JP2017518844A - 血流予備量比値を算出するための機器 - Google Patents

Abstract

本発明は、生物３の冠動脈系の血流予備量比（ＦＦＲ）値を算出するための機器に関する。血流予備量比値算出ユニット１３が、境界条件及び冠動脈系の提供される表現に基づいてＦＦＲ値を算出するように適合されるＦＦＲ値算出アルゴリズムを使用することによってＦＦＲ値を算出し、境界条件は生物に固有であり、且つ境界条件算出ユニット１２によって算出される。境界条件算出ユニットは生物固有の境界条件を算出するため、且つ血流予備量比値算出ユニットはＦＦＲ値を算出するために冠動脈系の提供される表現だけでなく生物固有の境界条件も使用するため、非侵襲的に算出されるＦＦＲ値の精度が改善され得る。

Description

本発明は、生物の冠動脈系の血流予備量比（ＦＦＲ：fractional flow reserve）値を算出するための機器、方法、及びコンピュータプログラムに関する。

米国特許出願公開第２０１２／００５３９１８ Ａ１号は、患者の治療を計画するためのシステムを開示する。そのシステムは、患者の解剖学的構造の形状寸法に関する患者固有のデータを受信し、患者固有のデータに基づいて患者の解剖学的構造の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成し、その三次元モデル及び患者の解剖学的構造に関係する物理学ベースのモデルに基づいて患者の解剖学的構造内の第１のＦＦＲ値を算出するように構成されるコンピュータシステムを含む。そのコンピュータシステムは、三次元モデルを修正し、修正された三次元モデルに基づいて患者の解剖学的構造内の第２のＦＦＲ値を算出するように更に構成される。

米国特許出願公開第２０１２／００７２１９０ Ａ１号は、医用画像データに基づいて冠動脈疾患を非侵襲的に評価するための機器を開示する。その機器は、医用画像データから冠動脈の解剖学的モデルを生成するための手段と、医用画像データ内の造影剤伝搬についての時空的表現に基づいて冠動脈内の血液速度を推定するための手段とを含む。その機器は、冠動脈内の推定血液速度を境界条件として使用する計算流体力学シミュレーションを用いて冠動脈の解剖学的モデル内の血流をシミュレートするための手段を更に含む。

国際公開第２０１４／０７２８６１ Ａ３号は、抽出される特徴及び学習モデルに基づいて狭窄を有する冠動脈のＦＦＲ値を算出するように適合されるシステムを開示し、抽出される特徴は冠動脈及び狭窄を示すセグメント化された画像データから抽出されている。

S. Prevrhalらによる論文「CT Angiograhic Measurement of Vascular Blood Flow Velocity by Using Projection Data」Radiology, volume 261, number 3, pages 923 to 929 (2011)は、ＣＴスキャンの投影データを使用することによって血流速度を測定するための方法を開示する。

国際公開第２０１４／０９１３３９ Ａ１号は、冠動脈を通る血流を算出するためのシステムを開示する。そのシステムは、冠動脈及び心筋の三次元画像データセットを生成して、マーカの投与後に得られる二重エネルギ又はスペクトル三次元データセットから、心筋のボクセル内に含まれるマーカ量を示す心筋の三次元マーカデータセットを生成し、心筋を心筋セグメントに細分するように適合される。そのシステムは、それぞれの心筋セグメントに流れ込む血液量を三次元マーカデータセットから算出するために、及び関心のある冠動脈に流れ込む総血液量を冠動脈によって供給される全ての心筋セグメントに流れ込む血液量を合計することによって算出するために、何れの冠動脈がそれぞれの心筋セグメントを供給するかを明らかにするように更に適合される。

冠動脈系のＦＦＲ値は血管の健康の重要な予測因子であり、典型的には経皮冠動脈インターベンション（ＰＣＩ：percutaneous coronary intervention）中にカテーテル検査室内で侵襲的に測定される。或いは、ＦＦＲ値を算出するために、冠動脈系内の流体力学が冠動脈系のコンピュータ断層映像（ＣＴ：computed tomography）画像に基づいてシミュレートされ得る。シミュレーションに基づいてＦＦＲ値を算出することには、ＦＦＲ値が非侵襲的に算出され得る利点がある。しかし、侵襲的に求められるＦＦＲ値に比べてＦＦＲ値の精度は低くなり得る。

本発明の目的は、精度を改善しながらＦＦＲ値を非侵襲的に算出することを可能にする、生物の冠動脈系のＦＦＲ値を算出するための機器、方法、及びコンピュータプログラムを提供することである。

本発明の第１の態様では、生物の冠動脈系のＦＦＲ値を算出するための機器が示され、この機器は、
− 冠動脈系の表現を提供するための表現提供ユニットと、
− 境界条件及び冠動脈系の提供される表現に基づいてＦＦＲ値を算出するように適合されるＦＦＲ値算出アルゴリズムを使用することによってＦＦＲ値を算出するための血流予備量比値算出ユニットと、
− 放射源によって生成され、且つ造影剤が大動脈を流れる間に生物の大動脈を横断している放射に基づいて検出器によって経時的に生成されている投影データを提供するための投影データ提供ユニットであって、検出器は投影データを生成するために使用される数行の検出素子を有し、検出素子の全ての行が照射されないが、単一の扇形ビームによって１行のみが照射されるように、又は幾つかの扇形ビームによって数行が照射されるように放射源が適合される、投影データ提供ユニットと、
− 提供される投影データに基づいて生物固有の境界条件を算出するための境界条件算出ユニットと
を含む。

境界条件算出ユニットは生物固有の境界条件を算出するため、且つ血流予備量比値算出ユニットはＦＦＲ値を算出するために冠動脈系の提供される表現だけでなく生物固有の境界条件も使用するため、非侵襲的に算出されるＦＦＲ値の精度が改善され得る。

表現提供ユニットは、既に算出されている冠動脈系の表現を記憶し、且つ記憶済みの表現を提供するための記憶ユニットを含み得る。表現提供ユニットは、既に生成されている冠動脈系の表現を受信し、且つ受信される表現を提供するための受信ユニットも含むことができる。更に、表現提供ユニットは、冠動脈系の表現を生成し、且つ生成された表現を提供するように適合され得る。表現は、選択的に冠動脈系の三次元表現である。この表現は、心臓のＣＴデータセット内の冠動脈系をセグメント化することによって選択的に生成される。

境界条件算出ユニットは、ＣＴ画像を再構築し、且つＣＴ画像に基づいて境界条件を算出するように適合され得、及び／又は提供される投影データに直接基づいて境界条件を算出するように適合され得る。投影データの時間分解能は、例えば投影データに基づいて再構築され得る再構築済みのＣＴ画像の時間分解能よりもはるかに優れている場合があるため、投影データに直接基づいて境界条件を算出することにより、ＦＦＲ値を算出する精度が更に改善され得る。

投影データは１つ又は幾つかの扇形ビームを使用することによって生成され、及び境界条件算出ユニットは、１つ又は幾つかの扇形ビームによって生成される投影データに基づいて境界条件を算出するように適合される。但し、投影データは円錐ビームを使用することによって生成され得、及び境界条件算出ユニットは円錐ビームによって生成される投影データに基づいて境界条件を算出するように適合され得る。

一実施形態では、検出器が投影データを生成するために使用される数行の検出素子を有し、検出素子の全ての行が円錐ビームによって照射されないが、扇形ビームによって数行のみが照射されるように放射源が適合される。扇形ビームは１行の検出素子のみを照射するビームであると選択的に見なされるのに対し、円錐ビームは、隣接する数行の検出素子、とりわけ検出素子の全ての行を照射するビームであると選択的に見なされる。従って、扇形ビームのみによって数行のみが照射される場合、検出素子の照射される行の間には検出素子の照射されない行が選択的に存在する。

