CN113420480B - 一种动脉斑块破裂评估方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种动脉斑块破裂评估方法、装置及存储介质,方法包括:利用CT电子计算机断层扫描机对待评估患者动脉粥样硬化部位进行拍照成像,得到裂纹斑块图像,对裂纹斑块图像进行几何模型的重建,得到裂纹斑块几何模型和血液几何模型,对裂纹斑块几何模型和血液几何模型进行模型分析,得到待评估患者斑块破裂的评估结果。本发明完善了斑块破裂风险评估机制,为含裂纹斑块患者的诊断治疗提供有效的数据支撑,也为临床个性化医疗提供指导。
Description
技术领域
本发明主要涉及医学数据处理技术领域,具体涉及一种动脉斑块破裂评估方法、装置及存储介质。
背景技术
由动脉粥样硬化斑块破裂引发的冠心病等心血管疾病严重地危害着我国人民的健康。因此,防治心血管病刻不容缓。
目前,相关学者通过斑块组织学分析、类血管模拟、动物实验和数值模拟等方式进行了斑块破裂的研究。其中数值模拟方法以研究成本低、研究结果准确、研究效率高等优点得到了众多研究者的认可和采用。虽然,斑块破裂的机制还存在着争议,但生物力学因素以被证实是导致斑块破裂的主要因素之一。目前,斑块中的峰值应力已普遍被用来衡量斑块破裂风险,其中斑块破裂的应力阈值300kPa则更为常用。
然而,以上大部分研究都没有考虑到斑块中存在裂纹这一情形。裂纹的存在会造成裂纹尖端应力应变奇异性,裂纹尖端应力趋近于无穷大,这明显不符合实际情况,因此峰值应力并不适用于评估含有裂纹的斑块的破裂风险。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足,提供一种动脉斑块破裂评估方法、装置及存储介质。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下:一种动脉斑块破裂评估方法,包括如下步骤:
利用CT电子计算机断层扫描机对待评估患者动脉粥样硬化部位进行拍照成像,得到裂纹斑块图像;
对所述裂纹斑块图像进行几何模型的重建,得到裂纹斑块几何模型和血液几何模型;
对所述裂纹斑块几何模型和所述血液几何模型进行模型分析,得到待评估患者斑块破裂的评估结果。
本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下:一种动脉斑块破裂评估装置,包括:
拍照成像模块,用于利用CT电子计算机断层扫描机对待评估患者动脉粥样硬化部位进行拍照成像,得到裂纹斑块图像;
几何模型重建模块,用于对所述裂纹斑块图像进行几何模型的重建,得到裂纹斑块几何模型和血液几何模型;
评估结果获得模块,用于对所述裂纹斑块几何模型和所述血液几何模型进行模型分析,得到待评估患者斑块破裂的评估结果。
本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下:一种动脉斑块破裂评估装置,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,当所述处理器执行所述计算机程序时,实现如上所述的动脉斑块破裂评估方法。
本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下:一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,当所述计算机程序被处理器执行时,实现如上所述的动脉斑块破裂评估方法。
本发明的有益效果是:通过对待评估患者动脉粥样硬化部位的拍照成像处理得到裂纹斑块图像,对裂纹斑块图像的几何模型的重建得到裂纹斑块几何模型和血液几何模型,对裂纹斑块几何模型和血液几何模型的模型分析得到待评估患者斑块破裂的评估结果,完善了斑块破裂风险评估机制,为含裂纹斑块患者的诊断治疗提供有效的数据支撑,也为临床个性化医疗提供指导。
附图说明
图1为本发明实施例提供的动脉斑块破裂评估方法的流程示意图;
图2为本发明实施例提供的动脉斑块破裂评估装置的模块框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述,所举实例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。
图1为本发明实施例提供的动脉斑块破裂评估方法的流程示意图。
如图1所示,一种动脉斑块破裂评估方法,包括如下步骤:
利用CT电子计算机断层扫描机对待评估患者动脉粥样硬化部位进行拍照成像,得到裂纹斑块图像;
对所述裂纹斑块图像进行几何模型的重建,得到裂纹斑块几何模型和血液几何模型;
对所述裂纹斑块几何模型和所述血液几何模型进行模型分析,得到待评估患者斑块破裂的评估结果。
应理解地,对患者动脉粥样硬化区域进行CT血管成像并将图像保存为 DICOM格式,从而得到裂纹斑块图像。
