CN113128139A - 一种基于简化的冠脉零维模型和狭窄阻力预测模型快速计算血流储备分数的方法和系统 - Google Patents

一种基于简化的冠脉零维模型和狭窄阻力预测模型快速计算血流储备分数的方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于简化的冠脉零维模型和狭窄阻力预测模型快速计算血流储备分数的方法和系统，属于数值模拟领域。所述系统包括：根据冠脉CTA图像构建冠脉三维模型，提取冠脉生理参数和几何参数，计算平均动脉压和冠脉微循环阻力；截取狭窄三维模型，以平均动脉压为入口边界条件，充血状态冠脉微循环阻力为出口边界条件，构建狭窄所在分支的冠脉零维模型；提取狭窄几何参数，构建冠脉狭窄阻力预测模型，并结合冠脉零维模型计算狭窄阻力和充血流量；基于充血流量计算狭窄远端压力，结合主动脉根部压力数值计算血流储备分数。计算一例模型仅需6秒，准确性为91.7％。在保证计算精度的条件下，大大提高了计算速度，对辅助临床诊断心肌缺血具有重要意义。

Description

一种基于简化的冠脉零维模型和狭窄阻力预测模型快速计算 血流储备分数的方法和系统
技术领域：
本发明属于数值模拟领域。尤其涉及一种基于简化的冠脉零维模型和狭窄阻力预测模型快速计算血流储备分数的方法和系统。
背景技术：
血流储备分数(fractional flow reserve,FFR)是临床诊断冠脉狭窄的功能性心肌缺血的“金标准”。它的定义是最大充血状态下狭窄远端与主动脉根部平均压力的比值。目前临床上主要通过有创的方法测量FFR，但是压力导丝价格昂贵、手术过程复杂、注射血管扩张药物存在药物不耐受性等缺点使得FFR在临床的广泛应用受到了限制。
近年来，FFR的无创数值模拟成为了研究热点，Taylor团队提出的基于冠脉CTA的0D-3D耦合的几何多尺度血流动力学方法是目前主流的FFR无创数值计算方法(FFRCT)，已经得到广泛应用。但是这种计算方法模型复杂，求解Navier-Stokes方程耗时，因此简化模型实现FFR的快速数值计算很有必要。
冠脉血流的模拟关键在于冠脉微循环阻力和狭窄阻力的准确模拟。通过将三维模型简化为零维模型，将感兴趣区域从整个冠脉模型简化为仅包含狭窄段的冠脉模型，结合深度学习预测狭窄阻力，从而模拟出生理真实的充血流量，进而快速数值计算FFR。
发明内容：
有鉴于此，本发明提出一种基于简化的冠脉零维模型和狭窄阻力预测模型快速计算血流储备分数的方法和系统(FFR0D)，该系统的优势在于将感兴趣区域从整个冠脉模型缩小到狭窄所在分支的冠脉模型，并简化为零维模型，不需要求解复杂的非线性方程组，简化了计算过程，提高了仿真速度，对于快速数值计算FFR具有重要意义。技术方案如下：
一种基于简化的冠脉零维模型和狭窄阻力预测模型快速计算血流储备分数的方法和系统，包括以下步骤：
(1)基于冠脉CTA图像构建冠脉三维模型，提取个性化冠脉生理参数和几何参数，构建个性化冠脉生理模型(包括主动脉根部压力和冠脉微循环阻力)；
(2)基于冠脉三维模型截取狭窄三维模型，以主动脉根部压力和冠脉微循环阻力为边界条件，构建狭窄所在分支的个性化冠脉零维模型；
(3)基于狭窄三维模型提取个性化狭窄几何参数，构建个性化冠脉狭窄阻力预测模型；
(4)冠脉零维模型结合狭窄阻力预测模型迭代计算个性化狭窄阻力和充血流量；
(5)基于个性化充血流量计算冠脉狭窄远端压力，结合主动脉根部压力数值计算血流储备分数。
其中所述的步骤(1)具体包括如下：
