JP2020011054A - 血管内の血流を評価するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】血管内の血流を評価するためのシステムおよび方法を提供する。【解決手段】患者の血管内の血流を評価するためのシステムが、第１の圧力センサおよび第２の圧力センサを含み、狭窄の両側において血管内の圧力データを同時に測定するように構成されたカテーテルを含む。カテーテルによって生成された圧力データは、第１の圧力センサからの第１の一連の圧力測定値と、第２の圧力センサからの第２の一連の圧力測定値とを含む。システムは、１つ以上のプロセッサ上で実行可能であり、圧力データの２つ以上の部分の各々について、圧力データのそれぞれの部分における心拍数安定性およびカテーテル安定性の少なくとも一方を表す安定性指標を計算するように構成されたＦＦＲ計算モジュールをさらに含む。圧力データに基づいて血流予備量比（ＦＦＲ）を計算するための最適時間ウィンドウが、安定性指標に基づいて特定される。次いで、最適時間ウィンドウ内の圧力データに基づいてＦＦＲ値が計算される。【選択図】図１

Description

本開示は、広くには、血管を通る流体の流れに対する閉塞または他の制限の重症度を判断するための血管内の血流の評価に関し、より詳細には、信頼できる血流予備量比（ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ ｆｌｏｗ ｒｅｓｅｒｖｅ）の値を自動的に求めるための方法およびシステムに関する。

虚血を引き起こす病変を含む血管内の狭窄の重症度の評価に関して、現時点において一般に受け入れられている技術が、血流予備量比（ＦＦＲ）である。ＦＦＲは、近位側の圧力測定値（狭窄の近位側において得られる）に対する遠位側の圧力測定値（狭窄の遠位側において得られる）の比率の計算である。ＦＦＲは、閉塞が血管内の血流を治療が必要とされる程度にまで制限しているかどうかについての判断を可能にする狭窄の重症度の指標をもたらす。健康な血管におけるＦＦＲの正常値が１．００である一方で、しきい値ＦＦＲ値未満の値が、一般に、有意であると考えられ、治療を必要とする。一般的な治療の選択肢として、血管形成およびステント留置が挙げられる。

冠状動脈の血流は、（大動脈と同様に）近位側に生じる圧力の変動によって影響を受けるだけでなく、微小循環において遠位側に生じる変動によっても同時に影響を受けるという点で、独特である。したがって、遠位側の冠状動脈の血圧は、純粋に血管の大動脈端から伝達される圧力の残余ではないため、単に狭窄をまたぐ平均圧力またはピーク圧力の低下を測定したのでは、冠状動脈の狭窄の重症度を正確に評価することは不可能である。結果として、冠状動脈内のＦＦＲを効果的に計算するためには、血管における血管抵抗を減少させることが必要である。現時点においては、アデノシンなどの薬理学的充血剤（ｈｙｐｅｒｅｍｉｃ ａｇｅｎｔ）が、冠状動脈内の抵抗を減少および安定化させるために投与されている。これらの強力な血管拡張剤は、（主に心周期の収縮部分に関連する微小循環抵抗を減らすことによって）抵抗の大きな変動を減らし、比較的安定した最小の抵抗値を得る。

欧州特許出願公開第３０２１７４１号明細書

この「発明の概要」は、「発明を実施するための形態」においてさらに後述される考え方の選択を紹介するために提示される。この「発明の概要」は、特許請求の範囲に記載される主題の重要な特徴または必須の特徴を特定しようとするものではなく、特許請求の範囲に記載される主題の技術的範囲を限定する手掛かりとして使用されるものでもない。

一実施形態においては、患者の血管内の血流を評価するためのシステムが、第１の圧力センサおよび第２の圧力センサを含み、狭窄の第１の側および狭窄の第２の側において血管内の圧力データを同時に測定するように構成されたカテーテルを含む。カテーテルによって生成された圧力データは、狭窄の第１の側に配置された第１の圧力センサからの第１の一連の圧力測定値と、狭窄の第２の側に配置された第２の圧力センサからの第２の一連の圧力測定値とを含む。システムは、１つ以上のプロセッサ上で実行可能であり、圧力データの２つ以上の部分の各々について、圧力データのそれぞれの部分における心拍数安定性およびカテーテル安定性の少なくとも一方を表す安定性指標を計算するように構成されたＦＦＲ計算モジュールをさらに含む。最適時間ウィンドウが、圧力データに基づいて計算された血流予備量比（ＦＦＲ）について特定され、ここで最適時間ウィンドウは、安定性指標に基づいて決定される。次いで、ＦＦＲ値が、最適時間ウィンドウ内の圧力データに基づいて計算され、次いでＦＦＲ値が、医師へと出力される。

一実施形態においては、患者の血管内の血流を評価する方法が、評価対象の血管内で測定された圧力データを受け取ることを含む。圧力データは、血管内の狭窄の第１の側に配置された第１の圧力センサからの第１の一連の圧力測定値と、血管内の狭窄の第２の側に配置された第２の圧力センサからの第２の一連の圧力測定値とを含む。次いで、圧力データの２つ以上の部分の各々について、圧力データのそれぞれの部分における心拍数安定性およびカテーテル安定性の少なくとも一方を表す安定性指標が計算される。次に、安定性指標に基づいて、ＦＦＲを計算するための最適時間ウィンドウが特定される。次いで、最適時間ウィンドウ内の圧力データに基づいてＦＦＲ値が計算される。

本発明のさまざまな他の特徴、目的、および利点が、以下の説明を図面と併せて検討することで、明らかになるであろう。

本開示を、以下の図を参照して説明する。

本開示による血管内の血流を評価するためのシステムの一実施形態を示している。 血管内の圧力データを測定する典型的な圧力検知カテーテルを示している。 本開示による典型的な圧力データならびに安定性指標およびＦＦＲを示すグラフである。 本開示による別の例を示している圧力データならびに安定性指標ならびにＦＦＲの計算を示す別のグラフである。 本開示による患者の血管内の血流を評価するための典型的な方法またはその一部を示している。 本開示による患者の血管内の血流を評価するための典型的な方法またはその一部を示している。 本開示による患者の血管内の血流を評価するための典型的な方法またはその一部を示している。

血管における狭窄の両側の近位側圧力および遠位側圧力を測定してＦＦＲを計算するための現状のシステムは、一般に、監視期間を規定するために、担当医の入力に頼っている。すなわち、大部分のシステムは、医師がボタンを押すことによって監視期間を開始および停止させるように構成されている。時々刻々のＦＦＲ値が、開始の入力と終了の入力との間の期間において圧力データに基づいて割り出され、最終的なＦＦＲ値の出力が、医師によって指示されたその期間において計算された最低のＦＦＲとして得られる。

ＦＦＲは、同じ血管内の正常な最大流量に対する狭窄病変の遠位側の最大血流量の比である。具体的には、ＦＦＲは、以下の圧力比、すなわちＦＦＲ＝Ｐ_ｄ／Ｐ_ａを使用して計算され、ここでＰ_ｄは病変の遠位側の圧力であり、Ｐ_ａは病変の近位側の圧力である。したがって、ＦＦＲが１．０であるということは、狭窄の遠位側の圧力が狭窄の近位側の圧力と同じであるため、狭窄が流れを妨げていないことを意味する。しかしながら、ＦＦＲ値は、単一の圧力値の比較に基づいて計算されるのではなく、なぜならば、そのような計算は、ノイズまたは測定の過渡的側面によって過度に影響されてしまうからである。したがって、ＦＦＲ値は、典型的には、単一の心拍または所定の数の心拍など、或る期間にわたる平均動脈圧に基づいて計算される。或る期間にわたる圧力データを利用することによって、ノイズおよび他のアーチファクトの影響が、最小限に抑えられる。同様に、複数の心拍にわたるデータを利用することによって、心拍間の変動も、最小限に抑えることができる。例えば、ＦＦＲ値を、特定の数の拍動についての比の移動平均に基づいて、或る期間にわたって計算することができる。

現状のシステムにおいて、出力されるＦＦＲ値は、医師によって指示された期間における最低の時々刻々のＦＦＲ値として、システムによって自動的に選択される。一般に、０．７５よりも低いＦＦＲ値は、血行動態的に有意な狭窄を表す。０．８よりも高いＦＦＲ値は、血行動態的に有意ではない狭窄を表す。０．７５と０．８との間の値は、中間的であり、一般に、血行再建が必要であるか否かを判断するために、患者の病歴との関連において考慮される。