例えば放射源は、検出素子の最初の行、最後の行、及び中間の行のみが照射されるように適合され得る。とりわけ、放射源が回転軸を中心に生物に対して回転可能である場合、例えば投影データ提供ユニットがＣＴシステムの投影データ取得ユニットである場合、回転軸に沿った様々な位置に数行の検出素子が配置され得、放射源は検出素子の最初の行、最後の行、及び中間の行のみが照射されるように放射を視準するためのコリメータを含むことができ、「最初の」、「最後の」、及び「中間の」という用語は回転軸に沿った行の配置を指し、中間の行は選択的に中央の行である。この例では、コリメータが元の円錐ビームから幾つかの扇形ビームを生成する。このことは、放射線量を減らしながらＦＦＲ値を正確に算出することを可能にし得る。境界条件を算出するために使用される投影データが、上行大動脈を横断した後の扇形ビームの強度に基づいて生成されるように放射源及び生物が配置され得る。

一実施形態では、投影データ提供ユニットが、放射に基づいて検出器によって経時的に生成されている扇形ビーム投影データを提供するように適合され、放射は放射源によって生成され、且つ造影剤が様々な位置のうちの或る位置から様々な位置のうちの別の位置に大動脈を流れる間、それらの様々な位置において大動脈を横断しており、境界条件算出ユニットは、提供される投影データに基づいて境界条件を算出するように適合される。様々な位置は、上行大動脈内の位置及び下行大動脈内の位置を選択的に含む。

一実施形態では、表現提供ユニットが、異なる位置間の大動脈を示す大動脈表現を更に提供するように適合され、境界条件算出ユニットは、提供される投影データ及び大動脈表現に基づいて境界条件を算出するように適合される。例えば大動脈内の流速を境界条件として算出するために、造影剤が大動脈の或る位置から大動脈の別の位置に流れるのにかかる投影データから入手可能な時間が、大動脈表現から得ることができるそれらの２つの位置間の大動脈に沿った距離と共に使用され得る。このことは、単一の扇形ビームのみを使用することにより大動脈内の流速等の境界条件を算出することを可能にし、それにより生物に加えられる放射線量を更に減らすことを可能にする。

一実施形態では、境界条件算出ユニットが、冠動脈系及び冠動脈系の血管を取り囲む周囲領域を示す画像を提供される投影データに基づいて経時的に再構築し、且つその画像に基づいて冠動脈系を去る血液量を境界条件として算出するように適合される。ＦＦＲ値を算出するために冠動脈系を去る血液量を境界条件として算出し、及びその去っていく血液を使用することは、ＦＦＲ値を算出する精度を更に改善することができる。

境界条件算出ユニットは、周囲領域を示す画像要素の画像値に基づいて冠動脈系を去る血液量を算出するように適合され得る。画像値はコントラストレベルを示すことができ、それにより、周囲領域内のコントラストレベルに基づいて冠動脈系を去る血液量が算出され得る。具体的には、境界条件算出ユニットは、周囲領域を示す画像要素の画像値に基づいて心筋組織内の造影剤の一部の取込みを示す心筋組織値を算出し、且つ心筋組織値に基づいて冠動脈系を去る血液量を算出するように適合され得る。例えば、筋肉ハウンスフィールド単位（ＨＵ：Hounsfield unit）基準値と比較した、冠動脈系の血管を取り囲む組織を示す画像領域内のＨＵ値の差が、血管の外に流れる血液量を算出するために、即ち推定するために使用され得る。

更なる好ましい実施形態では、境界条件算出ユニットが、周囲領域を示す画像要素の画像値に基づいて周囲領域を示す何れの画像要素が、冠動脈系の提供される表現によって表わされるには小さ過ぎる冠動脈系の血管の側枝を表すかを明らかにし、且つ明らかにされた画像要素に基づいて側枝経由で冠動脈系を去る血液量を算出するように適合される。具体的には、境界条件算出ユニットは、血管内を示す画像要素の画像値を、周囲領域を示す画像要素の画像値と比較し、且つその比較に基づいて側枝を表す画像要素を明らかにするように適合される。更に境界条件算出ユニットは、側枝を表す明らかにされた画像要素に基づいて、冠動脈系の提供される表現によって表わされるには小さ過ぎる側枝の寸法を明らかにし、且つ明らかにされた寸法に基づいて側枝経由で冠動脈系を去る血液量を算出するように適合され得る。従って、例えばセグメント化アルゴリズムによって以前は逃していた小さい側枝が検出され得る。血管に沿った造影剤の不定の濃度を明らかにするために、それぞれの血管の表面のごく近くにある全ての画像要素、即ちボクセルが、それらのＨＵ値を基準にして造影剤によって引き起こされるそれぞれの血管内のＨＵの増大に関して評価され得る。ＨＵ値が血管内と同様の範囲内にある場合、セグメント構造の外側の増大は小さい側枝である可能性があり、及びその形状／口径が推定され得る。側枝の検出は冠動脈系の様々なセグメントについて行われ得、及び様々なセグメントの側枝領域が合計され、且つ各血管セグメントにおいて冠動脈樹を流れ出る血液を推定するための追加の補正係数として利用され得る。

境界条件算出ユニットによって算出される境界条件は、冠動脈系の流入及び／又は流出のそれぞれにおける流入境界条件及び／又は流出境界条件であり得る。具体的には、境界条件算出ユニットは、境界条件として冠動脈系の出口における流速及び任意選択的に冠動脈の寸法も算出するように適合され得る。例えば、境界条件算出ユニットは、参照により本明細書に援用されるS. Prevrhalらによる論文「CT angiograhic measurement of vascular blood flow velocity by using projection data」Radiology, volume 261, number 3, pages 923 to 929 (2011)及び米国特許出願公開第２０１１／０２７４３３３１０ Ａ１号で開示されているアルゴリズム等、知られている投影データに基づく流速算出アルゴリズムを使用することにより、提供される投影データに基づいて流速を算出するように適合され得、これらのアルゴリズムに対する入力として、検出素子の全ての行の投影データは使用されないが、検出素子の一部の行、とりわけ最初の行、最後の行、及び中間の行の投影データのみが使用される。更に、境界条件算出ユニットは、冠動脈系の提供される表現に基づいて冠動脈系の出口における冠動脈の寸法を算出するように適合され得る。

一実施形態では、この機器は、生物の解剖学的及び／又は生理学的特性を与えるための特性提供ユニットを更に含み、境界条件算出ユニットは、生物の提供される特性に基づいて境界条件を算出するように適合される。この機器は、解剖学的及び／又は生理学的特性と境界条件との間の割当を提供するための割当提供ユニットを選択的に更に含み、境界条件算出ユニットは、生物の提供される特性及び提供される割当に基づいて境界条件を算出するように適合される。割当提供ユニットは機械学習アルゴリズムを使用することによって選択的に生成されており、提供される特性及び割当に基づいて与えられている境界条件を使用することによって計算されている計算済みのＦＦＲ値の、侵襲的に測定されるＦＦＲ値からのずれが最小化されるように割当提供ユニットが最適化される。特性提供ユニットは、冠動脈系の血管の断面積、心筋質量、冠動脈系の血管及びその枝の口径比、心臓の大きさ、心臓の駆出率、並びに／又は心臓の一回拍出量を特性として提供するように適合され得る。これらの提供される特性に基づいて境界条件を算出することは、最終的に算出されるＦＦＲ値の精度を更に改善することができる。

血流予備量比値算出ユニットは、冠動脈系内の流量を表す集中型モデルに基づくＦＦＲ値算出アルゴリズムを使用するように適合され得、境界条件算出ユニットは、境界条件として集中型モデルのパラメータを算出するように適合される。具体的には、血流予備量比値算出ユニットは、集中型モデルが抵抗及びコンプライアンスの組合せを使用することによって冠動脈系内の流量を表すように適合され得、境界条件は抵抗及び／又はコンプライアンスを含み得る。例えば、心筋質量及び冠動脈系の血管の断面積に基づいて微小血管抵抗が境界条件として算出され得る。ＦＦＲ値を算出するために集中型モデルを使用することは、最終的に算出されるＦＦＲ値の精度を一層改善することができる。

