JP2020512871A - 標準化された冠動脈疾患メトリック - Google Patents

Abstract

計算システム（１１８）は、生物物理シミュレータ（１２６）を含み、基準位置（１２８）及びコンピュータ実行可能命令（１２４）を備えたコンピュータ可読記憶媒体（１２２）と、前記生物物理シミュレータを実行し、前記基準位置によって示されるセグメント化された冠状血管に沿った所定の位置で基準FFR値をシミュレートするように構成されるプロセッサとを含む。計算システムのプロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、所定の基準位置によって示されるセグメント化された冠状血管に沿った所定の位置で基準FFR値をシミュレートさせるコンピュータ可読命令でエンコードされるコンピュータ可読記憶媒体が提供される。所定の基準位置によって示されるセグメント化された冠状血管に沿った所定の位置で基準FFR値をシミュレートすることを含む方法が提供される。

Description

以下は、一般に、冠動脈疾患の測定基準の決定に関し、より詳細には、冠動脈疾患の測定基準を冠動脈に沿った所定の基準又は共通の位置に標準化することに関し、特定の用途での血流予備計算トモグラフィー（FFR-CT ）、ただし、X線FFR（xFFR）、瞬時血流予備量比（iFR）などにも適用できる。

冠血流予備量比（FFR）は、FFRインデックスを介して、石灰化プラーク又は軟質プラークによる冠動脈病変の血行動態的重要性を定量化する、心臓カテーテル検査室（Cath Lab）の侵襲性測定法である。インデックスは、冠動脈造影中に行われた圧力測定から計算される冠動脈狭窄の機能的重症度を示し、充血状態での近位圧力（口の近く）に対する遠位血圧（狭窄の背後）として定義される。そのため、FFRインデックスは、狭窄が存在しない場合の最大流量と比較して、狭窄が存在する場合の血管を流れる最大流量を表す。 FFR値は0乃至1の数値であり、値0.50は、所与の狭窄により血圧が50％低下することを示す。機能的に有意であると確立された臨床的閾値は0.8であり、小さいFFR値の病変を治療する必要がある。

侵襲性FFR処置は、カテーテルを大腿動脈又は橈骨動脈に挿入し、カテーテルを狭窄部まで前進させる必要があり、カテーテルの先端にあるセンサーが、血管の形状、コンプライアンス及び抵抗、及び/又はその他の特性に影響を与えるさまざまな造影剤によって促進される状態の間、狭窄部の間の圧力、温度、及び流れを検出する。非侵襲性アプローチ（FFR-CT）は、冠動脈を通る血流と圧力がシミュレートされる計算流体力学（CFD）シミュレーションを通じて、心臓のCT画像データ（例えば、造影冠動脈CT血管造影、CCTA）からFFRインデックスを推定する。これには、CCTA画像データを使用して冠動脈ツリーの幾何学的モデルを導出し、シミュレーションのためにそこから境界条件を決定することが含まれる。

一般に、狭窄症の背後の血圧（遠位血圧）は、狭窄症の終わりからの距離が増加するにつれて低下する。たとえば、摩擦の法則により、より遠位の位置での圧力測定値は、より遠位の位置での圧力測定値と比較して小さな値を生成し、この影響は、大きな血管よりも小さな血管でより深刻である。結果として、FFR値は、FFR値が計算される冠動脈に沿った位置に依存する。そのため、FFR値は、たとえば、FFR測定を実行するために臨床医によって選択された位置に関する違い/不一致により、患者、臨床医、医療施設の間で容易に比較されることができない。

本明細書で説明される態様は、上記で参照された問題及びその他に対処する。

一態様では、計算システムは、基準位置及び生物物理シミュレータを含むコンピュータ実行可能命令を備えたコンピュータ可読記憶媒体と生物物理シミュレータに構成され、基準位置によって示されるセグメント化された冠血管に沿った所定の位置で基準FFR値をシミュレートするように構成されるプロセッサとを含む。別の態様では、計算システムのプロセッサによって実行されるとき、プロセッサに、所定の基準によって示されるセグメント化された冠状血管に沿った所定の位置で基準FFR値をシミュレートさせるコンピュータ可読命令でコンピュータ可読記憶媒体がエンコードされる。別の態様では、方法は、所定の基準位置によって示されるセグメント化された冠状血管に沿った所定の位置で基準FFR値をシミュレートすることを含む。

