JP6864298B2 - リスクのある心臓組織の可視化のための方法およびシステム - Google Patents

Description

（関連出願の相互参照）
本願は、２０１６年９月２１日に出願された米国仮出願第６２／３９７，８９５号に対する優先権およびその利益を主張するものであり、該米国仮出願は、その全体が参照により本明細書中に援用される。

本開示は、概して、臨床研究からの医療および診断情報を可視化するための方法およびシステムに関する。より具体的には、本開示は、冠動脈閉塞および冠動脈疾患のリスクのある心筋の局所化および重症度を可視化するための方法に関する。

血管疾患は、多くの場合、脈管のアテローム硬化性閉塞に起因して低減された血流によって露見される。例えば、血液を心筋に供給する冠動脈の閉塞は、心臓病の主な原因である。カテーテルを用いたバイパス外科手術およびステント設置等の動脈阻害を緩和するための侵襲性手技は、閉塞特性および閉塞された動脈を通る血流の推定に依拠する。これらの推定は、閉塞サイズおよび／または血流の測定に基づく。残念ながら、閉塞サイズおよび血流測定の現在の方法は、冠動脈血管造影等の侵襲性手技を要求し、これは、心臓カテーテル留置を要求する。本手技は、長くて細い可撓性カテーテルが、腕、鼠径部（上側大腿部）、または頸部内の血管の中に設置されることを伴う。カテーテルは、次いで、心臓へと挿通される。カテーテルを通して、医師は、シネ血管造影または蛍光透視法を用いて、脈管の内径の視覚的評価を実施し、および／またはワイヤの先端上の小型センサ（一般に、変換器）を使用して、圧力、温度、および流量等のパラメータを測定し、病変の重症度および冠血流予備量比（ＦＦＲ）を決定することができる。心臓におけるこれらの低侵襲性診断試験は、脳卒中、心臓発作、カテーテル留置された動脈／心臓への傷害、不整心律動、腎臓損傷、感染症、およびＸ線からの放射暴露のリスクを呈する。これらの手技は、時間がかかり、結果の解釈に専門知識を要求し、高価である。

狭窄幾何学形状もまた、バルーン血管形成術、ステント留置、または薬物送達手技が、続いて、実施されるとき、療法位相において重要である。例えば、精密なステント設置は、再狭窄のリスクを低減させるために重要である。したがって、阻害緩和方法のうちのいずれかを使用すべきかどうか、および使用されるべき方法のうちのいずれかについての決定は、多くの場合、部分的情報に基づき、冠動脈側枝形成を考慮しない。虚血性応力は、多くの場合、冠動脈小脈管内の側枝循環の増加を誘発し、これは、時には、遠位脈管阻害を補償するであろう。さらに、治療成功の評価もまた、閉塞開放およびステント位置の両方が評価される必要がある場合、問題となる。今日、主に使用されている、１つの種類の方法は、重症度、血流の阻害、または病変または複数の病変を見出し、決定するために、時間のかかる手技を要求する。現代の技法は、心臓勾配位相空間変化を評価し、その変化と、心臓コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、心筋潅流撮像、および心臓血管造影を相関させる。表面心臓勾配は、記録される心室の電気生理学に関する詳細な情報を含有する。表面心臓勾配は、融合細胞内のあらゆる心臓細胞からの個々の作用電位の総和を表すため、理論上、組織化された細胞活動電位の測定から決定され得る、任意の情報が、表面内の「大域」レベルにおいて利用可能であるはずである。さらに、伝導性質に及ぼす心筋組織構造体の影響に関する情報は、表面心臓勾配に固有であるが、課題は、雑音汚染を除外しながら、これらの長い準周期性心臓勾配信号からの関連情報の判別である。なおもさらに、高リスク患者の識別を向上させるために利用可能な非侵襲性ツール、したがって、非侵襲性様式における試験的予防措置が、明らかに欠如している。

例示される方法およびシステムは、（例えば、位相空間断層撮影分析を介した）非侵襲性手技において心臓の測定値から導出されるデータの提示を促進する。特に、例示される方法およびシステムは、グラフィカルユーザインターフェースまたは「ＧＵＩ」（例えば、医師、研究者、患者等によって使用される医療提供者プロバイダポータルと関連付けられる）において、および／または心臓病理および疾患、特に、冠動脈疾患の診断のためのレポートにおいて、そのような測定値の提示を促進する。提示は、単一の双方向インターフェースおよび／またはレポート内に同時に提示される、３次元可視化と、２次元可視化とを含む、統一された直感的な可視化を促進する。

特に、本システムは、位相空間コンピュータ断層撮影モデルとして結果を表示し、機械学習分析を使用して信号を分析し、主冠動脈内の有意な冠動脈疾患（ＣＡＤ）の存在の予測因子について報告する。心臓の具体的な局所的領域の付加的予測因子が、同様に、評価されてもよい。有意なＣＡＤの結果は、例えば、虚血に起因して、関連付けられる心筋に悪影響を及ぼす、不十分な灌流である。本例示される方法は、心筋の構造上の特徴を特定および撮像し、心臓および心臓血管機能の異常を特性評価することによって、従来の血管造影検査と比較して、虚血性心臓疾患の存在を査定するための、改良され、洗練された、効率的なプロセスを表す。

位相空間コンピュータ断層撮影画像は、心臓の健康についての状況情報を提供する。位相空間断層撮影画像の色および形状は、心臓の電気的および機械的ステータスを合成および表示する。生理学的信号の分析は、有意な冠動脈疾患の存在および場所を予測する。成果は、基礎疾患と関連付けられる罹患心筋の面積の表示とともに報告される。これらの可視化は、ＣＡＤステータスの機械学習予測とともに、医療提供者ポータルの中で提示される。

ある側面では、コンピュータ実装方法が、表示（例えば、グラフィカルユーザインターフェースおよび／またはレポート）をフォーマットし、（例えば、少なくとも部分的に、データと関連付けられる患者の治療を指示するために使用されるように）リスクのある心筋および／または閉塞されている冠動脈を識別する、（例えば、位相空間断層撮影分析から生成される）データの可視化と重ね合わせられる心筋組織の概要情報および可視化を提示するために、開示される。本方法は、プロセッサによって、（例えば、クライアントと関連付けられる固定式またはモバイルコンピューティングデバイス上に表示される）（例えば、いずれかが２つ以上の表示可能パネルを備える）グラフィカルユーザインターフェースのために、および／またはレポートのために、リスクのある心筋および閉塞されている冠動脈を識別するデータセットから、第１のグラフィカル可視化と、随意に、第２のグラフィカル可視化とを含む、１つ以上のグラフィカル可視化を生成するステップであって、データセットは、複数の心臓区画のうちの対応する心臓区画とそれぞれ関連付けられる、複数のパラメータ（例えば、冠動脈リスク値または動脈閉塞率値等）を備え、心臓区画はそれぞれ、心臓の解剖学的構造に対応する。第１のグラフィカル可視化（例えば、第１の表示可能パネル内に、または第２のグラフィカル可視化と同一のパネル内に提示されている）は、心筋組織の第１の３次元可視化（例えば、１つ以上の医療スキャン、例えば、ＣＴスキャンから導出される、標準化またはカスタマイズされるレンダリングされた３Ｄモデル、または心臓の動画３Ｄモデル）に対応する、第１のグラフィカル要素であって、心筋組織の第１の３次元可視化は、複数の心臓区画のうちの心臓区画とそれぞれ関連付けられる複数の表面積（例えば、１７個の心臓区画に対応する１７個の所定の表面積）を備える、第１のグラフィカル要素と、第１のグラフィカル要素の複数の表面積のうちの表面積にわたって重ね合わせられる、またはそれに取って代わる、１つ以上の第２のグラフィカル要素（例えば、着色、表面テクスチャ、またはアニメーション）であって、表面積は、リスクのある心筋を識別する（または閉塞されている１つ以上の冠動脈を含む）パラメータを有する、所与の心臓区画に対応する、第２のグラフィカル要素とを含む。第２のグラフィカル可視化は、提示されたとき、複数の心臓区画の第１の２次元可視化（例えば、１７区画円形画像またはモデル、または１７区画冠動脈枝画像またはモデル）に対応する、第３のグラフィカル要素であって、第１の２次元可視化は、複数の心臓区画のうちの区画にそれぞれ対応する、複数の表面を備える、第３のグラフィカル要素と、第３のグラフィカル要素の複数の表面のうちの表面にわたって重ね合わせられる、またはそれに取って代わる、１つ以上の第４のグラフィカル要素（例えば、着色、表面テクスチャ、またはアニメーション）であって、表面は、リスクのある心筋を識別するパラメータを有する、所与の心臓区画に対応する、第４のグラフィカル要素とを含む。本方法はさらに、プロセッサによって、複数のグラフィカル可視化を、コンピューティングデバイスのディスプレイ上に（例えば、グラフィカルユーザインターフェース内で、またはレポートとして）提示させる、またはレポートファイル（例えば、電子ファイルまたは有形ファイル）として記憶させるステップを含む。

いくつかの実施形態では、本方法は、プロセッサによって、グラフィカルユーザインターフェースのために、またはレポートのために、リスクのある心筋および閉塞されている冠動脈を識別する第２のデータセット（例えば、第２のデータセットは、第２の時間インスタンスにおいて患者から収集される測定値と関連付けられ、第２の時間インスタンスは、データセットと関連付けられる測定値と関連付けられる時間インスタンスと異なる）から、複数のグラフィカル可視化のうちの第３のグラフィカル可視化および第４のグラフィカル可視化を生成するステップを含み、第２のデータセットは、複数の心臓区画と関連付けられる、第２の複数のパラメータ（例えば、冠動脈リスク値または動脈閉塞率値等）を備える。第３のグラフィカル可視化は、心筋組織の第２の３次元可視化に対応する、第５のグラフィカル要素であって、心筋組織の第２の３次元可視化は、複数の心臓区画と関連付けられる第２の複数の表面積を備える（例えば、３次元可視化および第２の３次元可視化は、同一である）、第５のグラフィカル要素と、第５のグラフィカル要素の第２の複数の表面積のうちの第２の表面積にわたって重ね合わせられる、またはそれに取って代わる、１つ以上の第６のグラフィカル要素（例えば、着色、表面テクスチャ、またはアニメーション）であって、第２の表面積は、リスクのある心筋を識別する（または閉塞されている１つ以上の冠動脈を含む）第２のデータセットのパラメータを有する、所与の心臓区画に対応する、第６のグラフィカル要素とを含む。第４のグラフィカル可視化は、複数の心臓区画の第２の２次元可視化に対応する、第７のグラフィカル要素であって、第２の２次元可視化は、複数の心臓区画に対応する第２の複数の表面を備える、第７のグラフィカル要素と、第２の複数の表面のうちの第２の表面にわたって重ね合わせられる、またはそれに取って代わる、１つ以上の第８のグラフィカル要素（例えば、着色、表面テクスチャ、またはアニメーション）であって、第２の表面は、リスクのある心筋を識別する第２のデータのパラメータを有する、所与の心臓区画に対応する、第８のグラフィカル要素とを含む。本方法はさらに、プロセッサによって、第３のグラフィカル可視化および第４のグラフィカル可視化を、コンピューティングデバイスのディスプレイ上に（例えば、グラフィカルユーザインターフェース内で、またはレポートとして）提示させる、またはレポートファイルの一部として記憶させるステップを含む。

いくつかの実施形態では、本方法はさらに、プロセッサによって、グラフィカルユーザインターフェースのために、またはレポートのために、第９のグラフィカル要素および第１０のグラフィカル要素を生成するステップであって、第９のグラフィカル要素は、第２の時間インスタンスにおいて患者から収集される測定値と関連付けられるタイムスタンプに対応し、第２の時間インスタンスは、データセットと関連付けられる測定値と関連付けられる第１の時間インスタンスと異なり、第１０のグラフィカル要素は、第１の時間インスタンスと関連付けられる第２のタイムスタンプに対応する、ステップと、プロセッサによって、第９のグラフィカル要素および第１０のグラフィカル要素可視化を、コンピューティングデバイスのディスプレイ上に提示させる、またはレポートファイルの一部として記憶させるステップとを含む。

いくつかの実施形態では、第１のグラフィカル可視化はさらに、心筋組織の第３の３次元可視化（例えば、側面図）を含み、心筋組織の第３の３次元可視化は、第１の３次元可視化（例えば、正面図）と同一であり、第１の３次元可視化は、第１の視認視点（例えば、正面視認視点）に従ってレンダリングされ、第３の３次元可視化は、第２の視認視点（例えば、側面視認視点）に従ってレンダリングされ、第１の視認視点は、第２の視認視点と異なる。

いくつかの実施形態では、第２の視認視点は、第１の視認視点から約８０度〜約１１０度（例えば、直交または略直交）回転される。

いくつかの実施形態では、１つ以上の第２のグラフィカル要素は、（例えば、１つ以上の第２のグラフィカル要素を周辺のグラフィカル要素と区別する）着色、表面テクスチャ、およびアニメーションから成る群から選択される。

いくつかの実施形態では、１つ以上の第４のグラフィカル要素は、（例えば、１つ以上の第４のグラフィカル要素を周辺のグラフィカル要素と区別する）着色、表面テクスチャ、およびアニメーションから成る群から選択される。

いくつかの実施形態では、１つ以上の第２のグラフィカル要素は、第１の着色セットを備え、１つ以上の第４のグラフィカル要素は、第２の着色セットを備え、第１の着色セットは、第２の着色セットと同一である。いくつかの実施形態では、第１の２次元可視化は、冠動脈枝を集合的に形成する、複数の伸長グラフィカル要素を備え、複数の伸長グラフィカル要素はそれぞれ、複数の心臓区画のうちの心臓区画に対応する。

いくつかの実施形態では、第１の２次元可視化は、中心グラフィカル要素（例えば、区画１７）と、第１の半径値と第２の半径値との間に延在し、中心グラフィカル要素を集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、グラフィカル要素の第１のセット（例えば、区画１３、１４、１５、および１６）と、第２の半径値と第３の半径値との間に延在し、グラフィカル要素の第１のセットを集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、グラフィカル要素の第２のセット（例えば、区画７、８、９、１０、１１、１２）と、第３の半径値と第４の半径値との間に延在し、グラフィカル要素の第２のセットを集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、グラフィカル要素の第３のセット（例えば、区画１、２、３、４、５、および６）とを含む。

いくつかの実施形態では、第２のグラフィカル可視化の第１の２次元可視化は、冠動脈枝を集合的に形成する、複数の伸長グラフィカル要素を含み、複数の伸長グラフィカル要素はそれぞれ、複数の心臓区画のうちの心臓区画に対応し、第２のグラフィカル可視化はさらに、心筋組織の第２の２次元可視化を含み、第２の２次元可視化は、複数の心臓区画のうちの区画にそれぞれ対応する、複数の表面を含む。第２の２次元可視化は、中心グラフィカル要素（例えば、区画１７）と、第１の半径値と第２の半径値との間に延在し、中心グラフィカル要素を集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、グラフィカル要素の第１のセット（例えば、区画１３、１４、１５、および１６）と、第２の半径値と第３の半径値との間に延在し、グラフィカル要素の第１のセットを集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、グラフィカル要素の第２のセット（例えば、区画７、８、９、１０、１１、１２）と、第３の半径値と第４の半径値との間に延在し、グラフィカル要素の第２のセットを集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、グラフィカル要素の第３のセット（例えば、区画１、２、３、４、５、および６）とを含む。

いくつかの実施形態では、グラフィカルユーザインターフェースおよびレポートは、クライアント（例えば、医師、臨床医、技術者、患者、管理者等）と関連付けられる固定式またはモバイルコンピューティングデバイス上に（例えば、ウェブポータルを介して）表示させられる。

いくつかの実施形態では、レポートは、非一過性のファイルとして記憶（例えば、保存または印刷）させられる。

いくつかの実施形態では、複数のパラメータは、（例えば、冠動脈疾患に対応する）冠動脈リスク値を備える。

いくつかの実施形態では、複数のパラメータは、動脈閉塞率値（例えば、血流予備量比値）を備える。

いくつかの実施形態では、データセットは、位相空間断層撮影分析（または他の非侵襲性診断手技）を介して収集および分析される。

いくつかの実施形態では、データセットは、血管造影検査（または他の侵襲性診断手技）から収集される。

いくつかの実施形態では、心筋組織の第１の３次元可視化は、１つ以上の医療スキャン（例えば、ＣＴスキャン）から導出される、標準化されるレンダリングされた３Ｄモデルを備える。

