DE102010043849B3 - Vorrichtung und Computertomograph zur Bestimmung und Darstellung der Durchblutung des Herzmuskels - Google Patents

Vorrichtung und Computertomograph zur Bestimmung und Darstellung der Durchblutung des Herzmuskels Download PDF

Info

Publication number
DE102010043849B3
DE102010043849B3 DE102010043849A DE102010043849A DE102010043849B3 DE 102010043849 B3 DE102010043849 B3 DE 102010043849B3 DE 102010043849 A DE102010043849 A DE 102010043849A DE 102010043849 A DE102010043849 A DE 102010043849A DE 102010043849 B3 DE102010043849 B3 DE 102010043849B3
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
heart muscle
blood flow
simulation unit
perfusion
coronary vessels
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
DE102010043849A
Other languages
English (en)
Inventor
Fernando Vega-Higuera
Dr. Bernhardt Dominik
Dr. Scheuering Michael
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens Healthineers Ag De
Original Assignee
Siemens AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG filed Critical Siemens AG
Priority to DE102010043849A priority Critical patent/DE102010043849B3/de
Priority to US13/293,172 priority patent/US8831320B2/en
Priority to CN201110359409.9A priority patent/CN102551780B/zh
Application granted granted Critical
Publication of DE102010043849B3 publication Critical patent/DE102010043849B3/de
Priority to US14/307,544 priority patent/US9002091B2/en
Priority to US14/664,075 priority patent/US9323887B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Devices for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computerised tomographs
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Devices for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computerised tomographs
    • A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/48—Diagnostic techniques
    • A61B6/481—Diagnostic techniques involving the use of contrast agents
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50—Clinical applications
    • A61B6/503—Clinical applications involving diagnosis of heart
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50—Clinical applications
    • A61B6/504—Clinical applications involving diagnosis of blood vessels, e.g. by angiography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50—Clinical applications
    • A61B6/507—Clinical applications involving determination of haemodynamic parameters, e.g. perfusion CT
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B5/00—ICT specially adapted for modelling or simulations in systems biology, e.g. gene-regulatory networks, protein interaction networks or metabolic networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10076—4D tomography; Time-sequential 3D tomography
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30048—Heart; Cardiac
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
    • G06T2207/30104—Vascular flow; Blood flow; Perfusion

Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft eine Vorrichtung zur Bestimmung und Darstellung der Durchblutung des Herzmuskels anhand statischer CCTA-Aufnahmen. Die Vorrichtung umfasst eine Segmentierungseinheit (1) zur Segmentierung der Herzkranzgefäße und des linken Herzmuskels aus einem CCTA-Bild des Herzens, eine erste Simulationseinheit (2) zur Simulation des Blutflusses durch die Herzkranzgefäße sowie einer zweiten Simulationseinheit (3), mit der auf Basis des ermittelten Blutflusses in unterschiedliche Bereiche des Herzmuskels die lokale Durchblutung des Herzmuskels bestimmt wird. An einer Visualisierungseinheit (4) wird die Durchblutung der unterschiedlichen Bereiche des Herzmuskels in einem schematisierten Bild dargestellt. Mit der vorgeschlagenen Vorrichtung kann nach der Durchführung eines CCTA-Scans auf weitergehende bildgebende Untersuchungen verzichtet werden, so dass sowohl der Arzt als auch der Patient dadurch entlastet werden.

