DE102021129128A1

DE102021129128A1 - Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung, medizinisches Informationsverarbeitungssystem und medizinisches Informationsverarbeitungsverfahren

Info

Publication number: DE102021129128A1
Application number: DE102021129128.3A
Authority: DE
Inventors: Fumimasa Shige
Original assignee: Canon Medical Systems Corp
Current assignee: Canon Medical Systems Corp
Priority date: 2020-11-09
Filing date: 2021-11-09
Publication date: 2022-05-12
Also published as: US20220148735A1; JP2022076477A; DE202021106122U1

Abstract

Eine medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel umfasst eine Speichereinrichtung zur Speicherung einer Vielzahl von Einstellungen über eine Berechnungsbedingung und/oder eine Form und/oder eine Charakteristik und/oder ein Strömungsmittel und eine Verarbeitungsschaltung zum Auswählen zumindest einer der Vielzahl von Einstellungen, zur Bestimmung der ausgewählten Einstellung als Analysebedingung und zur Berechnung einer Zuverlässigkeit hinsichtlich eines Indexwerts, der auf einen Blutfluss bezogen ist und unter der Analysebedingung berechnet wird.

Description

QUERVERWEIS AUF VERWANDTE ANMELDUNGEN
Diese Anmeldung beruht auf und beansprucht die Priorität der am 9. November 2020 eingereichten japanischen Patentanmeldung JP 2020-186647 A , deren Inhalt hier durch Bezugnahme in Gänze aufgenommen ist.
GEBIET
Hier beschriebene Ausführungsbeispiele beziehen sich im Allgemeinen auf eine medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung, ein medizinisches Informationsverarbeitungssystem und ein medizinisches Informationsverarbeitungsverfahren.
HINTERGRUND
Als Technik zum Unterstützen von Krankheitsdiagnoseprozessen, Behandlungsplanungsprozessen und dergleichen, die sich auf das Herz oder ein Blutgefäß beziehen, ist herkömmlicherweise eine Technik bekannt, durch die ein auf einen Blutfluss bezogener Indexwert berechnet wird, um einem Benutzer, wie einem Arzt, präsentiert zu werden. Beispiele des Indexwerts umfassen eine Wandschubspannung (WSS) in dem Blutgefäß und eine fraktionelle Flussreserve (FFR).
Figurenliste

1 zeigt eine Darstellung von Beispielkonfigurationen eines medizinischen Informationsverarbeitungssystems und einer medizinischen Informationsverarbeitungsvorrichtung gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel,
2 zeigt ein Ablaufdiagramm einer Verarbeitungsprozedur von Prozessen, die durch in einer Verarbeitungsschaltung der medizinischen Informationsverarbeitungsvorrichtung gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel enthaltene Verarbeitungsfunktionen durchgeführt werden,
3A zeigt eine Tabelle eines Beispiels eines Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
3B zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
4 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
5 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
6 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
7 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
8 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
9 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
10 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
11A zeigt eine Darstellung eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
11B zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
12 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
13 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
14 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
15 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
16 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
17 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
18 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
19 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
20 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
21 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
22 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
23 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
24 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
25 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
26 zeigt eine Tabelle eines weiteren Beispiels des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel,
27 zeigt ein Ablaufdiagramm einer Verarbeitungsprozedur von Prozessen, die durch Verarbeitungsfunktionen durchgeführt werden, die in der Verarbeitungsschaltung einer medizinischen Informationsverarbeitungsvorrichtung gemäß einem zweiten Ausführungsbeispiel enthalten sind, und
28 zeigt ein Ablaufdiagramm einer weiteren Verarbeitungsprozedur von Prozessen, die durch die Verarbeitungsfunktionen durchgeführt werden, die in der Verarbeitungsschaltung der medizinischen Informationsverarbeitungsvorrichtung gemäß dem zweiten Ausführungsbeispiel enthalten sind.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
Ausführungsbeispiele einer medizinischen Informationsverarbeitungsvorrichtung, eines medizinischen Informationsverarbeitungssystems und eines medizinischen Informationsverarbeitungsverfahrens werden unter Bezugnahme auf die beiliegenden Zeichnungen näher beschrieben.
1 zeigt eine Darstellung von Beispielkonfigurationen eines medizinischen Informationsverarbeitungssystems und einer medizinischen Informationsverarbeitungsvorrichtung gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel.
Wie es in 1 veranschaulicht ist, enthält ein medizinisches Informationsverarbeitungssystem 100 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel beispielsweise eine Röntgen-Computertomographie-(CT-) Vorrichtung 110, eine medizinische Bildspeichervorrichtung 120, ein Multiabteilungssystem 130, eine medizinische Informationsanzeigevorrichtung 140 und eine medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung 150. Dabei sind die Vorrichtungen, die Einrichtungen und die Systeme über ein Netzwerk NW miteinander verbunden, um kommunizieren zu können.
Die Röntgen-CT-Vorrichtung 110 ist zur Erzeugung eines CT-Bildes konfiguriert, das sich auf einen untersuchten Probanden (nachstehend „Patienten“) bezieht. Genauer ist die Röntgen-CT-Vorrichtung 110 zum Beschaffen von Projektionsdaten, die eine Verteilung von Röntgenstrahlen ausdrücken, die durch den Patienten gelaufen sind, durch Bewegen einer Röntgenstrahlröhre und einer Röntgenstrahlerfassungseinrichtung zum Rotieren auf einer Kreisbahn um den Patienten konfiguriert. Auf der Grundlage der beschafften Projektionsdaten erzeugt die Röntgen-CT-Vorrichtung 110 dann das CT-Bild.
Obwohl 1 das Beispiel veranschaulicht, in dem das medizinische Informationsverarbeitungssystem 100 die Röntgen-CT-Vorrichtung 110 enthält, kann das medizinische Informationsverarbeitungssystem 100 eine Modalität eines von der Röntgen-CT-Vorrichtung 110 verschiedenen Typs enthalten. Anstelle oder zusätzlich zu der Röntgen-CT-Vorrichtung 110 kann das medizinische Informationsverarbeitungssystem 100 beispielsweise eine oder mehrere medizinische Bilddiagnosevorrichtungen, wie eine Magnetresonanzbildgebungs-(MRI-) Vorrichtung, eine Ultraschalldiagnosevorrichtung, eine Positronenemissionstomographie-(PET-) Vorrichtung, eine Einzelphotonenemissionscomputertomographie-(SPECT-) Vorrichtung und/oder dergleichen enthalten.
Die medizinische Bildspeichervorrichtung 120 ist zur Speicherung verschiedener Arten medizinischer Bilder konfiguriert, die sich auf den Patienten beziehen. Genauer ist die medizinische Bildspeichervorrichtung 120 zum Erhalten des CT-Bildes von der Röntgen-CT-Vorrichtung 110 über das Netzwerk NW und Sichern und Speichern des CT-Bildes in einer in der medizinischen Bildspeichervorrichtung 120 vorgesehenen Speicherschaltung konfiguriert. Die medizinische Bildspeichervorrichtung 120 kann beispielsweise unter Verwendung einer Computereinrichtung, wie eines Servers oder einer Workstation, realisiert werden. Alternativ kann die medizinische Bildspeichervorrichtung 120 beispielsweise unter Verwendung eines Picture Archiving and Communication Systems (PACS) oder dergleichen zur Speicherung des CT-Bildes in einem Format realisiert werden, das Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) entspricht.
Das Multiabteilungssystem 130 enthält verschiedene Arten von Systemen, wie ein Hospitalinformationssystem (HIS), ein Radiologieinformationssystem (RIS), ein Diagnoseberichtsystem, ein Laborinformationssystem (LIS), ein Rehabilitationsabteilungssystem, ein Dialyseabteilungssystem, ein Operationsabteilungssystem und/oder dergleichen. Das medizinische Informationsverarbeitungssystem 100 ist mit jedem dieser Systeme verbunden, sodass verschiedene Arten von Informationen zueinander gesendet und voneinander empfangen werden. Das medizinische Informationsverarbeitungssystem 100 ist beispielsweise zum Senden und Empfangen von Patienteninformationen, medizinischen Untersuchungsinformationen, Behandlungsinformationen, auf Analyseergebnisse bezogenen Informationen und/oder dergleichen zu und von den in dem Multiabteilungssystem 130 enthaltenen Systemen konfiguriert.
Die medizinische Informationsanzeigevorrichtung 140 ist zur Anzeige verschiedener Arten medizinischer Informationen konfiguriert, die sich auf den Patienten beziehen. Genauer ist die medizinische Informationsanzeigevorrichtung 140 zum Erhalten des CT-Bildes, das durch die Röntgen-CT-Vorrichtung 110 von dem Patienten erfasst wird, und medizinischen Informationen, wie eines Ergebnisses eines durch die medizinzische Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 durchgeführten Analyseprozesses über das Netzwerk NW konfiguriert, um das erhaltene Bild und die Informationen auf einem in ihr vorgesehenen Anzeigemonitor anzuzeigen. Die medizinische Informationsanzeigevorrichtung 140 wird beispielsweise unter Verwendung einer Computereinrichtung, wie einer Workstation, eines Personal Computers oder eines Tablet-Geräts, realisiert.
Die medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 ist eine Analysevorrichtung, die zur Durchführung des Analyseprozesses zum Berechnen eines Indexwerts konfiguriert ist, der sich auf einen Blutfluss des Patienten bezieht. Die medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 ist beispielsweise zum Erhalten des CT-Bildes entweder von der Röntgen-CT-Vorrichtung 110 oder der medizinischen Bildspeichervorrichtung 120 über das Netzwerk NW konfiguriert. Die medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 ist ferner zum Erhalten verschiedener Arten von Informationen, wie eines Bluttestergebnisses und eines medizinischen Datensatzes, über das Netzwerk NW von dem Multiabteilungssystem 130 konfiguriert. Die medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 ist zur Berechnung eines Indexwerts, wie einer WSS oder FFR, durch Durchführen des Analyseprozesses auf der Grundlage der verschiedenen Arten medizinischer Informationen konfiguriert, die über das Netzwerk NW erhalten werden. Die medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 ist ferner zur Berechnung einer Zuverlässigkeit hinsichtlich des Indexwerts konfiguriert. Die medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 wird beispielsweise unter Verwendung einer Computereinrichtung, wie eines Servers oder einer Workstation, realisiert.
Die medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 enthält beispielsweise eine Netzwerk-(NW-) Schnittstelle 151, eine Speichereinrichtung 152, eine Eingabeschnittstelle 153, eine Anzeigeeinrichtung 154 und eine Verarbeitungsschaltung 155.
Die NW-Schnittstelle 151 ist zum Steuern einer Kommunikation und Übertragung verschiedener Arten von Daten konfiguriert, die zwischen der medizinischen Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 und den anderen über das Netzwerk NW verbundenen Vorrichtungen und Einrichtungen gesendet und empfangen werden. Genauer ist die NW-Schnittstelle 151 mit der Verarbeitungsschaltung 155 verbunden und ist zur Ausgabe der von den anderen Vorrichtungen und Einrichtungen empfangenen Daten zu der Verarbeitungsschaltung 155 und zum Senden der von der Verarbeitungsschaltung 155 ausgegebenen Daten zu einer beliebigen der anderen Vorrichtungen und Einrichtungen konfiguriert. Die NW-Schnittstelle 151 wird beispielsweise unter Verwendung einer Netzwerkkarte, eines Netzwerkadapters, einer Netzwerkschnittstellensteuereinrichtung (NIC) oder dergleichen realisiert.
Die Speichereinrichtung 152 ist zur Speicherung verschiedener Arten von Daten und verschiedener Arten von Computerprogrammen (nachstehend einfach „Programme“) konfiguriert. Genauer ist die Speichereinrichtung 152 mit der Verarbeitungsschaltung 155 verbunden und ist zur Speicherung der von der Verarbeitungsschaltung 155 in sie eingegebenen Daten und zum Lesen und Ausgeben beliebiger der gespeicherten Daten zu der Verarbeitungsschaltung 155 konfiguriert. Die Speichereinrichtung 152 wird beispielsweise unter Verwendung eines Halbleiterspeicherelements, wie eines Speichers mit wahlfreiem Zugriff (RAM) oder Flash-Speichers, oder einer Festplatte, einer optische Scheibe oder dergleichen realisiert.
Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise Einstellungen über eine Berechnungsbedingung, eine Form, Charakteristika und eines Strömungsmittels hinsichtlich eines durch die Verarbeitungsschaltung 155 durchgeführten Analyseprozesses. Die Speichereinrichtung 152 speichert ferner verschiedene Arten medizinischer Informationen, die über das Netzwerk NW von der Röntgen-CT-Vorrichtung 110, der medizinischen Bildspeichervorrichtung 120, dem Multiabteilungssystem 130 und dergleichen erhalten werden. Die Speichereinrichtung 152 speichert ferner Programme, die durch die in der medizinischen Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 enthaltenen Schaltungen zum Realisieren ihrer Funktionen verwendet werden. Die Speichereinrichtung 152 ist ein Beispiel einer Speichereinrichtung.
Die Eingabeschnittstelle 153 ist zum Empfangen verschiedener Arten von Eingabebedienungen von einem Benutzer, Umwandeln der empfangenen Eingabebedienungen in elektrische Signale und Ausgeben der elektrischen Signale zu der Verarbeitungsschaltung 155 konfiguriert. Die Eingabeschnittstelle 153 ist beispielsweise unter Verwendung einer Maus, einer Tastatur, eines Trackballs, eines Schalters, einer Taste, eines Joy-Sticks, eines Touch-Pads, auf dem Eingabebedienungen durch Berühren seiner Bedienoberfläche durchgeführt werden können, eines Berührungsbildschirms, bei dem ein Anzeigebildschirm und ein Touch-Pad integral gebildet sind, einer kontaktlosen Eingabeschaltung, die einen optischen Sensor verwendet, einer Audioeingabeschaltung und/oder dergleichen realisiert. Alternativ kann die Eingabeschnittstelle 153 unter Verwendung eines Tablet-Geräts oder dergleichen konfiguriert sein, das mit dem Hauptkörper der medizinischen Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 drahtlos kommunizieren kann. Die Eingabeschnittstelle 153 kann ferner eine Schaltung sein, die zum Empfangen der Eingabebedienungen von dem Benutzer über eine Bewegungsaufnahme konfiguriert ist. Gemäß einem Beispiel kann die Eingabeschnittstelle 153 zum Empfangen von Körperbewegungen, einer Blickrichtung und/oder dergleichen des Benutzers als Eingabebedienungen fähig sein, indem sie ein Signal verarbeitet, das über einen Tracker oder ein von dem Benutzer beschafftes Bild erhalten wird. Ferner muss die Eingabeschnittstelle 153 nicht unbedingt ein oder mehrere physikalische Bedienbauteile, wie eine Maus, eine Tastatur und/oder dergleichen enthalten. Mögliche Beispiele der Eingabeschnittstelle 153 enthalten beispielsweise eine elektrische Signalverarbeitungsschaltung, die zum Empfangen elektrischer Signale konfiguriert ist, die Eingabebedienungen von einer externen Eingabeeinrichtung entsprechen, die von der medizinischen Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 separat vorgesehen ist, und Ausgeben der elektrischen Signale zu der Verarbeitungsschaltung 155 konfiguriert ist.
Die Anzeigeeinrichtung 154 ist zur Anzeige verschiedener Arten von Informationen konfiguriert. Die Anzeigeeinrichtung 154 ist beispielsweise zur Anzeige einer graphischen Benutzerschnittstelle (GUI) konfiguriert, die zum Empfangen von Anweisungen von dem Benutzer über die Eingabeschnittstelle 153 verwendet wird. Die Anzeigeeinrichtung 154 wird unter Verwendung einer Flüssigkristallanzeigeeinrichtung, einer Kathodenstrahlröhren-(CRT-) Anzeigeeinrichtung, eines interaktiven Bedienfelds oder dergleichen realisiert.
Obwohl 1 das Beispiel veranschaulicht, bei dem die medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 die Anzeigeeinrichtung 154 enthält, kann die medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 anstelle oder zusätzlich zu der Anzeigeeinrichtung 154 eine Projektionseinrichtung enthalten. Unter der Steuerung der Verarbeitungsschaltung 155 ist die Projektionseinrichtung zum Projizieren eines Bildes auf einen Bildschirm, eine Wand, einen Boden, die Körperoberfläche des Patienten oder dergleichen fähig. Bei einem Beispiel ist die Projektionseinrichtung durch Durchführen einer Projektionsabbildung auch zum Projizieren eines Bildes auf eine beliebige Ebene, ein Objekt, einen Raum oder dergleichen fähig.
Die Verarbeitungsschaltung 155 ist zur Steuerung der gesamten medizinischen Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 konfiguriert. Die Verarbeitungsschaltung 155 ist beispielsweise zur Durchführung verschiedener Arten von Prozessen gemäß den von dem Benutzer über die Eingabeschnittstelle 153 empfangenen Eingabebedienungen konfiguriert. Die Verarbeitungsschaltung 155 ist beispielsweise zum Empfangen einer Eingabe der von einer anderen Vorrichtung oder Einrichtung gesendeten Daten über die NW-Schnittstelle 151 und Speicherung der eingegebenen Daten in der Speichereinrichtung 152 konfiguriert. Die Verarbeitungsschaltung 155 ist beispielsweise ferner zur Ausgabe der von der Speichereinrichtung 152 eingegebenen Daten zu der NW-Schnittstelle 151 konfiguriert, um die Daten zu einer anderen Vorrichtung oder Einrichtung zu senden. Die Verarbeitungsschaltung 155 ist beispielsweise ferner zur Veranlassung der Anzeigeeinrichtung 154 zum Anzeigen der von der Speichereinrichtung 152 eingegeben Daten konfiguriert.
Die Beispielkonfigurationen des medizinischen Informationsverarbeitungssystems 100 und der medizinischen Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel wurden somit beschrieben. Das medizinische Informationsverarbeitungssystem 100 und die medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel sind beispielsweise in einer medizinischen Einrichtung, wie einem Krankenhaus oder einer Klinik, installiert, und sind konfiguriert, den Benutzer, wie einen Arzt, bei der Durchführung von Diagnoseprozessen und beim Erstellen von Behandlungsplänen in Bezug auf Erkrankungen des Herzens oder eines Blutgefäßes zu unterstützen.
Genauer ist die in der medizinischen Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 enthaltene Verarbeitungsschaltung 155 zur Durchführung des Analyseprozesses auf der Grundlage der verschiedenen Arten medizinischer Informationen konfiguriert, die von der Röntgen-CT-Vorrichtung 110, der medizinischen Bildspeichervorrichtung 120, dem Multiabteilungssystem 130 und/oder dergleichen erhalten werden, um den Indexwert zu berechnen, der sich auf einen Blutfluss bezieht, wie eine WSS oder FFR, und dem Benutzer den berechneten Indexwert zu präsentieren. Die Verarbeitungsschaltung 155 ist beispielsweise zum Senden des berechneten Indexwerts zu der medizinischen Informationsanzeigevorrichtung 140 konfiguriert, sodass die medizinische Informationsanzeigevorrichtung 140 den Indexwert anzeigt. Bei einem anderen Beispiel ist die Verarbeitungsschaltung 155 auch fähig, die Anzeigeeinrichtung 154 zur Anzeige des Indexwerts zu veranlassen. Der Benutzer kann so auf den Indexwert, der sich auf den Blutfluss des Patienten bezieht, als Referenzinformationen zur Durchführung eines Diagnoseprozesses, Aufstellen eines Behandlungsplans oder dergleichen Bezug nehmen.
Durch Berechnen einer Zuverlässigkeit hinsichtlich des Indexwerts, der sich auf den Blutfluss bezieht, ist die Verarbeitungsschaltung 155 ferner konfiguriert, die Verwendung des Indexwerts zu erleichtern. In den folgenden Abschnitten werden in der Verarbeitungsschaltung 155 enthaltene Funktionen beschrieben. Wie in 1 veranschaulicht, ist die Verarbeitungsschaltung 155 beispielsweise zur Ausführung einer Einstellfunktion 155a, einer Berechnungsfunktion 155b und einer Ausgabefunktion 155c konfiguriert. Die Einstellfunktion 155a ist ein Beispiel einer Einstelleinheit. Die Berechnungsfunktion 155b ist ein Beispiel einer Berechnungseinheit. Die Ausgabefunktion 155c ist ein Beispiel einer Ausgabeeinheit.
Die Einstellfunktion 155a ist zur Bestimmung einer Analysebedingung konfiguriert. Unter der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung ist die Berechnungsfunktion 155b zur Durchführung des Analyseprozesses zur Berechnung des auf den Blutfluss bezogenen Indexwerts konfiguriert. Die Berechnungsfunktion 155b ist ferner zur Berechnung der Zuverlässigkeit hinsichtlich des Indexwerts konfiguriert, der unter der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung berechnet wird. Die Ausgabefunktion 155c ist zur Ausgabe des Indexwerts und der Zuverlässigkeit konfiguriert, die durch die Berechnungsfunktion 155b berechnet werden. Die Ausgabefunktion 155c ist beispielsweise zur Steuerung der NW-Schnittstelle 151 zum Senden des Indexwerts und der Zuverlässigkeit zu der medizinischen Informationsanzeigevorrichtung 140 konfiguriert, und ist zur Veranlassung der Anzeigeeinrichtung 154 zur Anzeige des Indexwerts und der Zuverlässigkeit konfiguriert.
Die vorstehend beschriebene Verarbeitungsschaltung 155 wird beispielsweise durch Verwenden eines Prozessors realisiert. Dabei sind die vorstehend beschriebenen Verarbeitungsfunktionen in der Speichereinrichtung 152 in der Form computerausführbarer Programme gespeichert. Durch Lesen und Ausführen der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten Programme ist die Verarbeitungsschaltung 155 ferner zum Realisieren der den Programmen entsprechenden Funktionen konfiguriert. Das heißt, die Verarbeitungsschaltung 155, die die Programme gelesen hat, weist die in 1 veranschaulichten Verarbeitungsfunktionen auf.
Bei einem Beispiel kann die Verarbeitungsschaltung 155 durch miteinander Kombinieren einer Vielzahl unabhängiger Prozessoren aufgebaut sein, sodass die Verarbeitungsfunktionen als Ergebnis der Ausführung der Programme durch die Prozessoren realisiert werden. Die in der Verarbeitungsschaltung 155 enthaltenen Verarbeitungsfunktionen können ferner durch ihre Verteilung auf eine oder mehrere Verarbeitungsschaltungen oder ihre Integrierung in einer oder mehreren Verarbeitungsschaltungen wie jeweils anwendbar realisiert sein. Die in der Verarbeitungsschaltung 155 enthaltenen Verarbeitungsfunktionen können ferner durch eine Kombination von Hardware (d.h. Schaltung) und Software realisiert sein. Obwohl vorstehend das Beispiel beschrieben ist, in dem die den Verarbeitungsfunktionen entsprechenden Programme in dem einzelnen Speicher (d.h. der Speichereinrichtung 152) gespeichert sind, sind mögliche Ausführungsbeispiele nicht auf dieses Beispiel beschränkt. Beispielsweise können die den Verarbeitungsfunktionen entsprechenden Programme in einer Vielzahl von Speicherschaltungen auf verteilte Weise gespeichert sein, sodass die Verarbeitungsschaltung 155 die Programme aus den Speicherschaltungen liest und ausführt.
Als Nächstes wird ein Überblick über eine Reihe von durch die medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 durchgeführten Prozessen unter Bezugnahme auf 2 beschrieben. 2 zeigt ein Ablaufdiagramm einer Verarbeitungsprozedur der Prozesse, die durch die in der Verarbeitungsschaltung 155 der medizinischen Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel enthaltenen Verarbeitungsfunktionen durchgeführt werden. Unter Bezugnahme auf 2 wird eine WSS als ein Indexwert beschrieben, der sich auf den Blutfluss bezieht.
Zuerst erhält die Berechnungsfunktion 155b verschiedene Arten von Daten, die bei einer Analyse zu verwenden sind (Schritt S101). Die Berechnungsfunktion 155b erhält beispielsweise ein Koronararterien-CT-Bild des Patienten entweder von der Röntgen-CT-Vorrichtung 110 oder der medizinischen Bildspeichervorrichtung 120 über die NW-Schnittstelle.
Danach stellt die Einstellfunktion 155a eine Analysebedingung ein (Schritt S102). Die zur Berechnung der WSS verwendete Analysebedingung wird beispielsweise durch die Einstellungen über die Berechnungsbedingung, die Form, die Charakteristika und das Strömungsmittel dargestellt. Die Berechnungsbedingung kann beispielsweise die Größe eines Gitters, ein Berechnungsmodell oder dergleichen sein. Die Form kann beispielsweise die Form eines Umrisses oder einer Mittellinie des Blutgefäßes oder ein zugehöriges Erhalteverfahren sein. Die Charakteristika können beispielsweise Informationen über den Aufbau oder die Stabilität des Herzens, eines Blutgefäßes, eines peripheren Gewebes, einer Ablagerung in einem Blutgefäß und/oder dergleichen oder ein zugehöriges Erhalteverfahren sein. Das Strömungsmittel kann beispielsweise Strömungsinformationen, wie eine Strömungsgeschwindigkeit oder Blutdruck oder ein zugehöriges Erhalteverfahren darstellen. Die Einstellungen über die Berechnungsbedingung, die Form, die Charakteristika und das Strömungsmittel sind in der Speichereinrichtung 152 gespeichert. Die Einstellfunktion 155a kann die Analysebedingung durch Lesen der Einstellungen aus der Speichereinrichtung 152 bestimmen.
Dabei kann die Speichereinrichtung 152 jeweils nur eine Einstellung speichern, oder kann jeweils zwei oder mehr Einstellungen hinsichtlich der Berechnungsbedingung, der Form, der Charakteristika und des Strömungsmittels speichern. Gibt es beispielsweise lediglich ein Berechnungsmodell, das durch die Berechnungsfunktion 155b ausführbar ist, speichert die Speichereinrichtung 152 das Berechnungsmodell als Einstellung über die Berechnungsbedingung. Die Einstellfunktion 155a bestimmt das aus der Speichereinrichtung 152 gelesene Berechnungsmodell ferner als Analysebedingung.
Wenn es dagegen eine Vielzahl von Berechnungsmodellen gibt, die durch die Berechnungsfunktion 155b ausführbar sind, speichert die Speichereinrichtung 152 die Vielzahl der Berechnungsmodelle als Einstellungen über die Berechnungsbedingung. Die Einstellfunktion 155a wählt ferner eines der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten Vielzahl der Berechnungsmodelle aus und bestimmt das ausgewählte Berechnungsmodell als Analysebedingung. Das heißt, wenn die Speichereinrichtung 152 eine Vielzahl von Einstellungen bezüglich der Berechnungsbedingung und/oder der Form und/oder der Charakteristika und/oder des Strömungsmittels speichert, ist die Einstellfunktion 155a zum Auswählen einer der Vielzahl von Einstellungen und zur Bestimmung der ausgewählten Einstellung als Analysebedingung konfiguriert.
Anschließend berechnet die Berechnungsfunktion 155b die WSS und die Zuverlässigkeit unter der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung (Schritt S103). Das heißt, die Berechnungsfunktion 155b führt die Analyse gemäß der Analysebedingung durch und berechnet die WSS. Beispielsweise berechnet die Berechnungsfunktion 155b anhand des Koronararterien-CT-Bildes des Patienten einen Wert der WSS in einer Zielregion durch Implementieren eines bekannten Verfahrens, welches eine Methode finiter Elemente beruhend auf rechnergestützter Strömungsdynamik (CFD), maschinelles Lernen oder dergleichen verwendet. Wenn der Indexwert z.B. auf der Grundlage der CFD berechnet wird, berechnet die Berechnungsfunktion 155b die WSS an jeder von verschiedenen Positionen in der Koronararterie durch Durchführen einer Strömungsanalyse, die zusammen mit Blutgefäßformdaten Bedingungen verwendet, wie physikalische Eigenschaftswerte von Blut (beispielsweise Hämatokrit, Viskosität und/oder Blutdichte), einen Elastizitätswert einer Blutgefäßwand, einer Bedingung einer iterativen Berechnung (Iterationsmaximalwert, Relaxationskoeffizient, Toleranzwert für einen Rest und/oder dergleichen der iterativen Berechnung), Anfangswerte für die Analyse (Anfangswerte eines Blutflussvolumens, Drucks, Strömungswiderstands und/oder Druckeinschlusses). Durch Bewerten der Analysebedingung berechnet die Berechnungsfunktion 155b ferner die Zuverlässigkeit der unter der Analysebedingung berechneten WSS-Werte. Einzelheiten der Berechnung der Zuverlässigkeit werden später beschrieben.
Danach veranlasst die Ausgabefunktion 155c die Anzeigeeinrichtung 154 zur Anzeige der WSS und der Zuverlässigkeit, die durch die Berechnungsfunktion 155b berechnet werden (Schritt S104). Die Ausgabefunktion 155c erzeugt beispielsweise ein dreidimensionales Bild der Koronararterie durch dreidimensionales Rekonstruieren einer Blutgefäßregion der Koronararterie in dem Koronararterien-CT-Bild. Bei einem Beispiel erzeugt die Ausgabefunktion 155c ein Volumenrendering-(VR-) Bild, ein Surface Rendering-(SR-) Bild, ein Curved Planar Reconstruction-(CPR-) Bild, ein Multi Planar Reconstruction-(MPR-) Bild, ein Stretched Multi Planar Reconstruction-(SPR-) Bild oder dergleichen. Die Ausgabefunktion 155c erzeugt ferner ein Anzeigebild, in dem jeder von verschiedenen Positionen in dem dreidimensionalen Bild ein WSS-Wert zugeordnet ist. Die Ausgabefunktion 155c erzeugt beispielsweise ein Farbbild, in dem jeder der verschiedenen Positionen in dem dreidimensionalen Bild eine dem WSS-Wert entsprechende Farbe zugeordnet ist und veranlasst die Anzeigeeinrichtung 154, das Farbbild anzuzeigen.
Die Ausgabefunktion 155c veranlasst ferner, dass die berechnete Zuverlässigkeit angezeigt wird. Die Ausgabefunktion 155c veranlasst beispielsweise die Anzeigeeinrichtung 154, einen die Zuverlässigkeit darstellenden numerischen Wert anzuzeigen. Bei einem anderen Beispiel erzeugt die Ausgabefunktion 155c ein Anzeigebild, in dem der Zuverlässigkeitswert jeder der verschiedenen Positionen in dem dreidimensionalen Bild zugeordnet ist, und veranlasst die Anzeigeeinrichtung 154, das Anzeigebild anzuzeigen.
Wie in 2 veranschaulicht, kann der Benutzer einen Diagnoseprozess durchführen und einen Behandlungsplan erstellen, wenn die WSS und die Zuverlässigkeit angezeigt werden, indem er auf die WSS Bezug nimmt. Da ferner die Beurteilung, wie zuverlässig die WSS ist, auf der Grundlage der Zuverlässigkeit möglich ist, kann die WSS sicherer verwendet werden. Wenn der WSS-Wert beispielsweise das Vorhandensein einer Erkrankung impliziert und seine Zuverlässigkeit hoch ist, kann der Benutzer das Erfordernis der Behandlung der Erkrankung klarer verstehen.
Als Nächstes wird ein Verfahren zur Berechnung von Zuverlässigkeiten unter Bezugnahme auf die 3A bis 26 näher beschrieben. Die 3A bis 26 zeigen Tabellen und eine Darstellung von Beispielen des Zuverlässigkeitsberechnungsverfahrens gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel.
Wie in 3A veranschaulicht, berechnet die Berechnungsfunktion 155b beispielsweise eine Zuverlässigkeit A1, die auf die Größe eines Gitters bezogen ist, eine Zuverlässigkeit A2, die auf die Form des Gitters bezogen ist, eine Zuverlässigkeit A3, die auf eine Qualität des Gitters bezogen ist, eine Zuverlässigkeit A4, die auf eine zeitliche Auflösung bezogen ist, und eine Zuverlässigkeit A5, die auf ein Berechnungsmodell bezogen ist, und berechnet ferner die Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung auf der Grundlage der Zuverlässigkeiten A1 bis A5. Wie in 3B veranschaulicht, berechnet die Berechnungsfunktion 155b ferner anhand eines Gesichtspunkts, wie zuverlässig die Form ist, eine auf den Typ eines Bildes bezogene Zuverlässigkeit B1, eine auf eine Bildaufnahmebedingung bezogene Zuverlässigkeit B2, eine auf den Typ des Blutgefäßes bezogene Zuverlässigkeit B3, eine auf die Form des Blutgefäßes bezogene Zuverlässigkeit B4, eine auf eine intravaskuläre Struktur bezogene Zuverlässigkeit B5, eine auf ein Zwischenberechnungsergebnis bezogene Zuverlässigkeit B6, eine auf ein Formerhalteverfahren bezogene Zuverlässigkeit B7, eine auf eine Phase bezogene Zuverlässigkeit B8, eine auf die Größe von Bewegungen bezogene Zuverlässigkeit B9 und eine auf Artefakte bezogene Zuverlässigkeit B10 und berechnet ferner die Zuverlässigkeit der Form auf der Grundlage der Zuverlässigkeiten B1 bis B10. Gleichermaßen berechnet die Berechnungsfunktion 155b anhand eines Gesichtspunkts, wie zuverlässig die Charakteristika sind, eine auf den Typ eines Bildes bezogene Zuverlässigkeit C1, eine auf eine Bildaufnahmebedingung bezogene Zuverlässigkeit C2, eine auf den Typ des Blutgefäßes bezogene Zuverlässigkeit C3, eine auf eine Phase bezogene Zuverlässigkeit C4 und berechnet ferner die Zuverlässigkeit der Charakteristika auf der Grundlage der Zuverlässigkeiten C1 bis C4. Gleichermaßen berechnet die Berechnungsfunktion 155b anhand eines Gesichtspunkts, wie zuverlässig die Strömungsmittelinformationen sind, eine auf den Typ eines Bildes bezogene Zuverlässigkeit D1, eine auf eine Bildaufnahmebedingung bezogene Zuverlässigkeit D2, eine auf den Typ des Blutgefäßes bezogene Zuverlässigkeit D3 und eine auf eine Phase bezogene Zuverlässigkeit D4 und berechnet die Zuverlässigkeit des Strömungsmittels auf der Grundlage der Zuverlässigkeiten D1 bis D4. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit (eine Gesamtzuverlässigkeit) der WSS auf der Grundlage der Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung, der Zuverlässigkeit der Form, der Zuverlässigkeit der Charakteristika und der Zuverlässigkeit des Strömungsmittels.
Die in 3A veranschaulichte Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung ist ein Beispiel der auf die Berechnungsbedingung bezogenen ersten Zuverlässigkeit. Die in 3B veranschaulichte Zuverlässigkeit der Form ist ein Beispiel der auf die Form bezogenen zweiten Zuverlässigkeit. Die in 3B veranschaulichte Zuverlässigkeit der Charakteristika ist ein Beispiel der auf die Charakteristika bezogenen dritten Zuverlässigkeit. Die in 3B veranschaulichte Zuverlässigkeit des Strömungsmittels ist ein Beispiel der auf das Strömungsmittel bezogenen vierten Zuverlässigkeit.
4 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zum Berechnen der auf die Größe des Gitters bezogenen Zuverlässigkeit A1. Zur Berechnung der WSS oder dergleichen beispielsweise unter Verwendung der Methode finiter Elemente wird beispielsweise die Form oder das Strömungsmittel in das Gitter zerlegt. Zur Bestimmung der Größe des Gitters wird in vielen Situationen ein Mittelwert oder eine Varianz der Gittergrößen vorab bestimmt, um das Ganze in Sektionen zu unterteilen, um näher an dem bestimmten Wert zu sein. Dabei gilt im Allgemeinen, je kleiner die Größe des Gitters (der Mittelwert), und je kleiner die Varianz (Variabilität), desto höher der Präzisionsgrad der Analyse. Demnach kann die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit A1 auf der Grundlage des Mittelwerts oder der Varianz der eingestellten Gittergrößen berechnen.
Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Einstellungen, die jeweils durch Kombinieren eines Mittelwerts und einer Variabilität der Gittergrößen erhalten werden, als Einstellungen über die Berechnungsbedingung. Wie in 4 veranschaulicht, speichert der Speicher 152 in einem Beispiel sechs Einstellungen, wie

