JP7214631B2 - 経路選択支援システム、および経路選択支援プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

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Description

本発明は、生体管腔を介して生体内の部位に医療器具を送達させるための生体管腔の経路の選択を支援する経路選択支援システム、経路選択支援プログラムを記録した記録媒体、経路選択支援方法および診断方法に関する。
血管（生体管腔）を介して生体内の部位に医療器具を送達させて、治療（血管の狭窄部の拡張等）や検査（血管の内側領域の撮像等）などを行う手技が知られている（例えば、特許文献１参照）。
医療器具は、血管へのアクセスポイントとなる部位（以下、導入部位）を介して生体の外部から血管に導入され、血管の複数の部位を介して、手技の対象となる対象部位に送達される。例えば、ＴＲＩ（Ｔｒａｎｓ Ｒａｄｉａｌ Ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ）を用いて下肢の血管を治療する場合、医療器具は、橈骨動脈等から血管に導入され、大動脈弓、大動脈（下行大動脈）、腸骨動脈等を介して、下肢の対象部位に送達される。ＴＲＩは、大腿動脈等から医療器具を導入するＴＦＩ（Ｔｒａｎｓ Ｆｅｍｏｒａｌ ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ）と比較して患者の負担が小さいなどの理由から、近年盛んに行われている手技である。
導入部位から対象部位に至る血管の経路は、導入部位に応じて複数存在する。医師等の術者は、医療器具を送達する際の医療器具の送達のし易さ、患者への負担等を考慮して適切な経路を選択する必要がある。医療器具の送達のし易さは、例えば、経路を構成する血管の部位の屈曲や湾曲の大きさに応じて変化する。
特開２０１４－２３０７１０号公報
しかしながら、血管の部位の屈曲や湾曲の大きさは、対象患者ごとに異なる。術者は、上述した手技を始める前に、対象患者の生体内の画像を視認することによって、血管の部位の屈曲や湾曲の大きさ等を確認して、適切な血管の経路を選択する作業を行う必要がある。当該作業は、術者の長年の経験によるものが大きく、術者にとって、大きな負担となっている。
特に、ＴＲＩを用いて下肢の血管の治療等を行う場合、ＴＦＩと比較して経由する血管の部位の数が多くなる。
ＴＦＩの場合において、同側大腿動脈から逆行性穿刺をするときは、大腿動脈と治療対象の腸骨動脈まで、対側大腿動脈からクロスオーバーアプローチのときは、大腿動脈、腸骨動脈から大動脈分岐を越えて、反対側の腸骨動脈あるいは大腿動脈に至る。
一方、ＴＲＩから下肢の血管の治療等を行う場合、右橈骨動脈から挿入するときは、一般に右橈骨動脈、右上腕動脈、右腋窩動脈、右鎖骨下動脈、腕頭動脈から大動脈弓を経由する。左橈骨動脈から挿入するときは、一般に左橈骨動脈、左上腕動脈、左腋窩動脈、右鎖骨下動脈腕頭動脈から大動脈弓を経由する。大動脈弓に到達したのち、胸部大動脈、腹部大動脈（下行大動脈）を経由して大動脈分岐に至る。
下肢動脈を治療するためには、さらに左右いずれかの総腸骨動脈、外腸骨動脈、内腸骨動脈、総大腿動脈、浅大腿動脈、深大腿動脈、さらに必要に応じて膝窩動脈、前脛骨動脈、後脛骨動脈、腓骨動脈、足背動脈、足底動脈などの下肢の動脈や、それらに連なる末梢血管等にまで到達する。
これらの血管等の部位は、年齢、病歴などにより屈曲や湾曲の大きさが対象患者ごとに大きく異なる。さらに、ＴＲＩでは上腕動脈穿刺やＴＦＩと比較して導入部位の血管が細い上、橈骨動脈は筋性動脈であるためスパスム（血管攣縮）を生じやすい。そのため、ＴＲＩを用いて下肢の血管の治療等を行う場合には、上述した適切な血管の経路を選択する作業の負担が特に大きいという問題がある。
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、生体管腔を介して生体内の部位に医療器具を送達させるための生体管腔の経路の選択を容易に行うことができる経路選択支援システム、経路選択支援プログラムを記録した記録媒体、経路選択支援方法および診断方法を提供することを目的とする。
上記目的を達成するための本発明の経路選択支援システムは、生体管腔を介して生体内の部位に医療器具を送達させるための前記生体管腔の経路の選択を支援する経路選択支援システムであって、前記医療器具を送達させる対象となる前記生体内の対象部位を特定する部位情報の入力を受け付ける受付部と、前記医療器具を送達させる対象となる対象患者の前記生体内の画像情報を取得する画像取得部と、前記画像取得部が取得した前記画像情報に基づいて、前記対象部位に前記医療器具を送達させることが可能な前記生体管腔の前記経路を複数抽出する経路抽出部と、前記画像取得部が取得した前記画像情報を用いて、前記経路を介して前記医療器具を送達する際の前記医療器具の送達のし易さに応じて定まる経路スコアを算出する経路スコア算出部と、前記画像取得部が取得した前記画像情報を用いて、前記対象患者に与える負担の大きさに応じて定まる患者スコアを算出する患者スコア算出部と、を有し、前記経路スコアと前記患者スコアとを用いて、前記経路抽出部が抽出した複数の前記経路に順位を付与する順位付与部と、前記経路抽出部が抽出した複数の前記経路と、前記順位付与部が付与した前記順位と、を出力する出力部と、を有し、前記画像情報は、前記生体管腔のイメージング画像を含み、前記経路スコア算出部は、前記イメージング画像を用いて前記経路スコアを算出し、前記受付部は、前記生体管腔を介して前記医療器具を前記対象部位に送達させて行う手技の種類を特定する手技情報の入力を受け付け、前記手技情報によって特定される前記手技に使用する前記医療器具の種類を抽出する医療器具抽出部と、前記医療器具抽出部が抽出した前記医療器具の種類ごとに、使用可能なデバイスの候補を抽出するデバイス抽出部と、をさらに有し、前記順位付与部は、前記経路抽出部が抽出した複数の前記経路に対して付与する前記順位を、前記デバイス抽出部による前記デバイスの候補の抽出結果に基づいて調整し、前記出力部は、前記デバイス抽出部による前記デバイスの候補の抽出結果を出力し、前記デバイス抽出部は、前記デバイスの特徴を記録したデバイス特徴情報を取得するデバイス特徴情報取得部を有し、前記デバイス特徴情報を用いて、使用可能な前記デバイスの候補を抽出し、使用可能な前記デバイスが存在しない場合、前記デバイス抽出部により抽出される前記デバイスの候補の個数はゼロになる。
上記目的を達成するための本発明の経路選択支援プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、生体管腔を介して生体内の部位に医療器具を送達させるための前記生体管腔の経路の選択を支援する経路選択支援プログラムであって、前記医療器具を送達させる対象となる前記生体内の対象部位を特定する部位情報の入力を受け付け、前記医療器具を送達させる対象となる対象患者の前記生体内の画像情報を取得し、取得した前記画像情報に基づいて、前記対象部位に前記医療器具を送達させることが可能な前記生体管腔の前記経路を複数抽出し、前記経路を介して前記医療器具を送達する際の前記医療器具の送達のし易さに応じて定まる経路スコアを算出し、前記対象患者に与える負担の大きさに応じて定まる患者スコアを算出し、算出した前記経路スコアと算出した前記患者スコアとを用いて、抽出した複数の前記経路に順位を付与し、抽出した複数の前記経路と、付与した前記順位と、を出力し、前記画像情報は、前記生体管腔のイメージング画像を含み、前記経路スコアを算出する際には、前記生体管腔のイメージング画像を用いて前記経路スコアを算出することをコンピュータに実行させる経路選択支援プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、さらに、前記経路選択支援プログラムは、前記生体管腔を介して前記医療器具を前記対象部位に送達させて行う手技の種類を特定する手技情報の入力を受け付け、前記手技情報によって特定される前記手技に使用する前記医療器具の種類を抽出し、抽出した前記医療器具の種類ごとに、使用可能なデバイスの候補を抽出し、抽出した複数の前記経路に対して付与する前記順位を、前記デバイスの候補の抽出結果に基づいて調整し、前記デバイスの候補の抽出結果を出力し、前記デバイスの特徴を記録したデバイス特徴情報を用いて、使用可能な前記デバイスの候補を抽出し、使用可能な前記デバイスが存在しない場合、前記デバイスの候補の個数をゼロにする。
本発明に係る経路選択支援システム、経路選択支援プログラムを記録した記録媒体、経路選択支援方法および診断方法によれば、順位付与部は、医療器具を送達する際の医療器具の送達のし易さに応じて定まる経路スコアと対象患者に与える負担の大きさに応じて定まる患者スコアとを用いて、経路抽出部が抽出した複数の前記経路に順位を付与する。そして、出力部は、経路抽出部が抽出した複数の経路と、順位付与部が付与した順位と、を出力する。これにより、医師等の術者は、医療器具を送達する際の医療器具の送達のし易さと対象患者に与える負担の大きさとを考慮して、手技の対象となる対象部位に医療器具を送達させることが可能な生体管腔の複数の経路の中から適切な経路を容易に選択できる。従って、本発明に係る経路選択支援システム、経路選択支援プログラムを記録した記録媒体、経路選択支援方法および診断方法によれば、生体管腔を介して生体内の部位に医療器具を送達させるための生体管腔の経路の選択を容易に行うことができる。
