CN108742562B - 基于高血脂信息获取血管压力差的方法及装置 - Google Patents

基于高血脂信息获取血管压力差的方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于高血脂信息获取血管压力差的方法及装置，所述方法包括：接收一部分血管段的解剖数据，根据解剖数据获取目标血管的几何模型；根据所述解剖数据并结合个体的特异性数据，获取目标血管的血流模型，并根据所述血流模型获取目标血管的血流速度V和第一血液黏度μ0；计算目标血管管腔的形态差异函数f(x)；计算获得所述目标血管任意两位置处的第一压力差数值ΔP0；基于患者高血脂信息测量获得第二血液黏度μ；对所述第一压力差数值ΔP0进行修正，以获得目标血管任意两位置处的第二压力差数值ΔP。本发明根据患者的高血脂信息修正第一压力差数值ΔP0，从而使得计算出的第二压力差数值ΔP的准确度更高。

Description

基于高血脂信息获取血管压力差的方法及装置
技术领域
本发明应用于医疗领域，尤其涉及基于高血脂信息获取压力差的方法及装置。
背景技术
人体血液中的脂类及糖类物质在血管壁上的沉积将在血管壁上形成斑块，继而导致血管狭窄；特别是发生在心脏冠脉附近的血管狭窄将导致心肌供血不足，诱发冠心病、心绞痛等病症，对人类的健康造成严重威胁。据统计，我国现有冠心病患者约1100万人，心血管介入手术治疗患者数量每年增长大于10％。
冠脉造影CAG、计算机断层扫描CT、血管内超声IVUS等常规医用检测手段虽然可以显示心脏冠脉血管狭窄的严重程度，但是并不能准确评价冠脉的缺血情况。为提高冠脉血管功能评价的准确性，1993年Pijls提出了通过压力测定推算冠脉血管功能的新指标——血流储备分数(Fractional Flow Reserve，FFR)，经过长期的基础与临床研究，FFR已成为冠脉狭窄功能性评价的金标准。
血流储备分数(FFR)通常是指心肌血流储备分数，定义为病变冠脉能为心肌提供的最大血流与该冠脉完全正常时最大供血流量之比，研究表明，在冠脉最大充血状态下，血流量的比值可以用压力值来代替。即FFR值的测量可在冠脉最大充血状态下，通过压力传感器对冠脉远端狭窄处的压力和冠脉狭窄近端压力进行测定继而计算得出。近年来，基于压力导丝测量FFR值的方法逐渐进入临床应用，成为冠心病患者获得精准诊断的有效方法；然而，由于压力导丝在介入过程中易对病人的血管造成损伤；同时，通过压力导丝对FFR值进行测定需要注射腺苷/ATP等药物保证冠脉达到最大充血状态，部分病人会因药物的注射感到不适，使得基于压力导丝测量FFR值的方法存在较大的局限性。此外，虽然基于压力导丝引导的FFR的测定是冠脉狭窄血液动力学的重要指标，但是由于压力导丝的造价高，介入血管过程操作困难，因此严重限制了基于压力导丝测量FFR值的方法的推广及使用。
目前，高血脂症是指血浆脂质中一种或多种成分的浓度超过正常高限的一种病症，由于生活水平的不断提高，高血脂症的发生率正在逐渐增高，而血液粘度的变化将影响到血管段近端终点和远端终点之间的压力差数值，血液粘度大时，血液通过狭窄损失的能量多，压力差数值变大。
有鉴于此，有必要设计一种基于高血脂信息获取血管压力差的方法及装置，以解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种可以提高测试结果准确度的基于高血脂信息获取血管压力差的方法及装置。
为实现上述发明目的，本发明提供一种基于高血脂信息获取血管压力差的方法，包括：接收血管的解剖数据，根据所述解剖数据获取目标血管的几何模型；
根据所述解剖数据并结合个体数据，获取目标血管的血流模型，并根据所述血流模型获取目标血管的第一血液黏度μ0；
对所述几何模型进行预处理，建立目标血管在近端终点和远端终点之间各个位置处的横截面形态模型；
以目标血管的近端终点为参考点，对不同尺度下的所述横截面形态模型进行拟合，计算目标血管管腔的形态差异函数f(x)，所述尺度为计算形态差异函数f(x)时相邻两横截面之间的距离；
