JP2022522951A - 電子患者データに基づく仮想ストレステスト - Google Patents

Abstract

仮想ストレステストは、或る患者について、患者の解剖学的構造、例えば１つ以上の冠状動脈の関心領域の電子モデルを作成することと、計算による流体力学に基づいて、患者の２つの異なる活動レベルにおける関心領域にわたる圧力降下を特定することと、２つの活動レベルに関連付けられた流量に基づいて、或る活動レベルの範囲についての圧力降下の範囲を特定することとによって実行することができる。圧力降下の範囲に基づいて、患者が患者の代謝要求に関連した活動レベルにおいて、臨床的に有意な圧力降下（閉塞性狭窄を示す）を有するか否かを判断することができる。
【選択図】図１

Description

本開示は、包括的には、非侵襲性の撮像及び計算による流体力学に基づく患者血行動態情報の特定及び表示に関し、該特定及び表示は、或るシミュレートされた患者活動レベルの範囲にわたる冠状動脈内の血圧の特定及び表示を含む。

［関連出願の相互参照］
本願は、２０１９年１月６日に出願された米国仮特許出願第６２／７８８，９１１号の利益及びこの米国仮特許出願に対する優先権を主張し、この米国仮特許出願の全内容は、引用することにより本明細書の一部をなすものとする。

冠状動脈心疾患（ＣＨＤ：Coronary Heart Disease）は、米国において最も一般的な死因であり、その直接的及び間接的な年間コストは、数千億ドルと推定される。ＣＨＤは、アテローム性動脈硬化に起因し、アテローム性動脈硬化は、進行すると、虚血、狭心症、心筋梗塞及び死亡に至るおそれがある。患者の病変及び臨床的ステータスの重症度及び複雑度に応じて、医学的療法、血管内ステント、及び冠動脈バイパス移植（ＣＡＢＧ：Coronary Artery Bypass Graft）手術を含む種々の治療の選択肢を患者に提供することができる。典型的な診断及び治療計画は、臨床評価、非侵襲性ストレス試験、及び適した患者に対しては、侵襲性冠状動脈造影法及び後続の医学的治療及び／又は冠状動脈血行再建を含む。典型的には、患者が医学的治療を受けても症状が変化していないか又は心筋灌流に有意な欠陥が発見された場合、医療従事者は、患者に対して侵襲性冠状動脈造影法を実行することになる。そのような患者において、冠状動脈ステント又はＣＡＢＧ手術を施して血行再建を行うか否かの判断は、血管造影による解剖学的知見に基づいて、及び最近では、侵襲的に測定された冠血流予備量比（ＦＦＲ：Fractional Flow Reserve）等の血行動態情報も使用して、行われる。カテーテル検査室におけるＦＦＲの測定は、患者の冠状動脈に圧力ワイヤを挿入することを必要とし、０．８よりも低いＦＦＲ値は、一般的に、臨床的に有意な閉塞性病変を示すとみなされ、適切な臨床状況において血行再建が認められることになる。

電子患者データに基づく仮想ストレステストのためのシステム及び方法を開示する。

患者に対して実行する仮想ストレステストをコンピュータで実施する方法の例示的な実施形態は、動脈セグメントを含む、上記患者の医療用画像データを受信することと、上記医療用画像データから上記動脈セグメントの形状画像（geometric representation）を生成することとを含むことができる。上記方法は、上記患者の代謝要求の情報を受信することと、上記代謝要求の情報に従って閾値を決定することとを更に含むことができる。上記方法は、上記形状画像を使用して上記動脈セグメントについての、上記患者の第１の活動レベルに対応する第１の流動場を特定することと、上記第１の流動場に基づいて、上記動脈セグメント内の第１の圧力降下を特定することと、上記形状画像を使用して上記動脈セグメントについての、上記第１の活動レベルとは異なる、上記患者の第２の活動レベルに対応する第２の流動場を特定することと、上記第２の流動場に基づいて、上記動脈セグメント内の第２の圧力降下を特定することとを更に含むことができる。上記方法は、上記第１の圧力降下及び上記第２の圧力降下に基づいて、或る活動レベルの範囲についての圧力降下の範囲を計算することと、上記圧力降下の範囲を上記閾値と比較することと、上記比較の結果を表示することとを更に含むことができる。

一実施形態において、上記第１の活動レベルは、第１の流量に関連付けられ、上記第２の活動レベルは、上記第１の流量とは異なる第２の流量に関連付けられ、上記活動レベルの範囲についての圧力降下の範囲を計算することは、或る流量の範囲についての圧力降下の範囲を計算することを含む。

一実施形態において、上記流量の範囲は、上記第１の流量と、上記第２の流量との間である。

一実施形態において、上記活動レベルの範囲についての上記圧力降下の範囲を計算することは、圧力降下と流量との間の２次的関係に従って上記圧力降下の範囲を計算することを含む。

一実施形態において、上記比較の結果を表示することは、上記圧力降下の範囲及び上記閾値のプロットを表示することを含む。

一実施形態において、上記第１の活動レベルは、安静状態である。

一実施形態において、上記第２の活動レベルは、充血状態である。

一実施形態において、上記方法は、上記圧力降下が上記閾値を超過する活動レベルを特定することを更に含む。

一実施形態において、上記第１の流動場及び上記第２の流動場は、それぞれ第１の流速場及び第２の流速場を含む。

一実施形態において、上記形状画像を使用して上記動脈セグメントについての上記第１の流動場を特定することは、上記動脈セグメントに関する第１の流入流量を得ることと、上記第１の流入流量に従って上記動脈セグメントに関する第１の流出流量を計算することと、上記形状画像、上記第１の流入流量、及び上記第１の流出流量に従って上記動脈セグメント内の上記第１の流動場を計算することとを含むことができる。
一実施形態において、上記形状画像を使用して上記動脈セグメントについての上記第２の流動場を特定することは、上記動脈セグメントに関する第２の流入流量を得ることと、上記第２の流入流量に従って上記動脈セグメントに関する第２の流出流量を計算することと、上記形状画像、上記第２の流入流量、及び上記第２の流出流量に従って上記動脈セグメント内の上記第２の流動場を計算することとを含む。

患者に対して実行する仮想ストレステストをコンピュータで実施する方法の例示的な実施形態は、流入境界及び２つ以上の流出境界を含む、上記患者の動脈セグメントの形状画像を得ることと、上記患者の代謝要求の情報を受信することと、上記代謝要求の情報に従って閾値を決定することとを含む。
上記方法は、上記流入境界に関する第１の流入流量を得ることと、上記第１の流入流量に従って、上記２つ以上の流出境界における第１の流出流量を計算することと、上記形状画像、上記第１の流入流量、及び上記第１の流出流量に従って、上記動脈セグメント内の第１の流動場を計算することと、上記第１の流動場に基づいて、上記動脈セグメント内の第１の圧力降下を特定することとを更に含むことができる。上記方法は、上記第１の流入流量とは異なる、上記流入境界に関する第２の流入流量を得ることと、上記第２の流入流量に従って、上記２つ以上の流出境界における第２の流出流量を計算することと、上記形状画像、上記第２の流入流量、及び上記第２の流出流量に従って、上記動脈セグメント内の第２の流動場を計算することと、上記第２の流動場に基づいて、上記動脈セグメント内の第２の圧力降下を特定することとを更に含むことができる。上記方法は、上記第１の圧力降下及び上記第２の圧力降下に基づいて、或る流入流量の範囲についての圧力降下の範囲を計算することと、上記圧力降下の範囲を上記閾値と比較することと、上記比較の結果を表示することとを更に含むことができる。

一実施形態において、上記第１の流入流量は、第１の活動レベルに関連付けられ、上記第２の流入流量は、上記第１の活動レベルとは異なる第２の活動レベルに関連付けられ、上記流量の範囲についての圧力降下の範囲を計算することは、或る活動レベルの範囲についての圧力降下の範囲を計算することを含む。

一実施形態において、上記流量の範囲は、上記第１の流量と、上記第２の流量との間である。

一実施形態において、上記圧力降下の範囲を計算することは、圧力降下と流入流量との間の２次的関係に従って上記圧力降下の範囲を計算することを含む。

一実施形態において、上記比較の結果を表示することは、上記圧力降下の範囲及び上記閾値のプロットを表示することを含む。

一実施形態において、上記方法は、上記圧力降下が上記閾値を超過する活動レベルを特定することを更に含む。

一実施形態において、上記第１の流入流量は、上記患者の安静状態に関する。

一実施形態において、上記第２の流入流量は、上記患者の充血状態に関する。

一実施形態において、上記第１の流動場及び上記第２の流動場は、それぞれ第１の流速場及び第２の流速場を含む。

一実施形態において、上記第１の流動場及び上記第２の流動場は、３次元の、時間に依存しない式に従って計算される。

仮想ストレステストを実行する電子式のシステムの例示的な実施形態を示す図である。 電子患者データに基づいて、仮想ストレステストを実行する方法の例示的な実施形態を示すフローチャートである。 電子患者データに基づいて、仮想ストレステストを実行する方法の例示的な実施形態を示すフローチャートである。 特定されるとともに、本開示の方法にその用途を見出すことができる患者の解剖学的領域の例示的な形状モデルを示す図である。 各々の患者についての活動レベルについての圧力降下の例示の範囲を示すグラフである。 ユーザコンピューティング環境の例示的な実施形態を示す図である。

