[发明专利]血管狭窄模型无效
申请号: | 201210240550.1 | 申请日: | 2012-07-11 |
公开(公告)号: | CN102968923A | 公开(公告)日: | 2013-03-13 |
发明(设计)人: | 池野准;佐藤一朗 | 申请(专利权)人: | 朝日英达科株式会社 |
主分类号: | G09B23/28 | 分类号: | G09B23/28 |
代理公司: | 北京银龙知识产权代理有限公司 11243 | 代理人: | 张敬强;严星铁 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 日本;JP |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 血管 狭窄 模型 | ||
技术领域
本发明涉及血管狭窄模型。
背景技术
近年来,作为治疗对心脏供给营养的冠状动脉的一部分变窄而引发的缺血性心脏疾病等的方法,进行经皮冠状动脉介入治疗(以下表述为PCI),为了训练利用该PCI进行的治疗方法,提出了各种训练用的血管模型。
例如,在专利文献1中,记载了如下PTCA(经皮冠状动脉成形术,现在大多以PCI的名称来称呼)教练器,该PTCA教练器具备:在表面具有导丝等长尺寸物能够插入的凹部形状的路径的平板;以及覆盖该平板的透明板。
另外,在专利文献2中记载了如下人体模型,该人体模型具备:由透明材料构成的人体模型主体;由内置于该人体模型主体的分隔部件支撑的血管模型;以及用于使该血管模型工作的辅助器具。
另外,在引用文献3中记载了如下血管仿真模型,该血管仿真模型具备:动脉路径;从该动脉路径分支的血管路径;以及连接动脉路径和血管路径的连接器,该连接器具有双重管结构并具有阳模连接部和阴模连接部。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2001-343891
专利文献2:日本特开2006-267565
专利文献3:日本特开2008-237304
然而,在专利文献1所记载的PTCA教练器中,在对导丝等进行操作时,尽管能够从透明板确认朝向平板的方向的导丝等的前端的位置,但不能从与该方向正交的方向(PTCA教练器的纵向剖视图方向)确认导丝等的前端的位置,导丝等的前端的视觉辨认度不充分,其结果,PCI的训练的精度低,不能充分进行PCI的训练。
另外,在专利文献2所记载的人体模型中,由于透明的人体模型主体和配置在其内部的血管模型具有三维形状,因此导致视野被未插入有导丝等的其他血管模型遮蔽,导丝等的前端的视觉辨认度不充分,不能进行精度良好的训练。而且,由于人体模型具有与人体相同的大小,因此还有设置上花费时间的问题。
另外,专利文献3所记载的血管仿真模型也与专利文献2所记载的人体模型相同地,由于血管模型具有三维形状,因此导致视野被未插入有导丝等的其他血管模型遮蔽,导丝等的前端的视觉辨认度不充分,不能进行精度良好的训练。而且,还有在连接器的连接上花费时间的问题。
发明内容
本发明是鉴于该问题点而提出的技术方案,目的在于提供一种血管狭窄模型,该血管狭窄模型提高相对于通过狭窄部模型内的导丝等医疗用器具的前端的视觉辨认度,由此提高PCI的训练的精度,并且能够简单地使用。
<1>方案1的发明是一种血管狭窄模型,其特征在于,具备:狭窄部模型;以及具有能够保持所述狭窄部模型的至少一条槽部的透明的保持模,所述保持模能够分离为第一部位和第二部位,在从所述保持模的纵截面观察时,所述保持模的槽部相对于所述第一部位和所述第二部位的边界线位于上方向或下方向的任意一个方向上。
<2>方案2的发明在方案1所述的血管狭窄模型中,其特征在于,在从所述槽部的横截面观察时的所述槽部的形状为半圆形状。
<3>方案3的发明在方案1或方案2所述的血管狭窄模型中,其特征在于,所述槽部的入口附近从出口方向朝向入口方向更大地开口。
<4>方案4的发明在方案1~3任一项所述的血管狭窄模型中,其特征在于,在从横截面观察时,所述保持模具有扇形形状。
<5>方案5的发明在方案1~4任一项所述的血管狭窄模型中,其特征在于,在从横截面观察时,所述保持模具有半圆形状。
本发明的效果如下。
<1>方案1所述的血管狭窄模型在从保持模的纵截面观察时,保持狭窄部模型的透明的保持模的槽部相对于透明的保持模的第一部位和透明的保持模的第二部位的边界线位于上方向或下方向的任意一个方向上,因此在目视导丝等医疗设备时,边界线不会与导丝等医疗设备重叠,因此提高通过血管狭窄模型内的导丝等医疗设备的前端的视觉辨认度,进而能够提高PCI的训练的精度。而且,血管狭窄模型仅由狭窄部模型和内置该狭窄部模型的透明的保持模构成,是极为简单的结构,因此在血管狭窄模型的设置上不需要时间,能够容易地进行PCI的训练。
<2>方案2所述的血管狭窄模型,在从横截面观察时,设置在保持模上的槽部具有半圆形状,因此不存在位于四边形截面的上半部分(或下半部分)的顶点的缘部,从而能够提高从保持模外部视觉辨认狭窄部模型的视觉辨认度,进而能够进一步提高PCI的训练的精度。
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