CN111954487A - 血管的评估 - Google Patents

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Abstract

一种用于评估血管的方法可以包括获得在第一时间段上在血管中的第一位置处的一组第一位置压力测量以及在所述第一时间段上在血管中的第二位置处的一组第二位置压力测量。该方法可以进一步包括识别与所述一组第一位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第一前导特性、与所述一组第二位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第二前导特性、与所述一组第一位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第一尾随特性、以及与所述一组第二位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第二尾随特性。并且，该方法可以包括使用所识别的特性之间的压力测量计算压力比。

Description

血管的评估
相关申请的交叉引用
本申请要求2018年4月20日提交的美国临时申请号62/660,521的权益，其内容通过引用结合于此。
技术领域
本公开总体上涉及医疗技术领域，并且更具体地涉及用于评估患者感兴趣的血管位置处的解剖结构(诸如收缩或变窄)的装置、系统和方法。
背景技术
为了更好地了解患者解剖结构上特定疾病的严重性，可以收集生理数据并将其用于指导治疗决策。这种疾病的一个例子是血管的收缩或变窄，在某些情况下称为狭窄。通过测量收缩的严重性，可以确定适当的治疗选项。
一种用于评估狭窄阻塞血管中流动的技术称为分数流量储备测量(FFR)。为了计算给定血管的FFR，需要获取两个血压读数，一个在狭窄的远侧(例如，狭窄的下游)，另一个在狭窄的近侧或主动脉侧(例如，狭窄的上游，朝向主动脉)。FFR被定义为取自狭窄远侧的狭窄动脉中的最大血流量与正常最大流量的比率，并且通常基于远侧压力与近侧压力的测量压力梯度来计算。跨狭窄的压力梯度可用作狭窄严重程度的指标。狭窄越严格，压降越大，所得FFR越低。FFR测量可以是有用诊断工具。当给定狭窄的FFR低于临床阈值(例如0.8)时，医生可能决定例如执行介入程序(例如，血管成形术或支架置入)，并可决定放弃FFR高于临床阈值(例如0.8)的给定狭窄的这种治疗。因此，FFR测量可以是指导治疗的决策点。
但是，对狭窄时的压降的准确评估通常需要稳定并最小化冠状动脉阻力。在传统的FFR中，这通常通过施用药理性充血剂例如腺苷在血管中引起最大充血来实现。优选的是在正常流量条件下近似FFR，而无需施用药理学药剂，因为这可以减少患者的副作用以及与诊断评估相关的成本和时间。
最近已经开发出技术，以在自然最小化冠状动脉抵抗力并因此不需要药理学药剂的时候近似FFR。这些技术的重点是识别心动周期的舒张期，并在经验上显示阻力低的情况下在限定的次舒张期中进行压力测量。但是，为了识别出舒张期，这些技术依赖于首先在压力测量中识别出重搏切迹。重搏切迹表示在心室舒张期开始时主动脉瓣关闭，并且在压力波形中以相对轻微的向上偏转的形式出现在压力波形的下降部分中。但是，取决于具体患者，重搏切迹可能很难检测到，并且在某些情况下，根本没有可辨别的重搏切迹。由于这些FFR近似技术限定了相对于重搏切迹的压力测量周期，因此无法准确识别重搏切迹会导致使用在血管阻力重要时进行的压力测量，并从而导致FFR的近似不准确。这又可减少指导治疗中FFR近似的价值。
发明内容
本文描述了用于评估患者的血管或其他相关解剖结构(例如，瓣膜)的示例性实施例。本文描述的各种实施例可用于提供分数流量储备(FFR)的近似，其可以用作指导治疗决策的可靠决策点，因为所提供的近似可以与传统的FFR相当。然而，某些实施例可以例如在正常血流条件下提供FFR的这种近似而不会引起充血(例如，不施用充血药理学药剂)和/或不需要识别重搏切迹。本文公开的实施例可以识别与非充血期间获得的压力测量相关的除重搏切迹以外的特征，并使用这些识别出的特征来选择在使血管阻力自然最小化时进行的压力测量。因此，这样的实施例可能能够减少与引起充血有关的患者副作用以及成本和时间，同时通过消除识别重搏切迹的需要而提供更一致和准确的FFR近似。
一个示例性实施例包括一种用于评估血管的方法。在该示例性实施例中，该方法包括在第一时间段上获得在血管中的第一位置处的一组第一位置压力测量以及在所述第一时间段上获得在血管中的第二位置处的一组第二位置压力测量。第二位置与第一位置不同。例如，第一位置可以是感兴趣位置的远侧和感兴趣位置的近侧中的一个，而第二位置可以是感兴趣位置的远侧和感兴趣位置的近侧中的另一个。可以不在充血期间(即，非充血状态)获得所述一组第一位置压力测量和所述一组第二位置压力测量。
该方法实施例还包括识别与所述一组第一位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第一前导特性和与所述一组第二位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第二前导特性。
该方法实施例也包括识别与所述一组第一位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第一尾随特性和与所述一组第二位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第二尾随特性。所识别的第一尾随特性在第一时间段中在所识别的第一前导特性之后，并且所识别的第二尾随特性在第一时间段中在所识别的第二前导特性之后。此外，所识别的第一前导特性、所识别的第二前导特性、所识别的第一尾随特性和所识别的第二尾随特性中的至少一个与各自组的第一位置压力测量和第二位置压力测量中的压力测量相关联，所述压力测量在不参考在各自组的第一位置压力测量和第二位置压力测量中可存在的任何重搏切迹的情况下获得。
此外，该方法实施例包括基于以下计算数值：i)在所识别的第一前导特性和所识别的第一尾随特性之间的所述一组第一位置压力测量中的压力测量；以及ii)在所识别的第二前导特性和所识别的第二尾随特性之间的所述一组第二位置压力测量中的压力测量。例如，该方法可以包括使用以下计算压力比：i)在所识别的第一前导特性和所识别的第一尾随特性之间的所述一组第一位置压力测量中的压力测量；以及ii)在所识别的第二前导特性和所识别的第二尾随特性之间的所述一组第二位置压力测量中的压力测量。该方法可以进一步包括提供所述数值作为对血管中限制的评估。
另一个示例性实施例包括其上存储有计算机可执行指令的非暂时性计算机可读存储制品。在该实施例中，计算机可执行指令使至少一个可编程处理器在第一时间段上接收在血管中的第一位置处获取的一组第一位置压力测量以及在所述第一时间段上在血管中的第二位置处获取的一组第二位置压力测量。第二位置与第一位置不同。并且，不在充血期间(即，非充血状态)获取所述一组第一位置压力测量和所述一组第二位置压力测量。
在该制品实施例中，计算机可执行指令还使至少一个可编程处理器识别与所述一组第一位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第一前导特性和与所述一组第二位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第二前导特性。
在该制品实施例中，计算机可执行指令也使至少一个可编程处理器识别与所述一组第一位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第一尾随特性和与所述一组第二位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第二尾随特性。第一尾随特性在第一时间段中在第一前导特性之后，并且第二尾随特性在第一时间段中在第二前导特性之后。此外，所识别的第一前导特性、所识别的第二前导特性、所识别的第一尾随特性和所识别的第二尾随特性中的至少一个与各自组的第一位置压力测量和第二位置压力测量中的压力测量相关联，所述压力测量在不参考在各自组的第一位置压力测量和第二位置压力测量中可存在的任何重搏切迹的情况下获得。
在该制品实施例中，计算机可执行指令还使至少一个可编程处理器使用以下计算压力比：i)在第一前导特性和第一尾随特性之间的所述一组第一位置压力测量中的压力测量；以及ii)在第二前导特性和第二尾随特性之间的所述一组第二位置压力测量中的压力测量。
在上述这些示例性实施例中，所识别的特性可以是多种特性类型中的任何一个或多个。例如，所识别的第一前导特性、所识别的第二前导特性、所识别的第一尾随特性和/或所识别的第二尾随特性可以是选自以下特性类型的特性类型：最大压力测量、最小压力测量、最大减小压力测量变化率和最大增大压力测量变化率。在某些情况下，所有识别的特性可以属于相同的特性类型，但在其他情况下，可以识别两个或更多不同的特性类型。
一个或多个实例的细节阐述于下文的附图和描述中。其它特征、目标和优点将从描述和附图中显而易见
附图说明
以下附图阐明本发明的具体实施例且因此并不限制本发明的范围。附图旨在与下文描述中的解释结合使用。在下文中将结合附图描述本发明的实施例，其中相似的数字表示相似的元件。
图1是传感器输送装置的示例性实施例的透视图。
图2是用于使用图1的传感器输送装置评估血管中感兴趣位置处的限制的严重性的系统的示例性实施例的图。
图3A和3B各自示出了根据一个示例性实施例的压力测量的图形表示，其可以用于计算数值，例如压力比。特别地，图3A和3B各自示出了示例性实施例，其中最大压力测量特性类型由图3B识别，图3B示出了使用独立的特性识别的该实施例的特定方面。
图4是根据另一示例性实施例的在多个周期进行的压力测量的图形表示，其可用于计算数值，例如压力比。
图5是根据进一步示例性实施例的可用于计算诸如压力比的数值的压力测量的图形表示。特别地，图5示出了识别最小压力测量特性类型的示例性实施例。
图6是根据另外示例性实施例的可用于计算诸如压力比的数值的压力测量的图形表示。特别地，图6示出了识别最大减小压力测量变化率特性类型的示例性实施例。
图7是根据另一示例性实施例的可用于计算诸如压力比的数值的压力测量的图形表示。特别地，图7示出了识别最大增大压力测量变化率特性类型的示例性实施例。
图8是根据进一步示例性实施例的可用于计算诸如压力比的数值的压力测量的图形表示。特别地，图8示出了识别阈值减小压力测量变化率特性类型的示例性实施例。
图9是用于评估血管的方法的示例性实施例的流程图，所述方法例如用于在不施用充血剂的情况下评估血管中感兴趣位置的限制的严重性。
具体实施方式
以下详细描述本质上是示例性的，并提供了一些实用的图解和实例。本领域的技术人员将认识到，所提到的实例中的许多实例具有各种合适的替代方案，其被认为在本公开的范围内。
图1示出了传感器输送装置10的示例性实施例的透视图，该传感器输送装置可以用于收集在感兴趣的位置处的一个或多个生理参数。传感器输送装置10包括具有导丝管腔22的远侧套管20，用于可滑动地接收医疗导丝30。传感器40联接到远侧套管20，传感器40被配置为感测患者的生理参数并生成代表生理参数例如压力的信号。远侧套管20以及因此传感器40可通过使远侧套管20在医用导丝30上滑动到期望位置定位在患者体内(例如，在患者的解剖结构内，例如在静脉、动脉或其它血管内，或穿过心脏瓣膜)。在某些情况下，例如此处显示的实例，装置10使用引导导管32展开。引导导管32可以放置在血管34内，该血管可以是例如患者的冠状动脉。然后可以在引导导管32内操纵装置10和导丝30。例如，传感器40可以定位在血管34中在血管34中感兴趣位置的远侧，并且可以在该处用于在心动周期期间测量压力。