1.1通过MIMICS对冠脉CTA图像进行三维重建构建冠脉三维模型，提取个性化冠脉拓扑结构及冠脉各分支的个性化几何参数，包括：血管长度、血管直径、血管横截面积；
1.2基于冠脉CTA图像提取个性化生理参数，包括：心输出量、收缩压、舒张压；
1.3通过电阻模拟血流阻力，电流模拟血流量，电压模拟血压；基于步骤1.1提取的几何参数计算得到冠脉各分支阻力：
Figure BDA0003031969990000011
其中，R是冠脉阻力，μ是动态粘度(取0.0035Pa·s)，L是血管长度，A是血管横截面积；
1.4静息状态下，基于步骤1.2提取的心输出量计算得到冠脉总流量：
Qcor＝CO·4％ 式(2)
其中，Qcor是冠脉总流量，CO是心输出量；
1.5静息状态下，左冠状动脉和右冠状动脉的流量分别占冠脉总流量的60％和40％，根据异速生长标度率Q∝D3(Q是血流量，D是血管直径)结合步骤1.1提取的血管直径对冠脉各分支进行流量分配，得到冠脉各分支流量；
1.6基于步骤1.2提取的生理参数计算得到平均动脉压：
Figure BDA0003031969990000021
其中，Pa是平均动脉压，SBP是收缩压，DBP是舒张压；
1.7将步骤1.6计算得到的平均动脉压作为主动脉根部压力，结合步骤1.3计算得到的冠脉各分支阻力和步骤1.5分配的冠脉各分支流量，计算得到冠脉各分支节点压力：
Pdown＝Pup-R·Q 式(4)
其中，Pdown是冠脉分支下一节点压力，Pup是冠脉分支上一节点压力，R是冠脉阻力，Q是冠脉流量；
1.8步骤1.7计算的冠脉各分支节点压力结合步骤1.3计算得到的冠脉各分支阻力和步骤1.5分配的冠脉各分支流量，计算得到冠脉各分支出口压力：
Pout＝Pup-R·Q 式(5)
其中，Pout是冠脉分支出口压力，Pup是冠脉分支上一节点压力，R是冠脉阻力，Q是冠脉流量；
1.9结合步骤1.8得到的冠脉各分支出口压力和步骤1.5分配的冠脉各分支流量，计算得到冠脉各分支微循环阻力：
Figure BDA0003031969990000022
其中，Rm是冠脉微循环阻力，Pout是冠脉分支出口压力，Q是冠脉流量。
其中所述的步骤(2)包括：
2.1将狭窄所在冠脉分支作为感兴趣区域，基于步骤1.1重建的冠脉三维模型截取冠脉狭窄三维模型；
2.2基于步骤1.9得到静息状态下狭窄所在分支的微循环阻力Rm，将静息状态下的微循环阻力Rm减小到0.24倍，模拟充血状态；
2.3将步骤1.6计算的平均动脉压(主动脉根部压力)作为入口边界条件，步骤2.2模拟的充血状态微循环阻力作为出口边界条件，构建充血状态下的个性化冠脉零维模型(关于Rs和Qs的函数)：
Figure BDA0003031969990000023
其中，Qs为充血流量，Pa为主动脉根部压力，Rm为冠脉微循环阻力，Rs为狭窄阻力；
2.4根据步骤2.3构建的冠脉零维模型，输入特征参数为个性化冠脉生理模型(包括主动脉根部压力、微循环阻力)和狭窄阻力，输出特征参数为充血流量；
其中所述的步骤(3)包括：
3.1基于步骤2.1截取的冠脉狭窄三维模型提取狭窄段的个性化狭窄几何参数，包括：狭窄率、狭窄入口长度、狭窄出口长度、狭窄最小长度、入口面积、狭窄最小面积；
3.2采用深度学习预测冠状动脉狭窄阻力的方法构建个性化冠脉狭窄阻力预测模型，所述模型为关于Qs和Rs的函数；优选采用申请号为CN202011081407.3，名为“一种基于深度学习预测冠状动脉狭窄阻力的系统与方法”的技术方案构建个性化冠脉狭窄阻力预测模型。