いくつかの実施形態では、心筋組織の第１の３次元可視化は、患者と関連付けられる１つ以上の医療スキャン（例えば、ＣＴスキャン）から導出される、カスタマイズされるレンダリングされた３Ｄモデルを備える。

いくつかの実施形態では、心筋組織の第１の３次元可視化は、心臓の動画のレンダリングされた３Ｄモデルを備える。

いくつかの実施形態では、複数の心臓区画は、心臓の解剖学的構造にそれぞれ対応する、１７個の心臓区画を備える。

別の側面では、上記の方法のうちの１つ以上のものを実施するシステムが、開示される。

別の側面では、コンピュータ可読媒体が開示され、コンピュータ可読媒体は、命令を備え、命令の実行は、プロセッサに上記の方法のうちの１つ以上のものを実施させる。

別の側面では、表示（例えば、グラフィカルユーザインターフェースまたはレポート）をフォーマットし、心臓組織内の着目点を識別する、データの可視化と重ね合わせられる心筋組織の概要情報および可視化を提示する方法が、開示される。本方法は、プロセッサによって、グラフィカルユーザインターフェースのために、またはレポートのために、データセットから、第１のグラフィカル可視化および第２のグラフィカル可視化を生成するステップであって、第１のグラフィカル可視化は、心筋組織の３次元可視化を備え、第２のグラフィカル可視化は、複数の心臓区画の第１の２次元可視化を備え、３次元可視化および第２のグラフィカル可視化はそれぞれ、データセットに基づいて、心臓組織（例えば、心筋組織または冠動脈）内の着目点を図式的に提示する（例えば、着色または識別子）、ステップと、プロセッサによって、第１のグラフィカル可視化および第２のグラフィカル可視化を、コンピューティングデバイスのディスプレイ上に（例えば、グラフィカルユーザインターフェース内で、またはレポートとして）提示させる、またはレポートファイル（例えば、電子ファイルまたは有形ファイル）として記憶させるステップとを含む。

別の側面では、上記の方法を実施するシステムが、開示される。

別の側面では、コンピュータ可読媒体が開示され、コンピュータ可読媒体は、命令を備え、命令の実行は、プロセッサに上記の方法を実施させる。

別の側面では、レポート（例えば、非一過性のレポート）であって、上記の方法に従って生成される、レポートが開示される。

別の側面では、レポートを生成し、（例えば、少なくとも部分的に、データと関連付けられる患者の治療を指示するために使用されるように）リスクのある心筋および／または閉塞されている冠動脈を識別するデータの可視化と重ね合わせられる心筋組織の概要情報および可視化を提示する方法が、開示される。本方法は、プロセッサによって、グラフィカルユーザインターフェースのための第１のレポートであって、複数のグラフィカル可視化を備える、第１のレポートを生成するステップと、プロセッサによって、第１のレポートの生成と同時に、ファイルとして記憶するために第２のレポートを生成するステップを含み、第２のレポートは、複数のグラフィカル可視化を備える、ステップとを含む。

いくつかの実施形態では、複数のグラフィカル可視化は、第１のグラフィカル可視化と、第２のグラフィカル可視化とを備え、第１のグラフィカル可視化（例えば、第１の表示可能パネル内に、または第２のグラフィカル可視化と同一のパネル内に提示されている）は、心筋組織の第１の３次元可視化（例えば、１つ以上の医療スキャン、例えば、ＣＴスキャンから導出される、標準化またはカスタマイズされるレンダリングされた３Ｄモデル、または心臓の動画３Ｄモデル）に対応する、第１のグラフィカル要素であって、心筋組織の第１の３次元可視化は、複数の心臓区画のうちの心臓区画とそれぞれ関連付けられる複数の表面積（例えば、１７個の心臓区画に対応する１７個の所定の表面積）を備える、第１のグラフィカル要素と、第１のグラフィカル要素の複数の表面積のうちの表面積にわたって重ね合わせられる、またはそれに取って代わる、１つ以上の第２のグラフィカル要素（例えば、着色、表面テクスチャ、またはアニメーション）であって、表面積は、リスクのある心筋を識別する（または閉塞されている１つ以上の冠動脈を含む）パラメータを有する、所与の心臓区画に対応する、第２のグラフィカル要素とを備える。第２のグラフィカル可視化は、複数の心臓区画の第１の２次元可視化（例えば、１７区画円形画像またはモデル、または１７区画冠動脈枝画像またはモデル）に対応する、第３のグラフィカル要素であって、第１の２次元可視化は、複数の心臓区画のうちの区画にそれぞれ対応する、複数の表面を備える、第３のグラフィカル要素と、第３のグラフィカル要素の複数の表面のうちの表面にわたって重ね合わせられる、またはそれに取って代わる、１つ以上の第４のグラフィカル要素（例えば、着色、表面テクスチャ、またはアニメーション）であって、表面は、リスクのある心筋を識別するパラメータを有する、所与の心臓区画に対応する、第４のグラフィカル要素とを備える。

いくつかの実施形態では、本方法は、プロセッサによって、グラフィカルユーザインターフェースのために、またはレポートのために、リスクのある心筋および閉塞されている冠動脈を識別する第２のデータセット（例えば、第２のデータセットは、第２の時間インスタンスにおいて患者から収集される測定値と関連付けられ、第２の時間インスタンスは、データセットと関連付けられる測定値と関連付けられる時間インスタンスと異なる）から、複数のグラフィカル可視化のうちの第３のグラフィカル可視化および第４のグラフィカル可視化を生成するステップを含み、第２のデータセットは、複数の心臓区画と関連付けられる、第２の複数のパラメータ（例えば、冠動脈リスク値または動脈閉塞率値等）を備え、第３のグラフィカル可視化は、心筋組織の第２の３次元可視化に対応する、第５のグラフィカル要素であって、心筋組織の第２の３次元可視化は、複数の心臓区画と関連付けられる第２の複数の表面積を備える（例えば、３次元可視化および第２の３次元可視化は、同一である）、第５のグラフィカル要素と、第５のグラフィカル要素の第２の複数の表面積のうちの第２の表面積にわたって重ね合わせられる、またはそれに取って代わる、１つ以上の第６のグラフィカル要素（例えば、着色、表面テクスチャ、またはアニメーション）であって、第２の表面積は、リスクのある心筋を識別する（または閉塞されている１つ以上の冠動脈を含む）第２のデータセットのパラメータを有する、所与の心臓区画に対応する、第６のグラフィカル要素とを備える。第４のグラフィカル可視化は、複数の心臓区画の第２の２次元可視化に対応する、第７のグラフィカル要素であって、第２の２次元可視化は、複数の心臓区画に対応する第２の複数の表面を備える、第７のグラフィカル要素と、第２の複数の表面のうちの第２の表面にわたって重ね合わせられる、またはそれに取って代わる、１つ以上の第８のグラフィカル要素（例えば、着色、表面テクスチャ、またはアニメーション）であって、第２の表面は、リスクのある心筋を識別する第２のデータのパラメータを有する、所与の心臓区画に対応する、第８のグラフィカル要素とを備える。本方法はさらに、プロセッサによって、第３のグラフィカル可視化および第４のグラフィカル可視化を、コンピューティングデバイスのディスプレイ上に（例えば、グラフィカルユーザインターフェース内で、またはレポートとして）提示させる、またはレポートファイルの一部として記憶させるステップを含む。

いくつかの実施形態では、本方法は、プロセッサによって、グラフィカルユーザインターフェースのために、またはレポートのために、第９のグラフィカル要素および第１０のグラフィカル要素を生成するステップであって、第９のグラフィカル要素は、第２の時間インスタンスにおいて患者から収集される測定値と関連付けられるタイムスタンプに対応し、第２の時間インスタンスは、データセットと関連付けられる測定値と関連付けられる第１の時間インスタンスと異なり、第１０のグラフィカル要素は、第１の時間インスタンスと関連付けられる第２のタイムスタンプに対応する、ステップと、プロセッサによって、第９のグラフィカル要素および第１０のグラフィカル要素可視化を、コンピューティングデバイスのディスプレイ上に提示させる、またはレポートファイルの一部として記憶させるステップとを含む。

いくつかの実施形態では、第１のグラフィカル可視化はさらに、心筋組織の第３の３次元可視化（例えば、側面図）を含み、心筋組織の第３の３次元可視化は、第１の３次元可視化（例えば、正面図）と同一であり、第１の３次元可視化は、第１の視認視点（例えば、正面視認視点）に従ってレンダリングされ、第３の３次元可視化は、第２の視認視点（例えば、側面視認視点）に従ってレンダリングされ、第１の視認視点は、第２の視認視点と異なる。

いくつかの実施形態では、第２の視認視点は、第１の視認視点から約８０度〜約１１０度（例えば、直交または略直交）回転される。

いくつかの実施形態では、１つ以上の第２のグラフィカル要素は、（例えば、１つ以上の第２のグラフィカル要素を周辺のグラフィカル要素と区別する）着色、表面テクスチャ、およびアニメーションから成る群から選択される。

いくつかの実施形態では、１つ以上の第４のグラフィカル要素は、（例えば、１つ以上の第４のグラフィカル要素を周辺のグラフィカル要素と区別する）着色、表面テクスチャ、およびアニメーションから成る群から選択される。

いくつかの実施形態では、１つ以上の第２のグラフィカル要素は、第１の着色セットを備え、１つ以上の第４のグラフィカル要素は、第２の着色セットを備え、第１の着色セットは、第２の着色セットと同一である。

いくつかの実施形態では、第１の２次元可視化は、冠動脈枝を集合的に形成する、複数の伸長グラフィカル要素を備え、複数の伸長グラフィカル要素はそれぞれ、複数の心臓区画のうちの心臓区画に対応する。

いくつかの実施形態では、第１の２次元可視化は、中心グラフィカル要素（例えば、区画１７）と、第１の半径値と第２の半径値との間に延在し、中心グラフィカル要素を集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、グラフィカル要素の第１のセット（例えば、区画１３、１４、１５、および１６）と、第２の半径値と第３の半径値との間に延在し、グラフィカル要素の第１のセットを集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、グラフィカル要素の第２のセット（例えば、区画７、８、９、１０、１１、１２）と、第３の半径値と第４の半径値との間に延在し、グラフィカル要素の第２のセットを集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、グラフィカル要素の第３のセット（例えば、区画１、２、３、４、５、および６）とを含む。

いくつかの実施形態では、第２のグラフィカル可視化の第１の２次元可視化は、冠動脈枝を集合的に形成する、複数の伸長グラフィカル要素を含み、複数の伸長グラフィカル要素はそれぞれ、複数の心臓区画のうちの心臓区画に対応し、第２のグラフィカル可視化はさらに、心筋組織の第２の２次元可視化を含み、第２の２次元可視化は、複数の心臓区画のうちの区画にそれぞれ対応する、複数の表面を備える。第２の２次元可視化はさらに、中心グラフィカル要素（例えば、区画１７）と、第１の半径値と第２の半径値との間に延在し、中心グラフィカル要素を集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、グラフィカル要素の第１のセット（例えば、区画１３、１４、１５、および１６）と、第２の半径値と第３の半径値との間に延在し、グラフィカル要素の第１のセットを集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、グラフィカル要素の第２のセット（例えば、区画７、８、９、１０、１１、１２）と、第３の半径値と第４の半径値との間に延在し、グラフィカル要素の第２のセットを集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、グラフィカル要素の第３のセット（例えば、区画１、２、３、４、５、および６）とを備える。

図面中の構成要素は、必ずしも、相互に対して正確な縮尺ではなく、同様の参照番号は、いくつかの図全体を通して、対応する部分を指定する。

図１は、例証的実施形態による、リスクのある心筋および／または閉塞されている冠動脈を識別する、心筋組織の概要情報および可視化を提示するように構成される医療提供者ポータルのグラフィカルユーザインターフェースの例示的実施形態を図示する。

図２は、別の患者のデータの例示的実施形態を提示している、図１の例示的グラフィカルユーザインターフェースを図示する。

図３は、さらに別の患者のデータの例示的実施形態を提示している、図１の例示的グラフィカルユーザインターフェースを図示する。

図４Ａは、例証的実施形態による、リスクのある心筋および／または閉塞されている冠動脈を識別する、図１の可視化を提示するレポートの例示的実施形態を図示する。

図４Ｂは、例証的実施形態による、図２の可視化を提示するレポートの例示的実施形態を図示する。

図４Ｃは、例証的実施形態による、図３の可視化を提示するレポートの例示的実施形態を図示する。

図５Ａは、例証的実施形態による、右冠動脈、左前下行動脈、および回旋動脈の動脈マッピングの描写を有する、心臓の１７区画マップの実施形態の別の例示的描写を示す。

図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅはそれぞれ、３次元解剖学的マップ（例えば、１０８および１１０）の描写を生成するために使用される完全な心臓の３次元断層撮影モデルの描写の異なる図を示す。図５Ｂは、３次元断層撮影モデルの描写の正面分解図を示す。 図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅはそれぞれ、３次元解剖学的マップ（例えば、１０８および１１０）の描写を生成するために使用される完全な心臓の３次元断層撮影モデルの描写の異なる図を示す。図５Ｃは、３次元断層撮影モデルの描写の左分解図を示す。 図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅはそれぞれ、３次元解剖学的マップ（例えば、１０８および１１０）の描写を生成するために使用される完全な心臓の３次元断層撮影モデルの描写の異なる図を示す。図５Ｄは、３次元断層撮影モデルの描写の背面分解図を示す。 図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅはそれぞれ、３次元解剖学的マップ（例えば、１０８および１１０）の描写を生成するために使用される完全な心臓の３次元断層撮影モデルの描写の異なる図を示す。図５Ｅは、３次元断層撮影モデルの描写の右分解図を示す。