多くの現状の実施形態においては、ＦＦＲ値およびＦＦＲ計算の基礎をもたらす計算ウィンドウが、これらの情報を医師が検討できるように出力される。多数の利用可能なシステムにおいて、医師は、ＦＦＲについて選択された期間を調整し、したがってＦＦＲの計算のために圧力波における異なる位置を選択することができる。実験および研究を通して、本発明の発明者は、医師が時間の大部分においてＦＦＲのための計算ウィンドウを調整することを認識した。したがって、本発明の発明者は、ＦＦＲを求めるための現状の自動化された方法は不正確であり、通常は医師による調整が必要であることを認識した。

さらに、本発明の発明者は、ＦＦＲに関してかなりの調査および事例研究を行い、医師がいつどのようにＦＦＲ計算ウィンドウを調整するかについて、重大な矛盾が存在することを認識した。したがって、本発明の発明者は、測定された圧力データに基づいてＦＦＲがどのように計算されるかについて重大な矛盾が存在し、したがっていつステントを利用するかについて矛盾が存在することを認識した。本発明の発明者による研究によって、とりわけステントを利用するか否かの判断が医師に任される「グレー領域」の値（例えば、０．７５〜０．８０の間のＦＦＲ値）において、ＦＦＲの計算のためのデータウィンドウの選択における矛盾が、血行再建の判断の結果に大きく影響することが明らかになっている。すなわち、研究は、ボーダーラインの症例において、血行再建を使用するか否かについての決定が一貫しておらず、恣意的にも見えることを示している。本発明の発明者は、ＦＦＲデータに基づいて血行再建が選択される場合を予測する一貫した数値的裏付けおよび／またはパターンを見つけることができないため、同じ医者によって行われた処置についてデータを比較した場合ですら、これが当てはまることに気が付いた。したがって、本発明の発明者は、ＦＦＲに基づいてより一貫性および再現性のある血行再建の結果を生み出すために、ＦＦＲを計算および評価するための改善された数値的手法が必要であることを認識した。

本発明の発明者は、関連技術における問題および課題の認識に鑑み、一貫性のあるＦＦＲ計算および数値的に裏付けることができる血行再建の結果を達成するために、ＦＦＲ計算のための最適な圧力値を識別するための本開示の改善された方法を開発した。例えば、最適時間ウィンドウを、所定の数の心拍にわたる圧力データの移動平均に基づき、あるいは心拍の安定性およびカテーテルの安定性の一方または両方を表す他の計算値に基づいて特定することができる。例えば、ＦＦＲ計算モジュールが、心拍数の不安定性の値（心拍数のパーセンテージ変化率など）およびカテーテルの不安定性の値（例えば、圧力データに存在する周波数に基づく）の一方または両方を計算することができ、安定性指標が、これらの不安定性の値の一方または両方に基づくことができる。次に、安定性指標に基づいてＦＦＲ計算のための最適時間ウィンドウが特定され、それに従ってＦＦＲ値が計算され、出力される。このようにして、ＦＦＲ値の計算のための最適時間ウィンドウを特定するための数学的枠組みが提供される。したがって、ＦＦＲ計算における変動を排除することができ、ＦＦＲ計算についてより良好な弁別を提供することができ、結果として、血行再建の決定を一貫性のある信頼できる情報に基づいて行うことができる。

図１が、圧力測定値に基づいて血流を評価するための典型的なシステム１を示している。具体的には、システムは、第１の圧力センサ１８と第２の圧力センサ２０とを含むカテーテル１０を含む。図２も参照すると、第１の圧力センサ１８は、第１の一連の圧力測定値を測定するために、カテーテルシステムに対して狭窄５の近位側に配置されるように構成されている。第２の圧力センサ２０は、狭窄５の遠位側に配置され、狭窄５の遠位側から第１の一連の圧力測定値に時間同期した第２の一連の圧力測定値を測定するように構成されている。圧力センサは、一般に、入口点から狭窄領域５まで血管３を通過するワイヤ１４の遠位端１５に位置する。種々のカテーテルが、第１の圧力センサ１８と第２の圧力センサ２０との間のさまざまな距離を提供することができる。例えば、大部分のカテーテル１０は、圧力センサ１８、２０を０．７５インチ〜２インチの範囲内の間隔にて有している圧力検知ワイヤ１４の遠位端１５を提供する。第２の圧力センサ２０を、ワイヤの遠位端に設けることができ、あるいは遠位端から２０ｍｍ離れているなど、遠位端のわずかに近位側に設けることができる。圧力センサ１８、２０は、血管圧力測定用途のためにカテーテル１０に組み込まれるさまざまな種類の圧力センサのうちのいずれかであってよい。例えば、圧力センサ１８、２０は、ピエゾ抵抗圧力センサ、ピエゾ電気圧力センサ、容量式圧力センサ、電磁式圧力センサ、光学式圧力センサ、流体カラム圧力センサ、および／またはこれらの組み合わせであってよい。

圧力検知ワイヤ１４は、カテーテル基部２４へとつながる近位端部分１６を有し、カテーテル基部２４は、処置の最中に医師によって操縦および操作されるカテーテルの手持ち部分である。カテーテル１０のワイヤ部分は、使い捨てであってよく、あるいは他のやり方で滅菌のために取り外し可能であってよく、圧力検知ワイヤ１４の近位端部分１６につながるように構成されたコネクタ２２においてカテーテル基部２４へと接続されてよい。ケーブル２６が、カテーテル基部２４の反対側の端部につながり、処置の最中に必要に応じてカテーテル１０を操縦できるように可撓性である。ケーブル２６は、コンピューティングシステム２００につながるように構成されたモジュールコネクタ２８を終端とする。

コンピューティングシステム２００は、カテーテル１０と処理システム２０６との間で情報を受信および送信するように構成された通信インタフェース２０８を含む。例えば、通信インタフェース２０８を、第１および第２の圧力センサ１８、２０から圧力測定値を受信するように構成することができる。さまざまなシステム構成において、圧力測定値を、通信インタフェース２０８においてアナログまたはデジタル形式のいずれかで受信することができる。特定の実施形態においては、信号処理ハードウェアおよびデジタル化をカテーテル基部２４に収容して、圧力測定信号をフィルタ処理、増幅、および／またはデジタル化することができる。他の実施形態においては、生のアナログ圧力測定情報をコンピューティングシステム２００の通信インタフェース２０８において受信し、デジタル化してもよい。コンピューティングシステム２００は、１つ以上のプロセッサ２０７からなる処理システム２０６と、ＦＦＲ計算モジュール４０を含むソフトウェアならびに他の必要なデータおよび情報を格納する記憶システム２０４とをさらに含む。ＦＦＲ計算モジュールは、本明細書に開示の方法に基づいてＦＦＲ値を計算するために、圧力センサ１８、２０からの圧力データ内の最適時間ウィンドウを特定するように構成される。最適ウィンドウは、心筋の電気的活動が安定しており、かつ伝導が安定している時間部分である。これらの状態は、ＱＲＳ期間およびＲＲ間隔の中央値または平均値によって測定される。測定の一貫性をさらに改善するために、一連の重なり合う時間ウィンドウを使用することができ、一連の測定の中央値または平均値を利用することができる。次いで、ＦＦＲ値および最適時間ウィンドウに関する情報を、医師による検討および確認のためにユーザインタフェース２２０上に表示することができる。これに代え、あるいはこれに加えて、ＦＦＲ値および最適時間ウィンドウを、記憶システム２０４および／または患者の関連の医療記録に記憶することができる。

図３および図４が、第１の圧力センサの出力に基づく第１の一連の圧力測定値３１と、第２の圧力センサの出力に基づく第２の一連の圧力測定値とを含む典型的な圧力データを示すグラフである。図３は、充血剤の注入前、注入中、および注入後の圧力データ３１および３２を示している。当業者に知られているように、アデノシンなどの充血剤を、静脈内カテーテルを介してボーラスを患者へと注入することによって投与することができ、あるいは静脈内カテーテルを介した点滴投与によって投与することができる。大部分の充血剤は、半減期が短い。例えば、アデノシンの半減期は、１０秒未満である。したがって、ＦＦＲを記録するための好機のウィンドウは狭い。充血剤が効果を発揮し、心拍数が上昇かつ安定したレベルに達する初期の安定化期間が存在する。安定化期間に続いて、最大充血領域（ＭＨＲ）が、ＦＦＲの最良かつ最も正確な検出のための領域を提供する。さまざまな種類の充血剤の投与に関して最大充血の期間であるＭＨＲを明らかにすることが、ＦＦＲの正確な測定の重要な一部分であり、なぜならば、ＭＨＲ以外の期間のデータが含まれると、ＦＦＲの測定が不正確になりかねないからである。