3.3步骤3.2构建的冠脉狭窄阻力预测模型的输入特征参数为步骤3.1中提取的个性化狭窄几何参数和充血流量，输出特征参数为狭窄阻力；
其中所述的步骤(4)包括：
4.1在步骤3.2构建的冠脉狭窄阻力预测模型中，任意给定初始充血流量
Figure BDA0003031969990000031
预测出相应的初始狭窄阻力
Figure BDA0003031969990000032
4.2将冠脉狭窄阻力预测模型预测的狭窄阻力
Figure BDA0003031969990000033
输入步骤2.3构建的冠脉零维模型，输出相应的充血流量
Figure BDA0003031969990000034
4.3对输出的充血流量进行残差检测，将残差
Figure BDA0003031969990000035
与预设阈值ε进行比较(其中，
Figure BDA0003031969990000036
为第i次输出的充血流量，
Figure BDA0003031969990000037
为第i+1次输出的充血流量)；
4.4将冠脉零维模型输出的充血流量
Figure BDA0003031969990000038
输入步骤3.2构建的冠脉狭窄阻力预测模型，输出相应的狭窄阻力
Figure BDA0003031969990000039
4.5重复步骤4.2-4.4，直到残差
Figure BDA00030319699900000310
小于或等于预设阈值ε(如0.00001)，计算结果收敛，结束计算，得到个性化狭窄阻力和充血流量。
其中所述的步骤(5)包括：
5.1结合步骤1.9中得到的冠脉微循环阻力和步骤4.5中得到的个性化充血流量，计算得到狭窄远端压力：
Pd＝Qs·(Rm·0.24) 式(8)
其中Pd为狭窄远端压力，Qs为充血流量，Rm为冠脉微循环阻力；
5.2将步骤5.1计算的狭窄远端压力结合步骤1.6中得到的平均动脉压(主动脉根部压力)，数值计算血流储备分数：
Figure BDA00030319699900000311
其中FFR0D为数值计算的血流储备分数，Pd为狭窄远端压力，Pa为主动脉根部。
本发明方法用于非疾病的诊断和治疗。
一种快速计算血流储备分数的系统，其特征在于，采用上述方法进行计算。
本发明的优点：计算一例模型仅需6秒，准确性为91.7％。在保证计算精度的条件下，大大提高了计算速度，对辅助临床诊断心肌缺血具有重要意义。
附图说明：
图1：基于简化的冠脉零维模型和狭窄阻力预测模型快速计算血流储备分数的整体流程图；
图2：冠脉拓扑结构示意图(AOA：主动脉入口，DOA：主动脉出口，a-j：不同冠脉分支出口，1-11：不同冠脉分支节点)；
图3：冠脉零维模型示意图(Pa：主动脉根部压力，Pd：狭窄远端压力，Rs：狭窄阻力，Qs：充血流量，Rm：冠脉微循环阻力)；
图4：冠脉狭窄阻力预测模型示意图；
图5：冠脉零维模型与冠脉狭窄阻力预测模型耦合算法流程图。
具体实施方式：
下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，但本发明的实施方式不限于此。
基于简化的冠脉零维模型和狭窄阻力预测模型快速计算血流储备分数的整体流程图如图1所示。以下将结合图1对具体实施方式进行详细说明。
实施例1
步骤1：基于冠脉CTA图像构建冠脉三维模型，提取个性化冠脉生理参数和几何参数，构建个性化冠脉生理模型(包括主动脉根部压力和冠脉微循环阻力)，包括：