非侵襲性の臨床診断及び従来のストレス試験による動脈病変のスクリーニングは、不正確である可能性があり、それによって試験結果が偽陽性であった患者に対する不要な冠状動脈血管造影手技が行われることになり、また、有意な病変を有する患者に偽陰性の結果が出る可能性もある。近年の研究では、従来の非侵襲性試験を受け、かつ侵襲性冠状動脈造影法（ＩＣＡ：Invasive Coronary Angiography）に進んだ患者の５５．３％が閉塞性ＣＨＤを患っていなかった。２００６年には、米国だけでも、推定１１１万５０００人もの入院患者に対して心臓カテーテル検査が行われており、そのため、不要なＩＣＡ手技を未然に防ぐ非常に精度の良い非侵襲性テストがあれば、年間数十億ドルを削減することが見込まれる。さらに、ＩＣＡ手技は、一般的に患者にとって非常に安全であるものの、陰性結果は稀にしか起こらず、患者の不安は相当に大きくなる可能性があるので、不要なＩＣＡ手技の数を削減することにより、結果及び患者の体験が改善され得る。さらに、研究により、非虚血性のＦＦＲ値に基づいて血行再建を延期することは、ステント留置よりも良好な結果をもたらし、ＦＦＲベースステント留置は、標準的な血管造影で指導されるケアよりも、ステントの数、死亡数、心臓発作数、及びステント留置の繰り返しの必要性を、およそ３０％削減するとともに、コストも削減することが実証されている。

本来、ＦＦＲは、狭窄病変部よりも遠位の最大血流と、同じ血管内の通常の最大流との比として定義されたものである。しかしながら、実際の臨床診療において、ＦＦＲは、通例、充血性流動条件下での大動脈圧力（Ｐａ）に対する狭窄部よりも遠位の圧力（Ｐｄ）と定義される（すなわち、ＦＦＲ＝Ｐｄ／Ｐａ）。不要な侵襲性血管造影の高いパーセンテージに起因して、ＦＦＲを非侵襲的に評価する方法を開発することに多大な関心が寄せられている。物理学の基礎原理から、ＦＦＲは、実際には、詳細な血行動態的な流動場に依存する変数であり、この流動場は、動脈の形状、圧力、及び流動条件の関数である。それゆえ、流体力学の運動方程式からＦＦＲを計算することが可能であり、これは、仮想ＦＦＲ又はＦＦＲｖと呼ぶことができる。これは、計算による流体力学（ＣＦＤ: Computational Fluid Dynamics）の分野の一部である数値的処理手順を必要とする。ＣＦＤは、関心領域の詳細な血管形状、及び計算領域の境界における血流（又は代替的には、加えられる圧力）を使用して、流動場全体及び関心領域（ＲＯＩ）内の圧力を求めることを含む。

冠状動脈流の要件は、個人差があり、年齢、性別、肥満度指数（ＢＭＩ：Body Mass Index）、及び身体的活動のレベルを含むいくつかの生理的因子に依存する。患者内で冠状動脈流が十分であるか否か、したがって、有意な冠状動脈狭窄が存在しないことを評価するために、運動ストレステストを実行することができる。これには、運動のレベルの上昇を伴い、この上昇は、ひいては、心拍数、収縮期血圧、及び心筋収縮性の上昇をもたらす。運動を維持するために、冠状動脈血流は、その要求の上昇を満たすために心筋に血液を供給するために十分に増大する。患者が有意な心外膜狭窄を有する場合、自己調節予備能の上限を超え、対応する心筋床が虚血状態になる。これは、胸痛若しくは呼吸困難、心電図のＳＴ低下、補助的な心臓の超音波検査が使用される場合の異常な壁運動、又は補助的な心筋灌流イメージングが実行される場合の異常な心筋灌流の症状として現れる。この手法は、冠状動脈狭窄の存在の間接的な評価であるものの、虚血負荷の患者固有の推定値を提供し、この推定値により、更なる検査（例えば、血管造影）を実行する、及び／又は患者に対して血行再建を行うか否かの判断が与えられる。

代替的な診断手法は、侵襲性冠状動脈造影法又は非侵襲性ＣＴ血管造影法のいずれかを使用して冠状動脈の直接的な解剖学的評価を実行することである。これは、冠状動脈疾患の存在及び程度についての情報を提供し、疾患を除外するか又は深刻な閉塞を診断するのに特に役立つ。しかしながら、中間冠状動脈病変（直径の４０％～８０％の狭窄）の頻度の高いシナリオでは、解剖学的評価は、幅狭化が流動を制限しているのか又は虚血を引き起こしているのかを正確に評価することができない。解剖学的評価のこの制限を克服するために、解剖学的情報を補足する侵襲性ＦＦＲ及び非侵襲性仮想ＦＦＲが開発されてきた。侵襲性ＦＦＲは、冠状動脈病変の機能的評価の技術標準となっており、何らかの患者固有の生理的データを組み込んでいる。例えば、侵襲性ＦＦＲ測定中に投与される充血剤に対する心筋床の反応は、個人の冠状動脈微小血管機能を反映する。対照的に、仮想ＦＦＲの場合、典型的には、心筋床に血液の供給を行う近位側血管に対して仮定流量が規定される。しかしながら、所定の狭窄についての真の血流量は、患者の微小血管機能及び心肺能力に依存する（例えば、活動的な３０歳の患者は、８５歳の車椅子に束縛された患者よりも、たとえ、この２人の患者が類似の解剖学的構造を有していても、はるかに高い流量を有することになる）。したがって、患者の冠状動脈狭窄を評価する現行の計算方法は、患者固有の冠状動脈流量を、計算及び判断を与えるほど十分には考慮していない。

より患者固有の計算的な血行動態評価を提供するために、圧力損失を記述する１つ以上の血流の生理的指数、例えばＦＦＲ又は瞬時血流予備量比（ＩＷＦＲ：Instantaneous Wave-Free Ratio）を、或るシミュレートされた活動レベル又は代謝要求の範囲下で計算することができる。患者の身体的及び代謝的活動レベルに関する推定又は計算された情報は、所定の冠状動脈病変についての患者固有の計算されたＦＦＲ又はＩＷＦＲを与えるのに使用することができる。患者固有の身体的活動又は代謝データは、例えば、活動又は生活様式についての確認済みの問診票から得ることができる。例えば、そのような問診票は、患者がどのような活動を行うのかについて尋ねることができ、それらの活動に関連付けられた代謝要求を特定することができる。代謝要求を活動に関連付けるための例示的な方法論は、Sidney et al.,「Metabolic Equivalents (METS) in Exercise Testing, Exercise Prescription, and Evaluation of Functional Capacity」13 Clin. Cardiol. 555-565 (1990)において記述されており、この文献は、引用することによりその全体が本明細書の一部をなすものとする。簡潔に述べると、所定の活動に関連付けられた代謝要求は、代謝当量（ＭＥＴ）の倍数と定義することができ、ここで、１代謝当量は、患者が安静時に消費する酸素量である。代謝要求は、１ＭＥＴ（安静時）から、或る特定の強度の高い有酸素活動について１５ＭＥＴ超までの範囲に及ぶことができる。１ＭＥＴの値は、患者固有とすることができ、患者の体重に依存することができる。所定の活動についてのＭＥＴの数値は、特定の活動の強度及び難易度に依存することができる。１ＭＥＴは、一実施形態では、１分当たりの酸素量と定義することができる。１分当たりの酸素量は患者の流量とともに線形に増減することができるので、患者の血管系の所定の点における流量と、その流動によって賄われる代謝要求（すなわち、ＭＥＴの数値）との間に直接的関係を確立することができる。

活動問診票に基づいて代謝要求を特定することに加えて、又はこの代わりに、患者の代謝要求は、標準化された運動テスト、例えば、冠状動脈心疾患が疑われる多くの患者が手技前診断の一部として受けるブルースプロトコル（Bruce protocol）から特定することができる。そのような運動試験の例示的なプロトコルは、Lear et al.,「Exercise Stress Testing: An Overview of Current Guidelines」27(5) Sports Med. 285-312 (May 1999)において記述されており、この文献は、引用することによりその全体が本明細書の一部をなすものとする。簡潔に述べると、運動テストに基づいて、患者固有の最大ＭＥＴ値、すなわち、その患者が行う活動の最大レベルに関連付けられたＭＥＴ値を求めることができる。

この患者固有の代謝的な仕事負荷は、血行動態計算において規定された冠状動脈流量（例えば、１つ以上の境界条件）を与えるとともに、既知の方法に対して、計算されたＦＦＲ値又は他の血行動態値（複数の場合もある）の診断的精度を改善するのに使用することができる。

ナビエストークス方程式は、冠状動脈内の流動場、例えば、関心領域（ＲＯＩ：Region Of Interest）内の血管内圧力及び速度を、いくつかの形式では時間及び３次元（３Ｄ）空間の関数として、別の形式では、３Ｄ空間のみの関数として、記述するのに利用することができる。これらの流動場から、例えば、圧力降下、ＦＦＲ、瞬時血流予備量比（ＩＷＦＲ）、血管内圧力変動及び粘性せん断応力（壁せん断応力（ＷＳＳ：wall shear stress））によって引き起こされる動脈壁にかかる力等の、臨床上の関心量を計算することができる。ナビエストークス方程式を解くために、ＣＦＤが利用され、この解には、ＲＯＩについての境界条件を課すことが含まれる。流入流量（例えば、選択された流入境界における）及び血管分枝中の流動分布（例えば、１つ以上の流出流）の何らかの組み合わせとともに、被検者の血管管腔形状（ＣＴ：Computed Tomography）又は他の血管イメージングから得られる）もＣＦＤに含められる。ＲＯＩ内の圧力場は、基準圧力からの偏差として計算することができ、それゆえ、ＲＯＩ内の圧力の絶対レベル、例えば、Ｐａは、圧力場の計算時にはＣＦＤのために必要ではない場合がある。基準圧力（例えば、Ｐａ）が特定される場合、基準からの偏差が計算されると、その場の内部の絶対圧力を特定することができる。しかしながら、本明細書において開示される仮想ストレステストのいくつかの実施形態等のように、全ての圧力関連の特定が、基準圧力を必要とするわけではなく、その代わりに、ベースラインの基準なしで圧力場に基づいて行われ得ることに留意すべきである。

