JP7208978B2 - 冠動脈血管を解析する装置、当該装置の作動方法、当該方法を実行させるコンピュータプログラム及びコンピュータ読取可能な媒体 - Google Patents

冠動脈血管を解析する装置、当該装置の作動方法、当該方法を実行させるコンピュータプログラム及びコンピュータ読取可能な媒体 Download PDF

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Description

本発明は、患者の冠動脈血管を解析する装置、対応する方法及び対応するコンピュータプログラムに関する。特に、本発明は、関心血管のシミュレーションされた引き抜きデータと該関心血管から生体内原位置で取得された血管内引き抜きデータとの比較を用いた、冠動脈生理学における関心血管の改善された分析に関するものである。
冠動脈における機能的狭窄重症度は、典型的に、当該狭窄の遠端側の圧力(Pd)の大動脈における圧力(Pa)に対する比を考察することにより評価される。この比は、特に、共に前記圧力の比から決定される冠血流予備量比(Fractional Flow Reserve:FFR)又は瞬時血流予備量比(instantaneous wave-Free Ratio:iFR)を用いて考察することができる。FFR測定は、全心周期圧力記録を使用するもので、典型的に血管拡張剤の投与により誘起される充血の状態において実行されねばならない。対照的に、iFR測定は、安静時の無波期間とも称される心周期の特定の期間、即ち拡張期の間に実行される。これらの指標の計算は、冠動脈における単一の位置で、又は血管の長軸に沿って実行することができる。
過去において、冠動脈血管の長軸に沿う冠動脈疾病の判定は、関心血管を介する圧力センサ装備ガイドワイヤの引き抜きが実行され、これにより該関心血管に沿う複数の位置における圧力の血管内圧力記録を判定する侵襲的手順を用いて実行されている。この血管内圧力記録に基づいて、当該血管の長軸に沿うFFR又はiFRの進展を決定することができる。
近年、患者の冠動脈血管内の流体の動態が、当該関心血管の非侵襲的に得られる診断画像データ(即ち、コンピュータトモグラフィ(CT)、磁気共鳴撮像(MRI)又はX線スキャニング等の医療撮像方式を用いて取得される画像データ)から導出される生理学的モデルを用いてシミュレーションされる、所謂、“仮想的”方法が開発されている。
一例として、仮想FFR/iFRを決定するために、関心血管に沿った圧力を表す引き抜き曲線(pullback curve)が、該血管を経る血流の流体の動態を、対応する流体力学的モデルを生理学的モデルの一部として使用してシミュレーションすることにより推定される。
しかしながら、この流体力学的モデルは、当該診断画像データに基づく関心血管を経る実際の血流の推定としてしか見なすことができない。かくして、当該決定の信頼性は、診断画像データから導出することができる情報に高度に依存する。
原則的に、上記流体力学的モデルを含む生理学的モデルは、単一の2D診断画像に基づいて取得され得る。しかしながら、単一の診断画像を使用する場合、選択された角度では見えない透視短縮等の効果が生じ得、その結果、該2D診断画像から得られた生理学的モデルに関して誤った結論が生じ得る。
更に、血液粘度又は血管壁組成等の各境界条件を用いて、当該関心血管内の幾らか理想化された血流だけは推定することができる。これに反して、異常な血流速度又は局部的血流乱流等の当該血管における偏奇は、当該流体力学的モデルにおいては適切に示されない。
今までの処、冠動脈における機能的狭窄重症度を評価する方法は、侵襲的方法又は画像ベースの“仮想的”方法の何れかを適用する生理学的モデルを使用することに焦点が当てられている。このように、血管幾何学構造及び/又は血管を経る血流に関する追加の情報を得るための両方法の組み合わせは検討されていない。診断画像データにおける血管透視短縮及び侵襲的測定の間におけるプレッシャワイヤの引き抜き速度の変動の結果、上記2つの方式の間で引き抜き曲線の長さの変化が生じるからである。従って、両測定方法により取得される情報は互換性がない。従って、本発明の目的は、冠動脈血管を解析する(調べる)ための改善された装置及び対応する方法を提供することである。
