CN108475540A - 用于使用来自过程的信息进行解剖建模的系统和方法描述 - Google Patents

Abstract

本文公开了一种用于使用在医疗过程期间获得的信息进行解剖建模的系统和方法，由此生成或获得初始解剖模型，确定所述初始模型与来自侵入性或非侵入性过程的附加数据和/或测量结果之间的对应关系，并且，在发现了所述初始模型与所述附加数据之间的差异时，更新所述解剖模型以结合所述附加数据并且减少所述差异。

Description

用于使用来自过程的信息进行解剖建模的系统和方法描述

优先权

本申请要求2015年11月10日提交的美国临时申请号62/253,566的优先权的权益，所述申请以引用的方式整体并入本文。

技术领域

本公开的各种实施方案整体涉及医学成像和相关的方法。更具体地，本公开的具体实施方案涉及用于使用从医疗过程获得的信息进行解剖建模的系统和方法。

背景

心脏病(诸如冠状动脉疾病)可在向和/或从心脏提供血液的血管中产生冠状动脉病变，诸如狭窄(血管异常变窄)。因此，流向心脏的血液可能受到限制。罹患冠状动脉疾病的患者可能经历胸痛，所述胸痛被称为慢性稳定型心绞痛(在强体力活动过程中)或不稳定型心绞痛(在患者休息时)。更严重的疾病表现可能导致心肌梗塞或心脏病发作。

由非侵入性成像进行解剖建模可通过协助医生确定疾病的严重程度和可能的一种或多种治疗使病人受益。此类非侵入性成像和解剖建模可使用(例如)由Charles A.Taylor于2011年1月25日提交的美国专利号8,315,812中描述的系统和方法执行，所述专利以引用的方式整体并入本文。此类解剖建模可伴有(例如)：通过分析非侵入性评估的冠状动脉解剖结构来从多个可行治疗选项(例如，所有可能的经皮冠状动脉介入术(PCI)或冠状动脉旁路移植术(CABG)选项)中自动化识别治疗选项；以及通过分析非侵入性评估的冠状动脉解剖结构来自动设计、定义或以其他方式识别定制化或个人化的心脏植入物或特定患者的其他介入。例如，推荐的治疗选项可由自动化系统生成，诸如(例如)由Ryan Spilker等人于2014年7月3日提交的美国专利号9,449,146、或由Leo Grady等人于2014年4月16日提交的美国专利号9,043,190中描述的那些自动化系统中的一种或多种，所述两个申请均以引用的方式整体并入本文。

除了经受可用来对其冠状动脉解剖结构进行建模和评估的非侵入性成像之外，罹患胸痛和/或表现出冠状动脉疾病症状的患者可能经受一个或多个侵入性或非侵入性过程，所述过程可提供与冠状动脉病变和/或心脏解剖结构相关的补充的、更精确的、和/或更现时的数据。此类过程可包括(例如)心电图、来自血液测试的生物标志物评估、平板运动试验、超声心动描记术、单光子发射计算机断层成像术(SPECT)、正电子发射型断层成像术(PET)、以及冠状动脉计算机断层扫描血管造影术(CCTA)。此外，如果确定患者需要介入治疗，则可在介入过程期间通过侵入性或非侵入性方法(例如，通过血管造影片、压力导丝、光学相干断层成像术(OCT)、血管内超声(IVUS)、流量计、血管内光学成像、介入室或手术室中的外部照相机等)获取附加测量结果。

在确定用于改善患者心血管血流的合适介入是否必要时，心脏病专家和其他卫生保健专业人员可分析在介入和/或诊断过程之前获得的图像、模型和/或其他数据。然而，当此类数据在介入和/或诊断过程之前获得时，其准确度和/或精度可能(例如)随着患者系统改变或老化而随时间推移发生变化。相比之下，在介入和/或诊断过程期间获得的数据可能更准确和/或更现时，但可能无法提供患者系统的整体面貌。此外，心脏病专家和其他医疗专业人员可能不能够进行的是：对此类数据进行分析和判读，以便基于此类数据针对进一步的介入措施进行评估并做出决定，而同时执行诊断和/或介入过程。

需要使用在医疗过程期间获得的信息进行解剖建模。另外，需要一种系统和方法，所述系统和方法用于使用在医疗过程期间获得的信息来在医疗过程期间向医生或其他医疗专业人员提供更新的解剖模型、一个或多个建模的介入过程、基于更新的解剖模型和/或一个或多个建模的介入过程的一个或多个推荐过程。

概述

在本公开的一些实施方案中，公开了一种用于使用在医疗过程期间获得的信息进行解剖建模的系统和方法。在一些实施方案中，一种自动更新心血管模型的方法包括：接收至少一个心血管脉管的解剖模型；接收与所述解剖模型相关联的至少一个特性；将所述解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个的表示传输到显示单元；从医疗过程接收与所述解剖模型相关的附加的患者特有数据；确定所述附加的患者特有数据与所述解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个之间的对应关系；识别所述附加的患者特有数据与所述解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个之间差异；修改所述解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个以减少所述差异；以及将所述解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个的更新表示传输到所述显示单元。

在一些实施方案中，所述方法包括在所述解剖模型上对介入或其一部分进行建模以及将所述建模的介入或其一部分的表示传输到所述显示单元。在一些实施方案中，所述方法包括基于所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个生成对所述患者的介入的至少一个推荐，以及将所述至少一个推荐传输到所述显示单元。在一些实施方案中，所述介入是以下各项中的一项或多项：内窥镜装置、腹腔镜装置、支架、假体植入物、移植物、或针状物的插入；旁路移植过程；旋切术；粥样斑块切除术；血管成形术；动脉内膜切除术；经皮冠状动脉介入术；颈动脉介入术；外周介入术；肾血管重建术；肠系膜血管重建术；或动静脉通路过程。在一些实施方案中，所述医疗过程是侵入性过程。在一些实施方案中，所述医疗过程是诊断过程。

在一些实施方案中，所述至少一个相关联的特性是血流特性、一个或多个病变或堵塞的位置、或一个或多个介入装置的位置。在一些实施方案中，所述附加的患者特有数据包括以下各项中的至少一项：来自血管造影片的数据；来自光学相干断层成像术的数据；来自静脉内超声的数据；血压数据；冠状动脉流量数据；心肌收缩性数据；斑块的测量结果；局部心脏生存力；显示堵塞是完全还是不完全的数据；与患者生理状态相关的数据；与心肌室壁运动相关的数据；支架位置数据；或来自经皮冠状动脉介入术的数据。在一些实施方案中，确定所述附加的患者特有数据与所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个之间的对应关系包括确定所述附加的患者特有数据可应用的所述解剖模型的位置。在一些实施方案中，所述显示单元位于医疗设施中。

在本公开的一些实施方案中，一种用于自动更新解剖模型的计算机实现的方法包括：接收从非侵入性成像数据生成的患者特有的解剖模型；接收与所述解剖模型相关联的至少一个特性；将所述解剖模型和所述至少一个相关联的特性的表示传输到显示装置；从介入过程接收附加的患者特有数据；确定所述附加的患者特有数据与所述解剖模型之间的对应关系；找出所述附加的患者特有数据与所述解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个之间的差异；更新所述解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个以减少所述差异；以及将所述解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个的更新表示传输到所述显示装置。

