CN106537392A - 用于冠状动脉中的血液动力学计算的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
公开了用于从医学图像数据计算冠状动脉中的血流的方法和系统。从患者的医学图像数据提取冠状动脉树的患者特定解剖学测量。从冠状动脉树的患者特定解剖学测量针对冠状动脉树中的多个分支中的每一个而估计参考半径。基于针对冠状动脉树的所述多个分支中的每一个的参考半径计算流动速率。计算针对冠状动脉树的多个总流动速率估计。每一个总流动速率估计从冠状动脉树中的特定世代分支的流动速率计算。基于所述多个总流动速率估计计算冠状动脉树的总流动速率。冠状动脉树的总流动速率可以用于导出用于模拟冠状动脉树中的血流的边界条件。
Description
本申请要求享有2014年4月22日提交的美国临时申请号61/982,378的优先权，其公开内容通过引用并入本文。
背景技术
本发明涉及基于医学图像数据的冠状动脉中的血液动力学计算，并且更特别地涉及基于医学图像数据模拟冠状动脉中的血流以用于冠状动脉狭窄的非侵入式功能评价。
心血管疾病（CVD）在世界范围是死亡的主要原因。在各种CVD之中，冠状动脉疾病（CAD）占据那些死亡中的接近百分之五十。尽管有医学成像和其它诊断模态中的显著改进，针对CAD患者的过早发病率和死亡率中的增加仍旧非常高。用于冠状狭窄的诊断和管理的当前临床实践涉及视觉上或通过定量冠状动脉造影术（QCA）对患病血管的评价。这样的评价为临床医生提供狭窄区段和父血管（parent vessel）的解剖学概览，包括面积减小、病变（lesion）长度和最小内腔直径，但是不提供病变对通过血管的血流的影响的功能评价。通过将压力导丝插入到狭窄的血管中来测量血流储备分数（FFR）已经示出是用于引导血管再生决定的更好选项，因为FFR在识别导致病变的局部缺血方面相比于侵入式造影术而言更加有效。QCA仅评估狭窄的形态学明显度并且具有数个其它限制。基于压力导丝的FFR测量涉及与将压力导丝插入到血管中所必要的介入相关联的风险，并且对于非常窄的狭窄，压力导丝可能引起附加的血压下降。
发明内容
本发明提供用于从医学图像数据计算冠状动脉中的血流的方法和系统。本发明的实施例利用医学图像数据中的冠状动脉的解剖学测量来以患者特定的方式估计静息血流速率。本发明的实施例使用患者的所估计的静息血流速率来执行血流模拟并且计算冠状动脉中的导出的血液动力学度量。
在本发明的一个实施例中，从患者的医学图像数据提取冠状动脉树的患者特定解剖学测量。从所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量估计针对所述冠状动脉树中的多个分支中的每一个的参考半径。基于针对所述冠状动脉树的多个分支中的每一个的参考半径计算流动速率。计算针对所述冠状动脉树的多个总流动速率估计，其中所述多个总流动速率估计中的每一个从来自多个分支世代中的相应一个的分支的流动速率计算。基于所述多个总流动速率估计计算所述冠状动脉树的总流动速率。
通过参照以下详细描述和附图，本发明的这些和其它优点将对本领域普通技术人员是显而易见的。
附图说明
图1图示了根据本发明的实施例的从医学图像数据计算冠状动脉中的血流的方法；
图2图示了用于生成冠状血管树的患者特定解剖学模型的示例性结果；
图3图示了具有分配到每一个分支的世代号码的冠状动脉树的示例；以及
图4是能够实现本发明的计算机的高级框图。
具体实施方式
本发明涉及用于从医学图像数据计算冠状动脉中的血流的方法和系统。在本文中描述本发明的实施例以给出用于计算冠状动脉中的血流的方法的视觉理解。数字图像通常包括一个或多个对象（或形状）的数字表示。对象的数字表示在本文中通常在识别和操纵对象方面来描述。这样的操纵是在计算机系统的存储器或其它电路/硬件中实现的虚拟操纵。相应地，要理解的是，本发明的实施例可以在计算机系统内使用存储在计算机系统内的数据来执行。
基于计算流体动力学（CFD）的血流模拟可以用于估计血液动力学度量（诸如血流储备分数（FFR））以用于冠状动脉中的狭窄严重性的非侵入式功能评价。这样的血流模拟典型地要求关于由每一个冠状动脉供应的心肌的体积质量的一些信息以提供每一个冠状动脉中的血流的初始估计。本发明的实施例不依赖于心肌的这样的特性。本发明的实施例仅利用医学图像数据中的冠状动脉的解剖学测量以估计冠状动脉中的患者特定流动静息血流速率。此外，本发明的实施例可以在左冠状树和右冠状树中独立地应用，从而消除如在其它方法中的准备全面的冠状动脉树模型的需要。
图1图示了根据本发明的实施例的用于从医学图像数据计算冠状动脉中的血流的方法。图1的方法对表示患者的冠状区的医学图像数据进行变换以生成患者的冠状动脉的患者特定解剖学模型并且模拟患者的冠状动脉中的血流。在步骤102处，接收患者的医学图像数据。可以接收来自一个或多个成像模态的医学图像数据。例如，医学图像数据可以包括计算机断层扫描术（CT）、Dyna CT、磁共振（MR）、造影术、超声、单光子发射计算机断层扫描术（SPECT）和任何其它类型的医学成像模态。医学图像数据可以是2D、3D或4D（3D+时间）医学图像数据。医学图像数据可以直接从诸如CT扫描仪、MR扫描仪、造影术扫描仪、超声设备等之类的一个或多个图像获取设备接收，或者医学图像数据可以通过加载针对患者的之前存储的医学图像数据来接收。
