CN112690814B - 一种低误差的冠状动脉血流储备分数测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种低误差的冠状动脉血流储备分数测量方法,包括:利用CTA冠脉造影并进行三维重建,分段记录目标血管的各段长度;利用DSA造影得到造影剂流经目标血管各个分段的血流时间;根据各分段的长度和血流时间计算各分段的局部血流速度;获取指定冠脉入口的近端血压,结合第一段局部血流速度计算第一段的出口血压,再以第一段出口血压和第二段局部血流速度计算第二段的出口血压,以此类推,直至得到目标血管出口处的远端血压;结合远端血压和近端血压计算FFR值。本发明结合了DSA和CTA各自的优势,并对目标血管进行分段计算,再通过前后衔接的梯度计算方式进行远端血压的计算,进一步提高精确度,最后再进行FFR值的计算,更能反应其实际情况。
Description
技术领域
本发明涉及生物医学工程领域,具体涉及一种低误差的冠状动脉血流储备分数测量方法。
背景技术
冠状动脉是包裹在人体心脏表面的一系列血管,主要为心脏运输血液和传送能量,因其形状呈冠状,因此叫做冠状动脉,简称冠脉。冠脉内的血液能否正常通行将直接影响整个心脏的血液循环,同时也是冠心病的重要判断标准之一。
血流储备分数,简称FFR,是判断冠脉内血液通行流畅程度的重要指标,指在冠状动脉存在狭窄病变的情况下,该血管所供心肌区域能获得的最大血流与同一区域理论上正常情况下所能获得的最大血流之比,即心肌最大充血状态下的狭窄远端冠状动脉内平均压(Pd)与冠状动脉入口处平均压(Pa)的比值。目前FFR值主要通过临床医生用压力导丝介入人体冠脉测量获得,目前掌握这一方法的医生并不多,而且该测量方法费用较高,同时还存在一定的风险。
近些年来发展出几种无创的FFR测量方法,例如核素显像法,磁共振灌注法,CT无创血流储备分数测量法(即FFR-CT),基于DSA的FFR测量法(即QFR)。这几种方法中,前两种还是属于传统方法,对设备的依赖性很强,例如核素显像法需要SPECT设备,磁共振灌注法需要磁共振设备,检测费用都很高。后面两种方法是最近才发展起来的,特别是QFR是去年才在中国首次被批准使用。另外还包括如公开号CN108992057A的发明公开的一种确定冠状动脉FFR的方法等其他技术。
FFR-CT最早是美国heartflow公司于2014年在美国获得FDA证书,它是基于CT冠状动脉血管造影(简称CTA)的影像,仿真冠状动脉血管血流,模拟出人体心血管主要指标,如血压、血流速度、冠状动脉血流储备分数等,用于临床定量分析的后期处理。它的流程方法是首先在CT室内获得CTA图像,然后对CTA图像进行处理,重建出冠脉的三维结构,再对该三维结构进行网格和数学建模,最后将一些边界条件提交到超级计算机上进行计算,获得每支冠脉的FFR值。FFR-CT由于基于CTA的影像,获得冠脉的三维结构,但是存在一些缺点,例如不能准确获得边界条件,比如出口的血液压力或者血流速度等。
而基于DSA的FFR测量法(即QFR)是通过DSA影像,首先在DSA设备下获得冠脉两个角度的DSA平面影像,然后根据影像测出血管直径,再根据这个直径认为重建一根三维血管,然后根据造影剂在血管里流动情况确定血流速度,以及事先准备在造影剂导管处设计的血压感应器获得冠脉入口处的血压,这样就可以计算出这一支冠脉的FFR值,而且计算量很少,单台计算机几分钟就可以计算完成一个病例。QFR计算速度快,但也存在一个较大的缺点,就是DSA图像是平面图像,不能准确获得血管三维结构,特别是对狭窄处的三维结构不能准确获取,而恰恰就是狭窄处的三维结构对结算结果起到决定性作用。
上述现有技术所得到的血流速度和血压等参数都比较粗略,导致FFR值的计算结果不准确,影响后续的医疗诊断。
发明内容
针对现有技术FFR值的计算不准确的问题,本发明提供了一种低误差的冠状动脉血流储备分数测量方法,通过结合CTA和DSA的优势,利用各自可以获得的较精确的参数,并对目标血管进行分段计算,得到精细化的参数结果,再进行FFR值的计算,以提高准确性。
以下是本发明的技术方案。
一种低误差的冠状动脉血流储备分数测量方法,包括以下步骤:利用CTA冠脉造影并进行三维重建,分段记录目标血管的各段长度;利用DSA造影得到造影剂流经目标血管各个分段的血流时间;根据各分段的长度和血流时间计算各分段的局部血流速度;获取指定冠脉入口的近端血压,结合第一段局部血流速度计算第一段的出口血压,再以第一段出口血压和第二段局部血流速度计算第二段的出口血压,以此类推,直至得到目标血管出口处的远端血压;结合远端血压和近端血压计算FFR值。
传统方式通常利用可直接测得的近端血压和计算得到的平均血流速度来计算远端血压,从而计算FFR值,但由于目标血管通常本身结构复杂且带有支流血管,因此这种计算方式误差较大,有一定的估算成分,而本发明以血流速度的获取方式作为切入点,将目标血管进行分段,单独计算血流速度,并以阶梯的形式从近端到远端逐一计算各分段的出口血压,最终得到的远端血压准确度大幅提高,以此计算得到的FFR值也更为准确。
作为优选,所述目标血管的分段过程包括:从三维重建得到的模型中找到目标血管模型,以目标血管入口至出口的分段长度逐渐变长为原则进行分段。由于目标血管血液流量的减少因素主要为支流血管,因此从入口到出口的过程中流量会逐步减少,导致其中的流速变化率也会逐步变缓,由此采用这种分段方式,可以在适当计算量的情况下尽可能提高分段的有效性,保证后续计算的精准度。
