JP2015527901A - 管腔器官における流れに関連する画像処理 - Google Patents

Abstract

管腔の血管造影画像のセットを取得するように構成された画像化デバイス（１２）と共に使用するための装置および方法が記載されている。少なくとも１つのプロセッサ（１０）が血流速度特定機能（１６）を含み、該機能は、画像処理によって管腔内の血流速度を特定する。現在の流れに関連するパラメータ特定機能（１８）が、特定された血流速度に基づいて、位置における流れに関連するパラメータの値を特定する。流れに関連するパラメータ受け取り機能（１９）が、被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取り、指数特定機能（２１）が、現在の流れに関連するパラメータの値と、第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することによって、位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を特定する。他の応用についてもまた、記載されている。【選択図】図１

Description

関連出願の相互参照
本出願は：
2012年6月26日に出願された"Flow-related image processing in luminal organs"（管腔器官における流れに関連する画像処理）というタイトルの米国仮特許出願第61/690,393号；
2012年7月12日に出願された"Flow-related image processing in luminal organs"というタイトルの米国仮特許出願第61/741,105号；
2012年8月23日に出願された"Flow-related image processing in luminal organs"というタイトルの米国仮特許出願第61/692,280号；および
2012年9月24日に出願された"Flow-related image processing in luminal organs"というタイトルの米国仮出願特許第61/704,570号
の利益を主張する。

本出願は、以下の特許出願に関係している：
2013年5月21日に出願された"Co-use of endoluminal data and extraluminal imaging"というタイトルの国際特許出願PCT/IL2013/050438；
2012年6月21日に出願された"Luminal background cleaning"というタイトルの国際特許出願PCT/IL2012/000246（WO12/176191として公開）；
2011年7月28日に出願された"Co-use of endoluminal data and extraluminal imaging"というタイトルの国際特許出願PCT/IL2011/000612（WO12/014212として公開）；
2011年9月8日に出願された"Co-use of endoluminal data and extraluminal imaging"というタイトルの米国特許出願第13/228,229号（US2012/0004537として公開）；
2011年5月17日に出願された"Identification and presentation of device-to-vessel relative motion"というタイトルの国際特許出願PCT/IL2011/000391（WO11/145094として公開）；
2010年5月17日に出願された"Controlled actuation and deployment of a medical device"というタイトルのBlankの米国特許出願第12/781,260号（US2010/0228076として公開）、；
2009年12月31日に出願された"Automatic enhancement of an image stream of a moving organ"というタイトルのCohenの米国特許出願第12/650,605号（US2010/0172556として公開）；
2009年11月18日に出願された"Image processing and tool actuation for medical procedures"というタイトルの国際特許出願PCT/IL2009/001089（WO 10/058398として公開）；
2009年6月18日に出願された"Stepwise advancement of a medical tool"というタイトルのIddanの米国特許出願第12/487,315号（US2009/0306547として公開）；および
2008年3月10日に出願された"Imaging for use with moving organs"というタイトルのTolkowskyの米国特許出願第12/075,244号（US2008/0221442として公開）。

前述の参考文献はすべて、参照することにより本明細書に組み込まれる。

発明の実施形態の分野
本発明のいくつかの応用は、概して、医療用画像化に関する。具体的には、本発明のいくつかの応用は、医療用画像化に基づいた、冠血流予備量比(fractional flow reserve)（ＦＦＲ）等、管腔の流れに関連する指数の特定に関する。

背景
冠血流予備量比（ＦＦＲ）は、冠状動脈狭窄（すなわち、通常はアテローム性動脈硬化に起因する動脈の狭まりおよび／または閉塞）の機能的重症度を測る生理学的指数である。ＦＦＲは、動脈が健康である場合の、動脈を通る仮定の血流レベルに関連して、狭窄が存在する動脈を通る最大の血流を特定することによって狭窄の重症度を測る。ＦＦＲは、狭窄が心筋への酸素の運搬を阻害していて、かつ／または阻害することになる可能性（すなわち、狭窄が心筋虚血症を引き起こしていて、かつ／または引き起こすことになる可能性）を示す。冠循環器系の状態を評価するのに使用される、他の管腔の流れに関連する指数は、瞬時血流予備量比(instantaneous wave-free ratio)（ｉＦＲ）、冠動脈血流予備能(coronary flow reserve)（ＣＦＲ）、冠微小循環抵抗指数(index of microcirculatory resistance)（ＩＭＲ）、冠微小血管抵抗指数(microvascular resistance index)（ＭＶＲＩ）、ＴＩＭＩ心筋血流度(TIMI myocardial perfusion grade)（ＴＭＰＧ）、相対的冠血流予備量比(relative fractional flow reserve)（ＲＦＦＲ）、および他の関連する（例えば、他の統計的に相互関連する）指数を含む。

ＦＦＲは、通常、冠動脈カテーテル法において使用され、通常、冠状動脈狭窄をまたがる圧力差を測定することによって計算される。単一の狭窄があると仮定すると、狭窄の下流側圧力と狭窄の上流側圧力との関係は、現在狭窄している冠動脈の血流と、仮に動脈が健康である場合の正常な血流との関係に近似する。したがって、冠状動脈狭窄をまたがる圧力差を測定することによって、ＦＦＲの近似が提供される。

通常、ＦＦＲは、バルーンを膨張させたり、ステントを埋め込んだりすることによって等、狭窄が治療されるべきかどうかを決定するための決定支援ツール(decision support tool)としての役割をする。

ＦＦＲは、充血状態において、狭窄流Ｑ_Ｓと正常流Ｑ_Ｎとの比率として定義される：
ＦＦＲ＝Ｑ_Ｓ／Ｑ_Ｎ

流れの方程式Ｑ＝ΔＰ／Ｒ（式中、Ｑは流れ（ｍＬ／ｍｉｎ）であり、ΔＰは圧力差（ｍｍＨｇ）であり、Ｒは抵抗（ｍｍＨｇ×ｍｉｎ／ｍＬ）であり、静脈圧力Ｐ_ｖｅｉｎは無視できると仮定する）を用いて、ＦＦＲは、狭窄の遠位側の圧力Ｐ_ｄと近位の圧力Ｐ_ａとの比として表すことができる：
ＦＦＲ＝（Ｑ_Ｓ／Ｑ_Ｎ）＝（（Ｐ_ｄ−Ｐ_ｖｅｉｎ）／Ｒ）／（（Ｐ_ａ−Ｐ_ｖｅｉｎ）／Ｒ）＝Ｐ_ｄ／Ｐ_ａ

この圧力比は、以下のように書くことができる:
ＦＦＲ＝Ｐ_ｄ／Ｐ_ａ＝（Ｐ_ａ−ΔＰ_ｓ）／Ｐ_ａ
式中、ΔＰ_ｓは、狭窄の上流から狭窄の下流へと、管腔のセグメント(segment)に沿った、管腔の軸に沿った圧力低下である。

ＦＦＲの結果は、０〜１の絶対数であり；０.５０のＦＦＲは、所与の狭窄が５０％の血圧の低下を引き起こすことを意味する。換言すれば、ＦＦＲは、狭窄がないという仮定での最大流に比して、狭窄の存在下での管腔を通る最大流を表す。

通常、ＦＦＲは、冠状血管において、センサーを搭載したワイヤーを、そうした血管に挿入することによって測定される。デバイスが、血管内の圧力および流れのパラメータを分析する。そのようなワイヤーが、ボルケーノ社（サンディエゴ、ＣＡ）およびセント・ジュード・メディカル（セントポール、ＭＮ）によって現在製造されている。

実施形態の要旨
本発明のいくつかの応用では、流れに関連する(flow-related、流れ関連の)画像処理が、管腔の器官において行われる。通常、管腔の血管造影画像のセットが得られ、管腔内の所与の位置（通常、管腔内の狭窄の近傍）での管腔の幾可学形状が、血管造影画像の少なくとも１つに画像処理を行うことによって自動的に特定される。管腔に沿った血流速度が、血管造影画像の少なくとも２つに画像処理を行うことによって自動的に特定される。通常、管腔の幾何学形状、および血流速度は、三次元の管腔のモデルを生成することなく特定される。いくつかの応用では、管腔の幾可学形状、および血流速度は、管腔の二次元の血管造影画像に画像処理を行うことだけで、特定される。管腔の幾可学形状と血流速度とに基づいて、所与の位置における、管腔の現在の流れに関連するパラメータの値が特定される。例えば、現在の流れ、血圧、および／または血流速度が、特定され得る。被験者の第二の流れに関連したパラメータの値のインジケーション(indication、指し示すこと）が受け取られる。例えば、上流位置での血圧（例えば、大動脈の圧力）のインジケーションが受け取られ得る。あるいは、または、加えて、管腔が健康であったときに得られた過去の血管造影画像シーケンスが受け取られ得、管腔が健康であったときの管腔における流れ、血圧、および／または血流速度が、過去の血管造影画像シーケンスから導出され得る。その位置における被験者の管腔流れ関連指数の値（被験者のＦＦＲ等）が、現在の流れに関連するパラメータの値と、第二の流れ関連のパラメータの値との関係を特定することによって決定される。

いくつかの応用では、（ａ）ある部位における、自動的に特定された管腔の幾可学形状と、自動的に特定された血流速度とに基づいて、その部位における圧力を自動的に特定すること、および、（ｂ）その部位における、自動的に特定された圧力と、被験者の大動脈の圧力との関係を特定することによって、被験者の管腔流れ関連指数の値は特定される。出力は、通常、その部位における、特定された指数に応じて生成される。例えば、取得された血管造影画像に基づいた、安定化された画像ストリームが表示され得、その部位に対応している画像ストリーム内の位置において、その部位における指数のインジケーションが表示され得る。いくつかの応用では、流れ関連指数の値のインジケーションは、色凡例(color legend)を用いて管腔の画像上に生成される。あるいは、または、加えて、第一の閾値を通過する管腔流れ関連指数に応じて、被験者の治療が推奨されることを示す出力が生成され、第二の閾値を通過するが、第一の閾値を通過しない管腔流れ関連指数に応じて、管腔に挿入されているセンサーを用いて管腔流れ関連指数を測定することを推奨する出力が生成される。

通常、本出願において説明される画像処理は、手順中に行われるが、いくつかの応用では、画像処理は、手順後に施される。

本発明のいくつかの応用では、冠動脈カテーテル法に関連して説明するが、本発明の範囲は、本文に記載される装置および方法を、他の医療手順と、液体の流れが存在する他の管腔の器官とに適用することを含む。例えば、いくつかの応用では、本文に記載される装置および方法は、腎臓カテーテル法の手順、鎖骨下動脈の手順、および／または膝下の手順に、必要な変更を加えて適用される。そうしたいくつかの応用では、血管造影データを用いて管腔流れ関連指数を特定することが、ワイヤーの挿入による指数の特定が生理学的に困難となる場合であっても、そうした指数の特定を助ける。

本発明のいくつかの応用が、被験者の冠血流予備量比を特定することに関して説明されるが、本発明の範囲は、本文に記載される装置および方法を、他の管腔流れ関連指数を特定することに適用することを含み、該指数は、瞬時血流予備量比（ｉＦＲ）、冠動脈血流予備能(coronary flow reserve)（ＣＦＲ）、冠微小循環抵抗指数(index of microcirculatory resistance)（ＩＭＲ）、冠微小血管抵抗指数(microvascular resistance index)（ＭＶＲＩ）、ＴＩＭＩ心筋血流度(TIMI myocardial perfusion grade)（ＴＭＰＧ）、相対的冠血流予備量比(relative fractional flow reserve)（ＲＦＦＲ）、および／または他の関連する（例えば、他の統計的に相互関連する）指数を含むが、これらに限定されない。

なお、用語「血管」および「管腔」は、本発明においては区別なく用いられる。前述の用語の両方は、管腔、例えば、動脈および静脈の形状をした体内の構造を意味すると解釈されるべきである。

なお、用語「近位の」は、本出願では、管腔内の所与の基準位置（狭窄等）の上流にある管腔内の位置を表すのに使用され、用語「遠位の」は、所与の基準位置の下流にある管腔内の位置を表すのに使用される。

従って、本発明のいくつかの応用では、被験者の身体の管腔の血管造影画像のセットを取得するように構成された画像化デバイスと、ディスプレイと、共に使用するための装置が提供され、当該装置は、
少なくとも１つのプロセッサを含み、
前記プロセッサは、血流速度特定機能を含み、該機能は、画像処理によって管腔内の血流速度を特定するように構成されており、該特定は、
血管造影画像のうち１つにおける管腔に沿って、少なくとも第一および第二の関心領域を定めること、
血管造影画像のセットに属する少なくともいくつかの追加の血管造影画像において、関心領域を識別すること、
関心領域間の距離を特定すること、
コントラスト剤の存在が、血管造影画像のうち第一の画像における第一の関心領域に現れ、かつ、コントラスト剤の存在が、血管造影画像のうち第二の画像における第二の関心領域に現れることを特定すること、および
第一の血管造影画像の取得と、第二の血管造影画像の取得との間の間隔に基づいて、コントラスト剤が第一の関心領域から第二の関心領域に移動するのにかかった時間を特定すること、
によって為され、
前記プロセッサは、幾何学形状インジケーション受け取り機能を含み、該機能は、管腔内の所与の位置における管腔の幾可学形状のインジケーションを受け取るように構成されており、
前記プロセッサは、現在の流れに関連するパラメータ特定機能を含み、該機能は、特定された血流速度および所与の位置の近傍の管腔の幾可学形状に基づいて、その位置における現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されており、
前記プロセッサは、流れに関連するパラメータ受け取り機能を含み、該機能は、被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取るように構成されており、
プロセッサは、指数特定機能を含み、該機能は、現在の流れに関連するパラメータの値と、第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することによって、その位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されており、
前記プロセッサは、出力生成機能を含み、該機能は、特定された管腔流れ関連指数の値に応じて、ディスプレイに出力を生成するように構成されている。

いくつかの応用では、所与の位置は、管腔内の狭窄近傍の位置を含み、指数特定機能は、狭窄近傍の管腔流れ関連指数の値を特定することによって、その位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、指数特定機能は、その位置における被験者の冠血流予備量比(functional flow reserve)の値を特定することによって、その位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、指数特定機能は、その位置における被験者の瞬時血流予備量比の値を特定することによって、その位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、血流速度特定機能は、前記コントラスト剤の所与の濃度が、前記コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像のうち前記第一の画像における前記第一の関心領域に現れ、かつ、前記コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像のうち前記第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定するように構成されており、その特定が、前記血管造影画像のうち前記第一の画像における前記第一の関心領域に現れ、かつ、前記コントラスト剤の所与の濃度が、前記血管造影画像のうち前記第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定することによってなされるものである。

いくつかの応用では、血流速度特定機能は、前記コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像のうち前記第一の画像における、前記第一の関心領域に現れ、かつ、前記コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像のうち前記第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定するように構成されており、その特定が、前記コントラスト剤のボーラスが、前記血管造影画像のうち前記第一の画像における前記第一の関心領域に現れ、かつ、前記コントラスト剤のボーラスが、前記血管造影画像のうち前記第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定することによってなされるものである。

いくつかの応用では、血流速度特定機能は、前記コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像のうち前記第一の画像における前記第一の関心領域に現れ、かつ、前記コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像のうち前記第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定するように構成されており、その特定が、前記コントラスト剤の所与のパターンが、前記血管造影画像のうち前記第一の画像における前記第一の関心領域に現れ、かつ、前記コントラスト剤の所与のパターンが、前記血管造影画像のうち前記第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定することによってなされるものである。

いくつかの応用では、血流速度特定機能は、血管造影画像のうち１つにおける管腔の中心線に沿って、少なくとも第一および第二の関心領域を定めることによって、血管造影画像のうち１つにおける管腔に沿って、少なくとも第一および第二の関心領域を定めるように構成されている。

いくつかの応用では、少なくとも１つのプロセッサは、画像安定化機能をさらに含み、該機能は、取得された血管造影画像に基づいて、安定化された管腔の画像ストリームを生成するように構成されており、出力生成機能は、安定化された画像ストリームを表示するようディスプレイを駆動することと、その位置に対応し、かつ、表示された画像ストリーム内にある位置において、その位置における流れ関連指数の値のインジケーションを生成することとによって、出力を生成するように構成されている。

いくつかの応用では、出力生成機能は、管腔の画像上に、色凡例を用いて流れ関連指数の値のインジケーションを表示するようディスプレイを駆動することによって、出力を生成するように構成されている。

いくつかの応用では、現在の流れに関連するパラメータ特定機能は、少なくとも特定された血流速度およびその位置における管腔の幾可学形状に基づいて、機械学習する分類器(machine-learning classifier、マシンラーニング・クラシファイヤー)を用いて、その位置における現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、指数特定機能は、機械学習する分類器を用いて、現在の流れに関連するパラメータの値と、第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することによって、現在の流れに関連するパラメータの値と第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、出力生成機能は、出力を生成するように構成されており、該生成は、
第一の閾値を通過する管腔流れ関連指数に応じて、被験者の治療が推奨されることを示す出力を生成すること、および、
第二の閾値を通過するが第一の閾値を通過しない管腔流れ関連指数に応じて、管腔に挿入されているセンサーを用いて管腔流れ関連指数を測定することを推奨する出力を生成すること、
によって行われる。

いくつかの応用では、
位置は、狭窄近傍の位置を含み、
流れに関連するパラメータ受け取り機能は、狭窄の上流にある位置における、被験者の血圧の値のインジケーションを受け取ることによって、被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取るように構成されており、
現在の流れに関連するパラメータ特定機能は、特定された血流速度および狭窄近傍の管腔の幾可学形状に基づいて、狭窄近傍の現在の血圧の値を特定することによって、狭窄近傍の現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されており、
指数特定機能は、狭窄近傍の現在の血圧を、狭窄の上流にある位置における被験者の血圧と比較することによって、現在の流れに関連するパラメータの値と、第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、流れに関連するパラメータ受け取り機能は、被験者の大動脈の血圧の値のインジケーションを受け取ることによって、狭窄の上流にある位置における被験者の血圧の値のインジケーションを受け取るように構成されている。

いくつかの応用では、流れに関連するパラメータ受け取り機能は、被験者の患者病歴に基づいた、被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取ることによって、被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取るように構成されている。

いくつかの応用では、
流れに関連するパラメータ受け取り機能は、少なくとも１つの、以前に取得された被験者の管腔の血管造影画像を受け取ることによって、被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取るように構成されており、
流れに関連するパラメータ受け取り機能は、以前に取得された血管造影画像の取得時における管腔内の流れの値を導出するよう、さらに構成されており、
現在の流れに関連するパラメータ特定機能は、特定された血流速度およびその位置における管腔の幾可学形状に基づいて、その位置における現在の流れの値を特定することによって、狭窄近傍の現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されており、
指数特定機能は、その位置における現在の流れの値と、以前に取得された血管造影画像の取得時における、導出された管腔内の流れの値との関係を特定することによって、現在の流れに関連するパラメータの値と、第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、
流れに関連するパラメータ受け取り機能は、少なくとも１つの、以前に取得された被験者の管腔の血管造影画像を受け取ることによって、被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取るように構成されており、
流れに関連するパラメータ受け取り機能は、以前に取得された血管造影画像の取得時における管腔内の血流速度の値を導出するよう、さらに構成されており、
現在の流れに関連するパラメータ特定機能は、特定された血流速度およびその位置における管腔の幾可学形状に基づいて、その位置における現在の血流速度の値を特定することによって、狭窄近傍の現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されており、
指数特定機能は、その位置における現在の血流速度の値と、以前に取得された血管造影画像の取得時における、導出された管腔内の血流速度の値との関係を特定することによって、現在の流れに関連するパラメータの値と、第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、幾何学形状インジケーション受け取り機能は、受け取られた管腔の幾可学形状のインジケーションに基づいて、その位置における管腔の幾可学形状を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、現在の流れに関連するパラメータ特定機能は、特定された管腔の幾可学形状と、特定された血流速度とに基づいて、機械学習する分類器を用いて、その位置における現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、幾何学形状インジケーション受け取り機能は、
血管造影画像のセットのうち少なくとも１つを受け取ることによって、管腔の幾可学形状のインジケーションを受け取るように構成されており、
血管造影画像のセットのうち少なくとも１つに定量血管分析を行うことによって、管腔の断面の面積を特定することによって、その位置における管腔の幾可学形状を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、幾何学形状インジケーション受け取り機能は、
血管造影画像のセットのうち少なくとも１つを受け取ることによって、管腔の幾可学形状のインジケーションを受け取るように構成されており、
血管造影画像のセットのうち少なくとも１つに密度測定を行うことによって、管腔の断面の面積を特定することによって、その位置における管腔の幾可学形状を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、
流れに関連するパラメータ受け取り機能は、管腔内の第二の位置の血管造影画像を受け取ることによって、被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取るように構成されており、
流れに関連するパラメータ受け取り機能は、管腔内の第二の位置の血管造影画像に画像処理を行うことによって、管腔内の第二の位置における管腔の幾可学形状を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、流れに関連するパラメータ受け取り機能は、管腔内の第二の位置の血管造影画像に定量血管分析を行うことによって、管腔内の第二の位置における断面の面積を特定することによって、管腔内の第二の位置における管腔の幾可学形状を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、流れに関連するパラメータ受け取り機能は、管腔内の第二の位置の血管造影画像に密度測定を行うことによって、管腔内の第二の位置における断面の面積を特定することによって、管腔内の第二の位置における管腔の幾可学形状を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、流れに関連するパラメータ受け取り機能は、特定された、管腔内の第二の位置における幾可学形状と、特定された血流速度とに基づいて、管腔内の第二の位置における流れの値を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、流れに関連するパラメータ受け取り機能は、特定された、管腔内の第二の位置における幾可学形状と、特定された血流速度とに基づいて、機械学習する分類器を用いて、管腔内の第二の位置における流れの値を特定するように構成されている。

本発明のいくつかの応用では、被験者の身体の管腔の血管造影画像のセットと共に使用するための方法がさらに提供され、
当該方法は、
画像処理によって、管腔内の血流速度を特定することを含み、該特定は、
血管造影画像のうち１つにおいて、管腔に沿って少なくとも第一および第二の関心領域を定めること、
血管造影画像のセットに属する少なくともいくつかの追加の血管造影画像において、関心領域を識別すること、
関心領域間の距離を特定すること、
コントラスト剤の存在が、血管造影画像のうち第一の画像における第一の関心領域に現れ、かつ、コントラスト剤の存在が、血管造影画像のうち第二の画像における第二の関心領域に現れることを特定すること、および、
第一の血管造影画像の取得と第二の血管造影画像の取得との間隔に基づいて、コントラスト剤が第一の関心領域から第二の関心領域に移動するのにかかった時間を特定することによって行われ、
当該方法は、
管腔内の所与の位置における管腔の幾可学形状のインジケーションを受け取ることを含み、
特定された血流速度およびその位置近傍の管腔の幾可学形状に基づいて、その位置における現在の流れに関連するパラメータの値を特定することを含み、
被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取ることを含み、
現在の流れに関連するパラメータの値と、第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することによって、その位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を特定することを含み、
特定された管腔流れ関連指数の値に応じて出力を生成することを含む。

いくつかの応用では、管腔へのコントラスト剤の注入によって、コントラスト剤は、管腔内にあり、方法は管腔の複数の管腔内画像を取得することをさらに含み、複数の管腔内画像を取得することが、コントラスト剤の注入によって助けられる。

本発明のいくつかの応用では、被験者の身体の管腔の血管造影画像のセットを取得するように構成された画像化デバイスと、ディスプレイと、共に使用するための装置がさらに提供され、当該装置は、
少なくとも１つのプロセッサを含み、
該プロセッサは、画像処理機能を含み、該機能は、管腔内の所与の位置における、コントラスト剤の密度の時間的な変化を分析するように構成されており、
該プロセッサは、管腔特徴付け機能(lumen-characterization functionality)を含み、該機能は、分析に応じて、その位置における管腔の特徴を特定するように構成されており、該特徴は、その位置近傍の狭窄の存在、および、その位置における被験者の管腔流れ関連指数の値からなる群から選択され、
該プロセッサは、出力生成機能を含み、該機能は、特定された管腔の特徴に応じて、ディスプレイに出力を生成するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔特徴付け機能は、機械学習する分類器を用いて、その位置における管腔の特徴を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、少なくとも１つのプロセッサは、幾何学形状インジケーション受け取り機能をさらに含み、該機能は、その位置における管腔の幾可学形状を特定するように構成され、管腔特徴付け機能は、その位置における血管の幾可学形状と、その位置におけるコントラスト剤の密度の時間的な変化の分析とに応じて、その位置における管腔の特徴を特定することによって、その位置における管腔の特徴を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔特徴付け機能は、その位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を特定することによって、その位置における管腔の特徴を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔特徴付け機能は、その位置近傍の狭窄の存在を特定することによって、その位置における管腔の特徴を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、コントラスト剤は、所与のプロトコルに従って被験者の管腔に投与されるコントラスト剤を含み、管腔特徴付け機能は、管腔内の所与の位置におけるコントラスト剤の密度の時間的な変化と、所与のプロトコルとに基づいて、その位置における管腔の特徴を特定することによって、その位置における管腔の特徴を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔特徴付け機能は、機械学習する分類器を用いて、その位置における管腔の特徴を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、コントラスト剤は、所与の時間−密度プロトコルに従って被験者の管腔に投与されるコントラスト剤を含み、管腔特徴付け機能は、管腔内の所与の位置におけるコントラスト剤の密度の時間的な変化を、コントラスト剤が被験者に投与されたときの時間−密度プロトコルと比較することによって、その位置における管腔の特徴を特定するように構成されている。

