CN112971818B - 微循环阻力指数的获取方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

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CN112971818B CN202110122484.7A CN202110122484A CN112971818B CN 112971818 B CN112971818 B CN 112971818B CN 202110122484 A CN202110122484 A CN 202110122484A CN 112971818 B CN112971818 B CN 112971818B
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Abstract

本申请涉及一种微循环阻力指数的获取方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取与冠状动脉血管相关的影像数据，通过对影像数据进行处理构建目标血管的三维血管模型，其中影像数据为在冠状动脉血管充血状态下或静息状态下获取；根据三维血管模型以及影像数据进行计算，得到充血状态下目标血管内的平均血流速度；根据三维血管模型以及平均血流速度进行计算，得到目标血管各点的压降；获取冠脉口压强，根据平均血流速度、压降、预设目标血管长度以及冠脉口压强进行计算，得到微循环阻力指数。采用本方法能够在减少患者所受的创伤，降低操作难度的同时提高计算微循环阻力指数的准确度。

Description

微循环阻力指数的获取方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及医学影像的数据处理技术领域，特别是涉及一种微循环阻力指数的获取方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
心脏是人体最重要的器官之一，是人体血液循环的动力源，而心脏本身需由冠脉系统供血，冠脉系统由心外膜冠脉与微循环组成。冠状动脉微循环是指由微动脉、微静脉以及毛细血管构成的微循环系统，是组织细胞与血液进行物质交换的主要场所。在现有技术中，无法通过影像学直接观察到冠脉微血管，只能通过特定参数来反映微循环功能。
微循环阻力指数(Index of MicrovascularResistence,IMR)是近年来提出的评价冠状动脉微循环的新指标，可以特异性地评价冠状动脉狭窄远端的微循环功能，其定义为最大充血状态下冠脉狭窄远端压力(Pd)与平均传导时间(Tmn)的乘积，临床上常采用温度稀释法测量。
在温度稀释法的临床应用中，需要采用带温度、压力传感器的导丝进行IMR测量，其中冠脉狭窄远端压力(Pd)由压力传感器实时测量，而平均传导时间(Tmn)的测量稍显复杂，首先需向冠状动脉弹射式注入室温生理盐水，通过温度传感器记录生理盐水由冠脉口到达狭窄远端的传导时间，重复三次测量取平均值即可得到平均传导时间(Tmn)。Pd与Tmn的乘积即为微循环阻力指数IMR。但是在临床中进行温度稀释法时，需要使得冠状动脉达到最大充血状态，这是一项有创的检查技术，其次，测量过程中需多次注入生理盐水，增加了操作难度且延长了检查时间，因此该方法对患者与术者都存在较大的挑战。由于术者手动操作，压力导丝放置的位置差异会影响Tmn的测量值，从而导致IMR测量可重复性较低。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种至少能够解决其中一个问题的微循环阻力指数的获取方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种微循环阻力指数的获取方法，包括：
获取与冠状动脉血管相关的影像数据，通过对所述影像数据进行处理构建目标血管的三维血管模型，其中所述影像数据为在冠状动脉血管充血状态下或静息状态下获取；
根据所述三维血管模型以及影像数据进行计算，得到充血状态下所述目标血管内的平均血流速度；
根据所述三维血管模型以及平均血流速度进行计算，得到所述目标血管各点的压降；
获取冠脉口压强，根据所述平均血流速度、压降、预设目标血管长度以及所述冠脉口压强进行计算，得到微循环阻力指数。
