JP7181216B2 - 経カテーテル大動脈弁移植術（ｔａｖｉ）が冠血流量及び冠動脈圧に及ぼす影響のシミュレーション - Google Patents
経カテーテル大動脈弁移植術（ｔａｖｉ）が冠血流量及び冠動脈圧に及ぼす影響のシミュレーション Download PDFInfo
- Publication number
- JP7181216B2 JP7181216B2 JP2019553249A JP2019553249A JP7181216B2 JP 7181216 B2 JP7181216 B2 JP 7181216B2 JP 2019553249 A JP2019553249 A JP 2019553249A JP 2019553249 A JP2019553249 A JP 2019553249A JP 7181216 B2 JP7181216 B2 JP 7181216B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- implantation
- coronary
- implant
- image data
- state metric
- 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.)
- Active
Links
- 238000002513 implantation Methods 0.000 title claims description 48
- 238000004088 simulation Methods 0.000 title claims description 29
- 210000004351 coronary vessel Anatomy 0.000 title claims description 24
- 230000000694 effects Effects 0.000 title claims description 13
- 210000001765 aortic valve Anatomy 0.000 title claims description 11
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 title description 3
- 230000004872 arterial blood pressure Effects 0.000 title description 2
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 claims description 38
- 239000007943 implant Substances 0.000 claims description 18
- 210000001715 carotid artery Anatomy 0.000 claims description 14
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 14
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 11
- 210000003709 heart valve Anatomy 0.000 claims description 8
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 claims description 7
- 238000009530 blood pressure measurement Methods 0.000 claims description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 8
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 7
- 210000000709 aorta Anatomy 0.000 description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 5
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 5
- 208000031481 Pathologic Constriction Diseases 0.000 description 3
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 3
- 208000037804 stenosis Diseases 0.000 description 3
- 230000036262 stenosis Effects 0.000 description 3
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 210000005240 left ventricle Anatomy 0.000 description 2
- 210000001147 pulmonary artery Anatomy 0.000 description 2
- 210000001364 upper extremity Anatomy 0.000 description 2
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 201000000057 Coronary Stenosis Diseases 0.000 description 1
- 208000002847 Surgical Wound Diseases 0.000 description 1
- 230000004219 arterial function Effects 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000010968 computed tomography angiography Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 210000005246 left atrium Anatomy 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 1
- 238000002324 minimally invasive surgery Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000002685 pulmonary effect Effects 0.000 description 1
- 210000005245 right atrium Anatomy 0.000 description 1
- 210000005241 right ventricle Anatomy 0.000 description 1