実施形態１に係る経路選択支援システムの装置構成を示す概略図である。 実施形態１に係る経路選択支援システムの機能構成を示すブロック図である。 実施形態１に係る経路選択支援システムのディスプレイの画面を示す概略図である。 導入部位リストのデータ構造を模式的に示す図である。 実施形態１に係る経路選択支援システムの経路スコア算出部の機能構成を示すブロック図である。 図６（Ａ）は、対象患者の生体の画像を模式的に示す図であり、図６（Ｂ）は、図６（Ａ）において破線部６Ｂによって囲まれる領域の拡大図であり、図６（Ｃ）は、実施形態１に係る経路選択支援システムにおける経路の屈曲度の算出方法を説明するための概略図である。 図７（Ａ）は、実施形態１に係る経路選択支援システムのディスプレイの画面を示す概略図であり、図７（Ｂ）は、当該画面の経路表示領域を示す概略図である。 図８（Ａ）は、画像情報のデータ構造を模式的に示す図であり、図８（Ｂ）は、付帯情報のデータ構造を模式的に示す図である。 実施形態１に係る経路選択支援システムの経路抽出部の機能構成を示すブロック図である。 実施形態１に係る経路選択支援方法を説明するためのフローチャートである。 実施形態２に係る経路選択支援システムの機能構成を示すブロック図である。 実施形態２に係る経路選択支援システムのディスプレイの画面を示す概略図である。 図１３（Ａ）は、医療器具リストのデータ構造を模式的に示す図であり、図１３（Ｂ）は、デバイスリストのデータ構造を模式的に示す図であり、図１３（Ｃ）は、デバイス情報リストのデータ構造を模式的に示す図である。 実施形態２に係る経路選択支援システムのディスプレイの画面を示す概略図である。 実施形態２の変形例１に係る経路選択支援システムにおいて用いられるデバイス情報リストのデータ構造を模式的に示す図である。 実施形態２の変形例２に係る経路選択支援システムの機能を説明するための図であって、病変部位を模式的に示す図である。 実施形態３に係る経路選択支援システムの機能構成を示すブロック図である。 実施形態３に係る経路選択支援システムの医療データ分析部が用いる人工ニューラルネットワークを模式的に示す図である。 改変例１に係る経路選択支援システムの経路抽出部の機能構成を示すブロック図である。 改変例１に係る経路選択支援システムの変形予測部の機能を説明するための図であって、図１９（Ａ）は、変形予測部によって変形が予測される前の血管の形状を示す模式図であり、図１９（Ｂ）は、変形予測部によって予測された変形後の血管の形状を示す模式図である。 改変例２に係る経路選択支援システムの出力部の機能を説明するための図であって、図２１（Ａ）は、大動脈弓について根拠情報を表示したディスプレイを示す模式図であり、図２１（Ｂ）は、下行大動脈について根拠情報を表示したディスプレイを示す模式図であり、図２１（Ｃ）は、腸骨動脈について根拠情報を表示したディスプレイを示す模式図である。 図２２（Ａ）は、改変例３に係る経路選択支援システムにおける屈曲度の算出方法を説明するための概略図であり、図２２（Ｂ）は、改変例３に係る経路選択支援システムにおける屈曲度の別の算出方法を説明するための概略図である。
以下、各図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。
（実施形態１）
本実施形態に係る経路選択支援システム１は、血管ＢＶ（生体管腔に相当）を介して生体ＢＤ内の部位に医療器具を送達させるための血管ＢＶの経路ＲＴの選択を支援する経路選択支援システムである。
図１は、経路選択支援システム１の装置構成を説明するための概略図であり、図２は、経路選択支援システム１の機能構成を説明するためのブロック図であり、図３～図９は、経路選択支援システム１の諸機能を説明するための図である。
経路選択支援システム１の装置構成について説明する。
図１を参照して、経路選択支援システム１は、コンピュータ本体１０と、ディスプレイ２０と、を有する。コンピュータ本体１０は、外部サーバ３０に接続されている。
コンピュータ本体１０は、演算装置５０と、記憶装置６０と、読み取り装置７０と、を有する。
演算装置５０は、記憶装置６０に記憶されたプログラムおよびデータに基づいて演算を行う。演算装置５０は、公知のＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いて構成される。
記憶装置６０は、メモリ回路６１と、ハードディスクドライブ６５と、を有する。メモリ回路６１は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を有する。
記憶装置６０は、オペレーティングシステム等の基本プログラムと、経路選択支援システム１の機能を演算装置５０に行わせる経路選択支援プログラムＰＲと、経路選択支援プログラムＰＲが処理するデータと、を記憶する。
読み取り装置７０は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体ＭＤに記録された情報を読み取る。コンピュータ読み取り可能な記録媒体ＭＤは、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ等の光ディスク、ＵＳＢメモリ、ＳＤメモリーカード等である。読み取り装置７０は、例えば、ＣＤ－ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ等である。
経路選択支援プログラムＰＲは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体ＭＤに記録された状態で提供される。読み取り装置７０は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体ＭＤに記録された経路選択支援プログラムＰＲを読み取る。読み取り装置７０が読み取った経路選択支援プログラムＰＲは、ハードディスクドライブ６５に記憶される。
ディスプレイ２０は、コンピュータ本体１０に接続されている。ディスプレイ２０は、コンピュータ本体１０との間で情報を送受信する。
ディスプレイ２０は、情報を入出力する画面２１を備える。ディスプレイ２０は、コンピュータ本体１０から受信した情報を画面２１に出力する。ディスプレイ２０は、画面２１を介して入力された情報をコンピュータ本体１０に送信する。ディスプレイ２０は、公知のタッチパネルディスプレイを使用して構成される。
コンピュータ本体１０は、外部サーバ３０との間で情報を送受信する。
コンピュータ本体１０と外部サーバ３０とは、ネットワークを介して接続されている。ネットワークの種類は特に限定されず、ＬＡＮケーブル等を使用した有線方式のネットワークでもよいし、Ｗｉ－Ｆｉ等を使用した無線方式のネットワークでもよい。
次に、経路選択支援システム１の機能構成について説明する。
図２を参照して、経路選択支援システム１は、受付部１１０と、画像取得部１２０と、経路抽出部１３０と、順位付与部１４０と、出力部１５０と、を有する。
受付部１１０、画像取得部１２０、経路抽出部１３０、順位付与部１４０および出力部１５０の処理に関する演算は、演算装置５０において行われる。受付部１１０、画像取得部１２０、経路抽出部１３０、順位付与部１４０および出力部１５０が処理するデータは、記憶装置６０に記憶される。
図３を参照して、受付部１１０は、医療器具を送達させて行う手技の対象となる対象部位ＲＧを特定する部位情報の入力を受け付ける。受付部１１０は、ディスプレイ２０を介して、部位情報の入力を受け付ける。
対象部位ＲＧは特に限定されないが、例えば、左右の総腸骨動脈、外腸骨動脈、内腸骨動脈、総大腿動脈、浅大腿動脈、深大腿動脈、膝窩動脈、前脛骨動脈、後脛骨動脈、腓骨動脈、足背動脈、足底動脈などの下肢の動脈や、あるいは側副血行路やそれらに連なる末梢血管等である。
画像取得部１２０は、医療器具を送達させて行う手技の対象となる対象患者の生体ＢＤ内の画像情報ＤＴ１を取得する。
図６（Ａ）および図８（Ａ）を参照して、画像情報ＤＴ１は、医療用の画像撮影装置によって撮影された対象患者の生体ＢＤ内の画像データＤＴ２を含む。生体ＢＤの画像データＤＴ２は、３次元の画像データである。
画像情報ＤＴ１のデータ形式は特に限定されないが、例えば、ＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）である。
画像情報ＤＴ１は、外部サーバ３０に保存されている。画像取得部１２０は、ネットワークを介して、外部サーバ３０から画像情報ＤＴ１を取得する。
経路抽出部１３０は、画像取得部１２０が取得した画像情報ＤＴ１に基づいて、対象部位ＲＧに医療器具を送達させることが可能な血管ＢＶの経路ＲＴを複数抽出する。経路抽出部１３０が抽出する血管ＢＶの経路ＲＴの個数は特に限定されないが、例えば、６つである。
経路抽出部１３０は、生体ＢＤの外部から血管ＢＶに医療器具を導入する際のアクセスポイントとなる部位（以下、導入部位ＲＳ）の候補ごとに、対象部位ＲＧから導入部位ＲＳに至る血管ＢＶの経路ＲＴを抽出する。
導入部位ＲＳの候補は特に限定されないが、例えば、右橈骨動脈、右上腕動脈、右鎖骨下動脈、右頸動脈、右大腿動脈、左橈骨動脈、左上腕動脈、左鎖骨下動脈、左頸動脈、左大腿動脈等である。導入部位ＲＳの候補は、膝窩動脈、前脛骨動脈、後脛骨動脈、腓骨動脈、足背動脈、足底動脈などの足首の血管でもよい。
また、橈骨動脈は、遠位橈骨動脈や、スナッフボックスに位置する橈骨動脈であってもよい。
図４を参照して、経路抽出部１３０は、導入部位ＲＳの候補を記録した導入部位リストＬＳ１を用いて、対象部位ＲＧから導入部位ＲＳに至る血管ＢＶの経路ＲＴを抽出する。導入部位リストＬＳ１は、外部サーバ３０に保存されている。経路抽出部１３０は、ネットワークを介して、外部サーバ３０から導入部位リストＬＳ１を取得する。経路抽出部１３０における処理の詳細については後述する。
図２を参照して、順位付与部１４０は、医療器具の送達のし易さに応じて定まる経路スコアＳＲを算出する経路スコア算出部１４１と、対象患者に与える負担の大きさに応じて定まる患者スコアＳＰを算出する患者スコア算出部１４５と、を有する。
順位付与部１４０は、経路スコア算出部１４１が算出した経路スコアＳＲと患者スコア算出部１４５が算出した患者スコアＳＰとを用いて、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴに順位を付与する。
順位付与部１４０は、経路スコア算出部１４１が算出した経路スコアＳＲと患者スコア算出部１４５が算出した患者スコアＳＰとの積ＳＲ×ＳＰの小さい順に、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴに順位を付与する。
経路スコア算出部１４１は、経路ＲＴの長さＬと経路ＲＴの屈曲度Ｐとに基づいて、経路スコアＳＲを算出する。経路スコア算出部１４１は、経路ＲＴの長さＬと経路ＲＴの屈曲度Ｐとの積Ｌ×Ｐを、経路スコアＳＲとして算出する。
図５を参照して、経路スコア算出部１４１は、経路抽出部１３０が抽出した経路ＲＴの中心線ＣＬを算出する中心線導出部１４２と、経路ＲＴの長さＬを算出する経路長算出部１４３と、経路ＲＴの屈曲度Ｐを算出する屈曲度算出部１４４と、を有する。
