JP2023547373A - 血管流体流速を決定する方法 - Google Patents

Abstract

流量を決定するために、体内の血管内の造影剤の画像データが取得される。相互の角度および角度によって取得された画像に基づいて、血管の三次元モデルが構築され、血管部分の長さが決定される。第１の角度の下で、時間的に離れた少なくとも２つの一連の画像が評価され、血管内の染料ボーラスの前部の時間的な進行が決定される。画像では、血管をセグメント化することができ、時間および距離の少なくとも一方にわたる輝度またはその微分値を評価して、正面を決定することができる。進行距離は、たとえば画像からモデルにセグメントをマッピングすることによって３次元モデルにマッピングされ、経時的により正確かつ自然な進行距離が取得される。流量は進行時間に対する自然進行距離によって決まる。【選択図】なし

Description

様々な本態様および本実施は、非侵襲的な方法で取得された画像に基づいて、哺乳動物の体の血管内の流体流速を決定する分野に関する。

血流予備能のような心臓血管系のさまざまなパラメータを決定するために、冠状血管内の血液の流速が必要になる場合がある。流速は、非特許文献１に記載されている。

"TIMI Frame Count" by C. Michael Gibson e.a. as published in Circulation 1996; 93: 879-888

生物体の血管を通る流体、特に人間の冠状血管内の血液の流速の値を取得する、より正確で標準化された方法を提供することが好ましい。

第１の態様は、人間または他の哺乳動物の体の血管部分内の流体の血管流体流速を決定する方法を提供する。この方法は、血管の長さを表す血管の自然長モデルを取得するステップ、血管セグメントの２次元モデルを取得するステップ、前記２次元モデルを複数の血管セクションに分割するステップ、前記血管セクションの画像データを含む、各々が異なる時点に対応する一組の画像を受け取るステップ、前記一組の画像に基づいて、前記一組の画像の各々について、少なくとも１つの強度値を各血管セクションに割り当てるステップ、強度基準に基づいて、第１の時点に関連する第１の画像において、第１の血管セクションを識別するステップ、前記強度基準に基づいて、前記第１の時点よりも遅い第２の時点に関連する第２の画像において、前記第１の血管セクションに対して遠位にある第２の血管セクションを識別するステップ、前記第１の血管セクションおよび前記第２の血管セクションを前記自然長に関連付けることによって伝播長を取得するステップ、及び、前記伝播長、および前記第１の時点と前記第２の時点との間の差に基づいて血管流体流速を決定するステップ、を含む。

この方法は、血流速を決定するための効果的で客観的かつ正確な方法を提供する。特に２Ｄデータを３Ｄモデルに変換することで、精度が向上する。このようなマッピングは、距離または最終的に決定された流速のいずれかに適用することができる。第１の瞬間と第２の瞬間との差違は、画像取得の頻度または画像の利用可能性、第１の画像と第２の画像の間の時間的な差を示す他のエンティティ、または、それらの任意の組み合わせについての実際の第１の瞬間と第２の瞬間、に基づくことができる。

一実施形態において、自然長モデルの決定は、第１の角度の下で血管セグメントの第１の２次元画像データを取得するステップ、第２の角度の下で血管セグメントの第２の２次元画像データを取得するステップ、第１の２次元画像および第２の２次元画像に基づいて血管の３次元モデルを構築するステップ、並びに、血管の３次元モデルの中心線の長さを決定するステップ、を含む。この実施は、血管の実際の長さの正確な概算を提供し、それにより、流速の正確な概算を得ることができる。

別の実施形態では、第１の２次元画像データを取得するステップは、時間的に連続して取得された第１の一連の２次元画像を取得するステップを含み、第２の２次元画像データを取得するステップは、時間的に連続して取得された第２の一連の２次元画像を取得するステップを含む。時間内に複数の画像を取得すると、モデルの構築に使用される画像をさらに選択するためのオプションが提供される。

さらなる実施において、画像のセットは、２次元画像の第１のシリーズから、または２次元画像の第２のシリーズから選択される。１つのシリーズから一連の画像を取得すると、より正確な一連のデータが得られる。

さらに別の実装形態においては、２次元画像の第１のシリーズおよび２次元画像の第２のシリーズによって示される血管の長さが決定され、画像のセットは、最長の長さの血管を表す一連の２次元画像から選択される。

