JP6377856B2 - 患者別の心血管情報を決定する方法 - Google Patents
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Description
QLAD:左前下行枝の血流量、lLAD:左前下行枝の長さ
QLCX:左回旋枝の血流量、lLCX:左回旋枝の長さ
QRCA:右冠状動脈の血流量、lRCA:右冠状動脈の長さ
(lRCA)RV:右冠状動脈の右心室の血液供給の部分の長さ
(lRCA)LV:右冠状動脈の左心室の血液供給の部分の長さ
α:右心室の血液供給血管の補正係数
冠状動脈の局所的計算流体力学モデルに冠動脈システムのシミュレーションを連結する統合的な接近法を使用した。冠循環シミュレーションのための集中パラメータモデルは、微小冠動脈から右心房まで冠状血管が表現されたものを使用し、冠状動脈内の局所の血流をシミュレートするために有限要素法によって実装された計算流体力学モデルを使用した。
また、冠循環の集中パラメータモデルは、冠状血管に限定した。冠循環は、図1に示すように、三種類の構成要素、すなわち、冠状動脈(coa)、冠状動脈の毛細血管(coc)、冠状静脈(cov)を含んでいる。冠循環の集中パラメータモデルは、それぞれの抵抗と静電容量などの要素で構成され、電気的アナログ観点から数式化される。血液の循環に関連する血流力学的パラメータを使用して、三つの部分の構成要素それぞれについて、圧力、体積、血流を計算する。他の毛細血管系とは対照的に、心臓の収縮期中、血管周囲の左心室の圧力が非常に強くなるため、冠状動脈の血流量は低くなる。拡張期中の心臓の筋肉が緩みながら左心室の毛細血管に流れる血液が妨げられていないので、冠状動脈に流れる血流の移動はより自由になる。この機序をモデル化するために、冠状動脈の心筋内部圧力(図1のPimp)を使用した。この心筋内部の圧力は、心室の圧力と相関関係を有する。
また、集中パラメータ方法と計算流体力学モデルの統合は、冠循環の集中パラメータ方法と計算流体力学モデルを結合するために、両方のシステムが相互の影響を与えるという家をした。図2は、計算流体力学モデルと集中パラメータモデルの結合を概略的示す。計算流体力学モデルの出口で計算された流量は、集中パラメータモデルに伝達される。常微分方程式を介して集中パラメータモデルの三つの部分の圧力と流量を計算する(Lim et al。、2009)。LPMで計算された冠動脈圧の値は、次のステップの計算のために計算流体力学モデルの出口境界条件としてPoutletを計算するために使用されるように計算流体力学モデルに伝達される。このように結合された方法は、、微小血管と結合された大きな血管の局所的流体力学の解析に効果的であり、これはBrown等の論文(Brown et al。、2012)に詳細に説明されている。
本発明に係る方法の検証のために、図4に示すように、少しの狭窄があるチューブ(仮想血管)をシミュレートして得られた結果と、既に数値的研究を介して出てきた結果と比較した。狭窄部位の割合であるAstenosis / A0は0.5であり、直径(D)は5mmである。液体の密度と粘性は、それぞれ755 kg / m3、0.00143 Pa・secであり、既存の数値研究に示されたサインの速度を入口境界条件に適用した。
また、臨床的な実際の形状を利用して、シミュレーションモデルをテストするために、CT画像データから冠状動脈の3次元形状モデルを生成して、患者オーダーメイドモデルを開発した。臨床データの出所は、大韓民国の蔚山大学病院で、蔚山大学病院のデータの使用は、IRBの承認を受けた。2014年の病院を訪れた患者のうち、直径2.5mm以上の主要な冠状動脈の50%以上の狭窄を示した患者一人を選択した。
冠状動脈や脳血管の血流解析のためには、動脈からの枝血管への血流の分配比率を求める必要がある。冠状動脈の分枝に流れる血流量の割合は、CT-FFRを計算する際、各冠動脈分枝に連結されたLPMモデルの抵抗値を設定する基準となる。ところが、複数の枝血管への血流分配は、患者に応じてそれぞれ異なり、そのための患者オーダーメイドモデルの方法が必要である。