図５Ｆは、１７個の区画の描写を画定する心臓の左心房領域の区画化平面を示す。

図５Ｇは、１７個の区画の例示的命名の表を提供する。

図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄ、６Ｅ、６Ｆ、６Ｇ，６Ｈ、６Ｉ、６Ｊ、６Ｋ、６Ｌ、６Ｍ、６Ｎ、６Ｏ、６Ｐ、および６Ｑはそれぞれ、例証的実施形態による、図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅの１７個の区画の３次元断層撮影モデルの各描写の異なる図を示す。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄ、６Ｅ、６Ｆ、６Ｇ，６Ｈ、６Ｉ、６Ｊ、６Ｋ、６Ｌ、６Ｍ、６Ｎ、６Ｏ、６Ｐ、および６Ｑはそれぞれ、例証的実施形態による、図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅの１７個の区画の３次元断層撮影モデルの各描写の異なる図を示す。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄ、６Ｅ、６Ｆ、６Ｇ，６Ｈ、６Ｉ、６Ｊ、６Ｋ、６Ｌ、６Ｍ、６Ｎ、６Ｏ、６Ｐ、および６Ｑはそれぞれ、例証的実施形態による、図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅの１７個の区画の３次元断層撮影モデルの各描写の異なる図を示す。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄ、６Ｅ、６Ｆ、６Ｇ，６Ｈ、６Ｉ、６Ｊ、６Ｋ、６Ｌ、６Ｍ、６Ｎ、６Ｏ、６Ｐ、および６Ｑはそれぞれ、例証的実施形態による、図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅの１７個の区画の３次元断層撮影モデルの各描写の異なる図を示す。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄ、６Ｅ、６Ｆ、６Ｇ，６Ｈ、６Ｉ、６Ｊ、６Ｋ、６Ｌ、６Ｍ、６Ｎ、６Ｏ、６Ｐ、および６Ｑはそれぞれ、例証的実施形態による、図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅの１７個の区画の３次元断層撮影モデルの各描写の異なる図を示す。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄ、６Ｅ、６Ｆ、６Ｇ，６Ｈ、６Ｉ、６Ｊ、６Ｋ、６Ｌ、６Ｍ、６Ｎ、６Ｏ、６Ｐ、および６Ｑはそれぞれ、例証的実施形態による、図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅの１７個の区画の３次元断層撮影モデルの各描写の異なる図を示す。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄ、６Ｅ、６Ｆ、６Ｇ，６Ｈ、６Ｉ、６Ｊ、６Ｋ、６Ｌ、６Ｍ、６Ｎ、６Ｏ、６Ｐ、および６Ｑはそれぞれ、例証的実施形態による、図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅの１７個の区画の３次元断層撮影モデルの各描写の異なる図を示す。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄ、６Ｅ、６Ｆ、６Ｇ，６Ｈ、６Ｉ、６Ｊ、６Ｋ、６Ｌ、６Ｍ、６Ｎ、６Ｏ、６Ｐ、および６Ｑはそれぞれ、例証的実施形態による、図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅの１７個の区画の３次元断層撮影モデルの各描写の異なる図を示す。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄ、６Ｅ、６Ｆ、６Ｇ，６Ｈ、６Ｉ、６Ｊ、６Ｋ、６Ｌ、６Ｍ、６Ｎ、６Ｏ、６Ｐ、および６Ｑはそれぞれ、例証的実施形態による、図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅの１７個の区画の３次元断層撮影モデルの各描写の異なる図を示す。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄ、６Ｅ、６Ｆ、６Ｇ，６Ｈ、６Ｉ、６Ｊ、６Ｋ、６Ｌ、６Ｍ、６Ｎ、６Ｏ、６Ｐ、および６Ｑはそれぞれ、例証的実施形態による、図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅの１７個の区画の３次元断層撮影モデルの各描写の異なる図を示す。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄ、６Ｅ、６Ｆ、６Ｇ，６Ｈ、６Ｉ、６Ｊ、６Ｋ、６Ｌ、６Ｍ、６Ｎ、６Ｏ、６Ｐ、および６Ｑはそれぞれ、例証的実施形態による、図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅの１７個の区画の３次元断層撮影モデルの各描写の異なる図を示す。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄ、６Ｅ、６Ｆ、６Ｇ，６Ｈ、６Ｉ、６Ｊ、６Ｋ、６Ｌ、６Ｍ、６Ｎ、６Ｏ、６Ｐ、および６Ｑはそれぞれ、例証的実施形態による、図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅの１７個の区画の３次元断層撮影モデルの各描写の異なる図を示す。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄ、６Ｅ、６Ｆ、６Ｇ，６Ｈ、６Ｉ、６Ｊ、６Ｋ、６Ｌ、６Ｍ、６Ｎ、６Ｏ、６Ｐ、および６Ｑはそれぞれ、例証的実施形態による、図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅの１７個の区画の３次元断層撮影モデルの各描写の異なる図を示す。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄ、６Ｅ、６Ｆ、６Ｇ，６Ｈ、６Ｉ、６Ｊ、６Ｋ、６Ｌ、６Ｍ、６Ｎ、６Ｏ、６Ｐ、および６Ｑはそれぞれ、例証的実施形態による、図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅの１７個の区画の３次元断層撮影モデルの各描写の異なる図を示す。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄ、６Ｅ、６Ｆ、６Ｇ，６Ｈ、６Ｉ、６Ｊ、６Ｋ、６Ｌ、６Ｍ、６Ｎ、６Ｏ、６Ｐ、および６Ｑはそれぞれ、例証的実施形態による、図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅの１７個の区画の３次元断層撮影モデルの各描写の異なる図を示す。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄ、６Ｅ、６Ｆ、６Ｇ，６Ｈ、６Ｉ、６Ｊ、６Ｋ、６Ｌ、６Ｍ、６Ｎ、６Ｏ、６Ｐ、および６Ｑはそれぞれ、例証的実施形態による、図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅの１７個の区画の３次元断層撮影モデルの各描写の異なる図を示す。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄ、６Ｅ、６Ｆ、６Ｇ，６Ｈ、６Ｉ、６Ｊ、６Ｋ、６Ｌ、６Ｍ、６Ｎ、６Ｏ、６Ｐ、および６Ｑはそれぞれ、例証的実施形態による、図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅの１７個の区画の３次元断層撮影モデルの各描写の異なる図を示す。

図７は、例証的実施形態による、所与の患者と関連付けられる複数のデータセットの概要表示を含む、グラフィカルユーザインターフェースを図示する。

図８は、別の例証的実施形態による、ウェブポータルのグラフィカルユーザ８００を図示する。

図９は、例証的実施形態による、詳細表示作業空間内の回転可能３次元解剖学的モデルの描写を提示する、グラフィカルユーザインターフェースを示す。

図１０は、例証的実施形態による、図９のモデルの描写の多角表示提示を示す。

図１１は、例証的実施形態による、心臓の右優勢側からの強調および／または視点で主冠動脈の２次元像の描写を示す。

図１２は、例証的実施形態による、心臓の左優勢側からの強調および／または視点で主冠動脈の２次元像の描写を示す。

図１３は、例証的実施形態による、共優勢である主冠動脈の２次元像の描写を示す。

図１４は、例証的実施形態による、左心室区画の２次元１７区画像の描写を示す。

図１５は、例証的実施形態による、右心室区画の２次元１７区画像の描写を示す。

図１６は、例証的実施形態による、図５Ａに関連して説明されるような対応する主幹動脈と重ね合わせられた左心室区画像の描写を示す。

図１７は、例証的実施形態による、１７個の区画の２次元スライス像の描写を示す。

図１８Ａおよび１８Ｂは、例証的実施形態による、脈動の動画シーケンスの例示的実施形態を図示する。

図１９−２１はそれぞれ、例証的実施形態による、心臓モデルの心筋区画の描写の代替的可視化を図示する。 図１９−２１はそれぞれ、例証的実施形態による、心臓モデルの心筋区画の描写の代替的可視化を図示する。 図１９−２１はそれぞれ、例証的実施形態による、心臓モデルの心筋区画の描写の代替的可視化を図示する。

図２２は、例証的実施形態による、３次元解剖学的マップ１０６の描写をレンダリングする例示的方法を図示するフロー図である。

図２３は、例証的実施形態による、心臓勾配データを使用して心臓における動脈流特性を非侵襲的に決定するためのシステムの略図である。 図２４は、例証的実施形態による、クラウドサービスモジュールで実装された医療提供者ポータルおよびログデータベースのアーキテクチャの略図２４００である。 図２５は、医療提供者ポータルのインフラストラクチャレイアウト概観を図示する。

本明細書および添付の請求項で使用されるように、単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、文脈が別様に明確に決定付けない限り、複数の指示対象を含む。範囲は、本明細書では、「約」１つの特定の値から、および／または「約」別の特定の値までとして表され得る。そのような範囲が表されるとき、別の実施形態は、一方の特定の値から、および／または他方の特定の値までを含む。同様に、値が先行詞「約」の使用によって近似値として表されるとき、特定の値が別の実施形態を形成することを理解されたい。さらに、範囲のそれぞれの終点は、他方の終点に関連して、および他方の終点から独立して、両方で有意であることを理解されたい。

「随意の」または「随意に」は、続いて説明される事象または状況が起こる場合とそうではない場合があって、説明は、該事象または状況が起こる事例と、起こらない事例とを含むことを意味する。

本明細書の説明および請求項の全体を通して、言葉「ｃｏｍｐｒｉｓｅ（〜を備える）」、および「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」および「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ」等の言葉の変形例は、「限定されないが、〜を含む」を意味し、例えば、他の添加物、構成要素、整数、またはステップを除外することを意図していない。「例示的な」は、「〜の実施例」を意味し、好ましいまたは理想的な実施形態の指示を伝えることを意図していない。「等の」は、制限的な意味ではなくて、解説目的のために使用される。開示される方法およびシステムを実施するために使用され得る、構成要素が開示される。これらおよび他の構成要素が、本明細書に開示され、これらの構成要素の組み合わせ、サブセット、相互作用、グループ等が開示されるとき、これらの各種々の個々および集合的な組み合わせおよび順列の具体的参照が明示的に開示されない場合がある一方で、それぞれが、全ての方法およびシステムに関して、本明細書で具体的に考慮および説明されることを理解されたい。これは、限定されないが、開示される方法におけるステップを含む、本開示の全ての側面に適用される。したがって、実施され得る種々の付加的ステップがある場合、これらの付加的ステップはそれぞれ、開示される方法の任意の具体的実施形態または実施形態の組み合わせとともに実施され得ることを理解されたい。

本方法およびシステムは、好ましい実施形態およびその中に含まれる実施例の以下の詳細な説明と、図およびそれらの以前および以降の説明とを参照することによって、より容易に理解され得る。

本明細書の全体を通して、識別子「第１の」、「第２の」、「第３の」、「第４の」、「第５の」、「第６の」等は、単に、開示される主題の種々の構成要素およびステップを区別することを補助するために使用されることを理解されたい。識別子「第１の」、「第２の」、「第３の」、「第４の」、「第５の」、「第６の」等は、これらの用語によって修飾される構成要素またはステップのいかなる特定の順序、順番、量、選好、または重要性も含意することを意図していない。

（冠動脈疾患検査の例示的グラフィカルユーザインターフェース）

本発明者らは、心臓の機能的特性を査定して、電流を効果的に発生および伝導させる際に、虚血の面積を、その虚血につながる動脈閉塞と結び付けることによって、異常の局所的面積が決定され得ることを観察してきた。実際に、冠動脈疾患の存在／不在および閉塞の近似場所が、予測されることができる。生理学的信号およびＣＡＤの存在／不在および任意の閉塞の近似場所の両方から成る、学習セットを使用することによって、全ての可能性として考えられる場所が分類演習と見なされる、マルチカテゴリ基準、または１つのフォーミュラが心臓の具体的動脈内の閉塞の存在を識別するために作成され得る、場所毎の基準のいずれかで、訓練が実施されている。各動脈上の近位、中央、または遠位場所で発生する閉塞およびそれらの分布を区別すること、または主幹動脈を識別することのみに焦点を当てること等の種々の程度の位置感度もまた、提示され得る。

冠動脈疾患の識別された事例に結び付けられた虚血の面積は、１７区画像上に表され得ることに留意されたい。例示されるシステムおよび方法は、データの提示のための足場としての役割を果たす、心臓の３次元モデルを提供する。有意な冠動脈疾患（例えば、リスクのある心筋および／または閉塞されている冠動脈を有する、識別される領域）の存在の予測が場所の分類を伴って行われるとき、潜在的に虚血性の組織の体積が、本ステータスの機械学習断層撮影表現として、本足場上で強調表示されることができる。

図１は、例証的実施形態による、リスクのある心筋および／または閉塞されている冠動脈を識別する、心筋組織の概要情報可視化を提示するように構成される医療提供者ポータルの例示的グラフィカルユーザインターフェース１００を図示する。グラフィカルユーザインターフェース１００は、例えば、少なくとも部分的に、他の検査および査定とともに、冠動脈疾患がある患者の診断および治療を指示するために使用されることができる。可視化は、検査の所与のレポートのために、罹患心筋の心臓領域の回転可能３次元解剖学的マップ１０６、主冠動脈１１４の同等の対応する２次元像、および同等の対応する２次元１７区画像１１６の複数の描写を含む。グラフィカルユーザインターフェース１００は、いくつかの実施形態では、取得された心臓位相勾配測定値を評価し、そのような測定値を、心臓および心臓血管機能の異常を特性評価するための心筋の場所および画像構造特徴に変換する、非侵襲性心臓査定システムと併用される。

図１では、所与の患者（「Ａｌｉｃｅ…１２２」として示される）の２つのそのような心臓査定検査からの測定値が提示されている（「２０１４年２月２８日」および「２０１６年２月９日」に実施された検査に対応する、１０２および１０４に示される）。患者名に加えて、または代替的として、他の患者識別子、例えば、患者の病院の識別番号、患者の生年月日が、使用されてもよい。グラフィカルユーザインターフェース１００は、複数の心臓査定検査を提示するようにスクロール可能である。いくつかの実施形態では、所与の患者のための全ての利用可能な心臓査定検査は、グラフィカルユーザインターフェース１００を用いて提示される。

図１の実施形態に示されるように、利用可能な心臓査定検査はそれぞれ、検出されている有意な冠動脈疾患（１１５ａおよび１１５ｂとして示される）の存在または非存在を識別する、ヘッダ領域（１４０ａ、１４０ｂとして示される）を用いて提示される。識別子（１１５ａおよび１１５ｂと関連付けられる）は、有意なＣＡＤの定義が事前に定義される（例えば、＞７０％閉塞および／またはＦＦＲ＜０．８）、有意なＣＡＤの存在の臨床決定であってもよい。いくつかの実施形態では、予測因子は、機械学習を通して開発され、訓練および検証プロセスにおいて有意なＣＡＤの同一の定義を使用する。

示されるように、ヘッダ領域１４０ａ、１４０ｂはそれぞれ、その検査のためのレポートを拡張する、または折り畳む、対応するグラフィカルウィジェット（１３８ａおよび１３８ｂとして示される）を含む。実際に、したがって、提示は、経時的に病理および疾患の分析および診断を促進する、履歴的および／または現在の心臓査定検査の包括的かつ直感的な評価を促進する。所望される場合、１つだけのデータセットもまた、いくつかの実施形態では提示されてもよい。

いくつかの実施形態では、他の検査、例えば、核ストレス検査および他の冠動脈査定検査からの結果が、同時提示のためにポータルにインポートされてもよい。結果はまた、比較研究および分析のために、血管造影レポート（例えば、侵襲性手技を介して取得されたもの）および他の異種ソースからインポートされてもよい。本明細書で使用される可視化エンジンの入力が、従来の侵襲性手技によって生成されるデータをインポートすることができるため、異なる方法を介して収集された過去の手技からのデータは、非侵襲性方法を介して（例えば、位相空間断層撮影分析を介して）収集されるデータとともに、同時に提示されてもよい。

検査のそれぞれでは、上記のように、グラフィカルユーザインターフェース１００は、罹患心筋の心臓領域の解剖学的マップ１０６、主冠動脈１１４の同等の対応する２次元像、および同等の対応する２次元１７区画像１１６の多重回転可能３次元断層撮影表現のための可視化を提示する。３次元解剖学的マップ１０６は、心臓の左断層撮影像に対応する第１のペイン（例えば、１０８）および心臓の斜視像に対応する第２のペイン（例えば、１１０）に描写される。心臓の左断層撮影像（例えば、１０８）および斜視像（例えば、１１０）は、異なる表示を伴うが、心臓の同一の断層撮影表現としてレンダリングされてもよい。左断層撮影像は、（例えば、右心室と比較して）冠動脈疾患のより高いリスクを有する左心室および左心房にグラフィカルユーザインターフェース１００を正規化するように、デフォルト表示で提示される。同様に、表示を心臓の左側に強調または正規化するために、心臓の斜視像（例えば、１１０）が、左心室および左心房と関連付けられる区画のそれぞれを、先を見越して示すように、デフォルト表示で提示される。さらに、図１の実施形態に示されるように、左心室および左心房と関連付けられる区画のみが、レンダリングされる一方で、右心室および右心房を伴う区画は、レンダリングされない。むしろ、完全な心臓の部分的に透明な断層撮影表現が、完全な心臓に対して心臓の左側の状況を提供するように示される。

示されるように、各検査は、４つのペインを用いて提示される（例えば、１０２および１０４によって参照される検査に関して、ペイン１０８、１１０、１１４、および１１６が示される）。他の数のペインが、所与の検査のためにグラフィカルユーザインターフェース１００内に提示されてもよい。ペインの数およびペインのタイプは、ユーザによってカスタマイズされてもよい。

２つのデータセット、すなわち、リスクのある心筋の領域および心臓内の主幹動脈の閉塞が、グラフィカルユーザインターフェース１００の実施形態の例示的可視化において提示される。主冠動脈１１４の２次元像は、主幹動脈内の閉塞および閉塞の重症度と関連付けられる場所情報を提示する。２次元１７区画像１１６は、リスクのある心筋を有する区画およびリスクの重症度を強調表示する。

各３次元解剖学的マップ１０６は、描写されたとき、リスクのある心筋の領域および心臓内の主幹動脈の閉塞と関連付けられる複合情報を提示する。各３次元解剖学的マップ１０６は、２次元１７区画像１１６に示される１７個の区画のそれぞれに対応する、１７個の明確に異なる３次元領域を備える解剖学的マップである。１７個の明確に異なる３次元領域は、連続的構造を視覚的に作成するように、その間に空間的間隙を伴わずに位置付けられる。各３次元解剖学的マップ１０６はまた、主冠動脈１１４の２次元像内の主幹動脈のそれぞれに対応する、複数の明確に異なるレンダリング要素も備える。

