CN111227822B - 基于心肌血流量和ct图像的冠状动脉血流储备分数计算方法 - Google Patents

基于心肌血流量和ct图像的冠状动脉血流储备分数计算方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于心肌血流量和CT图像的冠状动脉血流储备分数计算方法，包括通过提取心肌图像，确定心肌体积；定位冠状动脉口，对冠状动脉精确分割；通过对冠状动脉体数据的边缘检测，生成计算所需要的网格模型；通过无创测量确定静息态心肌血流量和CFR；计算最大充血态下的冠脉入口处的总流量；确定冠脉树中不同血管里面最大充血态的流量，进而确定最大充血态的流速V1；以V1作为冠脉入口流速，并计算冠脉入口到冠脉狭窄远端的压力降ΔP，狭窄远端冠状动脉内平均压Pd=Pa‑ΔP，计算血流储备分数。本发明基于心脏CT图像，能快速准确的全自动得到FFR。

Description

基于心肌血流量和CT图像的冠状动脉血流储备分数计算方法
技术领域
本发明涉及冠状动脉影像学评价领域，具体地涉及一种基于心肌血流量和CT图像的冠状动脉血流储备分数计算方法。
背景技术
冠状动脉造影及血管内超声均被认为是诊断冠心病的“金标准”，但它们只能对病变狭窄程度进行影像学评价，而狭窄到底对远端血流产生了多大影响却不得而知；血流储备分数(FFR)现已经成为冠脉狭窄功能性评价的公认指标，其最重要的功能是对一个未知影响的冠脉狭窄的功能后果进行准确评价。
血流储备分数(FFR)是指在冠状动脉存在狭窄病变的情况下，目标测量血管所供心肌区域能获得的最大血流量与同一区域理论上正常情况下所能获得的最大血流量之比。FFR主要通过计算冠状动脉狭窄远端压力与主动脉根部压力之比来获得。狭窄远端压力可以通过压力导丝在最大灌注血流(通过冠脉内或静脉内注射罂粟碱或腺苷或ATP时测得)。可以简化为心肌最大充血状态下的狭窄远端冠状动脉内平均压(Pd)与冠状动脉口部主动脉平均压(Pa)的比值，即FFR＝Pd/Pa。
冠脉CTA能准确评估冠脉狭窄程度，且能辨别管壁斑块性质，是一种无创、操作简单的诊断冠状动脉病变检查方法，可作为筛查高危人群的首选方法。因此，如果对于冠心病患者的血管进行干预，前期应该对患者冠脉进行CTA的评价。
通过冠脉CTA计算无创获得的FFR(CTFFR)无需额外影像检查或药物，能从根本上避免不必要的冠脉血管造影与血运重建治疗。DeFacto试验结果也清楚地表明，在冠状动脉CT中，CTFFR结果的分析提供了那些真正限制血流及增加病人危险性的病变的生理信息。CTFFR结合了冠脉CTA和FFR的优势，可以从结构和功能两方面来评估冠状动脉狭窄，成为一种提供冠脉病变解剖学和功能学信息的崭新无创性检测体系。但是因为CTA无法测量充血态下冠脉流速，只能靠数值方法预测，这极大的限制了CTFFR的临床应用。
发明内容
为了解决上述的技术问题，本发明目的是：提供一种基于心肌血流量和CT图像的冠状动脉血流储备分数计算方法，通过无创测量确定静息态心肌血流量和冠状动脉血流储备(CFR)，进而确定冠脉树中不同血管里面最大充血态的流量，进而确定最大充血态的流速V1，能快速、准确、全自动得到血流储备分数FFR。
本发明的技术方案是：
一种基于心肌血流量和CT图像的冠状动脉血流储备分数计算方法，包括以下步骤：
S01：对心脏CT图像进行分割，通过形态学操作得到心脏图像，对该心脏图像进行直方图分析得到心室心房图像，通过心脏图像与心室心房图像做差得到心肌图像，确定心肌体积；
S02：对主动脉图像进行处理得到全主动脉互补图像，进行区域生长，得到含有冠状动脉口的主动脉图像，根据含有冠状动脉口的主动脉图像与全主动脉互补图像，得到含有冠状动脉口的图像，确定冠状动脉口；
S03：在心肌图像上以冠状动脉口为种子点，通过区域生长提取冠状动脉，计算冠状动脉的平均灰度和平均方差，根据冠脉灰度分布，沿着冠状动脉方向提取冠脉树；
S04：将冠状动脉图像进行二值化，绘制等值面图像，得到冠状动脉三维网格图像；
S05：计算得到最大充血态下的冠脉入口处的总流量Qtotal＝心肌体积×心肌血流量×CFR，CFR为冠状动脉血流储备；
S06：计算充血态下的血流速度V1；