ほとんどの血管、特に冠状血管は、まっすぐな経路をたどらず、多くのカーブや曲がりのある経路をたどる。特に、２組の画像が互いに対してある角度の下で撮影される場合、血管は、第２の角度の下よりも第１の角度の下でより長く描写され得る。最も長い長さで描かれた血管では、より高い解像度が得られる場合がある。

更に別の実装では、２次元モデルを血管セクションに分割するステップは、血管の３次元モデルの中心線に沿ってボリュームセクションを定義し、ボリュームセクションを血管セクションとして一連の画像にマッピングするステップを含む。このようにして、血管の全容積が分割され、分析のためにより多くのデータが提供される。これにより、精度が向上する可能性がある。

さらに別の実施形態では、２次元モデルを血管セクションに分割するステップは、２次元モデル内で血管セクションを定義するステップと、血管セクションを自然長モデル内の点に関連付けるステップとを含む。２次元画像データに基づいて３次元形状を有する血管を２次元マッピングする場合、データが失われる可能性がある。このようなデータは、この実装で回復できる。

さらに別の実施形態では、自然長モデル内の点に血管セクションを関連付けるステップは、血管の３次元モデルの中心線に沿って血管セクションを体積セクションに関連付けるステップを含む。血管の幅にはばらつきがあり、特に狭窄がある場合には、長さに沿って幅が増減することがある。このような変動の影響は、この実装では、管腔内に局所的な中心点ではなく血管の中心線を設けることにより減少する。

さらなる実施形態では、強度基準は閾値を備え、セグメントに関連付けられた画像データの強度が閾値より大きいか小さいかの少なくとも一方である場合、基準は満たされるように保持される。この実施形態は、連続または半連続スケールを２進法に変換する。これにより、計算効率が向上する。

更に、別の実施形態では、強度基準は、経時的な強度値の時間微分閾値を含む。強度の突然の増加、またはより一般的に強度の突然の変化は、強度が識別の閾値よりも低いまたは高い場合よりも、より正確な強度の変化の強度を提供することができる。従って、この実装により精度が向上する。

さらに別の実装は、血管セクションごとに、セットの画像にわたる強度値を正規化するステップをさらに含む。強度値は経時的に変化する可能性があり、造影剤を使用する実装では、そのような造影剤は経時的に薄くなる可能性がある。このような影響は、この実装を使用して補うことできる。

さらに別の実施形態では、第１の２次元画像データおよび第２の２次元画像データは、Ｘ線を使用して取得される。ＭＲＩ、ＣＴ、その他の画像取得方法も使用できるが、Ｘ線には十分に実績のある技術を使用し、効率的なデータ処理を可能にするコントラストの向上という利点がある。特筆すべきことは、第１の態様およびその他の実施形態は、血管セグメントの３次元表現を提供する他の技術にも適用できることである。

第２の態様は、プログラムがコンピュータによって実行されると、コンピュータに第１の態様の方法を実行させる命令を含むコンピュータプログラムを提供する。

第３の態様は、第１の態様の方法を実行するように配置されたプロセッサを備えるデータ処理ユニットを提供する。

次に、さまざまな態様およびその実装について、図面を参照してさらに詳細に説明する。

画像取得および処理のためのシステムを示す。 フローチャートの第１の部分を示す。 フローチャートの第２の部分を示す。 心臓血管構造の２つの画像を示す。 処理されたデータ値のセットを示す。

（詳細な説明）
図１は、第２の態様の一例として電子医療データ収集および処理システム１００を示す。システム１００またはその一部は、診療所または病院の心臓カテーテル検査研究室で見つけることができる。システム１００は、第１のＸ線源１２６および第２のＸ線源１２８を備えるＸ線画像取得モジュールを備え、第１のＸ線源１２６からＸ線データを受信するように配置された第１のＸ線検出器１２２と、第２のＸ線センサ１２４は、第２のＸ線源１２８からＸ線データを受信するように配置されている。第１のＸ線源１２６、第２のＸ線センサ１２４、第１のＸ線検出器１２２、および第２のＸ線センサ１２４は、互いに対してある角度で心臓血管構造１８０の画像を取得するように配置される。この角度は、２５°～４５°であることが好ましく、３０°～４０°であることがより好ましい。