基于所述目标血管管腔的形态差异函数f(x)和血流模型，计算获得所述目标血管任意两位置处的第一压力差数值ΔP0；
基于患者高血脂信息测量获得第二血液黏度μ；基于所述第一血液黏度μ0和所述第二血液黏度μ，对所述第一压力差数值ΔP0进行修正，以获得目标血管任意两位置处的第二压力差数值ΔP。
作为本发明进一步改进的技术方案，所述血管包括冠脉血管、由冠脉血管发出的分支血管、血管树和单支血管段；所述个体数据包括个体普遍参数和个体特异性参数；所述血流模型至少包括所述目标血管的血流速度V。
作为本发明进一步改进的技术方案，所述第二压力差数值ΔP与所述第一压力差数值ΔP0之间满足如下关系式：
Figure BDA0001701690550000031
其中，k为经验值，优选的，取值范围为0.27～0.38，μ为第二血液黏度，μ0为第一血液黏度。
作为本发明进一步改进的技术方案，所述第一压力差数值ΔP0通过目标血管管腔在不同尺度下的形态差异函数f(x)和目标血管的血流模型计算获得，所述第一压力差数值ΔP0在不同尺度下的计算公式为：
ΔP0＝(c1V+c2V2+c3V3+…+cmVm)*(α1*∫f1(x)dx+α2*∫f2(x)dx+…+αn*∫fn(x)dx)
其中，V为血流速度，为通过所述血流模型直接/间接获取，c1、c2、c3、…、cm为血流速度V的参数系数，α1、α2...αn分别为不同尺度下形态差异函数f1(x)，f2(x)…fn(x)的加权系数，m为大于等于1的自然数；n为尺度为大于等于1的自然数。
作为本发明进一步改进的技术方案，所述不同尺度包括第一尺度、第二尺度、……、第n尺度；
所述第一尺度形态差异函数f1(x)用于检测第一种病变特征所引起的相邻两横截面形态模型所对应的几何形态差异；
所述第二尺度形态差异函数f2(x)用于检测第二种病变特征所引起的相邻两横截面形态模型所对应的几何形态差异；
……
所述第n尺度形态差异函数fn(x)用于检测第n种病变特征所引起的相邻两横截面形态模型所对应的几何形态差异。
作为本发明进一步改进的技术方案，所述横截面形态模型包括各横截面上斑块的有无、斑块的位置、斑块的大小、斑块的组成、斑块组成的变化、斑块的形状及斑块形状的变化。
作为本发明进一步改进的技术方案，所述形态差异函数f(x)用于表示目标血管不同位置处的横截面形态变化随着该位置到参考点的距离变化的函数；或者，
所述几何模型包括至少一个血管树，所述血管树包括至少一段主动脉或者包括至少一段主动脉和由所述主动脉发出的多个冠状动脉；所述几何模型还可以为至少一段单支血管段。
作为本发明进一步改进的技术方案，所述血流模型包括固定血流模型及个性化血流模型；所述个性化血流模型包括静息态血流模型和负荷态血流模型；当所述血流模型为静息态血流模型时，所述血流速度V可通过血管内流体充盈的速度计算获得；或者通过血管树的形态计算获得，所述血管树的形态至少包括血管树的体积、面积、长度及血管树中管腔的直径。
为实现上述目的，本发明还提供了一种基于高血脂信息获取血管压力差的装置，包括：
数据采集器，所述数据采集器用于获取及存储血管段的解剖模型中目标血管的几何参数；
压力差处理器，所述压力差处理器用于建立目标血管的血流模型并获得目标血管的血流速度V和第一血液黏度μ0，和基于所述几何参数建立对应目标血管的几何模型；
血液黏度信息采集器，基于高血脂信息，所述血液黏度信息采集器用于采集患者的第二血液黏度μ；
所述压力差处理器还用于基于所述几何模型和血流模型获取横截面形态模型和血管压力差计算模型；同时，根据所述血管压力差计算模型、血流动力学获取目标血管任意两位置间的第一压力差数值ΔP0；
基于第一血液黏度μ0和第二血液黏度μ，所述压力差处理器还用于对所述第一压力差数值ΔP0进行修正，以获得目标血管任意两位置间的第二压力差数值ΔP。