圧力降下、ＦＦＲ及びＩＷＦＲ等の冠状動脈流における多くの臨床応用について、ナビエストークス方程式は、時間に依存しないものとして（すなわち、時間次元に依存せず、空間の３次元において）扱うことができる。例えば、圧力比Ｐｄ／Ｐａの時間平均は、瞬間的な圧力比の平均を代表し、ここで、Ｐｄは、ＲＯＩ内の圧力であり、Ｐａは、基準圧力である。これは、３次元ＣＦＤモデルがこれらの圧力指数を計算するのに適切であり、それゆえ、４次元モデル（すなわち、空間の３次元及び時間を組み込むモデル）よりも高速の計算が可能になることを意味する。

ＲＯＩ内の圧力場は、例えば、ＲＯＩ内及びその周辺の流量に基づいて特定することができる。冠状動脈の流動及び圧力の場合、流量と、関心領域内の近位のロケーションと遠位のロケーションとの間の圧力勾配（ΔＰ）との間の関係は、以下の式１に示されるように、２次方程式によって十分に近似することができる。
ΔＰ＝ａＱ＋ｂＱ^２ （式１）
ここで、ａ及びｂは、患者個人の血管形状及び血液粘度に依存し、以下で説明される方法において所定の患者について計算することができる定数である。式１は、物理的及び数学的基礎のいずれも有する。物理的には、ａＱ項は、血液粘度に直接起因する圧力損失に関係付けられ、一方、ｂＱ^２項は、流動分離及び乱流（存在する場合）から生じる圧力損失に関係付けられる。ｂＱ^２項は、狭窄が流動分離を引き起こすほどに十分大きい場合、有意とすることができる。数学的には、この式は、ΔＰ＝ｆｃｎ（Ｑ）についての多項式級数展開における最初の２つの項とみなすことができる。式１は、計算による流体力学を介してその流動場が特定される被検患者の血管系の或る領域にわたる圧力降下を求める。

ａ及びｂを計算するために、２つの異なる値のＱについて３次元ナビエストークス方程式を解くことができる。例えば、第１の値Ｑ_１は、安静条件に典型的な流量を表すことができ、第２の値Ｑ_２は、運動（又は充血）状態に典型的な流量を表すことができる。これらの計算は、Ｑ_１、Ｑ_２、ΔＰ_１及びΔＰ_２が既知になるとａ及びｂについて、以下の式２及び式３を解くことができるように、ΔＰについての２つの値を与えることになる。
ΔＰ_１＝ａＱ_１＋ｂＱ_１ ^２ （式２）
ΔＰ_２＝ａＱ_２＋ｂＱ_２ ^２ （式３）

所定の患者についての係数ａ及びｂが既知になると、或る流動条件の範囲（例えば、或る生理的に関連した流動条件の範囲）内の流動条件ごとに更なるＣＦＤを必要とすることなく、その範囲にわたってΔＰを計算することが可能である。

形状及び流動分割の不確実性に加えて、ＦＦＲを非侵襲的に計算することにおいて以下の２つの不確実性の源、すなわち、（１）Ｐａ（充血下の大動脈血管内圧力）が未知であること、及び（２）Ｑ（充血下の流入流）が未知であること、が存在する。

ＣＦＤは、Ｐａに依存せず、ΔＰを直接提供する。他方、ＦＦＲ（比Ｐｄ／Ｐａとして計算される）は、Ｐａの患者固有値に直接依存する。結果として、計算されたＦＦＲの場合、ΔＰが計算されると、Ｐａの値が仮定されなければならない。Ｐａの仮定値は、例えば、カフ（腕帯）血圧測定から導出することもできるし、全ての被検者にわたってＰａ＝１００ｍｍＨｇと仮定することもできる。

閉塞性ＣＡＤのための診断指数としてΔＰを使用することができることを示唆する臨床データが存在する。この可能性を実証するために、Ｐａ＝１００ｍｍＨｇの母集団平均を検討する。そのような平均Ｐａ値の場合、（ａ）ＦＦＲ＝０．８（一般的には閉塞性病変を示すと考えられる）は、ΔＰ＝２０ｍｍＨｇに対応し、（ｂ）ＩＷＦＲ＝０．９（同様に、一般的には閉塞性病変を示すと考えられる）は、ΔＰ＝１０ｍｍＨｇに対応する。

それゆえ、以下のスキームにおいて仮想ストレステストとして計算方法を利用することに合理性が存在し、（１）患者ＲＯＩの画像、例えばＣＴ画像又は他の非侵襲的に得られた画像に基づいて、２つの異なる仮定流量についてΔＰを計算し、（２）上記の式１及び式２において記述された２次的関係を利用して、或る被検者についての係数ａ及びｂを求め、（３）或る流量の範囲にわたるΔＰ対Ｑの曲線を提示し、（４）ΔＰの臨界値（例えば、ＦＦＲ＝０．８の場合２０ｍｍＨｇ；ＩＷＦＲ＝０．９の場合１０ｍｍＨｇ）に対応する流量を求め、（５）安静時及び予期される生活様式の活動下での患者の予想される流量要件に基づいて、結果として得られるΔＰ値が閉塞性ＣＡＤを示すか否かを判断する。この方法論は、以下でより詳細に論述されることになる。

図面を参照すると、同様の参照符号は、種々の図面において同じ又は類似の特徴を指しており、図１は、仮想ストレステストを実行する電子式のシステム１０の例示的な実施形態の図である。例示のシステム１０は、患者の画像供給源１２と、ユーザ入力デバイス１４と、仮想ストレステストのコンピューティングシステム１６と、ディスプレイ１８とを備えることができる。以下でより詳細に説明されるように、システム１０は、患者に関する種々の血行動態情報を特定するため、及び／又は患者に対する更なる試験、介入的評価、及び／又は介入的治療に関する推奨を行うために、電子患者データ（例えば、患者の関心領域の画像及び他のデータ）に基づいて、仮想ストレステストを実行することにその用途を見出すことができる。

一実施形態では、臨床環境において、システム１０の１つ以上の態様を展開することができる。例えば、いくつかの実施形態において、患者の画像供給源１２、ユーザ入力デバイス１４、仮想ストレステストのコンピューティングシステム１６、及びディスプレイ１８は、病院等の共通の臨床状況において全て提供することができる。いくつかの実施形態において、システム１０の構成要素は、ラップトップ又はデスクトップのコンピュータ又はワークステーションにおいて具現化することができる。一実施形態では、システムの１つ以上の構成要素、例えば仮想ストレステストのコンピューティングシステム１６は、臨床状況から遠隔で、例えばクラウドコンピューティングサービス展開において提供することができる。

患者の画像供給源１２は、被検患者の血管系の１つ以上の医療用画像を取得するように構成された医療用画像取得デバイスを含むことができる。例えば、患者の画像供給源１２は、非侵襲性画像取得デバイスとすることができる。いくつかの実施形態において、患者の画像供給源１２は、とりわけ、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）取得デバイス、血管内超音波法（ＩＶＵＳ：intravascular ultrasound）、２方向血管造影、光干渉断層撮影（ＯＣＴ：Optical Coherence Tomography）、磁気共鳴撮像（ＭＲＩ：Magnetic Resonance Imaging）、又はこれらの組み合わせを含むことができるが、これらに限定されない。

加えて又は代替的に、患者の画像供給源１２は、既存の画像データの記憶装置を含むことができる。いくつかの実施形態において、患者の画像供給源１２は、医療用画像記憶デバイス、例えばデータベース若しくは他のローカル電子データ記憶装置、又は医療用画像を記憶するように構成されたリモート記憶装置（例えば、クラウドベース記憶装置）を含むことができる。

ユーザ入力デバイス１４は、コンピューティングシステムに対する入力のための１つ以上のデバイス、例えば、マウス、タッチパッド、タッチスクリーン、キーボード、マイクロフォン、カメラ、又は他の入力デバイスとすることができ、又はこれらを含むことができる。

仮想ストレステストのコンピューティングシステム１６は、プロセッサ２０と、データ及び命令を記憶するように構成された不揮発性のコンピュータ可読メモリ２２とを備えることができる。一実施形態では、メモリ２２は、被検患者からの画像を記憶することができ、それゆえ、患者の画像供給源１２、又はその一態様として機能することができる。プロセッサ２０は、メモリ２２に記憶された命令を実行して、本開示のステップ、方法、アルゴリズム等のうちの１つ以上を実行するように構成することができる。特に、メモリ２２は、形状特定モジュール２４、境界条件特定モジュール２６、流動場特定モジュール２８、圧力特定モジュール、及び仮想ストレステストモジュール３２を含む、命令の形式の種々の機能モジュールを記憶するように構成することができる。

メモリ２２内の種々のモジュール２４、２６、２８、３０、３２は、個別に説明されることになるが、そのような個別化は、単に論述を行いやすくするためのものであることが理解されるべきである。種々のモジュールが具現化される命令は、共通のファイル、記憶デバイス等の中にあることができ、同様に、本明細書において説明されるモジュールのうちの１つ以上を、複数の個別のファイル、記憶デバイス等に個別化することができる。

形状特定モジュール２４は、患者の画像供給源１２から得られた画像から解剖学的関心領域（ＲＯＩ）の電子的形状画像（例えば、モデル）を生成するように構成することができる。いくつかの実施形態において、ＲＯＩは、被検患者の心血管系の一部、例えば１つ以上の動脈セグメントとすることができる。１つ以上の動脈セグメントは、１つ以上の動脈、及びそこから延びる１つ以上の分枝（branch）の一部を含むことができる。

