JP2022554297A - 生理パラメータに基づき血管評定パラメータを取得する方法、装置及び記憶媒体 - Google Patents

生理パラメータに基づき血管評定パラメータを取得する方法、装置及び記憶媒体 Download PDF

Info

Publication number
JP2022554297A
JP2022554297A JP2022525373A JP2022525373A JP2022554297A JP 2022554297 A JP2022554297 A JP 2022554297A JP 2022525373 A JP2022525373 A JP 2022525373A JP 2022525373 A JP2022525373 A JP 2022525373A JP 2022554297 A JP2022554297 A JP 2022554297A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
vessel
blood flow
flow velocity
dimensional
frame
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2022525373A
Other languages
English (en)
Other versions
JP7437077B2 (ja
JPWO2021087967A5 (ja
Inventor
▲廣▼志 ▲劉▼
▲艷▼君 ▲きょう▼
建平 李
▲鉄▼慈 易
博 ▲鄭▼
Original Assignee
▲蘇▼州▲潤▼▲邁▼▲徳▼医▲療▼科技有限公司
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ▲蘇▼州▲潤▼▲邁▼▲徳▼医▲療▼科技有限公司 filed Critical ▲蘇▼州▲潤▼▲邁▼▲徳▼医▲療▼科技有限公司
Publication of JP2022554297A publication Critical patent/JP2022554297A/ja
Publication of JPWO2021087967A5 publication Critical patent/JPWO2021087967A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7437077B2 publication Critical patent/JP7437077B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
    • G06T7/0016—Biomedical image inspection using an image reference approach involving temporal comparison
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/02007—Evaluating blood vessel condition, e.g. elasticity, compliance
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A61B5/02108—Measuring pressure in heart or blood vessels from analysis of pulse wave characteristics
    • A61B5/02116—Measuring pressure in heart or blood vessels from analysis of pulse wave characteristics of pulse wave amplitude
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/026—Measuring blood flow
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/48—Diagnostic techniques
    • A61B6/481—Diagnostic techniques involving the use of contrast agents
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
    • A61B6/504—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of blood vessels, e.g. by angiography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
    • A61B6/507—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for determination of haemodynamic parameters, e.g. perfusion CT
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A61B6/5217—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
    • A61B2034/101—Computer-aided simulation of surgical operations
    • A61B2034/105—Modelling of the patient, e.g. for ligaments or bones
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10116—X-ray image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
    • G06T2207/30104—Vascular flow; Blood flow; Perfusion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30172—Centreline of tubular or elongated structure
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
    • G06T2210/41—Medical

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

生理パラメータに基づき血管評定パラメータを取得する方法、装置及び記憶媒体に関する。当該方法は、生理パラメータを取得するステップ（S000）と、血流速度vを取得するステップ（S020）と、時間に伴い変わる大動脈圧波形をリアルタイムに取得するステップ（S020）と、前記血流速度v、前記大動脈圧波形、前記生理パラメータに基づき、冠状動脈血管評定パラメータを取得するステップ（S030）と、を含む。血流速度v、大動脈圧波形、生理パラメータに基づき、冠状動脈血管評定パラメータを取得し、異なる性別、異なる既往歴の患者に対して冠状動脈血管評定パラメータの個別化測定を行うことができ、より高い狙い性を有し、冠状動脈血管評定パラメータ測定の正確性を高めることができる。