作为本发明进一步改进的技术方案，所述第二压力差数值ΔP与第所述一压力差数值ΔP0之间满足如下关系式：
Figure BDA0001701690550000051
其中，k为经验值，优选的，取值范围为0.27～0.38，μ为第二血液黏度，μ0为第一血液黏度。
作为本发明进一步改进的技术方案，所述横截面形态模型包括各横截面上斑块的有无、斑块的位置、斑块的大小、斑块的组成、斑块组成的变化、斑块的形状及斑块形状的变化；或者，
所述压力差处理器获取的所述几何模型包括至少一个血管树，所述血管树包括至少一段主动脉或者包括至少一段主动脉和由所述主动脉发出的多个冠状动脉；所述几何模型还可以为至少一段单支血管段。
作为本发明进一步改进的技术方案，所述血流模型包括固定血流模型及个性化血流模型；所述个性化血流模型包括静息态血流模型和负荷态血流模型；当所述血流模型为静息态血流模型时，所述血流速度V可通过血管内流体充盈的速度计算获得；或者通过血管树的形态计算获得，所述血管树的形态至少包括血管树的体积、面积、长度及血管树中管腔的直径。
综上所述，本发明基于患者的高血脂信息来获取血管压力差，根据患者血液黏度的变化来对第一压力差数值ΔP0进行修正，从而使得计算出的第二压力差数值ΔP的准确度更高。
附图说明
图1是本发明目标血管的一种形态下的几何模型的示意图。
图2是图1中D1位置处横截面形态模型的结构示意图。
图3是图1中D2位置处横截面形态模型的结构示意图。
图4是图2和图3中D1和D2位置处横截面形态模型拟合后的结构示意图。
图5是本发明目标血管的另一种形态下的几何模型的示意图。
图6是图5中D1位置处横截面形态模型的结构示意图。
图7是图5中D2位置处横截面形态模型的结构示意图。
图8是图6和图7中D1和D2位置处横截面形态模型拟合后的结构示意图。
图9为本发明高血脂信息获取血管压力差的装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。
本发明提供一种基于高血脂信息获取血管压力差的方法，包括如下步骤：
步骤一，接收血管的解剖数据，根据所述解剖数据获取目标血管的几何模型；
步骤二，根据所述解剖数据并结合个体数据，获取目标血管的血流模型，并根据所述血流模型获取目标血管的第一血液黏度μ0；
步骤三，对所述几何模型进行预处理，建立目标血管在近端终点和远端终点之间各个位置处的横截面形态模型；
步骤四，以目标血管的近端终点为参考点，对不同尺度下的所述横截面形态模型进行拟合，计算目标血管管腔的形态差异函数f(x)，所述尺度为计算形态差异函数f(x)时相邻两横截面之间的距离；
步骤五，基于所述目标血管管腔的形态差异函数f(x)和血流模型，计算获得所述目标血管任意两位置处的第一压力差数值ΔP0；
步骤六，基于患者高血脂信息测量获得第二血液黏度μ；基于所述第一血液黏度μ0和所述第二血液黏度μ，对所述第一压力差数值ΔP0进行修正，以获得目标血管任意两位置处的第二压力差数值ΔP。
其中，所述血管包括冠脉血管、由冠脉血管发出的分支血管、血管树和单支血管段；所述个体数据包括个体普遍参数和个体特异性参数。
所述第二压力差数值ΔP与所述第一压力差数值ΔP0之间满足如下关系式：
Figure BDA0001701690550000071
其中，k为经验值，μ为第二血液黏度，μ0为第一血液黏度。
在本实施方式中，所述k值的取值范围为0.27～0.38。
所述第一压力差数值ΔP0通过目标血管管腔在不同尺度下的形态差异函数f(x)和目标血管的血流模型计算获得，所述第一压力差数值ΔP0在不同尺度下的计算公式为：
ΔP0＝(c1V+c2V2+c3V3+…+cmVm)*(α1*∫f1(x)dx+α2*∫f2(x)dx+…+αn*∫fn(x)dx)