在有利实施例中，在CT扫描仪上获取3D冠状CT造影术（CTA）图像。CTA图像确保通过使用注射到患者中的造影剂来对包括包含狭窄的（多个）血管的冠状脉管系统适当地成像。在该阶段，临床医生可以被提供有通过在图像上交互式地查看感兴趣的病变（狭窄）而识别它们的选项。该步骤还可以在从图像数据提取的患者特定解剖学模型上执行（步骤104）。可替换地，可以使用用于冠状动脉狭窄的自动检测的算法在图像数据中自动检测狭窄，诸如在美国公开专利申请号2011/0224542中描述的用于冠状动脉狭窄的动态检测的方法，其通过引用并入本文。除了医学图像数据之外，还可以获取其它非侵入式临床测量，诸如患者的心率以及心脏收缩和心脏舒张血压。
在步骤104处，从医学图像数据提取冠状动脉树的患者特定解剖学测量。在示例性实施例中，医学图像数据在静息状态获取，并且从在静息状态获取的图像数据提取冠状动脉的测量。冠状动脉树的患者特定解剖学测量可以是针对患者的完全冠状动脉树的患者特定解剖学测量，或者针对小于患者的完全冠状动脉树的任何部分的患者特定解剖学测量。在可能的实现方式中，冠状动脉树的患者特定解剖学测量可以是仅左冠状动脉（LCA）树或右冠状动脉（RCA）树的患者特定解剖学测量。在有利实施例中，冠状动脉的测量通过生成从医学图像数据生成的冠状动脉树的患者特定解剖学模型来提取，但是本发明不限于此。患者特定解剖学模型可以是患者的完全冠状动脉树的任何部分的患者特定解剖学模型。为了生成冠状动脉树的患者特定解剖学模型，可以使用自动化冠状动脉中心线提取算法在3D医学图像数据中对冠状动脉进行分段。例如，可以使用美国公开专利申请号2010/0067760描述的方法在CT体积中对冠状动脉进行分段，其通过引用并入本文。一旦冠状动脉中心线被提取，可以在中心线树的每一个点处生成截面轮廓。每一个中心线点处的截面轮廓给出在冠状动脉中的该点处的对应截面区域测量。然后生成针对经分段的冠状动脉的几何表面模型。例如，在美国专利号7,860,290和美国专利号7,953,266中描述用于冠状动脉的解剖学建模的方法，其二者通过引用并入本文。除了冠状之外，患者特定解剖学模型可以包括主动脉根连同主动脉的近端部分。还使用类似算法来提取每一个狭窄的详细3D模型，其包括近端血管直径和面积、末端血管直径和面积、最小内腔直径和面积以及狭窄的长度的量化。
图2图示了用于生成冠状血管树的患者特定解剖学模型的示例性结果。图2的图像200示出冠状CTA数据。图像210示出从CTA数据提取的中心线树212。图像220示出在中心线树212的每一个点处提取的截面轮廓222。图像230示出冠状动脉、主动脉根和主动脉的近端部分的2D表面网格232。要理解的是，患者的冠状树的解剖学模型可以被输出和显示，例如在计算机系统的显示屏幕上。
返回到图1，在步骤106处，基于患者特定解剖学测量针对冠状动脉树的每一个分支估计参考半径和静息流动速率。特别地，针对每一个分支基于针对该分支的患者特定解剖学测量估计参考半径，并且基于针对该分支的参考半径计算针对每一个分支的静息流动速率。已经在动脉循环中的流动速率与血管参考半径之间建立了以下幂定律关系，并且特别地对于冠状循环：
其中q 是血管中的平均流动速率，r ref 是血管的参考半径，k 是比例常数，并且n 是幂系数，其取2（对于大动脉）和3（对于小动脉）之间的值。相应地，特定冠状动脉分支中的血流速率可以表述为针对该分支的参考半径和幂系数的函数：
。
幂系数k 的值可以根据文献数据设置，以便获得典型静息状态流动速率值。可替换地，可以通过匹配侵入式测量与大患者数据库中的计算值来设置k的值。在该情况下，针对患者计算的值可以直接是指流动速率，或者其它量，比如速度或血液动力学指数（FFR、CFR、iFR等）。可能的是，相同幂系数值可以用于所有患者。然而，还可能的是，可以基于诸如年龄、性别等之类的患者特性而针对不同患者来设置不同幂系数值。还可以针对不同血管（LAD、LCX、RCA、侧分支等）来设置不同幂系数值。在可能的实施例中，k的值可以被调节以计及增加的冠状流的条件，例如当患者处于充血状态时。在该情况下，k的值从用于估计静息流动速率的值增加成使得所估计的流动速率对应于患者的充血状态处的血流。
对于患者特定几何形状，分支的半径沿其中心线连续改变。另外，分支可以包含轻微到严重的狭窄，其进而可以是病灶性的（focal）、弥散性的（diffuse）等。因此，根据有利实施例，为了计算分支的参考半径，向纵向变化的半径应用运算符：