Description

本発明は冠状動脈技術分野に関し、特に、生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法、装置、冠状動脈分析システム及びコンピュータ記憶媒体に関する。
世界保健機関の統計によれば、心血管疾患は既に人の健康を奪う「トップキラー」となっている。近年、血流動力学を用いて心血管疾患の生理及び病理行為を分析することは既に心血管疾患診断の一つの非常に重要な手段となっている。
血液流量及び流速は血流動力学の非常に重要なパラメータとされており、どのように血液流量及び流速を正確に簡単に測定するかが多くの研究学者の研究の重点となっている。
冠状動脈血管評定パラメータとしては、冠状動脈拡張期の血流速度CAIFR、および冠状動脈拡張期の微小血管抵抗指数CAIFMR等を含む。しかし個体群により生命兆候は異なるため、正常な数値の評定標準にも若干違いがある。例えば、高齢者の心筋微小循環機能は低く、血流速度は一般的に若者よりも低いため、もし業界の汎用評価標準を用いる場合、採用する血流速度は実際の値より大きめになり、CAIFMR等が過小評価され、CAIFMR等の測定の正確性が低下する。
本発明は、個体群により生命兆候が異なるため、正常な数値の評定標準にも若干違いが出て、冠状動脈血管評定パラメータ測定が不正確になる問題を解決するために、生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法、装置、冠状動脈分析システム及びコンピュータ記憶媒体を提供する。
上記目的を実現するために、第一の態様において、本出願は以下の方法を提供する。
生理パラメータを取得するステップと、
血流速度vを取得するステップと、
時間に伴い変わる大動脈圧波形をリアルタイムに取得するステップと、
前記血流速度v、前記大動脈圧波形、前記生理パラメータに基づき、冠状動脈血管評定パラメータを取得するステップと、
を含む、
生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
任意選択的に、
前記冠状動脈評定パラメータは拡張期の微小血管抵抗指数CAIFMRであり、
前記血流速度vの最大値である拡張期の最大血流速度vmaxを選び取るステップと、
前記vmaxに対応する期間は拡張期であり、前記大動脈圧波形に基づき、大動脈拡張期の平均圧を取得するステップと、
を含み、
CAIFMRは、
Figure 2022554297000002
であり、
Figure 2022554297000003
は
Figure 2022554297000004
であり、
但し、
Figure 2022554297000005
は大動脈拡張期の平均圧を表し、Pa1、Pa2、Pajはそれぞれ大動脈圧波形上の拡張期内の第1の点、第2の点、第jの点に対応する大動脈圧力値を表し、jは拡張期内の大動脈圧波形上に含まれる圧力点の数を表し、vmaxは拡張期の最大血流速度を表し、全ての血流速度vから最大値を選び取ることにより取得され、k=a×b、aは糖尿病特徴値を表し、bは高血圧特徴値を表し、cは性別を表す、
上記の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
任意選択的に、
患者に糖尿病がない場合、0.5≦a≦1とされ、患者に糖尿病がある場合、1＜a≦2とされ、
患者の血圧値が90mmHg以上である場合、1＜b≦1.5とされ、患者の血圧値が90mmHg未満である場合、0.5≦b≦1とされ、
患者が男性である場合、c=0とされ、患者が女性である場合、c=3～10とされる、
上記の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
任意選択的に、
患者に糖尿病がない場合、a=1とされ、患者に糖尿病がある場合、a=2とされ、
患者の血圧値が90mmHg以上である場合、b=1.5とされ、患者の血圧値が90mmHg未満である場合、b=1とされ、
患者が男性である場合、c=0とされ、患者が女性である場合、c=5とされる、
上記の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
任意選択的に、
前記血流速度を取得するステップは、
少なくとも一つの体位の冠状動脈二次元造影画像組を読み取るステップと、
前記冠状動脈二次元造影画像組から、注目する血管段を抽出するステップと、
前記血管段の中心線を抽出するステップと、
任意の2つのフレーム冠状動脈二次元造影画像において造影剤が前記血管段を流れた時間の差を計算し、その差の値をΔtとし、且つ、前記分段中心線の差を計算し、その差の値をΔLとするステップと、
前記ΔLと前記Δtの比に基づき、血流速度を求めるステップと、
を含む、
上記の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
任意選択的に、
前記少なくとも一つの体位の冠状動脈二次元造影画像組を読み取るステップは、
無線または有線方式により造影画像撮影装置または病院プラットフォームから、少なくとも一つの体位の冠状動脈二次元造影画像組を直接読み取るステップ、又は
記憶装置により、少なくとも一つの体位の冠状動脈二次元造影画像組を読み取るステップ、
を含む、
上記の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
任意選択的に、
前記の前記冠状動脈二次元造影画像組から、注目する血管段を抽出するステップは、
前記冠状動脈二次元造影画像組からNフレーム冠状動脈二次元造影画像を選び取るステップと、
前記冠状動脈二次元造影画像において、注目する前記血管の最初と最後の点をピックアップし、注目する前記血管段を取得するステップと、
を含む、
上記の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
任意選択的に、
前記の前記血管段の中心線を抽出するステップは、
前記冠状動脈二次元造影画像から血管骨格を抽出するステップと、
前記血管段の延在方向、および2点間の最短経路を取る原則に基づくステップと、
前記血管骨格に沿って、前記血管段の中心線を抽出するステップと、
を含む、
上記の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
任意選択的に、
前記の前記血管骨格に沿って、前記血管段の中心線を抽出するステップはさらに、
注目する前記血管段上に少なくとも一つのシードポイントを加えるステップと
前記最初と最後の点、シードポイントに基づき、前記血管骨格に沿って、新たに前記血管中心線を生成するステップと、
を含む、
上記の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
任意選択的に、
前記の任意の2つのフレーム冠状動脈二次元造影画像において造影剤が前記血管段を流れた時間の差を計算し、その差の値をΔtとし、且つ、前記分段中心線の差を計算し、その差の値をΔLとし、且つ、前記ΔLと前記Δtの比に基づき、血流速度を求めるステップは、
造影剤が冠状動脈入口である前記血管段の最初の点まで流れた時の冠動脈造影画像を第1フレーム画像とし、造影剤が前記血管段の最後の点まで流れた時の冠動脈造影画像を第Nフレーム画像とするステップと、
第Nフレーム画像から第N-1フレーム、...、第N-bフレーム、...、第N-aフレーム、...、第1フレーム画像までの時間差及び中心線の長さの差を順に求め、時間差をそれぞれΔt1, K, Δtb, K, Δta, K, ΔtN-1とし、中心線の長さの差をそれぞれΔL1, K, ΔLb, K, ΔLa, K, ΔLN-1とするステップと、
v=ΔL/Δtに基づき、但し、vは血流速度を表し、第Nフレーム画像から第N-1フレーム、...、第N-bフレーム、...、第N-aフレーム、...、第1フレーム画像までの血流速度をそれぞれ得て、血流速度をそれぞれv1, K, vb, K, va, K, vN-1とするステップと、
を含む、
上記の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
任意選択的に、
前記の任意の2つのフレーム冠状動脈二次元造影画像において造影剤が前記血管段を流れた時間の差を計算し、その差の値をΔtとし、且つ、前記分段中心線の差を計算し、その差の値をΔLとし、且つ、前記ΔLと前記Δtの比に基づき、血流速度を求めるステップは、
第Nフレームから第bフレームまで、第N-1フレームから第b-1フレームまで、...、第N-b-aフレームから第N-aフレームまで、...、第N-b+1から第1フレームの画像までの時間差及び中心線の長さの差を順に求めるステップと、
