CN116188336B - 基于血管造影的心肌病形态学计算方法、装置及存储介质 - Google Patents

基于血管造影的心肌病形态学计算方法、装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及基于血管造影的心肌病形态学计算方法、装置及存储介质,应用于肥厚型心肌病形态学分析技术领域,包括:引入了心脏梗阻系数以及流出道处横截面积的概念,基于4D‑CTA的CFD仿真分析获取用户心脏处的形态学与血流动力学信息,在现有的伯努利方程的继续推导下,得到心脏梗阻系数以及流出道处横截面积的计算公式,基于获取的形态学与血流动力学信息,计算得到心脏梗阻系数以及流出道处横截面积,构建术前收缩期心脏梗阻系数以及流出道处横截面积的动态变化曲线,帮助医护人员判断用户的患症程度,相比于现有技术的方案,本申请通过动态的两个曲线去判断患者的病情,相比于单一的静态数值,对于患者的病情判断更为精准全面。

Description

基于血管造影的心肌病形态学计算方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及肥厚型心肌病形态学分析技术领域,具体涉及基于血管造影的心肌病形态学计算方法、装置及存储介质。
背景技术
肥厚型心肌病,英文名称hypertrophic cardiomyopathy(HCM),是一种可能由遗传,或其他不明原因引起的心肌明显增厚的,发病率不少于0.2%的全球性疾病,特征为心室壁呈不对称性肥厚,常侵及室间隔,心室内腔变小,左心室血液充盈受阻,左心室舒张期顺应性下降等;
肥厚型心肌病在形态学上通常表现为心脏处以及流出道处梗阻,在现有技术中,肥厚型心肌病形态学分析的技术主要包括超声心动图(ECHO)及核磁共振成像(CMRI),但是现有技术获取的图像数据单一,且最终计算出的压差数据为静态的单一数值,医生根据静态的单一压差对于患者的病情估计并不精准全面。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供基于血管造影的心肌病形态学计算方法、装置及存储介质,以解决现有技术中,医生通过静态的单一压差数值判断用户的病情,其得出的结论并不准确全面的问题。
根据本发明实施例的第一方面,提供基于血管造影的心肌病形态学计算方法,包括:
获取用户在术前一段时间内的心电门控图、不同时相下的心脏处的4D-CTA图像,以及基于4D-CTA图像对不同时相下的心脏处的三维模型进行重建,获取用户在不同时相下的心脏处的模型;
通过4D-CTA图像,重建的心脏处的模型以及CFD仿真技术获取到用户在术前不同时相下的左室腔至升主动脉段压降、心输出量以及流出道处血流速度;
通过左室腔至升主动脉段压降以及心输出量获取用户在收缩期不同时相下的心脏梗阻系数;
通过流出道处血流速度以及心输出量获取用户在收缩期不同时相下的流出道处横截面积;
通过收缩期不同时相下的心脏梗阻系数获取用户的心脏梗阻系数变化曲线,通过心脏梗阻系数变化曲线判断用户的心脏处梗阻程度;
通过收缩期不同时相下的流出道处横截面积获取用户的流出道处横截面积变化曲线,通过流出道处横截面积变化曲线判断用户的流出道处梗阻程度。
优选地,
获取用户在术后心脏收缩期内的心电门控图、不同时相下的心脏处的4D-CTA图像,以及基于4D-CTA图像对不同时相下的心脏处的三维模型进行重建,获取用户在不同时相下的心脏处的模型;
通过4D-CTA图像,重建的心脏处的模型以及CFD仿真技术获取到用户在术后不同时相下的左室腔至升主动脉段压降、心输出量以及流出道处血流速度;
通过左室腔至升主动脉段压降以及心输出量获取用户在不同时相下的心脏梗阻系数;
通过流出道处血流速度以及心输出量获取用户在收缩期不同时相下的流出道处横截面积;
通过收缩期不同时相下的心脏梗阻系数获取用户的心脏梗阻系数变化曲线,通过收缩期不同时相下的流出道处横截面积获取用户的流出道处横截面积变化曲线;
通过用户在术后的心脏梗阻系数变化曲线以及流出道处横截面积变化曲线判断用户的心脏处梗阻程度以及流出道处梗阻程度的恢复效果。
优选地,
所述通过左室腔至升主动脉段压降以及心输出量获取用户在不同时相下的心脏梗阻系数包括:
基于伯努利方程,得到用户心脏处的左室腔至升主动脉段压降与左室腔至主动脉段压力损失的关系;
根据左室腔至主动脉段压力损失与升主动脉段横截面积、整体阻力系数以及收缩期血流量的关系,得到左室腔至主动脉段压力损失与心脏梗阻系数以及心输出量的关系;
根据左室腔至升主动脉段压降与左室腔至主动脉段压力损失的关系,得到左室腔至升主动脉段压降与心脏梗阻系数以及心输出量的关系。
优选地,
所述通过流出道处血流速度以及心输出量获取用户在不同时相下的流出道处横截面积包括:
基于伯努利方程,得到流出道血流速度与收缩期流量以及流出道处横截面积的关系;
根据流出道血流速度与收缩期流量以及流出道处横截面积的关系,得到流出道处横截面积与流出道处血流速度以及心输出量的关系。
优选地,
所述基于实际流体的伯努利方程,得到用户心脏处的左室腔至升主动脉段压降与左室腔至主动脉段压力损失的关系的公式如下所示:
基于伯努利方程,得到:
式中,表示左室腔血流速度,/>表示血液密度,/>表示重力加速度,/>表示左室腔高度,/>表示左室腔压力,/>表示主动脉血流速度,/>表示主动脉高度,/>表示主动脉压力,/>表示左室腔至主动脉段压力损失;
考虑左室腔段血流速度与升主动脉段血流速度没有明显差异,我们假设,在忽略重力加速度影响的情况下,对上述公式进行转换,得到:
式中,表示左室腔至升主动脉段压降。
优选地,
所述根据左室腔至主动脉段压力损失与升主动脉段横截面积、整体阻力系数以及收缩期血流量的关系,得到左室腔至主动脉段压力损失与心脏梗阻系数以及心输出量的关系的公式如下所示:
基于流体力学,左室腔至主动脉段压力损失包括沿程压力损失及局部压力损失,基于Darcy–Weisbach方程计算左室腔至主动脉段沿程压力损失,得到:
式中,表示沿程压力损失,/>表示局部压力损失,/>表示Darcy–Weisbach摩擦系数,/>表示左室腔至升主动脉段血流腔长度,/>表示左室腔至升主动脉段水力直径,/>表示局部阻力系数;
由于左室腔至升主动脉段血流腔是不规则形状的,对上述公式进行转换得到:
式中,表示整体阻力系数,/>表示升主动脉段横截面积,/>表示收缩期血流量;
由于收缩期通常占据三分之一心动周期,得到:
式中,表示心输出量,用心输出量代替收缩期血流量,得到:
式中,表示心脏梗阻系数;
由于,得到:
根据本发明实施例的第二方面,提供基于血管造影的心肌病形态学计算装置,所述装置包括:
图像构建模块:用于获取用户在术前一段时间内的心电门控图、不同时相下的心脏处的4D-CTA图像,以及基于4D-CTA图像对不同时相下的心脏处的三维模型进行重建,获取用户在不同时相下的心脏处的模型;
数据获取模块:用于通过4D-CTA图像,重建的心脏处的模型以及CFD仿真技术获取到用户在术前不同时相下的左室腔至升主动脉段压降、心输出量以及流出道处血流速度;
心脏梗阻系数计算模块:用于通过左室腔至升主动脉段压降以及心输出量获取用户在收缩期不同时相下的心脏梗阻系数;
流出道处横截面积计算模块:用于通过流出道处血流速度以及心输出量获取用户在收缩期不同时相下的流出道处横截面积;
心脏处梗阻程度判断模块:用于通过收缩期不同时相下的心脏梗阻系数获取用户的心脏梗阻系数变化曲线,通过心脏梗阻系数变化曲线判断用户的心脏处梗阻程度;
流出道处梗阻程度判断模块:用于通过收缩期不同时相下的流出道处横截面积获取用户的流出道处横截面积变化曲线,通过流出道处横截面积变化曲线判断用户的流出道处梗阻程度。
根据本发明实施例的第三方面,提供一种存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被主控器执行时,实现所述的上述方法中的各个步骤。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
本申请引入了心脏梗阻系数以及流出道处横截面积的概念,通过获取用户在术前一段时间内的心电门控图、不同时相下的心脏处的4D-CTA图像,以及基于4D-CTA图像对不同时相下的心脏处的三维模型进行重建,通过4D-CTA图像,重建的心脏处的模型以及CFD仿真技术获取到用户在术前不同时相下的心脏处的形态学信息以及血流信息,在现有的伯努利方程的继续推导下,得到心脏梗阻系数以及流出道处横截面积的计算公式,基于获取的形态学信息以及血流信息,计算得到心脏梗阻系数以及流出道处横截面积,构建术前一段时间内的心脏梗阻系数以及流出道处横截面积的动态变化曲线,帮助医护人员判断用户的患症程度,相比于现有技术的方案,本申请通过引入具体的心脏梗阻系数以及流出道处横截面积来描述用户的患症程度,通过动态的两个曲线去判断患者的病情,相比于现有技术中单一的静态数值,对于患者的病情判断更为精准全面。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本发明的实施例,并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的基于血管造影的心肌病形态学计算方法的流程示意图;
图2a是根据另一示例性实施例示出的术前用户一段时间内的心电门控图;
图2b是根据另一示例性实施例示出的术前用户的各时相下的左室腔及相关器官与组织的形态变化示意图;
图3a是根据另一示例性实施例示出的术后用户一段时间内的心电门控图;
图3b是根据另一实施例实施例示出的术后用户的各时相下的左室腔及相关器官与组织的形态变化示意图
图4是根据另一示例性实施例示出的肥心病病人左室腔至主动脉段三维模型;
图5是根据另一示例性实施例示出的基于局部三维模型所绘制的血流动力学简图;
图6是根据另一示例性实施例示出的心脏梗阻系数曲线变化示意图;
图7是根据另一示例性实施例示出的流出道处横截面积的曲线变化示意图;
图8是根据另一示例性实施例示出的基于血管造影的心肌病形态学计算装置的系统示意图;
附图中:1-图像构建模块,2-数据获取模块,3-心脏梗阻系数计算模块,4-流出道处横截面积计算模块,5-心脏处梗阻程度判断模块,6-流出道处梗阻程度判断模块。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