図３は、充血刺激剤のボーラスの患者への投与の期間および充血刺激剤の最大効果期間における第１の一連の圧力測定値３１および第２の一連の圧力測定値３２を含む圧力データを示している。ＦＦＲが、グラフの線３６に示されている。充血剤のボーラスが、ｔ_１とｔ_２との間の注入期間４１において投与され、薬剤は、ｔ_２とｔ_３との間の安定化期間４３において効果を発揮する。図示のように、ＦＦＲ３６は、ＭＨＲ４５の前後において不安定であり、心拍数および圧力の測定値が充血剤の投与によって変動する注入期間４１および安定化期間４３において低くなる。したがって、安定化期間４３におけるデータが含まれるなど、この期間におけるデータが含まれると、不自然に低いＦＦＲ値になりかねない。同様に、ＦＦＲ３６は、ＭＨＲ４５の後に、薬剤の効果が薄れ、したがって心拍数が不安定になるときに低下する。

充血剤が点滴によって投与される他の実施形態においては、薬剤が投与される「注入期間」がはるかに長く、測定期間と重なる。点滴による充血剤の投与手順が使用される大部分の既存のシステムにおいて、ＦＦＲ計算ウィンドウは、充血剤の点滴の投与の最中の長い期間（例えば、２分間）にわたって有効である。この長い記録期間の最中にアーチファクトが導入される可能性はきわめて高く、これが、誤って低いＦＦＲ出力を引き起こす可能性がある。

本発明の発明者は、ＦＦＲを計算するための最適な圧力データを特定するためのシステムおよび方法が必要であり、そのような最適ウィンドウが、圧力データ測定値が比較的安定しており、不安定な心拍数などの変数によって影響されることがなく、あるいは測定カテーテル１０の不安定性または移動に起因する誤った圧力測定値によって引き起こされるノイズなどのノイズによって影響されることがないウィンドウであることを認識した。理想的なＦＦＲ値は、心拍数の変動性による影響を受けることがなく、かつ／またはカテーテルの移動によって生じる誤った圧力測定値に起因するノイズなどのノイズによる影響を受けることがない高い安定性の領域における圧力データから計算される。ＭＨＲは、心拍数が完全に充血剤の影響下にあり、最大の安定性にある圧力データの時間部分を表す。したがって、最も信頼できるＦＦＲ値は、データのこの領域において得ることができる。

先行技術のシステムは、ＦＦＲの検出のために圧力データの最も安定した領域を特定することをせず、代わりに、典型的には、医師による記録トリガに続くデータの全部分を利用する。これは、通常は、安定化期間４３におけるデータを含み、図示の例に示されるとおり、誤って低いＦＦＲ値をもたらすことが多い。図３の例を再び参照すると、安定化期間４３におけるデータがＦＦＲの計算のための時間ウィンドウに含まれることになると、点５１に表される最小のＦＦＲが、システムによって自動的に出力されるＦＦＲ値として選択されかねない。しかしながら、安定化期間４３において計算されたＦＦＲ値は、誤って低い。代わりに、ＭＨＲ４５におけるデータを特定し、このデータだけを利用する本開示によるシステムにおいては、より正確で信頼できるＦＦＲ値５０が特定される。

ＦＦＲ値の計算のための最適時間ウィンドウ４８は、安定性指標３４に基づいて決定される。本発明の発明者は、安定性指標を計算して最適ウィンドウ４８を特定するために、さまざまな方法を利用できることを認識した。図示の実施形態において、安定性指標３４は、第１の圧力データ３１および第２の圧力データ３２に基づいて計算された平均圧力の加重移動２秒標準偏差として計算される。例えば、圧力測定値のサンプリングレートが２４０ｈｚである場合に、ＦＦＲ値が、各々のサンプルにおいて、最後の３回の心拍において取得された同じサンプル数（およそ１８４サンプル）の平均値を使用して計算される。これにより、各々のサンプルのＦＦＲ値が得られる。この例を説明する１つの事例において、各々のサンプルにおける仮の安定性関数は、最後の１秒間（２４０サンプル）および前方の１秒間（２４０サンプル）を考慮し、これらの４８０サンプルを、エクセル方程式＝１／ＳＴＤＥＶＡ（Ｆ１：Ｆ４８０）＊９０に入力する。したがって、各々のサンプルの安定性指標は、そのサンプルの周囲の２秒間のウィンドウのＦＦＲ値の標準偏差に反比例し、９０は、安定性指標のグラフをＦＦＲおよび圧力のプロットのＹ軸に合うように調整するための任意の倍率係数である。さらに、そのグラフについて選択された領域は、薬剤注入のケースタイムの前後であり、方程式の有効ウィンドウを制限するための安定性方程式への薬物注入のインテリジェンスの組み込みを示していることに、留意されたい。

安定性指標３４が加重移動２秒標準偏差の計算として計算される図示の例において、第１の安定性指標値は、時間ｔ_０において入手可能である。すなわち、第１の安定性指標値は、圧力データ３１、３２の先行の２秒部分に基づいて計算され、次いで、先行の２秒部分についての移動平均として継続的に計算される。時々刻々のＦＦＲ値３６も、圧力データ３１、３２の先行の時間部分に基づいて計算される。図示の実施形態においては、時々刻々のＦＦＲ計算３６も、時間ｔ_０において始まる。他の実施形態において、時々刻々のＦＦＲ計算３６の第１の値は、時々刻々の安定性指標３４の第１の値とは異なる時間であってよい。しかしながら、特定の実施形態においては、時々刻々のＦＦＲの計算に使用される時間量に関連する圧力データの量に基づいて安定性指標を計算することが有益であり得る。これにより、時々刻々の安定性指標３４は、両方の計算が圧力データの同じ期間または類似の期間に基づいて実行されるため、ＦＦＲ計算に最も関連し、ＦＦＲ計算に変換可能な安定性値を提供すると考えられる。

特定の例において、ＦＦＲの計算のための最適時間ウィンドウ４８を、安定性指標３４がしきい値指標値３５を超える期間として特定することができる。しきい値指標値３５は、予め設定された値であってよく、そのような値は、用いられているカテーテル１０の種類、実行されている処置の種類、調査されている血管の位置および特性、ならびに／または医師による入力などの特定の変数を考慮することができる。特定の例において、しきい値指標値３５は、処置を実行する臨床医による選択が可能であってよい。他の実施形態においては、しきい値指標値３５を、処置中に測定されている圧力データ３１、３２、およびそれらに基づいて計算された現時点の安定性指標３４に基づいて計算することができる。さらに、しきい値指標値３５の決定は、患者の生理学的状態および／または処置の時間的制約など、処置の特定の変数も考慮することができる。例えば、しきい値指標値３５を、不整脈または心拍を不安定にする他の心臓状態の患者について、より低く設定することができる。したがって、これに代え、あるいはこれに加えて、比較的安定したＲＲ区間を見つけることがより困難である可能性があるため、心房細動患者の最終的なＦＦＲ値の変動を補償するために、より長いデータ系列が必要となり得る。心臓状態の電気的安定性を測定するために、一連の不整脈検出が、上室性／心室性期外収縮を最適時間ウィンドウ４８から除外するため行われる。さらに、しきい値指標値３５を、個々の処置の時間的制約を考慮するように計算することができる。例えば、安定性インジケータが最大充血領域（ＭＨＲ）の全体を通して低いままであり、したがってしきい値指標値３５が下げられない限りＦＦＲの計算に充分なデータをもたらす最適時間ウィンドウ４８が特定されない場合に、しきい値指標値を下げることができる。そのような実施形態においては、ＦＦＲの計算に必要な充分なデータを得るためにしきい値指標値３５が下げられたことを医師に通知する警告を、医師へと発生させることができる。あるいは、特定の例においては、有効なＦＦＲ点の手動での選択において医師を支援するために、時々刻々の安定性指標値を時々刻々の圧力およびＦＦＲ値と併せて提示することができる。