v=ΔL/Δtに基づき、但し、vは血流速度を表し、第Nフレームから第bフレームまで、第N-1フレームから第b-1フレームまで、...、第N-b-aフレームから第N-aフレームまで、...、第N-b+1から第1フレーム画像までの血流速度をそれぞれ得るステップと、
を含む、
上記の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
任意選択的に、
前記の前記血流速度的最大値である拡張期の血流速度を選び取るステップは、
再帰的アルゴリズムまたはバブルソートにより、前記技術方案11または技術方案12から前記血流速度の最大値である拡張期の血流速度を選び取るステップ、又は、
再帰的アルゴリズムまたはバブルソートにより、前記技術方案11または技術方案12から前記血流速度の最大値である拡張期の血流速度を選び取り、且つ、前記血流速度の最小値である収縮期の血流速度を選び取るステップ
を含む、
上記の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
任意選択的に、
前記の前記血管段の中心線を抽出するステップの後、前記の任意の2つのフレーム冠状動脈二次元造影画像において造影剤が前記血管段を流れた時間の差を計算し、その差の値をΔtとし、且つ、前記分段中心線の差を計算し、その差の値をΔLとするステップの前にさらに、
少なくとも2つの体位の冠状動脈二次元造影画像組を読み取るステップと、
生理パラメータ、画像体位撮影角度を含む、前記血管段のジオメトリ構造情報を取得するステップと、
注目する前記血管段に対して図形処理を行うステップと、
前記血管段の血管輪郭線を抽出するステップと、
前記血管段のジオメトリ構造情報に基づき、少なくとも2つの体位の血管の前記中心線、輪郭線を抽出した冠状動脈二次元造影画像を三次元平面上に投影し、三次元血管モデルを合成するステップと、
を含む、
上記の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
任意選択的に、
前記の前記ΔLと前記Δtの比に基づき、血流速度を求めるステップは、
前記三次元血管モデルに基づき、三次元血管モデルの中心線を取得し、前記冠状動脈二次元造影画像により抽出した中心線に対して補正を行い、且つ、中心線の差の値ΔLに対して補正を行い、ΔL'を得るステップと、
前記ΔL'と前記Δtの比に基づき、血流速度vを求めるステップと、
を含む、
上記の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
第二の態様において、本出願は以下の装置を提供する。
血流速度取得ユニット、大動脈圧波形取得ユニット、及び冠状動脈血管評定パラメータユニットを備え、
前記冠状動脈血管評定パラメータユニットは前記血流速度取得ユニット、前記大動脈圧波形取得ユニットに接続され、
前記血流速度取得ユニットは血流速度vを取得するためのものであり、
前記大動脈圧波形取得ユニットは時間に伴い変わる大動脈圧波形をリアルタイムに取得するためのものであり、
前記冠状動脈血管評定パラメータユニットは前記血流速度取得ユニット、前記大動脈圧波形取得ユニットが送信した前記血流速度v及び大動脈圧波形を受信し、それから生理パラメータに基づき、冠状動脈評定パラメータを取得するためのものである、
上記のいずれかに記載の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法に用いられる生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する装置。
任意選択的に、
さらに、
順に接続される画像読み取りユニット、血管段抽出ユニット、中心線抽出ユニット、前記画像読み取りユニットに接続される時間差ユニット、ジオメトリ情報取得ユニット、及び前記時間差ユニット、前記血流速度取得ユニットにそれぞれ接続される中心線差ユニットを備え、
前記中心線差ユニットは前記中心線抽出ユニットに接続され、
前記ジオメトリ情報取得ユニットは前記冠状動脈血管評定パラメータユニットに接続され、
前記画像読み取りユニットは少なくとも一つの体位の冠状動脈二次元造影画像組を読み取るためのものであり、
前記血管段抽出ユニットは前記画像読み取りユニットが送信した冠状動脈二次元造影画像を受信し、前記画像中の注目する血管段を抽出するためのものであり、
前記中心線抽出ユニットは前記血管段抽出ユニットが送信した血管段を受信し、前記血管段の中心線を抽出するためのものであり、
前記時間差ユニットは前記画像読み取りユニットが送信した任意の2つのフレームの冠状動脈二次元造影画像を受信し、前記2つのフレームの冠状動脈二次元造影画像において造影剤が前記血管段を流れた時間の差を計算し、その差の値をΔtとするものであり、
前記中心線差ユニットは前記中心線抽出ユニットが送信した2つのフレームの冠状動脈二次元造影画像において造影剤が血管段を流れた分段中心線を受信し、前記分段中心線の差を計算し、その差の値をΔLとするものであり、
前記血流速度取得ユニットは血流速度計算モジュール、拡張期の血流速度計算モジュールを備え、
前記血流速度計算モジュールは前記時間差ユニット、前記中心線差ユニットにそれぞれ接続され、
前記拡張期の血流速度計算モジュールは前記血流速度計算モジュールに接続され、
血流速度計算モジュールは前記時間差ユニット及び前記中心線差ユニットが送信した前記ΔLと前記Δtを受信し、前記ΔLと前記Δtの比に基づき、血流速度を求めるためのものであり、
前記拡張期の血流速度計算モジュールは前記血流速度計算モジュールが送信した血流速度値を受信し、前記血流速度の最大値である拡張期の血流速度を選び取るためのものであり、
前記ジオメトリ情報取得ユニットは前記画像読み取りユニットの冠状動脈二次元造影画像を受信し、患者の生理パラメータ及び画像撮影角度を取得し、且つ、生理パラメータ及び画像撮影角度を前記冠状動脈血管評定パラメータユニットに伝達するためのものである、
上記の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する装置。
任意選択的に、
さらに、
前記画像読み取りユニットにそれぞれ接続される血管骨格抽出ユニット、三次元血管再構成ユニット、及び前記血管骨格抽出ユニットに接続される輪郭線抽出ユニットを備え、
前記三次元血管再構成ユニットは前記ジオメトリ情報取得ユニット、前記中心線抽出ユニット、前記輪郭線抽出ユニットに接続され、
前記血管骨格抽出ユニットは前記画像読み取りユニットが送信した冠状動脈二次元造影画像を受信し、前記画像中の血管骨格を抽出するためのものであり、
前記輪郭線抽出ユニットは前記血管骨格抽出ユニットの血管骨格を受信し、前記血管骨格に基づき、注目する前記血管段の輪郭線を抽出するためのものであり、
前記三次元血管再構成ユニットは前記輪郭線抽出ユニット、前記ジオメトリ情報取得ユニット、前記中心線抽出ユニットが送信した輪郭線、ジオメトリ構造情報及び中心線を受信するため、且つ、前記画像読み取りユニットが送信した冠状動脈二次元造影画像を受信するため、且つ、前記血管段のジオメトリ構造情報に基づき、少なくとも2つの体位の血管の前記中心線、輪郭線を抽出した冠状動脈二次元造影画像を三次元平面上に投影し、三次元血管モデルを合成するためのものであり、
前記中心線抽出ユニットは前記三次元血管再構成ユニットの三次元血管モデルから新たに前記血管段の中心線を抽出し、且つ、新たに前記中心線の長さを取得するためのものである、
上記の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する装置。
第三の態様において、本出願は上記のいずれかに記載の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する装置を含む冠状動脈分析システムを提供する。
第四の態様において、本出願はコンピュータプログラムがプロセッサにより実行される時に上記のいずれかに記載の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法を実現するコンピュータ記憶媒体を提供する。
本出願の実施例により提供する方案により少なくとも以下の有益な效果を奏することができる。
本出願は生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法を提供する。この方法によれば、血流速度v、大動脈圧波形、生理パラメータに基づき、冠状動脈血管評定パラメータを取得し、異なる性別、異なる既往歴の患者に対して冠状動脈血管評定パラメータの個別化測定を行うことができ、より高い狙い性を有し、冠状動脈血管評定パラメータ測定の正確性を高めることができる。
ここで説明する図面は本発明をさらに理解するためのものであり、本発明の一部分を構成し、本発明の概略的な実施例及びその記載は本発明を説明するためのものであり、本発明に対する不適切な限定を構成するものではない。