图1的传感器输送装置10还包括近侧部分50。如本文所示，近侧部分50可以联接至远侧套管20。近侧部分50包括通信信道60，用于将来自传感器40的信号传送到患者外部的位置(例如，传送到处理器、显示器、计算机、监视器或另一医疗设备)。在某些实施例中，通信信道60可以包含光纤通信信道，如在传感器40是光纤压力传感器的情况下。替代地，通信信道60可包含导电介质，如一根或多根导电线。当然，许多其它形式的通信介质可能适合于将由传感器40生成的信号发送到患者体外的位置。
近侧部分50可适于帮助操作员(例如，医生或其它医务人员)将远侧套管20和传感器40定位在患者的解剖学(例如，血管)结构内。这通常通过操作员首先将导丝30插入到患者的脉管系统中并推进其通过感兴趣的区域来实现。然后通过将远侧套管20“穿线”到导丝30上来部署传感器输送装置10，使得管腔22在导丝30上滑动，并通过移动(例如，推动和/或拉动)近侧部分50来推进远侧套管20(和相关联的传感器40)，直到传感器40相对于血管34中感兴趣位置处于期望位置。
传感器输送装置10可能适合的一种诊断应用是血管34或其他合适的解剖结构例如瓣膜中的分数流量储备(FFR)的近似。在该应用中，装置10可以被部署在血管34中一个或多个感兴趣的位置，并且传感器40可以被配置为测量所述一个或多个感兴趣的位置的压力。在一个实例中，传感器40可以被定位成在血管34中具有限制(例如，狭窄)的感兴趣位置的下游位置处测量远侧压力Pd。在另一个实例中，传感器40然后可以被定位成在血管34中具有限制(例如，狭窄)的感兴趣位置的上游位置处测量主动脉压力Pa。术语“下游”和“上游”的使用是关于血流的法线方向“D”，如图1所示。
在一些实例中，装置10可以包括与传感器40充分间隔开以便跨越狭窄的第二传感器。在其他实例中，可以使用与远侧套管20和近侧部分50分离的第二压力传感器。例如，在一个实例中，第二传感器可以与装置10分离，并且用于在血管34中具有限制(例如，狭窄)的感兴趣位置的上游位置处测量主动脉压力Pa。这些实例可以提供获得狭窄的每一侧上的压力测量的能力，而不必重新放置装置10。
无论使用一个还是多个传感器，都可以在第一时间段内在血管的第一位置获取一组第一位置压力测量，并且可以在所述第一时间段内在血管的第二不同位置获取一组第二位置压力测量。这也可以应用于除血管之外的感兴趣的解剖结构。
图2示出用于评估血管中感兴趣位置处的限制的严重性的系统70的示例性实施例的图。系统70包括传感器输送装置10，如参考图1所详细描述的，以及计算装置75。计算装置75可以例如经由通信信道60连接到传感器40，以便接收由传感器40生成的代表血管中的生理参数(例如，压力)的一个或多个信号。计算装置75可以包括一个或多个可编程处理器以及其上存储有计算机可执行指令的非暂时性计算机可读存储制品。该计算机可执行指令可以使至少一个可编程处理器处理来自传感器40(以及在特定应用中使用的任何其他传感器)的信号并输出可用于评估血管的信息。例如，这些计算机可执行指令可以使至少一个可编程处理器处理来自传感器40(以及在特定应用中使用的任何其他传感器)的信号，以基于在血管中测得的远侧压力Pd和测得的主动脉压力Pa计算数值，并提供数值作为对血管中的限制的评估。
计算装置75可以包括用户界面80。一个或多个可编程处理器可以处理来自传感器的信号，并使用户界面80呈现与在血管内测量的生理参数有关的信息的显示。如在此所述，在应用中使用系统70来近似FFR的情况下，一个或多个可编程处理器可以处理来自传感器的压力信号，并且用户界面80可以指示FFR的数值近似。在一些这样的情况下，用户界面80可以呈现主动脉压力Pa的作为时间的函数的压力波形和/或远侧压力Pd的作为时间的函数的压力波形的显示。用户界面80还可以呈现附加的有用信息，例如与传感器输送装置10和/或患者有关的导航特征和状态信息。
如所指出的，传感器输送装置10和系统70可以用于评估血管。特别地，传感器输送装置10可以用于在第一时间段上获得在血管中的第一位置处的一组第一位置压力测量以及在所述第一时间段上获得在血管中的第二不同位置处的一组第二位置压力测量。例如，在使用这些组的压力测量来近似FFR时，第一位置可以位于血管中狭窄的第一侧，第二位置可以位于血管中狭窄的相对的第二侧，如上面详述。以下描述用于使用(例如，处理)这种组的压力测量来近似FFR的技术的实施例。
对狭窄严重程度的正确评估通常要求将血管阻力最小化。在传统的FFR中，这是通过以下实现的：在血管中通过施用诸如腺苷的充血药理学药剂，然后在引起的最大充血期间进行压力测量，在血管中引起最大充血。本文公开的技术以及装置、系统和计算机可执行指令可以使用不在充血期间(即，在非充血状态下)在血管中获取的压力测量，从而省去了充血药理学药剂或者在某些情况下任何类型药理学药剂的施用。相反，这些实施例可以识别与非充血期间获得的压力测量相关的特性，并使用这些识别出的特性选择在使血管阻力自然最小化时的压力测量。然后可以将这些选定的压力测量用于计算压力比。由于本文公开的技术的实施例可以使用非充血期间获得的压力测量，因此所计算的压力比可以被称为FFR的近似。尽管本文公开的实施例可以通过消除对充血(例如，通过施用充血剂)的需要而提供某些优点，但是应当理解，本文公开的任何实施例可以在充血状态使用。
图3A和3B各自示出了一组第一位置压力测量102和一组第二位置压力测量104的图形表示100A、100B。所述一组第一位置压力测量102可以包括在第一时间段106内在血管中的第一位置处获得的多个单独的压力测量。所述一组第二位置压力测量104可以包括在相同的第一时间段106内在血管中的第二不同位置处获得的多个单独的压力测量。在一个实例中，所述一组第一位置压力测量102可以在感兴趣区域(例如，限制，诸如狭窄)远侧的位置处获取，并且因此被称为远侧压力Pd，而所述一组第二位置压力测量104可以在感兴趣区域(例如，限制，诸如狭窄)近侧的位置或在从感兴趣区域朝向主动脉的方向上的位置处获取，并且因此被称为主动脉压力Pa。第一时间段106可以代表血管中的非充血状态，从而可以不在充血期间获得所述这一组第一位置压力测量102和所述一组第二位置压力测量104。
为了说明的目的，图3A和3B以图形形式示出了所述一组第一位置压力测量102和所述一组第二位置压力测量104中的每一个为作为第一时间段106的函数的压力波形。尽管在本公开范围内的技术的某些实施例中，所述一组第一位置压力测量102和所述一组第二位置压力测量104可被使用而无需生成图形波形，例如以数字数据集的形式，包括各个测得的压力和相应的时间。
如图3A和3B所示，所述一组第一位置压力测量102包括重搏切迹108，所述一组第二位置压力测量104包括重搏切迹110。在本文所述的示例性诊断应用中，重搏切迹108、110代表在心动周期112期间在心室舒张开始时主动脉瓣的关闭。每个重搏切迹108、110在相应的压力波形中作为相对轻微的向上偏转出现在压力波形的下降部分中。换句话说，每个重搏切迹108、110由各自组压力测量中的一个或多个增大的压力测量表示，所述各自组压力测量在时间上在一个或多个增大的压力测量之前和之后紧接具有减小的压力测量。
如前所述，过去的近似FFR的技术依赖于识别心动周期的舒张期，并当血管阻力已经根据经验发现低时，使用在舒张期的预定子期间(有时称为“无波期间”)进行的压力测量。为了识别出舒张期的开始，这些过去的技术依赖于在每组压力测量中识别出重搏切迹108、110。使用识别出的重搏切迹108、110为参考点，这些过去的技术然后在相对于重搏切迹108、110的舒张期内限定子期间，从该子期间将压力测量用于计算压力比。因为这些过去的FFR近似技术限定了相对于重搏切迹使用压力测量的期间(例如，舒张期)，所以在针对特定患者进行的压力测量中未能准确识别重搏切迹是有问题的。即，由于压力比可能最终使用当血管阻力是重要的且不利于压力测量的压力测量来计算时，因此可能导致FFR的近似不准确。
图3A和3B示出了用于说明性目的的理想波形，但是在实践中，由于各种解剖状况，并且在某些情况下，可能根本没有可检测到的重搏切迹因此在许多患者中很难检测到重搏切迹。例如，取决于具体患者，重搏切迹在压力波形的下降部分可能伴有许多其他向上的偏转。这使得难以识别出哪种这样的偏转是重搏切迹(例如，哪种代表主动脉瓣关闭)，以及其他哪些偏转仅仅是与特定患者的解剖结构相关的噪声。在其他情况下，取决于特定患者的解剖结构，压力波形的下降部分可能没有向上的偏转，因此也没有可检测的重搏切迹。
因此，本文中公开的技术的各种实施例可以在除了存在重搏切迹时以外的时间识别与压力测量相关联的特性(例如，不在充血期间获得的)。例如，通过本文公开的技术识别的特性的类型可以包括，例如，最大压力测量、最小压力测量、最大减小压力测量变化率和最大增大压力测量变化率中的一个或多个。与重搏切迹相比，这些实施例中所识别的特性可以在各个患者中更容易且一致地被识别。然后，这些实施例可以使用所识别的特性来选择相对于其的压力测量(例如，在所识别的特性之间的时间进行的一次或多次压力测量)，然后使用所选择的压力测量计算数值，例如近似FFR的压力比。例如，可以相对于所识别的特性选择用于计算压力比的压力测量值，以使所选择的压力测量值是在已经显示出血管阻力自然地最小化的时间获取的那些测量。因此，这样的实施例可能能够减少与传统FFR中引起充血有关的患者副作用以及成本和时间，同时通过消除识别重搏切迹的需要而提供更一致和准确的FFR近似。
参考图3A和3B描述了这种用于计算压力比以近似FFR的技术的示例性实施例。在参照图3A和3B描述的示例性实施例中，该技术使用最大压力测量作为要识别的特性的类型，并用于选择相对于其的压力测量，以用于计算近似FFR的压力比。将参照图3A描述该示例性技术。然后，参考图3B，将描述可以在该示例性技术中使用的针对所述一组第一位置压力测量102和所述一组第二位置压力测量104中的每一个的独立特性识别的特定方面。
对于所述一组第一位置压力测量102，识别出第一前导特性114和第一尾随特性116。在第一时间段106中，所识别的第一尾随特性116在所识别的第一前导特性114之后。第一前导特性114与所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量相关联，而第一尾随特性116与所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量相关联。第一尾随特性116与其相关联的所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量可以不同于(例如，在不同的时间获取)第一前导特性114与其相关联的所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量。
特别地，在参考图3A和3B描述的技术的实施例中，第一前导特性114和第一尾随特性116是在所述一组第一组位置压力测量102中被识别为最大压力测量的特性。在这里示出的实例中，第一前导特性114被识别为在第一时间段106的第一预定时间间隔122内的所述一组第一位置压力测量102中的最大压力测量。同样在此处所示的实例中，第一尾随特性116被识别为在第一时间段106的第二预定时间间隔124中的所述一组第一位置压力测量102中的最大压力测量，该第二预定时间间隔在第一预定时间间隔122之后。可以针对特定应用适当时设置第一预定时间间隔122和第二预定时间间隔124。在一些实例中，第一预定时间间隔122和第二预定时间间隔124将被设置为连续且持续时间相等。在这里示出的实例中，第一预定时间间隔122被设置为近似于(例如，应用中的特定患者的)一个心动周期112通常花费的时间。可以类似地将第二预定时间间隔124设置为近似于其通常用于另一个随后的心动周期112花费的时间。