第１のＸ線検出器１２２および第２のＸ線検出器１２４は、電子コンピューティングデバイス１１０のデータ収集モジュール１１６に接続される。電子コンピューティングデバイスは、処理ユニット１１２、記憶モジュール１１４、および周辺機器Ｉ／Ｏコントローラ１１８をさらに備える。マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、またはその他の電子データ処理デバイスとして実装される場合がある処理ユニット１１２は、電子コンピューティングデバイス１１０およびシステム１００の様々な部分を制御するように配置され、第１の態様およびその実装による方法を実行するように配置される。

記憶モジュール１１４は、例えば、処理ユニット１１２による処理の直後またはその後に、システム１００の他の様々な部分からコンピューティングデバイス１１０によって取得されたデータを記憶するように配置される。記憶ユニット１１４は、少なくとも部分的に非移行記憶媒体として実装され、処理ユニット１１２が第１の態様およびその実装による方法を実行できるようにするコンピュータ実行可能コードを記憶するようにさらに配置される。

システム１００は、この実装では任意で、更に、圧力カフ１３２を備える第１の血圧測定モジュール１３０と、脈拍センサ１３６を備える制御ユニット１３４と、圧力カフ１３２を膨張および収縮させることによって圧力カフ１３２内の空気圧を制御するように配置されている圧力制御ユニット１３８と、を備える。

システム１００は、別の血圧測定モジュールとして、冠状動脈内遠位圧に対応する圧力チップ１４８を備える。冠状ワイヤに接続された圧力チップ１４８は、圧力を、一般的にヒトのような哺乳類の体内に挿入されるカテーテル１４６を介して、冠状血管または血管一般の例としての心臓血管構造１８０の冠状動脈１８２から、データ取得モジュール１１６に伝達する。さらに、検査中の冠状動脈１８２の小孔内に配置された冠状カテーテル１４６の先端は、大動脈圧に対応する血管内への近位圧力を感知する。更に、カテーテル１４６は、冠状動脈１８２または身体の別の血管に造影剤１５０を挿入するために使用され得る。

周辺機器Ｉ／Ｏコントローラ１１８は、コンピューティングデバイス１１０およびその様々な配置要素を、ユーザ入力などのデータを受信するためのキーボード１４２またはタッチスクリーンなどの入力デバイスに接続するように配置される。周辺機器Ｉ／Ｏコントローラ１１８は、コンピューティングデバイス１１０と、そのさまざまなコンポーネントを電子ディスプレイ１４４およびコンピューティングデバイス１１０によって受信された処理済みまたは未処理のデータに関するデータをユーザに提供するように配置された他の出力デバイスなどの出力デバイスと、に接続するように配置している。

図１に示すように、カテーテル１４６および圧力ワイヤ１４８は冠状動脈１８２に挿入される。冠状動脈１８２には、狭窄部１９０が存在する。狭窄領域により、冠状血管構造１８０の様々な血管が狭くなり、その結果、様々な狭窄領域で圧力降下が生じる。その後、圧力降下により心筋組織の灌流が低下し、検査対象者の健康状態の低下につながる。図１に示される心臓血管構造１８０は、仮説的な構造である可能性があり、必ずしも実際の解剖学的構造を表すものではない。

上述したシステム１００およびその一部のさらなる機能は、図２Ａおよび図２Ｂによって示されるフローチャート２００と併せてさらに説明される。フローチャート２００によって示される手順は、システム１００、特に電子コンピューティングデバイス１１０によって実行され、処理ユニット１１２によって制御される。フローチャート２００の様々な部分を以下に簡単に要約する。