図1は本出願の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法のフローチャートである。 図2は本出願のS010において二次元造影画像により血流速度を取得するフローチャートである。 図3は本出願のS010において三次元モデリングにより血流速度を取得するフローチャートである。 図4は本出願のS200のフローチャートである。 図5は本出願のS300のフローチャートである。 図6は本出願のS330のフローチャートである。 図7は本出願のS400A又はS700Bの方法（1）のフローチャートである。 図8は本出願のS400A又はS700Bの方法（2）のフローチャートである。 図9は本出願の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する装置の一つの実施例の構造ブロック図である、 図10は本出願の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する装置のもう一つの実施例の構造ブロック図である。
本発明の目的、技術方案及び長所がより明確になるように、以下に本発明の具体的な実施例及び対応する図面を組み合わせて本発明の技術方案を明瞭、完全に記載する。勿論、記載する実施例は本発明の一部の実施例であり、全ての実施例ではない。本発明における実施例に基づき、当業者が創造的な労働を行わずに得られる他の実施例もすべて本発明の保護範囲に入ると理解されるべきである。
以下に図面により本発明の複数の実施形態を開示する。明確に説明できるよう、多くの実践的な細部を以下の記載において一緒に説明する。しかし、これら実践的な細部は本発明を限定するために用いられるのではないと理解されるべきである。つまり、本発明の一部の実施形態において、これら実践的な細部は必須事項ではない。この他、図を簡素化するために、一部の慣用的な構造や構成部材については図中で簡単に概略的に示すだけにする。
冠状動脈血管評定パラメータとしては、冠状動脈拡張期の血流速度CAIFR、および冠状動脈拡張期の微小血管抵抗指数CAIFMR等を含む。しかし個体群により生命兆候は異なるため、正常な数値の評定標準にも若干違いがある。例えば、高齢者の心筋微小循環機能は低く、血流速度は一般的に若者よりも低いため、もし業界の汎用評価標準を用いる場合、採用する血流速度は実際の値より大きめになり、CAIFMR等が過小評価され、CAIFMR等の測定の正確性が低下する。
上記問題を解決するために、図1に示されるように、本出願は以下のステップを含む生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法を提供する。
S000 生理パラメータを取得するステップ、
S010 血流速度vを取得するステップ、
S020 時間に伴い変わる大動脈圧波形をリアルタイムに取得するステップ、
S030 血流速度v、大動脈圧波形、生理パラメータに基づき、冠状動脈血管評定パラメータを取得するステップ。
本出願は生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法を提供する。この方法によれば、血流速度v、大動脈圧波形、生理パラメータに基づき、冠状動脈血管評定パラメータを取得し、異なる性別、異なる既往歴の患者に対して冠状動脈血管評定パラメータの個別化測定を行うことができ、より高い狙い性を有し、冠状動脈血管評定パラメータ測定の正確性を高めることができる。
生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する内容であれば、いずれも本出願の保護範囲内に入る。以下に冠状動脈評定パラメータが拡張期の微小血管抵抗指数CAIFMRである場合の具体的な取得方式について説明する。
［実施例1］
多くの実験により、高血圧の既往歴、糖尿病の既往歴および性別はいずれも冠状動脈血管評定パラメータ計算の正確性に影響があることが証明されている。したがって、S030における冠状動脈評定パラメータが拡張期の微小血管抵抗指数CAIFMRである場合、具体的に以下のステップを含む。
血流速度vの最大値である拡張期の最大血流速度vmax、を選び取るステップ、好ましくは、本出願は、再帰的アルゴリズムまたはバブルソートにより、血流速度vの最大値を選び取る、
vmax対応する期間は拡張期であり、大動脈圧波形に基づき、大動脈拡張期の平均圧を取得するステップ、
CAIFMRは、
Figure 2022554297000006
であり、
Figure 2022554297000007
は
Figure 2022554297000008
であり、
但し、
Figure 2022554297000009
は大動脈拡張期の平均圧を表し、Pa1、Pa2、Pajはそれぞれ大動脈圧波形上の拡張期内の第1の点、第2の点、第jの点に対応する大動脈圧力値を表し、jは拡張期内の大動脈圧波形上に含まれる圧力点の数を表し、vmaxは拡張期の最大血流速度を表し、全ての血流速度vから最大値を選び取ることにより取得され、k=a×b、aは糖尿病特徴値を表し、bは高血圧特徴値を表し、cは性別を表す。
本出願の一つの実施例において、患者に糖尿病がない場合、0.5≦a≦1とされ、好ましくは、a=1とされ、患者に糖尿病がある場合、1＜a≦2とされ、好ましくは、a=2とされ、
患者の血圧値が90mmHg以上である場合、1＜b≦1.5とされ、好ましくは、b=1.5とされ、患者の血圧値が90mmHg未満である場合、0.5≦b≦1とされ、好ましくは、b=1とされ、
患者が男性である場合、c=0とされ、患者が女性である場合、c=3～10とされ、好ましくは、c=5とされる。
図2に示されるように、本出願の一つの実施例において、二次元造影画像により血流速度を取得する時、S010は以下を含む。
S100A 少なくとも一つの体位の冠状動脈二次元造影画像組を読み取るステップ、
S200A 冠状動脈二次元造影画像組から、注目する血管段を抽出するステップ、
S300A 血管段の中心線を抽出するステップ、
S400A 任意の2つのフレームの冠状動脈二次元造影画像において造影剤が血管段を流れた時間の差を計算し、その差の値をΔtとし、且つ、分段中心線の差を計算し、その差の値をΔLとし、
但し、Δt=m×fpsであり、各組の冠状動脈二次元造影画像組には連続再生される複数のフレーム冠状動脈二次元造影画像が含まれるため、mは各組の冠状動脈二次元造影画像組において、選び取った2つのフレームの冠状動脈二次元造影画像が存在する所のフレーム数の差の値を表し、fpsは隣接する2つのフレーム画像の間で切り替わる間隔時間を表し、好ましくは、fps=1/15秒とされ、
ΔLとΔtの比に基づき、血流速度vを求めるステップ。
図3に示されるように、本出願の一つの実施例において、三次元モデリングにより血流速度を取得する時、S010は以下のステップを含む。
S100B 少なくとも2つの体位の冠状動脈二次元造影画像組を読み取るステップ、
S200B 冠状動脈二次元造影画像組から、注目する血管段を抽出するステップ、
S300B 血管段のジオメトリ構造情報を取得し、そして血管段の中心線を抽出するステップ、
S400B 注目する血管段に対して図形処理を行うステップ、
S500B 血管段の血管輪郭線を抽出するステップ、
S600B 血管段のジオメトリ構造情報に基づき、少なくとも2つの体位の血管の中心線、輪郭線を抽出した冠状動脈二次元造影画像を三次元平面上に投影し、三次元血管モデルを合成するステップ、
S700B 任意の2つのフレームの冠状動脈二次元造影画像において造影剤が血管段を流れた時間の差を計算し、その差の値をΔtとし、三次元血管モデルに基づき、三次元血管モデルの中心線を取得し、冠状動脈二次元造影画像により抽出した中心線に対して補正を行い、且つ、補正後の分段中心線の差を計算し、その差の値をΔL'とし、ΔL'とΔtの比に基づき、血流速度vを求めるステップ、
但し、Δtは、Δt=m×fpsであり、各組の冠状動脈二次元造影画像組には連続再生される複数のフレーム冠状動脈二次元造影画像が含まれるため、mは各組の冠状動脈二次元造影画像組において、選び取った2つのフレームの冠状動脈二次元造影画像が存在する所のフレーム数の差の値を表し、fpsは隣接する2つのフレーム画像の間で切り替わる間隔時間を表し、好ましくは、fps=1/15秒とされる。
本出願の一つの実施例において、S100A又はS100Bは以下のステップを含む。
無線または有線方式により造影画像撮影装置または病院プラットフォームから、少なくとも一つの体位の冠状動脈二次元造影画像組を直接読み取るステップ、又は
記憶装置により、少なくとも一つの体位の冠状動脈二次元造影画像組を読み取るステップ。
図4に示されるように、本出願の一つの実施例において、S200A又はS200Bは以下のステップを含む。