本発明の別の態様では、生物の冠動脈系のＦＦＲ値を算出するための方法が示され、この方法は、
− 冠動脈系の表現を表現提供ユニットによって与えるステップと、
− 境界条件及び冠動脈系の提供される表現に基づいてＦＦＲ値を算出するように構成されるＦＦＲ値算出アルゴリズムを使用することにより、血流予備量比値算出ユニットによってＦＦＲ値を算出するステップと、
− 放射源によって生成され、且つ造影剤が大動脈を流れる間に生物の大動脈を横断している放射に基づいて検出器によって経時的に生成されている投影データを投影データ提供ユニットによって提供するステップであって、検出器は投影データを生成するために使用される数行の検出素子を有し、検出素子の全ての行が照射されないが、単一の扇形ビームによって１行のみが照射されるように、又は幾つかの扇形ビームによって数行が照射されるように放射源が適合される、ステップと、
− 提供される投影データに基づいて生物固有の境界条件を境界条件算出ユニットによって算出するステップと
を含む。

本発明の更なる態様では、生物の冠動脈系のＦＦＲ値を算出するためのコンピュータプログラムが示され、そのコンピュータプログラムは、機器を制御するコンピュータ上で実行されるとき、請求項１２に記載の方法のステップを請求項１に記載の機器に行わせるためのプログラムコード手段を含む。

請求項１に記載の機器、請求項１２に記載の方法、及び請求項１３に記載のコンピュータプログラムは、とりわけ従属請求項に記載される同様の及び／又は同一の好ましい実施形態を有することが理解されるべきである。

本発明の好ましい実施形態は、それぞれの独立請求項と従属請求項又は上記の実施形態との任意の組合せでもあり得ることが理解されるべきである。

本発明のこれらの及び他の態様が以下に記載の実施形態から明らかになり、かかる実施形態に関して説明される。

生物の冠動脈系のＦＦＲ値を算出するための機器を概略的且つ例示的に示す。 ＦＦＲ値を算出するために図１に示されている機器によって使用され得る３つの扇形ビームを概略的且つ例示的に示す。 上行大動脈及び下行大動脈内の位置を概略的且つ例示的に示す。 冠動脈系の血管及び周囲の柔組織領域を概略的且つ例示的に示す。 冠動脈系の血管の小さい側枝を含む位置を概略的且つ例示的に示す。 ＦＦＲ値を算出するために使用され得る集中型モデルを概略的且つ例示的に示す。 ａ）解剖学的及び／又は生理学的特性とｂ）境界条件との間の割当を生成するための最適化プロセスを概略的且つ例示的に示す。 生物の冠動脈系のＦＦＲ値を算出するための方法の一実施形態を例示的に示すフローチャートを示す。

図１は、人の冠動脈系のＦＦＲ値を算出するための機器の一実施形態を概略的且つ例示的に示す。この実施形態では、機器１が投影データ提供ユニット２を含み、投影データ提供ユニット２は、放射源５によって生成され、造影剤が大動脈を流れる間にテーブル等の支持手段４上に横たわる人３の大動脈を横断している放射６に基づいて検出器７によって経時的に生成されている投影データを提供するためのものである。投影データ提供ユニット２は、選択的にＣＴシステムの取得ユニットである。従って機器１は、人３の冠動脈系のＦＦＲ値を算出するように適合されるＣＴシステムとも見なされ得る。

機器１は、冠動脈系の表現を与えるための表現提供ユニット９を更に含む。この実施形態では、表現提供ユニット９が、冠動脈系の表現を提供するために、投影データ提供ユニット２によって様々な取得方向において取得される投影データに基づいて冠動脈系を示すＣＴ画像を再構築し、再構築済みのＣＴ画像内の冠動脈系をセグメント化するように適合される。表現提供ユニット９は、冠動脈系をセグメント化するために例えばモデルベースのセグメント化手法、領域併合若しくは波動伝搬法、又は対話型の冠動脈セグメント化技法を使用するように適合され得る。表現は、選択的に冠動脈系の三次元表現である。

機器１は、人３固有の境界条件を算出するための境界条件算出ユニット１２と、境界条件及び冠動脈系の表現に基づいてＦＦＲ値を算出するように適合されるＦＦＲ値算出アルゴリズムを使用することによってＦＦＲ値を算出するための血流予備量比値算出ユニット１３とを更に含む。とりわけ血流予備量比値算出ユニット１３は、冠動脈系の表現及び境界条件に基づいて冠動脈系内の血流をシミュレートし、シミュレートされた血流に基づいてＦＦＲ値を算出するように適合され得、ＦＦＲ値は動脈を狭める狭窄の両端間の血圧低下を示すように算出され得る。従って、ＦＦＲ値算出アルゴリズムは冠動脈系内の血流をシミュレートするように選択的に適合される。シミュレーション技法は、例えばB.K. Kooらによる論文Journal of the American College of Cardiology, 58 (19), pages 1989 to 1997 (2011)「Diagnosis of ischemia causing coronary stenoses by noninvasive fractional flow reserve computed from coronary computed tomographic angiograms. Results from the prospective multicenter DISCOVERFLOW(Diagnosis of Ischemia-Causing Stenoses Obtained Via Noninvasive Fractional Flow Reserve) study」、H. J. KimらによるAnnals of Biomedical Engineering 38(10), pages 3195 to 3209 (2010)「Patient-specific modeling of blood flow and pressure in human coronary arteries」、及びI. E. Vignon-Clementelらによる13(5), pages 625 to 640 (2010)「Outflow boundary conditions for three-dimensional simulations of nonperiodic blood flow and pressure fields in deformable arteries」で開示されており、これらの文献は参照により本明細書に援用される。

機器１は、利用者が開始コマンド又は停止コマンド等のコマンドを機器１に入力することを可能にするか、又は例えば投影データの取得、冠動脈系のセグメント化、境界条件の算出、ＦＦＲ値の算出等を規定するパラメータを設定することを可能にするキーボード、コンピュータマウス、タッチパッド等の入力ユニット１４を更に含む。機器１は、例えば心臓の生成済みＣＴ画像、冠動脈系の提供される表現、ＦＦＲ値等を表示するためのモニタ等の出力ユニット１５も含む。

この実施形態では、放射源５が図２に概略的且つ例示的に示されているコリメータ２０を含む。コリメータ２０は３つの扇形ビーム２１、２２、２３を生成するように適合され、コリメータ２０及び検出器７と共に放射源５は、扇形ビーム２１、２２、２３が検出器７の検出素子の最初の行、検出器７の検出素子の最後の行、及び検出器７の検出素子の中央の行を照射するように適合され、「最初の」、「最後の」、及び「中間の」という用語は人３の周りの放射源５及び検出器７の回転運動の回転軸に沿った検出素子の行の配置を指す。この回転軸は、投影データ提供ユニット２の縦軸及び人３の縦軸に対応する。

境界条件算出ユニット１２は、例えばS. Prevrhalらによる上記の論文で開示されているアルゴリズム及び米国特許出願公開第２０１１／０２７４３３３１０ Ａ１号で開示されているアルゴリズム等、知られている投影データに基づく流速算出アルゴリズムを使用することにより、提供される投影データに基づく境界条件として大動脈内の流速を算出するように適合され、それらのアルゴリズムに対する入力として、検出素子の全ての行の投影データは使用されないが、検出素子の最初の行、最後の行、及び中間の行の投影データのみが使用される。

ＣＴ血管造影撮像に基づいて冠動脈のＦＦＲ値を算出することは、冠動脈の血液流入及び血液流出条件をモデリングする精度に決定的に依存する。従って境界条件算出ユニット１２及び血流予備量比値算出ユニット１３は、流入条件を推定し、最終的により正確なＦＦＲ値を導出するために、大動脈の血流速度を正確に算出するように選択的に適合される。