２０２ 開始手順
２０４ 最初の画像シリーズを取得
２０６ ２番目の画像シリーズを取得
２０８ 最初のシリーズから最初の画像を取得
２１０ ２番目のシリーズから２番目の画像を取得
２１２ ３Ｄモデルの構築
２１４ 血管選択の取得
２１６ 選択した容器の長さを決定
２１８ 選択基準の受け取り
２２０ ２つのセットのうち１つを選択
２２２ ２Ｄモデルの構築
２２４ セグメント２Ｄモデル
２２６ 選択したセットから画像を取得
２２８ 選択した血管を識別
２３０ セグメントで識別された血管
２３２ セグメント内の強度値を分析
２３４ 強度値をセグメントに割り当て
２３６ すべてのセグメントが完了？
２３８ 画像はすべて完成？
２４０ 強度データの正規化
２４２ 閾値データの取得
２４４ 正規化画像の取得
２４６ 閾値データに対する強度を評価
２４８ 正面を決定
２５０ フロントを３Ｄ長さデータにマッピング
２５２ 画像はすべて完成？
２５４ 画像を２つ選択
２５６ ２つの画像間の時間を取得
２５８ 正面間の３Ｄ長さを取得完了
２６０ 伝播速度を決定
２６２ 終了

この手順はターミネータ２０２で開始される。処置の開始時に、造影剤１５０が冠状動脈１８２の近位端に挿入される。手順はステップ２０４に続き、造影剤１５０が経時的に冠状動脈１８２を通って進行する間に、第１のＸ線検出器１２２によって経時的に分布する第１の一連の画像を取得する。図３は、左側に、最後の画像または第１の一連の画像の最後の画像のうちの１つの例としての第１の画像３００’を示す。ここでは、心臓血管構造１８０の血管は造影剤で満たされている。

ステップ２０６では、第２の一連の画像が、好ましくは第１のＸ線検出器１２４を用いて、第１の一連の画像が取得されるのと同様の方法で撮影される。第１のシリーズは、第２のシリーズが取得されるのと同時に取得されることが好ましい。図３は、左側に、第２の一連の画像の最後の画像または最後の画像のうちの１つの例としての第２の画像３００’’を示す。ここでは、心臓血管構造１８０の血管が造影剤で満たされている。研究室で使用できるＸ線源とＸ線イメージセンサが１つだけの場合、第２の一連の画像は、造影剤の第２の用量が心臓血管構造１８０に挿入された状態で、第１の一連の画像が取得された後に取得する必要がある。

ステップ２０８では、検査対象の心臓血管構造１８０、またはいずれの場合も冠状動脈１８２の３次元モデルを構築するために、第１のシリーズの第１の画像が選択される。第１の画像は、欧州特許出願公開３６６０８５８号明細書で開示されているように選択することができる。ステップ２１０において、第２の画像が第２のシリーズから選択され、ステップ２１２において、精査中の心臓血管構造１８０、またはいずれの場合も冠状動脈１８２の３次元モデルが構築される。

３次元モデルは、冠状動脈１８２の中心線のみ、体積モデル、別のモデル、またはそれらの組み合わせを含んでいてもよい。３次元モデルは、冠状動脈１８２の長さ、好ましくは真の長さまたは自然な長さを決定できるように構築される。ここで、冠状動脈１８２は通常、画像面に平行な直線経路をたどらないことから、２つのシリーズのうちの１つの単一の２次元画像から得られる冠状動脈１８２の長さは、冠状動脈１８２の実際の長さではない可能性がある。

ステップ２１４では、長さが決定される血管の選択が受信される。このような選択は、自動化されたプロセスの一部であってもよく、あるいはキーボード１４２、タッチスクリーン、または別の入力ユニットによって検索されてもよい。この例では、冠動脈１８２が選択されている。いくつかのプロセスでは、冠状動脈１８２のみに造影剤１５０が提供され、これにより冠状動脈１８２の自動検出がより効率的になる。続いて、ステップ２１６において、冠状動脈１８２の長さ。これは、近位点から造影剤が検出される最遠位点までの中心線の長さを決定することによって行うことができる。代替的または追加的に、検査中の血管の外側輪郭の長さを３次元モデルで決定することができる。特筆すべきことは、ステップ２１２から２１６は、ステップ２５６に続く後続のステップ、またはステップ２５８の前の他のステップと並行して実行され得ることである。

ステップ２１８において、第１シリーズからの第１選択画像、または第２シリーズの第２選択画像のいずれかを選択するための選択基準が受信され、精査中の血管の以前に構築された２次元モデルが選択される。あるいは、第１の画像シリーズまたは第２の画像シリーズのいずれかから別の画像が選択されてもよい。