上述实施例中,通过对待评估患者动脉粥样硬化部位的拍照成像得到裂纹斑块图像,对裂纹斑块图像的几何模型的重建得到裂纹斑块几何模型和血液几何模型,对裂纹斑块几何模型和血液几何模型的模型分析得到待评估患者斑块破裂的评估结果,完善了斑块破裂风险评估机制,为含裂纹斑块患者的诊断治疗提供有效的数据支撑,也为临床个性化医疗提供指导。
可选地,作为本发明的一个实施例,所述对所述裂纹斑块图像进行几何模型的重建,得到裂纹斑块几何模型和血液几何模型的过程包括:
对所述裂纹斑块图像进行斑块几何模型的构建,得到裂纹斑块几何模型;
对所述裂纹斑块几何模型进行模型优化,得到血液几何模型。
应理解地,对所述裂纹斑块几何模型进行模型优化即利用内腔填充算法对所述裂纹斑块几何模型进行内腔填充,其中,内腔指的是所述裂纹斑块几何模型中血管中的血液流动的区域。
应理解地,将所述裂纹斑块几何模型导入至三维建模软件Solidworks 中,通过“Fill”命令生成血液流动区域几何模型(即所述血液几何模型),并输出为x_t格式。
上述实施例中,对裂纹斑块图像的斑块几何模型构建得到裂纹斑块几何模型,对裂纹斑块几何模型的模型优化得到血液几何模型,准确的重建了含裂纹的斑块几何模型,为含裂纹斑块患者的诊断治疗提供有效的数据支撑,也为临床个性化医疗提供指导。
可选地,作为本发明的一个实施例,所述对所述裂纹斑块图像进行裂纹斑块几何模型的构建,得到裂纹斑块几何模型的过程包括:
利用Mimics医学影像处理工具对所述裂纹斑块图像进行预处理,得到裂纹斑块曲线模型;
利用Geomagic逆向工程工具对所述裂纹斑块曲线模型进行模型优化,得到优化后的裂纹斑块曲线模型;
利用拟合曲面算法对所述优化后的裂纹斑块曲线模型进行拟合,得到裂纹斑块几何模型。
应理解地,在医学影像处理软件Mimics中调入DICOM格式图像(即所述所述裂纹斑块图像),对图像(即所述裂纹斑块图像)进行阈值分割、区域增长、蒙版编辑等处理,获得含裂纹斑块的STL格式曲面模型(即所述裂纹斑块曲线模型)。
应理解地,再将所述裂纹斑块曲线模型导入至逆向工程软件Geomagic 中对含裂纹斑块的曲面模型(即所述裂纹斑块曲线模型)进行修复和调整,最后通过拟合曲面操作生成含裂纹斑块的几何模型(即所述裂纹斑块几何模型),并输出为x_t格式,其中含裂纹斑块的几何模型(即所述裂纹斑块几何模型)包括以下三个部分:血管壁、斑块和裂纹。
上述实施例中,利用Mimics医学影像处理工具对裂纹斑块图像的预处理得到裂纹斑块曲线模型,利用Geomagic逆向工程工具对裂纹斑块曲线模型的模型优化得到优化后的裂纹斑块曲线模型,利用拟合曲面算法对优化后的裂纹斑块曲线模型的拟合得到裂纹斑块几何模型,准确的重建了含裂纹的斑块几何模型,为含裂纹斑块患者的诊断治疗提供有效的数据支撑,也为临床个性化医疗提供指导。
可选地,作为本发明的一个实施例,所述对所述裂纹斑块几何模型和所述血液几何模型进行模型分析,得到待评估患者斑块破裂的评估结果的过程包括:
对所述裂纹斑块几何模型进行有限元分析,得到裂纹斑块有限元模型;
对所述血液几何模型进行流体动力学分析,得到壁面压力;
利用ANSYS有限元分析工具对第一预设边界条件、所述壁面压力、预设步长数以及所述裂纹斑块有限元模型进行求解,得到多个斑块裂尖应力强度因子;
对所有的所述斑块裂尖应力强度因子筛选最大值,经筛选后得到最大斑块裂尖应力强度因子;
将所述最大斑块裂尖应力强度因子与预设固有材料属性临界应力强度因子进行比较,并将比较后的结果作为待评估患者斑块破裂的评估结果。
应理解地,在有限元分析软件ANSYS的Static Structural模块中对含裂纹斑块的有限元模型(即所述裂纹斑块有限元模型)施加边界条件(即所述第一预设边界条件),并导入所述壁面压力,将其施加在含裂纹斑块的有限元模型(即所述裂纹斑块有限元模型)的内表面,最后设置求解时间步后进行求解;在有限元分析软件ANSYS的后处理模块中导出斑块裂尖应力强度因子;并绘制裂纹前沿位置与所述斑块裂尖应力强度因子关系图,找出所述最大应力强度因子以其位置,最后将最大应力强度因子与斑块固有材料属性临界应力强度因子(即所述预设固有材料属性临界应力强度因子)进行比较,以此评估患者斑块破裂风险。
具体地,绘制裂纹前沿位置与斑块裂尖应力强度因子关系图,找出最大应力强度因子为6.07kPa*mm^0.5以其处于裂纹前沿120°位置,最后将最大应力强度因子与斑块固有材料属性临界应力强度因子(即所述预设固有材料属性临界应力强度因子)进行比较,以此评估患者斑块破裂风险。
上述实施例中,对裂纹斑块几何模型和血液几何模型的模型分析得到待评估患者斑块破裂的评估结果,以裂纹尖端应力强度因子作为评估斑块破裂风险的指标,准确地求解能够反映斑块破裂风险的指标,完善了斑块破裂风险评估机制,为含裂纹斑块患者的诊断治疗提供有效的数据支撑,也为临床个性化医疗提供指导。
可选地,作为本发明的一个实施例,所述对所述裂纹斑块几何模型进行有限元分析,得到裂纹斑块有限元模型的过程包括:
利用ANSYS有限元分析工具对所述裂纹斑块几何模型进行网格划分,得到血管壁有限元模型和斑块有限元模型;