S07：将V1作为冠脉狭窄血管的入口流速，计算冠脉入口到冠脉狭窄远端的压力降ΔP，狭窄远端冠状动脉内平均压Pd＝Pa-ΔP，其中，Pa是主动脉平均压，得到血流储备分数FFR＝Pd/Pa。
优选的技术方案中，所述步骤S02中得到含有冠状动脉口的图像后，对含有冠状动脉口的图像进行连通域分析，用不同的灰度标签标识各个连通域，确定冠状动脉口。
优选的技术方案中，所述步骤S02中，在心脏图像上，利用主动脉截面成圆形的特征，提取升主动脉及中心线，得到主动脉图像。
优选的技术方案中，所述步骤S04中冠状动脉图像二值化，包括：
遍历冠状动脉图像V1中的体素，如果体素像素等于0，则该像素值不变；如果不等于0，则将像素值设为1，得到一个新的数据V2。
优选的技术方案中，所述步骤S05中通过心脏超声(MCE)或者单光子发射计算机断层成像术(SPECT)或者正电子发射断层成像术(PET)或者心脏核磁(MRI)或者CT灌流，确定静息态心肌血流量和冠状动脉血流储备(CFR)
优选的技术方案中，所述步骤S06包括：
S61：基于流量体积标度律和心脏CT三维重建的心表冠状动脉树，确定树内任意一根血管内的血流量Q＝Qtotal×(V/Vtotal)3/4，其中，Vtotal是心脏CT三维重建的所有心表冠状动脉的血体之和，V是心表冠状动脉树内任意一根血管及其下游血管中的血体之和；
S62：基于流量体积标度律和心脏CT三维重建的心表冠状动脉树，确定树内任意一根血管内的血流速度V1＝Q/D，其中，D是该血管的平均直径。
优选的技术方案中，所述步骤S07具体包括：
对血管三维网格进行求解，用数值法求解连续性和Navier-Stokes方程：
Figure BDA0001882804540000031
Figure BDA0001882804540000032
其中，
Figure BDA0001882804540000033
P，ρ，μ分别为流速、压力、血流密度、血流粘性；
入口边界条件为：最大充血态下的冠脉狭窄血管的入口流速V1；
通过三维计算流体力学计算每个冠脉狭窄的压力降ΔP1、ΔP2、ΔP3…，冠脉入口到冠脉狭窄远端的压力降ΔP＝∑ΔPi(i＝1,2,3…)，狭窄远端冠状动脉内平均压Pd＝Pa-ΔP，其中，Pa是主动脉平均。
优选的技术方案中，所述步骤S07包括：
基于CT重构的几何结构，将有狭窄的血管拉直，构建二维轴对称模型，划分二维网格，用数值法求解连续性和Navier-Stokes方程：
Figure BDA0001882804540000034
Figure BDA0001882804540000041
Figure BDA0001882804540000042
其中，ρ表示血液的密度，uz、ur分别表示z向、r方向的流速，μ表示血液的动力粘度，p表示血液的压强；
入口边界条件为：最大充血态下的冠脉狭窄血管的入口流速V1
通过二维计算流体力学计算每个冠脉狭窄的压力降ΔP1、ΔP2、ΔP3…，冠脉入口到冠脉狭窄远端的压力降ΔP＝∑ΔPi(i＝1,2,3…)，狭窄远端冠状动脉内平均压Pd＝Pa-ΔP，其中，Pa是主动脉平均压。
优选的技术方案中，所述步骤S07还包括，针对血管不同类型的弯曲，用三维模型计算从入口到出口的压力差，对照二维轴对称模型计算，建立用于存储各种类型的弯曲对二维轴对称结果的修正系数的数据库；
得到压力后对照数据库中的修正系数，得到修正后的从入口到出口的压力差，然后计算FFR。
与现有技术相比，本发明的优点是：
本发明通过心肌血流量和心脏CT图像，能快速、准确、全自动得到血流储备分数FFR，极大地提高现有CTFFR(或者FFRCT)的精度。通过无创测量，操作简便，大大降低手术难度和风险，可在临床上大规模推广应用。
附图说明
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：
图1为本发明的方法流程图；
图2为心脏CT图像的心肌分割结果；
图3为带有冠脉入口的主动脉分割结果；
图4为冠脉入口分割结果；
图5为冠状动脉分割结果；
图6为冠状动脉分割结果的网格模型；
图7为心脏及冠状动脉血流示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