可选的，当所述影像数据为在冠状血管充血状态下获取时，计算所述目标血管内的平均血流速度包括：
通过对所述影像数据进行处理，得到造影剂流入以及流出所述目标血管的时间差；
根据所述三维血管模型提取中心线，根据所述中心线的长度以及时间差进行计算，得到所述平均血流速度。
可选的，当所述影像数据为在冠状血管静息状态下获取时，计算所述目标血管内的平均血流速度包括：
通过对所述影像数据进行处理，得到造影剂流入以及流出所述目标血管的时间差；
根据所述三维血管模型提取中心线，根据所述中心线的长度以及时间差进行计算，得到静息状态下的平均血流速度；
将所述静息状态下的平均血流速度依据预设转化拟合公式进行计算，得到所述充血状态下的平均血流速度。
可选的，通过对所述影像数据进行处理，得到造影剂流入以及流出所述目标血管的时间差包括：
所述影像数据包括：血管造影数据，所述血管造影数据为以时间为顺序排列的多帧血管造影图像；
获取所述血管造影数据的时间分辨率；
根据所述血管造影数据对造影剂流入以及流出所述目标血管的对应血管造影图像进行识别，获得造影剂流入所述目标血管对应血管造影图像的起始帧数以及流出所述目标血管对应血管造影图像的结束帧数；
根据所述时间分辨率、起始帧数以及结束帧数进行计算，得到所述时间差。
可选的，所述根据所述三维血管模型以及平均血流速度进行计算，得到所述目标血管各点对应的压降包括：
根据所述三维血管模型得到所述中心线上各点对应的血管横截面积；
计算中心线上各点到所述目标血管近端位置的长度，其中造影剂流入所述目标血管的位置为近端位置，流出所述目标血管的位置为远端位置；
根据所述血管横截面积、长度以及平均血流速度进行计算，得到所述目标血管各点对应的压降。
可选的，所述预设目标血管长度根据目标血管类型设定：
当所述目标血管为左前降支与左回旋支时，则所述预设目标血管长度为75mm-85mm；
当所述目标血管为右冠状动脉时，则所述预设目标血管长度为85mm-95mm。
可选的，所述得到微循环阻力指数之后还包括：
显示所述目标血管三维血管模型、微循环阻力指数以及根据所述目标血管各点的压降生成的压降分布图。
一种微循环阻力指数的快速获取装置，包括：
三维血管模型构建模块，用于获取与冠状动脉血管相关的影像数据，通过对影像数据进行处理构建目标血管的三维血管模型，其中所述影像数据为在冠状动脉血管充血状态下或静息状态下获取；
平均血流速度计算模块，用于根据所述三维血管模型以及影像数据进行计算，得到充血状态下所述目标血管内的平均血流速度；
压降计算模块，用于根据所述三维血管模型以及平均血流速度进行计算，得到所述目标血管各点的压降；
微循环阻力指数获取模块，用于获取冠脉口压强，根据所述平均血流速度、压降、预设目标血管长度以及所述冠脉口压强进行计算，得到微循环阻力指数。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取与冠状动脉血管相关的影像数据，通过对所述影像数据进行处理构建目标血管的三维血管模型，其中所述影像数据为在冠状动脉血管充血状态下或静息状态下获取；
根据所述三维血管模型以及影像数据进行计算，得到充血状态下所述目标血管内的平均血流速度；
根据所述三维血管模型以及平均血流速度进行计算，得到所述目标血管各点的压降；
获取冠脉口压强，根据所述平均血流速度、压降、预设目标血管长度以及所述冠脉口压强进行计算，得到微循环阻力指数。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取与冠状动脉血管相关的影像数据，通过对所述影像数据进行处理构建目标血管的三维血管模型，其中所述影像数据为在冠状动脉血管充血状态下或静息状态下获取；
根据所述三维血管模型以及影像数据进行计算，得到充血状态下所述目标血管内的平均血流速度；
根据所述三维血管模型以及平均血流速度进行计算，得到所述目标血管各点的压降；
获取冠脉口压强，根据所述平均血流速度、压降、预设目标血管长度以及所述冠脉口压强进行计算，得到微循环阻力指数。
上述微循环阻力指数的获取方法、装置、计算机设备和存储介质，通过本申请中的快速计算方法可采用充血状态下或静息状态下的冠脉影像数据对微循环阻力指数进行计算，增加了灵活性。并且还采用了预设目标血管长度，统一了计算中的长度值，以避免人工操作时压力导丝放置的位置差异直接影响微循环阻力指数测量的准确度。
附图说明
图1为一个实施例中微循环阻力指数的获取方法的流程示意图；