特定の実施形態においては、心拍数不安定性インジケータをＭＨＲ４５の検出のために計算することができる。例えば、心拍数不安定性インジケータは、圧力データの各々の心拍区間についての心拍数のパーセンテージ変化率であってよい。したがって、心拍数不安定性インジケータは、圧力データの各々の心拍区間について、各々の心拍区間の持続時間を１つ以上の以前の心拍区間と比較することによって計算される。特定の例において、心拍数不安定性インジケータが、心拍数の比較的低い不安定性または変動を示す充分に低いしきい値に達する場合に、ＭＨＲと認定することができる。しきい値心拍数不安定性しきい値は、予め設定された値であってよく、あるいは例えば患者の心拍数の一貫性に影響を及ぼす可能性がある患者の既存の心臓の状態に関する情報など、患者の以前の心拍数データまたは健康情報に基づいて決定されてよい。

これに代え、あるいはこれに加えて、最適時間ウィンドウ４８を、ペースメーカーによって開始された心拍を除外するように決定してもよい。多くの血行動態の患者は、血行動態の処置中に停止されない体内ペースメーカーを有する。これらが異常な心拍を検出して作動し、心臓を一定のペースで動かし始めることで、外力による心拍数の人工的な安定性を生み出すことがあるが、外力による心拍数の人工的な安定性は、良好なＦＦＲ値をもたらさない可能性がある。したがって、システム１はこれを検出し、心拍数の不安定性を識別するための基礎として使用することもできる。

特定の実施形態において、最適時間ウィンドウ４８を特定するための方法は、薬剤投与値および患者情報に基づいて、充血剤が患者に最大の効果を及ぼす可能性が最も高い期間を推定することも含むことができる。例えば、システム１を、充血刺激剤の投与時間（例えば、ｔ_０〜ｔ_１）、投与される充血刺激剤の種類、患者へと投与される充血刺激剤の用量、および患者のボディマスインデックス（ＢＭＩ）のうちの少なくとも１つに基づいて、ＭＨＲの最先の候補時間を推定するように構成することができる。同様に、推定終了時間も、薬剤の投与に関する上述の値に基づいてシステムによって決定することができる。次いで、推定開始時間と推定終了時間との間の推定時間ウィンドウを利用して、最適時間ウィンドウ４８を特定することができる候補時間を狭めることができる。例えば、システム１を、推定開始時間の後で時々刻々の安定性指標３４としきい値指標値３５との比較を開始するように構成することができる。これにより、安定化期間４３の一部または大部分において生じる値を、排除することができる。図示の例において、薬剤投与に関する値に基づく推定開始時間は、時間ｔ_３であり、これは誤った低いＦＦＲ値５１を含む安定化期間４３の大部分を排除する。したがって、安定化期間の最中に時々刻々の安定性指標３４がしきい値指標値３５を上回る特定の実施形態において、そのようなデータを依然として推定時間ウィンドウに基づいて除外することができる。同様に、図示の例ではｔ_８である推定終了時間の後に低下するデータも、最適時間ウィンドウ４８について考えられる候補期間から排除することができる。

特定の実施形態において、最適時間ウィンドウ４８の候補期間を、ＭＨＲの検出に基づいてさらに狭めることができる。上述したように、ＭＨＲは、圧力データ３１、３２に示される心拍数などの心拍数に基づいて決定され、心拍数が安定かつ充血刺激剤によって最大限に影響された期間である。したがって、ＭＨＲの識別は、最適時間ウィンドウ４８の特定において有用であり得る。特定の実施形態においては、ＭＨＲ４５を、圧力データ３１、３２に示される心拍数に基づいて識別することができ、最適時間ウィンドウ４８の特定は、ＭＨＲ４５に限定されてよい。例えば、システム１を、ひとたびＭＨＲ４５の開始が識別されると、最適時間ウィンドウ４８の検出のための時々刻々の安定性インジケータ３４の分析を開始するように構成することができる。同様に、最適時間ウィンドウ４８の特定処理を、ＭＨＲ４５の終了時に終了させることができる。

これに代え、あるいはこれに加えて、システム１を、上述の推定によるウィンドウの分析との組み合わせにおいて、心拍数不安定性インジケータに基づいてＭＨＲを識別するように構成することができる。例えば、システムは、推定による最大効果ウィンドウの推定開始時間ｔ_３において心拍数不安定性インジケータの計算および／または分析を始めることができる。同様に、ＭＨＲ４５の終了が、心拍数に基づいて計算される。例えば、ひとたび心拍数不安定性インジケータがしきい値心拍数不安定性値を超えて増加したならば、ＭＨＲ４５を終了させることができる。同様に、ＭＨＲ４５の終了を、ＭＨＲ４５が推定終了時間ｔ_８を超えて延びることができないように、推定による時間ウィンドウに基づいて決定することができる。

図示の実施形態において、ＭＨＲ４５は、時間ｔ_４と時間ｔ_７との間を延びる。最適時間ウィンドウ４８は、時々刻々の安定性指標３４がしきい値指標値３５よりも大きいＭＨＲ４５内の期間として特定される。図示の例において、最適時間ウィンドウ４８は、時間ｔ_５と時間ｔ_６との間の期間として特定される。システム１によって出力されるＦＦＲ値５０は、この最適時間ウィンドウ４８内の圧力データ３１および３２に基づいて計算される。例えば、図示の実施形態において、時々刻々のＦＦＲ値３６は、圧力データにおける３つの心拍区間の移動平均として計算される。次いで、最終的に出力されるＦＦＲ値が、点５０に表されている最適時間ウィンドウ４８内の最低の時々刻々のＦＦＲ値３６であると決定される。

特定の実施形態においては、カテーテルの不安定性または他のノイズ発生要因の存在に起因するノイズの期間を排除するように、最適時間ウィンドウ４８をさらに狭めることができる。カテーテル１０が血管３内で動かされると、血管３内の実際の圧力変化を反映しない圧力変化が、圧力センサ１８および２０によって検知される。血管３内でのカテーテルワイヤ１４のこのような動きは、圧力データ３１、３２内に高周波ノイズを発生させる可能性があり、さらにベースラインドリフトも発生させる可能性がある。安定性指標３４を、ＦＦＲの計算に使用される圧力データからカテーテルの不安定性に起因するノイズの多い期間を排除するために利用することができる。例えば、時々刻々の安定性指標３４が指標しきい値３５を下回って低下した場合に、最適時間ウィンドウ４８を、時々刻々の安定性指標３４が指標しきい値３５を下回る期間についての圧力データ３１、３２を除外するように修正することができる。図４が、カテーテルの不安定性がベースラインドリフトおよび高周波ノイズを引き起こし、その両方が計算されるＦＦＲ値に影響を与えるような状況を例示している。時々刻々の安定性指標３４がしきい値指標値３５を下回る不安定領域４７が、最適時間ウィンドウ４８から除去される。したがって、最適時間ウィンドウは、第１の最適時間ウィンドウ部分４８ａおよび第２の最適時間ウィンドウ部分４８ｂに分けられる。したがって、最終的に出力されるＦＦＲ値の決定に利用可能な時々刻々のＦＦＲ計算３６は、第１および第２の最適期間４８ａ、４８ｂにおける時々刻々のＦＦＲ計算である。このように、不安定期間４７における時々刻々のＦＦＲ計算３６は、最終的なＦＦＲ値を決定することができる候補ＦＦＲ値から除外される。したがって、時々刻々のＦＦＲの曲線の実際の低い点、すなわち点５１は、データが不正確である不安定領域４７に含まれ、したがってＦＦＲ値５１は誤って低いため、最終的に出力されるＦＦＲを選択することができる候補値から排除される。代わりに、第１の最適期間４８ａに含まれ、最適時間ウィンドウ期間４８ａおよび４８ｂにおいて計算された最低の時々刻々のＦＦＲ値を構成するＦＦＲ値５０が選択され、出力される。

種々の実施形態において、安定性指標は、上述の移動標準偏差法以外の方法に基づいて計算されてもよい。一例を挙げると、安定性指標は、値の尺度であってよく、値の尺度の一端が、信頼できるＦＦＲ計算をもたらす安定した圧力データを表し、尺度の他端が、誤ったＦＦＲ計算をもたらすきわめて不安定なデータを表す。尺度を、０から１の間、１から１０の間、など、任意の値の範囲として表すことができる。他の実施形態において、安定性指標は、単に２つの値のうちの一方であってよく、一方の値は、ＦＦＲ計算に利用することができる安定なデータを表し、他方の値は、ＦＦＲ計算に使用することができない不安定なデータを表す。そのような実施形態において、安定性指標は１または０であってよく、１は安定したデータを示し、０は不安定なデータを示す。そのような実施形態において、安定性指標を１という値に設定して、心拍数不安定性インジケータがしきい値心拍数不安定性を下回り、カテーテル不安定性がしきい値カテーテル不安定性値を下回っている安定なデータであることを示し、すなわち心拍数が安定しており、カテーテルの不安定性によって引き起こされる高周波ノイズまたはベースラインドリフトが存在しないことを示すことができる。

