JP2019534740A - 狭窄評価用の機能的指標を決定する装置 - Google Patents

Abstract

血管の狭窄評価用の機能的指標を決定する装置が提供される。当該装置は、入力インターフェース４０と、処理ユニット５０とを含む。入力インターフェースは、血管６の２次元表現を表す画像データ３０を取得する。処理ユニット５０は、画像データ内の血管６の進路と、その進路に沿った血管の幅Ｗ１、Ｗ２とを決定し、また、画像データ内の血管の幅に基づいて、血管の狭窄評価用の機能的指標を決定する。

Description

本発明は、血管の狭窄評価用の機能的指標を決定する装置、血管の狭窄評価用の機能的指標を決定する方法、関連のコンピュータプログラムプロダクト及び当該コンピュータプログラムプロダクトを記憶したコンピュータ可読媒体に関する。

心血管疾患は、先進工業国における主な死因である。主な心血管疾患は、心臓、脳、腎臓及び下肢に供給する動脈の内部組織層における脂肪性物質（「プラーク」）の慢性的な蓄積から生じる。動脈におけるプラークのこのような蓄積は、血管の内腔を狭くし、この狭くなることは狭窄と呼ばれる。

血管狭窄といった進行性冠動脈疾患は、心臓への血流を制限する。血管を通る血流の評価は、侵襲的でも非侵襲的でも、様々な検査手順を必要とする。現行の非侵襲的試験では、正確な情報が提供されないため、多くの患者は、血管を通る血流を評価するために、侵襲的カテーテル処置を必要とする。

最近の研究では、部分冠血流予備量比（ＦＦＲ）といった血行動態特性が、動脈疾患を有する患者の最適治療の決定を助ける重要な指標でありうることが実証されている。部分冠血流予備量比の従来の評価の幾つかは、血圧及び血流速度といった血流特性を直接測定するために、侵襲的カテーテル法を使用する。しかし、これらの侵襲的測定技術は、患者に危険をもたらし、また、かなりの費用がかかる場合がある。

ＦＦＲは、好適には動脈造影中に行われる圧力測定値から計算される狭窄の機能的重症度の指標である。ＦＦＲは、充血状態下における（血流方向で見たときに狭窄の前又は狭窄の上流の）近位血圧に対する（血流方向で見たときに狭窄の後ろ又は狭窄の下流の）遠位血圧（即ち、病変後の圧力と正常圧との比）と定義される。つまり、部分冠血流予備量比は、特に狭窄がないと仮定した場合の最大流量と比較して、狭窄がある場合の血管を流れる最大流量を表す。部分冠血流予備量比は、０から１の間の範囲の正規化値であり、０．５の部分冠血流予備量比は、所与の狭窄が５０％の血圧低下を引き起こし、したがって、血管内の最大血流量が著しく制限していることを示す。

或いは、瞬時血流予備量比（ｉＦＲ）を、残る流量の最大流量に対する指標として使用してもよい。

しかし、狭窄評価に必要とされる労力は、非常に多く、特に非侵襲的狭窄評価のためには、多くの情報を必要とする。

国際特許公開ＷＯ２０１４／０７２８６１Ａ２には、幾つかの抽出特徴に基づいた部分冠血流予備量比の決定が説明されている。特徴は、患者の身体の関心領域のボリュメトリック表現から抽出される。更に、シミュレーションを介してＦＦＲを決定するための境界条件が決定され、これらの境界条件を使用して、未知のＦＦＲを分類することができる。

上記を鑑みて、狭窄評価に必要な労力を低減し、そのためにプロセスを単純化する必要がある。

この必要性は、独立請求項の主題によって満たされ、更なる実施形態は、従属請求項に組み込まれる。なお、以下に説明される本発明の態様は、少なくとも同様に、方法、コンピュータプログラム要素及びコンピュータ可読媒体にも適用される。

