CN111067494B - 基于血流储备分数和血流阻力模型的微循环阻力快速计算方法 - Google Patents

基于血流储备分数和血流阻力模型的微循环阻力快速计算方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种结合血流储备分数(FFR)和血流阻力模型的快速计算冠状动脉微循环阻力的方法，包括：基于冠状动脉CT造影图像计算感兴趣血管段血流阻力模型参数；将冠状动脉微循环阻力模拟为纯阻力单元并串联于计算得到的血流阻力模型之后，构成集总参数模型；以FFR测量的近端压力为已知条件并预设冠状动脉微循环阻力数值，求解方程得到远端压力值；对比仿真的远端压力值与FFR测量的远端压力值，迭代的调整冠状动脉微循环阻力数值，直至计算与仿真的差值小于预设阈值；提取调整后的模型微循环阻力数值作为冠状动脉微循环阻力计算值；以侵入式FFR测量结果为已知条件，基于血流阻力模型，快速仿真获得与FFR测量结果相匹配的血流量及微循环阻力。本发明结合血流阻力模型，在避免了同步测量血流量的同时，提高了准确性；同时相较于其他迭代求解方法，本发明使用血流阻力模型将迭代求解流体控制方程简化为求解一元二次方程，速度得到巨大提升。

Description

基于血流储备分数和血流阻力模型的微循环阻力快速计算 方法
技术领域
本发明涉及微循环计算领域，尤其涉及应用在结合血流储备分数(FractionalFlow Reserve, FFR)和血流阻力模型计算微循环阻力的方法。
背景技术
本发明是基于本人公开号为CN107411767A，名为“一种基于冠状动脉CT血管造影评估狭窄病灶血流阻力的非侵入式方法”的专利发明的发明。
冠状动脉微循环阻力(microcirculatory resistance,MR)是反映冠状动脉微循环功能的有效指标，其定义为冠脉远端动脉压力(Pd)除以最大充血状态下的冠脉血流量(Qmax)。现有技术主要分为侵入式和非侵入式两种：
第一类方法通过集成了压力传感器和血流量传感器的导丝置入冠状动脉远端，在药物诱导最大充血状态的条件下同时测量压力和血流量，进而计算MR。依据采用的血流量传感器的不同，又可分为热稀释法和超声多普勒测速法(Williams,R.P.,et al.(2018)."Doppler Versus Thermodilution-Derived Coronary Microvascular Resistance toPredict Coronary Microvascular Dysfunction in Patients With Acute MyocardialInfarction or Stable Angina Pectoris."Am J Cardiol 121(1):1-8.)。
第二类方法主要通过序列造影图像估算Qmax，基于血流动力学模型仿真计算最大充血状态下远、近端压力差(ΔP)，基于测量的静息态冠脉入口压力和深度学习模型估算最大充血状态下冠脉入口压力(Pa)(“快速计算微循环阻力的方法与系统”，中国201711258493.9[P]) 或直接测量最大充血状态下Pa(“基于造影图像和流体力学模型的微循环阻力指数计算方法”，中国201810413391.8[P])。
上述技术尽管从不同角度、不同计算方法中给出了确定MR的方法，但其都至少具有以下这个技术缺陷，即无法精确的测量(或计算)最大充血状态下的Qmax：第一类方法由于测量原理以及导管置入对血流量的影响等原因，而造成无法精确测量Qmax；第二类方法采用估算Qmax的方式，精度难以保证。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种结合FFR和血流阻力模型的快速计算微循环阻力的方法。该方法将侵入式FFR测量远、近端压力值作为已知条件，基于血流阻力模型快速求解冠状动脉微循环阻力(MR)。所采取的技术方案如下：
1.基于冠状动脉CT血管造影图像计算感兴趣血管段血流阻力模型参数；
2.将MR模拟为纯阻力单元并串联于计算得到的血流阻力(压降-血流曲线)模型之后，构成集总参数模型；
3.以FFR测量的近端压力为已知条件并预设MR数值，求解方程得到远端压力值；对比仿真的远端压力值与FFR测量的远端压力值，迭代的调整预设MR数值，直至计算与仿真的差值小于预设阈值；
4.提取调整后的MR数值作为MR计算值；
附图说明
图1.基于血流储备分数和血流阻力模型的微循环阻力快速计算方法的整体流程图。
图2.集总参数模型。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
基于血流储备分数和血流阻力模型的微循环阻力快速计算方法的整体流程图如图1所示。以下将结合图1对具体实施方式进行详细说明。
1.基于冠状动脉CT血管造影图像计算感兴趣血管段血流阻力模型参数f和s，其方法采用本人公开号为CN107411767A，名为“一种基于冠状动脉CT血管造影评估狭窄病灶血流阻力的非侵入式方法”的专利发明，具体步骤如下：
a.基于冠状动脉CT血管造影图像进行冠状动脉三维重建，截取与FFR测量结果对应的感兴趣血管及其分支，提取出对应冠状动脉三维模型；
b.构建对应不同总血流量条件下的7组边界条件：(i)初始设置出口分支血管的总血流阻力为240(mmHg s/cm3)，并按照血流阻力与血管半径三次方成反比的规律，将总血流阻力分配于各分支出口；(ii)依次将出口分支血管的总血流阻力减小为初始值的87.5％,75.0％,62.5％,50.0％,37.5％和25.0％，重复上述过程，得到一系列的边界条件；
c.对步骤(a)获取的冠状动脉3D模型，施加由步骤b 获取的7组边界条件，求解流体控制方程计算各边界条件下对应的稳态血流分布情况；
d.从7次仿真结果中提取出压降-血流曲线，对其按如下公式进行非线性回归分析，求取参数f和s：
Figure GDA0003543605640000021
其中
Figure GDA0003543605640000022
为压降，
Figure GDA0003543605640000023
为血流量，f和s为血流阻力模型参数；
2.将微循环阻力模拟为纯阻力单元并串联到上述血流阻力模型后端，构成由两个阻力单元组成的集总参数模型；
3.迭代的调整预设MR数值：
a.入口端施加压力边界条件，压力值为FFR测量的近端压力值Pa；
b.初始设置微循环阻力数值Rm为20-100(mmHg s/cm3)；
c.通过求解如下一元二次方程：
Figure GDA0003543605640000024
得到血流量
Figure GDA0003543605640000025
d.基于血流量
Figure GDA0003543605640000026
计算Pd'：
Figure GDA0003543605640000027
e.将计算结果与FFR测量的远端压力Pd对比，当|Pd'-Pd|小于预设阈值时，结束计算；否则，调整微循环阻力数值Rm，重复上述c 、d 、e 过程；
4.此时冠状动脉微循环阻力可表示为Rm的数值。
本发明的有益效果在于：
以侵入式FFR测量结果为已知条件，基于血流阻力模型，快速仿真获得与FFR测量结果相匹配的血流量及微循环阻力。本发明结合血流阻力模型，在避免了同步测量血流量的同时，提高了准确性；同时相较于其他迭代求解方法，本发明使用血流阻力模型将迭代求解流体控制方程简化为求解一元二次方程，速度得到巨大提升。