冠動脈系のＦＦＲ値は、動脈を狭める狭窄の両端間の血圧低下として定められ得る。ＦＦＲ値は血管の健康の重要な予測因子であり、典型的にはＰＣＩ中にカテーテル検査室内で侵襲的に測定される。血流予備量比値算出ユニット１３は、ＦＦＲ値を非侵襲的に算出するために、動脈の流体力学をシミュレートし、選択的に心周期の単一フェーズの冠動脈ＣＴ血管造影（ＣＣＴＡ：coronary CT angiography）表現である冠動脈系の提供される表現に基づいてＦＦＲ値を算出するように選択的に適合される。ＣＣＴＡを使用することによってＰＣＩへの人をスクリーニングし選別するために、これらの非侵襲的に算出されるＦＦＲ値は、狭窄の程度についての空間的測定に次いで追加の機能パラメータとして使用され得る。血流予備量比値算出ユニット１３は、狭窄を含む血管下位組織内の血流速度及び圧力分布をシミュレートするために、選択的に人３の心臓のＣＴデータセットをセグメント化することによって得られる冠動脈樹のセグメント化である冠動脈系の提供される表現を使用するように選択的に適合される。

血管の解剖学的構造に加え、シミュレーションは冠動脈樹の入口境界及び出口境界の血流条件及び圧力条件に決定的に依存する。従って血流予備量比値算出ユニット１３は、狭窄を含む血管下位組織内の血流速度及び圧力分布をシミュレートするために、境界条件算出ユニット１２によって算出される境界条件を追加で使用するように適合される。投影データ提供ユニット２は、ボーラスタイミング走査を含む単一フェーズＣＣＴＡのための標準プロトコルを行うように選択的に適合される。ボーラスタイミング走査は、ＣＴ造影剤の静脈注入と心臓におけるコントラストのピーク飽和度との間の人固有の時間遅延を得るために、実際のＣＴ血管造影走査の前に取得される非常に低線量の動的ＣＴスキャンである。この遅延は、実際のＣＴ血管造影走査の時間を正しく決めるために概して使用される。境界条件算出ユニット１２は、ボーラスタイミング走査から境界条件として大動脈流条件を得るように適合され得る。

ボーラスタイミング走査を行うために、後の冠動脈造影走査について計画される流速と同様の流速で例えば１０ｍｌ〜２０ｍｌの少量の造影剤が人の腕静脈内に注入され得、任意選択的に、注入の後に食塩水チェーサボーラスが続き得る。流速は４ｍｌ／ｓ〜６ｍｌ／ｓの範囲内であり得る。但し他の流速が使用され得る。次いで、心臓内の標的撮像領域のＣＴ画像、とりわけシングルスライスＣＴ画像が等しい時間間隔で、例えば毎秒生成され得る。ＣＴ画像内の血管、とりわけ大動脈等の主要な血管内のコントラストが経時的に算出され得、血管内の増大がコントラストレベル、とりわけ或る一定のＨＵレベルに到達すると、コントラストボーラスが到来したと想定され得る。全ボーラスが到来するときに実際のＣＴ血管造影走査を自動で開始するために、時間が測定され、記憶され、遅延として使用され得る。

例えば冠動脈系の入口境界及び／又は出口境界における血流を算出するために、S. Prevrhalによる上記の論文又は米国特許出願公開第２０１１／０２７４３３３１０ Ａ１号で開示されている流速測定技法が使用され得、検出素子の全ての行の投影データを使用するのではなく、検出素子の最初の行、最後の行、及び中間の行の投影データ、即ち対応する動的扇形ビーム投影シーケンスのみが解析され得る。この流速を算出するために、上行大動脈の位置において投影データが選択的に取得される。

一実施形態では、放射源５が幾つかの扇形ビームを使用することによって又は円錐ビームを使用することによって人３及び検出器７を照射しないことができ、放射源５は、境界条件を算出するために単一の扇形ビームのみによって人３及び検出器７を照射するように適合され得る。具体的には、投影データ提供ユニット２は、放射６に基づいて検出器７によって経時的に生成されている単一の扇形ビーム投影データを提供するように適合され得、放射６はこの実施形態では単一の扇形ビームとして放射源５によって生成され、図３に概略的且つ例示的に示されている上行大動脈及び下行大動脈内の異なる位置３０、３１を横断しており、境界条件算出ユニット１２は提供される投影データに基づいて境界条件、とりわけ上行大動脈及び下行大動脈内の位置３０、３１における流速を算出するように適合され得る。選択的に、表現提供ユニット９が、異なる位置３０、３１間の大動脈を示す大動脈表現を更に提供するように適合され、境界条件算出ユニット１２は、提供される投影データ及び大動脈表現に基づいて境界条件を算出するように適合され得る。例えば境界条件として流速を算出するために、造影剤が大動脈の或る位置から大動脈の他の位置に流れるのにかかる投影データから入手可能な時間が、大動脈表現から得ることができるそれらの２つの位置間の大動脈に沿った距離と共に使用され得る。従って、単一の扇形ビーム内の２つの異なる空間位置３０、３１においてデータが取得され得、その単一の扇形ビームは上行大動脈及び下行大動脈に及ぶ。更に、それらの２つの測定位置間の大動脈の三次元の長さ及び形状並びに頸動脈口の大きさは、それらの要素が対象として含まれる場合、セグメント化された心拍ゲート式ＣＴ画像であり得る表現提供ユニット９によって与えられる表現から推定され得、又はそれらのデータは例えば心臓のＣＴスキャンを計画するために取得されるスキャノグラムから取得され得る。冠動脈系内の血流速度及び圧力分布を血流予備量比値算出ユニット１３によってシミュレートする間、それらの２つの位置３０、３１間の算出された血流が境界条件として使用され得る。

従って、体積血流を導出するために、上行大動脈及び下行大動脈の断面３０、３１間のボーラスの到来時間差が、大動脈弓に沿う２つの断面３０、３１間の距離、更にはそれらの大きさに関連付けられ得る。到来時間差は、例えば再構築画像よりも約１０００倍速い速度で取得され、従って提案される測定にとって十分な時間分解能を与える投影データを使用することによって算出され、即ち心臓収縮期中の血流速度は約４０ｃｍ／ｓ〜８０ｃｍ／ｓとすることができ、大動脈弓は約５ｃｍにわたることができ、これらの値はボーラスの到来時間差について僅か約０．１ｓの上限をもたらし、取得される投影データを使用することによってこの短いボーラス到来時間差が正確に算出され得る。

冠動脈性心疾患の場合、診断及び意思決定に冠動脈撮像は重要である。冠動脈機能が狭窄によって害されている場合は治療が必要であり得る。ＣＣＴＡ検査は、ＰＣＩを必要とする人をスクリーニングするための非侵襲的且つ比較的低線量のツールである。ＦＦＲ値は、治療法を決定するための非常に優れた予測値であり、従って血流をシミュレートすることによってＦＦＲ値をＣＣＴＡ検査中に測定することが望ましい。境界条件がシミュレーションを決定的に推進する。従って図１に関して上記で説明された機器は、選択的に人に対して余計な放射線量を費やすことなく、それらの境界条件を正確な態様でモデリング、即ち算出する。この機器は、既に標準的なＣＣＴＡ走査プロトコルの必要な部分であるボーラスタイミング走査を選択的に使用する。血流速度、及びピーク増大までの時間等の導出量が色分けされた画像内で視覚化され得、色分けされた画像は冠動脈系及び大動脈を示すことができ、様々な色が様々な血流速度及び任意選択的に他の導出量を示し得る。