- 210000003270 subclavian artery Anatomy 0.000 description 1
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 1
- 210000001113 umbilicus Anatomy 0.000 description 1
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
-
- 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
-
- 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
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/40—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mechanical, radiation or invasive therapies, e.g. surgery, laser therapy, dialysis or acupuncture
-
- 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
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
- G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
-
- 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
- A61B2034/102—Modelling of surgical devices, implants or prosthesis
- A61B2034/104—Modelling the effect of the tool, e.g. the effect of an implanted prosthesis or for predicting the effect of ablation or burring
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
- A61B6/507—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for determination of haemodynamic parameters, e.g. perfusion CT
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61F—FILTERS IMPLANTABLE INTO BLOOD VESSELS; PROSTHESES; DEVICES PROVIDING PATENCY TO, OR PREVENTING COLLAPSING OF, TUBULAR STRUCTURES OF THE BODY, e.g. STENTS; ORTHOPAEDIC, NURSING OR CONTRACEPTIVE DEVICES; FOMENTATION; TREATMENT OR PROTECTION OF EYES OR EARS; BANDAGES, DRESSINGS OR ABSORBENT PADS; FIRST-AID KITS
- A61F2/00—Filters implantable into blood vessels; Prostheses, i.e. artificial substitutes or replacements for parts of the body; Appliances for connecting them with the body; Devices providing patency to, or preventing collapsing of, tubular structures of the body, e.g. stents
- A61F2/02—Prostheses implantable into the body
- A61F2/24—Heart valves ; Vascular valves, e.g. venous valves; Heart implants, e.g. passive devices for improving the function of the native valve or the heart muscle; Transmyocardial revascularisation [TMR] devices; Valves implantable in the body
- A61F2/2427—Devices for manipulating or deploying heart valves during implantation
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Pathology (AREA)
- Robotics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
Description
以下は、概して、経カテーテル大動脈弁移植術（ＴＡＶＩ）が冠血流量及び冠動脈圧に及ぼす影響のシミュレーションのためのアプローチに関し、コンピュータ断層撮影への特定の応用を用いて説明し、また、Ｘ線、磁気共鳴イメージング、及び／又はその他の画像診断法にも適している。
経カテーテル大動脈弁移植術（ＴＡＶＩ）は、例えば心臓の大動脈弁の狭窄のために適切に開かない弁について、血管を介して大動脈弁を置換するための低侵襲的処置である。弁は、経大腿（上肢内）、経心尖（心臓の壁経由）、鎖骨下動脈（鎖骨の下）、直接大動脈（大動脈への低侵襲外科的切開経由）及び経大静脈（臍付近の大動脈の一時的な穴から上肢内の静脈経由）のうちの何れかによって挿入されてきている。
残念ながら、移植は、大動脈弁の遠位で、したがって、冠動脈及び／又は頸動脈において流量及び／又は圧力変化を引き起こす可能性がある。冠動脈に関して、これは冠動脈の狭窄の流量の関連性を変える可能性がある。例えば冠血流予備量比測定又はシミュレーション（狭窄から遠位の圧力の狭窄から近位の圧力に対する比）は、移植前は０．８以上であったのに対して、移植後は０．８未満となりうる。機能的意義の確立された臨床的閾値が０．８であることから、これは、弁移植（例えばステント留置及び／又は他の治療）後の患者ケアの変化につながる可能性がある。
本明細書において説明する態様は、上記問題等に対処する。