当業者は、添付の説明を読んで理解すると、本出願のさらに他の態様を認識するであろう。

本発明は、様々なコンポーネント及びコンポーネントの配置、ならびに様々なステップ及びステップの配置の形をとることができる。図面は、好ましい実施形態を説明するためだけのものであり、本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。

生物物理シミュレータ及び基準位置を備えた計算システム、及びイメージングシステムを含む例示的なシステムを概略的に示している。 生物物理シミュレータの例を概略的に示している。 狭窄の位置、ＦＦＲ値のユーザ特定位置、及びＦＦＲ値の基準位置を示すセグメント化された冠状血管の例を概略的に示している。 侵襲性ＦＦＲ測定及び血管造影図を処理するように構成された生物物理シミュレータ及び基準位置を備えた例示的な計算システムを概略的に示している。 シミュレーションされたＦＦＲ測定値及びＣＴ画像を処理するように構成された生物物理シミュレータ及び基準位置を備えた例示的な計算システムを概略的に示している。 本明細書の一実施形態による例示的な方法を示す。 本明細書の一実施形態による別の例示的な方法を示す。 本明細書の一実施形態による別の例示的な方法を示す。

図１は、ＣＴスキャナなどの撮像システム１０２を含むシステム１００を概略的に示している。変形例では、撮像システム１０２はＸ線装置を含む。撮像システム１０２は、ほぼ静止したガントリ１０４と、静止したガントリ１０４によって回転可能に支持され、ｚ軸を中心に検査領域１０８の周りを回転する回転ガントリ１０６とを含む。カウチなどの被験者支持部110は、検査領域108内の対象又は被験者を支持する。

Ｘ線管などの放射線源１１２は、回転ガントリ１０６によって回転可能に支持され、回転ガントリ１０６と共に回転し、検査領域１０８を横断する放射線を放出する。放射線感受性検出器アレイ１１４は、検査領域１０８の間で放射線源１１２に対向して反対側の角度アークを定める。放射線感受性検出器アレイ１１４は、検査領域１０８を横断する放射線を検出し、それを示す電気信号（投影データ）を生成する。再構成器１１６は、投影データを再構成し、検査領域１０８内に位置する被験者又は物体のスキャン部分を示す体積画像データを生成する。

システム１００はさらに、この例ではオペレータコンソールとして機能する計算システム１１８を含む。コンソール１１８は、プロセッサ１２０（例えば、マイクロプロセッサ、中央処理装置など）と、一時的媒体を除外し、物理メモリデバイスなどの非一時的媒体を含むコンピュータ可読記憶媒体１２２とを含む。コンソール１１８は、モニタなどの人間が読み取り可能な出力装置１３０、及びキーボード、マウスなどの入力装置１３２をさらに含む。

コンピュータ可読記憶媒体１２２は、少なくとも一つの生物物理シミュレータ１２６のための命令１２４を含み、所定の基準位置１２８を含む。基準位置１２８は静的又はプログラム可能とすることができる。プロセッサ１２０は、オペレータがグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）などを介してスキャナ１０２と対話し、及び／又はそれを操作することを可能にする命令１２４及び／又はソフトウェアを実行するように構成される。プロセッサ１２０は、追加的又は代替的に、搬送波、信号及び／又は他の一時的な媒体によって運ばれるコンピュータ可読命令を実行してもよい。

変形例では、生物物理シミュレータ１２６及び所定の基準位置１２８は、コンソール１１８及びシステム１００とは別の計算システムの一部である。この場合、他の計算システムはコンソール１１８に類似しており、プロセッサ、コンピュータ可読記憶媒体、入力デバイス、及び出力デバイスを含むが、オペレータがスキャナ102と対話し、及び/又はそれを操作することを可能にするソフトウェアを含まない。

生物物理シミュレータ１２６は、心臓画像データからＦＦＲ値を決定するように構成される。これには、血管に沿った標準位置、例えば、基準位置128によって示される位置でのFFR値が含まれる。以下により詳細に説明するように、標準位置でのFFR値は、少なくとも、1）血管に沿ったユーザ特定ポイントでのFFRとともに（例えば、撮像システム102及び/又は他のシステムから）心臓CT画像を用いて決定されることができ、2）血管造影及び侵襲性FFR測定から決定されることができ、及び/又は3）心臓CT画像データ及びそれから決定される以前にシミュレートされたFFR値から決定されることができる。標準化されたFFRは、例えば臨床医特定位置に関係なく、臨床医、医療施設などから独立して患者間でFFR値が比較されることを可能にする。