第一前导特性114和第一尾随特性116不与表示重搏切迹108的压力测量相关联。而是，第一前导特性114和第一尾随特性116中的每一个与在所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量相关联，所述一组第一位置压力测量在第一时间段106的一个时间(例如，时间126、时间128)获得，该时间不同于在第一时间段106中的在所述一组第一位置压力测量102中存在重搏切迹108的时间。
对于所述一组第二位置压力测量104，识别出第二前导特性118和第二尾随特性120。在第一时间段106中，所识别的第二尾随特性120在所识别的第二前导特性118之后。第二前导特性118与所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量相关联，而第二尾随特性120与所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量相关联。第二尾随特性120与其相关联的所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量可以不同于(例如，在不同的时间获取)第二前导特性118与其相关联的所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量。
特别地，在参考图3A和3B描述的技术的实施例中，第二前导特性118和第二尾随特性120是在所述一组第二组位置压力测量104中被识别为最大压力测量的特性。在这里示出的实例中，第二前导特性118可被识别为在第一预定时间间隔122内的所述一组第二位置压力测量104中的最大压力测量。同样在这里示出的实例中，第二尾随特性120可被识别为在第二预定时间间隔124内的所述一组第二位置压力测量104中的最大压力测量。在一些情况下，所识别的最大压力测量可以表示在所述一组第一位置压力测量102和/或所述一组第二位置压力测量104中的一个以上的单独压力测量。例如，在这两个组中的一个或两个中，可以将识别出的最大压力测量识别为与相应的预定时间间隔中的平均时间相对应，该平均时间代表比时间上相邻的其他压力测量大预定量的多个连续的局部压力测量。在一个实例中，这可用于在相应的预定时间间隔中的公共时间对准来自不同组102、104的所识别的前导和/或尾随特性。
第二前导特性118和第二尾随特性120不与表示重搏切迹110的压力测量相关联。而是，第二前导特性118和第二尾随特性120中的每一个与在所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量相关联，所述一组第二位置压力测量在第一时间段106的一个时间(例如，时间126、时间128)获得，该时间不同于在第一时间段106中的在所述一组第二位置压力测量104中存在重搏切迹110的时间。
在某些情况下，如图3A所示，被识别为第一前导特性114的最大压力测量和被识别为第二前导特性118的最大压力测量可以在第一时间段106中处于相同的时间126。类似地，在某些情况下，如图3A所示，被识别为第一尾随特性116的最大压力测量和被识别为第二尾随特性120的最大压力测量可以在第一时间段106中处于相同的时间128。但是，如将参考图3B描述的，在其他情况下，被识别为第一前导特性114的最大压力测量和被识别为第二前导特性118的最大压力测量可以在第一时间段106中处于不同的时间，并且被识别为第一尾随特性116的最大压力测量和被识别为第二尾随特性120的最大压力测量可在第一时间段106中处于不同时间。
所识别的前导特性和尾随特性可以用作选择用于计算压力比的压力测量的参考。例如，可以在所述一组第一位置压力测量102中在所识别的第一前导特性114和所识别的第一尾随特性116之间选择压力测量。同样，可以在所述一组第二位置压力测量104中在所识别的第二前导特性118和所识别的第二尾随特性120之间选择压力测量。在一种情况下，可以在第一时间段106中相同时间处获得在所识别的第一前导特性114和所识别的第一尾随特性116之间的所选压力测量以及在第二前导特性118和所识别的第二尾随特性120之间的所选压力测量。然后，可以使用以下计算代表血管中限制的评估的数值，例如压力比：i)在所识别的第一前导特性114和所识别的第一尾随特性116之间的所选压力测量以及ii)在第二前导特性118和所识别的第二尾随特性120之间的所选压力测量。在其他情况下，可以在不是在所识别的前导特性和尾随特性之间的位置处相对于所识别的前导特性和尾随特性选择压力测量。
例如，在一些实施例中，在各自所识别的特性之间的每组的两个或更多个压力测量可以用于计算压力比。作为一个这样的实例，可以将所识别的第一前导特性114和所识别的第一尾随特性116之间的在所述一组第一位置压力测量102中的一个压力测量与所识别的第一前导特性114和所识别的第一尾随特性116之间的在所述一组第一位置压力测量102中的另一个压力测量进行平均。同样，可以将所识别的第二前导特性118和所识别的第二尾随特性120之间的在所述一组第二位置压力测量104中的一个压力测量与所识别的第二前导特性118和所识别的第二尾随特性120之间的在所述一组第二位置压力测量104中的另一个压力测量进行平均。然后，可以使用所识别的第一前导特性114和所识别的第一尾随特性116之间的所述一组第一位置压力测量102中的平均压力测量以及所识别的第二前导特性118和所识别的第二尾随特性120之间的所述一组第二位置压力测量104中的平均压力测量来计算压力比。
在某些情况下，可以在相应的前导和尾随特性之间的特定位置选择用于计算压力比的一个或多个压力测量。例如，可以使用以下计算压力比：i)压力测量132，其是所识别的第一前导特性114和所识别的第一尾随特性116之间的第一距离130(例如，如在时间上测量的，并因此可以称为时间130)和ii)压力测量134，其是所识别的第二前导特性118和所识别的第二尾随特性120之间的第一距离130(例如，在时间上测量的并因此可以称为时间130)。在图3A所示的实例中，第一距离130是(例如，在时间上测量的)所识别的第一前导特性114和所识别的第一尾随特性116之间的中间以及(例如，在时间上测量的)所识别的第二前导特性118和所识别的第二尾随特性120之间的中间。因此，如此处所示，第一距离130是时间129的百分之五十，该时间129跨越在与相应的前导特性114、118相关的时间126和与相应的尾随特性116、120相关的时间128之间。
在前面提到的其中在各个识别出的特性之间使用来自每个组的两个或更多个压力测量计算压力比的那些实施例中，这两个或更多个压力测量中的每个也可以在各自的前导特性和尾随特性之间的特定位置处进行选择。在图3A所示的实例中，除了在第一距离130处使用压力测量132、134之外，还可以使用在第二距离136处的压力测量和/或在第三距离142处的压力测量。
例如，i)压力测量138，其是所识别的第一前导特性114和所识别的第一尾随特性116之间的第二距离136以及ii)压力测量140，其是所识别的第二前导特性118与所识别的第二尾随特性120之间的第二距离136可以各自与压力测量132、134一起使用以计算压力比。第二距离136可以在时间126与设置第一距离130的时间之间，例如是时间129的百分之二十、百分之二十五、百分之三十、百分之三十五、百分之四十或百分之四十五。
此外，i)压力测量144，其是所识别的第一前导特性114和所识别的第一尾随特性116之间的第三距离142以及ii)压力测量146，其是所识别的第二前导特性118与所识别的第二尾随特性120之间的第三距离142可以各自与压力测量132、134一起使用以及附加于或者作为改变为压力测量138、140以计算压力比。第三距离142可以在时间128和设置第一距离130的时间之间，例如时间129的百分之五十五、百分之六十、百分之六十五、百分之七十、百分之七十五、百分之八十、百分之八十五或百分之九十。
来自每个组的在相应的前导特性和尾随特性之间的特定位置处的这两个或更多个压力测量可以被组合，并用于计算压力比。例如，压力测量132可以与压力测量138和/或144平均。同样，可以将压力测量134与压力测量140和/或146平均。然后，可以使用所识别的第一前导特性114和所识别的第一尾随特性116之间的所述一组第一位置压力测量102中特定位置处的平均压力测量以及所识别的第二前导特性118和所识别的第二尾随特性120之间的所述一组第二位置压力测量104中特定位置处的平均压力测量来计算压力比。
如上所述，图3B示出针对所述一组第一位置压力测量102和所述一组第二位置压力测量104中的每一个的独立特性识别的特定方面的实例。一旦在所述一组第一位置压力测量102和所述一组第二位置压力测104中的每一个中独立地识别了一个或多个特性，则可以使用这些一个或多个特性在所述一组第一位置压力测量102和所述一组第二位置压力测量104中的每个中选择一个或多个压力测量，并计算与本文其他地方(例如，关于图3A)描述的数值相同或相似的数值。如在参考图3A描述的实例中，在图3B的实例中，第一前导特性114和第一尾随特性116是在所述一组第一位置压力测量102中被识别为最大压力测量的特性，第二前导特性118和第二尾随特性120是在所述一组第二位置压力测量104中被识别为最大压力测量的特性。尽管参考图3B公开了方面中的任何一个或多个，但可以与本文其他各处公开的任何其他特性类型(例如，参考图4、5、6、7和8公开的任何一个或多个特征的识别)一起使用。
在一些实例中，如图3B所示，代表所述一组第一位置压力测量102的压力波形可以在第一时间段106中相对于代表所述一组第二位置压力测量104的压力波形偏移或位移。在某些示例性应用中，当在不同的位置获得所述一组第一位置压力测量102和所述一组第二位置压力测量104时，这可能发生，所述不同的位置由于这些不同位置之间的距离而在不同时间经历压力变化。
在参考图3B描述的实例中，在所述一组第一位置压力测量102中识别第一前导特性114和第一尾随特性116，而与所述一组第二位置压力测量104中的第二前导特性118和第二尾随特性120无关。如此处所示，在第一时间段106的第一预定时间间隔122内，在所述一组第一位置压力测量102中将第一前导特性114识别为最大压力测量，在所述一组第二位置压力测量104中将第二前导特性118识别为最大压力测量。即，在时间126d，第一前导特性114被识别为所述一组第一位置压力测量102中的最大压力测量。第二前导特性118在不同于时间126d的时间126a处被识别为所述一组第二位置压力测量104中的最大压力测量。也如此处所示，在第一时间段106的第二预定时间间隔124内，在所述一组第一位置压力测量102中将第一尾随特性116识别为最大压力测量，在所述一组第二位置压力测量104中将第二尾随特性120识别为最大压力测量。即，在时间128d，第一尾随特性116被识别为所述一组第一位置压力测量102中的最大压力测量。第二尾随特性120在不同于时间128d的时间128a处被识别为所述一组第二位置压力测量104中的最大压力测量。
如前所述，第一前导特性114、第一尾随特性116、第二前导特性118和第二尾随特性120不与代表各自的重搏切迹108、110的压力测量值相关联。
在图3B中，所识别的前导特性和尾随特性可以用作选择用于计算压力比的压力测量的参考。例如，可以在所述一组第一位置压力测量102中在所识别的第一前导特性114和所识别的第一尾随特性116之间选择压力测量。同样，可以在所述一组第二位置压力测量104中在所识别的第二前导特性118和所识别的第二尾随特性120之间选择压力测量。
