CN109964256A - 用于可视化有风险的心脏组织的方法和系统 - Google Patents

用于可视化有风险的心脏组织的方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN109964256A
CN109964256A CN201780070227.5A CN201780070227A CN109964256A CN 109964256 A CN109964256 A CN 109964256A CN 201780070227 A CN201780070227 A CN 201780070227A CN 109964256 A CN109964256 A CN 109964256A
Authority
CN
China
Prior art keywords
segment
heart
visualization
graph
dimensional visualization
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201780070227.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109964256B (zh
Inventor
I·沙德弗斯
M·雷
T·伯顿
D·克劳福德
S·古普塔
P·D·索萨
C·J·韦克曼
A·H·杜伯里
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Life Parsing Co
Original Assignee
Life Parsing Co
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Life Parsing Co filed Critical Life Parsing Co
Priority to CN202410157748.6A priority Critical patent/CN118000760A/zh
Publication of CN109964256A publication Critical patent/CN109964256A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109964256B publication Critical patent/CN109964256B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/01Measuring temperature of body parts ; Diagnostic temperature sensing, e.g. for malignant or inflamed tissue
    • A61B5/015By temperature mapping of body part
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0033Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room
    • A61B5/0036Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room including treatment, e.g., using an implantable medical device, ablating, ventilating
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/02007Evaluating blood vessel condition, e.g. elasticity, compliance
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
    • A61B5/7425Displaying combinations of multiple images regardless of image source, e.g. displaying a reference anatomical image with a live image
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
    • A61B5/743Displaying an image simultaneously with additional graphical information, e.g. symbols, charts, function plots
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03Computed tomography [CT]
    • A61B6/032Transmission computed tomography [CT]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
    • A61B6/503Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of the heart
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T19/20Editing of 3D images, e.g. changing shapes or colours, aligning objects or positioning parts
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H15/00ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B17/00Surgical instruments, devices or methods, e.g. tourniquets
    • A61B17/00234Surgical instruments, devices or methods, e.g. tourniquets for minimally invasive surgery
    • A61B2017/00238Type of minimally invasive operation
    • A61B2017/00243Type of minimally invasive operation cardiac
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2576/00Medical imaging apparatus involving image processing or analysis
    • A61B2576/02Medical imaging apparatus involving image processing or analysis specially adapted for a particular organ or body part
    • A61B2576/023Medical imaging apparatus involving image processing or analysis specially adapted for a particular organ or body part for the heart
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/026Measuring blood flow
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/053Measuring electrical impedance or conductance of a portion of the body
    • A61B5/0536Impedance imaging, e.g. by tomography
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
    • A61B5/7435Displaying user selection data, e.g. icons in a graphical user interface
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/7475User input or interface means, e.g. keyboard, pointing device, joystick
    • A61B5/748Selection of a region of interest, e.g. using a graphics tablet
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/34Director, elements to supervisory
    • G05B2219/34256Api application programming interface
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2210/00Indexing scheme for image generation or computer graphics
    • G06T2210/41Medical
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2219/00Indexing scheme for manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T2219/028Multiple view windows (top-side-front-sagittal-orthogonal)
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2219/00Indexing scheme for manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T2219/20Indexing scheme for editing of 3D models
    • G06T2219/2012Colour editing, changing, or manipulating; Use of colour codes
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04MTELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/247Telephone sets including user guidance or feature selection means facilitating their use
    • H04M1/2473Telephone terminals interfacing a personal computer, e.g. using an API (Application Programming Interface)

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

示例性方法和系统有助于在非侵入性操作(例如,通过相空间断层扫描分析)中呈现根据心脏的测量结果导出的数据。特别地,示例性方法和系统有助于在图形用户界面、或“GUI”(例如,与由医生、研究人员或患者等使用的医疗服务供应商门户网站相关联)和/或在用于心脏病状和疾病的诊断的报告中呈现这样的测量结果。该呈现有助于统一和直观的可视化,包括在单个交互式界面和/或报告内同时呈现的三维可视化和二维可视化。