例えば、安定性指標を、上述した心拍数不安定性インジケータに基づき、かつ／または圧力信号の安定性の様相を示すように計算される他の値に基づいて計算することができる。特定の例においては、圧力データ３１、３２における高周波の存在および／またはベースラインドリフトの存在などに基づいて、別個のカテーテル不安定性値を計算することができる。安定性インジケータを、カテーテル不安定性インジケータおよび心拍数不安定性インジケータの両方に基づいて計算することができる。この例において、安定性インジケータを、心拍数不安定性インジケータがしきい値心拍数不安定性を超え、あるいはカテーテル不安定性インジケータがしきい値カテーテル不安定性を超える場合に、０に設定することができる。そのような実施形態は、不安定な心拍数およびカテーテルの不安定性に起因するノイズの領域を回避する最適時間ウィンドウ４８の決定を可能にすると考えられる。

さらに他の例において、安定性指標および決定において考慮される因子として、１）（安定性にかかわらず）過度に高い心拍数ゾーンを排除し、さらには／あるいは（安定性にかかわらず）過度に低い心拍数ゾーンを排除する高低の心拍数しきい値、２）非侵襲または侵襲の血圧がそれぞれのしきい値を上回り、あるいは下回る期間を排除するための高低の血圧しきい値、３）体内ペースメーカーの作動期間を排除するためのペースメーカー作動インジケータ、４）対象領域をＸ線が有効であるときのみに限定するＸ線作動、５）呼吸活性の測定（血圧は呼吸の合間において最も安定であるため）、６）超音波ドップラー血流測定、を挙げることができる。

図５〜図７が、狭窄の影響を判断するために血管内の血流を評価する典型的な方法８０またはその一部を示している。図５の例において、第１および第２の圧力センサからの圧力測定値を含む圧力測定データが、ステップ８２において受信される。安定性指標値が、圧力測定データに基づき、例えば第１および第２の一連の圧力測定値の選択に基づいて、ステップ８４において計算される。安定性指標値は、ステップ８２において受信した圧力測定データについて、以前に受信した圧力測定値と比べたときの安定性を伝えることができる任意の値であってよい。例えば、安定性指標は、圧力測定データに反映される心拍数の安定性、ならびに測定を行うカテーテルの安定性を考慮することができる。多数の典型的な安定性指標値が、本開示に記載されている。しかしながら、当業者であれば、本開示に提供される情報を考慮して、安定性指標を任意のいくつかのやり方で計算して示すことができることを、理解できるであろう。ステップ８６において、安定性指標値に基づいて最適時間ウィンドウが特定される。例えば、ステップ８４において計算された安定性指標値をしきい値指標値と比較して、安定性指標値によって捕捉された圧力測定データの部分を含むように最適時間ウィンドウを延ばすことができるかどうかを判断することができる。

ステップ８８において、ＦＦＲ値が計算される。特定の実施形態において、ＦＦＲ値は、図３に例示されるように、時々刻々のＦＦＲ計算であってよい。他の実施形態においては、ＦＦＲ計算を、最適時間ウィンドウがその時間ウィンドウ内の圧力測定データに基づいて特定されたときに実行することができる。次に、ステップ９０において出力ＦＦＲ値が特定され、ＦＦＲ計算モジュール４０の出力として提供される。例えば、出力用に選択されたＦＦＲ値を、コンピューティングシステム２００に関連するユーザインタフェース２２０に表示することができる。特定の実施形態においては、選択されたＦＦＲ値を、圧力データ３１、３２および対応する時々刻々のＦＦＲ計算３６を示す図３のグラフと同様のグラフと共に表示することができる。特定の実施形態において、ユーザインタフェース２２０に表示されるグラフは、一連の値が図３に線３４として例示されている時々刻々の安定性指標の計算を表す線をさらに含むことができる。

図６は、本開示による血管内の血流を評価するための方法８０の別の実施形態を示している。ステップ１０１において患者のＢＭＩが受信され、ステップ１０２において薬剤の種類が受信され、ステップ１０３において薬剤の投与量が受信される。システムは、ボーラスまたは点滴などの投与方法の指示をさらに受信してもよい。ステップ１０４において、例えば充血刺激剤のボーラス注入または点滴投与の開始時間であってよい注入時間が受信される。次に、充血刺激剤の最大効果の推定による最先の開始時間および推定による最後の終了時間を含む推定による効果ウィンドウが、ステップ１０６において決定される。推定によるウィンドウ開始時間を待つために、ステップ１０８が実行される。この推定によるウィンドウ開始時間に達すると、ステップ１１０において、心拍数が圧力データに基づいて計算される。ステップ１１２において、心拍数不安定性インジケータが計算される。例えば、心拍数不安定性インジケータを、圧力データ内の１つ以上の以前の心拍間隔の持続時間と比較した各々の心拍間隔の持続時間のパーセンテージ変化率として計算することができる。ステップ１１４において、心拍数不安定性インジケータは、しきい値心拍数不安定性値と比較される。圧力データに反映される心拍数は、ステップ１１４において心拍数不安定性インジケータがしきい値心拍数不安定性を下回るまで監視され続け、心拍数不安定性インジケータがしきい値心拍数不安定性を下回った時点で、ＭＨＲの開始がステップ１１６において識別される。次に、システムは、ステップ１１８において最適時間ウィンドウの特定を探す。例えば、最適時間ウィンドウを、安定性指標がしきい値指標値を超える期間として特定することができる。システムは、ステップ１２０において心拍数不安定性インジケータの計算を続け、ステップ１２２において心拍数不安定性インジケータをしきい値不安定性値と比較する。心拍数および安定性インジケータがしきい値不安定性値を下回ったままである限り、システムは、安定性指標に基づいて最適時間ウィンドウを探し続ける。心拍数不安定性インジケータがしきい値に達し、あるいはしきい値を超えると、ステップ１２４においてＭＨＲの終了が決定される。これにより、最適時間ウィンドウの評価および特定も終了する。

図７は、患者の血管内の血流を評価するための方法８０またはその一部の別の実施形態を示している。圧力データが、ステップ１３０において受信され、次いで、圧力データに基づいてカテーテル不安定性インジケータを決定するためのステップが実行される。特定の実施形態においては、データを、圧力波形から高周波ノイズを除去し、ベースラインドリフトを最小限に抑えるために補間することができるが、高周波ノイズおよびベースラインドリフトは、誤ったＦＦＲ分析を生じさせる一般的な落とし穴である。この特定の例においては、第１および第２の一連の圧力測定値の各々について、それぞれの圧力測定波形の勾配を特定するために、ステップ１３２において一次導関数が計算される。ステップ１３４において、それぞれの一連の圧力測定値の各々について、それぞれの圧力波形における変曲点を特定するために、二次導関数が計算される。次いで、ステップ１３６において、圧力データのそれぞれのウィンドウ内に存在する高周波ノイズの量およびベースラインドリフトに基づいて、カテーテル不安定性インジケータが計算される。例えば、高周波ノイズを、ステップ１３２および１３４において計算された一次および二次導関数情報に基づいて決定することができる。ベースラインドリフトを決定するためのさまざまな方法が、技術的に周知である。それぞれの波形に表れる高周波ノイズおよびベースラインドリフトの存在を減少させるために、三次スプライン関数が圧力データを補間するためにステップ１３８において適用される。次いで、ステップ１４０において、圧力データに基づいて心拍間隔が決定され、ステップ１４２において心拍数不安定性インジケータが決定される。