好ましくは、そのような画像は、検査中の血管が完全に、または少なくとも大部分が造影剤１５０で満たされている画像である。選択基準は、精査中の血管が最も長い画像を優先することが好ましい。代替的または追加的に、画像を選択するための入力は、キーボード１４２、タッチスクリーン、または別の入力ユニットによって受信される。そのようなものとして、画像を選択する直接入力なども考えられる。ステップ２２０では、選択基準を満たす画像が選択される。

ステップ２２２では、選択された画像に基づいて、検査中の血管の２次元モデルが構築される。２次元モデルは、冠状動脈１８２の中心線のみ、体積モデル、別のモデル、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。２次元モデルはここで構築されてもよいし、代替的または追加的に、ステップ２１２での３次元モデルの構築前に構築されてもよい。

ステップ２２４では、検査中の血管の２次元モデルがセグメント化される。セグメント化はモデルの構造に依存する場合がある。モデルが中心線のみを含む場合、セグメント化は、ラインまたはラインセクション上の少なくとも１つの点を識別することを含むことができる。モデルが、任意選択で中心線の周りに定義される１つ以上のエリアまたはボリュームを含む場合、セグメント化は、任意選択で中心線に沿って、少なくとも１つのサブエリアまたはボリュームセクションを定義することを含んでもよい。サブエリアとボリュームセクションは間近に隣接していても、互いに距離を置かれて配置されてもよい。代替的または追加的に、そのようなシナリオでは、セグメント化は、モデル内のセグメントまたは点を識別することを含んでもよい。代替的または追加的に、セグメント化は、すべての画像、またはこの目的のために選択されたすべての画像に適用される。特定の血管をセグメント化する前に、その特定の血管がその一部である血管樹を、別個の血管および／またはその一部に最初にセグメント化することができる。

ステップ２２６では、画像、好ましくは時系列における第１の画像が第１のセットから取得される。ステップ２２８では、精査中の血管、または造影剤１５０がすでに充填されている血管の少なくとも一部が識別される。ステップ２３０において、識別された血管は、時系列の画像ごとにステップ２２４で定義されたセグメント化に従ってセグメント化される。一実装では、血管は、選択された画像フレームに先行するフレーム内でのみ追跡または識別される。この例では、計算効率が向上する。

ステップ２３２では、各セグメントの強度値が分析される。取得される画像は、デジタル電子的な方法で取得されることが好ましく、これは、画像がピクセルから構築されることを意味する。このシナリオでは、ＭＲＩ、ＣＴ、Ｘ線などの医療画像技術で一般的であるように、各ピクセルには３つ以上の色の強度を持つ色値はなく、強度値は１つだけである。取得した画像がアナログの場合、画像は電子形式でデジタル化される。

セグメント化に応じて、セグメントは１つ以上のピクセルで配置される。セグメントが点として定義されている場合、所定の距離未満で点を囲むピクセルが最も近い点に割り当てられる場合がある。複数のピクセル、つまり複数の強度値がセグメントに割り当てられている場合、強度値が分析されて、セグメントの１つの強度値が決定される。これは、これらの演算のいずれかを実行する前に、中央値、中央値の計算、標準偏差の決定のうちの少なくとも１つを含むがこれらに限定されない、１つ以上の統計演算を使用して実行することができる。外れ値が中央値または中央値から特定のパーセンテージ超離れている場合、または中央値または中央値から標準偏差の係数超離れている場合、外れ値は削除される可能性がある。

ステップ２３４では、セグメントに対して決定された強度値がセグメントに割り当てられる。ステップ２３６において、この手順は、処理中の画像内でさらなるセグメントが識別され得るかどうかをチェックする。そうである場合、手順は分岐してステップ２３２に戻る。そうでない場合、手順はステップ２３８に進み、このステップで、選択されたシリーズ内のさらなる画像を処理するかどうかをチェックする。この場合、手順は分岐してステップ２２６に戻る。すべての画像が処理された場合、手順は次のステップに進む。取得したすべての画像を処理する必要があるわけではないことに注意すべきである。セットの一部のみを処理するだけで十分な場合がある。２番目、３番目、４番目、１０番目、２０番目、またはｎ番目の画像を処理するだけで十分な場合がある。究極の場合、処理される画像は２つだけである。