Description

用于可视化有风险的心脏组织的方法和系统
相关申请的交叉参考
本申请要求于2016年9月21日提交的美国临时申请第62/397,895号的优先权和权益,其全部内容通过引用并入本文。
技术领域
本公开总体涉及用于将来自临床研究的医学和诊断信息可视化的方法和系统。更具体地,本公开涉及将冠状动脉阻塞的定位和严重程度以及有冠心病(coronary disease)风险的心肌可视化的方法。
背景技术
血管疾病通常表现为由于血管的动脉粥样硬化闭塞而导致的血流减少。例如,向心脏机供血的冠状动脉的闭塞是心脏疾病的主要原因。用于缓解动脉阻塞的侵入式操作(例如搭桥手术和利用导管的支架植入)依赖于对闭塞特征和通过闭塞动脉的血流的估计。这些估计基于对闭塞大小和/或血流的测量。不幸的是,目前的闭塞大小和血流的测量的方法需要侵入式操作,例如需要心导管插入术的冠状动脉造影术。该操作涉及将长的、薄的、柔性的导管置于手臂、腹股沟(大腿上部)或颈部的血管中;然后将导管穿入心脏。通过导管,医生可以通过血管活动摄影术或荧光透视法对血管内径进行视觉评估和/或在导丝尖端上使用小的传感器(通常是换能器)来测量诸如压力、温度和流量的参数,以确定病变的严重程度;和血流储备分数(FFR)。这些对心脏的微创诊断测试具有中风、心脏病发作、对插入导管的动脉/心脏的损伤、不规则心律、肾脏损害、感染和X射线辐射照射的风险。这些操作耗时、需要专业知识来解释结果并且是昂贵的。
在治疗阶段,当随后进行球囊血管成形术、支架置入术或药物递送操作时,狭窄几何形状也是重要的。例如,精确的支架植入对于降低再狭窄的风险至关重要。因此,关于是否使用任何阻塞缓解方法以及应该使用哪种方法的决定通常是基于部分信息并且不考虑冠状动脉侧支化(coronary collateralization)。缺血性应激通常会引起冠状动脉小血管中侧支循环的增加,其有时会补偿远端血管阻塞。此外,治疗成功的评估也是有问题的,其中必须评估闭塞开口和支架位置。目前主要使用的一类方法需要冗长的过程来发现和确定一个病变或多个病变的严重程度、对血流的阻塞。当代技术评估心脏梯度相空间变化并将变化与心脏计算机断层扫描(CT)、心肌灌注显像和心血管造影相关联。表面心脏梯度包含关于所记录的腔室的电生理学的详细信息。因为表面心脏梯度代表了合胞体中每个心脏细胞的个体动作电位的总和,理论上,任何可能通过测量协调的细胞动作电位来确定的信息都应该可以在表面的“全局”水平上获得。此外,尽管与心肌组织结构对传导性质的影响有关的信息是表面心脏梯度中固有的,但是挑战在于从这些长的准周期性心脏梯度信号中辨别出相关信息,同时排除噪声污染。更进一步地,明显缺乏可用于增强高风险患者标识并因此可用于以非侵入性方式的试验性预防策略的非侵入性工具。
发明内容
示例性方法和系统有助于在非侵入性操作(例如,通过相空间断层扫描分析)中呈现根据心脏的测量结果导出的数据。特别地,示例性方法和系统有助于在图形用户界面、或“GUI”(例如,与医生、研究人员或患者等使用的医疗服务供应商门户相关联)和/或在用于心脏病状和疾病、特别是冠心病的诊断的报告中呈现这样的测量结果。所述呈现有助于统一和直观的可视化,包括在单个交互式界面和/或报告内同时呈现的三维可视化和二维可视化
特别地,系统将结果显示出为相空间计算机断层扫描模型,并使用机器学习分析来分析信号,以报告主要冠状动脉中存在显著冠状动脉疾病(CAD)的预测指标。可以类似地评价心脏的特定局部区域的附加预测指标。显著CAD的后果是不充分的灌注,不利地影响相关联的心肌,例如,由于缺血。与常规血管造影测试相比,这种示例性方法代表了一种改进的、简明的和有效的过程来评估缺血性心脏疾病存在,其通过定位和显像心肌的架构特征来表征心脏和心血管功能的异常。
相空间计算机断层扫描影像提供关于心脏健康的背景信息。相空间断层扫描图像的颜色和形状合成并显示心脏的电学和功能状态。对生理信号的分析预测了显著冠状动脉疾病的存在和位置。结果连同与潜在疾病相关联的受影响心肌区域的显示一起报告。这些可视化、连同机器学习的CAD状态预测,一起在医疗服务供应商门户中呈现。
在一个方面,公开一种计算机实现的方法,用于将显示(例如,图形用户界面或报告)格式化以呈现心肌组织的概要信息和可视化,其被数据(例如,根据相空间断层扫描分析而生成的)的可视化覆盖,标识有风险的心肌和/或被阻塞的冠状动脉(例如,至少部分地要被用于与数据相关联的患者的直接治疗)。所述方法包括:根据标识有风险的心肌和被阻塞的冠状动脉的数据集,通过处理器对于图形用户界面和/或对于报告(例如,每个包括两个或多个可显示面板)(例如,要在与客户端相关联的固定或移动计算设备上显示)生成一个或多个图形可视化,图形可视化包括第一图形可视化,以及可选地,包括第二图形可视化,数据集包括多个参数(例如,冠状动脉风险值或动脉阻塞百分比值等),每个参数与多个心脏节段的对应心脏节段相关联,其中每个心脏节段与心脏的解剖结构相对应。第一图形可视化(例如,在第一可显示面板中呈现或在具有第二图形可视化的同一面板中呈现)包括:第一图形元素,与心肌组织的第一三维可视化(例如,从心脏的一个或多个医学扫描(例如,CT扫描)或动画3D模型导出的标准化或定制渲染3D模型)相对应,其中,心肌组织的第一三维可视化包括多个表面区域,每个表面区域与多个心脏节段中的一个心脏节段相关联(例如,17个预定义表面区域与17个心脏节段相对应),以及一个或多个第二图形元素(例如,着色、表面纹理或动画),覆盖或替换第一图形元素的多个表面区域中的表面区域,该表面区域与具有标识有风险的心肌(或包括一个或多个被阻塞的冠状动脉)的参数的给定心脏节段相对应。第二图形可视化,在被呈现时,包括:第三图形元素,与多个心脏节段的第一二维可视化(例如,17节段环形图像或模型,或17节段冠状动脉树图像或模型)相对应,第一二维可视化包括多个表面,每个表面与多个心脏节段中的节段相对应,以及一个或多个第四图形元素(例如,着色、表面纹理或动画),覆盖或替换第三图形元素的多个表面中的表面,该表面与具有标识有风险的心肌的参数的给定心脏节段相对应。所述方法还包括,通过处理器使得多个图形可视化在计算设备的显示器上呈现(例如,在图形用户界面中或作为报告)或者作为报告文件被存储(例如,电子文件或有形文件)。
在一些实施例中,所述方法包括:根据标识有风险的心肌和被阻塞的冠状动脉的第二数据集(例如,第二数据集与在第二时间实例从患者收集的测量结果相关联,第二时间实例不同于与关联于数据集的测量结果相关联的时间实例),通过处理器对于图形用户界面或对于报告生成多个图形可视化中的第三图形可视化和第四图形可视化,第二数据集包括与多个心脏节段相关联的第二多个参数(例如,冠状动脉风险值或动脉阻塞百分比值等)。第三图形可视化包括:第五图形元素,与心肌组织的第二三维可视化相对应,其中心肌组织的第二三维可视化包括与多个心脏节段相关联的第二多个表面区域(例如,其中三维可视化与第二三维可视化相同),以及一个或多个第六图形元素(例如,着色、表面纹理或动画),覆盖或替换第五图形元素的第二多个表面区域中的第二表面区域,该第二表面区域与具有第二数据集的标识有风险的心肌(或包括一个或多个被阻塞的冠状动脉)的参数的给定心脏节段相对应。第四图形可视化包括:第七图形元素,与多个心脏节段的第二二维可视化相对应,第二二维可视化包括与多个心脏节段相对应的第二多个表面,以及一个或多个第八图形元素(例如,着色、表面纹理或动画),覆盖或替换第二多个表面中的第二表面,所述第二表面与具有所述第二数据集的标识所述有风险的心肌的参数的给定心脏节段相对应。所述方法还包括通过处理器使得第三图形可视化和第四图形可视化在计算设备的显示器上呈现(例如,在图形用户界面中或作为报告)或者作为报告文件的一部分被存储。
在一些实施例中,所述方法还包括:通过处理器对于图形用户界面或对于报告生成第九图形元素和第十图形元素,其中第九图形元素与关联于在第二时间实例从患者收集的测量结果的时间戳相对应,第二时间实例不同于与关联于数据集的测量结果相关联的第一时间实例,并且其中第十图形元素与关联于第一时间实例的第二时间戳相对应;以及通过处理器使得第九图形元素和第十图形元素可视化在计算设备的显示器上呈现或者作为报告文件的一部分被存储。
在一些实施例中,第一图形可视化还包括:心肌组织的第三三维可视化(例如,侧视图),其中,心肌组织的第三三维可视化与第一三维可视化(例如,正视图)相同,其中,根据第一视角(例如,正面视角)渲染第一三维可视化,以及其中,根据第二视角(例如,侧面视角)渲染第三三维可视化,其中,第一视角与第二视角不同。
在一些实施例中,第二视角从第一视角开始,在大约80度与大约110度之间旋转(例如,正交或几乎正交)。
在一些实施例中,一个或多个第二图形元素选自由着色、表面纹理和动画组成的群组(例如,用于将一个或多个第二图形元素与周围图形元素区分开)。
在一些实施例中,一个或多个第四图形元素选自由着色、表面纹理和动画组成的组(例如,将一个或多个第四图形元素与周围图形元素区分开)。
在一些实施例中,一个或多个第二图形元素包括第一着色组,且一个或多个第四图形元素包括第二着色组,第一着色组与第二着色组相同。在一些实施例中,第一二维可视化包括共同形成冠状动脉树的多个细长图形元素,其中,多个细长图形元素中的每一个与多个心脏节段中的心脏节段相对应。
在一些实施例中,第一二维可视化包括:中心图形元素(例如,节段17);第一组图形元素(例如,节段13、14、15和16),每个图形元素具有在第一半径值与第二半径值之间延伸并共同围绕中心图形元素的径向区域;第二组图形元素(例如,节段7、8、9、10、11、12),每个图形元素具有在第二半径值与第三半径值之间延伸并共同围绕第一组图形元素的径向区域;以及第三组图形元素(例如,节段1、2、3、4、5和6),每个图形元素具有在第三半径值与第四半径值之间延伸并共同围绕第二组图形元素的径向区域。
在一些实施例中,第二图形可视化的第一二维可视化包括共同形成冠状动脉树的多个细长图形元素,其中,多个细长图形元素中的每一个与多个心脏节段中的心脏节段相对应;第二图形可视化还包括心肌组织的第二二维可视化,第二二维可视化包括多个表面,每个表面与多个心脏节段的一个心脏节段相对应。第二二维可视化包括:中心图形元素(例如,节段17);第一组图形元素(例如,节段13、14、15和16),每个图形元素具有在第一半径值与第二半径值之间延伸并共同围绕中心图形元素的径向区域;第二组图形元素(例如,节段7、8、9、10、11、12),每个图形元素具有在第二半径值与第三半径值之间延伸并共同围绕第一组图形元素的径向区域;以及第三组图形元素(例如,节段1、2、3、4、5和6),每个图形元素具有在第三半径值与第四半径值之间延伸并共同围绕第二组图形元素的径向区域。
在一些实施例中,使得图形用户界面和报告在与客户(例如,医生、临床医生、技术人员、患者、管理员等)相关联的固定或移动计算设备上显示(例如,通过门户网站)。
在一些实施例中,使得报告作为非临时文件存储(例如,保存或打印)。
在一些实施例中,多个参数包括冠状动脉风险值(例如,对应于冠状动脉疾病)。
在一些实施例中,多个参数包括动脉阻塞百分比值(例如,血流储备分数值)。
在一些实施例中,通过相空间断层扫描分析(或其他非侵入性诊断操作)收集和分析数据集。
在一些实施例中,根据血管造影研究(或其他侵入性诊断操作)收集数据集。
在一些实施例中,心肌组织的第一三维可视化包括从一个或多个医学扫描(例如,CT扫描)导出的标准化渲染3D模型。
在一些实施例中,心肌组织的第一三维可视化包括从与患者相关联的一个或多个医学扫描(例如,CT扫描)导出的定制渲染3D模型。
在一些实施例中,心肌组织的第一三维可视化包括心脏的动画渲染3D模型。
在一些实施例中,多个心脏节段包括17个心脏节段,每个心脏节段与心脏的解剖结构相对应。
在另一方面,公开一种执行上述方法中的一个或多个方法的系统。
在另一方面,公开一种计算机可读介质,计算机可读介质包括指令,其中,执行指令使得处理器执行上述方法中的一个或多个。
在另一方面,公开一种方法,其将显示(例如,图形用户界面或报告)格式化以呈现心肌组织的概要信息和可视化,其被标识心脏组织中的感兴趣点的数据的可视化覆盖。所述方法包括根据数据集,通过处理器对于图形用户界面或对于报告生成第一图形可视化和第二图形可视化,其中第一图形可视化包括心肌组织的三维可视化,其中第二图形可视化包括多个心脏节段的第一二维可视化,其中三维可视化和第二图形可视化中的每一个基于数据集,按照图形方式呈现(例如,着色或标识符)心脏组织中的感兴趣点(例如,心肌组织或冠状动脉);以及通过处理器使得第一图形可视化和第二图形可视化在计算设备的显示器上被呈现(例如,在图形用户界面中或作为报告)或者作为报告文件被存储(例如,电子文件或有形文件)。
在另一方面,公开一种执行上述方法的系统。
在另一方面,公开一种计算机可读介质,计算机可读介质包括指令,其中,执行指令使得处理器执行上述方法。
在另一方面,公开一种报告(例如,非临时报告),该报告根据上述方法生成。
在另一方面,公开一种生成报告的方法,以呈现被标识有风险的心肌的和/或被阻塞的冠状动脉的数据的可视化覆盖的心肌组织的概要信息和可视化(例如,至少部分地要被用于与数据相关联的患者的直接治疗)。所述方法包括通过处理器生成用于图形用户界面的第一报告,第一报告包括多个图形可视化;以及与第一报告的生成同时地,通过处理器生成用于作为文件存储的第二报告,第二报告包括多个图形可视化。
在一些实施例中,多个图形可视化包括第一图形可视化和第二图形可视化,其中第一图形可视化(例如,在第一可显示面板中或在具有第二图形可视化的同一面板中呈现)包括:与心肌组织的第一三维可视化相对应的第一图形元素(例如,从一个或多个医学扫描(例如,CT扫描)导出的标准化或定制渲染3D模型,或者心脏的动画3D模型),其中心肌组织的第一三维可视化包括多个表面区域,每个表面区域与多个心脏节段的一个心脏节段相关联(例如,17个预定义表面区域对应17个心脏节段),以及一个或多个第二图形元素(例如,着色、表面纹理或动画),覆盖或替换第一图形元素的多个表面区域中的表面区域,该表面区域与给定心脏节段相对应,给定心脏节段具有标识有风险的心肌(或包括被阻塞的一个或多个冠状动脉)的参数。第二图形可视化包括:第三图形元素,与多个心脏节段的第一二维可视化(例如,17节段环形图像或模型,或17节段冠状动脉树图像或模型)相对应,第一二维可视化包括多个表面,每个表面与多个心脏节段的一个节段相对应,以及一个或多个第四图形元素(例如,着色、表面纹理或动画),覆盖或替换第三图形元素的多个表面中的表面,该表面与给定心脏节段相对应,给定心脏节段具有标识有风险的心肌的参数。
在一些实施例中,所述方法包括根据标识有风险的心肌和被阻塞的冠状动脉的第二数据集(例如,第二数据集与在第二时间实例从患者收集的测量结果相关联,第二时间实例不同于与关联于数据集的测量结果相关联的时间实例),通过处理器对于图形用户界面或对于报告生成多个图形可视化的第三图形可视化和第四图形可视化,第二数据集包括与多个心脏节段相关联的第二多个参数(例如,冠状动脉风险值或动脉阻塞百分比值等),其中第三图形可视化包括:第五图形元素,与心肌组织的第二三维可视化相对应,其中心肌组织的第二三维可视化包括与多个心脏节段相关联的第二多个表面区域(例如,其中三维可视化与第二三维可视化相同),以及一个或多个第六图形元素(例如,着色、表面纹理或动画),覆盖或替换第五图形元素的第二多个表面区域中的第二表面区域,所述第二表面区域与给定心脏节段相对应,给定心脏节段具有第二数据集的标识有风险的心肌的参数(或包括一个或多个被阻塞的冠状动脉)。第四图形可视化包括:第七图形元素,与多个心脏节段的第二二维可视化相对应,第二二维可视化包括与多个心脏节段相对应的第二多个表面,以及一个或多个第八图形元素(例如,着色、表面纹理或动画),覆盖或替换第二多个表面中的第二表面,所述第二表面与给定心脏节段相对应,给定心脏节段具有第二数据集的标识有风险的心肌的参数。所述方法还包括通过处理器使得第三图形可视化和第四图形可视化在计算设备的显示器上呈现(例如,在图形用户界面中或作为报告)或者作为报告文件的一部分被存储。
在一些实施例中,所述方法还包括:通过处理器对于图形用户界面或报告生成第九图形元素和第十图形元素,其中第九图形元素与关联于在第二时间实例从患者收集的测量结果的时间戳相对应,第二时间实例不同于与关联于数据集的测量结果相关联的第一时间实例,其中第十图形元素与关联于第一时间实例的第二时间戳相对应;以及通过处理器使得第九图形元素和第十图形元素可视化在计算设备的显示器上呈现或者作为报告文件的一部分被存储。
在一些实施例中,第一图形可视化还包括:心肌组织的第三三维可视化(例如,侧视图),其中,心肌组织的第三三维可视化与第一三维可视化(例如,正视图)相同,其中,根据第一视角(例如,正面视角)渲染第一三维可视化,其中,根据第二视角(例如,侧面视角)渲染第三三维可视化,其中,第一视角与第二视角不同。
在一些实施例中,第二视角从第一视角开始,在大约80度与大约110度之间旋转(例如,正交或几乎正交)。
在一些实施例中,一个或多个第二图形元素选自由着色、表面纹理和动画组成的组(例如,将一个或多个第二图形元素与周围图形元素区分开)。
在一些实施例中,一个或多个第四图形元素选自由着色、表面纹理和动画组成的组(例如,将一个或多个第四图形元素与周围图形元素区分开)。
在一些实施例中,一个或多个第二图形元素包括第一着色组,并且一个或多个第四图形元素包括第二着色组,第一着色组与第二着色组相同。
在一些实施例中,第一二维可视化包括共同形成冠状动脉树的多个细长图形元素,其中多个细长图形元素中的每一个与多个心脏节段的一个心脏节段相对应。
在一些实施例中,第一二维可视化包括:中心图形元素(例如,节段17);第一组图形元素(例如,节段13、14、15和16),每个图形元素具有在第一半径值与第二半径值之间延伸并共同围绕中心图形元素的径向区域;第二组图形元素(例如,节段7、8、9、10、11、12),每个图形元素具有在第二半径值与第三半径值之间延伸并共同围绕第一组图形元素的径向区域;以及第三组图形元素(例如,节段1、2、3、4、5和6),每个图形元素具有在第三半径值与第四半径值之间延伸并共同围绕第二组图形元素的径向区域。