図６（Ｂ）を参照して、画像データＤＴ２は、血管ＢＶのイメージング画像を含む。血管ＢＶのイメージング画像は、血管ＢＶを対象にして撮影された画像である。血管ＢＶのイメージング画像は、例えば、血管内超音波診断法（ＩＶＵＳ：ＩｎｔｒａＶａｓｃｕｌａｒ ＵｌｔｒａＳｏｕｎｄ）、光干渉断層診断法（ＯＣＴ：Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）を用いて取得された血管ＢＶの内側領域ＢＶａ１の画像、血管造影Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像、非造影ＭＲＡ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）画像などである。血管ＢＶのイメージング画像は、造影剤を用いた血管造影画像であってもよい。また、血管ＢＶのイメージング画像は、シネ画像であってもよい。
中心線導出部１４２は、血管ＢＶのイメージング画像に基づいて血管ＢＶの中心ＣＰを算出し、対象部位ＲＧから導入部位ＲＳに至るまでの血管ＢＶの中心ＣＰを接続することによって、血管ＢＶの中心線ＣＬを導出する。なお、「血管ＢＶの中心ＣＰ」は、血管ＢＶの横断面における血管壁によって囲まれる領域の中心を意味する。
中心線導出部１４２は、所定の間隔Ｄごとに血管ＢＶの中心ＣＰを離散的に算出し、算出した中心ＣＰ間を補間することによって、中心線ＣＬを導出する。間隔Ｄは、固定された値であってもよいし、可変の値であってもよい。間隔Ｄの大きさは特に限定されない。中心ＣＰ間の補間方法は特に限定されず、線形補間であってもよいし、多項式補間やスプライン補間であってもよい。
経路長算出部１４３は、中心線導出部１４２によって算出された中心線ＣＬの長さを、経路ＲＴの長さＬとして算出する。経路長算出部１４３は、中心線導出部１４２が離散的に算出した中心ＣＰ間の距離の和を、中心線ＣＬの長さとして算出する。
屈曲度算出部１４４は、中心線導出部１４２によって導出された中心線ＣＬの屈曲度を、経路ＲＴの屈曲度Ｐとして算出する。なお、「屈曲度」とは、血管ＢＶの中心線ＣＬにおいて屈曲または湾曲している部分ごとに算出される屈曲または湾曲の大きさの総和である。「屈曲または湾曲の大きさ」は、曲率を用いて表し得る。「屈曲度」は、連続的な数値に限定されず、「大」、「中」、「小」といった離散的な値であってもよい。
図６（Ｃ）を参照して、屈曲度算出部１４４は、血管ＢＶの中心線ＣＬの頂点ＰＰごとに、頂点ＰＰにおける中心線ＣＬの曲率を算出し、頂点ＰＰごとに算出した曲率の和を屈曲度Ｐとして算出する。なお、屈曲度算出部１４４は、頂点ＰＰごとに算出した曲率の最大値を屈曲度Ｐとしてもよい。なお、「中心線ＣＬの頂点ＰＰ」は、中心線ＣＬにおいて、曲率が極大または極小になる点である。
患者スコア算出部１４５は、経路抽出部１３０が抽出した経路ＲＴの侵襲度を用いて、患者スコアＳＰを算出する。
侵襲度は、導入部位ＲＳを介して医療器具を血管ＢＶに導入した際の出血量や手技を終えてから出血が止まるまでの時間等に応じて定まる。例えば、導入部位ＲＳが橈骨動脈である経路ＲＴの侵襲度は、導入部位ＲＳが大腿動脈である経路ＲＴの侵襲度よりも小さくなる。
図４を参照して、導入部位リストＬＳ１は、導入部位ＲＳの候補ごとに、対応する導入部位ＲＳを介して医療器具を血管ＢＶに導入した際の侵襲度を記録している。
患者スコア算出部１４５は、導入部位リストＬＳ１に記録された侵襲度を用いて、経路抽出部１３０が抽出した経路ＲＴの侵襲度を算出する。患者スコア算出部１４５は、ネットワークを介して、外部サーバ３０から導入部位リストＬＳ１を取得する。
図７（Ａ）および図７（Ｂ）を参照して、出力部１５０は、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴと、順位付与部１４０が付与した順位と、経路スコアＳＲと、患者スコアＳＰと、をディスプレイ２０に出力する。出力部１５０は、対象患者の生体ＢＤの画像ＧＲとともに、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴをディスプレイ２０に出力する。
出力部１５０は、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴを、ディスプレイ２０の経路表示領域ＡＲ１に表示する。出力部１５０は、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴの拡大画像を、詳細表示領域ＡＲ２に表示する。
なお、出力部１５０は、デバイスがキンクなどを生じて通過が困難と予想される屈曲度Ｐが最も大きい部位（以下、最大屈曲部位）を特定する情報（例えば、血管ＢＶの部位の名称）と、その部位における曲率や角度（図２２を参照して後述する角度θ等）などの屈曲の程度を表す数値を表示してもよい。出力部１５０は、屈曲度算出部１４４が算出した屈曲度Ｐに基づいて、これらを表示する処理を行い得る。
また、出力部１５０は、最大屈曲部位のみならず、以下屈曲度Ｐの大きさの順に、部位を特定する情報と屈曲の程度を表示してもよい。
受付部１１０は、出力部１５０がディスプレイ２０に出力する経路ＲＴの選択を受け付ける。出力部１５０は、受付部１１０が受け付けた経路ＲＴの選択に応じて、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴのうちの一の経路ＲＴと、当該一の経路ＲＴに対応する順位、経路スコアＳＲおよび患者スコアＳＰをディスプレイ２０に表示する。
図２を参照して、出力部１５０は、経路抽出部１３０が抽出した経路ＲＴを案内するナビゲーション部１５１を有する。
受付部１１０は、経路抽出部１３０が抽出した経路ＲＴの案内を開始する操作を受け付ける。そして、ナビゲーション部１５１は、経路ＲＴの案内を開始する操作を受付部１１０が受け付けると、経路ＲＴの案内を開始する。
ナビゲーション部１５１は、血管ＢＶを介して生体ＢＤ内の部位に送達する医療器具の先端の位置を推定し、推定した医療器具の先端の位置を示すアイコンＩＣを経路ＲＴ上に表示する。
ナビゲーション部１５１は、血管ＢＶの画像データＤＴ２とともに、経路抽出部１３０が抽出した経路ＲＴと、医療器具の先端の位置を示すアイコンＩＣと、をディスプレイ２０に表示する。
医療器具の先端の位置の推定方法は特に限定されず、例えば、医療器具の血管ＢＶにおける平均的な移動速度に基づいて推定してもよいし、血管ＢＶに導入された医療器具の長さを医療器具の基端側で実測することによって推定してもよい。また、医療器具の先端部に造影マーカーが設けられている場合、位置推定部は、造影マーカーを造影することによって、推定した医療器具の先端の位置を補正してもよい。
次に、経路抽出部１３０における処理について詳説する。
図８（Ａ）および図８（Ｂ）を参照して、画像情報ＤＴ１は、画像データＤＴ２を複数に分割した分割画像データＤＴ３と、分割画像データＤＴ３に関する情報を記録した付帯情報ＤＴ４と、を有する。
分割画像データＤＴ３は、血管ＢＶの部位に応じて画像データＤＴ２を分割して生成されたデータである。例えば、分割画像データＤＴ３は、右鎖骨下動脈、腕頭動脈、大動脈弓、胸部大動脈、腹部大動脈、左総腸骨動脈、左外腸骨動脈、左大腿動脈等の部位ごとに画像データＤＴ２を分割して生成されたデータである。分割画像は、固有の識別子（以下、ＩＤ）によって識別される。
付帯情報ＤＴ４は、分割画像データＤＴ３ごとに、対応する分割画像データＤＴ３に含まれている血管ＢＶの部位を特定する部位情報と、隣接する分割画像データＤＴ３同士を双方向にリンクするリンク情報と、を記録する。
図９を参照して、経路抽出部１３０は、画像情報ＤＴ１に含まれる複数の分割画像データＤＴ３の中から対象部位ＲＧが含まれる分割画像データＤＴ３のＩＤを特定する対象部位画像特定部１３１と、画像情報ＤＴ１に含まれる複数の分割画像データＤＴ３の中から導入部位ＲＳの候補が含まれる分割画像データＤＴ３のＩＤを特定する導入部位画像特定部１３２と、対象部位ＲＧから導入部位ＲＳに至る血管ＢＶの経路ＲＴを探索する経路探索部１３３と、を有する。
対象部位画像特定部１３１は、受付部１１０が受け付けた部位情報と、付帯情報ＤＴ４に含まれる部位情報と、を用いて、対象部位ＲＧが含まれる分割画像データＤＴ３のＩＤを特定する。
導入部位画像特定部１３２は、導入部位リストＬＳ１と、付帯情報ＤＴ４に含まれる部位情報と、を用いて、導入部位ＲＳの候補が含まれる分割画像データＤＴ３のＩＤを特定する。
経路探索部１３３は、対象部位画像特定部１３１が特定した分割画像のＩＤと、導入部位画像特定部１３２が特定した分割画像のＩＤと、付帯情報ＤＴ４に含まれるリンク情報と、を用いて、対象部位ＲＧから導入部位ＲＳに至る血管ＢＶの経路ＲＴを探索する。
次に、生体管腔を介して生体内の部位に医療器具を送達させるための生体管腔の経路ＲＴの選択を支援する方法（以下、経路選択支援方法）について説明する。
図１０を参照して、経路選択支援方法は、部位情報の入力を受け付けるステップＳ１と、画像情報ＤＴ１を取得するステップＳ２と、血管ＢＶ（生体管腔に相当）の経路ＲＴを抽出するステップＳ３と、経路スコアＳＲを算出するステップＳ４と、患者スコアＳＰを算出するステップＳ５と、抽出した経路ＲＴに対して順位を付与するステップＳ６と、抽出した経路ＲＴと順位とを出力するステップＳ７と、を有する。
部位情報の入力を受け付けるステップＳ１では、医療器具を送達させて行う手技の対象となる対象部位ＲＧを特定する部位情報の入力を受け付ける。部位情報の入力を受け付けるステップＳ１は、受付部１１０により行う。
画像情報ＤＴ１を取得するステップＳ２では、医療器具を送達させて行う手技の対象となる対象患者の生体ＢＤの画像情報ＤＴ１を取得する。画像情報ＤＴ１を取得するステップＳ２は、画像取得部１２０により行う。
血管ＢＶの経路ＲＴを抽出するステップＳ３では、取得した画像情報ＤＴ１に基づいて、対象部位ＲＧに医療器具を送達させることが可能な生体管腔の経路ＲＴを複数抽出する。血管ＢＶの経路ＲＴを抽出するステップＳ３は、経路抽出部１３０により行う。
経路スコアＳＲを算出するステップＳ４では、経路ＲＴを介して医療器具を送達する際の医療器具の送達のし易さに応じて定まる経路スコアＳＲを算出する。経路スコアＳＲを算出するステップＳ４は、経路スコア算出部１４１により行う。
患者スコアＳＰを算出するステップＳ５では、対象患者に与える負担の大きさに応じて定まる患者スコアＳＰを算出する。患者スコアＳＰを算出するステップＳ５は、患者スコア算出部１４５により行う。
順位を付与するステップＳ６では、算出した経路スコアＳＲと算出した患者スコアＳＰと、に基づいて、抽出した複数の経路ＲＴに順位を付与する。順位を付与するステップＳ６は、順位付与部１４０により行う。
