JP2023113673A - １つ以上の動脈セグメントの血行動態情報を決定するための方法およびシステム - Google Patents

１つ以上の動脈セグメントの血行動態情報を決定するための方法およびシステム Download PDF

Info

Publication number
JP2023113673A
JP2023113673A JP2023079562A JP2023079562A JP2023113673A JP 2023113673 A JP2023113673 A JP 2023113673A JP 2023079562 A JP2023079562 A JP 2023079562A JP 2023079562 A JP2023079562 A JP 2023079562A JP 2023113673 A JP2023113673 A JP 2023113673A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
boundary
outflow
data
boundaries
geometric
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.)
Pending
Application number
JP2023079562A
Other languages
English (en)
Inventor
ハビブ サマディー
Samady Habib
アレッサンドロ ヴェネツィアーニ
Veneziani Alessandro
ドン ギデンス
Giddens Don
デイビッド モロニー
Molony David
エイドリアン レフュー
Lefieux Adrien
アレクサンダー フラー ヴィゲリー
Fuller Viguerie Alexander
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Emory University
Original Assignee
Emory University
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 Emory University filed Critical Emory University
Publication of JP2023113673A publication Critical patent/JP2023113673A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50—Clinical applications
    • A61B6/507—Clinical applications involving determination of haemodynamic parameters, e.g. perfusion CT
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. 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
    • 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
    • A61B5/02028—Determining haemodynamic parameters not otherwise provided for, e.g. cardiac contractility or left ventricular ejection fraction
    • 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
    • A61B5/0261—Measuring blood flow using optical means, e.g. infrared light
    • 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
    • A61B5/0263—Measuring blood flow using NMR
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Devices for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computerised tomographs
    • A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/46—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B6/461—Displaying means of special interest
    • A61B6/463—Displaying means of special interest characterised by displaying multiple images or images and diagnostic data on one display
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/46—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B6/461—Displaying means of special interest
    • A61B6/466—Displaying means of special interest adapted to display 3D data
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50—Clinical applications
    • A61B6/504—Clinical applications involving diagnosis of blood vessels, e.g. by angiography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0891—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings for diagnosis of blood vessels
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/46—Ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic devices with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B8/461—Displaying means of special interest
    • A61B8/466—Displaying means of special interest adapted to display 3D data
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/48—Diagnostic techniques
    • A61B8/483—Diagnostic techniques involving the acquisition of a 3D volume of data
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5215—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
    • A61B8/5223—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data for 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
    • G06T17/20—Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, tesselation
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12—Edge-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • 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
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
    • 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
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0062—Arrangements for scanning
    • A61B5/0066—Optical coherence imaging
    • 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
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves  involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • 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
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/03—Recognition of patterns in medical or anatomical images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/15—Biometric patterns based on physiological signals, e.g. heartbeat, blood flow

Landscapes

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

Abstract

【課題】動脈セグメントの境界条件を正確かつ効率的に決定し、それにより、そのセグメントの血行動態情報を効率的に決定する。【解決手段】方法は、患者の医療画像データを受信することを含み得る。方法は、医療画像データから１つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現を生成することをさらに含み得る。方法は、各動脈セグメントの境界および幾何学的データを決定することをさらに含み得る。方法は、流入境界および各流出境界の境界条件を決定することをさらに含み得る。各流出境界の境界条件は、流出分布パラメータを使用して決定され得る。流出分布パラメータは、１つ以上の流出境界のうちの１つ以上の幾何学的データ、保存された血行動態データ、またはそれらの組み合わせを使用して決定され得る。方法は、各動脈セグメントの流れ場を決定することと、血行動態情報を決定することと、をさらに含み得る。【選択図】なし