在一些实施例中,第二图形可视化的第一二维可视化包括共同形成冠状动脉树的多个细长图形元素,其中,多个细长图形元素中的每一个与多个心脏节段的一个心脏节段相对应;以及其中第二图形可视化还包括心肌组织的第二二维可视化,第二二维可视化包括多个表面,每个表面与多个心脏节段的一个心脏节段相对应。第二二维可视化还包括:中心图形元素(例如,节段17);第一组图形元素(例如,节段13、14、15和16),每个图形元素具有在第一半径值与第二半径值之间延伸并共同围绕中心图形元素的径向区域;第二组图形元素(例如,节段7、8、9、10、11、12),每个图形元素具有在第二半径值与第三半径值之间延伸并共同围绕第一组图形元素的径向区域;以及第三组图形元素(例如,节段1、2、3、4、5和6),每个图形元素具有在第三半径值与第四半径值之间延伸并共同围绕第二组图形元素的径向区域。
附图说明
附图中的组件相对于彼此未必按比例绘制,并且相同的附图标记贯穿若干视图表示对应的部分:
图1示出根据说明性实施例的医疗服务供应商门户的图形用户界面的示例性实施例,该图形用户界面被配置为呈现心肌组织的概要信息和可视化,其标识有风险的心肌和/或被阻塞的冠状动脉。
图2示出图1的示例性图形用户界面,其呈现另一个患者的数据的示例性实施例。
图3示出图1的示例性图形用户界面,其呈现再一个患者的数据的示例性实施例。
图4A示出根据说明性实施例的呈现标识有风险的心肌和/或被阻塞的冠状动脉的图1的可视化的报告的示例性实施例。
图4B示出根据说明性实施例的呈现图2的可视化的报告的示例性实施例。
图4C示出根据说明性实施例的呈现图3的可视化的报告的示例性实施例。
图5A示出根据说明性实施例的心脏的17节段图的实施例的另一个示例性描绘,其具有右冠状动脉、左前降支动脉和回旋支动脉的动脉映射的描绘。
图5B、5C、5D和5E分别示出用于生成三维解剖图(例如108和110)的描绘的完整心脏的三维断层扫描模型的描绘的不同视图。图5B示出三维断层扫描模型的描绘的分解正视图。图5C示出三维断层扫描模型的描绘的分解左视图。图5D示出三维断层扫描模型的描绘的分解后视图。图5E示出三维断层扫描模型的分解右视图。
图5F示出心脏的左心室区域的分割平面,其限定17个节段的描绘。
图5G提供17个节段的示例性命名表。
图6A、6B、6C、6D、6E、6F、6G、6H、6I、6J、6K、6L、6M、6N、6O、6P和6Q分别示出根据说明性实施例的图5B、5C、5D和5E的17个节段的三维断层扫描模型的每个描绘的不同视图。
图7示出根据说明性实施例的图形用户界面,其包括与给定患者相关联的多个数据集的概要视图。
图8示出根据另一个说明性实施例的门户网站的图形用户800。
图9示出根据说明性实施例的在详细视图工作空间(detailed-viewworkspace)中呈现可旋转三维解剖模型的描绘的图形用户界面。
图10示出根据说明性实施例的图9的模型的描绘的多视图呈现。
图11示出根据说明性实施例的主要冠状动脉的二维视图的描绘,其具有来自心脏的右优势型侧的强调和/或透视。
图12示出根据说明性实施例的主要冠状动脉的二维视图的描绘,其具有来自心脏的左优势型侧的强调和/或透视。
图13示出根据说明性实施例的共优势型的主要冠状动脉的二维视图的描绘。
图14示出根据说明性实施例的左心室节段的二维17节段视图的描绘。
图15示出根据说明性实施例的右心室节段的二维17节段视图的描绘。
图16示出根据说明性实施例的利用对应的主动脉覆盖的左心室节段视图的描绘,如关于图5A所描述的。
图17示出根据说明性实施例的17节段的二维切片视图的描绘。
图18A和18B示出根据说明性实施例的脉冲动画序列的示例性实施例。
图19-21分别示出根据说明性实施例的心脏模型的心肌节段的描绘的替代性可视化。
图22是示出根据说明性实施例的渲染三维解剖图106的描绘的示例性方法的流程图。
图23是根据说明性实施例的使用心脏梯度数据来非侵入性地确定心脏中的动脉血流特征的系统的示意图。
具体实施方式
如说明书和所附权利要求中所使用的,单数形式“一”、“一个”和“该”包括复数指代,除非上下文另有明确说明。范围在本文中可以表示出为从“大约”一个特定值,和/或到“大约”另一个特定值。在表达这样的范围时,另一个实施例包括从一个特定值和/或到另一个特定值。类似地,当通过使用先行词“大约”将值表达为近似值时,应当理解该特定值形成另一个实施例。还应当理解,每个范围的端点相对于另一个端点都是重要的,并且独立于另一个端点。
“可选的”或“可选地”意思是随后描述的事件或情况可能发生,也可能不发生,并且该描述包括所述事件或情况发生的情形和不发生的情形。
在本说明书的整个描述和权利要求书中,词语“包括”和它的变体,例如其现在时和一般时,意思是“包括但不限于”,并且不是要排除例如其他添加物、组件、整体或步骤。“示例性”意思是“…的示例”,并且不是要传达优选或理想实施例的指示。“例如”不是用于限制性意义,而是用于解释目的。公开可用于执行所公开的方法和系统的组件。这些和其他组件在本文中公开,并且应当理解,当公开这些组件的组合、子集、交互、群组等时,虽然可能未明确公开对它们的每个不同的个体和集体的组合和排列的具体参考,但是对于所有方法和系统,每个都在本文中被特别考虑到和描述。这适用于本申请的所有方面,包括但不限于所公开方法中的步骤。因此,如果存在可以执行的各种附加步骤,那么应当理解,可以利用所公开方法的任何特定实施例或实施例的组合来执行这些附加步骤中的每一个。
通过参考以下的优选实施方案的详细描述和其中包括的实施例以及附图及其之前和之后的描述,可以更容易地理解当前的方法和系统。
应当理解,在整个说明书中,标识符“第一”、“第二”、“第三”、“第四”、“第五”、“第六”等仅用于帮助区分所公开主题的各种组件和步骤。标识符“第一”、“第二”、“第三”、“第四”、“第五”、“第六”等并非要暗示对这些措辞所修饰的组件或步骤的任何特定顺序、次序、数量、优选或重要性。
冠状动脉疾病研究的示例性图形用户界面
发明人已经观察到,在评估心脏的功能特征以有效地生成和传导电流时,可以通过将缺血区域与导致该缺血(ischemia)的动脉阻塞相关联来确定局部化异常区域。实际上,可以预测冠状动脉疾病的存在/不存在以及闭塞的大致位置。通过使用由生理信号以及CAD的存在/不存在和任何闭塞的大致位置这两者组成的学习集,已经在多分类的基础上进行了训练,其中将所有可能的位置视为分类练习,或者在逐个位置的基础上进行了训练,其中可以创建一个公式,以标识心脏的特定动脉中闭塞的存在。此外,可以呈现不同程度的位置敏感性,例如在每个动脉的近端、中间或远端位置上发生的闭塞和它们的分布之间作出区分,或者仅关注标识主动脉。
应当注意,可以在17节段图(17-segment diagram)上表示与所标识的冠状动脉疾病实例相关联的缺血区域。示例性系统和方法提供心脏的三维模型,其充当用于呈现数据的框架(scaffold)。当使用位置分类来预测显著冠状动脉疾病的存在时(例如,标识出包括有风险的心肌和/或被阻塞的冠状动脉的区域),可以在框架上突出显示潜在缺血组织的体积,作为这种状态的机器学习断层扫描表示。
图1示出根据说明性实施例的医疗服务供应商门户的示例性图形用户界面100,该图形用户界面被配置为呈现心肌组织的概要信息可视化,其标识有风险的心肌和/或被阻塞的冠状动脉。图形用户界面100例如可以用于至少部分地与其他研究和评估一起指导患有冠状动脉疾病的患者的诊断和治疗。对于给定的研究报告,可视化包括受影响的心肌的心脏区域的可旋转三维解剖图106的多个描绘,主要冠状动脉114的等效的对应二维视图,以及等效的对应二维17节段视图116。在一些实施例中,图形用户界面100与非侵入性心脏评估系统一起使用,该心脏评估系统评价所获取的心脏相梯度测量结果,并将这些测量结果转换为心肌的位置和图像架构特征,以表征心脏和心血管功能的异常。
在图1中,呈现来自给定患者(显示为“Alice...122”)的两个这样的心脏评估研究的测量结果(以102和104示出,与在“2014年2月28日”和在“2016年2月9日”进行的研究相对应)。除了患者姓名之外或作为患者姓名的替代,可以使用其他患者标识符(多个),例如患者医院的标识号、患者的生日。图形用户界面100是可滚动的以呈现多个心脏评估研究。在一些实施例中,使用图形用户界面100来呈现给定患者的所有可用心脏评估算研究。
如图1的实施例所示,使用头部区域来呈现每个可用的心脏评估研究(示出为140a、140b),头部区域标识所检测的显著冠状动脉疾病的存在或不存在(示出为115a和115b)。标识符(与115a和115b相关联)可以是显著CAD的存在或不存在的临床确定,其中显著CAD的定义是预定的(例如,>70%阻塞和/或FFR<0.8)。在一些实施例中,预测指标是通过机器学习开发的,并且在训练和验证过程中使用相同的显著CAD定义。
如图所示,头部区域140a、140b中的每一个包括对应的图形小部件(示出为138a和138b),其展开或折叠该研究的报告。实际上,这种呈现有助于对历史和/或当前的心脏评估研究进行全面和直观的评估,这有助于随着时间的推移分析和诊断病状和疾病。如果需要,在一些实施例中也可以仅呈现一个数据集。
在一些实施例中,可以将来自其他测试(例如,侵入性核应激测试(nuclearstress test)和其他冠状动脉评估研究)的结果导入到门户中用于同时呈现。还可以从血管造影报告(例如,通过侵入性操作获得的那些报告)和用于比较性研究和分析的其他不同来源导入结果。因为本文使用的可视化引擎的输入可以导入通过传统侵入性操作生成的数据,所以可以与通过非侵入性方法(例如,通过相空间断层扫描分析)收集的数据一起同时呈现通过不同方法收集的来自过去的操作的数据。
在每个研究中,如上所述,图形用户界面100对于受影响的心肌的心脏区域的解剖图106的多个可旋转三维断层扫描表示、主要冠状动脉的等效的对应二维视图114、以及等效的对应二维17节段视图116呈现可视化。在与心脏的左断层扫描视图相对应的第一窗格(例如,108)以及与心脏的透视图相对应的第二窗格(例如,110)中描绘三维解剖图106。可将心脏的左断层扫描视图(例如,108)和透视图(例如,110)渲染为心脏的相同断层扫描表示,但是使用不同的视图。在默认视图中,呈现左断层扫描视图,以将图形用户界面100标准化(normalize)为具有更大冠状动脉疾病风险的左心室和左心房(例如,与右心室相比)。类似地,为了强调或者将视图标准化到心脏的左侧,在默认视图中呈现心脏的透视图(例如,110),以预期地示出与左心室和左心房相关联的每个节段。此外,如图1的实施例所示,仅渲染与左心室和左心房相关联的节段,而不渲染与右心室和右心房相关联的节段。更确切地讲,示出完整心脏的部分透明断层扫描表示,以关于完整心脏提供心脏左侧的背景。
如图所示,使用四个窗格呈现每个研究(例如,对于102和104所指代的研究,示出窗格108、110、114和116)。对于给定的研究,可以在图形用户界面100中呈现其他数量的窗格。窗格的数量和窗格的类型可以由用户定制。
在图形用户界面100的实施例的示例性可视化中呈现两个数据集——心脏中有风险的心肌区域和主动脉的阻塞。主要冠状动脉114的二维视图呈现与主要动脉内的阻塞以及阻塞(多个)的严重程度相关联的位置信息。二维17节段视图116突出显示包括有风险的心肌的节段以及风险的严重程度。
在描绘时,每个三维解剖图106呈现与心脏中有风险的心肌的区域以及主要动脉的阻塞相关联的组合信息。每个三维解剖图106是包括17个不同的三维区域的解剖图,它们与二维17节段视图116中示出的17个节段中的每一个节段相对应。17个不同的三维区域被定位为在它们之间没有空间间隙,从而在视觉上形成连续结构。每个三维解剖图106还包括多个不同的渲染元素,它们与主要冠状动脉114的二维视图中的每个主要动脉相对应。
在其他实施例中,每个三维解剖图106包括单个不同的渲染元素,它包括分割边界,分割边界限定与二维17节段视图116中示出的那些节段相对应的17个节段。
为了提供与心脏中有风险的心肌区域相关联的信息和主要动脉的阻塞之间的对比,使用静态着色来渲染有风险的心肌区域,同时使用描绘随时间的扩张和收缩的、体积的动画序列来渲染心脏中主要动脉的阻塞。在一些实施例中,将收缩和扩张描绘的周期设定为大约1Hz(与成年人休息时的正常心率相对应)。在一些实施例中,脉冲描绘(pulsingdepiction)可以具有与心跳相对应的周期(例如,在每分钟50到80次脉冲或变化之间的周期)。实际上,该呈现有助于统一和直观的可视化,其包括在单个交互式界面和/或报告内同时呈现的三维可视化和二维可视化。
为此,在图1中,根据标识有风险的心肌和被阻塞的冠状动脉的数据集呈现第一图形可视化102和第二图形可视化104。在一些实施例中,数据集包括例如但不限于从相空间断层扫描分析导出的多个参数(例如,冠状动脉风险值或动脉阻塞百分比值等)。可以呈现心脏和心肌组织的其他解剖视图并结合所公开的实施例使用。
示例性17节段视图
如上所述,在17节段视图中呈现与对应于心脏的解剖结构的心脏节段相关联的冠状动脉风险值(例如,有显著冠状动脉疾病风险的心肌,例如,估计缺血的区域)。该17节段映射通常用于表示通过核应激测试所识别的缺血的区域,因此在此是这里用于表示缺血的合适框架。
在一些实施例中,部分地基于提供给图形用户界面100的估计的狭窄参数来确定17个节段中的每一个的风险值。可以根据风险等级的预定集合将狭窄标准化,风险等级将节段分类为缺血的没有风险、部分风险和高度风险。可以使用心脏的其他分割方法。
示例性冠状动脉映射
如上所述,在主要冠状动脉的二维视图114中呈现心脏中主要动脉的阻塞。在一些实施例中,将阻塞呈现为阻塞百分比值(例如,基于估计的血流储备分数值)。在一些实施例中,主要冠状动脉的二维视图114包括Prox.RCA、Mid RCA、Dist.RCA、Prox.LAD、Mid.LAD、Dist.LAD、Mid.LCX、Dist.LCX、LPAV等。可以呈现心脏的其他动脉。此外,根据本文描述的实施例,可以按照图形方式和/或文本方式来呈现其他参数和关联数据。作为非限制性实例,可以呈现与斑块(例如,通过胆固醇、细胞废物、其他脂肪、钙、蛋白质)或血凝块(例如血栓)的存在相关联的参数。
示例性数据集和风险评分确定
表1是根据针对患者的给定研究而进行的相空间断层扫描分析生成的数据集的示例性实施例,该研究用于生成受影响的心肌的心脏区域的三维解剖图106、主要冠状动脉的二维视图114、以及二维17节段视图116的视觉资料(visuals)。相空间断层扫描分析的输出是预定的冠状动脉疾病风险的一般预测指标。例如,输出可以是临床确定显著CAD存在或不存在的预测指标,其中显著CAD的定义是:>70%阻塞和/或FFR<0.8。作为替代或补充,输出包括对于心脏的给定区域(例如,与17节段模型的预定节段相对应)定位的冠状动脉疾病风险的特定预测指标,用于二维17节段视图116中的呈现。相空间断层扫描分析的输出(对于心脏的给定区域定位的冠状动脉疾病风险的预测指标)也全部或部分地用于确定百分比阻塞,用于主要冠状动脉的二维视图114。
表1
如上所示,表1包括对应于心脏中主要血管的如下多个节段的血流储备分数(FFR)参数、估计的狭窄参数和估计的缺血参数,包括左主动脉(LMA)、左回旋支动脉近端(ProxLCX)、左回旋支动脉中部(Mid LCX)、左回旋支动脉远端(Dist LCX)、左后房室(LPAV)、第一钝缘支(OM1)、第二钝缘支(OM2)、第三钝缘支(OM3)、左前降支动脉近端(Prox LAD),左前降支动脉中段(Mid LAD)、左前降支动脉远端(Dist LAD),左前降支第一对角支(LAD D1)、左前降支第二对角支(LAD D2),右冠状动脉近端(Prox RCA),右冠状动脉中段(Mid RCA)、右冠状动脉远端(Dist RCA)以及后降支动脉的锐缘支右支(AcM R PDA)。在表1中,用于心肌缺血估计、狭窄识别和/或血流储备分数估计的参数在0到1的范围内示出。可以使用其他比例或范围。
在一些实施例中,要在二维17节段视图116和三维解剖图106中呈现的风险评分的计算可以通过合并与冠状动脉疾病相关联的风险因素一次的常规手段来确定,并考虑对于血流储备分数、狭窄和缺血的非侵入性测量结果。这些风险因素可包括患者的年龄、患者的性别、家族史、吸烟史、高血压史、体重等。在一些实施例中,风险评分评分可通过临床医生或医疗服务供应商管理员经由对图形用户界面100的定制输入来编辑。在本文的示例中,当20%的心肌处于风险中时(例如,如134所示),将17个节段的给定节段呈现为包括有风险的心肌。
要在主要冠状动脉的二维视图114和三维解剖图106中呈现的阻塞(多个)的计算可以通过考虑对于血流储备分数和缺血的非侵入性测量结果的常规手段来确定。在一些实施例中,对于阻塞的计算可通过临床医生或医疗服务供应商管理员经由对图形用户界面100的定制输入来编辑。在本文的示例中,当阻塞大于70%时(例如,如132所示),主要动脉呈现为具有阻塞。
受影响的心肌和动脉的心脏区域的三维解剖图
如图1的实施例中所示,将三维解剖图106示出为渲染的三维模型的左视图和透视图。在此,从标准受试者的计算机断层(CT)扫描导出渲染的三维模型。实际上,将标准化受试者的相同渲染3D模型用作用于呈现特定患者研究数据的框架。
设想到从给定患者的一个或多个医学扫描,例如CT扫描,导出的定制渲染3D模型可以与本文公开的实施例结合使用。进一步设想到心脏的动画3D模型可以与本文公开的实施例结合使用。
三维解剖图、17节段图和冠状动脉图的聚合可视化
如上所述,主要冠状动脉114的二维视图呈现与主要动脉内的阻塞相关联的位置信息以及阻塞(多个)的严重程度;二维17节段视图116突出显示包括有风险的心肌的节段和风险的严重程度;而三维解剖图106呈现与心脏中有风险的心肌区域以及主要动脉的阻塞相关联的组合信息。
作为非限制性实例,在图1、图2和图3中示出三个假设患者的六项研究,包括图1中患者“Alice B”的两项研究,图2中患者“Jake S”的两项研究,以及图3中患者“Robert K”的两项研究。