„Mittelwert: ≤ 0,001 mm³, Abweichung: > X, Likelihood: > Y“,
„Mittelwert: ≤ 0,001 mm³, Abweichung: ≤ X, Likelihood: ≤ Y“,
„Mittelwert: > 0,001 mm³, Abweichung: > X, Likelihood: > Y“,
„Mittelwert: > 0,001 mm³, Abweichung: ≤ X, Likelihood: ≤ Y“,
„Mittelwert: > 0,1 mm³, Abweichung: > X, Likelihood: > Y“,
„Mittelwert: > 0,1 mm³, Abweichung: ≤ X, Likelihood: ≤ Y“.

In 4 bezeichnen X und Y jeweils einen vorbestimmten Schwellenwert. Die Einstellfunktion 155a wählt ferner eine der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten sechs Einstellungen und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit A1 auf der Grundlage der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung. Ist beispielsweise der Mittelwert der Gittergröße kleiner als 0,001 mm³, während die Abweichung größer als X ist, und die Likelihood größer als Y ist, berechnet die Berechnungsfunktion 155b, dass „Zuverlässigkeit A1 = 100“.
Obwohl 4 das Beispiel veranschaulicht, das die Größe des Gitters verwendet, sind mögliche Ausführungsbeispiele nicht auf die Größe beschränkt. Es können Ausdrücke verwendet werden, die sich auf ein Volumen, eine Oberfläche, ein Gewicht, die Länge jeder Seite des Gitters oder dergleichen beziehen. Ferner ist es akzeptabel, für das Volumen, die Oberfläche und das Gewicht anstelle des Mittelwerts einen Maximalwert unter allen Gittern, einen Minimalwert unter allen Gittern, einen Medianwert aller Gitter oder dergleichen zu verwenden. Für die Länge jeder Seite des Gitters ist es akzeptabel, anstelle des Mittelwerts einen Mittelwert der Maximalwerte der Gitter, einen Medianwert der Maximalwerte der Gitter, einen Mittelwert der Minimalwerte der Gitter, einen Medianwert der Minimalwerte der Gitter, einen Mittelwert der Mittelwerte der Gitter, einen Medianwert der Mittelwerte der Gitter oder dergleichen zu verwenden. Obwohl 4 das Beispiel veranschaulicht, in dem die Variabilität unter den Gittergrößen durch die Abweichung und die Likelihood ausgedrückt wird, sind mögliche Ausführungsbeispiele gleichermaßen nicht auf dieses Beispiel beschränkt, solange der Index auf die Variabilität unter den Gittergrößen bezogen ist und es möglich ist, verschiedene Modifikationen anzuwenden. Beispielsweise kann eine Varianz als die Variabilität unter den Gittergrößen verwendet werden.
Außerdem können bei der Einstellung der Gittergröße verschiedene Arten einer Vorrichtung angewendet werden. Unter Berücksichtigung dieser Umstände kann die Berechnungsfunktion 155b den Wert der Zuverlässigkeit A1 erhöhen.
Medizinische Bilder, wie das CT-Bild, können in manchen Situationen beispielsweise durch Bewegungen, wie die Atmung oder den Puls des Patienten, beeinflusst sein. Um diesem gerecht zu werden, ist es möglich, ein Verfahren anzuwenden, durch das eine Region mit komplizierten Bewegungen vorab aus einem medizinischen Bild erfasst wird, um für die Region ein feineres Gitter einzustellen. Dabei kann die Region mit komplizierten Bewegungen beispielsweise eine Region sein, die plötzlich komprimiert wird, plötzlich gestreckt wird, oder plötzlich gebogen wird. Beispielsweise kann die Region mit komplizierten Bewegungen durch Aufnehmen von Bildern über den Zeitverlauf zur Beschaffung einer Vielzahl von (Einzel-)Bildern von CT-Bildern und Durchführen eines Vergleichs zwischen den (Einzel-)Bildern erfasst werden. Das heißt, die Berechnungsfunktion 155b kann zur Erfassung der Region mit großen Bewegungen auf der Grundlage der medizinischen Bilder in der Zeitreihe zur Berechnung der auf die Form des Gitters bezogenen Zuverlässigkeit auf der Grundlage des Erfassungsergebnisses konfiguriert sein. Alternativ ist es auch möglich, vorab einen Blutgefäßzweig oder eine Region mit komplizierten Bewegungen auf der Grundlage vergangener Ergebnisse einzustellen. In den folgenden Abschnitten wird dieses Verfahren zum Einstellen des Gitters als Verfahren M11 bezeichnet. Durch Einstellen des Gitters unter Verwendung des Verfahrens M11 ist es möglich, den Präzisionsgrad der Analyse zu verbessern, während der Berechnungsaufwand der Analyse klein gehalten wird.
Ferner ist es auch möglich, ein anderes Verfahren anzuwenden, durch das eine Region mit komplizierten Bewegungen aus einem medizinischen Bild erfasst wird, sodass ein Komplikationsgrad der Bewegungen jeweils an verschiedenen Positionen berechnet wird, um die Gittergröße in Abhängigkeit vom Grad der Komplikation zu verändern. In den folgenden Abschnitten wird dieses Verfahren zum Einstellen des Gitters als Verfahren M12 bezeichnet. Durch Einstellen des Gitters unter Verwendung des Verfahrens M12 ist es möglich, den Präzisionsgrad der Analyse zu verbessern, während der Berechnungsaufwand der Analyse klein gehalten wird.
Hinsichtlich des bezüglich eines Strömungsmittels, wie Blut, eingestellten Gitters ist es ferner möglich, ein Verfahren zu verwenden, durch das die Gittergröße verändert wird, während der Zustand eines Flusses berücksichtigt wird. Beispielsweise ist es möglich, eine Auftrittswahrscheinlichkeit eines turbulenten Flusses jeweils an verschiedenen Positionen in einem Blutgefäß auf der Grundlage der Blutgefäßform, wie der Dicke des Blutgefäßes, oder von Strömungsmittelinformationen, wie einer Viskosität, oder einer Strömungsgeschwindigkeit des Blutes zur Einstellung eines feineren Gitters hinsichtlich einer Region mit einer höheren Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines turbulenten Flusses zu berechnen. Das heißt, die Berechnungsfunktion 155b kann zur Erfassung einer Region konfiguriert sein, die wahrscheinlicher einen turbulenten Fluss aufweist, und zur Berechnung der auf die Gittergröße bezogenen Zuverlässigkeit auf der Grundlage des Erfassungsergebnisses konfiguriert sein. In den folgenden Abschnitten wird dieses Verfahren zur Einstellung des Gitters als Verfahren M13 bezeichnet. Durch Einstellen des Gitters unter Verwendung des Verfahrens M13 ist es möglich, den Präzisionsgrad der Analyse zu verbessern, während der Berechnungsaufwand der Analyse klein gehalten wird.
Es kann auch ein anderes Verfahren verwendet werden, durch das ein Gitter wiederholt eingestellt wird, bis das Analyseergebnis konvergiert. Beispielsweise wird zuerst eine Analyse durch Einstellen eines groben Gitters durchgeführt, und Analysen werden wiederholt durchgeführt, während das Gitter allmählich feiner gemacht wird, und das Gitter wird so lange feiner gemacht, bis die Differenz im Analyseergebnis für jede Wiederholung kleiner als ein beliebiger Schwellenwert wird. Genauer wird jedes Mal dann, wenn die WSS durch Neueinstellung des Gitters und Durchführen einer Analyse berechnet wird, der Unterschied zu der zuletzt berechneten WSS berechnet, um das Gitter wiederholt neu einzustellen und eine Analyse durchzuführen, bis die Differenz kleiner als der Schwellenwert wird. In den folgenden Abschnitten wird dieses Verfahren zum Einstellen des Gitters als Verfahren M14 bezeichnet. Durch Einstellen des Gitters unter Verwendung des Verfahrens M14 ist es möglich, den Präzisionsgrad der Analyse zu verbessern. Wenn das Verfahren, durch das das Gitter wiederholt eingestellt wird, verwendet wird, muss die Neueinstellung des Gitters und die Analyse nicht hinsichtlich des gesamten Analysesystems wiederholt werden. Während der Neueinstellung des Gitters und Wiederholung der Analyse kann beispielsweise eine Region spezifiziert werden, bei der die Differenz im Analyseergebnis für jede Wiederholung kleiner als der beliebige Schwellenwert geworden ist. Demnach ist es akzeptabel, die Neueinstellung des Gitters hinsichtlich der spezifizierten Region mit dem geringen Unterschied im Analyseergebnis zu überspringen, d.h. die konvertierte Region, um das Gitter bei der folgenden iterativen Berechnung nur hinsichtlich der Regionen neu einzustellen, die von der konvergierten Region verschieden sind.
Wie in 4 veranschaulicht, erhöht die Berechnungsfunktion 155b hinsichtlich der Einstellung der Gittergröße die Punktzahl beispielsweise um „+10“, wenn das Verfahren M11 hinzugefügt wird, die Punktzahl um „+10“, wenn das Verfahren M12 hinzugefügt wird, die Punktzahl um „+50“, wenn das Verfahren M13 hinzugefügt wird, und die Punktzahl um „+50“, wenn das Verfahren M14 hinzugefügt wird. Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise fünf Einstellungen wie „Verfahren M11 hinzugefügt“, „Verfahren M12 hinzugefügt“, „Verfahren M13 hinzugefügt“, „Verfahren M14 hinzugefügt“, und „kein zusätzliches Verfahren“ als Einstellungen über die Berechnungsbedingung. Die Einstellfunktion 155a wählt eine der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten fünf Einstellungen und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit A1 auf der Grundlage der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung. Wenn ein Mittelwert der Gittergrößen beispielsweise größer als 0,1 mm³ ist, während die Abweichung größer als X, die Likelihood größer als Y und das Verfahren M13 hinzugefügt ist, berechnet die Berechnungsfunktion 155b, dass „Zuverlässigkeit A1 = 10 + 50 = 60“.
Dabei kann die Berechnungsfunktion 155b für die Zuverlässigkeit A1 eine Obergrenze einstellen. Während die Obergrenze beispielsweise auf „100“ eingestellt ist, berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit A1 als „100“, wenn der Gesamtwert aufgrund eines Punktzahlanstiegs wegen eines der Verfahren M11 bis M14 „100“ überschreitet. Das heißt, die Berechnungsfunktion 155b berechnet einen Wert in dem Bereich von „0 bis 100“ als Zuverlässigkeit A1.
Obwohl 4 ferner das Beispiel veranschaulicht, bei dem die den Einstellungen entsprechenden Zuverlässigkeiten durch spezifische numerische Werte dargestellt werden, sind diese numerischen Werte lediglich Beispiele und können beliebig angepasst werden. Die den Einstellungen entsprechenden Zuverlässigkeiten können empirisch bestimmt werden, können auf der Grundlage der Anzahl an Forschungsbeiträgen oder eines Auswirkungsfaktors bestimmt werden, oder können unter Verwendung anderer Verfahren vorab eingestellt werden. Ferner können die den Einstellungen entsprechenden Zuverlässigkeiten gemäß einer durch den Benutzer durchgeführten Eingabebedienung oder einem maschinellen Lernverfahren nach Eignung angepasst werden. Ferner müssen die Zuverlässigkeiten nicht unbedingt numerische Werte haben. Die Zuverlässigkeiten können beispielsweise durch Rangordnungen oder Klassifizierungen wie „hoch/mittel/gering“ oder „ausreichend/nicht ausreichend“ ausgedrückt werden.
Ferner kann die Berechnungsfunktion 155b eine Zuverlässigkeit hinsichtlich jeder von verschiedenen Positionen in der Zielregion berechnen, oder kann eine einzelne Zuverlässigkeit hinsichtlich der gesamten Zielregion berechnen. Wenn sie Zuverlässigkeiten hinsichtlich der verschiedenen Positionen berechnet, kann die Berechnungsfunktion 155b beispielsweise eine Ortsverteilung von Zuverlässigkeits-A1-Werten in einer in dem CT-Bild enthaltenen Blutgefäßregion berechnen. Wenn sie eine einzelne Zuverlässigkeit berechnet, kann die Berechnungsfunktion 155b beispielsweise eine Zuverlässigkeit hinsichtlich jeder der verschiedenen Positionen in der im CT-Bild enthaltenen Blutgefäßregion berechnen, um einen repräsentativen Wert, wie einen Mittelwert oder den kleinsten Wert, als Zuverlässigkeit A1 zu berechnen.
5 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zur Berechnung der auf die Form des Gitters bezogenen Zuverlässigkeit A2. Ist beispielsweise ein dreidimensionales Gitter einzustellen, ist es möglich, ein Tetraedergitter, ein Hexaedergitter oder dergleichen auszuwählen. Wenn beispielsweise ein zweidimensionales Gitter einzustellen ist, ist es möglich, ein Dreieckgitter, ein Rechteckgitter oder dergleichen auszuwählen. Ferner kann in manchen Situationen ein zweidimensionales Gitter mit einem CT-Bild (Volumendaten) eingestellt werden. In manchen Situationen kann beispielsweise ein Blutgefäß aus einem CT-Bild segmentiert werden, um eine Analyse durch Einstellen eines zweidimensionalen Gitters entlang der Innenwand des Blutgefäßes durchzuführen. Ferner ist bekannt, dass der Präzisionsgrad der Analyse in Abhängigkeit von der Form des auf diese Weise eingestellten Gitters schwanken kann. Dementsprechend kann die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit A2 auf der Grundlage der Form des eingestellten Gitters berechnen.
Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Gitterformen als Einstellungen über die Berechnungsbedingung. Bei einem Beispiel speichert die Speichereinrichtung 152 wie in 5 veranschaulicht vier Einstellungen, wie „Tetraeder“, „Hexaeder“, „Dreieck“, „Oktaeder“, „Dodekaeder“ und „Rechteck“. Die Einstellfunktion 155a wählt eine der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten vier Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Die Berechnungsfunktion 155b berechnet die Zuverlässigkeit A2 auf der Grundlage der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung. Wird beispielsweise ein „Rechteck“ als Analysebedingung bestimmt, berechnet die Berechnungsfunktion 155b, dass die „Zuverlässigkeit A2 = 90“.
Ferner kann die Berechnungsfunktion 155b die Punktzahl der Zuverlässigkeit A2 erhöhen. Wenn beispielsweise das Gitter für jede Region variiert, kann die Berechnungsfunktion 155b die Punktzahl um „+10“ erhöhen. Für eine Region mit komplizierten Bewegungen oder eine Region mit hoher Auftrittswahrscheinlichkeit eines turbulenten Flusses kann insbesondere eine Gitterform mit hohem Präzisionsgrad der Analyse ausgewählt werden, während für die anderen Regionen eine Gitterform mit kleinerer Berechnungslast ausgewählt werden kann. Die Region mit komplizierten Bewegungen kann beispielsweise durch Aufnehmen von CT-Bildern in einer Zeitreihe und Identifizieren einer Region mit großem Bewegungsumfang hinsichtlich der Position einer Blutgefäßwand oder einem großen Änderungsumfang hinsichtlich der Bewegungsrichtung pro Zeitabschnittseinheit erfasst werden. Das heißt, die Berechnungsfunktion 155b kann zur Erfassung der Region mit den großen Bewegungen auf der Grundlage der medizinischen Bilder in der Zeitreihe eingerichtet sein, um die Zuverlässigkeit in Bezug auf die Gitterform auf der Grundlage des Erfassungsergebnisses zu berechnen. Dagegen kann die Region mit einer hohen Auftrittswahrscheinlichkeit eines turbulenten Flusses beispielsweise ein Blutgefäßverzweigungsabschnitt oder ein Ablagerungsabschnitt sein, der eine zu der Blutflussrichtung orthogonale Wandfläche aufweist. Die Region mit hoher Auftrittswahrscheinlichkeit eines turbulenten Flusses kann durch Speichern eines Formmodells von Regionen mit hoher Auftrittswahrscheinlichkeit eines turbulenten Flusses vorab, Einteilen des Blutgefäßes in Sektionen und Identifizieren einer Region erfasst werden, in der die eingeteilten Sektionen jeweils einen hohen Ähnlichkeitsgrad zu dem vorab gespeicherten Formmodell aufweisen. Das heißt, die Berechnungsfunktion 155b kann zur Erfassung der Region, in der wahrscheinlich ein turbulenter Fluss auftritt, und Berechnung der Zuverlässigkeit in Bezug auf die Gitterform auf der Grundlage des Erfassungsergebnisses konfiguriert sein. Selbst wenn die Gitterform die gleiche ist, kann die Berechnungsfunktion 155b ferner gegenseitig verschiedene Zuverlässigkeiten zwischen der Situation, wenn die Einstellung der Form eines Blutgefäßes oder dergleichen entspricht, und der Situation einstellen, wenn die Einstellung einem Strömungsmittel wie Blut entspricht.
Ähnlich dem Beispiel der Zuverlässigkeit A1 kann die Berechnungsfunktion 155b für die Zuverlässigkeit A2 ferner eine Obergrenze einstellen. Obwohl 5 das Beispiel veranschaulicht, in dem die den Einstellungen entsprechenden Zuverlässigkeiten durch spezifische numerische Werte dargestellt werden, sind wie im Beispiel in 4 diese numerischen Werte lediglich Beispiele und können auf verschiedene Weisen modifiziert werden. Ferner kann die Berechnungsfunktion 155b eine Zuverlässigkeit A2 hinsichtlich jeder von verschiedenen Positionen in der Zielregion berechnen, oder kann eine einzelne Zuverlässigkeit A2 hinsichtlich der gesamten Zielregion berechnen. Das gleiche gilt für jede der verschiedenen Arten von nachstehend beschriebenen Zuverlässigkeiten.
6 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zur Berechnung der auf eine Qualität des Gitters bezogenen Zuverlässigkeit A3. Bekannte Beispiele der Qualität des Gitters sind beispielsweise durch Gitter erster Ordnung und Gitter zweiter oder höherer Ordnung dargestellt. Ein Tetraedergitter erster Ordnung verwendet beispielsweise vier Scheitelpunkte des Tetraeders als Berechnungspunkte. Dagegen ist ein Tetraedergitter zweiter Ordnung zusätzlich zu den vier Scheitelpunkten des Tetraeders ferner mit Berechnungspunkten versehen, die auf einer oder mehreren Kanten und Flächen des Tetraeders positioniert sind, um die Durchführung einer detaillierteren Berechnung zu ermöglichen. Ferner ist bekannt, dass der Präzisionsgrad der Analyse in Abhängigkeit von einer derartigen Gitterqualität schwanken kann. Demnach kann die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit A3 auf der Grundlage der Qualität des eingestellten Gitters berechnen.
Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Gitterqualitätsstufen als Einstellungen über die Berechnungsbedingung. Wie in 6 veranschaulicht, speichert die Speichereinrichtung 152 bei einem Beispiel zwei Einstellungen, wie „erste Ordnung“ und „zweite Ordnung“. Ferner wählt die Einstellfunktion 155a eine der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten zwei Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit A3 auf der Grundlage der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung. Wird beispielsweise die „erste Ordnung“ als Analysebedingung bestimmt, berechnet die Berechnungsfunktion 155b die „Zuverlässigkeit A3 = 80“. Ferner kann die Berechnungsfunktion 155b die Punktzahl der Zuverlässigkeit A3 erhöhen. Wenn das Gitter beispielsweise hinsichtlich einer Region mit komplizierten Bewegungen oder einer Region mit hoher Auftrittswahrscheinlichkeit eines turbulenten Flusses variiert wird, kann die Berechnungsfunktion 155b die Punktzahl um „+10“ erhöhen. Das heißt, die Berechnungsfunktion 155b kann zur Erfassung der Region, in der wahrscheinlich ein turbulenter Fluss auftritt, und Berechnung der Zuverlässigkeit in Bezug auf die Qualität des Gitters auf der Grundlage des Erfassungsergebnisses konfiguriert sein. Ferner kann die Berechnungsfunktion 155b zur Erfassung einer Region mit großen Bewegungen auf der Grundlage medizinischer Bilder in einer Zeitreihe und zur Berechnung der Zuverlässigkeit in Bezug auf die Qualität des Gitters auf der Grundlage des Erfassungsergebnisses konfiguriert sein.
7 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zur Berechnung der auf eine zeitliche Auflösung bezogenen Zuverlässigkeit A4. Allgemein gesagt ist die Strömungsanalyse zur Berechnung der WSS oder dergleichen eine vierdimensionale Analyse, in der eine Zeitachse zu den drei Achsen in räumlichen Richtungen hinzugefügt ist. Ferner ist bekannt, dass der Präzisionsgrad einer Analyse durch Durchführen der Analyse mit feinerer zeitlicher Auflösung verbessert wird. Demnach kann die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit A4 auf der Grundlage der eingestellten zeitlichen Auflösung berechnen.
Wenn die zeitliche Auflösung allmählich feiner gemacht wird, erreicht der Präzisionsgrad der Analyse an einer bestimmten Stufe eine Obergrenze. Danach würde eine noch feinere Einstellung der zeitlichen Auflösung den Berechnungsaufwand erhöhen und den Präzisionsgrad der Analyse nicht verbessern. Demnach sollte die zeitliche Auflösung geeignet eingestellt werden, indem die Balance zwischen dem Berechnungsumfang und dem Präzisionsgrad der Analyse berücksichtigt wird.
Ferner ist es theoretisch möglich, die zeitliche Auflösung auf einen beliebigen Wert ohne eine Obergrenze einzustellen. Beispielsweise kann die zeitliche Auflösung feiner als eine Bildwechselfrequenz eingestellt werden, die zur Zeit der Beschaffung medizinischer Bilder, wie der bei der Analyse verwendeten CT-Bilder, angewendet wird. Das heißt, es kann eine Analyse zum Interpolieren zwischen den (Einzel-)Bildern unter Verwendung der medizinischen Bilder in der Zeitreihe, die mit der bestimmten Bildwechselfrequenz beschafft werden, als Randbedingung durchgeführt werden. Es sollte aber angemerkt werden, dass die Einstellung einer zeitlichen Auflösung, die sehr viel feiner als die Bildwechselfrequenz der medizinischen Bilder ist, den Berechnungsumfang erhöhen würde, jedoch nicht erwartet wird, dass der Präzisionsgrad der Analyse verbessert wird. Demnach ist es wünschenswert, eine geeignete zeitliche Auflösung gemäß der Bildwechselfrequenz der medizinischen Bilder einzustellen.
Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Einstellungen einer zeitlichen Auflösung ΔT als Einstellungen über die Berechnungsbedingung. Wie in 7 veranschaulicht, speichert die Speichereinrichtung 152 bei einem Beispiel drei Einstellungen, wie „> 1,0 x 10-1 s‟, „≤ 1,0 x 10-1 s, > 1,0 x 10-4 s“ und „≤ 1,0 x 10-4 s“. Ferner wählt die Einstellfunktion 155a eine der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten drei Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit A4 auf der Grundlage der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung. Wird beispielsweise eine zeitliche Auflösung als Analysebedingung bestimmt, die grober als „1,0 x 10-1 s“ ist, berechnet die Berechnungsfunktion 155b, dass die „Zuverlässigkeit A4 = 10“.
Ferner kann die Berechnungsfunktion 155b die Punktzahl der Zuverlässigkeit A4 erhöhen. Beispielsweise sind Flussraten in einem Blutgefäß nicht konstant und variieren zwischen verschiedenen Positionen und verschiedenen Zeiten. Ferner kann sich das Blutgefäß selbst aufgrund von Auswirkungen der Atmung oder des Pulses bewegen, und auch die Bewegungsgeschwindigkeit des Blutgefäßes ist nicht konstant. Zum Beibehalten des Präzisionsgrads der Analyse ist es außerdem wünschenswert, die zeitliche Auflösung feiner einzustellen, wenn der Blutfluss und das Blutgefäß höhere Geschwindigkeiten aufweisen. Es sollte allerdings angemerkt werden, dass eine gleichmäßige feinere Einstellung der zeitlichen Auflösung den Berechnungsumfang der Analyse erhöhen würde. Indem zum Bewältigen dieser Situation die zeitliche Auflösung gemäß der Flussrate in dem Blutgefäß und/oder der Bewegungsgeschwindigkeit des Blutgefäßes variabel gemacht wird, ist es möglich, den Präzisionsgrad der Analyse zu verbessern, während der Berechnungsumfang klein gehalten wird.
Ferner kann ein Verfahren verwendet werden, durch das das Blutgefäß oder der sich durch das Blutgefäß bewegende Blutfluss unter Verwendung von CT-Bildern in einer Zeitreihe überwacht wird, um die zeitliche Auflösung nur hinsichtlich der Positionen und der Zeiten feiner einzustellen, wenn die überwachte Geschwindigkeit eine gewisse Stufe überschreitet. In den folgenden Abschnitten wird dieses Verfahren zum Einstellen der zeitlichen Auflösung als Verfahren M21 bezeichnet.
Ferner ist das Profil der Geschwindigkeit von Blut, das durch jedes Blutgefäß, wie eine Koronararterie, fließt, im Wesentlichen klinisch bekannt. Beispielsweise ist bekannt, dass die Blutflussgeschwindigkeit unter Herzphasen bei einer Protodiastole am höchsten ist. Demnach kann ein Verfahren angewendet werden, durch das Informationen über Herzphasen erhalten werden, indem ein Elektrokardiogramm, CT-Bilder in einer Zeitreihe oder dergleichen verwendet werden, um die zeitliche Auflösung lediglich hinsichtlich einer Protodiastole feiner einzustellen. In den folgenden Abschnitten wird dieses Verfahren zum Einstellen der zeitlichen Auflösung als Verfahren M22 bezeichnet.
Wie in 7 veranschaulicht, kann die Berechnungsfunktion 155b hinsichtlich der Einstellung der zeitlichen Auflösung die Punktzahl beispielsweise um „+10“ erhöhen, wenn das Verfahren M21 hinzugefügt ist, und die Punktzahl um „+1“ erhöhen, wenn das Verfahren M22 hinzugefügt ist. Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise drei Einstellungen, wie das „Verfahren M21“, das „Verfahren M22“ und „Kein zusätzliches Verfahren“, als Einstellungen über die Berechnungsbedingung. Ferner wählt die Einstellfunktion 155a eine der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten drei Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit A4 auf der Grundlage der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung. Wenn die zeitliche Auflösung beispielsweise grober als „1,0 x 10-1 s“ bestimmt wird, und das Verfahren M21 hinzugefügt ist, berechnet die Berechnungsfunktion 155b, dass die „Zuverlässigkeit A4 = 10 + 10 = 20“.
8 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zur Berechnung der auf das Berechnungsmodell bezogenen Zuverlässigkeit A5. Es sind verschiedene Arten von Berechnungsmodellen bekannt, die zum Erhalten einer WSS über eine Strömungsanalyse verwendet werden können. Allgemein gesagt ist bekannt, dass kompliziertere Berechnungsmodelle mit größerem Berechnungsumfang einen höheren Präzisionsgrad der Analyse aufweisen. Demnach kann die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit A5 beruhend auf dem eingestellten Berechnungsmodell berechnen.
Beispiele der Berechnungsmodelle, die zum Erhalten einer WSS verwendet werden können, enthalten 0D-Modelle. 0D-Modelle implementieren ein Verfahren, durch das eine Analyse unter Betrachtung eines Blutgefäßes als Schaltung auf der Grundlage eines Widerstands auf dem Fluss des Strömungsmittels oder dergleichen durchgeführt wird, und können als äquivalente Schaltungsmodelle oder konzentriere Modelle bezeichnet werden. Unter 0D-Modellen können ferner Präzisionsgrade der Analyse in Abhängigkeit davon variieren, ob der gesamte menschliche Körper durch die Schaltung modelliert wird, oder lediglich ein Zielblutgefäß durch die Schaltung modelliert wird. Durch Verwenden eines 0D-Modells kann ein Analyseergebnis mit einem exzellenten Präzisionsgrad erhalten werden, während der Berechnungsaufwand relativ gering ist.