本発明の第１の態様によれば、血管の狭窄評価用の機能的指標を決定する装置が提供される。当該装置は、入力インターフェースと、処理ユニットとを含む。入力インターフェースは、血管の２次元表現を表す画像データを取得する。処理ユニットは、画像データ内の血管の進路と、その進路に沿った血管の幅とを決定し、また、画像データ内の血管の幅に基づいて、血管の狭窄評価用の機能的指標を決定する。

入力インターフェースは、任意のデータフォーマットの画像データを受信する。画像データは、患者の身体の関心領域の２次元表現に対応する。画像データは、当該画像データが、少なくとも１つの管、特に少なくとも１つの血管を含む関心領域の２次元表現である限り、様々な考えられる画像捕捉デバイスによって捕捉される。つまり、入力インターフェースは、２次元（２Ｄ）画像データを受信する。入力インターフェースは、画像を走査する光学捕捉ユニットであってよい。処理ユニットは、走査画像データを処理し、血管を特定するだけでなく、血管の幅に基づいて、狭窄評価用の機能的指標を決定する。幅は、具体的には、血管の内部幅であってよく、当該幅が、血流に利用可能である空間又は直径を特定する。或いは、入力インターフェースは、２次元画像を表すデータを受信するが、当該データは外部ユニットによって提供される。

画像データは、Ｘ線撮像システムによって提供されてよい。関心領域内の１つ以上の血管が２次元画像面上に投影される一方で、血管を流れる血液は造影剤を含み、これにより、血管の内径が画像内に表現される。このようにして、Ｘ線血管造影法を用いて２Ｄ画像データが取得される。具体的には、患者の冠動脈の血管造影画像が取得される。

狭窄評価用の機能的指標は、例えば部分冠血流予備量比指標であってよい。しかし、上記ｉＦＲといった他の指標も同様に可能である。

本発明の更なる態様によれば、狭窄評価用の機能的指標を決定する方法が提供される。当該方法は、
ａ）血管の２次元画像データに対応する画像データを取得するステップと、
ｂ）画像データ内の血管の進路及びその進路に沿った血管の幅を決定するステップと、
ｃ）画像データ内の血管の幅に基づいて、血管の狭窄評価用の機能的指数を決定するステップとを含む。

例えば２次元画像データは、少なくとも１つの血管を有する身体といった空間的物体の２次元面上への投影であり、結果として、少なくとも１つの血管の２次元画像がもたらされる。

本明細書において説明される手法及び当該手法が基づく発見を、次の通りにまとめることができる。

人間の動脈における狭窄の定量的評価は、介入的意思決定に非常に望ましい。現在の概念は、典型的には、狭窄の直径、長さ、断面積及び導出量の純粋に幾何学的な評価を含む。これらは、単一の２Ｄ血管造影投影（２Ｄ ＱＣＡ、定量的冠動脈造影）又は複数の２Ｄ投影若しくは回転シーケンス（３Ｄ ＱＣＡ）から求めることができる。

最近、幾何学的狭窄評価から機能的評価への移行が起きている。機能的な手段は、狭窄の血流への影響を更に考慮する。具体的には、仮想部分冠血流予備量比（ｖＦＦＲ）は、測定される部分冠血流予備量比（ＦＦＲ）を予測することを目的とする。仮想ＦＦＲは、ＣＴ画像ボリューム又は３Ｄ血管造影データセットからの３Ｄ血管形状モデルに、計算流体力学（ＣＦＤ）を適用することによって計算することができる。

ワークフローを簡単にするために、単一の２Ｄ投影画像を使用して、機能的指標を生成することが非常に望ましい。

これは、次の通り、実質的に上記装置及び方法に従って行われる。
−血管の少なくとも一部の形状モデルを決定する。形状モデルは、血管の進路に沿った内径及び内径の変化を含む。
−形状モデルに基づいて、血管の少なくとも一部の少なくとも１つの抵抗値を決定する。
−少なくとも１つの抵抗値に基づいて、血管又は血管の一部を流れる流体の圧力降下を決定する。