作为一个实例，在图3B中示出，可以在相应的前导和尾随特性之间的特定位置选择用于计算压力比的一个或多个压力测量。例如，可以使用以下计算压力比：压力测量132，其是所识别的第一前导特性114和所识别的第一尾随特性116之间的第一距离130d(例如，如在时间上测量的，并因此可以称为时间130d)和/或压力测量134，其是所识别的第二前导特性118和所识别的第二尾随特性120之间的第一距离130a(例如，在时间上测量的并因此可以称为时间130a)。如在图3b的实例中所示，第一距离130d是在所识别的第一前导特性114和所识别的第一尾随特性116之间(例如，在时间上测量的)。因此，如此处所示，第一距离130d是时间129d的百分之五十，该时间跨越与第一前导特性114相关联的时间126d和与第一尾随特性116相关联的时间128d之间。并且，第一距离130a在所识别的第二前导特性118和所识别的第二尾随特性120之间(例如，在时间上测量的)。因此，如此处所示，第一距离130a是时间129a的百分之五十，该时间跨越与第二前导特性116相关联的时间126a和与第二尾随特性120相关联的时间128a之间。因为在图3B中，代表所述一组第一位置压力测量102的压力波形在第一时间段106中相对于代表所述一组第二位置压力测量104的压力波形偏移，第一距离130a可以与第一距离130d偏移。如此处所示，第一距离130a与第一距离130d偏移了时间148。
可以以各种方式使用压力测量132和/或压力测量134来计算压力比。作为一个实例，可以使用以下计算压力比：i)在对应于130d的时间在所述一组第一位置压力测量102中的压力测量132和ii)在对应于130a的时间在所述一组第二位置压力测量104中的压力测量134。作为另一个实例，可以使用以下计算压力比：i)在对应于130d的时间在所述一组第一位置压力测量102中的压力测量132和ii)在对应于130d的时间在所述一组第二位置压力测量104中的压力测量135。因此，在该实例中，如上所述，可以使用前导特性114和尾随特性116来识别压力测量132，然后可以将压力测量135识别为在第一时间段106中与压力测量132相对应的时间处的在所述一组第二位置压力测量104中的压力测量值。作为进一步实例，可以使用以下计算压力比：i)在对应于130a的时间在所述一组第二位置压力测量104中的压力测量134和ii)在对应于130a的时间在所述一组第一位置压力测量102中的压力测量133。因此，在该实例中，如上所述，可以使用前导特性118和尾随特性120来识别压力测量134，然后可以将压力测量133识别为在第一时间段106中与压力测量134相对应的时间处的在所述一组第一位置压力测量102中的压力测量值。
在一些压力波形被偏移的情况下，如图3B所示，可以应用校正因子来计算压力比。例如，在一个实例中，可以使用以下计算压力比：i)在对应于130d的时间在所述一组第一位置压力测量102中的压力测量132和ii)校正的压力测量，其是通过将校准因子应用于在对应于130d的时间在所述一组第二位置压力测量104中的压力测量135计算出的。应用于压力测量135的校正因子可以是数值乘数(例如，小于或大于1)，其针对第一位置压力测量102和第二位置压力测量104的压力波形之间的时间偏移补偿压力测量135。在一种情况下，校正因子可以是在补偿时间148内补偿压力测量135的数值乘数(例如，小于一或大于一)。这样，在这种情况下，校正因子可以是与偏移时间148相对应的数值乘数，以针对该偏移时间148调整压力测量135。因此，此处，偏移时间148越大，应用到压力测量135的校正因子的调节值就越大。
在另一个校正因子实例中，可以使用以下计算压力比：i)在对应于130a的时间在所述一组第二位置压力测量104中的压力测量134和ii)校正的压力测量，其是通过将校准因子应用于在对应于130a的时间在所述一组第一位置压力测量102中的压力测量133计算出的。应用于压力测量133的校正因子可以是数值乘数(例如，小于或大于1)，其针对第一位置压力测量102和第二位置压力测量104的压力波形之间的时间偏移补偿压力测量133。在一种情况下，校正因子可以是在补偿时间148内补偿压力测量133的数值乘数(例如，小于一或大于一)。这样，在这种情况下，校正因子可以是与偏移时间148相对应的数值乘数，以针对该偏移时间148调整压力测量133。因此，此处，偏移时间148越大，应用到压力测量133的校正因子的调节值就越大。
在某些实例中，心电图(有时缩写为ECG或EKG)可用于帮助识别一组或多组压力测量中的前导和/或尾随特性。可以将第一位置压力波形和第二位置压力波形之一或两者与心电图迹线进行比较。通过该比较，可以将心电图迹线的可确定的特性用于识别第一和第二位置压力波形中的一个或两个的相应特性。当难以单独识别要识别的第一位置压力波形和第二位置压力波形之一或两者的特定特性时，这可能有用。例如，在其中在压力波形中在时间上相邻的两个或多个压力测量接近相似的最大压力值的某些患者中，可能就是这种情况。通过将该压力波形与在进行压力测量的同时获取的患者的心电图迹线进行比较，可以将心电图迹线的容易确定的特性用于确定哪个压力测量应被识别为最大压力测量特性。
例如，心电图可用于将最大压力测量值识别为前导特性和尾随特性中的每一个。在该实例中，可以确定第一心电图迹线的峰值时间(有时称为“R”波或心室收缩峰值)。然后，第一心电图迹线的该峰值时间可以用作将压力测量组(例如，所述一组第一位置和/或第二位置压力测量)中的压力测量值识别为前导特性的时间。同样，可以确定第二个后续心电图迹线的峰值时间。然后，第二心电图迹线的该峰值时间可以用作将压力测量组(例如，所述一组第一位置和/或第二位置压力测量)中的压力测量值识别为尾随特性的时间。
在其他实例中，心电图可用于帮助识别一组或多组压力测量中的其他类型的前导和/或尾随特性。这可以包括例如参考图4-8公开的前导和尾随特性的类型。
图4示出了在第一时间段106的多个预定时间间隔内进行的压力测量的图形表示200。根据本文中参考图4描述的一个示例性实施例，可以使用两个或多个不同的预定时间间隔中的每一个中的压力测量计算压力比。这在提供更大的样本量以从中计算压力比并且从而可以提高准确性时可能有用。
参考图4所示的实例，第一时间段106包括多个预定时间间隔。如此处所示，第一时间段106包括第一预定时间间隔122和在时间上在第一预定时间间隔122之后的第二预定时间间隔124。一组第一位置压力测量102形成第一位置压力波形，其包括在第一预定时间间隔122中的第一位置压力测量的第一周期160和在第二预定时间间隔124中的第一位置压力测量的第二周期162。类似地，一组第二位置压力测量104形成第二位置压力波形，其包括在第一预定时间间隔122中的第二位置压力测量的第一周期164和在第二预定时间间隔124中的第二位置压力测量的第二周期166。在这里描述的示例性应用中，第一位置压力测量的第一周期160和第二位置压力测量的第一周期164可以分别对应于将第一预定时间间隔122设置为的第一心脏周期。同样，在这里描述的相同示例性应用中，第一位置压力测量的第二周期162和第二位置压力测量的第二周期166可以分别对应于第二预定时间间隔124被设置到的第二心脏周期。
通过在被设置为对应于各个不同周期的多个不同的预定时间间隔上获得压力测量，可以使用来自不同周期的压力测量计算压力比。例如，可以使用来自第一位置压力测量的第一周期160的一个或多个压力测量的平均值和来自第二位置压力测量的第一周期164的一个或多个压力测量的平均值计算第一预定时间间隔压力比168。另外，可以使用来自第一位置压力测量的第二周期162的一个或多个压力测量的平均值和来自第二位置压力测量的第二周期166的一个或多个压力测量的平均值计算第二预定时间间隔压力比170。然后，该第一预定时间间隔压力比168和该第二预定时间间隔压力比170可以被平均以提供使用来自不同周期的压力测量计算出的压力比。
更具体地，如先前所详述，可以相对于所识别的前导和尾随特性选择从每个周期160、162、164、166使用的一个或多个压力测量。
可以识别第一前导特性114和第一尾随特性116，并且可以在识别出的第一前导特性114和第一尾随特性116之间选择来自第一位置压力测量的第一周期160的一个或多个压力测量。同样，可以识别第二前导特性118和第二尾随特性120，并且可以在识别出的第二前导特性118和第二尾随特性120之间选择来自第二位置压力测量的第一周期164的一个或多个压力测量。如图4所示，使用以下计算第一预定时间间隔压力比168：i)第一位置压力测量的第一周期160中的压力测量132，其在所识别的第一前导特性114和第一尾随特性116之间的中间(或者在跨越与前导特性114相关的时间和与尾随特性116相关的时间之间的时间的百分之五十)，和ii)第二位置压力测量的第一周期164中的压力测量134，其在所识别的第二前导特性118和第二尾随特性120之间的中间(或者在跨越与前导特性118相关的时间和与尾随特性120相关的时间之间的时间的百分之五十)。如前所述，可以使用在相应的前导特性114、118和相应的尾随特性116、120之间的一个或多个其他特定位置处的压力测量。在图4中沿着每个相应的波形，使用视觉上独特的标记示出了在相应的前导特性114、118和相应的尾随特性116、120之间的一个或多个其他特定位置处的这种压力测量的实例，每个标记由图4右侧的键详细说明。
为了从第一位置压力测量的第二周期162中选择一个或多个压力测量以及从第二位置压力测量的第二周期166中选择一个或多个压力测量，可以再次识别各自的前导和尾随特性。例如，可以识别与第一位置压力测量的第二周期162中的一个或多个压力测量相关的第三前导特性，并且可以识别与第二位置压力测量的第二周期166中的一个或多个压力测量相关的第四前导特性。在图4所示的例子中，第一尾随特性116用作第三前导特性，并且第二尾随特性120用作第四前导特性。另外，可以识别在第一时间段106的第三预定时间间隔150中与第一位置压力测量的第三周期174中的一个或多个压力测量相关联的第三尾随特性172。并且，可以识别与在第三预定时间间隔150中的第二位置压力测量的第三周期178中的一个或多个压力测量相关联的第四尾随特性176。在该实例中，第三尾随特性172和第四尾随特性176各自可以是在第三预定时间段150中的第一位置压力测量102和第二位置压力测量104的各自组中的最大压力测量。所识别的第三尾随特性172可以在所述一组第一位置压力测量102中的所识别的第三前导特性之后，并且所识别的第四尾随特性176可以在所述一组第二位置压力测量104中的识别出的第四前导特性之后。
可以在识别出的第三前导特性和识别出的第三尾随特性172之间选择来自第一位置压力测量的第二周期162的一个或多个压力测量。同样，可以在识别出的第四前导特性和识别出的第四尾随特性176之间选择来自第二位置压力测量的第二周期166的一个或多个压力测量。如图4所示，使用以下计算第二预定时间间隔压力比170：i)第一位置压力测量的第二周期162中的压力测量180，其在所识别的第三前导特性和第三尾随特性172之间的中间(或者在跨越与第三前导特性相关的时间和与第三尾随特性172相关的时间之间的时间的百分之五十)，和ii)第二位置压力测量的第二周期166中的压力测量182，其在所识别的第四前导特性和第四尾随特性176之间的中间(或者在跨越与第四前导特性相关的时间和与第四尾随特性176相关的时间之间的时间的百分之五十)。如前所述，可以使用在相应的第三和第四前导特性与相应的第三和第四尾随特性172、176之间的一个或多个其他特定位置处的压力测量。在图4中沿着每个相应的波形，使用视觉上独特的标记示出了在相应的第三和第四前导特性和相应的第三和第四尾随特性172、176之间的一个或多个其他特定位置处的这种压力测量的实例，每个标记由图4右侧的键详细说明。
在已经计算了第一预定时间间隔压力比168和第二预定时间间隔压力比170之后，可以通过对第一预定时间间隔压力比168和第二预定时间间隔压力比170求平均来计算与时间段122和124相对应的两个不同周期的压力比。