図２は、生物物理シミュレータ１２６の例を概略的に示している。この例では、生物物理シミュレータ１２６は、セグメンター２０２、境界条件決定器２０４、及びフローシミュレータ２０６を含む。生物物理シミュレータ１２６は、入力として、イメージングシステム１０２、データリポジトリ（例えば、放射線情報システム（ＲＩＳ）、写真及びアーカイブシステム（ＰＡＣＳ）など）、及び／又は他の装置からの画像データを受信し、基準位置128でのＦＦＲ値を含むＦＦＲ値を出力する。

セグメンター２０２は、セグメンテーションアルゴリズムを使用して、画像データから冠動脈ツリーをセグメント化する。セグメンテーションは、自動的に（たとえば、機械学習など）又は半自動で（たとえば、ユーザの支援を受けて）実行できる。一例では、セグメンテーションは、そこから冠動脈の中心線及び/又は管腔ジオミトリ（たとえば、直径、周囲、断面積など）を識別及び/又は抽出することを含む。セグメンテーションは、ボクセルの強度、対象の形状、及び/又はその他の特性に基づくことができる。図３は、冠動脈ツリーの部分３００のセグメント化を概略的に示している。

画像データから冠動脈ツリーと心腔を抽出するための適切なアプローチの例は、Zhengらの「モデル駆動型アプローチとデータ駆動型アプローチの組み合わせによる、CTAでの堅牢かつ正確な冠動脈中心線抽出」（Med Image Comput Assist Interv 。 2013; 16（Pt 3）：74乃至81）、Ecabertらの「モデルベースの適応フレームワークを使用したCT画像での心臓と大血管のセグメンテーション」（Med Image Anal、 2011年 12月; 15（6）：863乃至76）、及びFreiman らの「自動冠動脈内腔セグメンテーションにおける部分ボリュームモデリングを考慮することによるCCTAベースの病変の血行動態の重要性評価の改善」（Med Phys、 2017年3月; 44（3）：1040-1049）に開示される。本明細書では他のアプローチも考えられる。

境界条件決定部２０４は、冠状ツリーのセグメンテーションから血管内の血流のシミュレーションのための境界条件を決定する。 1つのアプローチでは、パラメトリック集中モデルが使用される。このモデルは、流入及び流出境界条件を示す要素と、血管形状を反映する一連の線形及び非線形抵抗要素（直径、周囲、断面など）及び/又は油圧効果を含むツリーセグメント伝達関数を表す要素とともに非線形抵抗を使用した中心線表現を含む。

集中モデルの例は、Nickischらの「インタラクティブな冠動脈血流シミュレーションのための患者特定集中モデルの学習」（医用画像計算及びコンピュータ支援介入-MICCAI 2015：18th International Conference、LNCS、9350巻、2015、9350巻、pp.433-441）に開示される。境界条件を導出する例は、2014年6月30日に提出された「FFR-CTに対する患者特定モデリング強化」と題されたEP14174891.3に記載されている。本明細書では他のアプローチも考えられる。

フローシミュレータ２０６は、境界条件でフローシミュレーションを実行し、セグメント化された冠状ツリーに沿ってＦＦＲ値を生成する。出力ＦＦＲ値は、血管に沿ったユーザ特定位置でのＦＦＲ値と、基準位置１２８により識別される位置でのＦＦＲ値とを含む。例えば、図３では、セグメント化血管３０２は狭窄３０４を含む。セグメント化された冠状ツリーで、たとえばエッジ検出アルゴリズムを使用して、又はボクセル強度値を評価して、血管の内壁の最大の狭まり（例えば減少する血管の半径又は直径）に対応する位置によって識別されることができる。

位置３０６は、ＦＦＲ値についてのユーザ選択位置を表す。ユーザは、例えば、セグメント化された冠動脈ツリー上の特定の位置でマウスなどで「クリック」することにより、入力デバイス132を介して位置を特定することができる。基準位置３０８は、所定の基準位置１２８によって特定される位置を示す。一例では、所定の基準位置１２８は、基準位置３０８が狭窄の端部から特定の距離３１０であることを示す。終点は、画像データの半径又は直径の測定値から決定できる。一例では、距離３１０は一定である（例えば、１０ｍｍ）。別の例では、距離３１０は血管形状の関数である（例えば、狭窄３０４（健康な血管）の前の血管の部分の３×半径）。他の距離も考えられる）。