图2为一个实施例中目标血管的中心线以及血管边界示意图；
图3为一个实施例中目标血管的三维血管模型示意图；
图4为一个实施例中起始帧对应血管造影图像示意图；
图5为一个实施例中结束帧对应血管造影图像示意图；
图6为一个实施例中目标血管上压降分布示意图；
图7为一个实施例中微循环阻力指数及相关参数计算结果显示示意图；
图8为实施例1中目标血管实测微循环阻力指数数值显示示意图；
图9为实施例1中利用本申请中获取方法计算微循环阻力指数结果显示示意图；
图10为实施例2中目标血管实测微循环阻力指数数值显示示意图；
图11为实施例2中利用本申请中获取方法计算微循环阻力指数结果显示示意图
图12为一个实施例中微循环阻力指数的快速获取装置的结构框图；
图13为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
如图1所示，提供了一种微循环阻力指数的获取方法，包括以下步骤：
步骤S100，获取与冠状动脉血管相关的影像数据，通过对所述影像数据进行处理构建目标血管的三维血管模型，其中所述影像数据为在冠状动脉血管充血状态下或静息状态下获取；
步骤S120，根据所述三维血管模型以及影像数据进行计算，得到充血状态下所述目标血管内的平均血流速度；
步骤S140，根据所述三维血管模型以及平均血流速度进行计算，得到所述目标血管各点的压降；
步骤S160，获取冠脉口压强，根据所述平均血流速度、压降、预设目标血管长度以及所述冠脉口压强进行计算，得到微循环阻力指数。
在步骤S100中，首先通过处理获取的影像数据，对目标血管进行构建三维形式的血管模型。在这一步骤中，构建三维血管模型可采用多种方法，根据不同的构建方法，与冠状动脉血管相关的影像数据包括：腔内影像数据以及血管造影影像数据，通过利用腔内影像数据以及血管造影影像数据进行三维血管模型的重建，或只通过血管造影影像数据进行重建，或其他通过影像数据构建三维血管模型的方式均为本申请保护范围内。
其中，腔内影像数据由腔内影像(IVUS/OCT)设备利用导管将一高频微型超声探头导入感兴趣的冠脉血管腔内进行探测后获取。冠脉造影影像数据由数字剪影血管造影(ICA)技术获得。
在本申请中，提供了一种对血管造影影像数据进行处理后构建三维血管模型的方法，基于两组投影角度大于或等于25度的冠状动脉血管造影影像，提取目标血管在血管造影影像中的二维投影，再通过空间转换关系重构得到目标血管的三维血管模型。
具体的，在获取的两组冠状动脉血管造影影像中，对同一目标血管也就是感兴趣血管的起点以及终点进行标记，基于目标血管起点、终点自动生成目标血管中心线、血管边界，如图2所示。其中图2以其中一角度的血管造影影像为例，图2a为血管造影影像，图2b为血管中心线识别，图2c为血管边界识别。
在得到两组目标血管的中心线以及血管边界后，采用极线匹配方法将两条中心线离散成配对的中心点，分别计算每个中心点对应的二维直径，再将两组中心点及其对应二维直径投影到三维空间，即可得到目标血管的三维血管模型，如图3所示。
在步骤S120中，在得到目标血管的三维血管模型后，利用该模型以及影像数据进行计算，得到目标血管的平均血流速度。由于在后续计算微循环阻力指数时，要求平均血流速度为充血状态下得到。在现有技术中，一般需要对患者冠状动脉注射血管扩张药剂如腺苷等，而本申请中针对充血状态下以及静息状态下得到的数据进行相应处理均可得到充血状态下的平均血流速度。
具体的，当影像数据为在冠状血管充血状态下获取时，计算目标血管内的平均血流速度包括：通过对影像数据进行处理，得到造影剂流入以及流出目标血管的时间差；根据三维血管模型提取中心线，根据中心线的长度以及时间差进行计算，得到所述平均血流速度。
其中，通过对影像数据进行处理，得到造影剂流入以及流出目标血管的时间差包括：
影像数据包括：血管造影数据，血管造影数据为以时间为顺序排列的多帧血管造影图像；
获取血管造影数据的时间分辨率；
根据血管造影数据对造影剂流入以及流出目标血管的对应血管造影图像进行识别，获得造影剂流入目标血管对应血管造影图像的起始帧数以及流出目标血管对应血管造影图像的结束帧数；
根据时间分辨率、起始帧数以及结束帧数进行计算，得到时间差。
在本实施例中，所利用的影像数据为血管造影数据，且该数据为以时间为顺序排列的多帧血管造影图像。