给定心脏CT图像，根据逆向方法，提取心脏，以非目标区域的降主动脉、脊椎、肋骨为对象进行处理，通过逐步的去除胸腔壁、肺部、椎骨和降主动脉等非心脏组织来提取得到心脏图像。在得到的心脏图像上，通过利用主动脉截面成圆形的特征，提取升主动脉及中心线，得到主动脉图像。
如图1所示，本发明的基于心肌血流量和CT图像的冠状动脉血流储备分数(FFR)计算方法包括提取心肌图像、提取冠状动脉口、提取冠状动脉、生成冠状动脉网格模型、确定静息态心肌血流量和冠状动脉血流储备(CFR)、计算最大充血态下的冠脉入口处的总流量、计算充血态下的血流速度V1、确定冠状动脉FFR。具体包括以下步骤：
1：提取心肌图像：
对心脏CT图像进行分割，通过形态学操作得到心脏图像，对该心脏图像进行直方图分析得到心室心房图像，通过心脏图像与心室心房图像做差得到心肌图像，如图2所示。
2：提取冠状动脉口：
对主动脉图像的二值化图像进行形态学膨胀，得到全主动脉的二值图像，并通过像素取反得到全主动脉互补图像。
根据主动脉中心线上点的平均灰度进行区域生长，得到含有冠状动脉口的主动脉图像，如图3所示。
用含有冠状动脉口的主动脉图像与全主动脉互补图像做图像乘法，得到含有冠状动脉口的图像，对含有冠状动脉口的图像进行连通域分析，用不同的灰度标签标识各个连通域，确定冠状动脉口，如图4所示。
3：提取冠状动脉：
在心肌图像上，以冠状动脉口为种子点，通过区域生长提取冠状动脉，计算冠状动脉的平均灰度和平均方差，根据冠脉灰度分布，沿着冠状动脉方向提取冠脉树，如图5所示。
4：生成冠状动脉网格模型：
通过步骤三，得到冠状动脉图像数据V1，该数据中的体素在空间上构成一个立方体，属于冠状动脉部分的体素像素值不为0(像素值大约在-3000到3000之间)，其余体素像素值都为0。
本步骤需要把数据变成空间三维网格数据V3，以便于步骤五中的FFR计算。
(1)冠状动脉数据二值化
遍历冠状动脉图像数据V1中体素，做简单的像素值判断，如果像素A1等于0，则该像素值不变；如果A1不等于0，则将A1的像素值设为1。
最终会得到一个新的图像数据V2，该图像中，属于冠状动脉部分的体素像素值为1，其余部分为0。
(2)等值面生成
体素被定义为一个极小的六面体，相邻上下层之间的四个像素组成的立方体上的八个顶点。而等值面就是在空间中所以具有某个相同属性值的点的集合。它可以表示成：
{(x,y,z)│f(x,y,z)＝c}，c是常数
本方法中的c是在三维重构过程中给定的像素值1。
提取等值面的流程如下：
(1)将原始数据经过预处理之后，读入特定的数组中；
(2)从网格数据体中提取一个单元体成为当前单元体，同时获取该单元体的所有信息；
(3)将当前单元体8个顶点的函数值与给定等值面值C进行比较，得到该单元体的状态表；
(4)根据当前单元体的状态表索引，找出与等值面相交的单元体棱边，并采用线性插值的方法计算出各个交点的位置坐标；
(5)利用中心差分法求出当前单元体8个顶点的法向量，再采用线性插值的方法得到三角面片各个顶点的法向；
(6)根据各个三角面片顶点的坐标和顶点法向量进行等值面图象的绘制。
最终得到冠状动脉的三维网格图像数据V3，如图6所示。
5：计算充血态下的血流速度V1：
通过心脏超声(MCE)或者单光子发射计算机断层成像术(SPECT)或者正电子发射断层成像术(PET)或者心脏核磁(MRI)或者CT灌流等无创测量，来确定静息态心肌血流量和冠状动脉血流储备(CFR)；通过心肌体积、心肌血流量、CFR，计算最大充血态下的冠脉入口处(包括左冠脉树和右冠脉树之和)的总流量Qtotal＝心肌体积×心肌血流量×CFR；
基于流量体积标度律和心脏CT三维重建的心表冠状动脉树，确定树内任何一根血管内的血流量Q：Q＝Qtotal×(V/Vtotal)3/4，其中，Vtotal是心脏CT三维重建的所有心表冠状动脉(包括左冠脉树和右冠脉树之和)的血体之和、V是心表冠状动脉树内任何一根血管及其下游血管中的血体之和，如图7所示；基于流量体积标度律和心脏CT三维重建的心表冠状动脉树，确定树内任何一根血管内的血流速度V1：V1＝Q/D，其中，D是该血管的平均直径(该血管的血体除以该血管的长度)。