次に、安定性指標が、ステップ１４４において計算される。例えば、安定性指標を、ステップ１４２において計算された心拍数不安定性インジケータおよびステップ１３６において計算されたカテーテル不安定性インジケータに基づいて計算することができる。次いで、ステップ１４６において安定性指標がしきい値指標値と比較され、比較に基づいて最適時間ウィンドウが決定される。図示の例において、高い安定性指標値は、信号の安定性を示し、低い安定性指標値は、信号の不安定性を示す。したがって、ステップ１４６は、安定性指標が関連のしきい値指標値を超えるか否かを評価する。他の実施形態においては、安定性指標値を逆にすることができ、その場合、信号の不安定性は、高い安定性指標値によって表され、信号の安定性は、低い安定性指標値によって示される。そのような実施形態においては、安定性指標がそれぞれのしきい値指標値より小さいか否かを判断するための論理が、ステップ１４６において実行されると考えられる。信号の安定性を示す安定性指標値が識別された場合、対応するデータが、その期間をステップ１４８において最適時間ウィンドウに取り入れることによって、ＦＦＲ計算に利用可能にされる。反対に、安定性指標が関連の圧力信号の不安定性を示している場合、対応する圧力データは、ステップ１４７においてＦＦＲ計算から除外される。次いで、ＦＦＲ値が、上述のように最適時間ウィンドウに基づいて計算される。

再び図１を参照すると、血管内の血流を評価するさまざまな方法８０を、カテーテル１０から圧力データを受け取るコンピューティングシステム２００によって実行および制御することができる。コンピューティングシステム２００は、処理システム２０６と、記憶システム２０４と、通信インタフェース２０８とを含む。処理システム２０６は、記憶システム２０４に格納されたソフトウェア内のアプリケーションであるＦＦＲ計算モジュール４０など、記憶システム２０４からソフトウェア２０２をロードして実行する。ＦＦＲ計算モジュール４０は、コンピューティングシステム２００（処理システム２０６を含む）によって実行されるとき、ＦＦＲ計算のための最適時間ウィンドウの決定など、本明細書においてさらに詳しく説明されるとおりに動作するように処理システム２０６に対して指示するコンピュータ可読命令を含む。

図１に示されるコンピューティングシステム２００は１つのＦＦＲ計算モジュール４０を含んでいるが、複数の記憶場所に分散していてもよい１つ以上のモジュールを有する１つ以上のソフトウェア要素が同じ動作を提供できることを、理解すべきである。同様に、本明細書に提示されている説明は、コンピューティングシステム２００および処理システム２０６に言及しているが、このようなシステムの実施例を、通信可能に互いに接続され得る１つ以上のプロセッサを用いて実行してもよく、そのような実施例も本明細書の説明の範囲内にあると考えられることを、理解されたい。例えば、ＦＦＲ計算モジュール４０を含む特定の命令を格納する記憶システム２０４の一部、ならびに処理システム２０６の一部が、カテーテル基部２４内に収容されてもよい。

処理システム２０６は、マイクロプロセッサ、汎用中央処理装置、特定用途向けプロセッサ、マイクロコントローラ、または任意の他の種類の論理ベースのデバイスであってよい少なくとも１つのプロセッサ２０７を含む。さらに、処理システム２０６は、記憶システム２０４からソフトウェアを取り出して実行する回路を含むことができる。処理システム２０６は、単一の処理装置内に実装されてよいが、プログラム命令の実行において協働する複数の処理装置またはサブシステムに分散させられてもよい。

記憶システム２０４は、処理システム２０６にとって読み取り可能であり、ソフトウェアを格納することが可能である任意の記憶媒体または記憶媒体群を備えることができる。記憶システム２０４は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなどの情報を格納するための任意の方法または技術で実現された揮発性および不揮発性の取り外し可能および取り外し不可能な媒体を含むことができる。記憶システム２０４は、単一の記憶装置として実現されてよいが、複数の記憶装置またはサブシステムにまたがって実現されてもよい。例えば、ＦＦＲ計算モジュール４０を、圧力データならびに計算されたＦＦＲおよび安定性指標値とは別の記憶装置に格納することができる。記憶システム２０４は、処理システム２０６と通信することができるコントローラなどのさらなる要素をさらに含んでもよい。

記憶媒体の例として、ランダムアクセスメモリ、読み出し専用メモリ、光ディスク、フラッシュメモリ、仮想メモリ、および非仮想メモリ、磁気セット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ、もしくは他の磁気記憶装置、または所望の情報を格納するために使用することができかつ命令実行システムによってアクセスされ得る任意の他の媒体、ならびにこれらの任意の組み合わせもしくは変種、または任意の他の種類の記憶媒体を含む。同様に、記憶媒体を、処理システム２０６と一緒にローカルに収容することができ、あるいはクラウドコンピューティングアプリケーションおよびシステムなどのように複数の場所にあってネットワーク化されてよい１つ以上のサーバに分散させることができる。いくつかの実施例において、記憶媒体は、非一時的記憶媒体であってよい。いくつかの実施例において、記憶媒体の少なくとも一部は、一時的であってよい。

通信インタフェース２０８は、例えばカテーテル１０から第１および第２の一連の圧力測定値を受信するように、コンピューティングシステム２００内の要素と外部装置との間の仲立ちを行う。特定の実施形態において、通信インタフェース２０８は、圧力センサ１８、２０からの圧力信号のデジタル化および処理のための特定の信号処理およびデジタル化ハードウェアおよびソフトウェアを含むことができる。

ユーザインタフェース２２０は、本明細書において説明および例示されるように、医師からの入力を受け取り、出力されたＦＦＲ値および他の関連情報を表示するように構成される。ユーザインタフェース２２０は、デジタル表示装置と、マウス、キーボード、音声入力装置、ユーザからのジェスチャを受信するためのタッチ入力装置、ユーザによる非タッチジェスチャおよび他の動作を検出するための動作入力装置、および他の同等の入力装置、ならびに医師からの入力を受信することが可能な関連の処理要素を含むことができる１つ以上の入力装置を含む。スピーカ、プリンタ、触覚装置、および他の種類の出力装置も、ユーザインタフェース２２０に含まれ得る。