決定された圧力降下は、狭窄評価用の機能的指標に相当する。

本発明のこれら及び他の態様は、以下に記載される実施形態から明らかとなり、また、当該実施形態を参照して説明される。

本発明の例示的な実施形態は、以下の図面を参照して以下に説明される。

図１は、撮像システムを概略的に示す。 図２は、例示的な実施形態による装置によって使用されるための２次元画像データを概略的に示す。 図３は、例示的な実施形態による装置を概略的に示す。 図４は、例示的な実施形態による方法のフローチャートを概略的に示す。

以下において、本発明は、狭窄評価用の機能的指標を決定する装置のコンテキストにおいて使用されるものとして例示的に説明されるが、本発明はまた、狭窄評価用の機能的指標を決定する方法のコンテキストにおいても使用することができる。したがって、以下のすべての実施例及び／又は説明もまた、本発明の方法によって実施されることを意図している。装置に関する特徴は、本発明の方法にも同様に当てはまると理解されるべきであり、逆もまた同様である。

図１は、例えば人体の一部の物体５の関心領域の画像データを生成する撮像システム１０（例えばＸ線システム）を概略的に示す。撮像システム１０は、物体の組成が投影面２０上に投影されるように、物体に向けて且つ物体を通して放射Ｘ線を放出する。したがって、本明細書において説明される装置の入力データとして使用できる２次元画像が生成される。

しかし、画像データが人体といった空間的物体の２次元表現である限り、他の手段又は他のプロセスによって生成された画像データを装置の入力データとして使用してもよいことに留意されたい。

図２は、２次元投影における血管６の一部の投影を含む画像３０を概略的に示す。この２次元画像では、血管６のこの一部は、直径が一定ではなく、変化する。具体的には、画像３０の左側の直径Ｗ１は右側の直径Ｗ２よりも大きい。

血管６の図示される一部についての狭窄評価用の機能的指標は、次の通りに決定される：
−血管の少なくとも一部の形状モデルを決定する。形状モデルは、血管又は血管の一部の内径と血管の進路に沿った内径の変化とを含む。これは、例えば血管６の一部を複数の区画を有するように分割し、各区画について直径又は平均直径を決定することによって行われる。区画数が多いほど、狭窄評価用の機能的指標はより正確となる。
−形状モデルに基づいて、血管の少なくとも一部の少なくとも１つの抵抗値を決定する。図２を参照すると、左から右へ流れる模擬流体は、例えば狭窄のために、Ｗ２がＷ１よりも小さい場合に、増加する流体力学的抵抗を経験する。具体的には、血管又は血管セグメントは、少なくとも１つの線形又は非線形抵抗器、好適には一連のそのような抵抗器によって近似される。
−少なくとも１つの抵抗値に基づいて、血管又は血管の一部を流れる流体の圧力降下を決定する。例えば圧力降下は、１つ以上の決定された抵抗値及び幾つかの境界条件を含む集中素子流体力学モデルを使用して決定される。例えば血管又は血管の一部の入口及び／又は出口における（ボリュメトリック）流量及び／又は圧力に関して仮定を行い、当該仮定を、集中素子モデルにおいて境界条件として使用する。或いは、大動脈圧測定値といった物理的測定値を境界条件として使用してもよい。

例えば冠状血管セグメント内の狭窄に亘って決定された圧力降下は、狭窄評価用の機能的指標に相当する。

図３は、狭窄評価用の機能的指標を決定する装置を示す。当該装置は、２次元画像を表す画像データを受信するインターフェース４０と、処理ユニット５０と、出力ユニット６０とを含む。図３に出力ユニット６０が示されているが、これは、必ずしも必要な装置の構成要素ではない。処理ユニットは、狭窄評価用の機能的指標を決定し、この値をメモリユニット又は記憶ユニットに記憶して、外部出力ユニットが狭窄評価用の機能的指標を読み出すために当該メモリユニット又は記憶ユニットにアクセスできるようにする。