在一些实施方案中，所述至少一个相关联的特性是血流特性。在一些实施方案中，所述计算机实现的方法还包括在所述解剖模型上对介入进行建模，以及将所述建模的介入的表示传输到所述显示单元。在一些实施方案中，所述计算机实现的方法还包括：基于所述解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个生成对所述患者的介入的至少一个推荐，以及将所述至少一个推荐传输到所述显示单元。在一些实施方案中，所述计算机实现的方法还包括：从所述介入过程周期性地接收刷新的附加的患者特有数据；监测所述刷新的患者特有数据与所述解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个之间的新差异；并且在发现了新差异时，更新所述解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个以减少所述新差异；以及将所述解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个的更新表示传输到所述显示装置。

在本公开的一些实施方案中，一种解剖建模系统包括处理器，所述处理器被配置来：接收至少一个心血管脉管的患者特有的、三维解剖模型；接收与所述解剖模型相关联的至少一个特性；将所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个的表示传输到显示单元；从医疗过程接收与所述解剖模型相关的附加的患者特有数据；确定所述附加的患者特有数据与所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个之间的对应关系；识别所述患者特有数据与所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个之间差异；修改所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个以减少所述差异；并且将所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个的更新表示传输到所述显示单元。

在一些实施方案中，所述处理器被进一步配置来：从所述介入过程周期性地接收刷新的附加的患者特有数据；监测所述刷新的患者特有数据与所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个之间的新差异；并且在发现了新差异时，更新所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个以减少所述新差异；并且将所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个的更新表示传输到所述显示装置。在一些实施方案中，所述至少一个相关联的特性是血流特性。在一些实施方案中，所述处理器被进一步配置来在所述解剖模型上生成介入的模型，并且将所述建模的介入的表示传输到所述显示单元。在一些实施方案中，所述处理器被进一步配置来基于所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个生成对所述患者的介入的至少一个推荐，并且将所述至少一个推荐传输到所述显示单元。

所公开的实施方案的附加目标和优点将在以下描述中进行部分阐述，并且将部分地通过描述显而易见，或者可通过实践所公开的实施方案来习得。所公开的实施方案的目标和优点将借助于所附权利要求书中特别指出的元素和组合来实现和获得。

应当理解，前述一般性描述与以下详细描述两者均仅为示例性和说明性的，并且不限制所要求保护的所公开实施方案。

附图简述

并入本说明书中并且构成本说明书的一部分的附图示出各种示例性实施方案并且连同描述一起用于解释所公开的实施方案的原理。

图1描绘用于使用来自医疗过程的信息创建和更新解剖模型的示例性系统和网络的示意图。

图2描绘用于使用来自医疗过程的信息创建和更新解剖模型的示例性系统和网络的更详细的示意图。

图3描绘用于使用来自医疗过程的信息创建和更新解剖模型的示例性方法的流程图。

图4A-4B描绘用于使用来自医疗过程的信息创建和更新解剖模型的另一示例性方法的流程图。

实施方案的描述

现在将详细参考本发明的示例性实施方案，所述示例性实施方案的实例在附图中示出。在任何可能的情况下，整个附图中将使用相同的附图标号来指代相同或相似部分。

本公开涉及使用来自医疗过程的信息进行解剖建模，诸如使用来自诊断或介入冠状动脉过程的信息进行冠状动脉解剖建模。此外，本公开涉及使用来自医疗过程的信息对介入治疗进行建模。另外，本公开可包括用于监测在治疗过程期间发生的解剖和/或生理变化(例如，由于放置支架或旁路)并更新解剖和/或生理模型以反映所述变化的系统和方法。响应于对患者解剖和/或生理模型的更新，治疗推荐和/或治疗等级也可被更新以帮助医生在治疗患者时做决定。

更具体地，本公开涉及用于使用通过侵入性或非侵入性医疗过程获得的解剖数据提供更新的解剖模型和治疗选项的系统和方法。目前所公开的系统和方法可接收患者信息(例如，通过对患者执行的医学成像)，基于所述患者信息生成患者特有的血管、血流和/或病理的几何结构，并且基于在医疗过程期间获得的附加的图像、测量结果或数据更新此类患者特有的几何结构。另外，目前所公开的系统和方法可在更新的患者特有的几何结构上对介入过程建模，并且/或者可基于更新的患者特有的几何结构和/或更新的患者特有的几何结构上的建模的介入过程来提供推荐的治疗选项。

例如，根据本公开，可使用(例如)非侵入性成像生成或获得初始解剖模型，可确定初始模型与在随后的侵入性或非侵入性过程期间获得的附加数据和/或测量结果之间的对应关系，可针对模型与附加数据之间的差异检查初始模型和附加数据，并且如果发现了差异，则可更新解剖模型以结合附加数据并减少差异。这种方法和用于执行这种方法的系统可使心脏病专家和为患有疑似疾病的患者诊断、计划和执行治疗的其他医疗专业人员受益。

又如，根据本公开，使用(例如)非侵入性成像生成或获得解剖模型，在与解剖模型有关的位点处对患者执行介入，在介入期间和/或在介入之后获得附加数据和/或测量结果，所述附加数据和/或测量结果反映与解剖模型有关的位点处的介入导致的一个或多个变化，并且更新解剖模型以结合介入导致的变化。

还如，根据本公开，系统和方法可开发用于使用在医疗过程期间获得的信息来在医疗过程期间向医生或其他医疗专业人员提供更新的解剖模型、一个或多个建模的介入过程、基于更新的解剖模型和/或一个或多个建模的介入过程的一个或多个推荐过程，使得医生或其他医疗专业人员可在执行介入过程时访问这种更新的解剖模型、基于更新的解剖模型的介入过程的模型、和/或基于更新的解剖模型的推荐的过程。

现在参见附图，图1描绘用于使用来自医疗过程的信息进行解剖建模的示例性系统和网络的高级示意图。具体地，图1描绘多个医生系统102和多个第三方提供商系统104，其中的任一个可连接至电子网络101。电子网络101可以是(例如)计算机处理器、电子存储装置等的有线或无线网络，诸如互联网、局域网、广域网或本领域已知的任何其他计算机网络配置。多个医生系统102和第三方系统104可容纳各种类型的数据，诸如(例如)测量数据108、介入数据110和患者数据112。此类数据类别可与人体中的特定解剖位点(诸如心脏)和/或人体的特定系统(诸如心血管系统)和/或人体的特定系统的一部分(诸如心脏和相邻的脉管系统)相关。

一个或多个服务器系统106也可连接至电子网络101，并且可包括用于存储、创建和操纵(例如)通过电子网络101从医生系统102和/或第三方系统104接收的图像和数据的各种电子设备和处理器。服务器系统106可包括(例如)用于存储图像和数据的存储装置120以及用于处理和操纵存储在存储装置122中的图像和数据的处理装置122。服务器系统106还可包括建模引擎114，所述建模引擎114可使用通过电子网络101接收和/或存储在存储装置120中和/或在处理装置122中处理的图像和数据来创建和/或更新解剖模型，如在下文进一步描述的。服务器系统106还可包括(例如)：介入引擎116，所述介入引擎116可在由建模引擎114生成和/或更新的解剖模型上对潜在介入过程进行建模；以及推荐引擎118，所述推荐引擎118可基于由建模引擎114和/或介入引擎116生成和/或更新的解剖和/或生理模型来生成和/或更新医疗过程的一个或多个推荐。服务器系统106中的任何装置和引擎还可通过电子网络101发送和/或接收数据。