本発明のいくつかの応用では、被験者の身体の管腔の血管造影画像のセットと共に使用するための方法がさらに提供され、
当該方法は、
画像処理によって、管腔内の所与の位置における、コントラスト剤の時間的な密度の変を分析することを含み、
当該方法は、その分析に応じて、その位置における管腔の特徴を特定することを含み、該特徴は、その位置近傍の狭窄の存在、および、その位置における被験者の管腔流れ関連指数の値からなる群から選択され、
当該方法は、それに応じて、出力を生成することを含む。

いくつかの応用では、コントラスト剤は、管腔に注入されるコントラスト剤を含み、当該方法は、管腔の複数の管腔内画像を取得することをさらに含み、複数の管腔内画像の取得は、コントラスト剤の注入によって助けられる。

本発明のいくつかの応用では、被験者の身体の管腔の二次元の血管造影画像のセットを取得するように構成された画像化デバイス、およびディスプレイと共に使用するための装置がさらに提供され、当該装置は、
少なくとも１つのプロセッサを含み、
前記プロセッサは、血流速度特定機能を含み、該機能は、管腔の仮想の三次元モデルを生成することなく、二次元の血管造影画像に画像処理を行うことによって、管腔内の血流速度を特定するように構成されており、
前記プロセッサは、幾何学形状インジケーション受け取り機能を含み、該機能は、管腔の仮想の三次元モデルを生成することなく、二次元の血管造影画像に画像処理を行うことによって、管腔内の所与の位置における管腔の幾可学形状を特定するように構成されており、
前記プロセッサは、現在の流れに関連するパラメータ特定機能を含み、該機能は、特定された血流速度およびその位置近傍の管腔の幾可学形状に基づいて、その位置における現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成され、
前記プロセッサは、流れに関連するパラメータ受け取り機能を含み、該機能は、被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取るように構成され、
前記プロセッサは、指数特定機能を含み、該機能は、現在の流れに関連するパラメータの値と第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することによって、その位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を特定するように構成され、
前記プロセッサは、出力生成機能を含み、該機能は、特定された管腔流れ関連指数の値に応じて、ディスプレイに出力を生成するように構成されている。

いくつかの応用では、血流速度特定機能は、管腔内の血流速度を特定するように構成されており、該特定は、
血管造影画像のうち１つにおいて、管腔に沿って、少なくとも第一および第二の関心領域を定めること、
血管造影画像のセットに属する少なくともいくつかの追加の血管造影画像において、関心領域を識別すること、
関心領域間の距離を特定すること、
コントラスト剤の存在が、血管造影画像のうち第一の画像における第一の関心領域に現れ、かつ、コントラスト剤の存在が、血管造影画像のうち第二の画像における第二の関心領域に現れることを特定すること、および
第一の血管造影画像の取得と、第二の血管造影画像の取得との間の間隔に基づいて、コントラスト剤が第一の関心領域から第二の関心領域に移動するのにかかった時間を特定することによって、為される。

いくつかの応用では、所与の位置は、管腔内の狭窄近傍の位置を含み、指数特定機能は、狭窄近傍の管腔流れ関連指数の値を特定することによって、その位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、指数特定機能は、その位置における被験者の冠血流予備量比の値を特定することによって、その位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、指数特定機能は、その位置における被験者の瞬時血流予備量比の値を特定することによって、その位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、少なくとも１つのプロセッサは、画像安定化機能をさらに含み、該機能は、取得された血管造影画像に基づいて、安定化された管腔の画像ストリームを生成するように構成され、出力生成機能は、安定化された画像ストリームを表示するようディスプレイを駆動することと、その位置に対応し、かつ、表示された画像ストリーム内にある位置において、その位置における流れ関連指数の値のインジケーションを生成することとによって、出力を生成するように構成されている。

いくつかの応用では、出力生成機能は、管腔の画像上に、色凡例を用いて、流れ関連指数の値のインジケーションを表示するようディスプレイを駆動することによって、出力を生成するように構成されている。

いくつかの応用では、現在の流れに関連するパラメータ特定機能は、少なくとも特定された血流速度およびその位置における管腔の幾可学形状に基づいて、機械学習する分類器を用いて、その位置における現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、指数特定機能は、機械学習する分類器を用いて、現在の流れに関連するパラメータの値と、第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することによって、現在の流れに関連するパラメータの値と、第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、出力生成機能は、出力を生成するように構成されており、該生成は、
第一の閾値を通過する管腔流れ関連指数に応じて、被験者の治療が推奨されることを示す出力を生成すること、および
第二の閾値を通過するが第一の閾値を通過しない管腔流れ関連指数に応じて、管腔に挿入されているセンサーを用いて管腔流れ関連指数を測定することを推奨する出力を生成することによって、為される。

いくつかの応用では、幾何学形状インジケーション受け取り機能は、血管造影画像のセットのうち少なくとも１つに定量血管分析を行うことによって、管腔の断面の面積を特定することによって、管腔内の所与の位置における管腔の幾可学形状を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、幾何学形状インジケーション受け取り機能は、血管造影画像のセットのうち少なくとも１つに密度測定を行うことによって、管腔内の所与の位置における管腔の幾可学形状を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、
位置は、狭窄近傍の位置を含み、
流れに関連するパラメータ受け取り機能は、狭窄の上流にある位置における被験者の血圧の値のインジケーションを受け取ることによって、被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取るように構成されており、
現在の流れに関連するパラメータ特定機能は、特定された血流速度および狭窄近傍の管腔の幾可学形状に基づいて、狭窄近傍の現在の血圧の値を特定することによって、狭窄近傍の現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されており、
指数特定機能は、狭窄近傍の現在の血圧を、狭窄の上流にある位置における被験者の血圧と比較することによって、現在の流れに関連するパラメータの値と、第二の流れに関連するパラメータの値と関係を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、流れに関連するパラメータ受け取り機能は、被験者の大動脈の血圧の値のインジケーションを受け取ることによって、狭窄の上流にある位置における被験者の血圧の値のインジケーションを受け取るように構成されている。

いくつかの応用では、流れに関連するパラメータ受け取り機能は、被験者の患者病歴に基づいた、被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取ることによって、被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取るように構成されている。

いくつかの応用では、
流れに関連するパラメータ受け取り機能は、被験者の管腔の、少なくとも１つの以前に取得された血管造影画像を受け取ることによって、被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取るように構成されており、
流れに関連するパラメータ受け取り機能は、以前に取得された血管造影画像の取得時における管腔内の流れの値を導出するよう、さらに構成されており、
現在の流れに関連するパラメータ特定機能は、特定された血流速度およびその位置における管腔の幾可学形状に基づいて、その位置における現在の流れの値を特定することによって、狭窄近傍の現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されており、
指数特定機能は、その位置における現在の流れの値と、以前に取得された血管造影画像の取得時における、導出された管腔内の流れの値との関係を特定することによって、現在の流れに関連するパラメータの値と第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、
流れに関連するパラメータ受け取り機能は、被験者の管腔の、少なくとも１つの以前に取得された血管造影画像を受け取ることによって、被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取るように構成されており、
流れに関連するパラメータ受け取り機能は、以前に取得された血管造影画像の取得時における管腔内の血流速度の値を導出するよう、さらに構成されており、
現在の流れに関連するパラメータ特定機能は、特定された血流速度およびその位置における管腔の幾可学形状に基づいて、その位置における現在の血流速度の値を特定することによって、狭窄近傍の現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されており、
指数特定機能は、その位置における現在の血流速度の値と、以前に取得された血管造影画像の取得時における、導出された管腔内の血流速度の値との関係を特定することによって、現在の流れに関連するパラメータの値と、第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、流れに関連するパラメータ受け取り機能は、管腔内の第二の位置の血管造影画像を受け取ることによって、被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取るように構成されており、流れに関連するパラメータ受け取り機能は、管腔内の第二の位置の血管造影画像に画像処理を行うことによって、管腔内の第二の位置における管腔の幾可学形状を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、流れに関連するパラメータ受け取り機能は、管腔内の第二の位置の血管造影画像に定量血管分析を行うことによって、管腔内の第二の位置における断面の面積を特定することによって、管腔内の第二の位置における管腔の幾可学形状を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、流れに関連するパラメータ受け取り機能は、管腔内の第二の位置の血管造影画像に密度測定を行うことによって、管腔内の第二の位置における断面の面積を特定することによって、管腔内の第二の位置における管腔の幾可学形状を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、流れに関連するパラメータ受け取り機能は、特定された、管腔内の第二の位置における幾可学形状と、特定された血流速度とに基づいて、管腔内の第二の位置における流れの値を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、流れに関連するパラメータ受け取り機能は、特定された、管腔内の第二の位置における幾可学形状と、特定された血流速度とに基づいて、機械学習する分類器を用いて、管腔内の第二の位置における流れの値を特定するように構成されている。

本発明のいくつかの応用では、被験者の身体の管腔の二次元の血管造影画像のセットと共に使用するための方法がさらに提供され、
当該方法は、管腔の仮想の三次元モデルを生成することなく、二次元の血管造影画像に画像処理を行うことによって、
管腔内の血流速度を特定すること、および
管腔内の所与の位置における管腔の幾可学形状を特定すること
を含み、
当該方法は、
特定された血流速度およびその位置における管腔の幾可学形状に基づいて、その位置における現在の流れに関連するパラメータの値を特定することを含み、
被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取ることを含み、
現在の流れに関連するパラメータの値と、第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することによって、位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を特定することを含み、
特定された、管腔流れ関連指数の値に応じて出力を生成することを含む。

本発明のいくつかの応用では、被験者の管腔と共に使用するための装置がさらに提供され、
当該装置は、
圧力センサーを含み、該圧力センサーは、管腔の圧力を測定するように構成されており、
血流速度センサーを含み、該血流速度センサーは、管腔内の血流速度測定するように構成されており、
少なくとも１つのプロセッサを含み、
前記プロセッサは、管腔寸法導出機能を含み、該機能は、測定された圧力および血流速度から、管腔の寸法を導出するように構成されており、
前記プロセッサは、出力生成機能を含み、該機能は、導出された寸法に応じて、出力を生成するように構成されている。

いくつかの応用では、装置は、管腔に挿入されるように構成されたツールをさらに含み、圧力センサーおよび血流速度センサーは、両方とも、ツールに連結されている。

いくつかの応用では、管腔寸法導出機能は、管腔の一部分の長さを導出することによって、管腔の寸法を導出するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔寸法導出機能は、管腔の断面の面積を導出することによって、管腔の寸法を導出するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔寸法導出機能は、管腔の閉塞率(percentage occlusion)を導出することによって、管腔の寸法を導出するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔寸法導出機能は、管腔の直径を導出することによって、管腔の寸法を導出するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔寸法導出機能は、管腔の最小管腔直径を導出することによって、管腔の直径を導出するように構成されている。

本発明のいくつかの応用では、被験者の管腔と共に使用するための方法がさらに提供され、当該方法は、
管腔の圧力を測定することを含み、
管腔内の血流速度を測定することを含み、
測定された圧力および血流速度から、管腔の寸法を導出することを含み、
それに応じて、出力を生成することを含む。

いくつかの応用では、管腔の圧力を測定することは、圧力センサーを用いて管腔の圧力を測定することを含み、該圧力センサーが医療機器に連結されていると同時に、医療機器は管腔内にあり、血流速度を測定することは、血流速度センサーを用いて血流速度を測定することを含み、該血流速度センサーが医療機器に連結されていると同時に、医療機器は管腔内にある。

本発明のいくつかの応用では、装置ががさらに提供され、当該装置は、（ａ）被験者の身体の管腔を通って移動するように構成され、かつ、管腔を通って移動している間に、管腔内の複数の位置における管腔の少なくとも第一の管腔内データポイントのセットを取得するように構成された管腔内データ取得デバイスと、（ｂ）管腔の管腔外画像を取得するように構成された管腔外画像化デバイスと、（ｃ）ディスプレイと、共に使用するための装置であって、
当該装置は、
少なくとも１つのプロセッサを含み、
前記プロセッサは、管腔内幾何学形状導出機能を含み、該機能は、管腔内データポイントの少なくともいくつかのために、管腔内データポイントから、管腔内データポイントが取得された管腔内の位置における管腔の幾何学形状パラメータの値を導出するように構成されており、
前記プロセッサは、管腔外幾何学形状導出機能を含み、該機能は、管腔の少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって、管腔に沿った複数の位置における、管腔の幾何学的形状パラメータの値を導出するように構成されており、
前記プロセッサは、重ね合わせ(co-registration)機能を含み、該機能は、管腔内データポイントに対応している幾何学形状パラメータの値を、少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって導出された幾何学形状パラメータの値と関連付けることによって、管腔内データポイントの少なくともいくつかを、管腔外画像内の管腔に沿った位置に重ね合わせる(co-register)ように構成されており、
前記プロセッサは、出力生成機能を含み、該機能は、重ね合わせに基づいて、ディスプレイに出力を生成するように構成されている。

いくつかの応用では、出力生成機能は、所与の管腔内データポイントが管腔に沿った所与の位置に対応していることを示す出力を生成することによって、出力を生成するように構成されている。

いくつかの応用では、
管腔内幾何学形状導出機能は、管腔の断面の面積、および管腔の直径からなる群から選択される管腔の幾何学形状パラメータの値を導出することによって、管腔の幾何学形状パラメータの値を導出するように構成されており、
管腔外幾何学形状導出機能は、選択された幾何学形状パラメータの値を導出することによって、管腔の幾何学的形状パラメータの値を導出するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔内データポイントのセットは、血流速度データポイントのセットを含み、該血流速度データポイントのセットは、管腔内データポイントのセットに属するそれぞれの管腔内データポイントが取得された位置における管腔内の血流速度を示し、管腔内幾何学形状導出機能は、血流速度データポイントの少なくともいくつかから、血流速度データポイントが取得された管腔内の位置における管腔の幾何学形状パラメータの値を導出するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔内データポイントのセットは、血圧データポイントのセットを含み、該血圧データポイントのセットは、管腔内データポイントのセットに属するそれぞれの管腔内データポイントが取得された位置における管腔内の血圧を示し、管腔内幾何学形状導出機能は、血圧データポイントの少なくともいくつかから、血圧データポイントが取得された管腔内の位置における管腔の幾何学形状パラメータの値を導出するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔内データポイントのセットは、流れデータポイントのセットを含み、該流れデータポイントは、管腔内データポイントのセットに属するそれぞれの管腔内データポイントが取得された位置における管腔内の流れを示し、管腔内幾何学形状導出機能は、流れデータポイントの少なくともいくつかから、流れデータポイントが取得された管腔内の位置における管腔の幾何学形状パラメータの値を導出するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔内データポイントのセットは、管腔内画像のセットを含み、管腔内幾何学形状導出機能は、管腔内画像に画像処理を行うことによって、管腔内画像が得られた管腔内の位置における管腔の幾何学形状パラメータの値を導出することによって、管腔内データポイントが得られた管腔内の位置における管腔の幾何学形状パラメータの値を導出するように構成されている。

いくつかの応用では、
管腔内データ取得デバイスは、管腔内データ取得デバイスを含み、該デバイスは、管腔を通って移動している間に、管腔内の複数の位置における管腔の第二の管腔内データポイントのセットを取得するよう、さらに構成されており、
重ね合わせ機能は、第一の管腔内データポイントのセットと、管腔外画像内の管腔に沿った位置との重ね合わせに基づいて、第二の管腔内データポイントのセットを、管腔外画像内の管腔に沿った位置に重ね合わせるように構成されており、
出力生成機能は、第二の管腔内データポイントのセットに属する所与の管腔内データポイントが、管腔に沿った所与の位置に対応していることを示す出力を生成することによって、出力を生成するように構成されている。

いくつかの応用では、
第一の管腔内データポイントのセットは、血流速度データポイントのセットを含み、該血流速度データポイントのセットが、管腔内データポイントのセットに属するそれぞれの管腔内データポイントが取得された位置における管腔内の血流速度を示し、
管腔内幾何学形状導出機能は、血流速度データポイントの少なくともいくつかから、血流速度データポイントが取得された管腔内の位置における管腔の幾何学形状パラメータの値を導出するように構成されており、
第二の管腔内データポイントのセットは、管腔内画像のセットを含み、
出力生成機能は、所与の管腔内画像が管腔に沿った所与の位置に対応していることを示す出力を生成することによって、出力を生成するように構成されている。

いくつかの応用では、
第一の管腔内データポイントのセットは、血流速度データポイントのセットを含み、該血流速度データポイントのセットは、管腔内データポイントのセットに属するそれぞれの管腔内データポイントが取得された位置における管腔内の血流速度を示し、
管腔内幾何学形状導出機能は、血流速度データポイントの少なくともいくつかから、血流速度データポイントが取得された、管腔内の位置における管腔の幾何学形状パラメータの値を導出するように構成されており、
第二の管腔内データポイントのセットは、管腔内機能的データポイントのセットを含み、
出力生成機能は、所与の管腔内機能的データポイントが管腔に沿った所与の位置に対応していることを示す出力を生成することによって、出力を生成するように構成されている。

いくつかの応用では、重ね合わせ機能は、管腔内データポイントの少なくともいくつかを、管腔外画像内の管腔に沿った位置に重ね合わせするように構成されており、該重ね合わせは、管腔内データポイントに対応している幾何学形状パラメータの値のシーケンスを、少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって導出された幾何学形状パラメータの値のシーケンスと関連付けることによって行われる。

いくつかの応用では、重ね合わせ機能は、管腔内データポイントの少なくともいくつかを、管腔外画像内の管腔に沿った位置に重ね合わせするように構成されており、該重ね合わせは、管腔内データポイントに対応している幾何学形状パラメータの値のシーケンスのばらつきを、少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって導出された幾何学形状パラメータの値のシーケンスのばらつきと関連付けることによって行われる。

いくつかの応用では、重ね合わせ機能は、管腔内データポイントの少なくともいくつかを、管腔外画像内の管腔に沿った位置に重ね合わせするように構成されており、該重ね合わせは、管腔内データポイントに対応している幾何学形状パラメータの値のシーケンスの数学的導関数(mathematical derivative)を、少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって導出された幾何学形状パラメータの値のシーケンスの数学的導関数と関連付けることによって行われる。

本発明のいくつかの応用では、管腔内データ取得デバイスと共に使用するための方法がさらに提供され、該デバイスは、被験者の身体の管腔を通って移動するように構成されており、
当該方法は、
管腔内データ取得デバイスが管腔を通って移動している間に、管腔内データ取得デバイスを用いて、管腔内の複数の位置における管腔の少なくとも第一の管腔内データポイントのセットを取得することを含み、
管腔内データポイントの少なくともいくつかのために、管腔内データポイントから、管腔内データポイントが取得された管腔内の位置における管腔の幾何学形状パラメータの値を導出することを含み、
管腔の少なくとも１つの管腔外画像を取得することを含み、
管腔の少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって、管腔に沿った複数の位置における、管腔の幾何学的形状パラメータの値を導出することを含み、
管腔内データポイントに対応している幾何学形状パラメータの値を、少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって導出された幾何学形状パラメータの値と関連付けることによって、管腔内データポイントの少なくともいくつかを、管腔外画像内の、管腔に沿った位置に重ね合わせすることを含み、
それに応じて、出力を生成することを含む。

本発明のいくつかの応用では、装置がさらに提供され、当該装置は、（ａ）被験者の身体の管腔を通って移動するように構成され、かつ、管腔を通って移動している間に、管腔内の複数の位置における管腔の少なくとも第一の管腔内データポイントのセットを取得するように構成された管腔内データ取得デバイスと、（ｂ）少なくとも１つの、管腔の二次元の血管造影画像を取得するように構成された管腔外画像化デバイスと、（ｃ）ディスプレイと、共に使用するための装置であって、
当該装置は、
少なくとも１つのプロセッサを含み、
前記プロセッサは、指数特定機能を含み、該機能は、少なくとも部分的に、二次元の血管造影画像に画像処理を行うことによって、管腔に沿った複数の位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を非侵襲的に特定するように構成され、
前記プロセッサは、重ね合わせ機能を含み、該機能は、
それぞれの管腔内データポイントが、管腔に沿ったそれぞれの位置に対応していることを特定するように構成されており、
それに応じて、それぞれの管腔内データポイントが、管腔流れ関連指数のそれぞれの値に対応していることを特定するように構成されており、
前記プロセッサは、出力生成機能を含み、該機能は、それぞれの管腔内データポイントが管腔流れ関連指数のそれぞれの値に対応していることを特定することに基づいて、ディスプレイに出力を生成するように構成されている。

いくつかの応用では、指数特定機能は、管腔に沿った複数の位置における被験者の冠血流予備量比の値を特定することによって、管腔に沿った複数の位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、指数特定機能は、管腔に沿った複数の位置における被験者の瞬時血流予備量比の値を特定することによって、管腔に沿った複数の位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、出力生成機能は、所与の管腔内データポイントが所与の管腔流れ関連指数の値に対応していることを示す出力を生成することによって、出力を生成するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔内データポイントのセットは、管腔内画像のセットを含み、出力生成機能は、所与の管腔内画像が所与の管腔流れ関連指数の値に対応していることを示す出力を生成することによって、出力を生成するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔内データポイントのセットは、管腔内機能的データポイントのセットを含み、出力生成機能は、所与の管腔内機能的データポイントが所与の管腔流れ関連指数の値に対応していることを示す出力を生成することによって、出力を生成するように構成されている。

本発明のいくつかの応用では、被験者の身体の管腔を通って移動するように構成された管腔内データ取得デバイスと、少なくとも１つの管腔の二次元の血管造影画像と、共に使用するための方法がさらに提供され、
当該方法は、
少なくとも部分的に、少なくとも１つの二次元の血管造影画像に画像処理を行うことによって、管腔に沿った複数の位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を非侵襲的に特定することを含み、
管腔内データ取得デバイスが管腔を通って移動している間に、管腔内データ取得デバイスを用いて、管腔内の複数の位置における管腔の管腔内データポイントのセットを取得することを含み、
それぞれの管腔内データポイントが管腔に沿ったそれぞれの位置に対応していることを特定することを含み、
それに応じて、それぞれの管腔内データポイントが管腔流れ関連指数のそれぞれの値に対応していることを特定することを含み、
それに応じて、出力を生成することを含む。

本発明のいくつかの応用では、動いている被験者の管腔の複数の血管造影画像フレームを取得するように構成された画像化デバイスと、ディスプレイと、共に使用するための装置がさらに提供され、
当該装置は、
少なくとも１つのプロセッサを含み、
前記プロセッサは、血流速度特定機能を含み、
該機能は、画像フレームを互いに位置合わせするように構成され、
該機能は、位置合わせした画像フレームを用いて、コントラスト剤が管腔を通って既知の距離を移動するのにかかる時間を特定するように構成され、
前記プロセッサは、管腔特徴付け機能を含み、該機能は、少なくとも部分的に、特定された、コントラスト剤が管腔を通って既知の距離を移動するのにかかる時間に応じて、管腔の特徴を特定するように構成され、
前記プロセッサは、出力生成機能を含み、該機能は、特定された特徴に応じて、ディスプレイに出力を生成するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔特徴付け機能は、管腔内の流れを特定することによって、管腔の特徴を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔特徴付け機能は、管腔の血流力学的特徴を特定することによって、管腔の特徴を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔特徴付け機能は、管腔の特徴を特定するように構成されており、該特定は、
管腔の幾可学形状を特定すること、および、
コントラスト剤が管腔を通って既知の距離を移動するのにかかる時間と、特定された管腔の幾可学形状とに基づいて、管腔の現在の流れに関連するパラメータの値を特定すること
によって、為される。

いくつかの応用では、
少なくとも１つのプロセッサは、流れに関連するパラメータ受け取り機能をさらに含み、該機能は、被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取るように構成されており、
管腔特徴付け機能は、現在の流れに関連するパラメータの値と、第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することによって、管腔内の所与の位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を特定することによって、管腔の特徴を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、所与の位置は、管腔内の狭窄近傍の位置を含み、管腔特徴付け機能は、狭窄近傍の管腔流れ関連指数の値を特定することによって、管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔特徴付け機能は、その位置における被験者の冠血流予備量比の値を特定することによって、管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔特徴付け機能は、その位置における被験者の瞬時血流予備量比の値を特定することによって、管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、少なくとも１つのプロセッサは、取得された血管造影画像に基づいて、安定化された管腔の画像ストリームを生成するように構成され、出力生成機能は、安定化された画像ストリームを表示するようディスプレイを駆動することと、その位置に対応しており、かつ、表示された画像ストリーム内にある位置において、その位置における流れ関連指数の値のインジケーションを生成することとによって、出力を生成するように構成されている。

いくつかの応用では、出力生成機能は、流れ関連指数の値のインジケーションを表示するようディスプレイを駆動することによって、管腔の画像上に、色凡例を用いて、出力を生成するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔特徴付け機能は、機械学習する分類器を用いて、特定された血流速度およびその位置における管腔の幾可学形状に基づいて、管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、管腔特徴付け機能は、機械学習する分類器を用いて、現在の流れに関連するパラメータの値と、第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定するように構成されている。

いくつかの応用では、出力生成機能は、出力を生成するように構成されており、該生成は、
第一の閾値を通過する管腔流れ関連指数に応じて、被験者の治療が推奨されることを示す出力を生成すること、および
第二の閾値を通過するが第一の閾値を通過しない管腔流れ関連指数に応じて、管腔に挿入されているセンサーを用いて管腔流れ関連指数を測定することを推奨する出力を生成すること
によって、為される。