在一些实施例中，如图4所示，可以在两个以上的不同周期之间计算压力比。图4还示出了第四预定时间间隔152和第五预定时间间隔154。以上面刚刚描述的相同方式，可以识别前导特性和尾随特性以选择位于其间的一个或多个压力测量值，然后将其用于计算其他周期的压力比，从而增加样本量以提供FFR的近似。如此处所示，除了计算第一预定时间间隔压力比168和第二预定时间间隔压力比170之外，也可以计算第三预定时间间隔压力比184、第四预定时间间隔压力比186和第五预定时间间隔压力比188。预定时间间隔压力比168、170、184、186和188中的每一个可以被平均以提供使用来自五个不同循环的压力测量计算出的压力比，如图4所示。
注意，如图4的实例所示，和与所识别的尾随特性相关联的那些一个或多个压力测量相比，所识别的前导特征可以与在不同的压力测量的周期中发生的一个或多个压力测量相关联。例如，如此处所示，识别出的第一前导特性114可以与在第一位置压力测量的第一周期160中的一个或多个压力测量相关联，而识别出的第一尾随特性116可以与在第一位置压力测量的第二周期162中的一个或多个压力测量相关联。同样，识别出的第二前导特性118可以与在第二位置压力测量的第一周期164中的一个或多个压力测量相关联，而识别出的第二尾随特性120可以与在第二位置压力测量的第二周期166中的一个或多个压力测量相关联。
已经使用最大压力测量值作为识别出的特性类型的一个实例说明和示出了至此公开的示例性实施例。如下将描述其他示例性实施例，其中可利用可识别特性类型的其他实例。
图5再次示出了可用于计算压力比的压力测量的图形表示100。本文先前提供的细节将等同地应用于关于图5描述的实施例，除非另有说明。特别地，图5示出了用于计算近似FFR的压力比的技术的另一示例性实施例，其中最小压力测量特性类型被识别并且用于选择相对于其的压力测量以用于计算近似FFR的压力比。
图5示出了如先前所描述的在第一时间段106上获取的所述一组第一位置压力测量102和所述一组第二位置压力测量104的图形表示100。再次如此处所示，所述一组第一位置压力测量102包括重搏切迹108，所述一组第二位置压力测量104包括重搏切迹110，其中重搏切迹108、110代表主动脉瓣在心脏周期112期间的心室舒张期开始时的闭合。
对于所述一组第一位置压力测量102，识别出第一前导特性214和第一尾随特性216。在第一时间段106中，所识别的第一尾随特性216在所识别的第一前导特性214之后。第一前导特性214与所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量相关联，而第一尾随特性216与所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量相关联。第一尾随特性216与其相关联的所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量可以不同于(例如，在不同的时间获取)第一前导特性214与其相关联的所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量。
如提及的，在参照5描述的示例性实施例中，最小压力测量是要识别的特性的类型，并用于选择相对于其的压力测量，以用于计算近似FFR的压力比。特别地，这里第一前导特性214和第一尾随特性216是在所述一组第一位置压力测量102中被识别为最小压力测量的特性。在这里示出的实例中，第一前导特性214被识别为在第一时间段106的第一预定时间间隔122内的所述一组第一位置压力测量102中的最小压力测量。同样在此处所示的实例中，第一尾随特性216被识别为在第一时间段106的第二预定时间间隔124中在所述一组第一位置压力测量102中的最小压力测量，该第二预定时间间隔在第一预定时间间隔122之后。
第一前导特性214和第一尾随特性216不与表示重搏切迹108的压力测量相关联。而是，第一前向特性214和第一尾随特性216中的每一个与在所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量相关联，所述一组第一位置压力测量在第一时间段106的一个时间(例如，时间226、时间228)获得，该时间不同于在第一时间段106中的在所述一组第一位置压力测量102中存在重搏切迹108的时间。
对于所述一组第二位置压力测量104，识别出第二前导特性218和第二尾随特性220。在第一时间段106中，所识别的第二尾随特性220在所识别的第二前导特性218之后。第二前导特性218与所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量相关联，而第二尾随特性220与所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量相关联。第二尾随特性220与其相关联的所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量可以不同于(例如，在不同的时间获取)第二前导特性218与其相关联的所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量。
特别地，在参考图5描述的技术的实施例中，第二前导特性218和第二尾随特性220是在所述一组第二组位置压力测量104中被识别为最小压力测量的特性。在这里示出的实例中，第二前导特性218可被识别为在第一预定时间间隔122内的所述一组第二位置压力测量104中的最小压力测量。同样在这里示出的实例中，第二尾随特性220可被识别为在第二预定时间间隔124内的所述一组第二位置压力测量104中的最小压力测量。在一些情况下，所识别的最小压力测量可以表示在所述一组第一位置压力测量102和/或所述一组第二位置压力测量104中的一个以上的单独压力测量。例如，在这两个组中的一个或两个中，可以将识别出的最小压力测量识别为与相应的预定时间间隔中的平均时间相对应，该平均时间代表如对于第一前导特性214所示的多个连续的局部最小压力测量。例如，这可用于在相应的预定时间间隔中的公共时间对准来自不同组102、104的所识别的前导和/或尾随特性。
第二前导特性218和第二尾随特性220不与表示重搏切迹110的压力测量相关联。而是，第二前向特性218和第二尾随特性220中的每一个与在所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量相关联，所述一组第二位置压力测量在第一时间段106的一个时间(例如，时间226、时间228)获得，该时间不同于在第一时间段106中的在所述一组第二位置压力测量104中存在重搏切迹110的时间。
在某些情况下，如图5所示，被识别为第一前导特性214的最小压力测量和被识别为第二前导特性218的最小压力测量可以在第一时间段106中处于相同的时间226。类似地，在某些情况下，如图5所示，被识别为第一尾随特性216的最小压力测量和被识别为第二尾随特性220的最小压力测量可以在第一时间段106中处于相同的时间228。
这些所识别的前导特性和尾随特性可以用作选择用于计算压力比的压力测量的参考。例如，可以在所述一组第一位置压力测量102中在所识别的第一前导特性214和所识别的第一尾随特性216之间选择压力测量。同样，可以在所述一组第二位置压力测量104中在所识别的第二前导特性218和所识别的第二尾随特性220之间选择压力测量。在一种情况下，可以在第一时间段106中相同时间处获得在所识别的第一前导特性214和所识别的第一尾随特性216之间的所选压力测量以及在第二前导特性218和所识别的第二尾随特性220之间的所选压力测量。然后，可以使用以下计算压力比：i)在所识别的第一前导特性214和所识别的第一尾随特性216之间的所选压力测量以及ii)在第二前导特性218和所识别的第二尾随特性220之间的所选压力测量。在其他情况下，可以在不是在所识别的前导特性和尾随特性之间的位置处相对于所识别的前导特性和尾随特性选择压力测量。
例如，以与参考图3所描述的相同的方式，来自图5中的各个识别的最小压力测量特性214、216和218、220之间的每组的两个或更多个压力测量可用于计算压力比。如参考图3所描述的，这包括在相应的前导特性和尾随特性之间的一个或多个特定位置选择这两个或多个压力测量中的每一个，并且在某些情况下，从所述一个或多个特定位置组合这些压力测量，然后使用组合的压力测量计算压力比。
另外，以与参考图4描述的相同的方式，可以使用与第一时间段106中的两个或更多个不同的预定时间间隔相关联的识别出的最小压力测量特性计算压力比，以从第一时间段106中的两个或更多个不同的预定时间间隔的每一个中选择压力测量。
图6再次示出了可用于计算压力比的压力测量的图形表示100。本文先前提供的细节将等同地应用于关于图6描述的实施例，除非另有说明。特别地，图6示出了用于计算近似FFR的压力比的技术的另一示例性实施例，其中最大减小压力测量变化率特性类型被识别并且用于选择相对于其的压力测量以用于计算近似FFR的压力比。例如，当连续的压力测量之间的差构成压力的减小而该压力的减小大于在不同时间进行的其他连续的压力测量之间的压力的减小时，可以识别最大减小压力测量变化率。在图6所示的压力波形的情况下，最大减小压力测量变化率可以由相应的一组压力测量102、104的波形中的最大下降斜率表示。如下所述，可以在第一时间段106的预定时间间隔内识别最大减小压力测量变化率特性。
图6示出了如先前所描述的在第一时间段106上获取的所述一组第一位置压力测量102和所述一组第二位置压力测量104的图形表示100。再次如此处所示，所述一组第一位置压力测量102包括重搏切迹108，所述一组第二位置压力测量104包括重搏切迹110，其中重搏切迹108、110代表主动脉瓣在心脏周期112期间的心室舒张期开始时的闭合。
对于所述一组第一位置压力测量102，识别出第一前导特性314和第一尾随特性316。在第一时间段106中，所识别的第一尾随特性316在所识别的第一前导特性314之后。第一前导特性314与所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量相关联，而第一尾随特性316与所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量相关联。第一尾随特性316与其相关联的所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量可以不同于(例如，在不同的时间获取)第一前导特性314与其相关联的所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量。
如提及的，在参照6描述的示例性实施例中，最大减小压力测量变化率是要识别的特性的类型，并用于选择相对于其的压力测量，以用于计算近似FFR的压力比。特别地，这里第一前导特性314和第一尾随特性316是在所述一组第一位置压力测量102中被识别为最大减小压力测量变化率的特性。在这里示出的实例中，第一前导特性314被识别为在第一时间段106的第一预定时间间隔122内的所述一组第一位置压力测量102中的最大减小压力测量变化率。同样在此处所示的实例中，第一尾随特性316被识别为在第一时间段106的第二预定时间间隔124中的在所述一组第一位置压力测量102中的最大减小压力测量变化率，该第二预定时间间隔在第一预定时间间隔122之后。
第一前导特性314和第一尾随特性316不与表示重搏切迹108的压力测量相关联。而是，第一前向特性314和第一尾随特性316中的每一个与在所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量相关联，所述一组第一位置压力测量在第一时间段106的一个时间(例如，时间326、时间328)获得，该时间不同于在第一时间段106中的在所述一组第一位置压力测量102中存在重搏切迹108的时间。
