IT202000022528A1

IT202000022528A1 - Metodo per costruire una realtà aumentata di morfologia ed emodinamica di almeno una parte del sistema cardiovascolare

Info

Publication number: IT202000022528A1
Application number: IT102020000022528A
Authority: IT
Inventors: Luca Biferale; Roberto Verzicco; Francesco Viola
Original assignee: Univ Degli Studi Di Roma “Tor Vergata”; Gran Sasso Science Inst
Priority date: 2020-09-24
Filing date: 2020-09-24
Publication date: 2022-03-24
Also published as: WO2022064445A1

Description

METODO PER COSTRUIRE UNA REALT? AUMENTATA DI MORFOLOGIA ED EMODINAMICA DI ALMENO UNA PARTE DEL SISTEMA CARDIOVASCOLARE

Campo dell?invenzione

La presente invenzione si riferisce ad un metodo per costruire in maniera quantitativa una realt? aumentata di morfologia ed emodinamica di almeno una parte del sistema cardiovascolare, ad un relativo dispositivo per la visione di realt? aumentata di dette morfologia ed emodinamica, e ad una macchina per acquisire immagini e dati cardiografici comprendente detto dispositivo.

Stato della tecnica

Per la diagnosi e la prognosi delle malattie cardiovascolari ? necessario monitorare la forma e la dinamica di almeno una parte del sistema cardiovascolare, la direzione e l?intensit? dei flussi ematici al suo interno e l?intensit? della pressione ematica sulle sue pareti.

L'ecografia bidimensionale ? una tecnica di imaging non invasiva largamente utilizzata che permette di studiare il cuore in azione evidenziando la struttura cardiaca, le reali dimensioni e spessori del miocardio, in tutte le sue sezioni, e degli apparati valvolari. Tale tecnica di misura ? basata sull'impiego degli ultrasuoni che sono completamente innocui e l?esame pu? essere eseguito su qualunque paziente innumerevoli volte anche in gravidanza. L?ecografia ha un notevole valore sia in campo diagnostico che prognostico, ma lo spazio di misura ? limitato ad un ventaglio bidimensionale i cui assi formano un angolo che pu? variare tra i 30 e i 90 gradi. In alcuni centri specializzati ? possibile (con costi pi? elevati rispetto ad una ecografia bidimensionale) analizzare una serie di scansioni 2D per ricostruire immagini tridimensionali ferme (ecografia tridimensionale) o in movimento (ecografia quadridimensionale), senza per? arrivare a ricostruire in maniera quantitativa tutti i dettagli della morfologia e della emodinamica all?interno di almeno una parte dell?organo al variare del tempo.

La morfologia dei vasi sanguigni e delle camere cardiache ? anche osservabile tramite tecniche di monitoraggio (TAC e MRI) pi? precise ma decisamente pi? costose o, nel caso della TAC, non innocue perch? comportano una notevole dose di radiazioni ionizzanti. Nella TAC, inoltre, la misura del flusso ematico necessita anche dell?iniezione al paziente di una sostanza tossica utilizzata come mezzo di contrasto.

Infine, nel caso di color-Doppler ? possibile rilevare la velocit? del flusso ematico. La bassa accuratezza dello strumento, tuttavia, permette in genere di determinare solo se il flusso ? in avvicinamento o in allontanamento dalla sonda, con grande incertezza sulle componenti di velocit? ortogonali alla sonda.

La tecnica di 4D-MRI consente la ricostruzione tridimensionale del campo di velocit? ma, nonostante le grandi potenzialit?, ha un?applicazione limitata in ambito clinico, non solo a causa del costo elevato ma anche per il fatto che l?utilizzo della 4D-MRI nella routine clinica ? ancora ostacolato da lunghi tempi di acquisizione: 10-20 minuti per la scansione della sola aorta toracica con una limitata risoluzione spaziale di 2-3 mm in ogni dimensione (spesso acquisita in modo anisotropo) ed una risoluzione temporale di 30-40 ms. Di conseguenza, i dati emodinamici sono acquisiti e mediati su pi? cicli cardiaci e non si possono considerare variazioni emodinamiche tra battiti cardiaci. Una maggiore risoluzione spazio-temporale estende ulteriormente i tempi di acquisizione. Inoltre, i risultati emodinamici sono affetti del pattern di respirazione e dalla frequenza cardiaca del paziente.

Per quanto riguarda invece la pressione all?interno delle arterie e delle camere cardiache, questa pu? essere misurata con il catetere di Swan-Ganz (catetere arterioso polmonare, PAC) dotato alla sua estremit? di un palloncino gonfiabile. Tramite un introduttore, inserito in una vena centrale di grosso calibro (e.g. vena giugulare) il catetere pu? essere sospinto in atrio destro, quindi in ventricolo ed in arteria polmonare. Il PAC ? svantaggiosamente un dispositivo di monitoraggio emodinamico invasivo utilizzato in anestesia e soprattutto in terapia intensiva. Infine, per quanto riguarda i carichi idrodinamici (normali e di taglio) che agiscono sui tessuti, questi sono difficilmente misurabili in-vivo e sono tipicamente estrapolati in maniera semi-empirica e semi-quantitativa da misure di pressione. ? pertanto sentita l?esigenza di realizzare un metodo quantitativo e validato per costruire una realt? aumentata di morfologia ed emodinamica di almeno una parte del sistema cardiovascolare che superi i suddetti inconvenienti e che si basi su dati certi e caratteristici del singolo paziente.

Sommario dell?invenzione

Uno scopo della presente invenzione ? di realizzare un metodo quantitativo per rappresentare una realt? aumentata di morfologia ed emodinamica di almeno una parte del sistema cardiovascolare utile per una valutazione obiettiva delle quantit? cliniche del paziente non misurabili in-vivo con tecniche non invasive, come il campo ematico tridimensionale istantaneo, il campo di pressione tridimensionale istantaneo, l'emolisi meccanica, i carichi emodinamici generati dal flusso sanguigno sui tessuti e/o altri.

Un altro scopo della presente invenzione ? di realizzare un dispositivo per la visualizzazione di tale realt? aumentata della morfologia e dell?emodinamica di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare, preferibilmente durante la presa dati in presenza del paziente o in una fase successiva alla presa dati.

Un ulteriore scopo della presente invenzione ? di realizzare una macchina per acquisire immagini cardiografiche comprendente detto dispositivo.

La presente invenzione raggiunge almeno uno di tali scopi, ed altri scopi che saranno evidenti alla luce della presente descrizione, mediante un metodo per costruire una realt? aumentata di morfologia ed emodinamica di almeno una parte del sistema cardiovascolare che comprende i seguenti stadi:

- prevedere, come dati di input, dati di posizione nel tempo Xmeas(t), precedentemente acquisiti tramite tecniche di imaging, relativi ad almeno un sottoinsieme della morfologia dell?almeno una parte del sistema cardiovascolare su una o pi? fasi cardiache tra loro successive;

- elaborare detti dati di posizione ed eseguire una simulazione dell?interazione fluido-struttura (FSI) di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare;

in cui elaborare detti dati di posizione ed eseguire detta simulazione comprende i seguenti stadi:

a) ricostruire la geometria tridimensionale della morfologia di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare, mediante un ricostruttore di forma della morfologia;

b) produrre una griglia di calcolo tridimensionale X0 per la morfologia di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare, mediante un segmentatore, dividendo la geometria tridimensionale in una pluralit? di elementi geometrici; c) ricostruire quantitativamente la configurazione istantanea tridimensionale X(t) della morfologia di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare mediante un solutore strutturale che riceve come input la griglia di calcolo tridimensionale X0 ed una forzante di guida della posizione fNx(t) per guidare detti elementi geometrici nell?inseguire detti dati di posizione Xmeas(t) nel tempo, detta forzante di guida della posizione fNx(t) essendo determinata da un algoritmo di guida di posizione;

d) ricostruire quantitativamente la velocit? ematica istantanea u(t) e la pressione ematica istantanea p(t), mediante un solutore di velocit? e pressione ematiche che riceve come input la configurazione istantanea X(t) dal solutore strutturale; e, date dette velocit? ematica istantanea u(t) e pressione ematica istantanea p(t), il solutore di velocit? e pressione ematiche determina la forza idrodinamica istantanea fH(t) agente sulla morfologia di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare, inviando detta forza idrodinamica istantanea fH(t) come input al solutore strutturale che, tenendo conto sia della griglia di calcolo tridimensionale X0 che della forzante di guida della posizione fNx(t), ricostruisce la configurazione istantanea X(t);

e) costruire mediante un post-processore una rappresentazione di realt? aumentata di morfologia ed emodinamica di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare utilizzando sia le configurazioni istantanee X(t) che le velocit? ematiche istantanee u(t) e le pressioni ematiche istantanee p(t) all?interno di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare.