在图1中,三维解剖图108和110以及二维17节段视图116中的每一个示出与心脏的五个左节段相关联的风险,即节段“16”(对应于心尖外侧区域,用箭头118a示出),节段“11”(对应于中下外侧区域,用箭头118b示出),节段“5”(对应于基底下外侧区域,用箭头118c示出),节段“12”(对应于中前外侧区域,用箭头118d示出),以及节段“6”(对应于基底前外侧区域,用箭头118e示出)。使用与风险评分相对应的不同等级的着色来渲染三维解剖图108和110以及二维17节段视图116。如图所示,风险评分在50%到100%的风险范围内呈现。在图形用户界面100的实施例中,用于风险评分的着色的映射被呈现为条形标度142。
此外,在图1中,三维解剖图108和110以及主要冠状动脉的二维视图114中的每一个示出心脏的主要动脉的三个区域中的阻塞,即左后房室动脉“LPAV”120a、左回旋支动脉远端“Dist LCX”120b、以及第三钝缘支动脉“OM3”120c。阻塞被示出为脉冲动画序列,其中描绘的大小和着色发生变化,其例如可以对应于心脏的该部分的各种病状(例如阻塞和/或缺血组织)到不同的严重程度,例如,与未呈现异常或病状的组织的灰度着色相比。设想到了任何组合中、大小中以及着色中(以及半透明性,如下文所述)的其他变化,其中可将正常组织和异常组织两者显示出为将诊断、可视化以及医疗服务专业人员和患者两者的易用性优化。实际上,聚合可视化有助于心脏病状和疾病的诊断。
在图2中,三维解剖图108和110以及二维17节段视图116的描绘中的每一个示出与心脏的四个左节段相关联的风险,即节段“13”(对应于心尖前区域,用箭头202a示出),节段“14”(对应于心尖间隔区域,用箭头202b示出),节段“8”(对应于中前部间隔区域,用箭头202c示出),以及节段“7”(对应于中前部区域,用箭头202d示出)。此外,三维解剖图108和110中以及主要冠状动脉的二维视图114的每一个示出左前降支动脉远端“Dist LAD”中的阻塞(204)。
在图3中,三维解剖图108和110以及二维17节段视图116的描绘中的每一个示出与心脏的十个左节段相关联的风险,即节段“15”(对应于心尖下区域),节段“16”(对应于心尖外侧区域),节段“9”(对应于中下间隔区域),节段“10”(对应于中下区域),节段“11”(对应于中下外侧区域),节段“12”(对应于中前外侧区域),节段“3”(对应于基底下间隔区域),节段“4”(对应于基底下区域),节段“5“(对应于基底下外侧区域)和节段”6“(对应于基底前外侧区域)。此外,三维解剖图108和110以及主冠状动脉的二维视图114的描绘中的每一个示出在右冠状动脉远端“Dist RCA”、锐缘支“AcM”、后降支动脉的锐缘支右支“R PDA”、“RPL1”、“R PL2”、左回旋支动脉远端“DistLCX”、第二钝缘支动脉“OM2”、第三钝缘支动脉“OM3”、以及左后房室动脉“LPAV”中的阻塞。
对于本文所讨论的所有实施例(包括附图中描绘的那些实施例以及未如此描绘的那些实施例),可以按照任何格式,单独地或与图形呈现的信息(例如,二维可视化、三维可视化、动画等)组合地,在图形用户界面100的任何页面上呈现其他文本概要、数据(例如,表格形式)和非图形信息。
冠状动脉疾病研究的示例性报告
图4A示出根据说明性实施例的呈现图1的可视化的示例性报告,该可视化标识有风险的心肌和/或被阻塞的冠状动脉。图4B示出根据说明性实施例的呈现图2的可视化的示例性报告。图4C示出根据说明性实施例的呈现图3的可视化的示例性报告。
如图4A、图4B和图4C的每个实施例所示,每个报告包括三维解剖图402、404的描绘(与窗格108和110中所示的相对应)、冠状动脉树的二维视图406的描绘(与窗格114中所示的相对应)、以及二维17节段视图408的描绘(与窗格116中所示的相对应)。
仍然参考图4A、图4B和图4C,作为非限制性示例,报告400包括患者数据和医疗记录数据。患者数据可包括患者姓名、性别和年龄。医疗记录数据可包括记录标识符410和主治医生标识符412。图4所示的报告400还包括摘要信息(如前所述),例如标题415和摘要信息的“检查结果”部分417(其中可以包括也可以不包括略语记号419,用于读者将节段标识符映射到给定动脉的名称以及任何脚注或其他信息或标记)。
如图1-图3的实施例所示,当用户选择按钮144(“查看报告”144)时,可以以电子方式查看报告400,例如以便携式文档格式(PDF)、作为图像文件、或作为任何数量的其他文档类型。当用户选择按钮136(“下载报告”136)时,可以下载报告400,例如以便携式文档格式(PDF)、作为图像文件、或其他文档类型。
具有动脉映射的17节段图
图5A示出根据说明性实施例的包括右冠状动脉502、左前降支动脉504和回旋支动脉506的动脉映射的心脏的示例性17节段图500的描绘。如图所示,将右冠状动脉502的动脉映射描绘为图形覆盖,其示出叠加在心脏的17节段模型之上的右冠状动脉的空间位置。具体地,右冠状动脉502的动脉映射被示出为跨越节段17(与心尖区域相关联),节段15(与心尖下区域相关联),节段14(与心尖间隔区域相关联),节段9(与中下间隔区域相关),节段10(与中下区域相关联),节段4(与基底下区域相关联),以及节段3(与基底下间隔区域相关联)。
类似地,将左前降支动脉604的动脉映射示出叠加在如下节段之上,节段17(与心尖区域相关联),节段14(与心尖间隔区域相关联),节段13(与心尖前区域相关联),节段8(与中前间隔区域相关联),节段7(与中前区域相关联),节段1(与基底前区域相关联),以及节段2(与基底前间隔区域相关联)。此外,示出回旋支动脉606的动脉映射,其出现分枝,从左冠状动脉沿着第一分支沿着节段6(与基底前外侧区域相关联)到节段12(与中前外侧区域相关联)和节段16(与心尖外侧区域相关联),以及沿着第二分支沿着节段6到节段5(与基底下外侧区域相关联)和节段11(与中下外侧区域相关联)。
在一些实施例中,对于标准解剖学而言,右冠状动脉502、左前降支动脉504和回旋支动脉506的动脉映射及其描绘是通过在空间上将各个动脉血管的位置映射到17个节段的二维投影上而生成的。为此,对于17个节段的给定节段所标识的显著CAD,例如由于缺血,可以关于该节段以及逐个动脉映射(502、504和506)地关于右冠状动脉、左前降支动脉和回旋支动脉而可视化。
在一些实施例中,除了标识主要动脉处的闭塞之外,还可以呈现不同程度的位置敏感性,以在例如每个动脉的近端、中间或远端位置处发生的闭塞以及它们的分布作出区分。例如,如图5的实施例所示,指示了回旋支动脉的中间部分的闭塞,其将影响节段6、5和11。
心脏动脉的其他动脉映射可以按照类似的方式显示,例如,左缘支动脉、对角分支、右缘支动脉、后降动脉等。
解剖图的示例性断层扫描模型
图5B、图5C、图5D和图5E示出用于生成三维解剖图(例如,108和110)的完整心脏的三维断层扫描模型的描绘的不同视图。如图所示,三维断层扫描模型被分割成17个不同的三维区域并且以部分地分解的形式示出。图5B示出三维断层扫描模型的描绘的分解正视图。图5C示出三维断层扫描模型的描绘的分解左视图。图5D示出三维断层扫描模型的描绘的分解后视图。图5E示出三维断层扫描模型的描绘的分解右视图。
图5F示出心脏的左心室区域的分割平面,其限定了17个节段。图5G提供17个节段的命名表。
图6A、图6B、图6C、图6D、图6E、图6F、图6G、图6H、图6I、图6J、图6K、图6L、图6M、图6N、图6O、图6P和图6Q分别示出根据说明性实施例的图5B、图5C、图5D和图5E的17个节段的每个三维断层扫描模型的不同视图。如图所示,图6A示出对应于基底前(basal anterior)节段的节段“1”的右面观、前面观、左面观、上面观、后面观和内面观。图6B示出对应于基底前间隔(basal anteroseptal)节段的节段“2”的右面观、前面观、左面观、上面观、后面观和内面观。图6C示出对应于基底下间隔(basal inferoseptal)的节段“3”的右面观、前面观、左面观、上面观、后面观和内面观。图6D示出对应于基底下(basal inferior)节段的节段“4”的右面观、前面观、左面观、上面观、后面观和内面观。图6E示出对应于基底下外侧(basal inferolateral)节段的节段“5”的右面观、前面观、左面观、上面观、后面观和内面观。图6F示出对应于基底前外侧(basal anterolateral)节段的节段“6”的右面观、前面观、左面观、上面观、后面观和内面观。图6G示出对应于中前(mid anterior)节段的节段“7”的右面观、前面观、左面观、上面观、后面观和内面观。图6H示出对应于中前间隔(midanteroseptal)节段的节段“8”的右面观、前面观、左面观、上面观、后面观和内面观。图6I示出对应于中下间隔(mid inferoseptal)节段的节段“9”的右面观、前面观、左面观、上面观、后面观和内面观。图6J示出对应于中下(mid inferior)节段的节段“10”的右面观、前面观、左面观、上面观、后面观和内面观。图6K示出对应于中下外侧(mid inferolateral)节段的节段“11”的右面观、前面观、左面观、上面观、后面观和内面观。图6L示出对应于中前外侧节段(mid anterolateral)的节段“12”的右面观、前面观、左面观、上面观、后面观和内面观。图6M示出对应于心尖前(apical anterior)节段的节段“13”的右面观、前面观、左面观、上面观、后面观和内面观。图6N示出对应于心尖间隔(apical septal)节段的节段“14”的右面观、前面观、左面观、上面观、后面观和内面观。图6O示出对应于心尖下(apical inferior)节段的节段“15”的右面观、前面观、左面观、上面观、后面观和内面观。图6P示出对应于心尖外侧(apical lateral)节段的节段“16”的右面观、前面观、左面观、上面观、后面观和内面观。图6Q示出对应于心尖(apex)节段的节段“17”的右面观、前面观、左面观、上面观、后面观和内面观。
示例性医疗服务供应商门户
如图1的讨论所示,可以在图形用户界面100中呈现对于给定患者的可用心脏评估研究。
图7示出根据说明性实施例的图形用户界面100,其具有可用于对于给定患者进行查看的多个研究的概要视图。如图7的实施例中所示,图形用户界面100被配置为呈现患者数据,例如患者姓名122、患者性别124和患者年龄126。设想到了可以呈现其他患者数据,例如,吸烟史、家族史、以及患者档案中可以得到的其他因素。在图7中,图形用户界面100还包括医疗记录数据,例如临床医生标识符128(例如,登录到提供图形用户界面100的门户网站的医生或临床医生)。在图7中,图形用户界面100包括有助于下载和/或保存对应的报告(例如,图4A、图4B和图4C中示出和描述的报告400)的图形小部件(示出为136a和136b)以及有助于查看这种报告400的图形小部件144。
图8示出图形用户界面100的显示患者列表802的另一页面,登录到医疗服务供应商门户的给定医生或客户可以访问显示患者列表的记录。如图8的实施例中所示,患者列表802包括其记录关于图1-图3被呈现并进行讨论的那些患者(示出为804)。在一些实施例中,图形用户界面800包括风险标识符806,其暗示具有冠状动脉疾病风险的患者。如上所述,可以使用其他患者标识手段,例如,患者的医院标识号。
示例性详细可视化
在图形用户界面的另一方面,图9-图17提供了报告的各个方面的详细可视化。具体地,图9示出根据说明性实施例的在详细视图工作空间904中呈现可旋转三维解剖模型902的图形用户界面100。详细视图工作空间904允许可旋转三维解剖模型902通过按钮906a、906b、906c、906d旋转,以检查感兴趣的节段和动脉的细节结构。在一些实施例中,可旋转三维解剖模型902可基于键盘按键和/或输入设备(例如,鼠标)的按钮的预定义快捷键而旋转。在一些实施例中,可以基于预定义的快捷键盘按键和输入设备的输入来移动和/或缩放可旋转三维解剖模型902。
在该视图中,在窗格908中同时呈现对应的二维17节段视图116。在一些实施例中,窗格908中二维17节段视图116中的节段的选择使得图形用户界面100将三维解剖模型902旋转到与该节段相关联的预定义透视图。
为了提供感兴趣的心肌节段和动脉的替代可视化,图形用户界面100提供小部件910、912和914以调整模型的渲染元素。小部件910允许渲染和呈现完整心脏的部分透明覆盖916,从而禁用和/或启用。小部件912允许渲染和呈现心脏模型的右侧和心脏模型的左侧以进行切换。为此,图形用户界面100可以呈现模型902,其仅具有与所呈现的心脏模型的左侧节段,或者所呈现的心脏模型的左侧节段和右侧节段两者,或者没有所呈现的心脏模型的节段相关联的三维对象。小部件914允许渲染和呈现冠状血管918,从而禁用和/或启用。小部件920可以访问详细视图工作空间904。在一些实施例中,通过对于详细3D视图(例如,如图1所示)选择小部件148来访问详细视图工作空间904。
在一些实施例中,图形用户界面100允许在详细视图工作空间904中呈现模型902的多个预定义呈现视图。图10示出根据说明性实施例的图9的模型902的多视图呈现。如图10的实施例中所示,图形用户界面100包括模型902的右视图(在窗格1002中)、前面视图(在窗格1004中)、左视图(在窗格1006中)、顶面视图(在窗格1008中)、后面视图(在窗格1010中)和内面视图(在窗格1012中)。在图9和图10中,图形用户界面100包括小部件922,以允许用户在单个模型视图(如图9的实施例中所示)和多个模型视图(如图10的实施例中所示)之间进行选择。
图11-13示出根据说明性实施例的在详细视图工作空间904中的呈现主要冠状动脉的二维视图114的图形用户界面100。具体地,图11示出根据说明性实施例的主要冠状动脉114的二维视图,其具有来自心脏的右优势型侧102的强调和/或透视。图12示出根据说明性实施例的主要冠状动脉114的二维视图,其具有来自心脏的左优势型侧(通过小部件1104)的强调和/或透视。图13示出根据说明性实施例的共优势型(通过小部件1106)的主要冠状动脉114的二维视图。通过小部件924可以访问详细视图工作空间904(例如,如图9的实施例中所示)。通过小部件1104可以选择主要冠状动脉114的各种视图。图11示出选择小部件1104时呈现的下拉选择框1106。
如图11的实施例中所示,图形用户界面100可以呈现专用于右冠状动脉(1108)、左前降支动脉(1110)和回旋支动脉(1112)的分析。
图14-17示出根据说明性实施例的在详细视图工作空间904中呈现二维17节段视图的图形用户界面100。具体地,图14示出根据说明性实施例的左心室节段的二维17节段视图1402。图15示出根据说明性实施例的右心室节段的二维17节段视图1502。在图16中,根据说明性实施例,将左心室节段视图1402示出为用对应的主要动脉(示出为“左前降支”动脉1602、“回旋”动脉1604和“右冠状”动脉1606)覆盖,其映射和/或覆盖该节段,如关于图5A所述。为此,将每个给定节段(例如,116的节段)的空间位置投影和/或映射到心脏的解剖学渲染,并关于各个节段投射和/或映射主要动脉的空间位置。
通过小部件926可以访问二维17节段视图1402(例如,如图9的实施例中所示)。通过小部件1404可以选择各种节段视图。图14示出下拉选择框1406,当选择小部件1404时,下拉选择框1406被呈现用于图14–图17所示的视图。
图17示出根据说明性实施例的17个节段的二维切片视图。切片视图包括心脏的多个视图,包括四腔室视图(示出为“四腔室”1702)、两腔室视图(示出为“两腔室”1704)和长轴视图(显示出为“长轴”1706)。切片视图还包括沿多个轴向平面的多个视图,包括基底轴向平面(示出为“Base”1708)、中间轴向平面(示出为“Mid”1710)和心尖轴向平面(示出为“Apex”1712)。
注意,图9-图17示出相同数据集的可视化,也对应于关于图2示出和讨论的数据集。即,如本文所示,在图2和图9-图17中的不同视图中示出相同的研究数据。
在一些实施例中,报告400包括关于图11-图17所讨论的所有视图。
冠状动脉阻塞的示例性可视化
如上所述,三维解剖图108和110以及主要冠状动脉114的二维视图中的每一个示出心脏的主要动脉的三个区域中的阻塞。阻塞可以示出为脉冲动画序列,其大小和着色变化,例如可以对应于心脏的该部分的各种病状(例如阻塞和/或缺血组织)到不同的严重程度。
图18A和图18B示出根据说明性实施例的脉冲动画序列的示例性实施例。图18A示出脉冲动画序列的开始的渲染的示例性实施例。图18B示出脉冲动画序列的结束的渲染的示例性实施例。如图18A和图18B的实施例中所示,与脉冲动画序列相对应的区域1802的大小和着色变化,例如可以对应于心脏的该部分的各种病状(例如阻塞和/或缺血组织)到不同的严重程度。
三维心脏模型的可视化
如上所述,图形用户界面100可以提供所渲染的心脏模型中的感兴趣的心肌节段和动脉的替代可视化。
图19-21分别示出根据说明性实施例的心脏模型的心肌节段的替代可视化。图19示出关于图9所讨论的心脏模型的左侧节段和右侧节段二者。
为此,图形用户界面100可以呈现模型902,其仅具有与所呈现的心脏模型的左侧节段相关联的三维对象,或者与所呈现的心脏模型的左侧节段和右侧节段两者相关联的三维对象,或者与没有所呈现的心脏模型的节段相关联的三维对象。图20示出仅呈现心脏模型的左侧节段的局部渲染。也就是说,心脏的大约一半外表面以更高的半透明性程度示出,以允许对内部组织的可视化。图21仅示出完整心脏(和冠状动脉)的部分透明断层扫描表示,未示出心脏模型的左侧节段或右侧节段二者。为此,要么单独地,要么连同大小和着色的变化(在静态描绘和/或脉冲心脏动画中),进一步增强对内部组织的可视化。应当注意,在该视图中,仍然示出与动脉的阻塞相关联的着色。
操作方法
图22是示出根据说明性实施例的渲染三维解剖图106的方法的流程图。在一些实施例中,解剖图(例如,106)的三维心脏是静态心脏模型,其包括17个不同的网格和纹理图像,它们与左心室的17个节段中的每一个相对应。在一些实施例中,每个网格包括网格中的部分元素的分组树。在一些实施例中,在ThreeJS中将不同的网格和纹理图像格式化。也可以使用其他WebGL框架。