作为优选,所述血流时间的获取过程包括:所述DSA造影得到影像数据,将每一帧图像按顺序排列,顺序排列的图像序列中,造影剂流到分段起始位置的图像作为第一帧图像,造影剂流到指定分段末尾位置的图像作为第二帧图像,再根据DSA图像的帧率,计算出造影剂从起始位置到末尾位置的时间,即是血流时间t,并以此类推得到每个分段的血流时间。
作为优选,所述指定冠脉入口的近端血压的获取过程包括:在DSA造影时通过指引导管上的血压监测器获取冠脉入口处的近端血压。
作为优选,所述远端血压的获取过程包括:根据近端血压Pa和计算得到的目标血管第一段的局部血流速度V1,利用纳维-斯托克斯方程计算出该分段的出口血压Pd1,再在纳维-斯托克斯方程中以出口血压Pd1替代近端血压Pa,第二段的局部血流速度V2替代V1计算出该分段的出口血压Pd2,根据分段的数量依次进行计算,直至得到最后一个分段的出口血压,作为远端血压Pd。以前后衔接的梯度计算方式逐步将远端血压计算出来,相比直接使用平均值,这种方式的精确度更高。
作为优选,所述FFR值的计算方式为:远端血压除以近端血压。
本发明的实质性效果包括:结合了DSA和CTA各自的优势,利用各自可以获得的较精确的参数,并对目标血管进行分段计算,得到精细化的参数结果,再通过前后衔接的梯度计算方式进行远端血压的计算,进一步提高精确度,最后再进行FFR值的计算,保证了数据从获取到计算整个过程的严谨性,相比较直接采用平均值,这种方式更贴近目标血管真实的FFR值,更能反应其实际情况。
具体实施方式
下面将结合实施例,对本申请的技术方案进行描述。另外,为了更好的说明本发明,在下文中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解,没有某些具体细节,本发明同样可以实施。在一些实例中,对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未做详细描述,以便于凸显本发明的主旨。
实施例:
一种低误差的冠状动脉血流储备分数测量方法,包括以下步骤:利用CTA冠脉造影并进行三维重建,分段记录目标血管的各段长度;利用DSA造影得到造影剂流经目标血管各个分段的血流时间;根据各分段的长度和血流时间计算各分段的局部血流速度;获取指定冠脉入口的近端血压,结合第一段局部血流速度计算第一段的出口血压,再以第一段出口血压和第二段局部血流速度计算第二段的出口血压,以此类推,直至得到目标血管出口处的远端血压;结合远端血压和近端血压计算FFR值,计算方式为:远端血压除以近端血压。
本实施例以血流速度的获取方式作为切入点,将目标血管进行分段,单独计算血流速度,并以阶梯的形式从近端到远端逐一计算各分段的出口血压,最终得到的远端血压准确度大幅提高,以此计算得到的FFR值也更为准确。
其中目标血管的分段过程包括:从三维重建得到的模型中找到目标血管模型,以目标血管入口至出口的分段长度逐渐变长为原则进行分段。由于目标血管血液流量的减少因素主要为支流血管,因此从入口到出口的过程中流量会逐步减少,导致其中的流速变化率也会逐步变缓,由此采用这种分段方式,可以在适当计算量的情况下尽可能提高分段的有效性,保证后续计算的精准度。
本实施例的血流时间的获取过程包括:DSA造影得到影像数据,将每一帧图像按顺序排列,顺序排列的图像序列中,造影剂流到分段起始位置的图像作为第一帧图像,造影剂流到指定分段末尾位置的图像作为第二帧图像,再根据DSA图像的帧率,计算出造影剂从起始位置到末尾位置的时间,即是血流时间t,并以此类推得到每个分段的血流时间。
本实施例的指定冠脉入口的近端血压的获取过程包括:在DSA造影时通过指引导管上的血压监测器获取冠脉入口处的近端血压。
远端血压的获取过程包括:根据近端血压Pa和计算得到的目标血管第一段的局部血流速度V1,利用纳维-斯托克斯方程计算出该分段的出口血压Pd1,再在纳维-斯托克斯方程中以出口血压Pd1替代近端血压Pa,第二段的局部血流速度V2替代V1计算出该分段的出口血压Pd2,根据分段的数量依次进行计算,直至得到最后一个分段的出口血压,作为远端血压Pd。以前后衔接的梯度计算方式逐步将远端血压计算出来,相比直接使用平均值,这种方式的精确度更高。
其中本实施例所使用的纳维-斯托克斯方程如下:
其中,为流场的应力张量,为梯度算子,t为时间变量,I为单位矩阵,表示的转置,ff为源项,这里为重力,u表示局部血流速度,pf为血流压力,ρf为血液密度,μ为血液的粘性系数,Ωf为流体计算区域,为流体计算域的入流边界和出流边界。由于pf是定义在整个流体计算区域中的,所以上述公式得到的pf包括了分段血管的出口血压Pdi,其中Pdi和Vi中的i均表示血管对应分段的序号,最后一段血管的出口血压即为远端血压Pd。
本实施例的实质性效果包括:结合了DSA和CTA各自的优势,利用各自可以获得的较精确的参数,并对目标血管进行分段计算,得到精细化的参数结果,再通过前后衔接的梯度计算方式进行远端血压的计算,进一步提高精确度,最后再进行FFR值的计算,保证了数据从获取到计算整个过程的严谨性,相比较直接采用平均值,这种方式更贴近目标血管真实的FFR值,更能反应其实际情况。
通过以上实施方式的描述,所属领域的技术人员可以了解到,为描述的方便和简洁,仅以上述各步骤的划分进行举例说明,实际应用中可以根据需要而将上述步骤进行调整,即将具体顺序和实施细节进行适应性改动,以完成以上描述的全部或者部分功能。
另外,本申请实施例如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机,芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(read only memory,ROM)、随机存取存储器(random access memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上内容,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (4)