实施例一
图1是根据一示例性实施例示出的基于血管造影的心肌病形态学计算方法的流程示意图,如图1所示,该方法包括:
S1,获取用户在术前一段时间内的心电门控图、不同时相下的心脏处的4D-CTA图像,以及基于4D-CTA图像对不同时相下的心脏处的三维模型进行重建,获取用户在不同时相下的心脏处的模型;
S2,通过4D-CTA图像,重建的心脏处的模型以及CFD仿真技术获取到用户在术前不同时相下的左室腔至升主动脉段压降、心输出量以及流出道处血流速度;
S3,通过左室腔至升主动脉段压降以及心输出量获取用户在收缩期不同时相下的心脏梗阻系数;
S4,通过流出道处血流速度以及心输出量获取用户在收缩期不同时相下的流出道处横截面积;
S5,通过收缩期不同时相下的心脏梗阻系数获取用户的心脏梗阻系数变化曲线,通过心脏梗阻系数变化曲线判断用户的心脏处梗阻程度;
S6,通过收缩期不同时相下的流出道处横截面积获取用户的流出道处横截面积变化曲线,通过流出道处横截面积变化曲线判断用户的流出道处梗阻程度;
可以理解的是,本申请将一位肥厚型心肌病病人的心电门控图及4D-CTA图像等相关临床信息进行了整理,重建了收缩期内不同时相下心脏血流腔及二尖瓣与主动脉瓣三维模型,如附图2a、附图2b、附图3a以及附图3b所示,其中时相0代表收缩期起始,时相1代表舒张期末尾,对这一位特定病人,时相0.42代表着舒张期起始,图中所示相关信息整合主要包括:心电门控图及不同时相所处心电图中具体位置、基于4D-CTA所重建的心脏处模型(包括左室腔,二尖瓣,主动脉瓣)以及主动脉瓣三维模型形态变化,心电门控图有助于我们明确每个时相在心动周期内所处的位置,而4D-CTA图像及重建的心脏处模型则捕获到了肥厚型心肌病病人的心脏及相关器官与组织在收缩期的形态变化,提供了大量的肥厚型心肌病病人的形态学信息,包括:不同时相下的左室腔至升主动脉段压降、心输出量以及流出道处血流速度,本申请以捕获到的二尖瓣及主动脉瓣形态变化为例:
二尖瓣:二尖瓣在收缩期前向运动(SAM征)是用以诊断梗阻性肥厚型心肌病的一条重要依据,也有助于我们理解左室腔流出道梗阻(LVOTO)机制,附图2a以及附图2b中所示内容清晰的展示了二尖瓣在收缩期的运动情况,如附图2a所示,术前该病人二尖瓣形态表现处明显异常,除了有明显冗长情况外,二尖瓣在主动脉瓣尚未开放时即出现阻塞流出道的情况(附图2a以及附图2b,0.06相位),随着心肌的进一步收缩,二尖瓣与室间隔基底段肥厚心肌产生明显贴合情况,且对流出道产生严重的阻塞,该现象一直持续到舒张期起始(0.42相位),二尖瓣才开始远离室间隔基底段肥厚心肌,SAM现象得到缓解;术后随着二尖瓣冗长得到处理,室间隔基底段肥厚心肌得到切除,二尖瓣位置在收缩期也基本恢复正常,不再有SAM征出现,流出道在整个收缩期内基本通畅(附图3a以及附图3b),病人流出道处梗阻基本得到消除;
主动脉瓣:肥厚型心肌病病人主动脉瓣在收缩期的形态变化也表现出明显的特征。术前收缩期初期病人主动脉瓣开放程度尚属正常(附图2a以及附图2b,0.12相位),随着SAM征得发展,病人主动脉瓣开放程度也开始快速地恶化,在收缩期后期表现出一定的主动脉瓣狭窄情况,心脏射流可能直接影响到主动脉瓣形态特征,在心脏射流恶化的情况下,主动脉瓣开放程度也会受到影响;术后随着流出道出梗阻得到有效处理,主动脉瓣开放程度也得到相应改善,不再有收缩期后期主动脉瓣狭窄特征的出现,主动脉瓣形态的改善也从侧面表明了心脏射流的改善情况,可以从另一个角度评估术后梗阻的处理情况,由于肥厚型心肌病病人也可能伴有主动脉瓣狭窄的存在,在病人图像中也往往观察到主动脉瓣狭窄,彩色多普勒超声也会表现出主动脉瓣处血流速度增加的情况,为了明确主动脉瓣狭窄是被动地由主动脉瓣下梗阻导致,还是由于主动脉瓣自身存在狭窄病变,我们可以通过收缩期起始时主动脉瓣是否能够较为良好的开放来判断(附图2a以及附图2b, 0.12相位);
由于病人流出道处血流腔形态在不同相位下会发生明显变化,我们基于该形态学分析,引入心脏梗阻系数以及流出道处横截面积的计算,以定量描述收缩期流出道处血流腔形态的变化,具体如下:通过左室腔至升主动脉段压降以及心输出量获取用户在不同时相下的心脏梗阻系数,通过流出道处血流速度以及心输出量获取用户在不同时相下的流出道处横截面积(左室腔至升主动脉段压降、流出道处血流速度以及心输出量从4D-CTA图像及重建的心脏处模型中获取)通过不同时相下的心脏梗阻系数获取用户的心脏梗阻系数变化曲线,通过心脏梗阻系数变化曲线判断用户的心脏处梗阻程度,通过不同时相下的流出道处横截面积获取用户的流出道处横截面积变化曲线,通过流出道处横截面积变化曲线判断用户的流出道处梗阻程度,不同时相下的心脏梗阻系数变化曲线以及流出道处横截面积变化曲线动态的反映了用户的形态学变化情况,本申请通过引入具体的心脏梗阻系数以及流出道处横截面积来描述用户的患症程度,相比于现有技术,本申请通过引入具体的心脏梗阻系数以及流出道处横截面积来描述用户的患症程度,通过动态的两个曲线去判断患者的病情,相比于现有技术中单一的静态数值,对于患者的病情判断更为精准全面。