更なる実施形態では、境界条件算出ユニット１２が、冠動脈系及び冠動脈系の血管を取り囲む周囲領域を示す画像を提供される投影データに基づいて経時的に再構築し、且つその画像に基づいて冠動脈系を去る血液量を境界条件として算出するように適合され得る。具体的には、境界条件算出ユニットは、周囲領域を示す画像要素の画像値に基づいて冠動脈系を去る血液量を算出するように適合され得る。画像値はコントラストレベルを示すことができ、それにより、周囲領域内のコントラストレベルに基づいて冠動脈系を去る血液量が算出され得る。

境界条件算出ユニット１２は、周囲領域を示す画像要素の画像値に基づいて心筋組織内の造影剤の一部の取込みを示す心筋組織値を算出し、且つその心筋組織値に基づいて冠動脈系を去る血液量を算出するように適合され得る。例えば、筋肉ＨＵ基準値と比較した、冠動脈系の血管を取り囲む組織を示す画像領域内のＨＵ値の差が、血管の外に流れる血液量を算出、即ち推定するために使用され得る。例えば、筋組織よりも強いコントラストを示すＨＵ値を有する周囲領域内のボクセルの数が算出され得、境界条件算出ユニット１２はそのボクセルの数が心筋組織内の造影剤のそれぞれの取込みをもたらすように較正され得る。具体的には、心筋組織内の造影剤のそれぞれの取込みを算出するためにボクセルの数が較正係数と掛けられ得る。血流予備量比値算出ユニット１３は、冠動脈系内の血流速度及び圧力分布をシミュレートする間、算出された冠動脈系を去る血液量を考慮するように適合され得る。

一実施形態では、各動脈の周りにボクセル領域が画定され得、各ボクセル増大から例えば５０ＨＵの基準強度が減算され得、減算後のボクセル増大の和として領域内の総増大が計算され得る。この総増大が様々な動脈領域について比較され得、それぞれの動脈を流れる血液及び造影剤の比率を示すために増大の和の比率が使用され得る。その比率は、流体力学のシミュレーション中の境界条件として使用され得る。

境界条件算出ユニット１２は、周囲領域を示す画像要素の画像値に基づいて周囲領域を示す何れの画像要素が、冠動脈系の提供される表現によって表わされるには小さ過ぎる冠動脈系の血管の側枝を表すかを明らかにし、且つ明らかにされた画像要素に基づいて側枝経由で冠動脈系を去る血液量を算出するようにも適合され得る。例えば境界条件算出ユニット１２は、血管内を示す画像要素の画像値を、周囲領域を示す画像要素の画像値と比較し、その比較に基づいて側枝を表す画像要素を明らかにするように適合され得る。更に境界条件算出ユニット１２は、側枝を表す明らかにされた画像要素に基づいて、冠動脈系の提供される表現によって表わされるには小さ過ぎる側枝の寸法を明らかにし、且つ明らかにされた寸法に基づいて側枝経由で冠動脈系を去る血液量を算出するように適合され得る。

従って、セグメント化アルゴリズムによって以前は逃していた小さい側枝が検出される可能性があり、血管に沿った造影剤の不定の濃度を明らかにするために、それぞれの血管の表面のごく近くにある全ての画像要素、即ち全てのボクセルが、それらのＨＵ値を基準にして造影剤によって引き起こされる血管内のＨＵの増大に関して評価され得る。ＨＵ値が血管内と同様の範囲内にある場合、セグメント構造の外側の増大は小さい側枝であり、その形状／口径が推定され得る。側枝の検出は冠動脈系の様々なセグメントについて行われ得、様々なセグメントの側枝領域が合計され、各血管セグメントにおいて冠動脈樹を流れ出る血液を推定するための追加の補正係数として利用され得る。各ボクセルは血管、側枝、及び組織という３つの区分のうちの１つを表すと選択的に想定されるため、側枝領域は上記の組織解析から除外され得、即ち組織の取込みの定量化は側枝として分類されていないボクセルのみに適用され得る。各血管セグメントにおいて冠動脈樹を流れ出る推定血液は、血流予備量比値を算出するための境界条件として使用され得る。

表現提供ユニット９は、冠動脈樹のセグメント化を提供するように選択的に適合され、そのセグメント化は、計算流体力学又は集中シミュレーションに基づいて冠動脈のＦＦＲ値を計算するために血流予備量比値算出ユニット１３によって使用される。ＦＦＲの計算の精度及び質に影響する因子は、各冠動脈セグメントを去る造影剤の量、即ち血液量を推定する精度である。但し、表現提供ユニット９によって提供されるセグメント化は血管、とりわけ主血管樹を、セグメント化に使用されるセグメント化アルゴリズム及び冠動脈系の原画像の質によって定められる、血管の所定の大きさまでにのみセグメント化することができる。血流予備量比値算出ユニット１３によって行われるシミュレーション中、明確にセグメント化される血管片のみが主冠動脈樹から外に出る血液の出口の役割を概して果たし得る。知られているＦＦＲシミュレーション手法は、セグメント化されない更に小さい血管片は考慮せず、冠動脈樹が入口と出口とを除いて密閉されていると見なし、これは正確ではない。従って上記のように、境界算出ユニット１２は、とりわけ冠動脈樹の片、即ちセグメントごとに、セグメント化されていない心筋組織及び側枝経由で冠動脈系を去る血液量を推定するように適合され得る。具体的には、境界条件算出ユニット１２は、ＦＦＲシミュレーションの境界条件をより適切に抑制するために、冠動脈樹の近くの心筋組織の増大に基づいて各冠動脈セグメントを去る血液量を推定するように適合され得、境界条件を推定するためにＣＴ血管造影データセットの画像情報が選択的に使用される。

流出境界条件を正確に推定するために、冠動脈系のそれぞれの血管のセグメント化された面が開始点として使用され得、図４に概略的且つ例示的に示されている血管４１を取り囲む組織領域４０内のコントラストレベルが算出され得る。血管４１は冠動脈系の右冠動脈であり、血管を取り囲む関心のある組織領域４０は半径１０ｍｍの関心領域であり、図４は最大値投影の視覚化を示す。文献又はこのデータセット内の基準筋肉領域から取られる筋肉ＨＵ基準値と比べた周囲組織４０内のＨＵ値の差が算出され得、平均増大は、この実施例では主血管と見なされ得る血管４１の外に流れる血液量に関する指示を与えることができる。主血管の外に流れる血液量に関するこの指示は、冠動脈樹内の流量分布を正確に推定するために血流予備量比値算出ユニット１３によって使用され得る境界条件と見なされ得、そのことは従ってＦＦＲ値の算出の改善をもたらす。更なる境界条件として、冠動脈系の提供される表現から得ることができる樹の出口における血管径が血流予備量比値算出ユニット１３によって使用され得る。

投影データ提供ユニット２は、二重エネルギＣＴスキャナの投影データ取得ユニットとすることができ、二重エネルギＣＴスキャナは、とりわけそれぞれの冠動脈の近くにおいて、ヨウ素であり得る造影剤のみを示し、及び造影剤の量を示す造影剤画像を生成するように適合され得る。かかる二重エネルギＣＴスキャナを使用することは、境界条件として冠動脈系を流れ出る血液を算出する精度を更に改善することができる。

ＦＦＲシミュレーション内で現在使用されている純粋な血管モデルと比較して追加情報、即ち境界条件を使用することは、ＦＦＲ値の計算精度を改善することができる。更に、冠動脈の最初のセグメント化が主要な血管に制限され得るため、仮想のＦＦＲ算出技法の方が放射線科医にとって使い易い場合があり、より小さい血管は上記のように冠動脈系を流れ出る血液を算出することによって考慮され得、即ち欠落している側枝が、冠動脈系内の速度及び圧力分布のシミュレーション中に対応する境界条件を使用することにより上記の修正を使用して自動で統合される。図５は、図１に示されている機器１によって生成され得る体積ＣＴ血管造影データセットの再フォーマット済みビューを概略的且つ例示的に示し、冠動脈系の主血管５０及び領域５１、５２、５３が示されており、それらについて主血管５０のセグメント化内には含まれていなかった小さい側枝が境界条件算出ユニット１２によって算出されている。