Description

冠状動脈性心疾患（ＣＨＤ）は、進行して虚血および狭心症を引き起こす可能性のあるアテローム性動脈硬化症による米国で最も一般的な死因である。血管造影の解剖学的所見、および増加する血流予備量比（ＦＦＲ）は、閉塞性病変を通る血流を改善するために、ステント留置または冠動脈バイパス移植（ＣＡＢＧ）手術などのより侵襲的な手技が必要であるかどうかを決定するための決定的なツールとして使用されてきた。現在、ＦＦＲは、例えば、プレッシャーワイヤーを用いて侵襲的に測定することができる。そのような介入は、患者にとって危険であり、かつ費用がかかる可能性がある。または代替的に、ＦＦＲを、ＦＤＡが承認した唯一のサービスを使用して、医療画像から非侵襲的に計算することができる。しかしながら、そのサービスは、スーパーコンピュータのパワーを必要とする中心的な施設を使用するため、これらの画像を処理するためにかなりの時間が必要である。したがって、現在の方法は、費用がかかり、非効率的であり、かつ患者にとって危険である可能性があり、したがって、ケアの質、患者の経験、およびヘルスケア提供のコストに悪影響を及ぼす可能性がある。
したがって、血行動態情報の迅速かつ正確な決定を提供するシステムおよび方法が必要である。
本開示は、流出分布パラメータを使用して、１つ以上のセグメントの幾何学的表現の境界条件を正確に決定することができ、それによって、ほぼリアルタイム（例えば、比較的短時間）で境界条件を決定することができる、システムおよび方法に関する。流出分布パラメータを使用して、システムおよび方法は、ほぼリアルタイムで各セグメントの流れ場情報および血行動態情報を決定することができる。したがって、システムおよび方法は、正確で費用対効果の高い患者の血行動態情報を術者に提供することができ、術者がポイントオブケアの臨床決定を下すことを可能にし、それによって患者の医療の質および経験を改善することができる。
いくつかの実施形態では、方法は、患者の血行動態情報を決定するコンピュータ実装方法を含み得る。方法は、医療画像取得デバイスにより取得された患者の医療画像データを受信することを含み得る。医療画像データは、１つ以上の動脈セグメントおよび周囲の区域を含み得る。方法は、医療画像データから１つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現を生成することを含み得る。方法は、各動脈セグメントの境界および幾何学的データを決定することを含み得る。境界は、流入境界および１つ以上の流出境界を含み得る。いくつかの実施形態では、流入境界および１つ以上の流出境界は、各動脈セグメントの断面に対応し得る。幾何学的データは、流入境界の半径および各流出境界の半径を含み得る。方法は、幾何学的表現の１つ以上の境界条件を決定することを含み得る。１つ以上の境界条件は、流入境界の流入境界条件および各流出境界の流出境界条件を含み得る。各流出境界の流出境界条件は、流出分布パラメータを使用して決定され得る。流出分布パラメータは、１つ以上の流出境界のうちの１つ以上の幾何学的データ、保存された血行動態データ、またはそれらの組み合わせを使用して決定され得る。方法は、幾何学的表現、境界条件のうちの１つ以上、および圧力データを使用して、各動脈セグメントの流れ場を決定することと、患者の境界条件のうちの１つ以上、流れ場、および圧力データのうちの１つ以上を使用して、血行動態情報を決定することと、をさらに含み得る。
いくつかの実施形態では、方法は、生成された幾何学的表現および／または血行動態情
報を、ユーザインターフェース上に表示することをさらに含み得る。いくつかの実施形態では、方法は、ユーザインターフェース上に表示される幾何学的表現のうちの１つ以上のセグメントに沿って配置された仮想ステントの位置に関する情報を受信することと、更新された幾何学的表現および／または血行動態情報を生成することと、をさらに含み得る。
いくつかの実施形態では、システムは、患者の血行動態情報を決定するためのシステムを含み得る。システムは、少なくとも１つのプロセッサおよびメモリを含み得る。プロセッサは、医療画像取得デバイスにより取得された患者の医療画像データを取得することを行うように構成されてもよい。医療画像データは、１つ以上の動脈セグメントおよび周囲の区域を含み得る。プロセッサは、医療画像データから１つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現を生成することを行うように構成されてもよい。プロセッサは、各動脈セグメントの境界および幾何学的データを決定することを行うように構成されてもよい。境界は、流入境界および１つ以上の流出境界を含み得る。流入境界および１つ以上の流出境界は、各動脈セグメントの断面に対応していてもよい。幾何学的データは、流入境界および各流出境界の半径を含み得る。いくつかの実施形態では、プロセッサは、幾何学的表現の１つ以上の境界条件を決定することを行うように構成されてもよい。１つ以上の境界は、流入境界についての流入境界および各流出境界についての流出境界を含み得る。各流出境界の境界条件は、流出分布パラメータを使用して決定され得る。流出分布パラメータは、１つ以上の流出境界のうちの１つ以上の幾何学的データ、保存された血行動態データ、またはそれらの組み合わせを使用して決定され得る。プロセッサは、幾何学的表現、境界条件のうちの１つ以上、および圧力データを使用して、各動脈セグメントの流れ場を決定することであって、流れ場が、圧力場を含む、決定することを行うように構成されてもよい。プロセッサは、患者の境界条件、流れ場、および圧力データを使用して、血行動態情報を決定することを行うようにさらに構成されてもよい。
いくつかの実施形態では、プロセッサは、生成された幾何学的表現および／または血行動態情報を、ユーザインターフェース上に表示することを行うようにさらに構成されてもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサは、ユーザインターフェース上に表示される幾何学的表現のうちの１つ以上のセグメントに沿って配置された仮想ステントの位置に関する情報を受信することと、更新された幾何学的表現および／または血行動態情報を生成することと、を行うようにさらに構成されてもよい。
いくつかの実施形態では、コンピュータ可読媒体は、患者の血行動態情報を決定するための命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体を含み得る。命令は、医療画像取得デバイスにより取得された患者の医療画像データを受信することを含み得る。医療画像データは、１つ以上の動脈セグメントおよび周囲の区域を含み得る。命令は、医療画像データから１つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現を生成することを含み得る。命令は、各動脈セグメントの境界および幾何学的データを決定することを含み得る。境界は、流入境界および１つ以上の流出境界を含み得る。いくつかの実施形態では、流入境界および１つ以上の流出境界は、各動脈セグメントの断面に対応し得る。幾何学的データは、流入境界の半径および各流出境界の半径を含み得る。命令は、幾何学的表現の１つ以上の境界条件を決定することを含み得る。１つ以上の境界条件は、流入境界の流入境界条件および各流出境界の流出境界条件を含み得る。各流出境界の流出境界条件は、流出分布パラメータを使用して決定され得る。流出分布パラメータは、１つ以上の流出境界のうちの１つ以上の幾何学的データ、保存された血行動態データ、またはそれらの組み合わせを使用して決定され得る。命令は、幾何学的表現、境界条件のうちの１つ以上、および圧力データを使用して、各動脈セグメントの流れ場を決定することと、患者の境界条件のうちの１つ以上、流れ場、および圧力データを使用して、血行動態情報を決定することと、をさらに含み得る。
いくつかの実施形態では、命令は、生成された幾何学的表現および／または血行動態情報を、ユーザインターフェース上に表示することをさらに含み得る。いくつかの実施形態では、命令は、ユーザインターフェース上に表示される幾何学的表現のうちの１つ以上のセグメントに沿って配置された仮想ステントの位置に関する情報を受信することと、更新された幾何学的表現および／または血行動態情報を生成することと、をさらに含み得る。
いくつかの実施形態では、流入境界条件は、数ある中でも患者情報、患者データのプール、またはそれらの組み合わせから決定される、保存された値であり得る。
いくつかの実施形態では、１つ以上の流出境界は、第１の流出境界および第２の流出境界を含み得る。第２の流出境界は、第１の流出境界と流入境界との間に配置されてもよい。いくつかの実施形態では、１つ以上の流出境界は、第３の流出境界を含み得る。第３の流出境界は、第１の流出境界と第２の流出境界との間に配置されてもよい。
いくつかの実施形態では、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に対応していてもよい。
いくつかの実施形態では、流出分布パラメータは、第１の流出境界の半径と第２の流出境界の半径との比率、および保存された血行動態データを使用して決定されてもよい。いくつかの実施形態では、保存された血行動態データは、（ｉ）第１の流出境界の半径と第２の流出境界の半径との比率と、（ｉｉ）第１の流出境界の流出境界条件と第２の流出境界の流出境界条件との比率と、の間の経験的関係を定義し得る。
いくつかの実施形態では、１つ以上の流出境界は、流入境界と第１の流出境界との間に配置された追加の流出境界を含み得る。流出分布パラメータは、第１の流出境界、第２の流出境界、および各追加の流出境界の流出境界条件を決定するために使用され得る。
いくつかの実施形態では、幾何学的表現は、１つ以上の動脈セグメントの空間体積の多次元デジタルモデルに対応していてもよい。１つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現は、３次元体積メッシュに離散化されてもよい。幾何学的表現は、各セグメントの血管壁の境界を表す表面メッシュを含み得る。
いくつかの実施形態において、圧力場は、幾何学的表現と、幾何学的データと、境界条件のうちの１つ以上と、のみを使用して決定され得る。いくつかの実施形態では、流れ場は、速度場を含んでもよい。
いくつかの実施形態では、医療画像データは、磁気共鳴画像（ＭＲＩ）、血管造影、血管内超音波（ＩＶＵＳ）、光干渉断層法（ＯＣＴ）、および／またはコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像データであり得る。いくつかの実施形態では、画像データは、患者の１つ以上の冠状動脈セグメントのコンピュータ断層撮影画像データであり得る。
いくつかの実施形態では、血行動態情報は、血流予備量比（ＦＦＲ）、瞬時血流予備量比（ｉＦＲ）、壁せん断応力（ＷＳＳ）、軸方向プラーク応力（ＡＰＳ）、充血および安静拡張期圧（Ｐｄ）／大動脈圧（Ｐａ）指標、様々な生理学的状態にわたる圧力指標、またはそれらの組み合わせを含み得る。
いくつかの実施形態では、方法は、患者の動脈の解剖学的構造の幾何学的表現の境界条件を決定するコンピュータ実装方法を含み得る。方法は、医療画像取得デバイスにより取得された患者の医療画像データを受信することを含み得る。医療画像データは、１つ以上の動脈セグメントおよび周囲の区域を含み得る。方法は、医療画像データから１つ以上の
動脈セグメントの幾何学的表現を生成することをさらに含み得る。方法は、各動脈セグメントの境界および幾何学的データを決定することをさらに含み得る。境界は、流入境界および１つ以上の流出境界を含み得る。流入境界および１つ以上の流出境界は、各動脈セグメントの断面に対応し得る。１つ以上の流出境界は、第１の流出境界および第２の流出境界を含み得る。第２の流出境界は、第１の流出境界と流入境界との間に配置され得る。幾何学的データは、流入境界および各流出境界の半径を含み得る。方法は、１つ以上の流出境界および保存された血行動態データのうちの１つ以上の幾何学データを使用して、流出分布パラメータを決定することをさらに含み得る。血行動態データは、（ｉ）第１の流出境界の半径と第２の流出境界の半径との比率と、（ｉｉ）第１の流出境界の流出境界条件と第２の流出境界の流出境界条件との比率と、の間の経験的関係を定義し得る。方法は、流出分布パラメータおよび流入境界を使用して、各流出境界の流出境界条件を決定することをさらに含み得る。
いくつかの実施形態では、方法は、幾何学的表現、境界条件のうちの１つ以上、および圧力データを使用して、各動脈セグメントの流れ場を決定することをさらに含んでもよく、流れ場は圧力場を含んでもよい。方法は、患者の境界条件、流れ場、および圧力データのうちの１つ以上を使用して、血行動態情報を決定することをさらに含み得る。いくつかの実施形態では、流れ場は、速度場を含んでもよい。
いくつかの実施形態では、システムは、患者の動脈の解剖学的構造の幾何学的表現の境界条件を決定するシステムを含み得る。システムは、少なくとも１つのプロセッサおよびメモリを含み得る。プロセッサは、医療画像取得デバイスにより取得された患者の医療画像データを受信することを行うように構成されてもよい。医療画像データは、１つ以上の動脈セグメントおよび周囲の区域を含み得る。方法は、医療画像データから１つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現を生成することをさらに含み得る。プロセッサは、各動脈セグメントの境界および幾何学的データを決定することを行うように構成されてもよい。境界は、流入境界および１つ以上の流出境界を含み得る。流入境界および１つ以上の流出境界は、各動脈セグメントの断面に対応していてもよい。１つ以上の流出境界は、第１の流出境界および第２の流出境界を含み得る。第２の流出境界は、第１の流出境界と流入境界との間に配置されてもよい。幾何学的データは、流入境界および各流出境界の半径を含み得る。プロセッサは、１つ以上の流出境界および保存された血行動態データのうちの１つ以上の幾何学データを使用して、流出分布パラメータを決定することを行うようにさらに構成されてもよい。血行動態データは、（ｉ）第１の流出境界の半径と第２の流出境界の半径との比率と、（ｉｉ）第１の流出境界の流出境界条件と第２の流出境界の流出境界条件との比率と、の間の経験的関係を定義し得る。プロセッサは、流出分布パラメータおよび流入境界を使用して、各流出境界の流出境界条件を決定することを行うようにさらに構成されてもよい。
いくつかの実施形態では、プロセッサは、幾何学的表現、境界条件のうちの１つ以上、および圧力データを使用して、各動脈セグメントの流れ場を決定することを行うようにさらに構成されてもよい。いくつかの実施形態では、流れ場は、圧力場を含んでもよい。プロセッサは、患者の境界条件、流れ場、および圧力データのうちの１つ以上を使用して、血行動態情報を決定することを行うようにさらに構成されてもよい。いくつかの実施形態では、流れ場は、速度場を含んでもよい。
いくつかの実施形態では、コンピュータ可読媒体は、患者の動脈の解剖学的構造の幾何学的表現の境界条件を決定するための命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体を含み得る。命令は、医療画像取得デバイスにより取得された患者の医療画像データを受信することを含み得る。医療画像データは、１つ以上の動脈セグメントおよび周囲の区域を含み得る。方法は、医療画像データから１つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現を生成す
ることをさらに含み得る。命令は、各動脈セグメントの境界および幾何学的データを決定することをさらに含み得る。境界は、流入境界および１つ以上の流出境界を含み得る。流入境界および１つ以上の流出境界は、各動脈セグメントの断面に対応していてもよい。１つ以上の流出境界は、第１の流出境界および第２の流出境界を含み得る。第２の流出境界は、第１の流出境界と流入境界との間に配置され得る。幾何学的データは、流入境界および各流出境界の半径を含み得る。命令は、１つ以上の流出境界および保存された血行動態データのうちの１つ以上の幾何学データを使用して、流出分布パラメータを決定することをさらに含み得る。血行動態データは、（ｉ）第１の流出境界の半径と第２の流出境界の半径との比率と、（ｉｉ）第１の流出境界の流出境界条件と第２の流出境界の流出境界条件との比率と、の間の経験的関係を定義し得る。命令は、流出分布パラメータおよび流入境界を使用して、各流出境界の流出境界条件を決定することをさらに含み得る。