本発明の更なる目的は、患者の冠動脈血管を解析するための装置であって、関心血管内の流体の動態に関する追加の情報を取り出すことを可能にする装置を提供することである。更に詳細には、本発明の目的は、冠動脈血管を解析するための装置であって、患者の生理学的モデルの該患者の個々の血行動態的特性に従った適応化を可能にする装置を提供することである。
従って、冠動脈血管を解析するための装置が提供され、該装置は、関心血管の少なくとも1つに診断画像から生成された生理学的モデルに基づいて決定されたシミュレーションされた引き抜きデータ(pullback data)及び該関心血管から生体内原位置で取得された血管内引き抜き(圧)データを受信するように構成された入力ユニットを有する。該装置は、更に、前記シミュレーションされた引き抜きデータと、前記血管内引き抜きデータとを比較して、該シミュレーションされた引き抜きデータと該血管内引き抜きデータとの間の少なくとも1つの不一致(相違)を識別すると共に、該少なくとも1つの不一致を出力するように構成された重ね合わせユニット(co-registration unit)を有する。
従って、関心血管の評価のために2つの異なる様式の重ね合わせを利用する装置が提供される。更に詳細には、当該装置は、(非侵襲的)画像ベースの生理学的モデルと当該関心血管内の少なくとも1つの血行動態的パラメータの侵襲的ワイヤベースの測定との組合せを用いて、さもなければ利用可能でない当該血管に関する情報を取得する。
この前後関係において、上記の取得される血行動態的パラメータは、特には、血圧を指し得る。このように、前記ワイヤベースの測定は、特には、血管内引き抜き圧データを得るためのワイヤに基づく圧力測定であり得る。同様に、前記生理学的モデルは、シミュレーションされた引き抜き圧データを得るために使用することができる。代わりに、血流に対する血管抵抗等の他の血行動態的パラメータを使用することもできる。
当該生理学的モデルを生成するために使用される前記少なくとも1つの診断画像は、特には、冠動脈血管を表す少なくとも1つの画像を示し得る。更に詳細には、該少なくとも1つの診断画像は、心臓の関心血管を含む血管ツリーを示し得る。この場合、該少なくとも1つの診断画像は、コンピュータトモグラフィ(CT)又は磁気共鳴撮像(MRI)等の非侵襲的診断撮像方式により取得することができる。
上記非侵襲的診断撮像方式情報は、ここではゲート処理することができる。このようなゲート処理された非侵襲的撮像方式情報は、典型的には、当該少なくとも1つの診断画像の取得が、心電図(ECG)又は光電式容積脈波記録法(PPG)データ等の心周期にわたる情報を提供するデータの取得と並行して実行されるようなゲート化された再構成を用いる。この場合、上記データは当該画像取得及び再構成を心周期の選択された各フェーズによりゲート処理するために使用される。
一実施態様において、前記生理学的モデルは前記関心血管を経る血流を表す流体力学的モデルを有する。このことは、当該関心血管における血行動態的パラメータを該流体力学的モデルに基づいて推定することを可能にする。従って、該流体力学的モデルは当該関心血管の引き抜きデータをシミュレーションすることを可能にする。
本前後関係において、引き抜きデータなる用語は、関心血管の長軸沿った種々の位置において決定される複数の血行動態的パラメータ値に広く関係するものである。引き抜きデータは、上記複数の血行動態的パラメータ値の決定の開始位置と該決定の終了位置との間の距離として定義される特定の引き抜き長に対して取得される。該引き抜きデータは、例えば、狭窄重症度に関する尺度と考えることができる関心血管に沿う圧力勾配を決定するために用いることができる。
一実施態様において、シミュレーションされた引き抜きデータは、前記流体力学的モデルを用いて当該引き抜きをシミュレーションすることにより決定することができる。この場合、当該シミュレーションの開始点と該シミュレーションの終了点との間の距離は、シミュレーションされた引き抜き長と見なすことができる。