必要な量または必要な量が未定であれば決定された量の画像が上述のように処理されると、ステップ２４０でデータを正規化することができる。好ましくは、処理された画像のデータおよび特に強度値は、時間的に、すなわち経時的に正規化される。正規化の基準は、１つまたは複数の画像にわたる１つまたは複数の特定のセグメントの強度の中央値または中央値、特定の固定値、その他、またはそれらの組み合わせに基づくことができる。処理の結果を図４に示す。

図４は、検査中の血管のセクションに割り当てられた正規化された強度値を示す。ここで、正規化された強度値が、第１の位置４１０、第２の位置４２０、第３の位置４３０、第４の位置４４０、および第５の位置４５０について示されている。第１の位置は、第５の位置よりも近位である。より暗い色合いは、精査中の血管内の造影剤１５０の濃度が高いことを示す。あるフレームから次のフレームまでの時間を左から右に示す。

図４では、白は造影剤が存在しないことを示し、黒は造影剤が存在することを示すように、色の強度が示されている。別の実施形態では、図４に示す実施形態と比較して、画像はネガで撮影される。このような代替実施形態では、白は造影剤の存在を示し、黒は造影剤の非存在を示す。

データが正規化されると、ステップ２４２で閾値データが取得される。閾値データは、特定の固定強度値、または上述の正規化手順に従って調整された特定の強度値を含むことができる。代替的または追加的に、閾値データは、特に、同じ画像または他の画像の少なくとも１つにおける、時間の少なくとも１つにわたる、または１つのセグメントから１つまたは複数の他のセグメントへの強度値の変化に関するデータおよび基準を含んでもよい。

後者の場合、閾値基準の遵守は、血管距離にわたる、または経時的なフレームからフレームへの取得された強度値の変化を決定することによって、すなわち、時間または血管内の位置の関数として強度値の導関数を決定することによって決定され得る。ステップ２４４では、一連の正規化された、または正規化されていない画像から正規化された画像が取得される。このようにして得られたデータを用いて、手順はステップ２４６に進み、画像内の強度データが閾値データに対して評価される。

評価の結果、ステップ２４８で、どのセグメントが閾値基準を満たしているかが決定される。ここで、このようなセグメントは、造影剤１５０のボーラスの前部に関連するものとして識別される。ステップ２５０において、正面が特定の画像のものであると判定されたセグメントは、正面を有するセグメントと精査中の血管の固定位置、たとえば最近接点、との間の距離を決定するために３次元モデル内の位置にマッピングされる。あるいは、２次元モデルのセグメントから３次元モデルの距離値へのマッピングは、手順の早い段階で実行される。

ステップ２５２では、この手順は、流速を決定するために必要なすべての画像が評価されたかどうかをチェックする。そうでない場合、プロセスは分岐してステップ２４４に戻る。すべての画像が処理された場合、手順はステップ２５４に進み、２つの画像が選択されるか、または２つの画像から少なくともデータが取り出される。処理された画像から取得されたデータは、精査中の血管内の固定点に対する前方の距離である。

ステップ２５６では、２つの画像２５４の間の時間差が取得される。時間差はそのまま利用できる。あるいは、時間差は、画像取得速度および該当する２つの画像間のフレーム距離としての値を使用して取得されてもよい。画像が２０フレーム／秒で取得され、画像が３４フレーム離れている場合、時間差は１７秒になる。

ステップ２５８では、２つの画像のフロント間の距離が決定される。両方の画像で既知の、血管の最近位点などの固定点までの色素フロントの距離を使用して、距離は両方の値（この実装では最大値から最小値）を減算することによって決定できる。このようにして得られた距離を、ステップ２５６で得られた時間で割った値は、検査中の血管を通る造影剤の伝播速度とそれに伴って血液の伝播速度を決定する。その後、この手順はターミネータ２６２で終了する。

要約すると、流速を決定するために、体内の血管内の造影剤の画像データが取得される。相互の角度および角度によって取得された画像に基づいて、血管の３次元モデルが構築され、血管部分の長さが決定される。第１の角度の下で、時間的に離れた少なくとも２つの一連の画像が評価され、血管内の染料ボーラスの前部の時間的な進行が決定される。画像では、血管をセグメント化することができ、時間および距離の少なくとも一方にわたる輝度またはその微分値を評価して、正面を決定することができる。進行距離は、たとえば画像からモデルにセグメントをマッピングすることによって３次元モデルにマッピングされ、経時的により正確かつ自然な進行距離が取得される。流量は進行時間に対する自然進行距離によって決まる。