本発明のいくつかの応用では、動いている被験者の管腔の複数の血管造影画像フレームと共に使用するための方法がさらに提供され、
当該方法は、
画像フレームを互いに位置合わせすることを含み、
位置合わせした画像フレームを用いて、コントラスト剤が管腔を通って既知の距離を移動するのにかかる時間を特定することを含み、
少なくとも部分的にそれに応じて、管腔の特徴を特定することを含み、
特定された特徴に応じて、ディスプレイに出力を生成することを含む。

いくつかの応用では、管腔の特徴を特定することは、管腔内の流れを特定することを含む。

いくつかの応用では、管腔の特徴を特定することは、管腔の血流力学的特徴を特定することを含む。

いくつかの応用では、管腔の特徴を特定することは、管腔の幾可学形状を特定することを含み、コントラスト剤が管腔を通って既知の距離を移動するのにかかる時間と、特定された管腔の幾可学形状とに基づいて、管腔の現在の流れに関連するパラメータの値を特定することを含む。

いくつかの応用では、当該方法はさらに、
被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取ることを含み、
現在の流れに関連するパラメータの値と、第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することによって、管腔内の所与の位置における、被験者の管腔流れ関連指数の値を特定することを含む。

いくつかの応用では、所与の位置は、管腔内の狭窄近傍の位置を含み、管腔流れ関連指数の値を特定することは、狭窄近傍の管腔流れ関連指数の値を特定することを含む。

いくつかの応用では、その位置における管腔流れ関連指数の値を特定することは、その位置における被験者の冠血流予備量比の値を特定することを含む。

いくつかの応用では、その位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を特定することは、その位置における被験者の瞬時血流予備量比の値を特定することを含む。

いくつかの応用では、方法は、位置合わせした血管造影画像に基づいて、安定化された管腔の画像ストリームを生成することをさらに含み、出力を生成することは、画像ストリーム上に流れ関連指数の値のインジケーションを生成することを含む。

いくつかの応用では、出力を生成することは、管腔の画像上に、色凡例を用いて、流れ関連指数の値のインジケーションを生成することを含む。

いくつかの応用では、管腔内の位置における現在の流れに関連するパラメータの値を特定することは、特定された血流速度およびその位置における管腔の幾可学形状とに基づいて、機械学習する分類器を用いて、管腔内の位置における現在の流れに関連するパラメータの値を特定することを含む。

いくつかの応用では、現在の流れに関連するパラメータの値と、第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することは、機械学習する分類器を用いて、現在の流れに関連するパラメータの値と、第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することを含む。

いくつかの応用では、出力を生成することは、
第一の閾値を通過する管腔流れ関連指数に応じて、被験者の治療が推奨されることを示す出力を生成することを含み、
第二の閾値を通過するが第一の閾値を通過しない管腔流れ関連指数に応じて、管腔に挿入されているセンサーを用いて管腔流れ関連指数を測定することを推奨する出力を生成することを含む。

本発明は、図面と共に解釈される以下の実施形態の詳細な説明からより完全に理解されるであろう。

図１は、プロセッサの概略的な図解であり、該プロセッサは、本発明のいくつかの応用に従って、画像処理によって、管腔流れ関連指数を計算するのに使用される。 図２は、フローチャートであり、そのステップの少なくともいくつかが、画像処理によって、本発明のいくつかの応用に従って、管腔流れ関連指数を計算するのに使用される。 図３Ａは、血管造影画像の領域を示し、本発明のいくつかの応用に従って、該領域において、管腔を通るコントラスト剤の進行が測定される。 図３Ｂは、本発明のいくつかの応用に従って、管腔内のそれぞれの領域で測定される、コントラスト剤の時間−密度曲線の例示的な例を示す。 図４は、血管造影画像を示し、該血管造影画像は、本発明のいくつかの応用に従って、計算されて狭窄の遠位で表示されるＦＦＲ値を含む。 図５は、プロセッサの概略的な図解であり、該プロセッサは、本発明のいくつかの応用に従って、画像処理によって、管腔の特徴を特定するのに使用される。 図６は、プロセッサの概略的な図解であり、該プロセッサは、本発明のいくつかの応用に従って、血流速度および圧力測定を用いて、管腔の寸法および／または管腔の幾可学形状を計算するのに使用される。 図７は、プロセッサの概略的な図解であり、該プロセッサは、本発明のいくつかの応用に従って、管腔内データポイントを、管腔外画像における管腔に沿った位置に重ね合わせするのに使用される。

実施形態の詳細な説明

・画像化と共に本出願に関して使用される場合、用語「コントラスト剤」とは、器官が画像化されている間に、身体器官の解剖学的構造、機能および／または組成をハイライトするためおよび／またはその他の方法で強調するために使用される任意の物質をいう。

・表示される画像の文脈において使用される場合、用語「安定化された」は、一連の画像の表示であって、画像化されている身体器官および／または観察されている医療用ツールの周期的（periodic）、周期的（cyclical）および／またはその他の動きが、画像フレーム全体または少なくともその一部分に対して、部分的または完全に低減されているようなものを意味する。

・用語「自動の」は、ロードマップの生成および利用を説明するために使用される場合、「ユーザーの介入または相互作用を必要としない」ことを意味する（しかしながら、それでもやはり、そのような相互作用または介入は、場合によっては任意であり得る。）。

・用語「リアルタイム」は、目につく遅延がないことを意味する。

・用語「準リアルタイム」は、短い目に付く遅延（適用できる器官のおおよそ１つまたは２つの動きのサイクル等であり、その動きが主に心周期の結果である器官または血管に関する手順の場合、２秒未満である）があることを意味する。

・画像処理または画像に対して為されている測定に関して使用される場合、用語「オンライン」は、リアルタイムまたは準リアルタイムにて、その手順内において、画像処理が行われかつ／または測定が為されることを意味する。

・用語「管腔流れ関連指標」は、冠血流予備量比（ＦＦＲ）、瞬時血流予備量比（ｉＦＲ）、冠動脈血流予備能（ＣＦＲ）、冠微小循環抵抗指数（ＩＭＲ）、冠微小血管抵抗指数（ＭＶＲＩ）、ＴＩＭＩ心筋血流度（ＴＭＰＧ）、相対的冠血流予備量比（ＲＦＦＲ）、および／または他の関連する指数（例えば、前述の指数の１つまたは複数に統計的に相互関連している指数）を含む。

ここで図１を参照する。これは、プロセッサ１０の概略的な図解であり、該プロセッサは、本発明のいくつかの応用に従って、画像処理によって、管腔流れ関連指数（管腔の流れに関連する指数）を計算するのに使用される。通常、プロセッサは、画像化デバイス１２によって取得される管腔の血管造影画像の画像処理に基づいて、被験者の管腔内の位置（例えば、狭窄近傍の位置）における管腔流れ関連指数を計算する。プロセッサ１０は、通常、図２に関連して記載される手順を行うのに使用される。プロセッサ１０は、通常、画像化デバイスを介して、また、ユーザーインターフェース１３を介して入力を受け取り、ディスプレイ２４に出力を生成する。いくつかの応用では、ユーザーインターフェースは、キーボード、マウス、トラックボール、ジョイスティック、タッチスクリーンモニター、タッチパッド、音声コマンドインターフェース、および／または、当該技術分野において知られている他のタイプのユーザーインターフェースを含む。通常、ディスプレイは、モニターを含む。いくつかの応用では、ディスプレイは、ヘッドアップディスプレイおよび／または、グーグルグラス(Google Glass)等のヘッドマウントディスプレイを含む。プロセッサ１０は、通常、以下の機能の少なくともいくつかを含み、その機能は、本文以下に、さらに詳細に説明する：幾何学形状インジケーション受け取り機能１４、血流速度特定機能１６、画像安定化機能１７、現在の流れに関連するパラメータ特定機能１８、流れに関連するパラメータ受け取り機能１９、管腔特徴付け機能２０、指数特定機能２１、および／または出力生成機能２２。いくつかの応用では、複数のプロセッサが、前述の機能を実行するために使用される。いくつかの応用では、少なくとも１つのプロセッサが、前述の機能の一部だけを行う。

いくつかの応用では、プロセッサ１０は、幾何学形状インジケーション受け取り機能１４を含み、該機能は、管腔の幾可学形状のインジケーションを受け取る。通常、幾何学形状インジケーション受け取り機能は、血管造影画像の少なくとも１つを受け取り、血管造影画像の少なくとも１つに画像処理を行うことによって、管腔内の位置（例えば、管腔内の狭窄近傍）における管腔の幾可学形状を自動的に特定する。いくつかの応用では、前述の幾何学的測定は、定量血管分析、例えば、定量的冠動脈解析（ＱＣＡ）を含む。いくつかの応用では、ＱＣＡは、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術を用いて、自動的に、通常オンラインで行われ、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。なお、通常、幾何学形状インジケーション受け取り機能は、二次元の血管造影画像に画像処理を行うだけで、管腔の幾可学形状を特定する。さらに、通常、幾何学形状インジケーション受け取り機能は、管腔の三次元モデルを生成することなく、管腔の幾可学形状を特定する。

いくつかの応用では、また、通常、管腔の、その長手方向の軸についての幾可学形状の潜在的非対称性を考慮(account、説明)するため、管腔の血管造影画像は、２つ以上の異なる視野角から取得され、管腔の幾可学形状は、２つ以上の血管造影画像に基づいて（例えば、２つ以上の血管造影画像にＱＣＡを行うことによって）特定される。通常、２つ以上の異なる視野角から取得される管腔の血管造影画像の場合、視野角（または、視野角の少なくとも２つ）は、互いに対して少なくとも３０°の角度を形成する。生じた２つ以上の測定された直径、または、測定された直径の２つ以上のセットは、管腔の断面の面積（例えば、狭窄近傍かつ／または管腔に沿った他の位置（例えば、管腔の健康な部分内）の断面の面積）を計算するのに使用される。いくつかの応用では、また、通常、測定を促進するために、管腔の１つまたは複数の断面について二次元モデルが生成され、管腔の幾可学形状が、二次元モデルに基づいて特定される。いくつかの応用では、また、通常、測定を促進するために、管腔部分の三次元モデルが生成され、管腔の幾可学形状が三次元モデルに基づいて特定される。いくつかの応用では、通常、二次元または三次元モデルを生成する目的のため、管腔は、その長手方向の軸について対称と仮定される。いくつかの応用では、通常、単一の特定の角度からみた管腔の潜在的フォーショートニング(foreshortening)を考慮するため、ＱＣＡは、２つ以上の異なる視野角から取得された血管造影画像に行われ、生じた２つ以上の測定された長さ、または２つ以上の長さ測定値のセットが、管腔の長さを計算するのに使用される。

いくつかの応用では、幾何学形状インジケーション受け取り機能１４は、本文以下に記載される技術に従って、血管造影画像の少なくとも１つに密度測定を行うことによって、狭窄近傍の、かつ／または管腔に沿った他の位置（例えば、管腔の健康な部分内）における管腔の断面の面積を特定する。

プロセッサ１０は、通常、血流速度特定機能１６を含み、該機能は、血管造影画像シーケンスに画像処理を行うことによって管腔内の血流速度を自動的に特定する。なお、通常、血流速度特定機能１６は、二次元の血管造影画像に画像処理を行うことだけで、管腔内の血流速度を自動的に特定する。さらに、通常、血流速度特定機能１６は、管腔の三次元モデルを生成することなく、管腔内の血流速度を自動的に特定する。

いくつかの応用では、プロセッサ１０の画像安定化機能１７は、安定化された管腔の画像ストリームを生成するように構成されている。本発明のいくつかの応用では、オンラインでの幾何学的形状および／または血流力学的測定（例えば、サイズ、流れ、駆出率）は、TolkowskyのUS2008/0221442に記載される技術に従って、プロセッサによって、例えば、安定化された画像ストリームを利用することによって特定され、これは、参照することによって本文に組み込まれる。いくつかの応用では、安定化された画像ストリームは、例えば、TolkowskyのUS2008/0221442に記載される技術に従った、コントラスト剤が既知の距離を移動するのにかかる時間を測定することによる、管腔内の流れのオンライン測定のために使用され、これは、参照することによって本文に組み込まれる。

いくつかの応用では、前述の血流力学的測定は、コントラスト剤が既知の距離を移動するのにかかる時間を測定すること、すなわち、コントラスト剤の速度を測定すること、および、それによって、管腔を通る血流の速度を測定すること（例えば、図２を参照して、さらに詳細に記載されるように）を含む。いくつかの応用では、そうした測定は、通常自動的に、画像処理によって、管腔内のコントラスト剤の動きおよび／または濃度を測定することを含む。いくつかの応用では、そうした測定は、通常自動的に、画像処理によって、管腔内のコントラスト剤に対応している画素の位置および／または暗さを測定することを含み、これは、通常、血流におけるコントラスト剤の量および／または濃度のさらなるインジケーションとしての役割をする。いくつかの応用では、そうした測定は、通常自動的に、画像処理によって、狭窄の近位側および／または遠位側で行われる。

いくつかの応用では、血管造影図のためのコントラスト剤の注入に関連するパラメータが既知であり、それは、通常、前述の計算を助ける。例えば、コントラスト剤の持続時間、量、濃度、圧力および／または流れが、既知であり得る。いくつかの応用では、コントラスト剤は、既知の量および濃度の既知のパターンで、既知の時間帯に沿って注入され、それは、通常、前述の計算を助ける。

いくつかの応用では、コントラスト剤は、血管造影図のために、ＡＣＩＳＴ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ（ミネソタ、ＵＳＡ）によって製造されているＡＣＩＳＴ ＣＶｉ（登録商標）注入システム等、自動化された注入デバイスで注入される。通常、そうした自動化されたデバイスの使用は、前述のパラメータのいくつかまたはすべての特定および制御を助ける。

いくつかの応用では、自動化された注入デバイスは、コントラスト剤が、ある期間、冠状血管内の全血液を置き換えるように、コントラスト剤を注入するようプログラムされている。いくつかの応用では、これが、コントラスト剤が血管の既知の容積の部分から排出(evacuated)される 時間を測定することによって、血流の測定を助ける。

いくつかの応用では、自動化された注入デバイスは、コントラスト剤を既定のパターンでパルス注入するようプログラムされている。いくつかの応用では、一連のパルスが、時間−密度曲線を使うことによって血流速度をより正確に測定するために使用される。いくつかの応用では、一連のパルスが、時間−密度曲線を使うことによって、心周期全体の血流速度を測定するために使用される。

いくつかの応用では、前述の血流力学的測定は、前述の安定化された画像ストリーム上で為される。いくつかの応用では、安定化された画像ストリームは、TolkowskyのUS2008/0221442に記載される技術を用いて生成され、これは、参照することによって本文に組み込まれる。いくつかの応用では、安定化された画像ストリームは、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術を用いて生成され、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。通常、狭窄を含む管腔部分に対して、または、狭窄内の位置（狭窄の最小病変直径の位置等）に対して、画像を互いに位置合わせすることによって、安定化は行われる。通常、管腔に沿ったコントラスト剤の進行の自動的な測定は、血管造影画像を互いに位置合わせすること、および／または安定化された画像ストリームを生成することによって助けられる。例えば、血流速度特定機能１６は、自動的に、血管造影画像のうち２つを互いに位置合わせし得、それぞれの画像が取得される時間は、所与の期間によって分割される。次に、血流速度特定機能が、２つの画像のそれぞれにおけるコントラスト剤の一部の位置を識別し得（例えば、最も下流にあるコントラスト剤の一部に対応している画素を識別することによって）、それによって、２つの画像の取得を分割した期間にコントラスト剤が移動した距離を特定し得る。

いくつかの応用では、安定化された画像ストリームはまた、強調される。いくつかの応用では、そうした強調は、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術を用いて行われ、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。

いくつかの応用では、安定化された画像ストリームは、ディスプレイ２４上に表示される。（例えば、本文上記に記載される技術に従って）血流力学的測定（管腔を通る血液の速度等）が行われ、流れ測定は、安定化された画像ストリーム上に表示される。いくつかの応用では、流れ測定値は、安定化され、かつ、強調された画像ストリーム上に表示される。

概して、本発明の範囲は、TolkowskyのUS2008/0221442に記載される技術に基づいて、動いている身体の管腔の複数の血管造影画像フレームに、以下の技術を実行することを含み、これは、参照することによって本文に組み込まれる：
１）例えば、画像安定化機能１７を用いて、被験者の身体の一部の、画像化された動きを低減するために、画像フレームを互いに位置合わせすること、
２）位置合わせした画像フレームを用いて、例えば血流速度特定機能１６を用いて、コントラスト剤が管腔を通って既知の距離を移動するのにかかる時間を特定すること、
３）少なくとも部分的にそれに応じて、例えば管腔特徴付け機能２０を用いて、管腔の特徴を特定すること、
４）特定された特徴に応じて、例えば出力生成機能２２を用いて、ディスプレイに出力を生成すること。

いくつかの応用では、管腔の流れおよび／または他の血流力学的が特定される。いくつかの応用では、管腔の幾可学形状が特定され、狭窄近傍の管腔の現在の流れに関連するパラメータの値が、コントラスト剤が管腔を通って既知の距離を移動するのにかかる時間と、特定された管腔の幾可学形状とに基づいて特定される。いくつかの応用では、例えば流れに関連するパラメータ受け取り機能１９を用いて、被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションが受け取られ、狭窄近傍の、被験者の管腔流れ関連指数の値は、現在の流れに関連するパラメータと第二の流れに関連するパラメータとの関係を特定することによって特定される。いくつかの応用では、本文において記載される、管腔流れ関連指数を特定するための技術は、TolkowskyのUS2008/0221442に記載される技術と組み合わされるが、これは、参照することによって本文に組み込まれる。

通常、プロセッサ１０は、現在の流れに関連するパラメータ特定機能１８を含む。現在の流れに関連するパラメータ特定機能は、本発明の実施形態の記載の後の段落にさらに詳細に記載するように、管腔内の所与の位置（例えば、狭窄の近傍）における、現在の流れに関連するパラメータ（例えば、血圧、血流速度または流れ）の値を計算するために、前述の血流力学的測定と合わせて、前述の幾何学形状測定を使用する。

さらに通常、プロセッサ１０は、流れに関連するパラメータ受け取り機能１９を含む。被験者の管腔流れ関連指数を計算するために、プロセッサは、被験者の管腔内の第二の位置における流れに関連するパラメータ（圧力、流れもしくは血流速度等）の値のインジケーション、または、管腔が健康であった時の、管腔内の所与の位置（例えば、狭窄近傍の）における流れに関連するパラメータ（圧力、流れもしくは血流速度等）の値のインジケーションを受け取る。例えば、プロセッサは、被験者の大動脈の圧力のインジケーションを受け取り得、狭窄のすぐ上流の圧力が、被験者の大動脈の圧力と等しいと仮定することによって、被験者の管腔流れ関連指数を計算し得る。いくつかの応用では、ガイディングカテーテルに連結された圧力センサーによって、大動脈の圧力が測定され、大動脈圧力受け取り機能が、圧力センサーから被験者の大動脈の圧力のインジケーションを受け取る。いくつかの応用では、通常、狭窄の近位側の圧力が大動脈の圧力と等しいと仮定されることによって、大動脈の圧力は、狭窄の近位側の圧力の計算のための入力としての役割をする。あるいは、または、加えて、管腔内の第二の位置における流れに関連するパラメータ（圧力、流れ、または血流速度等）の値が、第二の位置の血管造影画像に画像処理を行うことによって特定され得る。例えば、第二の位置における管腔の幾可学形状は、本文に記載される技術を用いて特定され得、それによって、第二の位置における血圧、血流速度および／または流れは、本文に記載される技術を用いて特定され得る。

いくつかの応用では、プロセッサは、被験者の患者病歴に関連するデータを受け取ることによって、被験者が健康であった時の、被験者の管腔内の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取る。例えば、プロセッサは、本文以下に説明する通り、被験者が健康であった時に得られた、被験者の管腔の少なくとも１つの血管造影画像を受け取り得る。プロセッサは、以前に取得された画像に画像処理を行うことによって、以前に取得された画像の取得時における（すなわち、管腔が健康であった時の）管腔内の流れまたは血流速度を導出し得る。

通常、プロセッサ１０は、指数特定機能２１を含み、該機能は、プロセッサの他の機能の少なくともいくつかからの入力に基づいて、被験者の管腔流れ関連指数（例えば、ＦＦＲ）を特定するように構成されている。上記に記載した通り、前述の幾何学形状測定は、本発明の実施形態の記載の後の段落にさらに詳細に記載される通り、狭窄近傍の現在の流れに関連するパラメータ（例えば、血圧、血流速度、または流れ）を計算するために、前述の血流力学的測定と合わせて使用される。被験者の管腔流れに関連するパラメータは、現在の流れに関連するパラメータの値を流れに関連するパラメータの値と比較することによって特定され、そのインジケーションは、本文上記に記載した通り、流れに関連するパラメータ受け取り機能１９によって受け取られたものである。いくつかの応用では、そうした計算は、自動的になされる。いくつかの応用では、そうした計算は、オンラインでなされる。

いくつかの応用では、狭窄によって引き起こされる圧力の低下は、計算されて、次に、管腔流れ関連指数（例えば、ＦＦＲ）を計算するのに使用される。例えば、狭窄によって引き起こされる圧力の低下は、（ａ）プロセッサによって特定される幾何学形状測定および血流力学的測定に基づいて、狭窄近傍の現在の圧力を特定すること、および（ｂ）狭窄近傍の現在の圧力を、狭窄の上流の位置における血圧（例えば、被験者の大動脈の圧力）と比較することによって、特定され得る。いくつかの応用では、管腔流れ関連指数（例えば、ＦＦＲ）は、（ａ）プロセッサによって特定される幾何学形状測定および血流力学的測定に基づいて、狭窄近傍の現在の流れまたは血流速度を特定すること、および（ｂ）狭窄近傍の現在の流れまたは血流速度を、管腔が健康であった時の管腔内の過去の流れまたは血流速度と比較することによって、特定される。

通常、特定されるＦＦＲまたは他の指数に応じて、プロセッサの出力生成機能２２は、例えば、図４を参照して本文以下に説明するように、出力を表示するようディスプレイ２４を駆動する。

ここで図２を参照する。これは、フローチャートであり、そのステップの少なくともいくつかは、本発明のいくつかの応用に従って、画像処理によって、管腔流れ関連指数を計算するのに使用される。なお、いくつかの応用では、必ずしも図２に示されるステップのすべてが組み合わせられて実行されることなく、図２に示されるステップのいくつかは実行され得る。通常、少なくとも、図２においてアスタリスクでマークされたステップは、自動的に行われる。

ステップ１では、１つまたは複数の血管造影画像ストリームが取得される。いくつかの応用では、プロセッサ１０は、例えば、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／または、BlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って、血管造影図が開始および／または終了したことを自動的に特定するが、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。いくつかの応用では、血管造影図が開始および／または終了したという特定は、例えば、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って、リアルタイムまたは準リアルタイムでなされ、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。

ステップ２では、少なくとも１つの好適な血管造影フレームが、プロセッサ１０によって、血管造影シーケンスから選択される。いくつかの応用では、フレームの選択は、例えば、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って、自動的に、かつ／またはリアルタイムもしくは準リアルタイムで行われ、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。

ステップ３では、ユーザーは、対象の位置を示すが、該位置は、通常、管腔における狭窄の領域(area)である。いくつかの応用では、プロセッサ１０は、例えば、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って、少なくとも部分的に自動的に、狭窄の位置を識別し、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。例えば、ユーザーは、画像における単一の位置を指定し得るが、該位置は、画像における所与の血管の所与の位置、またはその近くである（例えばユーザーインターフェース１３を用いて、ユーザーは、所与の位置、またはその近くをクリックし得る）。いくつかの応用では、ユーザーが単一の位置を指定するのに応じて、システムは、自動的に、近傍の狭窄を検出する。例えば、システムは、狭窄の縁線および基準直径を識別し得る。

ステップ４では、管腔の幾可学形状の定量的測定（例えば、ＱＣＡ測定）は、幾何学形状インジケーション受け取り機能１４によって行われる。いくつかの応用では、ＱＣＡ測定は、例えば、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って、自動的に、および／またはリアルタイムもしくは準リアルタイムで行われ、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。いくつかの応用では、手順のステップ４において、狭窄近傍および／または管腔に沿った他の位置（例えば、管腔内の健康な部分）における管腔の断面の面積は、本文以下に記載される技術に従って、血管造影画像のうち少なくとも１つに密度測定を行うことによって特定される。

ステップ５では、血管造影画像ストリームにおける追加の画像フレームは、例えば、画像フレーム内の狭窄の位置に対して、画像フレームを互いに位置合わせすることによって互いに位置合わせされる。いくつかの応用では、例えば、TolkowskyのUS2008/0221442、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って、自動的に、かつ／またはリアルタイムもしくは準リアルタイムで位置合わせが行われ、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。通常、例えば、TolkowskyのUS2008/0221442、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って、安定化された血管造影画像ストリームを生成するように、位置合わせが行われ、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。いくつかの応用では、例えば、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に記載される技術に従って、安定化され、かつ強調された血管造影画像ストリームを生成するように、位置合わせが行われ、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。

いくつかの応用では、ステップ２で選択された好適なフレームにおいて、ステップ４で行われるＱＣＡの前に、フレーム２で選択された好適なフレームの強調が行われる。そうした強調は、通常、ステップ５に関して説明する技術に従って、例えば、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って行われ、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。

