JP2016511649A5 - - Google Patents
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Description
本明細書で言及されているすべての刊行物、特許、および特許出願は、それぞれの個別の刊行物、特許、または特許出願が、本明細書に組み込まれることが特に、また個別に指示されている場合と同じ範囲にわたって本明細書に組み込まれる。それに加えて、本出願における文献の引用または識別は、そのような文献が本発明への従来技術として利用可能であることを認めるものとして解釈されないものとする。節の見出しが使用される限り、これらは、必要な制限と解釈されるべきでない。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
[1] 心臓血管系の第1の血管モデルを受信することと、
前記血管系の狭窄セグメントを通る流れを表す前記第1の血管モデルに基づき少なくとも1つの特性を決定することと、
第2の血管モデルを生成することと、
前記第1の血管モデルに対応する要素と、
流れの少なくとも1つの特性の差異を含む少なくとも1つの修正形態とを備える、
前記第1のモデルと前記第2のモデルとを比較する流動指数を算出することとを備える、血管評価のための方法。
[2] 流れの少なくとも1つの特性の前記差異は、狭窄セグメントを通る流れの少なくとも1つの特性と、前記第2のモデルの対応するセグメントの中の流れの特性との間の差異を備える[1]に記載の方法。
[3] 前記第1の血管モデルは、複数の2−D血管造影画像に基づき算出される[1]に記載の方法。
[4] 前記血管造影画像は、主要なヒト冠状動脈からの少なくとも第3の分岐点に従って血管セグメントに対して10%以内で血管幅の決定を行うことを可能にする十分な解像度を有している[3]に記載の方法。
[5] 前記流動指数は、前記狭窄セグメントから狭窄を取り除くためにインターベンションによって達成可能である流動増加の予測を備える[1]に記載の方法。
[6] 前記比較流動指数は、前記第1の血管モデルと前記第2の血管モデルとの対応する流動特性の比に基づき算出される[1]乃至[5]のいずれか一項に記載の方法。
[7] 前記比較流動指数は、前記狭窄セグメントと非狭窄セグメントとの対応する流動特性の比に基づき算出される[1]乃至[6]のいずれか一項に記載の方法。
[8] 狭窄部1カ所当たりの単一の数として前記比較流動指数を報告することを備える[1]乃至[7]のいずれか一項に記載の方法。
[9] 流れの前記少なくとも1つの特性は、流量を備える[1]乃至[8]のいずれか一項に記載の方法。
[10] 前記比較流動指数は、狭窄血管を通る前記最大の流れと前記狭窄が取り除かれた前記狭窄血管を通る前記最大の流れとの比を備える血流予備量指数を表す指数を備える[9]に記載の方法。
[11] 前記比較流動指数は、血管再生の推奨を決定する際に使用される[9]乃至[10]のいずれか一項に記載の方法。
[12] 前記比較流動指数は、狭窄を取り除くことによって流れを復元するため容量を示す値を備える[10]に記載の方法。
[13] 前記第1の血管モデルおよび前記第2の血管モデルは、血管セグメントデータの接続された枝を備え、それぞれの前記枝は流れに対する対応する血管抵抗に関連付けられる[1]乃至[12]のいずれか一項に記載の方法。
[14] 前記第1の血管モデルは、血管壁の径方向に詳細な3−D記述を含まない[13]に記載の方法。
[15] 前記第2の血管モデルは、前記第1の血管モデルにおける狭窄血管を置き換える比較的大きな直径を有する血管を備える、通常モデルである[1]乃至[13]のいずれか一項に記載の方法。
[16] 前記第2の血管モデルは、隣接する非狭窄血管の特性に基づき狭窄血管を正常化することによって得られる正常化された血管を備える、通常モデルである[1]乃至[13]のいずれか一項に記載の方法。
[17] 流れの前記少なくとも1つの特性は、前記狭窄セグメントと流れで接続する複数の血管セグメントの特性に基づき算出される[1]乃至[13]のいずれか一項に記載の方法。
[18] 流れの前記特性は、流体流に対する抵抗を備える[1]乃至[17]のいずれか一項に記載の方法。