Andere Beispiele der Berechnungsmodelle beinhalten Simulationsmodelle, die auf Fluid Structure Interaction-(FSI-) Schemata beruhen. Unter diesen FSI-Schemata können die Präzisionsgrade der Analyse ferner in Abhängigkeit von Unterschieden variieren, die dadurch verursacht werden, ob ein Arbitrary Lagrangian Eulerian-(ALE-) Verfahren verwendet wird, oder ein Immersed Boundary-(IB-) Verfahren verwendet wird. Neben den 0D-Modellen und den FSI-Schemata sind verschiedene Arten von Berechnungsmodellen bekannt. Beispielsweise ist auch die Verwendung eines Nur-Struktur-Berechnungsmodells oder eines Nur-Strömungsmittel-Berechnungsmodells möglich.
Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Berechnungsmodellen als Einstellungen über die Berechnungsbedingung. Wie in 8 veranschaulicht, speichert die Speichereinrichtung 152 bei einem Beispiel sechs Einstellungen, wie ein „0D-Modell, das eine Schaltungsmodellierung eines ganzen Körpers verwendet“, ein „0D-Modell, das eine Schaltungsmodellierung lediglich eines Zielblutgefäßes verwendet“, „FSE unter Verwendung von ALE“, „FSE unter Verwendung von IB“, „Nur-Struktur-Berechnungsmodell“ und „Nur-Strömungsmittel-Berechnungsmodell“. Die Einstellfunktion 155a wählt ferner eine der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten sechs Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit A5 beruhend auf der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung.
Egal welches Berechnungsmodell verwendet wird, wird eine Anstrengung zum Verbessern des Präzisionsgrads der Berechnung in vielen Situationen durch Bereitstellen einer Randbedingung unternommen. Randbedingungen einer Strömungsanalyse können grob beispielsweise in Bedingungen F1 einer Art, die aus einem Bild des Patienten gemessen werden kann, Bedingungen F2 einer Art, die durch weiteres Durchführen einer Berechnung auf der Grundlage von anhand eines Bildes des Patienten erhaltenen Informationen erhalten werden können, Bedingungen F3 einer Art, die einen von Bildern des Patienten verschiedenen Wert verwendet, Bedingungen F4, die universell sind, und Bedingungen F5 einer Art eingeteilt werden, die hinsichtlich einer Gruppe erhalten werden können, zu der der Patient gehört.
Dabei können die Bedingungen F1 einer Art, die aus einem Bild des Patienten gemessen werden kann, beispielsweise ein Bildmesswert, wie ein Blutgefäßdurchmesser, oder ein Blutflussmesswert, wie eine Flussrate, oder ein Strömungsvolumen von Blut sein. Ferner können die Bedingungen F3 einer Art, die einen von den Bildern des Patienten verschiedenen Wert verwendet, beispielsweise Informationen sein, die aus einem Bluttest oder einer Unterhaltung erhalten werden. Ferner können die Bedingungen F4, die universell sind, beispielsweise ein Mittelwert einer Bevölkerung oder der allgemeinen Öffentlichkeit sein. Ferner können die Bedingungen F5 einer Art, die hinsichtlich einer Gruppe erhalten werden können, zu der der Patient gehört, beispielsweise ein Mittelwert jener sein, die einen klinischen Fall aufweisen, der dem des Patienten gleicht oder diesem ähnlich ist.
Die Bedingungen F2 einer Art, die durch weiteres Durchführen einer Berechnung beruhend auf aus einem Bild des Patienten erhaltenen Informationen erhalten werden können, können beispielsweise ein Parameter sein, der beruhend auf einem Bildmesswert oder einem Blutflussmesswert erhalten wird. Wurde beispielsweise ein Blutgefäßdurchmesser, eine Flussrate, ein Strömungsvolumen oder dergleichen gemessen, ist es möglich, als zweites einen Parameter, wie Energie, eine Durchgangsblutmenge (Masse), eine Scherspannung, eine Ventrikeländerungsrate oder einen Ejection Fraction-(EF-) Wert, zu berechnen. In den folgenden Abschnitten kann der Parameter, der beruhend auf einem Bildmesswert oder einem Blutflussmesswert erhalten wird, als erster Parameter bezeichnet werden.
Weitere Beispiele der Bedingungen F2 beinhalten ferner Parameter, die eine Perfusionsfläche, eine Perfusionssedimentierung, eine Perfusionsgeschwindigkeit, einen Perfusionsumfang und eine Verteilung für jeden Blutgefäßzweig angeben, die anhand einer Perfusion (einer Perfusionsberechnung) erhalten werden können. In den folgenden Abschnitten kann ein beruhend auf einer Perfusion erhaltener Parameter als zweiter Parameter bezeichnet sein.
Weitere Bespiele der Bedingungen F2 umfassen außerdem Parameter, die aus medizinischen Bildern in einer Vielzahl zeitlicher Phasen erhalten werden. Beispiele derartiger Parameter beinhalten beispielsweise eine zeitliche Änderung, eine zeitliche Integration, eine zeitliche Ableitung, eine zeitliche Subtraktion, eine räumliche zeitliche Ableitung und Integration, eine Durchschnittsschwankung und eine zeitliche Schwankung einer Varianzvariabilität. In den folgenden Abschnitten kann ein Parameter, der beruhend auf medizinischen Bildern in einer Vielzahl zeitlicher Phasen erhalten wird, als dritter Parameter bezeichnet sein.
Für die Berechnung der Bedingungen F2 gibt es viele andere Verfahren. Beispielsweise kann zuerst ein Parameter beschafft werden, der aus einem Bild erhalten wird, oder ein Parameter, der durch Durchführen einer Berechnung bei einem aus einem Bild erhaltenen Parameter erhalten werden kann, um als Bedingung F2 eine andere Art von Parameter zu verwenden, der durch weiteres Multiplizieren der zwei Parameter miteinander erhalten wird. Beispiele der anderen Parameterart beinhalten beispielsweise einen Parameter, der durch Teilen einer Durchgangsblutmenge an einem Endpunkt des Analysesystems erhalten wird, durch eine Blutgefäßquerschnittsfläche erhalten wird.
Die Berechnungsfunktion 155b kann beruhend auf jeder dieser Randbedingungen die Punktzahl der Zuverlässigkeit A5 erhöhen. Das heißt, die Speichereinrichtung 152 speichert eine Vielzahl von Arten von Randbedingungen als Einstellungen über die Berechnungsbedingung. Bei einem Beispiel speichert die Speichereinrichtung 152 die Bedingungen F1 bis F5 als die Vielzahl von Einstellungen. Bei einem anderen Beispiel speichert die Speichereinrichtung 152 den ersten Parameter, den zweiten Parameter und den dritten Parameter als die Vielzahl von Einstellungen. Die Einstellfunktion 155a wählt ferner zumindest eine der Vielzahl der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit A5 auf der Grundlage der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung. Die Berechnungsfunktion 155b berechnet beispielsweise die Zuverlässigkeit A5 beruhend auf einer Einstellung, die unter der Vielzahl von in 8 veranschaulichten Berechnungsmodellen als Analysebedingung bestimmt wird, und einer anderen Einstellung, die aus dem ersten, dem zweiten und dem dritten Parameter als andere Analysebedingung bestimmt wird.
Nach Berechnung der Zuverlässigkeiten A1 bis A5 berechnet die Berechnungsfunktion 155b eine Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung auf der Grundlage der Zuverlässigkeiten A1 bis A5. Die Berechnungsfunktion 155b berechnet beispielsweise jede der Zuverlässigkeiten A1 bis A5 als einen Wert in dem numerischen Bereich von „0 bis 100“ und berechnet ferner einen Mittelwert der Zuverlässigkeiten A1 bis A5 als die Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung. Alternativ kann die Berechnungsfunktion 155b einen gewichteten Mittelwert (ein gewichtetes Mittel) beruhend auf den Zuverlässigkeiten A1 bis A5 als die Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung berechnen. Wenn beispielsweise die Gittergröße einen größeren Einfluss auf die Zuverlässigkeiten hat, als andere Indizes haben, kann die Berechnungsfunktion 155b einen Mittelwert, der durch Anwenden eines größeren Gewichts bei der Zuverlässigkeit A1 berechnet wird, als die Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung verwenden.
Die Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung kann ein einzelner Wert sein, der hinsichtlich der gesamten Blutgefäßregion berechnet wird, oder kann Werte umfassen, die entsprechend verschiedener Arten von Blutgefäßen berechnet werden. Alternativ kann die Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung Werte darstellen, die entsprechend verschiedener Positionen (beispielsweise für jedes Bildelement) berechnet werden. Das heißt, die Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung kann als räumliche Verteilung von Zuverlässigkeiten berechnet werden.
Als Nächstes werden die Zuverlässigkeiten der Form beruhend auf den Zuverlässigkeiten B1 bis B10 beschrieben. Zu Beginn wird ein Verfahren zur Berechnung der Zuverlässigkeit B1 beschrieben, die auf die Art des Bildes bezogen ist.
In der vorstehenden Beschreibung wurden primär durch die Röntgen-CT-Vorrichtung 110 beschaffte CT-Bilder beschrieben; allerdings ist es möglich, beliebige verschiedener Arten medizinischer Bilder zum Erhalten der Blutgefäßform zu verwenden. Abgesehen von CT-Bildern ist es beispielsweise auch möglich, die Blutgefäßform aus einem medizinischen Bild, wie einem MR-Bild, einem Röntgenangiographiebild, einem intravaskulären Ultraschall-(IVUS-) Bild, einem Optical Coherence Tomography-(OCT-) Bild oder einem IntraCardiac Echocardiography-(ICE-) Bild zu erhalten. Ferner kann die Blutgefäßform auch aus einem Bild erhalten werden, das in einem Krankenblatt enthalten ist, oder anhand eines Analysebildes, wie eines Perfusionsbildes. Genauer kann die Blutgefäßform durch Durchführen eines Blutgefäßsegmentationsprozesses beruhend auf beliebigen dieser medizinischen Bilder erhalten werden.
Dabei sind Röntgenangiographiebilder normalerweise zweidimensionale Bilder. Demnach wird die aus einem Röntgenangiographiebild erhaltene Blutgefäßform auch durch zweidimensionale Informationen dargestellt. Es kann allerdings auch eine dreidimensionale Blutgefäßform erhalten werden, indem eine Vielzahl von Bildern mit voneinander verschiedenen Bildgebungswinkeln beschafft wird, indem eine Röntgenröhre und eine Erfassungseinrichtung bewegt werden, sodass sie sich um den Patienten drehen, oder indem zwei Bilder mit voneinander verschiedenen Bildgebungswinkeln unter Verwendung eines Zwei-Ebenen-Systems beschafft werden.
Ferner kann die Blutgefäßform in manchen Situationen ohne Verwendung medizinischer Bilder erhalten werden. Beispielsweise kann eine allgemeine Blutgefäßform beruhend auf veröffentlichten Referenzwerten oder dergleichen in Bezug auf jede von verschiedenen Bedingungen vorab erhalten werden, wie dem Patientengewicht, der Patientengröße, der Stelle oder dergleichen. Danach wird beruhend auf Patienteninformationen oder dergleichen, die von dem Multiabteilungssystem 130 erhalten werden, eine der definierten Blutgefäßformen zum Verwenden bei der Analyse ausgewählt.
9 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zum Berechnen der auf die Art des Bildes bezogenen Zuverlässigkeit B1. Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Erhalteverfahren der Blutgefäßform als Einstellungen über die Form. Wie in 9 veranschaulicht, speichert die Speichereinrichtung 152 bei einem Beispiel sieben Einstellungen, wie „CT“, „MRI“, „IVUS“, „OCT“, „Röntgenangiographievorrichtung (2D)“, „Röntgenangiographievorrichtung (3D)“ und „Es wird kein Bild verwendet“. Ferner wählt die Einstellfunktion 155a eine der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten sieben Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B1 beruhend auf der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung. Wenn die Blutgefäßform beispielsweise beruhend auf IVUS erhalten wird, berechnet die Berechnungsfunktion 155b, dass die „Zuverlässigkeit B1 = 30“.
Die Berechnungsfunktion 155b kann ferner die Punktzahl der Zuverlässigkeit B1 erhöhen. Zur Durchführung einer Segmentierung bei einem Blutgefäß anhand eines medizinischen Bildes ist beispielsweise ein Verfahren bekannt, bei dem anstelle der Klassifizierung von Bildelementen (Bildelementen oder Volumenelementen) in dem medizinischen Bild in zwei Elemente, wie „Strömungsmittel (beispielsweise Blut)“ und „Feststoffe (beispielsweise Blutgefäße)“, die sich untereinander ausschließen, für jedes der Bildelemente ein Prozentsatz von „Strömungsmittel-Likelihood“ und „Feststoff-Likelihood“ eingestellt wird. In den folgenden Abschnitten wird dieses Verfahren zum Erhalten der Blutgefäßform als Verfahren M31 bezeichnet. Das Verfahren M31 kann beispielsweise realisiert werden, indem für jedes der Bildelemente ein Viskositätskoeffizient oder ein Elastizitätskoeffizient definiert wird.
Unter Verwendung des Verfahrens M31 kann der Zustand ausgedrückt werden, in dem in einem Bildelement ein Strömungsmittel und ein Feststoff koexistieren. Das heißt, da die räumliche Auflösung medizinischer Bilder endlich ist, gibt es manchmal Situationen, in denen ein einzelnes Bildelement sowohl ein Strömungsmittel als auch einen Feststoff enthält. Durch Verwenden des Verfahrens M31 kann der Koexistenzzustand des Strömungsmittels und des Feststoffs ausgedrückt werden, und somit der Präzisionsgrad der Analyse verbessert werden. Das Verfahren M31 wird oft verwendet, wenn IB als Berechnungsmodell angewendet wird.
Es ist ferner ein anderes Verfahren bekannt, durch das die Blutgefäßform erhalten wird, indem eine Vielzahl von Arten medizinischer Bilder verwendet werden. Beispielsweise kann aus einem IVUS-Bild verglichen mit anderen Arten medizinischer Bilder eine detailliertere Form erhalten werden; allerdings gibt es eine Charakteristik, dass keine anderen Formen als die Form eines Blutgefäßes erhalten werden können, in das ein IVUS-Katheter eingeführt ist. Wenn beispielsweise ein IVUS-Katheter in eine Koronararterie eingeführt ist, ist es nicht möglich, andere Formen als die Form der Koronararterie aus dem IVUS-Bild zu erhalten. Um mit dieser Situation fertig zu werden, ist es möglich, ein Verfahren zu verwenden, bei dem die Gesamtform eines Blutgefäßes beruhend auf einem CT-Bild oder dergleichen erhalten wird, um damit die aus dem IVUS-Bild erhaltene Form zu kombinieren. In den folgenden Abschnitten wird dieses Verfahren zum Erhalten der Blutgefäßform als Verfahren M32 bezeichnet. Indem das Verfahren M32 verwendet wird, kann die Blutgefäßform in einem großen Bereich und mit einem hohen Grad an Präzision erhalten werden, während effektiv die beschafften medizinischen Bilder ausgenutzt werden, und daher ist es möglich, den Präzisionsgrad der Analyse zu verbessern.
Mögliche Verfahren zum Miteinanderkombinieren von Blutgefäßformen sind nicht besonders beschränkt; allerdings ist es beispielsweise möglich, ein Verfahren anzuwenden, durch das eine Positionsausrichtung durchgeführt wird, während ein in medizinischen Bildern gerenderter charakteristischer Teil als Referenz verwendet wird. Spezifische Beispiele des charakteristischen Abschnitts beinhalten beispielsweise eine Ablagerung oder Verkalkung in dem Blutgefäß oder einen gekrümmten oder abzweigenden Abschnitt des Blutgefäßes. Zur Verbesserung des Präzisionsgrads der Positionsausrichtung sollte vorzugsweise ein bestimmter Abschnitt als Referenz verwendet werden, der in jedem der voneinander verschiedenen Arten medizinischer Bilder klar gerendert wird. Dabei ist es akzeptabel, Blutgefäßformen zu kombinieren, die sich aus Segmentierungsprozessen ergeben, die bei den verschiedenen medizinischen Bildern durchgeführt werden. Alternativ ist auch akzeptabel, medizinische Bilder miteinander zu kombinieren, bevor ein Segmentierungsprozess bei der Blutgefäßform durchgeführt wird.
Wie in 9 veranschaulicht, erhöht die Berechnungsfunktion 155b hinsichtlich des Erhalteverfahrens der Blutgefäßform die Punktzahl beispielsweise um „+10“, wenn das Verfahren M31 hinzugefügt ist, und erhöht die Punktzahl um „+10“, wenn das Verfahren M32 hinzugefügt ist. Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise drei Einstellungen, wie das „Verfahren M31“, das „Verfahren M32“ und „Kein zusätzliches Verfahren“ als Einstellungen über die Form. Die Einstellfunktion 155a wählt ferner eine der drei in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B1 beruhend auf der durch die Einstellungsfunktion 155a bestimmten Analysebedingung. Wird beispielsweise ein CT-Bild zum Erhalten der Blutgefäßform verwendet, und ist das Verfahren M31 hinzugefügt, berechnet die Berechnungsfunktion 155b, dass die „Zuverlässigkeit B1 = 80 + 10 = 90“.
10 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zur Berechnung der auf die Bildaufnahmebedingung bezogenen Zuverlässigkeit B2. 10 veranschaulicht vier Beispiele, bei denen „CT“, „MR“, „IVUS“ und „OCT“ als medizinische Bilder verwendet werden. Das heißt, selbst unter medizinischen Bildern des gleichen Typs kann die Bildqualität in Abhängigkeit von der Bildaufnahmebedingung variieren, und der Präzisionsgrad der auf der Grundlage der medizinischen Bilder erhaltenen Form kann auch variieren. Demnach kann die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B2 beruhend auf der eingestellten Bildaufnahmebedingung berechnen.
Wird ein CT-Bild verwendet, umfassen Beispiele der Bildaufnahmebedingung in Bezug auf die Berechnung der Zuverlässigkeit B2 beispielsweise „Vorrichtung“, „Abbildungszeitabschnitt“, „Filter“ und „mathematische Rekonstruktionsfunktion“. Die „Vorrichtung“ bezeichnet beispielsweise Unterschiede zwischen Herstellern oder Modellnummern. Hinsichtlich des „Abbildungszeitabschnitts“ gilt im Allgemeinen, je länger der Abbildungszeitabschnitt, desto größer die Bildqualität. Allerdings sollte angemerkt werden, dass in manchen Situationen ein Bildgebungsprozess innerhalb eines kurzen Zeitabschnitts abgeschlossen werden sollte, wenn die abgebildete Stelle (z.B. die Brust) Bewegungen aufweist. Das „Filter“ bezeichnet beispielsweise die Art des Filters, das zum Korrigieren von Projektionsdaten in der Situation verwendet wird, wenn ein CT-Bild über eine gefilterte Rückprojektion (FBP) rekonstruiert wird. Die „mathematische Rekonstruktionsfunktion“ bezeichnet beispielsweise die Art des in der Situation zu verwendenden Algorithmus, wenn ein CT-Bild über eine sukzessive Näherungsrekonstruktion (Iterative Rekonstruktion (IR)) rekonstruiert wird.
Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Bildaufnahmebedingungen, die zum Zeitpunkt der Beschaffung des CT-Bildes verwendet werden, als Einstellungen über die Form. Bei einem Beispiel speichert die Speichereinrichtung 152 zwei Einstellungen, wie „Vorrichtung Q11“ und „Vorrichtung Q12“, sodass die Einstellfunktion 155a eine der zwei Einstellungen auswählt und die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung bestimmt. Ferner speichert die Speichereinrichtung 152 zwei Einstellungen, wie „Abbildungszeitabschnitt: > 125 ms“ und „Abbildungszeitabschnitt: ≤ 125 ms“, sodass die Einstellfunktion 155a eine der zwei Einstellungen auswählt und die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung bestimmt. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B2 beruhend auf den durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingungen. Wenn beispielsweise die „Vorrichtung Q11“ und der „Abbildungszeitabschnitt > 125 ms“ als Analysebedingungen bestimmt werden, berechnet die Berechnungsfunktion 155b, dass die „Zuverlässigkeit B2 = 30 + 10 = 40“. Wenn ferner ein vorbestimmtes Filter R1 als das „Filter“ verwendet wird, erhöht die Berechnungsfunktion 155b die Punktzahl um „+5“. Wenn zusätzlich eine vorbestimmte mathematische Funktion T1 als die „mathematische Rekonstruktionsfunktion“ verwendet wird, erhöht die Berechnungsfunktion 155b die Punktzahl um „+1“.
10 veranschaulicht lediglich einige Beispiele. Wird beispielsweise ein CT-Bild verwendet, gilt, dass je höher die Dosis (die Strahlungsmenge) während der Abbildung, desto verbesserter die Bildqualität, wie ein Signal-zu-Rauschen-(SNR-) Verhältnis. Demnach kann die Berechnungsfunktion 155b die Berechnung derart durchführen, dass je höher die Dosis, desto höher die Zuverlässigkeit B2. Außerdem variiert die Bildqualität des CT-Bildes in Abhängigkeit von verschiedenen Arten von Bildaufnahmebedingungen, wie der Körperdicke des Patienten, der abgebildeten Stelle, des Bildgebungsverfahrens, wie einer Wendelabtastung oder Nicht-Wendelabtastung, und des Wendelgangs. Die Berechnungsfunktion 155b kann die Zuverlässigkeit B2 unter Berücksichtigung einer beliebigen dieser Bildaufnahmebedingungen berechnen.
Wenn ein MR-Bild verwendet wird, umfassen Beispiele der Bildaufnahmebedingungen in Bezug auf die Berechnung der Zuverlässigkeit B2 ferner „Vorrichtung“, „Abbildungszeitabschnitt“ und „statisches Magnetfeld“. Die „Vorrichtung“ bezeichnet beispielsweise Unterschiede zwischen Herstellern oder Modellnummern. Für den „Abbildungszeitabschnitt“ gilt allgemein, je länger der Abbildungszeitabschnitt, desto größer die Bildqualität. Es sollte aber angemerkt werden, dass die Einstellung des Abbildungszeitabschnitts auf eine geeignete Länge gewünscht wird, da ein langer Abbildungszeitabschnitt eine Belastung für den Patienten ist. Das „statische Magnetfeld“ bezeichnet die Stärke des für die Bildgebung verwendeten Magnetfeldes. Allgemein gilt, je stärker das Magnetfeld, desto höher die Bildqualität.
Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Bildaufnahmebedingungen, die zur Zeit der Beschaffung des MR-Bildes verwendet werden, als Einstellungen über die Form. Bei einem Beispiel speichert die Speichereinrichtung 152 zwei Einstellungen, wie „Vorrichtung Q21“ und „Vorrichtung Q22“, sodass die Einstellfunktion 155a eine der zwei Einstellungen auswählt und die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung bestimmt. Ferner speichert die Speichereinrichtung 152 zwei Einstellungen, wie „Abbildungszeitabschnitt: > 30 min“ und „Abbildungszeitabschnitt: ≤ 30 min“, sodass die Einstellfunktion 155a eine der zwei Einstellungen auswählt und die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung bestimmt. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B2 beruhend auf den durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingungen. Werden beispielsweise die „Vorrichtung Q21“ und der „Abbildungszeitabschnitt > 30 min“ als Analysebedingungen bestimmt, berechnet die Berechnungsfunktion 155b, dass die „Zuverlässigkeit B2 = 30 + 10 = 40“. Wenn ferner ein Magnetfeld von „8T“ oder mehr als das „statische Magnetfeld“ eingestellt ist, erhöht die Berechnungsfunktion 155b die Punktzahl um „+1“.
Wenn ferner ein IVUS-Bild oder ein OCT-Bild verwendet wird, umfassen Beispiele der Bildaufnahmebedingungen in Bezug auf die Berechnung der Zuverlässigkeit B2 „Vorrichtung“, „Rückziehgeschwindigkeit“ und „Rotationsgeschwindigkeit“. Die „Vorrichtung“ bezeichnet beispielsweise Unterschiede zwischen Herstellern oder Modellnummern. Die „Rückziehgeschwindigkeit“ bezeichnet die Geschwindigkeit, mit der ein IVUS-Katheter oder ein OCT-Katheter sich entlang der Mittellinie des Blutgefäßes bewegt. Allgemein gilt, je kleiner die Rückziehgeschwindigkeit, desto höher die Bildqualität, aber desto länger der Abbildungszeitabschnitt.
Die „Rotationsgeschwindigkeit“ bezeichnet die Geschwindigkeit, mit der sich ein IVUS-Katheter oder ein OCT-Katheter dreht, während die Mittellinie des Blutgefäßes als Rotationsachse verwendet wird. Wenn die Rotationsgeschwindigkeit dabei äußerst groß ist, kann die Bildqualität verschlechtert sein. Wenn dagegen die Rotationsgeschwindigkeit äußerst klein ist, kann es aufgrund dessen, dass sich das Blutgefäß aufgrund eines Einflusses des Pulses oder dergleichen bewegen kann, in manchen Situationen unmöglich sein, die Blutgefäßform in einer spezifischen zeitlichen Phase korrekt zu erfassen. Wenn ferner die Rotationsgeschwindigkeit gering ist, obwohl die Rückziehgeschwindigkeit hoch ist, kann die Ortsauflösung des Bildes verschlechtert sein. Demnach sollte die Rotationsgeschwindigkeit entsprechend der Rückziehgeschwindigkeit auf einen geeigneten Wert eingestellt werden. Ferner ist auch akzeptabel, eine vorbestimmte Rotationsgeschwindigkeit in Verbindung mit jedem von verschiedenen Werten der Rückziehgeschwindigkeit beizubehalten.
Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Bildaufnahmebedingungen, die zur Zeit der Beschaffung eines IVUS-Bildes verwendet werden, als Einstellungen über die Form. Bei einem Beispiel speichert die Speichereinrichtung 152 zwei Einstellungen, wie eine „Vorrichtung Q31“ und eine „Vorrichtung Q32“, sodass die Einstellfunktion 155a eine der zwei Einstellungen auswählt und die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung bestimmt. Die Speichereinrichtung 152 speichert ferner zwei Einstellungen, wie „Rückziehgeschwindigkeit: < 1,5 mm/s“ und „Rückziehgeschwindigkeit: ≥ 1,5 mm/s“, sodass die Einstellfunktion 155a eine der zwei Einstellungen auswählt und die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung bestimmt. Die Speichereinrichtung 152 speichert ferner drei Einstellungen, wie „Rotationsgeschwindigkeit: > 20 Bilder/s“, „Rotationsgeschwindigkeit: < 20 Bilder/s, ≥ 10 Bilder/s“ und „Rotationsgeschwindigkeit: < 10 Bilder/s“ sodass die Einstellfunktion 155a eine der drei Einstellungen auswählt und die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung bestimmt. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B2 auf der Grundlage der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingungen. Wenn beispielsweise die „Vorrichtung Q31“ als Analysebedingung bestimmt wird, während die Rückziehgeschwindigkeit kleiner als „1,5 mm/s“ ist und die Rotationsgeschwindigkeit kleiner als „10 Bilder/s“ beträgt, berechnet die Berechnungsfunktion 155b, dass die „Zuverlässigkeit B2 = 30 + 10 + 0 = 40“.
Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Bildaufnahmebedingungen, die zu der Zeit des Beschaffens eines OCT-Bildes verwendet werden, als Einstellungen über die Form. Bei einem Beispiel speichert die Speichereinrichtung 152 zwei Einstellungen, wie eine „Vorrichtung Q41“ und eine „Vorrichtung Q42“, sodass die Einstellfunktion 155a eine der zwei Einstellungen auswählt und die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung bestimmt. Die Speichereinrichtung 152 speichert ferner zwei Einstellungen, wie „Rückziehgeschwindigkeit: < 20 mm/s“ und „Rückziehgeschwindigkeit: ≥ 20 mm/s“, sodass die Einstellfunktion 155a eine der zwei Einstellungen auswählt und die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung bestimmt. Ferner speichert die Speichereinrichtung 152 drei Einstellungen, wie „Rotationsgeschwindigkeit: > 100 Bilder/s“, „Rotationsgeschwindigkeit: < 100 Bilder/s, ≥ 50 Bilder/s“ und „Rotationsgeschwindigkeit: < 50 Bilder/s“, sodass die Einstellfunktion 155a eine der drei Einstellungen auswählt und die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung bestimmt. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B2 auf der Grundlage der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingungen. Wenn beispielsweise die „Vorrichtung Q41“ als Analysebedingung bestimmt wird, während die Rückziehgeschwindigkeit kleiner als „20 mm/s“ ist und die Rotationsgeschwindigkeit kleiner als „50 Bilder/s“ ist, berechnet die Berechnungsfunktion 155b, dass die „Zuverlässigkeit B2 = 30 + 15 + 0 = 45“.
Als Nächstes wird ein Verfahren zur Berechnung der Zuverlässigkeit B3 in Bezug auf die Art des Blutgefäßes beschrieben. Bei einem Beispiel mit einer Koronararterie kann das Blutgefäß beispielsweise gemäß einer AHA-Klassifikation klassifiziert sein, wie es in 11A veranschaulicht ist. Ferner zeigen die Dicken und die Größen von Bewegungen von Blutgefäßen in Abhängigkeit von den Arten der Blutgefäße gewisse Tendenzen. Dementsprechend sind allgemein Blutgefäße, von denen die Blutgefäßformen leicht erhalten werden können, und Blutgefäße bekannt, von denen die Blutgefäßformen schwierig zu erhalten sind. Die Berechnungsfunktion 155b kann demnach die Zuverlässigkeit B3 auf der Grundlage der eingestellten Art des Blutgefäßes berechnen.
Obwohl die Gesamtheit einer Koronararterie in manchen Situationen Gegenstand einer Analyse sein kann, kann ferner in vielen Situationen ein Teil eines Blutgefäßes ausgewählt werden, um bei diesem eine Analyse durchzuführen. Wie beispielsweise bei der in 11A veranschaulichten „#5 linken Hauptleitung (LMT)“ kann in manchen Situationen eine Analyse durch Auswählen eines bestimmten Blutgefäßes durchgeführt werden, bei dem bei Auftreten einer Stenose ein gravierendes Symptom dargestellt werden kann. Ferner kann in manchen Situationen beispielsweise eine Analyse durch Auswählen lediglich eines bestimmten Blutgefäßes durchgeführt werden, für das beruhend auf einem medizinischen Bild erkannt wird, dass es eine Verkalkung oder Ablagerung aufweist. Ferner kann in manchen Situationen eine Analyse durchgeführt werden, während beispielsweise ein bestimmtes Blutgefäß ausgenommen wird, für das beruhend auf vergangenen Befunden erwartet wird, dass es große Bewegungen aufweist.
11B veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zur Berechnung der Zuverlässigkeit B3 in Bezug auf die Art des Blutgefäßes. Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Arten von Blutgefäßen als Einstellungen über die Form. Wie in 11B veranschaulicht, speichert die Speichereinrichtung 152 gemäß einem Beispiel eine Vielzahl von Einstellungen, wie „#1“, „#2“, „#3“, „#4“, „#5“, „#6“, „#7“, „#8“, „#9“, „#10“, „#11“, „#12“, „#13“, „#14“ und „#15“. Ferner wählt die Einstellfunktion 155a zumindest eine der Vielzahl der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B3 auf der Grundlage der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung.
Wenn in dieser Situation eine Vielzahl von Arten von Blutgefäßen als Analysebedingungen bestimmt werden, kann die Berechnungsfunktion 155b eine Zuverlässigkeit hinsichtlich jeder der verschiedenen Arten von Blutgefäßen individuell berechnen, oder kann eine einzelne Zuverlässigkeit berechnen. Wenn beispielsweise „#1“ und „#2“ als Analysebedingungen bestimmt werden, kann die Berechnungsfunktion 155b eine Zuverlässigkeit B3 hinsichtlich „#1“ und eine Zuverlässigkeit B3 hinsichtlich „#2“ berechnen. Wenn „#1“ und „#2“ als Analysebedingungenbe stimmt werden, kann die Berechnungsfunktion 155b alternativ lediglich eine Zuverlässigkeit B3 hinsichtlich „#1“ und „#2“ berechnen. Bei dem Beispiel von 11B berechnet die Berechnungsfunktion 155b beispielsweise die „Zuverlässigkeit B3“ hinsichtlich „#1“ und „#2“ als „Zuverlässigkeit B3 = (10+20) / 2 = 15“.
Als Nächstes wird ein Verfahren zur Berechnung der Zuverlässigkeit B4 in Bezug auf die Blutgefäßform beschrieben. Allgemein gilt, je enger ein Blutgefäß, desto schwieriger ist es, die Form des Blutgefäßes zu erhalten. Wenn beispielsweise die Form einer Koronararterie beruhend auf einem CT-Bild zu erhalten ist, gilt, je kleiner der Blutgefäßdurchmesser relativ zur Ortsauflösung des CT-Bildes, desto geringer der Präzisionsgrad der zu erhaltenden Blutgefäßform. Wenn die Dicke des Blutgefäßes ungefähr gleich der Ortsauflösung des CT-Bildes ist, ist es insbesondere schwierig, die Blutgefäßform zu erhalten. Demnach kann die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B4 auf der Grundlage der eingestellten Blutgefäßform berechnen.
Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Parametern, die die Blutgefäßform angeben, als Einstellungen über die Form. Wie in 12 veranschaulicht, speichert die Speichereinrichtung 152 bei einem Beispiel vier Einstellungen, wie „Blutgefäßform: > 30 [mm]“, „Blutgefäßform: ≤ 30 [mm], > 10 [mm]“, „Blutgefäßform: ≤ 10 [mm], > 2,5 [mm]“ und „Blutgefäßform: ≤ 2,5 [mm]“. Das heißt, die Speichereinrichtung 152 speichert die Klassifizierung der Dicken von Blutgefäßen als Einstellungen über die Form. Die Einstellfunktion 155a wählt ferner eine der Vielzahl von in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B4 auf der Grundlage der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung.
Da die Dicke eines Blutgefäßes in Abhängigkeit von Positionen variiert, kann die Berechnungsfunktion 155b ferner eine Zuverlässigkeit B4 hinsichtlich jeder von verschiedenen Positionen in dem Blutgefäß berechnen, oder kann beruhend auf einem Mittelwert der Dicken des Blutgefäßes an den verschiedenen Positionen eine einzelne Zuverlässigkeit B4 hinsichtlich des gesamten Blutgefäßes oder dergleichen berechnen. Die Berechnungsfunktion 155b kann ferner eine Zuverlässigkeit B4 hinsichtlich jeder Art von Blutgefäß berechnen. Wenn die Blutgefäßform mit vielen Ästen und/oder Krümmungen kompliziert ist, kann der Präzisionsgrad der Blutgefäßform, die beruhend auf einem CT-Bild oder dergleichen erhalten wird, auch verschlechtert sein. Aus diesem Grund kann die Berechnungsfunktion 155b eine Zuverlässigkeit B4 berechnen, während sie die Anzahl an Verzweigungsabschnitten, die Krümmung des Blutgefäßes oder dergleichen zusätzlich zu der Dicke des Blutgefäßes berücksichtigt.
Als Nächstes wird ein Verfahren zur Berechnung der Zuverlässigkeit B5 in Bezug auf eine intravaskuläre Struktur beschrieben. Beispiele der intravaskulären Struktur beinhalten nicht-künstliche Objekte, wie eine Verkalkung oder Ablagerung in dem Blutgefäß, und künstliche Objekte, wie einen in dem Blutgefäß platzierten Stent. Wenn in dem Blutgefäß eine intravaskuläre Struktur vorhanden ist, ist bekannt, dass der Präzisionsgrad der erhaltenen Form verschlechtert sein kann. Das heißt, da die Form in dem Blutgefäß durch das Vorhandensein der intravaskulären Struktur kompliziert ist, ist es schwierig, die genaue Form zu erhalten. Wenn zur Zeit des Erhaltens der Blutgefäßform beruhend auf einem CT-Bild ferner eine intravaskuläre Struktur in dem abgebildeten Bereich enthalten ist, kann der Präzisionsgrad der erhaltenen Form durch das Auftreten eines Metallartefakts in manchen Situationen herabgesetzt sein. Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Zuständen hinsichtlich des Vorhandenseins/Fehlens und Arten intravaskulärer Strukturen als Einstellungen über die Form. Wie in 13 veranschaulicht, speichert die Speichereinrichtung 152 gemäß einem Beispiel vier Einstellungen, wie „keine“, „Verkalkung“, „Ablagerung“ und „künstliches Objekt“. Die Einstellfunktion 155a wählt ferner eine der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B5 beruhend auf der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung.
Ist eine intravaskuläre Struktur, wie eine Ablagerung, vorhanden, beinhalten bekannte Verfahren ein Verfahren, durch das die Blutgefäßform unter Ignorieren des Vorhandenseins der intravaskulären Struktur erhalten wird, und ein Verfahren, durch das die Form der intravaskulären Struktur auch erfasst wird. Wenn die Form der intravaskulären Struktur erfasst wird, wird der Präzisionsgrad der Analyse verbessert, obwohl sich der Berechnungsaufwand durch das Erfordernis zur Ausführung eines Algorithmus für die Erfassung erhöht. In den folgenden Abschnitten wird das Verfahren, durch das die Form der intravaskulären Struktur erfasst wird, als Verfahren M41 bezeichnet. Wenn das Verfahren M41 hinzugefügt ist, kann die Berechnungsfunktion 155b die Punktzahl um „+10“ als Beispiel erhöhen, wie es in 13 veranschaulicht ist.
Die Berechnungsfunktion 155b kann eine Zuverlässigkeit B5 ferner hinsichtlich jeder von verschiedenen Positionen berechnen. Die Berechnungsfunktion 155b kann eine Zuverlässigkeit B5 beispielsweise hinsichtlich der Umgebung der intravaskulären Struktur und eine andere Zuverlässigkeit B5 hinsichtlich einer anderen Region berechnen. Ferner kann die Berechnungsfunktion 155b die intravaskuläre Struktur beispielsweise hinsichtlich jedes der Bildelemente berechnen. Das heißt, die Berechnungsfunktion 155b kann zur Erfassung der Position und der Art der intravaskulären Struktur und zur Berechnung einer Zuverlässigkeit in Bezug auf die intravaskuläre Struktur gemäß der Art der intravaskulären Struktur hinsichtlich jeder von verschiedenen Positionen konfiguriert sein.
14 veranschaulicht ein Verfahren zur Berechnung der Zuverlässigkeit B6 in Bezug auf ein Zwischenberechnungsergebnis. Wenn ein Indexwert, wie eine WSS, beruhend auf CFD zu berechnen ist, wird die Berechnung allgemein gesagt wiederholt durchgeführt, bevor ein Endergebnis erhalten wird. Wenn in dieser Situation das Endergebnis einen vernünftigen Wert hat, muss das Analyseergebnis nicht unbedingt geeignet sein. Das heißt, es besteht die Wahrscheinlichkeit, dass der vernünftige Wert zufällig berechnet wurde, anstatt dass der vernünftige Wert als Ergebnis einer geeigneten Analyse berechnet wurde.
Während einer geeigneten Analyse wird durch die wiederholte Berechnung ein Anfangswert allmählich angepasst, bis der Wert in ein Endergebnis konvergiert. Demnach kann die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B6 durch Auswerten des Zwischenberechnungsergebnisses berechnen.
Beispielsweise kann das Zwischenberechnungsergebnis durch Vergleichen verschiedener Arten von Parametern in Bezug auf CFD mit veröffentlichten Referenzwerten bewertet werden. Beispielsweise werden zuerst Mittelwerte veröffentlichter Referenzwerte hinsichtlich Blutgefäßdruck, Blutgefäßfestigkeit, einer Blutflussrate, Bewegungen des Blutgefäßes und dergleichen des in 11A veranschaulichten Blutgefäßes #8 erhalten. Danach wird für ein Berechnungsergebnis unter Zwischenberechnungsergebnissen, das den größten Unterschied zu dem Mittelwert der veröffentlichten Referenzwerte aufweist, ein Prozentsatz gegenüber dem Mittelwert der veröffentlichten Referenzwerte berechnet. Wenn der berechnete Prozentsatz nahe „100%“ liegt, wird danach bewertet, dass eine geeignete Analyse durchgeführt wurde.
Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Prozentwerten eines Zwischenberechnungsergebnisses gegenüber dem Mittelwert der veröffentlichten Referenzwerte als Einstellungen über die Form. Wie in 14 veranschaulicht, speichert die Speichereinrichtung 152 bei einem Beispiel fünf Einstellungen, wie „größer als 500% des Mittelwerts der veröffentlichten Referenzwerte“, „150% bis 500% des Mittelwerts der veröffentlichten Referenzwerte“, „75% bis 150% des Mittelwerts der veröffentlichten Referenzwerte“, „20% bis 75% des Mittelwerts der veröffentlichten Referenzwerte“ und „kleiner als 20% des Mittelwerts der veröffentlichten Referenzwerte“. Die Einstellfunktion 155a wählt ferner eine der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten fünf Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Nachdem beispielsweise die Analyse zur Berechnung einer WSS durchgeführt wurde, erhält die Einstellfunktion 155a ein Zwischenberechnungsergebnis der Analyse, bestimmt, welche der fünf Einstellungen dem Zwischenberechnungsergebnis entspricht, und bestimmt das Beurteilungsergebnis als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B6 beruhend auf der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung.
Bei dem in 14 veranschaulichten Beispiel kann die Berechnungsfunktion 155b jeweils eine Zuverlässigkeit B6 hinsichtlich des Blutgefäßdrucks, der Blutgefäßfestigkeit, der Blutflussrate und Bewegungen des Blutgefäßes berechnen, oder kann eine einzelne Zuverlässigkeit B6 berechnen. Die Einstellfunktion 155a kann eine Analysebedingung beispielsweise durch Identifizieren eines Parameters mit dem größten Unterschied zu dem Mittelwert der veröffentlichten Referenzwerte aus dem Blutgefäßdruck, der Blutgefäßfestigkeit, der Blutflussrate und den Bewegungen des Blutgefäßes bestimmen, sodass die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B6 lediglich hinsichtlich des identifizierten Parameters berechnet.
15 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zur Berechnung der Zuverlässigkeit B7 in Bezug auf das Formerhalteverfahren. Blutgefäßformen werden in vielen Situationen durch Segmentieren eines Blutgefäßes aus einem medizinischen Bild erhalten. In dieser Hinsicht kann der Präzisionsgrad der erhaltenen Blutgefäßform in Abhängigkeit von dem verwendeten Segmentierverfahren variieren. Dementsprechend kann die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B7 beruhend auf dem eingestellten Segmentierverfahren berechnen.
Beispiele des Segmentierverfahrens umfassen ein bildelementweises Verfahren und ein modellbasiertes Verfahren. Das bildelementweise Verfahren ist ein Verfahren, durch das hinsichtlich jedes der Bildelemente oder Volumenelemente in einem Bild das Bildelement (oder das Volumenelement) als Blutgefäß oder kein Blutgefäß klassifiziert wird. Das modellbasierte Verfahren ist ein Verfahren, durch das ein dreidimensionales (3D-) Modell, das eine schematische Form eines Blutgefäßes angibt, vorab erzeugt wird, um eine 3D-Form des Blutgefäßes durch Deformieren des 3D-Modells zum Einpassen eines von dem Patienten beschafften medizinischen Bildes zu erhalten.
Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Segmentierverfahren als Einstellungen über die Form. Wie in 15 veranschaulicht, speichert die Speichereinrichtung 152 gemäß einem Beispiel zwei Einstellungen, wie „bildelementweise“ und „modellbasiert“. Die Einstellfunktion 155a wählt ferner eine der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten zwei Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B7 beruhend auf der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung.
16 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zur Berechnung der Zuverlässigkeit B8 in Bezug auf die Phase. Wenn die Form eines Blutgefäßes zu erhalten ist, das durch periodische Bewegungen, wie Atmung oder Puls, beeinflusst wird, kann der Präzisionsgrad der erhaltenen Blutgefäßform in Abhängigkeit davon variieren, welche Phase der Atmung oder des Pulses in dem verwendeten medizinischen Bild gerendert wird. Da beispielsweise dann, wenn die Form einer Koronararterie zu erhalten ist, es weniger Bewegungen in einer Diastole als einer Systole des Herzens gibt, kann eine genauere Blutgefäßform durch Verwenden eines Bildes aus einer Diastole erhalten werden. Dementsprechend kann die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B8 beruhend auf der Phase zur Zeit des Beschaffens des medizinischen Bildes berechnen, das zum Erhalten der Blutgefäßform verwendet wird.
Ferner kann das Ausmaß der Auswirkung, die durch die Bewegungen, wie die Atmung oder den Puls, beaufschlagt wird, in Abhängigkeit von der Art des medizinischen Bildes variieren. Genauer gilt, dass je kürzer der Abbildungszeitabschnitt, desto kleiner die Auswirkung der Bewegungen. Wenn eine Korrektur über eine elektrokardiographische Synchronisation oder dergleichen gemacht werden kann, kann ferner die Auswirkung der Bewegungen abgeschwächt werden. Dementsprechend kann die Berechnungsfunktion 155b eine Zuverlässigkeit B8 durch weiteres Berücksichtigen der Art des medizinischen Bildes berechnen.
Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Phasen periodischer Bewegungen, wie der Atmung oder des Pulses, als Einstellungen über die Form. Wie in 16 veranschaulicht, speichert die Speichereinrichtung 152 bei einem Beispiel vier Einstellungen, wie „Diastole (CT)“, „Systole (CT)“, „Diastole (IVUS)“ und „Systole (IVUS)“. Die Einstellfunktion 155a wählt ferner eine der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten vier Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B8 beruhend auf der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung.
Ferner kann das Ausmaß der Auswirkung, die durch die Bewegungen, wie die Atmung oder den Puls, beaufschlagt wird, in Abhängigkeit von der Position des Blutgefäßes variieren. Dementsprechend kann die Berechnungsfunktion 155b eine Zuverlässigkeit B8 unter Berücksichtigung der Position des Blutgefäßes berechnen. Wenn beispielsweise die Form einer Koronararterie erhalten wird, kann die Berechnungsfunktion 155b das Blutgefäß wie in 11A veranschaulicht klassifizieren, um die Zuverlässigkeit B8 entsprechend der Klassifizierung zu berechnen.
17 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zum Berechnen der Zuverlässigkeit B9 in Bezug auf die Größe von Bewegungen. Der Präzisionsgrad der erhaltenen Blutgefäßform kann in Abhängigkeit von Auswirkungen durch periodische Bewegungen, wie die Atmung oder den Pulses, oder durch Körperbewegungen des Patienten während des Abbildungsprozesses variieren. Dementsprechend kann die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B9 beruhend auf der Größe der Bewegungen zur Zeit des Beschaffens des medizinischen Bildes berechnen, das zum Erhalten der Blutgefäßform verwendet wird. Dabei ist das Verfahren zum Erhalten der Größe der Bewegungen nicht besonders beschränkt. Beispielsweise kann die Größe der Bewegungen durch Aufnehmen von Bildern über den Verlauf der Zeit zum Beschaffen einer Vielzahl von Einzelbildern medizinischer Bilder und ferner Durchführen eines Vergleichs zwischen den Einzelbildern erhalten werden. Ferner ist es auch akzeptabel, die Größe der Bewegungen hinsichtlich jeder Art von Blutgefäß oder jeder Phase vorab einzustellen.
Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Einstellungen über die Größe der Bewegungen des Blutgefäßes als Einstellungen über die Form. Wie in 17 veranschaulicht, speichert die Speichereinrichtung 152 bei einem Beispiel drei Einstellungen, wie „< X1“, „≥ X1, < X2“ und „≥ X2“. Dabei sind X1 und X2 jeweils ein vorbestimmter Schwellenwert für die Größe der Bewegungen. Die Einstellfunktion 155a wählt ferner eine der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten drei Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B9 beruhend auf der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung. Dabei kann die Berechnungsfunktion 155b eine Zuverlässigkeit B9 hinsichtlich jeder von verschiedenen Positionen berechnen. Die Berechnungsfunktion 155b kann beispielsweise zum Identifizieren einer „> X1‟ entsprechenden Region, einer „≥ X1, < X2“ entsprechenden Region und einer „≥ X2“ entsprechenden Region zur Berechnung einer Zuverlässigkeit B9 hinsichtlich jeder der Regionen konfiguriert sein.
18 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zum Berechnen der Zuverlässigkeit B10 in Bezug auf Artefakte. Wenn beispielsweise eine Blutgefäßform beruhend auf einem medizinischen Bild zu erhalten ist, kann das medizinische Bild Artefakte aufweisen. Wenn beispielsweise Körperbewegungen des Patienten während des Abbildungsprozesses vorliegen, können in dem medizinischen Bild Bewegungsartefakte auftreten. Als anderes Beispiel können Artefakte aufgrund einer Fehlfunktion einiger der Erfassungselemente in einer Erfassungseinrichtung oder einer Fehlfunktion bei der Röntgenstrahlausgabe bei einem spezifischen Strahlungswinkel während eines Abbildungsprozesses eines CT-Bildes in dem CT-Bild auftreten. Ferner kann in manchen Situationen aufgrund des Auftretens derartiger Artefakte der Präzisionsgrad der erhaltenen Blutgefäßform herabgesetzt sein.
Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Zuständen hinsichtlich des Vorhandenseins/Fehlens und von Arten von Artefakten als Einstellungen über die Form. Wie in 18 veranschaulicht, speichert die Speichereinrichtung 152 bei einem Beispiel zwei Einstellungen, wie „keine Artefakte“ und „ein paar Artefakte“. Die Einstellfunktion 155a wählt ferner eine der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten zwei Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit B10 beruhend auf der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung. Obwohl das Beispiel beschrieben wurde, bei dem die Zuverlässigkeit gemäß dem Vorhandensein/Fehlen und der Art der Artefakte zugeordnet wird, sind mögliche Ausführungsbeispiele nicht auf dieses Beispiel beschränkt. Es ist auch akzeptabel, ferner die Größe einer die Artefakte enthaltenden Region zu berechnen, um eine Zuverlässigkeit derart zu berechnen, dass je größer die Größe der Region, desto niedriger die Zuverlässigkeit. Die Berechnungsfunktion 155b kann beispielsweise zur Erfassung eines oder beides aus der Art der Artefakte und dem Umfang der Artefakte und zur Berechnung der Zuverlässigkeit B10 in Bezug auf die Artefakte beruhend auf dem Erfassungsergebnis konfiguriert sein. Wenn beispielsweise eine der Erfassungseinrichtungen in einer spezifischen Ansicht während des Abbildungsprozesses eines CT-Bildes kein Signal erfasst, können in dem CT-Bild Streifenartefakte in Streifen erscheinen. In dieser Situation kann die Berechnungsfunktion 155b das Volumen des Streifenartefaktabschnitts, der in einer Region auftritt, die einem erzeugten Blutgefäßformgitter entspricht, zur Berechnung der Zuverlässigkeit B10 derart berechnen, dass je größer das Volumen des Artefaktabschnitts relativ zu dem Blutgefäßformgitter, desto geringer die Zuverlässigkeit. Wenn eine Zuverlässigkeit hinsichtlich jedes von verschiedenen Orten des Blutgefäßformgitters zu berechnen ist, wird das Volumen eines Streifenartefaktabschnitts in einem segmentierten Abschnitt des Blutgefäßformgitters, für den die Zuverlässigkeit zu berechnen ist, berechnet, anstelle das Volumen des Streifenartefaktabschnitts relativ zu dem gesamten Blutgefäßformgitter zu berechnen.
Ferner sind verschiedene Arten von Verfahren zum Korrigieren von Artefakten bekannt. Hinsichtlich jeder Art von Artefakten ist es beispielsweise möglich, einen Bildverarbeitungsprozess unter Verwendung eines Filters oder einen Rauschenbeseitigungsprozess unter Verwendung eines maschinellen Lernschemas durchzuführen. Wenn es möglich ist, durch Durchführen der Korrektur Artefakte zu beseitigen oder zu verringern, wird erwartet, dass sich der Präzisionsgrad der Blutgefäßform verbessert. In den folgenden Abschnitten wird der Artefaktkorrekturprozess als Verfahren M51 bezeichnet. Wenn das Verfahren M51 hinzugefügt ist, kann die Berechnungsfunktion 155b die Punktzahl der Zuverlässigkeit B10 wie in 18 veranschaulicht beispielsweise um „+10“ erhöhen. Obwohl verschiedene Arten von Korrekturverfahren als Artefaktkorrekturverfahren bekannt sind, kann ferner das Ausmaß der Beseitigung oder der Verringerung durch Verwenden eines Bildverarbeitungsprozesses in Abhängigkeit von der Art der Artefakte variieren.
Beispielsweise treten Artefakte, die von der Vorrichtung stammen (beispielsweise die vorstehend beschriebenen Streifenartefakte und Ringartefakte, die verursacht werden können, wenn eine bestimmte Erfassungseinrichtung ein Erfassungssignal nicht in all den Ansichten ausgibt), in einem CT-Bild mit einem geometrischen Muster auf. Daher können derartige Artefakte über einen Bildverarbeitungsprozess genau korrigiert werden. Dagegen gilt für Bewegungsartefakte, die durch eine unerwartete Bewegung, wie eine Bewegung des Patienten in einer nicht vorhergesehenen Richtung, einen Krampf oder eine Arhythmie während des Abbildungsprozesses verursacht werden, obwohl es möglich ist, eine Position zu schätzen, die angenommen worden wäre, wenn „die Bewegung nicht da gewesen wäre“, dass die geschätzte Position nicht unbedingt ein wahrer Wert ist. Aus diesem Grund ist selbst dann, wenn eine Korrektur durchgeführt wird, die Genauigkeit der Korrektur nicht perfekt. Dementsprechend ist es in Abhängigkeit von der Art der zu korrigierenden Artefakte auch akzeptabel, den Bereich der Erhöhung der Punktzahl zu ändern.