本発明に係る一実施形態に、冠状動脈の3次元形状モデルから血管の長さを求め、それぞれの血管に流れる血流量の割合を定める方法について述べる。本発明に係る方法によれば、冠状動脈のLAD、LCX、RCAがそれぞれの血液を供給する心筋の体積を求めず、それぞれの冠状動脈の分枝の長さを求め、それぞれの冠状動脈の分枝に流れる血流量の割合を推定することができる。したがってFFRのような患者のカスタマイズ心血管情報を決定するために、左心室の心臓の筋肉の体積を求めるためのCT画像データの画像解析手順が必要ないようになる。
1)CT画像データを処理して、冠状動脈の3次元形状モデル生成する。
2)生成された冠状動脈の3次元形状モデルから冠状動脈の中心線を作成する。
3)生成された中心線の末端の面積を計算して、一定面積以下となるポイントを末端地点に選定する。
4)冠状動脈の分枝から末端地点までの中心線の長さを計算する。
次に、冠状動脈がRCAの場合には、次のような順序で冠状動脈の長さを求める。
5)RCAの血管の長さを測定するが、PLA(postero-lateral artery)、PDA(posterior descending artery)に分かれる分枝までの長さと、分枝点以降の長さを計算する。
6)PLAとPDAの分枝になる前までの長さは、一定の値(1/3 - 1/4の間の値)に分けて長さを補正してくれる。
7)PLAとPDAの長さは、左心室に血液を供給するので、LAD、LCXと同じ長さに計算された長さを使用する。
本発明に係る方法の妥当性の検証のために、心筋の体積を利用して、冠状動脈の血流量を推定した結果と、本発明に係る方法に応じて、冠状動脈に流れる血流量を計算した結果とを比較した。
lLAD:左前下行枝の長さ
QLCX:左回旋枝の血流
lLCX:左回旋枝の長さ
QRCA:右冠状動脈の血流
lRCA:右冠状動脈の長さ
(lRCA)RV:右冠状動脈の右心室の血液供給の部分の長さ
(lRCA)LV:右冠状動脈の左心室の血液供給の部分の長さ
α:右心室の血液供給血管の補正係数
Claims (2)
- コンピューターシステムを利用して、心血管情報を決定するための方法であって、
大動脈から発源する複数の冠状動脈を含む画像データの提供を受けるステップと、
前記画像データを処理して前記複数の冠状動脈の3次元形状モデルを生成するステップと、
前記生成された複数の冠状動脈の3次元形状モデルの血流をシミュレートするステップと、
前記血流シミュレーションの結果として、前記の各冠状動脈の冠血流予備量比( FFR)を決定するステップとを含み、
前記複数の冠状動脈の3次元形状モデルの血流シミュレーションのステップは、冠状動脈の3次元形状モデルの計算流体力学モデルを適用して、計算流体力学モデルと結合されている集中パラメータモデルは、冠状動脈、冠状動脈の毛細血管、および冠状静脈を含む冠動脈循環モデルを使用するとともに、
前記の血流シミュレーションのステップは、前記冠状動脈の3次元形状モデルの中心線の長さを求めるステップをさらに含み、
前記計算流体力学モデルに前記冠動脈循環モデルを結合するとき、それぞれの冠状動脈に流れる血流量の割合で冠状動脈の毛細血管の抵抗値を定め、それぞれの冠状動脈に流れる血流量の割合は、冠状動脈の3次元形状モデルの中心線の長さの割合で定め、
前記の各冠状動脈を流れる血流量の割合は、以下の比例によって定める心血管情報を決定する方法。
ここで、
Q LAD :左前下行枝(LAD)の血流、lLAD:左前下行枝の長さ
Q LCX :左回旋枝(LCX)の血流、lLCX:左回旋枝の長さ
Q RCA :右冠状動脈(RCA )の血流、lRCA:右冠状動脈の長さ
(l RCA ) RV :右冠状動脈の右心室の血液供給の部分の長さ
(l RCA ) LV :右冠状動脈の左心室の血液供給の部分の長さ
α:右心室の血液供給血管の補正係数 - 前記中心線の長さを求めるステップは、
前記の各冠状動脈の3次元形状モデルの中心線を求めるステップと、
前記それぞれの冠状動脈の3次元形状モデルの断面積が一定の値以下になる末端点を求めるステップと、
前記それぞれの冠状動脈の大動脈分枝から末端地点までの中心線の長さを求めるステップを含む請求項1に記載の心血管情報を決定する方法。
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