インターフェース４０は、画像データ３０を受信する。画像データは、身体領域の写真若しくは投影として、又は、データ伝送ネットワークを介して適切なデータ伝送プロトコルを介してインターフェース４０に伝送される、若しくは画像データを記憶する一種のメモリユニットにアクセスすることによってインターフェース４０に伝送されるデジタルデータとして提供される。

出力ユニットは、狭窄評価用の機能的指標を光学的に示すデバイスであってよい。例えば出力ユニットはモニタ又は任意の他の種類のディスプレイである。

本発明の一態様によれば、入力インターフェースは、血管の２次元表現を表す画像データを取得し、処理ユニットは、画像内の血管の進路及びその進路に沿った血管の幅を決定し、更に、画像データ内の血管の幅に基づいて、血管の狭窄評価用の機能的指標を決定する。

入力インターフェースは、任意のフォーマットの画像データを受信する。入力インターフェースは、特に２次元画像データを受信する。特に血管の単一の２次元表現（例えば投影）のみが、狭窄評価用の機能的指標、例えば部分冠血流予備量比を決定するために使用される。

一実施形態によれば、血管の２次元画像データは、人間の血管の２次元画像を表す。

一実施形態によれば、２次元画像は血管の投影である。

一実施形態によれば、血管の幅は画像面又は投影面における血管の直径に相当する。

効果として、例えば部分冠血流予備量比に基づいて冠動脈病変の血行力学的意義を推定することができる。

一実施形態によれば、処理ユニットは、血管の幅を決定する際に、画像データにおける遠近効果を補償するように、画像データに濃度測定法を適用する。

濃度測定は、光学濃度の定量的測定に使用される。濃度測定法によって、画像面又は投影面からの血管の距離が、血管の進路に沿って変化するかどうかが決定され、血管の幅を決定する際にこの点が更に考慮される。これは、画像面又は投影面からの距離が変動する結果として、血管の決定された幅の値の質を低下させないように行うことができる。つまり、測定された幅は、濃度測定法の結果に基づいて補正される。

濃度測定法は、投影／２次元画像における遠近効果を補償するように使用され、幅は、投影における直径と濃度測定の結果との両方に基づいて、これらの手法の結果を累算することによって決定される。

一実施形態によれば、処理ユニットは、画像内の血管の幅にスケーリング係数を適用し、スケーリング係数を乗じた幅に基づいて狭窄評価用の機能的指標を決定する。

したがって、血管の非拡大サイズが決定され、狭窄評価用の機能的指標は、この補正された血管直径に基づいて決定される。

一実施形態によれば、処理ユニットは、投影画像データの投影面からの投影血管の距離を受信し、当該距離に基づきスケーリング係数を決定する。

画像又は投影内の血管幅の拡大率は、画像又は投影面からの血管の距離に依存する。この距離は、より正確な結果を得るためにスケーリング係数を決定する際に考慮される。

一実施形態によれば、処理ユニットは、複数の血管セグメント又は区画があるように、血管をその進路に沿ってセグメント化し、複数の血管セグメント又は区画それぞれの幅に、特定のスケーリング係数を適用する。

血管の投影、即ち、血管の２次元画像が使用されるため、投影又は画像内の血管の進路に沿った幅の縮尺が忠実ではない場合がある。したがって、非拡大幅を決定するためには、血管のセグメントの幅に様々なスケーリング係数を適用する必要がある。

一実施形態によれば、処理ユニットは、血管の１つのセグメントが、投影面から実質的に同じ距離を有するように、血管をセグメント化する。

したがって、１つのセグメント内で直径の拡大率がほぼ同じになるように適切なセグメント化があり、血管の幅に歪み又はバイアスを人為的に加えることなく、スケーリング係数がセグメント全体に適用可能であることが保証される。