更に、血管内引き抜きデータは、血行動態的パラメータの測定のためのワイヤ又はカテーテル等の介入ツールが関心血管内に導入される際の侵襲的手順を用いて取得することができる。
この場合、上記ワイヤは当該血管の遠端から該血管の近端まで該血管の長軸に沿って引き抜かされる。引き抜きの間において、当該関心血管の長軸に沿う複数の血管内位置に関して複数の血管内血行動態的パラメータ値が取得される。この場合、当該血管の遠端における引き抜き記録の開始位置と該関心血管の近端における引き抜き記録の終了位置との間の距離は、血管内引き抜き長と呼ばれる。
前記シミュレーションされた引き抜きデータ及び前記血管内引き抜きデータは、重ね合わされる。このように、シミュレーションされた引き抜きデータにおける少なくとも1つの血行動態的パラメータのシミュレーションされた値の各々に対して、血管内引き抜き(圧)データにおける少なくとも1つの血行動態的パラメータの血管内の値の対応するものが決定される。
一実施態様において、上記重ね合わせは、2つの方式により得られた引き抜きデータを比較すると共に、これらの間の不一致(当該関心血管又は該関心血管を経る血流に固有の特定の血管特性に関する指示情報と考えられる)を識別することにより当該関心血管に関する更なる情報を決定するために使用される。
当該重ね合わせは、特に、例えば相互相関、両引き抜きデータセットに関する相互情報又は病変検出方法等の類似性尺度を用いて実行することができる。
両引き抜きデータセットを重ね合わせる1つの特定の方法は、前記シミュレーションされた引き抜きデータから導出されるシミュレーションされた引き抜き曲線の長さと、前記血管内引き抜きデータから導出される血管内引き抜き曲線の長さとの相関である。
本前後関係において、引き抜き曲線なる用語は、前記シミュレーションされた及び血管内引き抜きデータの、該シミュレーションされた及び血管内引き抜きの各長さの関数としての図示を指す。かくして、血管内引き抜き曲線が引き抜き記録の間に得られた全ての値に関して図示される場合、該血管内引き抜き曲線の長さは当該血管内引き抜き長に一致する。それ以外では、当該血管内引き抜き曲線の長さは、該引き抜き曲線により表される最初の値から最後の値までの引き抜き記録が実行された間における中間の血管内引き抜き長に対応し得る。
この目的のために、当該重ね合わせは、血管内引き抜き曲線の長さを当該引き抜き長から正しく導出することができると仮定することにより実行することができる。血管内引き抜き曲線の長さが決定されたら、シミュレーションされた引き抜き曲線の長さを該血管内引き抜き曲線の長さに合致するように調整するために該シミュレーションされた引き抜き曲線の長さに対してスプラインベースの長さ変更が用いられる。引き抜き曲線の長さの互いに対する該調整により、両方式の間の不一致の決定を改善することができる。
本発明の前後関係において、これらの不一致は、前記シミュレーションされた引き抜きデータにより定義されるシミュレーションされた引き抜き曲線と前記血管内引き抜きデータにより定義される血管内引き抜き曲線との間の局部的又は全体的不整合に特に関係するものであり得る。この場合、斯かる不一致は、両引き抜き曲線を互いに比較すると共に、例えば、血管内引き抜き曲線におけるシミュレーションされた引き抜き曲線には存在しない局部的極小を識別することにより決定することができる。
このようにして識別された不一致は、次いで、更なる評価のために出力することができる。このような前後関係において、識別された不一致の出力は、該識別された不一致に関する少なくとも1つの情報の出力であると理解されるべきである。この場合、該情報はユーザに対して出力することができ、該ユーザは、該出力を受信したら、当該不一致に関する出力情報から対応する更なる情報を決定することができる。ここで、該更なる情報は、前記流体力学的モデルにより表される血流の不規則さ又は前記生理学的モデルに含まれる幾何学的モデルにより表される当該関心血管の血管セグメントの幾何学構造の不正確さ等の、生理学的モデルにおける不正確さに特に関係するものであり得る。即ち、ユーザは当該不一致が上記不正確さに起因したと結論することができる。