出力するステップＳ７では、血管ＢＶの経路ＲＴを抽出するステップＳ３において抽出した複数の経路ＲＴと、順位を付与するステップＳ６において付与した順位と、経路スコアＳＲを算出するステップＳ４において算出した経路スコアＳＲと、患者スコアＳＰを算出するステップＳ５において算出した患者スコアＳＰと、をディスプレイ２０に出力する。
出力するステップＳ７では、血管ＢＶを介して生体ＢＤ内の対象部位ＲＧに医療器具を送達させるための血管ＢＶの経路ＲＴの医師等の術者による選択を支援するために、経路ＲＴと、順位と、経路スコアＳＲと、患者スコアＳＰと、をディスプレイ２０に出力する。
出力するステップＳ７では、対象患者の生体ＢＤの画像ＧＲとともに、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴをディスプレイ２０に出力する。
出力するステップＳ７は、出力部１５０により行う。
次に、血管ＢＶ（生体管腔に相当）を介して生体ＢＤ内の部位に医療器具を送達させるための血管ＢＶの経路ＲＴを診断する方法（以下、診断方法）について説明する。
本実施形態に係る診断方法は、上述した経路選択支援方法のステップＳ１～Ｓ６に加えて、血管ＢＶの経路ＲＴを抽出するステップＳ３において抽出された複数の経路ＲＴと、順位を付与するステップＳ６において付与された順位とから経路ＲＴを診断するステップを含む。
経路ＲＴを診断するステップでは、順位を付与するステップＳ６において付与された順位が高い経路ＲＴを、当該順位が低い経路ＲＴと比較して、経路ＲＴを介して医療器具を送達する際の医療器具の送達のし易さおよび対象患者に与える負担の大きさの観点から、より適切な経路ＲＴであると診断する。
次に、本実施形態に係る経路支援システムの使用例について説明する。以下では、導入部位リストＬＳ１（図４参照）に、右橈骨動脈、右上腕動脈、右大腿動脈、左橈骨動脈、左上腕動脈、左大腿動脈の６つの部位が記録されている場合を例に説明する。以下では、左浅大腿動脈（ＳＦＡ）を治療する場合を例に説明する。
図３を参照して、術者は、ディスプレイ２０を操作することによって、医療器具を送達させて行う手技の対象となる対象部位ＲＧを特定する部位情報として「左浅大腿動脈」を入力する。
画像取得部１２０は、ネットワークを介して、医療器具を送達させて行う手技の対象となる対象患者の生体ＢＤ内の画像情報ＤＴ１を外部サーバ３０（図１参照）から取得する。
経路抽出部１３０は、導入部位リストＬＳ１（図４参照）に記録された右橈骨動脈、右上腕動脈、右大腿動脈、左橈骨動脈、左上腕動脈、左大腿動脈の６つの導入部位ＲＳの候補に対応する血管ＢＶの経路ＲＴを６つ抽出する。
経路スコア算出部１４１は、経路抽出部１３０が抽出した６つの経路ＲＴのそれぞれについて、経路ＲＴの長さＬと経路ＲＴの屈曲度Ｐとに基づいて、経路スコアＳＲを算出する。患者スコア算出部１４５は、経路抽出部１３０が抽出した６つの経路ＲＴのそれぞれについて、侵襲度を用いて患者スコアＳＰを算出する。
本使用例では、経路スコアＳＲは、導入部位ＲＳが右橈骨動脈（左橈骨動脈）の経路ＲＴ、導入部位ＲＳが右上腕動脈（左上腕動脈）の経路ＲＴ、導入部位ＲＳが右大腿動脈（左大腿動脈）の経路ＲＴの順に小さくなる。患者スコアＳＰは、これとは逆に、導入部位ＲＳが右大腿動脈（左大腿動脈）の経路ＲＴ、導入部位ＲＳが右上腕動脈（左上腕動脈）の経路ＲＴ、導入部位ＲＳが右橈骨動脈（左橈骨動脈）の経路ＲＴの順に小さくなる。
本使用例では、経路スコアＳＲと患者スコアＳＰとの積ＳＲ×ＳＰは、導入部位ＲＳが右大腿動脈（左大腿動脈）の経路ＲＴ、導入部位ＲＳが右上腕動脈（左橈骨動脈）の経路ＲＴ、導入部位ＲＳが右橈骨動脈（左橈骨動脈）の経路ＲＴの順に小さくなる。
順位付与部１４０は、経路スコア算出部１４１が算出した経路スコアＳＲと患者スコア算出部１４５が算出した患者スコアＳＰとの積ＳＲ×ＳＰの小さい順に、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴに順位を付与する。
出力部１５０は、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴ、順位付与部１４０が付与した順位、経路スコアＳＲおよび患者スコアＳＰをディスプレイ２０に出力する（図７（Ａ）および図７（Ｂ）参照）。
医師等の術者は、ディスプレイ２０に出力された血管ＢＶの経路ＲＴ、順位、経路スコアＳＲおよび患者スコアＳＰを参照することによって、医療器具を送達する際の医療器具の送達のし易さと対象患者に与える負担の大きさとを考慮した適切な経路ＲＴを選択する。
本実施形態に係る経路選択支援システム１、経路選択支援プログラムＰＲを記録した記録媒体ＭＤ、経路選択支援方法および診断方法によれば、順位付与部１４０は、医療器具を送達する際の医療器具の送達のし易さに応じて定まる経路スコアＳＲと対象患者に与える負担の大きさに応じて定まる患者スコアＳＰとを用いて、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴに順位を付与する。そして、出力部１５０は、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴと、順位付与部１４０が付与した順位と、を出力する。これにより、医師等の術者は、医療器具を送達する際の医療器具の送達のし易さと対象患者に与える負担の大きさとを考慮して、手技の対象となる対象部位ＲＧに医療器具を送達させることが可能な血管ＢＶの複数の経路ＲＴの中から適切な経路ＲＴを容易に選択できる。従って、本発明に係る経路選択支援システム１、経路選択支援プログラムＰＲを記録した記録媒体ＭＤおよび経路選択支援方法によれば、血管ＢＶを介して生体ＢＤ内の部位に医療器具を送達させるための血管ＢＶの経路ＲＴの選択を容易に行うことができる。当該効果は、ＴＲＩを用いて下肢の血管ＢＶの治療を行う場合等、経由する血管ＢＶの部位の数が増えた場合に特に顕著である。
また、本実施形態に係る経路選択支援システム１、経路選択支援プログラムＰＲを記録した記録媒体ＭＤ、経路選択支援方法および診断方法によれば、経路スコア算出部１４１は、血管ＢＶのイメージング画像を用いて経路スコアＳＲを算出する。これにより、経路スコア算出部１４１は、経路スコアＳＲをより高精度に算出できる。そのため、術者は、対象部位ＲＧに医療器具を送達させることが可能な血管ＢＶの複数の経路ＲＴの中から、医療器具を送達する際の医療器具の送達のし易さを考慮して、より適切な経路ＲＴを容易に選択できる。
また、本実施形態に係る経路選択支援システム１、経路選択支援プログラムＰＲを記録した記録媒体ＭＤ、経路選択支援方法および診断方法によれば、出力部１５０は、経路抽出部１３０が抽出した経路ＲＴを案内するナビゲーション部１５１を有する。これにより、術者は、ナビゲーション部１５１による経路ＲＴの案内に従って、血管ＢＶを介して対象部位ＲＧに医療器具を容易に送達できる。
（実施形態１の変形例１）
順位付与部１４０は、医療器具を送達させる対象となる対象患者に関する患者情報を用いて順位を調整してもよい。
本変形例に係る経路選択支援システムは、血管ＢＶを介して生体ＢＤ内の部位に医療器具を送達させる対象となる対象患者に関する患者情報を取得する患者情報取得部（図示省略）を有する。
患者情報は、例えば、対象患者が就業者であるか否かを識別する就業者識別情報を含む。順位付与部１４０は、対象患者が就業者である場合、経路ＲＴの長さＬおよび経路ＲＴの屈曲度Ｐよりも、侵襲度を優先して、経路ＲＴに順位を付与する。これにより、侵襲度が高い経路ＲＴの順位が低い側に調整される。そのため、医師等の術者は、対象患者が就業者である場合、侵襲度が高い経路ＲＴよりも侵襲度が低い経路ＲＴを選択し易くなる。
侵襲度が低くなると、血管ＢＶを介して対象部位ＲＧに医療器具を送達させる手技が行われてから対象患者が退院するまでの日数がより短くなる。そのため、対象患者が就業者である場合、侵襲度が低い経路ＲＴを用いて対象部位ＲＧに医療器具を送達させた方が、対象患者のＱＯＬ（Ｑｕａｌｉｔｙ Ｏｆ Ｌｉｆｅ）が向上する。
上述したように、順位付与部１４０が、対象患者が就業者である場合に、侵襲度が高い経路ＲＴの順位を低い側に調整することによって、医師等の術者は、対象患者が就業者である場合に、侵襲度が高い経路ＲＴよりも侵襲度が低い経路ＲＴを選択し易くなる。そのため、医師等の術者は、対象患者が就業者であるか否かに応じて、より適切な経路ＲＴを容易に選択できる。
患者情報は、上述した就業者識別情報に限らず、対象患者の性別、身長、体重、年齢、性格、職業、血管ＢＶの状態に関する情報などであってもよい。血管ＢＶの状態に関する情報は、血管ＢＶの部位ごとに、石灰化や慢性完全閉塞（ＣＴＯ：Ｃｈｒｏｎｉｃ Ｔｏｔａｌ Ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ）の有無を記録し得る。
例えば、順位付与部１４０は、経路ＲＴの屈曲度Ｐ、並びに、患者情報に含まれる年齢および血管ＢＶの状態に関する情報に基づいて、対象患者の年齢が高い場合には、侵襲度よりも、経路ＲＴの屈曲度Ｐおよび血管ＢＶの状態（石灰化やＣＴＯの有無）を優先して、血管ＢＶへの負担の小さい経路ＲＴの順位を高い側に調整してもよい。これにより、医師等の術者は、対象患者の年齢が高い場合には、侵襲度よりも、血管ＢＶへの負担の小さい経路ＲＴを選択し易くなる。そのため、本変形例に係る経路選択支援システムによれば、医師等の術者は、対象患者の年齢に応じて、対象患者への負担を考慮した適切な経路ＲＴの選択を容易に行うことができる。
本変形例に係る経路選択支援システム、経路選択支援プログラムを記録した記録媒体、経路選択支援方法および診断方法によれば、医師等の術者は、対象患者に応じて、より適切な経路ＲＴを容易に選択できる。
（実施形態１の変形例２）
屈曲度算出部１４４は、血管ＢＶの部位のうち、屈曲または湾曲の大きさに基づいて予め選択された一または複数の選択部位について屈曲度Ｐを算出し、算出された屈曲度Ｐの和を、経路ＲＴの屈曲度Ｐとして算出してもよい。これにより、経路抽出部１３０が抽出した経路ＲＴを構成する血管ＢＶの部位の全てについて屈曲度を算出する場合と比較して、計算量を削減できる。なお、屈曲度算出部１４４は、選択部位ごとに算出された屈曲度Ｐの最大値を、経路ＲＴの屈曲度Ｐとしてもよい。