例えば、CFD及び／又は他のアプローチを使用して、フローシミュレーションを実行できる。 FFR値の計算例は、2013年5月10日に出願され、「血管の狭窄に対するフラクショナルフローリザーブ（FFR）値の決定」と題されるUS 2015/0092999 A1、及び2013年10月24日に出願され、「冠血流予備量比（FFR）インデックス」と題されるUS 2015/0282765 A1に開示され、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。生物物理シミュレータ１２６の出力は、ユーザ特定位置３０６のＦＦＲ値及び位置３０８のＦＦＲ値を含む。値は、それぞれの位置を示すインディシアとともに出力装置１３０を介して表示することができる。一例では、これには、たとえば図3に示すように、冠動脈ツリーのグラフィカル表現に値を重ねることが含まれる。

図４は、計算システム１１８がシステム１００から分離され、撮像システム１０２のコンソールではない例を概略的に示している。この例では、計算システム１１８は、入力として侵襲性ＦＦＲ測定値及び対応する圧力測定を行うときに使用される血管造影図を受信する。本明細書及び／又は別の方法で説明したように、血管造影図をセグメント化して冠動脈ツリーを抽出する。血管造影図も分析して、圧力測定に使用する圧力センサーを支えるワイヤの先端の位置を決定する。一例では、これは血管造影図のボクセル強度値を評価することにより達成される。

セグメント化された冠状ツリー、決定された位置、及び侵襲性FFR測定を使用して生物物理シミュレータ126は、侵襲性FFR測定値と同じ決定された位置でFFR値を生成するシミュレーションをもたらすモデル境界条件を決定する。このため、特定の位置のFFR値を使用して境界条件を決定する以外は、FFR値を決定するための同じシミュレーションパイプラインを使用できる。次に、これらの境界条件でシミュレーションを実行して、血管全体に沿ったFFR値をシミュレートし、基準位置128で特定された位置でのFFR値を決定できる。 ＦＦＲは、本明細書で説明するように、セグメント化された冠動脈ツリー上の対応する位置を示す数値的及び／又は図的インディシアで表示することができる。

図５は、計算システム１１８がシステム１００から分離され、イメージングシステム１０２のコンソールではない別の例を概略的に示す。この例では、計算システム１１８は、入力として、以前にシミュレートされたＦＦＲ値、及びFFR値をシミュレートするように使用される画像データを受け取る。生物物理シミュレータ１２６は、画像データから冠状ツリーをセグメント化し、モデル境界条件を決定し、冠状ツリーに沿ってＦＦＲ値をシミュレートする。以前にシミュレートされたFFR値は、冠動脈ツリーに沿ったシミュレートされたFFR値に基づいて冠動脈ツリー上の位置にマッピングされ、基準位置に変換される。 ＦＦＲは、本明細書で説明するように、セグメント化された冠動脈ツリー上の対応する位置を示す数値的及び／又は図的インディシアで表示することができる。

図1乃至5は、冠動脈疾患の機能的重要性の尺度としてFFRを使用する例を説明している。変形例では、本明細書で説明するアプローチは、瞬時血流予備量比（iFR）及び/又は他の測定にも適用することができる。一般に、iFRは、FFRとは対照的に、冠動脈狭窄の遠位を通過し、拡張期の特定期間（血流予備量期間）を分離し、この期間に大動脈で観察される圧力に対する遠位冠動脈圧の比を計算する圧力ワイヤを使用して安静時に実行される。

図６は、本明細書に記載される実施形態による例示的な方法を示す。

602で、冠動脈ツリーが心臓CT画像データからセグメント化される。

６０４では、フローシミュレーションのためにそこから境界条件が決定される。

６０６で、境界条件を用いてフローシミュレーションが実行され、冠動脈ツリーに沿ってＦＦＲ値をシミュレートする。

６０８で、シミュレートされたＦＦＲ値から、冠状ツリーに沿ったユーザ特定位置でシミュレートされたＦＦＲ値が決定される。

６１０で、別のシミュレートされたＦＦＲ値が、シミュレートされたＦＦＲ値から冠状ツリーに沿った基準位置１２８で決定される。

本明細書で説明されるように、シミュレートされたＦＦＲは、セグメント化された冠動脈ツリー上の対応する位置を示す数値的及び／又はグラフィカルなインディシアで表示することができる。