Un altro aspetto dell?invenzione riguarda un dispositivo per una visione di realt? aumentata di morfologia ed emodinamica di almeno una parte del sistema cardiovascolare, detto dispositivo comprendente un programma per computer configurato per eseguire il suddetto metodo.

Un ulteriore aspetto dell?invenzione riguarda una macchina per acquisire immagini cardiografiche comprendente il suddetto dispositivo per la visione di realt? aumentata di morfologia ed emodinamica di almeno una parte del sistema cardiovascolare.

I dati di input, ossia i dati di posizione nel tempo Xmeas(t), sono precedentemente acquisiti tramite tecniche di imaging, e possono essere ottenuti da immagini bidimensionali e/o tridimensionali di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare. In una prima variante, dati ecografici bidimensionali acquisiti su una o pi? fasi cardiache tra loro successive sono utilizzati per ricostruire il sistema cardiovascolare del paziente. In un?altra variante, invece, pu? essere utilizzata una combinazione di immagini ecografiche bidimensionali e/o di immagini tridimensionali acquisite mediante ecografia e/o MRI e/o TAC.

Il metodo proposto, che si basa sulla combinazione di un modello computazionale dell?apparato cardiovascolare accoppiato con una tecnica di assimilazione dei dati, ad esempio una tecnica di nudging o machine learning o Kalman filter, permette di ricostruire la struttura e la dinamica tridimensionale dei vasi sanguigni e delle camere cardiache a partire da dati di ecografia bidimensionale, e di migliorare sia qualitativamente che quantitativamente la capacit? di ricostruzione dei flussi ematici anche delle ecografie tridimensionali o quadridimensionali, dando accesso a nuove informazioni riguardanti le propriet? emodinamiche anche di osservabili non misurabili in maniera non intrusiva e/o in regioni non osservate dall?ecodoppler e/o con risoluzione migliore, con il conseguente miglioramento delle capacit? prognostiche sul paziente.

Poich? il modello computazionale del sistema cardiovascolare comprende un solutore strutturale e un solutore fluidodinamico, o solutore di velocit? e pressione ematiche, la soluzione dell?invenzione permette anche la ricostruzione accurata dell?emodinamica tridimensionale in tutto il volume d?interesse (es. camera ventricolare e atriale del cuore umano) e, di conseguenza, la misura del campo di pressione e delle tensioni esercitate dal flusso ematico sui tessuti cardiaci e vascolari.

In particolare, il metodo proposto ? basato su un solutore fluidodinamico che calcola il flusso ematico tridimensionale del paziente partendo dalle misure parziali estratte, ad esempio, dall?ecodoppler e fornendo una realt? aumentata personalizzata e quantitativamente affidabile per l?intera circolazione ematica all?interno dell?organo e/o dei vasi portanti.

Questo metodo, implementato tramite l?utilizzo di un software per l?analisi e produzione dei dati, permette la misura di queste quantit? in modo non invasivo per il paziente e a basso costo.

I dati ecografici e/o MRI e/o TAC e/o altri del paziente sono utilizzati, tramite un algoritmo di assimilazione dei dati empirici, ad esempio un algoritmo di nudging, per istruire il modello virtuale che diventa di conseguenza patient-specific.

Il modello computazionale, guidato dai dati precedentemente acquisiti, permette di stimare la geometria tridimensionale istantanea dei tessuti biologici (e.g. le camere del cuore) e ricostruire l?emodinamica con un?ottima risoluzione spaziale e temporale. Si possono, inoltre, misurare altre quantit? d?interesse clinico generalmente non misurabili in-vivo con tecniche non invasive quali: il campo istantaneo di pressione, l?emolisi meccanica e la tensione di taglio generata dal flusso ematico sui tessuti. Infatti, poich? il metodo predice il campo di velocit? tridimensionale in tutto il volume d?interesse, i carichi idrodinamici a parete possono essere calcolati direttamente in fase di post-processing del campo di velocit?.

Per un adeguato inquadramento diagnostico e un conseguente approccio terapeutico delle malattie cardiovascolari ? importante esaminare la morfologia istantanea delle strutture cardiache (pareti, valvole, cavit?) e rilevare i flussi ematici e determinare il danneggiamento dei tessuti biologici sottoposti a carichi di pressione e taglio. Il metodo proposto permette di migliorare la misura di queste quantit? rispetto alle tecnologie attuali di uso clinico.

Di seguito un riepilogo dei principali vantaggi del metodo dell?invenzione:

1. Il metodo permette di generare un modello cardiovascolare computazionale patient-specific a partire da dati di ecografia (meno nocivi, rapidi da acquisire, pi? accurati e meno costosi rispetto ad altre tecniche di misura cliniche);

2. La nostra idea di data assimilation e data reconstruction accoppiata ad un modello cardiovascolare computazionale, istruito sui dati clinici dell?ecografia, ricostruisce la morfologia tridimensionale dei vasi sanguigni e delle camere cardiache, riproduce i flussi emodinamici tridimensionali, il campo di pressione tridimensionale e i relativi carichi sui tessuti;

3. Il modello pu? essere impiegato in maniera complementare ai sistemi di ecografia attualmente utilizzati senza necessit? di modificare/sostituire le macchine gi? in uso.

Ulteriori caratteristiche e vantaggi dell?invenzione risulteranno maggiormente evidenti alla luce della descrizione dettagliata di forme di realizzazione esemplificative, ma non esclusive.

Le rivendicazioni dipendenti descrivono forme di realizzazione particolari dell?invenzione.

Breve descrizione delle figure

Nella descrizione dell?invenzione si fa riferimento alle tavole di disegno allegate, fornita a titolo esemplificativo e non limitativo, in cui:

la Figura 1 rappresenta uno schema di un sistema di elaborazione, con un simulatore biofisico e un sistema di imaging;

la Figura 2 rappresenta uno schema di un simulatore biofisico;

la Figura 3 rappresenta uno schema di un ricostruttore di forma dei tessuti con database di geometrie 3D del sistema cardiovascolare;

la Figura 4 rappresenta un esempio di ricostruzione 3D della geometria del cuore di un paziente a partire da dati 2D MRI;

la Figura 5 rappresenta un esempio di griglia di calcolo 3D del cuore di un paziente a partire dalla geometria 3D;

la Figura 6 rappresenta uno schema di un solutore fluido-struttura con algoritmi di guida;

la Figura 7 rappresenta uno schema di un algoritmo di guida di posizione per guidare la posizione istantanea dei tessuti nel modello computazionale;

la Figura 8 rappresenta un esempio di forza di guida di posizione agente sui tessuti, dove in a) le posizioni dei punti di controllo dell?endocardio del ventricolo sinistro sono indicate dai punti verdi; in b) ? indicata la direzione di una prima componente della forza di guida di posizione; in c) e d) sono indicate la direzione di una seconda componente della forza di guida di posizione per, rispettivamente, ridurre o aumentare il volume del ventricolo sinistro;

la Figura 9 rappresenta uno schema dell?algoritmo di guida di velocit? ematica per guidare il flusso ematico nel modello computazionale;

la Figura 10 rappresenta uno schema di funzionamento del solutore strutturale; la Figura 11 rappresenta uno schema di funzionamento del solutore di velocit? e pressione ematiche;

la Figura 12 rappresenta un esempio di sequenza applicativa del metodo dell?invenzione;

la Figura 13 rappresenta un esempio applicativo del metodo in cui i dati ecografici sono utilizzati per ricostruire la geometria del paziente e guidare un modello computazionale;

la Figura 14 rappresenta uno schema di un sistema di elaborazione, con un simulatore biofisico, un sistema di imaging e un sistema di ricostruzione basato su un modello computazionale guidato dai dati clinici.

