップであり、当該閉塞要素は、前記モデルにおける前記少なくとも１つの流体流路に影響を及ぼす、ステップと；
    流れ解析のための前記少なくとも１つの流体流路の領域を決定するステップと、
    前記流れ解析を実行するステップと、を含み、
    前記流れ解析は、
    前記少なくとも１つの流体流路の少なくとも一部分に沿って、ガイド曲線を規定するステップ；
    前記ガイド曲線に沿って第１の複数の平面を規定するステップであり、前記第１の複数の平面のそれぞれは、前記ガイド曲線に直交し且つ前記領域と交差して、前記領域の複数の横断面のうちの少なくともいくつかを規定する、ステップ；
    第２の複数の平面を規定するステップであり、前記第２の複数の平面のそれぞれは、前記ガイド曲線に垂直な第１の軸を中心とする、前記第１の複数の平面のうちの１つの平面の回転に対応し、前記第２の複数の平面のそれぞれは、前記領域と交差して、前記領域の前記複数の横断面のうちの少なくともいくつかを規定する、ステップ；
    前記複数の横断面のうちのどの１つが最小表面積を有するかを決定するステップ；および
    前記最小表面積のサイズを表示するステップ；
    を含む、
    非一時的コンピュータ読取り可能媒体。

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