図７は、本明細書で説明される実施形態による別の例示的な方法を示す。

７０２で、冠動脈ツリーが血管造影図からセグメント化される。

７０４で、セグメント化された冠状ツリーに沿った侵襲性ＦＦＲ測定の位置が血管造影図から決定される。

７０６で、セグメント化された冠動脈ツリー、侵襲性ＦＦＲ測定値、及び決定された位置から境界条件が決定される。

７０８で、冠動脈ツリーに沿ってＦＦＲ値をシミュレートするために、境界条件でフローシミュレーションが実行される。

７１０で、冠動脈ツリーに沿ったシミュレートされたＦＦＲ値から、冠動脈ツリーに沿った基準位置１２８でシミュレートされたＦＦＲ値が決定される。

本明細書で説明されるように、シミュレートされた侵襲性ＦＦＲは、セグメント化された冠動脈ツリー上の対応する位置を示す数値的及び／又はグラフィカルなインディシアで表示することができる。

図８は、本明細書で説明される実施形態による別の例示的な方法を示す。

802で、冠動脈ツリーがCT画像データからセグメント化される。

８０４で、セグメント化された冠動脈ツリーから境界条件が決定される。

８０６で、境界条件を用いてフローシミュレーションが実行され、冠動脈ツリーに沿ってＦＦＲ値をシミュレートする。

８０８で、以前にシミュレートされたＦＦＲ値の入力の位置が、冠状ツリーに沿ったシミュレートされたＦＦＲ値から決定される。

８１０で、冠動脈ツリーに沿ったシミュレートされたＦＦＲ値から、冠動脈ツリーに沿った所定の基準位置１２８で、シミュレートされたＦＦＲ値が決定される。

本明細書で説明されるように、シミュレートされたＦＦＲ及び以前にシミュレートされたＦＦＲは、セグメント化された冠動脈ツリー上の対応する位置を示す数値的及び／又はグラフィカルなインディシアで表示され得る。

上記は、コンピュータ可読記憶媒体にエンコード又は埋め込まれたコンピュータ可読命令により実装され、コンピュータプロセッサによって実行されるとき、プロセッサに記述された行為を実行させる。それに加えて、又はその代わりに、コンピュータ可読命令の少なくとも1つは、コンピュータ可読記憶媒体ではない信号、搬送波又は他の一時的な媒体によって運ばれる。さらに、行為の順序は限定的ではないことを理解されたい。したがって、本明細書では他の順序付けが考えられる。加えて、１つ以上の行為が省略されてもよく、及び／又は１つ以上の追加の行為が含まれてもよい。

本発明は、図面及び前述の説明において詳細に図示及び説明されたが、そのような図示及び説明は、限定的ではなく例示的又は例示的であると見なされるべきである。本発明は開示された実施形態に限定されない。開示された実施形態に対する他の変形は、図面、開示、及び添付の特許請求の範囲の検討から、請求された発明を実施する際に当業者によって理解及び達成され得る。

請求項において、「含む」という語は他の要素又はステップを除外せず、不定冠詞「a」又は「an」は複数を除外しない。単一のプロセッサ又は他のユニットは、特許請求の範囲に記載されたいくつかのアイテムの機能を果たし得る。特定の測定値が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの測定値の組み合わせが有利に使用できないことを示すものではない。

コンピュータプログラムは、他のハードウェアとともに、又はその一部として提供される光学式記憶媒体又はソリッドステート媒体などの適切な媒体に格納/配布できるが、インターネットやその他の有線又は無線の通信システム。請求項中の参照符号は、範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

Claims (22)