本明細書は、本発明を最良の態様も含めて開示するとともに、本発明の製作および使用を当業者にとって可能にするために、いくつかの例を使用している。特定の用語を、簡潔さ、明確さ、および理解の目的で使用した。このような用語は、説明の目的で使用されているにすぎず、広義に解釈されるように意図されているため、このような用語から先行技術の要件を超える不必要な限定を導き出してはならない。本発明の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって定義され、当業者であれば想到できる他の実施例も含むことができる。そのような他の実施例は、それらが特許請求の範囲の文言から相違しない特徴または構造要素を有する場合、あるいは特許請求の範囲の文言から実質的には相違しない同等の特徴または構造要素を含む場合、特許請求の範囲の技術的範囲に包含される。
［実施態様１］
患者の血管内の血流を評価するためのシステム（１）であって、
第１の圧力センサ（１８）および第２の圧力センサ（２０）を含んでおり、狭窄（５）の第１の側および狭窄（５）の第２の側における血管内の圧力データ（３１、３２）を同時に測定するように構成され、前記圧力データ（３１、３２）は、狭窄（５）の前記第１の側に配置された前記第１の圧力センサ（１８）からの第１の一連の圧力測定値（３１）と、狭窄（５）の前記第２の側に配置された前記第２の圧力センサ（２０）からの第２の一連の圧力測定値（３２）とを含むカテーテル（１０）と、
１つ以上のプロセッサ（２０７）上で実行可能であり、
前記圧力データ（３１、３２）の２つ以上の部分の各々について、前記圧力データ（３１、３２）のそれぞれの部分における心拍数安定性およびカテーテル安定性の少なくとも一方を表す安定性指標（３４）を計算し、
前記圧力データ（３１、３２）に基づいて血流予備量比（ＦＦＲ）（３６）を計算するための最適時間ウィンドウ（４８）を、前記安定性指標（３４）に基づいて特定し、
前記最適時間ウィンドウ（４８）内の前記圧力データ（３１、３２）に基づいてＦＦＲ値（５０）を計算する
ように構成されたＦＦＲ計算モジュール（４０）と
を備えるシステム（１）。
［実施態様２］
前記ＦＦＲ計算モジュール（４０）は、
前記安定性指標（３４）をしきい値指標値（３５）と比較し、
前記比較に基づいて前記最適時間ウィンドウ（４８）を特定する
ようにさらに構成されている、実施態様１に記載のシステム（１）。
［実施態様３］
前記ＦＦＲ計算モジュール（４０）は、
前記圧力データ（３１、３２）内の各々の心拍間隔について、１つ以上の先行の心拍間隔の継続時間と比べた各々の心拍間隔の継続時間のパーセンテージ変化率である心拍数不安定性インジケータを計算する
ようにさらに構成されている、実施態様１に記載のシステム（１）。
［実施態様４］
前記ＦＦＲ計算モジュール（４０）は、
前記心拍数不安定性インジケータに基づいて最大充血領域（ＭＨＲ）（４５）を識別し、
前記ＭＨＲ（４５）内の前記安定性指標（３４）に基づいて前記最適時間ウィンドウ（４８）を特定する
ようにさらに構成されている、実施態様３に記載のシステム（１）。
［実施態様５］
前記ＦＦＲ計算モジュール（４０）は、充血刺激剤の投与の時間、投与された充血刺激剤の種類、投与された充血刺激剤の用量、および前記患者のボディマスインデックス（ＢＭＩ）のうちの少なくとも１つにさらに基づいて前記ＭＨＲ（４５）を識別するようにさらに構成されている、実施態様４に記載のシステム（１）。
［実施態様６］
前記ＦＦＲ計算モジュール（４０）は、
前記第１の一連の圧力測定値（３１）および前記第２の一連の圧力測定値（３２）の各々における極大、極小、および／または変曲点を特定し、
前記極大、極小、および／または変曲点の頻度に基づいてカテーテル不安定性インジケータを計算する
ようにさらに構成され、
前記安定性指標（３４）は、前記カテーテル不安定性インジケータおよび前記心拍数不安定性インジケータの少なくとも一方に基づく、実施態様３に記載のシステム（１）。
［実施態様７］
前記ＦＦＲ計算モジュール（４０）は、
前記圧力データ（３１、３２）内の周波数に基づいてカテーテル不安定性インジケータを計算する
ようにさらに構成され、
前記安定性指標（３４）は、前記カテーテル不安定性インジケータに基づく、実施態様１に記載のシステム（１）。
［実施態様８］
前記ＦＦＲ計算モジュール（４０）は、
前記ＦＦＲ値（５０）の計算に先立ち、前記第１の一連の圧力測定値（３１）および前記第２の一連の圧力測定値（３２）の各々を補間して、補間された圧力データを生成し、
前記補間された圧力データに基づいて前記ＦＦＲ値（５０）を計算する
ようにさらに構成されている、実施態様１に記載のシステム（１）。
［実施態様９］
前記ＦＦＲ計算モジュール（４０）は、
前記最適時間ウィンドウ（４８）の初めから終わりまで、前記補間された圧力データの所定数の心拍間隔の移動平均を計算し、
前記ＦＦＲ値（５０）を、前記最適時間ウィンドウ（４８）内の最低の移動平均値として計算する
ようにさらに構成されている、実施態様８に記載のシステム（１）。
［実施態様１０］
患者の血管内の血流を評価する方法（８０）であって、
血管内で測定され、血管内の狭窄（５）の第１の側に配置された第１の圧力センサ（１８）からの第１の一連の圧力測定値（３１）と、
血管内の狭窄（５）の第２の側に配置された第２の圧力センサ（２０）からの第２の一連の圧力測定値（３２）と
を含んでいる圧力データ（３１、３２）を、受信するステップ（８２）と、
前記圧力データ（３１、３２）の２つ以上の部分の各々について、前記圧力データ（３１、３２）のそれぞれの部分における心拍数安定性およびカテーテル安定性の少なくとも一方を表す安定性指標（３４）を計算するステップ（８４）と、
血流予備量比（ＦＦＲ）（３６）を計算するための前記圧力データ（３１、３２）内の最適時間ウィンドウ（４８）を、前記安定性指標（３４）に基づいて特定するステップ（８６）と、
前記最適時間ウィンドウ（４８）内の前記圧力データ（３１、３２）に基づいてＦＦＲ値（５０）を計算するステップ（８８）と
を含む方法（８０）。
［実施態様１１］
前記安定性指標（３４）をしきい値指標値（３５）と比較するステップと、
前記比較に基づいて前記最適時間ウィンドウ（４８）を特定するステップと
をさらに含む、実施態様１０に記載の方法（８０）。
［実施態様１２］
前記安定性指標（３４）は、所定数の心拍間隔にわたる前記圧力データ（３１、３２）の移動平均に基づいて計算される、実施態様１０に記載の方法（８０）。
［実施態様１３］
前記圧力データ（３１、３２）内の各々の心拍間隔について、１つ以上の先行の心拍間隔の継続時間と比べた各々の心拍間隔の継続時間のパーセンテージ変化率である心拍数不安定性インジケータを計算するステップ
をさらに含む、実施態様１０に記載の方法（８０）。
［実施態様１４］
前記心拍数不安定性インジケータに基づいて最大充血領域（ＭＨＲ）（４５）を識別するステップと、
前記ＭＨＲ（４５）内となるように前記最適時間ウィンドウ（４８）を特定するステップと
をさらに含む、実施態様１３に記載の方法（８０）。
［実施態様１５］
前記ＭＨＲ（４５）は、充血刺激剤の投与の時間、投与された充血刺激剤の種類、投与された充血刺激剤の用量、および前記患者のボディマスインデックス（ＢＭＩ）のうちの少なくとも１つにさらに基づいて識別される、実施態様１４に記載の方法（８０）。
［実施態様１６］
前記ＭＨＲ（４５）内の前記第１の一連の圧力測定値（３１）および前記第２の一連の圧力測定値（３２）の各々の極大、極小、および／または変曲点を特定するステップと、
前記極大、極小、および／または変曲点の頻度に基づいてカテーテル不安定性インジケータを計算するステップと
をさらに含み、
前記安定性指標（３４）は、前記カテーテル不安定性インジケータおよび前記心拍数不安定性インジケータの少なくとも一方に基づく、実施態様１４に記載の方法（８０）。
［実施態様１７］
前記第１の一連の圧力測定値（３１）および前記第２の一連の圧力測定値（３２）の各々の極大、極小、および／または変曲点を特定するステップと、
前記極大、極小、および／または変曲点の周波数に基づいてカテーテル不安定性インジケータを計算するステップと
をさらに含み、
前記安定性指標（３４）は、前記カテーテル不安定性インジケータに基づく、実施態様１０に記載の方法（８０）。
［実施態様１８］
前記ＦＦＲ値（５０）の計算に先立ち、前記第１の一連の圧力測定値（３１）および前記第２の一連の圧力測定値（３２）の各々を補間して、補間された圧力データを生成するステップをさらに含み、前記ＦＦＲ値（５０）は、前記補間された圧力データに基づいて計算される、実施態様１０に記載の方法（８０）。
［実施態様１９］
前記補間は、前記第１の一連の圧力測定値（３１）および前記第２の一連の圧力測定値（３２）の各々に三次スプライン関数を適用することを含む、実施態様１８に記載の方法（８０）。
［実施態様２０］
前記ＦＦＲ値（５０）は、
前記最適時間ウィンドウ（４８）の初めから終わりまで、前記補間された圧力データの所定数の心拍間隔の移動平均を決定し、
前記最適時間ウィンドウ（４８）内の最低の移動平均値を特定する
ことによって計算される、実施態様１８に記載の方法（８０）。

１ システム
３ 血管
５ 狭窄、狭窄領域
１０ 測定カテーテル
１４ 圧力検知ワイヤ、カテーテルワイヤ
１５ 遠位端
１６ 近位端部分
１８ 第１の圧力センサ
２０ 第２の圧力センサ
２２ コネクタ
２４ カテーテル基部
２６ ケーブル
２８ モジュールコネクタ
３１ 第１の一連の圧力測定値、第１の圧力データ
３２ 第２の一連の圧力測定値、第２の圧力データ
３４ 安定性指標、安定性インジケータ
３５ しきい値指標値、指標しきい値
３６ ＦＦＲ（血流予備量比）、ＦＦＲ計算、ＦＦＲ値
４０ ＦＦＲ計算モジュール
４１ 注入期間
４３ 安定化期間
４５ ＭＨＲ（最大充血領域）
４７ 不安定領域、不安定期間
４８ 最適時間ウィンドウ、最適ウィンドウ
４８ａ 第１の最適時間ウィンドウ部分、最適時間ウィンドウ期間、第１の最適期間
４８ｂ 第２の最適時間ウィンドウ部分、第２の最適期間
５０ ＦＦＲ値
５１ ＦＦＲ値
８０ 方法
２００ コンピューティングシステム
２０２ ソフトウェア
２０４ 記憶システム
２０６ 処理システム
２０７ プロセッサ
２０８ 通信インタフェース
２２０ ユーザインタフェース

Claims (19)