根据ANSYS有限元分析工具生成裂纹有限元模型;
根据所述血管壁有限元模型、所述斑块有限元模型和所述裂纹有限元模型得到裂纹斑块有限元模型。
应理解地,将所述裂纹斑块几何模型导入至有限元分析软件ANSYS中对血管壁和斑块进行网格划分得到血管壁和斑块的有限元模型(即所述血管壁有限元模型和所述斑块有限元模型),并赋予血管壁和斑块的材料性能;再通过有限元分析软件ANSYS中“FractureTool”模块生成裂纹的有限元模型(即所述裂纹有限元模型)。
应理解地,赋予血管壁的杨氏模量为0.3MPa,泊松比为0.48,赋予斑块的杨氏模量为0.6MPa,泊松比为0.48。
上述实施例中,利用ANSYS有限元分析工具对裂纹斑块几何模型的网格划分得到血管壁有限元模型和斑块有限元模型,根据ANSYS有限元分析工具生成裂纹有限元模型,根据血管壁有限元模型、斑块有限元模型和裂纹有限元模型得到裂纹斑块有限元模型,完善了斑块破裂风险评估机制,为含裂纹斑块患者的诊断治疗提供有效的数据支撑,也为临床个性化医疗提供指导。
可选地,作为本发明的一个实施例,所述对所述血液几何模型进行流体动力学分析,得到壁面压力的过程包括:
利用ANSYS有限元分析工具对所述血液几何模型进行网格划分,得到血液有限元模型;
利用ANSYS有限元分析工具对第二预设边界条件、载荷、预设迭代步数和所述血液有限元模型进行壁面压力的计算,得到壁面压力。
应理解地,将所述血液几何模型导入至有限元分析软件ANSYS中血液流动区域对进行网格划分得到血液流动区域的有限元模型(即所述血液有限元模型),并赋予血液的材料性能;并在有限元分析软件ANSYS的Fluent模块中对血液流动区域的有限元模型(即所述血液有限元模型)施加边界条件 (即所述第二预设边界条件)和载荷,设置迭代步数进行计算直至收敛,并在有限元分析软件ANSYS的后处理模块中导出壁面压力。
具体地,将所述血液几何模型导入至有限元分析软件ANSYS中血液流动区域对进行网格划分得到血液流动区域的有限元模型(即所述血液有限元模型),并赋予血液的材料性能:选取血液密度为1056kg/m3,血液黏度采用Carreau-Yasuda模型,如下式:
其中,μ为黏度,单位为Pa·s;γ为剪切应变率,μ0为低剪切粘度,其大小为0.022Pa·s;μ∞为高剪切粘度,其大小为0.0022Pa·s;z为幂律指数,其大小为0.644;λ和n为模型指数,其大小分别为0.11s和0.392;
并在有限元分析软件ANSYS的Fluent模块中对血液流动区域的有限元模型(即所述血液有限元模型)施加边界条件(即所述第二预设边界条件) 和载荷:设置入口边界条件类型为速度入口,其值为0.75m/s,入口总压为生理血压13339Pa,设置出口边界条件类型为压力出口,相对压力设置为0Pa;进行计算初始化后设置迭代步数为1000进行计算直至收敛并在有限元分析软件ANSYS的后处理模块中导出壁面压力。
上述实施例中,利用ANSYS有限元分析工具对血液几何模型的网格划分得到血液有限元模型,利用ANSYS有限元分析工具对第二预设边界条件、载荷、预设迭代步数和血液有限元模型的壁面压力计算得到壁面压力,善了斑块破裂风险评估机制,为含裂纹斑块患者的诊断治疗提供有效的数据支撑,也为临床个性化医疗提供指导。
图2为本发明实施例提供的动脉斑块破裂评估装置的模块框图。
可选地,作为本发明的另一个实施例,如图2所示,一种动脉斑块破裂评估装置,包括:
拍照成像模块,用于利用CT电子计算机断层扫描机对待评估患者动脉粥样硬化部位进行拍照成像,得到裂纹斑块图像;
几何模型重建模块,用于对所述裂纹斑块图像进行几何模型的重建,得到裂纹斑块几何模型和血液几何模型;
评估结果获得模块,用于对所述裂纹斑块几何模型和所述血液几何模型进行模型分析,得到待评估患者斑块破裂的评估结果。
可选地,作为本发明的一个实施例,所述几何模型重建模块具体用于:
对所述裂纹斑块图像进行斑块几何模型的构建,得到裂纹斑块几何模型;
对所述裂纹斑块几何模型进行模型优化,得到血液几何模型。
可选地,本发明的另一个实施例提供一种动脉斑块破裂评估装置,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,当所述处理器执行所述计算机程序时,实现如上所述的动脉斑块破裂评估方法。该装置可为计算机等装置。