1. 生物物理シミュレータを含み、基準位置及びコンピュータ実行可能命令を備えたコンピュータ可読記憶媒体と、
   前記生物物理シミュレータを実行し、前記基準位置によって示されるセグメント化された冠状血管に沿った所定の位置で基準FFR値をシミュレートするように構成されるプロセッサと
   を有する、計算システム。
2. 前記生物物理シミュレータは、心臓コンピュータ断層撮影画像データから前記冠状血管をセグメント化し、それに基づいてフローシミュレーションの境界条件を決定し、前記セグメント化された冠状血管に沿ってシミュレートFFR値を生成する前記境界条件で前記フローシミュレーションを実行し、前記冠状血管に沿ったユーザ特定位置に対応する前記シミュレートFFRの選択FFR値を決定し、前記シミュレートFFRから前記基準FFR値を決定する、請求項1に記載の計算システム。
3. 前記生物物理シミュレータが、前記基準位置及び前記ユーザ特定位置を示すインディシアとともに、前記基準値及び選択FFR値をそれぞれ視覚的に表示する、請求項2に記載の計算システム。
4. 前記生物物理シミュレータは、前記基準位置及び前記ユーザ特定位置を示す前記インディシア並びに重畳される前記基準ＦＦＲ値及び前記選択シミュレートＦＦＲ値とともに前記セグメント化された冠状血管を視覚的に表示する、請求項３に記載の計算システム。
5. 前記生物物理シミュレータは、血管造影図から前記冠状血管をセグメント化し、侵襲性ＦＦＲ測定が行われた前記セグメント化された冠状血管上の位置を決定し、前記侵襲性FFR測定及び前記決定された位置に基づいて前記侵襲性FFR測定と同じ前記決定された位置でシミュレートＦＦＲ値を計算する境界条件を決定する、請求項１に記載の計算システム。
6. 前記生物物理シミュレータは、前記決定された境界条件でシミュレーションを実行して、前記セグメント化された冠状血管に沿ってFFR値をシミュレートし、前記侵襲性FFR測定値を前記基準位置に変換して前記基準FFR値を決定する、請求項5に記載の計算システム。
7. 前記生物物理シミュレータは、前記基準位置及び前記侵襲性ＦＦＲ測定位置を示すインディシアと共に、前記基準ＦＦＲ値及び前記侵襲性ＦＦＲ測定値を視覚的に表示する、請求項６に記載の計算システム。
8. 前記生物物理シミュレータは、前記基準位置及び前記侵襲性FFR測定位置を示す前記インディシア並びに重畳される前記基準ＦＦＲ値及び前記侵襲性ＦＦＲ測定値とともに前記セグメント化された冠状血管を視覚的に表示する、請求項７に記載の計算システム。
9. 前記生物物理シミュレータは、心臓コンピュータ断層撮影画像データから前記冠状血管をセグメント化し、それに基づいてフローシミュレーションのための境界条件を決定し、前記セグメント化された冠状血管に沿ってシミュレートFFR値を生成する前記境界条件で前記フローシミュレーションを実行し、前記セグメント化された冠状血管に沿って、入力された以前のシミュレートＦＦＲ値を前記シミュレートＦＦＲ値の1つとマッチングさせることにより、前記入力された以前のシミュレートＦＦＲ値の位置を識別し、前記シミュレートFFRから前記基準FFR値を決定する、請求項1に記載の計算システム。
10. 前記生物物理シミュレータは、前記基準ＦＦＲ値及び前記入力された以前のシミュレートＦＦＲ値を、前記基準位置及び前記入力された以前のシミュレートＦＦＲ値の前記位置を示すインディシアとともにそれぞれ視覚的に表示する、請求項９に記載の計算システム。
11. 前記生物物理シミュレータは、前記基準ＦＦＲ値及び前記入力された以前のシミュレートＦＦＲ値の前記位置を示す前記インディシア並びに重畳される前記基準ＦＦＲ値及び前記入力された以前のシミュレートＦＦＲ値とともに前記セグメント化された冠状血管を視覚的に表示する、請求項10に記載の計算システム。
12. 前記生物物理シミュレータは、前記セグメント化された冠状血管の狭窄及び前記狭窄の遠位端を識別し、前記基準位置は、前記遠位端からの一定の距離を表す定数である、請求項1乃至11の何れか一項に記載の計算システム。
13. 前記生物物理シミュレータは、前記セグメント化された冠状血管の狭窄及び前記狭窄の遠位端を識別し、前記狭窄に近接した前記セグメント化された冠状血管の直径を測定し、前記基準位置は前記測定された直径の倍数である、請求項１乃至１１の何れか一項に記載の計算システム。
14. 前記生物物理シミュレータは、前記冠状血管に沿ったユーザ特定位置でのＦＦＲ値を、前記基準位置によって示される前記位置での前記基準ＦＦＲ値に変換する、請求項１乃至１３の何れか一項に記載の計算システム。
15. 計算システムのプロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、
    所定の基準位置によって示されるセグメント化された冠状血管に沿った所定の位置で基準FFR値をシミュレートさせる