いくつかの実施形態において、１つ以上の動脈セグメントは、１つ以上の冠状動脈セグメントを含むことができる。１つ以上の冠状動脈セグメントは、被検者の大動脈から発する１つ以上の冠状動脈、及びそこから延びる１つ以上の分枝の一部を含むことができる。１つ以上の冠状動脈セグメントは、左冠状動脈（ＬＣＡ：Left Coronary Artery）及び／又は右冠状動脈（ＲＣＡ：Right Coronary Artery）の１つ以上の一部を含むことができるが、これらに限定されない。左冠状動脈（ＬＣＡ）の１つ以上の冠状動脈セグメントは、とりわけ、左主冠状動脈（ＬＭ）、左前下行枝（ＬＡＤ：Left Anterior Descending）、左回旋動脈（「回旋枝」とも称される）、又はこれらの組み合わせを含むことができるが、これらに限定されない。

本開示は、冠状動脈セグメントを参照することになる。しかしながら、１つ以上の動脈セグメントは、論述される冠状動脈セグメントに限定されず、とりわけ、他の冠状動脈セグメント、他のタイプの動脈セグメント、又はこれらの組み合わせを含むことができることが理解されるであろう。例えば、１つ以上の動脈セグメントは、脳動脈セグメント（複数の場合もある）、大腿動脈セグメント（複数の場合もある）、腸骨動脈セグメント（複数の場合もある）、膝窩動脈セグメント（複数の場合もある）、頸動脈セグメント（複数の場合もある）、腎動脈セグメント等を含むことができる。

いくつかの実施形態において、形状特定モジュール２４によって生成される形状画像は、１つ以上の動脈セグメントの空間体積の３次元（３Ｄ）電子モデルとすることができる。例えば、１つ以上の動脈セグメントの形状画像は、３次元体積メッシュ、例えば、多面体（例えば、四面体）に離散化することができる。いくつかの実施形態において、形状画像は、各動脈セグメントの管腔の境界を表す表面メッシュを含むことができる。

いくつかの実施形態において、境界条件特定モジュール２６は、動脈セグメントごとに境界を特定するように構成することができる。「境界」は、動脈セグメントの表現の断面を指すことができ、とりわけ、血液が通過して流れる断面に対応する流入境界、血流が通過して外向きに方向付けられる、流入境界から下流又は遠位に位置する断面に対応する１つ以上の流出境界、動脈壁の内面と流れている血液との間の界面に対応する１つ以上の血管壁境界、又はこれらの組み合わせを含むことができるが、これらに限定されない。

いくつかの実施形態において、１つ以上の流出境界は、接合点（例えば、２分岐、３分岐等、及びこれらの組み合わせ）に位置するか又はそれに隣接して位置する流出境界を含むことができる。いくつかの実施形態において、１つ以上の流出境界は、左回旋動脈に位置するか又はそれに隣接して位置する流出境界を含むことができる。いくつかの実施形態において、１つ以上の流出境界は、第１の流出境界、及び流入境界と第１の流出境界との間に位置する第２の流出境界を含むことができる。いくつかの実施形態において、第１の流出境界は、セグメントの遠位側境界（すなわち、流入境界から下流又は遠位に位置する断面）に対応することができる。いくつかの実施形態において、例えば、形状画像が左冠状動脈を含む場合、第２の流出境界は、回旋枝に対応することができる。いくつかの実施形態において、第１の流出境界及び第２の流出境界は、１つ以上の更なる流出境界、例えば、少なくとも第３の流出境界によって隔てることができる。第３の流出境界は、分枝又は２分岐等の接合点に対応するか、又はこれに隣接することができる。

いくつかの実施形態において、境界条件特定モジュール２６は、形状特定モジュール２４によって生成された形状画像を使用して、境界ごとに形状データを特定するように構成することができる。いくつかの実施形態において、形状データは、とりわけ、血管の半径、直径、周長、面積、心外膜冠状動脈の体積、長さ、又はこれらの組み合わせを含むことができるが、これらに限定されない。

いくつかの実施形態において、境界条件特定モジュール２６は、動脈セグメントごとに境界ごとの境界条件を特定するように構成することができる。例示として、セグメントごとの境界条件は、とりわけ、流入境界条件、流出境界条件、１つ以上の血管壁境界条件、又はこれらの組み合わせを含むことができる。流入境界条件は、速度、流量、圧力又は他の特性の値、又は値の範囲とすることができる。各流出境界条件は、速度、流量、圧力、流入条件のパーセンテージ、又は他の特性の値、又は値の範囲とすることができる。各血管壁境界条件は、速度、流量、圧力、これらの組み合わせ、又は他の特性の値、又は値の範囲とすることができる。

いくつかの実施形態において、流入境界条件及び／又は流出境界条件の特定は、とりわけ、患者情報、該当する生理的状態（例えば、安静状態、充血状態）、セグメントのタイプ（例えば、ＬＣＡ又はＲＣＡ）、又はこれらの組み合わせに基づいて特定することができる。いくつかの実施形態において、流入境界条件は、予想される患者活動レベル（例えば、患者によって提供される情報に基づく）に従って特定することができる。いくつかの実施形態において、流入境界条件は、記憶値であってもよく、及び／又はユーザが指定してもよい。

いくつかの実施形態において、流入境界条件は、解剖学的ＲＯＩの形状、例えば、血管部分の半径、直径、長さ、又は体積に従って特定することができる。例えば、流量は、以下の式４に示されるように、関心領域の管腔体積に基づくモデルに従って計算することができる。
Ｑ_ｉｎ＝αＶ^β （式４）
ここで、Ｑ_ｉｎは、解剖学的モデルの入口における流量であり、Ｖは、関心領域の管腔体積であり、αは、患者の生理的状態に依存する係数であり、βは、血管ツリー構造、及びいくつかの実施形態において、解剖学的領域の３Ｄモデルを生成するのに使用される画像の解像度に依存する係数である。

関心領域が冠状動脈ツリーである実施形態では、Ｖは、近位側の起点からセグメント化された血管の直径が特定の直径であるロケーションまでで定義されたＬＣＡ又はＲＣＡの管腔体積とすることができ、上記特定の直径は、患者の解剖学的部分のモデルを作成するのに使用される画像の解像度に依存することができる。例えば、ロケーションは、いくつかの実施形態において、画像データセット内の３つ又は４つのボクセルの直径と定義することができる。特定の例では、ロケーションは、管腔が１ｍｍ又は１．５ｍｍの直径を有する箇所とすることができる。

いくつかの実施形態において、パラメータα及びβは、全ての患者にわたる定数とすることができ、α及びβの値を検証することができる非侵襲性データ及び侵襲性データの双方を有する例示的なデータセットから求めることができる。

いくつかの実施形態において、流出境界条件は、流出分布モデルを使用して特定することができる。流出分布モデルは、形状データ及び／又は記憶された血行動態データを使用して特定することができる。記憶された血行動態データは、流出境界の形状（例えば、半径、直径、長さ、体積、又は他の形状特性）とそれぞれの流量との間の経験的関係を定義することもできるし、当該記憶された血行動態データは、これを定義するのに使用することもできる。例えば、境界条件生成モジュールは、記憶された血行動態データ、及び、セグメントの第１の流出境界及び第２の流出境界の半径、直径、長さ、体積、及び／又は他の形状特徴を使用して、流出分布モデルを特定することができる。別の例では、境界条件生成モジュールは、形状データ、例えば、セグメントの第１の流出境界（遠位側境界）の半径、直径、長さ、体積、及び／又は他の形状特徴のみを使用して、流出分布モデルを特定することができる。流出分布モデルは、流出境界ごとに流出流（例えば、速度、流量、流入流のパーセンテージ）を特定するのに使用することができ、それにより、各流出境界条件が特定される。

例示として、境界条件特定モジュール２６によって特定される境界条件は、流動場（例えば、血流、壁面せん断応力等）及び血行動態情報（例えば、ＦＦＲ、ＩＷＦＲ等）を特定するために定常流計算及び／又は非定常流計算に使用することができる。境界条件特定モジュールは、動脈セグメントの流動分割を定義するために最適化手法も使用する。したがって、境界条件生成モジュール２６は、境界条件を特定する際の融通性、正確性、及び効率性を提供することができる。

流動場特定モジュール２８は、形状特定モジュール２４によって特定された形状画像、境界条件特定モジュール２６によって特定された１つ以上の境界条件、及び患者に関する圧力データを使用して、動脈セグメントごとに流動場を特定するように構成することができる。圧力データは、例えば、安静状態時の患者のカフ圧とすることができる。いくつかの実施形態において、流動場は、とりわけ、圧力場、速度場、壁面せん断応力場、軸方向プラーク応力、又はこれらの組み合わせを含むことができるが、これらに限定されない。

いくつかの実施形態において、流動場パラメータ（例えば、圧力場、速度等）は、形状データ及び境界条件のみに基づくことができる。このようにして、流動場特定モジュールは、空間ロケーションのみに基づいて（すなわち、時間に依存せずに）流動場を特定するように構成することができる。

圧力特定モジュール３０は、流動場特定モジュール２８によって特定された流動場を使用して、患者の解剖学的構造内の１つ以上の点における血圧を特定するように構成することができる。いくつかの実施形態において、圧力データは、とりわけ、計算される流動場／圧力場、例えば血圧カフによって特定される患者の平均血圧の非侵襲性特定、又はこれらの組み合わせから特定することができる。

圧力特定モジュール３０は、患者の解剖学的構造内の特定のロケーションのユーザ（例えば、医師）選択に応答して、当該特定のロケーションにおける特定の圧力を特定するように構成することができる。ユーザは、ディスプレイ１８上の患者の関心領域（例えば、動脈）の形状モデルの表示に対して、ユーザ入力デバイス１４を用いてその選択を入力することができる。実施形態において、圧力特定モジュールは、ユーザ選択ロケーションにおける圧力降下を特定するように、ユーザ選択ロケーションから上流及び下流の圧力を特定するように構成することができる。