6：冠状动脉FFR计算：
以V1作为冠脉狭窄血管的入口流速，用计算流体力学(CFD)方法计算每个冠脉狭窄的压力降ΔP1、ΔP2、ΔP3等，冠脉入口到冠脉狭窄远端的压力降ΔP＝∑ΔPi(i＝1,2,3…)，狭窄远端冠状动脉内平均压Pd＝Pa-ΔP，其中，Pa是主动脉平均压，最后通过公式FFR＝Pd/Pa计算血流储备分数。
针对三维模型处理步骤包括：
基于CT重构的几何结构，划分三维网格，用数值法(如：有限差分、有限元、有限体积法等)求解连续性和Navier-Stokes方程：
Figure BDA0001882804540000071
Figure BDA0001882804540000072
其中，
Figure BDA0001882804540000073
P，ρ，μ分别为流速、压力、血流密度、血流粘性。
入口边界条件为：最大充血态下的冠脉狭窄血管的入口流速V1；
基于公式[A1]和[A2]，执行三维CFD计算每个冠脉狭窄的压力降ΔP1、ΔP2、ΔP3等，冠脉入口到冠脉狭窄远端的压力降ΔP＝∑ΔPi(i＝1,2,3…)，狭窄远端冠状动脉内平均压Pd＝Pa-ΔP，其中，Pa是主动脉平均压。
针对二维模型模型，包括以下步骤：
基于CT重构的几何结构，把有狭窄的血管拉直(二维轴对称模型)，划分二维网格，用数值法(如：有限差分、有限元、有限体积法等)求解连续性和Navier-Stokes方程：
Figure BDA0001882804540000081
Figure BDA0001882804540000082
Figure BDA0001882804540000083
其中，ρ表示血液的密度，uz、ur分别表示z向、r方向的流速，μ表示血液的动力粘度，p表示血液的压强。
入口边界条件为：最大充血态下的冠脉狭窄血管的入口流速V1
基于公式[A3]-[A5]，执行二维CFD计算每个冠脉狭窄的压力降ΔP1、ΔP2、ΔP3等，冠脉入口到冠脉狭窄远端的压力降ΔP＝∑ΔPi(i＝1,2,3…)，狭窄远端冠状动脉内平均压Pd＝Pa-ΔP，其中，Pa是主动脉平均压。
针对血管不同类型的弯曲，用三维模型计算从入口到出口的压力差，对照二维轴对称模型计算，建立用于存储各种类型的弯曲对二维轴对称结果的修正系数的数据库；算出压力后对照数据库中的修正系数，得到修正后的从入口到出口的压力差，最后通过公式计算FFR。
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (7)

1.一种基于心肌血流量和CT图像的冠状动脉血流储备分数计算方法的计算机装置，其特征在于，包括执行以下步骤：
S01：对心脏CT图像进行分割，通过形态学操作得到心脏图像，对该心脏图像进行直方图分析得到心室心房图像，通过心脏图像与心室心房图像做差得到心肌图像，确定心肌体积；
S02：对主动脉图像进行处理得到全主动脉互补图像，进行区域生长，得到含有冠状动脉口的主动脉图像，根据含有冠状动脉口的主动脉图像与全主动脉互补图像，得到含有冠状动脉口的图像，确定冠状动脉口；
S03：在心肌图像上以冠状动脉口为种子点，通过区域生长提取冠状动脉，计算冠状动脉的平均灰度和平均方差，根据冠脉灰度分布，沿着冠状动脉方向提取冠脉树；
S04：将冠状动脉图像进行二值化，绘制等值面图像，得到冠状动脉三维网格图像；
S05：计算得到最大充血态下的冠脉入口处的总流量Qtotal＝心肌体积×心肌血流量×CFR，CFR为冠状动脉血流储备；
S06：计算充血态下的血流速度V1；
所述步骤S06包括：
S61：基于流量体积标度律和心脏CT三维重建的心表冠状动脉树，确定树内任意一根血管内的血流量Q＝Qtotal×(V/Vtotal)3/4，其中，Vtotal是心脏CT三维重建的所有心表冠状动脉的血体之和，V是心表冠状动脉树内任意一根血管及其下游血管中的血体之和；
S62：基于流量体积标度律和心脏CT三维重建的心表冠状动脉树，确定树内任意一根血管内的血流速度V1＝Q/D，其中，D是该血管的平均直径；
S07：将V1作为冠脉狭窄血管的入口流速，计算冠脉入口到冠脉狭窄远端的压力降ΔP，狭窄远端冠状动脉内平均压Pd＝Pa-ΔP，其中，Pa是主动脉平均压，得到血流储备分数FFR＝Pd/Pa；