    コンピュータ可読命令でエンコードされるコンピュータ可読記憶媒体。
16. 前記プロセッサは、心臓コンピュータ断層撮影画像データから前記冠状血管をセグメント化し、それに基づいてフローシミュレーションの境界条件を決定し、前記セグメント化された冠状血管に沿ってシミュレートＦＦＲ値を生成する前記境界条件で前記フローシミュレーションを実行し、冠状血管に沿ったユーザ特定位置に対応する前記シミュレートFFRの選択シミュレートFFR値を出力し、前記シミュレートFFRから前記基準FFR値を決定し、最初の基準FFR値を出力する、請求項１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
17. 前記プロセッサは、血管造影図から前記冠状血管をセグメント化し、侵襲性ＦＦＲ測定が行われた前記セグメント化された冠状血管の位置を決定し、前記侵襲性FFR測定及び前記決定された位置に基づいて前記侵襲性FFR測定と同じ前記決定された位置についてシミュレートＦＦＲ値を計算する境界条件を決定し、前記セグメント化された冠状血管に沿ってシミュレートＦＦＲ値を生成する前記境界条件で前記フローシミュレーションを実行し、前記シミュレートFFRの前記基準FFR値を決定し、少なくとも前記基準FFR値を出力する、請求項１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
18. 前記プロセッサは、心臓コンピュータ断層撮影画像データから前記冠状血管をセグメント化し、それに基づいてフローシミュレーションのための境界条件を決定し、前記セグメント化された冠状血管に沿ってシミュレートＦＦＲ値を生成する前記境界条件で前記フローシミュレーションを実行し、前記セグメント化された冠状血管に沿った入力された以前のシミュレートＦＦＲ値の位置を前記シミュレートＦＦＲ値で識別し、前記シミュレートFFRから前記基準FFR値を決定し、少なくとも前記基準FFR値を出力する、請求項１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
19. 所定の基準位置によって示されるセグメント化された冠状血管に沿った所定の位置で基準FFR値をシミュレートするステップ
    を有する、方法。
20. 心臓コンピュータ断層撮影画像データから前記冠状血管をセグメント化するステップと、
    それに基づいてフローシミュレーションのための境界条件を決定するステップと、
    前記セグメント化された冠状血管に沿ってシミュレートＦＦＲ値を生成する前記境界条件で前記フローシミュレーションを実行するステップと、
    ユーザ特定位置を示すインディシアで前記ユーザ特定位置のための選択シミュレートFFR値を視覚的に表示するステップと、
    前記シミュレートFFRから前記基準FFR値を決定するステップと、
    前記所定の基準位置を示すインディシアとともに前記基準FFR値を視覚的に表示するステップと
    を更に有する、請求項１９に記載の方法。
21. 血管造影図から前記冠状血管をセグメント化するステップと、
    前記血管造影図から、侵襲性FFR測定が行われた前記セグメント化された冠状血管の位置を決定するステップと、
    フローシミュレーションのための境界条件を決定して、前記侵襲性FFR測定値と前記決定された位置とに基づいて、前記侵襲性FFR測定と同じ前記決定された位置のためのシミュレートＦＦＲ値を計算するステップと、
    前記セグメント化された冠状血管に沿ってシミュレートＦＦＲ値を生成する前記境界条件で前記フローシミュレーションを実行するステップと、
    前記シミュレートFFRから前記基準FFR値を決定するステップと、
    前記所定の基準位置を示すインディシアで少なくとも前記基準FFRを視覚的に表示するステップと
    を更に有する、請求項１９に記載の方法。
22. 心臓コンピュータ断層撮影画像データから前記冠状血管をセグメント化するステップと、
    それに基づいてフローシミュレーションの対するための境界条件を決定するステップと、
    前記セグメント化された冠状血管に沿ってシミュレートＦＦＲ値を生成する境界条件で前記フローシミュレーションを実行するステップと、
    前記セグメント化された冠状血管に沿った前記シミュレートＦＦＲ値で、入力された以前のシミュレートＦＦＲ値の位置を識別するステップと、
    前記シミュレートFFRを用いて前記入力された以前のシミュレートＦＦＲ値を前記基準FFR値に変換するステップと、
    前記所定の基準位置を示すインディシアで少なくとも前記基準FFRを視覚的に表示するステップと
    を更に有する、請求項１９に記載の方法。

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