Description

  • Die vorliegende Erfindung betrifft eine Vorrichtung zur Bestimmung und Darstellung der Durchblutung des Herzmuskels anhand der nicht dynamischen computertomographischen Angiographie.
  • Für die Untersuchung von Herzkrankheiten wird heutzutage häufig die Mehrschicht-Computertomographie (MSCT: Multi-Slice CT) eingesetzt. In der Regel wird hierbei mittels koronarer CT-Angiographie (CCTA) ein einzelner CT-Scan durchgeführt, um Bildinformation über die koronare Anatomie und eventuelle Pathologien zu erhalten. Im Falle einer in den Bildern erkennbaren Stenose der koronaren Herzgefäße müssen die Folgen dieser Läsion für den Herzmuskel untersucht werden. Hierzu können unterschiedliche Techniken zur Messung der Durchblutung des Herzmuskels angewendet werden. Beispiele sind die nukleare Bildgebung, die Magnetresonanztomographie oder die dynamische Perfusionsmessung mittels Computertomographie. Ein Beispiel für die Durchführung der dynamischen Perfusionsmessung mittels Computertomographie ist in K. A. Miles et al., „Perfusion CT: a worthwhile enhancement?”, Br. J. Radial. 2003, 76 (904), Seiten 220 bis 231 beschrieben.
  • Diese Techniken führen jedoch zu einer zusätzlichen Belastung für den Patienten und den behandelnden Arzt. Der Arzt muss eine komplexere Technik als die eines einzelnen CCTA Scans einsetzen. Der Patient muss sich einer zusätzlichen, zeitaufwendigen Untersuchung unterziehen und ist, im Falle der Nuklearbildgebung oder der Computertomographie, zusätzlicher ionisierender Strahlung ausgesetzt.
  • Die DE 10 2007 029 886 A1 beschreibt ein Verfahren zum Segmentieren einer Herzmuskelwand sowie eine Vorrichtung zur Detektion einer pathologisch veränderten Koronararterie. Zur verbesserten Visualisierung der Pumpfunktion des Herzens wird bei dem Verfahren und der Vorrichtung der Herzmuskel segmentiert und die Herzmuskelwand visualisiert. Hierbei wird die segmentierte Herzmuskelwand in Abschnitte eingeteilt, denen die Koronararterien zuordenbar sind. Diese Visualisierung kann dann Hinweise auf die Durchblutung der Herzmuskelwand geben und die betroffene Koronararterie identifizieren, um diese dann einer genaueren aufmerksamen Untersuchung zu unterziehen.
  • Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, eine Vorrichtung sowie einen Computertomographen zur Bestimmung und Darstellung der Durchblutung des Herzmuskels in der computertomographischen Angiographie anzugeben, die eine geringere Belastung sowohl für den Patienten als auch für den Arzt ermöglichen.
  • Die Aufgabe wird mit der Vorrichtung gemäß Patentanspruch 1 und dem Computertomographen gemäß Patentanspruch 7 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Vorrichtung sind Gegenstand der abhängigen Patentansprüche oder lassen sich der nachfolgenden Beschreibung sowie dem Ausführungsbeispiel entnehmen.
  • Die vorgeschlagene Vorrichtung zur Bestimmung und Darstellung der Durchblutung des Herzmuskels weist wenigstens eine Segmentierungseinheit, eine erste Simulationseinheit, eine zweite Simulationseinheit sowie eine Visualisierungseinheit auf. Die Segmentierungseinheit ist so ausgebildet, dass sie aus einem CCTA-Bild des Herzens Herzkranzgefäße und den linken Herzmuskel segmentiert. Die erste Simulationseinheit ist dazu ausgebildet, auf Basis der segmentierten Herzkranzgefäße einen Blutfluss durch die Herzkranzgefäße zu simulieren und daraus den Blutfluss in unterschiedliche Bereiche des segmentierten Herzmuskels zu ermitteln, in die unterschiedliche Äste der Herzkranzgefäße münden. Hierbei wird somit anhand der unterschiedlichen segmentierten Äste der Herzkranzgefäße eine Unterteilung des Herzmuskels in unterschiedliche Bereiche vorgenommen, die durch die jeweiligen Äste versorgt werden.
  • Die zweite Simulationseinheit ist so ausgebildet, dass sie auf Basis des ermittelten Blutflusses in die unterschiedlichen Bereiche des Herzmuskels und des segmentierten Herzmuskels für die unterschiedlichen Bereiche die lokale Durchblutung des Herzmuskels simuliert. Diese Simulation kann eine unterschiedliche Belastung des Patienten, d. h. unterschiedliche hohe Blutflüsse in das Herz berücksichtigen, um die Durchblutung des Herzmuskels in unterschiedlichen Belastungssituationen des Patienten zu erkennen. Die Durchblutung des Herzmuskels auf Basis des in der zweiten Simulationseinheit eingesetzten Modells wird dann an einem vorzugsweise schematisierten Bild des Herzmuskels dargestellt. Dies kann selbstverständlich in unterschiedlicher Form erfolgen, bspw. durch Angabe von mittleren Durchblutungswerten in den jeweils unterschiedlichen Bereichen oder durch farbliche Markierung der unterschiedlichen Bereiche, wobei die Farbe dann einen Hinweis auf die Form der Durchblutung gibt, bspw. gute Durchblutung in grün, leicht verringerte Durchblutung in gelb und schlechte Durchblutung in rot.
  • Die vorgeschlagene Vorrichtung nutzt somit ein vorhandenes statisches CCTA-Bild, um den Blutfluss durch die koronaren Herzgefäße zu simulieren und auf Basis des simulierten Blutflusses mit Hilfe eines Perfusionsmodells die Durchblutung des Herzmuskels abzuschätzen bzw. vorherzusagen.
  • Mit der vorgeschlagenen Vorrichtung ist keine weitere bildgebende Untersuchung mehr erforderlich, falls in dem CCTA-Bild Stenosen erkennbar sind. Die Vorrichtung verringert somit die Belastung für den Patienten und den Aufwand für den behandelnden Arzt. Ein zusätzlicher dynamischer CT-Scan zur Perfusionsmessung mit der damit verbundenen Strahlenbelastung oder andere Untersuchungen sind hierfür nicht mehr erforderlich.