Gli stessi numeri e le stesse lettere di riferimento nelle figure identificano gli stessi elementi o componenti.

Descrizione di forme di realizzazione esemplificative dell?invenzione

Con riferimento alle Figure viene di seguito descritto un metodo, oggetto della presente invenzione, per costruire una realt? aumentata di morfologia ed emodinamica di almeno una parte del sistema cardiovascolare, quale ad esempio camere cardiache e/o valvole cardiache e/o aorta e/o arteria polmonare.

Tale metodo, in tutte le sue forme di realizzazione, comprende i seguenti stadi: - prevedere, come dati di input, dati di posizione nel tempo Xmeas(t), precedentemente acquisiti tramite tecniche di imaging, relativi a sottoinsiemi della morfologia, ad esempio relativi a sezioni bidimensionali, dell?almeno una parte del sistema cardiovascolare su una o pi? fasi cardiache tra loro successive;

a) ricostruire la geometria tridimensionale della morfologia di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare, mediante un ricostruttore di forma 202 della morfologia;

b) produrre una griglia di calcolo tridimensionale X0 per la morfologia di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare, mediante un segmentatore 204, dividendo la geometria tridimensionale in una pluralit? di elementi geometrici; c) ricostruire quantitativamente la configurazione istantanea tridimensionale X(t) della morfologia di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare mediante un solutore strutturale 606 che riceve come input la griglia di calcolo tridimensionale X0 ed una forzante di guida della posizione fNx(t) per guidare detti elementi geometrici nell?inseguire detti dati di posizione Xmeas(t) nel tempo, detta forzante di guida della posizione fNx(t) essendo determinata da un algoritmo di guida della posizione 604;

d) ricostruire la velocit? ematica istantanea u(t) e la pressione ematica istantanea p(t), mediante un solutore di velocit? e pressione ematiche 612 che riceve come input la configurazione istantanea X(t) dal solutore strutturale 606; e, date dette velocit? ematica istantanea u(t) e pressione ematica istantanea p(t), il solutore di velocit? e pressione ematiche 612 determina la forza idrodinamica istantanea fH(t) agente sulla morfologia di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare, inviando detta forza idrodinamica istantanea fH(t) come input al solutore strutturale 606 che, tenendo conto sia della griglia di calcolo tridimensionale X0 che della forzante di guida della posizione fNx(t), ricostruisce la configurazione istantanea X(t);

e) costruire mediante un post-processore 208 una rappresentazione di realt? aumentata di morfologia ed emodinamica di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare utilizzando le configurazioni istantanee X(t) e le velocit? ematiche istantanee u(t) e le pressioni ematiche istantanee p(t) all?interno di tutto il volume di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare.

A titolo esemplificativo, la Figura 1 illustra schematicamente un sistema 100 comprendente un dispositivo di imaging 102, quale ad esempio un dispositivo di ecocardiografia Doppler e/o un dispositivo di risonanza magnetica (MR) e/o uno scanner CT e/o un dispositivo a raggi X e/o altro dispositivo basato su ulteriori tecniche di imaging. Il dispositivo di imaging 102 include una sonda 104 utilizzata dall?operatore per esaminare una regione di esame 106. Un supporto 108, come ad esempio un lettino, sostiene un oggetto o un soggetto 110 contenente la regione di esame 106. La sonda 104 emette impulsi ad ultrasuoni che attraversano la regione di esame 106 e si riflettono sulla sonda 104.

Un ricostruttore 112 ricostruisce almeno un sottoinsieme della morfologia, ad esempio in forma di una sezione bidimensionale e/o di un volume di tessuto, dall?impedenza acustica. In un caso, i dati sono diverse immagini bidimensionali di diverse sezioni del sistema cardiovascolare su pi? fasi cardiache del cuore. In un altro caso, i dati sono immagini tridimensionali da ecografia e/o risonanza magnetica e/o TAC su pi? fasi cardiache del cuore. In un altro caso, i dati sono una combinazione dei dati dei casi precedenti.

Il sistema 100 pu? includere inoltre un sistema di elaborazione 114 che, in questo esempio, funge da console per l?operatore. Il sistema di elaborazione 114 include hardware 116 (con microprocessore, unit? di elaborazione centrale, unit? di elaborazione grafica, ecc.) e un supporto di memorizzazione leggibile da computer 118, che include un supporto non transitorio come un dispositivo di memoria fisica, ecc. Il sistema di elaborazione 114 include inoltre un dispositivo di uscita 124 leggibile da un utente, come un monitor di visualizzazione, e un dispositivo di input, come una tastiera, un mouse, ecc. Il supporto di memorizzazione leggibile da computer 118 include le istruzioni 120 per un simulatore biofisico 122. L?hardware 116 ? configurato per eseguire le istruzioni 120 e/o un software che consente all?operatore di interagire e/o utilizzare il dispositivo di imaging 102 tramite, ad esempio, un?interfaccia grafica utente (GUI).

In una variante, il simulatore biofisico 122 fa parte di un ulteriore sistema di elaborazione, che ? separato dalla console 114 e dal sistema 100. In questo caso l?ulteriore sistema di elaborazione ? simile alla console 114 in quanto include hardware, supporto di memorizzazione leggibile da computer, un dispositivo di input e un dispositivo di output, ma non include il software che consente all?operatore di interagire e/o utilizzare il dispositivo di imaging 102. Questo ulteriore sistema di elaborazione pu? essere un sistema di elaborazione dedicato (ad esempio una postazione di lavoro di un computer, un cluster, ecc.) e/o parte delle risorse di elaborazione del computer condivise, ad esempio elaborazione basata su "cloud".

In ogni caso, il simulatore biofisico 122 ? configurato per elaborare i dati dell?immagine (ad esempio ecografia, TC, risonanza magnetica, raggi X) ed eseguire una simulazione biofisica. Come descritto pi? dettagliatamente in seguito, ci? include la ricostruzione dell?anatomia cardio-vascolare 3D (ad es. camere cardiache, valvole cardiache, aorta e/o arteria polmonare, ecc.) dai dati dell?immagine, risolvendo il flusso ematico all?interno del sistema cardiovascolare o una parte di esso, determinando i carichi idrodinamici sui tessuti e/o altri indici clinici. Il simulatore biofisico 122 pu? essere basato sulla modellazione fisica, su tecniche di machine learning/deep learning (supervisionato, parzialmente supervisionato o non supervisionato; ad es. reti neurali), e/o altri metodi. La simulazione pu? essere eseguita sulla base di diverse immagini 2-D e 3-D acquisite su pi? fasi cardiache per consentire una simulazione fluido-struttura che riproduca il movimento dei tessuti, i flussi ematici nelle camere cardiache e nelle vene/arterie e l?apertura/chiusura delle valvole ecc.