いくつかの実施形態では、命令は、幾何学的表現、境界条件のうちの１つ以上、および圧力データを使用して、各動脈セグメントの流れ場を決定することをさらに含んでもよく、流れ場は圧力場を含んでもよい。命令は、患者の境界条件、流れ場、および圧力データのうちの１つ以上を使用して、血行動態情報を決定することをさらに含み得る。いくつかの実施形態では、流れ場は、速度場を含んでもよい。
いくつかの実施形態では、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に対応していてもよい。流出分布パラメータは、第１の流出境界と第２の流出境界の半径の比率、および保存された血行動態データを使用して決定され得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の流出境界は、流入境界と第１の流出境界との間に配置された追加の流出境界を含み得る。
いくつかの実施形態では、血行動態情報は、血流予備量比（ＦＦＲ）、瞬時血流予備量比（ｉＦＲ）、壁せん断応力（ＷＳＳ）、軸方向プラーク応力（ＡＰＳ）、充血および安静拡張期圧（Ｐｄ）／大動脈圧（Ｐａ）指標、様々な生理学的状態にわたる圧力指標、またはそれらの組み合わせを含み得る。
いくつかの実施形態では、幾何学的表現は、１つ以上の動脈セグメントの空間体積の多次元デジタルモデルに対応し得る。１つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現は、３次元体積メッシュに離散化されてもよい。幾何学的表現は、各セグメントの血管壁の境界を表す表面メッシュを含み得る。
いくつかの実施形態において、圧力場は、幾何学的表現、幾何学的データ、および境界条件のみを使用して決定され得る。
いくつかの実施形態では、医療画像データは、磁気共鳴画像（ＭＲＩ）、血管造影、血管内超音波（ＩＶＵＳ）、光干渉断層法（ＯＣＴ）、および／またはコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像データであり得る。いくつかの実施形態では、画像データは、患者の１つ以上の冠状動脈セグメントのコンピュータ断層撮影画像データであり得る。
本開示の追加的な利点は、一部は以下の説明に記載され、かつ一部はその説明から明らかであり、または本開示の実施により習得され得る。本開示の利点は、添付の特許請求の範囲で特に指摘される要素および組み合わせによって実現および達成されるであろう。前述の一般的な説明および以下の詳細な説明の両方は、例示および説明のみであり、かつ特許請求されるように、本開示を限定するものではないことを理解されたい。
本開示は、以下の図面および説明を参照することでよりよく理解することができる。図
中の構成要素は必ずしも縮尺通りではなく、本開示の原理を説明することに重点が置かれている。
いくつかの実施形態による、血行動態情報を決定するために使用することができるシステムの一実施例を示す。 いくつかの実施形態による、血行動態情報を決定する方法を示す。 いくつかの実施形態による、医療画像データを使用して１つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現を生成する方法を示す。 実施形態による、幾何学的表現を生成するための画像の実施例を示す。 実施形態による、境界条件を決定する方法を示す。 コンピューティングシステムの一実施例を示すブロック図を示す。
以下の説明では、本開示の実施形態の完全な理解を提供するために、特定の構成要素、デバイス、方法などの実施例などの多くの特定の詳細が述べられている。しかしながら、本開示の実施形態を実施するためにこれらの特定の詳細を使用する必要がないことは、当業者には明らかであろう。他の実例では、本開示の実施形態を不必要に曖昧にすることを避けるために、周知の材料または方法は詳細に説明されていない。本開示は、様々な修正形態および代替形態が可能であるが、その特定の実施形態は、実施例として図面に示されており、かつ本明細書で詳細に説明されることになる。しかしながら、当然のことながら、本開示を開示された特定の形態に限定する意図はなく、それどころか、本開示は、本開示の趣旨および範囲内にある全ての修正、均等物、および代替物を網羅する。
本開示のシステムおよび方法は、冠状動脈セグメントなどの動脈セグメントの境界条件を正確に決定し、それにより、流れ測定などの侵襲的測定を必要とせずに、そのセグメントの血行動態情報（例えば、血流予備量比（ＦＦＲ）、瞬時血流予備量比（ｉＦＲ）、壁せん断応力（ＷＳＳ）、軸方向プラーク応力（ＡＰＳ）、充血および安静拡張期圧（Ｐｄ）／大動脈圧（Ｐａ）指標、様々な生理学的状態にわたる圧力指標、またはそれらの組み合わせ）を決定することができる。安静時の拡張期Ｐｄ／Ｐａは、ｉＦＲと類似していることが示されている。対照的に、平均拡張期血流は、冠状動脈の心周期全体にわたる平均流量よりも大きくなるため、充血性拡張期Ｐｄ／Ｐａは、実施形態ではＦＦＲよりも敏感である場合がある。加えて、最近の結果は、ＷＳＳが心筋梗塞を予測する可能性があることを示している。ＡＰＳも同様に、ｉＦＲおよびＦＦＲに関連する診断および予後の評価を改善する可能性がある。さらに、本開示のシステムおよび方法は、スーパーコンピュータなどのかなりの計算要件を必要とせずに、これらの尺度を効率的かつタイムリーに決定することができる。したがって、システムおよび方法は、臨床の設定において最小限の費用でかなり迅速な様式で、正確な境界条件および血流予備量比決定などの血行動態情報を提供することができる。これにより、患者のほぼリアルタイム（例えば、比較的短時間）の評価を提供することができ、例えば、病院の救急部門で患者が胸痛を呈する場合に、術者が臨床上の決定を下すことができ、それによって患者のための医療の質が改善する。
図１は、実施形態による、患者の１つ以上の動脈セグメントの各幾何学的表現の血行動態情報を決定することができる、システム１００を示している。いくつかの実施形態では、システム１００は、医療画像取得デバイス１１０と、幾何学的決定ユニット１２０と、境界条件生成デバイス１３０と、流れ場決定デバイス１４０と、血行動態情報決定デバイス１５０と、を含んでもよい。
医療画像取得デバイス１１０は、対象の血管系のうちの１つ以上の医療画像を取得するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、数ある中でも医療画像取得デバイス
１００は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）取得デバイス、血管内超音波（ＩＶＵＳ）、二方向血管造影、血管内超音波（ＩＶＵＳ）、光干渉断層撮影（ＯＣＴ）、磁気共鳴画像（ＭＲＩ）、またはそれらの組み合わせを含んでもよいが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、システム１００は、医療画像取得デバイス１００によって取得された医療画像を保存するように構成された医療画像保存デバイスを含んでもよい。
いくつかの実施形態では、幾何学的表現決定ユニット１１０は、少なくとも取得された医療画像データから１つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現を生成するように構成されてもよい。１つ以上の動脈セグメントは、１つ以上の動脈のうちの一部分と、そこから延在する１つ以上の枝部と、を含んでもよい。
いくつかの実施形態では、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んでもよい。１つ以上の冠状動脈セグメントは、対象の大動脈から生じる１つ以上の冠状動脈の一部分と、そこから延在する１つ以上の枝部と、を含んでもよい。１つ以上の冠状動脈セグメントは、左冠状動脈（ＬＣＡ）および／または右冠状動脈（ＲＣＡ）のうちの１つ以上の部分を含み得るが、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、数ある中でも左主冠状動脈（ＬＭ）、左前下行枝（ＬＡＤ）、左回旋動脈（「回旋」とも呼ばれる）、またはそれらの組み合わせを含み得るが、これらに限定されない。
本開示は、冠状動脈セグメントに関して説明されている。しかしながら、１つ以上の動脈セグメントは、説明した冠状動脈セグメントに限定されず、数ある中でも他の冠状動脈セグメント、他のタイプの動脈セグメント、またはそれらの組み合わせを含み得ることが理解されよう。例えば、１つ以上の動脈セグメントは、脳動脈セグメント（複数可）、大腿動脈セグメント（複数可）、腸骨動脈セグメント（複数可）、膝窩動脈セグメント（複数可）、頸動脈セグメント（複数可）などを含み得る。
いくつかの実施形態では、幾何学的表現は、１つ以上の動脈セグメントの空間体積の多次元（３－Ｄ）デジタルモデルであってもよい。例えば、１つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現は、例えば、多面体（例えば、４面体）などの３次元体積メッシュに離散化されてもよい。いくつかの実施形態では、幾何学的表現は、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み得る。
いくつかの実施形態では、幾何学的表現決定ユニット１１０は、各動脈セグメントの境界を決定するように構成され得る。「境界」は、動脈セグメントの表現の断面を指してもよく、かつ数ある中でも血液が通って流れる断面に対応する流入境界、血流が通って外側に方向付けられる流入境界の下流または遠位に配置された断面に対応する１つ以上の流出境界、動脈壁の内側表面と流れる血液との間の境界面に対応する１つ以上の血管壁境界、またはそれらの組み合わせを含み得るが、これらに限定されない。
いくつかの実施形態では、１つ以上の流出境界は、接合点（例えば、分岐、３分岐など、およびそれらの組み合わせ）に配置された、またはそれに隣接して配置された流出境界を含み得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の流出境界は、左回旋動脈に配置された、またはそれに隣接して配置された流出境界を含み得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の流出境界は、第１の流出境界と、流入境界と第１の流出境界との間に配置された第２の流出境界と、を含み得る。いくつかの実施形態では、第１の流出境界は、セグメントの遠位境界（すなわち、流入境界の下流に、またはそれから遠位に配置された断面）に対応し得る。いくつかの実施形態では、例えば、幾何学的表現が左冠状動脈を含む場合、第２の流出境界は、回旋に対応し得る。いくつかの実施形態では、第１の流出境界および第２の流出境界は、１つ以上の追加の流出境界、例えば少なくとも第３の流出境界によって
分離されてもよい。第３の流出境界は、枝部または分岐などの接合点に対応するか、またはそれに隣接していてもよい。
いくつかの実施形態では、幾何学的表現決定ユニット１１０は、生成された幾何学的表現を使用して、各境界の幾何学的データを決定するように構成され得る。いくつかの実施形態では、幾何学的データは、数ある中でも半径、直径、円周、面積、またはそれらの組み合わせを含み得るが、これらに限定されない。
いくつかの実施形態では、境界条件生成デバイス１２０は、各動脈セグメントの各境界の境界条件を決定するように構成され得る。実施例として、各セグメントの境界条件は、数ある中でも流入境界条件、流出境界条件、１つ以上の血管壁境界条件、またはそれらの組み合わせを含み得る。流入境界条件は、速度、流量、圧力、または他の特性についての値または値の範囲であり得る。各流入境界条件は、速度、流量、圧力、流入境界の割合、または他の特性についての値または値の範囲であり得る。各血管壁境界条件は、速度、流量、圧力、それらの組み合わせ、または他の特性についての値または値の範囲であり得る。
いくつかの実施形態において、流入境界条件および／または流出境界条件の決定は、数ある中でも患者情報、安静状態、充血状態、他の生理学的状態（例えば、歩行、様々なレベルの運動など）、セグメントのタイプ（例えば、ＬＣＡまたはＲＣＡ）、またはそれらの組み合わせに基づいて決定され得る。
いくつかの実施形態では、流入境界条件は、保存された値および／またはユーザによって指定された値であり得る。
いくつかの実施形態では、流出境界条件は、流出分布パラメータを使用して決定され得る。流出分布パラメータは、幾何学的データおよび／または保存された血行動態データ１３２を使用して決定され得る。血行動態データ１３２は、流出境界の半径とそれぞれの流量との間の経験的関係を定義してもよく、またはそれを定義するために使用されてもよい。例えば、境界条件生成デバイス１３０は、保存された血行動態データ１３２と、セグメントの第１および第２の流出境界の半径とを使用して、流出分布パラメータを決定することができる。別の実施例では、境界条件生成デバイス１３０は、幾何学的データ（例えば、セグメントの第１の流出境界（遠位境界）の半径）のみを使用して、流出分布パラメータを決定することができる。流出分布パラメータを使用して、各流出境界の流出（例えば、速度、流量、流入の割合）を決定し、それによって各流出境界条件を決定することができる。
実施例として、境界条件決定デバイス１３０によって決定された境界条件を、定常および／または非定常流量計算で使用して、流れ場（例えば、血流、圧力場、速度場、壁せん断応力など）およびその他の血行動態情報（例えば、ＦＦＲ、ｉＦＲなど）を決定することができる。境界条件決定デバイス１３０はまた、最適化アプローチを使用して、動脈セグメントの流れの分割を定義する。したがって、境界条件生成デバイス１３０は、境界条件を決定する際の柔軟性、正確性、および効率性を提供することができる。
いくつかの実施形態では、流れ場決定デバイス１４０は、患者の幾何学的表現、１つ以上の境界条件、および圧力データを使用して、各動脈セグメントの流れ場を決定するように構成され得る。いくつかの実施形態では、流れ場は、数ある中でも圧力場、速度場、壁せん断応力場、軸方向プラーク応力、またはそれらの組み合わせを含み得るが、これらに限定されない。
いくつかの実施形態では、流れ場パラメータ（例えば、圧力場、速度など）は、幾何学的データおよび境界条件のみに基づいていてもよい。このようにして、流れ場決定デバイス１４０は、空間的位置のみに基づいて（すなわち、時間とは無関係に）流れ場を決定するように構成されてもよい。
いくつかの実施形態では、血行動態情報決定デバイス１５０は、境界条件生成デバイス１３０によって決定された境界条件、流れ場決定デバイス１４０によって決定された流れ場、および患者固有の圧力データを使用して、患者の血行動態情報を決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では、圧力データは、数ある中でも計算された流れ／圧力場、例えば、血圧カフによって決定される患者の平均血圧の非侵襲的決定、またはそれらの組み合わせから決定することができる。血行動態情報は、数ある中でも血流予備量比（ＦＦＲ）、冠血流予備能（ＣＦＲ）、瞬時血流予備量比（ｉＦＲ）、充血応力予備比（ＨＳＲ）、基底狭窄抵抗（ＢＳＲ）、微小循環抵抗（ＩＭＲ）、壁せん断応力（ＷＳＳ）、軸方向プラーク応力（ＡＰＳ）、充血および安静拡張期圧（Ｐｄ）／大動脈圧（Ｐａ）指標、様々な生理学的状態にわたる圧力指数、またはそれらの組み合わせを含み得るが、これらに限定されない。実施例としては、数ある中でもＦＦＲ、ｉＦＲ、圧力比、および圧力指数について、血行動態情報は、セグメントの連続圧力比、インターフェース上でユーザが選択したユーザインターフェース上に表示される幾何学的表現上の位置に対応する離散圧力値、またはそれらの組み合わせを含み得るが、これらに限定されない。
いくつかの実施形態では、血行動態情報を使用して、１つ以上の狭窄の機能的評価を決定することができる。いくつかの実施形態では、血行動態情報決定デバイスは、意思決定支援および介入計画のために血行動態情報および幾何学的表現を使用して、仮想介入シミュレーションを生成することができる。