  • In einer Ausgestaltung der vorgeschlagenen Vorrichtung ist die erste Simulationseinheit so ausgebildet, dass sie aus den segmentierten Herzkranzgefäßen und dem segmentierten linken Herzmuskel ein Modell der Herzkranzgefäße und des Herzmuskels erstellt und die Simulation des Blutflusses an diesem Modell durchführt. In einer anderen Ausgestaltung kann die Simulation auch direkt auf Basis der segmentierten Voxel erfolgen, insbesondere unter Anwendung der sog. Lattice Boltzmann Methode (LBM). Ein Beispiel für eine automatische Segmentierung der Herzkammern findet sich in Y. Zheng et al., „Four-chamber heart modeling and automatic segmentation for 3-D cardiac CT volumes using marginal space learning and steerable features”, IEEE Trans. Med. Imaging 2008, 27(11), Seiten 1668 bis 1681, hinsichtlich der automatischen Segmentierung des Koronarbaums in M. A. Gülsün et al., „Robust Vessel Tree Modeling”, in Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention -MICCAI 2008, Volume 5241/2008, Seiten 602 bis 611. Beispiele für die Simulation des Blutflusses finden sich in N. Arslan et al., „CFD Modeling of Blood Flow Inside Human Left Coronary Artery Bifurcation with Aneurysms”, 3rd European Medical and Biological Engineering Conference, Nov. 20–25, 2005, Prag oder in R. Begum et al., ”Lattice Boltzmann. Method and its Applications to Fluid Flow Problems”, European Journal of Scientific Research, Vol. 22, No. 2 (2008), Seiten 216 bis 231. Diese Techniken können auch in der ersten Simulationseinheit der vorgeschlagenen Vorrichtung eingesetzt werden.
  • Vorzugsweise ist die erste Simulationseinheit so ausgebildet, dass sie ein statistisches Modell nutzt, um Zeitfunktionen für den arteriellen Zufluss und den venösen Abfluss auf Basis der Kontrastmittelanreicherung in den Herzkranzgefäßen und dem linken Herzmuskel aus dem CCTA-Bild zu bestimmen. Mit diesen Werten wird dann die Simulation des Blutflusses in den Herzkranzgefäßen durchgeführt. Vorzugsweise wird zusätzlich das Injektionsprotokoll herangezogen, mit dem das Kontrastmittel bei dem entsprechenden Patienten für die Erstellung des CCTA-Bildes injiziert wurde. Dieses Injektionsprotokoll ist in der Regel patientenspezifisch gewählt und enthält damit bereits Informationen, die für die Bestimmung der Zeitfunktionen genutzt werden können.
  • Das in der zweiten Simulationseinheit eingesetzte Perfusionsmodell simuliert vorzugsweise zunächst die dynamische Kontrastmittelanreicherung im Herzmuskel unter den vorgegebenen Randbedingungen, d. h. dem simulierten Blutzufluss in die unterschiedlichen Bereiche und der aus den segmentierten Daten ersichtlichen Größe dieser Bereiche. Ein verringerter Blutfluss in die unterschiedlichen Bereiche durch die entsprechenden in diese Bereiche reichenden Äste der Herzkranzgefäße macht sich dabei in der unterschiedlichen Kontrastmittelanreicherung bemerkbar. Das Ergebnis ist vergleichbar mit dem Ergebnis einer tatsächlich durchgeführten dynamischen CT-Angiographie. In einem anschließenden Schritt können dann auf Basis dieses Ergebnisses die gewünschten Perfusionsdaten mit bekannten Techniken berechnet werden, wie bspw. das Blutvolumen in ml/100 ml (Gewebe)/Min oder das maximale Blutvolumen in ml/100 ml (Gewebe), jeweils für die unterschiedlichen Bereiche. Die Darstellung kann bspw. anhand eines sog. Polar-Map (17 Segmente-Modell) an einem Bildschirm erfolgen.
  • Die vorgeschlagene Vorrichtung kann bereits Teil eines Computertomographen sein oder mit einem Computertomographen verbunden sein. Die Vorrichtung kann bspw. in Form eines Software-Moduls auf einem Computersystem und/oder einem Steuer- und/oder Auswertesystem des Computertomographen implementiert sein.
  • Die vorgeschlagene Vorrichtung wird nachfolgend anhand eines Ausführungsbeispiels in Verbindung mit den Zeichnungen nochmals kurz erläutert. Hierbei zeigen:
  • 1 eine schematische Darstellung der vorgeschlagenen Vorrichtung sowie
  • 2 einen schematischen Ablauf einzelner in der Vorrichtung ablaufender Prozesse.
  • 1 zeigt hierzu stark schematisiert ein Beispiel für die vorgeschlagene Vorrichtung, die sich wenigstens aus einer Segmentierungseinheit 1, einer ersten Simulationseinheit 2 zur Simulation des Blutflusses, einer zweiten Simulationseinheit 3 zur Bestimmung der Durchblutung des Herzmuskels sowie einer Visualisierungseinheit 4 zur Darstellung der Durchblutung zusammensetzt. Die Vorrichtung ist mit einem Computertomographen 5 verbunden, durch den die Bilddaten 6 einer CCTA des Herzens eines Patienten übermittelt werden. Diese Bilddaten 6 werden in der Segmentierungseinheit 1 verarbeitet, um die Herzkranzgefäße und den linken Herzmuskel zu segmentieren. Dieser Ablauf ist in der 2 beispielhaft dargestellt. Auf Basis der segmentierten Bilddaten wird dann in der ersten Simulationseinheit 2 der Blutfluss durch die Herzkranzgefäße simuliert, um daraus den Blutfluss in unterschiedliche, von den einzelnen Ästen der Herzkranzgefäße versorgte Bereiche des Herzmuskels zu bestimmen. Mit Hilfe dieses lokalen Blutzuflusses wird dann in der zweiten Simulationseinheit 3 die Durchblutung der unterschiedlichen Bereiche des segmentierten Herzmuskels bestimmt. Das Ergebnis wird durch die Visualisierungseinheit 4 an einem Bildschirm dargestellt.