（付記）
（付記１）
ヒトまたは別の哺乳動物の体の血管セグメント内の流体の血管流体流速を決定する方法であって、
血管の長さを表す血管の自然長モデルを取得するステップ、
血管セグメントの２次元モデルを取得するステップ、
前記２次元モデルを複数の血管セクションに分割するステップ、
前記血管セクションの画像データを含む、各々が異なる時点に対応する一組の画像を受け取るステップ、
前記一組の画像に基づいて、前記一組の画像の各々について、少なくとも１つの強度値を各血管セクションに割り当てるステップ、
強度基準に基づいて、第１の時点に関連する第１の画像において、第１の血管セクションを識別するステップ、
前記強度基準に基づいて、前記第１の時点よりも遅い第２の時点に関連する第２の画像において、前記第１の血管セクションに対して遠位にある第２の血管セクションを識別するステップ、
前記第１の血管セクションおよび前記第２の血管セクションを前記自然長に関連付けることによって伝播長を取得するステップ、及び、
前記伝播長、および前記第１の時点と前記第２の時点との間の差に基づいて血管流体流速を決定するステップ、
を含む方法。

（付記２）
前記自然長モデルを決定するステップが、
第１の角度の下で前記血管セグメントの第１の２次元画像データを取得するステップ、
第２の角度の下で前記血管セグメントの第２の２次元画像データを取得するステップ、
前記第１の２次元画像および前記第２の２次元画像に基づいて血管の３次元モデルを構築するステップと、
血管の前記３次元モデルの中心線の長さを決定するステップ、
を含む、付記１に記載の方法。

（付記３）
前記一組の画像が、前記第１の角度又は前記第２の角度の下で取得される、付記２に記載の方法。

（付記４）
前記第１の２次元画像データを取得するステップは、時間的に連続して取得される第１の一連の２次元画像を取得するステップを含み、
前記第２の２次元画像データを取得するステップは、時間的に連続して取得される第２の一連の２次元画像を取得するステップを含む、付記２又は３に記載の方法。

（付記５）
前記一組の画像は、前記第１の一連の２次元画像から、又は、前記第２の一連の２次元画像から選択される、付記４に記載の方法。

（付記６）
前記第１の一連の２次元画像及び前記第２の一連の２次元画像によって描かれる前記血管の長さが決定され、前記一組の画像が最長の血管を描いた前記一連の２次元画像から選択される、付記５に記載の方法。

（付記７）
前記２次元モデルを複数の血管セクションに分割するステップが、
血管の前記３次元モデルの前記中心線に沿って複数のボリュームセクションを定義し、
前記ボリュームセクションを複数の血管セクションとして前記一連の画像にマッピングする、ことを含む、付記２～６のいずれか１つに記載の方法。

（付記８）
前記２次元モデルを血管セクションに分割するステップは、
前記２次元モデル内の前記複数の血管セクションを定義し、
前記複数の血管セクションを前記自然長モデル内の点に関連付ける、ことを含む、付記１～７のいずれか１つに記載の方法。

（付記９）
前記複数の血管セクションを前記自然長モデル内の点に関連付けるステップは、前記複数の血管セクションを血管の前記３次元モデルの前記中心線に沿った複数のボリュームセクションに関連付けるステップを含む、付記２～６のいずれか１つに従属する付記８に記載の方法。

（付記１０）
前記強度基準は閾値を含み、セグメントに関連する画像データの前記強度が前記閾値より大きいか小さいかの少なくとも一方である場合、前記基準は満たされるように保持される、付記１～９のいずれか１つに記載の方法。

（付記１１）
前記強度基準が、経時的な前記強度値の時間微分閾値を含む、付記１～１０のいずれか１つに記載の方法。

（付記１２）
各血管セクションについて、前記一組の画像にわたる前記強度値を正規化するステップをさらに含む、付記１～１１のいずれか一項に記載の方法。

（付記１３）
前記第１の２次元画像データ及び前記第２の２次元画像データは、Ｘ線を使用して取得される、付記２～１２のいずれか１つに記載の方法。

（付記１４）
コンピュータによって実行されると、コンピュータに付記１～１３のいずれか１つに記載の方法を実行させる命令を含むコンピュータプログラム。

（付記１５）
付記１～１３のいずれか１つに記載の方法を実行するように適合されたプロセッサを備えるデータ処理デバイス。

Claims (15)