[19] 前記第1の血管モデルにおいて、狭窄血管と、前記狭窄血管の下流にある血管枝の冠部とを識別することと、前記冠部内の流体流れに対する前記抵抗を算出することとをさらに備え、
ここにおいて、前記流動指数は、前記冠部の容積に基づき、また流体流に対する前記抵抗への前記狭窄血管の寄与分に基づき算出される[18]に記載の方法。
[20] 前記第1の血管モデルは、三次元空間内の血管位置の表現を備える[1]から[19]のいずれか一項に記載の方法。
[21] それぞれの血管モデルは、血管系の2つの連続する分岐部の間にある前記血管系の一部に対応する[1]乃至[20]のいずれか一項に記載の方法。
[22] それぞれの血管モデルは、前記血管系の分岐部を含む前記血管系の一部に対応する[1]乃至[20]のいずれか一項に記載の方法。
[23] それぞれの血管モデルは、前記血管系の少なくとも1つの分岐部を前記狭窄セグメントを超えて拡張する前記血管系の一部に対応する[1]乃至[20]のいずれか一項に記載の方法。
[24] それぞれの血管モデルは、前記血管系の少なくとも3つの分岐部を前記狭窄セグメントを超えて拡張する前記血管系の一部に対応する[23]に記載の方法。
[25] 前記血管モデルは、血管セグメントに沿った経路を備え、前記経路のそれぞれは前記複数の2−D画像内の位置までのその広がりに沿ってマッピングされる[3]に記載の方法。
[26] 前記心臓血管系の画像を取得することと、その第1の血管モデルを構築することとをさらに備える[1]に記載の方法。
[27] それぞれの血管モデルは、前記画像の解像度が正しい値の10%以内で血管幅の決定を可能にする限り遠位に拡張する前記血管系の一部に対応する[26]に記載の方法。
[28] 前記第1の血管モデルおよび前記第2の血管モデルのうちの少なくとも一方は、前記少なくとも1つの血管モデルを生成するために使用される画像の取得時に人工的に拡張されている血管系のモデルである[1]に記載の方法。
[29] プログラム命令が格納され、前記命令がコンピュータによって読み込まれると被験者の血管系の複数の2−D画像を受信して[1]に記載の方法を実行することをコンピュータに行わせる、コンピュータ可読媒体を備える、コンピュータソフトウェア製品。
[30] 血管系の一部の複数の2−D画像を受信し、
前記複数の2−Dを前記血管系の第1の血管モデルに変換し、
前記血管系の狭窄セグメントを通る流れを表す前記第1の血管モデルに基づき少なくとも1つの特性を決定し、
前記第1の血管モデルに対応する要素と、
狭窄セグメントを通る流れの前記少なくとも1つの特性を、狭窄の効果が低減される対応するセグメントを通るかのように流れの特性に変えることを含む少なくとも1つの修正形態とを備える第2の血管モデルを生成し、
前記第1のモデルと前記第2のモデルとを比較する流動指数を算出するように構成されたコンピュータを備える血管評価のためのシステム。
[31] 前記コンピュータは、前記第1の血管モデルを受信する5分以内に前記流動指数を算出するように構成される[30]に記載のシステム。
[32] 前記コンピュータは、前記2−D画像の取得の5分以内に前記流動指数を算出するように構成される[30]に記載のシステム。
[33] 前記コンピュータは、前記撮像デバイスからリモートの位置に配置される[30]に記載のシステム。
[34] 心臓血管系の血管モデルを受信することと、
前記血管系の狭窄セグメントと前記狭窄セグメントへの冠部血管とを通る流れを表す前記血管モデルに基づき少なくとも第1の流動特性を決定することと、
前記狭窄セグメントによる前記流れの制限を受けることなく、前記冠部血管を通る流れを表す前記血管モデルに基づき少なくとも第2の流動特性を決定することと、
前記第1の流動特性と前記第2の流動特性とを比較する流動指数を算出することとを備える血管評価のための方法。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
[1] 心臓血管系の第1の血管モデルを受信することと、
前記血管系の狭窄セグメントを通る流れを表す前記第1の血管モデルに基づき少なくとも1つの特性を決定することと、
第2の血管モデルを生成することと、
前記第1の血管モデルに対応する要素と、
流れの少なくとも1つの特性の差異を含む少なくとも1つの修正形態とを備える、