其中f 2 是运算符，r 是分支的半径，并且x 是沿分支的中心线的位置。在可能的实现方式中，运算符f 2 可以计算沿分支的整个长度或分支的一部分的健康半径的平均值。当在本文中使用时，“健康半径”是指分支的健康（非狭窄）部分的半径。如以上描述的，狭窄区可以被自动检测或手动识别并且标记在冠状动脉树的患者特定解剖学模型上。相应地，可以从冠状动脉树的患者特定解剖学模型中自动识别每一个分支的健康部分。在另一可能的实现方式中，运算符f 2 可以计算沿分支的整个长度或分支的一部分、排除健康半径值的最大x%和最小y%的健康半径的平均值。在另一可能的实现方式中，运算符f 2 可以计算沿分支的整个长度或分支的一部分的健康半径的最大或最小值。要理解的是，运算符f 2 不一定限于这些运算并且其它可能的计算也可以用于估计分支的参考半径。
在患者特定几何形状中，如果分支非常短（例如分支的长度小于阈值）或分支沿其整个长度表现出弥散性疾病（例如患病的分支的百分数大于阈值），针对该分支的参考半径可以作为父代、同代和/或子代分支的参考半径值的函数而计算：
其中是针对在冠状动脉树中分支从其裂开的父代分支的参考半径值，是针对同代分支（即从相同父代分支分裂的另一分支）的参考半径值，并且和是针对冠状动脉树中从该分支分裂的子代分支的参考半径值。例如，分支的参考半径可以基于父代、同代和子代分支的参考半径值来确定为：
或。
一旦针对冠状动脉树中的每一个分支估计出参考半径值，就使用以上描述的幂定律关系基于针对冠状动脉树中的每一个分支的参考半径值来计算静息流动速率。基于参考半径针对每一个分支计算的静息流动速率是针对该分支中的血流的平均流动速率或整体（bulk）流动速率的估计。
在步骤108处，从多个分支世代计算总静息流动速率估计。图3图示了具有分配到每一个分支的世代号码的冠状动脉树300的示例。如图3中所示，冠状动脉树300的根分支302具有世代号码0，并且在每一个分叉处世代号码增加一。可以根据每一个世代号码的分支估计针对冠状动脉树的总流动速率的单独的估计。使用具有世代号码g 的分支计算的针对冠状树的总流动速率估计计算如下。在估计总流动之前，向每一个分支分配权重w i ，其表示用于针对该分支的估计的参考半径的正确性的置信度值。可以基于分支的长度和/或患病分支的百分数来对分支进行加权。相应地，短分支（诸如在图3中具有等于1的世代号码的底部分支304）或整个患病的分支（诸如在图3中具有等于2的世代号码的弥散性患病的分支306）被分配低置信度值，而没有半径不规则性的长分支被分配大置信度值。权重（置信度值）可以被归一化到0（最小置信度）和1（最大置信度）之间的范围。权重还可以从在医学图像中观察到的特性（诸如图像质量、钙化水平等）导出。例如，具有相对高钙化的分支可以被分配低置信度，而具有低或零钙化的分支可以被分配非常高的置信度值。如果在用于重构分支的图像的部分中存在伪像（例如运动伪像、金属伪像、射束硬化伪像等），权重还可以是该感兴趣的区的局部图像质量的函数。然后使用针对分支计算的流动速率和分配到分支的权重基于来自世代g 的分支来估计针对整个冠状动脉树的总流动速率：
其中索引i是指来自世代g的所有分支和具有小于g的世代号码的所有终端分支。终端分支是不具有任何子代分支（即不具有到具有更高世代号码的另外的分支的任何分叉）的分支。在示例性实现方式中，基于来自世代g的分支的总流动速率估计可以计算为：
。
通过基于来自g min 和g max 之间的每一个世代g 的分支计算相应总流动速率估计来计算多个总流动速率估计。在有利实现方式中，最小世代级g min 可以是0，但是还可以大于0，如果根节点非常短的话。最大世代级可以被设置以确定在计算冠状动脉树的总静息流动速率中使用多少世代。在有利实现方式中，用于最大世代级g max 的值可以设置成3或4。更高世代的分支变得越来越小，其使得使用更高世代分支的参考半径和对应流动速率的准确估计更加困难。另外，当解剖学模型是从医学图像重构的时，可能在模型中未计及小的侧分支。因而，世代号码越高，未考虑到的侧分支的数目将越高，从而造成流动速率估计中的更大的误差。
返回到图1，在步骤110处，基于从多个分支世代计算的总流动速率估计而计算冠状动脉树的总静息流动速率。为了改进针对冠状动脉树的总流动速率估计的准确性，从多个不同分支世代计算的流动速率估计被用于计算最终总流动速率值。特别地，从g min 和g max 之间的每一个世代g 计算的总流动速率估计被用于计算针对冠状动脉树的最终总流动速率值。如以上描述的，最小世代级g min 可以为0，但是还可以大于0，如果根节点非常短的话，并且最大世代级可以被设置以确定在计算冠状动脉树的总静息流动速率中使用多少世代。在估计针对冠状动脉树的总流动速率之前，权重v i 被分配到每一个世代号码，其表示针对从具有对应世代号码的分支计算的总流动速率估计的正确性的置信度值。对于冠状动脉树的患者特定解剖学模型，低世代号码可以被分配大权重，而大世代号码可以被分配低权重，因为随着世代号码增加，可能错过较小侧分支，这可能造成流动速率值的低估。例如，权重可以具有与世代号码的逆向关系。权重（置信度值）可以归一化到0（最小置信度）和1（最大置信度）之间的范围。最终总流动速率值被估计为针对各种世代的总流动速率估计和分配到世代的对应权重的函数：