他の実施形態では、各３次元解剖学的マップ１０６は、２次元１７区画像１１６に示されるものに対応する、１７個の区画を画定する区画化境界を含む、単一の明確に異なるレンダリング要素を備える。

リスクのある心筋の領域と関連付けられる情報と心臓内の主幹動脈の閉塞との間の対比を提供するために、リスクのある心筋の領域が、静的着色を用いてレンダリングされる一方で、心臓内の主幹動脈の閉塞は、時間とともに拡張および収縮を描写する体積の動画シーケンスを用いてレンダリングされる。収縮および拡張描写の周期性は、いくつかの実施形態では、約１Ｈｚ（安静時の成人の正常な心拍数に対応する）に設定される。脈動描写は、いくつかの実施形態では、心拍に対応する周期（例えば、毎分５０〜８０回の脈拍の周期または変形例）を有することができる。実際に、提示は、単一の双方向インターフェースおよび／またはレポート内に同時に提示される、３次元可視化と、２次元可視化とを含む、統一された直感的な可視化を促進する。

この目的のために、図１では、第１のグラフィカル可視化１０２および第２のグラフィカル可視化１０４は、リスクのある心筋および閉塞されている冠動脈を識別するデータセットから提示される。データセットは、いくつかの実施形態では、例えば、限定されないが、位相空間断層撮影分析から導出される、複数のパラメータ（例えば、冠動脈リスク値または動脈閉塞率値等）を含む。心臓および心筋組織の他の解剖学的像も、提示され、開示される実施形態と併せて使用されることができる。

（例示的１７区画像）

上記のように、心臓の解剖学的構造に対応する心臓区画と関連付けられる、（例えば、有意な冠動脈疾患のリスクのある心筋、例えば、推定される虚血の面積の）冠動脈リスク値が、１７区画像内に提示される。本１７区画マッピングは、核ストレスによって識別される虚血の面積を表すために一般的に使用され、故に、ここでは虚血の表現のための適切な足場である。

いくつかの実施形態では、１７個の区画毎のリスク値は、部分的に、グラフィカルユーザインターフェース１００に提供される推定狭窄パラメータに基づいて決定される。狭窄は、虚血のリスクがない、ある程度のリスクを有する、および高いリスクを有するものとして区画を分類する、リスク層の所定のセットに従って正規化されてもよい。心臓の区画化の他の方法も、使用されてもよい。

（例示的冠動脈マッピング）

上記のように、心臓内の主幹動脈の閉塞は、主冠動脈１１４の２次元像内に提示される。いくつかの実施形態では、閉塞は、（例えば、推定血流予備量比値に基づいて）閉塞率値として提示される。主冠動脈１１４の２次元像は、いくつかの実施形態では、Ｐｒｏｘ． ＲＣＡ、Ｍｉｄ ＲＣＡ、Ｄｉｓｔ． ＲＣＡ、Ｐｒｏｘ． ＬＡＤ、Ｍｉｄ． ＬＡＤ、Ｄｉｓｔ． ＬＡＤ、Ｍｉｄ． ＬＣＸ、Ｄｉｓｔ． ＬＣＸ、ＬＰＡＶ等を含む。心臓の他の動脈も、提示されてもよい。加えて、他のパラメータおよび関連付けられるデータも、本明細書に説明される実施形態によると、図式的に、および／またはテキストで提示されることができる。非限定的実施例として、（例えば、コレステロール、細胞老廃物、他の脂肪、カルシウム、タンパク質を介した）プラークまたは血塊（例えば、血栓）の存在と関連付けられるパラメータが、提示されてもよい。

（例示的データセットおよびリスクスコア決定）

表１は、罹患心筋の心臓領域の回転可能３次元解剖学的マップ１０６、主冠動脈１１４の２次元像、および２次元１７区画像１１６のための視覚を生成するために使用される、患者の所与の検査のために実施される位相空間断層撮影分析から生成される、データセットの例示的実施形態である。位相空間断層撮影分析の出力は、冠動脈疾患の所定のリスクの一般的予測因子である。例えば、出力は、有意なＣＡＤの定義が＞７０％閉塞および／またはＦＦＲ＜０．８である、有意なＣＡＤの存在または不在の臨床決定のための予測因子であり得る。代替として、または加えて、出力は、２次元１７区画像１１６内に提示される、（例えば、１７区画モデルの所定の区画に対応する）心臓の所与の領域に関して局所化される冠動脈疾患のリスクの具体的予測因子を含む。位相空間断層撮影分析の出力（心臓の所与の領域に関して局所化される冠動脈疾患のリスクの予測因子）もまた、主冠動脈１１４の２次元像に関して閉塞率を決定するために、全体として、または部分的に使用される。

示されるように、表１は、左主幹動脈（ＬＭＡ）、左近位回旋動脈（Ｐｒｏｘ ＬＣＸ）、左中央回旋動脈（Ｍｉｄ ＬＣＸ）、左遠位回旋動脈（Ｄｉｓｔ ＬＣＸ）、左後房室（ＬＰＡＶ）、第１の鈍縁枝（ＯＭ１）、第２の鈍縁枝（ＯＭ２）、第３の鈍縁枝（ＯＭ３）、左近位前下行動脈（Ｐｒｏｘ ＬＡＤ）、左中央前下行動脈（Ｍｉｄ ＬＡＤ）、左遠位前下行動脈（Ｄｉｓｔ ＬＡＤ）、左前下行第１対角枝（ＬＡＤ Ｄ１）、左前下行第２対角枝（ＬＡＤ Ｄ２）、右近位冠動脈（Ｐｒｏｘ ＲＣＡ）、右中央冠動脈（Ｍｉｄ ＲＣＡ）、右遠位冠動脈（Ｄｉｓｔ ＲＣＡ）、および下行後動脈の右鋭縁枝（ＡｃＭ Ｒ ＰＤＡ）を含む、心臓内の主要な血管に対応する複数の区画の血流予備量比（ＦＦＲ）パラメータ、推定狭窄パラメータ、および推定虚血パラメータを含む。表１では、心筋虚血推定、狭窄識別、および／または血流予備量比推定のためのパラメータは、０〜１の範囲内で示される。他のスケーリングまたは範囲も、使用されてもよい。

いくつかの実施形態では、２次元１７区画像１１６および３次元解剖学的マップ１０６内に提示されるリスクスコアのための計算は、いったん冠動脈疾患と関連付けられるリスク因子を組み込む従来の手段によって決定されてもよく、血流予備量比、狭窄、および虚血の非侵襲性測定を考慮する。そのようなリスク因子は、とりわけ、患者の年齢、患者の性別、家族歴、喫煙歴、高血圧歴、体重を含むことができる。いくつかの実施形態では、リスクスコアは、グラフィカルユーザインターフェース１００へのカスタマイズ入力を介して、臨床医によって、または医療サービスプロバイダ管理者によって、編集可能であり得る。本明細書の実施例では、１７個の区画のうちの所与の区画は、（例えば、１３４を介して示されるように）心筋の２０％にリスクがあるときに、リスクのある心筋を有するものとして提示される。

主冠動脈１１４の２次元像および３次元解剖学的マップ１０６内に提示される閉塞のための計算は、血流予備量比および虚血の非侵襲性測定を考慮する従来の手段によって、決定されてもよい。いくつかの実施形態では、閉塞のための計算は、グラフィカルユーザインターフェース１００へのカスタマイズ入力を介して、臨床医によって、または医療サービスプロバイダ管理者によって、編集可能であり得る。本明細書の実施例では、主幹動脈は、（例えば、１３２を介して示されるように）閉塞が７０％を上回るときに、閉塞を有するものとして提示される。

（罹患心筋および動脈の心臓領域の３次元解剖学的マップ）

図１の実施形態に示されるように、３次元解剖学的マップ１０６は、レンダリングされた３次元モデルの左側像および斜視像として示される。ここでのレンダリングされた３次元モデルは、標準対象のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンから導出される。実際に、標準化対象の同一のレンダリングされた３Ｄモデルは、具体的患者検査データの提示のための足場として使用される。

所与の患者の１つ以上の医療スキャン、例えば、ＣＴスキャンから導出される、カスタマイズされるレンダリングされた３Ｄモデルが、本明細書に開示される実施形態と併せて使用され得ることが考慮される。さらに、心臓の動画３Ｄモデルが、本明細書に開示される実施形態と併せて使用され得ることが考慮される。

（３次元解剖学的マップ、１７区画マップ、および冠動脈マップの集約された可視化）

上記のように、主冠動脈１１４の２次元像は、主幹動脈内の閉塞および閉塞の重症度と関連付けられる場所情報を提示し、２次元１７区画像１１６は、リスクのある心筋を有する区画およびリスクの重症度を強調表示し、３次元解剖学的マップ１０６は、リスクのある心筋の領域および心臓内の主幹動脈の閉塞と関連付けられる複合情報を提示する。

非限定的実施例として、３人の仮説的患者の６つの検査が、図１の患者「Ａｌｉｃｅ Ｂ」に関する２つの検査と、図２の患者「Ｊａｋｅ Ｓ」に関する２つの検査と、図３の患者「Ｒｏｂｅｒｔ Ｋ」に関する２つの検査とを含む、図１、２、３に示される。

図１では、３次元解剖学的マップ１０８および１１０および２次元１７区画像１１６はそれぞれ、心臓の５つの左区画、すなわち、区画「１６」（矢印１１８ａを用いて示される心尖外側領域に対応する）、区画「１１」（矢印１１８ｂを用いて示される中央領域下外側に対応する）、区画「５」（矢印１１８ｃを用いて示される基底下外側領域に対応する）、区画「１２」（矢印１１８ｄを用いて示される中央前外側領域に対応する）、および区画「６」（矢印１１８ｅを用いて示される基底前外側領域に対応する）と関連付けられるリスクを示す。３次元解剖学的マップ１０８および１１０および２次元１７区画像１１６は、リスクスコアに対応する、種々のレベルの着色を用いてレンダリングされる。示されるように、リスクスコアは、５０％〜１００％リスクの範囲にわたって提示される。グラフィカルユーザインターフェース１００の実施形態では、リスクスコアのための着色のマッピングは、バースケール１４２として提示される。

加えて、図１では、３次元解剖学的マップ１０８および１１０および主冠動脈１１４の２次元像はそれぞれ、心臓の主幹動脈の３つの領域、すなわち、左後房室動脈「ＬＰＡＶ」１２０ａ、左遠位回旋動脈「Ｄｉｓｔ ＬＣＸ」１２０ｂ、および第３の鈍縁枝動脈「ＯＭ３」１２０ｃ内の閉塞を示す。閉塞は、描写が、例えば、異常または病理が提示されない組織のグレースケール着色と比較して、種々の重症度の程度に、例えば、心臓のその部分の種々の病理（例えば、閉塞および／または虚血性組織）に対応し得る、サイズおよび着色において変動する、脈動の動画シーケンスとして示される。医療従事者および患者の両方のために診断、可視化、および使いやすさを最適化するように、正常および異常な組織の両方が表示され得る、任意の組み合わせにおけるサイズおよび着色（および以下で議論されるような半透明性）の他の変形例が、考慮される。実際に、集約された可視化は、心臓病理および疾患の診断を促進する。

図２では、３次元解剖学的マップ１０８および１１０および２次元１７区画像１１６の描写はそれぞれ、心臓の４つの左区画、すなわち、区画「１３」（矢印２０２ａを用いて示される心尖前領域に対応する）、区画「１４」（矢印２０２ｂを用いて示される心尖中隔領域に対応する）、区画「８」（矢印２０２ｃを用いて示される中央前中隔領域に対応する）、および区画「７」（矢印２０２ｄを用いて示される中央前領域に対応する）と関連付けられるリスクを示す。そして、３次元解剖学的マップ１０８および１１０および主冠動脈１１４の２次元像はそれぞれ、左遠位前下行動脈「Ｄｉｓｔ ＬＡＤ」（２０４）内の閉塞を示す。

図３では、３次元解剖学的マップ１０８および１１０および２次元１７区画像１１６の描写はそれぞれ、心臓の１０個の左区画、すなわち、区画「１５」（心尖下領域に対応する）、区画「１６」（心尖外側領域に対応する）、区画「９」（中央下中隔領域に対応する）、区画「１０」（中央下領域に対応する）、区画「１１」（中央下外側領域に対応する）、区画「１２」（中央前外側領域に対応する）、区画「３」（基底下中隔領域に対応する）、区画「４」（基底下領域に対応する）、区画「５」（基底下外側領域に対応する）、および区画「６」（基底前外側領域に対応する）と関連付けられるリスクを示す。そして、３次元解剖学的マップ１０８および１１０および主冠動脈１１４の２次元像の描写はそれぞれ、右遠位冠動脈「Ｄｉｓｔ ＲＣＡ」、鋭縁枝「ＡｃＭ」、下行後動脈の右鋭縁枝「Ｒ ＰＤＡ」、「Ｒ ＰＬ１」、「Ｒ ＰＬ２」、左遠位回旋動脈「Ｄｉｓｔ ＬＣＸ」、第２の鈍縁枝動脈「ＯＭ２」、第３の鈍縁枝動脈「ＯＭ３」、および左後房室動脈「ＬＰＡＶ」内の閉塞を示す。

本明細書で議論される実施形態の全て（図に描写されるものと、そのように描写されていないものとを含む）に関して、他のテキスト概要、データ（例えば、表形式）、および非グラフィカル情報が、グラフィカルユーザインターフェース１００の任意のページ上で、任意の形式において、単独で、または図式的に提示された情報（例えば、２次元可視化、３次元可視化、アニメーション等）と組み合わせて、提示されてもよい。

（冠動脈疾患検査の例示的レポート）

図４Ａは、例証的実施形態による、リスクのある心筋および／または閉塞されている冠動脈を識別する、図１の可視化を提示する例示的レポートを図示する。図４Ｂは、例証的実施形態による、図２の可視化を提示する例示的レポートを図示する。図４Ｃは、例証的実施形態による、図３の可視化を提示する例示的レポートを図示する。

図４Ａ、４Ｂ、および４Ｃの実施形態のそれぞれに示されるように、各レポートは、３次元解剖学的マップ４０２、４０４の描写（ペイン１０８および１１０に示されるものに対応する）と、冠動脈枝の２次元像４０６の描写（ペイン１１４に示されるものに対応する）と、２次元１７区画像４０８の描写（ペイン１１６に示されるものに対応する）とを含む。

依然として、図４Ａ、４Ｂ、および４Ｃを参照すると、レポート４００は、非限定的実施例として、患者データと、診療記録データとを含む。患者データは、患者名、性別、および年齢を含んでもよい。診療記録データは、記録識別子４１０および主治医識別子４１２を含んでもよい。図４に示されるようなレポート４００はまた、キャプション４１５および概要情報の「所見」区分４１７（所与の動脈の名称へのリーダマッピング区画識別子のためのキー４１９、および任意の脚注または他の情報または印を含む場合とそうではない場合がある）等の概要情報（以前に議論されたように）も含む。

図１−３の実施形態に示されるように、レポート４００は、ボタン１４４（「レポートを閲覧する」１４４）がユーザによって選択されるときに、電子的に、例えば、ポータブルドキュメントフォーマット（ＰＤＦ）で、画像ファイルとして、または任意の数の他のドキュメントタイプとして、閲覧されてもよい。レポート４００は、ボタン１３６（「レポートをダウンロードする」１３６）がユーザによって選択されるときに、例えば、ポータブルドキュメントフォーマット（ＰＤＦ）、画像ファイル、または他のドキュメントタイプでダウンロードされてもよい。