血行動態情報決定デバイス１５０は、数ある中でも幾何学的表現が表示され得るユーザインターフェースとインターフェースし、これによりユーザは血行動態情報（例えば、計算された圧力比）が決定される幾何学的表現上の位置を選択してもよく、例えば、局所狭窄を除去することにより、幾何学的表現を修正し、これにより血行動態情報が更新され得るようしてもよく、またはそれらの組み合わせを行ってもよい。このようにして、臨床医は、患者を評価しているときにほぼリアルタイムの意思決定を行うことができる。
いくつかの実施形態では、医療画像取得デバイス１１０、幾何学的決定デバイス１２０、境界条件生成デバイス１３０、流れ場決定デバイス１４０、および血行動態情報決定デバイス１５０、ならびに保存された血行動態データ１３２は、通信ネットワークを介した接続性を有し得る。実施例として、システム１００の通信ネットワークは、データネットワーク、無線ネットワーク、電話ネットワーク、またはそれらの任意の組み合わせなどの１つ以上のネットワークを含むことができる。データネットワークは、任意のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、公衆データ網（例えば、インターネット）、短距離無線ネットワーク、もしくは例えば、専用のケーブルもしくは光ファイバネットワークなどの商業所有の専用のパケット交換ネットワークなどの任意のその他の適切なパケット交換ネットワーク、ＮＦＣ／ＲＦＩＤ、ＲＦメモリタグ、タッチディスタンス無線、またはそれらの任意の組み合わせとし得る。さらに、無線ネットワークは、例えば、セルラーネットワークであり得、グローバル進化型高速データレート（ＥＤＧＥ）、汎用パケット無線サービス（ＧＰＲＳ）、モバイル通信用グローバルシステム（ＧＳＭ）、インターネットプロトコルマルチメディアサブシステム（ＩＭＳ）、ユニバーサルモバイルテレコミュニケーションシステム（ＵＭＴＳ）など、ならびに例えば、マイクロ波アクセスの世界的な相互運用性（ＷｉＭＡＸ）、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）ネットワーク、コード分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）、広帯域コード分割多重アクセス（ＷＣＤＭＡ）、ワイヤレスフィ
ディリティー（ＷｉＦｉ）、無線ＬＡＮ（ＷＬＡＮ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、インターネットプロトコル（ＩＰ）データキャスティング、衛星、モバイルアドホックネットワーク（ＭＡＮＥＴ）などのその他の任意の適切な無線媒体、またはそれらの任意の組み合わせ、を含む様々な技術を採用し得る。
システム１００のシステム／デバイスは直接的に接続されているように示されているが、システム／デバイスは、システム１００の他のシステム／デバイスのうちの１つ以上に間接的に接続されてもよい。いくつかの実施形態では、システム／デバイスは、システム１００の他のシステム／デバイスのうちの１つ以上にのみ直接的に接続されてもよい。
また、システム１００は、図示されたデバイスのいずれかを省略してもよく、かつ／または示されていない追加のシステムおよび／もしくはデバイスを含んでもよいことも理解されたい。システム１００には各デバイスおよび／またはシステムのうちの１つが示されているが、複数のデバイスおよび／またはシステムがシステム１００の部分であってもよいことをまた理解されたい。さらに、複数のデバイスおよび／またはシステムの各々は、異なっていてもよく、または同じであってもよいことを理解されたい。例えば、複数のデバイスのデバイスのうちの１つ以上は、他のデバイスのうちのいずれかでホストされる場合がある。別の実施例として、境界条件決定デバイス１３０は、異なる血行動態情報決定デバイスと通信してもよい。
いくつかの実施形態では、システム１００のデバイスのうちのいずれかは、ユーザデバイス上で動作可能であるプログラム命令を格納する、非一時的なコンピュータ可読媒体を含んでもよい。ユーザデバイスは、モバイルハンドセット、ステーション、ユニット、デバイス、マルチメディアコンピュータ、マルチメディアタブレット、インターネットノード、コミュニケータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、ネットブックコンピュータ、タブレットコンピュータ、パーソナルコミュニケーションシステム（ＰＣＳ）デバイス、もしくはこれらのデバイスのアクセサリおよび周辺機器もしくはこれらの任意の組み合わせを含む、それらの組み合わせを含む、任意のタイプのモバイル端末、固定端末、もしくはポータブル端末、またはこれらの組み合わせであり得る。図６は、ユーザデバイスの一実施例を示している。
図２～図５は、実施形態による、１つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現の血行動態情報を決定する方法を示す。以下の考察から明らかなように別段の定めがない限り、当然のことながら、例えば、「更新する」、「修正する」、「生成する」、「決定する」、「表示する」、「得る」、「処理する」、「演算する」、「選択する」、「受信する」、「検出する」、「推定する」、「計算する」、「定量化する」、「出力する」、「取得する」、「分析する」、「検索する」、「入力する」、「評価する」、「実行する」などの用語は、コンピュータシステムのレジスタおよびメモリ内の物理的（例えば、電子的）量として表されるデータを、同様にコンピュータシステムのメモリもしくはレジスタ、またはその他のそのような情報の保存、送信、もしくは表示デバイス内の物理量として表される他のデータに操作および変換する、コンピュータシステムまたは同様の電子コンピューティングデバイスのアクションおよびプロセスを指し得る。本明細書に開示される方法の実施形態を実行するためのシステムは、図１および図６に示されるシステムに限定されない。他のシステムもまた、使用されてもよい。
本開示の方法は、本明細書で説明されるステップに限定されない。ステップは、個別に修正または省略されてもよく、また追加的なステップが加えられてもよい。また、ステップのうちの少なくともいくつかは並行して実行されてもよいことが理解されよう。
図２は、いくつかの実施形態による、患者の１つ以上の動脈セグメントの血行動態情報
を決定する方法２００を示す。
いくつかの実施形態では、方法２００は、医療撮像システム１１０などの医療撮像システムによって取得された患者の医療画像データを受信するステップ２１０を含み得る。画像データとしては、数ある中でもＣＴ画像データ、二方向血管造影、血管内超音波（ＩＶＵＳ）、光干渉断層撮影（ＯＣＴ）、磁気共鳴画像（ＭＲＩ）、またはそれらの組み合わせが挙げられ得るが、これらに限定されない。画像データは、患者の動脈を含む周囲の血管の１つ以上の領域を含んでもよい。
実施例として、医療画像データは、臨床ＣＴシステムを使用して患者の心臓ＣＴスキャンから得られる、デジタル化された画像データであり得る。いくつかの実施形態では、画像データは、関心のある動脈および周囲の血管を含み得る、関心のある領域のうちの１つ以上の画像スライスを含み得る。ＣＴ画像に加えて、画像データは、数ある中でも二方向血管造影、血管内超音波（ＩＶＵＳ）、光干渉断層法（ＯＣＴ）、磁気共鳴画像（ＭＲＩ）、またはそれらの組み合わせなどの、他のソースからのものであってもよい。
いくつかの実施形態では、患者の画像データをユーザに提示して、血行動態情報が生成されるべきである１つ以上の動脈セグメントを選択してもよい。代替として、システムは、どの動脈セグメントの血行動態情報を分析するべきかを自動的に決定してもよい。
次に、いくつかの実施形態では、方法２００は、患者のＣＴ画像データから１つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現を決定するステップ２２０を含み得る。いくつかの実施形態では、幾何学的表現は、１つ以上の動脈セグメントの空間体積の多次元（３－Ｄ）デジタルモデルであってもよい。１つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現は、例えば、多面体（例えば、４面体）などの３次元メッシュ体積メッシュに離散化されてもよい。いくつかの実施形態では、幾何学的表現は、各動脈セグメントの血管壁（例えば、管腔）の境界を表す表面メッシュを含み得る。
ステップ２２０は、幾何学的表現を使用して各動脈セグメントの境界を決定することと、各セグメントの各境界と関連付けられた幾何学的データを決定することと、を含んでもよい。各セグメントについて、境界は、数ある中でも流入境界、１つ以上の流出境界、血管壁境界、またはそれらの組み合わせを含み得る。例えば、このステップでは、幾何学的データは、流入境界および１つ以上の流出境界の半径を決定することを含んでもよい。
次に、方法２００は、幾何学的表現の各セグメントについて１つ以上の境界条件を決定するステップ２３０を含み得る。１つ以上の境界条件は、流入境界条件、１つ以上の流出境界条件、および１つ以上の血管壁境界条件を含み得る。
いくつかの実施形態では、ステップ２３０は、流入境界条件を決定することを含み得る。流入境界条件は、数ある中でも得られた患者情報（例えば、心拍出量、心筋質量など）、またはそれらの組み合わせから決定される、ユーザによって入力された保存された値であり得る。いくつかの実施形態では、システムは、流入境界条件の１つ以上の値を保存してもよく、選択は、数ある中でも実行されるべき血行動態情報分析、医療画像データのタイプ（例えば、ニトログリセリンを用いたＣＴデータ、ニトログリセリンを用いないＣＴデータなど）、またはそれらの組み合わせに基づいてもよい。例えば、システムは、ＦＦＲ分析（例えば、充血状態または高流量）の流入境界条件およびｉＦＲ分析（例えば、ベースラインまたは正常流量）、または様々な生理学的状態にわたる拡張期血圧（Ｐｄ）／大動脈圧（Ｐａ）分析についての１つ以上の異なる値を保存してもよい。
いくつかの実施形態では、ステップ２３０は、流出分布パラメータを使用して、１つ以
上の流出境界条件を決定することを含むことができる。流出分布パラメータは、幾何学的データおよび／または保存された血行動態データを使用して決定することができる。
いくつかの実施形態では、流出分布パラメータが保存された血行動態データおよび幾何学的データを使用して決定される場合、方法２００は、流出分布パラメータを決定するためにシステム上にローカルで、またはリモートで保存された血行動態データを取得するステップ２３２を含み得る。流出分布パラメータは、血行動態データを使用して、関連付けられた流出境界点半径の比率から決定される流出境界の比率を使用して決定されてもよい。
いくつかの実施形態では、流出分布パラメータが幾何学的データのみを使用して決定される場合、流出分布パラメータは、流出境界の半径を使用して決定されてもよい。
いくつかの実施形態では、ステップ２３０は、１つ以上の血管壁境界条件を決定することを含み得る。いくつかの実施形態において、１つ以上の血管壁境界条件は、数ある中でも血管壁上のヌル境界条件（すなわち、ゼロ速度）、正の境界条件、またはそれらの組み合わせを使用して決定されてもよい。
次に、方法は、幾何学的表現（ステップ２１０）、１つ以上の境界条件、および圧力データ（例えば、大動脈圧データ）を使用して、各動脈セグメントの流れ場を決定するステップ２４０を含んでもよい。いくつかの実施形態では、例えば、カフ圧などの圧力データは、患者について取得されてもよく、かつ／または保存された値であってもよい。いくつかの実施形態では、流れ場は、数ある中でも圧力場、速度場、またはそれらの組み合わせを含み得るが、これらに限定されない。
いくつかの実施形態では、速度場および／または圧力場は、境界および境界条件のみに基づいて決定されてもよい。例えば、速度場および／または圧力場は、速度変数および圧力変数が空間位置のみの関数である（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決定されてもよい。このようにして、圧力および速度をほぼリアルタイムで正確かつ効率的に決定することができ、これにより臨床医によるポイントオブケア分析が可能になる。
いくつかの実施形態では、方法２００は、圧力データを取得するステップ２４２を含み得る。いくつかの実施形態では、圧力データは、充血に対応し得る。いくつかの実施形態では、圧力データは、非侵襲的に取得された患者の圧力に対応し得る。例えば、圧力データは、上腕カフによって測定された平均圧力データから決定されてもよい。
次に、方法２００は、ステップ２４２からの圧力データ、およびステップ２４０で決定された流れ場（例えば、圧力場および／または速度場）を使用して、血行動態情報を決定するステップ２５０を含んでもよい。いくつかの実施形態では、血行動態情報としては、数ある中でも血流予備量比（ＦＦＲ）、冠血流予備能（ＣＦＲ）、瞬時血流予備量比（ｉＦＲ）、充血応力予備比（ＨＳＲ）、基底狭窄抵抗（ＢＳＲ）、微小循環抵抗（ＩＭＲ）、壁せん断応力（ＷＳＳ）、軸方向プラーク応力（ＡＰＳ）、充血および安静拡張期圧（Ｐｄ）／大動脈圧（Ｐａ）指標、様々な生理学的状態にわたる圧力指数、またはそれらの組み合わせが挙げられ得るが、これらに限定されない。
実施例として、ＦＦＲおよびｉＦＲの決定のために、セグメントの連続圧力比、および／またはインターフェース上でユーザが選択したユーザインターフェース上に表示される幾何学的表現上の位置に対応する離散圧力値が、決定され得る。ＦＦＲの決定のために、圧力比および／または個別の圧力値は、高流量または充血流量（例えば、流入境界条件の
値によって特徴付けられる）のものであり得、かつステップ２４０で決定された圧力データおよび圧力場を使用して決定され得る。ｉＦＲの決定のために、圧力比および／または個別の圧力値は、通常の流量またはベースラインの流量（例えば、流入境界条件の値によって特徴付けられる）のものであり得、かつステップ２４０で決定された圧力データおよび圧力場を使用して決定され得る。充血および安静拡張期圧（Ｐｄ）／大動脈圧（Ｐａ）指標の決定のために、圧力比および／または個別の圧力値は、それぞれ高流量または充血流量および正常の流量またはベースラインの流量に対して、拡張期の流れ（例えば、心周期の拡張期、または心周期の拡張期のサブセットにわたる流入境界条件の値によって特徴付けられる）について計算されてもよい。様々な生理学的状態にわたる圧力指数の決定のために、圧力指数（例えば、圧力比、２つの異なる幾何学的位置での圧力差、２つの異なる幾何学的位置での圧力差の比、および例えば、カフ圧または大動脈圧などの正規化圧力値）、圧力比および／または個別の圧力値は、充血および安静状態または正常状態などの異なる生理学的状態、ならびに例えば、歩行、軽度の運動、激しい運動などの様々な身体活動を表す他の生理学的状態を特徴付ける、様々な流れ値について計算されてもよく、その流れ値は、心周期全体もしくは拡張期のみ、または拡張期の任意のサブセットにわたっている。
いくつかの実施形態では、ＷＳＳは、速度場を使用して決定され得る。いくつかの実施形態では、ＡＰＳは、圧力場および速度場の両方を使用して決定され得る。ＷＳＳおよびＡＰＳは、プラークもしくは損傷、または任意の関心のある領域などの境界壁の領域にわたって平均化されて、局在化された情報を提供することができる。境界壁のプラークもしくは損傷、または任意の関心のある領域の決定は、境界壁の幾何学的特性、圧力および速度場、またはそれらの組み合わせを使用して決定され得る。ＷＳＳおよびＡＰＳは、ｉＦＲの決定、ＦＦＲの決定、充血および安静拡張期圧（Ｐｄ）／大動脈圧（Ｐａ）指標の決定、様々な生理学的状態にわたる圧力指数の決定、またはそれらの組み合わせに加えて決定することができる。
次に、方法２００は、数ある中でも血行動態情報、幾何学的表現（複数可）を出力するステップ２６０を含み得る。例えば、血行動態情報の値は、ユーザインターフェース（例えば、表示デバイス）上に表示されてもよい。いくつかの実施形態では、血行動態情報の値は、ユーザインターフェース上の関連付けられた幾何学的表現上のそれらの対応する位置で、それらの値を重ね合わせることによって表示することができる。