其中，V为血流速度，为通过所述血流模型直接/间接获取，c1、c2、…、cm分别代表血流速度V的参数系数，所述参数系数包括血液粘度影响因素、血液湍流影响因素及粘滞系数等多个参数系数；进一步的，m为大于等于1的自然数，以分别代表不同参数系数对血流速度V的影响，以对第一压力差数值ΔP0进行修正，保证第一压力差数值ΔP0计算的准确性。优选的，在本发明中m的取值为2，且当m为2时，c1为因血液流动摩擦产生的参数系数，c2为血液湍流产生的参数系数。
所述不同尺度包括第一尺度、第二尺度、……、第n尺度；
所述第一尺度形态差异函数f1(x)用于检测第一种病变特征所引起的相邻两横截面形态模型所对应的几何形态差异；
所述第二尺度形态差异函数f2(x)用于检测第二种病变特征所引起的相邻两横截面形态模型所对应的几何形态差异；
……
所述第n尺度形态差异函数fn(x)用于检测第n种病变特征所引起的相邻两横截面形态模型所对应的几何形态差异。
所述横截面形态模型的建立包括以下步骤：
S1、定义目标血管近端终点处的横截面为参考面，通过中心线提取与建立方法，获得所述几何模型的中心径线；
S2、以所述参考面的中心点为原点建立坐标系，沿垂直所述中心径线的方向对所述目标血管进行分割，将各横截面内外边缘投影在所述坐标系中，以获取目标血管在各个位置处管腔横截面的平面几何图像，横截面形态模型建立结束。
具体来讲，所述横截面形态模型包括各横截面位置处的斑块信息，所述斑块信息即为目标血管的病变信息，且大量数据表明：当斑块(即为病变)的长度＞20mm时，将导致目标血管第一压力差数值ΔP0的升高，从而会导致第二压力差数值ΔP和血流储备分数FFR的计算出现误差，准确度降低；而当同一横截面处斑块的组成复杂或尺寸过大致使目标血管的狭窄率高，则会导致目标血管第一压力差数值ΔP0的升高，进一步导致目标血管第二压力差数值ΔP的计算出现偏差，降低准确度；同时当所述斑块处于不同的位置处时，病变位置与非病变位置处的面积比发生变化，进一步影响血流速度V，从而影响目标血管第一压力差数值ΔP0。
所述横截面形态模型包括各横截面上斑块的有无、斑块的位置、斑块的大小、斑块的组成及斑块组成的变化、斑块的形状及斑块形状的变化。
所述获取血管压力差的方法还包括对不同尺度下的所述横截面形态模型进行拟合，计算目标血管管腔的形态差异函数f(x)。其中，所述形态差异函数f(x)用于表示目标血管不同位置处的横截面形态变化随着该位置到参考点的距离变化的函数；且所述形态差异函数f(x)的获取包括：
基于横截面形态模型，建立各横截面的形态函数；
对相邻两横截面的形态函数进行拟合，并获取相邻两横截面在不同尺度下的差异变化函数；
以目标血管的近端终点为参考点，根据差异变化函数获取管腔形态随着到参考点的距离的变化率，对目标血管从近端终点到远端终点范围内的位置参数进行归一化处理，以最终获取形态差异函数f(x)。
当所述形态函数为面积函数时，如图1至图4，对D1和D2位置处的两横截面形态模型进行拟合，D1、D2位置处的横截面形态模型拟合后，血管管腔斑块增加的区域为A1，对应的面积S1；血管管腔减少的区域为A2，对应的面积S2。由于所述D1和D2位置处的血管管腔(斑块)不重叠，因此当血流经D1处流向D2处时，血流压力将随之发生变化；此时，差异变化函数即为血管管腔中非重叠区域(S1、S2)与重叠区域之间面积(S3)的比值，且此时，所述形态差异函数f(x)＞0，即横截面D1和D2之间存在压力差。
进一步的，当所述D1和D2位置处的血管管腔(斑块)完全重叠时，如图5至图8，所述区域A1与A2完全重叠，即非重叠区域A1与A2的面积S1＝S2＝0，此时，差异变化函数为0，即所述形态差异函数f(x)＝0，此时，横截面D1和D2之间不存在压力差。
当然，所述形态函数不仅仅可以通过面积函数来表示，还可以通过直径函数或边缘距离函数来表示。
所述几何模型包括至少一个血管树，所述血管树包括至少一段主动脉或者包括至少一段主动脉和由所述主动脉发出的多个冠状动脉；所述几何模型还可以为至少一段单支血管段。
所述血流模型包括固定血流模型及个性化血流模型。
当所述血流模型为固定血流模型时，所述血流速度V由经验值估算获得。