更具体地，医生系统102可包括(例如)在医疗办公室、医院和/或医疗诊所收集并存储数据和医疗记录的系统以及由医生使用的诊断机器和系统。可收集数据的医生系统102的实例包括心率和血压监测器、血液分析设备、心电图(ECG)机、磁共振成像(MRI)机、计算机断层成像(CT)机、PET扫描仪、SPECT扫描仪、OCT机、IVUS机器、压力导丝、和其他成像装置。可存储数据的医生系统102的实例包括医生患者数据库、计算机、电子患者管理系统、和医疗记录保存系统。

第三方提供商系统104可包括(例如)在附加机构处存储数据和医疗记录的系统，例如由诊断实验室、学术机构、保险公司、医疗器械和/或植入物制造商等管理的系统。第三方提供商系统104还可包括成像装置和/或实验室设备。医生系统102和/或第三方提供商系统104可从(例如)患者预约、患者检查、医学成像、医疗记录、医疗介入、问卷调查、实验室试验、保险记录、产品目录、和医疗数据库收集数据。

医生系统102和/或第三方提供商系统104的测量数据108可包括使用医疗测量装置侵入性和/或非侵入性地从患者获取的数据，诸如通过(例如)CT扫描、MRI过程、PET扫描、SPECT扫描和/或CCTA获得的专利解剖结构的二维和三维图像。CCTA可用于患有胸痛的患者的成像并且涉及在静脉输注造影剂之后使用CT技术对心脏和冠状动脉成像。使用医疗测量装置从患者获取的附加数据可包括(例如)血压、血液粘度、心率、ECG、血小板计数、红细胞计数、生物标志物评估、平板运动试验、超声心动描记术、血管造影片、压力导丝测量结果、OCT图像和/或数据、IVUS图像和/或数据、流量计测量结果、血管内光学成像、介入室/手术室中的外部照相机等。

医生系统102和/或第三方提供商系统104的介入数据110可包括在医疗过程(例如，介入)前后或期间获得的任何数据，诸如介入方法过程、适当的介入位点、介入的指示、已经对一位患者和/或一组患者执行的介入次数、成功率、成本、风险因素、执行介入的方法、介入工具(例如，支架、导丝等等)的大小和/或形状等。

医生系统102和/或第三方提供商系统104的患者数据112可包括与患者有关的附加信息，诸如年龄、性别、体重、种族、民族、身高、家庭病史、医疗记录等。

医生系统102和/或第三方提供商系统104可通过电子网络101(例如)彼此传输任何上述数据和/或将任何上述数据传输到服务器系统106。服务器系统106可以是可通过一个或多个有线或无线电连接互连的一个或多个计算机处理器和/或存储装置。服务器系统106可将从医生系统102和/或第三方提供商系统104接收的数据(包括例如，图像)存储在一个或多个存储装置120中。

存储装置120可以是一个或多个计算机、计算机处理器、硬盘驱动器、基于云的存储系统、和/或被配置来以电子方式存储数据和/或图像的其他系统。存储装置120可将所接收的数据存储在(例如)一个或多个数据库、数字文件系统、和/或基于云的存储系统中。此外，服务器系统106可在一个或多个处理装置122中处理所接收的数据。处理装置122可通过(例如)编目所接收的数据、按一个或多个类别(诸如按患者、解剖特征、介入、测量装置、创建日期、接收日期等)整理数据来处理数据。此类处理还可包括分析数据和/或选择要发送给建模引擎114、介入引擎116和/或推荐引擎118的数据。存储装置120和/或处理装置122可在存储和/或处理所接收的数据之前或之后将所接收的数据发送给建模引擎114、介入引擎116和/或推荐引擎118。

存储装置120、处理装置122、建模引擎114、发明引擎116和推荐引擎118可各自或全部是(例如)一个或多个计算机处理器、计算机存储装置、和/或它们的组合。建模引擎114可通过下文进一步详细描述的方法使用从存储装置120和/或处理装置122接收的相关数据来生成和/或更新三维解剖模型。介入引擎116可通过也在下文进一步详细描述的方法使用从存储装置120和/或处理装置122接收的相关数据、和/或使用由建模引擎114创建或更新的解剖模型来在三维解剖模型上对介入进行建模。推荐引擎118可至少部分地基于从存储装置120和/或处理装置122接收的数据、由建模引擎114创建或更新的解剖模型、和/或由介入引擎116建模的一个或多个介入来生成一个或多个推荐介入。

建模引擎114、介入引擎116和推荐引擎118可全部位于能够允许其执行本文所描述的功能的任何硬件上。例如，建模引擎114、介入引擎116和推荐引擎118可全部在单个计算机上操作，或者可以是(例如)串行或并行工作的一组联网计算机。在另一些实施方案中，建模引擎114、介入引擎116和推荐引擎118的功能可由两个计算机器、或者四个或更多个计算机器共享。

图2是用于使用来自医疗过程的数据生成和更新解剖模型的示例性系统200的另一示意图。系统200可包括(例如)可被配置来向建模引擎114、介入引擎116和推荐引擎118发送数据和图像的存储装置120和处理装置122，所有这些装置都可通过一个或多个有线或无线连接(例如，通过电子网络101)互连。一个或多个介入和/或测量装置204也可连接至存储装置120、处理装置122、建模引擎114、介入引擎116和/或推荐引擎118。建模引擎114、介入引擎116和/或推荐引擎118还可通过有线或无线连接来电连接至至少一个终端206。终端206可包括模型显示210和推荐显示208。在一些实施方案中，系统200可包括一个或多个服务器系统106。

介入和/或测量装置204可以是被配置来对患者执行介入、和/或从患者获取测量结果和/或读数的任何医疗装置。例如，介入装置可包括(例如)内窥镜装置、腹腔镜装置、支架、假体植入物(例如，人工瓣膜)、移植物、和针状物。测量装置的实例可包括(例如)图像增强器、血管造影片、压力导丝、OCT装置、IVUS装置、近红外光谱(NIRS)装置、拉曼光谱(RS)装置、多普勒导丝、流量计、超声装置、血管内光学成像装置、心率及血压监测器、血液分析设备(例如，用于测量血液粘度、血小板计数、红细胞计数和/或生物标志物的设备)、心电图(ECG)机、磁共振成像(MRI)机、计算机断层成像(CT)机、PET扫描仪、SPECT扫描仪、超声心动描记术机器、平板运动试验设备、和/或介入室或手术室中的外部照相机。介入和/或测量装置204还可以是或包括一个或多个计算机处理器，其可帮助获取和/或记录测量结果、和/或将测量结果传输到存储装置120、处理装置122、建模引擎114、介入引擎116和/或推荐引擎118。可按需将介入和/或测量装置204添加到系统或从系统移除。