ユーザは、例えば、幾何学的表現で表される冠状動脈セグメントのうちの１つ以上に冠状ステントを配置する（例えば、１つ以上の狭窄をそれによって除去する仮想ステント留置）１つ以上の治療を、例えば、モデル化するために、幾何学的表現および／または境界条件を修正してもよいことが理解されよう。次に、更新された幾何学的表現および／または血行動態情報を生成するために、例えば、治療オプション（複数可）が適用される場合に血流速度および／または圧力に変化があるかどうかを決定するために、上述のようにコンピュータ分析を実行してもよい。１つ以上の生成された幾何学的表現および／または血行動態情報は、ユーザインターフェース上でユーザ（例えば、臨床医）に表示されてもよい。
幾何学的表現の生成
図３は、１つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現を生成し、かつ生成された幾何学的表現を使用して、境界および境界と関連付けられた幾何学的データを決定する方法３００を示す。
いくつかの実施形態では、方法３００は、画像データをセグメント化して、１つ以上の冠状動脈セグメントを含む１つ以上の主要血管の３Ｄ幾何学的表現を生成するステップ３
１０を含んでもよい。図４Ａは、セグメント化されたＣＴ画像データの一実施例を示す。
次に、方法３００は、セグメント化された画像において提供される各動脈セグメントの血管壁（例えば、管腔境界）を表す表面を再構成するステップ３２０を含んでもよい。いくつかの実施形態では、ステップ３２０は、血管壁と流れる血液との間の区域／境界面の表面メッシュを生成することと、表面メッシュをさらに平滑化して、例えば、局所的なアーチファクトによる表面不規則性を低減することと、を含み得る。例えば、数ある中でも表面メッシュは、マーチングキューブ、制限ドローネ三角形分割、またはそれらの組み合わせを使用して生成され得る。図４Ｂは、図４Ａに示すセグメント化された画像から再構成された表面を示す。
次に、方法３００は、処理された画像データ（ステップ３２０）から１つ以上の動脈セグメントを決定するステップ３３０を含んでもよい。例えば、冠状動脈セグメントに関して、１つ以上の動脈セグメントは、ＲＣＡ、ＬＣＡ、左前下行枝ジオメトリ、左主ジオメトリ、および／または左回旋（ＬＣｘ）を含んでもよい。
いくつかの実施形態では、ステップ３３０は、ＲＣＡおよびＬＣＡなどの分析される１つ以上の動脈セグメントを、大動脈および他の木構造などの周囲の血管から分離することを含んでもよい。
いくつかの実施形態では、ステップ３３０は、分離されたセグメントを、１つ以上の動脈セグメントにクリッピングまたはトリミングすることをさらに含んでもよい。例えば、ＬＣＡは、２つのセグメント：１）ＬＭ／ＬＡＤ、および２）回旋に分離されてもよく、これらのセグメントのうちの一方または両方は、個別に分析され得る。図４Ｃは、図４Ｂに示した、異なるセグメントでラベル付けされたセグメント化された画像を示す。
いくつかの実施形態では、方法３００は、各セグメントに関連付けられた境界を決定および識別するステップ３４０を含んでもよい。例えば、境界は、流入境界（Ｂｉｎ）、１つ以上の流出境界、血管壁境界、またはそれらの組み合わせを含み得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の流出境界（例えば、Ｂｉ、Ｂｄ、Ｂｃ、Ｂｉ＋１）は、第１の流出境界と、流入境界と第１の流出境界との間に配置された第２の流出境界と、を含み得る。いくつかの実施形態では、第１の流出境界は、セグメントの遠位境界（例えば、Ｂｄ）に対応し得る。いくつかの実施形態では、例えば、幾何学的表現が左冠状動脈を含む場合、第２の流出境界は、回旋（Ｂｃ）に対応し得る。いくつかの実施形態では、第１の流出境界および第２の流出境界は、第３の流出境界によって分離されてもよい。
いくつかの実施形態では、方法３００は、各セグメントについて体積メッシュを生成するステップ３５０を含んでもよい。複数の体積要素によって表される体積メッシュは、幾何学的表現の体積を離散化し得る。例えば、システムは、各ジオメトリの内部を複数の体積要素で満たすことを含してもよい。体積要素は、数ある中でも四面体、六面体、楔形、またはそれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない、任意の閉じた多面体の形態をとってもよい。
いくつかの実施形態では、方法は、各セグメントに関して境界にインデックスを付けるステップ３６０を含んでもよい。各セグメントの境界は、数ある中でも別個の識別子で、表現における異なる色で、またはそれらの組み合わせでインデックス付けされてもよい。実施例として、各境界は、幾何学的表現において異なる色で示されてもよい。図４Ｄは、流入境界４４２および流出境界４４４が識別され、かつインデックス付けされた、（ステップ３５０からの）生成された幾何学的表現４４０の分離されたセグメントの一実施例を示す。
いくつかの実施形態では、方法３００は、各セグメントの境界の幾何学的データを決定するステップ３７０を含み得る。この実施例では、幾何学的データは、流入境界および各セグメントの各流出境界の半径を決定することを含み得る。
図４Ｅは、冠状動脈セグメント：１）ＬＭの一部分を有するＬＡＤ、２）回旋、および３）ＲＣＡ、を有するラベル付けされた幾何学的表現の一実施例を示す。この実施例では、各セグメントについて、境界が識別されており、かつ各境界について、半径（Ｒ）が決定されている。この実施例に示すように、ＬＡＤおよびＬＭの一部分に対応するセグメントについて、境界および関連付けられた半径は、流入境界（Ｂｉｎ）および関連付けられた半径（Ｒｉｎ）と、回旋境界（Ｂｃ）および関連付けられた半径（Ｒｃ）と、追加の流出境界（Ｂｉ）および関連付けられた半径（Ｒｉ）と、遠位流出境界（Ｂｄ）および関連付けられた半径（Ｒｄ）と、を含み得る。左回旋（Ｃｆｌｅｘ）に対応するセグメントについて、境界および関連付けられた半径は、流入境界（Ｂｉｎ）および関連付けられた半径（Ｒｉｎ）と、第１の追加の流出境界（Ｂｉ）および関連付けられた半径（Ｒｉ）と、第２の追加の流出境界（Ｂｉ＋１）および関連付けられた半径（Ｒｉ＋１）と、遠位流出境界（Ｂｄ）および関連付けられた半径（Ｒｄ）と、を含み得る。左右の冠状動脈（ＲＣＡ）に対応するセグメントについては、流入境界（Ｂｉｎ）および関連付けられた半径（Ｒｉｎ）、追加の流出境界（Ｂｉ）および関連付けられた半径（Ｒｉ）、ならびに遠位流出境界（Ｂｄ）および関連付けられた半径（Ｒｄ）である。
境界条件の決定
図５は、いくつかの実施形態による、流出分布パラメータを使用して、各セグメントの各境界の境界条件を決定する方法５００を示す。いくつかの実施形態では、流出分布パラメータは、セグメントの幾何学的データおよび／または保存された血行動態データを使用して決定され得る。
いくつかの実施形態では、方法５００は、流入境界条件（Ｑｉｎ）を決定するステップ５１０を含み得る。流入境界条件は、数ある中でも、例えば、セグメントタイプに基づいて、患者情報（例えば、ＢＭＩ、心臓質量、年齢、性別、患者がニトログリセリンを受けたかどうかなど）に基づいて、実行される血行動態情報分析に基づいて（例えば、ｉＦＲまたはＦＦＲ）、様々な生理学的活動（例えば、安静、充血、運動レベルなど）に基づいて、またはそれらの組み合わせにおいて、ユーザがシステムに保存されているデフォルト値を特定してもよい。
いくつかの実施形態では、流出分布パラメータは、幾何学的データおよび保存された血行動態データを使用して決定され得る。
いくつかの実施形態では、方法５００は、関連付けられた半径比（すなわち、セグメントのそれぞれの流出境界の半径）に基づいて、流出境界条件比を決定するステップ５２０を含んでもよい。いくつかの実施形態では、ステップ５２０は、（ｉ）流出境界の半径とそれぞれの流量との間の経験的関係を定義する取得された血行動態データ、および（ｉｉ）セグメントの関連付けられた半径比を使用して、流出境界のうちの１つ以上の間の流出境界条件比（すなわち、流量比）を決定することを含み得る。例えば、第１の流出境界および第２の流出境界の半径を使用して、流出条件比を決定し得る。
実施例として、ＬＭ＋ＬＡＤセグメントについて、遠位流出境界（Ｒｄ）および回旋境界（Ｒｃ）の半径の比率（Ｒｃ／Ｒｄ）は、保存された血行動態データを使用して、これらの流出境界間の流出流量の流出境界比（Ｑｃ／Ｑｄ）を決定するために使用され得る。
いくつかの実施形態では、方法５００は、セグメントの保存された血行動態データおよび半径から決定された流出境界条件比に基づいて、流出分布パラメータ（ｋ）を決定するステップ５３０を含んでもよい。ＬＭ＋ＬＡＤを含むセグメントの実施例として、流出分布パラメータは、周知のマレーの法則（別名、３乗法則）の以下の適応に対応し得る：
Figure 2023113673000001
 本システムは３乗法則に限定されず、通常は２～３の範囲内の指数３とは異なる他の累乗パラメータが考慮され得る。
いくつかの実施形態では、流出分布パラメータは、幾何学的データのみを使用して決定され得る。いくつかの実施形態では、ステップ５２０および５３０は、修正および／または省略されてもよい。流出分布パラメータは、流出境界の半径のみを使用して決定され得る。実施例として、流出分布パラメータは、周知の以下のマレーの法則
Figure 2023113673000002
 （別名、３乗法則）の適応に対応し得る。本システムは３乗法則に限定されず、通常は２～３の範囲内の指数３とは異なる他の累乗パラメータを考慮することができる。
次に、方法５００は、流出分布パラメータおよび流入境界条件を使用して、遠位流出境界条件を含む各流出境界条件を決定するステップ５４０を含み得る。例えば、いくつかの実施形態では、ステップ５５０は、最小二乗最小化アプローチを使用して、セグメントの流出境界間の流量分布を決定することを含み得る。
コンピュータシステム
システム１００のデバイスおよび／またはシステムのうちの１つ以上は、コンピュータシステムおよび／もしくはデバイスであってもよく、かつ／またはそれらを含んでもよい。図６は、コンピュータシステム６００の一実施例を示すブロック図である。コンピュータシステム６００のモジュールは、システムおよび／またはモジュールのうちの少なくともいくつか、ならびにシステム１００の他のデバイスおよび／またはシステムに含まれ得る。
本明細書に開示される方法の実施形態を実行するためのシステムは、図１および図６に示されるシステムに限定されない。他のシステムがまた、使用されてもよい。また、システム６００は、図示されたモジュールのいずれかを省略してもよく、かつ／または示されていない追加のモジュールを含んでもよいことも理解されたい。
図６に示されるシステム６００は、電気接続またはデータ接続（図示せず）を介して互いに通信する、任意の数のモジュールを含んでもよい。いくつかの実施形態では、モジュールは、任意のネットワーク（例えば、有線ネットワーク、無線ネットワーク、またはそれらの組み合わせ）を介して接続されてもよい。
システム６００は、例えば、ワークステーション、コンピュータなどのコンピューティングシステムであってもよい。システム６００は、１つ以上のプロセッサ６１２を含み得る。プロセッサ（複数可）６１２（中央処理装置、またはＣＰＵとも称される）は、任意の既知の中央処理装置、プロセッサ、またはマイクロプロセッサであり得る。ＣＰＵ６１
２は、１つ以上のコンピュータ可読記憶媒体（例えば、メモリ）６１４に直接的または間接的に連結されてもよい。メモリ６１４は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ディスクドライブ、テープドライブなど、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。メモリ６１４は、データ構造を含むプログラムおよびデータを保存するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、メモリ６１４はまた、データアレイを保存するためのフレームバッファも含んでもよい。
いくつかの実施形態では、別のコンピュータシステムは、ＣＰＵ６１２のデータ分析または他の機能を担う場合がある。入力デバイスから受信したコマンドに応じて、メモリ６１４に保存されたプログラムまたはデータは、長期ストレージにアーカイブされてもよく、またはプロセッサによってさらに処理されて、ディスプレイ上に表示されてもよい。
いくつかの実施形態では、システム６００は、システムおよび／またはネットワーク上の他のモジュール間でデータの受信および送信を行うように構成された通信インターフェース６１６を含んでもよい。通信インターフェース６１６は、有線および／もしくは無線インターフェース、交換回線無線インターフェース、データ処理デバイスのネットワーク（ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットなど）、またはそれらの組み合わせであってもよい。通信インターフェースは、ネットワーク上の少なくとも別のモジュールとの通信を確立および維持するために、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、無線、およびＥｔｈｅｒｎｅｔなどの様々な通信プロトコルを実行するように構成され得る。
いくつかの実施形態では、システム６１０は、１つ以上の入力デバイス６２０（例えば、キーボード、マウスなど）から情報を受信し、かつ／または１つ以上の出力デバイス６２０（例えば、プリンタ、ＣＤライター、ＤＶＤライター、ポータブルフラッシュメモリなど）に情報を伝達するように構成された入力／出力インターフェース６１８を含み得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の入力デバイス６２０は、数ある中でも、管理計画および／またはプロンプトの生成、ディスプレイ上への管理計画および／またはプロンプトの表示、プリンタインターフェースによる管理計画および／またはプロンプトの印刷、管理計画および／またはプロンプトの送信などを制御するように構成され得る。
いくつかの実施形態では、開示された方法（例えば、図２～図５）は、メモリに保存され、かつシステム１００に設けられたプロセッサ（例えば、ＣＰＵ）によって実行される、ソフトウェアアプリケーションを使用して実装され得る。いくつかの実施形態では、開示された方法は、メモリに保存され、かつシステム全体に分配されたＣＰＵによって実行される、ソフトウェアアプリケーションを使用して実装され得る。
このように、システム１００のシステムおよび／またはモジュールのいずれかは、本開示のルーチンおよび方法を実行するときに特定用途のコンピュータシステムになる、システム６００などの汎用コンピュータシステムであってもよい。システム１００のシステムおよび／またはモジュールはまた、オペレーティングシステムおよびマイクロ命令コードも含んでもよい。本明細書で説明される様々なプロセスおよび機能は、オペレーティングシステムを介して実行されるマイクロ命令コードの一部、またはアプリケーションプログラムもしくはルーチン（またはそれらの組み合わせ）の一部のいずれかであり得る。
認識された標準に準拠したプログラミング言語で記述されている場合、方法を実装するように設計された一連の命令をコンパイルして、様々なハードウェアシステムで実行し、かつ様々なオペレーティングシステムにインターフェースすることができる。さらに、実施形態は、いかなる特定のプログラミング言語を参照して説明されていない。本開示の実施形態を実装するために、様々なプログラミング言語を使用し得ることが理解されよう。説明した機能を実施するためのハードウェアの実施例は、図１および図６に示される。さ
らに、添付の図に示されている構成システム構成要素および方法ステップの一部はソフトウェアで実装することができるため、システム構成要素（またはプロセスステップ）間の実際の接続は、開示がプログラムされている様式によって異なる場合がある。本明細書で提供される本開示の教示を仮定すると、当業者は、本開示のこれらおよび同様の実装形態または構成を企図することができるであろう。
本開示を例示的な実施形態を参照して詳細に説明してきたが、当業者は、添付の特許請求の範囲に記載の本開示の趣旨および範囲から逸脱することなく、これらに対して様々な修正および置換がなされてもよいことを理解するであろう。例えば、異なる例示的な実施形態の要素および／または特徴は、本開示および添付の特許請求の範囲内で互いに組み合わされてもよく、かつ／または互いに置き換えられてもよい。