Claims (7)

  1. Vorrichtung zur Bestimmung und Darstellung der Durchblutung des Herzmuskels anhand der nicht dynamischen computertomographischen Angiographie, mit – einer Segmentierungseinheit (1), die aus einem CT-Bild des Herzens Herzkranzgefäße und den linken Herzmuskel segmentiert, – einer ersten Simulationseinheit (2), die auf Basis der segmentierten Herzkranzgefäße einen Blutfluss durch die Herzkranzgefäße simuliert und daraus den Blutfluss in unterschiedliche Bereiche des Herzmuskels ermittelt, in die unterschiedliche Äste der Herzkranzgefäße münden, – einer zweiten Simulationseinheit (3), mit der auf Basis des ermittelten Blutflusses in die unterschiedlichen Bereiche des Herzmuskels und des segmentierten linken Herzmuskels für die unterschiedlichen Bereiche die lokale Durchblutung des Herzmuskels simuliert wird, und – einer Visualisierungseinheit (4), durch die ein Bild des Herzmuskels dargestellt wird, aus dem die Durchblutung der unterschiedlichen Bereiche des Herzmuskels erkennbar ist.
  2. Vorrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die erste Simulationseinheit (2) auf Basis der segmentierten Herzkranzgefäße und des linken Herzmuskels ein Modell der Herzkranzgefäße und des Herzmuskels berechnet und die Simulation des Blutflusses mit diesem Modell durchführt.
  3. Vorrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die erste Simulationseinheit (2) den Blutfluss durch die Herzkranzgefäße auf Basis der segmentierten Herzkranzgefäße unter Nutzung der Lattice-Boltzmann-Methode simuliert.
  4. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die erste Simulationseinheit (2) ein statistisches Modell nutzt, um Zeitfunktionen für einen arteriellen Zufluss und einen venösen Abfluss auf Basis einer Kontrastmittelanreicherung in den Herzkranzgefäßen und dem linken Herzmuskel aus dem CT-Bild zu bestimmen.
  5. Vorrichtung nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die erste Simulationseinheit (2) für die Bestimmung der Zeitfunktionen zusätzlich Daten eines Injektionsprotokolls nutzt, mit dem das Kontrastmittel verabreicht wurde.
  6. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass die zweite Simulationseinheit (3) zunächst eine dynamische Kontrastmittelanreicherung im Herzmuskel simuliert und anschließend aus dieser dynamischen Kontrastmittelanreicherung Perfusionsparameter für die Durchblutung des Herzmuskels berechnet.
  7. Computertomograph, der eine Vorrichtung gemäß einem der vorangehenden Patentansprüche aufweist.
DE102010043849A 2010-11-12 2010-11-12 Vorrichtung und Computertomograph zur Bestimmung und Darstellung der Durchblutung des Herzmuskels Active DE102010043849B3 (de)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102010043849A DE102010043849B3 (de) 2010-11-12 2010-11-12 Vorrichtung und Computertomograph zur Bestimmung und Darstellung der Durchblutung des Herzmuskels
US13/293,172 US8831320B2 (en) 2010-11-12 2011-11-10 Device and computed tomography scanner for determining and visualizing the perfusion of the myocardial muscle
CN201110359409.9A CN102551780B (zh) 2010-11-12 2011-11-14 用于确定和显示心肌的供血的装置和计算机断层造影仪
US14/307,544 US9002091B2 (en) 2010-11-12 2014-06-18 Device and computed tomography scanner for determining and visualizing the perfusion of the myocardial muscle
US14/664,075 US9323887B2 (en) 2010-11-12 2015-03-20 Device and computed tomography scanner for determining and visualizing the perfusion of the myocardial muscle