优选地,
获取用户在术后心脏收缩期内的心电门控图、不同时相下的心脏处的4D-CTA图像,以及基于4D-CTA图像对不同时相下的心脏处的三维模型进行重建,获取用户在不同时相下的心脏处的模型;
通过4D-CTA图像,重建的心脏处的模型以及CFD仿真技术获取到用户在术后不同时相下的左室腔至升主动脉段压降、心输出量以及流出道处血流速度;
通过左室腔至升主动脉段压降以及心输出量获取用户在不同时相下的心脏梗阻系数;
通过流出道处血流速度以及心输出量获取用户在收缩期不同时相下的流出道处横截面积;
通过收缩期不同时相下的心脏梗阻系数获取用户的心脏梗阻系数变化曲线,通过收缩期不同时相下的流出道处横截面积获取用户的流出道处横截面积变化曲线;
通过用户在术后的心脏梗阻系数变化曲线以及流出道处横截面积变化曲线判断用户的心脏处梗阻程度以及流出道处梗阻程度的恢复效果。
优选地,
所述通过左室腔至升主动脉段压降以及心输出量获取用户在不同时相下的心脏梗阻系数包括:
基于伯努利方程,得到用户心脏处的左室腔至升主动脉段压降与左室腔至主动脉段压力损失的关系;
根据左室腔至主动脉段压力损失与升主动脉段横截面积、整体阻力系数以及收缩期血流量的关系,得到左室腔至主动脉段压力损失与心脏梗阻系数以及心输出量的关系;
根据左室腔至升主动脉段压降与左室腔至主动脉段压力损失的关系,得到左室腔至升主动脉段压降与心脏梗阻系数以及心输出量的关系;
可以理解的是,如附图4以及附图5所示,基于伯努利方程,得到用户心脏处的左室腔至升主动脉段压降与左室腔至主动脉段压力损失的关系,对该关系进行进一步推导,根据左室腔至主动脉段压力损失与升主动脉段横截面积、整体阻力系数以及收缩期血流量的关系,得到左室腔至主动脉段压力损失与心脏梗阻系数以及心输出量的关系,根据左室腔至升主动脉段压降与左室腔至主动脉段压力损失的关系,得到左室腔至升主动脉段压降与心脏梗阻系数以及心输出量的关系,即心脏梗阻系数与左室腔至升主动脉段压降以及心输出量相关,而左室腔至升主动脉段压降以及心输出量在图像的构建以及模型的重建过程中可以获取,则可以计算出心脏梗阻系数,心脏梗阻系数由左室腔至主动脉段血流腔形态所决定的,可以用于定量描述心脏处梗阻情况的参数(其中血液的性质,包括密度和粘度,血管壁的相对粗糙度被视为定值不变)。
优选地,
所述通过流出道处血流速度以及心输出量获取用户在不同时相下的流出道处横截面积包括:
基于伯努利方程,得到流出道血流速度与收缩期流量以及流出道处横截面积的关系;
根据流出道血流速度与收缩期流量以及流出道处横截面积的关系,得到流出道处横截面积与流出道处血流速度以及心输出量的关系;
可以理解的是,如附图4以及附图5所示,基于伯努利方程,得到流出道血流速度与收缩期流量以及流出道处横截面积的关系,而根据流出道血流速度与收缩期流量以及流出道处横截面积的关系,就可以得到流出道处横截面积与流出道处血流速度以及心输出量的关系,可以得到:流出道处横截面积与流出道处血流速度以及心输出量相关,而流出道处血流速度以及心输出量在图像的构建以及模型的重建过程中可以得到,则可以计算流出道处横截面积。
优选地,
所述基于实际流体的伯努利方程,得到用户心脏处的左室腔至升主动脉段压降与左室腔至主动脉段压力损失的关系的公式如下所示:
基于伯努利方程,得到:
式中,表示左室腔血流速度,/>表示血液密度,/>表示重力加速度,/>表示左室腔高度,/>表示左室腔压力,/>表示主动脉血流速度,/>表示主动脉高度,/>表示主动脉压力,/>表示左室腔至主动脉段压力损失;
考虑左室腔段血流速度与升主动脉段血流速度没有明显差异,我们假设,在忽略重力加速度影响的情况下,对上述公式进行转换,得到:
式中,表示左室腔至升主动脉段压降;
可以理解的是,如附图4以及附图5所示,-收缩期流量,/>-升主动脉压力(AA),/>-流出道压力,/>-左室腔压力,/>-升主动脉血流速度,/>-流出道血流速度,/>-左室腔血流速度,/>-左室腔至流出道段压差,/>-左室腔至主动脉段压降,/>-主动脉瓣,/>-二尖瓣;
基于实际流体的伯努利方程,可以得到:
(1)
其中代表血流在流经左室腔至主动脉段时产生的压力损失(在流体力学工程学中也称为水头损失)。考虑左室腔段血流速度与升主动脉段血流速度较为接近,我们假设/>且在不考虑重力加速度影响的情况下,公式(1)可以简化为:
(2)
优选地,
所述根据左室腔至主动脉段压力损失与升主动脉段横截面积、整体阻力系数以及收缩期血流量的关系,得到左室腔至主动脉段压力损失与心脏梗阻系数以及心输出量的关系的公式如下所示:
基于流体力学,左室腔至主动脉段压力损失包括沿程压力损失及局部压力损失,基于Darcy–Weisbach方程计算左室腔至主动脉段沿程压力损失,得到:
式中,表示沿程压力损失,/>表示局部压力损失,/>表示Darcy–Weisbach摩擦系数,/>表示左室腔至升主动脉段血流腔长度,/>表示左室腔至升主动脉段水力直径,/>表示局部阻力系数;
由于左室腔至升主动脉段血流腔是不规则形状的,对上述公式进行转换得到:
式中,表示整体阻力系数,/>表示升主动脉段横截面积,/>表示收缩期血流量;