セグメント化は、１つのセグメント内の血管の距離が、当該セグメントの中距離の周りの所定幅の通路内、例えば中距離の周りの５％又は１０％以内になるように行われる。

一実施形態によれば、処理ユニットは、画像データ内の基準要素を検出し、基準要素の既知のサイズと画像データ内の基準要素のサイズとに基づいて、スケーリング係数を決定する。

したがって、血管のスケーリング係数は、基準要素の既知の寸法に基づいてより正確に決定することができる。

一実施形態によれば、処理ユニットは、画像データ内の血管の幅に基づいて狭窄評価用の機能的指標を決定する。機能的指標は、血管の中心線に沿った圧力降下、仮想部分冠血流予備量比、血管を通る血流の関数としての圧力降下の曲線、流体力学的抵抗値、血流速度プロファイル、血液速度分布のうちの1つである。

一般に、血行動態パラメータから導き出すことができる任意のパラメータ又は任意の機能的指標（例えば冠血流予備能（ＣＦＲ）、瞬時血流予備量比（ｉＦＲ））は、個別に使用されても、上記指標の何れか１つ又は複数と組み合わせて使用されてもよい。

一実施形態によれば、血管は人体の動脈である。

図４は、狭窄評価用の機能的指標を決定する方法のフローチャート１００を概略的に示す。当該方法は、以下のステップを含む。

ステップａ）とも呼ばれる第１のステップ１１０において、血管の２次元画像データに対応する画像データが取得される。

ステップｂ）とも呼ばれる第２のステップ１２０において、画像データ内の血管の進路及びその進路に沿った血管の幅が決定される。

ステップｃ）とも呼ばれる第３のステップ１３０において、画像データ内の血管の幅に基づいて血管の狭窄評価用の機能的指標が決定される。

当然ながら、狭窄評価用の機能的指標を決定する装置を参照して提供されたすべての説明、実施例、特徴及び／又は利点をここで繰り返すことなく、本発明の方法は、方法ステップ１１０乃至１３０を実行することを意図している。上記装置は、当該方法ステップ用に構成されている。したがって、上記実施例、説明、特徴及び／又は利点はすべて、狭窄評価用の機能的指標を決定する装置を参照して上述されたが、本発明の方法、具体的には本発明の方法の以下の例示的な実施形態についても同様に当てはまることを意図している。

本発明の方法の例示的な実施形態によると、画像データを取得するステップは、血管の投影を取得するステップを含み、血管の幅は、投影に基づいて決定される。

例示的な実施形態によれば、上記方法は更に、次のステップ、即ち、画像内の血管の長さを決定するステップと、濃度測定法に基づいてスケーリング係数を決定するステップと、血管の決定された幅にスケーリング係数を適用するステップとを含む。

本発明の更なる実施例によれば、処理ユニットによって実行されると、上記方法を実行するコンピュータプログラム要素が提供される。

本発明の更なる実施例によれば、プログラム要素を記憶したコンピュータ可読媒体が提供される。当該プログラム要素は、処理ユニットによって実行されると、上記方法を実行する。

つまり、狭窄評価用の機能的指標を決定する装置及び方法に関する上記手法は、次の通りに要約することができ、これを以下のうちの1つ以上によって近似することが提案される。

２Ｄ ＱＣＡ法を適用して、２Ｄセグメンテーション及び責任血管セグメントの血管中心線を取得する。血管の直径及び長さの非拡大サイズを推定するために、拡大率によるスケーリング係数を、既知の身体形状及びＸ線システム内の心臓の位置の推定値、冠動脈樹の小孔にあるカテーテルの既知のサイズ、又は、患者の胸壁に置かれたファントム/基準要素の何れかから推定することができる。

したがって、中心線と各中心線点の局所血管半径ｒ_ｉとを含む形状モデルが決定される。形状モデルはまた分岐点を含んでもよい。

形状モデルは更に、１つ以上の中心線点について推定される断面積を含む。例えばこのような推定は、各中心線点に対して行われる。第１の近似では、これは、Ａ_ｉ＝π＊ｒ_ｉ ^２である。