可选地,本发明的另一个实施例提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,当所述计算机程序被处理器执行时,实现如上所述的动脉斑块破裂评估方法。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,上述描述的装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元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,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明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,该计算机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台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明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(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种动脉斑块破裂评估方法,其特征在于,包括如下步骤:
利用CT电子计算机断层扫描机对待评估患者动脉粥样硬化部位进行拍照成像,得到裂纹斑块图像;
对所述裂纹斑块图像进行几何模型的重建,得到裂纹斑块几何模型和血液几何模型;
对所述裂纹斑块几何模型和所述血液几何模型进行模型分析,得到待评估患者斑块破裂的评估结果;
所述对所述裂纹斑块几何模型和所述血液几何模型进行模型分析,得到待评估患者斑块破裂的评估结果的过程包括:
对所述裂纹斑块几何模型进行有限元分析,得到裂纹斑块有限元模型;
对所述血液几何模型进行流体动力学分析,得到壁面压力;
利用ANSYS有限元分析工具对第一预设边界条件、所述壁面压力、预设步长数以及所述裂纹斑块有限元模型进行求解,得到多个斑块裂尖应力强度因子;
对所有的所述斑块裂尖应力强度因子筛选最大值,经筛选后得到最大斑块裂尖应力强度因子;
将所述最大斑块裂尖应力强度因子与预设固有材料属性临界应力强度因子进行比较,并将比较后的结果作为待评估患者斑块破裂的评估结果。
2.根据权利要求1所述的动脉斑块破裂评估方法,其特征在于,所述对所述裂纹斑块图像进行几何模型的重建,得到裂纹斑块几何模型和血液几何模型的过程包括:
对所述裂纹斑块图像进行斑块几何模型的构建,得到裂纹斑块几何模型;
对所述裂纹斑块几何模型进行模型优化,得到血液几何模型。
3.根据权利要求2所述的动脉斑块破裂评估方法,其特征在于,所述对所述裂纹斑块图像进行裂纹斑块几何模型的构建,得到裂纹斑块几何模型的过程包括:
利用Mimics医学影像处理工具对所述裂纹斑块图像进行图像预处理,得到裂纹斑块曲线模型;
利用Geomagic逆向工程工具对所述裂纹斑块曲线模型进行模型优化,得到优化后的裂纹斑块曲线模型;
利用拟合曲面算法对所述优化后的裂纹斑块曲线模型进行拟合,得到裂纹斑块几何模型。
4.根据权利要求1所述的动脉斑块破裂评估方法,其特征在于,所述对所述裂纹斑块几何模型进行有限元分析,得到裂纹斑块有限元模型的过程包括:
利用ANSYS有限元分析工具对所述裂纹斑块几何模型进行网格划分,得到血管壁有限元模型和斑块有限元模型;
根据ANSYS有限元分析工具生成裂纹有限元模型;
根据所述血管壁有限元模型、所述斑块有限元模型和所述裂纹有限元模型得到裂纹斑块有限元模型。
5.根据权利要求1所述的动脉斑块破裂评估方法,其特征在于,所述对所述血液几何模型进行流体动力学分析,得到壁面压力的过程包括:
利用ANSYS有限元分析工具对所述血液几何模型进行网格划分,得到血液有限元模型;
利用ANSYS有限元分析工具对第二预设边界条件、载荷、预设迭代步数和所述血液有限元模型进行壁面压力的计算,得到壁面压力。
6.一种动脉斑块破裂评估装置,其特征在于,包括:
拍照成像模块,用于利用CT电子计算机断层扫描机对待评估患者动脉粥样硬化部位进行拍照成像,得到裂纹斑块图像;
几何模型重建模块,用于对所述裂纹斑块图像进行几何模型的重建,得到裂纹斑块几何模型和血液几何模型;
评估结果获得模块,用于对所述裂纹斑块几何模型和所述血液几何模型进行模型分析,得到待评估患者斑块破裂的评估结果;
所述评估结果获得模块具体用于:
对所述裂纹斑块几何模型进行有限元分析,得到裂纹斑块有限元模型;
对所述血液几何模型进行流体动力学分析,得到壁面压力;
利用ANSYS有限元分析工具对第一预设边界条件、所述壁面压力、预设步长数以及所述裂纹斑块有限元模型进行求解,得到多个斑块裂尖应力强度因子;
对所有的所述斑块裂尖应力强度因子筛选最大值,经筛选后得到最大斑块裂尖应力强度因子;
将所述最大斑块裂尖应力强度因子与预设固有材料属性临界应力强度因子进行比较,并将比较后的结果作为待评估患者斑块破裂的评估结果。
7.根据权利要求6所述的动脉斑块破裂评估装置,其特征在于,所述几何模型重建模块具体用于:
对所述裂纹斑块图像进行斑块几何模型的构建,得到裂纹斑块几何模型;
对所述裂纹斑块几何模型进行模型优化,得到血液几何模型。
8.一种动脉斑块破裂评估装置,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,当所述处理器执行所述计算机程序时,实现如权利要求1至5任一项所述的动脉斑块破裂评估方法。