1.1通过MIMICS对冠脉CTA图像进行三维重建构建冠脉三维模型，提取如图2所示的个性化冠脉拓扑结构及冠脉各分支的个性化血管几何参数，包括：血管长度、血管直径、血管横截面积；
1.2基于冠脉CTA图像提取个性化生理参数，包括：心输出量、收缩压、舒张压；
1.3通过电阻模拟血流阻力，电流模拟血流量，电压模拟血压；基于步骤1.1提取的几何参数计算得到冠脉各分支阻力：
Figure BDA0003031969990000041
其中，R是冠脉阻力，μ是动态粘度(取0.0035Pa·s)，L是血管长度，A是血管横截面积；
1.4静息状态下，基于步骤1.2提取的心输出量计算得到冠脉总流量：
Qcor＝CO·4％ 式(2)
其中，Qcor是冠脉总流量，CO是心输出量；
1.5静息状态下，左冠状动脉和右冠状动脉的流量分别占冠脉总流量的60％和40％，根据异速生长标度率Q∝D3(Q是血流量，D是血管直径)结合步骤1.1提取的血管直径对冠脉各分支进行流量分配，得到冠脉各分支流量；
1.6基于步骤1.2提取的生理参数计算得到平均动脉压：
Figure BDA0003031969990000042
其中，Pa是平均动脉压，SBP是收缩压，DBP是舒张压；
1.7将步骤1.6计算得到的平均动脉压作为主动脉根部压力，结合步骤1.3计算得到的冠脉各分支阻力和步骤1.5分配的冠脉各分支流量，计算得到冠脉各分支节点压力：
Pdown＝Pup-R·Q 式(4)
其中，Pdown是冠脉分支下一节点压力，Pup是冠脉分支上一节点压力，R是冠脉阻力，Q是冠脉流量；
1.8步骤1.7计算的冠脉各分支节点压力结合步骤1.3计算得到的冠脉各分支阻力和步骤1.5分配的冠脉各分支流量，计算得到冠脉各分支出口压力：
Pout＝Pup-R·Q 式(5)
其中，Pout是冠脉分支出口压力，Pup是冠脉分支上一节点压力，R是冠脉阻力，Q是冠脉流量；
1.9结合步骤1.8得到的冠脉各分支出口压力和步骤1.5分配的冠脉各分支流量，计算得到冠脉各分支微循环阻力：
Figure BDA0003031969990000043
其中，Rm是冠脉微循环阻力，Pout是冠脉分支出口压力，Q是冠脉流量。
步骤2：基于冠脉三维模型截取狭窄三维模型，以主动脉根部压力和冠脉微循环阻力为边界条件，构建狭窄所在分支的个性化冠脉零维模型，包括：
2.1将狭窄所在冠脉分支作为感兴趣区域，基于步骤1.1重建的冠脉三维模型截取冠脉狭窄三维模型；
2.2基于步骤1.9得到静息状态下狭窄所在分支的微循环阻力Rm，将静息状态下的微循环阻力Rm减小到0.24倍，模拟充血状态；
2.3将步骤1.6计算的平均动脉压(主动脉根部压力)作为入口边界条件，步骤2.2模拟的充血状态微循环阻力作为出口边界条件，构建如图3所示的充血状态下的个性化冠脉零维模型(关于Rs和Qs的函数)：
Figure BDA0003031969990000051
其中，Qs为充血流量，Pa为主动脉根部压力，Rm为冠脉微循环阻力，Rs为狭窄阻力；
2.4步骤2.3构建的冠脉零维模型输入特征参数为个性化冠脉生理模型(包括主动脉根部压力、微循环阻力)和狭窄阻力，输出特征参数为充血流量；
2.5狭窄阻力和充血流量通过步骤4求解。
步骤3：基于狭窄三维模型提取个性化狭窄几何参数，构建个性化冠脉狭窄阻力预测模型，包括：
3.1基于步骤2.1截取的冠脉狭窄三维模型提取狭窄段的个性化狭窄几何参数，包括：狭窄率、狭窄入口长度、狭窄出口长度、狭窄最小长度、入口面积、狭窄最小面积；