S210 冠状動脈二次元造影画像組から、Nフレーム冠状動脈二次元造影画像を選び取るステップ、
S220 冠状動脈二次元造影画像において、注目する血管の最初と最後の点をピックアップし、注目する血管段を取得するステップ。
好ましくは、S200A又はS200Bさらに以下を含む。
カテーテルが現れる第1フレーム冠状動脈二次元造影画像を参照画像としてていぎし、完全な冠状動脈が現れた第kフレーム冠状動脈二次元造影画像をターゲット画像として定義し、但しkは1よりも大きい正整数であり、
参照画像からターゲット画像を差し引き、カテーテルの特徴点Oを抽出し、好ましくは、一部の静態ノイズを除去し、さらに、平均値フィルタリングを採用して、一部の動態ノイズを除去し、そして、濃度ヒストグラム解析により、閾値を用いてさらにノイズ除去し、ターゲット画像から参照画像を差し引き、冠状動脈が存在する位置の区域画像を抽出し、区域画像はカテーテルの特徴点をシードポイントとして動的成長を行い、注目する血管段画像を取得する。
図5に示されるように、本出願の一つの実施例において、S300A又はS300Bは以下のステップを含む。
S310 冠状動脈二次元造影画像から血管骨格を抽出するステップ、
S320 血管段の延在方向、および2点の間の最短経路を取得する原則に基づくステップ、
S330 血管骨格に沿って、血管段の中心線を抽出するステップ。
図6に示されるように、本出願の一つの実施例において、S330はさらに以下のステップを含む。
S331 注目する血管段上に少なくとも一つのシードポイントを加えるステップ、
S332 最初と最後の点、シードポイントに基づき、血管骨格に沿って、新たに血管中心線を生成するステップ。
本出願の一つの実施例において、S400A又はS700Bは二種類の取得方法を含み、方法（1）は図7に示されるように、以下のステップを含む。
S410I 造影剤が冠状動脈入口である血管段の最初の点まで流れた時の冠動脈造影画像を第1フレーム画像とし、造影剤が血管段の最後の点まで流れた時の冠動脈造影画像を第Nフレーム画像とするステップ、
S420I 第Nフレーム画像から第N-1フレーム、...、第N-bフレーム、...、第N-aフレーム、...、第1フレーム画像までの時間差及び中心線の長さの差を順に求め、時間差をそれぞれΔt1, K, Δtb, K, Δta, K, ΔtN-1とし、中心線の長さの差をそれぞれΔL1, K, ΔLb, K, ΔLa, K, ΔLN-1とするステップ。
S430I v=ΔL/Δtに基づき、但し、vは血流速度を表し、第Nフレーム画像から第N-1フレーム、...、第N-bフレーム、...、第N-aフレーム、...、第1フレーム画像までの血流速度をそれぞれ得て、血流速度をそれぞれv1, K, vb, K, va, K, vN-1とするステップ。
本出願の一つの実施例において、S400A又はS700Bは二種類の取得方法を含み、方法（2）は図8に示されるように、以下のステップを含む。
S410II 造影剤が冠状動脈入口である血管段の最初の点まで流れた時の冠動脈造影画像を第1フレーム画像とし、造影剤が血管段の最後の点まで流れた時の冠動脈造影画像を第Nフレーム画像とするステップ、
S420II 第Nフレームから第bフレームまで、第N-1フレームから第b-1フレームまで、...、第N-b-aフレームから第N-aフレームまで、...、第N-b+1フレームから第1フレームの画像までの時間差及び中心線の長さの差を順に求めるステップ、
S430II v=ΔL/Δtに基づき、但し、vは血流速度を表し、第Nフレームから第bフレームまで、第N-1フレームから第b-1フレームまで、...、第N-b-aフレームから第N-aフレームまで、...、第N-b+1フレームから第1フレーム画像までの血流速度をそれぞれ得るステップ。
本出願は再帰的アルゴリズムまたはバブルソートにより、血流速度の最小値である収縮期の血流速度を選び取ることもできる。
［実施例2］
図9に示されるように、本出願は上記のいずれかの生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法に用いられる、以下の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する装置を提供する。
血流速度取得ユニット1、大動脈圧波形取得ユニット2、及び冠状動脈血管評定パラメータユニット3を備え、
冠状動脈血管評定パラメータユニット3は血流速度取得ユニット1、大動脈圧波形取得ユニット2に接続され、
血流速度取得ユニット1は血流速度vを取得するためのものであり、
大動脈圧波形取得ユニット2は時間に伴い変わる大動脈圧波形をリアルタイムに取得するためのものであり、
冠状動脈血管評定パラメータユニット3は血流速度取得ユニット1、大動脈圧波形取得ユニット2が送信した血流速度v及び大動脈圧波形を受信し、それから生理パラメータに基づき、冠状動脈評定パラメータを取得するためのものである。
図10に示されるように、本出願の一つの実施例において、さらに、
順に接続される画像読み取りユニット4、血管段抽出ユニット5、中心線抽出ユニット6、画像読み取りユニット4に接続される時間差ユニット7、ジオメトリ情報取得ユニット8を備え、
中心線差ユニット9は中心線抽出ユニット6に接続され、
時間差ユニット7、中心線差ユニット9はそれぞれ血流速度取得ユニット1に接続され、
ジオメトリ情報取得ユニット8は冠状動脈血管評定パラメータユニット3に接続され、
画像読み取りユニット4は少なくとも一つの体位の冠状動脈二次元造影画像組を読み取るためのものであり、
血管段抽出ユニット5は画像読み取りユニット4が送信した冠状動脈二次元造影画像を受信し、画像中の注目する血管段を抽出するためのものであり、
中心線抽出ユニット6は血管段抽出ユニット5が送信した血管段を受信し、血管段の中心線を抽出するためのものであり、
時間差ユニット7は画像読み取りユニット4が送信した任意の2つのフレームの冠状動脈二次元造影画像を受信し、2つのフレームの冠状動脈二次元造影画像において造影剤が血管段を流れた時間の差を計算し、その差の値をΔtとするものであり、
中心線差ユニット9は中心線抽出ユニット6が送信した2つのフレームの冠状動脈二次元造影画像中において造影剤が血管段を流れた分段中心線を受信し、分段中心線の差を計算し、その差の値をΔLとするものであり、
血流速度取得ユニット1は血流速度計算モジュール101、拡張期の血流速度計算モジュール102を備え、
血流速度計算モジュール101は時間差ユニット7、中心線差ユニット8にそれぞれ接続され、
拡張期の血流速度計算モジュール102は血流速度計算モジュール101に接続され、
血流速度計算モジュール101は時間差ユニット7及び中心線差ユニット8が送信したΔLとΔtを受信し、ΔLとΔtの比に基づき、血流速度を求めるためのものであり、
拡張期の血流速度計算モジュール102は血流速度計算モジュールが送信した血流速度値を受信し、血流速度の最大値である拡張期の血流速度を選び取るためのものであり、
ジオメトリ情報取得ユニット8は画像読み取りユニット4の冠状動脈二次元造影画像を受信し、患者の生理パラメータ及び画像撮影角度を取得し、且つ、生理パラメータ及び画像撮影角度を冠状動脈血管評定パラメータユニット3に伝達するためのものである。
本出願の一つの実施例において、さらに、
画像読み取りユニット4にそれぞれ接続される血管骨格抽出ユニット10、三次元血管再構成ユニット11、及び血管骨格抽出ユニット10に接続される輪郭線抽出ユニット12を備え、
三次元血管再構成ユニット11はジオメトリ情報取得ユニット8、中心線抽出ユニット6、輪郭線抽出ユニット12に接続され、
血管骨格抽出ユニット10は画像読み取りユニット4が送信した冠状動脈二次元造影画像を受信し、画像中の血管骨格を抽出するためのものであり、
輪郭線抽出ユニット12は血管骨格抽出ユニット10の血管骨格を受信し、血管骨格に基づき、注目する血管段の輪郭線を抽出するためのものであり、
三次元血管再構成ユニット11は輪郭線抽出ユニット12、ジオメトリ情報取得ユニット8、中心線抽出ユニット6が送信した輪郭線、ジオメトリ構造情報及び中心線を受信するため、且つ、画像読み取りユニットが送信した冠状動脈二次元造影画像を受信するため、且つ、血管段のジオメトリ構造情報に基づき、少なくとも2つの体位の血管の中心線、輪郭線を抽出した冠状動脈二次元造影画像を三次元平面上に投影し、三次元血管モデルを合成するためのものであり、
中心線抽出ユニット6は三次元血管再構成ユニット11の三次元血管モデルから新たに血管段の中心線を抽出し、且つ、新たに中心線の長さを取得するためのものである。
本出願は上記のいずれかの生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する装置を含む冠状動脈分析システムを提供する。