仮想ストレステストモジュール３２は、患者の解剖学的構造に対して、ストレステストをシミュレートするように、すなわち、仮想ストレステストを実行するように構成することができる。仮想ストレステストは、実施形態において、本明細書において開示されるように、或る活動レベルの範囲について、患者の解剖学的構造における１つ以上の点についての圧力降下の範囲を計算することを含むことができる。仮想ストレステストの結果に基づいて、仮想ストレステストのコンピューティングシステムは、圧力降下が患者の解剖学的構造における臨床的に有意な狭窄を示す、患者の活動レベルを特定することができる。活動の特定されたレベルに基づいて、上記コンピューティングシステム１６又は臨床医が、更なる診断手技及び／又は介入手技が実行されるべきであるか否かを判断することができる。

いくつかの実施形態において、仮想ストレステストモジュール３２によって実行される仮想ストレステストは、絶対圧力、基準圧力、又は絶対圧力ベース血行動態指数の特定を行うことなく、解剖学的関心領域内の圧力勾配に基づいて実行することができる。他の実施形態では、仮想ストレステストは、基準圧力の特定、及び１つ以上の血行動態指数値、例えば、ＩＷＦＲ、ＦＦＲ、ｄＰＲ等の計算を含むことができる。

絶対圧力又は絶対圧力ベース血行動態指数を計算するために、１つ以上のＰａ値、例えば、平均拡張期大動脈圧（mean diastolic aortic pressure）を計算することができる。一実施形態では、この平均拡張期圧を推定するために、上腕カフ圧測定を使用することができる。カフ圧は、ピーク収縮期圧（ＳＰ：Systolic Pressure）及び最小拡張期圧（ＤＰ：diastolic pressure）を提供する。無波期間（wave free period）中の安静時の平均大動脈拡張期圧（Ｐａ_{ｄｍｅａｎ}又はｄＰａ）（これは、ＩＷＦＲ計算のために使用することができる）は、いくつかの実施形態において、以下の式５において記述される伝達関数に従ってＳＰ及びＤＰのカフ値から推定することができる。
Ｐａ_{ｄｍｅａｎ}＝（ＳＰ＋３ＤＰ）／４ （式５）
他の実施形態では、カフ圧値を基準圧力に関係付けるために他の伝達関数を使用することができる。

別の実施形態では、安静時の平均大動脈拡張期圧Ｐａ（Ｐａ_{ｄｍｅａｎ}又はｄＰａ）は、以下の式６において示されるようなカフ圧から計算することができる。
ｄＰａ＝Ｐｃ＋ｏｆｆｓｅｔ （式６）
ここで、Ｐｃは、以下の式７によって与えられる安静時の上腕カフ圧である。
Ｐｃ＝ｄＰｃ＋ＦＦ＊ＰＰ （式７）
ここで、ｄＰｃは、拡張期カフ圧であり、ＦＦは、スカラフォームファクタであり、ＰＰは、カフパルス圧力（例えば、安静時の被検患者の収縮期（ＳＰ）カフ圧と拡張期（ＤＰ）カフ圧との間の差）である。スカラフォームファクタＦＦは、０．１５～０．４５の値を有することができ、例えば、心拍、年齢、身長、収縮期圧、及び／又は増幅指数（augmentation index）を含む患者固有の特性に依存することができる。いくつかの実施形態において、ＦＦは、およそ０．２、０．２５、又は０．３３とすることができる。いくつかの実施形態において、式６のオフセット値は、約０ｍｍＨｇ～－１０ｍｍＨｇとすることができる。一実施形態において、式６のオフセット値は、約－７ｍｍＨｇとすることができる。オフセットの値は、いくつかの実施形態において、フォームファクタＦＦの値、所望の血行動態指数（及びしたがって、検査下の心周期の部分）、及び患者の生理的状態に依存することができる。

他の実施形態において、平均大動脈拡張期圧は、カフ圧を、拡張期中の大動脈圧に関係付ける伝達関数を使用して推定することができる。例えば、拡張期Ｐａ値は、侵襲的に測定されたカフ圧及び患者母集団の拡張期の安静時の中心圧を含むデータセットに適合するフォームファクタＦＦの値及び／又はオフセット値を発見することによって、被検患者のカフ圧から特定することができる。この関数が既知になると、この関数を、非侵襲的に測定されたカフ圧からの拡張期の安静時の圧の推定値を得るのに使用することができる。

別の実施形態において、平均大動脈拡張期圧は、光学フィンガデバイス又は他のウェアラブル圧力測定デバイス（例えば、橈骨トノメトリデバイス）及び上腕カフ圧デバイスの組み合わせから推定することができる。例えば、光学フィンガデバイス出力のフーリエ解析を実行し、上腕カフ圧と数学的に組み合わせてＰａの値を求めることができる。

図２は、仮想ストレステストを実行する方法４０の例示的な実施形態を示すフローチャートである。方法４０、又は方法４０の１つ以上の態様は、実施形態において、図１の仮想ストレステストのコンピューティングシステム１６によって実行することができる。

方法４０は、ブロック４２において、患者データを受信することを含むことができる。患者データは、例えば、患者に関する基礎情報、例えば、患者の年齢、性別、上腕カフ血圧、ユーザの症状の記述等を含むことができる。患者データは、実施形態において、患者の代謝データ、例えば、ユーザの典型的な活動レベル（例えば、非活動的（sedentary）又は活動的（active）、１週間あたりの運動量、１週間あたりの特定の活動の量、例えばウォーキング及びランニングの量等）を更に含むことができる。患者データは、一実施形態において、１つ以上の診断テスト、例えば、心臓の超音波検査からの患者データを更に含むことができる。

方法４０は、ブロック４４において、患者の解剖学的構造の画像を受信することを更に含むことができる。受信される患者画像は、実施形態において、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像、又は他の非侵襲的に得られる画像とすることができる。画像は、患者の解剖学的関心領域を含むことができる。一実施形態において、例えば、受信される画像は、１つ以上の冠状動脈又は他の関心の血管系を含むことができる。画像は、患者の画像供給源、例えば、撮像デバイス又はデータベース又は他のコンピュータメモリから受信することができる。

方法４０は、ブロック４６において、ブロック４４において受信された画像に基づいて患者の関心領域に関する解剖学的モデルを作成することを更に含むことができる。一実施形態において、解剖学的モデルは、ブロック４４において受信された画像から関心の解剖学的構造をセグメント化することによって作成することができる。関心の解剖学的構造は、例えば、１つ以上の冠状動脈とすることができる。図４は、冠状動脈の例示的な解剖学的モデル５６を示している。解剖学的モデルは、一実施形態において、図１の形状特定モジュール２４によって作成することができる。いくつかの実施形態において、解剖学的モデルは、コンピューティングシステム（例えば、血行動態情報コンピューティングシステム１６）によって得ることもできるし、コンピューティングシステムによって作成されることによって得ることもできるし、被検患者の既存のモデルを受信することによって得ることもできる。

方法４０は、ブロック４８において、１つ以上の境界条件のモデル値セットを特定することを更に含むことができる。１つ以上の境界条件のモデル値セットは、一実施形態において、同じ境界条件のモデルについての値のそれぞれのセットとすることができる（例えば、同じ流入境界、流出境界、壁境界等の条件値のそれぞれのセット）。ブロック４８は、いくつかの実施形態において、下位部分４８ａ及び４８ｂを含むことができる。したがって、方法４０は、ブロック４８ａにおいて、流入流量を得ることを含むことができる。流入流量は、いくつかの実施形態において、患者の解剖学的ＲＯＩの入口の流量とすることができる。他の実施形態では、血流量は、ＲＯＩの別の部分の流量とすることができる。

ブロック４８ａにおいて得られる流入流量は、患者の特定の活動レベル又は生理的状態を代表することができる。例えば、いくつかの実施形態において、ブロック４８ａにおいて得られる流入流量は、患者の安静状態を代表することができる。別の実施形態において、流入流量は、患者の充血状態を代表することができる。更に他の実施形態において、ブロック４８ａにおいて得られる流入流量は、患者の任意の活動レベル（例えば、患者の年齢、健康等を所与とした患者の任意の可能な流量）を代表することができる。

ブロック４８ａにおいて得られる流入流量は、いくつかの実施形態において、患者の心周期の所望の点又は部分を代表することができる。例えば、いくつかの実施形態において、ブロック４８ａにおいて得られる流入流量は、患者の心周期全体、又は患者の拡張期の無波期間全体、又は患者の拡張期の全体にわたる平均流量を代表することができる。他の実施形態では、流入流量は、心周期内の特定の時点、例えば、拡張期の中点を代表することができる。

いくつかの実施形態において、ブロック４８ａにおいて流入流量を得ることは、上記の式４に関して論述されたような患者の解剖学的モデルの形状に従って流入流量を計算することを含むことができる。式４に関して上述されたように、流入流量Ｑ_ｉｎは、患者の生理的状態に依存するα項を含む。したがって、ブロック４８ａにおいて流入流量を得ることは、所望の活動レベルに適切であるαの値を求める又は選択することを含むことができる。

他の実施形態では、上記の式４に従って流入流量を計算する代わりに、ブロック４８ａにおいて血流量を得ることは、流入流量のユーザ入力を受信することを含むことができる。流入流量は、ユーザ手動入力を介して（例えば、システム１０のユーザ入力デバイス１４を用いて）受信することができる。一実施形態において、ブロック４８ａにおける流入流量は、（例えば、臨床医又は電子式のシステムによって）代謝要求及び患者の条件に基づいて特定することができる。

ブロック４８は、ブロック４８ｂにおいて、ブロック４８ａにおいて得られた流入流量に従って、かつ流動分割モデル（本明細書において流出分布モデルとも称される場合がある）に従って、出口流量を計算することを更に含むことができる。流動分割モデルは、患者の解剖学的領域の３次元電子モデルの形状に従って計算又は別様に特定することもできるし、これらを行っておくこともできる。流動分割モデルは、いくつかの実施形態において、電子モデルにおいて血管の相対半径、直径、周長、長さ、体積、及び／又は表面積に従って計算することができる。