用于心脏模型的渲染管线(rendering pipeline)包括,在客户端设备处接收(2202)ThreeJS静态心脏模型、与17个节段中的每一个相关联的风险评分、以及渲染指令和代码。在一些实施例中,将ThreeJS静态心脏模型作为加密文件传输。在客户端设备接收到ThreeJS静态心脏模型时,客户端设备被配置为解码与ThreeJS静态心脏模型相关联的模型文件,并在浏览器存储器中将静态模型文件进行解析(2204),例如到ThreeJS对象中。
在一些实施例中,客户端设备在执行指令代码时,配置(2206)经解析的ThreeJS对象的表面的材料属性。在一些实施例中,客户端设备随后设置着色器。在一些实施例中,客户端设备在执行指令代码时,将顶点着色器和片段着色器注册到ThreeJS渲染器。顶点着色器和片段着色器基于所接收的风险评分修改每个分割的模型文件的颜色。例如,将顶点着色器和节段着色器调整为基于所接收的在0.5到1.0范围内的风险评分,生成在黄色与红色之间变化的颜色。
在一些实施例中,通过在客户端的存储器中将风险评分解释并作为颜色映射到17个节段上,客户端设备生成(2208)风险评分的数据图。然后,客户端设备渲染(2210)数据图。在一些实施例中,客户端设备通过进行ThreeJSWebGL渲染器所定义的一系列步骤来渲染数据映射,该渲染器在客户端的浏览器上处理经解析的对象的实际渲染,包括设置场景、设置和定位虚拟摄像机、在场景中设置和定位照明、将心脏模型的元素定位和缩放到场景中。
相空间变换和分析
如美国专利申请No.15/248,838所述,将分析系统配置为生成要在后续相空间分析中使用的相空间图。然后,使用机器学习分析来评价相空间分析的输出,以评估与疾病或生理特征(例如区域动脉血流特征)的存在相关联的参数。在一些实施例中,机器学习分析可以在评估所获得的心脏梯度信号数据时使用量化FFR、狭窄和缺血数据的库。
然后,将进行分析的处理器的输出传输到图形用户界面(例如触摸屏或其他监视器),用于可视化。在一些实施例中,图形用户界面包括在被配置为显示参数的显示单元中。在一些实施例中,图形用户界面显示中间参数,例如生物电势信号数据和虚拟生物电势信号数据的3D相空间图表示。在其他实施例中,随后将处理器的输出传输到一个或多个非图形用户界面(例如,打印输出、命令行或仅文本用户界面),直接到数据库或存储器设备,例如用于以后的检索和/或附加的分析、或它们的组合。
图23是根据说明性实施例的使用心脏梯度数据来非侵入性地确定心脏中的动脉血流特征的系统的示意图。如图23的实施例中所示,系统2300包括生物电势测量设备2302和分析子系统2304。生物电势测量设备2302通过至少一个电极2306(示出为表面电极2306a,2306b,...,2306n)和对应的共模参考引线2308,从受试者或患者2310收集生物电势信号2312(示出为2312a...2312n)(在本文中也称为心脏梯度信号数据2312),以上皆在图23的系统中,附接于哺乳类受试者或患者2310的表面(例如,动物或人的皮肤)。
分析系统2304被配置为生成要在后续相空间分析2318中使用的相空间图。然后,使用机器学习分析2320评价相空间分析的输出,以评估与疾病或生理特征(例如区域性动脉血流特征)的存在相关联的参数2322。在一些实施例中,机器学习分析2320可以在评估所获得的心脏梯度信号数据2312时使用量化FFR、狭窄和缺血数据的库2324。然后,将进行分析2304的处理器的输出2322传输到图形用户界面(例如触摸屏或其他监视器),用于可视化。在一些实施例中,图形用户界面包括在被配置为显示参数2322的显示单元中。在一些实施例中,图形用户界面显示中间参数,例如生物电势信号数据和虚拟生物电势信号数据的3D相空间图表示。在其他实施例中,随后将处理器的输出传输到一个或多个非图形用户界面(例如,打印输出、命令行或仅文本用户界面),直接到数据库或存储器设备,例如用于以后的检索和/或附加的分析、或它们的组合
用于开发预测指标的机器学习过程将来自PSR设备的已经与临床血管造影数据配对的信号作为自己的输入。在机器学习操作中,在训练过程期间和验证步骤期间使用显著CAD存在或不存在的临床确定。显著CAD的定义是:>70%的阻塞和/或FFR<0.8。可以使用显著CAD的其他定义。
计算每个患者的修正Gensini评分,并用作机器学习的输入。通过机器学习开发的预测指标目的是操纵各种特征,以将跨越学习集的高度相关性返回Gensini评分。Gensini评分的描述在Gensini GGMD,“The pathological anatomy of the coronary arteriesof man”,第271-274页(1975)中提供,其全部内容通过引用并入于此。如上所述,病变的严重程度评分从25%到100%,处理评分从1分到32分,其中在评分中,病变大小的每个阶段变化是先前病变大小的两倍。此外,根据对心肌的给定区域的灌注的个体贡献,将乘法因子分配给冠状动脉的每个外科节段或分支。
在一些实施例中,通过在预测指标的输出上调整Gensini阈值,以找到超过预定临床目标的灵敏度和特异性的最佳平衡(例如,Sn>75%,Sp>65%),导出患者具有显著CAD的断言的特定阈值。通过这种方式,CAD(并因此阻塞百分比或FFR的指示)的临床定义通过在预测的Gensini评分上应用阈值而通过代理被包含。
显著病变的位置用于训练预测指标,其目的是确定哪些动脉存在显著病变。这与修正Gensini分数的计算和阈值确定按照相同的方式工作。
输出影像提供关于心脏健康的背景信息,如通过图形用户界面100所示。相空间断层扫描图像的颜色和形状合成并显示心脏的电学和功能状态。对生理信号的分析预测了显著冠状动脉疾病的存在和位置。结果连同与潜在疾病相关联的受影响心肌区域的显示一起报告。这些可视化连同机器学习的CAD状态预测一起在医疗服务供应商门户中呈现。
如本文所使用的,术语“处理器”指的是执行编码的指令以对输入执行功能并且产生输出的物理硬件设备。处理器可以包括一个或多个处理器,每个处理器被配置为执行指令和处理数据,以进行与计算机相关联的用于索引图像的一个或多个功能。可将处理器可通信地联接到RAM、ROM、存储器、数据库、I/O设备以及接口。可将处理器配置为执行计算机程序指令序列,以进行各种处理。
在一些实施例中,相空间图分析使用几何形状对比(geometrical contrast),该几何形状对比由相平面中去极化波与任何其他正交导联(orthogonal leads)的干涉产生。无噪声子空间的存在允许记录这些波的相位。通常,可以测量由这种干扰产生的幅值;然而,这些正交导联的相位仍然携带有关于结构的信息并在图像中生成几何形状对比。相空间图分析利用了这样的事实:例如心脏及其各种类型的组织内的不同生物电结构具有不同的阻抗,因此频谱和非频谱传导延迟并使穿过心脏的相空间轨道的轨迹弯曲不同的量。轨迹的这些微小变化可以被标准化(normalized)和逐拍量化(quantified beat-to-beat)并且针对异常或差的导联放置进行校正,并且可以使用遗传算法将标准化的相空间积分(integral)可视化或映射到几何网格(geometric mesh)上,以根据回顾性数据(retrospective data)将心室中的17个心肌节段映射到心脏的各种断层扫描成像(tomographic imaging)模式。可以使用其他数量的心肌节段。
确定冠状动脉疾病预测指标的示例性操作
表2示出为通过机器学习对于来自用139名受试者进行的冠状动脉疾病研究的第一批数据生成的预测指标的等式。
表2
根据表2的等式,如果P>阈值,则确定患者具有显著的冠状动脉疾病,否则确定患者不具有显著的冠状动脉疾病。如表1的实施例所示,dpoly1V(5)、polyc1Vz(1)、dpolyc3Vz(1)是从相空间模型导出的几何形状参数;B1ANTRVENT和B1MIDRCA是机器学习预测指标,被优化为预测特定冠状动脉中闭塞的存在和位置。
可以在头部区域(示出为140a、140b)中呈现表2的预测指标,头部区域标识所检测的显著冠状动脉疾病的存在或不存在(示出为115a和115b)。
确定血流储备分数估计的示例性操作
表3-表6示出用于生成对应于心脏中主要血管的若干节段的FFR估计的非线性函数的示例性实施例。在表3中,提供了用于确定左主动脉的FFR估计(“FFR_LEFTMAIN”)的函数的示例性实施例。
表3
如表3的实施例中所示,基于提取的度量和变量(诸如与噪声子空间相关联的Z分量参数(“noisevectorRz”),Alphahull比率参数(“Alpharatio”)和信号密度云体积(signal density cloud volume)4(“DensityV4”))来确定用于左主动脉的FFR估计。
在表4中,提供了用于确定右冠状动脉中段的FFR估计(“FFR_MIDRCA”)的函数的示例性实施例。
表4
如表4的实施例中所示,基于提取的度量和变量(诸如与噪声子空间706相关联的Y分量参数(“noisevectorRy”),Alphahull比率参数(“Alpharatio”)和信号密度云体积3(“DensityV3”))来确定右冠状动脉中段的FFR估计。
在表5中,提供了用于确定左前降支动脉中段的FFR估计(“FFR_MIDLAD”)的函数的示例性实施例。
表5
如表5的实施例中所示,基于提取的度量和变量(诸如云簇3的体积与表面积的比率(“AspectRatio3”)和小波残差均值(residue mean)XYZ(“residueLevelMean”))来确定用于左前降支动脉中段的FFR估计。
在表6中,提供了用于确定左回旋支动脉近端的FFR(“FFR_PROXLCX”)估计的函数的示例性实施例。
表6
如表6的实施例中所示,基于提取的度量和变量(诸如小波残差体积XYZ(“residualLevelVolume”)、矢量云6体积(“vectorcloud 6”)和信号密度云体积4(“DensityV4”))来确定左回旋支动脉近端的FFR估计。
例如,可以与示例性方法和系统一起使用的相空间处理的另外的示例和描述在以下文献中描述:美国临时专利申请No.62/184,796、发明名称为“Latentteratogen-inducedheart deficits are unmasked postnatally with mathematical analysis andmachine learning on ECG signals”;美国专利申请No.15/192,639、发明名称为“Methodsand Systems Using Mathematical Analysis and Machine Learning to DiagnoseDisease”;美国专利申请No.14/620,388、公开号为US2015/0216426、发明名称为“Methodand system for characterizing cardiovascular systems from single channeldata”;美国专利申请No.14/596,541、授权公告号为US9,597,021、发明名称为“Noninvasive method for estimating glucose,glycosylated hemoglobin and otherblood constituents”;美国专利申请No.14/077,993,公开号为US2015/0133803、发明名称为“Noninvasive electrocardiographic method for estimating mammalian cardiacchamber size and mechanical function”;美国专利申请No.14/295,615、发明名称为“Noninvasive electrocardiographic method for estimating mammalian cardiacchamber size and mechanical function”;美国专利申请No.13/970,582,授权公告号为US9,408,54、发明名称为“Non-invasive method and system for characterizingcardiovascular systems and all-cause mortality and sudden cardiac deathrisk”;美国专利申请No.15/061,090、公开号为US2016/0183822、发明名称为“Non-invasive method and system for characterizing cardiovascular systems”;美国专利申请No.13/970,580、授权公告号为US9,289,150、发明名称为“Non-invasive methodand system for characterizing cardiovascular systems”;美国专利申请No.62/354,668、发明名称为“Method and System for Phase Space Analysis to DetermineArterial Flow Characteristics”;以及美国临时专利申请No.61/684,217、发明名称为“Non-invasive method and system for characterizing cardiovascular systems”,其中每一个通过引用全文并入于此。
医疗服务供应商门户的示例性架构
图24是根据说明性实施例的在云服务模块中实施的医疗服务供应商门户和日志数据库的架构的示意图2400。云服务包括中间人服务2402、数据存储服务2404和分析服务2406。中间人服务2402包括分析队列2408和数据传输API(“DTAPI”)2410。数据传输API2410用于将从获取设备2412(示出为“PSR”2412)收集的信号数据文件从数据储存库2414读取到分析引擎2416,以及将分析引擎2416生成的分析报告数据存储到报告数据库2418。数据传输API 2410充当主要组件级数据交换的网关。
报告数据库2418是存储功能信息的数据库,功能信息包括用于信号获取、数据访问和信号分析的完整可追踪记录集。报告数据库2418还存储分析引擎2416生成的分析报告。
医疗服务供应商门户2420是基于网络的单页面应用程序,医疗服务供应商可以访问该应用程序,以例如通过在那里生成的图形用户界面100将分析引擎2416的输出可视化。医疗服务供应商门户2420的用户可以选择患者,患者触发医疗服务供应商门户2420,以交付对于该患者获取的测量结果和分析的子集或全部。在一些实施例中,分析报告包括HTML模板化报告和交互式3D对象。
如图24的实施例中所示,在获取设备2412获取信号时,获取设备2412将数据推送到数据储存库2414(如步骤“1”所示)。将数据存储到数据储存库2414以后,Web服务通过简单队列服务(SQS)触发在分析队列2408中将所收集的文件排队(如步骤“2”所示)。分析引擎2416间断性地发送请求(如步骤“3”所示),以将分析队列2408去队列化。SQS去队列化并将所收集的数据文件名称和数据标识符发送到分析引擎2416(如步骤“4”所示)。当可用时,分析引擎2416向数据传输API 2410生成检索所收集的文件的请求(如步骤“5”所示)。然后,数据传输API 2410与云数据托管服务通信(如步骤“6”所示),以获得所收集的文件。云数据托管服务将所收集的文件发送到数据传输API 2410(如步骤“7”所示),然后数据传输API2410将检索的文件转发和/或流传输到分析引擎2416(如步骤“8”所示)。
分析引擎2416解压缩(如步骤“9”所示)并解析所接收的文件,以及通过数据传输API 2410更新与文件相关联的元数据信息,数据传输API 2410解析更新并将其发送(如步骤“10”所示)到数据储存库2414。
如果提交成功,则分析引擎2416继续分析并在完成分析时将报告推送到数据传输API 2410(如步骤“11”所示)。数据传输API 2410将报告推送到数据储存库2414以存储在那里(如步骤“12”所示)。然后,分析引擎2416对于所述收集的数据文件更新该更新状态的分析队列2408(如步骤“13”所示)。
当准备好由医疗服务供应商门户2420检查时,门户2420向数据传输API 2410发起下载报告用于可视化的请求(如步骤“14”所示)。数据传输API 2410向数据储存库2414排队(如步骤“15”所示),以获得所请求的报告。数据储存库2414检索并发送(如步骤“16”所示)所请求的报告和对应的患者信息到数据传输API 2410,然后数据传输API 2410将数据提供到医疗服务供应商门户2420(如步骤“17”所示)。在一些实施例中,医疗服务供应商门户2420的客户端是在客户端浏览器上运行的单线程进程,它与对应的服务器进程同时运行。客户端负责将所检索的资源序列同步,并触发更新以更新渲染。
图25示出医疗服务供应商门户的基础结构布局概述。如图所示,基础结构支持许多实例和可用区域。
尽管已经结合优选实施例和具体示例描述了方法和系统,但是并不意图将范围限制于所阐述的特定实施例,因为本文的实施例在各个方面都旨在是说明性的而不是限制性。
可以使用示例性方法和系统来生成狭窄和FFR输出,以与介入系统一起使用,该介入系统被配置为使用FFR/狭窄输出来确定和/或修改多个支架及其体内植入操作。
除非另有明确说明,否则决不意图将本文所述的任何方法解释为要求以特定顺序执行其步骤。因此,在方法权利要求实际上没有记载其步骤遵循的顺序的情况下,或者在权利要求或说明书中没有另外特别说明该步骤仅限于特定的顺序时,决不意图在任何方面推断出顺序。这适用于任何可能的非明确的解释基础,包括:关于步骤或操作流程的安排的逻辑问题;从语法组织或标点符号中得出的简单含义;说明书中描述的实施例的数量或类型。
在一些实施例中,信号重建过程是通用信号分解和估计处理方法,其对于一类传感器/数据是不可知的。
在整个本申请中,引用了各种出版物。这些出版物的公开内容通过引用整体并入本申请中,以便更全面地描述该方法和系统所属的现有技术的状态。