（動脈マッピングを用いた１７区画マップ）

図５Ａは、例証的実施形態による、右冠動脈５０２、左前下行動脈５０４、および回旋動脈５０６の動脈マッピングを有する、心臓の例示的１７区画マップ５００の描写を示す。示されるように、右冠動脈５０２の動脈マッピングは、心臓の１７区画モデルにわたって重ね合わせられた右冠動脈の空間的場所を示す、グラフィカルオーバーレイとして描写される。具体的には、右冠動脈５０２の動脈マッピングは、区画１７（心尖領域と関連付けられる）、区画１５（心尖下領域と関連付けられる）、区画１４（心尖中隔領域と関連付けられる）、区画９（中央下中隔領域と関連付けられる）、区画１０（中央下領域と関連付けられる）、区画４（基底下領域と関連付けられる）、および区画３（基底下中隔領域と関連付けられる）にわたって跨架することが示される。

同様に、左前下行動脈６０４の動脈マッピングは、区画１７（心尖領域と関連付けられる）、区画１４（心尖中隔領域と関連付けられる）、区画１３（心尖前領域と関連付けられる）、区画８（中央前中隔領域と関連付けられる）、区画７（中央前領域と関連付けられる）、区画１（基底前領域と関連付けられる）、および区画２（基底前中隔領域と関連付けられる）にわたって重ね合わせられて示される。また、区画１２（中央前外側領域と関連付けられる）および区画１６（心尖外側領域と関連付けられる）までの区画６（基底前外側領域と関連付けられる）に沿った第１の分岐に沿って、および区画５（基底下外側領域と関連付けられる）および区画１１（中央下外側領域と関連付けられる）までの区画６に沿った第２の分岐に沿って、左冠動脈から分岐する、回旋動脈６０６の動脈マッピングも示される。

右冠動脈５０２、左前下行動脈５０４、および回旋動脈５０６の動脈マッピングおよびその描写は、いくつかの実施形態では、標準生体構造に関して、１７個の区画の２次元投影上に個別の動脈血管の場所を空間的にマップすることによって生成される。この目的のために、例えば、虚血に起因する、１７個の区画のうちの所与の区画に関して識別される有意なＣＡＤは、区画に関して、および動脈マッピング毎に右冠動脈、左前下行動脈、および回旋動脈（５０２、５０４、および５０６）に関して、可視化されることができる。

いくつかの実施形態では、主幹動脈における閉塞の識別に加えて、種々の程度の位置感度もまた、例えば、各動脈上の近位、中央、または遠位場所で発生する閉塞およびそれらの分布を区別するように提示されてもよい。例えば、図５の実施形態に示されるように、区画６、５、および１１に影響を及ぼすであろう回旋動脈の中央部分の閉塞が、示される。

心臓の動脈の他の動脈マッピング、例えば、とりわけ、左縁枝動脈、対角枝、右縁枝動脈、下行後動脈が、類似様式で表示されることができる。

（解剖学的マップの例示的断層撮影モデル）

図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅは、３次元解剖学的マップ（例えば、１０８および１１０）を生成するために使用される完全な心臓の３次元断層撮影モデルの描写の異なる図を示す。示されるように、３次元断層撮影モデルは、１７個の明確に異なる３次元領域に区画化され、部分的に分解されて示されている。図５Ｂは、３次元断層撮影モデルの描写の正面分解図を示す。図５Ｃは、３次元断層撮影モデルの描写の左分解図を示す。図５Ｄは、３次元断層撮影モデルの描写の背面分解図を示す。図５Ｅは、３次元断層撮影モデルの描写の右分解図を示す。

図５Ｆは、１７個の区画を画定する心臓の左心房領域の区画化平面を示す。図５Ｇは、１７個の区画の命名の表を提供する。

図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄ、６Ｅ、６Ｆ、６Ｇ，６Ｈ、６Ｉ、６Ｊ、６Ｋ、６Ｌ、６Ｍ、６Ｎ、６Ｏ、６Ｐ、および６Ｑはそれぞれ、例証的実施形態による、図５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、および５Ｅの１７個の区画の各３次元断層撮影モデルの異なる図を示す。示されるように、図６Ａは、基底前区画に対応する区画「１」の右側像、前面像、左側像、上面像、後面像、および下面像を示す。図６Ｂは、基底前中隔区画に対応する区画「２」の右側像、前面像、左側像、上面像、後面像、および下面像を示す。図６Ｃは、基底下中隔に対応する区画「３」の右側像、前面像、左側像、上面像、後面像、および下面像を示す。図６Ｄは、基底下区画に対応する区画「４」の右側像、前面像、左側像、上面像、後面像、および下面像を示す。図６Ｅは、基底下外側区画に対応する区画「５」の右側像、前面像、左側像、上面像、後面像、および下面像を示す。図６Ｆは、基底前外側区画に対応する区画「６」の右側像、前面像、左側像、上面像、後面像、および下面像を示す。図６Ｇは、中央前区画に対応する区画「７」の右側像、前面像、左側像、上面像、後面像、および下面像を示す。図６Ｈは、中央前中隔区画に対応する区画「８」の右側像、前面像、左側像、上面像、後面像、および下面像を示す。図６Ｉは、中央下中隔区画に対応する区画「９」の右側像、前面像、左側像、上面像、後面像、および下面像を示す。図６Ｊは、中央下区画に対応する区画「１０」の右側像、前面像、左側像、上面像、後面像、および下面像を示す。図６Ｋは、中央下外側区画に対応する区画「１１」の右側像、前面像、左側像、上面像、後面像、および下面像を示す。図６Ｌは、中央前外側区画に対応する区画「１２」の右側像、前面像、左側像、上面像、後面像、および下面像を示す。図６Ｍは、心尖前区画に対応する区画「１３」の右側像、前面像、左側像、上面像、後面像、および下面像を示す。図６Ｎは、心尖中隔区画に対応する区画「１４」の右側像、前面像、左側像、上面像、後面像、および下面像を示す。図６Ｏは、心尖下区画に対応する区画「１５」の右側像、前面像、左側像、上面像、後面像、および下面像を示す。図６Ｐは、心尖外側区画に対応する区画「１６」の右側像、前面像、左側像、上面像、後面像、および下面像を示す。図６Ｑは、心尖区画に対応する区画「１７」の右側像、前面像、左側像、上面像、後面像、および下面像を示す。

（例示的医療提供者ポータル）

図１の議論に記述されるように、所与の患者のための利用可能な心臓査定検査が、グラフィカルユーザインターフェース１００内に提示されることができる。

図７は、例証的実施形態による、所与の患者のための閲覧に利用可能な複数の検査の概要表示を伴うグラフィカルユーザインターフェース１００を図示する。図７の実施形態に示されるように、グラフィカルユーザインターフェース１００は、患者名１２２、患者性別１２４、および患者年齢１２６等の患者データを提示するように構成される。他の患者データ、例えば、患者ファイルの中で利用可能ないくつかの因子の中でも、喫煙歴、家族歴が、提示され得ることが考慮される。図７では、グラフィカルユーザインターフェース１００はさらに、臨床医識別子１２８（例えば、グラフィカルユーザインターフェース１００を提供するウェブポータルにログインされる医師または臨床医）等の診療記録データを含む。図７では、グラフィカルユーザインターフェース１００は、対応するレポート（例えば、図４Ａ、４Ｂ、および４Ｃに示され、説明されるレポート４００）のダウンロードおよび／または保存を促進するためのグラフィカルウィジェット（１３６ａおよび１３６ｂとして示される）と、そのようなレポート４００の閲覧を促進するためのグラフィカルウィジェット１４４とを含む。

図８は、その記録が医療提供者ポータルにログインされる所与の医師またはクライアントによってアクセス可能である、患者のリスト８０２を表示するためのグラフィカルユーザインターフェース１００の別のページを図示する。図８の実施形態に示されるように、患者のリスト８０２は、その記録が図１−３に関連して提示および議論される患者（８０４として示される）を含む。いくつかの実施形態では、グラフィカルユーザインターフェース８００は、冠動脈疾患のリスクを伴う患者を暗示する、リスク識別子８０６を含む。上記で議論されるように、患者識別の他の手段、例えば、患者の病院識別番号も、使用されてもよい。

（例示的な詳細な可視化）

グラフィカルユーザインターフェースの別の側面では、図９−１７は、レポートの種々の側面の詳細な可視化を提供する。具体的には、図９は、例証的実施形態による、詳細表示作業空間９０４内の回転可能３次元解剖学的モデル９０２を提示する、グラフィカルユーザインターフェース１００を示す。詳細表示作業空間９０４は、回転可能３次元解剖学的モデル９０２が、ボタン９０６ａ、９０６ｂ、９０６ｃ、９０６ｄを介して回転されることを可能にし、着目区画および動脈の詳細構造を精査する。いくつかの実施形態では、回転可能３次元解剖学的モデル９０２は、キーボードキーの所定のショートカットキーおよび／または入力デバイス（例えば、マウス）のボタンに基づいて回転可能である。いくつかの実施形態では、回転可能３次元解剖学的モデル９０２は、所定のショートカットキーボードキーおよび入力デバイス入力に基づいて、パンおよび／またはズームされることができる。

本表示では、対応する２次元１７区画像１１６が、ペイン９０８内に同時に提示される。いくつかの実施形態では、ペイン９０８内の２次元１７区画像１１６の中の区画の選択は、グラフィカルユーザインターフェース１００に、区画と関連付けられる所定の斜視像まで３次元解剖学的モデル９０２を回転させる。

着目心筋区画および動脈の代替的可視化を提供するために、グラフィカルユーザインターフェース１００は、モデルのレンダリングされた要素を調節するためのウィジェット９１０、９１２、および９１４を提供する。ウィジェット９１０は、完全な心臓の部分的に透明なオーバーレイ９１６のレンダリングおよび提示が無効および／または有効にされることを可能にする。ウィジェット９１２は、心臓モデルの右側および心臓モデルの左側のレンダリングおよび提示が切り替えられることを可能にする。この目的のために、グラフィカルユーザインターフェース１００は、提示される心臓モデルの左側区画、または提示される心臓モデルの左側区画および右側区画の両方と関連付けられる、または心臓のいかなる区画も提示されない、３次元オブジェクトのみを伴うモデル９０２を提示することができる。ウィジェット９１４は、冠動脈血管９１８のレンダリングおよび提示が無効および／または有効にされることを可能にする。詳細表示作業空間９０４は、ウィジェット９２０によってアクセスされることができる。いくつかの実施形態では、詳細表示作業空間９０４は、（例えば、図１に示されるように）詳細な３Ｄ表示のためのウィジェット１４８を選択することによって査定される。

グラフィカルユーザインターフェース１００は、いくつかの実施形態では、モデル９０２の複数の所定の提示像が詳細表示作業空間９０４内に提示されることを可能にする。図１０は、例証的実施形態による、図９のモデル９０２の多角表示提示を示す。図１０の実施形態に示されるように、グラフィカルユーザインターフェース１００は、モデル９０２の右側像（ペイン１００２内）、前面像（ペイン１００４内）、左側像（ペイン１００６内）、上面像（ペイン１００８内）、後面像（ペイン１０１０内）、および後面像（ペイン１０１２内）を含む。図９および１０では、グラフィカルユーザインターフェース１００は、ユーザが（図９の実施形態に示されるような）単一のモデル表示および（図１０の実施形態に示されるような）複数のモデル表示との間で選択することを可能にするためのウィジェット９２２を含む。

図１１−１３は、例証的実施形態による、詳細表示作業空間９０４内に主冠動脈１１４の２次元像を提示する、グラフィカルユーザインターフェース１００を示す。具体的には、図１１は、例証的実施形態による、心臓の右優勢側１１０２からの強調および／または視点で主冠動脈１１４の２次元像を示す。図１２は、例証的実施形態による、（ウィジェット１１０４を介した）心臓の左優勢側からの強調および／または視点で主冠動脈１１４の２次元像を示す。図１３は、例証的実施形態による、（ウィジェット１１０６を介した）共優勢である主冠動脈１１４の２次元像を示す。詳細表示作業空間９０４は、（例えば、図９の実施形態に示されるように）ウィジェット９２４によってアクセスされることができる。主冠動脈１１４の種々の図は、ウィジェット１１０４を介して選択されることができる。図１１は、ウィジェット１１０４が選択されるときに提示されるドロップダウン選択ボックス１１０６を示す。

グラフィカルユーザインターフェース１００は、図１１の実施形態に示されるように、右冠動脈（１１０８）、左前下行動脈（１１１０）、および回旋動脈（１１１２）に特有の分析を提示してもよい。

図１４−１７は、例証的実施形態による、詳細表示作業空間９０４内に２次元１７区画像を提示する、グラフィカルユーザインターフェース１００を示す。具体的には、図１４は、例証的実施形態による、左心室区画の２次元１７区画像１４０２を示す。図１５は、例証的実施形態による、右心室区画の２次元１７区画像１５０２を示す。図１６では、左心房区画像１４０２は、例証的実施形態によると、図５Ａに関連して説明されるように、区画にマップされるおよび／または重ね合わせられる対応する主幹動脈（「左前下行」動脈１６０２、「回旋」動脈１６０４、および「右冠」動脈１６０６として示される）と重ね合わせられて示されている。この目的のために、所与の区画毎の空間的場所（例えば、１１６の空間的場所）は、心臓の解剖学的レンダリングに投影および／またはマップされ、主幹動脈の空間的場所は、個別の区画に関連して投影および／またはマップされる。

２次元１７区画像１４０２は、（例えば、図９の実施形態に示されるように）ウィジェット９２６によってアクセスされることができる。種々の区画像は、ウィジェット１４０４を介して選択されることができる。図１４は、ウィジェット１４０４が選択されるときに図１４−１７に示される表示のために提示されるドロップダウン選択ボックス１４０６を示す。

図１７は、例証的実施形態による、１７個の区画の２次元スライス像を示す。スライス像は、４心腔像（「４心腔」１７０２として示される）、２心腔像（「２心腔」１７０４として示される）、および長軸像（「長軸」１７０６として示される）を含む、心臓のいくつかの表示を含む。スライス像はさらに、基礎軸平面（「基礎」１７０８として示される）、中央軸平面（「中央」１７１０として示される）、および心尖軸平面（「心尖」１７１２として示される）を含む、いくつかの軸平面に沿ったいくつかの表示を含む。

図９−１７は、図２に関連して示され、議論されるデータセットにも対応する、同一のデータセットの可視化を示すことに留意されたい。すなわち、ここで示されるように、同一の検査データは、図２および９−１７では、異なる表示の間で示される。

いくつかの実施形態では、レポート４００は、図１１−１７に関連して議論されるような全ての表示を含む。

（冠動脈の閉塞の例示的可視化）

上記で説明されるように、３次元解剖学的マップ１０８および１１０および主冠動脈１１４の２次元像はそれぞれ、心臓の主幹動脈の３つの領域内の閉塞を示す。閉塞は、例えば、種々の重症度の程度に、心臓のその部分の種々の病理（例えば、閉塞および／または虚血性組織）に対応し得る、サイズおよび着色が変動する、脈動の動画シーケンスとして示されてもよい。

図１８Ａおよび１８Ｂは、例証的実施形態による、脈動の動画シーケンスの例示的実施形態を図示する。図１８Ａは、脈動の動画シーケンスの開始のレンダリングの例示的実施形態を示す。図１８Ｂは、脈動の動画シーケンスの終了のレンダリングの例示的実施形態を示す。図１８Ａおよび１８Ｂの実施形態に示されるように、脈動の動画シーケンスに対応する面積１８０２は、例えば、種々の重症度の程度に、心臓のその部分の種々の病理（例えば、閉塞および／または虚血性組織）に対応し得る、サイズおよび着色が変動する。

（３次元心臓モデルの可視化）

上記で議論されるように、グラフィカルユーザインターフェース１００は、レンダリングされた心臓モデル内の着目心筋区画および動脈の代替的可視化を提供することができる。

図１９−２１はそれぞれ、例証的実施形態による、心臓モデルの心筋区画の代替的可視化を図示する。図１９は、図９に関連して議論されるような心臓モデルの左側区画および右側区画の両方を示す。

この目的のために、グラフィカルユーザインターフェース１００は、提示される心臓モデルの左側区画、または提示される心臓モデルの左側区画および右側区画の両方と関連付けられる、または心臓モデルのいかなる区画も提示されない、３次元オブジェクトのみを伴うモデル９０２を提示することができる。図２０は、心臓モデルの左側区画のみが提示される、部分的レンダリングを示す。すなわち、心臓の外表面の約半分が、内側組織の中への可視化を可能にするように、より高い程度の透明度で示されている。図２１は、完全な心臓（および冠動脈）の部分的に透明な断層撮影表現のみを示し、心臓モデルの左側区画または右側区画を示さない。この目的のために、別個に、またはサイズおよび着色（静的描写および／または脈動心臓アニメーション）の変動とともにのいずれかで、内側組織の中への可視化が、さらに増進される。本図では、動脈の閉塞と関連付けられる着色が、依然として示されていることに留意されたい。