所述个性化血流模型包括静息态血流模型和负荷态血流模型。当所述血流模型为静息态血流模型时，所述血流速度V可通过血管内流体充盈的速度计算获得。
所述静息态血流模型包括造影剂血流模型和CT血流模型。
当所述血流模型为造影剂血流模型时，所述初始血流速度V0由目标血管中造影剂的平均流动速度计算获得。
当所述血流模型为CT血流模型时，所述初始血流速度V0可通过血管树的形态计算获得，所述血管树的形态至少包括所述血管树的面积、体积和血管树中血管段的管腔直径中的一种或几种；且当所述第一血流速度V0通过所述血管树的形态计算获得时，所述几何参数还包括所述血管树中血管段的长度、灌注面积及分支角度中的一种或几种。
当所述血流模型为所述负荷态血流模型时，所述血流速度V由病人注射腺苷之后获得，此时所述血流速度V就是最大充血状态下对应的最大血流速度。
影响所述第一压力差数值ΔP0的因素还包括心肌微循环阻力(IMR)及是否存在侧支循环。具体来讲，当目标血管存在心肌微循环阻力时，将影响微循环灌注，目标血管的血流速度V减小，致使目标血管第一压力差数值ΔP0的降低，从而导致第二压力差数值ΔP和血流储备分数FFR的计算出现误差。当目标血管存在侧支循环时，将导致流过目标血管的最大血流量减少，从而目标血管第一压力差数值ΔP0降低，继而导致第二压力差数值ΔP和血流储备分数FFR的计算出现误差。
请参图9所示，本发明还提供了一种基于高血脂信息获取血管压力差的装置，包括：
数据采集器，所述数据采集器用于获取及存储血管段的解剖模型中目标血管的几何参数；
压力差处理器，所述压力差处理器用于建立目标血管的血流模型并获得目标血管的血流速度V和第一血液黏度μ0，和基于所述几何参数建立对应目标血管的几何模型；
血液黏度信息采集器，基于高血脂信息，所述血液黏度信息采集器用于采集患者的第二血液黏度μ；
所述压力差处理器还用于基于所述几何模型和血流模型获取横截面形态模型和血管压力差计算模型；同时，根据所述血管压力差计算模型、血流动力学获取目标血管任意两位置间的第一压力差数值ΔP0；
基于所述第一血液黏度μ0和所述第二血液黏度μ，所述压力差处理器还用于对所述第一压力差数值ΔP0进行修正目标血管任意两位置间的第二压力差数值ΔP。
所述第二压力差数值ΔP与所述第一压力差数值ΔP0之间满足如下关系式：
Figure BDA0001701690550000111
其中，k为经验值，μ为第二血液黏度，μ0为第一血液黏度。
所述经验值k的取值范围为0.27～0.38。
所述压力差处理器获取的所述几何模型包括至少一个血管树，所述血管树包括至少一段主动脉或者包括至少一段主动脉和由所述主动脉发出的多个冠状动脉；所述几何模型还可以为至少一段单支血管段。
所述横截面形态模型包括各横截面上斑块的有无、斑块的位置、斑块的大小、斑块的组成、斑块组成的变化、斑块的形状及斑块形状的变化。
所述血流模型包括固定血流模型及个性化血流模型。
当所述血流模型为固定血流模型时，所述血流速度V由经验值估算获得。
所述个性化血流模型包括静息态血流模型和负荷态血流模型。当所述血流模型为静息态血流模型时，所述血流速度V可通过血管内流体充盈的速度计算获得。
所述静息态血流模型包括造影剂血流模型和CT血流模型。
当所述血流模型为造影剂血流模型时，所述初始血流速度V0由目标血管中造影剂的平均流动速度计算获得。
当所述血流模型为CT血流模型时，所述初始血流速度V0可通过血管树的形态计算获得，所述血管树的形态至少包括所述血管树的面积、体积和血管树中血管段的管腔直径中的一种或几种；且当所述第一血流速度V0通过所述血管树的形态计算获得时，所述几何参数还包括所述血管树中血管段的长度、灌注面积及分支角度中的一种或几种。
当所述血流模型为所述负荷态血流模型时，所述血流速度V由病人注射腺苷之后获得，此时所述血流速度V就是最大充血状态下对应的最大血流速度。
在其它实施方式中，所述压力差处理器获取的几何模型还可以是外周血管段，所述外周血管段包括除心血管和脑血管以外的躯干和/或四肢血管。此时，所述外周血管段的血流速度V由静息态血流模型获得，此时所述血流速度V就是静息状态下的静息血流速度。