Claims (38)

  1. 患者の血行動態情報を決定するコンピュータ実装方法であって、
    医療画像取得デバイスによって取得された患者の医療画像データを受信することであって、前記医療画像データが、１つ以上の動脈セグメントおよび周囲の区域を含む、受信することと、
    前記医療画像データから前記１つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現を生成することと、
    各動脈セグメントの境界および幾何学的データを決定することであって、前記境界が、流入境界および１つ以上の流出境界を含み、前記流入境界および前記１つ以上の流出境界が、前記各動脈セグメントの断面に対応し、かつ前記幾何学的データが、前記流入境界の半径および各流出境界の半径を含む、決定することと、
    前記幾何学的表現の１つ以上の境界条件を決定することであって、前記１つ以上の境界条件が、前記流入境界の流入境界条件および各流出境界の流出境界条件を含み、各流出境界の前記流出境界条件が、流出分布パラメータを使用して決定され、かつ前記流出分布パラメータが、前記１つ以上の流出境界のうちの１つ以上の前記幾何学的データ、保存された血行動態データ、またはそれらの組み合わせを使用して決定される、決定することと、
    前記幾何学的表現、前記境界条件のうちの１つ以上、および圧力データを使用して、各動脈セグメントの流れ場を決定することと、
    前記患者の前記境界条件、前記流れ場、および圧力データのうちの１つ以上を使用して、血行動態情報を決定することと、
    前記血行動態情報の表示出力を提供することと、を含む、方法。
  2. 前記１つ以上の流出境界が、第１の流出境界および第２の流出境界を含み、かつ
    前記第２の流出境界が、前記第１の流出境界と前記流入境界との間に配置される、請求項１に記載の方法。
  3. 前記１つ以上の動脈セグメントが、前記１つ以上の冠状動脈セグメントに対応する、請求項１または２に記載の方法。
  4. 前記流出分布パラメータが、前記第１の流出境界の半径と前記第２の流出境界の半径との比率、および前記保存された血行動態データを使用して決定され、かつ
    前記保存された血行動態データが、（ｉ）前記第１の流出境界の前記半径と前記第２の流出境界の前記半径との前記比率と、（ｉｉ）前記第１の流出境界の流出境界条件と前記第２の流出境界の流出境界条件との比率と、の間の経験的関係を定義する、請求項２または３に記載の方法。
  5. 前記１つ以上の流出境界が、前記流入境界と前記第１の流出境界との間に配置された追加の流出境界を含み、かつ
    前記流出分布パラメータが、前記第１の流出境界、前記第２の流出境界、および各追加の流出境界の流出境界条件を決定するために使用される、請求項４に記載の方法。
  6. 前記幾何学的表現が、前記１つ以上の動脈セグメントの空間体積の多次元デジタルモデルに対応し、
    前記１つ以上の動脈セグメントの前記幾何学的表現が、３次元体積メッシュに離散化され、かつ
    前記幾何学的表現が、各セグメントの血管壁の境界を表す表面メッシュを含む、請求項１～５のいずれかに記載の方法。
  7. 前記圧力場が、前記幾何学的表現と、前記幾何学的データと、前記境界条件のうちの１
    つ以上と、のみを使用して、決定される、請求項１～６のいずれかに記載の方法。
  8. 前記医療画像データが、前記患者のコンピュータ断層撮影画像データである、請求項１～７のいずれかに記載の方法。
  9. 前記血行動態情報が、血流予備量比（ＦＦＲ）、瞬時血流予備量比（ｉＦＲ）、壁せん断応力（ＷＳＳ）、軸方向プラーク応力（ＡＰＳ）、充血および安静拡張期圧（Ｐｄ）／大動脈圧（Ｐａ）指標、様々な生理学的状態にわたる圧力指標、またはそれらの組み合わせを含む、請求項１～８のいずれかに記載の方法。
  10. 前記幾何学的表現の前記セグメントのうちの１つ以上に沿って配置された仮想ステントの位置に関する情報を受信することと、
    前記血行動態情報の前記表示出力を更新することと、をさらに含む、請求項１～９のいずれかに記載の方法。
  11. 患者の血行動態情報を決定するためのシステムであって、前記システムが、
    少なくとも１つのプロセッサと、
    メモリと、を含み、前記プロセッサが、
    医療画像取得デバイスによって取得された患者の医療画像データを取得することであって、前記医療画像データが、１つ以上の動脈セグメントおよび周囲の区域を含む、取得することと、
    前記医療画像データから前記１つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現を生成することと、
    各動脈セグメントの境界および幾何学的データを決定することであって、前記境界が、流入境界および１つ以上の流出境界を含み、前記流入境界および前記１つ以上の流出境界が、各動脈セグメントの断面に対応し、前記幾何学的データが、前記流入境界および各流出境界の半径を含む、決定することと、
    前記幾何学的表現の１つ以上の境界条件を決定することであって、前記１つ以上の境界が、前記流入境界の流入境界条件および各流出境界の流出境界条件を含み、各流出境界の前記境界条件が、流出分布パラメータを使用して決定され、前記流出分布パラメータが、前記１つ以上の流出境界のうちの１つ以上の前記幾何学的データ、保存された血行動態データ、またはそれらの組み合わせを使用して決定される、決定することと、
    前記幾何学的表現、前記境界条件のうちの１つ以上、および圧力データを使用して、各動脈セグメントの流れ場を決定することであって、前記流れ場が、圧力場を含む、決定することと、
    前記患者の前記境界条件、前記流れ場、および圧力データを使用して、血行動態情報を決定することと、
    前記血行動態情報の表示出力を提供することと、を行うように構成される、システム。
  12. 前記１つ以上の流出境界が、第１の流出境界および第２の流出境界を含み、かつ
    前記第２の流出境界が、前記第１の流出境界と前記流入境界との間に配置される、請求項１１に記載のシステム。
  13. 前記１つ以上の動脈セグメントが、前記１つ以上の冠状動脈セグメントに対応する、請求項１１または１２に記載のシステム。
  14. 前記流出分布パラメータが、前記第１の流出境界の半径と前記第２の流出境界の半径との比率、および前記保存された血行動態データを使用して決定され、かつ
    前記保存された血行動態データが、（ｉ）前記第１の流出境界の前記半径と前記第２の流出境界の前記半径との前記比率と、（ｉｉ）前記第１の流出境界の前記流出境界条件と
    第２の流出境界の前記流出境界条件との比率と、の間の経験的関係を定義する、請求項１１～１３のいずれかに記載のシステム。
  15. 前記１つ以上の流出境界が、前記流入境界と前記第１の流出境界との間に配置された追加の流出境界を含み、かつ
    前記流出分布パラメータが、前記第１の流出境界、前記第２の流出境界、および各追加の流出境界の流出境界条件を決定するために使用される、請求項１４に記載のシステム。
  16. 前記幾何学的表現が、前記１つ以上の動脈セグメントの空間体積の多次元デジタルモデルに対応しており、
    前記１つ以上の動脈セグメントの前記幾何学的表現が、３次元体積メッシュに離散化され、かつ
    前記幾何学的表現が、各セグメントの血管壁の境界を表す表面メッシュを含む、請求項１１～１５のいずれかに記載のシステム。
  17. 前記圧力場が、前記幾何学的表現と、前記幾何学的データと、前記境界条件のうちの１つ以上と、のみを使用して、決定される、請求項１１～１６のいずれかに記載のシステム。
  18. 前記医療画像データが、前記患者のコンピュータ断層撮影画像データである、請求項１１～１７のいずれかに記載のシステム。
  19. 前記血行動態情報が、血流予備量比（ＦＦＲ）、瞬時血流予備量比（ｉＦＲ）、壁せん断応力（ＷＳＳ）、軸方向プラーク応力（ＡＰＳ）、充血および安静拡張期圧（Ｐｄ）／大動脈圧（Ｐａ）指標、様々な生理学的状態にわたる圧力指標、またはそれらの組み合わせを含む、請求項１１～１８のいずれかに記載のシステム。
  20. 前記幾何学的表現の前記セグメントのうちの１つ以上に沿って配置された仮想ステントの位置に関する情報が、受信され、かつ前記血行動態情報の前記表示出力が、前記情報に従って更新される、請求項１１～１９のいずれかに記載のシステム。
  21. 患者の動脈の解剖学的構造の幾何学的表現の境界条件を決定するコンピュータ実装方法であって、
    医療画像取得デバイスによって取得された患者の医療画像データを受信することであって、前記医療画像データが、１つ以上の動脈セグメントおよび周囲の区域を含む、受信することと、
    前記医療画像データから前記１つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現を生成することと、
    各動脈セグメントの境界および幾何学的データを決定することであって、前記境界が、流入境界および１つ以上の流出境界を含み、前記流入境界および前記１つ以上の流出境界が、前記各動脈セグメントの断面に対応し、前記１つ以上の流出境界が、第１の流出境界および第２の流出境界を含み、前記第２の流出境界が、前記第１の流出境界と前記流入境界との間に配置され、前記幾何学的データが、前記流入境界および各流出境界の半径を含む、決定することと、
    前記１つ以上の流出境界のうちの１つ以上の前記幾何学的データおよび保存された血行動態データを使用して、流出分布パラメータを決定することであって、前記血行動態データが、（ｉ）前記第１の流出境界の前記半径と前記第２の流出境界の前記半径との前記比率と、（ｉｉ）前記第１の流出境界の前記流出境界条件と第２の流出境界の前記流出境界条件との比率と、の間の経験的関係を定義する、決定することと、
    前記流出分布パラメータおよび前記流入境界を使用して、各流出境界の流出境界条件を
    決定することと、
    前記幾何学的表現の表示出力を提供することと、を含む、方法。
  22. 前記１つ以上の動脈セグメントが、前記１つ以上の冠状動脈セグメントに対応する、請求項２１に記載の方法。
  23. 前記流出分布パラメータが、前記第１の流出境界と前記第２の流出境界の半径の比率、および前記保存された血行動態データを使用して決定され、かつ
    前記１つ以上の流出境界が、前記流入境界と前記第１の流出境界との間に配置された追加の流出境界を含む、請求項２１または２２に記載の方法。
  24. 前記幾何学的表現、前記境界条件のうちの１つ以上、および圧力データを使用して、各動脈セグメントの流れ場を決定することであって、前記流れ場が、圧力場を含む、決定することと、
    前記患者の前記境界条件、前記流れ場、および圧力データのうちの１つ以上を使用して、血行動態情報を決定することと、をさらに含む、請求項２１～２３のいずれかに記載の方法。
  25. 前記血行動態情報が、血流予備量比（ＦＦＲ）、瞬時血流予備量比（ｉＦＲ）、壁せん断応力（ＷＳＳ）、軸方向プラーク応力（ＡＰＳ）、充血および安静拡張期圧（Ｐｄ）／大動脈圧（Ｐａ）指標、様々な生理学的状態にわたる圧力指標、またはそれらの組み合わせを含む、請求項２４に記載の方法。
  26. 前記幾何学的表現が、前記１つ以上の動脈セグメントの空間体積の多次元デジタルモデルに対応し、
    前記１つ以上の動脈セグメントの前記幾何学的表現が、３次元体積メッシュに離散化され、
    前記幾何学的表現が、各セグメントの血管壁の境界を表す表面メッシュを含む、請求項２１～２５のいずれかに記載の方法。
  27. 前記圧力場が、前記幾何学的表現、前記幾何学的データ、および前記境界条件のみを使用して、決定される、請求項２４～２６のいずれかに記載の方法。
  28. 前記医療画像データが、前記患者のコンピュータ断層撮影画像データである、請求項２１～２６のいずれかに記載の方法。
  29. 前記幾何学的表現の前記セグメントのうちの１つ以上に沿って配置された仮想ステントの位置に関する情報を受信することと、
    前記血行動態情報の前記表示出力を更新することと、をさらに含む、請求項２１～２８のいずれかに記載の方法。
  30. 患者の動脈の解剖学的構造の幾何学的表現の境界条件を決定するシステムであって、前記方法が、
    少なくとも１つのプロセッサと、
    メモリと、を含み、前記プロセッサが、
    医療画像取得デバイスによって取得された患者の医療画像データを受信することであって、前記医療画像データが、１つ以上の動脈セグメントおよび周囲の区域を含む、受信することと、
    前記医療画像データから前記１つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現を生成することと、
    各動脈セグメントの境界および幾何学的データを決定することであって、前記境界が、流入境界および１つ以上の流出境界を含み、前記流入境界および前記１つ以上の流出境界が、前記各動脈セグメントの断面に対応し、前記１つ以上の流出境界が、第１の流出境界および第２の流出境界を含み、前記第２の流出境界が、前記第１の流出境界と前記流入境界との間に配置され、前記幾何学的データが、前記流入境界および各流出境界の半径を含む、決定することと、
    前記１つ以上の流出境界のうちの１つ以上の前記幾何学的データおよび保存された血行動態データを使用して、流出分布パラメータを決定することであって、前記血行動態データが、（ｉ）前記第１の流出境界の前記半径と前記第２の流出境界条件の前記半径との前記比率と、（ｉｉ）前記第１の流出境界の前記流出境界条件と第２の流出境界の前記流出境界条件との比率と、の間の経験的関係を定義する、決定することと、
    前記流出分布パラメータおよび前記流入境界を使用して、各流出境界の流出境界条件を決定することと、を行うように構成されている、システム。
  31. 前記１つ以上の動脈セグメントが、前記１つ以上の冠状動脈セグメントに対応する、請求項３０に記載のシステム。
  32. 前記流出分布パラメータが、前記第１の流出境界の半径と前記第２の流出境界の半径との比率、および前記保存された血行動態データを使用して決定され、
    前記１つ以上の流出境界が、前記流入境界と前記第１の流出境界との間に配置された追加の流出境界を含む、請求項３０または３１に記載のシステム。
  33. 前記プロセッサが、
    前記幾何学的表現、前記境界条件のうちの１つ以上、および圧力データを使用して、各動脈セグメントの流れ場を決定することであって、前記流れ場が、圧力場を含む、決定することと、
    前記患者の前記境界条件、前記流れ場、および圧力データのうちの１つ以上を使用して、血行動態情報を決定することと、をさらに行うように構成される、請求項３０～３２のいずれかに記載のシステム。
  34. 前記血行動態情報が、血流予備量比（ＦＦＲ）、瞬時血流予備量比（ｉＦＲ）、壁せん断応力（ＷＳＳ）、軸方向プラーク応力（ＡＰＳ）、充血および安静拡張期圧（Ｐｄ）／大動脈圧（Ｐａ）指標、様々な生理学的状態にわたる圧力指標、またはそれらの組み合わせを含む、請求項３３に記載のシステム。
  35. 前記幾何学的表現が、前記１つ以上の動脈セグメントの空間体積の多次元デジタルモデルに対応し、
    前記１つ以上の動脈セグメントの前記幾何学的表現が、３次元体積メッシュに離散化され、かつ
    前記幾何学的表現が、各セグメントの血管壁の境界を表す表面メッシュを含む、請求項３０～３４のいずれかに記載のシステム。
  36. 前記圧力場が、前記幾何学的表現、前記幾何学的データ、および前記境界条件のみを使用して、決定される、請求項３３～３５のいずれかに記載のシステム。
  37. 前記医療画像データが、前記患者のコンピュータ断層撮影画像データである、請求項３０～３６のいずれかに記載のシステム。
  38. 前記幾何学的表現の前記セグメントのうちの１つ以上に沿って配置された仮想ステントの位置に関する情報が受信され、かつ前記血行動態情報の前記表示出力が、前記情報に従
    って更新される、請求項３０～３７のいずれかに記載のシステム。
JP2023079562A 2017-10-06 2023-05-12 １つ以上の動脈セグメントの血行動態情報を決定するための方法およびシステム Pending JP2023113673A (ja)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201762569269P 2017-10-06 2017-10-06
US62/569,269 2017-10-06
JP2020519335A JP2020536620A (ja) 2017-10-06 2018-10-08 １つ以上の動脈セグメントの血行動態情報を決定するための方法およびシステム
PCT/US2018/054802 WO2019071249A1 (en) 2017-10-06 2018-10-08 METHODS AND SYSTEMS FOR DETERMINING HEMODYNAMIC INFORMATION FOR ONE OR MORE ARTERIAL SEGMENTS