（動作の方法）

図２２は、例証的実施形態による、３次元解剖学的マップ１０６をレンダリングする方法を図示するフロー図である。いくつかの実施形態では、解剖学的マップ（例えば、１０６）の３次元心臓は、左心室の１７個の区画のそれぞれに対応する、１７個の明確に異なるメッシュおよびテクスチャ画像を備える、静的心臓モデルである。メッシュはそれぞれ、いくつかの実施形態では、メッシュの中の部品要素のグルーピングツリーを含む。いくつかの実施形態では、明確に異なるメッシュおよびテクスチャ画像は、ＴｈｒｅｅＪＳでフォーマットされる。他のＷｅｂＧＬフレームワークもまた、使用されることができる。

心臓モデルのためのレンダリングパイプラインは、クライアントデバイスにおいて、ＴｈｒｅｅＪＳ静的心臓モデル、１７個の区画のそれぞれと関連付けられるリスクスコア、およびレンダリング命令およびコードを受信するステップ（２２０２）を含む。いくつかの実施形態では、ＴｈｒｅｅＪＳ静的心臓モデルは、暗号化されたファイルとして伝送される。クライアントデバイスにおいてＴｈｒｅｅＪＳ静的心臓モデルを受信することに応じて、クライアントデバイスは、ＴｈｒｅｅＪＳ静的心臓モデルと関連付けられるモデルファイルをデコードし、例えば、ブラウザメモリ内のＴｈｒｅｅＪＳオブジェクトに静的モデルファイルを解析する（２２０４）ように構成される。

クライアントデバイスは、いくつかの実施形態では、命令コードを実行するとき、解析されたＴｈｒｅｅＪＳオブジェクトの表面の材料性質を構成する（２２０６）。クライアントデバイスは、いくつかの実施形態では、次いで、シェーダを設定する。いくつかの実施形態では、クライアントデバイスは、命令コードを実行するとき、頂点シェーダおよび断片シェーダをＴｈｒｅｅＪＳレンダラに登録する。頂点シェーダおよび断片シェーダは、受信されたリスクスコアに基づいて、区画化されたモデルファイルのそれぞれの色を修正する。例えば、頂点シェーダおよび断片シェーダは、０．５〜１．０の範囲内の受信されたリスクスコアに基づいて黄色と赤との間の種々の色を生成するように調節される。

いくつかの実施形態では、クライアントデバイスは、リスクスコアを、クライアントのメモリ内の１７個の区画上に色として解釈およびマップすることによって、リスクスコアのデータマップを生成する（２２０８）。クライアントデバイスは、次いで、データマップをレンダリングする（２２１０）。いくつかの実施形態では、クライアントデバイスは、場面を設定すること、仮想カメラを設定して位置付けること、場面内に照明を設定して位置付けること、心臓モデルの要素を場面の中に位置付け、スケーリングすることを含む、クライアントのブラウザ上への解析されたオブジェクトの実際のレンダリングを取り扱う、ＴｈｒｅｅＪＳ ＷｅｂＧＬレンダラによって定義される一連のステップを実施することによって、データマップをレンダリングする。

（位相空間変換および分析）

米国特許出願第１５／２４８，８３８号に説明されるように、分析システムは、後続の位相空間分析で使用される位相空間マップを生成するために構成される。位相空間分析の出力は、次いで、疾患または局所動脈流特性等の生理学的特性の存在と関連付けられるパラメータを査定するように、機械学習分析を使用して評価される。いくつかの実施形態では、機械学習分析は、取得された心臓勾配信号データの査定において、定量化されたＦＦＲ、狭窄、および虚血データのライブラリを使用してもよい。

分析を実施するプロセッサの出力は、次いで、可視化のために、例えば、タッチスクリーンまたは他のモニタ等のグラフィカルユーザインターフェースに伝送される。グラフィカルユーザインターフェースは、いくつかの実施形態では、パラメータを表示するように構成される表示ユニットの中に含まれる。いくつかの実施形態では、グラフィカルユーザインターフェースは、生体電位信号データおよび仮想生体電位信号データの３Ｄ位相空間プロット表現等の中間パラメータを表示する。他の実施形態では、プロセッサの出力は、次いで、１つ以上の非グラフィカルユーザインターフェース（例えば、プリントアウト、コマンドライン、またはテキスト専用ユーザインターフェース）に、例えば、読出および／または付加的分析のためにデータベースまたはメモリデバイスに直接、またはそれらの組み合わせに、伝送される。

図２３は、例証的実施形態による、心臓勾配データを使用して心臓における動脈流特性を非侵襲的に決定するためのシステムの略図である。図２３の実施形態に示されるように、システム２３００は、生体電位測定機器２３０２と、分析サブシステム２３０４とを含む。生体電位測定機器２３０２は、全て、図２３のシステムでは、哺乳類対象または患者２３１０の表面（例えば、動物または個人の皮膚）に取り付けられる、少なくとも１つの電極２３０６（表面電極２３０６ａ、２３０６ｂ、…、２３０６ｎとして示される）および対応するコモンモード基準導線２３０８を介して、対象または患者２３１０から、生体電位信号２３１２（２３１２ａ．．２３１２ｎとして示される）（本明細書では心臓勾配信号データ２３１２とも称される）を収集する。

分析システム２３０４は、後続の位相空間分析２３１８で使用される位相空間マップを生成するように構成される。位相空間分析の出力は、次いで、疾患または局所動脈流特性等の生理学的特性の存在と関連付けられるパラメータ２３２２を査定するように、機械学習分析２３２０を使用して評価される。いくつかの実施形態では、機械学習分析２３２０は、取得された心臓勾配信号データ２３１２の査定において、定量化されたＦＦＲ、狭窄、および虚血データのライブラリ２３２４を使用してもよい。分析２３０４を実施するプロセッサの出力２３２２は、次いで、可視化のために、例えば、タッチスクリーンまたは他のモニタ等のグラフィカルユーザインターフェースに伝送される。グラフィカルユーザインターフェースは、いくつかの実施形態では、パラメータ２３２２を表示するように構成される表示ユニットの中に含まれる。いくつかの実施形態では、グラフィカルユーザインターフェースは、生体電位信号データおよび仮想生体電位信号データの３Ｄ位相空間プロット表現等の中間パラメータを表示する。他の実施形態では、プロセッサの出力は、次いで、１つ以上の非グラフィカルユーザインターフェース（例えば、プリントアウト、コマンドライン、またはテキスト専用ユーザインターフェース）に、例えば、後の読出および／または付加的分析のためにデータベースまたはメモリデバイスに直接、またはそれらの組み合わせに、伝送される。

予測因子を開発するために使用される機械学習プロセスは、それを、臨床血管造影データと対合されているＰＳＲデバイスからのその入力信号として受け取る。機械学習動作では、有意なＣＡＤの存在または不在の臨床決定は、訓練プロセス中および検証ステップ中に使用される。有意なＣＡＤの定義は、＞７０％閉塞および／またはＦＦＲ＜０．８である。有意なＣＡＤの他の定義も、使用されることができる。

患者毎の修正されたＧｅｎｓｉｎｉスコアが、計算され、また、機械学習のための入力として使用される。機械学習を通して開発される予測因子は、種々の特徴を操作し、学習セットを横断する高い相関をＧｅｎｓｉｎｉスコアに返すことを目指す。Ｇｅｎｓｉｎｉスコア化の説明は、Ｇｅｎｓｉｎｉ ＧＧＭＤ， “Ｔｈｅ ｐａｔｈｏｌｏｇｉｃａｌ ａｎａｔｏｍｙ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｒｏｎａｒｙ ａｒｔｅｒｉｅｓ ｏｆ ｍａｎ，” ｐｐ． ２７１−２７４ （１９７５年）（参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる）の中で提供される。説明されるように、２５％〜１００％の病変の重症度スコアは、病変サイズの各段階的変化が、スコア化における前の病変サイズよりも２倍大きい、１のスコア〜３２のスコアを処理する。さらに、倍率が、心筋の所与の面積の灌流への個々の寄与に従って、冠動脈の各外科的区画または分岐に割り当てられる。

いくつかの実施形態では、患者が有意なＣＡＤを有すると主張する具体的閾値は、予測因子の出力にわたってＧｅｎｓｉｎｉ閾値を調節し、所定の臨床標的（例えば、Ｓｎ＞７５％、Ｓｐ＞６５％）を超える感度および特異性の最適なバランスを見出すことによって導出される。このようにして、ＣＡＤ（故に、閉塞％またはＦＦＲの指示）の臨床決定は、予測されるＧｅｎｓｉｎｉスコアへの閾値の適用を通して、代わりに組み込まれる。

有意な病変の場所は、有意な病変が存在する動脈を決定することを目指す、予測因子を訓練するために使用される。これは、修正されたＧｅｎｓｉｎｉスコアの計算と同じ様式で、および閾値決定において作用する。

出力画像は、グラフィカルユーザインターフェース１００を介して示されるように、心臓の健康についての状況情報を提供する。位相空間断層撮影画像の色および形状は、心臓の電気的および機械的ステータスを合成および表示する。生理学的信号の分析は、有意な冠動脈疾患の存在および場所を予測する。成果は、基礎疾患と関連付けられる罹患心筋の面積の表示とともに報告される。これらの可視化は、ＣＡＤステータスの機械学習予測とともに、医療提供者ポータルの中で提示される。

本明細書で使用されるように、用語「プロセッサ」は、関数を入力に実施し、出力を作成するためのエンコードされた命令を実行する、物理的ハードウェアデバイスを指す。プロセッサは、１つ以上のプロセッサを含んでもよく、それぞれ、命令を実行し、データを処理し、画像をインデックス化するために、コンピュータと関連付けられた１つ以上の機能を実施するように構成される。プロセッサは、ＲＡＭ、ＲＯＭ、記憶装置、データベース、Ｉ／Ｏデバイス、およびインターフェースに通信可能に結合されてもよい。プロセッサは、コンピュータプログラム命令のシーケンスを実行し、種々のプロセスを実施するように構成されてもよい。

いくつかの実施形態では、位相空間プロット分析は、脱分極波の位相平面における任意の他の直交導線への干渉から生じる、幾何学的コントラストを使用する。無雑音部分空間の存在は、これらの波の位相の記録を可能にする。一般に、本干渉から生じる振幅が、測定され得る。しかしながら、これらの直交導線の位相も、依然として、構造についての情報を搬送し、幾何学的コントラストを画像内に生成する。位相空間プロット分析は、例えば、心臓およびその種々のタイプの組織内の異なる生体電気構造が、異なるインピーダンスを有し、したがって、スペクトルおよび非スペクトル伝導が、遅延し、心臓を通る位相空間軌道の軌跡を異なる量だけ屈曲させるという事実を利用する。これらの軌跡のわずかな変化は、正規化され、心拍毎に定量化され、異常または不良な導線設置に関して補正されることができ、正規化された位相空間積分は、遺伝子アルゴリズムを使用して、幾何学的メッシュ上に可視化またはそこにマッピングされ、回顧的データから、心室内の１７の心筋区画を心臓の種々の断層撮像モダリティにマッピングすることができる。他の数の心筋区画も、使用されてもよい。

（冠動脈疾患の予測因子を決定するための例示的動作）

表２は、１３９人の対象で行われた冠動脈疾患検査からの第１のデータのボーラスへの機械学習を通して生成される予測因子の方程式として示される。

表２の方程式に従って、Ｐ＞閾値である場合には、患者は、有意な冠動脈疾患を有することが決定され、そうでなければ、患者は、有意な冠動脈疾患を有していないと決定される。表１の実施形態に示されるように、ｄｐｏｌｙ１Ｖ（５）、ｐｏｌｙｃ１Ｖｚ（１）、ｄｐｏｌｙｃ３Ｖｚ（１）は、位相空間モデルから導出される幾何学的パラメータであり、Ｂ１ＡＮＴＲＶＥＮＴおよびＢ１ＭＩＤＲＣＡは、具体的冠動脈内の閉塞の存在および場所を予測するように最適化される機械学習予測因子である。

表２の予測因子は、検出されている有意な冠動脈疾患の存在または非存在（１１５ａおよび１１５ｂとして示される）を識別する、ヘッダ領域（１４０ａ、１４０ｂとして示される）内に提示されてもよい。

（冠血流予備量比推定を決定するための例示的動作）

表３−６は、心臓内の主要脈管に対応するいくつかの区画に関するＦＦＲ推定を生成するための非線形関数の例示的実施形態を示す。表３では、左大動脈に関するＦＦＲ推定（「ＦＦＲ＿ＬＥＦＴＭＡＩＮ」）を決定するための関数の例示的実施形態が、提供される。

表３の実施形態に示されるように、左大動脈に関するＦＦＲ推定は、雑音部分空間（「ｎｏｉｓｅｖｅｃｔｏｒＲｚ」）、アルファ包比パラメータ（「Ａｌｐｈａｒａｔｉｏ」）、および信号密度クラウド体積４（「ＤｅｎｓｉｔｙＶ４」）と関連付けられたＺ成分パラメータ等の抽出されたメトリックおよび変数に基づいて決定される。

表４では、右中央冠動脈に関するＦＦＲ推定（「ＦＦＲ＿ＭＩＤＲＣＡ」）を決定するための関数の例示的実施形態が、提供される。

表４の実施形態に示されるように、右中央冠動脈に関するＦＦＲ推定は、雑音部分空間７０６（「ｎｏｉｓｅｖｅｃｔｏｒＲｙ」）、アルファ包比パラメータ（「Ａｌｐｈａ ｒａｔｉｏ」）、および信号密度クラウド体積３（「ＤｅｎｓｉｔｙＶ３」）と関連付けられたＹ成分パラメータ等の抽出されたメトリックおよび変数に基づいて決定される。

表５では、左中央動脈下行枝に関するＦＦＲ推定（「ＦＦＲ＿ＭＩＤＬＡＤ」）を決定するための関数の例示的実施形態が、提供される。

表５の実施形態に示されるように、左中央動脈前下行枝に関するＦＦＲ推定は、クラウドクラスタ３（「ＡｓｐｅｃｔＲａｔｉｏ３」）およびウェーブレット残余平均ＸＹＺ（「ｒｅｓｉｄｕｅＬｅｖｅｌＭｅａｎ」）に関する体積対表面積の比率等の抽出されたメトリックおよび変数に基づいて決定される。

表６では、左近位回旋動脈に関するＦＦＲ推定（「ＦＦＲ＿ＰＲＯＸＬＣＸ」）を決定するための関数の例示的実施形態が、提供される。

表６の実施形態に示されるように、左近位回旋動脈に関するＦＦＲ推定は、ウェーブレット残余体積ＸＹＺ（「ｒｅｓｉｄｕｅＬｅｖｅｌＶｏｌｕｍｅ」）、ベクトルクラウド６体積（「ｖｅｃｔｏｒｃｌｏｕｄ６」）、および信号密度クラウド体積４（「ＤｅｎｓｉｔｙＶ４」）等の抽出されたメトリックおよび変数に基づいて決定される。