Ähnlich wie bei dem Beispiel der Zuverlässigkeiten der Berechnungsbedingung berechnet die Berechnungsfunktion 155b eine oder mehrere Zuverlässigkeiten der Form beruhend auf den Zuverlässigkeiten B1 bis B10. Die Zuverlässigkeit der Form kann ein hinsichtlich der gesamten Blutgefäßregion berechneter einzelner Wert sein, kann entsprechend verschiedener Arten von Blutgefäßen berechnete Werte darstellen, oder kann entsprechend verschiedenen Positionen (beispielsweise für jedes Bildelement) berechnete Werte darstellen.
Als Nächstes wird die Zuverlässigkeit der Charakteristika beruhend auf den Zuverlässigkeiten C1 bis C4 beschrieben. Dabei bezeichnen die Charakteristika beispielsweise physikalische Eigenschaften oder Zustände des Blutgefäßes und seines peripheren Gewebes. Zuerst wird ein Verfahren zur Berechnung der Zuverlässigkeit C1 in Bezug auf die Art des Bildes beschrieben.
Die Charakteristika des Blutgefäßes können von einem medizinischen Bild, wie beispielsweise einem CT-Bild, einem MR-Bild, einem Röntgenangiographiebild, einem IVUS-Bild, einem OCT-Bild oder einem ICE-Bild erhalten werden. Ferner können die Charakteristika auch aus Informationen, die in einem Krankenblatt enthalten sind, oder aus einem Analysebild, wie einem Perfusionsbild erhalten werden.
Beispielsweise ist es möglich, eine Verteilung einer Verkalkung oder Ablagerung in dem Blutgefäß beruhend auf Helligkeitswerten eines CT-Bildes zu erhalten und der Verteilung vorbestimmte Charakteristika zuzuordnen. Gemäß einem Beispiel ist es möglich, einer Verkalkung oder einer Ablagerung entsprechenden Positionen beruhend auf veröffentlichten Referenzwerten einen vorbestimmten Festigkeitsgrad zuzuordnen. Wenn ein Photonenzähl-Abbildungsprozess oder ein Dualenergieabbildungsprozess durchgeführt wurde, ist es ferner möglich, eine Verteilung von Komponenten über einen Substanzunterscheidungsprozess zu erhalten, um die Charakteristik an jeder von verschiedenen Positionen zu schätzen.
Ferner ist es auch möglich, Komponenten der Verkalkung oder der Ablagerung zu bewerten, um den Komponenten entsprechende Charakteristika zuzuordnen. Wird beispielsweise ein IVUS-Bild oder ein OCT-Bild verwendet, ist es möglich, eine fettreiche Region in der Ablagerung zu identifizieren und Fettmengen entsprechende Charakteristika zuzuordnen. Wenn ein IVUS-Bild oder ein OCT-Bild verwendet wird, ist es ferner auch möglich, eine Anisotropie von Geweben zu bewerten. Ferner ist es auch möglich, Volumenkomprimierbarkeit, Viskosität, einen Reibungskoeffizienten, eine Entzündung, eine Oberflächenrauheit und dergleichen zu bewerten.
Wird ein MR-Bild verwendet, kann eine Narbenregion gemessen werden. Für das Myokardium ist beispielsweise bekannt, dass Narbenregionen nicht so leicht wie andere normale Gewebe deformiert wird. Durch Identifizieren der Narbenregion beruhend auf dem MR-Bild ist es daher möglich, Charakteristika zu erhalten.
Es kann einige Situationen geben, in denen das Erhalten von Charakteristika auf der Grundlage medizinischer Bilder unmöglich ist. In solchen Situationen können veröffentlichte Referenzwerte als die Charakteristika verwendet werden, oder die Charakteristika können beruhend auf einem statistischen Modell geschätzt werden, das ein Gaußsches Schätzverfahren oder dergleichen implementiert.
19 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zum Berechnen der Zuverlässigkeit C1 in Bezug auf die Art des Bildes. Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Verfahren zum Erhalten der Charakteristika als Einstellungen über die Charakteristika. Wie in 19 veranschaulicht, speichert die Speichereinrichtung 152 gemäß einem Beispiel acht Einstellungen, wie „CT“, „Photonenzähl-CT (PCCT)“, „MRI“, IVUS'', „OCT“, „Röntgenangiographievorrichtung“, „veröffentlichte Referenzwerte“ und „Gaußsches Schätzverfahren“. Ferner wählt die Einstellfunktion 155a eine der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten acht Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit C1 beruhend auf der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung.
Es kann Situationen geben, in denen ein medizinisches Bild eines anderen Patienten, der einen ähnlichen klinischen Fall aufweist, verwendet werden kann, obwohl kein medizinisches Bild des Zielpatienten beschafft wurde. Da die Informationen aber von dem anderen Patienten hergeleitet werden, kann die Berechnungsfunktion 155b bei geeigneter Verwendung der Charakteristika beruhend auf dem medizinischen Bild des anderen Patienten die Punktzahl der Zuverlässigkeit C1 verglichen mit der Situation verringern, wenn Charakteristika auf der Grundlage eines medizinischen Bildes des Zielpatienten erhalten werden.
Ferner ist auch die Verwendung eines Verfahrens möglich, durch das Charakteristika unter Verwendung einer Vielzahl medizinischer Bilder erhalten werden. Wenn beispielsweise ein Abbildungsprozess durch Einführen eines IVUS-Katheters in ein Blutgefäß LAD durchgeführt wird, können Charakteristika des LAD auf der Grundlage des IVUS-Bildes und Charakteristika anderer Blutgefäße beruhend auf einem CT-Bild erhalten werden. Wurden beispielsweise ferner CT-Bilder in einer Zeitreihe aufgenommen, kann ein CT-Bild mit der geringsten Bewegung hinsichtlich jeder Region identifiziert werden, um Charakteristika jeder Region aus dem entsprechenden CT-Bild zu erhalten. Gemäß einem Beispiel ist es möglich, Charakteristika eines Blutgefäßes #8 in 11A aus einem der Herzphase 77% entsprechenden CT-Bild zu erhalten, und Charakteristika der anderen Blutgefäße aus einem der Herzphase 99% entsprechenden CT-Bild zu erhalten. Wenn dieses Verfahren hinzugefügt ist, kann die Berechnungsfunktion 155b die Punktzahl der Zuverlässigkeit C1 erhöhen.
20 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zur Berechnung der Zuverlässigkeit C2 in Bezug auf die Bildaufnahmebedingung. 20 veranschaulicht vier Beispiele, in denen „CT“, „MR“, „IVUS“ und „OCT“ als medizinische Bilder verwendet werden. Das heißt, selbst unter medizinischen Bildern der gleichen Art kann die Bildqualität in Abhängigkeit von der Bildaufnahmebedingung variieren, und der Präzisionsgrad der Charakteristika, die auf der Grundlage der medizinischen Bilder erhalten werden, kann auch variieren. Dementsprechend kann die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit C2 beruhend auf der eingestellten Bildaufnahmebedingung berechnen.
Wenn ein CT-Bild oder ein MR-Bild verwendet wird, beinhalten Beispiele der Bildaufnahmebedingungen in Bezug auf die Berechnung der Zuverlässigkeit C2 beispielsweise „Vorrichtung“ und „Abbildungszeitabschnitt“. Ferner ist auch akzeptabel, die Punktzahl zu erhöhen, wenn ein vorbestimmtes Filter R1 als das „Filter“ verwendet wird, oder wenn ein Magnetfeld von „8T“ oder mehr als das „statische Magnetfeld“ eingestellt ist. Wenn ein Photonenzählabbildungsprozess oder ein Dualenergieabbildungsprozess durchgeführt wird, ist es verglichen mit den Situationen, bei denen ein normales CT-Bild verwendet wird, ferner möglich, zusätzlich Informationen in Bezug auf die Charakteristika zu erhalten. Dementsprechend ist es akzeptabel, die Punktzahl zu erhöhen, wenn beispielsweise „PCCT“ als die Erfassungseinrichtung verwendet wird.
Wenn ein IVUS-Bild oder ein OCT-Bild verwendet wird, beinhalten Beispiele der Bildaufnahmebedingungen in Bezug auf die Berechnung der Zuverlässigkeit C2 ferner „Vorrichtung“, „Rückziehgeschwindigkeit“ und „Rotationsgeschwindigkeit“. Wenn ein IVUS-Bild oder ein OCT-Bild verwendet wird, ist es ferner möglich, verglichen mit den Situationen, bei denen ein normales CT-Bild verwendet wird, detaillierte Informationen über Charakteristika in dem Blutgefäß zu erhalten. Unter Berücksichtigung des durch die Art des Bildes verursachten Unterschieds ist es auch akzeptabel, eine Anpassung derart durchzuführen, die Zuverlässigkeit C2 beispielsweise höher zu berechnen, wenn ein IVUS-Bild oder ein OCT-Bild verwendet wird.
21 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zum Berechnen der Zuverlässigkeit C3 in Bezug auf die Art des Blutgefäßes. Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Arten von Blutgefäßen als Einstellungen über die Charakteristika. Die Einstellfunktion 155a wählt ferner eine der Vielzahl der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit C3 beruhend auf der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung.
22 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zur Berechnung der Zuverlässigkeit C4 in Bezug auf die Phase. Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Phasen periodischer Bewegungen, wie Atmung oder Puls, als Einstellungen über die Charakteristika. Die Einstellfunktion 155a wählt ferner eine der Vielzahl der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit C4 auf der Grundlage der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung.
Das Erhalten von Charakteristika hinsichtlich jeder von verschiedenen Positionen in einem Blutgefäß beruht auf der Voraussetzung, dass die Form des Blutgefäßes erhalten wurde. Demnach ist es für solche Blutgefäße, deren Blutgefäßformen schwierig zu erhalten sind, in vielen Situationen noch schwieriger, die Charakteristika zu erhalten. Unter Berücksichtigung dieser Unterschiede ist es beim Berechnen der Zuverlässigkeit C3 oder der Zuverlässigkeit C4 auch akzeptabel, die durch die Art des Blutgefäßes oder die Phase verursachten Änderungen beispielsweise verglichen mit der in 11B oder 16 veranschaulichten Situation zu übertreiben.
Ähnlich wie bei den Zuverlässigkeiten in Bezug auf die Berechnungsbedingung und die Zuverlässigkeiten in Bezug auf die Form berechnet die Berechnungsfunktion 155b eine oder mehrere Zuverlässigkeiten in Bezug auf die Charakteristika beruhend auf den Zuverlässigkeiten C1 bis C4. Die Zuverlässigkeit der Charakteristika kann ein hinsichtlich der gesamten Blutgefäßregion berechneter einzelner Wert sein, kann entsprechend verschiedener Arten von Blutgefäßen berechnete Werte darstellen, oder kann entsprechend verschiedenen Positionen (beispielsweise für jedes Bildelement) berechnete Werte darstellen.
Als Nächstes wird die Zuverlässigkeit des Strömungsmittels beruhend auf den Zuverlässigkeiten D1 bis D4 beschrieben. Das Strömungsmittel wird beispielsweise durch Strömungsmittelinformationen, wie eine Strömungsgeschwindigkeit bzw. Flussrate oder einen Druck des Bluts in dem Blutgefäß dargestellt. Wenn die Verwendung von Strömungsmittelinformationen für CFD möglich ist, kann eine Analyse mit einem höheren Präzisionsgrad durchgeführt werden, indem die Strömungsmittelinformationen als Strömungsmittelbedingung (eine Randbedingung) für die Begrenzung von Berechnungsregionen verwendet werden. Weitere Beispiele der Strömungsmittelinformationen beinhalten die Viskosität des Bluts, eine Reynolds-Zahl, einen Hämatokritwert, FFR, WSS, einen Blutzuckerwert und eine Temperatur.
Beispielsweise können die Strömungsmittelinformationen aus einem medizinischen Bild, wie einem IVUS-Bild, einem OCT-Bild, einem MR-Bild, einem PET-Bild, einem SPECT-Bild, einem ICE-Bild, einem Röntgenangiographiebild, einem CT-Bild bei Verwendung dualer Energie einer Photonenzählerfassungseinrichtung oder einem Ultraschalldopplerbild erhalten werden. Ferner können die Strömungsmittelinformationen auch aus einem Bild, das in einem Krankenblatt enthalten ist, oder aus einem Analysebild, wie einem Perfusionsbild, erhalten werden.
Ferner können die Strömungsmittelinformationen auch aus einem bei dem Patienten durchgeführten Bluttest erhalten werden.
Alternativ ist es auch möglich, einen veröffentlichten Referenzwert als die Strömungsmittelinformationen zu verwenden, oder Strömungsmittelinformationen beruhend auf einem statistischen Modell zu schätzen, das ein Gaußsches Schätzverfahren oder dergleichen implementiert. Gemäß weiteren Beispielen ist es auch möglich, von einem anderen Patienten erhaltene Strömungsmittelinformationen geeignet zu verwenden, der einen ähnlichen klinischen Fall hat, oder einen Zufallswert einzustellen. Ferner ist es auch möglich, die Strömungsmittelinformationen auf der Grundlage eines Analyseergebnisses neu anzupassen, um den Prozess wiederholt durchzuführen, bis ein vernünftiges Analyseergebnis erhalten wird.
23 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zum Berechnen der Zuverlässigkeit D1 in Bezug auf die Art des Bildes. Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Verfahren zum Erhalten des Strömungsmittels als Einstellungen über das Strömungsmittel. Wie in 23 veranschaulicht, speichert die Speichereinrichtung 152 gemäß einem Beispiel acht Einstellungen, wie „Photonenzähl-CT (PCCT)“, „MRI“, „IVUS“, „OCT“, „Röntgenangiographievorrichtung“, „veröffentlichte Referenzwerte“, „Gaußsches Schätzverfahren“ und „Bluttest“. Die Einstellfunktion 155a wählt ferner eine der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten acht Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit D1 auf der Grundlage der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung.
24 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zum Berechnen der Zuverlässigkeit D2 in Bezug auf die Bildaufnahmebedingung. 24 veranschaulicht drei Beispiele, in denen „MR“, „IVUS“ und „OCT“ als medizinische Bilder verwendet werden. Das heißt, selbst unter medizinischen Bildern der gleichen Art kann die Bildqualität in Abhängigkeit von der Bildaufnahmebedingung variieren, und der Präzisionsgrad des Strömungsmittels, das beruhend auf den medizinischen Bildern erhalten wird, kann auch variieren. Dementsprechend kann die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit D2 auf der Grundlage der eingestellten Bildaufnahmebedingung berechnen.
Hinsichtlich Informationen über das Blut selbst, wie eine Viskosität, ist eines der direktesten Verfahren das Erhalten der Informationen aus einem Bluttest. Dagegen veranschaulicht 24 eine Bewertung beruhend auf der Voraussetzung, dass die Zuverlässigkeit D2 niedriger berechnet werden kann, wenn die Strömungsmittelinformationen beruhend auf einem Bild erhalten werden. Alternativ ist auch akzeptabel, eine Spalte bereitzustellen, die eine Testbedingung des Bluttests angibt, sodass bei Durchführung des Bluttests die Zuverlässigkeit D2 gemäß der Testbedingung berechnet wird.
25 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zum Berechnen der Zuverlässigkeit C4 in Bezug auf die Art des Blutgefäßes. Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Arten von Blutgefäßen als Einstellungen über das Strömungsmittel. Ferner wählt die Einstellfunktion 155a eine der Vielzahl der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit D3 beruhend auf der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung.
26 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zum Berechnen der Zuverlässigkeit D4 in Bezug auf die Phase. Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Phasen periodischer Bewegungen, wie Atmung oder Puls, als Einstellungen über die Charakteristika. Die Einstellfunktion 155a wählt ferner eine der Vielzahl der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als Analysebedingung. Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit D4 auf der Grundlage der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung.
Wie bei den Zuverlässigkeiten der Berechnungsbedingung, den Zuverlässigkeiten der Form und den Zuverlässigkeiten der Charakteristika berechnet die Berechnungsfunktion 155b eine oder mehrere Zuverlässigkeiten der Charakteristika beruhend auf den Zuverlässigkeiten D1 bis D4. Die Zuverlässigkeit des Strömungsmittels kann ein hinsichtlich der gesamten Blutgefäßregion berechneter einzelner Wert sein, kann in Übereinstimmung mit verschiedenen Arten von Blutgefäßen berechnete Werte darstellen, oder kann in Übereinstimmung mit verschiedenen Positionen (beispielsweise für jedes Bildelement) berechnete Werte darstellen.
Wie vorstehend beschrieben ist die Speichereinrichtung 152 zur Speicherung der Vielzahl von Einstellungen jeweils hinsichtlich der Berechnungsbedingung, der Form, der Charakteristika und des Strömungsmittels konfiguriert. Ferner ist die Einstellfunktion 155a zum Auswählen einer der Vielzahl der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten Einstellungen und zur Bestimmung der ausgewählten Einstellungen als Analysebedingungen konfiguriert. Unter den durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingungen ist die Berechnungsfunktion 155b ferner zur Berechnung der WSS konfiguriert. Die Berechnungsfunktion 155b ist ferner zur Berechnung der Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung, der Zuverlässigkeit der Form, der Zuverlässigkeit der Charakteristika und der Zuverlässigkeit des Strömungsmittels und zur Berechnung einer oder mehrerer Zuverlässigkeiten der WSS, die unter den durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung berechnet wird, auf der Grundlage der verschiedenen Arten der Zuverlässigkeiten konfiguriert.
Beispielsweise kann die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung, die Zuverlässigkeit der Form, die Zuverlässigkeit der Charakteristika und die Zuverlässigkeit des Strömungsmittels jeweils in einem numerischen Bereich von „0 bis 100“ berechnen, und kann ferner einen Mittelwert der verschiedenen Arten der Zuverlässigkeiten als die Zuverlässigkeit der WSS berechnen. Die Berechnungsfunktion 155b kann ferner einen gewichteten Mittelwert (ein gewichtetes Mittel) als die Zuverlässigkeit der WSS berechnen. Wenn beispielsweise die Auswirkung, die durch die Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung beaufschlagt wird, größer als Auswirkungen der anderen sind, kann die Berechnungsfunktion 155b einen Mittelwert, der durch Anwenden eines größeren Gewichts bei der Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung berechnet wird, als die Zuverlässigkeit der WSS bestimmen. Die Zuverlässigkeit der WSS kann ein hinsichtlich der gesamten Blutgefäßregion berechneter einzelner Wert sein, kann in Übereinstimmung mit verschiedenen Arten von Blutgefäßen berechnete Werte darstellen, oder kann in Übereinstimmung mit verschiedenen Positionen (beispielsweise für jedes Bildelement) berechnete Werte darstellen.
Die eine oder die mehreren Zuverlässigkeiten, die durch die Berechnungsfunktion 155b berechnet werden, werden durch die Ausgabefunktion 155c ausgegeben, um dem Benutzer präsentiert zu werden. Beispielsweise ist die Ausgabefunktion 155c zur Anzeige der WSS und auch zur Veranlassung der Anzeige ihrer Zuverlässigkeit unter Beibehaltung der Entsprechung mit der WSS konfiguriert. Die Ausgabefunktion 155c kann beispielsweise die Anzeige eines Anzeigebildes veranlassen, bei dem jeder von verschiedenen Positionen in einem dreidimensionalen Bild ein WSS-Wert zugeordnet ist, und kann auch die Anzeige eines nummerischen Werts veranlassen, der die Zuverlässigkeit angibt. Bei einem anderen Beispiel kann die Ausgabefunktion 155c die Anzeige eines Anzeigebildes veranlassen, in dem jeder von verschiedenen Positionen in einem dreidimensionalen Bild ein WSS-Wert zugeordnet ist, und kann auch die Anzeige eines anderen Anzeigebildes veranlassen, in dem jeder von verschiedenen Positionen in dem dreidimensionalen Bild ein Zuverlässigkeitswert zugeordnet ist. Alternativ kann die Ausgabefunktion 155c die eine oder die mehreren Zuverlässigkeiten, die durch die Berechnungsfunktion 155b berechnet werden, zu einer externen Einrichtung, wie der medizinischen Informationsanzeigevorrichtung 140, senden. Dabei ist die externe Vorrichtung zur Anzeige der einen oder mehreren Zuverlässigkeiten konfiguriert, damit sie dem Benutzer präsentiert werden.
Der Benutzer, dem die WSS und die eine oder mehreren Zuverlässigkeiten präsentiert werden, kann unter Bezugnahme auf die präsentierten Informationen einen Diagnoseprozess durchführen und einen Behandlungsplan erstellen. Unter Verwendung der WSS ist es beispielsweise auf nicht-invasive Art möglich, zu beurteilen, ob sich eine Koronararterienerkrankung verschlimmern wird, und auch zu beurteilen, ob eine Behandlung, wie eine perkutane Koronarintervention (PCI) erforderlich ist.
Da es aber unmöglich ist, den Zustand in dem Blutgefäß direkt zu visualisieren, wäre der Benutzer normalerweise nicht zu der Bestimmung fähig, wie zuverlässig ein als Analyseergebnis dienender WSS-Wert ist. Obwohl die bei den Analysen verwendeten Informationen aus medizinischen Bildern beschafft werden können, weisen die medizinischen Bilder ferner selbst auch Fehler auf, die durch eine Beschränkung der Auflösung oder Artefakte verursacht werden. Ferner ist es in manchen Situationen nicht immer möglich, all die bei einer Analyse erforderlichen Informationen zu beschaffen, und bestimmte Analysen müssen beruhend auf veröffentlichten Referenzwerten oder einer Hypothese durchgeführt werden. Außerdem kann der Präzisionsgrad einer Analyse in Abhängigkeit von verschiedenen Umständen schwanken. Selbst wenn ein WSS-Wert präsentiert wird, wäre die Verwendung des WSS-Werts als Grundlage der Beurteilung schwierig, wenn seine Zuverlässigkeit unklar wäre.
Dagegen kann der Benutzer unter Verwendung der medizinischen Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel auf die Zuverlässigkeit zusammen mit der WSS Bezug nehmen. Wenn der WSS-Wert beispielsweise angibt, dass sich die Koronararterienerkrankung eines Patienten verschlimmern wird und seine Zuverlässigkeit hoch ist, kann der Benutzer bestimmen, dass eine Behandlung, wie eine PCI, erforderlich ist. Wenn dagegen die Zuverlässigkeit gering ist, kann der Benutzer beispielsweise bestimmen, dass eine zusätzliche Bildbeschaffung oder ein Bluttest erforderlich ist, um eine geeignete Beurteilung beruhend auf einem WSS-Wert mit einer höheren Zuverlässigkeit durchzuführen. Wie hier beschrieben kann die medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 durch Berechnen und Präsentieren der Zuverlässigkeit für den Benutzer dem Benutzer die Verwendung des WSS-Werts erleichtern.
Obwohl das Beispiel beschrieben wurde, bei dem die Vielzahl von Einstellungen jeweils hinsichtlich der Berechnungsbedingung, der Form, der Charakteristika und des Strömungsmittels gespeichert wird, kann die Speichereinrichtung 152 lediglich eine Einstellung hinsichtlich eines Bestandteils oder mehrerer Bestandteile speichern, die ausgewählt werden aus der Berechnungsbedingung, der Form, der Charakteristika und dem Strömungsmittel. Beispielsweise können Berechnungsbedingungen, wie die Gittergröße, die Gitterform, die Gitterqualität, die zeitliche Auflösung und das Berechnungsmodell jeweils einen festen Wert aufweisen. Das heißt, die Speichereinrichtung 152 speichert lediglich eine Einstellung über jede der Berechnungsbedingungen. Dabei kann die Einstellfunktion 155a die in der Speichereinrichtung 152 gespeicherte Einstellung lesen und die gelesene Einstellung als Analysebedingung bestimmen. Das gleiche gilt für die Einstellungen über die Form, die Charakteristika und das Strömungsmittel.
Obwohl das Beispiel beschrieben wurde, bei dem die Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung auf der Grundlage der Zuverlässigkeiten A1 bis A5 berechnet wird, kann die Berechnungsfunktion 155b ferner eine Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung durch Weglassen der Verwendung einer oder mehrerer der Zuverlässigkeiten A1 bis A5 wie geeignet berechnen. Das heißt, die Berechnungsfunktion 155b ist zur Berechnung der Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung beruhend auf zumindest einer der Zuverlässigkeiten A1 bis A5 konfiguriert. Das gleiche gilt für die Zuverlässigkeit der Form, die Zuverlässigkeit der Charakteristika und die Zuverlässigkeit des Strömungsmittels.
Obwohl das Beispiel beschrieben wurde, bei dem die Zuverlässigkeit (die Gesamtzuverlässigkeit) der WSS beruhend auf der Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung, der Zuverlässigkeit der Form, der Zuverlässigkeit der Charakteristika und der Zuverlässigkeit des Strömungsmittels berechnet wird, kann die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit der WSS ferner durch Weglassen der Verwendung eines oder mehrerer Bestandteile aus der folgenden Gruppe nach Eignung berechnen: die Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung, die Zuverlässigkeit der Form, die Zuverlässigkeit der Charakteristika und die Zuverlässigkeit des Strömungsmittels. Das heißt, die Berechnungsfunktion 155b ist zur Berechnung der Zuverlässigkeit der WSS auf der Grundlage zumindest einer der Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung, der Zuverlässigkeit der Form, der Zuverlässigkeit der Charakteristika und der Zuverlässigkeit des Strömungsmittels konfiguriert.
Obwohl das Beispiel beschrieben wurde, bei dem die Zuverlässigkeit der WSS auf der Grundlage der Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung, der Zuverlässigkeit der Form, der Zuverlässigkeit der Charakteristika und der Zuverlässigkeit des Strömungsmittels berechnet wird, kann die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit der WSS ferner unter Verwendung anderer Daten berechnen.
Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise Patienteninformationen. Die Patienteninformationen stellen verschiedene Arten von Informationen dar, wie Alter, Größe, Gewicht, Region und Geschlecht. Diese Patienteninformationen können von dem Multiabteilungssystem 130 erhalten werden. Die Berechnungsfunktion 155b wählt zumindest eine aus Einstellungen einer Berechnungsbedingung, einer Form, einer Charakteristik und eines Strömungsmittels zur Bestimmung der Analysebedingung aus. Die Berechnungsfunktion 155b berechnet die Zuverlässigkeit beruhend auf der Analysebedingung und den Patienteninformationen.