一態様では、コンピューティングシステムが、心臓画像データ及びデバイスモデルを使用して、心臓弁デバイスの移植が冠動脈又は頸動脈の流量及び圧力に及ぼす影響をシミュレートする生物物理学的シミュレータを含むコンピュータ実行可能命令を有するコンピュータ可読記憶媒体を含む。コンピューティングシステムは更に、心臓画像データ及びデバイスモデルを用いて、デバイスの移植が冠動脈又は頸動脈の流量及び圧力に及ぼす影響をシミュレートする生物物理学的シミュレータを実行するプロセッサを含む。コンピューティングシステムは更に、シミュレーションの結果を表示するディスプレイを含む。
別の態様では、コンピュータ可読記憶媒体が、コンピューティングシステムのプロセッサによって実行されると、当該プロセッサに、心臓画像データを受信させ、心臓弁デバイスインプラントのデバイスモデルを取得させ、心臓画像データ及びデバイスモデルを用いて、デバイスインプラントが冠動脈又は頸動脈の流量及び圧力に及ぼす影響をシミュレートさせ、シミュレーションの結果を表示させるコンピュータ可読命令でコード化される。
別の態様では、方法が、心臓画像データを受信するステップと、心臓弁デバイスインプラントのデバイスモデルを受信するステップとを含む。方法は更に、心臓画像データ及びデバイスモデルを用いて、デバイスインプラントが冠動脈又は頸動脈の流量及び圧力に及ぼす影響をシミュレートするステップを含む。方法は更に、シミュレーションの結果を視覚的に表示するステップを含む。
当業者であれば、添付の説明を読んで理解すると、本願の更に他の態様を認識するであろう。
本発明は、様々なコンポーネント及びコンポーネントの構成、また、様々なステップ及びステップの構成の形を取ってよい。図面は、好適な実施形態を例示することのみを目的とし、本発明を限定するものと解釈されるべきではない。
図１は、ＣＴスキャナといったイメージングシステム１０２を含むシステム１００を概略的に示す。変形例では、システム１００は、磁気共鳴（ＭＲ）、Ｘ線及び／又は他の画像診断法を含む。図示するイメージングシステム１０２は、ほぼ静止したガントリ１０４と、静止したガントリ１０４によって回転可能に支持され、ｚ軸を中心に検査領域１０８の周りを回転する回転ガントリ１０６とを含む。カウチといった被験者支持体１１０が、検査領域１０８内で物体又は被験者を支持する。
Ｘ線管といった放射線源１１２が、回転ガントリ１０６によって回転可能に支持され、回転ガントリ１０６と共に回転し、検査領域１０８を横断する放射線を放出する。放射線感受性検出器アレイ１１４が、検査領域１０８を横切る放射線源１１２の反対側の角度の弧を定める。アレイ１１４は、検査領域１０８を横断する放射線を検出し、それを示す電気信号（投影データ）を生成する。
再構成器１１６が、投影データを再構成し、検査領域１０８を示すボリュメトリック画像データを生成する。一例では、ボリュメトリック画像データは、患者の心臓の造影冠動脈コンピュータ断層撮影血管造影中に取得される冠動脈コンピュータ断層撮影血管造影図（ＣＣＴＡ）を含む。ＣＣＴＡ画像データは、３Ｄ単相データセット又は心臓の複数の心拍位相にわたる４Ｄ多相データセットであってよい。
システム１００は更に、この例ではオペレータコンソールとして機能するコンピューティングシステム１１８を含む。コンソール１１８は、プロセッサ１２０（例えばマイクロプロセッサ、中央処理装置等）と、一時的媒体は除外し、物理メモリデバイス等といった非一時的媒体を含むコンピュータ可読記憶媒体１２２とを含む。コンソール１１８は更に、ディスプレイモニタといった人間が読取り可能な出力デバイスと、キーボード、マウスといった入力デバイスとを含む。
コンピュータ可読記憶媒体１２２は、生物物理学的シミュレータ１２６のための命令１２４を含む。プロセッサ１２０は、オペレータがグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）又は他の手段を介してスキャナ１０２とやり取りする及び／又はスキャナ１０２を操作することを可能にする命令１２４及び／又はソフトウェアを実行する。プロセッサ１２０は、更に又は或いは、搬送波、信号及び／又は他の一時的媒体によって運ばれるコンピュータ可読命令を実行することもできる。
変形例では、生物物理学的シミュレータ１２６は、コンソール１１８及びシステム１００とは別箇の別のコンピューティングシステムの一部である。この場合、当該別のコンピューティングシステムは、プロセッサ、コンピュータ可読記憶媒体、入力デバイス及び出力デバイスを含むという点でコンソール１１８に類似するが、オペレータがスキャナ１０２とやり取りする及び／又はスキャナ１０２を操作することを可能にするソフトウェアは含まない。当該別のコンピューティングシステムは、専用のコンピューティングシステム（例えばコンピュータワークステーション等）及び／又は「クラウド」ベースのコンピューティングといった共有コンピュータ処理リソースの一部であってよい。
生物物理学的シミュレータ１２６は、画像データ（例えばＣＴ、Ｘ線、ＭＲ）を処理して、生物物理学的シミュレーションを実行する。以下により詳細に説明するように、一例では、これには、画像データから特定の心臓の解剖学的構造（例えば大動脈弁、僧帽弁、三尖弁及び／又は肺動脈弁、冠動脈、右心房及び／又は左心房、右心室及び／又は左心室、肺動脈及び／又は大動脈等）をセグメント化することと、デジタル（大動脈、僧帽、三尖及び／又は肺動脈）弁モデルをセグメント化された画像データに「仮想的に」移植すること（「仮想弁移植」）と、移植あり及び移植なしの状態での弁の後ろの圧力及び／又は流量をシミュレートすることと、冠血流予備量比（ＦＦＲ）、瞬時血流予備量比（ｉＦＲ）、冠流血予備能（ＣＦＲ）及び／又は他の指標といった指標を予測することとが含まれる。一例では、これにより、弁移植前及び弁移植後の弁及び動脈機能の包括的なシミュレーションが提供される。
生物物理学的シミュレータ１２６は、物理的モデリング、（教師付き、部分的に教師付き又は教師なし）機械学習／深層学習（例えばニューラルネットワーク）等に基づくことができる。シミュレーションは、２Ｄ（例えば１つ以上の画像）、３Ｄ及び／又は４Ｄデータセットに基づいて行うことができる。４Ｄデータでは、多相シミュレーションを行うことができ、壁運動、駆出率等といった機能パラメータをシミュレーションに含めることができる。本明細書に説明するアプローチは、流量及び／又は圧力に対する任意の弁の移植の影響をシミュレート及び予測することができるが、以下では、簡潔さ及び説明のために、冠動脈の機能性能へのＴＡＶＩの影響のシミュレーション及び予測について詳しく述べる。一般に、冠動脈への流量境界条件の変化は、心拍位相依存性を変化する場合がある。頸動脈への流量境界条件の変化もまたシミュレーションの対象であってよい。
図２は、生物物理学的シミュレータ１２６の一例を概略的に示す。この例では、生物物理学的シミュレータ１２６は、セグメンタ２０２、仮想インプランタ２０４、流量及び／又は圧力シミュレータ２０６、境界条件決定器２０８及び心臓メトリックシミュレータ２１０を含む。生物物理学的シミュレータ１２６は、入力として、イメージングシステム１０２、データリポジトリ（例えば放射線医学情報システム（ＲＩＳ）、画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）等）、携帯用メモリ及び／又は他の装置から画像データを受信する。