其中索引j 是指g min 和g max 之间的世代。在示例性实现方式中，针对冠状动脉树的总流动速率可以被计算为：
。
在步骤112处，使用总静息流动速率作为入口边界条件来模拟冠状动脉树中的血流。在有利实现方式中，一个或多个计算流体动力学（CFD）模拟被用于模拟冠状动脉树中的血流。针对冠状动脉树计算的总静息流动速率被用作用于CFD模拟的患者特定入口边界条件。在CFD模拟中，血液被建模为牛顿流体，并且速度场通过在刚性壁假设之下对离散纳维-斯托克斯方程（连续性和动量方程）进行数值求解来获得。离散纳维-斯托克斯方程用于随时间推移递增地模拟冠状动脉内的压力和血流的速度。冠状动脉的患者特定解剖模型还被输入到CFD建模以便约束基于患者特定解剖模型的血流模拟。CFD模拟导致随时间推移针对通过冠状动脉的血流的速度和压力的模拟值。
在步骤114处，基于冠状动脉树中的模拟血流计算一个或多个血液动力学度量。例如，可以基于CFD血流模拟来计算患者特定血液动力学参数。CFD模拟导致随时间推移针对通过冠状动脉的血流的速度和压力的模拟值。这些模拟值可以用于计算各种血液动力学参数，其可以用于评价冠状动脉疾病。例如，流动速率和压力下降可以用于评价狭窄的严重性，并且壁面剪应力可以用于评价斑块（plaque）形成。诸如血流储备分数（FFR）、静息Pd/Pa、瞬态波-无波比（iFR）等之类的血液动力学度量可以从冠状动脉中的模拟流动速率和压力针对特定狭窄来计算。例如，静息Pd/Pa是指在静息状态处狭窄上的压力下降（远离狭窄的压力（Pd）和主动脉压力（Pa）的比）并且可以使用总静息流动速率作为边界条件直接从CFD模拟中的模拟压力计算。iFR是指心脏舒张中的无波周期期间的Pd/Pa之比并且还可以在静息状态处使用总静息流动速率作为入口边界条件从CFD模拟中的模拟压力计算。
FFR被定义为狭窄血管中的最大血流与正常血管中的最大血流之比，并且用于表征狭窄的严重性。可以针对冠状动脉树中的狭窄通过在模拟充血状态下模拟冠状动脉树的患者特定解剖模型中的流动和压力并且计算远离狭窄的时间平均的压力（Pd）关于充血状态处主动脉中的平均压力（Pa）的比来近似FFR。在一个可能的实施例中，为了模拟充血处的血流和压力，可以使用不同的运算符f 1 来执行步骤106以从参考半径计算每一个的流动速率，使得针对每一个分支估计充血流动速率而不是静息流动速率。步骤108和110如以上描述地那样执行，但是在该情况下导致总充血流动速率被针对冠状动脉树计算，并且在步骤112中，使用总充血流动速率作为入口边界条件来执行血流模拟，从而导致冠状动脉树中的充血血流和压力的模拟。在另一可能的实施例中，针对冠状动脉树计算的总静息流动速率可以被修改以反映充血状态而不是静息状态。例如，在示例性实现方式中，冠状动脉树的总静息流动速率可以如以上描述地那样在步骤106-110中计算并且然后可以基于总静息流动速率和基于针对患者非侵入式测量的心率、收缩血压和舒张血压计算的均值动脉压力（MAP）来计算冠状动脉树的每一个分支的终端处的静息微脉管阻力。每一个分支的终端处的充血微脉管阻力然后可以基于静息微脉管阻力来计算，并且充血微脉管阻力可以用作用于冠状动脉树中的充血血流和压力的模拟的边界条件。关于计算静息微脉管阻力MAP和充血微脉管阻力的附加细节描述在题为“Method and System for Non-InvasiveFunctional Assessment of Coronary Artery Stenosis”的美国专利公开号2013/0246034和题为“Method and System for Non-Invasive Functional Assessment ofCoronary Artery Stenosis”的美国专利公开号2014/00058715中，其以其整体通过引用并入本文。在另一可能的实现方式中，针对冠状动脉树计算的总静息流动速率可以使用描述在2015年1月19日提交的题为“System and Method for Mapping Patient Data from OnePhysiological State to Another Physiological State”的美国专利申请号14/599,678中的方法而直接映射到总充血流动速率，其以其整体通过引用并入本文。总充血流动速率然后可以用作用于冠状动脉树中的充血血流和压力的模拟的入口边界条件。
要理解的是，其他血液动力学度量可以使用处于静息、充血或其它生理状态的血流模拟来类似地计算。在可替换的实施例中，血液动力学度量可以直接从针对冠状动脉树的分支估计的流动速率计算而不执行血流估计。