Wie vorstehend beschrieben können Referenzwerte zur Berechnung der Zuverlässigkeit berechnet werden. Wie in 23 veranschaulicht, können Referenzwerte beispielsweise als die Strömungsmittelinformationen verwendet werden, wenn der Bluttest und die Bildbeschaffung nicht durchgeführt werden. Allerdings ist die Zuverlässigkeit von Referenzwerten nicht konstant und ändert sich mit dem Patienten. Genauer gilt, dass bei großer Population, zu der der Patient gehört, die Zuverlässigkeit von Referenzwerten auch steigt. Beispielsweise steigt die Morbidität einer Erkrankung, wie eines Zerebralinfarkts, mit dem Alter. Aus diesem Grund steigt auch die Rate der Durchführung des Bluttests und der Bildbeschaffung mit dem Alter. Daher erhöht sich die Zuverlässigkeit von Referenzwerten mit dem Alter des Patienten.
Die Berechnungsfunktion 155b kann die Zuverlässigkeit der WSS beruhend auf den Patienteninformationen modifizieren. Beispielsweise berechnet die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit der WSS beruhend auf der Zuverlässigkeit der Berechnungsbedingung, der Zuverlässigkeit der Form, der Zuverlässigkeit der Charakteristika und der Zuverlässigkeit des Strömungsmittels wie vorstehend beschrieben. Und die Berechnungsfunktion 155b modifiziert die berechnete Zuverlässigkeit der WSS beruhend auf den Patienteninformationen. Beispielsweise erhöht oder verringert die Berechnungsfunktion 155b die berechnete Zuverlässigkeit der WSS oder multipliziert einen Koeffizienten mit der berechneten Zuverlässigkeit der WSS gemäß dem Alter des Patienten.
Bei dem vorstehend beschriebenen ersten Ausführungsbeispiel wurde das Beispiel beschrieben, bei dem wie in 2 veranschaulicht sowohl die WSS als auch die Zuverlässigkeit berechnet und angezeigt werden. Dagegen wird als zweites Ausführungsbeispiel ein Beispiel beschrieben, bei dem zuerst eine Zuverlässigkeit berechnet wird, sodass eine WSS auf der Grundlage der Zuverlässigkeit berechnet wird. Bei dem zweiten Ausführungsbeispiel ist auch akzeptabel, lediglich die WSS anzuzeigen und das Anzeigen der Zuverlässigkeit wegzulassen. In den folgenden Abschnitten sind einige der Komponenten, die die gleichen wie jene im ersten Ausführungsbeispiel beschriebenen sind, mit den gleichen Bezugszeichen bezeichnet, und ihre Beschreibung ist weggelassen.
Ein Beispiel von Prozessen gemäß dem zweiten Ausführungsbeispiel wird unter Bezugnahme auf 27 beschrieben. 27 zeigt ein Ablaufdiagramm einer Verarbeitungsprozedur der Prozesse, die durch die in der Verarbeitungsschaltung 155 der medizinischen Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 gemäß dem zweiten Ausführungsbeispiel enthaltenen Verarbeitungsfunktionen durchgeführt werden.
Zuerst erhält die Berechnungsfunktion 155b verschiedene Arten von Daten, die bei einer Analyse zu verwenden sind (Schritt S201). Beispielsweise erhält die Berechnungsfunktion 155b ein Koronararterien-CT-Bild des Patienten entweder von der Röntgen-CT-Vorrichtung 110 oder der medizinischen Bildspeichervorrichtung 120 über die NW-Schnittstelle 151.
Danach beurteilt die Berechnungsfunktion 155b, ob es ein anderes Analyseergebnis gibt oder nicht (Schritt S202). Dabei bezeichnet der Ausdruck „anderes Analyseergebnis“ ein Analyseergebnis, das sich auf den Patienten bezieht, aber von der im nachstehend beschriebenen Schritt S208 zu berechnenden WSS verschieden ist. Wenn beispielsweise bei dem Patienten zuvor eine Analyse durchgeführt wurde, bestimmt die Berechnungsfunktion 155b, dass es ein anderes Analyseergebnis gibt (Schritt S202: Ja). Das andere Analyseergebnis wird beispielsweise in der medizinischen Bildspeichervorrichtung 120 oder dem Multiabteilungssystem 130 gespeichert. Ferner erhält die Berechnungsfunktion 155b das andere Analyseergebnis über die NW-Schnittstelle 151 und stellt eine Region ein, die aus dem Berechnungsziel auszuschließen ist (Schritt S203).
Beispielsweise kann eine WSS zur Beurteilung verwendet werden, ob eine Perfusionsfunktion einer Koronararterie gefallen ist. Dementsprechend besteht ein geringes Erfordernis zur Berechnung einer WSS in Bezug auf eine Region, wo es klar ist, dass die Perfusionsfunktion der Koronararterie nicht gefallen ist. Dementsprechend erhält die Berechnungsfunktion 155b beispielsweise ein Ergebnis eines zuvor durchgeführten CT-Perfusionsprozesses als das andere Analyseergebnis und schließt eine bestimmte Region, wo die Perfusionsfunktion nicht gefallen ist, aus dem Berechnungsziel aus. Genauer erhält die Berechnungsfunktion 155b eine Verteilung von Blutmengen (oder Kontrastmittelmengen), die dem Myokardium zugeführt werden, beruhend auf einem Perfusionsbild und schließt die Region, wo ein Schwellenwert überschritten wird, unter der Annahme, dass keine Erkrankung vorliegt, aus dem Berechnungsziel aus.
Die Berechnungsfunktion 155b kann in Schritt S203 alternativ eine Region einstellen, die als das Berechnungsziel dienen soll. Die Berechnungsfunktion 155b kann beispielsweise lediglich eine bestimmte Region, die wahrscheinlich eine Erkrankung aufweist, als die als das Berechnungsziel dienende Region einstellen. Bei einem Beispiel erhält die Berechnungsfunktion 155b als das andere Analyseergebnis eine Region, die beruhend auf einem zuvor beschafften medizinischen Bild als eine Verkalkung oder Ablagerung aufweisend identifiziert wird, um die identifizierte Region als die Region einzustellen, die als das Berechnungsziel dient. Bei einem anderen Beispiel kann die Berechnungsfunktion 155b lediglich eine bestimmte Region, die wahrscheinlich hohe WSS-Werte aufweist, als die Region einstellen, die als das Berechnungsziel dient. Gemäß einem Beispiel erhält die Berechnungsfunktion 155b als das andere Analyseergebnis eine Blutflussrate, einen Blutgefäßdurchmesser, einen Änderungsbetrag des Blutgefäßdurchmessers oder dergleichen. Die Berechnungsfunktion 155b stellt als die Region, die als das Berechnungsziel dient, ferner eine Region mit einer hohen Blutflussrate, eine Region, in der das Blutgefäß enger ist, eine Region mit einer großen Änderung des Blutgefäßdurchmessers oder dergleichen ein. Wenn dagegen kein anderes Analyseergebnis vorhanden ist (Schritt S202: Nein), wird Schritt S203 weggelassen.
Danach stellt die Einstellfunktion 155a eine Analysebedingung ein (Schritt S204). Die Speichereinrichtung 152 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Einstellungen hinsichtlich zumindest einer Komponente aus der folgenden Gruppe: der Berechnungsbedingung, der Form, der Charakteristika und des Strömungsmittels. Die Einstellfunktion 155a wählt eine der Vielzahl der in der Speichereinrichtung 152 gespeicherten Einstellungen aus und bestimmt die ausgewählte Einstellung als die Analysebedingung.
Danach berechnet die Berechnungsfunktion 155b eine Zuverlässigkeit der WSS, die unter der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung berechnet wird (Schritt S205). Solange dabei die Analysebedingung bestimmt wurde, kann die Berechnungsfunktion 155b die Zuverlässigkeit der WSS berechnen, die unter der Analysebedingung zu berechnen ist, selbst wenn die WSS nicht tatsächlich berechnet wurde. Es gibt allerdings bestimmte Dinge, die solange nicht berechnet werden können, bis die WSS berechnet ist (beispielsweise die Zuverlässigkeit B6 in Bezug auf das Zwischenberechnungsergebnis). Die Berechnungsfunktion 155b kann solche Dinge aus der Berechnung der WSS wie geeignet weggelassen. Wenn in Schritt S203 die aus dem Berechnungsziel auszuschließende Region eingestellt wurde, kann die Berechnungsfunktion 155b ferner die Berechnung der Zuverlässigkeit hinsichtlich der ausgenommenen Region weglassen.
Danach beurteilt die Berechnungsfunktion 155b, ob die berechnete Zuverlässigkeit einen Schwellenwert überschreitet oder nicht (Schritt S206).
Wenn dabei die Zuverlässigkeit kleiner als der Schwellenwert ist (Schritt S206: Nein), stellt die Berechnungsfunktion 155b eine aus dem Berechnungsziel auszuschließende Region ein (Schritt S207). Das heißt, selbst wenn ein WSS-Wert mit einer geringen Zuverlässigkeit zu berechnen wäre, wäre dessen Verwendung begrenzt. Dementsprechend nimmt die Berechnungsfunktion 155b die Region mit der geringen Zuverlässigkeit aus dem WSS-Berechnungsziel aus. Die Berechnungsfunktion 155b berechnet beispielsweise eine Zuverlässigkeit hinsichtlich jedes der drei Hauptäste der Koronararterie und stellt ferner eine oder mehrere Blutgefäße, deren Zuverlässigkeit den Schwellenwert überschreitet, als Zielregion ein, für die die WSS zu berechnen ist. Wenn die Zuverlässigkeit den Schwellenwert hinsichtlich aller Blutgefäße überschreitet (Schritt S206: Ja), wird Schritt S207 weggelassen.
Danach führt die Berechnungsfunktion 155b eine Analyse unter der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung durch und berechnet die WSS (Schritt S208). Wenn in Schritt S203 oder Schritt S207 die aus dem Berechnungsziel auszuschließende Region einstellt wurde, kann die Berechnungsfunktion 155b die Berechnung der WSS hinsichtlich der ausgeschlossenen Region weglassen. Danach veranlasst die Ausgabefunktion 155c die Anzeigeeinrichtung 154 zur Anzeige der berechneten WSS und Zuverlässigkeit (Schritt S209).
Ein weiteres Beispiel von Prozessen gemäß dem zweiten Ausführungsbeispiel wird unter Bezugnahme auf 28 beschrieben. 28 zeigt ein Ablaufdiagramm einer anderen Verarbeitungsprozedur der Prozesse, die durch die in der Verarbeitungsschaltung 155 der medizinischen Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 gemäß dem zweiten Ausführungsbeispiel enthaltenen Verarbeitungsfunktionen durchgeführt werden.
Zuerst erhält die Berechnungsfunktion 155b verschiedene Arten von Daten, die bei einer Analyse zu verwenden sind (Schritt S301). Die Berechnungsfunktion 155b erhält beispielsweise ein Koronararterien-CT-Bild des Patienten, entweder von der Röntgen-CT-Vorrichtung 110 oder der medizinischen Bildspeichervorrichtung 120 über die NW-Schnittstelle 151. Danach beurteilt die Berechnungsfunktion 155b, ob es ein anderes Analyseergebnis gibt oder nicht (Schritt S302). Wenn es ein anderes Analyseergebnis gibt (Schritt S302: Ja), stellt die Berechnungsfunktion 155b eine aus dem Berechnungsziel auszunehmende Region beruhend auf dem anderen Analyseergebnis ein (Schritt S303). Wenn es dagegen kein anderes Analyseergebnis gibt (Schritt S302: Nein), wird Schritt S303 weggelassen. Danach stellt die Einstellfunktion 155a eine Analysebedingung ein (Schritt S304). Die Berechnungsfunktion 155b berechnet ferner eine Zuverlässigkeit hinsichtlich der WSS, die unter der durch die Einstellfunktion 155a bestimmten Analysebedingung berechnet wird (Schritt S305).
Danach beurteilt die Einstellfunktion 155a, ob die berechnete Zuverlässigkeit den Schwellenwert überschreitet oder nicht (Schritt S306). Wenn dabei die Zuverlässigkeit kleiner als der Schwellenwert ist (Schritt S306: Nein), stellt die Einstellfunktion 155a die Analysebedingung neu ein (Schritt S307). Genauer bestimmt die Einstellfunktion 155a die Analysebedingung neu, sodass die Zuverlässigkeit größer wird.
Wenn beispielsweise die Form und dergleichen beruhend auf einem CT-Bild erhalten wurden, kann die Einstellfunktion 155a die berechnete Zuverlässigkeit erhöhen, indem die Einstellung in ein CT-Bild unter Verwendung einer höheren Dosis oder in eine andere Art eines medizinischen Bildes, wie ein IVUS-Bild, geändert wird. Dabei kann die Ausgabefunktion 155c dem Benutzer die Beschaffung des CT-Bildes unter Verwendung der höheren Dosis oder einer anderen Art von medizinischem Bild vorschlagen oder eine medizinische Untersuchungsanordnung ausgeben.
Bei anderen Beispielen kann die Einstellfunktion 155a die berechnete Zuverlässigkeit erhöhen, indem sie das Gitter feiner macht, die Form des Gitters ändert, die Qualität des Gitters von einem Gitter erster Ordnung in ein Gitter zweiter Ordnung ändert, oder das Berechnungsmodell in ein komplizierteres ändert. Durch sequentielles Anpassen der Einstellungen gemäß der Zuverlässigkeit ist es auf diese Weise möglich, die Berechnungsdauer zu verkürzen, während ein erforderlicher Präzisionsgrad garantiert wird.
Wenn die Analysebedingung neu eingestellt wird, um die Zuverlässigkeit zu erhöhen, kann sich in vielen Situationen der Berechnungsaufwand der Analyse erhöhen. Wenn beispielsweise ein Berechnungsmodell ausgewählt wird, haben der Präzisionsgrad der Berechnung und die Berechnungsdauer üblicherweise eine Kompromissbeziehung. Anhand der Gesichtspunkte der Abbildungszeitabschnitte und Strahlungsmengen beaufschlagt die Beschaffung eines medizinischen Bildes von einem großen Bereich den Patienten mit großer Belastung. Aus diesem Grund kann die Einstellfunktion 155a die Analysebedingung derart neu einstellen, dass die Zuverlässigkeit lediglich hinsichtlich einer Teilregion höher wird. Die Einstellfunktion 155a kann die Analysebedingung beispielsweise lediglich hinsichtlich eines spezifischen Blutgefäßes oder einer Region, wie eines Blutgefäßes, die beim Auftreten einer Stenose ein gravierendes Symptom zeigen kann, oder einer Region mit einer großen Anzahl klinischer Fälle neu einstellen.
Nachdem die Analysebedingung neu eingestellt wurde, berechnet die Berechnungsfunktion 155b eine Zuverlässigkeit hinsichtlich der unter der neu eingestellten Analysebedingung berechneten WSS neu. Wenn die berechnete Zuverlässigkeit den Schwellenwert überschreitet (Schritt S306: Ja), berechnet die Berechnungsfunktion 155b ferner die WSS unter der Analysebedingung, die zuletzt eingestellt wurde (Schritt S308). Wenn dabei in Schritt S303 die aus dem Berechnungsziel auszunehmende Region eingestellt wurde, kann die Berechnungsfunktion 155b die Berechnung der WSS hinsichtlich der ausgenommenen Region weglassen. Danach veranlasst die Ausgabefunktion 155c die Anzeigeeinrichtung 154 zur Anzeige der berechneten WSS und der berechneten Zuverlässigkeit (Schritt S309).
In den Schritten S209 und S309 kann die Ausgabefunktion 155c die durch die Berechnungsfunktion 155b berechnete Zuverlässigkeit zu einer externen Einrichtung, wie der medizinischen Informationsanzeigevorrichtung 140, übertragen. Dabei zeigt die externe Einrichtung die Zuverlässigkeit an, damit sie dem Benutzer präsentiert wird. Ferner kann beispielsweise ein Teil der in 27 veranschaulichten Prozesse (beispielsweise Schritt S202, Schritt S203) nach Eignung weggelassen werden. Gleichermaßen kann ein Teil der in 28 veranschaulichten Prozesse (beispielsweise Schritt S302, Schritt S303) nach Eignung weggelassen werden.
In den Schritten S209 und S309 kann die Ausgabefunktion 155c ferner lediglich die WSS anzeigen, während die Anzeige der Zuverlässigkeit weggelassen wird. Bei dem in 27 veranschaulichten Beispiel wird die WSS lediglich hinsichtlich der Region, deren Zuverlässigkeit den Schwellenwert überschreitet, als Ergebnis der Prozesse in den Schritten S206 und S207 berechnet. Auch bei dem in 28 veranschaulichten Beispiel wird die Analysebedingung als Ergebnis der Prozesse in den Schritten S306 und S307 neu eingestellt, sodass die Zuverlässigkeit den Schwellenwert überschreitet. Das heißt, die in den Beispielen in 27 und 28 berechnete Zuverlässigkeit der WSS ist garantiert. Dementsprechend kann der Benutzer die WSS als zuverlässige Informationen verwenden, selbst wenn ihre Zuverlässigkeit nicht angezeigt wird. Das heißt, die medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 gemäß dem zweiten Ausführungsbeispiel kann die Verwendung des WSS-Werts für den Benutzer ungeachtet dessen erleichtern, ob die Zuverlässigkeit angezeigt wird oder nicht.
Bei den vorstehend beschriebenen Ausführungsbeispielen werden Beispiele beschrieben, bei denen die medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 zur Berechnung der WSS und der Zuverlässigkeiten konfiguriert ist; allerdings sind mögliche Ausführungsbeispiele nicht auf diese Beispiele beschränkt. Beispielsweise kann ein Teil der Berechnung auf der Seite eines Servers unter Verwendung einer Server-Client-Computerkonfiguration durchgeführt werden. Beispielsweise ist akzeptabel, Prozesse mit großem Berechnungsaufwand, wie eine Strömungssimulation, zur Berechnung der WSS auf der Server-Seite durchzuführen, und die anderen Prozesse auf der Client-Seite durchzuführen.
Durch eine Datenkompression kann die Datengröße von Blutgefäßstrukturinformationen äußerst klein gehalten werden, indem für jede Struktur der gleiche Wert eingestellt wird und in Übereinstimmung mit Koordinaten gehaltene Daten gesendet werden. Wenn es beispielsweise zwei Arten von Strukturen gibt, wie Blutgefäßwände und von den Blutgefäßwänden verschiedene Strukturen, können die Strukturen durch binäre Werte von 0 und 1 ausgedrückt werden. Wenn es zehn Arten von Strukturen gibt, können die Strukturen auf ähnliche Weise unter Verwendung von Denärwerten von 0 bis 9 ausgedrückt werden. Indem lediglich die für die Berechnung erforderlichen Daten zwischen der Server-Seite und der Client-Seite kommuniziert werden, ist es auf diese Weise möglich, die Übertragungsgeschwindigkeit und die Berechnungskosten auf der Server-Seite zu verringern. Außerdem ist es auch akzeptabel, auf der Server-Seite einen der Berechnung zu unterziehenden Blutgefäßast beruhend auf einer Anweisung von dem Benutzer zu spezifizieren, sodass eine WSS lediglich hinsichtlich des spezifizierten Blutgefäßastes berechnet wird.
Bei den vorstehend beschriebenen Ausführungsbeispielen wurde ferner die WSS als auf den Blutfluss bezogener Indexwert beschrieben; allerdings sind andere Indexwerte gleichermaßen anwendbar. Beispielsweise kann die Berechnungsfunktion 155b auch eine Zuverlässigkeit hinsichtlich anderer Indexwerte berechnen, wie FFR (fraktionelle Flussreserve), IFR (Instantaneous wave-Free Ratio), Blutfluss, Blutdruck, Änderung dieser Indexwerte über die Zeit, Kombinationen dieser Indexwerte, Kombinationen eines Indexwerts in Bezug auf den Blutfluss und eines Indexwerts in Bezug auf eine geometrische Form eines Blutgefäßes, Kombinationen eines Indexwerts in Bezug auf den Blutfluss und eines Funktionsindex von Zielgewebe, das Blutfluss bereitstellt, und die vorstehend beschriebenen Ausführungsbeispiele sind bei diesen anderen Indexwerten gleichermaßen anwendbar.
Bei den vorstehend beschriebenen Ausführungsbeispielen ist die medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung 150 ferner zur Berechnung des auf den Blutfluss bezogenen Indexwerts konfiguriert; allerdings kann eine andere Vorrichtung zur Berechnung des auf den Blutfluss bezogenen Indexwerts konfiguriert sein. Beispielsweise kann die Ausgabefunktion 155c zum Erhalten einer durch die andere Vorrichtung berechneten WSS über die NW-Schnittstelle 151 konfiguriert sein, um die Anzeigeeinrichtung 154 zur Anzeige der erhaltenen WSS zu veranlassen, damit sie die Entsprechung mit der durch die Berechnungsfunktion 155b berechneten Zuverlässigkeit behält.
Ferner wurde bei den vorstehend beschriebenen Ausführungsbeispielen das Beispiel beschrieben, bei dem die Einstelleinheit, die Berechnungseinheit und die Ausgabeeinheit der vorliegenden Offenbarung als die Einstellfunktion, die Berechnungsfunktion und die Ausgabefunktion realisiert sind, die in der Verarbeitungsschaltung enthalten sind; allerdings sind mögliche Ausführungsbeispiele nicht auf dieses Beispiel beschränkt. Anstelle einer Realisierung der Einheiten als die Einstellfunktion, die Berechnungsfunktion und die Ausgabefunktion, wie es in den Ausführungsbeispielen beschrieben ist, ist es beispielsweise auch akzeptabel, die Funktionen der Einstelleinheit, der Berechnungseinheit und der Ausgabeeinheit der vorliegenden Offenbarung lediglich unter Verwendung von nur Hardware oder nur Software oder einer Kombination aus Hardware und Software zu realisieren.
Der in der vorstehenden Beschreibung verwendete Ausdruck „Prozessor“ bezeichnet beispielsweise eine Zentralverarbeitungseinheit (CPU), eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU) oder eine Schaltung, wie eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC) oder eine programmierbare Logikeinrichtung (beispielsweise eine einfache programmierbare Logikeinrichtung (SPLD), eine komplexe programmierbare Logikeinrichtung (CPLD) oder ein feldprogrammierbares Gatearray (FPGA)). Wenn der Prozessor beispielsweise eine CPU ist, realisiert der Prozessor die Funktionen durch Lesen und Ausführen der in einer Speicherschaltung gespeicherten Programme. Wenn der Prozessor dagegen beispielsweise eine ASIC ist, sind die Funktionen direkt in der Schaltung des Prozessors als Logikschaltung enthalten, anstatt dass die Programme in der Speicherschaltung gespeichert sind. Ferner müssen die Prozessoren gemäß den Ausführungsbeispielen nicht unbedingt als einzelne Schaltung aufgebaut sein. Es ist auch akzeptabel, einen einzelnen Prozessor durch Kombinieren einer Vielzahl unabhängiger Schaltungen zum Realisieren ihrer Funktionen aufzubauen. Ferner ist auch akzeptabel, zwei oder mehr der in den Zeichnungen veranschaulichten Bestandteile in einem einzelnen Prozessor zum Realisieren ihrer Funktionen zu integrieren.
Obwohl 1 das Beispiel veranschaulicht, bei dem die einzelne Speichereinrichtung (die Speichereinrichtung 152) die den Verarbeitungsfunktionen der Verarbeitungsschaltung 155 entsprechenden Programme speichert, sind mögliche Ausführungsbeispiele nicht auf dieses Beispiel beschränkt. Beispielsweise ist auch akzeptabel, eine Vielzahl von Speichereinrichtungen 152 auf verteilte Weise bereitzustellen, sodass die Verarbeitungsschaltung 155 zum Lesen eines entsprechenden Programms aus jeder der individuellen Speichereinrichtungen 152 konfiguriert ist. Anstelle der Speicherung der Programme in der oder den Speichereinrichtungen 152 ist ferner auch akzeptabel, die Programme direkt in die Schaltung eines Prozessors aufzunehmen. Dabei realisiert der Prozessor die Funktionen durch Lesen und Ausführen der in seiner Schaltung aufgenommenen Programme.
Die durch den oder die Prozessoren ausgeführten Programme können beispielsweise bereitgestellt werden, indem sie vorab in eine Nur-Lese-Speichereinrichtung (ROM), eine Speicherschaltung oder dergleichen aufgenommen werden. Alternativ können die Programme bereitgestellt werden, indem sie auf ein nichtflüchtiges computerlesbares Speichermedium, wie eine Compact Disk Read-Only-Speichereinrichtung (CD-ROM), eine Flexible Disk (FD), eine Compact Disk Recordable (CD-R), eine Digital Versatile Disk (DVD) oder dergleichen in einer Datei aufgezeichnet werden, die für diese Einrichtungen installierbar oder ausführbar ist. Ferner können die Programme in einem mit einem Netzwerk, wie dem Internet, verbundenen Computer gespeichert sein, sodass sie bereitgestellt oder verteilt werden, indem sie über das Netzwerk heruntergeladen werden. Die Programme sind beispielsweise unter Verwendung von Modulen aufgebaut, die die vorstehend beschriebenen Verarbeitungsfunktionen enthalten. In der tatsächlichen Hardware werden die Module als Ergebnis eines Lesens und Ausführens der Programme aus einem Speichermedium, wie einem ROM, durch eine CPU in eine Hauptspeichereinrichtung geladen, sodass sie in der Hauptspeichereinrichtung erzeugt werden.
Die Bestandteile der Vorrichtungen und der Einrichtungen gemäß den vorstehend beschriebenen Ausführungsbeispielen beruhen auf Funktionskonzepten. Daher ist es nicht erforderlich, die Bestandteile wie in den Figuren angegeben physikalisch zu konfigurieren. Das heißt, spezifische Arten der Verteilung und Integrierung der Vorrichtungen und der Einrichtungen sind nicht auf die in den Figuren veranschaulichten beschränkt. Es ist akzeptabel, alle oder einen Teil der Vorrichtungen und der Einrichtungen auf beliebige Einheiten/in beliebigen Einheiten in Abhängigkeit von verschiedenen Lasten und dem Status des Gebrauchs funktional oder physikalisch zu verteilen oder zu integrieren. Ferner können alle oder kann ein beliebiger Teil der durch die Vorrichtungen und die Einrichtungen durchgeführten Verarbeitungsfunktionen durch eine CPU und ein durch die CPU analysiertes und ausgeführtes Programm realisiert werden, oder können/kann als Hardware unter Verwendung verdrahteter Logik realisiert werden.
Hinsichtlich der in den vorstehend beschriebenen Ausführungsbeispielen und Abwandlungsbeispielen beschriebenen Prozesse ist akzeptabel, alle oder einen Teil der Prozesse, die als automatisch durchgeführt beschrieben werden, manuell durchzuführen. Dagegen ist es unter Verwendung eines allgemein bekannten Verfahrens auch akzeptabel, alle oder einen Teil der als manuell durchgeführt beschriebenen Prozesse automatisch durchzuführen. Wenn nichts anderes beschrieben ist, ist ferner akzeptabel, die Verarbeitungsprozeduren, die Steuerprozeduren, spezifische Namen und verschiedene Informationen einschließlich verschiedener Arten von Daten und Parametern, die in dem vorstehenden Text und den Figuren präsentiert werden, beliebig zu modifizieren.
Gemäß zumindest einer Ausgestaltung der vorstehend beschriebenen Ausführungsbeispiele ist es möglich, die Verwendung des auf den Blutfluss bezogenen Indexwerts zu erleichtern.
Obwohl bestimmte Ausführungsbeispiele beschrieben wurden, wurden diese Ausführungsbeispiele lediglich als Beispiel präsentiert, und sollen den Schutzbereich der Erfindungen nicht beschränken. Tatsächlich können die hier beschriebenen neuen Ausführungsbeispiele in vielerlei anderer Formen ausgestaltet werden; ferner können verschiedene Weglassungen, Ersetzungen und Änderungen in der Form der hier beschriebenen Ausführungsbeispiele durchgeführt werden, ohne von der Idee der Erfindungen abzuweichen. Die beiliegenden Ansprüche und ihre Äquivalente sollen derartige Formen oder Abwandlungen abdecken, die in den Schutzbereich und die Idee der Erfindungen fallen.
In Bezug auf die vorstehend beschriebenen Ausführungsbeispiele sind die folgenden Anmerkungen als bestimmte Ausgestaltungen und selektive Charakteristika der vorliegenden Offenbarung offenbart.