系统200的终端206可位于(例如)医疗过程的位点处、或位于医生办公室、医院、检查室、或其他位置中。终端206可包括(例如)计算机处理器和至少一个显示器屏幕(诸如电视机、计算机屏幕、平板计算机屏幕、或其他移动装置屏幕)。在一些实施方案中，终端206可位于患者附近，正在为所述患者使用解剖建模来诊断和/或治疗患者。在另一些实施方案中，终端206可位于医生办公室中。在又一些实施方案中，终端206可以是基于web浏览器的终端，并且可通过用户在(例如)个人计算机上访问。在此类实施方案中，基于浏览器的终端可以是安全的，并且可能需要(例如)登录或查看其他凭据。在另一些实施方案中，系统200可包括多于一个终端206，每个终端206位于不同的位置处(例如，一个可位于患者附近；另一个可位于医生办公室中；再一个可以是基于浏览器的终端等)。

模型显示210可以是(例如)从建模引擎114和/或介入引擎116接收的模型的视觉显示。在一些实施方案中，模型显示210可以是三维模型的二维视觉表示。在一些实施方案中，模型显示210可从终端206或从其他地方操纵。例如，用户(诸如医生)可使用键盘、鼠标或触摸屏输入来旋转、放大、缩小模型显示210或查看模型显示210的部分上的细节。在一些实施方案中，可在模型显示210上以文本形式标记各种特性和测量结果，诸如(例如)一个或多个血流特性、一个或多个病变或堵塞的位置、和/或一个或多个介入装置(例如，支架、人工瓣膜、移植物等)的位置。在一些实施方案中，模型显示可(例如)在终端206的屏幕上的数字窗口内。在另一些实施方案中，模型显示210可以在(例如)离散的屏幕上，所述离散的屏幕是终端206的一部分，并且与(例如)推荐显示208屏幕分开。

推荐显示208可以是(例如)从推荐引擎216接收的用于医学治疗的一个或多个推荐的视觉显示。在一些实施方案中，例如，推荐显示可以是针对介入的一个或多个推荐的列表。在此类实施方案中，推荐显示可针对列表中的每个条目示出所推荐的介入类型和/或推荐介入的位点的名称。在一些实施方案中，推荐显示还可示出需要什么介入材料(例如，支架或其他植入物)。在一些实施方案中，推荐显示可以是位于模型显示210附近的数字窗口显示。在另一些实施方案中，推荐显示可被集成到模型显示210中，并且可在模型显示210上显示(例如，由介入引擎116生成的)一个或多个所推荐的介入的模型。在又一些实施方案中，推荐显示可包括(例如)针对介入的一个或多个推荐的可选列表，其中的每一个在被选定时可显示在模型显示210上的视觉模型中。

本公开的一个实施方案使用患者的心脏成像来导出患者的心脏、脉管系统、和/或其特征的患者特有的解剖模型，并且使用从一个或多个介入和/或测量装置接收的附加数据更新几何模型。例如，图3描绘使用来自过程的信息进行解剖建模的示例性方法300的框图。图3所描绘的示例性方法可(例如)由服务器系统106执行。具体地，如图3所示，一种用于使用来自医疗过程的信息进行解剖建模的方法300包括接收呈(例如)电子形式的解剖模型和相关联的特性(步骤302)。方法300还可包括显示模型和相关联的特性的表示(步骤304)。方法300还可包括基于模型和相关联的特性显示一个或多个推荐的治疗选项(步骤306)。此类推荐的治疗选项可(例如)由推荐引擎118生成，并且可显示在终端206上模型显示210附近的推荐显示208上。方法300也可包括从一个或多个介入和/或测量装置204接收附加数据(步骤308)，诸如附加测量结果、患者特有的数据、和/或介入数据。方法300还可包括确定模型与附加数据之间的对应关系(步骤310)。这种对应关系可包括(例如)使附加数据的一个或多个点与模型的一个或多个方面相关。方法300还可包括监测模型和相关联的特性与附加数据之间的差异(步骤312)。这种差异可以是(例如)附加数据的一个或多个点与模型的对应方面之间的失配。如果未发现差异，则监测步骤可继续。如果发现了差异，那么可更新模型和相关联的特性以除去或减少差异(步骤314)。更新模型和相关联的特性可包括(例如)调整模型的检测到差异的与附加数据的一个或多个点对应的方面。方法300还可包括(例如)在终端206上显示更新的模型和相关联的特性的表示(步骤316)。方法300还可包括显示待显示的一个或多个更新的推荐的治疗选项(步骤318)。此类更新的推荐的治疗选项可从(例如)推荐引擎118获得，所述推荐引擎118可至少部分地基于更新的模型和/或相关联的特性生成更新的治疗选项。监测步骤312可在更新的模型表示和/或更新的推荐的治疗选项的显示期间或完成时重复。

现在将参考图3在下文更详细地描述方法300，包括具体的示例性特性和示例性步骤。

在一个实施方案中，根据步骤302接收的解剖模型和相关联的特性可以是(例如)系统(诸如心血管系统)的至少一部分的患者特有模型。例如，解剖模型可包括任何血管系统、解剖结构、或子系统的表示，包括(例如)冠状动脉、颈动脉、脑血管、外周血管、肾血管、内脏脉管系统、主动脉、内外血管壁、斑块组成、左心室心肌、整个心脏、肌肉组织、和/或器官组织。解剖模型可表示系统的各种患者特有方面，诸如上述系统、解剖结构、或子系统中的任一个的患者特有几何结构。这种几何结构可表示为空间中的一系列点(每个点可能具有一系列邻近点)，其中所述空间可映射为点之间的空间单位(例如，毫米)。在一个实施方案中，解剖模型可以是(例如)三维模型。

根据步骤302接收的相关联的特性可包括(例如)患者生理或表型参数的一个或多个估计值或已知的患者生理或表型参数，诸如(例如)，患者年龄或患者性别。相关联的特性还可包括一个或多个血流特性、心血管风险、和/或解剖模型中一个或多个位置处的生物力学特性。此类特性和/或风险的实例包括血流储备分数(FFR)、冠状动脉血流储备(CFR)、压力、流量、流速、轴向斑块应力、壁面切应力、振荡剪切指数、斑块力、心脏功能(例如，搏出量、射血分数等)、室壁运动、心脏、肌肉或器官灌注、心脏电生理学特性(例如，电传播)、斑块破裂风险、心肌风险、心脏和/或组织灌注、斑块进展或退化的可能性、并发症的可能性、和/或搏动血流。相关联的特性可从(例如)医生系统102、第三方系统104、存储装置120、和/或处理装置122接收，并且/或者可使用生成的解剖模型由建模引擎114和/或介入引擎116生成。

相关联的特性还可基于所接收的解剖模型由计算结果确定。例如，可通过利用解剖模型执行三维血流仿真、降阶模型血流仿真(例如，一维血流仿真)、有限元计算、生物力学仿真、电生理仿真，使用来自数据库的机器学习执行对仿真量和/或风险的估计等来确定诸如血流特性的特性。