对于所述一组第二位置压力测量104，识别出第二前导特性318和第二尾随特性320。在第一时间段106中，所识别的第二尾随特性320在所识别的第二前导特性318之后。第二前导特性318与所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量相关联，而第二尾随特性320与所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量相关联。第二尾随特性320与其相关联的所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量可以不同于(例如，在不同的时间获取)第二前导特性318与其相关联的所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量。
特别地，在参考图6描述的技术的实施例中，第二前导特性318和第二尾随特性320是在所述一组第二组位置压力测量104中被识别为最大减小压力测量变化率的特性。在这里示出的实例中，第二前导特性318可被识别为在第一预定时间间隔122内的所述一组第二位置压力测量104中的最大减小压力测量变化率。同样在这里示出的实例中，第二尾随特性320可被识别为在第二预定时间间隔124内的所述一组第二位置压力测量104中的最大减小压力测量变化率。在一些情况下，所识别的最大减小压力测量变化率可以表示在所述一组第一位置压力测量102和/或所述一组第二位置压力测量104中的一个以上的单独压力测量。例如，在这些组中的一个或两个中，可以将识别的最大减小压力测量变化率识别为对应于相应预定时间间隔中的时间，该时间表示其间具有相同或基本相似的减小变化率的多个局部压力测量的平均时间。例如，这可用于在相应的预定时间间隔中的公共时间对准来自不同组102、104的所识别的前导和/或尾随特性。
第二前导特性318和第二尾随特性320不与表示重搏切迹110的压力测量相关联。而是，第二前向特性318和第二尾随特性320中的每一个与在所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量相关联，所述一组第二位置压力测量在第一时间段106的一个时间(例如，时间326、时间328)获得，该时间不同于在第一时间段106中的在所述一组第二位置压力测量104中存在重搏切迹110的时间。
在某些情况下，如图6所示，被识别为第一前导特性314的最大减小压力测量变化率和被识别为第二前导特性318的最大减小压力测量变化率可以在第一时间段106中处于相同的时间326。类似地，在某些情况下，如图6所示，被识别为第一尾随特性316的最大减小压力测量变化率和被识别为第二尾随特性320的最大减小压力测量变化率可以在第一时间段106中处于相同的时间328。
这些所识别的前导特性和尾随特性可以用作选择用于计算压力比的压力测量的参考。例如，可以在所述一组第一位置压力测量102中在所识别的第一前导特性314和所识别的第一尾随特性316之间选择压力测量。同样，可以在所述一组第二位置压力测量104中在所识别的第二前导特性318和所识别的第二尾随特性320之间选择压力测量。在一种情况下，可以在第一时间段106中相同时间处获得在所识别的第一前导特性314和所识别的第一尾随特性316之间的所选压力测量以及在第二前导特性318和所识别的第二尾随特性320之间的所选压力测量。然后，可以使用以下计算压力比：i)在所识别的第一前导特性314和所识别的第一尾随特性316之间的所选压力测量以及ii)在第二前导特性318和所识别的第二尾随特性320之间的所选压力测量。在其他情况下，可以在不是在所识别的前导特性和尾随特性之间的位置处相对于所识别的前导特性和尾随特性选择压力测量。
例如，以与参考图3所描述的相同的方式，来自图6中的各个识别的最大减小压力测量变化率特性314、316和318、320之间的每组的两个或更多个压力测量可用于计算压力比。如参考图3所描述的，这包括在相应的前导特性和尾随特性之间的一个或多个特定位置选择这两个或多个压力测量中的每一个，并且在某些情况下，从所述一个或多个特定位置组合这些压力测量，然后使用组合的压力测量计算压力比。
另外，以与参考图4描述的相同的方式，可以使用与第一时间段106中的两个或更多个不同的预定时间间隔相关联的识别出的最大减小压力测量变化率特性计算压力比，以从第一时间段106中的两个或更多个不同的预定时间间隔的每一个中选择压力测量。
图7再次示出了可用于计算压力比的压力测量的图形表示100。本文先前提供的细节将等同地应用于关于图7描述的实施例，除非另有说明。特别地，图7示出了用于计算近似FFR的压力比的技术的另一示例性实施例，其中最大增大压力测量变化率特性类型被识别并且用于选择相对于其的压力测量以用于计算近似FFR的压力比。例如，当连续的压力测量之间的差构成压力的增大而该压力的增大大于在不同时间进行的其他连续的压力测量之间的压力的增大时，可以识别最大增大压力测量变化率。在图7所示的压力波形的情况下，最大增大压力测量变化率可以由相应的一组压力测量102、104的波形中的最大上升斜率表示。如下所述，可以在第一时间段106的预定时间间隔内识别最大增大压力测量变化率特性。
图7示出了如先前所描述的在第一时间段106上获取的所述一组第一位置压力测量102和所述一组第二位置压力测量104的图形表示100。再次如此处所示，所述一组第一位置压力测量102包括重搏切迹108，所述一组第二位置压力测量104包括重搏切迹110，其中重搏切迹108、110代表主动脉瓣在心脏周期112期间的心室舒张期开始时的闭合。
对于所述一组第一位置压力测量102，识别出第一前导特性414和第一尾随特性416。在第一时间段106中，所识别的第一尾随特性416在所识别的第一前导特性414之后。第一前导特性414与所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量相关联，而第一尾随特性416与所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量相关联。第一尾随特性416与其相关联的所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量可以不同于(例如，在不同的时间获取)第一前导特性414与其相关联的所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量。
如提及的，在参照7描述的示例性实施例中，最大增大压力测量变化率是要识别的特性的类型，并用于选择相对于其的压力测量，以用于计算近似FFR的压力比。特别地，这里第一前导特性414和第一尾随特性416是在所述一组第一位置压力测量102中被识别为最大增大压力测量变化率的特性。在这里示出的实例中，第一前导特性414被识别为在第一时间段106的第一预定时间间隔122内的所述一组第一位置压力测量102中的最大增大压力测量变化率。同样在此处所示的实例中，第一尾随特性416被识别为在第一时间段106的第二预定时间间隔124中的在所述一组第一位置压力测量102中的最大增大压力测量变化率，该第二预定时间间隔在第一预定时间间隔122之后。
第一前导特性414和第一尾随特性416不与表示重搏切迹108的压力测量相关联。而是，第一前向特性414和第一尾随特性416中的每一个与在所述一组第一位置压力测量102中的一个或多个压力测量相关联，所述一组第一位置压力测量在第一时间段106的一个时间(例如，时间426、时间428)获得，该时间不同于在第一时间段106中的在所述一组第一位置压力测量102中存在重搏切迹108的时间。
对于所述一组第二位置压力测量104，识别出第二前导特性418和第二尾随特性420。在第一时间段106中，所识别的第二尾随特性420在所识别的第二前导特性418之后。第二前导特性418与所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量相关联，而第二尾随特性420与所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量相关联。第二尾随特性420与其相关联的所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量可以不同于(例如，在不同的时间获取)第二前导特性418与其相关联的所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量。
特别地，在参考图7描述的技术的实施例中，第二前导特性418和第二尾随特性420是在所述一组第二组位置压力测量104中被识别为最大增大压力测量变化率的特性。在这里示出的实例中，第二前导特性418可被识别为在第一预定时间间隔122内的所述一组第二位置压力测量104中的最大增大压力测量变化率。同样在这里示出的实例中，第二尾随特性420可被识别为在第二预定时间间隔124内的所述一组第二位置压力测量104中的最大增大压力测量变化率。在一些情况下，所识别的最大增大压力测量变化率可以表示在所述一组第一位置压力测量102和/或所述一组第二位置压力测量104中的一个以上的单独压力测量。例如，在这些组中的一个或两个中，可以将识别的最大增大压力测量变化率识别为对应于相应预定时间间隔中的时间，该时间表示其间具有相同或基本相似的增大变化率的多个局部压力测量的平均时间。例如，这可用于在相应的预定时间间隔中的公共时间对准来自不同组102、104的所识别的前导和/或尾随特性。
第二前导特性418和第二尾随特性420不与表示重搏切迹110的压力测量相关联。而是，第二前向特性418和第二尾随特性420中的每一个与在所述一组第二位置压力测量104中的一个或多个压力测量相关联，所述一组第二位置压力测量在第一时间段106的一个时间(例如，时间426、时间428)获得，该时间不同于在第一时间段106中的在所述一组第二位置压力测量104中存在重搏切迹110的时间。
在某些情况下，如图7所示，被识别为第一前导特性414的最大增大压力测量变化率和被识别为第二前导特性418的最大增大压力测量变化率可以在第一时间段106中处于相同的时间426。类似地，在某些情况下，如图7所示，被识别为第一尾随特性416的最大增大压力测量变化率和被识别为第二尾随特性420的最大增大压力测量变化率可以在第一时间段106中处于相同的时间428。
这些所识别的前导特性和尾随特性可以用作选择用于计算压力比的压力测量的参考。例如，可以在所述一组第一位置压力测量102中在所识别的第一前导特性414和所识别的第一尾随特性416之间选择压力测量。同样，可以在所述一组第二位置压力测量104中在所识别的第二前导特性418和所识别的第二尾随特性420之间选择压力测量。在一种情况下，可以在第一时间段106中相同时间处获得在所识别的第一前导特性414和所识别的第一尾随特性416之间的所选压力测量以及在第二前导特性418和所识别的第二尾随特性420之间的所选压力测量。然后，可以使用以下计算压力比：i)在所识别的第一前导特性414和所识别的第一尾随特性416之间的所选压力测量以及ii)在第二前导特性418和所识别的第二尾随特性420之间的所选压力测量。在其他情况下，可以在不是在所识别的前导特性和尾随特性之间的位置处相对于所识别的前导特性和尾随特性选择压力测量。
例如，以与参考图3所描述的相同的方式，来自图7中的各个识别的最大增大压力测量变化率特性414、416和418、420之间的每组的两个或更多个压力测量可用于计算压力比。如参考图3所描述的，这包括在相应的前导特性和尾随特性之间的一个或多个特定位置选择这两个或多个压力测量中的每一个，并且在某些情况下，从所述一个或多个特定位置组合这些压力测量，然后使用组合的压力测量计算压力比。