ブロック４８ａにおいて得られる流量に関連して、ブロック４８ｂにおいて計算される出口流量は、患者の解剖学的領域に関する境界条件のモデル値セットを含むことができる。境界条件のモデル値セットは、患者の特定の生理的状態又は活動レベル（例えば、安静状態、充血状態、又は他の状態）、及び患者の心周期内の特定の部分又は点（例えば、心周期全体、拡張期、心周期内の或る時点等）を代表することができる。

解剖学的領域が患者の冠状動脈である実施形態では、ブロック４８ａにおいて得られる流入流量は、冠状動脈の入口流量とすることができ、流動分割モデルは、電子モデルにおける入口の下流の冠状動脈部分の形状に従って計算することができる。流動分割モデルは、入口の下流の冠状動脈部分の相対半径、直径、周長、長さ、表面積、又は体積に従って計算することができる。いくつかの実施形態において、流動分割モデルは、電子モデルの心外膜体積に従って計算することができる。

方法４０は、ブロック５０において、解剖学的モデル（例えば、モデル５６）、１つ以上の境界条件のモデル値セット、及びいくつかの実施形態では、患者データに基づいて、患者の解剖学的構造を通る血流の流体力学を計算することを更に含むことができる。ブロック５０は、解剖学的モデル、境界条件、及び患者に関する圧力データ（例えば、大動脈圧データ）を使用して、動脈セグメントごとに流動場を特定することを含むことができる。いくつかの実施形態において、圧力データは、患者について、例えば、カフ圧について得ることができ、及び／又は記憶値とすることができる。いくつかの実施形態において、流動場は、とりわけ、圧力場、速度場、又はこれらの組み合わせを含むことができるが、これらに限定されない。流体力学は、一実施形態において、図１の流動場特定モジュール２８によって計算することができる。

いくつかの実施形態において、速度場及び／又は圧力場は、時間を考慮することなく、境界及び境界条件のみに基づいて特定することができる。例えば、速度場及び／又は圧力場は、速度変数及び圧力変数が空間ロケーションのみの関数である（すなわち、時間は考慮されない）定常流ナビエストークス方程式を使用して特定することができる。このようにして、圧力及び速度は、臨床医によるポイントオブケア分析を可能にするように、準リアルタイムにおいて正確かつ効率的に特定することができる。

方法４０は、ブロック６０において、患者データ及び計算された流体力学に基づいて仮想ストレステストを実行することを更に含むことができる。仮想ストレステストを実行することは、患者の或る活動レベルの範囲、及びひいては或る血流レベルの範囲にわたる患者の血管系内の１つ以上のロケーションについての圧力降下のセットを計算することを含むことができる。圧力降下のセットは、患者が、その患者に関連する活動レベルにおいて、臨床的に有意な圧力降下（狭窄を示す）を有するか否かを判断するために解析することができる。

いくつかの実施形態において、ブロック６０は、加えて又は代替的に、或る活動レベルの範囲にわたる基準圧力、絶対圧力、及び／又は１つ以上の血行動態指数値を計算することを含むことができる。絶対圧力及び／又は血行動態指数値は、患者が、臨床的に有意な活動レベルにおいて、臨床的に有意な圧力値又は血行動態指数値（狭窄を示す）を有するか否かを判断するために解析（例えば、閾値と比較）することができる。

方法４０は、ブロック５４において、仮想ストレステストに基づいて患者についての更なる手技を推奨することを更に含むことができる。例えば、仮想ストレステストが、その患者に関連した活動レベルについての患者の血管系内の或るロケーションにおいて臨床的に有意な圧力降下を示した場合、その患者に対して更なる診断手技、例えば、狭窄があると疑われる部位における侵襲的血管造影及び圧力測定を推奨することができる。加えて又は代替的に、狭窄に対処するために、矯正手技、例えば、狭窄があると疑われるロケーションにおけるステントの設置等を推奨することができる。

図３は、仮想ストレステストを実行する方法６０の例示的な実施形態を示すフローチャートである。方法６０、又は方法６０の１つ以上の態様は、実施形態において、図１の仮想ストレステストのコンピューティングシステム１６によって実行することができる。方法６０は、方法４０のブロック４８、５０、及び５２の一実施形態とみなすことができる。

方法６０は、ブロック６２において、患者の第１の活動レベルにおける第１の流入流量を得ることを含むことができる。第１の流入流量は、第１の生理的条件（例えば、第１の活動レベルと相関することができる）における患者についての予想される流量とすることができる。第１の活動レベルは、患者についての活動の関連した範囲内の任意の活動レベルとすることができる。例えば、第１の血流量は、低レベルの身体的活動（すなわち、安静状態）に対応する、患者の予想される安静時の流量とすることができる。ブロック６２における流量は、流量のユーザ手動入力を介して（例えば、システム１０のユーザ入力デバイス１４を用いて）得ることができる。一実施形態において、ブロック６２における流量は、（例えば、臨床医又は電子式のシステムによって）代謝要求及び患者の条件に基づいて特定することができる（例えば、本明細書における式４に従って、第１の活動レベルに適切なαの値を求める）。一実施形態において、ブロック６２において得られる第１の流入流量は、患者についての流量の関連した範囲内の任意の流量（すなわち、患者が患者の通常の活動中に経験することが予想され得る流量）とすることができる。

方法６０は、ブロック６４において、患者の第１の活動レベルにおける関心領域内の流速及び圧力を計算することを更に含むことができる。いくつかの実施形態において、速度場及び／又は圧力場は、関心領域に関して定義された境界及び境界条件（これは、ひいては、ブロック６２において受信された流速に基づくことができる）に基づいて特定することができる。例えば、速度場及び／又は圧力場は、速度変数及び圧力変数が空間ロケーションのみの関数である（すなわち、時間は考慮されない）定常流ナビエストークス方程式を使用して特定することができる。流速及び圧力は、例えば、図１のシステム１０の流動場特定モジュール２８によって特定することができる。

方法６０は、ブロック６６において、第１の活動レベルについての（すなわち、第１の流入流量についての）第１の圧力降下（例えば、１つ以上のユーザ指定点及び／又は他の点）を計算することを更に含むことができる。圧力降下は、血管入口から関連した点（例えば、ユーザ指定又はそれ以外）までの圧力の降下とすることができる。圧力降下は、第１の活動レベルについて計算された流動場に基づいて計算することができる。

方法６０は、ブロック６８において、患者の第２の活動レベルにおける第２の流入流量を得ることを含むことができる。第２の流入流量は、第２の生理的条件（例えば、第２の活動レベルと相関することができる）における患者についての予想される流量とすることができ、この第２の流量は、第１の流入流量とは異なる。第２の活動レベルは、患者についての活動の関連した範囲内の任意の活動レベルとすることができる。例えば、第２の血流量は、高レベルの身体的活動（すなわち、最大運動の状態）に対応する、患者の予想される充血流量とすることができる。ブロック６８における流量は、流量のユーザ手動入力を介して（例えば、システム１０のユーザ入力デバイス１４を用いて）得ることができる。一実施形態では、ブロック６８における流量は、（例えば、臨床医又は電子式のシステムによって）代謝要求及び患者の条件に基づいて特定することができる（例えば、本明細書における式４に従って、第２の活動レベルに適切なαの値を求める）。一実施形態において、ブロック６８において得られる第２の流入流量は、患者についての流量の関連した範囲内の任意の流量（すなわち、患者が患者の通常の活動中に経験することが予想され得る流量）とすることができる。

ブロック６２、６８は、第１の流量が安静時の流量を表すとともに、第２の流量が充血流量を表す一例を参照して上記で説明されている。しかしながら、ブロック６２、６８において得られる第１の流量及び第２の流量は、患者の代謝要求に関連した範囲内の任意の２つの異なる流量とすることができることに留意すべきである。

本明細書において論述されたように、境界条件流量は、心周期内の一部又は或る時点に固有とすることができる。例えば、流入流量は、患者の心周期全体、又は患者の拡張期の無波期間全体、又は患者の拡張期の全体にわたる平均流量を代表することもできるし、心周期内の特定の時点、例えば、拡張期の中点を代表することもできる。したがって、ブロック６２、６８において得られる第１の流入流量及び第２の流入流量の双方は、同じ心周期の部分又は点を代表することができ、第１の流入流量及び第２の流入流量についての関連した境界条件のモデル値セット及び後続の計算される流動場は、同様にその同じ心周期の部分又は点を代表することができる。

方法６０は、ブロック７０において、患者の第２の活動レベルにおける関心領域の流速及び圧力を計算することを更に含むことができる。流速及び圧力は、実質的に、ブロック６４に関して上記で説明されたように計算することができるが、ただし、第２の流入流量に従って特定された境界条件が使用される。

方法６０は、ブロック７２において、第２の活動レベルについて、１つ以上の点における第２の圧力降下を計算することを更に含むことができる。圧力降下は、１つ以上のユーザ指定点における第２の活動レベルについて計算された流動場に基づいて計算することができる。

方法６０は、ブロック７４において、第１の圧力降下及び第２の圧力降下に基づいて或る活動レベルの範囲について、関連した（例えば、ユーザ指定）点における圧力降下の範囲を計算することを更に含むことができる。圧力降下の範囲は、Ｑ_１からＱ_２までの（又は、これらにわたる）活動レベルの範囲について計算することができ、ここで、Ｑ_１は、第１の流入流量であり、Ｑ_２は、第２の流入流量である。所定の流量についての圧力降下は、本開示において式１として示され、以下に繰り返される２次方程式に従って計算することができる。
ΔＰ＝ａＱ＋ｂＱ^２
ここで、Ｑは、所定の活動レベルにおける流量であり、ａ及びｂは、患者固有の定数である。上記で説明されたように、ａ及びｂを計算するために、３次元ナビエストークス方程式を、式２及び式３に関して本明細書において論述されたように、Ｑの２つの値（例えば、第１の流入流量及び第２の流入流量）について解くことができる。加えて又は代替的に、ａ及びｂを求めるために、格子ボルツマン法又は１次元ナビエストークス方程式等の他の計算的方法を使用することができる。係数ａ及びｂが既知になると、活動レベルごとにＣＦＤを必要とすることなく、或る流入流量の範囲にわたる（及びしたがって、或る活動レベルの範囲にわたる）ΔＰを計算することができる。