La Figura 2 illustra schematicamente un esempio di simulatore biofisico 122. In questo esempio, il simulatore biofisico 122 include un ricostruttore di forma 202 della morfologia, un segmentatore 204, un solutore per l?interazione fluido-struttura (FSI) 206, che include ad esempio almeno un algoritmo di guida, e un post processore 208.

Il simulatore biofisico 122 riceve, come input, dati acquisiti dal dispositivo di imaging 102, un repository di dati, memoria portatile e/o altri apparati contenenti ulteriori immagini di dati del sistema cardiovascolare del paziente.

In una variante, il simulatore biofisico 122 ? accessibile tramite un servizio web. In questa variante, i dati di immagine vengono trasferiti (caricati) dal dispositivo di imaging 102 e/o altro sistema al simulatore biofisico 122 attraverso un servizio web. Il simulatore biofisico 122 elabora in remoto i dati dell?immagine come qui descritto e i risultati vengono quindi trasferiti nuovamente (scaricati) sul dispositivo di imaging 100 e/o altro sistema.

In alternativa, o in aggiunta, i risultati vengono visualizzati e/o ulteriormente analizzati tramite il servizio Web e/o altri servizi.

La Figura 3 illustra schematicamente un esempio di ricostruttore di forma 202 che, nello stadio a) del metodo dell?invenzione, ricostruisce la geometria tridimensionale della morfologia dell?almeno una parte del sistema cardiovascolare, ad es. ventricoli, atri, valvole cardiache, aorta, vene polmonari e/o altri.

In un caso, le regioni anatomiche da simulare sono completamente ricostruite da dati di immagini 3D acquisite dal dispositivo di imaging 102 (blocchi 304 e 306). In un altro caso (blocchi 304-318), i dati contengono delle immagini 2D che non permettono di determinare direttamente la geometria completa della parte o dell?intero sistema cardiovascolare. In tal caso, le immagini bidimensionali vengono confrontate con un database di geometrie cardiovascolari organizzato, in modo noto, in classi per et? dei pazienti, patologie e parametri geometrici. La geometria 3D del database pi? simile alle immagini 2D acquisite dal dispositivo di imaging 102 viene determinata.

Una possibile realizzazione per determinare la geometria 3D della regione anatomica da simulare prevede la conversione delle immagini 2D acquisite dal dispositivo di imaging 102 in matrici M<i>ref (dove M<i>ref indica la i-esima matrice corrispondente all?i-esima immagine 2D) che sono utilizzate per determinare alcuni dei parametri geometrici p<j>ref del paziente (dove p<j>ref indica il j-esimo parametro geometrico d?interesse), come ad esempio la lunghezza assi principali dei ventricoli (blocco 308). Nella fase di interrogazione del database 3D vengono estratte le geometrie appartenenti a pazienti nella medesima fascia di et? e con le stesse patologie del paziente (blocco 310) e poi filtrate e processate per determinare le matrici M<i>db e i parametri geometrici p<j>db corrispondenti alle immagini 2D del paziente (blocco 312). La geometria 3D pi? affine a quella del paziente ? determinata come quella che minimizza un determinato funzionale di somiglianza (blocco 314) oppure scelta arbitrariamente dall?operatore.

Un esempio di funzionale di somiglianza ?:

dove || ? || indica un?opportuna norma (es. norma L2), indica il valore assoluto e ?s e ?s sono dei pesi determinati con la costruzione del database.

La geometria 3D pi? affine a quella del paziente viene poi utilizzata nel blocco 316 per interpolare i dati 2D acquisiti dal dispositivo di imaging 102 e ottenere la geometria tridimensionale della morfologia delle regioni anatomiche da simulare che sono poi fornite come output (blocco 318). L?accuratezza della ricostruzione della geometria del sistema cardiovascolare del paziente dipende dal numero e dal tipo delle immagini 2D acquisite con il dispositivo di imaging 102 e dalla variet? e quantit? di geometrie 3D presenti nel database.

In una variante, se il valore del funzionale Js, corrispondente alla mesh 3D del database pi? affine a quella del paziente, non ? inferiore ad un valore soglia, il ricostruttore 202 fornisce un messaggio di allerta tramite il dispositivo di output 124 e l?operatore pu? decidere di procedere comunque con il metodo di ricostruzione tridimensionale dei dati clinici o re-inizializzare l?analisi fornendo ulteriori immagini 2D o 3D del paziente.

La Figura 4 illustra schematicamente un esempio di superficie 3D dei tessuti del cuore del paziente (a destra) ricostruita a partire da dati clinici 2D MRI (alcuni di questi riportati a sinistra). Le superfici geometriche 3D del volume di interesse sono state ricostruite interpolando i dati 2D MRI con l?ausilio di un database di geometrie 3D.

Lo stadio b) del metodo dell?invenzione prevede la produzione di una griglia di calcolo tridimensionale X0 per la morfologia di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare, mediante un segmentatore 204, dividendo la geometria tridimensionale ricostruita in una pluralit? di elementi geometrici tridimensionali, ed eventualmente anche bidimensionali.

La Figura 5 illustra un esempio di griglia di calcolo tridimensionale con tetraedri (a destra) creata dal segmentatore 204 a partire dalla geometria 3D presa in input dal ricostruttore 202. Il tipo e la taglia della discretizzazione dipendono dai metodi computazionali utilizzati nel solutore per l?interazione fluido-struttura 206.

In un caso, le regioni anatomiche sottili (esempio le alette delle valvole cardiache) possono essere modellate come gusci e sono discretizzate usando triangoli, quadrangoli e/o altri. In un altro caso, le regioni anatomiche possono essere modellate come tessuti 3D e sono discretizzate usando tetraedri, cubi e/o altri. Il segmentatore 204 pu? prevedere un controllo di qualit? di mesh che previene la generazione di elementi di griglia irregolari come triangoli degeneri o molto irregolari e tetraedri con alta skewness. Le regioni geometriche con pi? alta curvatura vengono automaticamente raffinate aumentando localmente la densit? degli elementi di griglia. Al fine di preservare l?accuratezza dello schema numerico utilizzato dal solutore per l?interazione fluido-struttura 206 la densit? di griglia pu? variare in maniera graduale e continua nella geometria.

La griglia di calcolo per la morfologia generata dal segmentatore 204, indicata con X0, ? fornita come input al solutore per l?interazione fluido-struttura 206.

La Figura 6 illustra schematicamente un esempio di solutore per l?interazione fluido-struttura 206 con due algoritmi di guida, quale ad esempio algoritmi di nudging, agenti sia sul solutore della morfologia che sul solutore dei campi emodinamici (velocit? e pressione). Tale solutore per l?interazione fluido-struttura 206 comprende un solutore strutturale 606 ed un solutore di velocit? e pressione ematiche 612.

I dati cardiovascolari del paziente, che sono funzione della fase del ciclo cardiaco, possono essere scomposti in dati di posizione istantanea Xmeas(t) dei tessuti biologici e dati di velocit? ematica istantanea umeas(t), i quali sono acquisiti su sottoinsiemi di detta parte del sistema cardiovascolare, ad esempio su sezioni bidimensionali.

Questi dati possono essere filtrati rispettivamente da almeno un filtro 602 per filtrare i dati di posizione e da almeno un filtro 608 per filtrare i dati di velocit? ematica. Queste due operazioni di filtraggio, che riducono il rumore dei dati clinici, sono indipendenti e possono essere effettuate simultaneamente. I filtri 602 e 608 possono essere filtri passabasso nello spazio e nel tempo il cui intervallo di frequenza spaziale e temporale dipendono dalla frequenza temporale di acquisizione e dall?accuratezza spaziale del dispositivo di imaging 102. I dati di posizione filtrati Xref(t) ed i dati di velocit? ematica filtrati uref(t) sono forniti in input rispettivamente ad un algoritmo di guida di posizione 604 e ad un algoritmo di guida di velocit? ematica 610, preferibilmente ma non necessariamente algoritmi di nudging.