所述步骤S07具体包括：
对血管三维网格进行求解，用数值法求解连续性和Navier-Stokes方程：
Figure FDA0003366508700000011
Figure FDA0003366508700000021
其中，
Figure FDA0003366508700000022
P，ρ，μ分别为流速、压力、血流密度、血流粘性；
入口边界条件为：最大充血态下的冠脉狭窄血管的入口流速V1；
通过三维计算流体力学计算每个冠脉狭窄的压力降ΔP1、ΔP2、ΔP3…，冠脉入口到冠脉狭窄远端的压力降ΔP＝∑ΔPi(i＝1,2,3…)，狭窄远端冠状动脉内平均压Pd＝Pa-ΔP，其中，Pa是主动脉平均。
2.根据权利要求1所述的基于心肌血流量和CT图像的冠状动脉血流储备分数计算方法的计算机装置，其特征在于，所述步骤S02中得到含有冠状动脉口的图像后，对含有冠状动脉口的图像进行连通域分析，用不同的灰度标签标识各个连通域，确定冠状动脉口。
3.根据权利要求1所述的基于心肌血流量和CT图像的冠状动脉血流储备分数计算方法的计算机装置，其特征在于，所述步骤S02中，在心脏图像上，利用主动脉截面成圆形的特征，提取升主动脉及中心线，得到主动脉图像。
4.根据权利要求1所述的基于心肌血流量和CT图像的冠状动脉血流储备分数计算方法的计算机装置，其特征在于，所述步骤S04中冠状动脉图像二值化，包括：
遍历冠状动脉图像V1中的体素，如果体素像素等于0，则该像素值不变；如果不等于0，则将像素值设为1，得到一个新的数据V2。
5.根据权利要求1所述的基于心肌血流量和CT图像的冠状动脉血流储备分数计算方法的计算机装置，其特征在于，所述步骤S05中通过心脏超声(MCE)或者单光子发射计算机断层成像术(SPECT)或者正电子发射断层成像术(PET)或者心脏核磁(MRI)或者CT灌流，确定静息态心肌血流量和冠状动脉血流储备(CFR)。
6.根据权利要求1所述的基于心肌血流量和CT图像的冠状动脉血流储备分数计算方法的计算机装置，其特征在于，所述步骤S07包括：
基于CT重构的几何结构，将有狭窄的血管拉直，构建二维轴对称模型，划分二维网格，用数值法求解连续性和Navier-Stokes方程：
Figure FDA0003366508700000031
Figure FDA0003366508700000032
Figure FDA0003366508700000033
其中，ρ表示血液的密度，uz、ur分别表示z向、r方向的流速，μ表示血液的动力粘度，p表示血液的压强；
入口边界条件为：最大充血态下的冠脉狭窄血管的入口流速V1
通过二维计算流体力学计算每个冠脉狭窄的压力降ΔP1、ΔP2、ΔP3…，冠脉入口到冠脉狭窄远端的压力降ΔP＝∑ΔPi(i＝1,2,3…)，狭窄远端冠状动脉内平均压Pd＝Pa-ΔP，其中，Pa是主动脉平均压。
7.根据权利要求6所述的基于心肌血流量和CT图像的冠状动脉血流储备分数计算方法的计算机装置，其特征在于，所述步骤S07还包括，针对血管不同类型的弯曲，用三维模型计算从入口到出口的压力差，对照二维轴对称模型计算，建立用于存储各种类型的弯曲对二维轴对称结果的修正系数的数据库；
得到压力后对照数据库中的修正系数，得到修正后的从入口到出口的压力差，然后计算FFR。
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Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109805949B (zh) * 2019-03-19 2020-05-22 苏州润迈德医疗科技有限公司 基于压力传感器和造影图像计算血流储备分数的方法
US11308621B2 (en) * 2019-04-15 2022-04-19 Pulse Medical Imaging Technology (Shanghai) Co. Ltd. Method and apparatus for acquiring blood flow volume and blood flow velocity of coronary artery