ステップ６および７は、互いに組み合わせて実行され得るが、それらステップにおいて、狭窄の近位側および／または遠位側の管腔部分に沿ったコントラスト剤の進行および密度、ならびに／または他の血流力学的パラメータは、血流速度特定機能１６によって測定される。いくつかの応用では、そうした測定は、自動的に、例えば、図１を参照して本文上記に説明される技術に従って行われる。いくつかの応用では、そうした測定は、リアルタイムまたは準リアルタイムで行われる。いくつかの応用では、そうした測定は、管腔部分に沿って位置する１つまたは複数の領域について行われる。いくつかの応用では、そうした領域は、自動的に選択される。通常、そうした領域は、管腔部分の中心線に沿って位置している。いくつかの応用では、中心線は、例えば、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／または、BlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って、自動的に特定され、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。

図３Ａを参照する。これは、本発明のいくつかの応用に従って、管腔を通るコントラスト剤の進行が測定される、血管造影画像の領域を示す。図３Ａは、血管造影画像ストリームから取られたサンプルフレームである。領域３１および３２は、管腔の中心線に沿った１対の領域を有する。また、図３Ｂを参照する。これは、領域３１（実線の曲線）および領域３２（破線の曲線）において測定された、コントラスト剤の時間−密度曲線の例示的な例を示す。いくつかの応用では、血流速度特定機能１６は、領域内の近位および遠位の位置におけるコントラスト剤の時間−密度曲線を比較することによって、管腔内の領域における血流速度を特定する。それによって、血流速度特定機能１６は、コントラスト剤が近位の位置から遠位の位置まで流れるのにかかった時間を特定する。例えば、血流速度特定機能１６は、時間−密度曲線の所与のピークが、第一の血管造影画像における領域３１に現れ、ピークが第二の血管造影画像における領域３２に現れることを特定し得る。それによって、血流速度特定機能は、例えば、第一の血管造影画像の取得と、第二の血管造影画像の取得との間の間隔（時間間隔および／または画像フレームの数）に基づいて、コントラスト剤が第一の関心領域から第二の関心領域に移動するのにかかった時間を特定し得る。

通常、血流速度特定機能は、（ａ）血管造影画像の１つにおける管腔に沿って、少なくとも第一および第二の関心領域を定めることと、（ｂ）血管造影画像のセットに属する少なくともいくつかの追加の血管造影画像において、関心領域を識別することと、（ｃ）関心領域間の距離を特定することと、（ｄ）コントラスト剤の存在（例えば、コントラスト剤のボーラス、コントラスト剤の所与の濃度、および／またはコントラスト剤の所与のパターン）が、血管造影画像の第一の画像における第一の関心領域に現れ、かつ、コントラスト剤の存在が、血管造影画像の第二の画像における第二の関心領域に現れることを特定することとによって、管腔内の血流速度を特定するように構成されている。

再度、図２を参照する。ステップ８では、前述の管腔の幾可学形状および血流力学的測定が、通常、現在の流れに関連するパラメータ特定機能１８によって、狭窄近傍の管腔の現在の流れに関連するパラメータを計算するのに使用される。

ステップ９では、（例えば、狭窄を有する管腔部分に沿った）狭窄近傍の管腔流れ関連指数が、通常、指数特定機能２１によって計算される。いくつかの応用では、ステップ３では、ユーザーによって示され、かつ／またはプロセッサによって示された特定の狭窄に関して、指数は計算される。いくつかの応用では、管腔部分に沿った複数の位置について、指数は計算される。

上記に記載した通り、いくつかの応用では、狭窄によって引き起こされた圧力の低下は、特定されて、次に、管腔流れ関連指数（例えば、ＦＦＲ）を計算するのに使用される。例えば、狭窄によって引き起こされた圧力の低下は、（ａ）プロセッサによって特定される幾何学形状測定および血流力学的測定に基づいて、狭窄近傍の現在の圧力を特定すること、および、（ｂ）狭窄近傍の現在の圧力を、狭窄の上流の位置の血圧（例えば、被験者の大動脈の圧力）と比較することによって、特定され得る。いくつかの応用では、管腔流れ関連指数（例えば、ＦＦＲ）は、（ａ）プロセッサによって特定される幾何学形状測定および血流力学的測定に基づいて、狭窄近傍の現在の流れまたは血流速度を特定すること、ならびに（ｂ）狭窄近傍の現在の流れまたは血流速度を、管腔が健康であった時の管腔内の過去の流れまたは血流速度と比較することによって、特定される。あるいは、または、加えて、管腔内の第二の位置における流れに関連するパラメータ（圧力、流れ、または血流速度等）は、第二の位置の血管造影画像に画像処理を行うことによって特定される。例えば、第二の位置における管腔の幾可学形状は、本文に記載される技術を用いて特定され得、それによって、第二の位置における血圧、血流速度および／または流れは、本文に記載される技術を用いて特定され得る。管腔流れ関連指数は、対象位置における流れに関連するパラメータの値を、第二の位置における流れに関連するパラメータの値を比較することによって、特定される。

ステップ１０において、出力生成機能２２は、管腔流れ関連指数を表示するよう、ディスプレイ２４を駆動する。いくつかの応用では、特定の狭窄に対応している単一の値が表示される。いくつかの応用では、複数の値が、狭窄を有する管腔部分に沿って表示される。いくつかの応用では、ステップ２で選択されるフレーム等、血管造影図フレーム上に指数が表示される。いくつかの応用では、パラメータが、狭窄に対して安定化された画像ストリーム、例えば、本文上記に記載したような、安定化された画像ストリーム上に表示される。

図４を参照する。これは、血管造影画像４１を示し、該画像は、本発明のいくつかの応用に従って、計算されて、狭窄の遠位に表示されるＦＦＲ値４２を含む。本発明のいくつかの応用では、管腔に沿った所与の部位におけるＦＦＲ値（または他の管腔流れ関連指数の値）が、その部位に対応している画像（または画像ストリーム）内の位置における管腔の画像上（例えば、選択された未加工の血管造影画像、安定化された血管造影画像ストリーム上、強調された血管造影画像フレーム上、および／または、安定化され、かつ強調された血管造影画像ストリーム上）に表示される。例えば、画像４１において、ＦＦＲ値０．７は、管腔４５における狭窄部分４４の下流である管腔の位置４３に対応している。いくつかの応用では、管腔に沿ったそれぞれの位置のＦＦＲ値を示すよう、管腔は表示される。例えば、凡例４６が使用され得、凡例４６に従って、異なるＦＦＲ値にそれぞれの色および／またはパターンが割り当てられ、管腔に沿ったそれぞれの位置のＦＦＲ値を示すように、管腔は表示され得る。例えば、狭窄部分４４の領域において、管腔４５は、ＦＦＲ色凡例４６に従って、計算されたＦＦＲ値について色付けされる。（なお、図４は白黒で示すため、凡例は白黒に見える。しかしながら、色凡例は、通常、管腔に沿った位置のＦＦＲ値を示すために使用される。）いくつかの応用では、狭窄部分４４のＱＣＡパラメータ４７が、血管造影画像および／または血管造影画像ストリーム上に表示される。いくつかの応用では、狭窄部分４４の強調された画像がウィンドウ４８において表示され、かつ／または、管腔４５の安定化されたクリップがウィンドウ４９において表示される。いくつかの応用では、前述のＦＦＲ計算、ＱＣＡ、強調および／または安定化はすべて、（例えば、ユーザーインターフェース１３を介した）ユーザーによる狭窄の位置のインジケーションに応じて、または、システムが自動的に狭窄を識別するのに応じて、例えばユーザーからの入力に応じて、プロセッサ１０によって、通常オンラインで実行される。

いくつかの応用では、被験者のＦＦＲが第一の閾値を通過すると特定することに応じて、（例えば、狭窄にステントを配置することによる）被験者の治療が推奨されることを示す出力がディスプレイに生成される。例えば、例証のために、狭窄のＦＦＲが０．７５未満であると特定することに応じて、被験者の治療が推奨されることを示す出力が生成され得る。いくつかの応用では、被験者のＦＦＲが第二の閾値を通過したが、第一の閾値を通過しなかったことを特定することに応じて、管腔に挿入されているセンサーを用いて（例えば、圧力センサーを搭載したワイヤーを管腔に挿入することによって）管腔流れ関連指数を特定することを推奨する出力がディスプレイに生成される。例えば、例証のために、狭窄のＦＦＲが０．８未満であるが、０．７５以上であることを特定することに応じて（すなわち、被験者のＦＦＲが０．８〜０．７５であることを特定することに応じて）、管腔に挿入されているセンサーを用いて管腔流れ関連指数を特定することを推奨する出力が生成され得る。

いくつかの応用では、プロセッサがＦＦＲを特定する代わりに、またはそれに加えて、瞬時血流予備量比（ｉＦＲ）、または（例えば、ｉＦＲと統計的に相互関連することによって）ｉＦＲに関連するパラメータが、プロセッサ１０によって特定される。通常、プロセッサは、ＦＦＲを特定するための本文に記載した技術と概して同様の技術を用いてｉＦＲを特定する。ｉＦＲは、圧力で導出される、狭窄の重症度の指数であり、その特定は、典型的なＦＦＲとは異なり、通常、薬理的な血管拡張を必要としない。ｉＦＲは、ＦＦＲと匹敵する、薬を用いない狭窄重症度の指数を提供するものとして記述されてきた（Sian Sen et al., “Development and Validation of a New, Adenosine-Independent Index of Stenosis Severity From Coronary Wave-Intensity Analysis,” Journal of the American College of Cardiology, Vol. 59 2012）。

いくつかの応用では、プロセッサがＦＦＲを特定するに代わりに、またはそれに加えて、他の管腔流れ関連指数、例えば、本文上記に記載した管腔流れ関連の指数の１つが、プロセッサ１０によって特定される。通常、プロセッサは、ＦＦＲを特定するための本文に記載した技術と概して同様の技術を、これに必要な変更を加えて使い、他の指数を特定する。さらに、通常、ＦＦＲに関連して記載される方法と概して同様の方法で、必要な変更を加えて、他の指数が表示される。

いくつかの応用では、以下のステップの少なくともいくつかを含む手順によって、被験者の管腔流れ関連指数が、該被験者の管腔の血管造影画像ストリームに基づいて特定される：

１．医療従事者は、被験者の管腔内で充血性状態を誘発する。なお、いくつかの管腔流れ関連指数の特定が、被験者の管腔内の充血性状態を誘発することに依存しないため、このステップは任意である。

２．医療従事者が、管腔の血管動画造影を開始する。

３．医療従事者が血管造影を開始するのに応じて、プロセッサ１０は、同時に、管腔のＸ線画像ストリーム（例えば、管腔の高解像度Ｘ線画像ストリーム）および被験者のＥＣＧ信号を取得する。

４．プロセッサ１０の血管造影図検出機能（図示せず）は、例えば、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って、血管造影図が開始し、かつ／または終了したことを、自動的に特定するが、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。いくつかの応用では、血管造影図が開始し、かつ／または終了したことの識別は、リアルタイムまたは準リアルタイムで、例えば、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って、実行されるが、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。

５．プロセッサ１０が、被験者のＥＣＧ信号を分析する。

６．プロセッサ１０は、通常ＥＣＧ信号の分析に応じて、分析のための好適な血管造影画像フレームを選択する。例えば、プロセッサは、ＱＲＳ群に近い、コントラストが最も高い画像を選択し得る。いくつかの応用では、ステップ５および６は、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って行われ、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。

７．医療従事者は、血管造影画像上でガイディングカテーテルの位置を（例えば、ユーザーインターフェース１３を用いて）示す。

８．プロセッサの幾何学形状インジケーション受け取り機能１４は、血管造影画像において測定された寸法を較正するために、例えば、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って、ガイディングカテーテルの既知の寸法を使用するが、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。いくつかの応用では、代替の技術が、血管造影画像において測定される寸法を較正するために使用される。いくつかの応用では、国際特許出願PCT/IL2013/050438に記載される技術であって、参照することによって本文に組み込まれる技術が、画像において測定される寸法を較正するために使用される。

９．医療従事者は、血管造影画像の狭窄の位置を（例えば、ユーザーインターフェース１３を用いて）示す。いくつかの応用では、プロセッサ１０は、例えば、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って、少なくとも部分的に自動的に、狭窄の位置を示すが、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。例えば、ユーザーは、画像における所与の血液管腔の所与の位置、またはその近くにおける、画像における単一の位置を（例えば、ユーザーインターフェース１３を用いて）指定し得る。ユーザーが単一の位置を指定するのに応じて、システムは、近傍の狭窄を自動的に検出する。例えば、システムは、狭窄の縁線および基準直径を識別し得る。

１０．管腔の幾可学形状の定量的な測定（例えば、ＱＣＡ測定）は、幾何学形状インジケーション受け取り機能１４によって行われる。いくつかの応用では、ＱＣＡ測定は、自動的におよび／またはリアルタイムもしくは準リアルタイムで、例えば、CohenのWO10/058398、CohenのＵＳ2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って行われるが、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。いくつかの応用では、以下のステップのうち１つまたは複数は、ＱＣＡ測定を行うために、幾何学形状インジケーション受け取り機能によって自動的に行われ：

ａ．管腔は、例えば、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って強調されるが、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。

ｂ．画像の画素の血管らしさ（vesselness、ベッセルネス）の指数は、例えば、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って計算されるが、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。

ｃ．管腔の中心線は、例えば、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って自動的に特定されるが、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。

ｄ．管腔の縁部は、例えば、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って自動的に検出されるが、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。

ｅ．管腔の幾可学形状の測定は、例えば、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って自動的に行われるが、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。

１１．プロセッサ１０の血流速度特定機能１６は、通常管腔の中心線に沿った、少なくとも２つの関心領域を定める。いくつかの応用では、３つ以上の関心領域が選択され、関心領域は、通常、中心線に沿って、互いに等距離である。

１２．管腔は、血管造影シーケンスの少なくとも一部、および、通常、全体に亘って追跡される。いくつかの応用では、例えば、TolkowskyのUS2008/0221442、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って、管腔は、血管造影画像において、自動的に識別され、画像は、画像における管腔を位置合わせすることによって、互いに位置合わせされているが、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。いくつかの応用では、画像を互いに位置合わせするために、画像のうちいくつかにおける管腔の形状はワープされる。例えば、CohenのWO10/058398、CohenのUS2010/0172556、および／またはBlankのUS2010/0228076に記載される技術に従って、例えば、それぞれの画像における管腔（関心領域等）内の位置を互いに対して変形させるための変形機能を特定することによって、ワーピングが施され得るが、これらの出願はすべて、参照することによって本文に組み込まれる。いくつかの応用では、変形機能は、国際特許出願第PCT/IL2013/050438に記載される技術を用いて特定されるが、これは、参照することによって本文に組み込まれる。

１３．プロセッサ１０の血流速度特定機能１６は、血管造影シーケンスの画像フレームのすべてにおける関心領域を識別する。通常、画像フレームの互いに対する合わせ、および／または（互いに対するそれぞれの画像における管腔内の位置（関心領域等）を変形するための）変形機能の特定は、ステップ１２において実行されたように、血管造影シーケンスの画像フレーム内の関心領域の識別を助ける。

１４．プロセッサ１０の血流速度特定機能１６は、時間−密度曲線および／またはコントラストフローマップを用いて、冠動脈を通るコントラスト剤の速度を推測する。血流速度特定機能は、通常、時間−密度曲線の点（例えば、ピーク）が、第一および第二の（必ずしも隣接していない）血管造影画像フレーム間の、第一の関心領域から隣接する関心領域に移動したことを特定することによって、血流速度を特定する。コントラスト剤が第一の関心領域から第二の関心領域に移動するのにかかる時間は、第一の画像フレームの取得と第二の画像フレームの取得とを分割する期間を特定することによって特定され得る。いくつかの応用では、コントラスト剤のボーラス、コントラスト剤の所与の濃度、および／またはコントラスト剤のパターンが第一の関心領域から第二の関心領域に移動するのにかかる時間が特定される。第一の関心領域と第二の関心領域との間の距離は、ステップ６で選択された画像フレームにおける、第一の関心領域と第二の関心領域との間の距離を特定することによって特定され得、距離は、ステップ８に従って、ガイディングカテーテルの既知の寸法に基づいて較正される。

１５．プロセッサ１０は、ＱＣＡおよび血流速度計算に基づいて、充血性冠血流を計算する。

１６．狭窄に起因する圧力の低下は、本文に記載される技術に従って、特定された充血性流れに基づいて、計算される。

１７．大動脈圧は、流れに関連するパラメータ受け取り機能１９によって受け取られる。いくつかの応用では、医療従事者は、例えば、大動脈の圧力センサーによって検出された圧力に基づいて、大動脈の圧力を手動で入力し、あるいは、または、加えて、プロセッサは、大動脈の圧力センサーから、大動脈の圧力を自動的に受け取る。

いくつかの応用では、被験者の大動脈の圧力を受け取る代わりとして、流れに関連するパラメータ特定機能は、被験者の患者病歴に関連するデータを受け取ることによって、被験者が健康であった間の、被験者の管腔内の流れに関連するパラメータを示すパラメータのインジケーションを受け取る。例えば、プロセッサは、本文以下に記載するように、被験者が健康であった時に得られた、被験者の管腔の少なくとも１つの血管造影画像を受け取り得る。プロセッサは、以前に取得された画像に画像処理を行うことによって、以前に取得された画像の取得時における（すなわち、管腔が健康であった時）管腔内の流れまたは血流速度を導出し得る。あるいは、または、加えて、流れに関連するパラメータ特定機能は、第二の位置の血管造影画像に画像処理を行うことによって、管腔内の第二の位置の血管造影画像と、管腔内の第二の位置における流れに関連するパラメータ（圧力、流れ、または血流速度等）とを受け取る。例えば、第二の位置における管腔の幾可学形状は、本文に記載される技術を用いて特定され得、それによって、第二の位置における血圧、血流速度および／または流れは、本文に記載される技術を用いて、特定され得る。

１８．指数特定機能は、本文に記載される技術に従って、大動脈の圧力と、計算された圧力低下とに基づいて、ＦＦＲおよび／または他の管腔流れ関連指数を計算する。あるいは、または、加えて、指数特定機能は、本文に記載される技術に従って、狭窄近傍の現在の流れまたは血流速度を、管腔が健康であった時の管腔内の流れまたは血流速度と比較することによって、ＦＦＲおよび／または他の管腔流れ関連指数を計算する。さらに、あるいは、または、加えて、管腔流れ関連指数は、対象位置における現在の流れに関連するパラメータの値を、第二の位置における流れに関連するパラメータの値と比較することによって、特定される。

いくつかの応用では、本文に記載される技術は、第一の狭窄の下流にある第二の狭窄を定める管腔に適用される。そうしたいくつかの応用では、第二の狭窄の管腔流れ関連指数を特定するために、プロセッサは、第一の狭窄と第二の狭窄との間の部位における管腔の圧力を特定し、この圧力を、第二の狭窄の下流側圧力と比較する圧力として使用する。あるいは、第二の狭窄の管腔流れ関連指数を特定するために、プロセッサは、大動脈の圧力を、第二の狭窄の下流側圧力と比較する圧力として使用する。

本出願の以下の一部は、モデルについて記載しており、それによれば、血管造影図データから導出されるパラメータは、本発明のいくつかの応用に従って、管腔流れ関連指数（例えば、ＦＦＲ）を計算するために使用される。通常、そうしたステップは、プロセッサ１０の指数特定機能２１によって実行される。

本発明のいくつかの応用では、ＦＦＲ、および／または他の管腔流れ関連指数は、血管造影図から通常導出されるデータから導き出される。いくつかの応用では、そうしたパラメータは、管腔の幾可学形状、大動脈の圧力、血管造影画像において観察されるコントラスト剤の密度、充血性流れ、ならびに／または血液の密度および粘度を含む。なお、通常、管腔の血流速度および幾可学形状は、二次元の血管造影画像に画像処理を行うことだけで、特定される。さらに、通常、血流速度および管腔の幾可学形状は、管腔の三次元モデルを生成することなく、特定される。いくつかの応用では、そうしたパラメータは、以下の技術のうち１つまたは複数を用いて導出される。

・いくつかの応用では、通常、オンラインで、かつ、通常、狭窄の領域におけるユーザーのシングルクリックに応じて、例えば、ＱＣＡを実行することによって、管腔の幾可学形状が特定される。上記に記載した通り、ＱＣＡは、２つ以上の視野角から取得された画像を用いて実行され得る。

・いくつかの応用では、大動脈の圧力Ｐ_ａが、本文上記に記載した通り、ガイディングカテーテルによって測定される。

・いくつかの応用では、幾何学形状インジケーション受け取り機能１４は、本文以下に記載される技術に従って、少なくとも血管造影画像の１つに密度測定を実行することによって、狭窄近傍、および／または管腔に沿った他の位置の（例えば、管腔の健康な部分において）管腔の断面の面積を特定する。いくつかの応用では、密度測定は、健康な管腔の部分におけるコントラスト剤の密度（例えば、狭窄の近位側の部分）を管腔の他の部分（例えば、狭窄近傍、または狭窄の下流）におけるコントラスト剤の密度と比較することによって、通常、自動的に行われる。いくつかの応用では、そうした比較は、血管造影画像において、バックグラウンドサブトラクション(background subtraction)が血管造影画像に施された後、為される。いくつかの応用では、バックグラウンドサブトラクションは、コントラスト注入後に取得された画像から、コントラスト注入前に取得された画像を、サブトラト処理する(subtracting)ことによって行われる。いくつかの応用では、コントラスト注入前に取得された画像、および、コントラスト注入後に取得された画像は、心周期の同位相にゲート化される。いくつかの応用では、コントラスト注入前に取得された画像、および、コントラスト注入後に取得された画像は、拡張末期の位相にゲート化される。

・いくつかの応用では、充血性流れは、例えば、以下の参考文献うちの１つまたは複数において記載される技術と同様の技術を用いて、デジタルサブトラクション血管造影法によって計算され、これは、参照することによって本文に組み込まれる：

○ Molloi, S., Ersahin, A., Tang, J., Hicks, J. & Leung, C. Y., 1996 “Quantification of volumetric coronary blood flow with dual-energy digital subtraction angiography,”Circulation 93, 1919-1927；

○ Molloi, S., Zhou, Y. & Kassab, G. S. 2004 “Regional volumetric coronary blood flow measurement by digital angiography: in vivo validation,” Acad. Radiol. 11, 757-766；

○ Sabee Molloi, David Chalyan, Huy Le and Jerry T. Wong, 2012, “Estimation of coronary artery hyperemic blood flow based on arterial lumen volume using angiographic images,” The International Journal Of Cardiovascular Imaging, Volume 28, Number 1, 1-11；および

○ Molloi S, Bednarz G, Tang J, Zhou Y, Mathur T (1998), “Absolute volumetric coronary blood flow measurement with digital subtraction angiography,” Int J Card Imaging 14:137-145

・いくつかの応用では、例えば本文上記に記載した技術を用いて、画像において管腔のワーピングを行い、または、行わず、画像追跡によって安定化された狭窄または管腔の画像にデジタルサブトラクションを行うことによって、充血性流れは計算される。いくつかの応用では、流れは、TolkowskyのUS2008/0221442に記載される技術に従って特定されるが、これは、参照することによって本文に組み込まれる。例えば、オンラインでの幾何学的形状および／または血流力学的測定（例えば、サイズ、流れ、駆出率）が、例えば図４を参照して記載されるように、なされ得、かつ／または、安定化された画像上に表示され得る。あるいは、または、加えて、安定化された画像ストリームは、本文上記に記載される技術に従って、例えば、コントラスト剤の存在（例えば、コントラスト剤のボーラス、コントラスト剤の所与の濃度、および／またはコントラスト剤のパターン）が既知の距離を移動するのにかかる時間を測定することによって、管腔内の流れのオンライン測定のために使用され得る。

・いくつかの応用では、充血性流れが、血流速度に管腔の断面の面積を乗じることによって計算され、血流速度および管腔の断面の面積は、通常、プロセッサ１０によって自動的に特定されたものである。

・いくつかの応用では、血流速度は、例えば、図３Ｂを参照して本文上記に記載した通り、かつ／または、Gerhard Albert ten Brinke, 2011, “Automated coronary flow reserve assessment using planar x-ray angiography”, PhD dissertation, Universiteit Twente, chapter 3（以降、「ten Brinke」）に記載される通り、密度曲線を比較することによって、血管造影画像から計算されるが、これは、参照することによって本文に組み込まれる。

・いくつかの応用では、血流速度は、例えばten Brinkeに記載される技術と同様の技術を用いて、コントラストフローマップを用いて、血管造影画像から計算されるが、これは、参照することによって本文に組み込まれる。

・いくつかの応用では、断面の面積が、動脈のＱＣＡ測定から、かつ／または、密度計測によって、計算される。

・いくつかの応用では、血液の密度および／または粘度は、例えば、以下の参考文献のうち１つまたは複数に記載されている技術を用いて特定されるが、それらは、参照することによって本文に組み込まれる：

○ Gerald E. Miller, “Fundamentals of Biomedical Transport Processes, Morgan & Claypool Publishers,” chapter ２；および

○ Buddy D. Ratner, “Biomaterials Science: An Introduction to Materials in Medicine,” Elsevier, chapter ７。

以下は、如何にしてＦＦＲが、上述のパラメータのうち少なくともいくつかを利用して計算されるかを説明するものであり、パラメータは、本発明のいくつかの応用では、通常、１つまたは複数の血管造影画像から自動的に特定されている。