選択部位は、経路ＲＴを構成する血管ＢＶの部位のうち、例えば、屈曲または湾曲が大きいと予測される部位や、対象患者ごとに屈曲や湾曲の大きさに有意な差があると予測される部位であり得る。例えば、導入部位ＲＳが橈骨動脈、対象部位ＲＧが下肢の血管ＢＶの経路ＲＴの場合、選択部位は、大動脈弓、大動脈（下行大動脈）、腸骨動脈等とし得る。
（実施形態２）
図１１を参照して、本実施形態に係る経路選択支援システム２００は、上述した実施形態に係る経路選択支援システム１の機能構成に加えて、手技に使用する医療器具の種類を抽出する医療器具抽出部１６０と、医療器具抽出部１６０が抽出した医療器具の種類に応じて使用可能なデバイスの候補を抽出するデバイス抽出部１７０と、を有する。
以下、本実施形態に係る経路選択支援システム２００について説明する。なお、本実施形態に係る経路選択支援システム２００の装置構成は、上述した実施形態に係る経路選択支援システム１の装置構成と同じである。本実施形態に係る経路選択支援システム２００の機能構成は、医療器具抽出部１６０と、デバイス抽出部１７０と、をさらに有していることを除いて、上述した実施形態に係る経路選択支援システム１の機能構成と同じである。上述した実施形態に係る経路選択支援システム１と同一の装置および機能ブロックについては、同一の符号を付して、説明を省略する。
図１２を参照して、受付部１１０は、血管ＢＶ（生体管腔に相当）を介して医療器具を対象部位ＲＧに送達させて行う手技の種類を特定する手技情報の入力を受け付ける。手技の種類は、例えば、血管ＢＶの狭窄部の拡張、血管ＢＶの狭窄部の掘削、血管ＢＶの内側領域ＢＶａ１の撮像、血管ＢＶ内での薬剤の放出等である。受付部１１０の機能は、手技情報の入力を受け付けることを除いて、上述した実施形態に係る経路支援システムの受付部１１０の機能と同じである。
医療器具抽出部１６０は、手技情報によって特定される種類の手技に使用する一または複数の医療器具の種類を抽出する。医療器具の種類は、例えば、イントロデューサーシース、ガイドワイヤー、造影カテーテル、マイクロカテーテル、血管造影カテーテル、ガイドワイヤーサポートカテーテル、ガイディングカテーテル、バルーンカテーテル、バルーン拡張型ステント、自己拡張型ステント、薬剤放出型ステント、薬剤放出型バルーン、ＤＣＡカテーテル（Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｃｏｒｏｎａｒｙ Ａｔｈｅｒｅｃｔｏｍｙ）、マイクロダイセクションカテーテル、レーザーアブレーションカテーテル、画像診断用カテーテル等である。
画像診断用カテーテルは、例えば、血管内超音波診断法（ＩＶＵＳ）、光干渉断層診断法（ＯＣＴ）を用いて画像を取得するカテーテルである。
デバイス抽出部１７０は、医療器具抽出部１６０が抽出した医療器具の種類ごとに、使用可能なデバイスの候補を抽出する。デバイス抽出部１７０は、デバイスの在庫の有無に基づいて、使用可能なデバイスの候補を抽出する。
使用可能なデバイスの候補が複数ある場合、デバイス抽出部１７０は、上限個数を超えない範囲内で、デバイスの候補を複数抽出する。上限個数は特に限定されないが、例えば１０個程度である。
使用可能なデバイスが存在しない場合、デバイス抽出部１７０により抽出されるデバイスの候補の個数はゼロになる。
図１３（Ａ）～（Ｃ）を参照して、外部サーバ３０には、手技の種類ごとに使用する医療器具の種類を記録した医療器具リストＬＳ２と、医療器具の種類ごとにデバイスの候補を記録したデバイスリストＬＳ３と、デバイスの候補ごとにデバイスの在庫の有無を記録したデバイス情報リストＬＳ４と、が保存されている。
デバイスリストＬＳ３は、医療器具の種類ごとに、市販されているデバイスを記録している。デバイスは、固有のデバイス識別子によって識別される。固有のデバイス識別子は、例えば、デバイスを販売しているメーカーのメーカー名やモデル名、薬事承認番号、製品コード、バーコードデータ、製品名、ロット番号等である。
デバイス情報リストＬＳ４は、経路選択支援システム２００が使用される施設におけるデバイスの在庫の有無を記録している。デバイス情報リストＬＳ４は、記録している情報が最新の情報に維持されるように更新される。
医療器具抽出部１６０は、医療器具リストＬＳ２を用いて医療器具の種類を抽出する。デバイス抽出部１７０は、デバイスリストＬＳ３とデバイス情報リストＬＳ４とを用いて、使用可能なデバイスの候補を抽出する。
順位付与部１４０は、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴに対して付与する順位を、デバイス抽出部１７０によるデバイスの抽出結果に基づいて調整する。
順位付与部１４０は、デバイス抽出部１７０において使用可能なデバイスが抽出されなかった経路ＲＴの順位を下げる。
図１４を参照して、出力部１５０は、上述した実施形態に係る経路選択支援システム１の出力部１５０が出力する情報に加えて、デバイス抽出部１７０が抽出したデバイスの候補をディスプレイ２０に出力する。
なお、出力部１５０は、デバイスがキンクなどを生じて通過が困難と予想される屈曲度Ｐが最も大きい部位（以下、最大屈曲部位）を特定する情報（例えば、血管ＢＶの部位の名称）と、その部位における曲率や角度（図２２を参照して後述する角度θ等）などの屈曲の程度を表す数値を表示してもよい。出力部１５０は、屈曲度算出部１４４が算出した屈曲度Ｐに基づいて、これらを表示する処理を行い得る。
また、出力部１５０は、最大屈曲部位のみならず、以下屈曲度Ｐの大きさの順に、部位を特定する情報と屈曲の程度を表示してもよい。
最大屈曲部位に対して通過が困難と予想されるデバイスについては、その経路ＲＴにおけるデバイスの順位を下げる。
出力部１５０は、血管ＢＶを介して生体ＢＤ内の対象部位ＲＧに医療器具を送達させて行う手技に用いるデバイスの医師等の術者による選択を支援するために、経路ＲＴと、順位と、経路スコアＳＲと、患者スコアＳＰと、をディスプレイ２０に出力する。
本実施形態に係る経路選択支援システム２００、経路選択支援プログラムを記録した記録媒体および経路選択支援方法によれば、受付部１１０は、血管ＢＶを介して医療器具を送達させて行う手技の種類を特定する手技情報の入力を受け付ける。本実施形態に係る経路選択支援システム２００は、手技情報によって特定される手技に使用する医療器具の種類を抽出する医療器具抽出部１６０と、医療器具抽出部１６０が抽出した医療器具の種類ごとに、使用可能なデバイスの候補を抽出するデバイス抽出部１７０と、を有する。そして、出力部１５０は、デバイス抽出部１７０によるデバイスの候補の抽出結果を出力する。これにより、術者は、血管ＢＶを介して医療器具を送達させて行う手技に用いるデバイスをより容易に選択できる。そのため、血管ＢＶを介して医療器具を送達させて手技を行う際の術者の負担がより軽減される。
（実施形態２の変形例１）
上述した実施形態２では、デバイス抽出部１７０は、デバイスの在庫の有無に基づいて、使用可能なデバイスの候補を抽出した。しかしながら、デバイス抽出部１７０は、デバイスの特徴を用いて、使用可能なデバイスの候補を抽出してもよい。
本変形例に係る経路選択支援システムにおいて、デバイス抽出部１７０は、デバイスの特徴を記録したデバイス特徴情報を取得するデバイス特徴情報取得部（図示省略）を有する。
図１５を参照して、本変形例に係るデバイス情報リストＬＳ４は、デバイスごとにデバイス特徴情報を記録している。
デバイス特徴情報取得部は、ネットワークを介して、外部サーバ３０に保存されているデバイス情報リストＬＳ４を取得する。デバイス特徴情報取得部は、デバイス情報リストＬＳ４から、デバイス特徴情報を取得する。
デバイス抽出部１７０は、デバイス特徴情報取得部が取得したデバイス特徴情報に基づいてデバイスに順位を付与するデバイス順位付与部（図示省略）を有し、デバイス順位付与部が付与した順位が所定の閾値以上のデバイスを、使用可能なデバイスの候補として抽出する。閾値は特に限定されないが、例えば１０である。
デバイス特徴情報は、デバイスの力学的な性能を指標化したデバイススコアを含む。
デバイスの力学的な性能は、例えば、剛性（Ｓｔｉｆｆｎｅｓｓ）、プッシャビリティ（Ｐｕｓｈａｂｉｌｉｔｙ）、追従性（Ｔｒａｃｋａｂｉｌｉｔｙ）、摺動性、耐キンク性能等である。
デバイスの力学的な性能は、医療器具の種類に応じて異なっていてもよい。例えば、ガイドワイヤの場合には剛性を用いて指標化し、ガイディングカテーテルの場合にはプッシャビリティおよび追従性、あるいは耐キンク性能を用いて指標化してもよい。
デバイス順位付与部は、デバイススコアの高い順にデバイスに順位を付与する。
出力部１５０は、デバイス抽出部１７０が付与して順位を出力する。
本変形例に係る経路選択支援システム、経路選択支援プログラムを記録した記録媒体および経路選択支援方法によれば、デバイス抽出部１７０は、デバイスの特徴を記録したデバイス特徴情報を取得するデバイス特徴情報取得部を有する。そして、デバイス抽出部１７０は、デバイス特徴情報を用いて、使用可能なデバイスの候補を抽出する。これにより、術者は、デバイスの特徴を考慮したデバイスの選択をより容易に行うことができる。
また、本変形例に係る経路選択支援システム、経路選択支援プログラムを記録した記録媒体および経路選択支援方法によれば、デバイス抽出部１７０は、デバイスの力学的な性能を指標化したデバイススコアを用いて、使用可能なデバイスの候補を抽出する。これにより、術者は、デバイスの力学的性能を考慮したデバイスの選択をより容易に行うことができる。
（実施形態２の変形例２）
さらに、デバイス抽出部１７０は、対象部位ＲＧの特徴を用いて、使用可能なデバイスの候補を抽出してもよい。
本変形例に係る経路選択支援システムにおいて、経路抽出部１３０は、血管ＢＶのイメージング画像を用いて、対象部位ＲＧの特徴を解析する対象部位解析部（図示省略）を有する。
図１６を参照して、対象部位解析部は、対象部位ＲＧにおける病変部位Ｎを特定し、特定した病変部位Ｎの長さを計測する。
対象部位解析部は、血管ＢＶのイメージング画像を用いて、血管ＢＶの内壁Ｖｗ１と血管ＢＶの外壁Ｖｗ２との間の距離Ｈが所定の閾値よりも大きい箇所を病変部位Ｎとして特定する。
対象部位解析部は、血管ＢＶのイメージング画像を用いて、特定された病変部位Ｎの長さを計測する。
本変形例に係るデバイス特徴情報は、デバイスにおいて病変部位Ｎに処置を施す処置部Ｍの長さを記録している。例えば、医療器具の種類がバルーンカテーテルの場合、処置部Ｍの長さは、バルーンの長さである。
デバイス抽出部１７０は、対象部位解析部が計測した病変部位Ｎの長さよりも処置部Ｍの長さが大きいデバイスを、使用可能なデバイスとして抽出する。