機器１は、人３の解剖学的及び／又は生理学的特性を与えるための特性提供ユニット１０を更に含むことができ、境界条件算出ユニット１２は、人３の提供される特性に基づいて境界条件を算出するように適合され得る。提供される特性は、選択的に冠動脈系の血管の断面積、心筋質量、冠動脈系の血管及びその枝の口径比、心臓の大きさ、心臓の駆出率、並びに／又は心臓の一回拍出量である。機器１は、それらの特性と境界条件との間の割当を提供するための割当提供ユニット１１を選択的に更に含み、境界条件算出ユニット１２は、人３の提供される特性及び提供される割当に基づいて境界条件を算出するように適合され得る。割当は機械学習アルゴリズムを使用することによって選択的に生成されており、提供される特性及び割当に基づいて与えられている境界条件を使用することによって計算されている計算済みのＦＦＲ値、及び測定されるＦＦＲ値のずれが最小化されるように割当が最適化される。

一実施形態では、血流予備量比値算出ユニット１３が冠動脈系内の流量を表す集中型モデルに基づくＦＦＲ値算出アルゴリズムを使用するように適合され得、境界条件算出ユニット１２は、境界条件として集中型モデルのパラメータを算出するように適合され得る。具体的には、血流予備量比値算出ユニット１３は、集中型モデルが抵抗及びコンプライアンスの組合せを使用することによって冠動脈系内の流量を表すように適合され得、境界条件は抵抗及び／又はコンプライアンスであり得る。例えば、心筋質量及び冠動脈系の血管の断面積に基づいて微小血管抵抗が算出され得る。

概してＦＦＲ値は、冠動脈狭窄の両端間の圧力差を測定するために、冠動脈カテーテル法を含む侵襲的技法を使用することによって算出され、この狭まりは概してアテローム硬化症によって引き起こされる。ＦＦＲ値は、概して狭窄が心筋への酸素運搬を妨げる可能性を推定するために、即ち心筋虚血の可能性を推定するために算出される。ＦＦＲ値は、狭窄の前の近位圧力に対する狭窄の後ろの、即ち遠位の圧力として定められ得る。ＦＦＲ値は、例えば０〜１であり得る無名数とすることができる。例えば０．５０のＦＦＲ値は、所与の狭窄が５０パーセントの血圧低下を引き起こすことを意味し得る。即ち、ＦＦＲ値は、狭窄がないと仮定した場合の最大流量と比べた、狭窄がある場合の血管の最大流量を表し得る。

侵襲的な冠動脈カテーテル法の間、被覆及びガイドワイヤを使用してカテーテルが大腿動脈又は橈骨動脈内に挿入される。病変の正確な重大度を明らかにするために、ガイドワイヤの先端にある小型センサが圧力を測定するために使用され得る。これは概して、アデノシン又はパパベリン等の血管拡張剤を注入することによって引き起こされ得る最大血流量中に、即ち充血中に行われる。０．８未満のＦＦＲ値を有する人に対してＰＣＩが行われる場合、狭窄のパーセンテージに基づく通常の意思決定に比べて全体的な死亡率及び心臓事象率が低くなると考えられる。

図１に関して上記で説明された機器１は、心臓のＣＴ画像から得られる冠動脈の形状寸法に基づく、即ち冠動脈系の表現に基づく計算流体力学（ＣＦＤ：computational fluid dynamics）シミュレーションを使用してＦＦＲ値を推定するように適合され得る。従って、ＦＦＲ値の算出はＦＦＲ−ＣＴの算出としても見なされ得る。ＣＴ研究に基づいてＦＦＲ値を推定することは、医師に提示され得る貴重な機能診断情報の非侵襲的算出を可能にする。ＦＦＲ値を正確に推定するために、この推定は、例えば血管解剖並びに上記で説明され、下記でも説明される人の他の解剖学的及び生理学的特徴に関する境界条件を選択的に含む。具体的には、ＦＦＲ値を推定するために使用され得、並びに境界条件及び例えば人の解剖学的特徴を定めるものと見なされ得る集中型モデルのパラメータ間の関係を見つけるために機械学習手法が使用され得る。

血流予備量比値算出ユニット１３は、図６に概略的且つ例示的に示されている左冠動脈枝の集中型モデルを使用するように適合され得る。この実施例では、集中型モデルが血管出口７０、冠動脈抵抗Ｒ_ａ、冠動脈コンプライアンスＣ_ａ、冠動脈微小循環抵抗Ｒ_{ａ−ｍｉｃｒｏ}、心筋コンプライアンスＣ_ｉｍ、冠静脈抵抗Ｒ_ｖ、動的心筋内圧Ｐ_ｉｍ、及び入口内の圧力Ｐ_ｉｎを含む。この集中型モデルを使用することによって圧力値が推定され、遠位圧力を入口内の圧力で割ることにより、冠動脈に沿った圧力の集中型モデル推定からＦＦＲ値が計算され得る。この集中型モデルの手法に関する更なる詳細については、参照により本明細書に援用される、H. J. Kimらによる論文Annals of Biomedical Engineering 38(10), pages 3195 to 3209 (2010)「Patient-specific modeling of blood flow and pressure in human coronary arteries」を参照する。この集中型モデルは、心臓の収縮及び弛緩による影響を考慮する。但し、他の実施形態では人のＦＦＲ値を推定するために他の集中型モデルも使用され得る。

集中型モデルのパラメータは人ごとに異なる可能性があり、それにより、境界条件算出ユニット１２は、人固有の微小血管抵抗、例えば上記の冠動脈微小循環抵抗等の人固有のパラメータを算出するように適合され得、血流予備量比値算出ユニット１３は、集中型モデル及び集中型モデルの人固有のパラメータに基づいてＦＦＲ値を算出するように適合され得る。具体的には、境界条件算出ユニット１２は、人の解剖学的及び生理学的特徴に基づいて人固有の集中型モデルのパラメータを最適化するように適合され得、算出された人固有の境界条件、即ち人固有の集中型モデルのパラメータに基づいてＦＦＲ−ＣＴ解析が行われ得る。

一実施形態では、表現提供ユニット９が、冠動脈系の表現として三次元の冠動脈構造を生成するために、ＣＴ画像内の冠動脈系の血管をセグメント化するように適合され得る。具体的には、表現提供ユニット９は、ＣＴ画像内の血管中心線及び管腔を自動で抽出するように適合され得、医師等の利用者がセグメント化を対話式に手動で編集可能にするように更に適合され得る。特性提供ユニット１０は、人３の解剖学的特性を提供するために三次元の冠動脈構造に基づいて血管の口径、とりわけ実効口径を算出するように適合され得、特定の断面内の血管の実効口径は、その断面内の血管の面積と同じ面積を有する円の直径として定められ得る。

割当提供ユニット１１は、割当に関係する人３の解剖学的／生理学的特徴を集中型モデルのパラメータに与えるように適合され得、割当は、特性提供ユニット１０によって与えられる解剖学的／生理学的特徴に基づいて境界条件として集中型モデルのパラメータを算出するために境界条件算出ユニット１２によって使用され得る。例えば集中型モデルのパラメータとしての微小血管抵抗と解剖学的特徴との間には幾つかの主たる任意選択的な関係があり得る。例えば、人の解剖学的特徴と微小血管抵抗Ｒ_{ａ＿ｍｉｃｒｏ}又は別の境界条件パラメータとの間の関係がパラメトリック関数を使用することによって表わされ得る。例えば、ａ）冠動脈の微小循環抵抗Ｒ_{ａ＿ｍｉｃｒｏ}とｂ）断面積ＣＳＡ及び心筋質量ＭｙｏＭａｓｓとの間の関係が以下のパラメトリック関数
Ｒ_{ａ＿ｍｉｃｒｏ}＝Ａ（ＭｙｏＭａｓｓ）^−１＋Ｂ（ＣＳＡ）^−１＋Ｃ （１）
によって定められ得、Ａ、Ｂ、及びＣはパラメトリック関数の係数であり、かかる係数はａ）微小血管抵抗とｂ）人固有の断面積及び心筋質量との間の割当を提供するために、訓練データセットを使用する機械学習プロセスによって最適化され得るか、又は最適化されている。