Claims (22)

1.一种用于将显示(例如,图形用户界面或报告)格式化以呈现心肌组织的概要信息和可视化的计算机实现方法,所述概要信息和可视化标识有风险的心肌和/或被阻塞的冠状动脉,所述方法包括:
根据标识有风险的心肌和被阻塞的冠状动脉的数据集,对于图形用户界面或对于报告(例如,各自包括两个或更多个可显示面板)(例如,要在与客户端相关联的固定或移动计算设备上显示的),通过一个或多个处理器生成多个图形可视化,所述多个图形可视化包括第一图形可视化和第二图形可视化,所述数据集包括多个参数(例如,冠状动脉风险值或动脉阻塞百分比值等),每个参数与多个心脏节段中的对应心脏节段相关联,其中所述多个心脏节段中的每个心脏节段与心脏的解剖结构相对应,
其中,所述第一图形可视化(例如,在第一可显示面板中呈现或在与第二图形可视化相同的面板中呈现)包括:
第一图形元素,与心肌组织的第一三维可视化(例如,从心脏的一个或多个医学扫描、例如CT扫描,或动画3D模型中导出的标准化或定制渲染3D模型)相对应,其中,所述心肌组织的第一三维可视化包括多个表面区域,每个表面区域与所述多个心脏节段中的心脏节段相关联(例如,17个预定义表面区域与17个心脏节段相对应),以及
一个或多个第二图形元素(例如,着色、表面纹理或动画),覆盖或替换所述第一图形元素的所述多个表面区域中的表面区域,所述表面区域与具有标识有风险的心肌(或包括一个或多个被阻塞的冠状动脉)的参数的给定心脏节段相对应,以及
其中,所述第二图形可视化包括:
第三图形元素,与所述多个心脏节段的第一二维可视化相对应,所述第一二维可视化包括多个表面,所述多个表面中的每个表面与所述多个心脏节段中的节段相对应,以及
一个或多个第四图形元素(例如,着色、表面纹理或动画),覆盖或替换所述第三图形元素的所述多个表面中的表面,所述表面与具有标识有风险的心肌的参数的给定心脏节段相对应;以及
通过所述一个或多个处理器使得所述多个图形可视化在计算设备的显示器上呈现(例如,在所述图形用户界面中或作为所述报告)或者作为报告文件被存储(例如,电子文件或有形文件)。
2.根据权利要求1所述的方法(例如,用于对于相同患者生成第二报告),包括:
根据标识有风险的心肌和被阻塞的冠状动脉的第二数据集(例如,所述第二数据集与在第二时间实例从所述患者收集的测量结果相关联,所述第二时间实例不同于与关联于所述数据集的测量结果相关联的时间实例),对于所述图形用户界面或对于所述报告,通过所述一个或多个处理器生成所述多个图形可视化中的第三图形可视化和第四图形可视化,所述第二数据集包括与所述多个心脏节段相关联的第二多个参数(例如,风险值或阻塞百分比值等),
其中,所述第三图形可视化包括:
第五图形元素,与心肌组织的第二三维可视化相对应,其中所述心肌组织的第二三维可视化包括与所述多个心脏节段相关联的第二多个表面区域(例如,其中所述三维可视化与所述第二三维可视化相同),以及
一个或多个第六图形元素(例如,着色、表面纹理或动画),覆盖或替换所述第五图形元素的所述第二多个表面区域中的第二表面区域,所述第二表面区域与具有所述第二数据集的标识有风险的心肌(或包括一个或多个被阻塞的冠状动脉)的参数的给定心脏节段相对应,以及
其中,所述第四图形可视化包括:
第七图形元素,与所述多个心脏节段的第二二维可视化相对应,所述第二二维可视化包括与所述多个心脏节段相对应的第二多个表面,以及
一个或多个第八图形元素(例如,着色、表面纹理或动画),覆盖或替换所述第二多个表面中的第二表面,所述第二表面与具有所述第二数据集的标识所述有风险的心肌的参数的给定心脏节段相对应;以及
通过所述一个或多个处理器使得所述第三图形可视化和所述第四图形可视化在所述计算设备的显示器上呈现(例如,在所述图形用户界面中或作为所述报告)或者作为所述报告文件的一部分被存储。
3.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述第一图形可视化还包括:
心肌组织的第三三维可视化(例如,侧视图),其中,所述心肌组织的第三三维可视化与所述第一三维可视化(例如,正视图)相同,
其中,根据第一视角(例如,正面视角)渲染所述第一三维可视化,
其中,根据第二视角(例如,侧面视角)渲染所述第三三维可视化,其中,所述第一视角与所述第二视角不同。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述一个或多个第二图形元素和所述一个或多个第四图形元素选自由着色、表面纹理和动画构成的组(例如,其将所述一个或多个第二图形元素与周围图形元素区分开)。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述第一二维可视化与冠状动脉图相对应,所述冠状动脉图包括共同形成冠状动脉树的多个细长图形元素,其中,所述多个细长图形元素中的每一个与所述多个心脏节段中的心脏节段相对应。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述第一二维可视化与所述心肌组织的17节段图的可视化相对应,所述第一二维可视化包括:
中心图形元素(例如,节段17);
第一组图形元素,与四个不同的节段(例如,节段13、14、15和16)相对应,每个图形元素具有在第一半径值与第二半径值之间延伸并共同围绕所述中心图形元素的径向区域;
第二组图形元素,与六个不同的节段(例如,节段7、8、9、10、11、12)相对应,每个图形元素具有在所述第二半径值与第三半径值之间延伸并共同围绕所述第一组图形元素的径向区域;以及
第三组图形元素,与六个不同的节段(例如,节段1、2、3、4、5和6)相对应,每个图形元素具有在所述第三半径值与第四半径值之间延伸并共同围绕所述第二组图形元素的径向区域。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述17节段图的所述可视化包括一个或多个第四组图形元素,每个第四组图形元素与心脏的主要动脉相对应,其中,所述一个或多个第四组图形元素中的每一个被显示为所述主要动脉到标准心脏的直接投影,所述一个或多个第四组图形元素中的每一个按照蛇状方式连接所述第一组图形元素的部分、所述第二组图形元素的部分、和/或所述第三组图形元素的部分。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法,
其中,所述第一二维可视化包括冠状动脉图,所述冠状动脉图包括共同形成冠状动脉树的多个细长图形元素,其中,所述多个细长图形元素中的每一个与所述多个心脏节段中的心脏节段相对应;以及
其中,所述第二图形可视化还包括所述心肌组织的17节段图的第二二维可视化,所述第二二维可视化包括多个表面,所述多个表面中的每个与所述多个心脏节段中的心脏节段相对应,以及
其中,所述第二二维可视化包括:
中心图形元素(例如,节段17);
第一组图形元素,与四个不同的节段(例如,节段13、14、15和16)相对应,每个图形元素具有在第一半径值与第二半径值之间延伸并共同围绕所述中心图形元素的径向区域;
第二组图形元素,与六个不同的节段(例如,节段7、8、9、10、11、12)相对应,每个图形元素具有在所述第二半径值与第三半径值之间延伸并共同围绕所述第一组图形元素的径向区域;以及
第三组图形元素,与六个不同的节段(例如,节段1、2、3、4、5和6)相对应,每个图形元素具有在所述第三半径值与第四半径值之间延伸并共同围绕所述第二组图形元素的径向区域。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,使得所述图形用户界面和所述报告在与客户(例如,医生、临床医生、技术人员、患者、管理员等)相关联的固定或移动计算设备上显示(例如,通过门网络接口)。
10.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,使得所述报告作为非临时文件存储(例如,保存或打印)。
11.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述多个参数包括显著冠状动脉疾病的存在的预测指标。
12.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述多个参数包括对于部分心脏的心肌具有预定义的冠心病风险的预测指标。
13.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,通过相空间断层扫描分析(或其他非侵入性诊断操作)来收集和分析所述数据集。
14.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,根据血管造影研究(或其他侵入性诊断操作)收集所述数据集。
15.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述心肌组织的第一三维可视化包括从一个或多个医学扫描中导出的标准化渲染3D模型。
16.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述心肌组织的第一三维可视化包括从与所述患者相关联的一个或多个医学扫描中导出的定制渲染3D模型。
17.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述心肌组织的第一三维可视化包括所述心脏的动画渲染3D模型。
18.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述三维可视化和所述第二图形可视化中的每一个基于所述数据集,按照图形方式呈现(例如,着色或标识符)所述心脏组织中的感兴趣点(例如,心肌组织或冠状动脉)。
19.根据前述权利要求中任一项所述的方法,包括:
通过一个或多个处理器,与生成所述多个图形可视化同时地生成用于作为文件存储的报告,所述报告包括所述多个图形可视化。
20.根据前述权利要求中任一项所述的方法,包括:
通过所述一个或多个处理器生成可听输出,其中,所述可听输出与有风险的心肌的存在和/或被阻塞的冠状动脉的存在相对应。
21.一种系统,包括:
处理器;以及
存储器,其上存储有指令,其中,所述指令的执行使得所述处理器执行根据权利要求1-23所述的方法。
22.一种非暂态计算机可读介质,其上存储有指令,其中,通过处理器执行所述指令使得所述处理器执行根据权利要求1-23所述的方法。
CN201780070227.5A 2016-09-21 2017-09-21 用于可视化有风险的心脏组织的方法和系统 Active CN109964256B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410157748.6A CN118000760A (zh) 2016-09-21 2017-09-21 用于可视化有风险的心脏组织的方法和系统