上記に記載した通り、数学的に、ＦＦＲは：
ＦＦＲ＝Ｐ_ｄ／Ｐ_ａ＝（Ｐ_ａ−ΔＰ_ｓ）／Ｐ_ａ
として定義される。

問題の狭窄の近位側の管腔において疾患がないと仮定すると、近位の圧力の値Ｐ_ａは、大動脈の圧力と同じであると推定され得る。従って、通常、プロセッサ１０は、狭窄の近位側の圧力が、測定された大動脈の圧力と等しいと推定する。いくつかの応用では、ＦＦＲを計算するために、プロセッサは、管腔の狭窄部分における圧力の低下、すなわち、ΔＰ_ｓを計算する。

いくつかの応用では、ΔＰ_ｓの計算は、ベルヌーイ方程式、例えば、Yunlong Huo, Mark Svendsen, Jenny Susana Choy, Z.-D. Zhang and Ghassan S. Kassab, 2011, “A validated predictive model of coronary fractional flow reserve,” J. R. Soc. Interface（本文以下、「HUO」）に記載されている技術と概して同様の技術を用いて行われるが、これは、参照することによって本文に組み込まれる。いくつかの応用では、システムは、ベルヌーイ方程式を適用するが、同時に、冠循環器系における重力の影響を無視しているため、ベルヌーイ方程式は、以下のように書くことができる：
ΔＰ_ｓ＝ΔＰ_convective＋ΔＰ_constriction＋ΔＰ_diffusive＋ΔＰ_expansion

上記の方程式における圧力の低下のそれぞれの要素は、管腔の幾可学形状（例えば、長さおよび断面）の方程式、管腔セグメントにおける充血性の流量ならびに血液の密度および粘度であり、それらのパラメータすべてが、本文に記載される技術に従って、管腔の血管造影画像から自動的に特定され得る。従って、いくつかの応用では、圧力の低下の値は、前述のパラメータを用いて計算される。

いくつかの応用では、圧力の低下は、HUOに記載されている方法と概して同様の方法で、ただし、本文上記に記載した通り、管腔の血管造影画像に基づいて自動的に特定されるパラメータを用いて、計算される。

いくつかの応用では、ＦＦＲおよび／または他の管腔流れ関連指数は、ＱＣＡと、血管造影画像から得られた密度測定データとを組み合わせて使用することによって、管腔の一部の局所的なモデルを生成するプロセッサ１０によって、特定される。

以下は、如何にしてＦＦＲが、上述のデータを利用して計算され得るかを説明するものである。

ＦＦＲは：
ＦＦＲ＝Ｐ_ｄ／Ｐ_ａ
として定義される。

問題の狭窄の近位側の管腔において疾患がないと仮定すると、近位の圧力の値Ｐ_ａは、大動脈の圧力と同じであると推定され得る。いくつかの応用では、大動脈の圧力は、本文上記に記載した通り、ガイディングカテーテルによって測定される。

ＦＦＲを計算するために残っているのは、管腔の狭窄部分の遠位側の圧力、すなわち、Ｐ_ｄを計算することである。

いくつかの応用では、管腔の狭窄部分の遠位側の圧力は、プロセッサによって、以下のように特定される：

１）血管造影が、充血性状態において実行される。

２）ＱＣＡおよび密度測定が、狭窄の一部において、かつ、その近傍で実行される。上記に記載した通り、いくつかの応用では、ＱＣＡは、２つ以上の視野角から取得された画像を用いて行われる。

３）以下の境界条件のうち１つまたは複数が特定される：
冠状血流；
近位の血圧；および
近位の血流速度。

４）数値流体力学方程式は、管腔の狭窄部分の遠位側の圧力、すなわち、Ｐ_ｄを得るために、前述のパラメータを入力として使用して解かれる。いくつかの応用では、以下に列挙するナビエ・ストークス（Navier-Stokes）方程式が、管腔の狭窄部分の遠位側の圧力を得るために、前述のパラメータを入力として使用して解かれる：
∂ρ／∂ｔ＋∂／∂ｘ_ｊ［ρｕ_ｊ］＝０
∂／∂ｔ（ρｕ_ｉ）＋∂／∂ｘ_ｊ［ρｕ_ｉｕ_ｊ＋ρδ_ｉｊ−τ_ｊｉ］＝０、ｉ＝１，２，３
∂／∂ｔ(ρｅ_０)＋∂／∂ｘ_ｊ［ρｕ_ｊｅ_０＋ｕ_ｊｐ＋ｑ_ｊ−ｕ_ｉτ_ｊｉ］＝０

いくつかの応用では、ＦＦＲは、数値流体力学方程式を解くことによって導き出され、該方程式は、血管造影図において通常利用可能なデータに依存している。いくつかの応用では、そうしたパラメータは、冠状血管の幾可学形状、狭窄の幾可学形状、大動脈の圧力、血管造影画像において観察されるコントラスト剤の密度、充血性流れ、ならびに、血液の密度および粘度を含む。いくつかの応用では、そうしたパラメータは、以下の技術のうち１つまたは複数を用いて、導出される：

・いくつかの応用では、狭窄の幾何学的形状モデルは、管腔測定データをＱＣＡから推定する（extrapolating）ことによって取得される。いくつかの応用では、管腔の幾可学形状は、通常、オンラインで、通常、狭窄のAREAにおけるユーザーのシングルクリックに応じて、例えば、ＱＣＡを行うことによって特定される。上記に記載した通り、ＱＣＡは、２つ以上の視野角から取得された画像を用いて実行され得る。

・いくつかの応用では、狭窄の幾何学的形状モデルの正確性を特定するか、または強調するために、密度測定が使用される。いくつかの応用では、幾何学形状インジケーション受け取り機能１４が、本文以下に記載される技術に従って、少なくとも血管造影画像の１つに密度測定を行うことによって、狭窄近傍および／または管腔に沿った他の位置における（例えば、管腔の健康な部分における）管腔の断面の面積を特定する。いくつかの応用では、密度測定は、健康な管腔の部分（例えば、狭窄の近位側の部分）におけるコントラスト剤の密度を、管腔の他の部分（例えば、狭窄近傍、または狭窄の下流）におけるその密度と比較することによって、通常、自動的に得られる。いくつかの応用では、そうした比較は、血管造影画像において、バックグラウンドサブトラクションが血管造影画像に施された後、為される。いくつかの応用では、バックグラウンドサブトラクションは、コントラスト注入後に取得された画像から、コントラスト注入前に取得された画像を、サブトラト処理することによって行われる。いくつかの応用では、コントラスト注入前に取得された画像、およびコントラスト注入後に取得された画像は、心周期の同位相にゲート化される。いくつかの応用では、コントラスト注入前に取得された画像、および、コントラスト注入後に取得された画像は、拡張末期の位相にゲート化される。

・いくつかの応用では、充血性流れは、例えば、以下の参考文献のうち１つまたは複数に記載される技術と同様の技術を用いて、デジタルサブトラクション血管造影法によって計算されるが、これらは、参照することによって本文に組み込まれる：

○ Molloi, S., Ersahin, A., Tang, J., Hicks, J. & Leung, C. Y., 1996 “Quantification of volumetric coronary blood flow with dual-energy digital subtraction angiography,”Circulation 93, 1919-1927；

○ Molloi, S., Zhou, Y. & Kassab, G. S. 2004 “Regional volumetric coronary blood flow measurement by digital angiography: in vivo validation,” Acad. Radiol. 11, 757-766；

○ Sabee Molloi, David Chalyan, Huy Le and Jerry T. Wong, 2012, “Estimation of coronary artery hyperemic blood flow based on arterial lumen volume using angiographic images,” The International Journal Of Cardiovascular Imaging, Volume 28, Number 1, 1-11；および

○ Molloi S, Bednarz G, Tang J, Zhou Y, Mathur T (1998), “Absolute volumetric coronary blood flow measurement with digital subtraction angiography,” Int J Card Imaging 14:137-145

・いくつかの応用では、例えば本文上記に記載した技術を用いて、画像において管腔のワーピングを行い、または、行わず、画像追跡によって安定化された狭窄または管腔の画像にデジタルサブトラクションを行うことによって、充血性流れは計算される。いくつかの応用では、流れは、TolkowskyのUS2008/0221442に記載される技術に従って特定されるが、これは、参照することによって本文に組み込まれる。例えば、オンラインでの幾何学的形状および／または血流力学的測定（例えば、サイズ、流れ、駆出率）が、例えば図４を参照して記載されるように、なされ得、かつ／または、安定化された画像に表示され得る。あるいは、または、加えて、安定化された画像ストリームは、本文上記に記載される技術に従って、例えば、コントラスト剤の存在（例えば、コントラスト剤のボーラス、コントラスト剤の所与の濃度、および／またはコントラスト剤のパターン）が既知の距離を移動するのにかかる時間を測定することによって、管腔内の流れのオンライン測定のために使用され得る。

・いくつかの応用では、充血性流れが、血流速度に管腔の断面の面積を乗じることによって計算され、血流速度および管腔の断面の面積は、通常、プロセッサ１０によって自動的に特定されたものである。

・いくつかの応用では、血流速度は、例えば、図３Ａ‐Ｂを参照して本文上記に記載した通り、かつ／またはten Brinkeに記載される通り、密度曲線を比較することによって、血管造影画像から計算されるが、これは、参照することによって本文に組み込まれる。

・いくつかの応用では、血流速度は、例えばten Brinkeに記載される技術と同様の技術を用いて、コントラストフローマップを使うことによって、血管造影画像から計算されるが、これは、参照することによって本文に組み込まれる。

・いくつかの応用では、断面の面積が、動脈のＱＣＡ測定および／または密度計測から計算される。

・いくつかの応用では、血液の密度および粘度は、例えば、以下の参考文献のうち１つまたは複数に記載されている技術と同様の技術を用いて特定されるが、それらは、参照することによって本文に組み込まれる：

○ Gerald E. Miller, “Fundamentals of Biomedical Transport Processes, Morgan & Claypool Publishers,” chapter 2；および

○ Buddy D. Ratner, “Biomaterials Science: An Introduction to Materials in Medicine,” Elsevier, chapter 7.

上記に記載した通り、通常、管腔の幾可学形状および／または管腔内の流れ関連のパラメータは、管腔の血管造影画像から特定される。いくつかの応用では、管腔流れ関連指数（例えば、ＦＦＲ）は、全体的または部分的に、機械学習する分類器（例えば、サポートベクターマシン、神経ネットワーク等）によって事前につくられたモデルを用いて計算される。通常、機械学習する分類器を訓練するために、ＦＦＲまたは同様の血管の管腔流れ関連指数が、常法を用いて（例えば、圧力ワイヤー、および／または代替の技術を用いて）測定される。加えて、血管の血管造影画像は、取得されて、管腔の寸法、血流速度、血流、曇り、心筋潮紅、コントラスト剤消失の時間、密度計測、ＱＣＡ、心門からの距離、心門と病変との間の分岐部の数、および／または解剖学的な位置（例えば、遠位左前下行枝、近位右冠状動脈、回旋枝に沿った５ｍｍ等）等、パラメータを特定するよう、分析される。上述のパラメータのいくつかまたはすべてからなる特徴ベクトルが、血管造影図から導出される。前述のベクトルの複数のセットは、対応している、測定されたＦＦＲ、および／または他の測定された管腔流れ関連指数と共に、機械学習する分類器への入力として提供される。いくつかの応用では、ＦＦＲおよび／または他の管腔流れ関連指数のそれぞれの離散レベルのためのマルチクラス分類を可能にするように、前述のＦＦＲおよび／または他の管腔流れ関連指数は、量子化される。いくつかの応用では、連続結果関数(continuous result function)を可能にする機械学習アルゴリズム（例えば、機械学習回帰アルゴリズム(machine learning regression algorithm)）は、アルゴリズムに入力されたＦＦＲまたは他の管腔流れ関連指数を、そのまま、すなわち、ＦＦＲまたは他の管腔流れ関連指数が量子化されることなく使って、機械学習する分類器を訓練するのに使用される。

前述の機械学習する分類器の訓練の後、被験者のＦＦＲおよび／または他の管腔流れ関連入力パラメータが、被験者の管腔の血管造影図を用いて、機械学習する分類器を用いて導出される。被験者の管腔の血管造影図から自動的に導出されるパラメータのうち少なくともいくつかは、機械学習する分類器への入力として提供される。機械学習する分類器の訓練に基づいて、分類器は、ＦＦＲまたは他の管腔流れ関連指数を予測するために分類器に入力されたパラメータを使用する。通常、分類器は、入力されたパラメータに基づいて１つまたは複数の血管の特徴ベクトルを特定することと、特徴ベクトルに基づいて管腔流れ関連指数を特定するために、前述の訓練の段階において分類器によって収集および処理されたデータを使用することとによって、ＦＦＲまたは他の管腔流れ関連指数を予測する。

いくつかの応用では、管腔内の位置における現在の流れに関連するパラメータの値は、少なくとも特定された血流速度およびその位置における管腔の幾可学形状に基づいて、機械学習する分類器を用いて、特定される。いくつかの応用では、管腔流れ関連指数の値は、現在の流れに関連するパラメータの値と、第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することによって、機械学習する分類器を用いて特定される。

本発明のいくつかの応用では、管腔流れ関連指数（例えば、ＦＦＲ）は、以下の技術に従って、患者病歴を入力として使って導き出される。

ＦＦＲは、充血状態において、狭窄流Ｑ_Ｓと正常流Ｑ_Ｎとの比率として定義される：ＦＦＲ＝Ｑ_Ｓ／Ｑ_Ｎ

いくつかの応用では、患者病歴データ（通常、狭窄の治療後の血管動画造影注入(cineangiogram injection)を用いて取得されるデータ）は、被験者の管腔を通る正常流（すなわち、被験者が健康であった時の、被験者の管腔を通る流れ）を特定するために、分析される。例えば、被験者の正常流は、本文上記に記載される技術を用いて、被験者の過去の血管造影画像シーケンスを分析することによって、特定され得る。被験者の管腔を通る狭窄流は、本文上記に記載される技術に従って、被験者が狭窄を持っていた間に取得された血管造影シーケンス（例えば、現在の血管造影画像シーケンス）を分析することによって特定される。管腔流れ関連指数（例えば、ＦＦＲ）は、正常流および狭窄流を互いに比較することによって特定される。

いくつかの応用では、冠血流は、例えば以下の参考文献のうち１つまたは複数に記載される技術を用いて、密度測定をデジタルサブトラクション血管造影画像に施すことによって計算されるが、それらは、参照することによって本文に組み込まれる：

○ MOLLOI, S., ERSAHIN, A., TANG, J., HICKS, J. & LEUNG, C. Y., 1996 “QUANTIFICATION OF VOLUMETRIC CORONARY BLOOD FLOW WITH DUAL-ENERGY DIGITAL SUBTRACTION ANGIOGRAPHY,”CIRCULATION 93, 1919-1927；

○ Molloi, S., Zhou, Y. & Kassab, G. S. 2004 “Regional volumetric coronary blood flow measurement by digital angiography: in vivo validation,” Acad. Radiol. 11, 757-766;

○ Sabee Molloi, David Chalyan, Huy Le and Jerry T. Wong, 2012, “Estimation of coronary artery hyperemic blood flow based on arterial lumen volume using angiographic images,” The International Journal Of Cardiovascular Imaging, Volume 28, Number 1, 1-11; および

○ Molloi S, Bednarz G, Tang J, Zhou Y, Mathur T (1998), “Absolute volumetric coronary blood flow measurement with digital subtraction angiography,” Int J Card Imaging 14:137-145

いくつかの応用では、例えば本文上記に記載した技術を用いて、画像において管腔のワーピングを行い、または、行わず、画像追跡によって安定化された狭窄または管腔の画像にデジタルサブトラクションを行うことによって、冠血流は計算される。いくつかの応用では、流れは、TolkowskyのUS2008/0221442に記載される技術に従って特定されるが、これは、参照することによって本文に組み込まれる。例えば、オンラインでの幾何学的形状および／または血流力学的測定（例えば、サイズ、流れ、駆出率）が、例えば図４を参照して記載されるように、なされ得、かつ／または、安定化された画像に表示され得る。あるいは、または、加えて、安定化された画像ストリームは、本文上記に記載される技術に従って、例えば、コントラスト剤の存在（例えば、コントラスト剤のボーラス、コントラスト剤の所与の濃度、および／またはコントラスト剤のパターン）が既知の距離を移動するのにかかる時間を測定することによって、管腔内の流れのオンライン測定のために使用され得る。

本発明のいくつかの応用では、管腔流れ関連指数（例えば、ＦＦＲ）は、以下の技術に従って、患者病歴を入力として使って、導き出される。

ＦＦＲは、狭窄流Ｑ_Ｓと、正常流Ｑ_Ｎとの比率として定義される。次に、流れは、管腔セグメントの平均速度と容積との積を、管腔セグメントの長さＬで除したものと書くことができる。
ＦＦＲ＝（Ｑ_Ｓ／Ｑ_Ｎ）＝（(速度_Ｓ)(容積_Ｓ)／Ｌ）／（(速度_Ｎ)(容積_Ｎ)／Ｌ）

いくつかの応用では、患者病歴データ（通常、狭窄の治療後の血管動画造影注入を用いて取得されるデータ）は、被験者の管腔内の正常な血流速度（すなわち、被験者が健康であったときの、被験者の管腔内の血流速度）を特定するために、分析される。例えば、被験者の正常な血流速度は、本文上記に記載した技術を用いて、過去の血管造影画像シーケンスを分析することによって特定され得る。被験者の狭窄血流速度は、本文上記に記載される技術に従って、被験者が狭窄を持っていた間に取得された血管造影シーケンス（例えば、現在の血管造影画像シーケンス）を分析することによって特定される。これは、正常な血流速度および狭窄のある血流速度の両方を提供し、よって、ＦＦＲの計算を助ける。

ＦＦＲは、通常、現在健康な（管腔が現在、その異なるセグメントに狭窄を含んでいても）管腔のセグメントを識別することによって、特定される。比率は、過去の血管造影画像シーケンスの取得時における（管腔全体が健康であったときの）管腔のセグメントの血流速度と、現在の血管造影シーケンスの取得時における狭窄のある管腔の健康なセグメントの血流速度との間で特定される。分析されている管腔のセグメントの容積が、過去の血管造影画像シーケンスの取得時と、現在の血管造影シーケンスの取得時とで、実質的に変化がないと仮定すると、流量比は、このセグメントの速度の比率に等しい。よって：
ＦＦＲ＝（Ｑ_Ｓ／Ｑ_Ｎ）＝速度_Ｓ／速度_Ｎ

いくつかの応用では、血流速度は、例えば、図３Ａ−Ｂを参照して本文上記に記載した通り、かつ／またはten Brinkeに記載される通り、密度曲線を比較することによって、血管造影画像から計算されるが、これは、参照することによって本文に組み込まれる。

いくつかの応用では、血流速度は、例えばten Brinkeに記載される技術を用いて、コントラストフローマップを使うことによって、血管造影画像から計算されるが、これは、参照することによって本文に組み込まれる。

ここで図５を参照する。これは、プロセッサ５０の概略的な図解であって、該プロセッサは、本発明のいくつかの応用に従って、画像処理によって、管腔の特徴を特定するのに使用される。通常、プロセッサは、画像化デバイス５１によって取得された管腔の血管造影画像の画像処理に基づいて、管腔の特徴を特定する。プロセッサ５０は、通常、画像化デバイスを介して、かつ、ユーザーインターフェース５２を介して、入力を受け取り、ディスプレイ５３に出力を生成する。画像化デバイス、ユーザーインターフェース、およびディスプレイは、図１を参照して記載されるものと概して同様である。いくつかの応用では、プロセッサ５０に関して記載される機能は、本文において記載される他のプロセッサのうち１つまたは複数で実行される機能と合わせて実行される。

本発明のいくつかの応用では、プロセッサ５０の画像処理機能５４は、管腔の血管造影シーケンスにおける、管腔内の所与の位置での、コントラスト剤の密度の時間的な変化を分析する。分析に応じて、管腔特徴付け機能５５は、その位置における管腔の特徴を特定する。例えば、コントラスト剤は、プロトコルに従って管腔に投与され得る。例えば、本文上記に記載した通り、自動化された注入デバイスは、既定のパターン、例えば、所与の時間−密度曲線を持つパターンで、コントラスト剤をパルス注入するようプログラムされていてよい。いくつかの応用では、プロセッサは、（ａ）管腔内の位置におけるコントラスト剤の密度の時間的な変化を（ｂ）コントラスト剤が投与されたときのプロトコルと比較する。プロセッサは、比較に応じて、その位置における管腔の特徴を特定する。例えば、その位置においてコントラスト剤の蓄積があると認められるのに応じて、プロセッサは、その位置近傍に、例えば、位置の上流の位置において、および／または位置の下流に、狭窄があることを特定し得る。いくつかの応用では、所与の位置におけるコントラスト剤の密度の時間的な変化に基づいて、管腔特徴付け機能は、その位置における管腔の管腔流れ関連指数（例えば、ＦＦＲ）を特定する。いくつかの応用では、管腔特徴付け機能は、コントラスト剤の密度の時間的な変化に基づいて、機械学習する分類器を用いて、管腔の特徴を特定する。いくつかの応用では、プロセッサは、幾何学形状インジケーション受け取り機能５６を含み、該機能は、図１を参照して記載した幾何学形状インジケーション受け取り機能に関して記載した方法と概して同様の方法で、その位置における管腔の幾可学形状を特定するように構成されている。管腔流れ関連指数は、少なくとも部分的に、その位置における管腔の幾可学形状に基づいて、特定される。出力生成機能５７は、特定された管腔の特徴に応じて、ディスプレイに出力を生成する

血管造影図から流れ速度を計算すること、および、ＣＦＲ測定を計算するために流れ速度を使用すること
冠動脈血流予備能（ＣＦＲ）は、充血性の血流速度と、静止血流速度との比率として定義される。いくつかの応用では、第一の血管造影図は、充血性状態で取得され、第二の血管造影図は、静止状態で取得される。選択された管腔における血流の速度は、（例えば、本文上記に記載された技術を用いて、）第一および第二の血管造影画像において自動的に特定され、特定された速度は、ＣＦＲを計算するのに使用される。

いくつかの応用では、血流速度は、例えば、図３Ａ−Ｂを参照して本文上記に記載した通り、かつ／または、ten Brinkeに記載される通り、密度曲線を比較することによって、血管造影画像から計算されるが、これは、参照することによって本文に組み込まれる。

いくつかの応用では、血流速度は、例えばten Brinkeに記載される通り、コントラストフローマップを使うことによって、血管造影画像から計算されるが、これは、参照することによって本文に組み込まれる。

実際の速度／圧力の測定値(readings)から管腔の寸法および幾可学形状（ＱＣＡ）を計算すること

ここで図６を参照する。これは、プロセッサ６０の概略的な図解であって、該プロセッサは、本発明のいくつかの応用に従って、血流速度および圧力測定に基づいて、管腔の寸法および管腔の幾可学形状を計算するのに使用される。通常、プロセッサは、（ａ）圧力センサー６１によって測定される管腔内の圧力、および（ｂ）血流速度センサー６２によって測定される管腔内の血流速度に基づいて、管腔の寸法を計算する。いくつかの応用では、圧力センサーおよび血流速度センサーは、管腔内に挿入されるように構成されたツール６３に連結される。いくつかの応用では、プロセッサ６０に関連して説明した機能は、本文に記載される他のプロセッサのうち１つまたは複数で実行される機能と合わせて実行される。プロセッサの管腔寸法導出機能６４は、測定された圧力および血流速度から、管腔の寸法を導出する。出力生成機能６５は、導出された寸法に応じて、ディスプレイ６６に出力を生成する。

いくつかの応用では、血流速度および圧力の測定値は、例えば、管腔を通って移動しながら（例えば、管腔を通る、デバイスの引き戻しの間）血圧および血流速度を同時に測定することができるデバイスを用いて、同時に集められる。例えば、ボルケーノ社（サンディエゴ、ＣＡ）によって製造されているＣｏｍｂｏＷｉｒｅ（登録商標）が、血圧および血流速度を同時に測定するために使用され得る。

いくつかの応用では、管腔の断面の面積および長さは、数値流体力学方程式を解くことによって、自動的に計算されるが、これらは、管腔セグメントに沿った速度および圧力値に依存する。あるいは、または、加えて、管腔の一部分の長さ、管腔の直径、管腔の最小管腔直径、および／または管腔の閉塞率が特定される。

いくつかの応用では、円形の狭窄において、管腔の長さおよび断面が、以下の方程式に基づいて、計算される：

（式中、Ｌは、管腔のセグメントの少なくとも一部の長さであり、これに沿って引き戻しが行われ、Ａは、管腔に沿った断面の面積であり、Ｖは、デバイスによって測定される、管腔に沿った血流速度であり、Ｑは、血流であり、Ηは、血液粘度であり、Ｐ‘は、デバイスによって測定される管腔に沿った圧力の時間導関数であり、Ｒは、管腔の半径であり、ｔ_０およびｔ_１は、デバイスが、引き戻し中、管腔のセグメントのそれぞれの端部にある時間である。）

管腔内画像と管腔外画像との重ね合わせ
ここで図７を参照する。これは、プロセッサ７０の概略的な図解であり、該プロセッサは、本発明のいくつかの応用に従って、管腔内データポイントのうち少なくともいくつかを、管腔外画像における、管腔に沿った位置に重ね合わせるのに使用される。プロセッサ７０は、通常、画像化デバイス７１、データ取得デバイス７２、およびユーザーインターフェース７３を介して入力を受け取り、ディスプレイ７４に出力を生成する。通常、プロセッサは、管腔外画像化デバイス７１によって取得される管腔の管腔外画像を受け取る。さらに通常、プロセッサは、管腔内データ取得デバイス７２によって取得される管腔の管腔内データポイントを受け取る。管腔外画像化デバイス、ユーザーインターフェースおよびディスプレイは、通常、図１を参照して説明されるものと概して同様である。いくつかの応用では、プロセッサ７０に関連して記載される機能は、本文に記載される他のプロセッサのうち１つまたは複数で実行される機能と合わせて実行される。