另外，以与参考图4描述的相同的方式，可以使用与第一时间段106中的两个或更多个不同的预定时间间隔相关联的识别出的最大增大压力测量变化率特性计算压力比，以从第一时间段106中的两个或更多个不同的预定时间间隔的每一个中选择压力测量。
图8再次示出了可用于计算压力比的压力测量的图形表示500。本文先前提供的细节将等同地应用于关于图8描述的实施例，除非另有说明。特别地，图8示出了用于计算近似FFR的压力比的技术的另一示例性实施例，其中阈值减小压力测量变化率特性类型被识别并且用于选择相对于其的压力测量以用于计算近似FFR的压力比。
在其中在心脏周期中获取压力测量的应用中，例如，在每个这样的周期中，对于某些患者，压力测量可以包括两个不同的时间间隔，其中在各个时间间隔中的压力测量在阈值变化率内减小。例如，如图8所示，在心动周期112中，所述一组第一位置压力测量102包括第一间隔124a，其中一组压力测量530在一个阈值变化率内从一个压力测量减小到该组压力测量530中的连续压力测量。同样，在心动周期112中，所述一组第一位置压力测量102包括第二间隔124b，其中一组压力测量532在不同于组530的一个阈值变化率的另一个阈值变化率内从一个压力测量减小到该组压力测量532中的连续压力测量。同样，在心动周期112中，所述一组第一位置压力测量104包括第一间隔122a，其中一组压力测量534在一个阈值变化率内从一个压力测量减小到该组压力测量534中的连续压力测量。并且，在心动周期112中，所述一组第一位置压力测量104包括第二间隔122b，其中一组压力测量536在不同于组534的一个阈值变化率的另一个阈值变化率内从一个压力测量减小到该组压力测量536中的连续压力测量。
用于确定所述一组压力测量的阈值变化率可以取决于特定应用而变化。例如，当一个时间间隔内的压力测量从一个压力测量减少到该时间间隔中的连续压力测量值小于0.5％、1％、2％、3％、5％、7.5％、10％、15％、20％或25％时，可以确定一组压力测量。
为了便于说明，在不同的心动周期112，在图8中参考了所述一组第一位置压力测量102的组530和532以及所述一组第二位置压力测量104的组534和536。尽管在许多实施例中，所述一组第一位置压力测量102的组530和532以及所述一组第二位置压力测量104的组534和536可以从同一心动周期112分析和使用。
当相应组102、104中的压力测量从一个阈值变化率的一组过渡到另一个不同的阈值变化率的另一组时，可以识别出阈值减小压力测量变化率。例如，当压力测量从压力测量组530过渡到压力测量组532时，可以在预定时间间隔(例如，第一预定时间间隔122和/或如此处所示的第二预定时间间隔124)上针对所述一组第一位置压力测量102识别阈值减小压力测量变化率514。这样，该实例中的阈值减小压力测量变化率514表示在时间上紧接阈值减小压力测量变化率514之前的压力测量与在时间上紧接阈值减小压力测量变化率514之后的压力测量之间的压力减小大于阈值变化率的时间。类似地，当压力测量从压力测量组534过渡到压力测量组536时，可以在预定时间间隔(例如，如此处所示的第一预定时间间隔122和/或第二预定时间间隔124)上针对所述一组第一位置压力测量104识别阈值减小压力测量变化率516。这样，该实例中的阈值减小压力测量变化率516表示在时间上紧接阈值减小压力测量变化率516之前的压力测量与在时间上紧接阈值减小压力测量变化率516之后的压力测量之间的压力减小大于阈值变化率的时间。
所识别的阈值减小压力测量变化率特性可以用作选择用于计算压力比的压力测量的参考。例如，可以在所述一组第一位置压力测量102中选择压力测量为相对于阈值减小压力测量值变化率514处于特定位置(例如，时间)。同样，可以在所述一组第二位置压力测量104中选择压力测量为相对于阈值减小压力测量值变化率516处于特定位置(例如，时间)。在某些实施例中，可以与本文公开的一种或多种其他特性类型一起识别阈值减小压力测量变化率特性。在这样的实施例中，可以将组102和/或104中的压力测量选择为相对于所识别的阈值减小压力测量变化率特性和本文公开的一个或多个所识别的其他特性类型在特定位置处。例如，可以选择在识别的阈值减小压力测量变化率特性与识别的最大压力测量、最小压力测量、最大减小压力测量变化率和最大增大压力测量变化率之一之间的时间获取的一个或多个压力测量，并用于计算压力比。
识别阈值减小压力测量变化率可用作选择适当压力测量以用于计算近似FFR的压力比的可靠手段。例如，如图形表示500所示，阈值减小压力测量变化率可以在不参考重搏切迹的情况下被识别。当一组压力测量不包含任何可辨别的重搏切迹时，这可能有用，如图8中针对所述一组第一位置压力测量值102就是这种情况。
图9示出了用于评估血管的方法600的示例性实施例的流程图。例如，参考图9描述的方法可以实现为由用户采取的动作、为由存储在非暂时性计算机可读存储制品上的计算机可执行指令实现的算法以使至少一个可编程处理器执行所述动作、或者为包括用户和算法两者的组合。
在步骤610，获得压力测量。该步骤可以包括在第一时间段内获得在血管中的第一位置处的一组第一位置压力测量。该步骤还可以包括在第一时间段内获得在血管中的第二位置处的一组第二位置压力测量。第二位置可以不同于第一位置。另外，在该步骤中，可以不在充血期间获得所述一组第一位置压力测量和所述一组第二位置压力测量。
在某些情况下，方法600可以包括步骤620。在步骤620，可以执行预检查。预检查可以在一个或多个数据点上执行，并用于确定此类数据是否适合在方法600中使用。进行预检查可以包括例如确定所述一组第一位置压力测量和所述一组第二位置压力测量是否满足一组预检查条件，并且如果满足该组预检查条件，则继续识别前导和尾随特性并计算压力比。
在一个实例中，所述一组预检查条件包括：所述一组第一位置(例如主动脉)压力测量中的最小压力测量在30到180mmHg之间，所述一组第一位置压力测量中的最大压力测量是在40至200mmHg之间，在所述一组第二位置(例如，远侧)压力测量中的最小压力测量在-5和180mmHg之间，在所述一组第二位置压力测量中的最大压力测量在10和200mmHg之间，对应于所述一组第一位置压力测量的脉冲压力至少为10mmHg，对应于所述一组第二位置压力测量的脉冲压力至少为5mmHg，所述一组第二位置压力测量中的最大压力测量小于所述一组第一位置压力测量中的最大压力测量的108％，所述一组第二位置压力测量中最小压力测量小于所述一组第一位置压力测量中最小压力测量值的108％，第一时间段内的心率(例如，作为在第一时间段内的平均值)为每分钟40到300次心跳，以及没有第一时间段内的心跳与第一时间段内发生的每次其他心跳的平均值相差30％以上。可以在要计算压力比的时间段内，例如在跨越两个或多个心动周期的时间段的过程内，评估这些条件中的每一个。
在方法600包括执行预检查的情况下，如果不满足一个或多个预检查条件，则方法600可以包括拒绝在步骤610获得的压力测量并且再次执行步骤610以获得新的压力测量。可以重复进行直到满足步骤620的预检查为止。作为一个实例，如果上述预检查条件中的任何一个不满足，则方法600可以包括拒绝并且因此不使用在步骤610获得的压力测量。在该实例中，一旦所有上述预检查条件都得到满足，则方法600可以前进至步骤630并使用在步骤610中获得的压力测量。因此，确定所述一组第一位置压力测量和所述一组第二位置压力测量是否满足预检查条件组可以包括确定满足包括该组预检查条件的每个条件。在某些情况下，如果满足少于包括该组预检查条件的所有条件，可以满足该预检查。
在步骤630，识别前导特征。此步骤可以包括识别一个以上的前导特征。例如，该步骤可包括识别与所述一组第一位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第一前导特性和与所述一组第二位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第二前导特性。在该步骤中，所识别的第一前导特性和/或所识别的第二前导特性可以是选自以下特性类型的特性类型：最大压力测量、最小压力测量、最大减小压力测量变化率和最大增大压力测量变化率。在一些其他实例中，可以从中选择所识别的第一前导特性和/或所识别的第二前导特性的一组特性类型还可以包括阈值减小压力测量变化率。
在步骤640，识别尾随特性。此步骤可以包括识别一个以上的尾随特征。例如，该步骤可包括识别与所述一组第一位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第一尾随特性和与所述一组第二位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第二尾随特性。在该步骤中，所识别的第一尾随特性和/或所识别的第二尾随特性可以是选自以下特性类型的特性类型：最大压力测量、最小压力测量、最大减小压力测量变化率和最大增大压力测量变化率。在一些其他实例中，可以从中选择所识别的第一尾随特性和/或所识别的第二尾随特性的一组特性类型还可以包括阈值减小压力测量变化率。
在方法600中，所识别的第一尾随特性在第一时间段中可以在所识别的第一前导特性之后，并且所识别的第二尾随特性在第一时间段中可以在所识别的第二前导特性之后。此外，所识别的第一前导特性、所识别的第二前导特性、所识别的第一尾随特性和所识别的第二尾随特性中的至少一个可以与各自组的第一位置压力测量和第二位置压力测量中的压力测量相关联，所述压力测量在第一时间段中的时间获得，该第一时间段中的时间不同于在各自组的第一位置压力测量和第二位置压力测量中存在重搏切迹的第一时间段中的时间。
在步骤650，计算压力比。例如，在该步骤中可以包括使用以下计算压力比：i)在所识别的第一前导特性和所识别的第一尾随特性之间的所述一组第一位置压力测量中的压力测量；以及ii)在所识别的第二前导特性和所识别的第二尾随特性之间的所述一组第二位置压力测量中的压力测量。在其他实例中，在该步骤中，可以使用在各个识别的前导特性和尾随特性之间的多次压力测量来计算压力比。例如，可以使用以下计算压力比：i)a)所识别的第一前导特性和所识别的第一尾随特性之间的在所述一组第一位置压力测量中的一个压力测量和b)所识别的第一前导特性和所识别的第一尾随特性之间的在所述一组第一位置压力测量中的另一个压力测量的平均值，以及ii)a)所识别的第二前导特性和所识别的第二尾随特性之间的在所述一组第二位置压力测量中的一个压力测量和b)所识别的第二前导特性和所识别的第二尾随特性之间的在所述一组第二位置压力测量中的另一个压力测量的平均值。
已经参考某些公开的实施例描述了各种实例。给出实施例是出于说明而非限制的目的。本领域的技术人员将理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以进行各种改变、改编和修改。

Claims (22)

1.一种评估血管的方法，所述方法包括以下步骤：
获得在第一时间段内在所述血管中的第一位置处的一组第一位置压力测量以及在所述第一时间段内在所述血管中的第二位置处的一组第二位置压力测量，其中所述第二位置与所述第一位置不同，并且其中所述一组第一位置压力测量和所述一组第二位置压力测量不在充血期间获得；
识别与所述一组第一位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第一前导特性和与所述一组第二位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第二前导特性；
识别与所述一组第一位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第一尾随特性和与所述一组第二位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第二尾随特性，其中所识别的第一尾随特性在第一时间段中所识别的第一前导特性之后并且所识别的第二尾随特性在第一时间段中所识别的第二前导特性之后，并且其中所识别的第一前导特性、所识别的第二前导特性、所识别的第一尾随特性和所识别的第二尾随特性中的至少一个与各自组的第一位置压力测量和第二位置压力测量中的压力测量相关联，所述压力测量在不参考在各自组的第一位置压力测量和第二位置压力测量中可存在的任何重搏切迹的情况下获得；和