根据本发明的有利实施例，总静息流动速率可以在不对LCA和RCA二者进行建模的情况下针对左冠状动脉（LCA）或右冠状动脉（RCA）独立地计算。相应地，图1的方法的优点在于该方法可以针对LCA或RCA中的一个单独地执行以便确定入口边界条件并且执行LCA或RCA中的血流模拟，并且计算针对LCA或RCA中的狭窄的一个或多个血液动力学度量。例如，图1的方法可以在LCA或RCA中的一个中单独执行以评价LCA或RCA中的目标狭窄，而不执行不包含目标狭窄的LCA或RCA中的另一个的任何建模。
如以上描述的，图1的方法估计冠状动脉树中的总静息流动速率和所计算的血流。该方法可以类似地应用于其它动脉血管树，诸如也用于肾循环和脑循环。此外，图1的方法可以类似地应用于估计针对处于除静息状态之外的其它生理状态（例如充血）的动脉树的总流动速率，例如通过改变用于将针对每一个分支的参考半径映射到静息流动速率的运算符f 1 。
用于计算冠状动脉树中的血流和冠状动脉狭窄的非侵入式评价的以上描述的方法可以实现在使用公知计算机处理器、存储器单元、存储设备、计算机软件和其它组件的计算机上。这样的计算机的高级框图在图4中图示。计算机402包含处理器404，其通过执行定义这样的操作的计算机程序指令来控制计算机402的总体操作。计算机程序指令可以存储在存储设备412（例如磁盘）中并且当期望执行计算机程序指令时被加载到存储器410中。因此，图1的方法的步骤可以由存储在存储器410和/或储存器412中的计算机程序指令定义并且由执行计算机程序指令的处理器404控制。诸如CT扫描设备、MR扫描设备、超声设备等之类的图像获取设备420可以连接到计算机402以向计算机402输入图像数据。可能的是将图像获取设备420和计算机402实现为一个设备。还可能的是图像获取设备420和计算机402通过网络无线地通信。在可能的实施例中，计算机402可以关于图像获取设备420远程定位，其可以作为服务器或基于云的服务的部分而执行方法步骤。计算机402还包括一个或多个网络接口406以用于经由网络与其它设备通信。计算机402还包括使得能够实现与计算机402的用户交互的其它输入/输出设备408（例如显示器、键盘、鼠标、扬声器、按钮等）。这样的输入/输出设备408可以结合计算机程序集合来用作注释工具以注释从图像获取设备420接收的体积。本领域技术人员将认识到，实际计算机的实现方式也可以包含其它组件，并且图4是用于说明性目的的这样的计算机的一些组件的高级表示。
前述具体实施方式要理解为在每一个方面都是说明性和示例性的，但是不是限制性的，并且本文所公开的发明的范围不从具体实施方式确定，而是从如根据专利法所准许的完整范围解释的权利要求确定。要理解的是，本文所示出和描述的实施例仅仅说明本发明的原理并且各种修改可以由本领域技术人员在不脱离本发明的范围和精神的情况下实现。本领域技术人员可以在不脱离本发明的范围和精神的情况下实现各种其它特征组合。
Claims (47)
1.一种用于从医学图像数据计算冠状动脉中的血流的方法，包括：
从患者的医学图像数据提取冠状动脉树的患者特定解剖学测量；
从所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量估计针对所述冠状动脉树中的多个分支中的每一个的参考半径；
基于针对所述冠状动脉树的多个分支中的每一个的参考半径计算流动速率；
计算针对所述冠状动脉树的多个总流动速率估计，其中所述多个总流动速率估计中的每一个从来自多个分支世代中的相应一个的分支的流动速率计算；以及
基于所述多个总流动速率估计计算所述冠状动脉树的总流动速率。
2.根据权利要求1所述的方法，其中从患者的医学图像数据提取冠状动脉树的患者特定解剖学测量包括：
从所述患者的医学图像数据生成冠状树的患者特定解剖学模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其中从所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量估计针对所述冠状动脉树中的多个分支中的每一个的参考半径包括：
针对所述多个分支中的每一个，计算在分支长度上的健康半径的平均值。
4.根据权利要求1所述的方法，其中从所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量估计针对所述冠状动脉树中的多个分支中的每一个的参考半径包括：
针对所述多个分支中的每一个，计算排除该分支的某百分数的最大半径值和某百分数的最小半径值的分支长度上的健康半径的平均值。
5.根据权利要求1所述的方法，其中从所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量估计针对所述冠状动脉树中的多个分支中的每一个的参考半径包括：
针对所述多个分支中的每一个，计算沿分支长度的健康半径的最大或最小值。
6.根据权利要求1所述的方法，其中从所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量估计针对所述冠状动脉树中的多个分支中的每一个的参考半径包括：