Anmerkung 1:
- Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung mit einer Speichereinrichtung, die zur Speicherung einer Vielzahl von Einstellungen über eine Berechnungsbedingung und/oder eine Form und/oder eine Charakteristik und/oder ein Strömungsmittel konfiguriert ist, und einer Verarbeitungsschaltung, die zur Auswahl zumindest einer der Vielzahl von Einstellungen, zur Bestimmung der ausgewählten Einstellung als Analysebedingung und zur Berechnung einer Zuverlässigkeit hinsichtlich eines Indexwerts konfiguriert ist, der auf einen Blutfluss bezogen ist und unter der Analysebedingung berechnet wird.
Anmerkung 2:
- Die Verarbeitungsschaltung kann den Indexwert unter der Analysebedingung berechnen.
Anmerkung 3:
- Die Verarbeitungsschaltung kann die Zuverlässigkeit ausgeben.
Anmerkung 4:
- Die Verarbeitungsschaltung kann eine Anzeige der Zuverlässigkeit veranlassen, sodass sie mit dem Indexwert in Entsprechung bleibt.
Anmerkung 5:
- Die Verarbeitungsschaltung kann den Indexwert hinsichtlich einer beruhend auf der Zuverlässigkeit eingestellten Zielregion berechnen.
Anmerkung 6:
- Die Verarbeitungsschaltung kann eine Zielregion beruhend auf einem von dem Indexwert verschiedenen Analyseergebnis bestimmen, und die Verarbeitungsschaltung kann den Indexwert hinsichtlich der Zielregion berechnen.
Anmerkung 7:
- Die Verarbeitungsschaltung kann die Analysebedingung beruhend auf der Zuverlässigkeit neu bestimmen, und die Verarbeitungsschaltung kann den Indexwert unter der neu bestimmten Analysebedingung berechnen.
Anmerkung 8:
- Die Verarbeitungsschaltung kann die Analysebedingung neu bestimmen, sodass die Zuverlässigkeit größer wird.
Anmerkung 9:
- Die Verarbeitungsschaltung kann beruhend auf der Analysebedingung zumindest eines der folgenden Dinge berechnen: eine auf die Berechnungsbedingung bezogene erste Zuverlässigkeit, eine auf die Form bezogene zweite Zuverlässigkeit, eine auf die Charakteristik bezogene dritte Zuverlässigkeit und eine auf das Strömungsmittel bezogene vierte Zuverlässigkeit, und die Verarbeitungsschaltung kann die Zuverlässigkeit hinsichtlich des Indexwerts beruhend auf zumindest einer der ersten, zweiten, dritten und vierten Zuverlässigkeit berechnen.
Anmerkung 10:
- Die Verarbeitungsschaltung kann die erste Zuverlässigkeit beruhend auf einer auf eine Größe eines Gitters bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Form eines Gitters bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Qualität eines Gitters bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine zeitliche Auflösung bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf ein Berechnungsmodell bezogenen Zuverlässigkeit berechnen.
Anmerkung 11:
- Die Verarbeitungsschaltung kann eine Region, in der das Auftreten eines turbulenten Flusses wahrscheinlich ist, beruhend auf einer Form eines Blutgefäßes und/oder Strömungsmittelinformationen von Blut erfassen, und die Verarbeitungsschaltung kann beruhend auf einem Ergebnis der Erfassung die auf die Größe des Gitters bezogene Zuverlässigkeit und/oder die auf die Form des Gitters bezogene Zuverlässigkeit und/oder die auf die Qualität des Gitters bezogene Zuverlässigkeit berechnen.
Anmerkung 12:
- Die Verarbeitungsschaltung kann eine Region mit großer Bewegung beruhend auf medizinischen Bildern in einer Zeitreihe erfassen, und die Verarbeitungsschaltung kann beruhend auf einem Ergebnis der Erfassung die auf die Größe des Gitters bezogene Zuverlässigkeit und/oder die auf die Form des Gitters bezogene Zuverlässigkeit und/oder die auf die Qualität des Gitters bezogene Zuverlässigkeit berechnen.
Anmerkung 13:
- Die Verarbeitungsschaltung kann die auf das Berechnungsmodell bezogene Zuverlässigkeit beruhend auf einer Art einer Randbedingung berechnen.
Anmerkung 14:
- Die Art der Randbedingung kann eine Bedingung einer Art enthalten, die durch weiteres Durchführen einer Berechnung beruhend auf aus einem Bild eines untersuchten Probanden erhaltenen Informationen erhalten wird.
Anmerkung 15:
- Die Verarbeitungsschaltung kann die zweite Zuverlässigkeit beruhend auf einer auf eine Art eines Bildes bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Bildaufnahmebedingung bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Art eines Blutgefäßes bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Form eines Blutgefäßes bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine intravaskuläre Struktur bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf ein Artefakt bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf ein Zwischenberechnungsergebnis bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf ein Formerhalteverfahren bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Phase bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Größe einer Bewegung bezogenen Zuverlässigkeit berechnen.
Anmerkung 16:
- Die Verarbeitungsschaltung kann eine Position und eine Art der intravaskulären Struktur erfassen, und die Verarbeitungsschaltung kann gemäß der Art der intravaskulären Struktur die auf die intravaskuläre Struktur bezogene Zuverlässigkeit hinsichtlich jeder Position berechnen.
Anmerkung 17:
- Die Verarbeitungsschaltung kann eine Art des Artefakts und/oder ein Ausmaß des Artefakts erfassen, und die Verarbeitungsschaltung kann die auf das Artefakt bezogene Zuverlässigkeit beruhend auf einem Ergebnis der Erfassung berechnen.
Anmerkung 18:
- Die Verarbeitungsschaltung kann die dritte Zuverlässigkeit beruhend auf einer auf eine Art eines Bildes bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Bildaufnahmebedingung bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Art eines Blutgefäßes bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Phase bezogenen Zuverlässigkeit berechnen.
Anmerkung 19:
- Die Verarbeitungsschaltung kann die vierte Zuverlässigkeit beruhend auf einer auf eine Art eines Bildes bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Bildaufnahmebedingung bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Art eines Blutgefäßes bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Phase bezogenen Zuverlässigkeit berechnen.
Anmerkung 20:
- Die Speichereinrichtung kann ferner Patienteninformationen speichern, und die Verarbeitungsschaltung kann die Zuverlässigkeit beruhend auf der Analysebedingung und den Patienteninformationen berechnen.
Anmerkung 21:
- Medizinisches Informationsverarbeitungssystem mit einer Speichereinrichtung, die zur Speicherung einer Vielzahl von Einstellungen über eine Berechnungsbedingung und/oder eine Form und/oder eine Charakteristik und/oder ein Strömungsmittel konfiguriert ist, und einer Verarbeitungsschaltung, die zur Auswahl zumindest einer der Vielzahl von Einstellungen, zur Bestimmung der ausgewählten Einstellung als Analysebedingung und zur Berechnung einer Zuverlässigkeit hinsichtlich eines Indexwerts konfiguriert ist, der auf einen Blutfluss bezogen ist und unter der Analysebedingung berechnet wird.
Anmerkung 22:
- Medizinisches Informationsverarbeitungsverfahren mit Auswählen zumindest einer einer Vielzahl von Einstellungen über eine Berechnungsbedingung und/oder eine Form und/oder eine Charakteristik und/oder ein Strömungsmittel und Bestimmen der ausgewählten Einstellung als Analysebedingung und Berechnen einer Zuverlässigkeit hinsichtlich eines Indexwerts, der auf einen Blutfluss bezogen ist und unter der Analysebedingung berechnet wird.