前記第1のモデルと前記第2のモデルとを比較する流動指数を算出することとを備える、血管評価のための方法。
[2] 流れの少なくとも1つの特性の前記差異は、狭窄セグメントを通る流れの少なくとも1つの特性と、前記第2のモデルの対応するセグメントの中の流れの特性との間の差異を備える[1]に記載の方法。
[3] 前記第1の血管モデルは、複数の2−D血管造影画像に基づき算出される[1]に記載の方法。
[4] 前記血管造影画像は、主要なヒト冠状動脈からの少なくとも第3の分岐点に従って血管セグメントに対して10%以内で血管幅の決定を行うことを可能にする十分な解像度を有している[3]に記載の方法。
[5] 前記流動指数は、前記狭窄セグメントから狭窄を取り除くためにインターベンションによって達成可能である流動増加の予測を備える[1]に記載の方法。
[6] 前記比較流動指数は、前記第1の血管モデルと前記第2の血管モデルとの対応する流動特性の比に基づき算出される[1]乃至[5]のいずれか一項に記載の方法。
[7] 前記比較流動指数は、前記狭窄セグメントと非狭窄セグメントとの対応する流動特性の比に基づき算出される[1]乃至[6]のいずれか一項に記載の方法。
[8] 狭窄部1カ所当たりの単一の数として前記比較流動指数を報告することを備える[1]乃至[7]のいずれか一項に記載の方法。
[9] 流れの前記少なくとも1つの特性は、流量を備える[1]乃至[8]のいずれか一項に記載の方法。
[10] 前記比較流動指数は、狭窄血管を通る前記最大の流れと前記狭窄が取り除かれた前記狭窄血管を通る前記最大の流れとの比を備える血流予備量指数を表す指数を備える[9]に記載の方法。
[11] 前記比較流動指数は、血管再生の推奨を決定する際に使用される[9]乃至[10]のいずれか一項に記載の方法。
[12] 前記比較流動指数は、狭窄を取り除くことによって流れを復元するため容量を示す値を備える[10]に記載の方法。
[13] 前記第1の血管モデルおよび前記第2の血管モデルは、血管セグメントデータの接続された枝を備え、それぞれの前記枝は流れに対する対応する血管抵抗に関連付けられる[1]乃至[12]のいずれか一項に記載の方法。
[14] 前記第1の血管モデルは、血管壁の径方向に詳細な3−D記述を含まない[13]に記載の方法。
[15] 前記第2の血管モデルは、前記第1の血管モデルにおける狭窄血管を置き換える比較的大きな直径を有する血管を備える、通常モデルである[1]乃至[13]のいずれか一項に記載の方法。
[16] 前記第2の血管モデルは、隣接する非狭窄血管の特性に基づき狭窄血管を正常化することによって得られる正常化された血管を備える、通常モデルである[1]乃至[13]のいずれか一項に記載の方法。
[17] 流れの前記少なくとも1つの特性は、前記狭窄セグメントと流れで接続する複数の血管セグメントの特性に基づき算出される[1]乃至[13]のいずれか一項に記載の方法。
[18] 流れの前記特性は、流体流に対する抵抗を備える[1]乃至[17]のいずれか一項に記載の方法。
[19] 前記第1の血管モデルにおいて、狭窄血管と、前記狭窄血管の下流にある血管枝の冠部とを識別することと、前記冠部内の流体流れに対する前記抵抗を算出することとをさらに備え、
ここにおいて、前記流動指数は、前記冠部の容積に基づき、また流体流に対する前記抵抗への前記狭窄血管の寄与分に基づき算出される[18]に記載の方法。
[20] 前記第1の血管モデルは、三次元空間内の血管位置の表現を備える[1]から[19]のいずれか一項に記載の方法。
[21] それぞれの血管モデルは、血管系の2つの連続する分岐部の間にある前記血管系の一部に対応する[1]乃至[20]のいずれか一項に記載の方法。
[22] それぞれの血管モデルは、前記血管系の分岐部を含む前記血管系の一部に対応する[1]乃至[20]のいずれか一項に記載の方法。
[23] それぞれの血管モデルは、前記血管系の少なくとも1つの分岐部を前記狭窄セグメントを超えて拡張する前記血管系の一部に対応する[1]乃至[20]のいずれか一項に記載の方法。
[24] それぞれの血管モデルは、前記血管系の少なくとも3つの分岐部を前記狭窄セグメントを超えて拡張する前記血管系の一部に対応する[23]に記載の方法。