通常、プロセッサ７０は、管腔内幾何学形状導出機能７５を含み、該機能は、管腔内データポイントのうち少なくともいくつかのために、管腔内データポイントから、管腔内データポイントが取得された管腔内の位置における管腔の幾何学形状パラメータの値（例えば、管腔の断面の面積、および／または管腔の直径）を導出するように構成されている。さらに通常、プロセッサ７０は、管腔外幾何学形状導出機能７６を含み、該機能は、（例えば、本文上記に記載した技術を用いて、）管腔の少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって、管腔に沿った複数の位置における管腔の幾何学的形状パラメータ（例えば、管腔の断面の面積、および／または管腔の直径）の値を導出するように構成されている。プロセッサの重ね合わせ機能７７は、（ａ）管腔内データポイントに対応している幾何学形状パラメータの値（例えば、幾何学形状パラメータの値のシーケンス）を、（ｂ）少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって特定される幾何学形状パラメータの値（例えば、幾何学形状パラメータの値のシーケンス）と関連付けることによって、管腔内データポイントのうち少なくともいくつかを、管腔外画像内の管腔に沿った位置に重ね合わせるように構成されている。いくつかの応用では、重ね合わせ機能は、（ａ）管腔内データポイントのシーケンスに対応している幾何学形状パラメータの値のばらつき（例えば、数学的導関数）を、（ｂ）管腔外画像内の位置のシーケンスに対応している幾何学形状パラメータの値のばらつき（例えば、数学的導関数）と関連付ける。プロセッサの出力生成機能７８は、重ね合わせに基づいて、ディスプレイに出力を生成する（例えば、管腔に沿った所与の位置に対応している所与の管腔内データポイントを示す出力）。

いくつかの応用では、管腔内データ取得デバイスは、管腔内画像を取得し、管腔内幾何学形状導出機能７５は、管腔内画像が、管腔内画像に画像処理を行うことによって取得されたときの、管腔内の位置における、管腔の幾何学形状パラメータの値を導出する。あるいは、または、加えて、管腔内データ取得デバイスは、血流速度、流れおよび／または血圧データポイントを取得し、管腔内幾何学形状導出機能７５は、例えば本文上記に記載される技術を用いて、血流速度、流れおよび／または血圧データポイントから、管腔の幾何学形状パラメータの値を導出する。

いくつかの応用では、プロセッサ７０は、指数特定機能７９（および／または、図１を参照して記載される他の機能）を含み、該プロセッサは、例えば本文上記に記載した技術を用いて、被験者の管腔流れ関連指数を非侵襲的に特定するように構成されている。重ね合わせを行うことによって、それぞれの管腔内データポイントが、管腔流れ関連指数のそれぞれの値に対応していることが特定される。出力生成機能は、それぞれの管腔内データポイントが管腔流れ関連指数のそれぞれの値に対応していることを特定することに基づいて、（例えば、所与の管腔内データポイントが、所与の管腔流れ関連指数の値に対応していることを示す出力を生成することによって、）ディスプレイに出力を生成する。

いくつかの応用では、管腔内データ取得デバイスは、管腔を通って移動している間に、血流速度データの（例えば、管腔内データ取得デバイスに連結されている速度センサーを使った）取得に加えて、管腔内データポイント（例えば、管腔内画像（ＩＶＵＳ画像もしくはＯＣＴ画像等）、または機能的管腔内データポイント）を取得する。通常、管腔内データ収集デバイスは、管腔を通って移動している間に、管腔内データポイントのセット、および、血流速度データポイントのセットを取得し、血流速度データポイントは、管腔内のそれぞれの位置における、管腔内の血流速度を示す（かつ、それによって、管腔の断面の面積を示す）。いくつかの応用では、管腔内画像化デバイスの引き戻しからの血流速度データポイントは、管腔内データポイントを、管腔の管腔外画像（血管造影図等）における、管腔に沿ったそれぞれの位置に重ね合わせるために使用される。例えば、以下の技術が使用され得る：

管腔における流れが一定であり、かつ、従って、管腔内の血流速度が、管腔の断面に逆比例していることが推定される。管腔に沿ったそれぞれの位置における管腔の断面の面積は、管腔の管腔外画像に画像処理を行うことによって、例えば、管腔外画像にＱＣＡを自動的に実行することによって、かつ/または、管腔外画像に密度測定を実行することによって特定される。管腔内画像化デバイスによるそれぞれの管腔内画像の取得時における管腔内画像化デバイスの位置に対応している管腔外画像内の位置を特定するように、管腔内データ取得デバイスによって取得された血流速度データポイントは、管腔外画像から特定された断面の面積と関連付けられている。

例えば、管腔内画像化デバイスが、管腔外画像における管腔に対して既知の位置にあるとき、管腔内画像化デバイスの引き戻しは開始し得る。Ｎ個目の管腔内画像が取得されたとき、管腔内画像化デバイスの位置における管腔の断面が、引き戻しが開始したときの管腔内の管腔内画像化デバイスの位置における管腔の断面の５０パーセントであったことが、血流速度データに基づいて特定され得る。次に、管腔の断面が、引き戻しが開始したときの管腔内画像化デバイスの位置における管腔の断面の５０パーセントとなる、管腔外画像における位置を特定するために、管腔外画像は分析され得る。この分析に基づいて、プロセッサは、Ｎ個目の管腔内画像に対応している管腔外画像における位置を特定する。概して、重ね合わせ機能は、所与の管腔内データポイントに時間的に近接する、取得された血流速度データポイントが、管腔に沿った所与の位置に関連することを特定する。それに応じて、重ね合わせ機能は、所与の管腔内データポイントが、管腔に沿った所与の位置に関連していることを特定する。

いくつかの応用では、US2012/0004537および／または国際特許出願PCT/IL2013/050438に記載される技術は、上述の重ね合わせ技術と合わせて使用されるが、両方の出願は、参照することによって本文に組み込まれる。通常、重ね合わせに応じて、出力が生成される。いくつかの応用では、管腔内データポイントは、管腔内画像を含み、管腔内画像は、重ね合わせに基づいて、画像スタック状に配置される。通常、管腔内画像スタックは、管腔に沿った位置において管腔内画像を抽出することによって生成される。それぞれの画像から、画像の断面（通常、一線の画素）が抽出され、管腔に沿った管腔内画像の特定された位置に対応している位置においてスタック状に置かれる。よって、画像は、画像が取得された、管腔に沿った相対的な位置に対応しているスタックにおける位置に位置付けられる。いくつかの応用では、管腔内データポイントは、機能的管腔内データポイントであり、管腔内データポイントの表示が生成され、該表示において、管腔内データポイントは、管腔内データポイントが取得された、管腔内の相対的な位置に対応している位置に位置づけられる。通常、機能的管腔内データポイントは、機能的管腔内データポイントのインジケーションのスタックを表示することによって、スタック状に表示され、スタックにおけるインジケーションの位置は、管腔内データポイントが取得された、管腔内の相対的な位置に対応している。例えば、機能的管腔内データポイントの数的インジケーションが、表示され得、かつ／または、機能的管腔内データポイントを表すもの（これは、例えば、色凡例に基づいていてよい）が、表示され得る。いくつかの応用では、非機能的管腔内データポイントのインジケーションが、記載される方法で表示される。

いくつかの応用では、管腔の管腔外画像の観察中に、管腔に沿った１つまたは複数の位置が、ユーザーによって示される。それに応じて、重ね合わせに基づいて、１つまたは複数の位置に対応している、以前に取得された管腔内データポイント（例えば、画像）が表示される。いくつかの応用では、ユーザーインターフェース７３は、１つまたは複数の位置を選択するのに使用される。通常、ユーザーは、ユーザーインターフェースを用いて位置を指定し、それに応じて、通常、自動的に、かつ、オンラインで、システムは、指定された位置に対応している、管腔に沿った位置を識別し、対応している管腔内データポイント（例えば、画像）を取り出して、表示する。

いくつかの応用では、第一の管腔内モダリティ（例えば、ＩＶＵＳ）によって取得されたデータは、例えば本文上記に記載した技術に従って、管腔外画像と重ね合わされる。その後、第二の管腔内モダリティ（例えば、ＯＣＴ）によって取得されたデータは、例えば本文上記に記載した技術に従って、管腔外画像と重ね合わされる。その後、管腔外画像と重ね合わされている両方のデータセットによって、２つのデータセットは、互いに重ね合わされる。いくつかの応用では、２つの管腔内データセットは、互いに重ねて、または、併合されて表示される。

いくつかの応用では、管腔内データ取得デバイスの動き（例えば、引き戻し）は、透視検査画像化の下行われるコントラスト剤の連続注入の過程において行われる。例えば、管腔内データ取得デバイスはＯＣＴプローブであってよく、これは、血液は、ＯＣＴ画像化を妨げるため、通常、管腔から血液を取り出すために、画像取得中の管腔の並行フラッシュを必要とする。従って、通常、ＯＣＴプローブでの管腔内画像化の間、コントラスト剤は、継続的に管腔に注入される。上記に記載した通り、通常、管腔の管腔外画像は、管腔の断面の面積を特定するために（例えば、ＱＣＡおよび／または密度測定を管腔外画像に行うことによって）コントラスト剤の存在下で取得される。いくつかの応用では、（ａ）管腔内データポイントのセットの取得を助けるために、また、（ｂ）管腔の断面の面積の特定を助けるために、コントラスト剤の単回注入が使用される。いくつかの応用では、特定された管腔の断面の面積に基づいて、管腔内データポイントは、例えば本文上記に記載した技術を使用して、管腔外画像に重ね合わされる。

概して、本発明の範囲は、本文に記載される技術に従って、少なくとも部分的に、二次元の血管造影画像に画像処理を行うことによって、管腔に沿った複数の位置における、被験者の管腔流れ関連指数の値を非侵襲的に特定することを含み、それらの位置における管腔流れ関連指数を、管腔内データポイントのセット（例えば、管腔内画像、または管腔内機能的データポイント）に重ね合わせすることを含む。通常、管腔内データ取得デバイスが管腔を通って移動している間に、デバイスは、管腔内の複数の位置における管腔の管腔内データポイントのセットを取得する。プロセッサの重ね合わせ機能７７は、例えば、US2012/0004537および／または国際特許出願第PCT/IL2013/050438に記載される技術を用いて、それぞれの管腔内データポイントが、管腔に沿ったそれぞれの位置に対応していることを特定するが、これらの出願の両方が、参照することによって本文に組み込まれる。したがって、重ね合わせ機能は、それぞれの管腔内データポイントが、管腔流れ関連指数のそれぞれの値に対応していることを特定する。通常、前述の重ね合わせに応じて、出力が生成される。例えば、管腔内画像フレームは、管腔内画像が取得された、管腔に沿った位置における管腔流れ関連指数の値のインジケーションと共に表示され得る。

本発明は、本明細書中に特に示し上述したものに限定されないことを当業者は認識するであろう。むしろ、本発明の範囲は、本明細書で上述した種々の特徴の組み合わせおよび部分的組み合わせの両方、ならびに先行技術にはなく、以上の説明を読んだ当業者が想起するであろうそれらの変形および改良を含む。

Claims (167)