本出願はコンピュータプログラムがプロセッサにより実行される時に上記のいずれかの生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法を実現するコンピュータ記憶媒体を提供する。
当業者の認識として、本発明の各々の態様はシステム、方法又はコンピュータプログラム製品として実現することができる。したがって、本発明の各々の態様は具体的に以下の形式として実現できる。即ち、完全なハードウエア実施形態、完全なソフトウエア実施形態(ファームウエア、常駐ソフトウエア、マイクロコード等を含む)、 又はハードウエア及びソフトウエアの態様を組み合わせた実施形態、ここでは総じて“回路”、“モジュール”又は“システム”と称することができる。この他、一部の実施例において、本発明の各々の態様はさらに一つの又は複数のコンピュータ読み取り可能な媒体におけるコンピュータプログラム製品の形式として実現することができ、当該コンピュータ読み取り可能な媒体にはコンピュータ読み取り可能なプログラムコードが含まれる。本発明の実施例の方法及び/又はシステムの実施形態は手動的、自動的又はその組み合わせ方式により選択されたタスクを実行又は完成させることに関することができる。
例えば、本発明の実施例に基づき選択されるタスクを実行するためのハードウエアをチップ又は回路として実現することができる。ソフトウエアとして、発明の実施例に基づき選択されるタスクを、コンピュータにより使用される如何なる適切な操作システムが実行する複数のソフトウエアコマンドとして実現できる。本発明の例示的な実施例において、本明細書の方法及び/又はシステムの例示的な実施例に基づく一つの又は複数のタスクをデータプロセッサにより実行できる。例えば、複数のコマンドを実行するための計算プラットフォーム。任意選択的に、当該データプロセッサはコマンド及び/又はデータを記憶するための揮発性メモリ及び/又はコマンド及び/又はデータを記憶するための不揮発性メモリを含む。例えば、磁気ハードディスク及び/又はリムーバブル媒体。任意選択的に、ネットワーク接続も提供する。任意選択的に、ディスプレイ及び/又は例えばキーボードやマウスなどのユーザ入力機器も提供する。
一つの又は複数のコンピュータ読み取り可能な如何なる組み合わせも利用できる。コンピュータ読み取り可能な媒体はコンピュータ読み取り可能な信号媒体又はコンピュータ読み取り可能な記憶媒体とすることができる。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、例えば電気、磁気、光、電磁、赤外線、又は半導体のシステム、装置又はデバイス、若しくは任意の以上の組み合わせとすることができるが、これらに限られない。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体の更なる具体的な例(全てを挙げるものではない)は以下を含む。
一つの又は複数の導線を有する電気接続、ポータブルコンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ(RAM)、リードオンリーメモリ(ROM)、書き換え可能なリードオンリーメモリ(EPROM又はフラッシュメモリ)、光ファイバー、コンパクトディスクリードオンリーメモリ(CD-ROM)、光記憶装置、磁気記憶装置、若しくは上記の任意の適切な組み合わせ。本明細書において、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体はプログラムを含む又は記憶する如何なる有形媒体とすることができ、当該プログラムはコマンド実行システム、装置又はデバイスにより使用される若しくはこれらと組み合わせて使用することができる。
コンピュータ読み取り可能な信号媒体は、ベースバンドに含まれる若しくは搬送波の一部として伝播できるデータ信号とすることができ、コンピュータ読み取り可能なプログラムコードを搭載できる。このように伝播されるデータ信号は複数の形式を採用でき、電磁信号、光信号又は上記の任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限られない。コンピュータ読み取り可能な信号媒体はさらに、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体以外の如何なるコンピュータ読み取り可能な媒体とすることができ、当該コンピュータ読み取り可能な媒体は、コマンド実行システム、装置又はデバイスにより使用される若しくはこれらと組み合わせて使用するプログラムを送信、伝播又は伝送できる。
コンピュータ読み取り可能な媒体に含まれるプログラムコードは如何なる適切な媒体を用いて伝送することができ、無線、有線、光ケーブル、RF等、若しくは上記の任意の適切な組み合わせが含まれる（但しこれらに含まれない）。
例えば、一つの又は複数のプログラミング言語の如何なる組み合わせでも本発明の各態様に用いられる操作を実行するためのコンピュータプログラムコードをプログラミングすることができ、例えばJava、Smalltalk、C++等のターゲット型プログラミング言語と通常プロセスのプログラミング言語、例えば"C"プログラミング言語又は類似したプログラミング言語を含む。プログラムコードは完全にユーザコンピュータ上で実行することも、一部をユーザコンピュータ上で実行することもでき、一つの独立したソフトウェアパッケージとして実行することも、一部をユーザコンピュータ上で、一部をリモートコンピュータ上で実行することもでき、若しくは完全にリモートコンピュータ又はサーバ上で実行することもできる。リモートコンピュータにかかる場合、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク(LAN)又はワイドエリアネットワーク(WAN)を含む任意の種類のネットワークによりユーザコンピュータに接続でき、若しくは、外部コンピュータに接続できる(例えばインターネットサービスプロバイダーによりインターネットを通じで接続する)。
フローチャート及び/又はブロック図の各ブロック及びフローチャート及び/又はブロック図中の各ブロックの組み合わせは、いずれもコンピュータプログラムコマンドにより実現できると理解されるべきである。これらコンピュータプログラムコマンドは汎用コンピュータ、専用コンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサに提供され、一つの機器として生産することができ、これにより、これらコンピュータプログラムコマンドはコンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサの実行時に、フローチャート及び/又はブロック図中の一つの又は複数のブロック中で規定される機能/動作を実現できる装置とすることができる。
これらコンピュータプログラムコマンドは、コンピュータ読み取り可能な媒体に記憶することもでき、これらコマンドは、コンピュータ、他のプログラム可能なデータ処理装置、又は他の設備を特定な方式で作動させ、そして、コンピュータ読み取り可能な媒体に記憶されたコマンドはフローチャート及び/又はブロック図中の一つの又は複数のブロック中で規定される機能/動作を実現できるコマンドを含む製品(article of manufacture)とすることができる。
さらに、コンピュータ、他のプログラム可能なデータ処理設備又は他の設備で一連の操作ステップを実行させるように、コンピュータ(例えば、冠状動脈分析システム)又は他のプログラム可能なデータ処理設備にコンピュータプログラムコマンドをロードすることができ、これにより、コンピュータ、他のプログラム可能な装置又は他の設備で実行されるコマンドが、フローチャート及び/又は一つの又は複数のブロック図のブロック中で指定される機能/動作を実現するためのプロセスを提供するように、コンピュータが実行するプロセスを生成することができる。
本発明の以上の具体的な実例により、本発明の目的、技術方案及び有益な效果について、より詳細に説明した。以上は本発明の具体的な実施例に過ぎず、本発明を限定するために用いられるものではなく、本発明の思想及び原則を逸脱しない限り、行われる如何なる修正、均等差し替え、改良なども、全て本発明の保護範囲に包含されると理解されるべきである。
血流速度取得ユニット1
血流速度計算モジュール101
拡張期の血流速度計算モジュール102
大動脈圧波形取得ユニット2
冠状動脈血管評定パラメータユニット3
画像読み取りユニット4
血管段抽出ユニット5
中心線抽出ユニット6
時間差ユニット7
ジオメトリ情報取得ユニット8
中心線差ユニット9
血管骨格抽出ユニット10
三次元血管再構成ユニット11
輪郭線抽出ユニット12