[25] 前記血管モデルは、血管セグメントに沿った経路を備え、前記経路のそれぞれは前記複数の2−D画像内の位置までのその広がりに沿ってマッピングされる[3]に記載の方法。
[26] 前記心臓血管系の画像を取得することと、その第1の血管モデルを構築することとをさらに備える[1]に記載の方法。
[27] それぞれの血管モデルは、前記画像の解像度が正しい値の10%以内で血管幅の決定を可能にする限り遠位に拡張する前記血管系の一部に対応する[26]に記載の方法。
[28] 前記第1の血管モデルおよび前記第2の血管モデルのうちの少なくとも一方は、前記少なくとも1つの血管モデルを生成するために使用される画像の取得時に人工的に拡張されている血管系のモデルである[1]に記載の方法。
[29] プログラム命令が格納され、前記命令がコンピュータによって読み込まれると被験者の血管系の複数の2−D画像を受信して[1]に記載の方法を実行することをコンピュータに行わせる、コンピュータ可読媒体を備える、コンピュータソフトウェア製品。
[30] 血管系の一部の複数の2−D画像を受信し、
前記複数の2−Dを前記血管系の第1の血管モデルに変換し、
前記血管系の狭窄セグメントを通る流れを表す前記第1の血管モデルに基づき少なくとも1つの特性を決定し、
前記第1の血管モデルに対応する要素と、
狭窄セグメントを通る流れの前記少なくとも1つの特性を、狭窄の効果が低減される対応するセグメントを通るかのように流れの特性に変えることを含む少なくとも1つの修正形態とを備える第2の血管モデルを生成し、
前記第1のモデルと前記第2のモデルとを比較する流動指数を算出するように構成されたコンピュータを備える血管評価のためのシステム。
[31] 前記コンピュータは、前記第1の血管モデルを受信する5分以内に前記流動指数を算出するように構成される[30]に記載のシステム。
[32] 前記コンピュータは、前記2−D画像の取得の5分以内に前記流動指数を算出するように構成される[30]に記載のシステム。
[33] 前記コンピュータは、前記撮像デバイスからリモートの位置に配置される[30]に記載のシステム。
[34] 心臓血管系の血管モデルを受信することと、
前記血管系の狭窄セグメントと前記狭窄セグメントへの冠部血管とを通る流れを表す前記血管モデルに基づき少なくとも第1の流動特性を決定することと、
前記狭窄セグメントによる前記流れの制限を受けることなく、前記冠部血管を通る流れを表す前記血管モデルに基づき少なくとも第2の流動特性を決定することと、
前記第1の流動特性と前記第2の流動特性とを比較する流動指数を算出することとを備える血管評価のための方法。
Claims (20)
- 少なくとも1つの狭窄セグメントを有する心臓血管系の血管機能を評価するための方法において、
画像処理回路によって、前記心臓血管系をモデリングする第1の血管モデルを受信することと、
前記第1の血管モデル中の前記狭窄セグメントを通る流れの少なくとも1つの特性を決定することと、
第2の血管モデルに対する流れの特性における差異を生成する、前記第2の血管モデルへ少なくとも1つの修正を行うことにより、前記第1の血管モデルから前記第2の血管モデルを生成することと、
前記第1の血管モデルに対する流れの特性に対応する前記第2の血管モデルに対する流れの特性をさらに決定することと、
前記第1の血管モデルによってモデル化される前記心臓血管系の血管機能を定量化する流動指数を算出することとを備え、前記算出することは、前記第1の血管モデルと前記第2の血管モデルにおける流れの特性を比較することに基づく方法。 - 前記第1の血管モデルは、複数の2−D血管造影画像に基づき算出される請求項1に記載の方法。
- 前記血管造影画像は、主要なヒト冠状動脈からの少なくとも第3の分岐点に従って血管セグメントに対して10%以内で血管幅の決定を行うことを可能にする十分な解像度を有している請求項2に記載の方法。
- 前記流動指数は、前記第1の血管モデルと前記第2の血管モデルとの対応する流動特性の比に基づき算出される請求項1乃至3のいずれか一項に記載の方法。
- 流れの前記少なくとも1つの特性は、流量を備える請求項1乃至4のいずれか一項に記載の方法。
- 前記流動指数は、前記狭窄セグメントを通る最大の流れと前記狭窄が取り除かれた前記狭窄セグメントを通る前記最大の流れとの比を備える血流予備量指数を表す指数を備える請求項5に記載の方法。