1. ヒトまたは別の哺乳動物の体の血管セグメント内の流体の血管流体流速を決定する方法であって、
   血管の長さを表す血管の自然長モデルを取得するステップ、
   血管セグメントの２次元モデルを取得するステップ、
   前記２次元モデルを複数の血管セクションに分割するステップ、
   前記血管セクションの画像データを含む、各々が異なる時点に対応する一組の画像を受け取るステップ、
   前記一組の画像に基づいて、前記一組の画像の各々について、少なくとも１つの強度値を各血管セクションに割り当てるステップ、
   強度基準に基づいて、第１の時点に関連する第１の画像において、第１の血管セクションを識別するステップ、
   前記強度基準に基づいて、前記第１の時点よりも遅い第２の時点に関連する第２の画像において、前記第１の血管セクションに対して遠位にある第２の血管セクションを識別するステップ、
   前記第１の血管セクションおよび前記第２の血管セクションを前記自然長に関連付けることによって伝播長を取得するステップ、及び、
   前記伝播長、および前記第１の時点と前記第２の時点との間の差に基づいて血管流体流速を決定するステップ、
   を含む方法。
2. 前記自然長モデルを決定するステップが、
   第１の角度の下で前記血管セグメントの第１の２次元画像データを取得するステップ、
   第２の角度の下で前記血管セグメントの第２の２次元画像データを取得するステップ、
   前記第１の２次元画像および前記第２の２次元画像に基づいて血管の３次元モデルを構築するステップと、
   血管の前記３次元モデルの中心線の長さを決定するステップ、
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記一組の画像が、前記第１の角度又は前記第２の角度の下で取得される、請求項２に記載の方法。
4. 前記第１の２次元画像データを取得するステップは、時間的に連続して取得される第１の一連の２次元画像を取得するステップを含み、
   前記第２の２次元画像データを取得するステップは、時間的に連続して取得される第２の一連の２次元画像を取得するステップを含む、請求項２又は３に記載の方法。
5. 前記一組の画像は、前記第１の一連の２次元画像から、又は、前記第２の一連の２次元画像から選択される、請求項４に記載の方法。
6. 前記第１の一連の２次元画像及び前記第２の一連の２次元画像によって描かれる前記血管の長さが決定され、前記一組の画像が最長の血管を描いた前記一連の２次元画像から選択される、請求項５に記載の方法。
7. 前記２次元モデルを複数の血管セクションに分割するステップが、
   血管の前記３次元モデルの前記中心線に沿って複数のボリュームセクションを定義し、
   前記ボリュームセクションを複数の血管セクションとして前記一連の画像にマッピングする、ことを含む、請求項２～６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記２次元モデルを血管セクションに分割するステップは、
   前記２次元モデル内の前記複数の血管セクションを定義し、
   前記複数の血管セクションを前記自然長モデル内の点に関連付ける、ことを含む、請求項１～７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記複数の血管セクションを前記自然長モデル内の点に関連付けるステップは、前記複数の血管セクションを血管の前記３次元モデルの前記中心線に沿った複数のボリュームセクションに関連付けるステップを含む、請求項２～６のいずれか１項に従属する請求項８に記載の方法。
10. 前記強度基準は閾値を含み、セグメントに関連する画像データの前記強度が前記閾値より大きいか小さいかの少なくとも一方である場合、前記基準は満たされるように保持される、請求項１～９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記強度基準が、経時的な前記強度値の時間微分閾値を含む、請求項１～１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 各血管セクションについて、前記一組の画像にわたる前記強度値を正規化するステップをさらに含む、請求項１～１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記第１の２次元画像データ及び前記第２の２次元画像データは、Ｘ線を使用して取得される、請求項２～１２のいずれか１項に記載の方法。
14. コンピュータによって実行されると、コンピュータに請求項１～１３のいずれか１項に記載の方法を実行させる命令を含むコンピュータプログラム。
15. 請求項１～１３のいずれか１項に記載の方法を実行するように適合されたプロセッサを備えるデータ処理デバイス。

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