1. 被験者の身体の管腔の血管造影画像のセットを取得するように構成された画像化デバイスと、ディスプレイと、共に使用するための装置であって、
   当該装置は、
   少なくとも１つのプロセッサを有し、
   前記プロセッサは、血流速度特定機能を有し、該機能は、画像処理によって前記管腔内の血流速度を特定するように構成されており、その特定は、
   血管造影画像のうち１つにおける管腔に沿って、少なくとも第一および第二の関心領域を定めること、
   血管造影画像のセットに属する少なくともいくつかの追加の血管造影画像において、関心領域を識別すること、
   前記関心領域間の距離を特定すること、
   コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像のうち第一の画像における第一の関心領域に現れ、かつ、コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像のうち第二の画像における第二の関心領域に現れることを特定すること、および
   前記第一の血管造影画像の取得と、前記第二の血管造影画像の取得との間の間隔に基づいて、前記コントラスト剤が前記第一の関心領域から前記第二の関心領域に移動するのにかかった時間を特定すること、
   によって為され、
   前記プロセッサは、幾何学形状インジケーション受け取り機能を有し、該受け取り機能は、前記管腔内の所与の位置における前記管腔の幾可学形状のインジケーションを受け取るように構成されており、
   前記プロセッサは、現在の流れに関連するパラメータ特定機能を有し、該パラメータ特定機能は、前記特定された血流速度および前記位置の近傍の前記管腔の前記幾可学形状に基づいて、前記位置における現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されており、
   前記プロセッサは、流れに関連するパラメータ受け取り機能を有し、該受け取り機能が、前記被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取るように構成されており、
   前記プロセッサは、指数特定機能を有し、該指数特定機能が、前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することによって、前記位置における前記被験者の管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されており、
   前記プロセッサは、出力生成機能を有し、該出力生成機能が、前記管腔流れ関連指数の前記特定された値に応じて前記ディスプレイに出力を生成するように構成されている、
   前記装置。
2. 前記所与の位置が、前記管腔内の狭窄近傍の位置を含み、前記指数特定機能が、前記狭窄近傍の前記管腔流れ関連指数の値を特定することによって、前記位置における前記被験者の前記管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている、請求項１に記載の装置。
3. 前記指数特定機能が、その位置における被験者の冠血流予備量比の値を特定することによって、前記位置における前記被験者の前記管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている、請求項１に記載の装置。
4. 前記指数特定機能が、その位置における前記被験者の瞬時血流予備量比の値を特定することによって、前記位置における被験者の前記管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている、請求項１に記載の装置。
5. 前記血流速度特定機能が、
   前記コントラスト剤の所与の濃度が、前記コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像のうち前記第一の画像における前記第一の関心領域に現れ、かつ、前記コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像のうち前記第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定するように構成されており、その特定が、前記血管造影画像のうち前記第一の画像における前記第一の関心領域に現れ、かつ、前記コントラスト剤の所与の濃度が、前記血管造影画像のうち前記第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定することによってなされるものである、
   請求項１に記載の装置。
6. 前記血流速度特定機能が、
   前記コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像のうち前記第一の画像における、前記第一の関心領域に現れ、かつ、前記コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像のうち前記第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定するように構成されており、その特定が、前記コントラスト剤のボーラスが、前記血管造影画像のうち前記第一の画像における前記第一の関心領域に現れ、かつ、前記コントラスト剤のボーラスが、前記血管造影画像のうち前記第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定することによってなされるものである、請求項１に記載の装置。
7. 前記血流速度特定機能が、
   前記コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像のうち前記第一の画像における前記第一の関心領域に現れ、かつ、前記コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像のうち前記第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定するように構成されており、その特定が、前記コントラスト剤の所与のパターンが、前記血管造影画像のうち前記第一の画像における前記第一の関心領域に現れ、かつ、前記コントラスト剤の所与のパターンが、前記血管造影画像のうち前記第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定することによってなされるものである、請求項１に記載の装置。
8. 前記血流速度特定機能が、血管造影画像のうち１つにおける前記管腔の中心線に沿って、少なくとも第一および第二の関心領域を定めることによって、血管造影画像のうち１つにおける管腔に沿って、少なくとも第一および第二の関心領域を定めるように構成されている、請求項１に記載の装置。
9. 前記少なくとも１つのプロセッサが、画像安定化機能をさらに有し、該画像安定化機能は、前記取得された血管造影画像に基づいて、前記管腔の安定化された画像ストリームを生成するように構成されており、
   前記出力生成機能が、
   前記安定化された画像ストリームを表示するよう前記ディスプレイを駆動することと、 前記位置に対応しかつ前記表示された画像ストリーム内にある位置において、前記位置における前記流れ関連指数の値のインジケーションを生成することと
   によって、前記出力を生成するように構成されている、
   請求項１に記載の装置。
10. 前記出力生成機能が、前記管腔の画像上に、色凡例を用いて前記流れ関連指数の値のインジケーションを表示するよう前記ディスプレイを駆動ことによって、前記出力を生成するように構成されている、請求項１に記載の装置。
11. 前記現在の流れに関連するパラメータ特定機能が、少なくとも、前記特定された血流速度および前記位置における前記管腔の前記幾可学形状に基づいて、機械学習する分類器を用いて、前記位置における前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されている、請求項１に記載の装置。
12. 前記指数特定機能が、機械学習する分類器を用いて、前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することによって、前記現在の流れに関連するパラメータの値と前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定するように構成されている、請求項１に記載の装置。
13. 前記出力生成機能が、前記出力を生成するように構成されており、該生成が、
    第一の閾値を通過する前記管腔流れ関連指数に応じて、前記被験者の治療が推奨されることを示す出力を生成すること、および
    第二の閾値を通過するが前記第一の閾値を通過しない前記管腔流れ関連指数に応じて、前記管腔に挿入されているセンサーを用いて前記管腔流れ関連指数を測定することを推奨する出力を生成すること、
    によって為される、
    請求項１に記載の装置。
14. 前記位置が、狭窄近傍の位置を含み、
    前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記狭窄の上流にある位置における、前記被験者の血圧の値のインジケーションを受け取ることによって、前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取るように構成されており、
    前記現在の流れに関連するパラメータ特定機能が、前記特定された血流速度および前記狭窄近傍の管腔の幾可学形状に基づいて、前記狭窄近傍の現在の血圧の値を特定することによって、前記狭窄近傍の前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成され、
    前記指数特定機能は、前記狭窄近傍の前記現在の血圧を、前記狭窄の上流にある位置における被験者の血圧と比較することによって、前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値と関係を特定するように構成されている、
    請求項１〜１３のいずれか一項に記載の装置。
15. 前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記被験者の大動脈の血圧の値のインジケーションを受け取ることによって、前記狭窄の上流にある位置における前記被験者の前記血圧の値の前記インジケーションを受け取るように構成されている、請求項１４に記載の装置。
16. 前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記被験者の患者病歴に基づいた、前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取ることによって、前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取るように構成されている、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の装置。
17. 前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、少なくとも１つの、以前に取得された前記被験者の管腔の血管造影画像を受け取ることによって、前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取るように構成されており、
    前記流れに関連するパラメータ受け取り機能は、前記以前に取得された血管造影画像の取得時における前記管腔内の流れの値を導出するよう、さらに構成されており、
    前記現在の流れに関連するパラメータ特定機能は、前記特定された血流速度および前記位置における前記管腔の前記幾可学形状に基づいて、前記位置における現在の流れの値を特定することによって、前記狭窄近傍の前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されており、
    前記指数特定機能が、前記位置における前記現在の流れの値と、前記以前に取得された血管造影画像の取得時における、前記管腔内の前記導出された流れの値との関係を特定することによって、前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定するように構成されている、
    請求項１６に記載の装置。
18. 前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記被験者の管腔の、少なくとも１つの以前に取得された血管造影画像を受け取ることによって、前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取るように構成されており、
    前記流れに関連するパラメータ受け取り機能は、前記以前に取得された血管造影画像の取得時における前記管腔内の血流速度の値を導出するよう、さらに構成されており、
    前記現在の流れに関連するパラメータ特定機能が、前記特定された血流速度および前記位置における前記管腔の前記幾可学形状に基づいて、前記位置における現在の血流速度の値を特定することによって、前記狭窄近傍の前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されており、
    前記指数特定機能が、前記位置における前記現在の血流速度の値と、前記以前に取得された血管造影画像の取得時における、前記管腔内の前記導出された血流速度の値との関係を特定することによって、前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定するように構成されている、
    請求項１６に記載の装置。
19. 前記幾何学形状インジケーション受け取り機能が、前記管腔の前記幾可学形状の前記受け取られたインジケーションに基づいて、前記位置における前記管腔の幾可学形状を特定するように構成されている、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の装置。
20. 前記現在の流れに関連するパラメータ特定機能が、前記特定された管腔の幾可学形状と、前記特定された血流速度とに基づいて、機械学習する分類器を用いて、前記位置における前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されている、請求項１９に記載の装置。
21. 前記幾何学形状インジケーション受け取り機能が、
    前記血管造影画像のセットのうち少なくとも１つを受け取ることによって、前記管腔の前記幾可学形状の前記インジケーションを受け取るように構成されており、
    前記血管造影画像のセットのうち前記少なくとも１つに定量血管分析を行うことにより、前記管腔の断面の面積を特定することによって、前記位置における前記管腔の幾可学形状を特定するように構成されている、
    請求項１９に記載の装置。
22. 前記幾何学形状インジケーション受け取り機能が、
    前記血管造影画像のセットのうち少なくとも１つを受け取ることによって、前記管腔の前記幾可学形状の前記インジケーションを受け取るように構成され、
    前記血管造影画像のセットのうち前記少なくとも１つに密度測定を行うことにより、前記管腔の断面の面積を特定することによって、前記位置における管腔の幾可学形状を特定するように構成されている、請求項１９に記載の装置。
23. 前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記管腔内の第二の位置の血管造影画像を受け取ることによって、前記被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取るように構成されており、
    前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記管腔内の前記第二の位置の前記血管造影画像に画像処理を行うことによって、前記管腔内の前記第二の位置における前記管腔の幾可学形状を特定するように構成されている、
    請求項１〜１３のいずれか一項に記載の装置。
24. 前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記管腔内の前記第二の位置の前記血管造影画像に定量血管分析を行うことにより、前記管腔内の前記第二の位置における断面の面積を特定することによって、前記管腔内の前記第二の位置における前記管腔の幾可学形状を特定するように構成されている、請求項２３に記載の装置。
25. 前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記管腔内の前記第二の位置の前記血管造影画像に密度測定を行うことにより、前記管腔内の前記第二の位置における断面の面積を特定することによって、前記管腔内の前記第二の位置における前記管腔の幾可学形状を特定するように構成されている、請求項２３に記載の装置。
26. 前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記管腔内の前記第二の位置における、前記特定された幾可学形状と、前記特定された血流速度とに基づいて、前記管腔内の前記第二の位置における流れの値を特定するように構成されている、請求項２３に記載の装置。
27. 前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記管腔内の前記第二の位置における、前記特定された幾可学形状と、前記特定された血流速度とに基づいて、機械学習する分類器を用いて、前記管腔内の前記第二の位置における前記流れの値を特定するように構成されている、請求項２６に記載の装置。
28. 被験者の身体の管腔の血管造影画像のセットと共に使用するための方法であって、
    当該方法は、
    画像処理によって、前記管腔内の血流速度を特定することを有し、該特定が、
    前記血管造影画像のうち１つにおいて、前記管腔に沿って少なくとも第一および第二の関心領域を定めること、
    前記血管造影画像のセットに属する少なくともいくつかの追加の血管造影画像において、前記関心領域を識別すること、
    前記関心領域間の距離を特定すること、
    コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像のうち第一の画像における前記第一の関心領域に現れ、かつ、前記コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像のうち第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定すること、および
    前記第一の血管造影画像の取得と前記第二の血管造影画像の取得との間の間隔に基づいて、前記コントラスト剤が前記第一の関心領域から前記第二の関心領域に移動するのにかかった時間を特定すること、
    によって為され、
    当該方法は、
    前記管腔内の所与の位置における前記管腔の幾可学形状のインジケーションを受け取ることを有し、
    前記特定された血流速度および前記位置近傍の前記管腔の前記幾可学形状に基づいて、前記位置における現在の流れに関連するパラメータの値を特定することを有し、
    前記被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取ることを有し、
    前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することによって、前記位置における前記被験者の管腔流れ関連指数の値を特定することを有し、
    前記管腔流れ関連指数の前記特定された値に応じて出力を生成することを有する、
    前記方法。
29. 前記所与の位置が、前記管腔内の狭窄近傍の位置を含み、前記管腔流れ関連指数の値を特定することが、前記狭窄近傍の前記管腔流れ関連指数の値を特定することを有する、請求項２８に記載の方法。
30. 前記位置における前記被験者の前記管腔流れ関連指数の値を特定することが、前記位置における前記被験者の冠血流予備量比の値を特定することを有する、請求項２８に記載の方法。
31. 前記位置における前記被験者の前記管腔流れ関連指数の値を特定することが、前記位置における前記被験者の瞬時血流予備量比の値を特定することを有する、請求項２８に記載の方法。
32. 前記コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像の前記第一の画像における前記第一の関心領域に現れること特定すること、および、コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像の前記第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定することが、
    前記コントラスト剤の所与の濃度が、前記血管造影画像の前記第一の画像における前記第一の関心領域に現れること特定すること、および、前記コントラスト剤の所与の濃度が、前記血管造影画像の前記第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定することを有する、
    請求項２８に記載の方法。
33. 前記コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像の前記第一の画像における前記第一の関心領域に現れることを特定すること、および、コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像の前記第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定することが、
    前記コントラスト剤のボーラスが、前記血管造影画像の前記第一の画像における前記第一の関心領域に現れることを特定すること、および、前記コントラスト剤のボーラスが、前記血管造影画像の前記第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定することを有する、
    請求項２８に記載の方法。
34. 前記コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像の前記第一の画像における前記第一の関心領域に現れることを特定すること、および、コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像の前記第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定することが、
    前記コントラスト剤の所与のパターンが、前記血管造影画像の前記第一の画像における前記第一の関心領域に現れることを特定すること、および、前記コントラスト剤の所与のパターンが、前記血管造影画像の前記第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定することを有する、
    請求項２８に記載の方法。
35. 前記血管造影画像の１つにおいて、前記管腔に沿って少なくとも第一および第二の関心領域を定めることが、前記血管造影画像の１つにおいて、前記管腔の中心線に沿って、少なくとも第一および第二の関心領域を定めることを有する、請求項２８に記載の方法。
36. 前記取得された血管造影画像に基づいて、前記管腔の安定化された画像ストリームを生成することをさらに有し、前記出力を生成することが、前記位置に対応し、かつ、前記画像ストリーム内にある位置において、前記位置における前記流れ関連指数の値のインジケーションを生成することを有する、請求項２８に記載の方法。
37. 前記出力を生成することが、色凡例を用いて、前記管腔の画像上に、前記流れ関連指数の値のインジケーションを生成することを有する、請求項２８に記載の方法。
38. 前記管腔へのコントラスト剤の注入によって、前記コントラスト剤が、前記管腔内にあり、当該方法が、前記管腔の複数の管腔内画像を取得することをさらに有し、前記複数の管腔内画像の前記取得が、前記コントラスト剤の注入によって助けられる、請求項２８に記載の方法。
39. 前記位置における前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定することが、少なくとも、前記特定された血流速度および前記位置における前記管腔の前記幾可学形状に基づいて、機械学習する分類器を用いて、前記位置における前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定することを有する、請求項２８に記載の方法。
40. 前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することが、機械学習する分類器を用いて、前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することを有する、請求項２８に記載の方法。
41. 前記出力を生成することが、
    第一の閾値を通過する前記管腔流れ関連指数に応じて、前記被験者の治療が推奨されることを示す出力を生成することを有し、かつ
    第二の閾値を通過するが前記第一の閾値を通過しない前記管腔流れ関連指数に応じて、前記管腔に挿入されているセンサーを用いて前記管腔流れ関連指数を測定することを推奨する出力を生成することを有する、
    請求項２８に記載の方法。
42. 前記位置が、狭窄近傍の位置を含み、
    前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取ることが、前記狭窄の上流にある位置における前記被験者の血圧の値のインジケーションを受け取ることを有し、
    前記狭窄近傍の前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定することが、前記特定された血流速度および前記狭窄近傍の前記管腔の前記幾可学形状に基づいて、前記狭窄近傍の現在の血圧値を特定することを有し、
    前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することが、前記狭窄近傍の前記現在の血圧を、前記狭窄の上流にある前記位置における前記被験者の血圧と比較することを有する、
    請求項２８〜４１のいずれか一項に記載の方法。
43. 前記狭窄の上流にある前記位置における、前記被験者の前記血圧の値の前記インジケーションを受け取ることが、前記被験者の前記大動脈の血圧の値のインジケーションを受け取ることを有する、請求項４２に記載の方法。
44. 前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取ることが、被験者の患者病歴に基づいた、前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取ることを有する、請求項２８〜４１のいずれか一項に記載の方法。
45. 前記被験者の患者病歴に基づいた、前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取ることが、前記被験者の管腔の、少なくとも１つの以前に取得された血管造影画像を受け取ることを有し、
    当該方法が、前記以前に取得された血管造影画像の取得時における、前記管腔内の流れの値を導出することをさらに有し、
    前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定することが、前記特定された血流速度および前記位置における前記管腔の前記幾可学形状に基づいて、前記位置における現在の流れの値を特定することを有し、
    前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することが、前記位置における前記現在の流れの値と、前記以前に取得された血管造影画像の取得時における前記管腔内の前記導出された流れの値との関係を特定することを有する、
    請求項４４に記載の方法。
46. 前記被験者の患者病歴に基づいて、前記被験者の前記流れに関連するパラメータの前記インジケーションを受け取ることが、前記被験者の管腔の、少なくとも１つの以前に取得された血管造影画像を受け取ることを有し、
    当該方法が、前記以前に取得された血管造影画像の取得時における管腔内の血流速度の値を導出することをさらに有し、
    前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定することが、前記特定された血流速度および前記位置における前記管腔の幾可学形状に基づいて、前記位置における現在の血流速度の値を特定することを有し、
    前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することが、前記位置における前記現在の血流速度の値と、前記以前に取得された血管造影画像の取得時における管腔内の導出された血流速度の値との関係を特定することを有する、
    請求項４４に記載の方法。
47. 前記位置における前記管腔の幾可学形状の前記インジケーションを受け取ることが、前記血管造影画像のセットのうち少なくとも１つを受け取ることを有し、当該方法が、前記受け取られた血管造影画像に基づいて、前記位置における前記管腔の幾可学形状を特定することをさらに有する、請求項２８〜４１のいずれか一項に記載の方法。
48. 前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定することが、前記特定された管腔の幾可学形状と、前記特定された血流速度とに基づいて、機械学習する分類器を用いて、前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定することを有する、請求項４７に記載の方法。
49. 前記管腔内の前記位置における前記管腔の前記幾可学形状を特定することが、前記少なくとも１つの受け取られた血管造影画像に定量血管分析を行うことによって、前記管腔の断面の面積を特定することを有する、請求項４７に記載の方法。
50. 前記管腔内の前記位置における前記管腔の前記幾可学形状を特定することが、前記少なくとも１つの受け取られた血管造影画像に密度測定を行うことによって、前記管腔の断面の面積を特定することを有する、請求項４７に記載の方法。
51. 前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取ることが、前記管腔内の第二の位置の少なくとも１つの血管造影画像を受け取ることを有し、当該方法が、前記管腔内の前記第二の位置の前記血管造影画像に画像処理を行うことによって、前記管腔内の前記第二の位置における前記管腔の幾可学形状を特定することをさらに有する、請求項２８〜４１のいずれか一項に記載の方法。
52. 前記管腔内の前記第二の位置における前記幾可学形状を特定することが、前記管腔内の前記第二の位置の前記血管造影画像に定量血管分析を行うことによって、前記管腔内の前記第二の位置における断面の面積を特定することを有する、請求項５１に記載の方法。
53. 前記管腔内の前記第二の位置における前記幾可学形状を特定することが、前記管腔内の前記第二の位置の前記血管造影画像に密度測定を行うことによって、前記管腔内の前記第二の位置における断面の面積を特定することを有する、請求項５１に記載の方法。
54. 前記管腔内の前記第二の位置における前記特定された幾可学形状と、前記特定された血流速度とに基づいて、前記管腔内の前記第二の位置における流れの値を特定することをさらに有する、請求項５１に記載の方法。
55. 前記管腔内の前記第二の位置における前記流れの値を特定することが、前記管腔内の前記第二の位置における、前記特定された幾可学形状と、前記特定された血流速度とに基づいて、機械学習する分類器を用いて、前記管腔内の前記第二の位置における前記流れの値を特定することを有する、請求項５４に記載の方法。
56. 被験者の身体の管腔の血管造影画像のセットを取得するように構成された画像化デバイスと、ディスプレイと、共に使用するための装置であって、該装置は、
    少なくとも１つのプロセッサを有し、
    前記プロセッサ、画像処理機能を有し、該画像処理機能は、前記管腔内の所与の位置における、コントラスト剤の密度の時間的な変化を分析するように構成されており、
    前記プロセッサは、管腔特徴付け機能を有し、該管腔特徴付け機能は、前記分析に応じて、前記位置における前記管腔の特徴を特定するように構成されており、該特徴は、前記位置近傍の狭窄の存在、および前記位置における前記被験者の管腔流れ関連指数の値からなる群から選択されるものであり、
    前記プロセッサは、出力生成機能を有し、該機能が、前記管腔の前記特定された特徴に応じて、前記ディスプレイに出力を生成するように構成されている、
    前記装置。
57. 前記管腔特徴付け機能が、機械学習する分類器を用いて、前記位置における前記管腔の特徴を特定するように構成されている、請求項５６に記載の装置。
58. 前記少なくとも１つのプロセッサが、幾何学形状インジケーション受け取り機能をさらに有し、該受け取り機能が、前記位置における前記管腔の幾可学形状を特定するように構成され、
    前記管腔特徴付け機能が、前記位置における前記血管の前記幾可学形状と、前記位置における前記コントラスト剤の前記密度の前記時間的な変化の前記分析とに応じて、前記位置における前記管腔の特徴を特定することによって、前記位置における前記管腔の特徴を特定するように構成されている、
    請求項５６に記載の装置。
59. 前記管腔特徴付け機能が、前記位置における前記被験者の前記管腔流れ関連指数の値を特定することによって、前記位置における前記管腔の特徴を特定するように構成されている、請求項５６に記載の装置。
60. 前記管腔特徴付け機能が、前記位置近傍の前記狭窄の存在を特定することによって、前記位置における前記管腔の特徴を特定するように構成されている、請求項５６に記載の装置。
61. 前記コントラスト剤が、所与のプロトコルに従って前記被験者の管腔に投与されるコントラスト剤を含み、
    前記管腔特徴付け機能が、前記管腔内の前記所与の位置における前記コントラスト剤の前記密度の前記時間的な変化と、前記所与のプロトコルとに基づいて、前記位置における前記管腔の特徴を特定することによって、前記位置における前記管腔の特徴を特定するように構成されている、
    請求項５６〜６０いずれか一項に記載の装置。
62. 前記管腔特徴付け機能が、機械学習する分類器を用いて、前記位置における前記管腔の特徴を特定するように構成されている、請求項６１に記載の装置。
63. 前記コントラスト剤が、所与の時間−密度プロトコルに従って前記被験者の管腔に投与されるコントラスト剤を含み、
    前記管腔特徴付け機能が、前記管腔内の前記所与の位置における前記コントラスト剤の前記密度の前記時間的な変化を、前記コントラスト剤が前記被験者に投与されたときの前記時間−密度プロトコルと比較することによって、前記位置における前記管腔の特徴を特定するように構成されている、
    請求項６１に記載の装置。
64. 被験者の身体の管腔の血管造影画像のセットと共に使用するための方法であって、
    当該方法は、
    画像処理によって、前記管腔内の所与の位置における、コントラスト剤の密度の時間的な変化を分析することを有し、
    前記分析に応じて、前記位置における前記管腔の特徴を特定することを有し、該特徴は、前記位置近傍の狭窄の存在、および前記位置における前記被験者の管腔流れ関連指数の値からなる群から選択されるものであり、
    それに応じて、出力を生成することを有する、
    前記方法。
65. 前記位置における前記管腔の特徴を特定することが、機械学習する分類器を用いて、前記位置における前記管腔の特徴を特定することを有する、請求項６４に記載の方法。
66. 前記位置における前記血管の幾可学形状を特定することをさらに有し、前記位置における前記管腔の特徴を特定することが、前記位置における前記血管の前記幾可学形状と、前記位置における前記コントラスト剤の前記密度の前記時間的な変化の前記分析とに応じて、前記位置における前記管腔の特徴を特定することを有する、請求項６４に記載の方法。
67. 前記位置における前記管腔の特徴を特定することが、前記位置における前記被験者の前記管腔流れ関連指数の値を特定することを有する、請求項６４に記載の方法。
68. 前記位置における前記管腔の特徴を特定することが、前記位置近傍の前記狭窄の存在を特定することを有する、請求項６４に記載の方法。
69. 前記コントラスト剤が、所与のプロトコルに従って前記被験者の管腔に投与されるコントラスト剤を含み、
    前記位置における前記管腔の特徴を特定することが、前記管腔内の前記所与の位置における前記コントラスト剤の前記密度の前記時間的な変化と、前記所与のプロトコルとに基づいて、前記位置における前記管腔の特徴を特定することを有する、
    請求項６４〜６８のいずれか一項に記載の方法。
70. 前記コントラスト剤が、所与の時間−密度プロトコルに従って前記被験者の管腔に投与されるコントラスト剤を含み、前記位置における前記管腔の特徴を特定することが、前記管腔内の前記所与の位置における前記コントラスト剤の前記密度の前記時間的な変化を、前記コントラスト剤が前記被験者に投与されたときの前記時間−密度プロトコルと比較することを有する、請求項６９に記載の方法。
71. 前記コントラスト剤が、前記管腔に注入されるコントラスト剤を含み、当該方法が、前記管腔の複数の管腔内画像を取得することをさらに有し、前記複数の管腔内画像の前記取得が、前記コントラスト剤の前記注入によって助けられる、請求項６９に記載の方法。
72. 被験者の身体の管腔の二次元の血管造影画像のセットを取得するように構成された画像化デバイスと、ディスプレイと、共に使用するための装置であって、
    当該装置は、
    少なくとも１つのプロセッサを有し、
    前記プロセッサは、血流速度特定機能を有し、該機能は、前記管腔の仮想の三次元モデルを生成することなく、前記二次元の血管造影画像に画像処理を行うことによって、管腔内の血流速度を特定するように構成されており、
    前記プロセッサは、幾何学形状インジケーション受け取り機能を有し、該機能は、前記管腔の仮想の三次元モデルを生成することなく、前記二次元の血管造影画像に画像処理を行うことによって、前記管腔内の所与の位置における前記管腔の幾可学形状を特定するように構成されており、
    前記プロセッサは、現在の流れに関連するパラメータ特定機能を有し、該機能は、前記特定された血流速度および前記位置近傍の前記管腔の前記幾可学形状に基づいて、前記位置における現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されており、
    前記プロセッサは、流れに関連するパラメータ受け取り機能を有し、該機能は、前記被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取るように構成されており、
    前記プロセッサは、指数特定機能を有し、該機能が、前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することによって、前記位置における前記被験者の管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されており、
    前記プロセッサは、出力生成機能を有し、該機能が、前記管腔流れ関連指数の前記特定された値に応じて、前記ディスプレイに出力を生成するように構成されている、
    前記装置。
73. 前記血流速度特定機能が、前記管腔内の血流速度を特定するように構成されており、該特定が、
    前記血管造影画像のうち１つにおいて、前記管腔に沿って、少なくとも第一および第二の関心領域を定めること、
    前記血管造影画像のセットに属する少なくともいくつかの追加の血管造影画像において、前記関心領域を識別すること、
    前記関心領域間の距離を特定すること、
    コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像のうち第一の画像における前記第一の関心領域に現れ、かつ、前記コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像のうち第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定すること、および
    前記第一の血管造影画像の取得と、前記第二の血管造影画像の取得との間の間隔に基づいて、前記コントラスト剤が前記第一の関心領域から前記第二の関心領域に移動するのにかかった時間を特定すること
    によって、為される、請求項７２に記載の装置。
74. 前記所与の位置が、前記管腔内の狭窄近傍の位置を含み、前記指数特定機能が、前記狭窄近傍の前記管腔流れ関連指数の値を特定することによって、前記位置における前記被験者の前記管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている、請求項７２に記載の装置。
75. 前記指数特定機能が、前記位置における前記被験者の冠血流予備量比の値を特定することによって、前記位置における前記被験者の前記管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている、請求項７２に記載の装置。
76. 前記指数特定機能が、前記位置における前記被験者の瞬時血流予備量比の値を特定することによって、前記位置における前記被験者の前記管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている、請求項７２に記載の装置。
77. 前記少なくとも１つのプロセッサが、画像安定化機能をさらに有し、該画像安定化機能は、前記取得された血管造影画像に基づいて、前記管腔の安定化された画像ストリームを生成するように構成され、
    前記出力生成機能が、前記安定化された画像ストリームを表示するよう前記ディスプレイを駆動することと、前記位置に対応し、かつ、前記表示された画像ストリーム内にある位置において、前記位置における前記流れ関連指数の値のインジケーションを生成することとによって、前記出力を生成するように構成されている、
    請求項７２に記載の装置。
78. 前記出力生成機能が、前記管腔の画像上に、色凡例を用いて、前記流れ関連指数の値のインジケーションを表示するよう前記ディスプレイを駆動することによって、前記出力を生成するように構成されている、請求項７２に記載の装置。
79. 前記現在の流れに関連するパラメータ特定機能が、少なくとも、前記特定された血流速度および前記位置における前記管腔の前記幾可学形状に基づいて、機械学習する分類器を用いて、前記位置における前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されている、請求項７２に記載の装置。
80. 前記指数特定機能は、機械学習する分類器を用いて、前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することによって、前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定するように構成されている、請求項７２に記載の装置。
81. 前記出力生成機能が、前記出力を生成するように構成され、該生成が、