3.2采用本团队申请号为CN202011081407.3，名为“一种基于深度学习预测冠状动脉狭窄阻力的系统与方法”的专利发明方法构建如图4所示的个性化冠脉狭窄阻力预测模型(关于Qs和Rs的函数)；
3.3步骤3.2构建的冠脉狭窄阻力预测模型的输入特征参数为步骤3.1中提取的个性化狭窄几何参数和充血流量，输出特征参数为狭窄阻力。
步骤4：冠脉零维模型结合狭窄阻力预测模型迭代计算个性化狭窄阻力和充血流量，包括：
4.1冠脉零维模型与冠脉狭窄阻力预测模型耦合算法如图5所示，在步骤3.2构建的冠脉狭窄阻力预测模型中，任意给定初始充血流量
Figure BDA0003031969990000052
预测出相应的初始狭窄阻力
Figure BDA0003031969990000053
4.2将冠脉狭窄阻力预测模型预测的狭窄阻力
Figure BDA0003031969990000054
输入步骤2.3构建的冠脉零维模型，输出相应的充血流量
Figure BDA0003031969990000055
4.3对输出的充血流量进行残差检测，将残差
Figure BDA0003031969990000056
与预设阈值ε进行比较(其中，
Figure BDA0003031969990000057
为第i次输出的充血流量，
Figure BDA0003031969990000058
为第i+1次输出的充血流量)；
4.4将冠脉零维模型输出的充血流量
Figure BDA0003031969990000059
输入步骤3.2构建的冠脉狭窄阻力预测模型，输出相应的狭窄阻力
Figure BDA00030319699900000510
4.5重复步骤4.2-4.4，直到残差
Figure BDA00030319699900000511
小于或等于预设阈值ε(如0.00001)，计算结果收敛，结束计算，得到个性化狭窄阻力和充血流量。
步骤5：基于个性化充血流量计算冠脉狭窄远端压力，结合主动脉根部压力数值计算血流储备分数，包括：
5.1结合步骤1.9中得到的冠脉微循环阻力和步骤4.5中得到的个性化充血流量，计算得到狭窄远端压力：
Pd＝Qs·(Rm·0.24) 式(8)
其中，Pd为狭窄远端压力，Qs为充血流量，Rm为冠脉微循环阻力；
5.2将步骤5.1计算的狭窄远端压力结合步骤1.6中得到的平均动脉压(主动脉根部压力)，数值计算血流储备分数：
Figure BDA00030319699900000512
其中FFR0D为数值计算的血流储备分数，Pd为狭窄远端压力，Pa为主动脉根部压力。
FFR是临床诊断心肌缺血的金标准，但是临床测量FFR存在手术过程有创、复杂、耗时等缺点，限制了FFR在临床的广泛应用。目前几何多尺度的方法实现了FFR的无创数值计算(FFRCT)，具有很好的诊断性能(准确性为84.3％)，但是仿真过程复杂，计算较慢(一般计算一例模型需要10小时)。本发明系统在几何多尺度算法的基础上简化了模型，实现了基于简化的冠脉零维模型和狭窄阻力预测模型快速无创数值模拟FFR(FFR0D)。使用本发明系统一共计算了22例个性化模型，数值计算的FFR0D与临床实测的有创FFR对比结果如下表所示。与FFRCT相比，FFR0D计算每例模型的平均时间由10小时缩短为6秒，准确性由84.3％提高到100％。结果表明根据本发明系统建立的模型具有很高的准确性，并且在保证计算精度的前提下，大大提高了计算速度。本发明系统实现了FFR0D的准确实时数值模拟，对于辅助临床诊断心肌缺血具有重要的意义。
表 临床实测有创FFR与数值模拟FFR0D
Figure BDA0003031969990000061