在本实施例中，可采用TIMI记帧法识别血管造影数据中分别对应造影剂流入目标血管时以及流出目标血管时的两张血管造影图像，如图4-5所示。并获取这两张血管造影图像在血管造影数据中对应的帧数。比如说，对应造影剂流入目标血管的血管造影图像为第F1帧，而对应造影剂流出目标血管的血管造影图像为第F2帧。而血管造影数据的时间分辨率也就是在一秒的时间内拍摄有几帧血管造影图像。这样利用F2-F1的差值除以时间分辨率就可以得到造影剂流过目标血管的时间
再根据步骤S100中获取的目标血管的三维血管模型，计算中心线长度L，通过公式(1)进行计算，得到平均血流速度：
Vr＝L/((F2-F1)/fps) (1)
其中，Vr为平均血流速度，fps为时间分辨率。
当血管造影数据为冠状动脉在充血状态下获取时，则通过公式(1)计算得到的平均血流速度Vr即为充血状态下的平均血流速度Vh，即Vh＝Vr。
而当为在冠状血管静息状态下获取时，则通过公式(1)计算出的平均血流速度Vr为静息状态下的平均血流速度，需转化为充血状态下的平均血流速度Vh，转化拟合公式公式(2)为：
Vh＝a’*Vr 2+b’*Vr+c’ (2)
公式(2)为二次拟合函数，通过将静息状态下的平均血流速度Vr带入公式(2)中进行拟合，得到充血状态下的平均血流速度Vh。其中a’、b’、c’为大量临床数据拟合得到的转换系数，a’为-1～0的常数，b’为1～2的常数，c’为0～1的常数。
在步骤S140中，根据三维血管模型以及平均血流速度进行计算，得到目标血管各点对应的压降包括：
根据三维血管模型得到所述中心线上各点对应的血管横截面积；
计算中心线上各点到目标血管近端位置的长度，其中造影剂流入目标血管的位置为近端位置，流出目标血管的位置为远端位置；
根据血管横截面积、长度以及平均血流速度进行计算，得到目标血管各点对应的压降。
在后续计算微循环阻力指数时，需要利用目标血管远端位置的压降值。其中目标血管远端位置是指目标血管终点位置，而近端位置是指目标血管的起点位置。则需要计算目标血管上各点的压降分布。
在本实施例中，三维血管模型是以三维离散中心点的形式传输的。假设三维血管中心线由P1、P2…PN共N个中心点构成，且从目标血管的近端到远端依次分布。则传各中心点到目标血管近端位置长度依次为L1、L2…LN，各中心点对应血管截面积S1、S2…SN。
具体的，对任一中心点Pi，结合该点到目标血管起点长度Li以及血管截面积S1-Si，均可计算出该点相对于目标血管近端位置的压降DPi，计算公式可采用公式(3)为：
DPi＝a*Vh+b*Vh 2+c*Vh (3)
公式(3)中，a为粘性损失系数，由血液粘性与血管几何形态确定，b为扩张损失系数，由血管狭窄程度确定，c为伯努利系数，由血管出入口形态确定。
在对所有中心点均计算出其对应压降，即可得到整支目标血管的压降DP，也就是对应远端位置计算得到的压降，即DP＝DPN。
在步骤S160中，将步骤S120中计算得到的目标血管在充血状态时的平均血流速度Vh、步骤S140中计算得到的目标血管远端位置的压降DP、冠脉口压强Pa以及预设目标血管长度C，利用公式(4)进行计算，得到微循环阻力指数。
IMR＝(Pa-DP)*(C/Vh) (4)
在公式(4)中，其中Pa-DP代表冠脉狭窄远端压力Pd，L/Vh代表平均传导时间Tmn。
具体的，冠脉口压强Pa由实际测量测量得到，并且根据测量时冠状动脉的状态，同样可分为在充血状态下得到的冠脉口压强，以及在静息状态下得到的冠脉口压强。若输入为充血状态下得到的冠脉口压强Pa，则通过公式(4)可直接使用。若输入为静息状态下得到的冠脉口压强，记为Pa_rest，则需转化为充血状态下的冠脉口压强Pa，转化公式为：
Pa＝d*Pa_rest+e (5)
公式(5)中，d、e为大量临床数据线性拟合得到的转化系数，其中d为0.75～0.9的常数，e为5～15的常数。
具体的，临床测量IMR时，目标血管的长度一般由压力导丝放置位置决定，而压力导丝放置的位置差异会直接影响Tmn的测量值，导致IMR测量的可重复性较低。针对这一问题，目前临床上采用的标准为不小于75mm，即压力导丝放置位置与导管口的距离至少应达到75mm，而不同的冠状动脉的血管有着不同的几何长度，则该标准未考虑不同血管的差异性。
在本实施例中，预设目标血管长度根据目标血管类型设定：
当目标血管为左前降支与左回旋支时，则预设目标血管长度C为75mm-85mm，优选的可预设为80mm。