作为父代分支、一个或多个同代分支和一个或多个子代分支的参考半径值的函数而计算针对所述多个分支中的至少一个分支的参考半径。
7.根据权利要求1所述的方法，其中计算针对所述冠状动脉树的多个总流动速率估计，其中所述多个总流动速率估计中的每一个从来自多个分支世代中的相应一个的分支的流动速率计算，包括，针对所述多个分支世代中的每一个：
作为该分支世代中的所有分支和具有小于该分支世代的世代号码的所有终端分支的静息流动速率的函数而计算针对所述冠状动脉树的总流动速率的估计。
8.根据权利要求7所述的方法，其中作为该分支世代中的所有分支和具有小于该分支世代的世代号码的所有终端分支的总流动速率的函数而计算针对所述冠状动脉树的总流动速率的估计包括：
向该分支世代中的分支和具有小于该世代分支的世代号码的终端分支中的每一个分配权重；
作为该分支世代中的分支和具有小于该世代分支的世代号码的终端分支的静息流动速率和分配到该分支世代中的分支和具有小于该世代分支的世代号码的终端分支中的每一个的权重的函数而计算针对所述冠状动脉树的总静息流动速率的估计。
9.根据权利要求8所述的方法，其中向该分支世代中的分支和具有小于该世代分支的世代号码的终端分支中的每一个分配权重包括：
基于分支长度或患病的分支的百分数中的至少一个来向该分支世代中的分支和具有小于该世代分支的世代号码的终端分支中的每一个分配权重。
10.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述多个总流动速率估计计算所述冠状动脉树的总流动速率包括：
作为所述多个总流动速率估计和对应于所述多个分支世代的权重的函数而计算所述冠状动脉树的总流动速率。
11.根据权利要求10所述的方法，其中作为所述多个总流动速率估计和对应于所述多个分支世代的权重的函数而计算所述冠状动脉树的总流动速率包括：
基于每一个分支世代的世代号码向所述多个分支世代中的每一个分配权重；以及
作为所述多个总流动速率估计的函数而计算冠状动脉树的总流动速率，所述多个总流动速率估计中每一个按分配到从其计算该总流动速率估计的分支世代的权重加权。
12.根据权利要求1所述的方法，还包括：
使用所述冠状动脉树的总流动速率作为入口边界条件基于所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量而模拟所述冠状动脉树中的血流和压力。
13.根据权利要求12所述的方法，还包括：
基于所述冠状动脉树中的模拟的血流和压力计算至少一个血液动力学度量。
14.根据权利要求1所述的方法，其中基于针对所述冠状动脉树的多个分支中的每一个的参考半径计算流动速率包括：
基于针对所述冠状动脉树的多个分支中的每一个的参考半径而计算静息流动速率，其中所述多个总流动速率估计是多个总静息流动速率估计，并且针对所述冠状动脉树计算的总流动速率是所述冠状动脉树的总静息流动速率。
15.根据权利要求14所述的方法，其中基于针对所述冠状动脉树的多个分支中的每一个的参考半径计算静息流动速率包括：
针对所述多个分支中的每一个作为针对该分支估计的参考半径和分配到该分支的幂系数的函数而计算静息流动速率。
16.根据权利要求14所述的方法，还包括：
使用所述冠状动脉树的总静息流动速率作为入口边界条件基于所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量而模拟所述冠状动脉树中的静息血流和压力。
17.根据权利要求14所述的方法，还包括：
基于所述冠状动脉树的总静息流动速率确定充血边界条件；
基于所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量和所述充血边界条件而模拟所述冠状动脉树中的充血血流和压力；以及
基于模拟的充血血流和压力计算针对所述冠状动脉树中的狭窄的血流储备分数（FFR）。
18.根据权利要求1所述的方法，其中基于针对所述冠状动脉树的多个分支中的每一个的参考半径计算流动速率包括：
基于针对所述冠状动脉树的多个分支中的每一个的参考半径计算充血流动速率，其中所述多个总流动速率估计是多个总充血流动速率估计，并且针对所述冠状动脉树计算的总流动速率是所述冠状动脉树的总充血流动速率。
19.根据权利要求1所述的方法，还包括：
使用所述冠状动脉树的总充血流动速率作为入口边界条件基于所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量而模拟所述冠状动脉树中的充血血流和压力；以及
基于模拟的充血血流和压力计算针对所述冠状动脉树中的狭窄的血流储备分数（FFR）。
20.根据权利要求1所述的方法，其中所述冠状动脉树是小于所述患者的完全冠状动脉树的部分。
21.根据权利要求1所述的方法，所述冠状动脉树是左冠状动脉（LCA）或右冠状动脉（RCA）中的仅一个的冠状动脉树。
22.一种用于从医学图像数据计算冠状动脉中的血流的设备，包括：
用于从患者的医学图像数据提取冠状动脉树的患者特定解剖学测量的装置；