Claims (7)

1.一种基于简化的冠脉零维模型和狭窄阻力预测模型快速计算血流储备分数的方法，其特征包括如下步骤：
(1)基于冠脉CTA图像构建冠脉三维模型，提取个性化冠脉生理参数和几何参数，构建个性化冠脉生理模型，包括主动脉根部压力和冠脉微循环阻力；
(2)基于冠脉三维模型截取狭窄三维模型，以主动脉根部压力和冠脉微循环阻力为边界条件，构建狭窄所在分支的个性化冠脉零维模型；
(3)基于狭窄三维模型提取个性化狭窄几何参数，构建个性化冠脉狭窄阻力预测模型；
(4)冠脉零维模型结合狭窄阻力预测模型迭代计算个性化狭窄阻力和充血流量；
(5)基于个性化充血流量计算冠脉狭窄远端压力，结合主动脉根部压力数值计算血流储备分数。
2.按照权利要求1所述的一种基于简化的冠脉零维模型和狭窄阻力预测模型快速计算血流储备分数的方法和系统，其中所述的步骤(1)具体包括如下：
1.1通过MIMICS对冠脉CTA图像进行三维重建构建冠脉三维模型，提取个性化冠脉拓扑结构及冠脉各分支的个性化几何参数，包括：血管长度、血管直径、血管横截面积；
1.2基于冠脉CTA图像提取个性化生理参数，包括：心输出量、收缩压、舒张压；
1.3通过电阻模拟血流阻力，电流模拟血流量，电压模拟血压；基于步骤1.1提取的几何参数计算得到冠脉各分支阻力：
Figure FDA0003031969980000011
其中，R是冠脉阻力，μ是动态粘度(取0.0035Pa·s)，L是血管长度，A是血管横截面积；
1.4静息状态下，基于步骤1.2提取的心输出量计算得到冠脉总流量：
Qcor＝CO·4％ 式(2)
其中，Qcor是冠脉总流量，CO是心输出量；
1.5静息状态下，左冠状动脉和右冠状动脉的流量分别占冠脉总流量的60％和40％，根据异速生长标度率Q∝D3结合步骤1.1提取的血管直径对冠脉各分支进行流量分配，得到冠脉各分支流量；
1.6基于步骤1.2提取的生理参数计算得到平均动脉压：
Figure FDA0003031969980000012
其中，Pa是平均动脉压，SBP是收缩压，DBP是舒张压；
1.7将步骤1.6计算得到的平均动脉压作为主动脉根部压力，结合步骤1.3计算得到的冠脉各分支阻力和步骤1.5分配的冠脉各分支流量，计算得到冠脉各分支节点压力：
Pdown＝Pup-R·Q 式(4)
其中，Pdown是冠脉分支下一节点压力，Pup是冠脉分支上一节点压力，R是冠脉阻力，Q是冠脉流量；
1.8步骤1.7计算的冠脉各分支节点压力结合步骤1.3计算得到的冠脉各分支阻力和步骤1.5分配的冠脉各分支流量，计算得到冠脉各分支出口压力：
Pout＝Pup-R·Q 式(5)
其中，Pout是冠脉分支出口压力，Pup是冠脉分支上一节点压力，R是冠脉阻力，Q是冠脉流量；
1.9结合步骤1.8得到的冠脉各分支出口压力和步骤1.5分配的冠脉各分支流量，计算得到冠脉各分支微循环阻力：
Figure FDA0003031969980000013
其中，Rm是冠脉微循环阻力，Pout是冠脉分支出口压力，Q是冠脉流量。
3.按照权利要求1所述的一种基于简化的冠脉零维模型和狭窄阻力预测模型快速计算血流储备分数的方法和系统，其中所述的步骤(2)包括：
2.1将狭窄所在冠脉分支作为感兴趣区域，基于步骤1.1重建的冠脉三维模型截取冠脉狭窄三维模型；
2.2基于步骤1.9得到静息状态下狭窄所在分支的微循环阻力Rm，将静息状态下的微循环阻力Rm减小到0.24倍，模拟充血状态；