口径に関する血管内の流量とその枝内の流量との間の関係として以下の等式
が与えられ得、Ｑは枝内の流量を定め、Ｑ_０は血管内の流量を定め、ｄは枝の口径を示し、ｄ_０は血管の口径を示し、流量は或る時間間隔の間に管腔の断面を通過する液量として定められ得る。この関係に基づき、それぞれの口径に基づく２本の枝の流量分割を示す更なる関係
が導出され得、Ｑ_１は第１の枝内の流量を示し、Ｑ_２は第２の枝内の流量を示し、ｄ_１は第１の枝の口径を示し、ｄ_２は第２の枝の口径を示す。この関係を分岐前の圧力で割ることは、流量に関する２本の枝の抵抗間の以下の関係
をもたらし、Ｒ_１は第１の枝の抵抗を示し、Ｒ_２は第２の枝の抵抗を示す。これらの抵抗は、０．２ｍｍ未満の口径を有する微小血管の末梢動脈によって顕著であると考えられる。もう１つの有用な関係は、２本の枝の速度間の以下の関係
であり、ｖ_１は第１の枝内の流速を示し、ｖ_２は第２の枝内の速度を示す。

冠動脈の厚さと微小血管抵抗との間の関係は完全に独特という訳ではない。加えて、動脈の厚さは一定ではなく変動する。従って、冠動脈抵抗及び流量を推定するための他の解剖学的特徴を使用することも有益であり得る。心筋層は冠状血管血流の行き先である。従って、身体需要に対する心筋の増大が、微小血管抵抗を減らし流量を増やす小さい血管の生成を高めるのは合理的である。心筋質量と微小血管抵抗との間の関係は、所与の人の抵抗の推定を改善し得る。従って一実施形態では、特性提供ユニット１０は少なくとも心筋質量を特性として与えることができ、及び割当提供ユニット１１は、心筋質量に基づいて集中型モデルの微小血管抵抗を算出するために心筋質量と微小血管抵抗との間の割当を提供するように適合され得、算出される微小血管抵抗は境界条件算出ユニット１２によって境界条件として算出される。

更に、重大な狭窄がある血管内では充血性の微小血管抵抗がより高いと想定される。このことは、遠位圧力を回復し、通常の血管の値と著しく異ならない抵抗値をもたらす血管形成効果によって支持される。微小血管抵抗がより高いことは、膨張圧の低下が原因でより大きい動脈微細血管が受動的につぶれる結果としての血管収縮によって説明され得る。特性提供ユニット１０によって与えられ得る他の追加の解剖学的及び生理学的特徴は、心臓の大きさ、駆出率、又は一回拍出量であり得る。概して、心臓の大きさ、心筋質量、及び動脈口径は人ごとにばらつきがある。従って一実施形態では人固有のモデルが提供され、人固有の血管抵抗を推定するために、全ての人に対して一定の抵抗を使用するのではなく、それらの変動要素の１つ又は幾つかが使用される。

収縮／拡張機能が低下した人は、心臓収縮期間内の血液インピーダンス、即ち血流に対する抵抗を変えることがある様々な圧縮力を有し得る。従って、大きいデータセットを所与として、血液インピーダンス等の境界条件に対する心臓の大きさ又は心機能パラメータ間の関係は、境界条件の推定を改善し得る。

割当提供ユニット１１は、ＦＦＲ値を算出するために使用される境界条件、とりわけ集中型モデルのパラメータに特性提供ユニット１０によって与えられている解剖学的及び／又は生理学的特性を割り当てるための、１つ又は幾つかのパラメトリック関数を提供するように選択的に適合される。選択的に、パラメトリック関数の係数を算出するためにオプティマイザが使用され、侵襲的に測定されるＦＦＲ値及び例えば血流分布シミュレーションに基づいてＦＦＲ値を計算するために使用され得る冠動脈系の対応する表現を含む訓練セットが使用される。オプティマイザは、訓練セットのシミュレートされるＦＦＲ値と測定されるＦＦＲ値との差を最小化することによって係数を最適化するように選択的に適合される。この最適化プロセスのために、勾配降下最適化に基づくオプティマイザ等の知られているオプティマイザが使用され得る。解剖学的及び／又は生理学的特性と境界条件との間の割当を定めるパラメトリック関数の係数を算出するための機械学習プロセスとも見なされ得る好ましい最適化プロセスが、図７に関して以下で説明される。

この実施例では、境界条件が流量に対する全末梢血管抵抗Ｒによってモデル化され、Ｒは以下のパラメトリック関数
によって示され得、係数Ａ及びＢは最適化プロセスによって最適化される必要がある。特性提供ユニット１０は、冠動脈系の表現及び対応する侵襲的なＦＦＲ測定値を含む訓練セット８０内の事例ごとに枝の断面積及び心筋質量を計算する。次いで係数Ａ、Ｂが初期設定され、計算済みの断面積及び心筋質量、初期係数、並びに等式（６）に基づいて境界条件算出ユニットが初期境界条件、即ちこの実施例では全末梢血管抵抗Ｒを算出する。選択的に、初期境界条件が文献値にできるだけ近いように係数Ａ、Ｂが初期設定される。従ってこの実施例では、計算済みの断面積及び心筋質量を所与として、全末梢血管抵抗Ｒが文献値にできるだけ近いように係数Ａ、Ｂが初期設定される。図７では、この境界条件の算出が四角形８２によって示されている。

次いで、血流予備量比値算出ユニット１３によって行われるＣＦＤシミュレーションを行うことによってＦＦＲ値が算出される。このＦＦＲ値の算出は図７の四角形８３によって示されている。次のステップとして、各係数が変えられ（Ａ＝Ａ＋ｄＡ及びＢ＝Ｂ＋ｄＢ）、ここでも変えられた係数でＦＦＲ値が算出され、数値的導関数（numerical derivative）
が求められる。

これらの数値的導関数は、訓練セットの侵襲的に測定されたＦＦＲ値からの計算済みのＦＦＲ値のずれが最小化されるように係数Ａ、Ｂを変えるために使用され得る。例えば、以下の式
に従って差の二乗和ＳＳＤ（ＦＦＲ_ＣＴ，ＦＦＲ_{ｍｅａｓｕｒｅｄ}）を最小化するために勾配降下手法が適用され得る。

これらの式では、ＦＦＲ_ＣＴは計算済みのＦＦＲ値を示し、ＦＦＲ_{ｍｅａｓｕｒｅｄ}は訓練セットの侵襲的に測定されたＦＦＲ値を示す。勾配降下手法を使用することによる数値的導関数の計算が図７の四角形８１によって示されている。

以下、生物の冠動脈系のＦＦＲ値を算出するための方法の一実施形態が図８に示されているフローチャートに関して例示的に説明される。

ステップ１０１で、冠動脈系の表現が表現提供ユニット９によって与えられる。例えば冠動脈系は、冠動脈系を示すＣＴ画像内でセグメント化される。ステップ１０２で、生物の固有の境界条件が境界条件算出ユニット１２によって算出される。例えば、ＦＦＲ値を算出するために使用され得る、冠動脈系内への流速、冠動脈を去る血液量、流出位置及び／又は流入位置における血管径、集中型モデルのパラメータが境界条件として算出され得る。ステップ１０３で、ステップ１０２で算出されている境界条件に基づいて、及び冠動脈系の提供される表現に基づいてＦＦＲ値を算出するように構成されるＦＦＲ値算出アルゴリズムを使用することにより、血流予備量比値算出ユニット１３によってＦＦＲ値が算出される。とりわけ血流予備量比値算出ユニット１３は、検出される狭窄におけるＦＦＲ値を算出するために、冠動脈系の表現及び境界条件に基づいて冠動脈系内の速度及び圧力分布のシミュレーションを行う。狭窄は狭窄検出アルゴリズムを使用することによって自動で検出され得、例えば冠動脈系の提供される表現から得ることができるそれぞれの血管内の開口径が狭窄を検出するための閾値であり得る。更に、利用者が狭窄を手動で又は半自動で指示することを可能にするグラフィカルユーザインタフェースが提供され得、指示される狭窄におけるＦＦＲ値が算出され得る。