优选的，所述第一压力差数值ΔP0通过如下公式计算获得：
ΔP0＝(c1V+c2V2+c3V3+…+cmVm)*(α1*∫f1(x)dx+α2*∫f2(x)dx+…+αn*∫fn(x)dx)
其中，V为血流速度，为通过所述血流模型直接/间接获取，c1、c2、…、cm分别代表血流速度V的参数系数，所述参数系数包括血液粘度影响因素、血液湍流影响因素及粘滞系数等多个参数系数；进一步的，m为大于等于1的自然数，以分别代表不同参数系数对血流速度V的影响，以对第一压力差数值ΔP0进行修正，保证第一压力差数值ΔP0计算的准确性。优选的，在本发明中m的取值为2，且当m为2时，c1为因血液流动摩擦产生的参数系数，c2为血液湍流产生的参数系数。
α1、α2...αn分别为不同尺度下血管管腔的形态差异函数f1(x)、f2(x)、…、fn(x)的加权系数，其中，n为尺度为大于等于1的自然数；进一步的，所述加权系数的增加可进一步对形态差异函数f(x)进行修正，保证两横截面之间形态差异拟合计算的准确性。
综上所述，本发明基于患者的高血脂信息来获取血管压力差，根据患者血液黏度的变化来对第一压力差数值ΔP0进行修正，从而使得计算出的第二压力差数值ΔP的准确度更高。
以上实施例仅用于说明本发明而并非限制本发明所描述的技术方案，对本说明书的理解应该以所属技术领域的技术人员为基础，尽管本说明书参照上述的实施例对本发明已进行了详细的说明，但是，本领域的普通技术人员应当理解，所属技术领域的技术人员仍然可以对本发明进行修改或者等同替换，而一切不脱离本发明的精神和范围的技术方案及其改进，均应涵盖在本发明的权利要求范围内。

Claims (12)

1.一种基于高血脂信息获取血管压力差的方法，其特征在于，包括：
接收血管的解剖数据，根据所述解剖数据获取目标血管的几何模型；
根据所述解剖数据并结合个体数据，获取目标血管的血流模型，并根据所述血流模型获取目标血管的第一血液黏度μ0；
对所述几何模型进行预处理，建立目标血管在近端终点和远端终点之间各个位置处的横截面形态模型，所述横截面形态模型包括各横截面位置处的斑块信息；
以目标血管的近端终点为参考点，对不同尺度下的所述横截面形态模型进行拟合，计算目标血管管腔的形态差异函数f(x)，所述尺度为计算形态差异函数f(x)时相邻两横截面之间的距离；
基于所述目标血管管腔的形态差异函数f(x)和血流模型，计算获得所述目标血管任意两位置处的第一压力差数值ΔP0；
基于患者高血脂信息测量获得第二血液黏度μ；基于所述第一血液黏度μ0和所述第二血液黏度μ，对所述第一压力差数值ΔP0进行修正，以获得目标血管任意两位置处的第二压力差数值ΔP；所述第二压力差数值ΔP与所述第一压力差数值ΔP0之间满足如下关系式：
Figure FDA0002957898330000011
其中，k为经验值。
2.如权利要求1所述的基于高血脂信息获取血管压力差的方法，其特征在于：所述血管包括冠脉血管、由冠脉血管发出的分支血管、血管树和单支血管段；所述个体数据包括个体普遍参数和个体特异性参数；所述血流模型至少包括所述目标血管的血流速度V。
3.如权利要求1所述的基于高血脂信息获取血管压力差的方法，其特征在于：经验值k的取值范围为0.27～0.38。
4.如权利要求3所述的基于高血脂信息获取血管压力差的方法，其特征在于：所述第一压力差数值ΔP0通过目标血管管腔在不同尺度下的形态差异函数f(x)和目标血管的血流模型计算获得，所述第一压力差数值ΔP0在不同尺度下的计算公式为：
ΔP0＝(c1V+c2V2+c3V3+…+cmVm)*(α1*∫f1(x)dx+α2*∫f2(x)dx+…+αn*∫fn(x)dx)
其中，V为血流速度，为通过所述血流模型直接/间接获取，c1、c2、c3、…、cm为血流速度V的参数系数，α1、α2、...、αn分别为不同尺度下形态差异函数f1(x)，f2(x)，…，fn(x)的加权系数，m为大于等于1的自然数；n为尺度，为大于等于1的自然数。