本変形例に係る経路選択支援システム、経路選択支援プログラムを記録した記録媒体および経路選択支援方法によれば、経路抽出部１３０は、血管ＢＶのイメージング画像を用いて、対象部位ＲＧの特徴を解析する対象部位解析部を有する。そして、デバイス抽出部１７０は、対象部位解析部の解析結果とデバイス特徴情報とを用いて、使用可能なデバイスの候補を抽出する。これにより、術者は、対象部位ＲＧの特徴に応じた適切なデバイスの選択をより容易に行うことができる。
なお、対象部位解析部は、病変部位Ｎが狭窄部の場合、狭窄部の狭窄度（狭窄部における血管ＢＶの詰まり具合）、慢性完全閉塞（ＣＴＯ）かどうか、慢性完全閉塞の場合は狭窄部の硬さを算出してもよい。そして、デバイス抽出部１７０は、対象部位解析部が算出した狭窄度等を用いて、使用可能なデバイスを抽出してもよい。
また、デバイス特徴情報は、例えば、デバイスがバルーンカテーテルの場合、バルーンの拡張径、ノミナル圧（ＮＰ）、最大拡張圧（ＲＢＰ）、セミコンプライアントかノンコンプライアントか等を識別する情報等を記録していてもよい。
対象部位解析部は、病変部位Ｎの近傍の血液の流量や血圧等を用いて、計算流体力学（ＣＦＤ）等の公知の数値解析手法によって、病変部位Ｎの長さや、病変部位Ｎが狭窄部の場合には狭窄部の狭窄度等を同定してもよい。計算流体力学を適用する際の血管ＢＶのモデリングは、血管ＢＶのイメージング画像を用いて行うことが可能である。
（実施形態２の変形例３）
デバイス抽出部１７０は、出力部１５０を介して、使用可能なデバイスの候補として抽出されなかった事由を記録した非抽出事由情報を出力してもよい。
非抽出事由情報は、デバイスごとに、使用可能なデバイスの候補として抽出されなかった事由を記録している。使用可能なデバイスの候補として抽出されなかった事由は、例えば、「在庫が無い」、「海外（国外）でのみ市販されている」、「薬事申請中（医療器具の販売に伴う公的機関の承認待ち）」、「剛性が不足している」、「処置部の長さが病変部位の長さに対して不足している」、「最大屈曲部位に対してキンクする恐れがある」等である。
例えば、デバイスメーカーは、非抽出事由情報を参照することによって、デバイスの出荷量の調整や、デバイスの力学的な性能の改善、デバイスの処置部Ｍの形状の改善等を、より適切に行うことができる。
（実施形態３）
図１７を参照して、本実施形態に係る経路選択支援システム３００は、上述した実施形態１に係る経路選択支援システム１の機能構成に加えて、医療分野において用いられる医療データを分析する医療データ分析部１８０を有する。そして、順位付与部１４０は、医療データ分析部１８０の分析結果を用いて順位を調整する。
以下、本実施形態に係る経路選択支援システム３００について説明する。なお、本実施形態に係る経路選択支援システム３００の装置構成は、上述した実施形態に係る経路選択支援システム１の装置構成と同じである。本実施形態に係る経路選択支援システム３００の機能構成は、医療データ分析部１８０をさらに有していることを除いて、上述した実施形態に係る経路選択支援システム１の機能構成と同じである。上述した実施形態に係る経路選択支援システムと同一の装置および機能ブロックについては、同一の符号を付して、説明を省略する。
医療データ分析部１８０は、医療分野において用いられる医療データを取得する医療データ取得部１８１を備える。
医療データは、血管ＢＶを介して医療器具を生体ＢＤ内の部位に送達させる手技において選択された経路ＲＴの特徴と選択されなかった経路ＲＴの特徴を当該手技ごとに記録した手技履歴情報を含む。手技履歴情報が記録している経路ＲＴの特徴は、例えば、経路ＲＴの長さおよび経路ＲＴの屈曲度等のように構造化されたデータとして記録されていてもよいし、画像データ等の構造化されていないデータとして記録されていてもよい。また、医療データは、学会等の発表データを含んでいてもよい。
医療データ分析部１８０は、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴごとに、血管ＢＶを介して生体ＢＤ内の部位に医療器具を送達させる術者によって経路ＲＴが選択される可能性の高さを算出する。
医療データ分析部１８０は、手技履歴情報を分析することによって、経路ＲＴが選択される可能性の高さを算出する。手技履歴情報の分析手法は特に限定されないが、例えば、人工ニューラルネットワークＡＮＮ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いた機械学習手法を適用できる。
図１８を参照して、人工ニューラルネットワークＡＮＮを用いた機械学習手法の場合、入力層ＬＹ１には、血管ＢＶの経路ＲＴの特徴（経路ＲＴの長さや経路ＲＴの屈曲度等）が入力される。出力層ＬＹ２には、入力された特徴を備えた血管ＢＶの経路ＲＴが術者によって選択される確率が出力される。出力される確率は、連続的な数値であってもよいし、「大」、「中」、「小」といった離散的な値でもよい。
医療データ分析部１８０は、手技履歴情報を用いて学習させた学習済みの人工ニューラルネットワークＡＮＮに、経路抽出部１３０が抽出した経路ＲＴの特徴を入力することによって、経路ＲＴが術者によって選択される確率を取得する。
順位付与部１４０は、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴに対して付与する順位を、医療データ分析部１８０が算出した経路ＲＴが選択される可能性の高さに基づいて調整する。
順位付与部１４０は、経路ＲＴが選択される可能性の高さに応じて定まる術者スコアＳＤを算出する。順位付与部１４０は、経路スコアＳＲと患者スコアＳＰとの積を術者スコアＳＤで除した値ＳＲ×ＳＰ／ＳＤの小さい順に、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴに順位を付与する。
例えば、橈骨動脈を導入部位ＲＳとする第１の経路ＲＴ（すなわち、ＴＲＩにおける経路）の特徴と、大腿動脈を導入部位ＲＳとする第２の経路ＲＴ（すなわち、ＴＦＩにおける経路）の特徴とから、医療データ分析部１８０が算出した確率が、第２の経路ＲＴよりも第１の経路ＲＴの方が高ければ、順位付与部１４０において、術者スコアＳＤは、第２の経路ＲＴよりも第１の経路ＲＴの方が高く算出される。これにより、本実施形態における順位付与部１４０では、経路スコアＳＲおよび患者スコアＳＰのみを用いて順位を付与した実施形態１の場合と比較して、第１の経路ＲＴの順位は高い側に調整されるとともに、第２の経路ＲＴの順位は低い側に調整されることになる。
このことは、医師等の術者が、第１の経路ＲＴの特徴と第２の経路ＲＴの特徴とを考慮して、ＴＲＩを選択するべきかＴＦＩを選択するべきかを判断していた従来のプロセスが、順位付与部１４０における上述した順位の調整によってなされることを意味する。そのため、本実施形態に係る経路選択支援システムによれば、医師等の術者は、より適切な経路をより容易に選択できるようになる。
本実施形態に係る経路選択支援システム３００、経路選択支援プログラムを記録した記録媒体および経路選択支援方法によれば、医療データを分析する医療データ分析部１８０を有する。医療データ分析部１８０は、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴごとに、血管ＢＶを介して生体ＢＤ内の部位に医療器具を送達させる術者によって経路ＲＴが選択される可能性に応じて定まる術者スコアＳＤを算出する。そして、順位付与部１４０は、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴに対して付与する順位を、医療データ分析部１８０が算出した術者スコアＳＤに基づいて調整する。これにより、術者は、血管ＢＶの経路ＲＴの特徴に応じた経路ＲＴの選択を、さらに容易に行うことができる。
なお、医療データは、医療分野において用いられるデータである限りにおいて特に限定されない。医療データは、経路選択支援システム３００が使用される施設において過去に行われた手技の情報、および／または、経路選択支援システム３００が使用される施設以外の施設において過去に行われた手技の情報を含み得る。医療データは、経路選択支援システム３００が使用される施設に設置された管理システム（例えば、ＰＡＣＳ（医用画像管理システム）、ＲＩＳ（放射線科情報システム）、ＨＩＳ（病院情報システム）など）に保存されている一部または全てのデータであり得る。医療データ分析部１８０は、上記管理システムから医療データを取得し得る。医療データは、電子カルテ（ＥＭＲ）に記録された情報を含み得る。
また、医療データの分析手法は、人工ニューラルネットワークを用いた深層学習手法であってもよいし、統計的分析技術であってもよい。
また、医療データ分析部１８０は、その機能の一部を外部サーバに実行させ、実行結果を外部サーバから取得してもよい。
また、順位付与部１４０は、医療データ分析部１８０に医療データを分析させるとともに、医療データ分析部１８０の分析結果を用いて、患者の負担の大きさを算出してもよい。
（実施形態３の変形例）
上述した実施形態３において医療データ分析部１８０が算出した確率は、一般の術者によって経路ＲＴが選択される可能性の高さである。しかしながら、医療データ分析部１８０は、特定の術者によって経路ＲＴが選択される可能性の高さを算出してもよい。
本変形例に係る経路選択支援システムは、経路選択の支援を受ける特定の術者に適した経路ＲＴの候補を出力する術者モードを備える。そして、医療データ分析部１８０は、術者モードにおいて、当該特定の術者によって経路ＲＴが選択される可能性の高さを算出する。
受付部１１０は、経路選択支援システムを使用する術者を識別する術者識別情報を受け付ける。
医療データは、血管ＢＶを介して医療器具を生体ＢＤ内の部位に送達させる手技において、術者識別情報によって識別される術者によって選択された経路ＲＴの特徴と選択されなかった経路ＲＴの特徴を当該手技ごとに記録した特定履歴情報を含む。
医療データ分析部１８０は、特定履歴情報を用いて、経路ＲＴが選択される可能性の高さとして、術者識別情報によって識別される特定の術者によって経路ＲＴが選択される可能性の高さを算出する。
本変形例に係る経路選択支援システム、経路選択支援プログラムを記録した記録媒体および経路選択支援方法は、経路選択の支援を受ける特定の術者に適した経路ＲＴの候補を出力する。これにより、術者は、対象部位ＲＧに医療器具を送達させることが可能な血管ＢＶの複数の経路ＲＴの中から適切な経路ＲＴを、さらに容易に選択できる。
なお、特定履歴情報は、術者識別情報によって識別される術者に関する情報であれば特に限定されない。例えば、特定履歴情報は、術者識別情報によって識別される術者によって扱われた症例の種類や手技の回数を含み得る。
また、経路選択支援システムは、受付部１１０が受け付けた術者識別情報を保持していてもよい。これにより、術者は、術者識別情報を一度入力すれば、その後は、術者識別情報を入力することなく、当該術者に適した経路ＲＴの候補の出力を受けられる。
なお、術者モードにおける特定の術者は、経路選択の支援を実際に受ける術者に限らず、例えば、ＴＲＩなどの手技において著名な術者であってもよい。この場合、本変形例に係る経路選択支援システムを使用する術者は、当該著名な術者の経路選択の思考をトレースして、より適切な経路をより容易に選択できる。
（その他の改変例１）
図１９を参照して、経路抽出部１３０は、血管ＢＶの力学的な特徴に関する情報を取得する生体管腔特徴情報取得部１３５と、血管ＢＶに医療器具を送達した際の血管ＢＶの変形を予測する変形予測部１３６と、を有してもよい。そして、経路スコア算出部１４１は、変形予測部１３６の予測結果を用いて、算出した経路スコアＳＲを調整してもよい。
生体管腔特徴情報取得部１３５は、血管ＢＶの力学的な特徴に関する情報を取得する。
血管ＢＶの力学的な特徴に関する情報は、血管ＢＶの硬さに関する情報を含む。血管ＢＶの硬さに関する情報は、血管ＢＶの部位ごとに血管ＢＶの硬さを記録した情報である。血管ＢＶの硬さは、例えば、脈波速度（ＰＷＶ）測定法などの公知の測定法によって、血管ＢＶの部位ごとに測定できる。血管ＢＶの硬さは、脈波速度（ＰＷＶ）測定法を用いて測定した場合、脈波速度に基づいて指標化した値で表される。また、血管ＢＶの硬さとして、公知の方法で計測した増幅指数（ＡＩ）を用いてもよい。また、計算流体力学等の公知の数値解析手法を用いて、血圧や血液の流量・流速から、血管ＢＶの硬さを同定してもよい。
さらには、複数の患者について、血管ＢＶの硬さ、血圧、血液の流量・流速等を記録した医療データを医療データ分析部が分析することによって、対象患者についての血管ＢＶの硬さを、対象患者の血圧や血液の流量・流速等から導出してもよい。この場合、医療データ分析部の分析手法として、公知の機械学習（深層学習）手法、統計的手法を用いることができる。
図２０（Ａ）および（Ｂ）を参照して、変形予測部１３６は、生体管腔特徴情報取得部１３５が取得した生体管腔特徴情報を用いて、血管ＢＶに医療器具を送達した際の当該血管ＢＶの変形を予測する。
変形予測部１３６は、医療器具の代表的な力学的性能を有する代表デバイスＤＶを、血管ＢＶに送達した際の血管ＢＶの変形を予測する。血管ＢＶの変形を予測する方法は特に限定されず、公知の力学的な数値シミュレーション手法等を用いることができる。
経路長算出部１４３は、変形予測部１３６が予測した血管ＢＶの変形の予測結果に応じて、経路ＲＴの長さを補正する。屈曲度算出部１４４は、変形予測部１３６が予測した血管ＢＶの変形の予測結果に応じて、経路ＲＴの屈曲度Ｐを補正する。
本改変例に係る経路選択支援システム、経路選択支援プログラムを記録した記録媒体および経路選択支援方法によれば、経路スコア算出部１４１は、経路スコアＳＲをさらに高精度に算出できる。そのため、術者は、対象部位ＲＧに医療器具を送達させることが可能な血管ＢＶの複数の経路ＲＴの中から、医療器具を送達する際の医療器具の送達のし易さを考慮して、さらに適切な経路ＲＴを容易に選択できる。
なお、変形予測部１３６は、実在するデバイスを用いた血管ＢＶの変形に関するモデル実験の実験データを用いて、血管ＢＶの変形を予測してもよい。実験データは、血管ＢＶを介して対象部位ＲＧに送達するデバイスとして使用される可能性のある一または複数のデバイスごとに実験結果（血管ＢＶの変形結果）を記録し得る。
この場合、例えば、変形予測部１３６は、デバイス抽出部１７０が抽出したデバイスのうち、デバイス順位付与部が付与した順位が最も高いデバイスの実験データを用いて、血管ＢＶの変形を予測してもよい。
また、実験データは、デバイスの長さや径、デバイスを構成する部位ごとの曲げ剛性や弾性率等を記録していてもよい。血管ＢＶの変形を予測するために用いるデバイスの実験結果が実験データに含まれていない場合には、デバイスの長さや径、デバイスを構成する部位ごとの曲げ剛性や弾性率等が近いデバイスの実験データを用いて、血管ＢＶの変形を予測してもよい。あるいは、予め代表的なデバイスを選定しておいて、代表的なデバイスの実験データを用いて、血管ＢＶの変形を予測してもよい。
さらには、変形予測部１３６は、モデル実験の実験データに基づいて血管ＢＶの変形を予測できるか否かを判断するとともに、出力部１５０は、変形予測部１３６の血管ＢＶの変形を予測できるか否かの判断結果を出力してもよい。
（その他の改変例２）
さらに、順位付与部１４０は、出力部１５０を介して、順位付与の根拠を記録した根拠情報ＦＲを出力してもよい。根拠情報ＦＲは、経路スコアＳＲの算出根拠を記録した経路スコア根拠情報を含み得る。
経路スコア根拠情報は、例えば、経路ＲＴを構成する血管ＢＶの部位ごとに、変形予測部１３６が予測した血管ＢＶの変形の予測結果に応じた補正を行う前の屈曲度Ｐと、補正を行った後の屈曲度Ｐと、を記録した情報である。
図２１（Ａ）、（Ｂ）および（Ｃ）を参照して、出力部１５０は、経路ＲＴを構成する血管ＢＶの部位ごとに、根拠情報ＦＲをディスプレイ２０の詳細表示領域ＡＲ２に表示してもよい。
術者は、出力部１５０が出力した根拠情報ＦＲを参照することによって、対象部位ＲＧに医療器具を送達させることが可能な血管ＢＶの複数の経路ＲＴの中から選択した一の経路ＲＴが適切な経路ＲＴであるか否かの検証を、より容易に行える。
例えば、術者は、複数の経路ＲＴの中から選択した一の経路ＲＴについて補正を行った後の屈曲度Ｐが、自らの経験に基づいて適正な値ではないと判断した場合には、当該一の経路ＲＴとは異なる別の経路ＲＴを選択するといったことができる。
根拠情報ＦＲは、屈曲度Ｐの補正に関する情報に限定されない。例えば、対象患者が高齢であるために、侵襲度よりも血管ＢＶへの負担を優先して順位を付与した、使用可能なデバイスの在庫がないために順位を低くした、他の術者によって選択される確率が高い経路ＲＴの順位を高くしたなどといった情報であってもよい。
術者は、根拠情報ＦＲと、他の術者による経路の選択結果や学会の発表データ等を考慮して、選択した一の経路ＲＴが適切な経路ＲＴである否かの検証を、より正確に行うことができる。
（その他の改変例３）
上述した実施形態およびその改変例では、屈曲度算出部１４４は、血管ＢＶの中心線ＣＬの頂点ＰＰごとに、頂点ＰＰにおける中心線ＣＬの曲率を算出し、頂点ＰＰごとに算出した曲率の和を屈曲度Ｐとして算出した。しかしながら、屈曲度算出部１４４における屈曲度Ｐの算出方法は特に限定されない。
例えば、図２２（Ａ）を参照して、屈曲度算出部１４４は、中心線導出部１４２が導出した中心線ＣＬ上の一の点ＰＴ０と、当該一の点ＰＴ０に隣接する中心線ＣＬ上の任意の２点ＰＴ１、ＰＴ２とを結んだ直線ＬＮ１、ＬＮ２同士の間の角度θの和を屈曲度Ｐとして算出してもよい。この場合、点ＰＴ１は、中心線ＣＬに沿って一の方向に点ＰＴ０から所定の距離Ｄ１だけ離れており、点ＰＴ２は、中心線ＣＬに沿って他の方向に点ＰＴ０から所定の距離Ｄ２だけ離れている。距離Ｄ１と距離Ｄ２は等しくてもよいし、異なっていてもよい。距離Ｄ１および距離Ｄ２の大きさは特に限定されない。
また、図２２（Ｂ）を参照して、屈曲度算出部１４４は、中心線導出部１４２が離散的に算出した血管ＢＶの一の中心ＣＰ０と、当該一の中心ＣＰ０に隣接する２つの中心ＣＰ１、ＣＰ２とを結んだ直線ＬＮ１、ＬＮ２同士の間の角度θの和を屈曲度Ｐとして算出してもよい。
なお、角度θは、直線ＬＮ１と直線ＬＮ２とがなす２つの角度（劣角、優角）のうち、劣角を意味する。
以上、実施形態およびその改変例を通じて経路選択支援システム、経路選択支援プログラムを記録した記録媒体および経路選択支援方法を説明したが、本発明は実施形態において説明した構成のみに限定されることはなく、特許請求の範囲の記載に基づいて適宜変更することが可能である。
例えば、上述した実施形態およびその改変例では、対象部位として、下肢の血管を例示したが、対象部位は特に限定されない。例えば、脳や心臓等における血管でもよい。さらには、上述した実施形態およびその改変例では、生体管腔が血管の場合を例に説明したが、生体管腔は血管に限定されず、脈管、胆管、卵管、肝管、気管、食道、尿道などでもよい。
上述した実施形態およびその改変例では、出力部は、経路抽出部が抽出した複数の経路、順位付与部が付与した順位、経路スコアおよび患者スコアを、ディスプレイに出力した。しかしながら、出力部は、経路抽出部が抽出した複数の経路、順位付与部が付与した順位、経路スコアおよび患者スコアを、外部サーバにデータとして出力してもよい。この場合、生体管腔の経路は、対象部位を原点とした座標の集合として表現し得る。
また、上述した実施形態およびその改変例では、順位付与部１４０は、経路スコアＳＲと患者スコアＳＰとの積ＳＲ×ＳＰの小さい順に、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴに順位を付与した。しかしながら、経路スコアＳＲと患者スコアＳＰとを用いた順位の付与の方法は特に限定されない。例えば、順位付与部１４０は、経路スコアＳＲを患者スコアＳＰで除したＳＲ／ＳＰの大きい順に、経路抽出部１３０が抽出した複数の経路ＲＴに順位を付与してもよい。この場合、順位付与部１４０により付与される順位は、経路スコアＳＲについてみれば大きい順、患者スコアＳＰについてみれば小さい順になる。
また、上述した実施形態およびその改変例では、経路スコア算出部は、経路の長さおよび経路の屈曲度を用いて経路スコアを算出した。しかしながら、経路スコア算出部は、経路の長さ、経路の屈曲度、および／または、経路を構成する生体管腔の内腔の大きさを用いて、経路スコアを算出してもよい。
また、経路スコア算出部は、経路を構成する血管の部位を、その形態に基づいて分類し、その分類結果を用いて経路スコアを算出してもよい。例えば、経路スコア算出部は、経路を構成する部位ごとに、当該部位の形態に基づいて、医療器具の送達の難易度の観点から、「難しい」、「普通」、「易しい」に分類し、その分類結果を用いて経路スコアを算出してもよい。
また、図２０（Ａ）および図２０（Ｂ）に例示するように、血管の経路を介して対象部位に送達されるデバイスは、血管の中心を常に通るとは限らない。経路スコア算出部は、血管においてデバイスが通るパスを予測するパス予測部を備えていてもよい。そして、経路スコア算出部は、算出した経路の長さおよび経路の屈曲度を、パス予測部が予測したパスに基づいて補正してもよい。
また、上述した実施形態およびその改変例では、出力部は、受付部が受け付けた経路の選択に応じて、経路抽出部が抽出した複数の経路のうちの一の経路をディスプレイに表示した。しかしながら、出力部は、経路抽出部が抽出した複数の経路をディスプレイに同時に表示してもよい。この場合、出力部は、経路抽出部が抽出した複数の経路をディスプレイに色分けして表示してもよい。
また、上述した実施形態およびその改変例では、画像情報は、画像データと付帯情報とを有したが、画像情報は、少なくとも、対象患者の生体管腔の画像データを有していればよく、付帯情報は必須の要件ではない。
また、画像データは、必ずしも生体管腔の部位ごとに分割されている必要はない。画像データが生体管腔の部位ごとに分割されていなくとも、経路抽出部は、公知の画像処理技術等を用いて、対象部位に医療器具を送達させることが可能な生体管腔の経路を、画像データに基づいて抽出することが可能である。
また、上述した実施形態およびその改変例では、経路選択支援システムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録された経路選択支援プログラムが、読み取り装置によって読み取られ、記憶装置に記憶されることによって機能した。しかしながら、経路選択支援システムは、経路選択支援プログラムが、記憶装置に予め記憶された状態で提供されてもよい。また、経路選択支援システムの機能の一部または全てが、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等のプログラム可能な回路構造で実現されていてもよい。この場合、経路選択支援プログラムの一部または全ては、ヴェリログ（Ｖｅｒｉｌｏｇ）等のハードウェア記述言語で記述される。
また、上述した実施形態およびその改変例では、コンピュータ本体とディスプレイとは別体として構成されていたが、コンピュータ本体とディスプレイとは一体的に構成されていてもよく、コンピュータ本体の内部にディスプレイが組み込まれていてもよい。
また、上述した実施形態およびその改変例では、画像取得部は、画像情報を外部サーバから取得した。しかしながら、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置等の医療用の画像撮影装置を用いて画像取得部を構成してもよい。
また、上述した実施形態３において用いられた医療データは、構造化されたデータおよび／または構造化されていないデータを多量に含む、いわゆるビッグデータであり得る。医療器具抽出部やデバイス抽出部は、医療データを用いて、医療器具の種類やデバイスを抽出してもよい。
また、経路選択支援システムは、経路抽出部、医療器具抽出部、デバイス抽出部は、医療データ分析部に医療データを分析させるとともに、医療データ分析部の分析結果を用いて、経路、医療器具の種類、デバイスを抽出してもよい。例えば、デバイス抽出部は、医療器具の種類に属するデバイスの在庫がない場合、医療データ分析部の分析結果を用いて、代替として使用可能なデバイスを抽出してもよい。
本出願は、２０１７年６月２日に出願された日本国特許出願第２０１７－１１０３７９号に基づいており、その開示内容は、参照により全体として引用されている。
１、２００、３００ 経路選択支援システム、
１０ コンピュータ本体、
２０ ディスプレイ、
３０ 外部サーバ、
５０ 演算装置、
６０ 記憶装置、
７０ 読み取り装置、
１１０ 受付部、
１２０ 画像取得部、
１３０ 経路抽出部、
１３５ 特徴情報取得部、
１３６ 変形予測部、
１４０ 順位付与部、
１４１ 経路スコア算出部、
１４５ 患者スコア算出部、
１５０ 出力部、
１５１ ナビゲーション部、
１６０ 医療器具抽出部、
１７０ デバイス抽出部、
１８０ 医療データ分析部、
ＢＤ 生体、
ＢＶ 血管（生体管腔）、
ＤＴ１ 画像情報、
ＭＤ 記録媒体、
ＰＲ 経路選択支援プログラム、
ＲＧ 対象部位、
ＲＳ 導入部位、
ＲＴ 経路、
ＳＤ 術者スコア、
ＳＰ 患者スコア、
ＳＲ 経路スコア、
Ｌ 経路の長さ、
Ｐ 経路の屈曲度。

Claims (6)

  1. 生体管腔を介して生体内の部位に医療器具を送達させるための前記生体管腔の経路の選択を支援する経路選択支援システムであって、
    前記医療器具を送達させる対象となる前記生体内の対象部位を特定する部位情報の入力を受け付ける受付部と、
    前記医療器具を送達させる対象となる対象患者の前記生体内の画像情報を取得する画像取得部と、
    前記画像取得部が取得した前記画像情報に基づいて、前記対象部位に前記医療器具を送達させることが可能な前記生体管腔の前記経路を複数抽出する経路抽出部と、
    前記画像取得部が取得した前記画像情報を用いて、前記経路を介して前記医療器具を送達する際の前記医療器具の送達のし易さに応じて定まる経路スコアを算出する経路スコア算出部と、前記画像取得部が取得した前記画像情報を用いて、前記対象患者に与える負担の大きさに応じて定まる患者スコアを算出する患者スコア算出部と、を有し、前記経路スコアと前記患者スコアとを用いて、前記経路抽出部が抽出した複数の前記経路に順位を付与する順位付与部と、
    前記経路抽出部が抽出した複数の前記経路と、前記順位付与部が付与した前記順位と、を出力する出力部と、を有し、
    前記画像情報は、前記生体管腔のイメージング画像を含み、
    前記経路スコア算出部は、前記イメージング画像を用いて前記経路スコアを算出し、
    前記受付部は、前記生体管腔を介して前記医療器具を前記対象部位に送達させて行う手技の種類を特定する手技情報の入力を受け付け、
    前記手技情報によって特定される前記手技に使用する前記医療器具の種類を抽出する医療器具抽出部と、
    前記医療器具抽出部が抽出した前記医療器具の種類ごとに、使用可能なデバイスの候補を抽出するデバイス抽出部と、をさらに有し、
    前記順位付与部は、前記経路抽出部が抽出した複数の前記経路に対して付与する前記順位を、前記デバイス抽出部による前記デバイスの候補の抽出結果に基づいて調整し、
    前記出力部は、前記デバイス抽出部による前記デバイスの候補の抽出結果を出力し、
    前記デバイス抽出部は、前記デバイスの特徴を記録したデバイス特徴情報を取得するデバイス特徴情報取得部を有し、前記デバイス特徴情報を用いて、使用可能な前記デバイスの候補を抽出し、
    使用可能な前記デバイスが存在しない場合、前記デバイス抽出部により抽出される前記デバイスの候補の個数はゼロになる、経路選択支援システム。
  2. 医療分野において用いられる医療データを取得する医療データ取得部を備え、前記医療データ取得部が取得した前記医療データを分析する医療データ分析部をさらに有し、
    前記医療データ分析部は、前記経路抽出部が抽出した複数の前記経路ごとに、前記生体管腔を介して前記生体内の部位に前記医療器具を送達させる術者によって前記経路が選択される可能性の高さを算出し、
    前記順位付与部は、前記経路抽出部が抽出した複数の前記経路に対して付与する前記順位を、前記医療データ分析部が算出した前記可能性の高さに基づいて調整する、請求項１に記載の経路選択支援システム。
  3. 前記生体管腔の力学的な特徴を記録した特徴情報を取得する特徴情報取得部と、
    前記特徴情報取得部が取得した前記特徴情報を用いて、前記生体管腔に前記医療器具を送達した際の前記生体管腔の変形を予測する変形予測部と、をさらに有し、
    前記経路スコア算出部は、前記変形予測部の予測結果を用いて、算出した前記経路スコアを調整する、請求項１または請求項２に記載の経路選択支援システム。
  4. 前記対象患者に関する患者情報を取得する患者情報取得部をさらに有し、
    前記患者スコア算出部は、前記患者情報取得部が取得した前記患者情報を用いて前記患者スコアを算出する、請求項１～３のいずれか１項に記載の経路選択支援システム。
  5. 前記出力部は、前記経路抽出部が抽出した前記経路を案内するナビゲーション部を有する、請求項１～４のいずれか１項に記載の経路選択支援システム。
  6. 生体管腔を介して生体内の部位に医療器具を送達させるための前記生体管腔の経路の選択を支援する経路選択支援プログラムであって、
    前記医療器具を送達させる対象となる前記生体内の対象部位を特定する部位情報の入力を受け付け、
    前記医療器具を送達させる対象となる対象患者の前記生体内の画像情報を取得し、
    取得した前記画像情報に基づいて、前記対象部位に前記医療器具を送達させることが可能な前記生体管腔の前記経路を複数抽出し、
    前記経路を介して前記医療器具を送達する際の前記医療器具の送達のし易さに応じて定まる経路スコアを算出し、前記対象患者に与える負担の大きさに応じて定まる患者スコアを算出し、算出した前記経路スコアと算出した前記患者スコアとを用いて、抽出した複数の前記経路に順位を付与し、
    抽出した複数の前記経路と、付与した前記順位と、を出力し、
    前記画像情報は、前記生体管腔のイメージング画像を含み、
    前記経路スコアを算出する際には、前記生体管腔のイメージング画像を用いて前記経路スコアを算出することをコンピュータに実行させる経路選択支援プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、さらに、前記経路選択支援プログラムは、
    前記生体管腔を介して前記医療器具を前記対象部位に送達させて行う手技の種類を特定する手技情報の入力を受け付け、
    前記手技情報によって特定される前記手技に使用する前記医療器具の種類を抽出し、
    抽出した前記医療器具の種類ごとに、使用可能なデバイスの候補を抽出し、
    抽出した複数の前記経路に対して付与する前記順位を、前記デバイスの候補の抽出結果に基づいて調整し、
    前記デバイスの候補の抽出結果を出力し、
    前記デバイスの特徴を記録したデバイス特徴情報を用いて、使用可能な前記デバイスの候補を抽出し、
    使用可能な前記デバイスが存在しない場合、前記デバイスの候補の個数をゼロにする、記録媒体。
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