したがって、セグメント化された血管の単純な形状モデルが生成され、これは、機能的指標の後続の計算のベースとして使用される。

一実施形態では、濃度測定情報を使用して、面貫通方向の血管直径が推定される。これは心臓デジタルサブトラクション血管造影法（ＤＳＡ）に基づいていてよい。更に、これは全心周期にわたる時系列画像を利用して濃度測定のロバスト性を向上させる。濃度測定評価は、例えば２つの分岐点間の血管のセグメントに限定されてよい。

別の実施形態では、見かけの狭窄直径が最小になるように、投影角が選択される。この選択は、複数の取得された投影のうちの１つを選択することによって、撮像システムの人間のオペレータによって手動で行われるか又は投影画像の参照データベースを使用して予備的知識に基づいて自動提案が行われてもよい。この手法は、断面積の系統的な過小評価をもたらし、誘導なしの手法と比べて再現性を向上させる。

別の実施形態では、投影角は、血管の遠近効果が最小限となるように（手動又は自動で）選択される。これは直径最小化と組み合わされてよい。

狭窄評価用の機能的指標は、２Ｄ画像から抽出される血管特徴（例えば直径、長さ、曲率、面貫通方向の直径、分岐数及び位置）の幾つか又はすべてに基づいて計算される。この機能的指標は、例えば血管の中心線に沿った圧力降下、例えばＣＦＤシミュレーションに基づく仮想ＦＦＲ、狭窄を通る血流の関数としての圧力降下の曲線若しくはそこから導き出される量、流体力学的抵抗値、シミュレートされた平均血流速度プロファイル若しくは速度分布、又は、血行動態パラメータから導出される任意の他の機能的指標（例えばＣＦＲ、ｉＦＲ等）の何れかであってよい。

一実施形態では、狭窄評価用の機能的指標は、２Ｄ投影画像から導出される。好適には、これは流体力学シミュレーションから得ることができるので、セグメンテーション及び圧力降下プロファイルを有する単一の血管造影２Ｄ投影画像が、機能評価に使用される。

しかしながら、指標はまた、複数の２Ｄ画像から別々に導出されてもよい。つまり、「別々に」導出される機能的指標は、一連の画像における個々の画像について、別々の指標を導出すること、例えば一連の画像の各画像について、血管セグメンテーション、モデリング及び流体力学シミュレーションを行うことを含む。

一連の画像における様々な画像が、例えば異なる心臓状態において取得される。或いは又は更に、様々な投影角が使用され、脈管構造に対して様々な視野角が提供される。

任意選択的に、向上された評価は、様々な画像から導出された機能的指標の１つ以上に基づくことができる。例えばこの場合、個々の数を統合指標（例えば平均値）にまとめることが有益である。

或いは又は更に、様々な画像からの機能的指標間の変化が決定される。例えば当該変化は、所定の最大変化（Ｖｍａｘ）と比較される。結果の精度に関するフィードバックを得るために、この比較に基づいて合否基準が生成される。複数の画像からシミュレートされた値が、変化の予想限界又は所定限界内にある場合、合否基準は、シミュレートされた結果が単一フレーム評価の場合よりも高い信頼度で合格であることを示すことができる。

予想最大変化（Ｖｍａｘ）は、シーケンスの様々な画像の性質を考慮して予め決定されてよい。例えば同じ投影角ではあるが、異なる心臓位相において撮影された複数の画像の場合、Ｖｍａｘは、様々な投影角で撮影された複数の画像の場合よりも低くなる。