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201662397895P 2016-09-21 2016-09-21
US62/397,895 2016-09-21
PCT/IB2017/055748 WO2018055559A1 (en) 2016-09-21 2017-09-21 Method and system for visualization of heart tissue at risk

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202410157748.6A Division CN118000760A (zh) 2016-09-21 2017-09-21 用于可视化有风险的心脏组织的方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109964256A true CN109964256A (zh) 2019-07-02
CN109964256B CN109964256B (zh) 2024-03-01

Family

ID=61617638

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201780070227.5A Active CN109964256B (zh) 2016-09-21 2017-09-21 用于可视化有风险的心脏组织的方法和系统
CN202410157748.6A Pending CN118000760A (zh) 2016-09-21 2017-09-21 用于可视化有风险的心脏组织的方法和系统

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202410157748.6A Pending CN118000760A (zh) 2016-09-21 2017-09-21 用于可视化有风险的心脏组织的方法和系统

Country Status (6)

Country Link
US (4) US10292596B2 (zh)
EP (1) EP3516562A4 (zh)
JP (3) JP6864298B2 (zh)
CN (2) CN109964256B (zh)
CA (2) CA3037823C (zh)
WO (1) WO2018055559A1 (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110706770A (zh) * 2019-09-30 2020-01-17 上海杏脉信息科技有限公司 心脏数据处理设备及处理方法、计算机可读存储介质
CN113139959A (zh) * 2021-05-17 2021-07-20 北京安德医智科技有限公司 获得心肌桥图像的方法及装置、电子设备和存储介质
TWI790179B (zh) * 2022-07-27 2023-01-11 台灣整合心臟醫學協會 心導管影像辨識及評估方法

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10586400B2 (en) * 2018-02-23 2020-03-10 Robert E Douglas Processing 3D medical images to enhance visualization
WO2016207862A1 (en) 2015-06-25 2016-12-29 Timothy Burton Methods and systems using mathematical analysis and machine learning to diagnose disease
CN113693607A (zh) 2015-08-26 2021-11-26 生命解析公司 用于宽带相位梯度信号采集的方法和装置
CN113040740A (zh) 2016-06-24 2021-06-29 生命解析公司 用于测量心肌缺血、狭窄识别、定位和血流储备分数估计的非侵入式方法和系统
USD858532S1 (en) * 2016-09-21 2019-09-03 Analytics For Life Inc. Display screen with transitional graphical user interface
USD843382S1 (en) * 2016-09-21 2019-03-19 Analytics For Life Display with graphical user interface
CA3037823C (en) 2016-09-21 2023-03-14 Analytics For Life Inc. Method and system for visualization of heart tissue at risk
USD855064S1 (en) 2016-09-21 2019-07-30 Analytics For Life Inc. Display screen with graphical user interface
EP4364650A2 (en) 2017-03-02 2024-05-08 Analytics for Life Inc. Method and apparatus for wide-band phase gradient signal acquisition
US10475214B2 (en) * 2017-04-05 2019-11-12 General Electric Company Tomographic reconstruction based on deep learning
USD822705S1 (en) * 2017-04-20 2018-07-10 Palantir Technologies, Inc. Display screen or portion thereof with graphical user interface
EP3457413B1 (en) * 2017-09-15 2024-05-01 Siemens Healthineers AG Method for classifying a risk for thrombus formation in an organ, system for classifying a risk for thrombus formation in an organ, a computer program product and a computer readable medium
CN111566695A (zh) * 2017-12-13 2020-08-21 华盛顿大学 确定用于消融的节段的系统和方法
US11918333B2 (en) 2017-12-29 2024-03-05 Analytics For Life Inc. Method and system to assess disease using phase space tomography and machine learning
US11133109B2 (en) 2017-12-29 2021-09-28 Analytics For Life Inc. Method and system to assess disease using phase space volumetric objects
CN108717695B (zh) * 2018-04-25 2021-07-13 数坤(北京)网络科技股份有限公司 心脏冠脉血管自动分段命名方法
WO2019234587A1 (en) 2018-06-04 2019-12-12 Analytics For Life Method and system to assess pulmonary hypertension using phase space tomography and machine learning
US11147516B2 (en) 2018-06-18 2021-10-19 Analytics For Life Inc. Methods and systems to quantify and remove asynchronous noise in biophysical signals
CN109087352B (zh) * 2018-08-16 2021-07-13 数坤(北京)网络科技股份有限公司 一种心脏冠脉优势型自动判别方法
US10602940B1 (en) * 2018-11-20 2020-03-31 Genetesis, Inc. Systems, devices, software, and methods for diagnosis of cardiac ischemia and coronary artery disease
WO2020136571A1 (en) * 2018-12-26 2020-07-02 Analytics For Life Inc. Methods and systems to configure and use neural networks in characterizing physiological systems
CN109725796A (zh) * 2018-12-28 2019-05-07 上海联影医疗科技有限公司 一种医学图像显示方法及其装置
CN114173645A (zh) 2019-06-18 2022-03-11 生命解析公司 使用生物物理信号的动态分析来评估疾病的方法和系统
KR20220113683A (ko) * 2019-11-17 2022-08-16 버클리 라잇츠, 인크. 생물학적 샘플의 분석을 위한 시스템 및 방법
US20210169359A1 (en) * 2019-12-06 2021-06-10 Biosense Webster (Israel) Ltd. Intra-cardiac pattern matching
PL433612A1 (pl) * 2020-04-21 2021-10-25 Narodowy Instytut Kardiologii Stefana Kardynała Wyszyńskiego-Państwowy Instytut Badawczy Sposób określania obszaru niedokrwienia narządu, program komputerowy do określania obszaru niedokrwienia narządu oraz produkt programu komputerowego do określania obszaru niedokrwienia narządu
USD989803S1 (en) * 2021-05-03 2023-06-20 Perspectum Limited Display screen or portion thereof with graphical user interface for medical imaging
USD989804S1 (en) * 2021-05-03 2023-06-20 Perspectum Limited Display screen or portion thereof with graphical user interface for medical imaging

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010061335A1 (en) * 2008-11-28 2010-06-03 Koninklijke Philips Electronics N.V. Processing myocardial perfusion data