図１に関して上記で説明された機器は、ＦＦＲ値の非侵襲的で正確且つ客観的な推定を可能にする。このように算出することは、高速且つロバストな態様で行われ得る。その後、冠動脈狭窄の生理学的重大度を評価するために、算出されたＦＦＲ値が使用され得る。

図１に関して上記で説明された実施形態では、生物の冠動脈系のＦＦＲ値を算出するための機器がＣＴシステムであるが、別の実施形態では、冠動脈系のＦＦＲ値を算出するための機器は単に計算システムであり得、計算システムは、例えば別個の投影データ取得ユニットから投影データを、外部のＣＴスキャナからＣＴ画像等を取得することができる。

上記の実施形態では生物が人間であるが、他の実施形態では機器が動物のＦＦＲ値を算出するようにも適合され得る。

図面、本開示、及び添付の特許請求の範囲を検討することにより、特許請求の範囲に記載の本発明を実施する際、開示された実施形態に対する他の改変形態が当業者によって理解され実践され得る。

特許請求の範囲では、「含む」という用語は他の要素又はステップを排除せず、不定冠詞「１つの（a）」又は「１つの（an）」は複数形を排除しない。

特許請求の範囲に挙げられる幾つかのアイテムの機能を単一のユニット又は装置が果たし得る。或る手段が互いに異なる従属項で引用されるという単なる事実は、それらの手段の組合せを有利に使用できないことを示すものではない。

１つ又は幾つかのユニット又は装置によって行われる境界条件の算出、速度及び圧力分布のシミュレーション、ＦＦＲ値の算出等の操作は他の任意の数のユニット又は装置によって行われ得る。例えばステップ１０１〜１０３は、単一のユニットによって又は他の任意の数の様々なユニットによって実行され得る。生物の冠動脈系のＦＦＲ値を算出するための方法に従って生物の冠動脈系のＦＦＲ値を算出するための機器のこれらの操作及び／又は制御は、コンピュータプログラムのプログラムコード手段として及び／又は専用ハードウェアとして実装され得る。

コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に又は他のハードウェアの一部として供給される光記憶媒体又は固体媒体等の適切な媒体上に記憶／分散され得るが、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを介して等、他の形態で分散され得る。

特許請求の範囲内のいかなる参照記号も範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

Claims (13)

1. 生物の冠動脈系の血流予備量比値を算出するための機器であって、
   冠動脈系の表現を提供するための表現提供ユニットと、
   境界条件及び提供される前記冠動脈系の表現に基づいて血流予備量比値を算出するＦＦＲ値算出アルゴリズムを使用することによって血流予備量比値を算出するための血流予備量比値算出ユニットと、
   放射源によって生成される放射であって、造影剤が大動脈を流れる間に生物の大動脈を横断している放射に基づいて検出器によって経時的に生成されている投影データを提供するための投影データ提供ユニットであって、前記検出器は投影データを生成するために使用される数行の検出素子を有し、前記放射源により、前記検出素子の全ての行が照射されないが、単一の扇形ビームによって１行のみが照射されるか、又は幾つかの扇形ビームによって数行が照射される、投影データ提供ユニットと、
   提供される前記投影データに基づいて生物固有の境界条件を算出するための境界条件算出ユニットと
   を含む、機器。
2. 前記投影データ提供ユニットが、放射に基づいて前記検出器によって経時的に生成されている扇形ビーム投影データを提供し、当該放射は、前記放射源によって生成され、且つ造影剤が様々な位置のうちの或る位置から様々な位置のうちの別の位置に大動脈を流れる間、それらの様々な位置において大動脈を横断しており、前記境界条件算出ユニットは、提供される前記投影データに基づいて境界条件を算出する、請求項１に記載の機器。
3. 前記表現提供ユニットは、異なる位置間の大動脈を示す大動脈表現を更に提供し、前記境界条件算出ユニットは、前記提供される投影データ及び前記大動脈表現に基づいて境界条件を算出する、請求項２に記載の機器。
4. 前記境界条件算出ユニットは、冠動脈系及び冠動脈系の血管を取り囲む周囲領域を示す画像を前記提供される投影データに基づいて経時的に再構築し、且つ前記画像に基づいて冠動脈系を去る血液量を境界条件として算出する、請求項１に記載の機器。
5. 前記境界条件算出ユニットは、周囲領域を示す画像要素の画像値に基づいて冠動脈系を去る血液量を算出する、請求項４に記載の機器。
6. 前記境界条件算出ユニットは、周囲領域を示す画像要素の画像値に基づいて心筋組織内の造影剤の一部の取込みを示す心筋組織値を算出し、且つ心筋組織値に基づいて冠動脈系を去る血液量を算出する、請求項５に記載の機器。
7. 前記境界条件算出ユニットは、周囲領域を示す画像要素の画像値に基づいて周囲領域を示す何れの画像要素が、冠動脈系の提供される表現によって表わされるには小さ過ぎる冠動脈系の血管の側枝を表すかを明らかにし、且つ明らかにされた画像要素に基づいて側枝経由で冠動脈系を去る血液量を算出する、請求項５に記載の機器。
8. 前記境界条件算出ユニットは、境界条件として冠動脈系の出口における冠動脈の流速及び／又は大きさを決定する、請求項１に記載の機器。
9. 生物の解剖学的及び／又は生理学的特性を与えるための特性提供ユニットを更に含み、前記境界条件算出ユニットは、生物の提供される特性に基づいて境界条件を算出する、請求項１に記載の機器。
10. 前記特性提供ユニットは、冠動脈系の血管の断面積、心筋質量、冠動脈系の血管及びその枝の口径比、心臓の大きさ、心臓の駆出率、並びに／又は心臓の一回拍出量を特性として提供する、請求項９に記載の機器。
11. 前記血流予備量比値算出ユニットは、冠動脈系内の流量を表す集中型モデルに基づく血流予備量比値算出アルゴリズムを使用し、前記境界条件算出ユニットは、境界条件として集中型モデルのパラメータを算出する、請求項１に記載の機器。
12. 生物の冠動脈系の血流予備量比値を算出するための方法であって、前記方法は、
    冠動脈系の表現を表現提供ユニットによって与えるステップと、
    境界条件及び提供される前記冠動脈系の表現に基づいて血流予備量比値を算出する血流予備量比値算出アルゴリズムを使用することにより、血流予備量比値算出ユニットによって血流予備量比値を算出するステップと、
    放射源によって生成され、且つ造影剤が大動脈を流れる間に生物の大動脈を横断している放射に基づいて検出器によって経時的に生成されている投影データを投影データ提供ユニットによって提供するステップであって、前記検出器は投影データを生成するために使用される数行の検出素子を有し、前記放射源により、前記検出素子の全ての行が照射されないが、単一の扇形ビームによって１行のみが照射されるか、又は幾つかの扇形ビームによって数行が照射される、ステップと、
    提供される前記投影データに基づいて生物固有の境界条件を境界条件算出ユニットによって算出するステップと
    を含む、方法。
13. 生物の冠動脈系のＦＦＲ値を算出するためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、機器を制御するコンピュータ上で実行されるとき、請求項１２に記載の方法のステップを請求項１に記載の機器に行わせるためのプログラムコード手段を含む、コンピュータプログラム。