或いは又は更に、処理ユニットは、狭窄評価用の機能的指標を計算するためのベースとして使用される１つ以上の画像についての品質スコアを計算してもよい。

例えば品質スコアは、以下の品質パラメータの１つ以上に基づいていてよい。
−例えば画像に関連付けられるＤＩＣＯＭデータから決定される血管造影Ｘ線画像の解像度。
−投影された血管樹のサイズ（例えばコントラスト強調された血管が占める画像領域）。投影血管樹が大きいほど、より高品質の画像を表す。
−例えば背景領域、即ち、血管樹以外の画像の一部におけるノイズ測定によって決定される投影内のノイズ量。ノイズ量は少ないほど、より高品質の画像を表す。
−例えばエントロピー分析又は勾配測定によって決定される投影の鮮明さ。
−例えばシーケンスにおける隣接画像を用いた対応分析によって決定される冠動脈の動き。動きが激しいと輪郭がぼやけ、これにより、低品質の画像がもたらされる。

関心血管の一部についての投影画像における遠近量、又は、投影画像における血管の重なり量といった他の品質パラメータも考慮に入れることができる。

一実施形態では、品質スコアは、血管造影Ｘ線画像、計算された機能的指標、及び、任意選択的に、関心血管セグメントの決定されたセグメンテーションと共に視覚化される。

更なる実施形態では、機能的指標が、複数の画像について別々に導出される場合、品質スコアは、機能的指標と共に各画像について計算される。例えば品質スコアは、複合機能的指標を決定する際に重み係数として使用される。これにより、低品質の画像から導出される機能的指標には、高品質の画像から導出される機能的指標よりも、複合指数において少ない重みが与えられる。

本明細書において説明される手法は、人体のあらゆる主要動脈（冠動脈、腸骨動脈、大腿動脈、上腕動脈、肝動脈、頸動脈）における狭窄の機能的評価に適用可能である。

一実施形態では、機能的指標は、例えばＱＣＡによって得られた１つ以上の幾何学的測度と比較することができる。自動ＱＣＡ測定が関心血管又は関心血管の一部の中心線に沿って行われてよい。同様に、ＦＦＲ値が同じ血管又は血管の一部について計算されてよい。

例えばこのような比較を可能にするユーザインターフェースが設けられる。ＱＣＡ値及びＦＦＲ値は共に正規化され、計算のベースとして使用された血管造影Ｘ線画像上に重ね合わされる。一例では、正規化されたＱＣＡ値及びＦＦＲ値との誤差が所定閾値を超える血管の部分が決定され、画像上で、例えば強調表示又は色分けによって視覚化される。正規化は、標準決定閾値、例えばステントを留置すべきか否かを決定するための閾値に基づいていてよい。この場合、０．５のＱＣＡ値は０．８のＦＦＲ値に相当する。

なお、本発明の実施形態は、様々な主題を参照して説明されている。具体的には、方法を参照して説明される実施形態もあれば、装置を参照して説明される実施形態もある。しかし、当業者であれば、特に断りがない限り、１つの主題に属する特徴の任意の組み合わせに加えて、様々な主題に関連する特徴間の任意の組み合わせも本出願と共に開示されると考えられることを理解するであろう。ただし、すべての特徴は、特徴の単純な組み合わせ以上の相乗効果を提供するように組み合わせられる。

本発明は、図面及び上記説明において詳細に例示され、説明されたが、当該例示及び説明は、例示的に見なされるべきであり、限定的に見なされるべきではない。本発明は、開示される実施形態に限定されない。開示された実施形態の他の変形態様は、図面、開示内容及び従属請求項の検討から、請求項に係る発明を実施する当業者によって理解され、実施される。

請求項において、「含む」との用語は、他の要素又はステップを排除するものではなく、また、「ａ」又は「ａｎ」との不定冠詞も、複数形を排除するものではない。単一のパラメータ、特徴又は他の要素が、請求項に引用される幾つかのアイテムの機能を果たしてもよい。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されることだけで、これらの手段の組み合わせを有利に使用することができないことを示すものではない。請求項における任意の参照符号は、範囲を限定するものと解釈されるべきではない。