5.如权利要求4所述的基于高血脂信息获取血管压力差的方法，其特征在于：所述不同尺度包括第一尺度、第二尺度、……、第n尺度；
所述第一尺度形态差异函数f1(x)用于检测第一种病变特征所引起的相邻两横截面形态模型所对应的几何形态差异；
所述第二尺度形态差异函数f2(x)用于检测第二种病变特征所引起的相邻两横截面形态模型所对应的几何形态差异；
……
所述第n尺度形态差异函数fn(x)用于检测第n种病变特征所引起的相邻两横截面形态模型所对应的几何形态差异。
6.根据权利要求5所述的基于高血脂信息获取血管压力差的方法，其特征在于：所述横截面形态模型包括各横截面上斑块的有无、斑块的位置、斑块的大小、斑块的组成、斑块组成的变化、斑块的形状及斑块形状的变化。
7.根据权利要求1所述的基于高血脂信息获取血管压力差的方法，其特征在于：所述形态差异函数f(x)用于表示目标血管不同位置处的横截面形态变化随着该位置到参考点的距离变化的函数；或者，
所述几何模型包括至少一个血管树，所述血管树包括至少一段主动脉或者包括至少一段主动脉和由所述主动脉发出的多个冠状动脉；或者，所述几何模型为至少一段单支血管段。
8.根据权利要求2所述的基于高血脂信息获取血管压力差的方法，其特征在于：所述血流模型包括固定血流模型及个性化血流模型；所述个性化血流模型包括静息态血流模型和负荷态血流模型；当所述个性化血流模型为静息态血流模型时，所述血流速度V可通过血管内流体充盈的速度计算获得；或者通过血管树的形态计算获得，所述血管树的形态至少包括血管树的体积、面积、长度及血管树中管腔的直径。
9.一种基于高血脂信息获取血管压力差的装置，其特征在于，包括：
数据采集器，所述数据采集器用于获取及存储血管段的解剖模型中目标血管的几何参数；
压力差处理器，所述压力差处理器用于建立目标血管的血流模型并获得目标血管的血流速度V和第一血液黏度μ0，和基于所述几何参数建立对应目标血管的几何模型；
血液黏度信息采集器，基于高血脂信息，所述血液黏度信息采集器用于采集患者的第二血液黏度μ；
所述压力差处理器还用于基于所述几何模型和血流模型获取横截面形态模型和血管压力差计算模型；所述横截面形态模型包括各横截面位置处的斑块信息；同时，根据所述血管压力差计算模型、血流动力学获取目标血管任意两位置间的第一压力差数值ΔP0；
基于第一血液黏度μ0和第二血液黏度μ，所述压力差处理器还用于对所述第一压力差数值ΔP0进行修正，以获得目标血管任意两位置间的第二压力差数值ΔP；所述第二压力差数值ΔP与第所述一压力差数值ΔP0之间满足如下关系式：
Figure FDA0002957898330000031
其中，k为经验值。
10.根据权利要求9所述的基于高血脂信息获取血管压力差的装置，其特征在于：经验值k的取值范围为0.27～0.38。
11.根据权利要求9所述的基于高血脂信息获取血管压力差的装置，其特征在于：所述横截面形态模型包括各横截面上斑块的有无、斑块的位置、斑块的大小、斑块的组成、斑块组成的变化、斑块的形状及斑块形状的变化；或者，
所述压力差处理器获取的所述几何模型包括至少一个血管树，所述血管树包括至少一段主动脉或者包括至少一段主动脉和由所述主动脉发出的多个冠状动脉；所述几何模型还可以为至少一段单支血管段。
12.根据权利要求11所述的基于高血脂信息获取血管压力差的装置，其特征在于：所述血流模型包括固定血流模型及个性化血流模型；所述个性化血流模型包括静息态血流模型和负荷态血流模型；当所述个性化血流模型为静息态血流模型时，所述血流速度V可通过血管内流体充盈的速度计算获得；或者通过血管树的形态计算获得，所述血管树的形态至少包括血管树的体积、面积、长度及血管树中管腔的直径。
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