変形例では、生物物理学的シミュレータ１２６は、ウェブサービスを介してアクセスされる。この変形例では、画像データは、ウェブサービスを介してイメージングシステム１０２及び／又は他のシステムから生物物理学的シミュレータ１２６に転送（アップロード）される。生物物理学的シミュレータ１２６は、本明細書において説明するように画像データを遠隔で処理する。そして、結果が、イメージングシステム１０２及び／又は他のシステムに返送（ダウンロード）される。或いは又は更に、結果は表示されるか、並びに／又は、ウェブサービス及び／若しくは他のサービスで更に解析される。
セグメンタ２０２は、セグメント化アルゴリズムを使用して、セグメント化し、画像データから少なくとも左心室、大動脈及び冠動脈の形状を決定する。セグメント化は、自動的又は（例えばユーザに支援されて）半自動的に行うことができる。一例では、結果は血管構造の表面モデルである。１つのアプローチでは、ハフ変換を使用して心臓の位置が最初に特定され、各解剖学的領域にアフィン変換を割り当てることでメッシュが初期化され、その後、変形可能な適応が行われて患者の解剖学的構造の境界に合わせられる。一例がＥｃａｂｅｒｔ他による「Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｍｏｄｅｌ－Ｂａｓｅｄ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｈｅａｒｔ ｉｎ ＣＴ ｉｍａｇｅｓ」（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ、第２７巻、第９号、２００８年９月）に記載されている。
仮想インプランタ２０４は、デジタルデバイスモデル２１２をセグメント化された画像データに仮想的に移植する。仮想移植は、剛性及び／又は弾性適応プロセスを使用して行うことができる。仮想大動脈弁移植の場合、一例では、デバイスモデル２１２は、最初は大動脈弁よりも小さく、大動脈基部に適切に配置される。次に、デバイスモデル２１２は、壁に触れるまで成長（サイズが拡大）する。ピクセル強度、エッジ検出アルゴリズム及び／又は他のアプローチを使用して、いつ仮想インプラントが壁に接触したのかを検出することができる。生体力学的シミュレーションを使用して、仮想配置を円滑にすることができる。図３は、例示的なＴＡＶＩモデルを概略的に示す。図４は、仮想的に移植され、弁の周りの三角メッシュで表されるモデルを概略的に示す。仮想デバイス移植の一例は、２０１７年６月２９日に「Ｄｅｖｉｃｅ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ ａｎ ｕｎｆｏｌｄｅｄ ｓｔａｔｅ ｏｆ ａ ｆｏｌｄａｂｌｅ ｉｍｐｌａｎｔ ｉｎ ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ ｔｉｓｓｕｅ」なる名称で出願された欧州特許出願第１７３０５８２４．９号に記載されており、これは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
流量及び／又は圧力シミュレータ２０６は、元のセグメント化された画像データ及びインプラントを有するセグメント化された画像データから、大動脈弁の遠位での流量及び／又は圧力をシミュレートする。一例では、シミュレータ２０６は、計算流体力学（ＣＦＤ）シミュレーションを使用して流量及び／又は圧力をシミュレートし、弁によってもたらされる流量の変化及び逆流作用をシミュレートする。実際の移植の前に、大動脈及び冠動脈の解剖学的構造の侵襲的評価がカテーテル検査室（Ｃａｔｈ Ｌａｂ）での処置の一部として行われる場合、元のセグメント化された画像データからシミュレートされた流量及び／又は圧力の代わりに又はそれに加えて、流量及び／又は圧力を測定し、使うことができる。大動脈及び／又は心室での他の侵襲的測定もまた行うことができる。
境界条件決定器２０８は、心臓メトリックシミュレーションの境界条件を決定する。１つのアプローチでは、パラメトリック集中モデルが採用される。このモデルには、血管形状作用及び／又は液圧作用を反映する線形抵抗要素及び非線形抵抗要素を使用して表される流入境界条件及び流出境界条件を示す要素が含まれる。大動脈弁の遠位及び冠動脈へのシミュレートされた及び／又は測定された流量及び／又は圧力が境界条件として使用される。大動脈内の流量は、計算流体力学計算に従って若しくは大動脈領域に対するその断面積のために、又は、別のアプローチを使用して、冠動脈口に分配されうる。
集中モデルの一例が、Ｎｉｃｋｉｓｃｈ他による「Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｐａｔｉｅｎｔ－Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｌｕｍｐｅｄ Ｍｏｄｅｌｓ ｆｏｒ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ Ｃｏｒｏｎａｒｙ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ」（Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ－ＭＩＣＣＡＩ２０１５：第１８回国際会議、ＬＮＣＳ、第９３５０巻、２０１５年、第９３５０巻、４３３－４４１頁）に記載されている。境界条件の導出例は、２０１４年６月３０日に「Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｐａｔｉｅｎｔ’ｓ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ ｆｏｒ ＦＦＲ－ＣＴ」なる名称で出願された欧州特許出願第１４１７４８９１．３に記載されている。これは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。本明細書では他のアプローチも考えられる。
心臓メトリックシミュレータ２１０は、仮想移植前及び仮想移植後に冠動脈内の圧力分布特性及び流量特性のシミュレーションを行う。一例では、これには、冠血流予備量比（ＦＦＲ）、瞬時血流予備量比（ｉＦＲ）、冠流血予備能（ＣＦＲ）及び／又は他のメトリックといった冠動脈状態メトリックを計算することが含まれる。移植前と移植後とのメトリックの差は、冠動脈の機能性能へのＴＡＶＩの影響を予測する。移植前及び移植後のメトリック並びに／又は移植前のメトリックと移植後のメトリックとの差を視覚的に表示することができる。
図２では、流量及び／又は圧力シミュレータ２０６及び心臓メトリックシミュレータ２１０は別個のコンポーネントとして示されているが、別の実施形態では、これらは同じ単一シミュレータ、例えば流量及び／又は圧力シミュレータ２０６、心臓メトリックシミュレータ２１０及び／又は別のシミュレータの一部である。
図５は、本明細書において説明される一実施形態による例示的な方法を示す。
当然ながら、ステップの順序は限定ではない。したがって、本明細書では、別の順序も考えられる。更に、１つ以上のステップを省略しても、及び／又は、１つ以上の追加のステップを含めてもよい。
ステップ５０２において、心臓画像データが受信される。
ステップ５０４において、本明細書において説明されるように、心臓画像データがセグメント化され、心臓の関心解剖学的構造の形状が特定される。
ステップ５０６において、本明細書において及び／又は別の方法で説明されるように、弁デバイスモデルがセグメント化された心臓画像データに仮想的に移植される。
ステップ５０８において、本明細書において及び／に別の方法で説明されるように、元の心臓画像データと、仮想インプラントを有する心臓画像データとを使用して流量及び／又は圧力シミュレーションが行われ、仮想移植前及び仮想移植後の弁より遠位の流量及び／又は圧力が決定される。
ステップ５１０において、本明細書において及び／又は別の方法で説明されるように、シミュレートされた弁より遠位の流量及び／又は圧力を使用して、仮想移植前及び仮想移植後の冠動脈及び／又は頸動脈の流体力学シミュレーションの境界条件が決定される。
ステップ５１２において、本明細書において及び／又は別の方法で説明されるように、境界条件を使用して、仮想移植前及び仮想移植後の冠動脈及び／又は頸動脈の状態メトリックシミュレーションが行われる。
ステップ５１４において、上記シミュレーションに基づき、冠動脈及び／又は頸動脈の機能性能への実際の物理的弁の予測される影響が決定される。
図６は、本明細書において説明される一実施形態による別の例示的な方法を示す。図６は、概して図５の変形例であり、移植前境界条件として侵襲的手段による測定値を使用する。
当然ながら、ステップの順序は限定ではない。したがって、本明細書では、別の順序も考えられる。更に、１つ以上のステップを省略しても、及び／又は、１つ以上の追加のステップを含めてもよい。
ステップ６０２において、心臓画像データが受信される。
ステップ６０４において、本明細書において説明されるように、心臓画像データがセグメント化され、心臓の関心解剖学的構造の形状が特定される。
ステップ６０６において、本明細書において及び／又は別の方法で説明されるように、弁デバイスモデルがセグメント化された心臓画像データに仮想的に移植される。
ステップ６０８において、本明細書において及び／又は別の方法で説明されるように、仮想インプラントを有する心臓画像データを使用して流量及び／又は圧力シミュレーションが行われ、仮想移植後の弁より遠位の流量及び／又は圧力が決定される。
ステップ６１０において、本明細書において及び／又は別の方法で説明されるように、移植前の侵襲的手段による流量及び／又は圧力の測定値が取得される。
ステップ６１２において、本明細書において及び／又は別の方法で説明されるように、侵襲的手段による流量及び／又は圧力並びにシミュレートされた流量及び／又は圧力を使用して、仮想移植前及び仮想移植後の冠動脈及び／又は頸動脈の流体力学的シミュレーションの境界条件がそれぞれ決定される。
ステップ６１４において、本明細書において及び／又は別の方法で説明されるように、境界条件を使用して、仮想移植前及び仮想移植後の冠動脈及び／又は頸動脈の状態メトリックシミュレーションが行われる。
ステップ６１６において、上記シミュレーションに基づき、冠動脈及び／又は頸動脈の機能性能への実際の物理的弁の予測される影響が決定される。
図７は、本明細書において説明される一実施形態による例示的な方法を示す。図７は、概して図５と図６とを組み合わせたものであり、境界条件として、シミュレートされた測定値と侵襲的手段による測定値との両方を使用する。
当然ながら、ステップの順序は限定ではない。したがって、本明細書では、別の順序も考えられる。更に、１つ以上のステップを省略しても、及び／又は、１つ以上の追加のステップを含めてもよい。
ステップ７０２において、心臓画像データが受信される。
ステップ７０４において、本明細書において説明されるように、心臓画像データがセグメント化され、心臓の関心解剖学的構造の形状が特定される。
ステップ７０６において、本明細書において及び／又は別の方法で説明されるように、弁デバイスモデルがセグメント化された心臓画像データに仮想的に移植される。
ステップ７０８において、本明細書において及び／又は別の方法で説明されるように、元の心臓画像データと、仮想インプラントを有する心臓画像データとを使用して流量及び／又は圧力シミュレーションが行われ、仮想移植前及び仮想移植後の弁から遠位の流量及び／又は圧力が決定される。
ステップ７１０において、本明細書において及び／又は別の方法で説明されるように、シミュレートされた弁から遠位の流量及び／又は圧力と、侵襲的手段による流量及び／又は圧力の測定値とを使用して、仮想移植前及び仮想移植後の冠動脈及び／又は頸動脈の流体力学シミュレーションの境界条件が決定される。
ステップ７１２において、本明細書において及び／又は別の方法で説明されるように、境界条件を使用して、仮想移植前及び仮想移植後の冠動脈及び／又は頸動脈の状態メトリックシミュレーションが行われる。
ステップ７１４において、上記シミュレーションに基づき、冠動脈及び／又は頸動脈の機能性能への実際の物理的弁の予測される影響が決定される。
上記は、コンピュータ可読記憶媒体にコード化された又は埋め込まれたコンピュータ可読命令によって実現される。当該コンピュータ可読命令は、コンピュータプロセッサによって実行されると、当該プロセッサに説明されたステップを実行させる。更に又は或いは、コンピュータ可読命令の少なくとも１つは、コンピュータ可読記憶媒体ではない信号、搬送波又は他の一時的媒体によって運ばれる。
本発明は、図面及び上記説明において詳細に図示及び説明されたが、このような図示及び説明は、限定的ではなく、例示的であると見なされるべきである。本発明は、開示された実施形態に限定されない。開示された実施形態に対する他の変形は、図面、開示内容及び添付の特許請求の範囲の検討から、請求項に係る発明を実施する際に当業者によって理解及び実施される。
請求項において、「含む」との用語は他の要素又はステップを排除するものではなく、「ａ」又は「ａｎ」との不定冠詞も複数形を排除するものではない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、特許請求の範囲に記載される幾つかのアイテムの機能を果たしてもよい。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているということだけで、これらの手段の組み合わせが有利に使用できないことを示すものではない。
コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に又はその一部として提供される光記憶媒体又は固体媒体といった適切な媒体に記憶／分散されてもよいが、インターネット又は他の有線若しくは無線の通信システムを介するといった他の形式で分配されてもよい。請求項における任意の参照符号は、範囲を限定すると解釈されるべきではない。
Claims (10)
- 心臓画像データ及びデバイスモデルを使用して、心臓弁デバイスの移植が冠動脈又は頸動脈の流量及び圧力に及ぼす影響をシミュレートする生物物理学的シミュレータを含むコンピュータ実行可能命令を有するコンピュータ可読記憶媒体と、
前記心臓画像データ及び前記デバイスモデルを用いて、前記心臓弁デバイスの移植が前記冠動脈又は前記頸動脈の前記流量及び前記圧力に及ぼす影響をシミュレートする前記生物物理学的シミュレータを実行するプロセッサと、
シミュレーションの結果を表示するディスプレイと、
を含む、コンピューティングシステムであって、
前記生物物理学的シミュレータは、前記心臓画像データをセグメント化して、心臓の関心解剖学的構造の形状を決定し、前記セグメント化に基づいて境界条件を決定し、前記境界条件及び前記セグメント化を用いて移植前の状態メトリックをシミュレートし、
前記生物物理学的シミュレータは、前記デバイスモデルをセグメント化された前記心臓画像データに仮想的に移植し、仮想的な移植を有する当該セグメント化に基づいて境界条件を決定し、当該境界条件及び前記仮想的な移植を有する当該セグメント化を用いて、移植後の状態メトリックをシミュレートし、
前記移植前の状態メトリック及び前記移植後の状態メトリックは、冠血流予備量比、瞬時血流予備量比及び冠流血予備能のうちの少なくとも１つを含む、コンピューティングシステム。 - 前記生物物理学的シミュレータは更に、侵襲的手段による流量及び／又は圧力測定値に基づいて前記境界条件を決定する、請求項１に記載のコンピューティングシステム。
- 前記プロセッサは、前記移植前の状態メトリック及び前記移植後の状態メトリックを視覚的に提示する、請求項１に記載のコンピューティングシステム。
- 前記プロセッサが、前記移植前の状態メトリックと前記移植後の状態メトリックとの差を決定する、請求項１から３の何れか一項に記載のコンピューティングシステム。
- 前記プロセッサは、前記心臓弁デバイスの移植が前記流量及び前記圧力に及ぼす影響を予測する前記差を視覚的に提示する、請求項４に記載のコンピューティングシステム。
- 前記デバイスモデルは、経カテーテル大動脈弁移植デバイスのモデルである、請求項１から５の何れか一項に記載のコンピューティングシステム。
- コンピューティングシステムのプロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
心臓画像データを受信させ、
心臓弁デバイスインプラントのデバイスモデルを取得させ、
前記心臓画像データ及び前記デバイスモデルを用いて、前記心臓弁デバイスインプラントが冠動脈又は頸動脈の流量及び圧力に及ぼす影響をシミュレートさせ、
前記シミュレートの結果を表示させる、
コンピュータ可読命令でコード化された、コンピュータ可読記憶媒体であって、
前記プロセッサは、前記心臓画像データをセグメント化して、心臓の関心解剖学的構造の形状を決定し、前記セグメント化に基づいて境界条件を決定し、前記境界条件及び前記セグメント化を用いて移植前の状態メトリックをシミュレートし、
前記プロセッサは、前記デバイスモデルをセグメント化された前記心臓画像データに仮想的に移植し、仮想的な移植を有する当該セグメント化に基づいて境界条件を決定し、当該境界条件及び前記仮想的な移植を有する当該セグメント化を用いて、移植後の状態メトリックをシミュレートし、
前記移植前の状態メトリック及び前記移植後の状態メトリックは、冠血流予備量比、瞬時血流予備量比及び冠流血予備能のうちの少なくとも１つを含む、コンピュータ可読記憶媒体。 - 前記プロセッサは、侵襲的手段による流量及び／又は圧力測定値に基づいて前記境界条件を決定する、請求項７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記プロセッサは、前記移植前の状態メトリックと前記移植後の状態メトリックとの差を決定する、請求項８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記プロセッサが、前記移植前の状態メトリック及び前記移植後の状態メトリックか、前記移植前の状態メトリックと前記移植後の状態メトリックとの差か、又は、前記移植前の状態メトリック及び前記移植後の状態メトリック並びに前記移植前の状態メトリックと前記移植後の状態メトリックとの差を視覚的に提示する、請求項９に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
Applications Claiming Priority (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201762479634P | 2017-03-31 | 2017-03-31 | |
| US62/479,634 | 2017-03-31 | ||
| US201762557205P | 2017-09-12 | 2017-09-12 | |
| US62/557,205 | 2017-09-12 | ||
| PCT/EP2018/058373 WO2018178381A1 (en) | 2017-03-31 | 2018-04-01 | Simulation of transcatheter aortic valve implantation (tavi) induced effects on coronary flow and pressure |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2020512117A JP2020512117A (ja) | 2020-04-23 |
| JP2020512117A5 JP2020512117A5 (ja) | 2021-05-06 |
| JP7181216B2 true JP7181216B2 (ja) | 2022-11-30 |
Family
ID=62089712
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2019553249A Active JP7181216B2 (ja) | 2017-03-31 | 2018-04-01 | 経カテーテル大動脈弁移植術（ｔａｖｉ）が冠血流量及び冠動脈圧に及ぼす影響のシミュレーション |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11918291B2 (ja) |
| EP (1) | EP3602569A1 (ja) |
| JP (1) | JP7181216B2 (ja) |
| CN (1) | CN110494923B (ja) |
| WO (1) | WO2018178381A1 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114209429A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-03-22 | 北京阅影科技有限公司 | 模拟经导管主动脉瓣膜置换的方法及装置 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014534889A (ja) | 2011-11-10 | 2014-12-25 | シーメンス・コーポレイション | 冠循環のマルチスケールな解剖学的かつ機能的なモデリングの方法およびシステム |
| WO2016002054A1 (ja) | 2014-07-03 | 2016-01-07 | 富士通株式会社 | 生体シミュレーション装置、生体シミュレーション装置の制御方法、および生体シミュレーション装置の制御プログラム |
Family Cites Families (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10719986B2 (en) | 2009-12-22 | 2020-07-21 | Siemens Healthcare Gmbh | Method and system for virtual percutaneous valve implantation |
| US8315812B2 (en) * | 2010-08-12 | 2012-11-20 | Heartflow, Inc. | Method and system for patient-specific modeling of blood flow |
| US9141763B2 (en) | 2011-02-07 | 2015-09-22 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for patient-specific computational modeling and simulation for coupled hemodynamic analysis of cerebral vessels |
| 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 |
| JP6162452B2 (ja) * | 2013-03-28 | 2017-07-12 | 東芝メディカルシステムズ株式会社 | 血流解析装置及び血流解析プログラム |
| EP2994904A4 (en) | 2013-05-10 | 2017-01-18 | Stenomics, Inc. | Modeling and simulation system for optimizing prosthetic heart valve treatment |
| CN105264573B (zh) | 2013-06-07 | 2019-07-02 | 皇家飞利浦有限公司 | 规划对心脏植入体的植入 |
| US20150348260A1 (en) * | 2014-05-29 | 2015-12-03 | Siemens Aktiengesellschaft | System and Method for Mapping Patient Data from One Physiological State to Another Physiological State |
| WO2016087396A1 (en) * | 2014-12-02 | 2016-06-09 | Koninklijke Philips N.V. | Fractional flow reserve determination |
| US9931790B2 (en) | 2015-04-16 | 2018-04-03 | Siemens Healthcare Gmbh | Method and system for advanced transcatheter aortic valve implantation planning |
| US10629096B2 (en) | 2015-09-14 | 2020-04-21 | The Regents Of The University Of California | Calcified polymeric valve and vessels for valve-in-valve applications |
| US10517678B2 (en) * | 2015-10-02 | 2019-12-31 | Heartflow, Inc. | System and method for diagnosis and assessment of cardiovascular disease by comparing arterial supply capacity to end-organ demand |
| JP6918794B2 (ja) | 2015-11-10 | 2021-08-11 | ハートフロー， インコーポレイテッド | 解剖モデリングシステム及びその作動方法 |
| WO2018097902A1 (en) | 2016-10-04 | 2018-05-31 | Ohio State Innovation Foundation | Systems and methods for predictive heart valve simulation |
| JP7021224B2 (ja) | 2016-12-15 | 2022-02-16 | シンテフ テーテーオー アクスイェ セルスカプ | 心臓血管疾患の決定支援および診断のため使用される対象特異的計算モデルを提供する方法およびプロセス |
| WO2018185298A1 (en) | 2017-04-06 | 2018-10-11 | Koninklijke Philips N.V. | Fractional flow reserve simulation parameter customization, calibration and/or training |
| CN110494081A (zh) * | 2017-04-06 | 2019-11-22 | 皇家飞利浦有限公司 | 基于根据ecg信号对心肌微血管阻力的估计的冠状动脉疾病度量 |
| EP3422226A1 (en) | 2017-06-29 | 2019-01-02 | Koninklijke Philips N.V. | Device and method for predicting an unfolded state of a foldable implant in cardiovascular tissue |
| WO2020142789A1 (en) * | 2019-01-06 | 2020-07-09 | Covanos, Inc. | Noninvasive determination of resting state diastole hemodynamic information |
-
2018
- 2018-04-01 WO PCT/EP2018/058373 patent/WO2018178381A1/en active Application Filing
- 2018-04-01 US US16/499,338 patent/US11918291B2/en active Active
- 2018-04-01 JP JP2019553249A patent/JP7181216B2/ja active Active
- 2018-04-01 CN CN201880023413.8A patent/CN110494923B/zh active Active
- 2018-04-01 EP EP18720974.7A patent/EP3602569A1/en active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014534889A (ja) | 2011-11-10 | 2014-12-25 | シーメンス・コーポレイション | 冠循環のマルチスケールな解剖学的かつ機能的なモデリングの方法およびシステム |
| WO2016002054A1 (ja) | 2014-07-03 | 2016-01-07 | 富士通株式会社 | 生体シミュレーション装置、生体シミュレーション装置の制御方法、および生体シミュレーション装置の制御プログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2018178381A1 (en) | 2018-10-04 |
| JP2020512117A (ja) | 2020-04-23 |
| EP3602569A1 (en) | 2020-02-05 |
| CN110494923B (zh) | 2023-12-08 |
| US20210093382A1 (en) | 2021-04-01 |
| CN110494923A (zh) | 2019-11-22 |
| US11918291B2 (en) | 2024-03-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10600184B2 (en) | Automated segmentation utilizing fully convolutional networks | |
| CN105380598B (zh) | 用于针对动脉狭窄的自动治疗规划的方法和系统 | |
| AU2016269437B2 (en) | Method and system for determining treatments by modifying patient-specific geometrical models | |
| KR102312011B1 (ko) | 시뮬레이션 정확도 및 성능을 위한 이미지 품질 평가 | |
| US10354389B2 (en) | Analyzing aortic valve calcification | |
| JP6484760B2 (ja) | 非侵襲的血流予備量比（ｆｆｒ）に対する側副血流モデル化 | |
| WO2015164086A1 (en) | Method and system for hemodynamic computation in coronary arteries | |
| EP3140757A1 (en) | Method and system for non-invasive functional assessment of coronary artery stenosis using flow computations in diseased and hypothetical normal anatomical models | |
| JP2020516347A (ja) | 冠血流予備量比シミュレーションパラメータのカスタマイズ、キャリブレーション、及び／又はトレーニング | |
| CN112040908A (zh) | 患者特异性的虚拟经皮结构性心脏介入方法和系统 | |
| Ooms et al. | Computed tomography–derived 3D modeling to guide sizing and planning of transcatheter mitral valve interventions | |
| JP2018529446A (ja) | モバイルｆｆｒシミュレーション | |
| Mirabella et al. | Treatment planning for a TCPC test case: a numerical investigation under rigid and moving wall assumptions | |
| JP7181216B2 (ja) | 経カテーテル大動脈弁移植術（ｔａｖｉ）が冠血流量及び冠動脈圧に及ぼす影響のシミュレーション | |
| JP7426824B2 (ja) | 非侵襲的イメージングベースのｆｆｒのインタラクションモニタリング | |
| JP2023044939A (ja) | 医用画像処理装置、方法及びプログラム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210329 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210329 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220228 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220304 |
|
| A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20220601 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220901 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20221021 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20221117 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7181216 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |