原口 亮

京都医療センターに導入された電子カルテの評価を，カルテ記録における情報共有に与えた影響という新しい視点から試みた．評価の指標として肺癌治療薬ゲフィチニブの副作用に関する記録を用いた．この副作用は社会的な問題にもなり，関連する記録は安全性の面から情報共有の必要性が高い重要な情報である．ゲフィチニブを投与した入院患者18名の経過記録内容を調査し，電子カルテ導入前と導入後3カ月ごとの副作用に関する記録件数と入力時刻を比較した．副作用に関する1日平均記録件数は電子カルテ導入直前の0.25件から，導入後1年には0.97件に増加した．実施記録などを含めた全記録の1日平均記録件数は電子カルテ導入直後に0.50件から4.66件に増加したが，入力を日勤時間内に行った割合は減少した．電子カルテ導入は入力負荷を増加させるものの，入院患者に対する副作用記録件数を増加させ，医薬品適正使用の観点からは医療の安全性向上に有効と考えられる．

近年のハードウェア性能の向上やユーザインタフェースの改善により，電子カルテは比較的使いやすいものとなってきた．しかし，電子カルテのさらなる普及を目指すためには，電子化のメリットを活かし，コンピュータがユーザの意思をくみ取り，操作を支援するようなインタフェースの改善が必要と考えられる．そこで我々は，手書きスケッチに基づくモデリング技術を用いて，心臓カテーテル検査のための効率的所見入力を可能にする電子カルテ・インタフェースの開発を行った．また，データの構造化や他システムとの連携を図るために，データの自動構造化アルゴリズムを作成し，XMLによるデータ出力機能を実装した．本システムでは，冠動脈シェーマのテンプレートに対して狭窄の部位や程度を簡便に入力することができる．さらに，冠動脈シェーマから，AHA基準に基づく分節番号ごとの表が自動的に出力可能である．効率的でわかりやすい所見入力ということだけでなく，患者への病態や治療計画などの効果的な説明ツールとしての応用が考えられる．

In this study, we present a new method for constructing panorama images from a series of coronary cineangiograms. The obtained panorama images enable us to observe a complete coronary at a glance. In order for medical staff to take angiocardiographic images, one often has to move a patient's bed in order to catch the vessels to be visualized in the viewing field after injecting a contrast medium. Moreover, those vessels are usually inconsistently contrasted because it takes time for the contrast medium to reach the end of every vessel. In this study, we present a method that reduces such inconvenience and constructs useful coronary images for clinical diagnosis. First, we roughly estimate the heartbeat cycle and the bed movement using a spatiotemporal image generated from a series of original coronary cineangiograms. Next, we group each angiocardiogram frame based on heartbeat phase and estimate the bed movement spatiotemporally. Panorama images can then be obtained by merging a few frames in the same heartbeat phase with a composite background image. This makes it possible to easily observe a contrasted, complete coronary in a still viewing field.

整脈分野を含めたさまざまな分野に応用されている.コンピュータシミュレーションを使用する利点には,現段階では手技的に実現困難な動物実験の結果を予測できる点が挙げられる.また,もし動物実験が可能であっても,事前に実験結果を理論的に予測しておくことによって研究を効率的かつ正確に進めることができる.また,シミュレーションではノイズのないクリアーな結果を得られることも有用な点の一つである.さらに,不整脈分野では,コンピュータシミュレーションは,コンピュータグラフィックス技術を併せて利用することによって,心臓における不整脈発作中の興奮伝播パターンを可視化でき,不整脈現象の理解に大きく貢献する.このことから,今後もコンピュータシミュレーションは不整脈研究の一翼を担うと考えられる.<BR>本稿では,不整脈研究で興奪伝播パターンの解析に用いられるコンピュータシミュレーションの手法について概説した後,不整脈の中でも特に複雑な興奮伝播パターンを呈し,その機序の解明にコンピュータシミュレーションが大きく貢献してきた細動現象について概説する.

カルテの電子化を目的に，我々は紙カルテの柔軟性を自然な形で実現するペン入力インタフェースを開発した．このペン入力インタフェースには，入力支援だけでなく，入力したデータをレヴューするための効果的機能が備わっている．しかしながら，ペン入力による手書き文字のままでは2次利用が困難という問題がある．この論文においては，手書き文字に対する高度な枠なし認識機能および検索機能を備えることで，ペン入力インタフェースにおける入力データの2次利用の可能性を示す．枠なし手書き文字に対する認識機能によって，入力の都度，必要に応じて手書き文字からテキストデータに容易に変換することができる．さらに，一連の入力の後，2次利用可能なテキストデータに一括変換することも可能である．加えて，手書き文字の検索機能を使えば，特別なデータベース構造を作らなくても，手書き文字全体の中から目当ての文字列を検索することが可能である．