由于收缩期往往占据三分之一心动周期,得到:
式中,表示心输出量,用心输出量代替收缩期血流量,得到:
式中,表示心脏梗阻系数;
由于,得到:
可以理解的是,根据公式(2)可以得到该段压力损失是造成左室腔至升主动脉段压降的主要原因,基于流体力学,压力损失主要包括沿程压力损失及局部压力损失,基于Darcy–Weisbach方程计算沿程阻力损失,的计算公式为:
(3)
式中,表示沿程压力损失,/>表示局部压力损失,/>表示Darcy–Weisbach摩擦系数,/>表示左室腔至升主动脉段血流腔长度,/>表示左室腔至升主动脉段水力直径,/>表示局部阻力系数,公式(3)主要用于规则管道的压降计算,由于左室腔至升主动脉段血流腔往往是不规则形状的,公式(3)可简化为:
(4)
其中,式中,表示整体阻力系数,/>表示升主动脉段横截面积,/>表示收缩期血流量,考虑到收缩期往往持续三分之一心动周期,我们假设收缩期血流量(/>)为心输出量(/>)的三倍(/>),结合公式(4)可以得到:
(5)
其中,即为左室腔至升主动脉段血流腔的心脏梗阻系数,结合公式(2)和公式(5)可以得到:
(6)
值得强调的是,考虑到外周血管阻力的概念已被临床广泛接受,心脏梗阻系数同其类似,可以理解为一种描述局部血流腔输送血流难易程度的参数,心脏梗阻系数的值在0和无穷大之间,的物理含义是血液被当作理想流体,压力损失可以被忽略掉(),/>的物理含义是血流腔完全被阻塞掉,心输出量为0();
值得说明的是,关于流出道处横截面积的计算包括:
基于彩色多普勒超声中所使用的理想伯努利方程,可以得到:
(7)
该公式适用于当血液被当作理想流体,由于血流腔梗阻产生的能量损失不考虑的情况下。通常对于流出道梗阻及主动脉瓣狭窄病人,局部狭窄处往往存在血流速度升高的情况,假设且在不考虑重力加速度影响的情况下,上述公式可以简化为:
(8)
对公式8继续推导可以得到:
(9)
公式(9)证明了超声所测压差主要与病人两个生理参数直接相关,其一为流出道横截面积,其二为心输出量,对公式(9)进行转化就可以得到:
(10)
在计算出不同时相下的心脏梗阻系数以及流出道处横截面积后,可以分别绘制用户在术前的心脏梗阻系数变化曲线,如附图6中的a1所示,用户在术前的流出道处横截面积变化曲线,如附图6中的a2所示;还可以绘制出用户在术后的心脏梗阻系数变化曲线,如附图7中的b1所示,用户在术后的流出道处横截面积变化曲线,如附图7中的b2所示,通过4D-CTA图像生成了手术前后肥厚型梗阻心脏病病人收缩期不同时相下局部血流腔三维模型(如附图2a、附图2b、附图3a以及附图3b所示),可以看到术前病人表现出流出道梗阻情况,术后流出道出梗阻相应得到消除,为了定量评估各时相梗阻严重程度,以及术后梗阻改善情况,我们通过基于4D-CTA的CFD仿真分析获取相关参数后计算心脏梗阻系数以及流出道处横截面积,可以看到,通过定量观察到病人手术前后不同时相下心脏梗阻系数以及流出道处横截面积变化过程,术前病人心脏梗阻系数在收缩期逐渐增加,并在0.36时相达到最大,这可能与病人收缩期左室腔不断收缩,同异常位置的二尖瓣贴合,共同造成了局部梗阻情况加重所致,术后随着病变得到处理,病人心脏梗阻系数整体有明显下降,这表明在整个收缩期病人心脏处梗阻均有明显改善,梗阻情况基本得到消除,这同附图2b以及附图3b中所展示的形态学信息展示结果吻合,需要强调的是,针对不同的病人,我们获取的心脏梗阻系数变化曲线可能存在不同的特征,同样的,如附图7中的b1所示,术前病人收缩期流出道横截面积均较小(小于1cm2),且随着时相推移,流出道处横截面积越来越小,且在收缩末期达到最小值,这与病人左室腔在收缩期心肌逐渐收缩,流出道横截面积逐渐变小的过程吻合(对于存在SAM征的病人,二尖瓣的异常运动也会造成流出道横截面积减小),术后随着病变得到处理,病人流出道处横截面积得到明显增大(整个收缩期均大于2cm2),表明流出道处梗阻情况得到明显改善,这同附图2b以及附图3b所示形态学信息展示结果也吻合。
实施例二
图8是根据另一示例性实施例示出的基于血管造影的心肌病形态学计算装置的系统示意图,包括:
图像构建模块1:用于获取用户在术前一段时间内的心电门控图、不同时相下的心脏处的4D-CTA图像,以及基于4D-CTA图像对不同时相下的心脏处的三维模型进行重建,获取用户在不同时相下的心脏处的模型;
数据获取模块2:用于通过4D-CTA图像,重建的心脏处的模型以及CFD仿真技术获取到用户在术前不同时相下的左室腔至升主动脉段压降、心输出量以及流出道处血流速度;
心脏梗阻系数计算模块3:用于通过左室腔至升主动脉段压降以及心输出量获取用户在收缩期不同时相下的心脏梗阻系数;
流出道处横截面积计算模块4:用于通过流出道处血流速度以及心输出量获取用户在收缩期不同时相下的流出道处横截面积;
心脏处梗阻程度判断模块5:用于通过收缩期不同时相下的心脏梗阻系数获取用户的心脏梗阻系数变化曲线,通过心脏梗阻系数变化曲线判断用户的心脏处梗阻程度;
流出道处梗阻程度判断模块6:用于通过收缩期不同时相下的流出道处横截面积获取用户的流出道处横截面积变化曲线,通过流出道处横截面积变化曲线判断用户的流出道处梗阻程度;