CN111754522B (zh) * 2020-06-19 2021-08-03 上海杏脉信息科技有限公司 冠状动脉血流动力学数据的获取方法及装置
CN111815585B (zh) * 2020-06-29 2022-08-05 苏州润迈德医疗科技有限公司 基于ct序列图像获取冠脉树和冠脉入口点的方法和系统
CN111815589B (zh) * 2020-06-29 2022-08-05 苏州润迈德医疗科技有限公司 基于ct序列图像获取无干扰冠脉树图像的方法和系统
CN111815586B (zh) * 2020-06-29 2022-08-05 苏州润迈德医疗科技有限公司 基于ct图像获取左心房、左心室的连通域的方法和系统
CN111652881A (zh) * 2020-07-01 2020-09-11 杭州脉流科技有限公司 基于深度学习的冠脉重构和血流储备分数计算方法、装置、设备以及可读存储介质
CN112704505B (zh) * 2020-11-20 2022-05-24 杭州阿特瑞科技有限公司 一种利用cta和dsa测量冠状动脉血流储备分数的方法
CN112535466A (zh) * 2020-12-16 2021-03-23 成都全景恒升科技有限公司 一种基于血管影像的血流储备分数计算方法
CN112837306B (zh) * 2021-02-20 2022-11-22 薛竟宜 基于深度学习和中智理论的冠状动脉病变功能学定量方法
KR102460948B1 (ko) * 2021-03-19 2022-10-28 제주대학교 산학협력단 관상동맥 협착의 중증도 평가에 필요한 정보를 제공하는 방법
CN113096141B (zh) * 2021-04-19 2022-01-11 推想医疗科技股份有限公司 冠状动脉分割方法以及冠状动脉分割装置
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
CN115439461A (zh) * 2021-12-17 2022-12-06 深圳市阅影科技有限公司 基于血流模型计算血管功能学指标的方法及装置
CN114882099A (zh) * 2022-04-22 2022-08-09 中国人民解放军陆军第九五〇医院 冠脉血管供血量分析装置及运行方法
CN116051458A (zh) * 2022-11-23 2023-05-02 杭州脉流科技有限公司 基于术前冠脉造影影像评估术后冠脉血流储备分数的方法和计算机设备
CN116188336B (zh) * 2023-04-17 2023-12-22 柏意慧心(杭州)网络科技有限公司 基于血管造影的心肌病形态学计算方法、装置及存储介质
CN117036530B (zh) * 2023-10-10 2023-12-08 杭州脉流科技有限公司 基于跨模态数据的冠状动脉血流储备分数预测方法及装置
CN117197164B (zh) * 2023-11-08 2024-03-08 中国医学科学院北京协和医院 用于计算心肌血管供血区域的管道流域计算方法及系统

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014072861A2 (en) * 2012-11-06 2014-05-15 Koninklijke Philips N.V. Fractional flow reserve (ffr) index
CN103932694A (zh) * 2014-05-07 2014-07-23 霍云龙 精确诊断心肌血流储备分数（ffr）的方法和设备
CN105078425A (zh) * 2015-09-09 2015-11-25 苏州润心医疗科技有限公司 冠状动脉负荷检测系统及检测方法
CN105326486A (zh) * 2015-12-08 2016-02-17 上海交通大学 血管压力差与血流储备分数的计算方法及系统
CN105559810A (zh) * 2015-12-10 2016-05-11 上海交通大学 血管单位时间血流量与血流速度的计算方法