電子カルテのシステムにおいては，入力負荷やセキュリティなどの問題点が指摘されている．われわれは，これらの問題点を解決し電子カルテの普及を促進するため，ペン入力インタフェース（以下，ペン入力IF）の開発を行ってきた．しかし，これまでペン入力IFの有効性の評価は十分には行われていなかった．そこで，ペン入力IFの講演を聞いた244名を対象にアンケート調査を実施し，82名から回答を得た．結果として，ペン入力IFの支援機能は67名（81.7％）が有効と評価した．その中で最も評価が高かったのは，ペンID機能であった．一方，ペン入力IFによる電子カルテの普及について，57名（69.5％）が促進されると回答した．また， Wilcoxonの符号付順位和検定から，ペン入力IFはキーボード入力と比較し診療中の操作のしやすさにおいて有意に高い評価を得た（p<0.01）．ペン入力IFには電子カルテの問題点を改善する潜在能力があると，多くの回答者に評価されたことがわかった．ペン入力IFは電子カルテの普及に有効であると期待された．

不整脈における心筋興奮伝播の解析に用いられる多電極マッピングでは, 各電極における局所電位の興奮時間を手動で測定して可視化が行われる.このため, 細動のような複雑な興奮伝播の場合には多大な労力を要するだけでなく, 主観的要素が可視化に影響を与える可能性が高い.そこで我々は, 興奮時間の決定作業を伴わない迅速で客観性の高い可視化アルゴリズムを開発することにより, 複雑な興奮伝播パターンを動画として可視化するだけでなく, 局所の興奮遅延や最早期興奮部位を明らかとすることが可能となった.興奮遅延部位や最早期興奮部位が迅速かつ高い客観性をもって同定できることは, 臨床への応用にきわめて有効であると考えられる.

従来,心臓電気生理現象シミュレーションに用いる心臓形状の生成には煩雑な作業が必要であった.そこで我々は複雑な3次元形状を手書きスケッチ風に簡単に変形できるモデリングインタフェースを利用し,シミュレータと組み合わせるシステムを開発した.開発したシステムにより,形状を変形後即座にシミュレーションを実行し,結果を可視化することができた。本システムは計算機シミュレーションの特長をより生かすことができる.

This paper deals with a method of registration and superimposition of a coronary arterial tree on a myocardial SPECT (Single Photon Emission Computed Tomography) image. We can grasp the myocardial function more easily in connection with the shape of thc. coronary arterial tree. The superimposed image is easily obtainable through some manual pointing on coronary angiograms (CAG) followed by an automatic matching method: First, a rough shape, model of left ventricle is estimated by using SPECT data, This 3-D left ventricular model is projected on a pair of bi-plane CAG images. We can obtain two 2-D coronary images on bull's eye map by scanning the left ventricular surface projected on CAG. By maximizing a matching degree between two 2-D coronary images, registration between CAG and SPECT is performed. Finally the superimposed image is obtained by integrating two 2-D coronary images and bull's eye image of SPECT, We validated our method by numerical experiments with artificial data set and also applied it to two clinical data sets.

We have reported[1] at the former CiC conference about a method of superimposing a coronary arterial tree on a bull's eye map of SPECT In the method, the left ventricular epicardial surface model (LV surface model) was constructed from the SPECT data. Coronary images corresponding to the bull's eye map was obtained by mapping bi-plane coronary angiograms (CAG) onto the LV surface model. This paper reports that we improve the matching degree and apply the Powell method for parameters estimation. Furthermore, we improve the procedure for generating resultant images. These improvements enable us to automate several processes that required interactive procedures in the former work. We validated the improved method by numerical experiments with artificial data set and applied the method to clinical data set successfully.

This paper deals with a method of generating a CAT's Eye Image, in which the coronary arterial tree is superimposed on bull's eye map of SPECT. We can grasp the myocardial function more easily in connection with the shape of the coronary artery. The CAT's eye image is easily obtainable through some manual pointing on coronary angiograms (CAG) followed by an automatic matching method: First, a rough shape of the left ventricle (LV) is estimated by using SPECT data. This 3-D LV model is projected on a pair of bi-plane CAG images. By scanning the LV surface projected on CAG, we can obtain two temporal 2-D coronary images on a bull's eye map. By maximizing a matching degree between two temporal images, registration between CAG and SPECT is performed. Finally the CAT's eye image is obtained by integrating two temporal 2-D coronary images and bull's eye image of SPECT. Our method has been successfully applied to one artificial data set and several clinical cases.

To assist in understanding a relationship between stenotic change in coronary arteries and change in myocardial function, we are developing a method of registration and superimposed display of the coronary arterial tree on a myocardial SPECT(Single Photon Emission Tomography). Firstly we introduce a fully 3-dimensional registration and display method. A 3-dimensionally reconstructed coronary arterial tree data is also transfered to a bull's eye map representation. We also introduce a semi 3-dimensional method. By this method, original 2-dimensional coronary angiograms are directly, i.e. without 3-dimensional reconstruction, transfered to a bull's eye map representation by referring a manually defined left ventricular long ads on angiograms and referring a epicardial surface data obtained from SPECT.