可使用存储在存储装置120中的数据(例如，图像)、由处理装置122处理的数据、和/或从一个或多个医生系统102和/或第三方提供商系统104接收的任何测量数据108、介入数据110、和/或患者数据112通过(例如)建模引擎114生成和/或更新解剖模型和相关联的特性。例如，建模引擎114可从存储装置120、处理装置122、医生系统102和/或第三方系统104接收数据，并且可使用该接收数据构建患者特有的解剖模型并确定相关联的特性。在一些实施方案中，此类数据可包括(例如)通过(例如)CT或CCTA过程、MRI、或任何其他非侵入性过程非侵入性地获得的患者解剖结构的图像。在一个实施方案中，此类数据可以是CCTA数据，并且可以是与患者心脏的多个“剖切面”或横截面相关的一组图像和/或数据。然后建模引擎114可使用所接收的剖切面构建患者心脏的三维图像。建模引擎114还可在三维图像上运行FFR-CT(血流储备分数-计算机断层成像)分析，以便进一步构建患者心脏的解剖模型和/或针对解剖模型生成一个或多个相关联的特性。FFR-CT分析在(例如)由Charles A.Taylor于2011年1月25日提交的美国专利号8,315,812中更彻底地讨论，所述专利以引用的方式整体并入本文。可替代地或另外地，建模引擎114可在三维图像上运行CPR(曲面重建)分析，以便进一步构建患者心脏的解剖模型和/或针对解剖模型生成一个或多个相关联的特性。

可替代地，其他非侵入性成像方法(诸如磁共振成像(MRI)或超声(US))或侵入性成像方法(诸如数字减影血管造影术(DSA))可用于产生患者解剖结构的结构图像。成像方法可涉及向患者静脉注射造影剂以实现对解剖结构的结构的识别。所得的成像数据(例如，由CCTA、MRI等提供)可从第三方系统104(诸如放射学实验室或心脏病专家)或由患者的医生系统102等提供。图像数据可由存储装置120存储和/或由处理装置122处理、以及由建模引擎114接收。创建这种模型和确定相关联的特性的方法在(例如)美国专利号8,315,812中进行了更为充分的描述，所述专利以引用的方式整体并入本文。可(例如)在电子存储介质(诸如一个数字文件或多个数字文件)中接收解剖模型。

根据步骤304显示模型的表示可包括(例如)在终端206的模型显示210上显示模型的表示。在一些实施方案中，模型的表示可以是使用(例如)三维渲染、着色、阴影、绘图等的如从期望的角度和/或横截面观察到的模型的视觉表示。在一些实施方案中，视觉表示可包括解剖模型的三维渲染，包括(例如)内腔表面、外壁表面、斑块、斑块组成、闭塞、心脏、心肌组织、和/或其他肌肉或器官。在一些实施方案中，解剖模型的表示可以是可通过输入方法操纵的。例如，终端206可配备有键盘、鼠标、触摸屏接口或被配置来接收用户输入的其他硬件，并且可旋转、放大、缩小、或可从各个横截面查看模型显示210上的解剖模型的表示。在另一个实施方案中，显示解剖模型的表示可包括同时或依次从多个角度显示模型。在另一个实施方案中，根据步骤304显示的表示可以是解剖模型的简化版本，例如，简化图、示意图、和/或它们的组合。

根据步骤304显示的相关联的特性可以是(例如)根据步骤302接收的相关联的特性中的任一个、和/或由建模引擎114和/或介入引擎116生成的任何相关联的特性。相关联的特性可(例如)在模型显示210上显示为模型的集成部分，和/或显示为对解剖模型的表示的注释，和/或在模型显示210上或(例如)终端206处的单独屏幕上显示为与解剖模型分开的列表。例如，冠状动脉解剖模型中斑块的位置、大小和形状可由解剖模型的表示上的几何结构表示。又如，通过解剖模型表示的对应于损伤位点的部分上的标记，并且可能结合描述损伤类型的注释和文本，可表示出血管损伤。再如，雷诺数、沃姆斯莱数、和/或局部流量可由它们所应用的位点处的模型上的注释表示；替代地，一个或多个此类特性可由与模型显示210上的模型的表示分开的列表表示。

根据步骤306显示的推荐的治疗选项可至少根据所接收的解剖模型和相关联的特性而变化。潜在治疗选项可包括(例如)可能的支架位置、旁路位置、旋切术、粥样斑块切除术、血管成形术、动脉内膜切除术、PCI、冠状动脉旁路移植术(CABG)、颈动脉和/或外周介入术、肾和/或肠系膜血管重建术、动静脉通路过程、起搏器导线位置、消融位点等。

在一些实施方案中，所推荐的治疗选项可由(例如)推荐引擎118基于从一个或多个源接收的多个潜在治疗选项来生成，所述一个或多个源诸如(例如)医生系统102、第三方系统104、存储装置120、处理装置122和/或介入引擎116，其中的任一个可存储多个治疗选项，诸如药物、外科手术、和/或诊断过程。每个治疗选项可与一种或多种类型的介入数据相关联，诸如治疗选项的指示、风险因素、成本、成功概率、和/或可能已经从医生系统102或第三方系统104接收的任何介入数据110。

在一些实施方案中，推荐引擎118可从建模引擎114接收解剖模型和相关联的特性，并且可基于多个潜在治疗选项、所接收的解剖模型、和/或相关联的特性生成所推荐的治疗选项的列表。所推荐的治疗选项可对应于解剖模型中的特定特性，推荐引擎118可将所述特定特性列作感兴趣的。例如，推荐引擎118可识别在解剖模型中的给定位点处表示的低于最佳值的血流量，并且可生成具有介入数据的所推荐的治疗选项，其指示治疗选项被设计来增加给定位点处的血流量。又如，推荐引擎118可识别解剖模型中某一位置处的斑块的积聚，并且可添加被设计来除去斑块的一个或多个推荐的治疗选项。

在一些实施方案中，基于根据步骤302接收的解剖模型，推荐引擎118可通过查询介入引擎116以生成潜在治疗选项的介入模型和相关联的特性来确定推荐的治疗选项。介入引擎116可在所接收的解剖模型上对(例如)潜在治疗选项进行建模，并且可基于其在所接收的解剖模型上生成的潜在治疗选项的模型来计算所接收的解剖模型的相关联的特性的一个或多个变化。推荐引擎118可分析所生成的介入模型和相关联的特性以确定潜在治疗是否导致对解剖模型的改善，并且基于其分析，可能或可能不会指定潜在治疗选项作为推荐的治疗选项。

在另一些实施方案中，推荐引擎118可基于与潜在治疗选项相关联的介入数据(诸如对患者造成的风险水平、治疗的成功率等)评估一个或多个潜在治疗选项。推荐引擎118还可基于潜在治疗选项的任何上述分析的组合评估一个或多个潜在治疗选项。

在又一些实施方案中，一个或多个治疗选项可由全自动化系统或部分自动化系统生成，诸如(例如)Ryan Spilker等人于2014年7月3日提交的美国专利号9,449,146、或LeoGrady等人于2014年4月16日提交的美国专利号9,043,190中所描述的那些全自动化系统或部分自动化系统，所述两个专利均以引用的方式整体并入本文。在一些实施方案中，推荐引擎118可包括一个或多个此类全自动化系统或部分自动化系统。