9.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,当所述计算机程序被处理器执行时,实现如权利要求1至5任一项所述的动脉斑块破裂评估方法。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2006062958A2 (en) * | 2004-12-10 | 2006-06-15 | Worcester Polytechnic Institute | Image-based computational mechanical analysis and indexing for cardiovascular diseases |
US9195801B1 (en) * | 2014-08-05 | 2015-11-24 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for treatment planning based on plaque progression and regression curves |
CN107491636A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-12-19 | 武汉大学 | 一种基于计算流体力学的脑血管储备力仿真系统和方法 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100137711A1 (en) * | 2008-11-25 | 2010-06-03 | Trustees Of Boston University | Apparatus and Method of Analyzing Arterial Plaque |
US9220418B2 (en) * | 2013-12-18 | 2015-12-29 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for predicting coronary plaque vulnerability from patient-specific anatomic image data |
JP6679709B2 (ja) * | 2015-07-17 | 2020-04-15 | ハートフロー, インコーポレイテッド | 造影剤分布予測及び測定を使用してプラーク及び/または狭窄性病変の重症度を評価するシステム及び方法 |
-
2021
- 2021-06-23 CN CN202110695784.4A patent/CN113420480B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2006062958A2 (en) * | 2004-12-10 | 2006-06-15 | Worcester Polytechnic Institute | Image-based computational mechanical analysis and indexing for cardiovascular diseases |
US9195801B1 (en) * | 2014-08-05 | 2015-11-24 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for treatment planning based on plaque progression and regression curves |
CN107491636A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-12-19 | 武汉大学 | 一种基于计算流体力学的脑血管储备力仿真系统和方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Distribution of inflammation within carotid atherosclerotic plaques with high-risk morphological features;Figueroa AL,et al;《Circ Cardiovasc Imaging》;20121231;全文 * |
颈动脉易损斑块的生物力学机制和破裂风险评价指标;金龙等;《医用生物力学》;20160215(第01期);全文 * |
颈动脉粥样硬化斑块的稳定性及数值仿真研究进展;曹琼等;《固体力学学报》;20141015;全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113420480A (zh) | 2021-09-21 |
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