用于从所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量估计针对所述冠状动脉树中的多个分支中的每一个的参考半径的装置；
用于基于针对所述冠状动脉树的多个分支中的每一个的参考半径计算流动速率的装置；
用于计算针对所述冠状动脉树的多个总流动速率估计的装置，其中所述多个总流动速率估计中的每一个从来自多个分支世代中的相应一个的分支的流动速率计算；以及
用于基于所述多个总流动速率估计计算所述冠状动脉树的总流动速率的装置。
23.根据权利要求22所述的设备，其中用于从患者的医学图像数据提取冠状动脉树的患者特定解剖学测量的装置包括：
用于从患者的医学图像数据生成冠状树的患者特定解剖学模型的装置。
24.根据权利要求22所述的设备，其中用于计算针对所述冠状动脉树的多个总流动速率估计的装置，其中所述多个总流动速率估计中的每一个从来自多个分支世代中的相应一个的分支的流动速率计算，包括：
用于针对所述多个分支世代中的每一个，作为该分支世代中的所有分支和具有小于该分支世代的世代号码的所有终端分支的静息流动速率的函数而计算针对所述冠状动脉树的总流动速率的估计的装置。
25.根据权利要求22所述的设备，其中用于基于所述多个总流动速率估计计算所述冠状动脉树的总流动速率的装置包括：
用于作为所述多个总流动速率估计和对应于所述多个分支世代的权重的函数而计算所述冠状动脉树的总流动速率的装置。
26.根据权利要求22所述的设备，还包括：
用于使用所述冠状动脉树的总流动速率作为入口边界条件基于所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量而模拟所述冠状动脉树中的血流和压力的装置。
27.根据权利要求26所述的设备，还包括：
用于基于所述冠状动脉树中的模拟的血流和压力计算至少一个血液动力学度量的装置。
28.根据权利要求22所述的设备，其中用于基于针对所述冠状动脉树的多个分支中的每一个的参考半径计算流动速率的装置包括：
用于基于针对所述冠状动脉树的多个分支中的每一个的参考半径计算静息流动速率的装置，其中所述多个总流动速率估计是多个总静息流动速率估计，并且针对所述冠状动脉树计算的总流动速率是所述冠状动脉树的总静息流动速率。
29.一种存储用于从医学图像数据计算冠状动脉中的血流的计算机程序指令的非暂时性计算机可读介质，所述计算机程序指令在由处理器执行时使所述处理器施行包括以下的操作：
从患者的医学图像数据提取冠状动脉树的患者特定解剖学测量；
从所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量估计针对所述冠状动脉树中的多个分支中的每一个的参考半径；
基于针对所述冠状动脉树的多个分支中的每一个的参考半径计算流动速率；
计算针对所述冠状动脉树的多个总流动速率估计，其中所述多个总流动速率估计中的每一个从来自多个分支世代中的相应一个的分支的流动速率计算；以及
基于所述多个总流动速率估计计算所述冠状动脉树的总流动速率。
30.根据权利要求29所述的非暂时性计算机可读介质，其中从患者的医学图像数据提取冠状动脉树的患者特定解剖学测量包括：
从所述患者的医学图像数据生成冠状树的患者特定解剖学模型。
31.根据权利要求29所述的非暂时性计算机可读介质，其中从所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量估计针对所述冠状动脉树中的多个分支中的每一个的参考半径包括：
针对所述多个分支中的每一个，计算在分支长度上的健康半径的平均值。
32.根据权利要求29所述的非暂时性计算机可读介质，其中从所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量估计针对所述冠状动脉树中的多个分支中的每一个的参考半径包括：
针对所述多个分支中的每一个，计算排除该分支的某百分数的最大半径值和某百分数的最小半径值的在分支长度上的健康半径的平均值。
33.根据权利要求29所述的非暂时性计算机可读介质，其中从所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量估计针对所述冠状动脉树中的多个分支中的每一个的参考半径包括：
针对所述多个分支中的每一个，计算沿分支长度的健康半径的最大或最小值。
34.根据权利要求29所述的非暂时性计算机可读介质，其中从所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量估计针对所述冠状动脉树中的多个分支中的每一个的参考半径包括：
作为父代分支、一个或多个同代分支和一个或多个子代分支的参考半径值的函数而计算针对所述多个分支中的至少一个分支的参考半径。
35.根据权利要求29所述的非暂时性计算机可读介质，其中计算针对所述冠状动脉树的多个总流动速率估计，其中所述多个总流动速率估计中的每一个从来自多个分支世代中的相应一个的分支的流动速率计算，包括，针对所述多个分支世代中的每一个：