在另一些实施方案中，医生或其他医疗专业人员可提出或期望一个或多个治疗选项，并且所述一个或多个治疗选项可被手动添加到一个或多个推荐的治疗选项。

推荐的治疗选项可显示为终端206上显示的模型的集成部分。例如，根据步骤304显示的解剖模型的表示可被解剖模型上的一个或多个潜在介入的表示覆盖或替代。解剖模型上的一个或多个潜在介入的表示可由(例如)介入引擎116生成。多个推荐的治疗选项可同时显示在解剖模型的表示上，或者可每次显示一个。在另选实施方案中，推荐的治疗选项可单独显示为(例如)推荐显示208上的可选条目列表。在一些实施方案中，推荐显示208上的每个可选条目可在被选择时在模型显示210上显示的解剖模型上进行查看。

在一些实施方案中，可给推荐的治疗选项计分以反映每个可能的治疗的最佳性。可能的治疗的最佳性可基于(例如)：患者数据，诸如患者的年龄；介入数据，诸如介入的成功率、介入的容易程度、对患者产生的压力因素等；和/或可能的治疗可导致的对解剖模型的潜在改善。例如，介入引擎116可在解剖模型中对潜在支架位置进行建模，并且可计算出远端血管将实现大于0.8的截断值的FFR。然后推荐引擎118可相应地给潜在支架位置计分，和/或可按最佳性的顺序排列所述潜在支架位置及其他潜在治疗选项。在一些实施方案中，一个或多个推荐的治疗选项的最佳性可与根据步骤306的一个或多个推荐的治疗选项的显示一起显示。例如，一个或多个推荐的治疗选项可根据步骤306按最佳性的顺序显示。

根据步骤308接收的附加数据可以是有关解剖模型、相关联的特性和/或患者的任何附加数据，包括(例如)从一个或多个介入和/或测量装置204接收的数据。附加数据可与(例如)以下各项相关：图像(例如，血管造影片)的视角、解剖模型中的一个或多个位置处的内腔大小、某一位置处的压力或FFR、某一位置处的血流量、心率、心肌收缩性、斑块位置或组成、室壁运动、心脏或其他器官的大小和形状、局部缺血性坏死或局部缺血的迹象、电信息(例如，电压、电流、电阻等)、患者生理状态、心脏功能(例如，搏出量、射血分数等)、壁面切应力或轴向斑块应力、施加到斑块、血管壁、肌肉、或器官的力、患者运动、旁路移植、或与所接收的解剖模型相关的任何其他特性。

在一些实施方案中，介入和/或测量装置204可被配置来将呈测量结果、图像形式和/或其他形式的附加数据传输到建模引擎114、介入引擎116、和/或推荐引擎118。例如，介入和/或测量装置204可被配置来将测量结果、图像、和/或其他数据传输到医生系统102或第三方提供商系统104(如图1所描绘的)，然后所述医生系统102或第三方提供商系统104可(例如)通过电子网络101将数据传输到建模引擎114、介入引擎116、和/或推荐引擎118。在又一些实施方案中，介入和/或测量装置可被配置来将测量结果、图像、和/或其他数据传输到医生系统102或第三方提供商系统104(如图1所描绘的)，然后所述医生系统102或第三方提供商系统104可将数据传输到处理装置120和/或存储装置122(例如，通过电子网络101)，然后所述处理装置120和/或存储装置122可将数据传输到建模引擎114、介入引擎116、和/或推荐引擎118。

在又一些实施方案中，医生或其他行医者可将从介入和/或测量装置接收的数据和/或测量结果记录到作为医生系统102的一部分的装置(诸如计算机)上，然后所述装置可将此类数据和/或测量结果传输到存储装置120、处理装置122、建模引擎114、介入引擎116、和/或推荐引擎118中的一个或多个。

根据步骤310确定模型与附加数据之间的对应关系可由(例如)处理装置122、建模引擎114、和/或介入引擎116执行。确定对应关系可包括(例如)识别受附加数据影响的解剖模型和/或相关联的特性的一个或多个特征。在一些实施方案中，可通过执行将附加数据与所接收的解剖模型的位点或附加特性进行配准来确定对应关系。例如，医生、介入和/或测量装置204、处理装置122、建模引擎114和/或介入引擎116可将位点分配给附加数据，所述位点对应于所接收的解剖模型上的位置。在另一些实施方案中，可通过知道用于获取附加数据的介入和/或测量装置204距解剖模型中的标志物的距离(例如，压力导丝距主动脉口的距离)来确定对应关系。

在一些实施方案中，多种类型的附加数据可从一个或多个介入和/或测量装置204或其他源接收。例如，附加数据可从(例如)压力导丝和血管造影片两者接收。在此类实施方案中，可针对每种类型的附加数据执行确定所接收的解剖模型与附加数据之间的对应关系的步骤。

根据步骤312监测解剖模型和相关联的特性与附加数据之间的差异可由(例如)建模引擎114、介入引擎116、和/或处理装置122执行。基于附加数据与解剖模型之间所确定的对应关系，差异可以是(例如)附加数据的一个或多个点与所接收的解剖模型的构型之间的失配。可贯穿(例如)介入或诊断过程继续监测步骤312。在接收多种类型的附加数据的实施方案中，可相对于每种类型的附加数据和解剖模型执行监测步骤312。可间歇地或连续地执行监测步骤，或者可在同时执行方法300的任何其他步骤(例如，步骤314-318)时执行监测步骤。

根据步骤314更新模型以除去差异可包括根据所发现的差异对模型进行的多种改变。例如，如果从(例如)血管造影片、OCT、或IVUS接收的附加数据导致检测到与所接收的解剖模型中的病变大小相比的病变大小差异，则可更新解剖模型以反映非侵入性地检测到的病变大小。

还如，如果呈来自压力导丝的血压测量结果形式的附加数据与所接收的解剖模型所示的血压不同，那么可更新解剖模型以包括由压力导丝测量的血压。

又如，如果呈由多普勒导丝检测或预测的冠状动脉流量测量结果形式的附加数据与所接收的解剖模型中的冠状动脉流量不同，则可更新解剖模型以包括由多普勒导丝测量或预测的冠状动脉流量。

还如，如果附加数据示出与在解剖模型中使用的参数不同的心肌收缩性，则可更新解剖模型以包括所测量的心肌收缩性。

另如，如果附加数据示出与所接收的解剖模型中的斑块组成、大小和/或形状不同的所测量的斑块组成、大小和/或形状，那么可更新解剖模型中的斑块大小、组成、形状、力的计算结果、破裂风险、预测的斑块进展或退化、和/或处于风险的心肌以反映附加数据中接收的所测量的斑块组成、大小和/或形状。

另如，如果附加数据示出与所接收的解剖模型中的局部心脏生存力不同的所测量的局部心脏生存力，那么可在解剖模型中更新局部心脏生存力和电生理预测以减少差异。

还如，如果附加数据示出在解剖模型中建模为完全闭塞的病变事实上是不完全的，那么可重新计算解剖模型中的边界条件和血流特性。

另如，如果附加数据显示出患者生理状态(例如，充血、静止等)，那么可更新解剖模型的边界条件并且可重新计算血流特性。

还如，如果与心肌室壁运动相关的附加数据指示组织生存力的损耗、运动差异、或僵硬度，那么可更新解剖模型，使得可重新计算心脏功能、灌注估计、电生理参数、和/或血流特性计算的边界条件。