当目标血管为右冠状动脉时，则预设目标血管长度C为85mm-95mm，优选的可预设为90mm。
这样，利用预设目标血管长度C在对同一类血管进行IMR计算时，避免在对同一患者的目标血管长度进行测量时，出现误差从而导致计算不准确。并且，在对多个患者的同一类血管的数据进行对比时，基于相同长度的目标血管计算得到的IMR数值，具有更好的可比性。
在本实施例中，通过步骤S160，计算得到微循环阻力指数之后还包括显示目标血管三维血管模型、微循环阻力指数以及根据目标血管各点的压降生成的压降分布图，如图6所示。在显示微循环阻力指数的同时，还将计算得到的冠脉狭窄远端压力Pd以及平均传导时间Tmn，如图7所示。
在其他实施例中，可在进行上述每一步骤时，进行逐步显示。例如当完成步骤S100后，将目标血管的三维血管模型进行显示，当完成步骤S140后，将目标血管的压降分布图进行显示等。
在本申请中，还提供了两例实施例：
实施例1
该实施例输入为充血态数据，包括最大充血态的造影图像以及冠脉口压强Pa。其目标血管的实际测量值，如图8所示，充血状态下的冠脉口压强Pa＝104mmHg，狭窄远端压强Pd＝85mmHg，平均传导时间Tmn＝0.3s，其IMR实测值为：
IMR＝85*0.3＝25.5
针对该病例，由本发明所提供的微循环阻力指数的获取方法计算结果，如图9所示。在该病例计算过程中，DP＝16.8mmHg，Tmn＝0.2933s，IMR计算值为：
IMR＝(104-16.8)*0.2933＝25.58
实施例2
该实施例输入为静息态数据，包括静息态的造影图像以及冠脉口压强。其目标血管的实际测量值如图10所示，充血状态下的狭窄远端压强Pd＝90mmHg，平均传导时间Tmn＝0.23s，其IMR实测值为：
IMR＝90*0.23＝20.7
针对该病例，由本申请提供的微循环阻力指数的获取方法计算结果如图11所示，在该病例计算过程中，静息态冠脉口压强为113mmHg，转化得到充血态冠脉口压强Pa＝96mmHg，压降DP＝5.7mmHg，Tmn＝0.2103s，IMR计算值为：
IMR＝(96-5.7)*0.2103＝18.99
通过上述实施例，可以清楚的证明，本申请中提出的微循环阻力指数的获取方法是真实有效的。
上述微循环阻力指数的获取方法中，本申请中针对充血状态下或静息状态下的数据对应不同的处理流程均可得到准确的微循环阻力指数，且均无需使用温度/压力导丝，减少了患者所受的创伤、降低了手术操作难度、节约了手术成本。若输入为静息状态下的数据，进一步地还能避免向患者冠脉注入血管扩张药剂如腺苷等，再次减少了对患者的伤害，同时还很好地解决了部分患者对腺苷反应不灵敏的问题。
另一方面，在当前的临床实践中，微循环阻力指数的主要测量手段为温度稀释法，然该方法很难统一导丝在冠脉内的放置位置，导致平均传导时间Tmn的测量存在一定的差异性。本申请中按不同血管引入了特定血管长度概念，统一了平均传导时间Tmn对应的血管长度，提高了IMR测量的可重复性。
应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图12所示，提供了一种微循环阻力指数的快速获取装置，包括：三维血管模型构建模块200、平均血流速度计算模块220、压降计算模块240和微循环阻力指数获得模块260，其中：
三维血管模型构建模块200，用于获取与冠状动脉血管相关的影像数据，通过对影像数据进行处理构建目标血管的三维血管模型，其中所述影像数据为在冠状动脉血管充血状态下或静息状态下获取；
平均血流速度计算模块220，用于根据所述三维血管模型以及影像数据进行计算，得到充血状态下所述目标血管内的平均血流速度；
压降计算模块240，用于根据所述三维血管模型以及平均血流速度进行计算，得到所述目标血管各点的压降；
微循环阻力指数获取模块260，用于获取冠脉口压强，根据所述平均血流速度、压降、预设目标血管长度以及所述冠脉口压强进行计算，得到微循环阻力指数。