Claims (16)

  1. 生理パラメータを取得するステップと、
    血流速度vを取得するステップと、
    時間に伴い変わる大動脈圧波形をリアルタイムに取得するステップと、
    前記血流速度v、前記大動脈圧波形、前記生理パラメータに基づき、冠状動脈血管評定パラメータを取得するステップと、
    を含む、
    ことを特徴とする生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
  2. 前記冠状動脈評定パラメータは拡張期の微小血管抵抗指数CAIFMRであり、
    前記血流速度vの最大値である拡張期の最大血流速度vmaxを選び取るステップと、
    前記vmaxに対応する期間は拡張期であり、前記大動脈圧波形に基づき、大動脈拡張期の平均圧を取得するステップと、
    を含み、
    CAIFMRは、
    Figure 2022554297000010
    であり、
    Figure 2022554297000011
    は、
    Figure 2022554297000012
    であり、
    但し、
    Figure 2022554297000013
    は大動脈拡張期の平均圧を表し、Pa1、Pa2、Pajはそれぞれ大動脈圧波形上の拡張期内の第1の点、第2の点、第jの点に対応する大動脈圧力値を表し、jは拡張期内の大動脈圧波形上に含まれる圧力点の数を表し、vmaxは拡張期の最大血流速度を表し、全ての血流速度vから最大値を選び取ることにより取得され、k=a×b、aは糖尿病特徴値を表し、bは高血圧特徴値を表し、cは性別を表す、
    ことを特徴とする請求項１に記載の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
  3. 患者に糖尿病がない場合、0.5≦a≦1とされ、患者に糖尿病がある場合、1＜a≦2とされ、
    患者の血圧値が90mmHg以上である場合、1＜b≦1.5とされ、患者の血圧値が90mmHg未満である場合、0.5≦b≦1とされ、
    患者が男性である場合、c=0とされ、患者が女性である場合、c=3～10とされる、
    ことを特徴とする請求項2に記載の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
  4. 患者に糖尿病がない場合、a=1とされ、患者に糖尿病がある場合、a=2とされ、
    患者の血圧値が90mmHg以上である場合、b=1.5とされ、患者の血圧値が90mmHg未満である場合、b=1とされ、
    患者が男性である場合、c=0とされ、患者が女性である場合、c=5とされる、
    ことを特徴とする請求項3に記載の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
  5. 前記血流速度を取得するステップは、
    少なくとも一つの体位の冠状動脈二次元造影画像組を読み取るステップと、
    前記冠状動脈二次元造影画像組から、注目する血管段を抽出するステップと、
    前記血管段の中心線を抽出するステップと、
    任意の2つのフレーム冠状動脈二次元造影画像において造影剤が前記血管段を流れた時間の差を計算し、その差の値をΔtとし、且つ、前記分段中心線の差を計算し、その差の値をΔLとするステップと、
    前記ΔLと前記Δtの比に基づき、血流速度を求めるステップと、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項2に記載の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
  6. 前記の前記冠状動脈二次元造影画像組から、注目する血管段を抽出するステップは、
    前記冠状動脈二次元造影画像組からNフレーム冠状動脈二次元造影画像を選び取るステップと、
    前記冠状動脈二次元造影画像において、注目する前記血管の最初と最後の点をピックアップし、注目する前記血管段を取得するステップと、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項5に記載の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
  7. 前記の前記血管段の中心線を抽出するステップは、
    前記冠状動脈二次元造影画像から血管骨格を抽出するステップと、
    前記血管段の延在方向、および2点間の最短経路を取る原則に基づくステップと、
    前記血管骨格に沿って、前記血管段の中心線を抽出するステップと、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項5に記載の拡張期の血流速度を測定する方法。
  8. 前記の任意の2つのフレーム冠状動脈二次元造影画像において造影剤が前記血管段を流れた時間の差を計算し、その差の値をΔtとし、且つ、前記分段中心線の差を計算し、その差の値をΔLとし、且つ、前記ΔLと前記Δtの比に基づき、血流速度を求めるステップは、
    造影剤が冠状動脈入口である前記血管段の最初の点まで流れた時の冠動脈造影画像を第1フレーム画像とし、造影剤が前記血管段の最後の点まで流れた時の冠動脈造影画像を第Nフレーム画像とするステップと、
    第Nフレーム画像から第N-1フレーム、...、第N-bフレーム、...、第N-aフレーム、...、第1フレーム画像までの時間差及び中心線の長さの差を順に求め、時間差をそれぞれΔt1, K, Δtb, K, Δta, K, ΔtN-1とし、中心線の長さの差をそれぞれΔL1, K, ΔLb, K, ΔLa, K, ΔLN-1とするステップと、
    v=ΔL/Δtに基づき、但し、vは血流速度を表し、第Nフレーム画像から第N-1フレーム、...、第N-bフレーム、...、第N-aフレーム、...、第1フレーム画像までの血流速度をそれぞれ得て、血流速度をそれぞれv1, K, vb, K, va, K, vN-1とするステップと、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項6に記載の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
  9. 前記の任意の2つのフレーム冠状動脈二次元造影画像において造影剤が前記血管段を流れた時間の差を計算し、その差の値をΔtとし、且つ、前記分段中心線の差を計算し、その差の値をΔLとし、且つ、前記ΔLと前記Δtの比に基づき、血流速度を求めるステップは、
    第Nフレームから第bフレームまで、第N-1フレームから第b-1フレームまで、...、第N-b-aフレームから第N-aフレームまで、...、第N-b+1から第1フレームの画像までの時間差及び中心線の長さの差を順に求めるステップと、
    v=ΔL/Δtに基づき、但し、vは血流速度を表し、第Nフレームから第bフレームまで、第N-1フレームから第b-1フレームまで、...、第N-b-aフレームから第N-aフレームまで、...、第N-b+1から第1フレーム画像までの血流速度をそれぞれ得るステップと、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項6に記載の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
  10. 前記の前記血管段の中心線を抽出するステップの後、前記の任意の2つのフレーム冠状動脈二次元造影画像において造影剤が前記血管段を流れた時間の差を計算し、その差の値をΔtとし、且つ、前記分段中心線の差を計算し、その差の値をΔLとするステップの前にさらに、
    少なくとも2つの体位の冠状動脈二次元造影画像組を読み取るステップと、
    前記血管段のジオメトリ構造情報を取得するステップと、
    注目する前記血管段に対して図形処理を行うステップと、
    前記血管段の血管輪郭線を抽出するステップと、
    前記血管段のジオメトリ構造情報に基づき、少なくとも2つの体位の血管の前記中心線、輪郭線を抽出した冠状動脈二次元造影画像を三次元平面上に投影し、三次元血管モデルを合成するステップと、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項5に記載の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
  11. 前記の前記ΔLと前記Δtの比に基づき、血流速度を求めるステップは、
    前記三次元血管モデルに基づき、三次元血管モデルの中心線を取得し、前記冠状動脈二次元造影画像により抽出した中心線に対して補正を行い、且つ、中心線の差の値ΔLに対して補正を行い、ΔL'を得るステップと、
    前記ΔL'と前記Δtの比に基づき、血流速度vを求めるステップと、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項10に記載の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法。
  12. 血流速度取得ユニット、大動脈圧波形取得ユニット、及び冠状動脈血管評定パラメータユニットを備え、
    前記冠状動脈血管評定パラメータユニットは前記血流速度取得ユニット、前記大動脈圧波形取得ユニットに接続され、
    前記血流速度取得ユニットは血流速度vを取得するためのものであり、
    前記大動脈圧波形取得ユニットは時間に伴い変わる大動脈圧波形をリアルタイムに取得するためのものであり、
    前記冠状動脈血管評定パラメータユニットは前記血流速度取得ユニット、前記大動脈圧波形取得ユニットが送信した前記血流速度v及び大動脈圧波形を受信し、それから生理パラメータに基づき、冠状動脈評定パラメータを取得するためのものである、
    ことを特徴とする請求項1～11のいずれかに記載の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法に用いられる生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する装置。
  13. さらに、
    順に接続される画像読み取りユニット、血管段抽出ユニット、中心線抽出ユニット、前記画像読み取りユニットに接続される時間差ユニット、ジオメトリ情報取得ユニット、及び前記時間差ユニット、前記血流速度取得ユニットにそれぞれ接続される中心線差ユニットを備え、
    前記中心線差ユニットは前記中心線抽出ユニットに接続され、
    前記ジオメトリ情報取得ユニットは前記冠状動脈血管評定パラメータユニットに接続され、
    前記画像読み取りユニットは少なくとも一つの体位の冠状動脈二次元造影画像組を読み取るためのものであり、
    前記血管段抽出ユニットは前記画像読み取りユニットが送信した冠状動脈二次元造影画像を受信し、前記画像中の注目する血管段を抽出するためのものであり、
    前記中心線抽出ユニットは前記血管段抽出ユニットが送信した血管段を受信し、前記血管段の中心線を抽出するためのものであり、
    前記時間差ユニットは前記画像読み取りユニットが送信した任意の2つのフレームの冠状動脈二次元造影画像を受信し、前記2つのフレームの冠状動脈二次元造影画像において造影剤が前記血管段を流れた時間の差を計算し、その差の値をΔtとするものであり、
    前記中心線差ユニットは前記中心線抽出ユニットが送信した2つのフレームの冠状動脈二次元造影画像において造影剤が血管段を流れた分段中心線を受信し、前記分段中心線の差を計算し、その差の値をΔLとするものであり、
    前記血流速度取得ユニットは血流速度計算モジュール、拡張期の血流速度計算モジュールを備え、
    前記血流速度計算モジュールは前記時間差ユニット、前記中心線差ユニットにそれぞれ接続され、
    前記拡張期の血流速度計算モジュールは前記血流速度計算モジュールに接続され、
    血流速度計算モジュールは前記時間差ユニット及び前記中心線差ユニットが送信した前記ΔLと前記Δtを受信し、前記ΔLと前記Δtの比に基づき、血流速度を求めるためのものであり、
    前記拡張期の血流速度計算モジュールは前記血流速度計算モジュールが送信した血流速度値を受信し、前記血流速度の最大値である拡張期の血流速度を選び取るためのものであり、
    前記ジオメトリ情報取得ユニットは前記画像読み取りユニットの冠状動脈二次元造影画像を受信し、患者の生理パラメータ及び画像撮影角度を取得し、且つ、生理パラメータ及び画像撮影角度を前記冠状動脈血管評定パラメータユニットに伝達するためのものである、
    ことを特徴とする請求項12に記載の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する装置。
  14. さらに、
    前記画像読み取りユニットにそれぞれ接続される血管骨格抽出ユニット、三次元血管再構成ユニット、及び前記血管骨格抽出ユニットに接続される輪郭線抽出ユニットを備え、
    前記三次元血管再構成ユニットは前記ジオメトリ情報取得ユニット、前記中心線抽出ユニット、前記輪郭線抽出ユニットに接続され、
    前記血管骨格抽出ユニットは前記画像読み取りユニットが送信した冠状動脈二次元造影画像を受信し、前記画像中の血管骨格を抽出するためのものであり、
    前記輪郭線抽出ユニットは前記血管骨格抽出ユニットの血管骨格を受信し、前記血管骨格に基づき、注目する前記血管段の輪郭線を抽出するためのものであり、
    前記三次元血管再構成ユニットは前記輪郭線抽出ユニット、前記ジオメトリ情報取得ユニット、前記中心線抽出ユニットが送信した輪郭線、画像撮影角度及び中心線を受信するため、且つ、前記画像読み取りユニットが送信した冠状動脈二次元造影画像を受信するため、且つ、前記血管段のジオメトリ構造情報に基づき、少なくとも2つの体位の血管の前記中心線、輪郭線を抽出した冠状動脈二次元造影画像を三次元平面上に投影し、三次元血管モデルを合成するためのものであり、
    前記中心線抽出ユニットは前記三次元血管再構成ユニットの三次元血管モデルから新たに前記血管段の中心線を抽出し、且つ、新たに前記中心線の長さを取得するためのものである。
    ことを特徴とする請求項13に記載の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する装置。
  15. 請求項12～14のいずれかに記載の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する装置を含むことを特徴とする冠状動脈分析システム。
  16. コンピュータプログラムがプロセッサにより実行される時に請求項1～11のいずれかに記載の生理パラメータに基づき冠状動脈血管評定パラメータを取得する方法を実現することを特徴とするコンピュータ記憶媒体。
JP2022525373A 2019-11-04 2019-11-08 生理パラメータに基づき血管評定パラメータを取得する方法、装置及び記憶媒体 Active JP7437077B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911066155.4 2019-11-04
CN201911066155.4A CN110786840B (zh) 2019-11-04 2019-11-04 基于生理参数获取血管评定参数的方法、装置及存储介质
PCT/CN2019/116664 WO2021087967A1 (zh) 2019-11-04 2019-11-08 基于生理参数获取血管评定参数的方法、装置及存储介质