另如，如果在介入过程期间部署支架并且接收反映支架部署的附加数据，那么可更新解剖模型以通过(例如)改变FFR-计算机断层成像计算(FFR-CT)中的压力差来反映支架的存在。

另如，如果在(例如)经皮冠状动脉介入(PCI)期间接收的附加数据指示与解剖模型中的FFR和内腔直径值不同的FFR和内腔直径值，那么可调整用于解剖模型的FFR-CT计算的输入以减少差异。例如，附加FFR-CT值可导致血管区段上的狭窄百分比被更新。

更新相关联的特性可包括(例如)基于所更新的模型确定新的或更新的血流特性、生物力学特性、和/或风险评分。例如，可通过利用更新的解剖模型执行三维血流仿真、降阶模型血流仿真(例如，一维血流仿真)、有限元计算、生物力学仿真、电生理仿真，使用来自数据库的机器学习执行对仿真量和/或风险的估计等来计算更新的血流特性、生物力学特性、和/或风险评分。

根据步骤316显示更新的模型和相关联的特性的表示可通过(例如)上文相对于根据步骤304显示初始接收的模型和相关联的特性的表示所描述的任何方法而实现。另外，显示更新的模型的表示可包括(例如)匹配由附加数据提供的视角，诸如来自图像增强器或血管造影片的视角。

有待根据步骤318显示的一个或多个更新的推荐的治疗选项可基于更新的解剖模型确定。此类更新的推荐的治疗选项可由(例如)推荐引擎118确定，所述推荐引擎118可至少部分地基于更新的模型和/或相关联的特性生成更新的治疗选项，如上文相对于步骤306所描述的。例如，如果附加数据导致解剖模型中更新的病变大小、血管大小、或病变组成，那么推荐引擎118可基于更新的解剖模型重新计算治疗选项或设备选择(例如，导管配置、导管形状选择，基于更新的主动脉和/或冠状动脉的解剖结构或构型)。还如，推荐引擎118可基于更新的模型重新评估一个或多个推荐的治疗选项的最佳性。例如，如果附加数据显示出将支架放置在解剖模型中表示的两个连续病变中的一个病变中，则推荐引擎118可评估或重新评估将支架放置在第二个连续病变中的益处(例如，可选地使用介入引擎116来对第二个连续病变中支架的放置以及放置对更新的解剖模型的一个或多个特性(诸如血流特性)的影响进行建模)。

方法300的步骤可迭代地执行，或者可在(例如)介入或诊断过程期间同时地、重复地、和/或实时地执行。在一些实施方案中，可能不会执行方法300的所有步骤。在另一些实施方案中，方法300的步骤的子集可被重复执行，而其他步骤仅被执行一次或不被执行。

图4A-4B描绘用于使用来自过程的信息进行解剖建模的更详细的示例性方法400的框图。根据步骤402，可接收(例如，电子存储介质中的)患者特有的血管和/或解剖模型。可根据本文所描述的任何方法(例如，使用来自CCTA的图像)由(例如)建模引擎114生成和/或更新这种血管和/或解剖模型，并且/或者可从存储装置120和/或处理设备122检索这种血管和/或解剖模型。根据步骤402，可接收与血管和/或解剖数据相关的一个或多个血流特性、心血管风险和/或生物力学特性。可从(例如)医生系统102、第三方提供商系统104、存储装置120、和/或处理装置122接收此类血流特性、心血管风险和/或生物力学特性，并且/或者可使用根据步骤402接收的血管/解剖模型由建模引擎114生成和/或计算此类血流特性、心血管风险和/或生物力学特性。例如，可使用从(例如)医生系统102、第三方提供商系统104、存储装置120、和/或处理装置122接收的解剖模型和/或图像和/或数据上的FFR-CT分析由建模引擎114计算一个或多个血流特性。

根据步骤406，可显示模型和相关联的血流特性、心血管风险、和/或生物力学特性的表示。这种显示可以根据(例如)本文相对于方法300所描述的显示的任何方法，例如，使用终端206、模型显示210、和/或推荐显示208。根据步骤408，使用本文先前所描述的任何方法，还可在模型上显示一个或多个介入选项的表示。

根据步骤410，可从一个或多个测量装置接收有关患者血管和/或解剖数据的附加信息。例如，可从一个或多个介入和/或测量装置204接收附加信息，如本文先前所描述的。根据步骤412，可确定模型与附加信息之间的对应关系，如本文先前所描述的。根据步骤414，可针对附加信息与模型两者之间的差异由(例如)建模引擎114、处理装置122、介入引擎116、或其他处理器监测附加信息与模型。在发现差异时，然后根据步骤416，可通过(例如)使用建模引擎114来更新模型以除去或减少差异。根据步骤418，可基于更新的模型和/或附加信息确定新的血流特性、生物力学特性、和/或风险评分。例如，使用更新的模型，建模引擎114可使用更新的模型运行新FFR-CT分析以获得新的血流特性、生物力学特性、和/或风险评分。根据步骤420，可基于更新的模型更新(例如)终端206的模型显示208上的模型的表示的显示。根据步骤422，可将新的血流特性、生物力学特性、和/或风险评分输出到电子显示器和/或电子存储装置，诸如(例如)终端206或存储装置120。根据步骤424，可更新显示(例如，模型显示210)以反映解剖结构、计算的血流特性、生物力学特性、和/或风险评分的变化。根据步骤426，可基于模型由(例如)介入引擎116更新一个或多个介入选项的表示。根据步骤428，可基于模型更新推荐的治疗选项或设备选择。例如，推荐引擎118可基于(例如)更新的模型和/或解剖结构、血流特性、生物力学特性、和/或风险评分的变化生成或更新多个推荐的治疗选项或设备选择。根据步骤414可接收更多附加信息，步骤416-428可应用于所述更多附加信息。

方法400的步骤可迭代地执行，或者可在(例如)介入或诊断过程期间同时地、重复地、和/或实时地执行。在一些实施方案中，可能不会执行方法400的所有步骤。在另一些实施方案中，方法400的步骤的子集可被重复执行，而其他步骤仅被执行一次或不被执行。

在一些实施方案中，方法300和方法400的步骤可另外允许用户(诸如医生或其他医疗专业人员)使用(例如)与终端206结合的输入装置(诸如键盘、鼠标、和/或触摸屏接口)来存储和/或检索一个或多个所接收的解剖模型和/或相关联的特性、所显示的推荐的治疗选项、更新的解剖模型和/或相关联的特性、和/或更新的推荐的治疗选项。