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020519335A Division JP2020536620A (ja) 2017-10-06 2018-10-08 １つ以上の動脈セグメントの血行動態情報を決定するための方法およびシステム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2023113673A true JP2023113673A (ja) 2023-08-16

Family

ID=65994819

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020519335A Pending JP2020536620A (ja) 2017-10-06 2018-10-08 １つ以上の動脈セグメントの血行動態情報を決定するための方法およびシステム
JP2023079562A Pending JP2023113673A (ja) 2017-10-06 2023-05-12 １つ以上の動脈セグメントの血行動態情報を決定するための方法およびシステム

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020519335A Pending JP2020536620A (ja) 2017-10-06 2018-10-08 １つ以上の動脈セグメントの血行動態情報を決定するための方法およびシステム

Country Status (8)

Country Link
US (2) US11813104B2 (ja)
EP (1) EP3691531A4 (ja)
JP (2) JP2020536620A (ja)
KR (1) KR20200069305A (ja)
CN (1) CN111356406A (ja)
AU (1) AU2018345850B2 (ja)
CA (1) CA3078623A1 (ja)
WO (1) WO2019071249A1 (ja)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11026749B1 (en) * 2019-12-05 2021-06-08 Board Of Regents Of The University Of Nebraska Computational simulation platform for planning of interventional procedures
CN112185551B (zh) * 2020-10-10 2023-04-07 北京工业大学 一种基于深度学习预测冠状动脉狭窄阻力的系统与方法
CN114886390B (zh) * 2022-03-23 2023-09-12 杭州脉流科技有限公司 获取冠脉血流储备分数的方法