1. 患者の血管内の血流を評価するためのシステム（１）であって、
   第１の圧力センサ（１８）および第２の圧力センサ（２０）を含んでおり、狭窄（５）の第１の側および狭窄（５）の第２の側における血管内の圧力データ（３１、３２）を同時に測定するように構成され、前記圧力データ（３１、３２）は、狭窄（５）の前記第１の側に配置された前記第１の圧力センサ（１８）からの第１の一連の圧力測定値（３１）と、狭窄（５）の前記第２の側に配置された前記第２の圧力センサ（２０）からの第２の一連の圧力測定値（３２）とを含むカテーテル（１０）と、
   １つ以上のプロセッサ（２０７）上で実行可能であり、
   前記圧力データ（３１、３２）の２つ以上の部分の各々について、前記圧力データ（３１、３２）のそれぞれの部分における心拍数安定性およびカテーテル安定性の少なくとも一方を表す安定性指標（３４）を計算し、
   前記圧力データ（３１、３２）に基づいて血流予備量比（ＦＦＲ）（３６）を計算するための最適時間ウィンドウ（４８）を、前記安定性指標（３４）に基づいて特定し、
   前記最適時間ウィンドウ（４８）内の前記圧力データ（３１、３２）に基づいてＦＦＲ値（５０）を計算する
   ように構成されたＦＦＲ計算モジュール（４０）と
   を備えるシステム（１）。
2. 前記ＦＦＲ計算モジュール（４０）は、
   前記安定性指標（３４）をしきい値指標値（３５）と比較し、
   前記比較に基づいて前記最適時間ウィンドウ（４８）を特定する
   ようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム（１）。
3. 前記ＦＦＲ計算モジュール（４０）は、
   前記圧力データ（３１、３２）内の各々の心拍間隔について、１つ以上の先行の心拍間隔の継続時間と比べた各々の心拍間隔の継続時間のパーセンテージ変化率である心拍数不安定性インジケータを計算する
   ようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム（１）。
4. 前記ＦＦＲ計算モジュール（４０）は、
   前記心拍数不安定性インジケータに基づいて最大充血領域（ＭＨＲ）（４５）を識別し、
   前記ＭＨＲ（４５）内の前記安定性指標（３４）に基づいて前記最適時間ウィンドウ（４８）を特定する
   ようにさらに構成されている、請求項３に記載のシステム（１）。
5. 前記ＦＦＲ計算モジュール（４０）は、充血刺激剤の投与の時間、投与された充血刺激剤の種類、投与された充血刺激剤の用量、および前記患者のボディマスインデックス（ＢＭＩ）のうちの少なくとも１つにさらに基づいて前記ＭＨＲ（４５）を識別するようにさらに構成されている、請求項４に記載のシステム（１）。
6. 前記ＦＦＲ計算モジュール（４０）は、
   前記第１の一連の圧力測定値（３１）および前記第２の一連の圧力測定値（３２）の各々における極大、極小、および／または変曲点を特定し、
   前記極大、極小、および／または変曲点の頻度に基づいてカテーテル不安定性インジケータを計算する
   ようにさらに構成され、
   前記安定性指標（３４）は、前記カテーテル不安定性インジケータおよび前記心拍数不安定性インジケータの少なくとも一方に基づく、請求項３に記載のシステム（１）。
7. 前記ＦＦＲ計算モジュール（４０）は、
   前記圧力データ（３１、３２）内の極大、極小、および／または変曲点の周波数に基づいてカテーテル不安定性インジケータを計算する
   ようにさらに構成され、
   前記安定性指標（３４）は、前記カテーテル不安定性インジケータに基づく、請求項１に記載のシステム（１）。
8. 前記ＦＦＲ計算モジュール（４０）は、
   前記ＦＦＲ値（５０）の計算に先立ち、前記第１の一連の圧力測定値（３１）および前記第２の一連の圧力測定値（３２）の各々を補間して、補間された圧力データを生成し、
   前記補間された圧力データに基づいて前記ＦＦＲ値（５０）を計算する
   ようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム（１）。
9. 前記ＦＦＲ計算モジュール（４０）は、
   前記最適時間ウィンドウ（４８）の初めから終わりまで、前記補間された圧力データの所定数の心拍間隔の移動平均を計算し、
   前記ＦＦＲ値（５０）を、前記最適時間ウィンドウ（４８）内の最低の移動平均値として計算する
   ようにさらに構成されている、請求項８に記載のシステム（１）。
10. 患者の血管内の血流を評価する方法（８０）であって、
    血管内で測定され、血管内の狭窄（５）の第１の側に配置された第１の圧力センサ（１８）からの第１の一連の圧力測定値（３１）と、
    血管内の狭窄（５）の第２の側に配置された第２の圧力センサ（２０）からの第２の一連の圧力測定値（３２）と
    を含んでいる圧力データ（３１、３２）を、受信するステップ（８２）と、
    前記圧力データ（３１、３２）の２つ以上の部分の各々について、前記圧力データ（３１、３２）のそれぞれの部分における心拍数安定性およびカテーテル安定性の少なくとも一方を表す安定性指標（３４）を計算するステップ（８４）と、
    血流予備量比（ＦＦＲ）（３６）を計算するための前記圧力データ（３１、３２）内の最適時間ウィンドウ（４８）を、前記安定性指標（３４）に基づいて特定するステップ（８６）と、
    前記最適時間ウィンドウ（４８）内の前記圧力データ（３１、３２）に基づいてＦＦＲ値（５０）を計算するステップ（８８）と
    を含む方法（８０）。
11. 前記安定性指標（３４）をしきい値指標値（３５）と比較するステップと、
    前記比較に基づいて前記最適時間ウィンドウ（４８）を特定するステップと
    をさらに含む、請求項１０に記載の方法（８０）。
12. 前記圧力データ（３１、３２）内の各々の心拍間隔について、１つ以上の先行の心拍間隔の継続時間と比べた各々の心拍間隔の継続時間のパーセンテージ変化率である心拍数不安定性インジケータを計算するステップ
    をさらに含む、請求項１０に記載の方法（８０）。
13. 前記心拍数不安定性インジケータに基づいて最大充血領域（ＭＨＲ）（４５）を識別するステップと、
    前記ＭＨＲ（４５）内となるように前記最適時間ウィンドウ（４８）を特定するステップと
    をさらに含む、請求項１２に記載の方法（８０）。
14. 前記ＭＨＲ（４５）は、充血刺激剤の投与の時間、投与された充血刺激剤の種類、投与された充血刺激剤の用量、および前記患者のボディマスインデックス（ＢＭＩ）のうちの少なくとも１つにさらに基づいて識別される、請求項１３に記載の方法（８０）。
15. 前記ＭＨＲ（４５）内の前記第１の一連の圧力測定値（３１）および前記第２の一連の圧力測定値（３２）の各々の極大、極小、および／または変曲点を特定するステップと、
    前記極大、極小、および／または変曲点の頻度に基づいてカテーテル不安定性インジケータを計算するステップと
    をさらに含み、
    前記安定性指標（３４）は、前記カテーテル不安定性インジケータおよび前記心拍数不安定性インジケータの少なくとも一方に基づく、請求項１３に記載の方法（８０）。
16. 前記第１の一連の圧力測定値（３１）および前記第２の一連の圧力測定値（３２）の各々の極大、極小、および／または変曲点を特定するステップと、
    前記極大、極小、および／または変曲点の周波数に基づいてカテーテル不安定性インジケータを計算するステップと
    をさらに含み、
    前記安定性指標（３４）は、前記カテーテル不安定性インジケータに基づく、請求項１０に記載の方法（８０）。
17. 前記ＦＦＲ値（５０）の計算に先立ち、前記第１の一連の圧力測定値（３１）および前記第２の一連の圧力測定値（３２）の各々を補間して、補間された圧力データを生成するステップをさらに含み、前記ＦＦＲ値（５０）は、前記補間された圧力データに基づいて計算される、請求項１０に記載の方法（８０）。
18. 前記補間は、前記第１の一連の圧力測定値（３１）および前記第２の一連の圧力測定値（３２）の各々に三次スプライン関数を適用することを含む、請求項１７に記載の方法（８０）。
19. 前記ＦＦＲ値（５０）は、
    前記最適時間ウィンドウ（４８）の初めから終わりまで、前記補間された圧力データの所定数の心拍間隔の移動平均を決定し、
    前記最適時間ウィンドウ（４８）内の最低の移動平均値を特定する
    ことによって計算される、請求項１７に記載の方法（８０）。