Claims (1)

1.基于血流储备分数和血流阻力模型的微循环阻力快速计算方法，包括如下步骤：
(1)基于冠状动脉CT血管造影图像计算感兴趣血管段血流阻力模型参数f和s，具体步骤如下：
a.基于冠状动脉CT血管造影图像进行冠状动脉三维重建，截取与FFR测量结果对应的感兴趣血管及其分支，提取出对应冠状动脉三维模型；
b.构建对应不同总血流量条件下的7组边界条件：(i)初始设置出口分支血管的总血流阻力为240(mmHg s/cm3)，并按照血流阻力与血管半径三次方成反比的规律，将总血流阻力分配于各分支出口；(ii)依次将出口分支血管的总血流阻力减小为初始值的87.5％,75.0％,62.5％,50.0％,37.5％和25.0％，重复上述过程，得到一系列的边界条件；
c.对步骤(a)获取的冠状动脉3D模型，施加由步骤b 获取的7组边界条件，求解流体控制方程计算各边界条件下对应的稳态血流分布情况；
d.从7次仿真结果中提取出压降-血流曲线，对其按如下公式进行非线性回归分析，求取参数f和s：
Figure FDA0003543605630000011
其中
Figure FDA0003543605630000012
为压降，
Figure FDA0003543605630000013
为血流量，f和s为血流阻力模型参数；
(2)将微循环阻力模拟为纯阻力单元并串联到上述血流阻力模型后端，构成由两个阻力单元组成的集总参数模型；
(3)迭代的调整预设MR数值：
a.入口端施加压力边界条件，压力值为FFR测量的近端压力值Pa；
b.初始设置微循环阻力数值Rm为20-100(mmHg s/cm3)；
c.通过求解如下一元二次方程：
Figure FDA0003543605630000014
得到血流量
Figure FDA0003543605630000015
d.基于血流量
Figure FDA0003543605630000016
计算Pd'：
Figure FDA0003543605630000017
e.将计算结果与FFR测量的远端压力Pd对比，当|Pd'-Pd|小于预设阈值时，结束计算；否则，调整微循环阻力数值Rm，重复上述c 、d 、e 过程；
(4)此时冠状动脉微循环阻力可表示为Rm的数值。
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