Family Cites Families (69)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7191110B1 (en) * 1998-02-03 2007-03-13 University Of Illinois, Board Of Trustees Patient specific circulation model
US6236878B1 (en) 1998-05-22 2001-05-22 Charles A. Taylor Method for predictive modeling for planning medical interventions and simulating physiological conditions
EP1408746B1 (en) 2000-10-06 2015-07-01 Dancu, Michael B. System and method to simulate hemodynamics
EP1774445A2 (de) * 2004-07-27 2007-04-18 Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Verfahren zur darstellung von dreidimensionalen strömungsdaten und wandbelastungen in fluidführenden gefässen, insbesondere blutgefässen, unter verwendung der lattice-boltzmann-methode
WO2006076409A2 (en) 2005-01-11 2006-07-20 Volcano Corporation Vascular image co-registration
US8449465B2 (en) 2005-10-14 2013-05-28 Cleveland Clinic Foundation System and method for characterizing vascular tissue
US7785286B2 (en) 2006-03-30 2010-08-31 Volcano Corporation Method and system for imaging, diagnosing, and/or treating an area of interest in a patient's body
US8289284B2 (en) 2007-08-09 2012-10-16 Volcano Corporation Controller user interface for a catheter lab intravascular ultrasound system
CA2675147C (en) * 2007-01-10 2012-09-11 Hemoshear, Llc Use of an in vitro hemodynamic endothelial/smooth muscle cell co-culture model to identify new therapeutic targets for vascular disease
WO2008091961A2 (en) 2007-01-23 2008-07-31 Volcano Corporation Optical coherence tomography implementation
US7789834B2 (en) 2007-03-21 2010-09-07 Volcano Corporation Plaque characterization using multiple intravascular ultrasound datasets having distinct filter bands
US20110142316A1 (en) 2009-10-29 2011-06-16 Ge Wang Tomography-Based and MRI-Based Imaging Systems
US8315812B2 (en) 2010-08-12 2012-11-20 Heartflow, Inc. Method and system for patient-specific modeling of blood flow
US8157742B2 (en) * 2010-08-12 2012-04-17 Heartflow, Inc. Method and system for patient-specific modeling of blood flow
EP2695137A4 (en) 2011-04-08 2014-08-27 Volcano Corp SYSTEM AND METHOD FOR DISTRIBUTED MEDICAL DETECTION
US8923631B2 (en) 2011-08-17 2014-12-30 Volcano Corporation Method and device for classifying vascular objects using classification trees evaluated on a graphics processing unit
US9295447B2 (en) 2011-08-17 2016-03-29 Volcano Corporation Systems and methods for identifying vascular borders
US9339348B2 (en) 2011-08-20 2016-05-17 Imperial Colege of Science, Technology and Medicine Devices, systems, and methods for assessing a vessel
US10162932B2 (en) 2011-11-10 2018-12-25 Siemens Healthcare Gmbh Method and system for multi-scale anatomical and functional modeling of coronary circulation
JP6373758B2 (ja) 2011-11-16 2018-08-15 ボルケーノ コーポレイション 医療計測システムおよび方法
US8936553B2 (en) 2011-12-08 2015-01-20 Volcano Corporation Devices, systems, and methods for visualizing an occluded vessel
US10373700B2 (en) 2012-03-13 2019-08-06 Siemens Healthcare Gmbh Non-invasive functional assessment of coronary artery stenosis including simulation of hyperemia by changing resting microvascular resistance
US9135699B2 (en) 2012-03-15 2015-09-15 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for hemodynamic assessment of aortic coarctation from medical image data
US8548778B1 (en) 2012-05-14 2013-10-01 Heartflow, Inc. Method and system for providing information from a patient-specific model of blood flow
US9262581B2 (en) 2012-09-24 2016-02-16 Heartflow, Inc. Method and system for facilitating physiological computations
US9307926B2 (en) 2012-10-05 2016-04-12 Volcano Corporation Automatic stent detection
US9292918B2 (en) 2012-10-05 2016-03-22 Volcano Corporation Methods and systems for transforming luminal images
US9675301B2 (en) 2012-10-19 2017-06-13 Heartflow, Inc. Systems and methods for numerically evaluating vasculature
US9858387B2 (en) 2013-01-15 2018-01-02 CathWorks, LTD. Vascular flow assessment
US10210956B2 (en) 2012-10-24 2019-02-19 Cathworks Ltd. Diagnostically useful results in real time
WO2014064702A2 (en) 2012-10-24 2014-05-01 Cathworks Ltd. Automated measurement system and method for coronary artery disease scoring
US10595807B2 (en) 2012-10-24 2020-03-24 Cathworks Ltd Calculating a fractional flow reserve
JP2014100249A (ja) 2012-11-19 2014-06-05 Toshiba Corp 血管解析装置、医用画像診断装置、血管解析方法、及び血管解析プログラム
CA2896021A1 (en) 2012-12-21 2014-06-26 Volcano Corporation Adaptive interface for a medical imaging system
US9042613B2 (en) 2013-03-01 2015-05-26 Heartflow, Inc. Method and system for determining treatments by modifying patient-specific geometrical models
US9424395B2 (en) 2013-03-04 2016-08-23 Heartflow, Inc. Method and system for sensitivity analysis in modeling blood flow characteristics
US8824752B1 (en) 2013-03-15 2014-09-02 Heartflow, Inc. Methods and systems for assessing image quality in modeling of patient anatomic or blood flow characteristics
US9195800B2 (en) 2013-08-16 2015-11-24 Heartflow, Inc. Systems and methods for identifying personalized vascular implants from patient-specific anatomic data
US9805463B2 (en) 2013-08-27 2017-10-31 Heartflow, Inc. Systems and methods for predicting location, onset, and/or change of coronary lesions
US9589349B2 (en) 2013-09-25 2017-03-07 Heartflow, Inc. Systems and methods for controlling user repeatability and reproducibility of automated image annotation correction
WO2015048178A2 (en) 2013-09-25 2015-04-02 Heartflow, Inc. Systems and methods for visualizing elongated structures and detecting branches therein
WO2015048196A1 (en) 2013-09-25 2015-04-02 Heartflow, Inc. Systems and methods for validating and correcting automated medical image annotations
EP3954298A3 (en) 2013-10-24 2022-03-16 Cathworks Ltd. Vascular characteristic determination with correspondence modeling of a vascular tree
US9155512B2 (en) * 2013-12-18 2015-10-13 Heartflow, Inc. Systems and methods for predicting coronary plaque vulnerability from patient-specific anatomic image data
US9152761B2 (en) 2014-01-10 2015-10-06 Heartflow, Inc. Systems and methods for identifying medical image acquisition parameters
US9986938B2 (en) 2014-02-25 2018-06-05 Medis Associated B.V. Method and device for determining a geometrical parameter of a blood vessel
US9501622B2 (en) 2014-03-05 2016-11-22 Heartflow, Inc. Methods and systems for predicting sensitivity of blood flow calculations to changes in anatomical geometry
US9390232B2 (en) 2014-03-24 2016-07-12 Heartflow, Inc. Systems and methods for modeling changes in patient-specific blood vessel geometry and boundary conditions
US8917925B1 (en) 2014-03-28 2014-12-23 Heartflow, Inc. Systems and methods for data and model-driven image reconstruction and enhancement
US9087147B1 (en) 2014-03-31 2015-07-21 Heartflow, Inc. Systems and methods for determining blood flow characteristics using flow ratio
US9773219B2 (en) 2014-04-01 2017-09-26 Heartflow, Inc. Systems and methods for using geometry sensitivity information for guiding workflow
US9514530B2 (en) 2014-04-16 2016-12-06 Heartflow, Inc. Systems and methods for image-based object modeling using multiple image acquisitions or reconstructions
US9058692B1 (en) 2014-04-16 2015-06-16 Heartflow, Inc. Systems and methods for image-based object modeling using multiple image acquisitions or reconstructions
WO2015164086A1 (en) 2014-04-22 2015-10-29 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for hemodynamic computation in coronary arteries
US9449145B2 (en) 2014-04-22 2016-09-20 Heartflow, Inc. Systems and methods for virtual contrast agent simulation and computational fluid dynamics (CFD) to compute functional significance of stenoses
US8958623B1 (en) 2014-04-29 2015-02-17 Heartflow, Inc. Systems and methods for correction of artificial deformation in anatomic modeling
US9595089B2 (en) 2014-05-09 2017-03-14 Siemens Healthcare Gmbh Method and system for non-invasive computation of hemodynamic indices for coronary artery stenosis
US9754082B2 (en) 2014-05-30 2017-09-05 Heartflow, Inc. Systems and methods for reporting blood flow characteristics
US9195801B1 (en) 2014-08-05 2015-11-24 Heartflow, Inc. Systems and methods for treatment planning based on plaque progression and regression curves
US9390224B2 (en) 2014-08-29 2016-07-12 Heartflow, Inc. Systems and methods for automatically determining myocardial bridging and patient impact
US9386933B2 (en) 2014-08-29 2016-07-12 Heartflow, Inc. Systems and methods for determination of blood flow characteristics and pathologies through modeling of myocardial blood supply
US9668700B2 (en) 2014-09-09 2017-06-06 Heartflow, Inc. Method and system for quantifying limitations in coronary artery blood flow during physical activity in patients with coronary artery disease
US9292659B1 (en) 2014-10-29 2016-03-22 Heartflow, Inc. Systems and methods for vessel reactivity to guide diagnosis or treatment of cardiovascular disease
US9594876B2 (en) 2014-11-04 2017-03-14 Heartflow, Inc. Systems and methods for simulation of occluded arteries and optimization of occlusion-based treatments
US9336354B1 (en) 2014-11-04 2016-05-10 Heartflow, Inc. Systems and methods for simulation of hemodialysis access and optimization
US9349178B1 (en) * 2014-11-24 2016-05-24 Siemens Aktiengesellschaft Synthetic data-driven hemodynamic determination in medical imaging
WO2017047820A1 (ja) 2015-09-18 2017-03-23 イービーエム株式会社 病変血流特徴量可視化装置、その方法、及びそのコンピュータソフトウェアプログラム
DE102016203860A1 (de) * 2016-03-09 2017-09-14 Siemens Healthcare Gmbh Vorrichtung und Verfahren zum Ermitteln zumindest eines individuellen fluiddynamischen Kennwerts einer Stenose in einem mehrere serielle Stenosen aufweisenden Gefäßsegment
EP3228245B1 (en) * 2016-04-05 2021-05-26 Siemens Healthcare GmbH Determining arterial wall property with blood flow model

Also Published As

Publication number Publication date
CA3078623A1 (en) 2019-04-11
US20240032880A1 (en) 2024-02-01
CN111356406A (zh) 2020-06-30
US20200352536A1 (en) 2020-11-12
AU2018345850B2 (en) 2024-04-11
US11813104B2 (en) 2023-11-14
KR20200069305A (ko) 2020-06-16
JP2020536620A (ja) 2020-12-17
AU2018345850A1 (en) 2020-04-09
WO2019071249A1 (en) 2019-04-11
EP3691531A4 (en) 2021-05-26
EP3691531A1 (en) 2020-08-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6905574B2 (ja) 流量比を用いて血流の特徴を決定するシステム及び方法
JP6796117B2 (ja) 患者固有の幾何学的形状モデルを変更することによって治療を決定する方法及びシステム
KR102414383B1 (ko) 환자별 혈류 모델링 방법 및 시스템
JP2023113673A (ja) １つ以上の動脈セグメントの血行動態情報を決定するための方法およびシステム
KR102248498B1 (ko) 혈관 기하학적 구조 및 생리학으로부터 혈류 특징들을 추정하기 위한 시스템들 및 방법들
US20160066862A1 (en) Method and system for quantifying limitations in coronary artery blood flow during physical activity in patients with coronary artery disease
US11727570B2 (en) Methods and systems for determining coronary hemodynamic characteristic(s) that is predictive of myocardial infarction

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230607

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20230607

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20240222

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20240326