2.3将步骤1.6计算的平均动脉压(主动脉根部压力)作为入口边界条件，步骤2.2模拟的充血状态微循环阻力作为出口边界条件，构建充血状态下的个性化冠脉零维模型，关于Rs和Qs的函数：
Figure FDA0003031969980000021
其中，Qs为充血流量，Pa为主动脉根部压力，Rm为冠脉微循环阻力，Rs为狭窄阻力；
2.4步骤2.3构建的冠脉零维模型输入特征参数为个性化冠脉生理模型(包括主动脉根部压力、微循环阻力)和狭窄阻力，输出特征参数为充血流量。
4.按照权利要求1所述的一种基于简化的冠脉零维模型和狭窄阻力预测模型快速计算血流储备分数的方法和系统，其中所述的步骤(3)包括：
3.1基于步骤2.1截取的冠脉狭窄三维模型提取狭窄段的个性化狭窄几何参数，包括：狭窄率、狭窄入口长度、狭窄出口长度、狭窄最小长度、入口面积、狭窄最小面积；
3.2采用深度学习预测冠状动脉狭窄阻力的方法构建个性化冠脉狭窄阻力预测模型，关于Qs和Rs的函数；
3.3步骤3.2构建的冠脉狭窄阻力预测模型的输入特征参数为步骤3.1中提取的个性化狭窄几何参数和充血流量，输出特征参数为狭窄阻力。
5.按照权利要求1所述的一种基于简化的冠脉零维模型和狭窄阻力预测模型快速计算血流储备分数的方法和系统，其中所述的步骤(4)包括：
4.1在步骤3.2构建的冠脉狭窄阻力预测模型中，任意给定初始充血流量
Figure FDA0003031969980000022
预测出相应的初始狭窄阻力
Figure FDA0003031969980000023
4.2将冠脉狭窄阻力预测模型预测的狭窄阻力
Figure FDA0003031969980000024
输入步骤2.3构建的冠脉零维模型，输出相应的充血流量
Figure FDA0003031969980000025
4.3对输出的充血流量进行残差检测，将残差
Figure FDA0003031969980000026
与预设阈值ε进行比较，其中，
Figure FDA0003031969980000027
为第i次输出的充血流量，
Figure FDA0003031969980000028
为第i+1次输出的充血流量；
4.4将冠脉零维模型输出的充血流量
Figure FDA0003031969980000029
输入步骤3.2构建的冠脉狭窄阻力预测模型，输出相应的狭窄阻力
Figure FDA00030319699800000210
4.5重复步骤4.2-4.4，直到残差
Figure FDA00030319699800000211
小于或等于预设阈值ε，计算结果收敛，结束计算，得到个性化狭窄阻力和充血流量。
6.按照权利要求1所述的一种基于简化的冠脉零维模型和狭窄阻力预测模型快速计算血流储备分数的方法和系统，其中所述的步骤(5)包括：
5.1结合步骤1.9中得到的冠脉微循环阻力和步骤4.5中得到的个性化充血流量，计算得到狭窄远端压力：
Pd＝Qs·(Rm·0.24) 式(8)
其中Pd为狭窄远端压力，Qs为充血流量，Rm为冠脉微循环阻力；
5.2将步骤5.1计算的狭窄远端压力结合步骤1.6中得到的平均动脉压即主动脉根部压力，数值计算血流储备分数：
Figure FDA00030319699800000212
其中FFR0D为数值计算的血流储备分数，Pd为狭窄远端压力，Pa为主动脉根部压力。
7.一种快速计算血流储备分数的系统，其特征在于，采用权利要求1-6任一项所述的方法进行计算。
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