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102010043849A DE102010043849B3 (de) 2010-11-12 2010-11-12 Vorrichtung und Computertomograph zur Bestimmung und Darstellung der Durchblutung des Herzmuskels

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE102010043849B3 true DE102010043849B3 (de) 2012-02-16

Family

ID=45528623

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE102010043849A Active DE102010043849B3 (de) 2010-11-12 2010-11-12 Vorrichtung und Computertomograph zur Bestimmung und Darstellung der Durchblutung des Herzmuskels

Country Status (3)

Country Link
US (3) US8831320B2 (de)
CN (1) CN102551780B (de)
DE (1) DE102010043849B3 (de)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102012205711A1 (de) 2012-04-05 2013-10-10 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zum Betreiben eines bildgebenden Diagnosegerätes sowie medizinisches bildgebendes System
DE102014226685A1 (de) * 2014-12-19 2016-06-23 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zum Identifizieren von Versorgungsgebieten,Verfahren zur graphischen Darstellung von Versorgungsgebieten, Computerprogramm und maschinenlesbares Medium sowie bildgebendes Gerät

Families Citing this family (46)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8200466B2 (en) 2008-07-21 2012-06-12 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Method for tuning patient-specific cardiovascular simulations
US9405886B2 (en) 2009-03-17 2016-08-02 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Method for determining cardiovascular information
US8315812B2 (en) 2010-08-12 2012-11-20 Heartflow, Inc. Method and system for patient-specific modeling of blood flow
EP2619729B1 (de) 2010-09-20 2018-07-04 Koninklijke Philips N.V. Quantifizierung einer eigenschaft eines lumens einer rohrförmigen struktur
US10162932B2 (en) 2011-11-10 2018-12-25 Siemens Healthcare Gmbh Method and system for multi-scale anatomical and functional modeling of coronary circulation
US10311978B2 (en) 2012-01-30 2019-06-04 Siemens Healthcare Gmbh Method and system for patient specific planning of cardiac therapies on preoperative clinical data and medical images
US9129053B2 (en) 2012-02-01 2015-09-08 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for advanced measurements computation and therapy planning from medical data and images using a multi-physics fluid-solid heart model
US10373700B2 (en) 2012-03-13 2019-08-06 Siemens Healthcare Gmbh Non-invasive functional assessment of coronary artery stenosis including simulation of hyperemia by changing resting microvascular resistance
US9135699B2 (en) 2012-03-15 2015-09-15 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for hemodynamic assessment of aortic coarctation from medical image data
JP5946127B2 (ja) * 2012-05-11 2016-07-05 富士通株式会社 シミュレーション方法、シミュレーション装置、およびシミュレーションプログラム
EP2849631B1 (de) 2012-05-14 2020-01-01 Koninklijke Philips N.V. Bestimmung eines fraktionelle-flussreserve (frr)-wertes für eine stenose eines gefässes
JP5988088B2 (ja) * 2012-06-08 2016-09-07 富士通株式会社 描画プログラム、描画方法、および、描画装置
US9277970B2 (en) 2012-07-19 2016-03-08 Siemens Aktiengesellschaft System and method for patient specific planning and guidance of ablative procedures for cardiac arrhythmias
KR101939778B1 (ko) 2012-07-27 2019-01-18 삼성전자주식회사 필요 혈류량 결정 방법 및 장치, 혈류 영상 생성 방법 및 장치, 심근 관류 영상 처리 방법 및 장치
US9757073B2 (en) 2012-11-06 2017-09-12 Koninklijke Philips N.V. Fractional flow reserve (FFR) index
EP2932469B1 (de) * 2012-12-11 2018-10-31 Koninklijke Philips N.V. Verfahren zur bestimmung der durchblutung von koronararterien
WO2014170385A1 (en) 2013-04-18 2014-10-23 Koninklijke Philips N.V. Stenosis therapy planning