L?algoritmo di guida di posizione 604 riceve come primo dato di input i dati di posizione Xmeas(t), oppure i dati di posizione filtrati o interpolati Xref(t), e come secondo dato di input le configurazioni istantanee X(t) determinate dal solutore strutturale 606, e determina una forzante di guida della posizione fNx(t), che viene fornita come input al solutore strutturale 606.

Il solutore strutturale 606 nel tempo ricostruisce la configurazione istantanea tridimensionale X(t) della morfologia, ricevendo come input la griglia di calcolo tridimensionale X0 e detta forzante di guida della posizione fNx(t) per guidare i suddetti elementi geometrici nell?inseguire i dati di posizione Xmeas(t) nel tempo. Il solutore di velocit? e pressione ematiche 612, invece, ricostruisce nel tempo la velocit? ematica istantanea u(t) e la pressione ematica istantanea p(t), ricevendo come input la configurazione istantanea X(t) dal solutore strutturale 606; e, date dette velocit? ematica istantanea u(t) e pressione ematica istantanea p(t), il solutore di velocit? e pressione ematiche 612 determina la forza idrodinamica istantanea fH(t) agente sulla morfologia di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare, inviando detta forza idrodinamica istantanea fH(t) come input al solutore strutturale 606 che, tenendo conto sia della griglia di calcolo tridimensionale X0 che della forzante di guida della posizione fNx(t), ricostruisce la configurazione istantanea X(t).

In una prima variante, l?algoritmo di guida di velocit? ematica 610 riceve come primo dato di input i dati di velocit? ematica umeas(t), oppure i dati di velocit? ematica filtrati o interpolati uref(t), e come secondo dato di input la velocit? ematica istantanea u(t) determinata dal solutore di velocit? e pressioni ematiche 612 in tutto il volume di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare, e determina la forzante di guida della velocit? ematica fNu(t), che viene fornita come input al solutore di velocit? e pressioni ematiche 612 per inseguire i dati di velocit? ematica umeas(t) nel tempo.

Il solutore strutturale 606, quindi, prende in input una forzante di guida della posizione fNx(t) e la forza idrodinamica istantanea fH(t) agente sulla morfologia, calcola in modo noto gli stress interni della morfologia tenendo conto delle propriet? di ortotropicit? e non linearit? dei tessuti biologici, e calcola la nuova configurazione istantanea tridimensionale X(t) della morfologia. Quest?ultima ? fornita come input al solutore di velocit? e pressioni ematiche 612 per imporre la condizione di non-scorrimento sul tessuto biologico. Il solutore di velocit? e pressioni ematiche 612 riceve inoltre come input la forzante di guida della velocit? ematica fNu(t) e determina il campo istantaneo di pressione e velocit? ematica che, a loro volta, determinano la forza idrodinamica istantanea fH(t) agente sulla morfologia che viene fornita come input al solutore strutturale 606.

Dallo schema di Figura 6 risulta la dinamica fortemente interconnessa degli algoritmi di guida 604 e 610 con il solutore strutturale 606 e il solutore di velocit? e pressioni ematiche 612, dove l?output di un primo blocco ? l?input di un secondo blocco e, viceversa, l?output del secondo blocco ? l?input del primo blocco.

In un caso, tale accoppiamento quadruplo ? trattato risolvendo simultaneamente i blocchi 604, 610, 606 e 612 come un unico sistema dinamico attraverso una procedura iterativa (accoppiamento forte) che fornisce un metodo di soluzione stabile e robusto sebbene computazionalmente esigente poich? richiede iterazioni tra i solutori. In un altro caso, tale accoppiamento quadruplo ? trattato in modo sequenziale e l?output di ciascun modello viene utilizzato come input per quello successivo secondo un ordine arbitrario (accoppiamento debole). Quest?ultima strategia di soluzione fornisce un metodo considerevolmente pi? veloce ma pi? instabile numericamente (soprattutto quando i fenomeni di massa aggiunta o le strutture con inerzia ridotta svolgono un ruolo importante) e, per questo motivo, limita la fase temporale di integrazione richiedendo dei timestep minori rispetto all?accoppiamento forte.

In una seconda variante, i dati clinici di velocit? ematica umeas(t) non sono disponibili (dati di ecografia non flussimetrica) e il metodo si modifica isolando i blocchi 608 e 610, il che corrisponde ad annullare la forzante di guida della velocit? ematica fNu(t).

La Figura 7 illustra schematicamente un esempio di algoritmo di guida di posizione 604, il quale guida il modello computazionale per riprodurre i dati clinici disponibili. Si noti che tale algoritmo permette riprodurre le dinamiche biomeccaniche ed emodinamiche del sistema cardiovascolare del paziente senza dover ricorrere ad un modello di elettrofisiologia cardiaca per risolvere l?attivazione elettrica istantanea del cuore legata alla depolarizzazione dei cardiomiociti. Questo permette non solo di ridurre il costo computazionale dovuto alla soluzione delle equazioni di elettrofisiologia (come le equazioni di bidomain e/o monodomain e/o modelli eikonal e/o altre), ma soprattutto di aumentare l?accuratezza del modello computazionale poich? la dinamica dei tessuti ? guidata dai dati clinici acquisiti, invece che da un modello di elettrofisiologia i cui parametri di input (come ad esempio la velocit? di conduzione elettrica, la geometria del fascio di conduzione veloce e la curva di tensione attiva delle fibre muscolari ecc.) variano da paziente a paziente e non sono misurabili in-vivo con tecniche come l?ecografia e/o MRI e/o TC e/o raggi X.

Una possibile realizzazione dell?algoritmo di guida di posizione 604 ? un primo algoritmo di nudging che proietta, tramite un proiettore 701, la configurazione istantanea della morfologia X(t), determinata dal solutore strutturale 606 nei sottoinsiemi della morfologia in cui ? acquisito il dato di posizione Xmeas(t), ottenendo (t), e ne determina la deviazione istantanea rispetto al dato di posizione Xmeas(t), o il dato di posizione filtrato o interpolato

Xref(t)ex(t) = (t) - Xmeas(t), oppure ex(t) = (t) ? Xref(t),

dove ex(t) ? una quantit? vettoriale che viene fornita ad un primo generatore di forza di guida di posizione 702 che, tramite un operatore Ix, definisce ex(t) nello spazio della configurazione istantanea della morfologia X(t) ed interpola ex(t) nel tempo,

ed in cui il campo Ixex(t) viene pesato (blocco 704, denominato anche primo blocco di intensit? del nudging) mediante un primo coefficiente di penalizzazione, ?x<(1)>, che determina l?ampiezza di una prima componente della forzante di guida della posizione fNx<(1)>(t)

fNx<(1)>(t) = ?x<(1) >Ix ( (t) - Xmeas(t)), oppure fNx<(1)>(t) = ?x<(1) >Ix ( (t) ? Xref(t)).

Questo primo coefficiente di penalizzazione, ?x<(1)>, ? determinato empiricamente ed ? proporzionale al rapporto tra la densit? del tessuto biologico ed il quadrato del tempo caratteristico (ad esempio il periodo di un battito cardiaco) di detta almeno una parte di sistema cardiovascolare. Tale primo coefficiente di penalizzazione ?, ad esempio, variabile in un intervallo che pu? oscillare tra 0,1 e 10 volte il suddetto rapporto.

In una variante del metodo dell'invenzione la forzante di guida fNx(t) coincide con detta prima componente fNx<(1)>(t).

Pu? essere anche previsto l?utilizzo, mediante detto algoritmo di guida di posizione 604, di almeno una seconda componente fNx<(2)>(t) della forzante di guida della posizione per guidare la simulazione a riprodurre almeno un parametro geometrico istantaneo di un componente di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare.