在另选实施方案中，建模引擎114、介入引擎116、和推荐引擎118的功能可不被拆分到单独的离散类别中，但相反可由一个或多个计算机处理器共享或执行。

现将描述本文公开内容的示例性形式。可接收电子存储介质(例如，网络驱动器、硬盘驱动器、云端驱动器、移动电话、平板计算机等)中的患者特有的血管和/或解剖模型，所述患者特有的血管和/或解剖模型示出血流储备分数计算机断层成像(FFR-CT)图和/或斑块和/或血管壁的曲面重建(CPR)图像。然后可以医疗专业人员所选定的位置和顺序将一个或多个支架引入患者特有的血管和/或解剖模型所表示的患者的解剖结构中。可在图像屏幕(诸如计算机监视器)上显示示出FFR-CT图和/或CPR图像的患者特有的血管和/或解剖模型。可在部署每个支架时更新模型，以反映支架的存在以及其对模型中表示的脉管系统和/或解剖结构的影响(例如，FFR-CT图中的压力差的变化)。可在显示上周期性地旋转模型，并且可持续和/或在每次旋转模型时更新模型，使得模型与实时物理变化(例如，一个或多个支架的放置)同步。可在一个或多个支架的插入期间实时地提供用来改进过程的质量和/或速度和/或过程的结果的过程选项列表。这种更新可包括但不限于：使用户能够执行虚拟支架植入以预测支架植入解决方案；使用户能够存储、检索、和/或显示支架植入选项；使用户能够在过程的进程期间随意执行支架解决方案；和/或更新可在每个新支架被部署并就位之后确定的“当前状态”解决方案。

本文所述的任何实施方案中所阐述的任何方面都可与本文所阐述的任何其他实施方案一起使用。本文所阐述的每个方法步骤都可由任何单个计算机处理器和/或服务器或计算机服务器和/或处理器的组合执行，并且可以在给定位置本地或远程地在任何合适的计算机处理器、计算机处理器、一个或多个交互显示、监视器或屏幕的组合上完成。

对本领域技术人员将显而易见的是，可在不背离本公开的范围的情况下在所公开的系统和方法中进行各种修改和变更。通过考虑本文所公开的公开内容的说明书和实践，其他实施方案对于本领域的技术人员来说将是显而易见的。意图仅将说明书和实施例视为示例性的，其中本公开的真实范围和精神由以下权利要求书指示。

Claims (20)

1.一种自动更新心血管模型的方法，所述方法包括：

在处理器处接收至少一个心血管脉管的患者特有的、三维解剖模型；

在所述处理器处接收与所述三维解剖模型相关联的至少一个特性；

使用所述处理器将所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个的表示传输到显示单元；

在所述处理器处从医疗过程接收与所述三维解剖模型相关的附加的患者特有数据；

使用所述处理器确定所述附加的患者特有数据与所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个之间的对应关系；

使用所述处理器识别所述附加的患者特有数据与所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个之间的差异；

使用所述处理器修改所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个以减少所述差异；以及

使用所述处理器将所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个的更新表示传输到所述显示单元。

2. 如权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

使用所述处理器在所述解剖模型上对介入或其一部分进行建模；以及

使用所述处理器将所述建模的介入或其一部分的表示传输到所述显示单元。

3. 如权利要求2所述的方法，所述方法还包括：

使用所述处理器以基于所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个来生成对所述患者的介入的至少一个推荐；以及

使用所述处理器将所述至少一个推荐传输到所述显示单元。

4.如权利要求2所述的方法，其中所述介入包括以下各项中的一项或多项：内窥镜装置、腹腔镜装置、支架、假体植入物、移植物、或针状物的插入；旁路移植过程；旋切术；粥样斑块切除术；血管成形术；动脉内膜切除术；经皮冠状动脉介入术；颈动脉介入术；外周介入术；肾血管重建术；肠系膜血管重建术；或动静脉通路过程。

5.如权利要求1所述的方法，其中所述医疗过程是侵入性过程。

6.如权利要求1所述的方法，其中所述医疗过程是诊断过程。

7.如权利要求1所述的方法，其中所述至少一个相关联的特性是血流特性、一个或多个病变或堵塞的位置、或一个或多个介入装置的位置。

8.如权利要求1所述的方法，其中所述附加的患者特有数据包括以下各项中的至少一项：来自血管造影片的数据；来自光学相干断层成像术的数据；来自静脉内超声的数据；血压数据；冠状动脉流量数据；心肌收缩性数据；斑块的测量结果；局部心脏生存力；显示堵塞是完全还是不完全的数据；与患者生理状态相关的数据；与心肌室壁运动相关的数据；支架位置数据；或来自经皮冠状动脉介入术的数据。

9.如权利要求1所述的方法，其中使用所述处理器确定所述附加的患者特有数据与所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个之间的对应关系包括使用所述处理器确定所述附加的患者特有数据可应用的所述解剖模型的位置。

10.如权利要求1所述的方法，其中所述显示单元位于医疗设施中。

11.一种用于自动更新解剖模型的计算机实现的方法，所述方法包括：

在处理器处接收从非侵入性成像数据生成的患者特有的解剖模型；

在所述处理器处接收与所述解剖模型相关联的至少一个特性；

使用所述处理器将所述解剖模型和所述至少一个相关联的特性的表示传输到显示装置；

在所述处理器处从介入过程接收附加的患者特有数据；

使用所述处理器确定所述患者特有数据与所述解剖模型之间的对应关系；

使用所述处理器找出所述附加的患者特有数据与所述解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个之间的差异；

使用所述处理器更新所述解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个以减少所述差异；以及

使用所述处理器将所述解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个的更新表示传输到所述显示装置。

12.如权利要求11所述的方法，其中所述至少一个相关联的特性是血流特性。

13. 如权利要求11所述的方法，所述方法还包括：

使用所述处理器在所述解剖模型上对介入进行建模；以及

使用所述处理器将所述建模的介入的表示传输到所述显示单元。

14. 根据权利要求13所述的方法，所述方法还包括：

使用所述处理器以基于所述解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个来生成对所述患者的介入的至少一个推荐；以及

使用所述处理器将所述至少一个推荐传输到所述显示单元。

15.如权利要求11所述的方法，所述方法还包括：

在所述处理器处从所述介入过程周期性地接收刷新的附加的患者特有数据；

使用所述处理器监测所述刷新的患者特有数据与所述解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个之间的新差异；以及

在发现了新差异时：

使用所述处理器更新所述解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个以减少所述新差异；以及

使用所述处理器将所述解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个的更新表示传输到所述显示装置。

16.一种包括处理器的解剖建模系统，其中所述处理器被配置来：

接收至少一个心血管脉管的患者特有的、三维解剖模型；

接收与所述解剖模型相关联的至少一个特性；

将所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个的表示传输到显示单元；

从医疗过程接收与所述解剖模型相关的附加的患者特有数据；

确定所述附加的患者特有数据与所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个之间的对应关系；

识别所述患者特有数据与所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个之间的差异；

修改所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个以减少所述差异；并且

将所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个的更新表示传输到所述显示单元。

17.如权利要求16所述的系统，其中所述处理器被进一步配置来：

从所述介入过程周期性地接收刷新的附加的患者特有数据；

监测所述刷新的附加的患者特有数据与所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个之间的新差异；并且

在发现了新差异时：

更新所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个以减少所述新差异；并且

将所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个的更新表示传输到所述显示装置。

18.如权利要求16所述的系统，其中所述至少一个相关联的特性是血流特性。

19. 如权利要求17所述的系统，其中所述处理器被进一步配置来：

在所述解剖模型上生成介入的模型；并且

将所述建模的介入的表示传输到所述显示单元。

20. 如权利要求19所述的系统，其中所述处理器被进一步配置来：

基于所述三维解剖模型或所述至少一个相关联的特性中的至少一个来生成对所述患者的介入的至少一个推荐；并且

将所述至少一个推荐传输到所述显示单元。