US9092849B2 (en) * 2013-06-28 2015-07-28 International Business Machines Corporation Bidirectional blood vessel segmentation
CN105474264B (zh) 2013-08-21 2019-08-06 皇家飞利浦有限公司 用于交互地分割在血管造影图像数据中的血管的分割装置
US9629563B2 (en) 2013-09-04 2017-04-25 Siemens Healthcare Gmbh Method and system for functional assessment of renal artery stenosis from medical images
JP6297699B2 (ja) 2013-09-06 2018-03-20 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 心臓データを処理する処理装置、そのような処理装置を有するイメージングシステム、処理装置の作動方法、イメージングシステムの作動方法及びコンピュータプログラム
US9700219B2 (en) 2013-10-17 2017-07-11 Siemens Healthcare Gmbh Method and system for machine learning based assessment of fractional flow reserve
US10496729B2 (en) 2014-02-25 2019-12-03 Siemens Healthcare Gmbh Method and system for image-based estimation of multi-physics parameters and their uncertainty for patient-specific simulation of organ function
KR101515400B1 (ko) * 2014-05-02 2015-05-04 연세대학교 산학협력단 Gpu 기반의 격자 볼츠만 기법을 활용한 환자 맞춤형 혈류 영상 진단 방법 및 장치
US9595089B2 (en) 2014-05-09 2017-03-14 Siemens Healthcare Gmbh Method and system for non-invasive computation of hemodynamic indices for coronary artery stenosis
US9589379B2 (en) 2014-06-24 2017-03-07 Siemens Healthcare Gmbh System and method for visualization of cardiac changes under various pacing conditions
US10130266B2 (en) 2014-06-30 2018-11-20 Siemens Healthcare Gmbh Method and system for prediction of post-stenting hemodynamic metrics for treatment planning of arterial stenosis
US10258303B2 (en) 2014-06-30 2019-04-16 Koninklijke Philips N.V. Apparatus for determining a fractional flow reserve value
JP6778174B2 (ja) 2014-07-18 2020-10-28 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 狭窄評価
US9888968B2 (en) 2014-07-22 2018-02-13 Siemens Healthcare Gmbh Method and system for automated therapy planning for arterial stenosis
US10482215B2 (en) * 2014-10-22 2019-11-19 Indiana University Research And Technology Corporation Unified computational method and system for patient-specific hemodynamics
US10646185B2 (en) 2015-01-15 2020-05-12 Koninklijke Philips N.V. iFR-CT
US10872698B2 (en) * 2015-07-27 2020-12-22 Siemens Healthcare Gmbh Method and system for enhancing medical image-based blood flow computations using physiological measurements
CN107851463B (zh) 2015-08-05 2022-11-22 皇家飞利浦有限公司 用于介入性血液动力学测量的辅助设备和方法
CN108471994B (zh) 2015-10-07 2021-10-29 皇家飞利浦有限公司 移动ffr模拟
JP6484760B2 (ja) 2015-11-05 2019-03-13 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 非侵襲的血流予備量比（ｆｆｒ）に対する側副血流モデル化
JP6981981B2 (ja) 2015-12-22 2021-12-17 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. 心臓モデルガイド付き冠動脈瘤セグメンテーション
US10971271B2 (en) 2016-04-12 2021-04-06 Siemens Healthcare Gmbh Method and system for personalized blood flow modeling based on wearable sensor networks
EP3512416B1 (de) 2016-09-16 2023-11-08 Koninklijke Philips N.V. Vorrichtung und verfahren zur bestimmung einer fraktionsflussreserve
CN110998744B (zh) 2017-08-01 2024-04-05 西门子医疗有限公司 针对弥漫性和串联性病变中冠状动脉疾病的非侵入性评估和治疗指导
US10426424B2 (en) 2017-11-21 2019-10-01 General Electric Company System and method for generating and performing imaging protocol simulations
US10699407B2 (en) * 2018-04-11 2020-06-30 Pie Medical Imaging B.V. Method and system for assessing vessel obstruction based on machine learning
US11389130B2 (en) 2018-05-02 2022-07-19 Siemens Healthcare Gmbh System and methods for fast computation of computed tomography based fractional flow reserve
CN110706770B (zh) * 2019-09-30 2020-08-04 上海杏脉信息科技有限公司 心脏数据处理设备及处理方法、计算机可读存储介质
US20220061791A1 (en) * 2020-09-02 2022-03-03 GE Precision Healthcare LLC Methods and systems for an adaptive multi-phase angiography scan
CN116245878B (zh) * 2023-05-08 2023-08-18 中山大学附属第五医院 一种心肌局灶性瘢痕检测方法、风险预测方法和相关装置