In questo caso la forzante di guida fNx(t), che viene fornita come input al solutore strutturale 606, coincide con la somma della prima componente fNx<(1)>(t) della forzante di guida della posizione e della almeno una seconda componente fNx<(2)>(t) della forzante di guida della posizione, fornendo cos? una guida alla simulazione numerica per riprodurre simultaneamente la configurazione istantanea della morfologia X(t) e detto almeno un parametro geometrico istantaneo.

Preferibilmente, nel caso detto parametro geometrico istantaneo sia il volume istantaneo, ad esempio delle camere cardiache, un primo misuratore geometrico 706 misura il volume Vmeas(t) o il volume filtrato Vref(t) del componente utilizzando dati di posizione Xmeas(t) o dati posizione filtrati Xref(t), rispettivamente, ed un secondo misuratore geometrico 708 misura il volume V(t) del componente utilizzando la configurazione istantanea (t) determinata dal solutore strutturale 606 e proiettata, tramite il proiettore 707, nei sottoinsiemi della morfologia dove Xmeas(t) ? stata acquisita.

La differenza tra V(t) e Vmeas(t), o Vref(t), viene fornita ad un secondo generatore di forza di guida di posizione 710 che genera la seconda componente della forzante di guida della posizione fNx<(2)>(t), o componente di forzante di volume, che, fornita in input al solutore strutturale 606, tende ad aumentare il volume istantaneo nella simulazione se V(t) < Vmeas(t) o V(t) < Vref(t), oppure, viceversa, a diminuirlo se V(t) > Vmeas(t) o V(t) > Vref(t).

Preferibilmente, la seconda componente della forzante di guida della posizione fNx<(2)>(t) viene pesata (blocco 712, denominato anche secondo blocco di intensit? del nudging) mediante un secondo coefficiente di penalizzazione, ?x<(2)>, che determina l?ampiezza di detta seconda componente della forzante di guida nudging.

Questo secondo coefficiente di penalizzazione, ?x<(2)>, ? determinato empiricamente ed ? proporzionale al rapporto tra la densit? del tessuto biologico ed il quadrato del prodotto di tempo e lunghezza caratteristici (ad esempio il periodo di un battito cardiaco e l?asse maggiore del ventricolo nel caso di flusso intraventricolare) di detta almeno una parte di sistema cardiovascolare. Tale secondo coefficiente di penalizzazione ?, ad esempio, variabile in un intervallo che pu? oscillare tra 0,1 e 10 volte il suddetto rapporto.

Se si volessero prendere in considerazione ulteriori grandezze geometriche istantanee che possono essere misurate dai dati di input del sistema cardiovascolare del paziente, ulteriori componenti della forzante di guida della posizione potrebbero essere determinate e la loro somma, fNx(t), andrebbe fornita come output al sistema fornendo cos? una guida alla simulazione numerica per riprodurre simultaneamente la configurazione istantanea della morfologia X(t) e di tutte le suddette grandezze geometriche.

La Figura 8a illustra un esempio di posizione istantanea dei tessuti dell?endocardio del ventricolo sinistro in due fasi cardiache: telediastole a sinistra e telesistole a destra. I punti di controllo associati alla configurazione dei tessuti istantanea, Xmeas(t) o Xref(t), sono indicati dai punti verdi. La Figura 8b illustra schematicamente l?effetto della prima componente della forzante di guida della posizione fNx<(1) >che guida i punti di controllo del tessuto nel modello computazionale (X(t), punti gialli) ad inseguire le posizioni dei tessuti misurati dai dati clinici (Xmeas(t) o Xref(t), punti verdi). Le Figure 8 c-d indicano l?effetto della seconda componente della forzante di guida della posizione fNx<(2) >nel caso in cui si voglia guidare il modello computazionale a riprodurre il volume del ventricolo sinistro misurato nei dati clinici. In questo caso, i misuratori geometrici 706 e 708 stimano il volume del ventricolo sinistro secondo i dati clinici Vref (prendendo in input Xref(t)) e secondo il modello computazionale V (prendendo in input (t)). Nel caso di griglia triangolare (tetraedrica), se V(t) > Vref(t) la seconda componente della forzante fNx<(2) >? diretta come la congiungente tra un dato vertice della struttura e il centro di gravit? del triangolo (tetraedro) e orientata verso l?interno in modo da diminuire il volume del ventricolo sinistro nel modello computazionale, come indicato in Figura 8c. Viceversa, se V(t) < Vref(t) la seconda componente della forzante fNx<(2) >? diretta come la congiungente tra un dato vertice della struttura e il centro di gravit? del triangolo (tetraedro) e orientata verso l?esterno in modo da aumentare il volume del ventricolo sinistro nel modello computazionale, come indicato in Figura 8d.

La Figura 9 illustra schematicamente un esempio dell?algoritmo di guida di velocit? ematica 610, per guidare il campo ematico del modello computazionale del paziente.

Una possibile realizzazione di questo algoritmo di guida di velocit? ematica 610 ? un algoritmo di nudging che proietta, mediante un proiettore 902, la velocit? ematica istantanea u(t) determinata dal solutore di fluido e pressione 612 nei sottoinsiemi del flusso ematico in cui ? acquisito il dato di velocit? ematica umeas(t), o il dato di velocit? ematica filtrato uref(t), ottenendo ?(t), e ne determina la deviazione rispetto al dato di velocit? ematica umeas(t), o il dato di velocit? ematica filtrato uref(t)

eu(t) = ?(t) - umeas(t), oppure eu(t) = ?(t) ? uref(t), dove eu(t) ? una quantit? vettoriale che viene fornita al generatore di forza di guida di velocit? ematica 904 che, tramite un operatore Iu, definisce eu(t) su una griglia di calcolo del solutore di fluido e pressione (612), ed interpola eu(t) nel tempo, ed in cui il campo Iueu(t) viene pesato (blocco 906, denominato anche blocco di intensit? del nudging) mediante un coefficiente di penalizzazione, ?u, che determina l?ampiezza della forzante di guida della velocit? ematica fNu(t)

fNu(t) = ?u Iu (?(t) ? umeas(t)), oppure fNu(t) = ?u Iu (?(t) - uref(t)).

Il coefficiente di penalizzazione, ?u, ? determinato empiricamente ed ? proporzionale al rapporto tra la densit? del fluido e il tempo caratteristico (ad esempio il periodo di un battito cardiaco) di detta almeno una parte di sistema cardiovascolare. Tale coefficiente di penalizzazione, ?u, ? ad esempio variabile in un intervallo che pu? oscillare tra 0,1 e 10 volte il suddetto rapporto.

La Figura 10 illustra schematicamente il funzionamento del solutore strutturale 606. Nel blocco 1002, Il solutore strutturale 606 prende in input dall?algoritmo di guida di posizione 604 la forzante di guida della posizione fNx(t), che pu? coincidere con la prima componente fNx<(1)>(t) o con la somma della prima componente fNx<(1)>(t) e della almeno una seconda componente fNx<(2)>(t), e prende anche come input, dal solutore di velocit? e pressione ematiche 612, la forza idrodinamica istantanea fH(t) agente sulla morfologia. Nel blocco 1004 vengono calcolati gli stress interni della morfologia, in modo noto, secondo un modello elastico nonlineare per solido neo-Hookeano e/o solido di Fung e/o solido di Mooney?Rivlin e/o solido di Holzapfel?Ogden e/o altri modelli iperalistici. Il modello elastico selezionato tiene conto, inoltre, della natura anisotropa dei tessuti biologici le cui propriet? elastiche dipendono dall?orientamento locale delle fibre del tessuto. Nel blocco 1006 viene calcolata la nuova configurazione istantanea della morfologia X(t) risolvendo, in modo altrettanto noto, l?equazione dell?equilibrio dinamico tra la forza inerziale, gli stress interni della morfologia, la forza idrodinamica esercitata dal flusso ematico sulle pareti bagnate del tessuto e la forzante di guida agente sulla morfologia, ossia sui tessuti. La nuova configurazione istantanea della morfologia X(t) ? poi utilizzata come input per il solutore di velocit? e pressione ematiche 612. Le operazioni note dei blocchi 1004 e 1006 non sono qui descritte in dettaglio, appartenendo alla comune conoscenza generale della persona esperta del settore.

La Figura 11 illustra schematicamente il funzionamento del solutore di velocit? e pressione ematiche 612. Nel blocco 1102, il solutore di velocit? e pressione ematiche 612 prende in input la forzante di guida della velocit? ematica fNu(t), dall?algoritmo di guida di velocit? ematica 610, ed il vettore della configurazione istantanea X(t) della morfologia, dal solutore strutturale 606. Nel blocco 1104 vengono calcolate, in modo noto, la nuova velocit? ematica istantanea u(t) e la nuova pressione ematica istantanea p(t), ad esempio secondo un risolutore delle equazioni di Navier-Stokes o di modelli delle stesse, come ad esempio dei solutori che usano il Reyonlds Averaged Navier-Stokes Equations oppure delle Large Eddy Simulations oppure degli approcci mesoscopici o metodi con particelle (senza griglia fissa). Il risolutore di fluido e pressione selezionato tiene conto, inoltre, della natura non-Newtoniana del sangue in cui la viscosit? dipende localmente dalla velocit? di deformazione del sangue. Infine, nel blocco 1106 viene calcolata, in modo altrettanto noto, la nuova forza idrodinamica istantanea fH(t) agente sulla morfologia, ossia sui tessuti.

Una volta ottenute, mediante i due solutori 606 e 612, sia le configurazioni istantanee X(t) che le velocit? ematiche istantanee u(t) e le pressioni ematiche istantanee p(t) all?interno della parte, delle parti o dell?intero sistema cardiovascolare, il post-processore 208 ? configurato per ricostruire, in modo noto, una rappresentazione di realt? aumentata di morfologia ed emodinamica.

Il post-processore 208 ricostruisce la morfologia tridimensionale delle regioni anatomiche di interesse (ad esempio vasi sanguigni, camere cardiache, valvole cardiache e/o altri) e misura le relative quantit? cliniche al loro interno come il vettore di velocit? dei flussi sanguigni e il campo di pressione. In un caso, ci? include un rendering 3D della geometria del sistema cardiovascolare del paziente in funzione del tempo: cio? la geometria 3D dei tessuti ? fornita come una sequenza di configurazioni corrispondenti a differenti fasi del ciclo cardiaco. In aggiunta, sulle superfici dei tessuti sono graficati gli isocontorni dei carichi idrodinamici di taglio e pressione esercitati dal flusso ematico. In un caso, ci? include il calcolo della velocit? del sangue con una risoluzione spaziale e temporale molto elevata (inversamente proporzionale alla taglia della griglia spaziale e al timestep di integrazione temporale), consentendo cos? di misurare i flussi turbolenti all?interno del sistema circolatorio e di calcolare il vettore di vorticit? e il tensore del gradiente di velocit?. In aggiunta, ci? pu? includere la stima dell?emolisi intravascolare meccanica dovuta allo stress di taglio esercitato sui globuli rossi e la stima dei carichi idrodinamici normali e di taglio esercitati dal flusso ematico sulle pareti dei vasi sanguigni e/o sul miocardio e/o sui lembi delle valvole cardiache e/o altrove. E? possibile utilizzare i campi di velocit? e pressione istantanei del flusso ematico per valutare altri dati clinici di tipo integrale, come la gittata cardiaca in aorta, il flusso sanguigno in aorta, nelle arterie/vene polmonari, nella vena cava inferiore/superiore e/o altri; o di tipo locale come la pressione massima/minima in sistole/diastole nelle camere cardiache e/o in aorta e/o nella vena cava superiore/inferiore e/o nelle vene/arterie polmonari e/o altre. I dati clinici qui menzionati e/o altri possono essere visualizzati in funzione della fase cardiaca (cio? come sequenza di immagini o video funzione del tempo) o mediati nel tempo (su uno o pi? cicli cardiaci). In alternativa o in aggiunta, queste quantit? sono visualizzate nei dispositivi di uscita 124 della console 114 leggibili dall?uomo e/o salvate sul supporto di memorizzazione leggibile dal computer 116.

La Figura 12 illustra un esempio realizzativo, non limitativo, del metodo dell?invenzione. Nel blocco 1202, vengono ricevuti i dati di immagini cardiovascolari. Nel blocco 1204, si ottiene la geometria 3D dell?anatomia cardiovascolare di interesse. Nel blocco 1206, si segmenta la suddetta geometria 3D. Nel blocco 1208, la o le forzanti di guida, guidate dai dati, sono determinate, come sopra descritto. Nel blocco 1210, la simulazione del flusso ematico e della geometria tridimensionale della morfologia viene eseguita utilizzando la o le forzanti di guida, basate sui dati, per replicare la dinamica dei tessuti cardiovascolari del paziente. Nel blocco 1212, le quantit? cliniche rilevanti vengono misurate, ed eventualmente visualizzate e/o salvate su supporti di memorizzazione e/o trasferite via web e/o altri mezzi idonei.

La Figura 13 mostra un esempio applicativo del metodo dell?invenzione. I dati ecografici sono utilizzati per ricostruire la geometria cardiovascolare del paziente e guidare un modello computazionale che riproduce la dinamica 3D dei tessuti cuore sinistro e dei flussi ematici al suo interno. Gli stress di taglio esercitati dal flusso ematico sui tessuti sono ottenuti post-processando i risultati del modello computazionale guidato dai dati clinici. Inoltre, il modello computazionale guidato dai dati clinici pu? determinare quantit? locali del flusso ematico in funzione del tempo come l?evoluzione della pressione (nell?aorta, nel ventricolo e nell?atrio sinistro) e quantit? integrali in funzione del tempo come l?evoluzione del volume (del ventricolo e dell?atrio sinistro).

La Figura 14 mostra un esempio applicativo del metodo dell?invenzione per sviluppare un dispositivo per la visione e quantificazione tridimensionale aumentata dei dati clinici per migliorare le tradizionali macchine ad ultrasuoni attualmente in uso oppure da integrare direttamente sulle macchine di scanning clinico di prossima generazione. Tramite il dispositivo di output 124 il medico potr? aver accesso ai risultati clinici ottenuti dal modello computazionale che comprendono un rendering tridimensionale della dinamica del sistema cardiovascolare del paziente e degli stress idrodinamici esercitati dal flusso ematico sui tessuti. I dati clinici quantitativi e tridimensionali sul flusso sanguigno all?interno del sistema cardiovascolare e sulle misure degli stress di taglio sui tessuti (altrimenti non misurabili in-vivo) permettono di realizzare una prognostica pi? efficace.

Claims

RIVENDICAZIONI

1. Metodo per costruire quantitativamente una realt? aumentata di morfologia ed emodinamica di almeno una parte del sistema cardiovascolare, comprendente gli stadi di

a) ricostruire la geometria tridimensionale della morfologia di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare, mediante un ricostruttore di forma (202) della morfologia;

b) produrre una griglia di calcolo tridimensionale X0 per la morfologia di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare, mediante un segmentatore (204), dividendo la geometria tridimensionale in una pluralit? di elementi geometrici; c) ricostruire quantitativamente la configurazione istantanea tridimensionale X(t) della morfologia di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare mediante un solutore strutturale (606) che riceve come input la griglia di calcolo tridimensionale X0 ed una forzante di guida della posizione fNx(t) per guidare detti elementi geometrici nell?inseguire detti dati di posizione Xmeas(t) nel tempo, detta forzante di guida della posizione fNx(t) essendo determinata da un algoritmo di guida di posizione (604);

d) ricostruire quantitativamente la velocit? ematica istantanea u(t) e la pressione ematica istantanea p(t), mediante un solutore di velocit? e pressione ematiche (612) che riceve come input la configurazione istantanea X(t) dal solutore strutturale (606); e, date dette velocit? ematica istantanea u(t) e pressione ematica istantanea p(t), il solutore di velocit? e pressione ematiche (612) determina la forza idrodinamica istantanea fH(t) agente sulla morfologia, inviando detta forza idrodinamica istantanea fH(t) come input al solutore strutturale (606) che, tenendo conto sia della griglia di calcolo tridimensionale X0 che della forzante di guida della posizione fNx(t), ricostruisce la configurazione istantanea X(t);

e) costruire mediante un post-processore (208) una rappresentazione di realt? aumentata di morfologia ed emodinamica di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare utilizzando sia le configurazioni istantanee X(t) che le velocit? ematiche istantanee u(t) e le pressioni ematiche istantanee p(t) all?interno di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare.

2. Metodo secondo la rivendicazione 1, in cui detto algoritmo di guida di posizione (604) riceve come primo dato di input i dati di posizione Xmeas(t), eventualmente dati di posizione filtrati o interpolati Xref(t), e come secondo dato di input le configurazioni istantanee X(t) determinate da detto solutore strutturale (606), e determina detta forzante di guida della posizione fNx(t) che viene fornita come input al solutore strutturale (606).

3. Metodo secondo la rivendicazione 1 o 2, in cui detti dati di input comprendono anche dati di velocit? ematica nel tempo umeas(t), relativi ad almeno un sottoinsieme del flusso ematico all?interno di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare;

ed in cui il solutore di velocit? e pressione (612) riceve come input una forzante di guida della velocit? ematica fNu(t) per inseguire i dati di velocit? ematica umeas(t) nel tempo, detta forzante di guida della velocit? ematica fNu(t) essendo determinata da un algoritmo di guida di velocit? ematica (610).

4. Metodo secondo la rivendicazione 3, in cui detto algoritmo di guida di velocit? ematica (610) riceve come primo dato di input i dati di velocit? ematica umeas(t), eventualmente dati di velocit? ematica filtrati o interpolati uref(t), e come secondo dato di input la velocit? ematica istantanea u(t) determinata da detto solutore di velocit? e pressione (612), e determina detta forzante di guida della velocit? ematica fNu(t), che viene fornita come input al solutore di velocit? e pressione (612).

5. Metodo secondo una qualsiasi delle rivendicazioni precedenti, in cui detto algoritmo di guida di posizione (604) determina la deviazione istantanea tra (t), corrispondente alla configurazione istantanea della morfologia X(t) determinata dal solutore strutturale (606) proiettata da un proiettore (701) nel sottoinsieme della morfologia dove i dati di posizione Xmeas(t) sono acquisiti, e il dato di posizione Xmeas(t), oppure il dato posizione filtrato o interpolato Xref(t),

ex(t) = (t) - Xmeas(t), oppure ex(t) = (t) ? Xref(t), dove ex(t) ? una quantit? vettoriale che viene fornita ad un primo generatore di forza di guida di posizione (702) che, tramite un operatore Ix, definisce ex(t) nello spazio della configurazione istantanea della morfologia X(t) ed interpola ex(t) nel tempo, ed in cui il campo Ixex(t) viene pesato (704) mediante un primo coefficiente di penalizzazione, ?x<(1)>, che determina l?ampiezza di una prima componente fNx<(1)>(t) della forzante di guida della posizione

fNx<(1)>(t) = ?x<(1) >Ix ( (t) - Xmeas(t)), oppure fNx<(1)>(t) = ?x<(1) >Ix ( (t) ? Xref(t)); preferibilmente in cui detta forzante di guida della posizione fNx(t), che viene fornita come input al solutore strutturale (606), coincide con detta prima componente fNx<(1)>(t).

6. Metodo secondo la rivendicazione 5, in cui ? prevista la generazione, mediante detto algoritmo di guida di posizione (604), di una almeno una seconda componente fNx<(2)>(t) della forzante di guida della posizione per guidare la simulazione a riprodurre almeno un parametro geometrico istantaneo di un componente di detta almeno una parte del sistema cardiovascolare; ed in cui detta forzante di guida della posizione fNx(t), che viene fornita come input al solutore strutturale (606), ? la somma di detta prima componente fNx<(1)>(t) e di detta almeno una seconda componente fNx<(2)>(t), fornendo cos? una guida alla simulazione numerica per riprodurre simultaneamente la configurazione istantanea della morfologia X(t) e detto almeno un parametro geometrico istantaneo.

7. Metodo secondo la rivendicazione 6, in cui detto parametro geometrico istantaneo ? il volume istantaneo; in cui un primo misuratore geometrico (706) misura il volume Vmeas(t) o il volume filtrato Vref(t) del componente utilizzando dati di posizione Xmeas(t) o dati posizione filtrati Xref(t), rispettivamente, ed un secondo misuratore geometrico (708) misura il volume V(t) del componente utilizzando la configurazione istantanea proiettata (t) determinata dal solutore strutturale (606) e proiettata da un proiettore (707) nel sottoinsieme della morfologia in cui i dati di posizione Xmeas(t) sono stati acquisiti; in cui la differenza tra V(t) e Vmeas(t), o Vref(t), viene fornita ad un secondo generatore di forza di guida di posizione (710) che genera la seconda componente fNx<(2)>(t) della forzante di guida della posizione, o forzante di volume, che, fornita in input al solutore strutturale (606), tende ad aumentare il volume istantaneo nella simulazione se V(t) < Vmeas(t) o V(t) < Vref(t), oppure, viceversa, a diminuirlo se V(t) > Vmeas(t) o V(t) > Vref(t); preferibilmente in cui la seconda componente fNx<(2)>(t) della forzante di guida della posizione viene pesata (712) mediante un secondo coefficiente di penalizzazione, ?x<(2)>, che determina l?ampiezza di detta seconda componente della forzante di guida della posizione.

8. Metodo secondo la rivendicazione 3 o 4, in cui detto algoritmo di guida di velocit? ematica (610) ? un algoritmo che proietta, mediante un proiettore (902), la velocit? ematica istantanea u(t) determinata dal solutore di fluido e pressione (612) sul sottoinsieme del flusso ematico dove sono acquisiti i dati di velocit? ematica nel tempo umeas(t), ottenendo ?(t), e ne determina la deviazione rispetto al dato di velocit? ematica umeas(t), o il dato di velocit? ematica filtrato uref(t),

eu(t) = ?(t) - umeas(t), oppure eu(t) = ?(t) ? uref(t),

dove eu(t) ? una quantit? vettoriale che viene fornita ad un generatore di forza di guida di velocit? ematica (904) che, tramite un operatore Iu, definisce eu(t) su una griglia di calcolo del solutore di fluido e pressione (612) ed interpola eu(t) nel tempo, ed in cui il campo Iueu(t) viene pesato (906) mediante un coefficiente di penalizzazione, ?u, che determina l?ampiezza della forzante di guida della velocit? ematica fNu(t)

fNu(t) = ?u Iu (?(t) - umeas(t)), oppure fNu(t) = ?u Iu (?(t) ? uref(t)).

9. Dispositivo per una visione di realt? aumentata di morfologia ed emodinamica di almeno una parte del sistema cardiovascolare, detto dispositivo comprendente un programma per computer configurato per eseguire il metodo secondo una qualsiasi delle rivendicazioni precedenti.

10. Macchina per acquisire immagini cardiografiche comprendente un dispositivo, secondo la rivendicazione 9, per la visione di realt? aumentata di morfologia ed emodinamica di almeno una parte del sistema cardiovascolare.