例示される方法およびシステムと併用され得る、位相空間処理のさらなる実施例および説明は、米国仮特許出願第６２／１８４，７９６号（題名「Ｌａｔｅｎｔ ｔｅｒａｔｏｇｅｎ−ｉｎｄｕｃｅｄ ｈｅａｒｔ ｄｅｆｉｃｉｔｓ ａｒｅ ｕｎｍａｓｋｅｄ ｐｏｓｔｎａｔａｌｌｙ ｗｉｔｈ ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｏｎ ＥＣＧ ｓｉｇｎａｌｓ」）、米国特許出願第１５／１９２，６３９号（題名「Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｕｓｉｎｇ Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｔｏ Ｄｉａｇｎｏｓｅ Ｄｉｓｅａｓｅ」）、第ＵＳ２０１５／０２１６４２６号として公開された米国特許出願第１４／６２０，３８８号（題名「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｉｎｇ ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｒｏｍ ｓｉｎｇｌｅ ｃｈａｎｎｅｌ ｄａｔａ」）、第ＵＳ９，５９７，０２１号として公開された米国特許出願第１４／５９６，５４１号（題名「Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ ｇｌｕｃｏｓｅ， ｇｌｙｃｏｓｙｌａｔｅｄ ｈｅｍｏｇｌｏｂｉｎ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｂｌｏｏｄ ｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔｓ」）、第ＵＳ２０１５／０１３３８０３号として公開された米国特許出願第１４／０７７，９９３号（題名「Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｉｃ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ ｍａｍｍａｌｉａｎ ｃａｒｄｉａｃ ｃｈａｍｂｅｒ ｓｉｚｅ ａｎｄ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎ」）、米国特許出願第１４／２９５，６１５号（題名「Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｉｃ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ ｍａｍｍａｌｉａｎ ｃａｒｄｉａｃ ｃｈａｍｂｅｒ ｓｉｚｅ ａｎｄ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎ」）、第ＵＳ９，４０８，５４３号として公開された米国特許出願第１３／９７０，５８２号（題名「Ｎｏｎ−ｉｎｖａｓｉｖｅ ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｉｎｇ ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ ａｌｌ−ｃａｕｓｅ ｍｏｒｔａｌｉｔｙ ａｎｄ ｓｕｄｄｅｎ ｃａｒｄｉａｃ ｄｅａｔｈ ｒｉｓｋ」）、第ＵＳ２０１６／０１８３８２２号として公開された米国特許出願第１５／０６１，０９０号（題名「Ｎｏｎ−ｉｎｖａｓｉｖｅ ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｉｎｇ ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ ｓｙｓｔｅｍｓ」）、第ＵＳ９，２８９，１５０号として公開された米国特許出願第１３／９７０，５８０号（題名「Ｎｏｎ−ｉｎｖａｓｉｖｅ ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｉｎｇ ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ ｓｙｓｔｅｍｓ」）、米国特許出願第６２／３５４，６６８号（題名「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｐｈａｓｅ Ｓｐａｃｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｏ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ Ａｒｔｅｒｉａｌ Ｆｌｏｗ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ」）、および米国仮特許出願第６１／６８４，２１７号（題名「Ｎｏｎ−ｉｎｖａｓｉｖｅ ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｉｎｇ ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ ｓｙｓｔｅｍｓ」）（参照することによってその全体としてそれぞれ組み込まれる）に説明される。

（医療提供者ポータルの例示的アーキテクチャ）

図２４は、例証的実施形態による、クラウドサービスモジュールで実装された医療提供者ポータルおよびログデータベースのアーキテクチャの略図２４００である。クラウドサービスは、仲介者サービス２４０２と、データ記憶サービス２４０４と、分析サービス２４０６とを備える。仲介者サービス２４０２は、分析待ち行列２４０８と、データ転送ＡＰＩ（「ＤＴＡＰＩ」）２４１０とを備える。データ転送ＡＰＩ２４１０は、データリポジトリ２４１４から分析エンジン２４１６へ、取得デバイス２４１２（「ＰＳＲ」２４１２として示される）から収集される信号データファイルをフェッチするため、および分析エンジン２４１６によって生成される分析レポートデータをレポートデータベース２４１８上に記憶するために使用される。データ転送ＡＰＩ２４１０は、主成分レベルデータ交換のためのゲートウェイとしての役割を果たす。

レポートデータベース２４１８は、信号取得、データアクセス、および信号分析のための記録の完全な追跡可能セットを含む、機能的情報を記憶するデータベースである。レポートデータベース２４１８はまた、分析エンジン２４１６によって生成される分析レポートも記憶する。

医療提供者ポータル２４２０は、例えば、そこで生成されるグラフィカルユーザインターフェース１００を介して、分析エンジン２４１６の出力を可視化するように医療提供者によってアクセス可能である、ウェブベースの単一ページアプリケーションである。医療提供者ポータル２４２０のユーザは、患者を選択することができ、これは、その患者に関する取得された測定および分析のサブセットまたは全てを配信するように医療提供者ポータル２４２０にトリガする。分析レポートは、いくつかの実施形態では、ＨＴＭＬテンプレート化レポートおよび双方向３Ｄオブジェクトを含む。

図２４の実施形態に示されるように、信号が取得デバイス２４１２によって取得されることに応じて、データは、取得デバイス２４１２によってデータリポジトリ２４１４にプッシュされる（ステップ「１」として示される）。データがデータリポジトリ２４１４上に記憶された後、ウェブサービスは、単純待ち行列サービス（ＳＱＳ）を介して分析待ち行列２４０８の中で列に並べられるように収集されたファイルにトリガする（ステップ「２」として示される）。分析エンジン２４１６は、断続的に、分析待ち行列２４０８を待ち行列から取り出す要求を送信する（ステップ「３」として示される）。ＳＱＳは、収集されたデータファイル名およびデータ識別子を待ち行列から取り出し、分析エンジン２４１６に送信する（ステップ「４」として示される）。利用可能であるとき、分析エンジン２４１６は、データ転送ＡＰＩ２４１０への要求を生成し（ステップ「５」として示される）、収集されたファイルを読み出す。データ転送ＡＰＩ２４１０は、次いで、クラウドデータホスティングサービスと通信し（ステップ「６」として示される）、収集されたファイルを取得する。クラウドデータホスティングサービスは、収集されたファイルをデータ転送ＡＰＩ２４１０に送信し（ステップ「７」として示される）、これは、次いで、読み出されたファイルを分析エンジン２４１６に転送および／またはストリームする（ステップ「８」として示される）。

分析エンジン２４１６は、受信されたファイルを展開（ステップ「９」として示される）および解析し、データ転送ＡＰＩ２４１０を通してファイルと関連付けられるメタデータ情報を更新し、これは、データリポジトリ２４１４への更新の要求を解析および送信する（ステップ「１０」として示される）。

任務が成功した場合、分析エンジン２４１６は、分析を進め、分析の完了に応じて、レポートをデータ転送ＡＰＩ２４１０にプッシュする（ステップ「１１」として示される）。データ転送ＡＰＩ２４１０は、そこに記憶されるように、レポートをデータリポジトリ２４１４にプッシュする（ステップ「１２」として示される）。分析エンジン２４１６は、次いで、その収集されたデータファイルの更新されたステータスの分析待ち行列２４０８を更新する（ステップ「１３」として示される）。

医療提供者ポータル２４２０によって精査される準備ができているとき、ポータル２４２０は、可視化のためのレポートをデータ転送ＡＰＩ２４１０にダウンロードする要求を開始する（ステップ「１４」として示される）。データ転送ＡＰＩ２４１０は、データリポジトリ２４１４を待ち行列に入れ（ステップ「１５」として示される）、要求されたレポートを取得する。データリポジトリ２４１４は、要求されたレポートおよび対応する患者情報を読み出し、データ転送ＡＰＩ２４１０に送信し（ステップ「１６」として示される）、これは、次いで、データを医療提供者ポータル２４２０に提供する（ステップ「１７」として示される）。医療提供者ポータル２４２０のクライアントは、いくつかの実施形態では、対応するサーバプロセスと同時に起動しているクライアントブラウザ上で起動する単一スレッドのプロセスである。クライアントは、読み出されるリソースのシーケンスおよびレンダリングを更新するためのトリガ更新を同期化する責任がある。

図２５は、医療提供者ポータルのインフラストラクチャレイアウト概観を図示する。示されるように、インフラストラクチャは、いくつかのインスタンスおよび可用性ゾーンをサポートする。

方法およびシステムは、好ましい実施形態および具体的実施例に関連して説明されたが、範囲が記載される特定の実施形態に限定されることを意図するものではなく、本明細書の実施形態は、あらゆる点において、制限的ではなく、例証的であることが意図される。

例示される方法およびシステムは、ＦＦＲ／狭窄出力を使用して、術中のステントの数およびそれらの設置を決定および／または修正するように構成される、介入システムと併用するために、狭窄およびＦＦＲ出力を生成するために使用されてもよい。

別様に明示的に述べられない限り、本明細書に記載される任意の方法が、そのステップが具体的順序で実施されることを要求するものと解釈されることは、いかようにも意図されない。故に、方法請求項が、実際には、そのステップによって従われるべき順序を列挙していない、またはステップが具体的順序に限定されるべきであることが、請求項または説明に別様に具体的に述べられていない場合、いかなる点に関しても順序が推測されることは、いかようにも意図されない。これは、ステップまたは動作の流れの配列に関する論理事項、文法構成または句読点から導出される単純解釈、本明細書で説明された実施形態の数またはタイプを含む、解釈に関する任意の可能性として考えられる黙示基準に当てはまる。

いくつかの実施形態では、信号再構築プロセスは、センサ／データのタイプに依存しない汎用信号分解および推定処理方法である。

本願全体を通して、種々の刊行物が、参照される。これらの刊行物の開示は、方法およびシステムが関わる最先端技術をより完全に説明するために、それらの全体として、参照することによって本願に組み込まれる。
（項目１）
表示（例えば、グラフィカルユーザインターフェースまたはレポート）をフォーマットし、リスクのある心筋および／または閉塞されている冠動脈を識別する、心筋組織の概要情報および可視化を提示するためのコンピュータ実装方法であって、上記方法は、
１つ以上のプロセッサによって、（例えば、クライアントと関連付けられる固定式またはモバイルコンピューティングデバイス上に表示される）（例えば、いずれかが２つ以上の表示可能パネルを備える）グラフィカルユーザインターフェースのために、またはレポートのために、リスクのある心筋および閉塞されている冠動脈を識別するデータセットから、第１のグラフィカル可視化と、第２のグラフィカル可視化とを含む、複数のグラフィカル可視化を生成することであって、上記データセットは、複数の心臓区画のうちの対応する心臓区画とそれぞれ関連付けられる、複数のパラメータ（例えば、冠動脈リスク値または動脈閉塞率値等）を備え、上記心臓区画はそれぞれ、心臓の解剖学的構造に対応し、
上記第１のグラフィカル可視化（例えば、第１の表示可能パネル内に、または上記第２のグラフィカル可視化と同一のパネル内に提示されている）は、
心筋組織の第１の３次元可視化（例えば、１つ以上の医療スキャン、例えば、ＣＴスキャンから導出される、標準化またはカスタマイズされるレンダリングされた３Ｄモデル、または心臓の動画３Ｄモデル）に対応する、第１のグラフィカル要素であって、心筋組織の上記第１の３次元可視化は、上記複数の心臓区画のうちの心臓区画とそれぞれ関連付けられる複数の表面積（例えば、１７個の心臓区画に対応する１７個の所定の表面積）を備える、第１のグラフィカル要素と、
上記第１のグラフィカル要素の複数の表面積のうちの表面積にわたって重ね合わせられる、またはそれに取って代わる、１つ以上の第２のグラフィカル要素（例えば、着色、表面テクスチャ、またはアニメーション）であって、上記表面積は、リスクのある心筋を識別する（または閉塞されている１つ以上の冠動脈を含む）パラメータを有する、所与の心臓区画に対応する、第２のグラフィカル要素と
を備え、
上記第２のグラフィカル可視化は、
上記複数の心臓区画の第１の２次元可視化に対応する、第３のグラフィカル要素であって、上記第１の２次元可視化は、上記複数の心臓区画のうちの区画にそれぞれ対応する、複数の表面を備える、第３のグラフィカル要素と、
上記第３のグラフィカル要素の複数の表面のうちの表面にわたって重ね合わせられる、またはそれに取って代わる、１つ以上の第４のグラフィカル要素（例えば、着色、表面テクスチャ、またはアニメーション）であって、上記表面は、リスクのある上記心筋を識別する上記パラメータを有する、上記所与の心臓区画に対応する、第４のグラフィカル要素と
を備える、ことと、
上記１つ以上のプロセッサによって、上記複数のグラフィカル可視化を、コンピューティングデバイスのディスプレイ上に（例えば、上記グラフィカルユーザインターフェース内で、または上記レポートとして）提示させる、またはレポートファイル（例えば、電子ファイルまたは有形ファイル）として記憶させることと
を含む、方法。
（項目２）
（例えば、同一の患者のための第２のレポートを生成するために）
上記１つ以上のプロセッサによって、上記グラフィカルユーザインターフェースのために、または上記レポートのために、リスクのある心筋および閉塞されている冠動脈を識別する第２のデータセット（例えば、上記第２のデータセットは、第２の時間インスタンスにおいて上記患者から収集される測定値と関連付けられ、上記第２の時間インスタンスは、上記データセットと関連付けられる測定値と関連付けられる時間インスタンスと異なる）から、上記複数のグラフィカル可視化のうちの第３のグラフィカル可視化および第４のグラフィカル可視化を生成することであって、上記第２のデータセットは、上記複数の心臓区画と関連付けられる、第２の複数のパラメータ（例えば、リスク値または閉塞率値等）を備え、
上記第３のグラフィカル可視化は、
心筋組織の第２の３次元可視化に対応する、第５のグラフィカル要素であって、心筋組織の上記第２の３次元可視化は、上記複数の心臓区画と関連付けられる第２の複数の表面積を備える（例えば、上記３次元可視化および上記第２の３次元可視化は、同一である）、第５のグラフィカル要素と、
上記第５のグラフィカル要素の第２の複数の表面積のうちの第２の表面積にわたって重ね合わせられる、またはそれに取って代わる、１つ以上の第６のグラフィカル要素（例えば、着色、表面テクスチャ、またはアニメーション）であって、上記第２の表面積は、リスクのある心筋を識別する（または閉塞されている１つ以上の冠動脈を含む）上記第２のデータセットのパラメータを有する、所与の心臓区画に対応する、第６のグラフィカル要素と
を備え、
上記第４のグラフィカル可視化は、
上記複数の心臓区画の第２の２次元可視化に対応する、第７のグラフィカル要素であって、上記第２の２次元可視化は、上記複数の心臓区画に対応する第２の複数の表面を備える、第７のグラフィカル要素と、
上記第２の複数の表面のうちの第２の表面にわたって重ね合わせられる、またはそれに取って代わる、１つ以上の第８のグラフィカル要素（例えば、着色、表面テクスチャ、またはアニメーション）であって、上記第２の表面は、リスクのある上記心筋を識別する上記第２のデータのパラメータを有する、上記所与の心臓区画に対応する、第８のグラフィカル要素と
を備える、ことと、
上記１つ以上のプロセッサによって、上記第３のグラフィカル可視化および上記第４のグラフィカル可視化を、上記コンピューティングデバイスのディスプレイ上に（例えば、上記グラフィカルユーザインターフェース内で、または上記レポートとして）提示させる、または上記レポートファイルの一部として記憶させることと
を含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
上記第１のグラフィカル可視化はさらに、
心筋組織の第３の３次元可視化（例えば、側面図）であって、上記心筋組織の上記第３の３次元可視化は、上記第１の３次元可視化（例えば、正面図）と同一である、心筋組織の第３の３次元可視化
を備え、
上記第１の３次元可視化は、第１の視認視点（例えば、正面視認視点）に従ってレンダリングされ、
上記第３の３次元可視化は、第２の視認視点（例えば、側面視認視点）に従ってレンダリングされ、上記第１の視認視点は、上記第２の視認視点と異なる、上記の項目のいずれか１項に記載の方法。
（項目４）
上記１つ以上の第２のグラフィカル要素および上記１つ以上の第４のグラフィカル要素は、（例えば、上記１つ以上の第２のグラフィカル要素を周辺のグラフィカル要素と区別する）着色、表面テクスチャ、およびアニメーションから成る群から選択される、上記の項目のいずれか１項に記載の方法。
（項目５）
上記第１の２次元可視化は、冠動脈枝を集合的に形成する、複数の伸長グラフィカル要素を備える冠動脈マップに対応し、上記複数の伸長グラフィカル要素はそれぞれ、上記複数の心臓区画のうちの心臓区画に対応する、上記の項目のいずれか１項に記載の方法。
（項目６）
上記第１の２次元可視化は、
中心グラフィカル要素（例えば、区画１７）と、
第１の半径値と第２の半径値との間に延在し、上記中心グラフィカル要素を集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、４つの明確に異なる区画（例えば、区画１３、１４、１５、および１６）に対応する、グラフィカル要素の第１のセットと、
上記第２の半径値と第３の半径値との間に延在し、上記グラフィカル要素の第１のセットを集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、６つの明確に異なる区画（例えば、区画７、８、９、１０、１１、１２）に対応する、グラフィカル要素の第２のセットと、
上記第３の半径値と第４の半径値との間に延在し、上記グラフィカル要素の第２のセットを集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、６つの明確に異なる区画（例えば、区画１、２、３、４、５、および６）に対応する、グラフィカル要素の第３のセットと
を備える、上記心筋組織の１７区画マップの可視化に対応する、上記の項目のいずれか１項に記載の方法。
（項目７）
上記１７区画マップの可視化は、心臓の主幹動脈にそれぞれ対応する、グラフィカル要素の１つ以上の第４のセットを備え、上記グラフィカル要素の１つ以上の第４のセットはそれぞれ、標準心臓上への上記主幹動脈の直接投影として表示され、上記グラフィカル要素の１つ以上の第４のセットはそれぞれ、蛇行様式で上記グラフィカル要素の第１のセットの部分、上記グラフィカル要素の第２のセットの部分、および／または上記グラフィカル要素の第３のセットの部分を接続する、上記の項目のいずれか１項に記載の方法。
（項目８）
上記第１の２次元可視化は、冠動脈枝を集合的に形成する、複数の伸長グラフィカル要素を備える冠動脈マップを備え、上記複数の伸長グラフィカル要素はそれぞれ、上記複数の心臓区画のうちの心臓区画に対応し、
上記第２のグラフィカル可視化はさらに、上記心筋組織の１７区画マップの第２の２次元可視化を備え、上記第２の２次元可視化は、上記複数の心臓区画のうちの区画にそれぞれ対応する、複数の表面を備え、
上記第２の２次元可視化は、
中心グラフィカル要素（例えば、区画１７）と、
第１の半径値と第２の半径値との間に延在し、上記中心グラフィカル要素を集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、４つの明確に異なる区画（例えば、区画１３、１４、１５、および１６）に対応する、グラフィカル要素の第１のセットと、
上記第２の半径値と第３の半径値との間に延在し、上記グラフィカル要素の第１のセットを集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、６つの明確に異なる区画（例えば、区画７、８、９、１０、１１、１２）に対応する、グラフィカル要素の第２のセットと、
上記第３の半径値と第４の半径値との間に延在し、上記グラフィカル要素の第２のセットを集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、６つの明確に異なる区画（例えば、区画１、２、３、４、５、および６）に対応する、グラフィカル要素の第３のセットと
を備える、上記の項目のいずれか１項に記載の方法。
（項目１２）
上記グラフィカルユーザインターフェースおよび上記レポートは、クライアント（例えば、医師、臨床医、技術者、患者、管理者等）と関連付けられる固定式またはモバイルコンピューティングデバイス上に（例えば、ウェブポータルを介して）表示させられる、上記の項目のいずれか１項に記載の方法。
（項目１３）
上記レポートは、非一過性のファイルとして記憶（例えば、保存または印刷）させられる、上記の項目のいずれか１項に記載の方法。
（項目１４）
上記複数のパラメータは、存在する有意な冠動脈疾患の予測因子を備える、上記の項目のいずれか１項に記載の方法。
（項目１５）
上記複数のパラメータは、冠動脈心臓疾患の所定のリスクを有する心臓の一部の心筋の予測因子を備える、上記の項目のいずれか１項に記載の方法。
（項目１６）
上記データセットは、位相空間断層撮影分析（または他の非侵襲性診断手技）を介して収集および分析される、上記の項目のいずれか１項に記載の方法。
（項目１７）
上記データセットは、血管造影検査（または他の侵襲性診断手技）から収集される、上記の項目のいずれか１項に記載の方法。
（項目１８）
心筋組織の上記第１の３次元可視化は、１つ以上の医療スキャンから導出される、標準化されるレンダリングされた３Ｄモデルを備える、上記の項目のいずれか１項に記載の方法。
（項目１９）
心筋組織の上記第１の３次元可視化は、上記患者と関連付けられる１つ以上の医療スキャンから導出される、カスタマイズされるレンダリングされた３Ｄモデルを備える、上記の項目のいずれか１項に記載の方法。
（項目２０）
心筋組織の上記第１の３次元可視化は、心臓の動画のレンダリングされた３Ｄモデルを備える、上記の項目のいずれか１項に記載の方法。
（項目２１）
上記３次元可視化および上記第２のグラフィカル可視化はそれぞれ、上記データセットに基づいて、心臓組織（例えば、心筋組織または冠動脈）内の着目点を図式的に提示する（例えば、着色または識別子）、上記の項目のいずれか１項に記載の方法。
（項目２２）
１つ以上のプロセッサによって、上記複数のグラフィカル可視化の生成と同時に、ファイルとして記憶するために上記レポートを生成することを含み、上記レポートは、上記複数のグラフィカル可視化を備える、上記の項目のいずれか１項に記載の方法。
（項目２３）
上記１つ以上のプロセッサによって、可聴出力を生成することを含み、上記可聴出力は、リスクのある心筋の存在および／または閉塞されている冠動脈の存在に対応する、上記の項目のいずれか１項に記載の方法。
（項目２４）
プロセッサと、
その上に記憶された命令を有する、メモリであって、上記命令の実行は、上記プロセッサに項目１−２３に記載の方法を実施させる、メモリと
を備える、システム。
（項目２５）
その上に記憶された命令を有する、非一過性のコンピュータ可読媒体であって、上記プロセッサによる上記命令の実行は、上記プロセッサに項目１−２３に記載の方法を実施させる、非一過性のコンピュータ可読媒体。