1.一种低误差的冠状动脉血流储备分数测量方法,其特征在于,包括以下步骤:
利用CTA冠脉造影并进行三维重建,分段记录目标血管的各段长度;
利用DSA造影得到造影剂流经目标血管各个分段的血流时间;
根据各分段的长度和血流时间计算各分段的局部血流速度;
获取指定冠脉入口的近端血压,结合第一段局部血流速度计算第一段的出口血压,再以第一段出口血压和第二段局部血流速度计算第二段的出口血压,以此类推,直至得到目标血管出口处的远端血压;
结合远端血压和近端血压计算FFR值;
所述目标血管的分段过程包括:从三维重建得到的模型中找到目标血管模型,以目标血管入口至出口的分段长度逐渐变长为原则进行分段;
所述远端血压的获取过程包括:根据近端血压Pa和计算得到的目标血管第一段的局部血流速度V1,利用纳维-斯托克斯方程计算出该分段的出口血压Pd1,再在纳维-斯托克斯方程中以出口血压Pd1替代近端血压Pa,第二段的局部血流速度V2替代V1计算出该分段的出口血压Pd2,根据分段的数量依次进行计算,直至得到最后一个分段的出口血压,作为远端血压Pd;
所使用的纳维-斯托克斯方程如下:
2.根据权利要求1所述的一种低误差的冠状动脉血流储备分数测量方法,其特征在于,所述血流时间的获取过程包括:所述DSA造影得到影像数据,将每一帧图像按顺序排列,顺序排列的图像序列中,造影剂流到分段起始位置的图像作为第一帧图像,造影剂流到指定分段末尾位置的图像作为第二帧图像,再根据DSA图像的帧率,计算出造影剂从起始位置到末尾位置的时间,即是血流时间t,并以此类推得到每个分段的血流时间。
3.根据权利要求1所述的一种低误差的冠状动脉血流储备分数测量方法,其特征在于,所述指定冠脉入口的近端血压的获取过程包括:在DSA造影时通过指引导管上的血压监测器获取冠脉入口处的近端血压。
4.根据权利要求1所述的一种低误差的冠状动脉血流储备分数测量方法,其特征在于,所述FFR值的计算方式为:远端血压除以近端血压。
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Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008125881A (ja) * | 2006-11-22 | 2008-06-05 | Toshiba Corp | 医用画像診断装置、医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラム |
CN109805949A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-05-28 | 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 |
CN111145313A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-12 | 北京东方逸腾数码医疗设备技术有限公司 | 血管矢量图模型中添加单点定位图例的方法及装置 |
CN111312375A (zh) * | 2020-03-12 | 2020-06-19 | 上海杏脉信息科技有限公司 | 虚拟冠脉手术的搭桥分析方法、系统、介质及设备 |
Family Cites Families (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005514997A (ja) * | 2001-12-28 | 2005-05-26 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 体器官内の流動の定量的な算出を実行するための超音波画像シーケンスを処理する手段を有する観察システム |
US8233681B2 (en) * | 2004-09-24 | 2012-07-31 | The University Of North Carolina At Chapel Hill | Methods, systems, and computer program products for hierarchical registration between a blood vessel and tissue surface model for a subject and a blood vessel and tissue surface image for the subject |
JP6453883B2 (ja) * | 2013-08-21 | 2019-01-16 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 血管造影画像データにおいて血管をインタラクティブにセグメント化するためのセグメンテーション装置 |
CN104715485A (zh) * | 2015-03-23 | 2015-06-17 | 上海交通大学 | 一种分段动态模拟肺部形变的快速融合方法 |
CN105894445B (zh) * | 2016-03-31 | 2019-06-11 | 北京思创贯宇科技开发有限公司 | 一种冠脉图像处理方法和装置 |