Eine medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel umfasst eine Speichereinrichtung zur Speicherung einer Vielzahl von Einstellungen über eine Berechnungsbedingung und/oder eine Form und/oder eine Charakteristik und/oder ein Strömungsmittel und eine Verarbeitungsschaltung zum Auswählen zumindest einer der Vielzahl von Einstellungen, zur Bestimmung der ausgewählten Einstellung als Analysebedingung und zur Berechnung einer Zuverlässigkeit hinsichtlich eines Indexwerts, der auf einen Blutfluss bezogen ist und unter der Analysebedingung berechnet wird.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

JP 2020186647 A [0001]

Claims

Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung mit einer Speichereinrichtung, die zur Speicherung einer Vielzahl von Einstellungen über eine Berechnungsbedingung und/oder eine Form und/oder eine Charakteristik und/oder ein Strömungsmittel konfiguriert ist, und einer Verarbeitungsschaltung, die zum Auswählen zumindest einer der Vielzahl von Einstellungen, Bestimmen der ausgewählten Einstellung als Analysebedingung und zum Berechnen einer Zuverlässigkeit hinsichtlich eines Indexwerts konfiguriert ist, der auf einen Blutfluss bezogen ist und unter der Analysebedingung berechnet wird.
Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 1, wobei die Verarbeitungsschaltung ferner den Indexwert unter der Analysebedingung berechnet.
Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 1, wobei die Verarbeitungsschaltung ferner die Zuverlässigkeit ausgibt.
Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 3, wobei die Verarbeitungsschaltung eine Anzeige der Zuverlässigkeit veranlasst, sodass sie mit dem Indexwert in Entsprechung bleibt.
Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 1, wobei die Verarbeitungsschaltung den Indexwert hinsichtlich einer beruhend auf der Zuverlässigkeit eingestellten Zielregion berechnet.
Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 1, wobei die Verarbeitungsschaltung eine Zielregion beruhend auf einem von dem Indexwert verschiedenen Analyseergebnis bestimmt, und die Verarbeitungsschaltung den Indexwert hinsichtlich der Zielregion berechnet.
Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 1, wobei die Verarbeitungsschaltung die Analysebedingung beruhend auf der Zuverlässigkeit neu bestimmt und die Verarbeitungsschaltung den Indexwert unter der neu bestimmten Analysebedingung berechnet.
Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 7, wobei die Verarbeitungsschaltung die Analysebedingung neu bestimmt, sodass die Zuverlässigkeit höher wird.
Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 1, wobei die Verarbeitungsschaltung beruhend auf der Analysebedingung zumindest eine der folgenden Zuverlässigkeiten berechnet: eine erste Zuverlässigkeit, die auf die Berechnungsbedingung bezogen ist, eine zweite Zuverlässigkeit, die auf die Form bezogen ist, eine dritte Zuverlässigkeit, die auf die Charakteristik bezogen ist, und eine vierte Zuverlässigkeit, die auf das Strömungsmittel bezogen ist, und die Verarbeitungsschaltung die Zuverlässigkeit hinsichtlich des Indexwerts beruhend auf zumindest einer der ersten, der zweiten, der dritten und der vierten Zuverlässigkeit berechnet.
Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 9, wobei die Verarbeitungsschaltung die erste Zuverlässigkeit beruhend auf einer auf eine Größe eines Gitters bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Form eines Gitters bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Qualität eines Gitters bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine zeitliche Auflösung bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf ein Berechnungsmodell bezogenen Zuverlässigkeit berechnet.
Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 10, wobei die Verarbeitungsschaltung eine Region, in der das Auftreten eines turbulenten Flusses wahrscheinlich ist, beruhend auf einer Form eines Blutgefäßes und/oder Strömungsmittelinformationen von Blut erfasst, und die Verarbeitungsschaltung beruhend auf einem Ergebnis der Erfassung die auf die Größe des Gitters bezogene Zuverlässigkeit und/oder die auf die Form des Gitters bezogene Zuverlässigkeit und/oder die auf die Qualität des Gitters bezogene Zuverlässigkeit berechnet.
Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 10, wobei die Verarbeitungsschaltung eine Region mit einer großen Bewegung beruhend auf medizinischen Bildern in einer Zeitreihe erfasst und die Verarbeitungsschaltung beruhend auf einem Ergebnis der Erfassung die auf die Größe des Gitters bezogene Zuverlässigkeit und/oder die auf die Form des Gitters bezogene Zuverlässigkeit und/oder die auf die Qualität des Gitters bezogene Zuverlässigkeit berechnet.
Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 10, wobei die Verarbeitungsschaltung die auf das Berechnungsmodell bezogene Zuverlässigkeit beruhend auf einer Art einer Randbedingung berechnet.
Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 13, wobei die Art der Randbedingung eine Bedingung einer Art enthält, die durch weiteres Durchführen einer Berechnung beruhend auf Informationen erhalten wird, die aus einem Bild eines untersuchten Probanden erhalten werden.
Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 9, wobei die Verarbeitungsschaltung die zweite Zuverlässigkeit beruhend auf einer auf eine Art eines Bildes bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Bildaufnahmebedingung bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Art eines Blutgefäßes bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Form eines Blutgefäßes bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine intravaskuläre Struktur bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf ein Artefakt bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf ein Zwischenberechnungsergebnis bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf ein Formerhalteverfahren bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Phase bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Größe einer Bewegung bezogenen Zuverlässigkeit berechnet.
Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 15, wobei die Verarbeitungsschaltung eine Position und eine Art der intravaskulären Struktur erfasst und die Verarbeitungsschaltung gemäß der Art der intravaskulären Struktur die auf die intravaskuläre Struktur bezogene Zuverlässigkeit hinsichtlich jeder Position berechnet.
Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 15, wobei die Verarbeitungsschaltung eine Art des Artefakts und/oder ein Ausmaß des Artefakts erfasst und die Verarbeitungsschaltung die auf das Artefakt bezogene Zuverlässigkeit beruhend auf einem Ergebnis der Erfassung berechnet.
Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 9, wobei die Verarbeitungsschaltung die dritte Zuverlässigkeit beruhend auf einer auf eine Art eines Bildes bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Bildaufnahmebedingung bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Art eines Blutgefäßes bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Phase bezogenen Zuverlässigkeit berechnet.
Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 9, wobei die Verarbeitungsschaltung die vierte Zuverlässigkeit beruhend auf einer auf eine Art eines Bildes bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Bildaufnahmebedingung bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Art eines Blutgefäßes bezogenen Zuverlässigkeit und/oder einer auf eine Phase bezogenen Zuverlässigkeit berechnet.
Medizinische Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 1, wobei die Speichereinrichtung ferner Patienteninformationen speichert und die Verarbeitungsschaltung die Zuverlässigkeit beruhend auf der Analysebedingung und den Patienteninformationen berechnet.
Medizinisches Informationsverarbeitungssystem mit einer Speichereinrichtung, die zum Speichern einer Vielzahl von Einstellungen über eine Berechnungsbedingung und/oder eine Form und/oder eine Charakteristik und/oder ein Strömungsmittel konfiguriert ist, und einer Verarbeitungsschaltung, die zum Auswählen zumindest einer der Vielzahl von Einstellungen, zum Bestimmen der ausgewählten Einstellung als Analysebedingung und zum Berechnen einer Zuverlässigkeit hinsichtlich eines Indexwerts konfiguriert ist, der auf einen Blutfluss bezogen ist und unter der Analysebedingung berechnet wird.
Medizinisches Informationsverarbeitungsverfahren mit Auswählen zumindest einer einer Vielzahl von Einstellungen über eine Berechnungsbedingung und/oder eine Form und/oder eine Charakteristik und/oder ein Strömungsmittel und Bestimmen der ausgewählten Einstellung als Analysebedingung und Berechnen einer Zuverlässigkeit hinsichtlich eines Indexwerts, der auf einen Blutfluss bezogen ist und unter der Analysebedingung berechnet wird.