Claims (22)

1. 表示をフォーマットし、リスクのある心筋および／または閉塞されている冠動脈を識別する、心筋組織の概要情報および可視化を提示するためのコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
   １つ以上のプロセッサによって、グラフィカルユーザインターフェースのために、またはレポートのために、リスクのある心筋および閉塞されている冠動脈を識別するデータセットから、第１のグラフィカル可視化と、第２のグラフィカル可視化とを含む、複数のグラフィカル可視化を生成することであって、前記データセットは、複数の心臓区画のうちの対応する心臓区画とそれぞれ関連付けられる、複数のパラメータを備え、前記心臓区画はそれぞれ、心臓の解剖学的構造に対応し、
   前記第１のグラフィカル可視化は、
   心筋組織の第１の３次元可視化に対応する、第１のグラフィカル要素であって、心筋組織の前記第１の３次元可視化は、前記複数の心臓区画のうちの心臓区画とそれぞれ関連付けられる複数の表面積を備える、第１のグラフィカル要素と、
   前記第１のグラフィカル要素の複数の表面積のうちの表面積にわたって重ね合わせられる、またはそれに取って代わる、１つ以上の第２のグラフィカル要素であって、前記表面積は、リスクのある心筋を識別するパラメータを有する、所与の心臓区画に対応する、第２のグラフィカル要素と
   を備え、
   前記第２のグラフィカル可視化は、
   前記複数の心臓区画の第１の２次元可視化に対応する、第３のグラフィカル要素であって、前記第１の２次元可視化は、前記複数の心臓区画のうちの区画にそれぞれ対応する、複数の表面を備え、前記第１の２次元可視化は、前記心筋組織の１７区画マップの可視化に対応する、第３のグラフィカル要素と、
   前記第３のグラフィカル要素の複数の表面のうちの表面にわたって重ね合わせられる、またはそれに取って代わる、１つ以上の第４のグラフィカル要素であって、前記表面は、リスクのある前記心筋を識別する前記パラメータを有する、前記所与の心臓区画に対応する、第４のグラフィカル要素と
   を備える、ことと、
   前記１つ以上のプロセッサによって、前記複数のグラフィカル可視化を、コンピューティングデバイスのディスプレイ上に提示させる、またはレポートファイルとして記憶させることと
   を含み、
   前記方法の出力は、有意な冠動脈疾患（ＣＡＤ）の存在または不在の臨床決定のための予測因子であり得、有意なＣＡＤは、＞７０％閉塞および／または血流予備量比（ＦＦＲ）＜０．８として定義され、
   前記方法の前記出力は、前記第１および第２のグラフィカル可視化において表示され、
   前記第１および第２の可視化は、２つ以上の表示可能パネルにわたって表示される、方法。
2. 前記１つ以上のプロセッサによって、前記グラフィカルユーザインターフェースのために、または前記レポートのために、リスクのある心筋および閉塞されている冠動脈を識別する第２のデータセットから、前記複数のグラフィカル可視化のうちの第３のグラフィカル可視化および第４のグラフィカル可視化を生成することであって、前記第２のデータセットは、前記複数の心臓区画と関連付けられる、第２の複数のパラメータを備え、
   前記第３のグラフィカル可視化は、
   心筋組織の第２の３次元可視化に対応する、第５のグラフィカル要素であって、心筋組織の前記第２の３次元可視化は、前記複数の心臓区画と関連付けられる第２の複数の表面積を備える、第５のグラフィカル要素と、
   前記第５のグラフィカル要素の第２の複数の表面積のうちの第２の表面積にわたって重ね合わせられる、またはそれに取って代わる、１つ以上の第６のグラフィカル要素であって、前記第２の表面積は、リスクのある心筋を識別する前記第２のデータセットのパラメータを有する、所与の心臓区画に対応する、第６のグラフィカル要素と
   を備え、
   前記第４のグラフィカル可視化は、
   前記複数の心臓区画の第２の２次元可視化に対応する、第７のグラフィカル要素であって、前記第２の２次元可視化は、前記複数の心臓区画に対応する第２の複数の表面を備える、第７のグラフィカル要素と、
   前記第２の複数の表面のうちの第２の表面にわたって重ね合わせられる、またはそれに取って代わる、１つ以上の第８のグラフィカル要素であって、前記第２の表面は、リスクのある前記心筋を識別する前記第２のデータのパラメータを有する、前記所与の心臓区画に対応する、第８のグラフィカル要素と
   を備える、ことと、
   前記１つ以上のプロセッサによって、前記第３のグラフィカル可視化および前記第４のグラフィカル可視化を、前記コンピューティングデバイスのディスプレイ上に提示させる、または前記レポートファイルの一部として記憶させることと
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１のグラフィカル可視化はさらに、
   心筋組織の第３の３次元可視化であって、前記心筋組織の第３の３次元可視化は、前記第１の３次元可視化と同一である、心筋組織の第３の３次元可視化
   を備え、
   前記第１の３次元可視化は、第１の視認視点に従ってレンダリングされ、
   前記第３の３次元可視化は、第２の視認視点に従ってレンダリングされ、前記第１の視認視点は、前記第２の視認視点と異なる、上記の請求項のいずれか１項に記載の方法。
4. 前記１つ以上の第２のグラフィカル要素および前記１つ以上の第４のグラフィカル要素は、着色、表面テクスチャ、およびアニメーションから成る群から選択される、上記の請求項のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記第１の２次元可視化は、冠動脈枝を集合的に形成する、複数の伸長グラフィカル要素を備える冠動脈マップに対応し、前記複数の伸長グラフィカル要素はそれぞれ、前記複数の心臓区画のうちの心臓区画に対応する、上記の請求項のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記第１の２次元可視化は、
   中心グラフィカル要素と、
   第１の半径値と第２の半径値との間に延在し、前記中心グラフィカル要素を集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、４つの明確に異なる区画に対応する、グラフィカル要素の第１のセットと、
   前記第２の半径値と第３の半径値との間に延在し、前記グラフィカル要素の第１のセットを集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、６つの明確に異なる区画に対応する、グラフィカル要素の第２のセットと、
   前記第３の半径値と第４の半径値との間に延在し、前記グラフィカル要素の第２のセットを集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、６つの明確に異なる区画に対応する、グラフィカル要素の第３のセットと
   を備える、前記心筋組織の前記１７区画マップの可視化に対応する、上記の請求項のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記１７区画マップの可視化は、心臓の主幹動脈にそれぞれ対応する、グラフィカル要素の１つ以上の第４のセットを備え、前記グラフィカル要素の１つ以上の第４のセットはそれぞれ、標準心臓上への前記主幹動脈の直接投影として表示され、前記グラフィカル要素の１つ以上の第４のセットはそれぞれ、蛇行様式で前記グラフィカル要素の第１のセットの部分、前記グラフィカル要素の第２のセットの部分、および／または前記グラフィカル要素の第３のセットの部分を接続する、上記の請求項のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記第１の２次元可視化は、冠動脈枝を集合的に形成する、複数の伸長グラフィカル要素を備える冠動脈マップを備え、前記複数の伸長グラフィカル要素はそれぞれ、前記複数の心臓区画のうちの心臓区画に対応し、
   前記第２のグラフィカル可視化はさらに、前記心筋組織の１７区画マップの第２の２次元可視化を備え、前記第２の２次元可視化は、前記複数の心臓区画のうちの区画にそれぞれ対応する、複数の表面を備え、
   前記第２の２次元可視化は、
   中心グラフィカル要素と、
   第１の半径値と第２の半径値との間に延在し、前記中心グラフィカル要素を集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、４つの明確に異なる区画に対応する、グラフィカル要素の第１のセットと、
   前記第２の半径値と第３の半径値との間に延在し、前記グラフィカル要素の第１のセットを集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、６つの明確に異なる区画に対応する、グラフィカル要素の第２のセットと、
   前記第３の半径値と第４の半径値との間に延在し、前記グラフィカル要素の第２のセットを集合的に囲繞する、半径方向面積をそれぞれ有する、６つの明確に異なる区画に対応する、グラフィカル要素の第３のセットと
   を備える、上記の請求項のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記グラフィカルユーザインターフェースおよび前記レポートは、クライアントと関連付けられる固定式またはモバイルコンピューティングデバイス上に表示させられる、上記の請求項のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記レポートは、非一過性のファイルとして記憶させられる、上記の請求項のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記複数のパラメータは、存在する有意な冠動脈疾患の予測因子を備える、上記の請求項のいずれか１項に記載の方法。
12. 前記複数のパラメータは、冠動脈心臓疾患の所定のリスクを有する心臓の一部の心筋の予測因子を備える、上記の請求項のいずれか１項に記載の方法。
13. 前記データセットは、位相空間断層撮影分析（または他の非侵襲性診断手技）を介して収集および分析される、上記の請求項のいずれか１項に記載の方法。
14. 前記データセットは、血管造影検査（または他の侵襲性診断手技）から収集される、上記の請求項のいずれか１項に記載の方法。
15. 心筋組織の前記第１の３次元可視化は、１つ以上の医療スキャンから導出される、標準化されるレンダリングされた３Ｄモデルを備える、上記の請求項のいずれか１項に記載の方法。
16. 心筋組織の前記第１の３次元可視化は、前記患者と関連付けられる１つ以上の医療スキャンから導出される、カスタマイズされるレンダリングされた３Ｄモデルを備える、上記の請求項のいずれか１項に記載の方法。
17. 心筋組織の前記第１の３次元可視化は、心臓の動画のレンダリングされた３Ｄモデルを備える、上記の請求項のいずれか１項に記載の方法。
18. 前記３次元可視化および前記第２のグラフィカル可視化はそれぞれ、前記データセットに基づいて、心臓組織（例えば、心筋組織または冠動脈）内の着目点を図式的に提示する（例えば、着色または識別子）、上記の請求項のいずれか１項に記載の方法。
19. １つ以上のプロセッサによって、前記複数のグラフィカル可視化の生成と同時に、ファイルとして記憶するために前記レポートを生成することを含み、前記レポートは、前記複数のグラフィカル可視化を備える、上記の請求項のいずれか１項に記載の方法。
20. 前記１つ以上のプロセッサによって、可聴出力を生成することを含み、前記可聴出力は、リスクのある心筋の存在および／または閉塞されている冠動脈の存在に対応する、上記の請求項のいずれか１項に記載の方法。
21. プロセッサと、
    命令を記憶したメモリであって、前記命令の実行は、前記プロセッサに請求項１−２０に記載の方法を実施させる、メモリと
    を備える、システム。
22. 命令を記憶した非一過性のコンピュータ可読媒体であって、プロセッサによる前記命令の実行は、前記プロセッサに請求項１−２０に記載の方法を実施させる、非一過性のコンピュータ可読媒体。

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