关于微循环阻力指数的快速获取装置的具体限定可以参见上文中对于微循环阻力指数的获取方法的限定，在此不再赘述。上述微循环阻力指数的快速获取装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图13所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种微循环阻力指数的获取方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图13中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取与冠状动脉血管相关的影像数据，通过对所述影像数据进行处理构建目标血管的三维血管模型，其中所述影像数据为在冠状动脉血管充血状态下或静息状态下获取；
根据所述三维血管模型以及影像数据进行计算，得到充血状态下所述目标血管内的平均血流速度；
根据所述三维血管模型以及平均血流速度进行计算，得到所述目标血管各点的压降；
获取冠脉口压强，根据所述平均血流速度、压降、预设目标血管长度以及所述冠脉口压强进行计算，得到微循环阻力指数。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取与冠状动脉血管相关的影像数据，通过对所述影像数据进行处理构建目标血管的三维血管模型，其中所述影像数据为在冠状动脉血管充血状态下或静息状态下获取；
根据所述三维血管模型以及影像数据进行计算，得到充血状态下所述目标血管内的平均血流速度；
根据所述三维血管模型以及平均血流速度进行计算，得到所述目标血管各点的压降；
获取冠脉口压强，根据所述平均血流速度、压降、预设目标血管长度以及所述冠脉口压强进行计算，得到微循环阻力指数。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.微循环阻力指数的获取方法，其特征在于，包括：
获取与冠状动脉血管相关的影像数据，通过对所述影像数据进行处理构建目标血管的三维血管模型，其中所述影像数据为在冠状动脉血管充血状态下或静息状态下获取，所述三维血管模型以三维离散中心点的形式传输，所述三维血管模型的中心线由P1、P2…PN共N个中心点构成，且从目标血管的近端到远端依次分布，各三维离散中心点到近端位置长度依次为L1、L2…LN，对应血管截面积S1、S2…SN；
根据所述三维血管模型以及影像数据进行计算，得到充血状态下所述目标血管内的平均血流速度；
当所述影像数据为在冠状血管充血状态下获取时，计算所述目标血管内的平均血流速度包括：通过对所述影像数据进行处理，得到造影剂流入以及流出所述目标血管的时间差，根据所述三维血管模型提取中心线，根据所述中心线的长度以及时间差进行计算，得到所述平均血流速度，包括通过公式Vr＝L/((F2-F1)/fps)计算得到，式中Vr为平均血流速度，L为中心线长度，F2和F1为影像数据的不同帧，fps为时间分辨率；
当血管造影数据为冠状动脉在充血状态下获取时，则通过公式Vr＝L/((F2-F1)/fps)计算得到的平均血流速度Vr即为充血状态下的平均血流速度Vh，即Vh＝Vr；
当所述影像数据为在冠状血管静息状态下获取时，计算所述目标血管内的平均血流速度包括：通过对所述影像数据进行处理，得到造影剂流入以及流出所述目标血管的时间差，根据所述三维血管模型提取中心线，根据所述中心线的长度以及时间差进行计算，得到静息状态下的平均血流速度，将所述静息状态下的平均血流速度依据预设转化拟合公式进行计算，得到所述充血状态下的平均血流速度，具体包括：当在冠状血管静息状态下获取时，则通过公式Vr＝L/((F2-F1)/fps)计算出的平均血流速度Vr为静息状态下的平均血流速度，转化为充血状态下的平均血流速度Vh，转化拟合公式为Vh＝a’*Vr 2+b’*Vr+c’，式中a’、b’、c’为大量临床数据拟合得到的转换系数；
根据所述三维血管模型以及平均血流速度进行计算，得到所述目标血管各点的压降，具体包括：对所述三维血管模型中的任一中心点，结合该中心点到目标血管起点长度以及血管截面积，获得该中心点相对于目标血管近端位置的压降，可采用DPi＝a*Vh+b*Vh 2+c*Vh公式计算，式中：a为粘性损失系数，b为扩张损失系数，c为伯努利系数；
获取冠脉口压强，根据所述平均血流速度、压降、预设目标血管长度以及所述冠脉口压强进行计算，得到微循环阻力指数。
2.根据权利要求1所述的微循环阻力指数的获取方法，其特征在于，通过对所述影像数据进行处理，得到造影剂流入以及流出所述目标血管的时间差包括：
所述影像数据包括：血管造影数据，所述血管造影数据为以时间为顺序排列的多帧血管造影图像；
获取所述血管造影数据的时间分辨率；