図５は、各々の患者についての活動レベルについての圧力降下の例示の範囲を示すグラフ１００である。図５のグラフ１００は、垂直軸上に圧力降下（ｍｍＨｇ／１００単位）、及び水平軸上に流量（ｍｌ／ｓｅｃ単位）を含み、６人の患者に関する６つのプロット線１０２、１０４、１０６、１０８、１１０、１１２、及び閉塞性疾患に起因する臨床的に有意な圧力降下を示すことができる水平閾値線１１４（２０ｍｍＨｇにおいて示される）が示されている。グラフ１００において、３人の患者に関する圧力降下プロット（プロット線１０２、１０４、及び１０６）は、異なる流量において、それゆえ、身体的活動の異なるレベルにおいて閾値を超過している。

図５に示される圧力降下プロット線及び閾値は単なる例示にすぎないことに留意すべきである。いくつかの実施形態において、示される閾値（２０ｍｍＨｇ）（充血状態下で０．８のＦＦＲにおよそ対応する）は、特定の患者について臨床的に関連しているとみなすことができ、したがって、適用することができる。他の実施形態では、２０ｍｍＨｇよりも低い又は高い値は、臨床的に関連しているとみなすことができ、それゆえ、閾値として適用することができる。

上記で記載されたように、各患者の圧力降下範囲が閾値を超過する身体的活動のレベルは、その特定の患者の生活様式に実際に関連している場合もあるし、関連していない場合もある。例えば、プロット線１０４によって表される患者は、非常に活動的な生活様式で生活している場合があり、それゆえ、高い血流量を定期的に経験する場合があり、それゆえ、非常に高い流量における閾値を超過する圧力降下が、その患者について臨床的に有意である場合がある。結果として、更なる診断手技又は介入手技を、その患者のために推奨することができる。対照的に、プロット線１０２によって表される患者は、非活動的な生活様式で生活している場合があり、それゆえ、高い血流量を経験することが（たとえあるとしても）ほとんどない場合があり、それゆえ、幾分高い流量における閾値を超過する圧力降下は、その患者については臨床的に有意ではない場合がある。

方法６０は、ブロック７６において、圧力降下の範囲に基づいて、圧力降下が閾値を超過する活動レベルを特定することを更に含むことができる。閾値は、実施形態において、臨床的に関連した圧力降下値に設定することができ、臨床的判断に基づいて手動で選択することができる。例えば、閾値は、いくつかの実施形態において、患者の生活様式に関連した最大ＭＥＴ値に従って選択することができる。閾値は、ブロック６４、６６、７０、７２における計算が行われる心周期部分に従って選択することもできる。したがって、一実施形態では、患者の予期又は推定される代謝要求、及び同様に方法６０において分析が実行された心周期部分のいずれにも適切である閾値を選択することができる。その後、ユーザの圧力降下が閾値を超過する活動レベルは、更なる診断手技又は介入手技が認められるか否かを判断するために患者の生活様式及び活動の全般レベルと比較することができる。

方法６０は、ブロック７８において、第１の活動レベル及び／又は第２の活動レベルにおける流速及び／又は圧力降下、及び／又はブロック７６において適用された流動閾値若しくは患者の流量が閾値を超過する活動レベルを表示することを更に含むことができる。表示は、例えば、患者の解剖学的構造の形状モデル上に重ねられるか又はこのモデルに隣接して提示される、患者の血管系における１つ以上のロケーションでの流速及び／又は圧力の１つ以上のインジケータを含むことができる。

方法６０の結果として、患者血管系における１つ以上のロケーションについて、患者の１つ以上の心周期状態について、流動場及び／又は圧力場を計算（及び、実施形態において、表示又は別様に出力）することができる。例えば、一実施形態では、流動場及び圧力場は、拡張期の開始及び終了について計算及び出力することができる。そのような流動場は、患者に関する血行動態情報、例えば、ＩＷＦＲ値又は他の拡張期ベース血行動態値等を特定するのに使用することができる。

図６は、汎用コンピューティングシステム環境１９０、例えば、デスクトップコンピュータ、ラップトップ、スマートフォン、タブレット、又は、不揮発性のコンピュータ可読媒体内に記憶された命令等の命令を実行する能力を有する他の任意のそのようなデバイスを含む、ユーザコンピューティング環境の例示的な実施形態の図である。さらに、単一のコンピューティングシステム環境１９０の文脈で説明及び図示されているものの、当業者であれば、以降で説明される種々のタスクは、複数のコンピューティングシステム環境１９０が、実行可能命令を当該複数のコンピューティングシステム環境１９０のうちの１つ以上に関連付ける及び／又はこれらによって実行することができるローカル又はワイドエリアネットワークを介してリンクされた、分散環境において実施することができることも理解するであろう。コンピューティングシステム環境１９０、又はその一部は、実施形態において、図１のシステム１０を含むことができる。

コンピューティングシステム環境１９０は、その最も基本的な構成において、典型的には、少なくとも１つの処理ユニット１９２と、少なくとも１つのメモリ１９４とを備え、これらは、バス１９６によってリンクすることができる。コンピューティングシステム環境の厳密な構成及びタイプに依存して、メモリ１９４は、揮発性（ＲＡＭ２００等）、不揮発性（ＲＯＭ１９８、フラッシュメモリ等）、又はこれら２つの何らかの組み合わせとすることができる。コンピューティングシステム環境１９０は、更なる特徴及び／又は機能を有することができる。例えば、コンピューティングシステム環境１９０は、限定されないが、磁気ディスク又は光学ディスク、テープドライブ及び／又はフラッシュドライブを含む更なる記憶装置（取り外し可能及び／又は取り外し不能）も含むことができる。そのような更なるメモリデバイスは、例えば、ハードディスクドライブインタフェース２０２、磁気ディスクドライブインタフェース２０４、及び／又は光学ディスクドライブインタフェース２０６によってコンピューティングシステム環境１９０にとってアクセス可能になり得る。
理解されるように、システムバス１９６にリンクされることになるこれらのデバイスは、それぞれ、ハードディスク２０８に対する読み出し及び書き込み、取り外し可能磁気ディスク２１０に対する読み出し又は書き込み、及び／又は取り外し可能光学ディスク２１２、例えばＣＤ／ＤＶＤ ＲＯＭ又は他の光学媒体に対する読み出し又は書き込みを可能にする。ドライブインタフェース及びそれらの関連コンピュータ可読媒体は、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及びコンピューティングシステム環境１９０のための他のデータの不揮発性記憶を可能にする。当業者であれば、データを記憶することができる他のタイプのコンピュータ可読媒体をこの同じ目的のために使用することができることを更に理解するであろう。
そのようなメディアデバイスの例として、磁気カセット、フラッシュメモリカード、デジタルビデオディスク、ベルヌーイカートリッジ（Bernoulli cartridge）、ランダムアクセスメモリ、ナノドライブ、メモリスティック、他のリード／ライト及び／又はリードオンリーメモリ及び／又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又は他のデータ等の情報の記憶のための他の任意の方法又は技術が挙げられるが、これらに限定されない。そのような任意のコンピュータ記憶媒体を、コンピューティングシステム環境１９０の一部とすることができる。

メモリ／メディアデバイスのうちの１つ以上に多くのプログラムモジュールを記憶することができる。例えば、起動中等に、コンピューティングシステム環境１９０内の要素間の情報の転送を助ける基本ルーチンを含む基本入力／出力システム（ＢＩＯＳ）２１４を、ＲＯＭ１９８に記憶することができる。同様に、ＲＡＭ２００、ハードドライブ２０８、及び／又は周辺メモリデバイスは、オペレーティングシステム２１６、１つ以上のアプリケーションプログラム２１８（例えば、図１のモジュール２４、２６、２８、３０、３２）、他のプログラムモジュール２２０、及び／又はプログラムデータ２２２を含むコンピュータ実行可能命令を記憶するのに使用することができる。またさらに、コンピュータ実行可能命令は、必要に応じて、例えば、ネットワーク接続を介して、コンピューティング環境１９０にダウンロードすることができる。

エンドユーザ、例えば、臨床医は、キーボード２２４及び／又はポインティングデバイス２２６等の入力デバイスを通じて、コンピューティングシステム環境１９０にコマンド及び情報を入力することができる。図示されていないものの、他の入力デバイスは、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、スキャナ等を含むことができる。これらの入力デバイス及び他の入力デバイスは、典型的には、周辺インタフェース２２８によって処理ユニット１９２に接続され、周辺インタフェース２２８は、ひいては、バス１９６に結合される。入力デバイスは、例えば、パラレルポート、ゲームポート、ｆｉｒｅｗｉｒｅ又はユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）等のインタフェースを介して処理ユニット（プロセッサ）１９２に直接又は間接的に接続することができる。コンピューティングシステム環境１９０からの情報を閲覧するために、モニタ２３０又は他のタイプのディスプレイデバイスを、ビデオアダプタ２３２等のインタフェースを介して同様にバス１９６に接続することができる。モニタ２３０に加えて、コンピューティングシステム環境１９０は、スピーカ及びプリンタ等の他の周辺出力デバイス（図示せず）も備えることができる。