Family Cites Families (72)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1009330B (zh) 1987-03-30 1990-08-29 创建基立有限公司 一种电脑电信号检测处理装置
US5020540A (en) 1987-10-09 1991-06-04 Biometrak Corporation Cardiac biopotential analysis system and method
US5243993A (en) 1991-06-28 1993-09-14 Life Fitness Apparatus and method for measuring heart rate
US5823957A (en) 1994-10-17 1998-10-20 Biofield Corp D.C. biopotential sensing electrode and electroconductive medium for use therein
US5778882A (en) * 1995-02-24 1998-07-14 Brigham And Women's Hospital Health monitoring system
SE9503019D0 (sv) 1995-09-01 1995-09-01 Siemens Elema Ab Förfarande och anordning för att korrigera för icke fysiologiska variationer i EKG-signaler
US5977974A (en) 1996-09-17 1999-11-02 Canon Kabushiki Kaisha Information processing apparatus and method
US6014582A (en) 1996-10-23 2000-01-11 He; Bin Method and apparatus of biosignal spatial analysis
FR2758221B1 (fr) 1997-01-07 1999-03-26 Ela Medical Sa Dispositif de filtrage de signaux d'activite cardiaque
US6549219B2 (en) 1999-04-09 2003-04-15 International Business Machines Corporation Pie menu graphical user interface
US6405081B1 (en) 1999-04-22 2002-06-11 Koninklijke Philips Electronics N.V. Damped biphasic energy delivery circuit for a defibrillator
US6709399B1 (en) 2000-10-20 2004-03-23 Cardiotran Lcc Method and system for the detection of heart disease
US20020156385A1 (en) 2001-04-24 2002-10-24 Genquan Feng Differentiation of CAD vs NCI with different patterns of empi indexes
US7120928B2 (en) * 2001-06-15 2006-10-10 Dinesh Sheth Secure selective sharing of account information on an internet information aggregation system
US7197357B2 (en) 2001-07-17 2007-03-27 Life Sync Corporation Wireless ECG system
EP1636757A2 (en) 2003-06-25 2006-03-22 Siemens Medical Solutions USA, Inc. Systems and methods for providing automated regional myocardial assessment for cardiac imaging
US7912528B2 (en) 2003-06-25 2011-03-22 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Systems and methods for automated diagnosis and decision support for heart related diseases and conditions
NL1024765C2 (nl) 2003-11-12 2005-05-17 Consult In Medicine B V Werkwijze en inrichting voor het vaststellen van de aanwezigheid van een ischemisch gebied in het hart van een mens of dier.
US20050228626A1 (en) * 2004-04-02 2005-10-13 Kim Simelius System and method for health analysis
US7896807B2 (en) 2004-10-29 2011-03-01 Worcester Polytechnic Institute Multi-channel electrophysiologic signal data acquisition system on an integrated circuit
US8033996B2 (en) * 2005-07-26 2011-10-11 Adidas Ag Computer interfaces including physiologically guided avatars
US7992102B1 (en) 2007-08-03 2011-08-02 Incandescent Inc. Graphical user interface with circumferentially displayed search results
US7912270B2 (en) * 2006-11-21 2011-03-22 General Electric Company Method and system for creating and using an impact atlas
US7894885B2 (en) 2007-05-02 2011-02-22 Biosense Webster, Inc. Coherent signal rejection in ECG
KR100876764B1 (ko) 2007-06-18 2009-01-07 한국정보통신대학교 산학협력단 심혈관계 질환 진단 시스템 및 그 진단 서비스 방법
TWI416399B (zh) 2007-12-28 2013-11-21 Htc Corp 手持式電子裝置及其操作方法
US7882001B2 (en) 2008-02-01 2011-02-01 Infinancials Sa Graphical system for determining the relative attractiveness of investments
CA2942993A1 (en) 2008-10-09 2010-04-15 The Regents Of The University Of California Methods, system and apparatus for the detection, diagnosis and treatment of biological rhythm disorders
CN102231963B (zh) 2008-12-03 2014-09-24 皇家飞利浦电子股份有限公司 重新参数化的牛眼图
US9775531B2 (en) 2010-06-09 2017-10-03 Techmedic Development International B.V. Sensor device, processing device, and measurement system for acquiring a biopotential
US8315812B2 (en) * 2010-08-12 2012-11-20 Heartflow, Inc. Method and system for patient-specific modeling of blood flow
JP5844093B2 (ja) 2010-09-15 2016-01-13 株式会社東芝 医用画像処理装置及び医用画像処理方法
US9035888B1 (en) 2010-10-15 2015-05-19 Cellco Partnership User input method for mobile station having a touchscreen display
WO2012106729A1 (en) 2011-02-04 2012-08-09 Phase Space Systems Corporation System and method for evaluating an electrophysiological signal
US9144382B2 (en) * 2011-04-07 2015-09-29 The Johns Hopkins University Non-invasive methods and systems for producing cardiac electrogram characteristic maps for use with catheter ablation of ventricular tachycardia
EP2734170A4 (en) 2011-07-20 2015-04-15 Respiratory Motion Inc IMPEDANCE MEASURING DEVICES AND METHODS FOR CARDIOVASCULAR CARE IN AN EMERGENCY
US8707211B2 (en) 2011-10-21 2014-04-22 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Radial graphical user interface
WO2013110342A1 (en) 2012-01-27 2013-08-01 Fundacion Azti/Azti Fundazioa System to detect the level of stress/discomfort of aquatic animals
KR101331498B1 (ko) 2012-02-07 2013-11-20 부가벤쳐스 아이디어 휠 논리구조를 갖는 데이터 객체 생성·제어장치 및 방법
US9251604B2 (en) 2012-07-20 2016-02-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method for generating tomography image
AU2013216657A1 (en) 2012-08-15 2014-03-06 Anita Jadeja An information system
US9408543B1 (en) 2012-08-17 2016-08-09 Analytics For Life Non-invasive method and system for characterizing cardiovascular systems for all-cause mortality and sudden cardiac death risk
US9968265B2 (en) 2012-08-17 2018-05-15 Analytics For Life Method and system for characterizing cardiovascular systems from single channel data
US9289150B1 (en) 2012-08-17 2016-03-22 Analytics For Life Non-invasive method and system for characterizing cardiovascular systems
USD754687S1 (en) 2012-11-30 2016-04-26 Axell Corporation Display screen with graphical user interface
US9737229B1 (en) 2013-06-04 2017-08-22 Analytics For Life Noninvasive electrocardiographic method for estimating mammalian cardiac chamber size and mechanical function
BR112016009829B1 (pt) * 2013-11-05 2022-02-22 Koninklijke Philips N.V. Sistema de imageamento diagnóstico ultrassônico que captura uma pluralidade de planos de vista padrão do coração e método para capturar uma pluralidade de planos de vista padrão do coração
US10039468B2 (en) 2013-11-12 2018-08-07 Analytics For Life Inc. Noninvasive electrocardiographic method for estimating mammalian cardiac chamber size and mechanical function
JP6253970B2 (ja) * 2013-12-20 2017-12-27 東芝メディカルシステムズ株式会社 画像処理装置、超音波診断装置及び画像処理プログラム
JP6183806B2 (ja) * 2013-12-20 2017-08-23 花王株式会社 使い捨ておむつ
USD766309S1 (en) 2013-12-31 2016-09-13 Beijing Qihoo Technology Co. Ltd Display screen with animated graphical user interface
US9597021B1 (en) 2014-01-14 2017-03-21 Analytics For Life Noninvasive method for estimating glucose, glycosylated hemoglobin and other blood constituents
US9949659B2 (en) 2014-03-27 2018-04-24 The General Hospital Corporation System and method for determining dynamic elecardiographic ischemic changes
US20170209059A1 (en) * 2014-04-23 2017-07-27 St. Jude Medical International Holding S.A.R.L. System and method for displaying cardiac mechanical activation patterns
EP3140757B1 (en) * 2014-05-05 2020-06-24 Siemens Healthcare GmbH Method and system for non-invasive functional assessment of coronary artery stenosis using flow computations in models based on diseased patients and hypothetical normal anatomical models
US20150331995A1 (en) * 2014-05-14 2015-11-19 Tiecheng Zhao Evolving contextual clinical data engine for medical data processing
US9754082B2 (en) 2014-05-30 2017-09-05 Heartflow, Inc. Systems and methods for reporting blood flow characteristics
JP6382050B2 (ja) 2014-09-29 2018-08-29 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像診断装置、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
US9949643B2 (en) 2014-10-18 2018-04-24 International Business Machines Corporation Automatic visualization of regional functional parameters of left ventricle from cardiac imaging
US9043894B1 (en) 2014-11-06 2015-05-26 Palantir Technologies Inc. Malicious software detection in a computing system
JP6734028B2 (ja) * 2014-11-14 2020-08-05 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像診断装置、画像処理装置及び画像生成方法
WO2016092420A1 (en) * 2014-12-08 2016-06-16 Koninklijke Philips N.V. Devices, systems, and methods for vessel assessment and intervention recommendation
KR101690654B1 (ko) 2015-01-29 2016-12-28 삼성전자주식회사 의료 영상 장치 및 의료 영상을 처리하는 방법
WO2016207862A1 (en) 2015-06-25 2016-12-29 Timothy Burton Methods and systems using mathematical analysis and machine learning to diagnose disease
CN113693607A (zh) 2015-08-26 2021-11-26 生命解析公司 用于宽带相位梯度信号采集的方法和装置
US10631933B2 (en) * 2016-08-31 2020-04-28 Covidien Lp Pathway planning for use with a navigation planning and procedure system
CA3037823C (en) * 2016-09-21 2023-03-14 Analytics For Life Inc. Method and system for visualization of heart tissue at risk
USD843382S1 (en) 2016-09-21 2019-03-19 Analytics For Life Display with graphical user interface
USD847857S1 (en) 2016-10-31 2019-05-07 Agile Transformation, Inc. Display screen or portion thereof with icon
USD822705S1 (en) 2017-04-20 2018-07-10 Palantir Technologies, Inc. Display screen or portion thereof with graphical user interface
USD844013S1 (en) 2017-05-24 2019-03-26 Koninklijke Philips N.V. Display screen with animated graphical user interface
USD857046S1 (en) 2018-05-30 2019-08-20 Mindtronic Ai Co., Ltd. Vehicle display screen or portion thereof with an animated graphical user interface

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010061335A1 (en) * 2008-11-28 2010-06-03 Koninklijke Philips Electronics N.V. Processing myocardial perfusion data

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ZSOLT KOSZEGI,ET AL: "Holistic polar map for integrated evalution of cardiac imaging results", 《COMPUTERIZED MEDICAL IMAGING AND GRAPHICS》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110706770A (zh) * 2019-09-30 2020-01-17 上海杏脉信息科技有限公司 心脏数据处理设备及处理方法、计算机可读存储介质
CN110706770B (zh) * 2019-09-30 2020-08-04 上海杏脉信息科技有限公司 心脏数据处理设备及处理方法、计算机可读存储介质
CN113139959A (zh) * 2021-05-17 2021-07-20 北京安德医智科技有限公司 获得心肌桥图像的方法及装置、电子设备和存储介质
CN113139959B (zh) * 2021-05-17 2021-10-01 北京安德医智科技有限公司 获得心肌桥图像的方法及装置、电子设备和存储介质
TWI790179B (zh) * 2022-07-27 2023-01-11 台灣整合心臟醫學協會 心導管影像辨識及評估方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP2023113812A (ja) 2023-08-16
CN118000760A (zh) 2024-05-10
CA3184536A1 (en) 2018-03-29
EP3516562A1 (en) 2019-07-31
EP3516562A4 (en) 2019-12-11
JP7297267B2 (ja) 2023-06-26
US20190254531A1 (en) 2019-08-22
JP6864298B2 (ja) 2021-04-28
US20240122484A1 (en) 2024-04-18
JP2021102079A (ja) 2021-07-15
US11826126B2 (en) 2023-11-28
US20210022616A1 (en) 2021-01-28
CA3037823A1 (en) 2018-03-29
WO2018055559A1 (en) 2018-03-29
US10292596B2 (en) 2019-05-21
US10806349B2 (en) 2020-10-20
CN109964256B (zh) 2024-03-01
US20180078146A1 (en) 2018-03-22
JP2019532706A (ja) 2019-11-14
CA3037823C (en) 2023-03-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109964256A (zh) 用于可视化有风险的心脏组织的方法和系统
JP6918794B2 (ja) 解剖モデリングシステム及びその作動方法
US11957470B2 (en) Method and system for evaluation of functional cardiac electrophysiology
CN105051784B (zh) 对模拟准确度和性能的图像质量评估
CN105228518B (zh) 用于诊断冠状微脉管疾病的系统和方法
CN104736046B (zh) 用于数字评估脉管系统的系统和方法
WO2019236317A1 (en) System and method for lung-volume-gated x-ray imaging
CN109688908B (zh) 用于确定血流储备分数的装置和方法
WO2021112867A1 (en) System and method for determining radiation parameters
JP3712349B2 (ja) 生存心筋診断装置およびその作動方法
Zhu et al. Artificial intelligence-based echocardiographic left atrial volume measurement with pulmonary vein comparison
JP6128383B2 (ja) 3次元画像解析表示制御装置および方法並びにプログラム
US20050222509A1 (en) Electrophysiology system and method
US20240032847A1 (en) Cardiac diagnostic method, non-transitory computer-readable medium and system
Sato et al. Computer-aided diagnosis workstation for chest diagnosis based on multihelical CT images

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant