JP6634123B2 - 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 - Google Patents
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Description
本願は、2014年3月31日出願の米国仮特許出願第61/973,091号の利益を主張するものであり、該出願は、参照することで、その全体が本明細書に組み込まれる。
本発明は、例えば、以下を提供する。
(項目1)
患者の心血管情報を決定するシステムであって、
患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信する、
前記患者固有のデータに基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも一部を表すモデルを作成する、
前記患者の前記解剖学的構造体内の血流の特徴に関する物理学に基づくモデルを作成する、
前記物理学に基づくモデルの解に基づいて、前記モデルの少なくとも1つの着目点で前記患者の前記解剖学的構造体内の第1の血流量を決定する、
前記モデルを修正する、
前記モデルにおける前記少なくとも1つの着目点に対応する前記修正モデルにおける1点で第2の血流量を決定する、かつ、
前記修正モデルにおける前記第2の血流量の前記モデルにおける前記第1の血流量に対する比として冠血流予備量比値を決定するように構成された少なくとも1つのコンピュータシステムを含む、前記システム。
(項目2)
前記モデルが、三次元モデルである、項目1に記載のシステム。
(項目3)
前記モデルを修正することが、前記少なくとも1つの着目点の近位にある1つまたは複数の解剖学的制限を除去することを含む、項目1に記載のシステム。
(項目4)
前記患者の解剖学的構造体の前記少なくとも一部を表す前記モデルが、大動脈の少なくとも一部と、前記大動脈の前記一部から生じる複数の冠状動脈の少なくとも一部とを含む、項目1に記載のシステム。
(項目5)
前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記複数の冠状動脈における複数の位置で前記冠血流予備量比値を決定するように構成されている、項目3に記載のシステム。
(項目6)
前記患者固有のデータが、画像データを含み、前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記画像データを用いて前記患者の心臓の冠状動脈の内腔の境界を配置することで、前記画像データに基づいて前記モデルを作成するように構成されている、項目1に記載のシステム。
(項目7)
前記物理学に基づくモデルが、前記モデルの境界を介した血流を表す少なくとも1つの集中パラメータモデルを含む、項目1に記載のシステム。
(項目8)
前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、充血レベル、運動レベル、または薬物治療の少なくとも1つに関連するパラメータを用いて、前記少なくとも1つの着目点で前記第1の血流量を決定するように構成されている、項目1に記載のシステム。
(項目9)
前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記充血レベルに関連するパラメータを用いて、前記少なくとも1つの着目点で前記第1の血流量を決定するように構成されており、前記パラメータが、前記患者の冠動脈抵抗、前記患者の大動脈血圧、または前記患者の心拍数に関する、項目8に記載のシステム。
(項目10)
少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて患者固有の心血管情報を決定する方法であって、
患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを前記少なくとも1つのコンピュータシステムに入力することと、
前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記患者固有のデータに基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも一部を表すモデルを作成することと、
前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記患者の前記解剖学的構造体内の血流の特徴に関する物理学に基づくモデルを作成することと、
前記モデルにおける前記患者の前記解剖学的構造体内の少なくとも1つの着目点を特定することと、
前記物理学に基づくモデルの解に基づいて、前記モデルにおける前記少なくとも1つの着目点で前記患者の前記解剖学的構造体内の第1の血流量を決定することと、
前記モデルを修正することと、
前記モデルにおける前記少なくとも1つの着目点に対応する前記修正モデルにおける1点で第2の血流量を決定することと、
前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記修正モデルにおける前記第2の血流量の前記モデルにおける前記第1の血流量に対する比として冠血流予備量比値を決定することと、
を含む、前記方法。
(項目11)
前記モデルが、三次元モデルである、項目10に記載の方法。
(項目12)
前記モデルを修正することが、前記少なくとも1つの着目点の近位にある1つまたは複数の解剖学的制限を除去することを含む、項目10に記載の方法。
(項目13)
前記決定された冠血流予備量比値に基づいて、前記患者の心臓の冠状動脈において機能的に著しく狭窄している位置を決定することをさらに含む、項目10に記載の方法。
(項目14)
前記患者の前記解剖学的構造体の前記少なくとも一部を表す前記モデルが、大動脈の少なくとも一部と、前記大動脈の前記一部から生じる複数の冠状動脈の少なくとも一部とを含む、項目10に記載の方法。
(項目15)
前記冠血流予備量比値が、前記複数の冠状動脈における複数の位置で決定される、項目14に記載の方法。
(項目16)
前記モデルにおける前記少なくとも1つの着目点で前記第1の血流量を決定することが、充血レベル、運動レベル、または薬物治療の少なくとも1つに関連するパラメータを用いることを含む、項目10に記載の方法。
(項目17)
前記モデルにおける前記少なくとも1つの着目点で前記第1の血流量を決定することが、前記充血レベルに関連するパラメータを用いることを含み、前記パラメータが、前記患者の冠動脈抵抗、前記患者の大動脈血圧、または前記患者の心拍数に関する、項目10に記載の方法。
(項目18)
患者固有の心血管情報の決定方法を実施するコンピュータ実行可能なプログラミング命令を含む少なくとも1つのコンピュータシステム上で使用される非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記方法が、
患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信することと、
前記患者固有のデータに基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも一部を表すモデルを作成することと、
前記患者の前記解剖学的構造体内の血流の特徴に関する物理学に基づくモデルを作成することと、
前記物理学に基づくモデルの解に基づいて、前記モデルの少なくとも1つの着目点で前記患者の前記解剖学的構造体内の第1の血流量を決定することと、
前記モデルを修正することと、
前記モデルにおける前記少なくとも1つの着目点に対応する前記修正モデルにおける1点で第2の血流量を決定することと、
前記修正モデルにおける前記第2の血流量の前記モデルにおける前記第1の血流量に対する比として冠血流予備量比値を決定することと、
を含む、前記非一時的なコンピュータ可読媒体。
(項目19)
前記モデルが、三次元モデルである、項目18に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
(項目20)
前記モデルを修正することが、前記少なくとも1つの着目点の近位にある1つまたは複数の解剖学的制限を除去することを含む、項目18に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
(項目21)
前記方法が、三次元に沿った前記患者の心臓の冠状動脈における複数の位置で前記冠血流予備量比値を示す前記心臓の三次元シミュレーションを作製することをさらに含む、項目19に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
(項目22)
前記患者の前記解剖学的構造体の前記少なくとも一部を表す前記モデルが、大動脈の少なくとも一部と、前記大動脈の前記一部から生じる複数の冠状動脈の少なくとも一部とを含み、前記三次元シミュレーションが、前記冠状動脈における複数の位置で前記冠血流予備量比値を示す、項目21に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
(項目23)
少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて患者固有の心血管情報を決定する方法であって、
患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを前記少なくとも1つのコンピュータシステムに入力することと、
前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記患者固有のデータに基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも一部を表すモデルを作成することと、
前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記患者の前記解剖学的構造体内の血流の特徴に関する物理学に基づくモデルを作成することと、
前記モデルにおける前記患者の前記解剖学的構造体内の少なくとも1つの着目点を特定することと、
前記物理学に基づくモデルの解に基づいて、前記モデルにおける前記少なくとも1つの着目点で第1の血流量を決定することと、
前記モデルから次数低減モデルを導出することと、
前記次数低減モデルを修正することと、
前記モデルにおける前記少なくとも1つの着目点に対応する前記修正された次数低減モデルにおける1点で第2の血流量を決定することと、
前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記修正された次数低減モデルにおける前記第2の血流量の前記モデルにおける前記第1の血流量に対する比として冠血流予備量比値を決定することと、
を含む、前記方法。
(項目24)
前記モデルが、三次元モデルである、項目23に記載の方法。
(項目25)
前記次数低減モデルを修正することが、前記少なくとも1つの着目点の近位にある1つまたは複数の解剖学的制限を除去することを含む、項目23に記載の方法。
(項目26)
前記決定された冠血流予備量比値に基づいて、前記患者の心臓の冠状動脈において機能的に著しく狭窄している位置を決定することをさらに含む、項目23に記載の方法。
(項目27)
前記患者の前記解剖学的構造体の前記少なくとも一部を表す前記モデルが、大動脈の少なくとも一部と、前記大動脈の前記一部から生じる複数の冠状動脈の少なくとも一部とを含む、項目23に記載の方法。
(項目28)
前記冠血流予備量比値が、前記複数の冠状動脈における複数の位置で決定される、項目27に記載の方法。
(項目29)
前記少なくとも1つの着目点で前記第1の血流量を決定することが、充血レベル、運動レベル、または薬物治療の少なくとも1つに関連するパラメータを用いることを含む、項目23に記載の方法。
(項目30)
前記少なくとも1つの着目点で前記第1の血流量を決定することが、前記充血レベルに関連するパラメータを用いることを含み、前記パラメータが、前記患者の冠動脈抵抗、前記患者の大動脈血圧、または前記患者の心拍数に関する、項目23に記載の方法。
I.概説
II.患者固有の解剖学的データの取得及び前処理
III.取得した解剖学的データに基づく三次元モデルの作成
IV.分析のためのモデルの作製及び境界条件の決定
A.分析のためのモデルの作製
B.境界条件の決定
i.次数低減モデルの決定
ii.例示的な集中パラメータモデル
C.三次元メッシュの作成
V.コンピュータ分析の実施及び結果の出力
A.コンピュータ分析の実施
B.血圧、血流、及びcFFRの結果の表示
C.結果の検証
D.冠動脈血流の情報を提供するシステム及び方法の別の実施形態
E.圧力比なしで、例えば、流量比に基づいてFFRを決定するシステム及び方法の別の実施形態
F.機械学習を用いるシステム及び方法の実施形態
VI.患者固有の治療計画の提供
A.異なる治療選択肢を比較するための次数低減モデルの使用
VII.他の結果
A.心筋灌流の評価
B.プラーク脆弱性の評価
VIII.他の用途
A.頭蓋内血流及び頭蓋外血流のモデリング
i.脳灌流の評価
ii.プラーク脆弱性の評価
例示的実施形態において、方法及びシステムは、患者から非侵襲的に入手した情報を用いて、特定の患者における血流に関する様々な情報を決定する。決定された情報は、患者の冠状動脈の脈管構造における血流に関してもよい。あるいは、さらに詳細に後述するように、決定された情報は、患者の脈管構造の他の部分、例えば、頸動脈、末梢、腹部、腎臓、及び脳の脈管構造における血流に関してもよい。冠状動脈の脈管構造は、大動脈から、細動脈、毛細血管、細静脈、静脈などに及ぶ複雑な血管網を含む。冠状動脈の脈管構造は、血液を心臓に、また心臓内で循環させ、大動脈2及び主冠状動脈4の下流の動脈の分枝または他の種類の血管にさらに分かれ得る、複数の主冠状動脈4(図5)(例えば、左前下行枝(LAD)動脈、左回旋枝(LCX)動脈、右冠状(RCA)動脈など)に血液を供給する大動脈2(図5)を含む。したがって、例示的方法及びシステムは、大動脈、主冠状動脈、及び/または主冠状動脈の下流の他の冠状動脈もしくは血管内の血流に関する様々な情報を決定してもよい。下記において大動脈及び冠状動脈(ならびにそこから延びる分枝)について説明するが、開示される方法及びシステムは、他の種類の血管にも適用することができる。
FFR=Q/QN=[(Pd−Pv)/R]/[(Pa−Pv)/R]=(Pd−Pv)/(Pa−Pv)=Pd/Pa、
式中、Pdは、着目血管セグメントの下流位置での平均血圧であり、Pvは、平均冠状静脈圧であり、Rは、着目位置の下流でかつ静脈循環前の血管の血流に対する抵抗であり、Paは、冠状動脈の原点における平均大動脈血圧である。
CFR=Q充血時/Q安静時、
式中、Q充血時は、充血条件下での血流量に対応し、Q安静時は、安静条件下での血流量に対応する。
HSR=R狭窄=(Pa−Pd)/Q充血時、
式中、R狭窄は、狭窄のセグメント抵抗である。
rHSR=R狭窄/(R狭窄+R微小)、
式中、R微小は、着目セグメントの下流の血流に対する抵抗である。
図2に示すステップ100に関連して上記で説明したように、例示的方法は、患者固有の解剖学的データ、例えば、患者の心臓に関する情報を取得することと、データを前処理することとを含んでもよい。例示的実施形態において、ステップ100は、以下のステップを含んでもよい。
図2に示すステップ200に関連して上記で説明したように、例示的方法は、取得した解剖学的データに基づいて、三次元モデルを作成することを含んでもよい。例示的実施形態において、ステップ200は、以下のステップを含んでもよい。
図2に示すステップ300に関連して上記で説明したように、例示的方法は、分析のためのモデルを作成することと、境界条件を決定することとを含んでもよい。例示的実施形態において、ステップ300は、以下のステップを含んでもよい。
再び図3を参照すると、モデル220(図5)の様々な血管(例えば、大動脈、主冠状動脈、及び/または分枝)の断面積も決定することができる(ステップ304)。例示的実施形態において、この決定は、コンピュータシステムが実施してもよい。
境界条件を提供して、モデル、例えば、図8の三次元ソリッドモデル320の境界で起きていることを表現することができる。例えば、境界条件は、例えば、モデリングされた解剖学的形態の境界における、患者のモデリングされた解剖学的形態に関連する少なくとも1つの血流の特徴に関していてもよく、この血流の特徴(複数可)は、血流速度、圧力、流量、FFRなどを含んでもよい。境界条件を適切に決定することによって、コンピュータ分析を実施して、モデル内の様々な位置における情報を決定することができる。境界条件及びかかる境界条件を決定する方法の例について、ここで説明する。
ソリッドモデル320に連結する上流及び下流の構造体は、上流及び下流の構造体を表す次数低減モデルとして表してもよい。例えば、図12〜15は、例示的実施形態による、流出境界324のうちの1つにおける三次元の患者固有の解剖学的データから集中パラメータモデルを作製する方法の態様を示している。本方法は、図2及び図3に示される方法とは別に、その前に実施することができる。
あるいは、図12〜15に関連して上記で説明したステップを実施する代わりに、集中パラメータモデルを事前設定してもよい。例えば、図16は、ソリッドモデル320の流入及び流出境界322、324における上流及び下流の構造体を表す集中パラメータモデル340、350、360の例を示している。端部Aは、流入境界322に位置し、端部a〜m及びBは、流出境界に位置する。
再び図3を参照すると、ステップ306で生成されたソリッドモデル320に基づいて、三次元メッシュを生成することができる(ステップ312)。図17〜19は、ステップ306で生成されたソリッドモデル320に基づいて作製された三次元メッシュ380の例を示している。メッシュ380は、ソリッドモデル320の表面に沿って、及びソリッドモデル320の内部全体に複数の節点382(メッシュ点または格子点)を含む。メッシュ380は、図18及び図19に示すように、4面体要素を用いて作成してもよい(節点382を形成する点を有する)。あるいは、他の形状を有する要素、例えば、6面体要素または他の多面体要素、曲線要素などを用いてもよい。例示的実施形態において、節点382の数は、百万個単位、例えば、5百万個〜5千万個であってもよい。節点382の数は、メッシュ380が微細になるに伴って増加する。節点382の数が多くなるにつれ、モデル320内のより多くの点で情報を提供することができるが、節点382の数が増加すると、解くべき方程式(例えば、図1Aに示す方程式30)の数が増えるため、コンピュータ分析の実行により時間がかかる可能性がある。例示的実施形態において、メッシュ380の生成は、ユーザの入力(例えば、節点382の数、要素の形状などを指定する)を伴って、またはユーザの入力を伴わずに、コンピュータシステムによって実施することができる。
図2に示すステップ400に関連して上記のように、例示的方法としては、コンピュータ分析の実行及び結果の出力を挙げることができる。例示的実施形態において、ステップ400には以下のステップを含めてもよい。
図3を参照すると、コンピュータ分析は、コンピュータシステム(ステップ402)によって実施してもよい。例示的実施形態では、ステップ402は、例えば、メッシュ380内の接点382の数に応じて、数分から数時間持続してもよい(図17〜19)。
再び図3を参照すると、コンピュータ分析の結果がステップ404で許容可能であると決定された場合、コンピュータシステムは、コンピュータ分析の特定の結果を出力してもよい。例えば、コンピュータシステムは、コンピュータ分析の結果に基づいて生成された画像(例えば図1に関連して上記で説明した画像、例えば模擬の血圧モデル50、模擬の血流モデル52、及び/またはcFFRモデル54)を表示してもよい。上述のように、これらの画像は、例えば、ステップ310で明らかにされた境界条件が充血条件に対して特定されたことから、模擬の充血条件下の模擬の血圧、血流、及びcFFRを示す。
再び図3を参照すると、コンピュータ分析の結果を個別に検証することができる(ステップ408)。例えば、ユーザ及び/またはコンピュータシステムは、コンピュータ分析の結果、例えばステップ406で生成された画像及び他の情報の上述のステップのうちのいずれかの再実施を要求する特定のエラーを特定することができる。そのようなエラーが特定された場合、そのコンピュータ分析の結果は許容不可であると決定してもよく、特定のステップ、例えば、ステップ100、200、300、400、サブステップ102、202〜208、240〜260、304〜314、及び402〜408などを繰り返してもよい。
特定の患者における冠状動脈血流に関連する様々な情報を提供する方法600の別の実施形態を図24Aに示す。方法600は、上述のコンピュータシステム、例えば、上述及び図3に示されるステップのうちの1つ以上を実施するために使用するコンピュータシステムで実施することができる。方法600は、1つ以上の入力610を用いて実施してもよく、また入力610に基づいて1つ以上のモデル620を生成することと、入力610及び/またはモデル620に基づいて1つ以上の条件630を指定することと、モデル620及び条件630に基づいて1つ以上の解640を導くことを含んでもよい。
前述のとおり、FFRを定義する別の方法は、冠状動脈内の特定位置での血流を、疾患による近位上流狭小部を切除することを仮定、模擬またはモデリングする同じ位置での血流で除した血流の比率である。シミュレーションにより、近位狭小部の切除条件下での血流を測定することができる。
さらに、少なくとも1つの例示的実施形態では、個人特有の解剖学的データと複数の個人から得られる血流特性の機能的推定値との関係は、モデルの対象となる少なくとも1つの点で、患者の解剖学的構造内の第1の血流量とモデル内の少なくとも1つの対象点に相当する改定モデルの点での第2の血流量を双方とも測定するために使用され得る。これらの関係は、例えば、実施された機械学習アルゴリズム及び参照表の少なくとも1つを用いて得ることができる。参照表は、例えば、複数の個人から得られる個人特有の解剖学的データ及び複数の個人に関して、対応する血流の特徴を含んでもよい。このため、第1及び第2の血流量は、少なくとも1つの対象の点で、参照表に記載されている個人特有の解剖学的データに対する患者固有の解剖学的なデータに関連させること、及びその中に記載されている対応する血流の特徴を明かにすることによって求めることができる。
一般的実施形態において、電子ネットワーク2100上で医師2102及び/または第三者プロバイダー2104から受信した画像及びデータに基づいて、サーバシステム2106は、トレーニングモードを実施し得る。具体的には、1以上の患者において、サーバシステム2106は、次のアイテムのデジタル表現を得ることができる(例えば、コンピュータ、ラップトップ、DSP、サーバなどのコンピュータデバイスのメモリまたはデジタルストレージ[例えば、ハードドライブ、ネットワークドライブ])。すなわち、(a)1以上の患者の患者固有の血管幾何学モデル、(b)患者の1つ以上の測定されるか、または推定される生理学的パラメータまたは表現型パラメータの一覧表、及び/または(c)予測の標的とされる血流のすべての特徴の測定値、推定値または模擬値。一実施形態では、患者固有の幾何学モデルは、間隙間の点の一覧表で表されてもよく(可能であれば、各点の近隣の一覧表と共に)、その間隙は、各点の間隙単位(例えば、ミリメートル)にマッピングされてもよい。一実施形態では、患者の1つ以上の測定されるか、または推定される生理学的パラメータまたは表現型パラメータの一覧としては、血圧、血液粘性度、患者の年齢、患者の性別、供給組織の質量などが挙げられる場合もある。これらの患者固有のパラメータは、全身(例えば、血圧)または局所(例えば、特定の位置での血管壁の推定密度)であってもよい。
一例示的実施形態において、電子ネットワーク22100上で医師2102及び/または第三者プロバイダー2104から受信した画像及びデータに基づいて、サーバシステム2106は、トレーニングモードを実施し得る。具体的には、1以上の患者において、サーバシステム2106は、次のデジタル表現を得ることができる(例えば、コンピュータ、ラップトップ、DSP、サーバなどのコンピュータデバイスのメモリまたはデジタルストレージ[例えば、ハードドライブ、ネットワークドライブ])。すなわち、(a)患者の上行大動脈及び冠状動脈枝の患者固有の幾何学モデル、(b)患者の測定されるか、または推定される生理学的パラメータまたは表現型パラメータの一覧表、及び(c)利用可能な場合、FFR測定値。
図2に示すステップ500に関連して上述したように、例示的方法は、患者固有の治療計画を提供することを含んでもよい。例示的実施形態において、ステップ500は、以下のステップを含んでもよい。図3には以下のステップを示さないが、図3に示すステップと併せて、例えばステップ406または408の後に、これらのステップを実施してもよいことは理解される。
例示的実施形態において、コンピュータシステムは、ユーザが、三次元ソリッドモデル320またはメッシュ380を次数低減モデルに置き換えることによって、より迅速に様々な治療選択肢を模擬することを可能にし得る。図27は、例示的実施形態による、次数低減モデルを用いて様々な治療選択肢を模擬するための方法700に関連する概略図を示している。方法700は、上述のコンピュータシステムで実施してもよい。
A.心筋灌流の評価
他の結果を算出することもできる。例えば、コンピュータ分析は、心筋灌流(心筋を通る血流)を定量化する結果を提供することができる。心筋灌流の定量化は、例えば虚血(血液供給の制約)、瘢痕化、または他の心臓障害に起因する心筋血流の減少範囲を特定するのに役立ち得る。
また、コンピュータ分析は、患者の大動脈及び冠状動脈(及びそこから延びる分枝)中に蓄積し得るプラーク、例えば冠状動脈のアテローム硬化性プラークに作用する患者固有の生体力学的力を定量化する結果を提供することができる。生体力学的力は、拍動性圧力、流動、及び心臓運動によって生じ得る。
上述の実施形態は、患者における冠状動脈血流に関する情報を評価することに関連する。 あるいは、これらの実施形態は、頸動脈、末梢動脈、腹部動脈、腎動脈、大腿動脈、膝窩動脈、及び大脳動脈などであるがこれらに限定されない身体の他の部分における血流に適応してもよい。
次に大脳動脈に関する実施形態を説明する。数々の疾患が、頭蓋外動脈または頭蓋内動脈の血流及び血圧に影響を与える、あるいは、それらの影響を受ける可能性がある。頭蓋外動脈、例えば頸動脈及び椎骨動脈のアテローム性動脈硬化症は、脳への血流を制限する可能性がある。重症のアテローム性動脈硬化症は、一過性脳虚血発作または虚血性脳卒中につながる恐れがある。頭蓋内動脈または頭蓋外動脈における動脈瘤疾患は、虚血性脳卒中につながる塞栓形成または出血性脳卒中につながる動脈瘤破裂のリスクをもたらし得る。他の状態、例えば頭部外傷、高血圧、頭部及び頸部の癌、動静脈奇形、起立不耐症なども脳血流に影響を与え得る。さらに、脳血流の減少は、失神などの症状を誘発する、あるいはアルツハイマー病またはパーキンソン病に続発する認知症などの慢性神経疾患に影響を及ぼす恐れがある。
他の結果を算出することもできる。例えば、コンピュータ分析は、脳灌流(大脳を通る血流)を定量化する結果を提供することができる。脳灌流の定量化は、減少した脳血流の領域を特定するのに役立ち得る。
また、コンピュータ分析は、患者の頭蓋内動脈及び頭蓋外動中に蓄積し得るプラーク、例えば頸動脈アテローム硬化性プラークに作用する患者固有の生体力学的力を定量化する結果を提供することができる。生体力学的力は、拍動性圧力、流動、及び頸部動作によって生じ得る。
Claims (20)
- 患者についての心血管情報を決定するシステムであって、前記システムは、
患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信することと、
前記患者固有のデータに基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも一部を表す解剖学的モデルを作成することと、
前記解剖学的モデルにおいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の少なくとも1つの着目点を特定することと、
前記解剖学的モデルにおける前記少なくとも1つの着目点における前記患者の前記解剖学的構造体内の第1の血流量を決定することと、
前記着目点における前記解剖学的モデルの内腔の直径を修正することと、
前記着目点における前記解剖学的モデルの前記修正された内腔の直径に基づいて、第2の血流量を算出することと、
前記モデルにおける前記第1の血流量に対する前記第2の血流量の比として冠血流予備量比値を決定することと
を実行するように構成された少なくとも1つのコンピュータシステムを含む、システム。 - 前記解剖学的モデルは、三次元モデルである、請求項1に記載のシステム。
- 前記解剖学的モデルの内腔の直径を修正することは、前記少なくとも1つの着目点の近位にある1つまたは複数の解剖学的制限を除去することを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記解剖学的モデルは、大動脈の少なくとも一部と、前記大動脈の前記一部から生じる複数の冠状動脈の少なくとも一部とを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つのコンピュータシステムは、複数の冠状動脈における複数の位置において前記冠血流予備量比値を決定するように構成されている、請求項3に記載のシステム。
- 前記患者固有のデータは、画像データを含み、前記少なくとも1つのコンピュータシステムは、前記画像データを用いて前記患者の心臓の冠状動脈の内腔の境界を配置することによって、前記画像データに基づいて前記解剖学的モデルを作成するように構成されている、請求項1に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つのコンピュータシステムは、前記解剖学的モデルを通る血流を表す物理学に基づくモデルを作成するようにさらに構成されている、請求項1に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つのコンピュータシステムは、パラメータを用いて、前記少なくとも1つの着目点における前記第1の血流量を決定するように構成されており、前記パラメータは、充血レベル、運動レベル、または、薬物治療のうちの少なくとも1つに関連付けられている、請求項1に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つのコンピュータシステムは、パラメータを用いて、前記少なくとも1つの着目点における前記第1の血流量を決定するように構成されており、前記パラメータは、前記患者の冠動脈抵抗、前記患者の大動脈血圧、または、前記患者の心拍数に関する、請求項8に記載のシステム。
- 患者固有の心血管情報を決定するための少なくとも1つのコンピュータシステムの作動方法であって、前記作動方法は、
前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信することと、
前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記患者固有のデータに基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも一部を表す解剖学的モデルを作成することと、
前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記解剖学的モデルにおいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の少なくとも1つの着目点を特定することと、
前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記解剖学的モデルにおける前記少なくとも1つの着目点における前記患者の前記解剖学的構造体内の第1の血流量を決定することと、
前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記着目点における前記解剖学的モデルの内腔の直径を修正することと、
前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記解剖学的モデルの前記修正された内腔の直径に基づいて、第2の血流量を算出することと、
前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記モデルにおける前記第1の血流量に対する前記第2の血流量の比として冠血流予備量比値を決定することと
を含む、作動方法。 - 前記解剖学的モデルの内腔の直径を修正することは、前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記少なくとも1つの着目点の近位にある1つまたは複数の解剖学的制限を除去することを含む、請求項10に記載の作動方法。
- 前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記決定された冠血流予備量比値に基づいて、前記患者の心臓の冠状動脈において機能的に著しく狭窄している位置を決定することをさらに含む、請求項10に記載の作動方法。
- 前記解剖学的モデルは、大動脈の少なくとも一部と、前記大動脈の前記一部から生じる複数の冠状動脈の少なくとも一部とを含む、請求項10に記載の作動方法。
- 前記冠血流予備量比値は、前記複数の冠状動脈における複数の位置において決定される、請求項13に記載の作動方法。
- 前記モデルにおける前記少なくとも1つの着目点における前記第1の血流量を決定することは、前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、充血レベル、運動レベル、または、薬物治療のうちの少なくとも1つに関連付けられたパラメータを用いることを含む、請求項10に記載の作動方法。
- 前記モデルにおける前記少なくとも1つの着目点における前記第1の血流量を決定することは、前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、パラメータを用いることを含み、前記パラメータは、前記患者の冠動脈抵抗、前記患者の大動脈血圧、または、前記患者の心拍数に関する、請求項10に記載の作動方法。
- 患者固有の心血管情報を決定する方法を実施するためのコンピュータ実行可能なプログラミング命令を含む少なくとも1つのコンピュータシステム上で使用される非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記方法は、
患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信することと、
前記患者固有のデータに基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも一部を表すモデルを作成することと、
解剖学的モデルにおいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の少なくとも1つの着目点を特定することと、
前記解剖学的モデルにおける前記少なくとも1つの着目点における前記患者の前記解剖学的構造体内の第1の血流量を決定することと、
前記着目点における前記解剖学的モデルの内腔の直径を修正することと、
前記解剖学的モデルの前記修正された内腔の直径に基づいて、第2の血流量を算出することと、
前記モデルにおける前記第1の血流量に対する前記第2の血流量の比として冠血流予備量比値を決定することと
を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。 - 前記解剖学的モデルの内腔の直径を修正することは、前記少なくとも1つの着目点の近位にある1つまたは複数の解剖学的制限を除去することを含む、請求項17に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
- 前記方法は、三次元に沿った前記患者の心臓の冠状動脈における複数の位置において前記冠血流予備量比値を示す前記心臓の三次元シミュレーションを作製することをさらに含む、請求項17に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
- 前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも一部を表す前記解剖学的モデルは、大動脈の少なくとも一部と、前記大動脈の前記一部から生じる複数の冠状動脈の少なくとも一部とを含み、
前記三次元シミュレーションは、前記冠状動脈における複数の位置において前記冠血流予備量比値を示す、請求項19に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
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