- 前記流動指数は、血管再生の推奨を決定する際に使用される請求項5乃至6のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第1の血管モデルおよび前記第2の血管モデルは、血管セグメントデータの接続された枝を備え、それぞれの前記枝は流れに対する対応する血管抵抗に関連付けられる請求項1乃至7のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第1の血管モデルは、血管壁の径方向に詳細な3−D記述を含まない請求項8に記載の方法。
- 前記第2の血管モデルは、前記第1の血管モデルにおける前記少なくとも1つの狭窄セグメントを置き換える比較的大きな直径を有する血管を備える請求項1乃至9のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第2の血管モデルは、隣接する非狭窄セグメントの特性に基づき前記狭窄セグメントを正常化することによって得られる正常化された血管を備える請求項1乃至10のいずれか一項に記載の方法。
- 流れの前記少なくとも1つの特性は、前記少なくとも1つの狭窄セグメントと流れで接続する複数の血管セグメントの特性に基づき算出される請求項1乃至11のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第1の血管モデルにおいて、狭窄血管と、前記狭窄血管の下流にある血管枝の冠部とを識別することと、前記冠部内の流体流れに対する前記抵抗を算出することとをさらに備え、
ここにおいて、前記流動指数は、前記冠部の容積に基づき、また流体流に対する前記抵抗への前記狭窄血管の寄与分に基づき算出される請求項1乃至12のいずれかに記載の方法。 - それぞれの血管モデルは、前記血管系の少なくとも3つの分岐部を前記狭窄セグメントを遠位に超えて拡張する前記血管系の一部に対応する請求項1乃至13のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第1の血管モデルは、前記心臓血管系の血管セグメントに沿った経路を備え、前記経路のそれぞれは前記複数の2−D画像内の位置までのその広がりに沿ってマッピングされる請求項2に記載の方法。
- 前記心臓血管系の画像を取得することと、そこから前記第1の血管モデルを構築することとをさらに備え、
それぞれの血管モデルは、前記画像の解像度が正しい値の10%以内で血管幅の決定を可能にする限り遠位に拡張する前記心臓血管系の一部に対応する請求項1乃至15のいずれかに記載の方法。 - プログラム命令が格納され、前記命令がコンピュータによって読み込まれると請求項1乃至16のいずれかに記載の方法を実行することを前記コンピュータに行わせる、コンピュータ可読媒体を備える、コンピュータソフトウェア製品。
- 狭窄セグメントを有する心臓血管系の血管機能を評価するためのシステムにおいて、
前記心臓血管系の複数の2−D画像を受信し、
前記複数の2−D画像を前記心臓血管系をモデリングする第1の血管モデルに変換し、
前記狭窄セグメントを通る前記第1の血管モデル中の流れの少なくとも1つの特性を決定し、
前記流れの少なくとも1つの特性を変える少なくとも1つの修正を生成する前記第1の血管モデルから第2の血管モデルを生成し、
前記第1の血管モデルに対する流れの特性に対応する前記第2の血管モデルに対する流れの特性をさらに決定し、
前記第1の血管モデルによってモデリングされた前記心臓血管系の前記血管機能を定量化する流動指数を算出するように構成されたコンピュータを備え、前記コンピュータは、前記第1のモデルと前記第2のモデルにおける流れの特性を比較することによって、流動指数を算出するシステム。 - 前記コンピュータは、前記2−D画像の取得の5分以内に前記流動指数を算出するように構成される請求項18に記載のシステム。
- 前記第1の血管モデルからの前記第2の血管モデルの修正は、前記狭窄セグメントによる流れの制限を無視することを含む請求項1乃至16のいずれかに記載の方法。
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