CN106023202A (zh) * 2016-05-20 2016-10-12 苏州润心医疗科技有限公司 基于心脏ct图像的冠状动脉血流储备分数计算方法
CN106327487A (zh) * 2016-08-18 2017-01-11 苏州润心医疗科技有限公司 基于x射线冠脉造影图像的冠状动脉血流储备分数计算方法
CN106473731A (zh) * 2016-10-25 2017-03-08 北京工业大学 基于个性化冠状动脉分支血流量的ffrct计算方法
CN107106130A (zh) * 2014-11-14 2017-08-29 皇家飞利浦有限公司 经皮冠状动脉介入(pci)规划接口以及相关联的设备、系统和方法
CN107978371A (zh) * 2017-11-30 2018-05-01 博动医学影像科技（上海）有限公司 快速计算微循环阻力的方法及系统
CN108186038A (zh) * 2018-02-11 2018-06-22 杭州脉流科技有限公司 基于动脉造影影像计算冠脉血流储备分数的系统
CN108511075A (zh) * 2018-03-29 2018-09-07 向建平 一种非侵入式获取血流储备分数的方法和系统
CN108550189A (zh) * 2018-05-03 2018-09-18 苏州润迈德医疗科技有限公司 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
CN108735270A (zh) * 2018-05-25 2018-11-02 杭州脉流科技有限公司 基于降维模型的血流储备分数获取方法、装置、系统和计算机存储介质

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9974508B2 (en) * 2011-09-01 2018-05-22 Ghassan S. Kassab Non-invasive systems and methods for determining fractional flow reserve
US9814433B2 (en) * 2012-10-24 2017-11-14 Cathworks Ltd. Creating a vascular tree model
US9858387B2 (en) * 2013-01-15 2018-01-02 CathWorks, LTD. Vascular flow assessment
US10052031B2 (en) * 2013-03-04 2018-08-21 Siemens Healthcare Gmbh Determining functional severity of stenosis
US20140341453A1 (en) * 2013-05-17 2014-11-20 Bailing Hsu Myocardial blood flow quantitation with dynamic spect or spect/ct imaging
US9087147B1 (en) * 2014-03-31 2015-07-21 Heartflow, Inc. Systems and methods for determining blood flow characteristics using flow ratio
WO2015164086A1 (en) * 2014-04-22 2015-10-29 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for hemodynamic computation in coronary arteries
JP6539736B2 (ja) * 2014-11-14 2019-07-03 シーメンス ヘルスケア ゲゼルシヤフト ミツト ベシユレンクテル ハフツング 純粋幾何学的機械学習に基づいて血流予備量比を求める方法及びシステム