CN106327487B (zh) * | 2016-08-18 | 2018-01-02 | 苏州润迈德医疗科技有限公司 | 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 |
JP6653673B2 (ja) * | 2017-02-28 | 2020-02-26 | 富士フイルム株式会社 | 血流解析装置および方法並びにプログラム |
CN110226923B (zh) * | 2018-03-05 | 2021-12-14 | 苏州润迈德医疗科技有限公司 | 一种无需血管扩张剂测量血流储备分数的方法 |
CN108511075B (zh) * | 2018-03-29 | 2022-10-25 | 杭州脉流科技有限公司 | 一种非侵入式获取血流储备分数的方法和系统 |
CN108564574B (zh) * | 2018-04-11 | 2021-04-20 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 确定血流储备分数的方法、计算机设备及计算机可读存储介质 |
CN108922580A (zh) * | 2018-05-25 | 2018-11-30 | 杭州脉流科技有限公司 | 一种获取血流储备分数的方法、装置、系统和计算机存储介质 |
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 |
CN108992057B (zh) * | 2018-06-05 | 2021-08-10 | 杭州晟视科技有限公司 | 一种确定冠状动脉血流储备分数ffr的方法和装置 |
CN110384494A (zh) * | 2018-09-19 | 2019-10-29 | 苏州润迈德医疗科技有限公司 | 测量微循环阻力指数的方法 |
CN111166316B (zh) * | 2018-11-13 | 2023-03-21 | 苏州润迈德医疗科技有限公司 | 基于造影图像计算造影瞬时无波型比率和造影舒张期压力比率的方法 |
CN111166317B (zh) * | 2018-11-13 | 2023-09-05 | 苏州润迈德医疗科技有限公司 | 基于造影图像计算造影血流储备分数和静息态压力比值的方法 |
CN110215233A (zh) * | 2019-04-30 | 2019-09-10 | 深圳大学 | 一种基于超声平面波扫描的分段式脉搏波成像方法 |
CN110786841B (zh) * | 2019-11-04 | 2021-05-25 | 苏州润迈德医疗科技有限公司 | 基于微循环阻力指数调节最大充血状态流速的方法及装置 |
CN111067494B (zh) * | 2019-12-27 | 2022-04-26 | 西北工业大学 | 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 |
CN111241759B (zh) * | 2020-01-13 | 2024-03-26 | 北京工业大学 | 一种基于零维血流动力学模型的ffr快速计算方法 |
-
2020
- 2020-11-06 CN CN202011233059.7A patent/CN112690814B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008125881A (ja) * | 2006-11-22 | 2008-06-05 | Toshiba Corp | 医用画像診断装置、医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラム |
CN109805949A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-05-28 | 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 |
CN111145313A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-12 | 北京东方逸腾数码医疗设备技术有限公司 | 血管矢量图模型中添加单点定位图例的方法及装置 |
CN111312375A (zh) * | 2020-03-12 | 2020-06-19 | 上海杏脉信息科技有限公司 | 虚拟冠脉手术的搭桥分析方法、系统、介质及设备 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
FFR As A Gold Standard For CT-FFR Validation. Does The FFR Measurement Device Alter The Flow?;Michael F.Wilson等;《Journal of Cardiovascular Computed Tomography》;20190105;第13卷(第1期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112690814A (zh) | 2021-04-23 |
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PB01 | Publication | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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