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102007029886A1 (de) * 2007-06-28 2009-01-08 Siemens Ag Verfahren zum Segmentieren einer Herzmuskelwand und Vorrichtung zur Detektion einer pathologisch veränderten Koronararterie

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6692258B1 (en) * 2000-06-26 2004-02-17 Medical Learning Company, Inc. Patient simulator
JP3683886B2 (ja) * 2002-12-27 2005-08-17 株式会社ワイディ マイオカーディアルブラッドボリュームマップによる血液量解析・表示方法
CA2530595A1 (en) * 2003-06-25 2005-01-06 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Automated regional myocardial assessment for cardiac imaging
US7430320B2 (en) * 2004-11-15 2008-09-30 Drvision Technologies Llc Region-guided boundary refinement method
CN101120381B (zh) * 2005-02-14 2012-09-26 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于确定靶向给药的注入点的设备和方法
US8150128B2 (en) * 2006-08-30 2012-04-03 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and method for composite elastography and wave imaging
US8311791B1 (en) * 2009-10-19 2012-11-13 Surgical Theater LLC Method and system for simulating surgical procedures
US8315812B2 (en) * 2010-08-12 2012-11-20 Heartflow, Inc. Method and system for patient-specific modeling of blood flow

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102007029886A1 (de) * 2007-06-28 2009-01-08 Siemens Ag Verfahren zum Segmentieren einer Herzmuskelwand und Vorrichtung zur Detektion einer pathologisch veränderten Koronararterie

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ARSLAN, N. u.a.: CFD modeling of blood flow inside human left coronary artery bifurcation with aneurysms. In: The 3rd European Medical and Biological Engineering Conference. 2005 *
BEGUM, R.; BASIT, M.A.: Lattice Boltzmann Method and its Applications to Fluid Flow Problems. In: European Journal of Scientific Research. 2008, Vol. 22, No. 2, S. 216 - 231 *
GÜLSÜN, M.A.; TEK, H.: Robust Vessel Tree Modeling. In: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI. 2008, Vol. 5241/2008 *
MILES, K.A.; GRIFFITHS, M.R.: Perfusion CT: a worthwhile enhancement?. In: The British Journal of Radiology. 2003, Vol. 76, No. 904; S. 220 - 231 *
ZHENG, Y. u.a.: Four-Chamber Heart Modeling and Automatic Segmentation for 3-D Cardiac CT Volumes Using Marginal Space Learning and Steerable Features. In: IEEE Transactions on Medical Imaging. 2008, Vol. 27, No. 11, S. 1668 - 1681 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102012205711A1 (de) 2012-04-05 2013-10-10 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zum Betreiben eines bildgebenden Diagnosegerätes sowie medizinisches bildgebendes System
DE102012205711B4 (de) 2012-04-05 2023-08-31 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zum Betreiben eines bildgebenden Diagnosegerätes sowie medizinisches bildgebendes System
DE102014226685A1 (de) * 2014-12-19 2016-06-23 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zum Identifizieren von Versorgungsgebieten,Verfahren zur graphischen Darstellung von Versorgungsgebieten, Computerprogramm und maschinenlesbares Medium sowie bildgebendes Gerät
US10964120B2 (en) 2014-12-19 2021-03-30 Siemens Aktiengesellschaft Method for the identification of supply areas, method for the graphical representation of supply areas, computer program, machine-readable medium and imaging device