    第一の閾値を通過する前記管腔流れ関連指数に応じて、前記被験者の治療が推奨されることを示す出力を生成すること、および
    第二の閾値を通過するが前記第一の閾値を通過しない前記管腔流れ関連指数に応じて、前記管腔に挿入されているセンサーを用いて前記管腔流れ関連指数を測定することを推奨する出力を生成すること、
    によって為される、請求項７２に記載の装置。
82. 前記幾何学形状インジケーション受け取り機能が、前記血管造影画像のセットのうち少なくとも１つに定量血管分析を行うことにより、前記管腔の断面の面積を特定することによって、前記管腔内の前記所与の位置における前記管腔の前記幾可学形状を特定するように構成されている、請求項７２に記載の装置。
83. 前記幾何学形状インジケーション受け取り機能が、前記血管造影画像のセットのうち少なくとも１つに密度測定を行うことによって、前記管腔内の前記所与の位置における前記管腔の前記幾可学形状を特定するように構成されている、請求項７２に記載の装置。
84. 前記位置が、狭窄近傍の位置を含み、
    前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記狭窄の上流にある位置における前記被験者の血圧の値のインジケーションを受け取ることによって、前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取るように構成されており、
    前記現在の流れに関連するパラメータ特定機能が、前記特定された血流速度および前記狭窄近傍の前記管腔の前記幾可学形状に基づいて、前記狭窄近傍の現在の血圧の値を特定することによって、前記狭窄近傍の前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されており、
    前記指数特定機能が、前記狭窄近傍の前記現在の血圧を、前記狭窄の上流にある前記位置における前記被験者の血圧と比較することによって、前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定するように構成されている、
    請求項７２〜８３のいずれか一項に記載の装置。
85. 前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記被験者の大動脈の血圧の値のインジケーションを受け取ることによって、前記狭窄の上流にある前記位置における前記被験者の前記血圧の値の前記インジケーションを受け取るように構成されている、請求項８４に記載の装置。
86. 前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記被験者の患者病歴に基づいた、前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取ることによって、前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取るように構成されている、請求項７２〜８３のいずれか一項に記載の装置。
87. 前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記被験者の管腔の、少なくとも１つの以前に取得された血管造影画像を受け取ることによって、前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取るように構成されており、
    前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記以前に取得された血管造影画像の取得時における前記管腔内の流れの値を導出するよう、さらに構成されており、
    前記現在の流れに関連するパラメータ特定機能が、前記特定された血流速度および前記位置における前記管腔の前記幾可学形状に基づいて、前記位置における前記現在の流れの値を特定することによって、前記狭窄近傍の前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されており、
    前記指数特定機能が、前記位置における前記現在の流れの値と、前記以前に取得された血管造影画像の取得時における、前記管腔内の前記導出された流れの値との関係を特定することによって、前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定するように構成されている、
    請求項８６に記載の装置。
88. 前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記被験者の管腔の、少なくとも１つの以前に取得された血管造影画像を受け取ることによって、前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取るように構成されており、
    前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記以前に取得された血管造影画像の取得時における前記管腔内の血流速度の値を導出するよう、さらに構成されており、
    前記現在の流れに関連するパラメータ特定機能が、前記特定された血流速度および前記位置における前記管腔の前記幾可学形状に基づいて、前記位置における現在の血流速度の値を特定することによって、前記狭窄近傍の前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定するように構成されており、
    前記指数特定機能が、前記位置における前記現在の血流速度の値と、前記以前に取得された血管造影画像の取得時における、前記管腔内の前記導出された血流速度の値との関係を特定することによって、前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定するように構成されている、
    請求項８６に記載の装置。
89. 前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記管腔内の第二の位置の血管造影画像を受け取ることによって、前記被験者の第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取るように構成されており、
    前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記管腔内の前記第二の位置の前記血管造影画像に画像処理を行うことによって、前記管腔内の前記第二の位置における前記管腔の幾可学形状を特定するように構成されている、
    請求項７２〜８３のいずれか一項に記載の装置。
90. 前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記管腔内の前記第二の位置の前記血管造影画像に定量血管分析を行うことにより、前記管腔内の前記第二の位置における断面の面積を特定することによって、前記管腔内の前記第二の位置における前記管腔の幾可学形状を特定するように構成されている、請求項８９に記載の装置。
91. 前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記管腔内の前記第二の位置の前記血管造影画像に密度測定を行うことにより、前記管腔内の前記第二の位置における断面の面積を特定することによって、前記管腔内の前記第二の位置における前記管腔の幾可学形状を特定するように構成されている、請求項８９に記載の装置。
92. 前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記管腔内の前記第二の位置における、前記特定された幾可学形状と、前記特定された血流速度とに基づいて、前記管腔内の前記第二の位置における流れの値を特定するように構成されている、請求項８９に記載の装置。
93. 前記流れに関連するパラメータ受け取り機能が、前記管腔内の前記第二の位置における、前記特定された幾可学形状と、前記特定された血流速度とに基づいて、機械学習する分類器を用いて、前記管腔内の前記第二の位置における前記流れの値を特定するように構成されている、請求項９２に記載の装置。
94. 被験者の身体の管腔の二次元の血管造影画像のセットと共に使用するための方法であって、当該方法は、
    前記管腔の仮想の三次元モデルを生成することなく、かつ、前記二次元の血管造影画像に画像処理を行うことによって、
    前記管腔内の血流速度を特定すること、および
    前記管腔内の所与の位置における前記管腔の幾可学形状を特定すること
    を有し、
    当該方法は、
    前記特定された血流速度および前記位置における前記管腔の前記幾可学形状に基づいて、前記位置における現在の流れに関連するパラメータの値を特定することを有し、
    前記被験者の第二の流れに関連するパラメータの値のインジケーションを受け取ることを有し、
    前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することによって、前記位置における前記被験者の管腔流れ関連指数の値を特定することを有し、
    前記管腔流れ関連指数の前記特定された値に応じて出力を生成することを有する、
    前記方法。
95. 管腔内の血流速度を特定することが、次の事項によって、管腔内の血流速度を特定することを有し、該事項が、
    前記血管造影画像のうち１つにおける前記管腔に沿って、少なくとも第一および第二の関心領域を定めること、
    前記血管造影画像のセットに属する少なくともいくつかの追加の血管造影画像において、前記関心領域を識別すること、
    前記関心領域間の距離を特定すること、
    コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像のうち第一の画像における前記第一の関心領域に現れることを特定し、かつ、前記コントラスト剤の存在が、前記血管造影画像の第二の画像における前記第二の関心領域に現れることを特定すること、および
    前記第一の血管造影画像の取得と、前記第二の血管造影画像の取得との間の間隔に基づいて、前記コントラスト剤が前記第一の関心領域から前記第二の関心領域に移動するのにかかった時間を特定すること、
    である、請求項９４に記載の方法。
96. 前記所与の位置が、前記管腔内の狭窄近傍の位置を含み、前記管腔流れ関連指数の値を特定することが、前記狭窄近傍の前記管腔流れ関連指数の値を特定することを有する、請求項９４に記載の方法。
97. 前記位置における前記被験者の前記管腔流れ関連指数の値を特定することが、前記位置における前記被験者の冠血流予備量比の値を特定することを有する、請求項９４に記載の方法。
98. 前記位置における前記被験者の前記管腔流れ関連指数の値を特定することが、前記位置における前記被験者の瞬時血流予備量比の値を特定することを有する、請求項９４に記載の方法。
99. 前記取得された血管造影画像に基づいて、前記管腔の安定化された画像ストリームを生成することをさらに有し、前記出力を生成することが、前記位置に対応し、かつ、前記画像ストリーム内にある位置において、前記位置における前記流れ関連指数の値のインジケーションを生成することを有する、請求項９４に記載の方法。
100. 前記出力を生成することが、前記管腔の画像上に、色凡例を用いて、前記流れ関連指数の値のインジケーションを生成することを有する、請求項９４に記載の方法。
101. 前記位置における前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定することが、少なくとも、前記特定された血流速度および前記位置における前記管腔の前記幾可学形状に基づいて、機械学習する分類器を用いて、前記位置における前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定することを有する、請求項９４に記載の方法。
102. 前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することが、機械学習する分類器を用いて、前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することを有する、請求項９４に記載の方法。
103. 前記出力を生成することが、
     第一の閾値を通過する前記管腔流れ関連指数に応じて、前記被験者の治療が推奨されることを示す出力を生成することを有し、かつ、
     第二の閾値を通過するが前記第一の閾値を通過しない前記管腔流れ関連指数に応じて、前記管腔に挿入されているセンサーを用いて前記管腔流れ関連指数を測定することを推奨する出力を生成することを有する、
     請求項９４に記載の方法。
104. 前記位置における前記管腔の前記幾可学形状を特定することが、前記血管造影画像のセットのうち少なくとも１つに定量血管分析を行うことによって、前記管腔の断面の面積を特定することを有する、請求項９４に記載の方法。
105. 前記位置における前記管腔の前記幾可学形状を特定することが、前記血管造影画像のセットのうち少なくとも１つに密度測定を行うことによって、前記管腔の断面の面積を特定することを有する、請求項９４に記載の方法。
106. 前記位置が、狭窄近傍の位置を含み、
     前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取ることが、前記狭窄の上流にある位置における前記被験者の血圧の値のインジケーションを受け取ることを有し、
     前記狭窄近傍の前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定することが、前記特定された血流速度および前記狭窄近傍の前記管腔の前記特定された幾可学形状に基づいて、前記狭窄近傍の現在の血圧値を特定することを有し、
     前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することが、前記狭窄近傍の前記現在の血圧の値を、前記狭窄の上流にある位置における前記被験者の血圧の値と比較することを有する、
     請求項９４〜１０５のいずれか一項に記載の方法。
107. 前記狭窄の上流にある位置における前記被験者の前記血圧の値の前記インジケーションを受け取ることが、前記被験者の大動脈の血圧の値のインジケーションを受け取ることを有する、請求項１０６に記載の方法。
108. 前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取ることが、前記被験者の患者病歴に基づいた、前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取ることを有する、請求項９４〜１０５のいずれか一項に記載の方法。
109. 前記被験者の患者病歴に基づいた、前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取ることが、前記被験者の管腔の、少なくとも１つの以前に取得された血管造影画像を受け取ることを有し、
     当該方法が、前記以前に取得された血管造影画像の取得時における前記管腔内の流れの値を導出することをさらに有し、
     前記現在の流れに関連するパラメータの値を特定することが、前記特定された血流速度および前記位置における前記管腔の前記幾可学形状に基づいて、前記位置における現在の流れの値を特定することを有し、
     前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することが、前記位置における前記現在の流れの値と、前記以前に取得された血管造影画像の取得時における、前記管腔内の前記導出された流れの値との関係を特定することを有する、
     請求項１０８に記載の方法。
110. 前記被験者の患者病歴に基づいた、前記被験者の前記流れに関連するパラメータの前記インジケーションを受け取ることが、前記被験者の管腔の、少なくとも１つの以前に取得された血管造影画像を受け取ることを有し、
     当該方法が、前記以前に取得された血管造影画像の取得時における前記管腔内の血流速度の値を導出することをさらに有し、
     前記現在の流れに関連するパラメータを特定することが、前記特定された血流速度および前記位置における前記管腔の前記幾可学形状に基づいて、前記位置における現在の血流速度の値を特定することを有し、
     前記現在の流れに関連するパラメータの値と、前記第二の流れに関連するパラメータの値との関係を特定することが、前記位置における前記現在の血流速度の値と、前記以前に取得された血管造影画像の取得時における、前記管腔内の前記導出された血流速度の値との関係を特定することを有する、
     請求項１０８に記載の方法。
111. 前記被験者の前記第二の流れに関連するパラメータの値の前記インジケーションを受け取ることが、前記管腔内の第二の位置の少なくとも１つの血管造影画像を受け取ることを有し、当該方法が、前記管腔内の前記第二の位置の前記血管造影画像に画像処理を行うことによって、前記管腔内の前記第二の位置における前記管腔の幾可学形状を特定することをさらに有する、請求項９４〜１０５のいずれか一項に記載の方法。
112. 前記管腔内の前記第二の位置における前記幾可学形状を特定することが、前記管腔内の前記第二の位置の前記血管造影画像に定量血管分析を行うことによって、前記管腔内の前記第二の位置における断面の面積を特定することを有する、請求項１１１に記載の方法。
113. 前記管腔内の前記第二の位置における前記幾可学形状を特定することが、前記管腔内の前記第二の位置の前記血管造影画像に密度測定を行うことによって、前記管腔内の前記第二の位置における断面の面積を特定することを有する、請求項１１１に記載の方法。
114. 前記管腔内の前記第二の位置における前記特定された幾可学形状と、前記特定された血流速度とに基づいて、前記管腔内の前記第二の位置における流れの値を特定することをさらに有する、請求項１１１に記載の方法。
115. 前記管腔内の前記第二の位置における、前記流れの値を特定することが、前記管腔内の前記第二の位置における前記特定された幾可学形状と、前記特定された血流速度とに基づいて、機械学習する分類器を用いて、前記管腔内の前記第二の位置における前記流れの値を特定することを有する、請求項１１４に記載の方法。
116. 被験者の管腔と共に使用するための装置であって、
     当該装置は、
     圧力センサーを有し、該圧力センサーは、前記管腔の圧力を測定するように構成されており、
     血流速度センサーを有し、該血流速度センサーは、前記管腔内の血流速度を測定するように構成されており、
     少なくとも１つのプロセッサを有し、
     前記プロセッサは、管腔寸法導出機能を有し、該機能が、前記測定された圧力および血流速度から、前記管腔の寸法を導出するように構成されており、
     前記プロセッサは、出力生成機能を有し、該出力生成機能は、前記導出された寸法に応じて、出力を生成するように構成されている、
     前記装置。
117. 前記管腔に挿入されるように構成されたツールをさらに有し、前記圧力センサーおよび前記血流速度センサーが、両方とも、前記ツールに連結されている、請求項１１６に記載の装置。
118. 前記管腔寸法導出機能が、前記管腔の一部分の長さを導出することによって、前記管腔の前記寸法を導出するように構成されている、請求項１１６に記載の装置。
119. 前記管腔寸法導出機能が、前記管腔の断面の面積を導出することによって、前記管腔の前記寸法を導出するように構成されている、請求項１１６に記載の装置。
120. 前記管腔寸法導出機能が、前記管腔の閉塞率を導出することによって、前記管腔の前記寸法を導出するように構成されている、請求項１１６に記載の装置。
121. 前記管腔寸法導出機能が、前記管腔の直径を導出することによって、前記管腔の前記寸法を導出するように構成されている、請求項１１６〜１２０のいずれか一項に記載の装置。
122. 前記管腔寸法導出機能が、前記管腔の最小管腔直径を導出することによって、前記管腔の前記直径を導出するように構成されている、請求項１２１に記載の装置。
123. 被験者の管腔と共に使用するための方法であって、当該方法は、
     前記管腔の圧力を測定することを有し、
     前記管腔内の血流速度を測定することを有し、
     前記測定された圧力および血流速度から、前記管腔の寸法を導出することを有し、
     それに応じて、出力を生成することを有する、
     前記方法。
124. 前記管腔の圧力を測定することが、圧力センサーを用いて前記管腔の圧力を測定することを有し、該圧力センサーは、医療機器に連結されていると同時に、前記医療機器は前記管腔内にあり、
     血流速度を測定することが、血流速度センサーを用いて血流速度を測定することを有し、該血流速度センサーは前記医療機器に連結されていると同時に、前記医療機器は前記管腔内にある、
     請求項１２３に記載の方法。
125. 前記管腔のTHE 寸法を導出することが、前記管腔の一部分の長さを導出することを有する、請求項１２３に記載の方法。
126. 前記管腔の前記寸法を導出することが、前記管腔の断面の面積を導出することを有する、請求項１２３に記載の方法。
127. 前記管腔の前記寸法を導出することが、前記管腔の閉塞率を導出することを有する、請求項１２３に記載の方法。
128. 前記管腔の前記寸法を導出することが、前記管腔の直径を導出することを有する、請求項１２３〜１２７のいずれか一項に記載の方法。
129. 前記管腔の前記直径を導出することが、前記管腔の最小管腔直径を導出することを有する、請求項１２８に記載の方法。
130. 装置であって、当該装置は、（ａ）被験者の身体の管腔を通って移動するように構成され、かつ、該管腔を通って移動している間に、該管腔内の複数の位置における、該管腔の少なくとも第一の管腔内データポイントのセットを取得するように構成された管腔内データ取得デバイスと、（ｂ）前記管腔の管腔外画像を取得するように構成された管腔外画像化デバイスと、（ｃ）ディスプレイと、共に使用するための装置であって、
     当該装置は、
     少なくとも１つのプロセッサを有し、
     前記プロセッサは、管腔内幾何学形状導出機能を有し、該機能は、前記管腔内データポイントの少なくともいくつかのために、前記管腔内データポイントから、前記管腔内データポイントが取得された前記管腔内の位置における前記管腔の幾何学形状パラメータの値を導出するように構成されており、
     前記プロセッサは、管腔外幾何学形状導出機能を有し、該機能は、前記管腔の前記少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって、前記管腔に沿った複数の位置における、前記管腔の前記幾何学的形状パラメータの値を導出するように構成されており、
     前記プロセッサは、重ね合わせ機能を有し、該機能は、前記管腔内データポイントに対応している前記幾何学形状パラメータの値を、前記少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって導出された前記幾何学形状パラメータの値と関連付けることによって、前記管腔内データポイントの少なくともいくつかを、前記管腔外画像内の前記管腔に沿った位置に重ね合わせるように構成されており、
     前記プロセッサが、出力生成機能を有し、該機能は、前記重ね合わせに基づいて、前記ディスプレイに出力を生成するように構成されている、
     前記装置。
131. 前記出力生成機能が、所与の管腔内データポイントが前記管腔に沿った所与の位置に対応していることを示す出力を生成することによって、前記出力を生成するように構成されている、請求項１３０に記載の装置。
132. 前記管腔内幾何学形状導出機能が、前記管腔の断面の面積、および前記管腔の直径からなる群から選択される前記管腔の幾何学形状パラメータの値を導出することによって、前記管腔の前記幾何学形状パラメータの値を導出するように構成されており、
     前記管腔外幾何学形状導出機能が、前記選択された幾何学形状パラメータの値を導出することによって、前記管腔の前記幾何学的形状パラメータの値を導出するように構成されている、
     請求項１３０に記載の装置。
133. 前記管腔内データポイントのセットが、血流速度データポイントのセットを含み、該血流速度データポイントのセットが、前記管腔内データポイントのセットに属するそれぞれの管腔内データポイントが取得された位置における前記管腔内の血流速度を示し、
     前記管腔内幾何学形状導出機能が、前記血流速度データポイントの少なくともいくつかから、前記血流速度データポイントが取得された前記管腔内の位置における前記管腔の幾何学形状パラメータの値を導出するように構成されている、
     請求項１３０に記載の装置。
134. 前記管腔内データポイントのセットが、血圧データポイントのセットを含み、該血圧データポイントのセットが、前記管腔内データポイントのセットに属するそれぞれの管腔内データポイントが取得された位置における前記管腔内の血圧を示し、
     前記管腔内幾何学形状導出機能が、前記血圧データポイントの少なくともいくつかから、前記血圧データポイントが取得された前記管腔内の位置における前記管腔の幾何学形状パラメータの値を導出するように構成されている、
     請求項１３０に記載の装置。
135. 前記管腔内データポイントのセットが、流れデータポイントのセットを含み、該流れデータポイントのセットが、前記管腔内データポイントのセットに属するそれぞれの管腔内データポイントが取得された位置における前記管腔内の流れを示し、
     前記管腔内幾何学形状導出機能が、前記流れデータポイントの少なくともいくつかから、前記流れデータポイントが取得された前記管腔内の位置における前記管腔の幾何学形状パラメータの値を導出するように構成されている、
     請求項１３０に記載の装置。
136. 前記管腔内データポイントのセットが、管腔内画像のセットを含み、前記管腔内幾何学形状導出機能が、前記管腔内の前記位置における前記管腔の前記幾何学形状パラメータの値を導出するように構成されており、前記位置において、管腔内データポイントが、前記管腔内の前記位置における前記管腔の前記幾何学形状パラメータの値を導出することによって得られており、前記位置において、管腔内画像が、前記管腔内画像に画像処理を行うことによって得られている、請求項１３０に記載の装置。
137. 前記管腔内データ取得デバイスが、管腔内データ取得デバイスを含み、該管腔内データ取得デバイスが、前記管腔を通って移動している間に、前記管腔内の複数の位置における前記管腔の第二の管腔内データポイントのセットを取得するよう、さらに構成されており、
     前記重ね合わせ機能が、前記第一の管腔内データポイントのセットと、前記管腔外画像内の前記管腔に沿った位置との前記重ね合わせに基づいて、前記第二の管腔内データポイントのセットを、前記管腔外画像内の前記管腔に沿った位置に重ね合わせるように構成されており、
     前記出力生成機能が、前記第二の管腔内データポイントのセットに属する所与の管腔内データポイントが、前記管腔に沿った所与の位置に対応していることを示す出力を生成することによって、前記出力を生成するように構成されている、
     請求項１３０〜１３２のいずれか一項に記載の装置。
138. 前記第一の管腔内データポイントのセットが、血流速度データポイントのセットを含み、該血流速度データポイントのセットが、前記管腔内データポイントのセットに属するそれぞれの管腔内データポイントが取得された位置における前記管腔内の血流速度を示し、
     前記管腔内幾何学形状導出機能が、前記血流速度データポイントの少なくともいくつかから、前記血流速度データポイントが取得された前記管腔内の位置における前記管腔の幾何学形状パラメータの値を導出するように構成されており、
     前記第二の管腔内データポイントのセットが、管腔内画像のセットを含み、
     前記出力生成機能が、所与の管腔内画像が、前記管腔に沿った所与の位置に対応していることを示す出力を生成することによって、前記出力を生成するように構成されている、
     請求項１３７に記載の装置。
139. 前記第一の管腔内データポイントのセットが、血流速度データポイントのセットを含み、該血流速度データポイントのセットが、前記管腔内データポイントのセットに属するそれぞれの管腔内データポイントが取得された位置における前記管腔内の血流速度を示し、
     前記管腔内幾何学形状導出機能が、前記血流速度データポイントの少なくともいくつかから、前記血流速度データポイントが取得された前記管腔内の位置における前記管腔の幾何学形状パラメータの値を導出するように構成されており、
     前記第二の管腔内データポイントのセットが、管腔内機能的データポイントのセットを含み、
     前記出力生成機能が、所与の管腔内機能的データポイントが前記管腔に沿った所与の位置に対応していることを示す出力を生成することによって、前記出力を生成するように構成されている、
     請求項１３７に記載の装置。
140. 前記重ね合わせ機能が、前記管腔内データポイントの少なくともいくつかを、前記管腔外画像内の前記管腔に沿った位置に重ね合わせるように構成されており、
     該重ね合わせが、前記管腔内データポイントに対応している前記幾何学形状パラメータの値のシーケンスを、前記少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって導出された前記幾何学形状パラメータの値のシーケンスと関連付けることによって行われる、
     請求項１３０〜１３６のいずれか一項に記載の装置。
141. 前記重ね合わせ機能が、前記管腔内データポイントの少なくともいくつかを、前記管腔外画像内の前記管腔に沿った位置に重ね合わせるように構成されており、
     該重ね合わせが、前記管腔内データポイントに対応している前記幾何学形状パラメータの値の前記シーケンスのばらつきを、前記少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって導出された前記幾何学形状パラメータの値の前記シーケンスのばらつきと関連付けることによって行われる、
     請求項１４０に記載の装置。
142. 前記重ね合わせ機能が、前記管腔内データポイントの少なくともいくつかを、前記管腔外画像内の前記管腔に沿った位置に重ね合わせるように構成されており、
     該重ね合わせが、前記管腔内データポイントに対応している前記幾何学形状パラメータの値の前記シーケンスの数学的導関数を、前記少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって導出された前記幾何学形状パラメータの値の前記シーケンスの数学的導関数と関連付けることによって行われる、
     請求項１４１に記載の装置。
143. 管腔内データ取得デバイスと共に使用するための方法であって、該管腔内データ取得デバイスは、被験者の身体の管腔を通って移動するように構成されており、
     当該方法は、
     前記管腔内データ取得デバイスが前記管腔を通って移動している間に、前記管腔内データ取得デバイスを用いて、前記管腔内の複数の位置における前記管腔の少なくとも第一の管腔内データポイントのセットを取得することを有し、
     前記管腔内データポイントの少なくともいくつかのために、前記管腔内データポイントから、前記管腔内データポイントが取得された前記管腔内の位置における前記管腔の幾何学形状パラメータの値を導出することを有し、
     前記管腔の少なくとも１つの管腔外画像を取得することを有し、
     前記管腔の前記少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって、前記管腔に沿った複数の位置における、前記管腔の前記幾何学的形状パラメータの値を導出することを有し、
     前記管腔内データポイントに対応している前記幾何学形状パラメータの値を、前記少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって導出された前記幾何学形状パラメータの値と関連付けることによって、前記管腔内データポイントの少なくともいくつかを、前記管腔外画像内の前記管腔に沿った位置に重ね合わせることを有し、
     それに応じて、出力を生成することを有する、
     前記方法。
144. 前記出力を生成することが、前記重ね合わせに応じて、所与の管腔内データポイントが前記管腔に沿った所与の位置に対応していることを示す出力を生成することを有する、請求項１４３に記載の方法。
145. 前記管腔内データポイントから前記管腔の前記幾何学形状パラメータを導出することが、前記管腔内データポイントから、前記管腔の断面の面積、および前記管腔の直径からなる群から選択される、前記管腔の幾何学形状パラメータを導出することを有し、
     前記管腔の前記少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって、前記管腔の前記幾何学的形状パラメータの値を導出することが、
     前記管腔の、前記少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって、前記管腔の前記選択された幾何学形状パラメータの値を導出することを有する、
     請求項１４３に記載の方法。
146. 前記管腔内データポイントのセットを取得することが、前記管腔内データポイントのセットに属するそれぞれの管腔内データポイントが取得された位置における前記管腔内の血流速度を示す血流速度データポイントのセットを取得することを有する、請求項１４３に記載の方法。
147. 前記管腔内データポイントのセットを取得することが、血圧データポイントのセットを取得することを有し、該血圧データポイントが、前記管腔内データポイントのセットに属するそれぞれの管腔内データポイントが取得された位置における前記管腔内の血圧を示す、請求項１４３に記載の方法。
148. 前記管腔内データポイントのセットを取得することが、流れデータポイントのセットを取得することを有し、該流れデータポイントのセットが、前記管腔内データポイントのセットに属するそれぞれの管腔内データポイントが取得された位置における前記管腔内の流れを示す、請求項１４３に記載の方法。
149. 前記管腔内データポイントのセットを取得することが、管腔内画像のセットを取得することを有し、管腔内データポイントが得られた前記管腔内の前記位置における前記管腔の前記幾何学形状パラメータの値を導出することが、管腔内画像が前記管腔内画像に画像処理を行うことによって得られた、前記管腔内の前記位置における前記管腔の前記幾何学形状パラメータの値を導出することを有する、請求項１４３に記載の方法。
150. 前記管腔内データ取得デバイスが前記管腔を通って移動している間に、前記管腔内データ取得デバイスを用いて、前記管腔内の複数の位置における、前記管腔の第二の管腔内データポイントのセットを取得することをさらに有し、
     前記第一の管腔内データポイントのセットと、前記管腔外画像内の前記管腔に沿った位置との前記重ね合わせに基づいて、前記第二の管腔内データポイントのセットを、前記管腔外画像内の前記管腔に沿った位置に重ね合わせすることをさらに有し、
     前記出力を生成することが、前記第二の管腔内データポイントのセットに属する所与の管腔内データポイントが、前記管腔に沿った所与の位置に対応していることを示す出力を生成することをさらに有する、
     請求項１４３〜１４５のいずれか一項に記載の方法。
151. 前記第一の管腔内データポイントのセットを取得することが、血圧データポイントのセットを取得することを有し、該血圧データポイントのセットが、前記管腔内データポイントのセットに属するそれぞれの管腔内データポイントが取得された位置における前記管腔内の血圧を示し、
     前記第二の管腔内データポイントのセットを取得することが、管腔内画像のセットを取得することを有する、
     請求項１５０に記載の方法。
152. 前記第一の管腔内データポイントのセットを取得することが、血圧データポイントのセットを取得することを有し、該血圧データポイントのセットが、前記管腔内データポイントのセットに属するそれぞれの管腔内データポイントが取得された位置における前記管腔内の血圧を示し、
     前記第二の管腔内データポイントのセットを取得することが、管腔内機能的データポイントのセットを取得することを有する。
     請求項１５０に記載の方法。
153. 前記管腔内データポイントの少なくともいくつかを、前記管腔外画像内の前記管腔に沿った位置に重ね合わせすることが、前記管腔内データポイントに対応している前記幾何学形状パラメータの値のシーケンスを、前記少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって導出された前記幾何学形状パラメータの値のシーケンスと関連付けることを有する、請求項１４３〜１４９のいずれか一項に記載の方法。
154. 前記管腔内データポイントの少なくともいくつかを、前記管腔外画像内の前記管腔に沿った位置に重ね合わせすることが、前記管腔内データポイントに対応している前記幾何学形状パラメータの値のシーケンスのばらつきを、前記少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって導出された前記幾何学形状パラメータの値のシーケンスのばらつきと関連付けることを有する、請求項１５３に記載の方法。
155. 前記管腔内データポイントの少なくともいくつかを、前記管腔外画像内の前記管腔に沿った位置に重ね合わせすることが、前記管腔内データポイントに対応している前記幾何学形状パラメータの値の前記シーケンスの数学的導関数を、前記少なくとも１つの管腔外画像に画像処理を行うことによって導出された前記幾何学形状パラメータの値のシーケンスの数学的導関数と関連付けることを有する、請求項１５４に記載の方法。
156. 装置であって、当該装置は、（ａ）被験者の身体の管腔を通って移動するように構成され、かつ、該管腔を通って移動している間に、前記管腔内の複数の位置における前記管腔の少なくとも第一の管腔内データポイントのセットを取得するように構成された管腔内データ取得デバイスと、（ｂ）前記管腔の少なくとも１つの二次元の血管造影画像を取得するように構成された管腔外画像化デバイスと、（ｃ）ディスプレイと、共に使用するための装置であって、
     当該装置は、
     少なくとも１つのプロセッサを有し、
     前記プロセッサは、指数特定機能を有し、該機能は、少なくとも部分的に、前記二次元の血管造影画像に画像処理を行うことによって、前記管腔に沿った複数の位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を非侵襲的に特定するように構成され、
     前記プロセッサは、重ね合わせ機能を含み、該機能は、
     それぞれの管腔内データポイントが、前記管腔に沿ったそれぞれの位置に対応していることを特定するように構成されており、
     それに応じて、それぞれの管腔内データポイントが、前記管腔流れ関連指数のそれぞれの値に対応していることを特定するように構成されており、
     前記プロセッサは、出力生成機能を含み、該機能が、それぞれの管腔内データポイントが前記管腔流れ関連指数のそれぞれの値に対応していることを特定することに基づいて、前記ディスプレイに出力を生成するように構成されている、
     前記装置。
157. 前記指数特定機能が、前記管腔に沿った前記複数の位置における前記被験者の冠血流予備量比の値を特定することによって、前記管腔に沿った前記複数の位置における前記被験者の前記管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている、請求項１５６に記載の装置。
158. 前記指数特定機能が、前記管腔に沿った前記複数の位置における前記被験者の瞬時血流予備量比の値を特定することによって、前記管腔に沿った前記複数の位置における前記被験者の前記管腔流れ関連指数の値を特定するように構成されている、請求項１５６に記載の装置。
159. 前記出力生成機能が、所与の管腔内データポイントが前記管腔流れ関連指数の所与の値に対応していることを示す出力を生成することによって、出力を生成するように構成されている、請求項１５６〜１５８のいずれか一項に記載の装置。
160. 前記管腔内データポイントのセットが、管腔内画像のセットを含み、前記出力生成機能が、所与の管腔内画像が前記管腔流れ関連指数の所与の値に対応していることを示す出力を生成することによって、前記出力を生成するように構成されている、請求項１５９に記載の装置。
161. 前記管腔内データポイントのセットが、管腔内機能的データポイントのセットを含み、前記出力生成機能が、所与の管腔内機能的データポイントが前記管腔流れ関連指数の所与の値に対応していることを示す出力を生成することによって、前記出力を生成するように構成されている、請求項１５９に記載の装置。
162. 被験者の身体の管腔を通って移動するように構成された管腔内データ取得デバイスと、前記管腔の少なくとも１つの二次元の血管造影画像と、共に使用するための方法であって、
     当該方法は、
     少なくとも部分的に、前記少なくとも１つの二次元の血管造影画像に画像処理を行うことによって、前記管腔に沿った複数の位置における被験者の管腔流れ関連指数の値を非侵襲的に特定することを有し、
     前記管腔内データ取得デバイスが前記管腔を通って移動している間に、前記管腔内データ取得デバイスを用いて、前記管腔内の複数の位置における前記管腔の管腔内データポイントのセットを取得することを有し、
     それぞれの管腔内データポイントが前記管腔に沿ったそれぞれの位置に対応していることを特定することを有し、
     それに応じて、それぞれの管腔内データポイントが前記管腔流れ関連指数のそれぞれの値に対応していることを特定することを有し、
     それに応じて、出力を生成することを有する、
     前記方法。
163. 前記管腔に沿った前記複数の位置における前記被験者の管腔流れ関連指数の値を特定することが、前記管腔に沿った複数の位置における前記被験者の冠血流予備量比の値を特定することを有する、請求項１６２に記載の方法。
164. 前記管腔に沿った前記複数の位置における前記被験者の管腔流れ関連指数を特定することが、前記管腔に沿った複数の位置における前記被験者の瞬時血流予備量比の値を特定することを有する、請求項１６２に記載の方法。
165. 前記出力を生成することが、所与の管腔内データポイントが前記管腔流れ関連指数の所与の値に対応していることを示す出力を生成することを有する、請求項１６２〜１６４のいずれか一項に記載の方法。
166. 前記管腔の前記管腔内データポイントのセットを取得することが、管腔内画像のセットを取得することを有し、前記出力を生成することが、所与の管腔内画像が前記管腔流れ関連指数の所与の値に対応していることを示す出力を生成することを有する、請求項１６５に記載の方法。
167. 前記管腔の管腔内データポイントのセットを取得することが、管腔機能的データポイントノセットを取得することを有し、前記出力を生成することが、所与の管腔内機能的データポイントが前記管腔流れ関連指数の所与の値に対応していることを示す出力を生成することを有する、請求項１６５に記載の方法。