可以理解的是,本申请中,图像构建模块1用于获取用户在术前一段时间内的心电门控图、不同时相下的心脏处的4D-CTA图像,以及基于4D-CTA图像对不同时相下的心脏处的三维模型进行重建,获取用户在不同时相下的心脏处的模型;数据获取模块2用于通过4D-CTA图像,重建的心脏处的模型以及CFD仿真技术获取到用户在术前不同时相下的左室腔至升主动脉段压降、心输出量以及流出道处血流速度;心脏梗阻系数计算模块3用于通过左室腔至升主动脉段压降以及心输出量获取用户在收缩期不同时相下的心脏梗阻系数;流出道处横截面积计算模块4用于通过流出道处血流速度以及心输出量获取用户在收缩期不同时相下的流出道处横截面积;心脏处梗阻程度判断模块5用于通过收缩期不同时相下的心脏梗阻系数获取用户的心脏梗阻系数变化曲线,通过心脏梗阻系数变化曲线判断用户的心脏处梗阻程度;流出道处梗阻程度判断模块6用于通过收缩期不同时相下的流出道处横截面积获取用户的流出道处横截面积变化曲线,通过流出道处横截面积变化曲线判断用户的流出道处梗阻程度;本申请通过引入具体的心脏梗阻系数以及流出道处横截面积来描述用户的患症程度,通过动态的两个曲线去判断患者的病情,相比于现有技术中单一的静态数值,对于患者的病情判断更为精准全面。
实施例三:
本实施例提供一种存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被主控器执行时,实现上述方法中的各个步骤;
可以理解的是,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
可以理解的是,上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考,在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是,在本发明的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外,在本发明的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外,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模块中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (4)

1.基于血管造影的心肌病形态学计算方法,其特征在于,所述方法包括:
获取用户在术前一段时间内的心电门控图、不同时相下的心脏处的4D-CTA图像,以及基于4D-CTA图像对不同时相下的心脏处的三维模型进行重建,获取用户在不同时相下的心脏处的模型;
通过4D-CTA图像,重建的心脏处的模型以及CFD仿真技术获取到用户在术前不同时相下的左室腔至升主动脉段压降、心输出量以及流出道处血流速度;
通过左室腔至升主动脉段压降以及心输出量获取用户在收缩期不同时相下的心脏梗阻系数;
所述通过左室腔至升主动脉段压降以及心输出量获取用户在收缩期不同时相下的心脏梗阻系数包括:
基于伯努利方程,得到用户心脏处的左室腔至升主动脉段压降与左室腔至主动脉段压力损失的关系;
所述基于伯努利方程,得到用户心脏处的左室腔至升主动脉段压降与左室腔至主动脉段压力损失的关系的公式如下所示:
基于伯努利方程,得到:
式中,表示左室腔血流速度,/>表示血液密度,/>表示重力加速度,/>表示左室腔高度,/>表示左室腔压力,/>表示主动脉血流速度,/>表示主动脉高度,/>表示主动脉压力,/>表示左室腔至主动脉段压力损失;
假设左室腔血流速度与主动脉血流速度相等,在忽略重力加速度影响的情况下,对上述公式进行转换,得到:
式中,表示左室腔至升主动脉段压降;
根据左室腔至主动脉段压力损失与升主动脉段横截面积、整体阻力系数以及收缩期血流量的关系,得到左室腔至主动脉段压力损失与心脏梗阻系数以及心输出量的关系;
根据左室腔至升主动脉段压降与左室腔至主动脉段压力损失的关系,得到左室腔至升主动脉段压降与心脏梗阻系数以及心输出量的关系;
所述根据左室腔至主动脉段压力损失与升主动脉段横截面积、整体阻力系数以及收缩期血流量的关系,得到左室腔至主动脉段压力损失与心脏梗阻系数以及心输出量的关系的公式如下所示:
基于流体力学,左室腔至主动脉段压力损失包括沿程压力损失及局部压力损失,基于Darcy–Weisbach方程计算左室腔至主动脉段沿程压力损失,得到:
式中,表示沿程压力损失,/>表示局部压力损失,/>表示Darcy–Weisbach摩擦系数,/>表示左室腔至升主动脉段血流腔长度,/>表示左室腔至升主动脉段水力直径,/>表示局部阻力系数;
由于左室腔至升主动脉段血流腔是不规则形状的,对上述公式进行转换得到:
式中,表示整体阻力系数,/>表示升主动脉段横截面积,/>表示收缩期血流量;
由于收缩期占据三分之一心动周期,得到:
式中,表示心输出量,用心输出量代替收缩期血流量,得到:
式中,表示心脏梗阻系数;
由于,得到:
通过流出道处血流速度以及心输出量获取用户在收缩期不同时相下的流出道处横截面积;
所述通过流出道处血流速度以及心输出量获取用户在不同时相下的流出道处横截面积包括:
基于伯努利方程,得到流出道血流速度与收缩期流量以及流出道处横截面积的关系,其表达式如下所示:
对上式进行简化得到:
基于简化后的表达式得到:
根据流出道血流速度与收缩期流量以及流出道处横截面积的关系,得到流出道处横截面积与流出道血流速度以及心输出量的关系,其表达式如下所示:
通过收缩期不同时相下的心脏梗阻系数获取用户的心脏梗阻系数变化曲线,通过心脏梗阻系数变化曲线判断用户的心脏处梗阻程度;
通过收缩期不同时相下的流出道处横截面积获取用户的流出道处横截面积变化曲线,通过流出道处横截面积变化曲线判断用户的流出道处梗阻程度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
获取用户在术后一段时间内的心电门控图、不同时相下的心脏处的4D-CTA图像,以及基于4D-CTA图像对不同时相下的心脏处的三维模型进行重建,获取用户在不同时相下的心脏处的模型;
通过4D-CTA图像,重建的心脏处的模型以及CFD仿真技术获取到用户在术后不同时相下的左室腔至升主动脉段压降、心输出量以及流出道处血流速度;
通过左室腔至升主动脉段压降以及心输出量获取用户在不同时相下的心脏梗阻系数;
通过流出道处血流速度以及心输出量获取用户在收缩期不同时相下的流出道处横截面积;
通过收缩期不同时相下的心脏梗阻系数获取用户的心脏梗阻系数变化曲线,通过收缩期不同时相下的流出道处横截面积获取用户的流出道处横截面积变化曲线;
通过用户在术后的心脏梗阻系数变化曲线以及流出道处横截面积变化曲线判断用户的心脏处梗阻程度以及流出道处梗阻程度的恢复效果。
3.基于血管造影的心肌病形态学计算装置,其特征在于,所述装置包括:
图像构建模块:用于获取用户在术前一段时间内的心电门控图、不同时相下的心脏处的4D-CTA图像,以及基于4D-CTA图像对不同时相下的心脏处的三维模型进行重建,获取用户在不同时相下的心脏处的模型;
数据获取模块:用于通过4D-CTA图像,重建的心脏处的模型以及CFD仿真技术获取到用户在术前不同时相下的左室腔至升主动脉段压降、心输出量以及流出道处血流速度;
心脏梗阻系数计算模块:用于通过左室腔至升主动脉段压降以及心输出量获取用户在收缩期不同时相下的心脏梗阻系数;
所述通过左室腔至升主动脉段压降以及心输出量获取用户在收缩期不同时相下的心脏梗阻系数包括:
基于伯努利方程,得到用户心脏处的左室腔至升主动脉段压降与左室腔至主动脉段压力损失的关系;
所述基于伯努利方程,得到用户心脏处的左室腔至升主动脉段压降与左室腔至主动脉段压力损失的关系的公式如下所示:
基于伯努利方程,得到:
式中,表示左室腔血流速度,/>表示血液密度,/>表示重力加速度,/>表示左室腔高度,/>表示左室腔压力,/>表示主动脉血流速度,/>表示主动脉高度,/>表示主动脉压力,/>表示左室腔至主动脉段压力损失;
假设左室腔血流速度与主动脉血流速度相等,在忽略重力加速度影响的情况下,对上述公式进行转换,得到:
式中,表示左室腔至升主动脉段压降;
根据左室腔至主动脉段压力损失与升主动脉段横截面积、整体阻力系数以及收缩期血流量的关系,得到左室腔至主动脉段压力损失与心脏梗阻系数以及心输出量的关系;
根据左室腔至升主动脉段压降与左室腔至主动脉段压力损失的关系,得到左室腔至升主动脉段压降与心脏梗阻系数以及心输出量的关系;
所述根据左室腔至主动脉段压力损失与升主动脉段横截面积、整体阻力系数以及收缩期血流量的关系,得到左室腔至主动脉段压力损失与心脏梗阻系数以及心输出量的关系的公式如下所示:
基于流体力学,左室腔至主动脉段压力损失包括沿程压力损失及局部压力损失,基于Darcy–Weisbach方程计算左室腔至主动脉段沿程压力损失,得到:
式中,表示沿程压力损失,/>表示局部压力损失,/>表示Darcy–Weisbach摩擦系数,/>表示左室腔至升主动脉段血流腔长度,/>表示左室腔至升主动脉段水力直径,/>表示局部阻力系数;
由于左室腔至升主动脉段血流腔是不规则形状的,对上述公式进行转换得到:
式中,表示整体阻力系数,/>表示升主动脉段横截面积,/>表示收缩期血流量;
由于收缩期占据三分之一心动周期,得到:
式中,表示心输出量,用心输出量代替收缩期血流量,得到:
式中,表示心脏梗阻系数;
由于,得到:
流出道处横截面积计算模块:用于通过流出道处血流速度以及心输出量获取用户在收缩期不同时相下的流出道处横截面积;
所述通过流出道处血流速度以及心输出量获取用户在不同时相下的流出道处横截面积包括:
基于伯努利方程,得到流出道血流速度与收缩期流量以及流出道处横截面积的关系,其表达式如下所示:
对上式进行简化得到:
基于简化后的表达式得到:
根据流出道血流速度与收缩期流量以及流出道处横截面积的关系,得到流出道处横截面积与流出道血流速度以及心输出量的关系,其表达式如下所示:
心脏处梗阻程度判断模块:用于通过收缩期不同时相下的心脏梗阻系数获取用户的心脏梗阻系数变化曲线,通过心脏梗阻系数变化曲线判断用户的心脏处梗阻程度;
流出道处梗阻程度判断模块:用于通过收缩期不同时相下的流出道处横截面积获取用户的流出道处横截面积变化曲线,通过流出道处横截面积变化曲线判断用户的流出道处梗阻程度。
4.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被主控器执行时,实现如权利要求1或2任一项所述的基于血管造影的心肌病形态学计算方法中的各个步骤。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117838066B (zh) * 2024-03-07 2024-05-17 首都医科大学附属北京友谊医院 Evar术后支架相关并发症风险预测方法和系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109219392A (zh) * 2016-03-15 2019-01-15 伦敦大学国王学院 用于压降估计的方法和系统
WO2020098141A1 (zh) * 2018-11-13 2020-05-22 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
WO2020107668A1 (zh) * 2018-11-28 2020-06-04 苏州润心医疗器械有限公司 基于心肌血流量和ct图像的微循环阻力指数计算方法
CN114098692A (zh) * 2021-10-28 2022-03-01 北京心世纪医疗科技有限公司 基于血流分配最优化的左心室辅助装置植入方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10134127B2 (en) * 2013-12-12 2018-11-20 The Regents Of The University Of California Method for post-processing flow-sensitive phase contrast magnetic resonance images
EP3366197A1 (en) * 2017-02-28 2018-08-29 Koninklijke Philips N.V. Intravascular blood flow measurement
CN111227822B (zh) * 2018-11-28 2022-02-11 苏州润迈德医疗科技有限公司 基于心肌血流量和ct图像的冠状动脉血流储备分数计算方法
US20220054806A1 (en) * 2020-08-20 2022-02-24 Ghassan S. Kassab Methods, systems, and devices for relieving congestion of the lymphatic system

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109219392A (zh) * 2016-03-15 2019-01-15 伦敦大学国王学院 用于压降估计的方法和系统
WO2020098141A1 (zh) * 2018-11-13 2020-05-22 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
WO2020107668A1 (zh) * 2018-11-28 2020-06-04 苏州润心医疗器械有限公司 基于心肌血流量和ct图像的微循环阻力指数计算方法
CN111227821A (zh) * 2018-11-28 2020-06-05 苏州润心医疗器械有限公司 基于心肌血流量和ct图像的微循环阻力指数计算方法
CN114098692A (zh) * 2021-10-28 2022-03-01 北京心世纪医疗科技有限公司 基于血流分配最优化的左心室辅助装置植入方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Evaluation of aortic stenosis: From Bernoulli and Doppler to Navier-Stokes;Harminder Gill 等;《Trendsin CardiovascularMedicine》;第33卷(第1期);第32–43页 *
Research on the effect of visceral artery Aneurysm’s cardiac morphological variation on hemodynamic situation based on time-resolved CT-scanand computational fluid dynamics;Fan Gao 等;《ComputerMethodsandProgramsin Biomedicine》;第2022年卷;第1-15页 *
功能性端侧吻合自体动静脉内瘘中的血流动力学分析;杨洪雨 等;《医用生物力学》;第37卷(第1期);第118-123页 *

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