Also Published As

Publication number Publication date
US9323887B2 (en) 2016-04-26
US20140294137A1 (en) 2014-10-02
CN102551780A (zh) 2012-07-11
US9002091B2 (en) 2015-04-07
US20120121151A1 (en) 2012-05-17
US20150193574A1 (en) 2015-07-09
CN102551780B (zh) 2015-01-28
US8831320B2 (en) 2014-09-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102010043849B3 (de) Vorrichtung und Computertomograph zur Bestimmung und Darstellung der Durchblutung des Herzmuskels
DE102010039312B4 (de) Verfahren zur Simulation eines Blutflusses
DE202014010690U1 (de) System zum Bewerten der Qualität medizinischer Bilder wenigstens eines Teils der Anatomie eines Patienten
DE10350438A1 (de) Verfahren und Einrichtung zur medizinischen Interventionsverfahrenplanung
DE102005040438A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Embolieanalyse
DE112005001755T5 (de) System und Verfahren zur Baummodell-Visualisierung zur Erkennung von Lungenembolie
DE10355382A1 (de) Verfahren und System zur Vermessung von Luftwegen
DE102016205507A1 (de) Verfahren zur Ermittlung einer den Blutfluss in Kollateralen beschreibenden Kollateralinformationen, medizinische Bildaufnahmeeinrichtung, Computerprogramm und elektronisch lesbarer Datenträger
DE102017221276A1 (de) Medizinische Bildverarbeitungsvorrichtung, Röntgen-CT Vorrichtung und medizinisches Bildverarbeitungsverfahren
DE102018222606A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Detektion eines anatomischen Merkmals eines Blutgefäßabschnittes
DE102014201134A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Erzeugung eines 2-D-Projektionsbildes eines Gefäßsystems
DE102010012797A1 (de) Rechnergestützte Auswertung eines Bilddatensatzes
DE102007029886B4 (de) Verfahren zum Segmentieren einer Herzmuskelwand und Vorrichtung zur Detektion einer pathologisch veränderten Koronararterie
DE102009006147A1 (de) Modellgenerator für kardiologische Erkrankungen
DE102013220018A1 (de) Berechnung eines Untersuchungsparameters
DE102004043677B4 (de) Verfahren zur Segmentierung anatomischer Strukturen aus 4D-Bilddatensätzen
DE202017107196U1 (de) Medizinische Bildverarbeitungsvorrichtung, Röntgen-CT Vorrichtung und Computerprogrammprodukt
DE102014226685A1 (de) Verfahren zum Identifizieren von Versorgungsgebieten,Verfahren zur graphischen Darstellung von Versorgungsgebieten, Computerprogramm und maschinenlesbares Medium sowie bildgebendes Gerät
DE102015200850B4 (de) Verfahren zur Auswertung von medizinischen Bilddaten
DE102009052315B4 (de) Verfahren zur Hervorhebung lokaler Eigenschaften in anatomischen Volumendarstellungen von Gefäßstrukturen und Computersystem zur Durchführung dieses Verfahrens
DE102019217576B4 (de) Identifizieren und Bereitstellen von Fehlausrichtungsbildmerkmalen
DE102004059133B4 (de) Verfahren zur Unterstützung einer bildgebenden medizinischen Untersuchungsmethode
DE10210644B4 (de) Verfahren zum Erstellen einer Sequenz
DE102015202287A1 (de) Verfahren zur Transformation einer Gefäßstruktur sowie Computerprogramm, maschinenlesbares Medium und bildgebendes Gerät
DE102013200163B4 (de) Verfahren, Schätzeinheit und Computertomografiesystem zur computertomografiebasierten näherungsweisen Ermittlung eines Gefäßdurchmessers

Legal Events

Date Code Title Description
R016 Response to examination communication
R018 Grant decision by examination section/examining division
R020 Patent grant now final

Effective date: 20120517

R084 Declaration of willingness to licence
R085 Willingness to licence withdrawn
R081 Change of applicant/patentee

Owner name: SIEMENS HEALTHCARE GMBH, DE

Free format text: FORMER OWNER: SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT, 80333 MUENCHEN, DE

R081 Change of applicant/patentee

Owner name: SIEMENS HEALTHINEERS AG, DE

Free format text: FORMER OWNER: SIEMENS HEALTHCARE GMBH, MUENCHEN, DE