Claims (15)

1. 血管の狭窄評価用の機能的指標を決定する装置であって、
   入力インターフェースと、
   処理ユニットと、
   を含み、
   前記入力インターフェースは、血管の２次元表現を表す画像データを取得し、
   前記処理ユニットは、
   血管の少なくとも一部の形状モデルであって、前記血管の進路に沿った内径及び前記内径の変化を含む当該形状モデルを決定し、
   前記形状モデルに基づいて、前記血管の前記少なくとも一部の少なくとも1つの抵抗値を決定し、
   前記少なくとも1つの抵抗値に基づいて、前記血管又は前記血管の一部を流れる流体の圧力降下を決定する、
   装置。
2. 前記２次元画像は、前記血管の投影である、請求項１に記載の装置。
3. 前記処理ユニットは、前記血管の幅を決定する際に、前記画像データにおける遠近効果を補償するように、前記画像データに濃度測定法を適用する、請求項１又は２に記載の装置。
4. 前記処理ユニットは、前記画像データ内の前記血管の幅にスケーリング係数を適用し、前記スケーリング係数を乗じた前記幅に基づいて、狭窄評価用の前記機能的指標を決定する、請求項１乃至３の何れか一項に記載の装置。
5. 前記処理ユニットは、前記画像データの画像面からの前記血管の距離を受信し、前記距離に基づいて、前記スケーリング係数を決定する、請求項４に記載の装置。
6. 前記処理ユニットは、複数の血管セグメントがあるように、前記血管を前記血管の進路に沿ってセグメント化し、前記複数の血管セグメントそれぞれの幅に、特定のスケーリング係数を適用する、請求項４に記載の装置。
7. 前記処理ユニットは、前記血管の１つのセグメントが、前記投影面から実質的に同じ距離を有するように、前記血管をセグメント化する、請求項６に記載の装置。
8. 前記処理ユニットは、前記画像データ内の基準要素を検出し、前記基準要素の既知のサイズと、前記画像データ内の前記基準要素のサイズとに基づいて、前記スケーリング係数を決定する、請求項４乃至７の何れか一項に記載の装置。
9. 前記機能的指標は、前記血管の中心線に沿った圧力降下、仮想部分冠血流予備量比、前記血管を通る血流の関数としての前記圧力降下の曲線、流体力学的抵抗値、血流速度プロファイル、血流速度分布の１つである、請求項１乃至８の何れか一項に記載の装置。
10. 狭窄評価用の前記機能的指標は、複数の２Ｄ画像から別々に導出される、請求項１乃至９の何れか一項に記載の装置。
11. 様々な画像からの前記機能的指標間の変化が決定され、所定の最大変化と比較され、前記比較に基づいて、合否基準が生成される、請求項１０に記載の装置。
12. 前記処理ユニットは、狭窄評価用の前記機能的指標を計算するためのベースとして使用される１つ以上の２Ｄ画像の品質スコアを計算する、請求項１乃至１１の何れか一項に記載の装置。
13. 狭窄評価用の機能的指標を決定する方法であって、
    ａ）血管の２次元画像データに対応する画像データを取得するステップと、
    ｂ）前記血管の進路に沿った内径及び前記内径の変化を含む、血管の少なくとも一部の形状モデルを決定するステップと、
    ｃ）前記形状モデルに基づいて、前記血管の前記少なくとも一部の少なくとも1つの抵抗値を決定するステップと、
    ｄ）前記少なくとも１つの抵抗値に基づいて、前記血管又は前記血管の一部を流れる流体の圧力降下を決定するステップと、
    を含む、
    方法。
14. 処理ユニットによって実行されると、請求項１３に記載の方法のステップを行う、請求項１乃至１２の何れか一項に記載の装置を制御する、コンピュータプログラム。
15. 請求項１４に記載のコンピュータプログラムを記憶した、コンピュータ可読媒体。
    
    

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