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2022554297A true JP2022554297A (ja) 2022-12-28
JPWO2021087967A5 JPWO2021087967A5 (ja) 2023-05-09
JP7437077B2 JP7437077B2 (ja) 2024-02-22

Family

ID=69442536

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022525373A Active JP7437077B2 (ja) 2019-11-04 2019-11-08 生理パラメータに基づき血管評定パラメータを取得する方法、装置及び記憶媒体

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20220261997A1 (ja)
EP (1) EP4056109A4 (ja)
JP (1) JP7437077B2 (ja)
CN (1) CN110786840B (ja)
WO (1) WO2021087967A1 (ja)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7532402B2 (ja) 2019-04-01 2024-08-13 キャスワークス リミテッド 血管造影画像選択のための方法および装置
WO2021059165A1 (en) 2019-09-23 2021-04-01 Cathworks Ltd. Methods, apparatus, and system for synchronization between a three-dimensional vascular model and an imaging device
CN112164020B (zh) * 2020-03-31 2024-01-23 苏州润迈德医疗科技有限公司 精确提取血管中心线的方法、装置、分析系统和存储介质
CN111449638A (zh) * 2020-04-08 2020-07-28 上海祉云医疗科技有限公司 一种基于传感器采集的数据构建三维脉象图的方法及应用
CN112494020B (zh) * 2020-11-26 2024-01-23 苏州润迈德医疗科技有限公司 获取感兴趣的主动脉压力曲线的方法及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103300820A (zh) * 2012-03-13 2013-09-18 西门子公司 用于冠状动脉狭窄的非侵入性功能评估的方法和系统
CN108511075A (zh) * 2018-03-29 2018-09-07 向建平 一种非侵入式获取血流储备分数的方法和系统
CN108550189A (zh) * 2018-05-03 2018-09-18 苏州润迈德医疗科技有限公司 基于造影图像和流体力学模型的微循环阻力指数计算方法
CN108742587A (zh) * 2018-06-20 2018-11-06 博动医学影像科技（上海）有限公司 基于病史信息获取血流特征值的方法及装置

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9785746B2 (en) * 2014-03-31 2017-10-10 Heartflow, Inc. Systems and methods for determining blood flow characteristics using flow ratio
CA3187018A1 (en) * 2014-04-04 2015-10-08 St. Jude Medical Systems Ab Intravascular pressure and flow data diagnostic systems, devices, and methods
WO2017136362A1 (en) * 2016-02-01 2017-08-10 Medtronic Ardian Luxembourg S.A.R.L. Systems and methods for monitoring and evaluating neuromodulation therapy
CN108735270A (zh) * 2018-05-25 2018-11-02 杭州脉流科技有限公司 基于降维模型的血流储备分数获取方法、装置、系统和计算机存储介质
CN109065170B (zh) * 2018-06-20 2021-11-19 博动医学影像科技（上海）有限公司 获取血管压力差的方法及装置
CN109009037B (zh) * 2018-06-20 2021-11-19 博动医学影像科技（上海）有限公司 基于个体性别获取血管压力差的计算方法及装置
CN109036551B (zh) * 2018-07-10 2021-05-11 北京心世纪医疗科技有限公司 一种冠状动脉生理学指标关系建立及应用方法、装置
CN109770888A (zh) * 2019-03-19 2019-05-21 苏州润迈德医疗科技有限公司 基于压力传感器和造影图像计算瞬时无波形比率的方法
CN110384494A (zh) * 2018-09-19 2019-10-29 苏州润迈德医疗科技有限公司 测量微循环阻力指数的方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103300820A (zh) * 2012-03-13 2013-09-18 西门子公司 用于冠状动脉狭窄的非侵入性功能评估的方法和系统
CN108511075A (zh) * 2018-03-29 2018-09-07 向建平 一种非侵入式获取血流储备分数的方法和系统
CN108550189A (zh) * 2018-05-03 2018-09-18 苏州润迈德医疗科技有限公司 基于造影图像和流体力学模型的微循环阻力指数计算方法
CN108742587A (zh) * 2018-06-20 2018-11-06 博动医学影像科技（上海）有限公司 基于病史信息获取血流特征值的方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
JP7437077B2 (ja) 2024-02-22
WO2021087967A1 (zh) 2021-05-14
US20220261997A1 (en) 2022-08-18
CN110786840A (zh) 2020-02-14
EP4056109A4 (en) 2024-01-03
CN110786840B (zh) 2021-06-08
EP4056109A1 (en) 2022-09-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2022554297A (ja) 生理パラメータに基づき血管評定パラメータを取得する方法、装置及び記憶媒体
CN110786841B (zh) 基于微循环阻力指数调节最大充血状态流速的方法及装置
CN110889896B (zh) 获取血管狭窄病变区间及三维合成方法、装置和系统
CN108665449B (zh) 预测血流矢量路径上的血流特征的深度学习模型及装置
EP3881758B1 (en) Method, apparatus and system for acquiring vascular assessment parameter on basis of angiographic image
US20220277447A1 (en) Method and apparatus for acquiring contour line of blood vessel according to centerline of blood vessel
CN110786842B (zh) 测量舒张期血流速度的方法、装置、系统及存储介质
WO2020057324A1 (zh) 测量微循环阻力指数的系统以及冠脉分析系统
CN112494020B (zh) 获取感兴趣的主动脉压力曲线的方法及存储介质
US11779294B2 (en) Method, device and system for calculating microcirculation indicator based on image and pressure sensor
WO2021031355A1 (zh) 测量无波形期压力、比率方法、装置、系统及存储介质
WO2021097821A1 (zh) 从冠状动脉二维造影图像中提取血管中心线的方法和装置
US11844645B2 (en) Diagnostic, monitoring, and predictive tool for subjects with complex valvular, vascular and ventricular diseases
WO2020083390A1 (zh) 获取心表大动脉的血流量的方法、装置、系统及存储介质
Song et al. Non-invasive hemodynamic diagnosis based on non-linear pulse wave theory applied to four limbs
WO2022161239A1 (zh) 获取流量损失模型、损失比、供血能力的方法和系统
WO2021092889A1 (zh) 基于造影图像的流速的筛选方法、装置、系统和存储介质
CN113657494A (zh) 预测冠状动脉原位病变介入手术支架尺寸的深度学习方法
CN112494021A (zh) 主动脉压力波形图像的生成方法及存储介质
JP7260218B2 (ja) 造影画像間隔時間に基づいて血流速度を補正する方法及び装置

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220428

RD01 Notification of change of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7426

Effective date: 20220511

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230207

A524 Written submission of copy of amendment under article 19 pct

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A524

Effective date: 20230425

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230718

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20231006

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20240109

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20240202

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7437077

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150