US10517678B2 (en) * 2015-10-02 2019-12-31 Heartflow, Inc. System and method for diagnosis and assessment of cardiovascular disease by comparing arterial supply capacity to end-organ demand
JP6818492B2 (ja) * 2015-10-05 2021-01-20 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
JP6484760B2 (ja) * 2015-11-05 2019-03-13 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 非侵襲的血流予備量比（ｆｆｒ）に対する側副血流モデル化
CN106650267B (zh) * 2016-12-28 2020-03-17 北京昆仑医云科技有限公司 计算血流储备分数的系统和设置边界条件的方法

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014072861A2 (en) * 2012-11-06 2014-05-15 Koninklijke Philips N.V. Fractional flow reserve (ffr) index
CN103932694A (zh) * 2014-05-07 2014-07-23 霍云龙 精确诊断心肌血流储备分数（ffr）的方法和设备
CN107106130A (zh) * 2014-11-14 2017-08-29 皇家飞利浦有限公司 经皮冠状动脉介入(pci)规划接口以及相关联的设备、系统和方法
CN105078425A (zh) * 2015-09-09 2015-11-25 苏州润心医疗科技有限公司 冠状动脉负荷检测系统及检测方法
CN105326486A (zh) * 2015-12-08 2016-02-17 上海交通大学 血管压力差与血流储备分数的计算方法及系统
CN105559810A (zh) * 2015-12-10 2016-05-11 上海交通大学 血管单位时间血流量与血流速度的计算方法
CN106023202A (zh) * 2016-05-20 2016-10-12 苏州润心医疗科技有限公司 基于心脏ct图像的冠状动脉血流储备分数计算方法
CN106327487A (zh) * 2016-08-18 2017-01-11 苏州润心医疗科技有限公司 基于x射线冠脉造影图像的冠状动脉血流储备分数计算方法
CN106473731A (zh) * 2016-10-25 2017-03-08 北京工业大学 基于个性化冠状动脉分支血流量的ffrct计算方法
CN107978371A (zh) * 2017-11-30 2018-05-01 博动医学影像科技（上海）有限公司 快速计算微循环阻力的方法及系统
CN108186038A (zh) * 2018-02-11 2018-06-22 杭州脉流科技有限公司 基于动脉造影影像计算冠脉血流储备分数的系统
CN108511075A (zh) * 2018-03-29 2018-09-07 向建平 一种非侵入式获取血流储备分数的方法和系统
CN108550189A (zh) * 2018-05-03 2018-09-18 苏州润迈德医疗科技有限公司 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
CN108735270A (zh) * 2018-05-25 2018-11-02 杭州脉流科技有限公司 基于降维模型的血流储备分数获取方法、装置、系统和计算机存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
冠状动脉狭窄的血流储备分数有限元分析研究;侯映映;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库（硕士）医药卫生科技辑》;20160315;全文 *

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