使用以下计算压力比：i)在所识别的第一前导特性和所识别的第一尾随特性之间的所述一组第一位置压力测量中的压力测量；以及ii)在所识别的第二前导特性和所识别的第二尾随特性之间的所述一组第二位置压力测量中的压力测量。
2.根据权利要求1所述的方法，其中在所识别的第一前导特性和所识别的第一尾随特性之间的所述一组第一位置压力测量中的压力测量以及在所识别的第二前导特性和所识别的第二尾随特性之间的所述一组第二位置压力测量中的压力测量是在第一时间段中相同的时间获得的。
3.根据权利要求2所述的方法，
其中与所识别的第一前导特性相关联的在所述一组第一位置压力测量中的所述一个或多个压力测量和与所识别的第二前导特性相关联的在所述一组第二位置压力测量中的所述一个或多个压力测量是在第一时间段中相同的时间获得的，以及
其中与所识别的第一尾随特性相关联的在所述一组第一位置压力测量中的所述一个或多个压力测量和与所识别的第二尾随特性相关联的在所述一组第二位置压力测量中的所述一个或多个压力测量是在第一时间段中相同的时间获得的。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所识别的第一前导特性和所识别的第二前导特性是选自以下特性类型的特性类型：最大压力测量、最小压力测量、最大减小压力测量变化率和最大增大压力测量变化率。
5.根据权利要求4所述的方法，其中所识别的第一尾随特性和所识别的第二尾随特性是选自以下特性类型的特性类型：最大压力测量、最小压力测量、最大减小压力测量变化率和最大增大压力测量变化率。
6.根据权利要求5所述的方法，其中使用以下计算所述压力比：i)a)所识别的第一前导特性和所识别的第一尾随特性之间的在所述一组第一位置压力测量中的一个压力测量和b)所识别的第一前导特性和所识别的第一尾随特性之间的在所述一组第一位置压力测量中的另一个压力测量的平均值，以及ii)a)所识别的第二前导特性和所识别的第二尾随特性之间的在所述一组第二位置压力测量中的一个压力测量和b)所识别的第二前导特性和所识别的第二尾随特性之间的在所述一组第二位置压力测量中的另一个压力测量的平均值。
7.根据权利要求5所述的方法，
其中所识别的第一前导特性、所识别的第一尾随特性、所识别的第二前导特性和所识别的第二尾随特性是最大压力测量，第一前导特性和第二前导特性是在所述第一时间段的第一预定时间间隔内的最大压力测量以及第一尾随特性和第二尾随特性是在所述第一时间段的第二预定时间间隔内的最大压力，并且
其中使用以下计算所述压力比：i)所识别的第一前导特性与所识别的第一尾随特性之间的第一距离的压力测量和ii)所识别的第二前导特性与所识别的第二尾随特性之间的所述第一距离的压力测量。
8.根据权利要求7所述的方法，其中所述第一距离在所识别的第一前导特性和所识别的第一尾随特性之间的中间以及在所识别的第二前导特性和所识别的第二尾随特性之间的中间。
9.根据权利要求5所述的方法，
其中所识别的第一前导特性、所识别的第一尾随特性、所识别的第二前导特性和所识别的第二尾随特性是最小压力测量，第一前导特性和第二前导特性是在所述第一时间段的第一预定时间间隔内的最小压力测量以及第一尾随特性和第二尾随特性是在所述第一时间段的第二预定时间间隔内的最小压力，并且
其中使用以下计算所述压力比：i)所识别的第一前导特性与所识别的第一尾随特性之间的第一距离的压力测量和ii)所识别的第二前导特性与所识别的第二尾随特性之间的所述第一距离的压力测量。
10.根据权利要求5所述的方法，
其中所识别的第一前导特性、所识别的第一尾随特性、所识别的第二前导特性和所识别的第二尾随特性是最大减小压力测量变化率，第一前导特性和第二前导特性是在所述第一时间段的第一预定时间间隔内的最大减小压力测量变化率以及第一尾随特性和第二尾随特性是在所述第一时间段的第二预定时间间隔内的最大减小压力测量变化率，并且
其中使用以下计算所述压力比：i)所识别的第一前导特性与所识别的第一尾随特性之间的第一距离的压力测量和ii)所识别的第二前导特性与所识别的第二尾随特性之间的所述第一距离的压力测量。
11.根据权利要求5所述的方法，
其中所识别的第一前导特性、所识别的第一尾随特性、所识别的第二前导特性和所识别的第二尾随特性是最大增大压力测量变化率，第一前导特性和第二前导特性是在所述第一时间段的第一预定时间间隔内的最大增大压力测量变化率以及第一尾随特性和第二尾随特性是在所述第一时间段的第二预定时间间隔内的最大增大压力测量变化率，并且
其中使用以下计算所述压力比：i)所识别的第一前导特性与所识别的第一尾随特性之间的第一距离的压力测量和ii)所识别的第二前导特性与所识别的第二尾随特性之间的所述第一距离的压力测量。
12.根据权利要求5所述的方法，
其中所述第一时间段包括第一预定时间间隔和第二预定时间间隔，第二预定时间间隔在第一预定时间间隔之后，
其中所述一组第一位置压力测量形成第一位置压力波形，所述第一位置压力波形包括在第一预定时间间隔内的第一位置压力测量的第一周期和在第二预定时间间隔内的第一位置压力测量的第二周期，并且
其中所述一组第二位置压力测量形成第二位置压力波形，所述第二位置压力波形包括在第一预定时间间隔内的第二位置压力测量的第一周期和在第二预定时间间隔内的第二位置压力测量的第二周期。
13.根据权利要求12所述的方法，其中所述第一周期对应于第一心动周期，并且所述第二周期对应于第二心动周期。
14.根据权利要求12所述的方法，
其中所识别的第一前导特性与第一位置压力测量的第一周期中的一个或多个压力测量相关联，并且所识别的第一尾随特性与第一位置压力测量的第二周期中的一个或多个压力测量相关联，
其中所识别的第二前导特性与第二位置压力测量的第一周期中的一个或多个压力测量相关联，并且所识别的第二尾随特性与第二位置压力测量的第二周期中的一个或多个压力测量相关联，并且进一步包括：
识别与第一位置压力测量的第二周期中的一个或多个压力测量相关的第三前导特性以及与第二位置压力测量的第二周期中的一个或多个压力测量相关的第四前导特性；和
识别在第一时间段的第三预定时间间隔内与第一位置压力测量的第三周期中的一个或多个压力测量相关联的第三尾随特性以及在第三预定时间间隔内与第二位置压力测量的第三周期中的一个或多个压力测量相关联的第四尾随特性，其中所识别的第三尾随特性在所述一组第一位置压力测量中在所识别的第三前导特性之后以及所识别的第四尾随特性在所述一组第二位置压力测量中在所识别的第四前导特性之后。
15.根据权利要求14所述的方法，其中使用以下计算所述压力比：i)a)所识别的第一前导特性和所识别的第一尾随特性之间的在第一位置压力测量的第一周期中的压力测量和b)所识别的第三前导特性和所识别的第三尾随特性之间的在第一位置压力测量的第二周期中的压力测量的平均值，以及ii)a)所识别的第二前导特性和所识别的第二尾随特性之间的在第二位置压力测量的第一周期中的压力测量和b)所识别的第四前导特性和所识别的第四尾随特性之间的在第二位置压力测量的第二周期中的压力测量的平均值。
16.根据权利要求15所述的方法，其中所识别的第一前导特性、所识别的第一尾随特性、所识别的第二前导特性、所识别的第二尾随特性、所识别的第三前导特性、所识别的第三尾随特性、所识别的第四前导特性以及所识别的第四尾随特性为最大压力测量。
17.根据权利要求16所述的方法，其中使用以下计算所述压力比：i)a)在所识别的第一前导特性和所识别的第一尾随特性之间中间的在第一位置压力测量的第一周期中的所述压力测量和b)在所识别的第三前导特性和所识别的第三尾随特性之间中间的在第一位置压力测量的第二周期中的所述压力测量的所述平均值，以及ii)a)在所识别的第二前导特性和所识别的第二尾随特性之间中间的在第二位置压力测量的第一周期中的所述压力测量和b)在所识别的第四前导特性和所识别的第四尾随特性之间中间的在第二位置压力测量的第二周期中的所述压力测量的所述平均值。
18.根据权利要求1所述的方法，还包括以下步骤：
确定所述一组第一位置压力测量和所述一组第二位置压力测量是否满足一组预检查条件；和
如果满足所述一组预检查条件，则计算所述压力比。
19.根据权利要求18所述的方法，
其中所述一组预检查条件包括：所述一组第一位置压力测量中的最小压力测量在30到180mmHg之间，所述一组第一位置压力测量中的最大压力测量是在40至200mmHg之间，在所述一组第二位置压力测量中的最小压力测量在-5和180mmHg之间，在所述一组第二位置压力测量中的最大压力测量在10和200mmHg之间，对应于所述一组第一位置压力测量的脉冲压力至少为10mmHg，对应于所述一组第二位置压力测量的脉冲压力至少为5mmHg，所述一组第二位置压力测量中的最大压力测量小于所述一组第一位置压力测量中的最大压力测量的108％，所述一组第二位置压力测量中最小压力测量小于所述一组第一位置压力测量中最小压力测量值的108％，第一时间段内的心率为每分钟40到300次心跳，以及没有第一时间段内的心跳与第一时间段内发生的每次其他心跳的平均值相差30％以上，并且
确定所述一组第一位置压力测量和所述一组第二位置压力测量是否满足预检查条件组包括确定满足包括所述一组预检查条件的条件的每一个。
20.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一位置在所述血管中的狭窄的第一侧，并且所述第二位置在所述血管中的狭窄的第二相对侧。
21.一种非暂时性计算机可读存储制品，其上存储有计算机可执行指令，以使至少一个可编程处理器：
接收在第一时间段内在血管中的第一位置处获取的一组第一位置压力测量以及在所述第一时间段内在所述血管中的第二位置处获取的一组第二位置压力测量，其中所述第二位置与所述第一位置不同，并且其中所述一组第一位置压力测量和所述一组第二位置压力测量不在充血期间获取；
识别与所述一组第一位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第一前导特性和与所述一组第二位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第二前导特性；
识别与所述一组第一位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第一尾随特性和与所述一组第二位置压力测量中的一个或多个压力测量相关联的第二尾随特性，其中所识别的第一尾随特性在第一时间段中所识别的第一前导特性之后并且所识别的第二尾随特性在第一时间段中所识别的第二前导特性之后，并且其中所识别的第一前导特性、所识别的第二前导特性、所识别的第一尾随特性和所识别的第二尾随特性中的至少一个与各自组的第一位置压力测量和第二位置压力测量中的压力测量相关联，所述压力测量在不参考在各自组的第一位置压力测量和第二位置压力测量中可存在的任何重搏切迹的情况下获得；和
使用以下计算压力比：i)在第一前导特性和第一尾随特性之间的所述一组第一位置压力测量中的压力测量；以及ii)在第二前导特性和第二尾随特性之间的所述一组第二位置压力测量中的压力测量。
22.根据权利要求21所述的制品，
其中所识别的第一前导特性和所识别的第二前导特性是选自以下特性类型的特性类型：最大压力测量、最小压力测量、最大减小压力测量变化率和最大增大压力测量变化率，并且
其中所识别的第一尾随特性和所识别的第二尾随特性是选自以下特性类型的特性类型：最大压力测量、最小压力测量、最大减小压力测量变化率和最大增大压力测量变化率。
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