作为该分支世代中的所有分支和具有小于该分支世代的世代号码的所有终端分支的静息流动速率的函数而计算针对所述冠状动脉树的总流动速率的估计。
36.根据权利要求35所述的非暂时性计算机可读介质，其中作为该分支世代中的所有分支和具有小于该分支世代的世代号码的所有终端分支的总流动速率的函数而计算针对所述冠状动脉树的总流动速率的估计包括：
向该分支世代中的分支和具有小于该世代分支的世代号码的终端分支中的每一个分配权重；
作为该分支世代中的分支和具有小于该世代分支的世代号码的终端分支的静息流动速率和分配到该分支世代中的分支和具有小于该世代分支的世代号码的终端分支中的每一个的权重的函数而计算针对所述冠状动脉树的总静息流动速率的估计。
37.根据权利要求36所述的非暂时性计算机可读介质，其中向该分支世代中的分支和具有小于该世代分支的世代号码的终端分支中的每一个分配权重包括：
基于分支长度或患病的分支的百分数中的至少一个而向该分支世代中的分支和具有小于该世代分支的世代号码的终端分支中的每一个分配权重。
38.根据权利要求29所述的非暂时性计算机可读介质，其中基于所述多个总流动速率估计计算所述冠状动脉树的总流动速率包括：
作为所述多个总流动速率估计和对应于所述多个分支世代的权重的函数而计算所述冠状动脉树的总流动速率。
39.根据权利要求38所述的非暂时性计算机可读介质，其中作为所述多个总流动速率估计和对应于所述多个分支世代的权重的函数而计算所述冠状动脉树的总流动速率包括：
基于每一个分支世代的世代号码向所述多个分支世代中的每一个分配权重；以及
作为所述多个总流动速率估计的函数而计算冠状动脉树的总流动速率，所述多个总流动速率中每一个按分配到从其计算该总流动速率估计的分支世代的权重加权。
40.根据权利要求29所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述操作还包括：
使用所述冠状动脉树的总流动速率作为入口边界条件基于所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量而模拟所述冠状动脉树中的血流和压力。
41.根据权利要求40所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述操作还包括：
基于所述冠状动脉树中的模拟的血流和压力计算至少一个血液动力学度量。
42.根据权利要求29所述的非暂时性计算机可读介质，其中基于针对所述冠状动脉树的多个分支中的每一个的参考半径计算流动速率包括：
基于针对所述冠状动脉树的多个分支中的每一个的参考半径计算静息流动速率，其中所述多个总流动速率估计是多个总静息流动速率估计，并且针对所述冠状动脉树计算的总流动速率是所述冠状动脉树的总静息流动速率。
43.根据权利要求42所述的非暂时性计算机可读介质，其中基于针对所述冠状动脉树的多个分支中的每一个的参考半径计算静息流动速率包括：
针对所述多个分支中的每一个作为针对该分支估计的参考半径和分配到该分支的幂系数的函数而计算静息流动速率。
44.根据权利要求42所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述操作还包括：
使用所述冠状动脉树的总静息流动速率作为入口边界条件基于所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量而模拟所述冠状动脉树中的静息血流和压力。
45.根据权利要求42所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述操作还包括：
基于所述冠状动脉树的总静息流动速率确定充血边界条件；
基于所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量和所述充血边界条件而模拟所述冠状动脉树中的充血血流和压力；以及
基于模拟的充血血流和压力而计算针对所述冠状动脉树中的狭窄的血流储备分数（FFR）。
46.根据权利要求29所述的非暂时性计算机可读介质，其中基于针对所述冠状动脉树的多个分支中的每一个的参考半径计算流动速率包括：
基于针对所述冠状动脉树的多个分支中的每一个的参考半径计算充血流动速率，其中所述多个总流动速率估计是多个总充血流动速率估计，并且针对所述冠状动脉树计算的总流动速率是所述冠状动脉树的总充血流动速率。
47.根据权利要求46所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述操作还包括：
使用所述冠状动脉树的总充血流动速率作为入口边界条件基于所述冠状动脉树的患者特定解剖学测量而模拟所述冠状动脉树中的充血血流和压力；以及
基于模拟的充血血流和压力而计算针对所述冠状动脉树中的狭窄的血流储备分数（FFR）。
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