根据所述血管造影数据对造影剂流入以及流出所述目标血管的对应血管造影图像进行识别，获得造影剂流入所述目标血管对应血管造影图像的起始帧数以及流出所述目标血管对应血管造影图像的结束帧数；
根据所述时间分辨率、起始帧数以及结束帧数进行计算，得到所述时间差。
3.根据权利要求2所述的微循环阻力指数的获取方法，其特征在于，所述根据所述三维血管模型以及平均血流速度进行计算，得到所述目标血管各点对应的压降包括：
根据所述三维血管模型得到所述中心线上各点对应的血管横截面积；
计算中心线上各点到所述目标血管近端位置的长度，其中造影剂流入所述目标血管的位置为近端位置，流出所述目标血管的位置为远端位置；
根据所述血管横截面积、长度以及平均血流速度进行计算，得到所述目标血管各点对应的压降。
4.根据权利要求1所述的微循环阻力指数的获取方法，其特征在于，所述预设目标血管长度根据目标血管类型设定：
当所述目标血管为左前降支与左回旋支时，则所述预设目标血管长度为75mm-85mm；
当所述目标血管为右冠状动脉时，则所述预设目标血管长度为85mm-95mm。
5.根据权利要求1所述的微循环阻力指数的获取方法，其特征在于，所述得到微循环阻力指数之后还包括：
显示所述目标血管三维血管模型、微循环阻力指数以及根据所述目标血管各点的压降生成的压降分布图。
6.一种微循环阻力指数的快速获取装置，其特征在于，包括：
三维血管模型构建模块，用于获取与冠状动脉血管相关的影像数据，通过对影像数据进行处理构建目标血管的三维血管模型，其中所述影像数据为在冠状动脉血管充血状态下或静息状态下获取，所述三维血管模型以三维离散中心点的形式传输，所述三维血管模型的中心线由P1、P2…PN共N个中心点构成，且从目标血管的近端到远端依次分布，各三维离散中心点到近端位置长度依次为L1、L2…LN，对应血管截面积S1、S2…SN；
平均血流速度计算模块，用于根据所述三维血管模型以及影像数据进行计算，得到充血状态下所述目标血管内的平均血流速度；当所述影像数据为在冠状血管充血状态下获取时，计算所述目标血管内的平均血流速度包括：通过对所述影像数据进行处理，得到造影剂流入以及流出所述目标血管的时间差，根据所述三维血管模型提取中心线，根据所述中心线的长度以及时间差进行计算，得到所述平均血流速度，包括通过公式Vr＝L/((F2-F1)/fps)计算得到，式中Vr为平均血流速度，L为中心线长度，F2和F1为影像数据的不同帧，fps为时间分辨率；
当血管造影数据为冠状动脉在充血状态下获取时，则通过公式Vr＝L/((F2-F1)/fps)计算得到的平均血流速度Vr即为充血状态下的平均血流速度Vh，即Vh＝Vr；
当所述影像数据为在冠状血管静息状态下获取时，计算所述目标血管内的平均血流速度包括：通过对所述影像数据进行处理，得到造影剂流入以及流出所述目标血管的时间差，根据所述三维血管模型提取中心线，根据所述中心线的长度以及时间差进行计算，得到静息状态下的平均血流速度，将所述静息状态下的平均血流速度依据预设转化拟合公式进行计算，得到所述充血状态下的平均血流速度，具体包括：当在冠状血管静息状态下获取时，则通过公式Vr＝L/((F2-F1)/fps)计算出的平均血流速度Vr为静息状态下的平均血流速度，转化为充血状态下的平均血流速度Vh，转化拟合公式为Vh＝a’*Vr 2+b’*Vr+c’，式中a’、b’、c’为大量临床数据拟合得到的转换系数；
压降计算模块，用于根据所述三维血管模型以及平均血流速度进行计算，得到所述目标血管各点的压降，具体包括：对所述三维血管模型中的任一中心点，结合该中心点到目标血管起点长度以及血管截面积，获得该中心点相对于目标血管近端位置的压降，可采用DPi＝a*Vh+b*Vh 2+c*Vh公式计算，式中：a为粘性损失系数，b为扩张损失系数，c为伯努利系数；
微循环阻力指数获取模块，用于获取冠脉口压强，根据所述平均血流速度、压降、预设目标血管长度以及所述冠脉口压强进行计算，得到微循环阻力指数。
7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述微循环阻力指数的获取方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的微循环阻力指数的获取方法的步骤。
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