コンピューティングシステム環境１９０は、１つ以上のコンピューティングシステム環境に対して論理接続も利用することができる。コンピューティングシステム環境１９０とリモートコンピューティングシステム環境との間の通信は、ネットワークルーティングを担当する更なる処理デバイス、例えばネットワークルータ２４２を介して交換することができる。ネットワークルータ２４２を用いた通信は、ネットワークインタフェース構成要素２４４を介して実行することができる。それゆえ、そのようなネットワーク接続環境、例えば、インターネット、ワールドワイドウェブ、ＬＡＮ、又は他の同様のタイプの有線若しくは無線ネットワーク内では、コンピューティングシステム環境１９０に関して示されたプログラムモジュール、又はその一部は、コンピューティングシステム環境１９０のメモリ記憶デバイス（複数の場合もある）に記憶することができることが理解されるであろう。

コンピューティングシステム環境１９０は、コンピューティングシステム環境１９０のロケーションを特定する位置特定ハードウェア２４６も備えることができる。実施形態において、位置特定ハードウェア２４６は、単に例示として、ＧＰＳアンテナ、ＲＦＩＤチップ若しくはリーダ、ＷｉＦｉアンテナ、又はコンピューティングシステム環境１９０のロケーションを特定するのに使用することができる信号を捕捉又は送信するのに使用することができる他のコンピューティングハードウェアを含むことができる。

本開示は或る特定の実施形態を説明したが、特許請求の範囲は、当該特許請求の範囲内で明示的に列挙されているものを除き、これらの実施形態に限定されるようには意図されていないことが理解されるであろう。対照的に、本開示は、本開示の趣旨及び範囲内に含めることができる代替形態、変更形態及び均等物を包含するように意図される。さらに、本開示の詳細な説明において、開示される実施形態の十分な理解を提供するために、数多くの特定の詳細が記載されている。しかしながら、本開示と一貫するシステム及び方法は、これらの特定の詳細がなくても実践することができることは、当業者には明らかである。他の事例において、既知の方法、手順、構成要素及び回路は、本開示の種々の態様を不要に曖昧にしないように、詳細には説明されていない。

本開示の詳細な説明のいくつかの部分は、手順、論理ブロック、処理、及びコンピュータ又はデジタルシステムメモリ内のデータビットに対する演算の他のシンボル表現の観点で提示されてきた。これらの説明及び表現は、データ処理分野における当業者によって、彼らの成果物の内容を、他の当業者に最も効果的に伝達するために使用される手段である。手順、論理ブロック、プロセス等は、本明細書において、及び一般的に、所望の結果をもたらすステップ又は命令の自己矛盾のないシーケンスであると想定される。ステップは、物理的数量の物理的操作を必要とするものである。必須ではないが、通例、これらの物理的操作は、コンピュータシステム又は類似の電子コンピューティングデバイスにおいて記憶、転送、結合、比較、及び別様に操作されることが可能である電気又は磁気データの形式を取る。便宜上の理由で、及び一般的な語法に準拠して、そのようなデータは、本明細書において開示される種々の実施形態を参照して、ビット、値、要素、シンボル、文字、用語、数字等と称される。

しかしながら、これらの用語は、物理的操作及び数量を指すものと解釈され、当該技術分野において一般的に使用される用語の観点で更に解釈されるべきである便宜的なラベルにすぎないことを念頭に置くべきである。別段に具体的に言及されない限り、本明細書における論述から明らかなように、本実施形態の論述全体を通して、「特定する／決定する／求める／判断する（determining）」又は「出力する」又は「送信する」又は「記録する」又は「配置する」又は「記憶する」又は「表示する」又は「受信する」又は「認識する」又は「利用する」又は「生成する」又は「提供する」又は「アクセスする」又は「チェックする」又は「通知する」又は「伝達する」等の用語を利用する論述は、コンピュータシステム又は類似の電子コンピューティングデバイスの、データを操作及び変換するアクション及びプロセスを指すことが理解される。データは、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内の物理的（電子）数量として表現され、コンピュータシステムのメモリ又はレジスタ、又は本明細書において記載されるような、若しくは別様に当業者に理解されるような、他のそのような情報記憶、送信、若しくは表示デバイス内の物理的数量として同様に表現される他のデータに変換される。

Claims (20)

1. 患者に対して実行する仮想ストレステストをコンピュータで実施する方法であって、
   動脈セグメントを含む、前記患者の医療用画像データを受信することと、
   前記医療用画像データから前記動脈セグメントの形状画像を生成することと、
   前記患者の代謝要求の情報を受信することと、
   前記代謝要求の情報に従って閾値を決定することと、
   前記形状画像を使用して前記動脈セグメントについての、前記患者の第１の活動レベルに対応する第１の流動場を特定することと、
   前記第１の流動場に基づいて、前記動脈セグメント内の第１の圧力降下を特定することと、
   前記形状画像を使用して前記動脈セグメントについての、前記第１の活動レベルとは異なる、前記患者の第２の活動レベルに対応する第２の流動場を特定することであって、該第２の流動場は、前記第１の活動レベルとは異なる、前記患者の第２の活動レベルに対応することと、
   前記第２の流動場に基づいて、前記動脈セグメント内の第２の圧力降下を特定することと、
   前記第１の圧力降下及び前記第２の圧力降下に基づいて、或る活動レベルの範囲についての圧力降下の範囲を計算することと、
   前記圧力降下の範囲を前記閾値と比較することと、
   前記比較の結果を表示することと、
   を含む、方法。
2. 前記第１の活動レベルは、第１の流量に関連付けられ、前記第２の活動レベルは、前記第１の流量とは異なる第２の流量に関連付けられ、前記活動レベルの範囲についての圧力降下の範囲を計算することは、或る流量の範囲についての圧力降下の範囲を計算することを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記流量の範囲は、前記第１の流量と、前記第２の流量との間である、請求項２に記載の方法。
4. 前記活動レベルの範囲についての前記圧力降下の範囲を計算することは、圧力降下と流量との間の２次的関係に従って前記圧力降下の範囲を計算することを含む、請求項２に記載の方法。
5. 前記比較の結果を表示することは、前記圧力降下の範囲及び前記閾値のプロットを表示することを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記第１の活動レベルは、安静状態である、請求項１に記載の方法。
7. 前記第２の活動レベルは、充血状態である、請求項１に記載の方法。
8. 前記圧力降下が前記閾値を超過する活動レベルを特定することを更に含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記第１の流動場及び前記第２の流動場は、それぞれ第１の流速場及び第２の流速場を含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記形状画像を使用して前記動脈セグメントについての前記第１の流動場を特定することは、
    前記動脈セグメントに関する第１の流入流量を得ることと、
    前記第１の流入流量に従って前記動脈セグメントに関する第１の流出流量を計算することと、
    前記形状画像、前記第１の流入流量、及び前記第１の流出流量に従って前記動脈セグメント内の前記第１の流動場を計算することと、
    を含み、
    前記形状画像を使用して前記動脈セグメントについての前記第２の流動場を特定することは、
    前記動脈セグメントに関する第２の流入流量を得ることと、
    前記第２の流入流量に従って前記動脈セグメントに関する第２の流出流量を計算することと、
    前記形状画像、前記第２の流入流量、及び前記第２の流出流量に従って前記動脈セグメント内の前記第２の流動場を計算することと、
    を含む、請求項１に記載の方法。
11. 患者に対して実行する仮想ストレステストをコンピュータで実施する方法であって、
    流入境界及び２つ以上の流出境界を含む、前記患者の動脈セグメントの形状画像を得ることと、
    前記患者の代謝要求の情報を受信することと、
    前記代謝要求の情報に従って閾値を決定することと、
    前記流入境界に関する第１の流入流量を得ることと、
    前記第１の流入流量に従って、前記２つ以上の流出境界における第１の流出流量を計算することと、
    前記形状画像、前記第１の流入流量、及び前記第１の流出流量に従って、前記動脈セグメント内の第１の流動場を計算することと、
    前記第１の流動場に基づいて、前記動脈セグメント内の第１の圧力降下を特定することと、
    前記第１の流入流量とは異なる、前記流入境界に関する第２の流入流量を得ることと、
    前記第２の流入流量に従って、前記２つ以上の流出境界における第２の流出流量を計算することと、
    前記形状画像、前記第２の流入流量、及び前記第２の流出流量に従って、前記動脈セグメント内の第２の流動場を計算することと、
    前記第２の流動場に基づいて、前記動脈セグメント内の第２の圧力降下を特定することと、
    前記第１の圧力降下及び前記第２の圧力降下に基づいて、或る流入流量の範囲についての圧力降下の範囲を計算することと、
    前記圧力降下の範囲を前記閾値と比較することと、
    前記比較の結果を表示することと、
    を含む、方法。
12. 前記第１の流入流量は、第１の活動レベルに関連付けられ、前記第２の流入流量は、前記第１の活動レベルとは異なる第２の活動レベルに関連付けられ、前記流量の範囲についての圧力降下の範囲を計算することは、或る活動レベルの範囲についての圧力降下の範囲を計算することを含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記流量の範囲は、前記第１の流量と、前記第２の流量との間である、請求項１１に記載の方法。
14. 前記圧力降下の範囲を計算することは、圧力降下と流入流量との間の２次的関係に従って前記圧力降下の範囲を計算することを含む、請求項１１に記載の方法。
15. 前記比較の結果を表示することは、前記圧力降下の範囲及び前記閾値のプロットを表示することを含む、請求項１１に記載の方法。
16. 前記圧力降下が前記閾値を超過する活動レベルを特定することを更に含む、請求項１１に記載の方法。
17. 前記第１の流入流量は、前記患者の安静状態に関する、請求項１１に記載の方法。
18. 前記第２の流入流量は、前記患者の充血状態に関する、請求項１１に記載の方法。
19. 前記第１の流動場及び前記第２の流動場は、それぞれ第１の流速場及び第２の流速場を含む、請求項１１に記載の方法。
20. 前記第１の流動場及び前記第２の流動場は、３次元の、時間に依存しない式に従って計算される、請求項１１に記載の方法。

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