一実施態様において、前記少なくとも1つの不一致は、識別された不一致から前記幾何学的モデル又は液体流動モデルにおける不正確さに関係したものであり得る更なる血管情報を自動的に導出する更なる処理ユニットに出力することもできる。更に詳細には、重ね合わせユニットは、前記識別された不一致に基づいて前記血管情報を自動的に決定するための更なる処理ユニットを備えて構成することができる。
この目的のために、当該重ね合わせユニットは、出力前に前記識別された不一致から前記血管情報を直接決定するための処理ユニットを備えることができる。この場合、該重ね合わせユニットは、前記識別された不一致から決定された少なくとも1つの血管情報を出力することができる。代わりに又は加えて、該重ね合わせユニットは、識別された不一致に関する情報を前記血管情報と一緒に出力するように構成することができる。
一実施態様において、前記血管情報は、当該関心血管の、従って、潜在的冠動脈疾病の一層完全な評価を提供するために用いることができる。このことは、更に、改善された治療計画を可能にする。
一実施態様によれば、前記少なくとも1つの診断画像はX線血管造影法を用いて取得される。代わりに又は加えて、前記血管内引き抜き曲線データは、冠血流予備量比(FFR)又は瞬時血流予備量比(iFR)の引き抜き記録を用いて取得される。
X線血管造影法は、(人の)身体における血管を視覚化するのに特に良く適した医療撮像技術である。X線血管造影法は、典型的に、当該血管内に造影剤を注入し、次いで該造影剤が充填された血管を伴う身体部分をX線放射により照射することにより、該造影剤が充填された血管が明瞭に見える1以上の二次元画像を得るように実行される。
一実施態様において、当該診断画像は、少なくとも1つの関心血管を有する患者の冠動脈血管の二次元(2D)血管造影画像とすることができる。該診断画像は、X線血管造影法を用いて取得された2つの異なる投影図から導出される三次元(3D)血管造影画像とすることもできる。
十分に良好に解像された生理学的モデルを得るために、当該血管造影画像は十分な造影剤充填を有さなければならない。更に、当該血管造影画像における透視短縮及び重なりの程度は十分に小さくなければならない。このことは、当該血管造影画像の品質を増加させると共に、後に生理学的モデルの生成を簡単にさせる。
瞬時血流予備量比(iFR)は、機能的狭窄評価のための侵襲的方法を指すものである。特に、iFR取得は、評価されるべき血管内に導入される高忠実度プレッシャワイヤを用いて実行される。該プレッシャワイヤは、次いで、当該血管の遠端から近端にゆっくりと引き抜かれる。引き抜きの間において、圧力値が血行動態的パラメータ値として記録される。即ち、この場合における血行動態的パラメータは(血液)圧力に対応する。
この場合、iFR取得は無波期間と称される拡張期における固有の期間の間に実行される。iFR取得は、無波期間の間において大動脈内で観測される圧力に対する遠端側冠動脈圧の比を用いる。この期間の間では、冠動脈血流量に影響を与える波は休止状態であり、このことは、この期間において圧力及び流量は線形に関係することを意味する。このことは、前記比の評価を血管拡張剤により血流を増加させる必要性無しに可能にする。
他の実施態様によれば、当該装置は、前記関心血管の前記少なくとも1つの診断画像を受信し、該関心血管の前記診断画像をセグメント化(分割)し、且つ、該セグメント化に基づいて前記生理学的モデルを生成するモデル化ユニットであって、該生理学的モデルが前記関心血管を経る流体の動態を表した流体力学的モデルを有するモデル化ユニットを更に有する。該装置は、更に、前記シミュレーションされた引き抜きデータを前記流体力学的モデルに基づいて決定するように構成された決定ユニットを有する。
従って、前記生理学的モデルは、関心血管の少なくとも1つの診断画像から得られる。特に、該生理学的モデルは関心血管の単一の診断画像から得ることができる。更に詳細には、該診断画像は関心血管の単一の二次元(2D)血管造影画像とすることができる。該診断画像はモデル化ユニットにより受信され、該モデル化ユニットは該診断画像から前記生理学的モデルを生成する。
前記生理学的モデルの生成は、撮像された関心血管のセグメント化を含み得る。このように、本発明の前後関係において、関心血管の診断画像のセグメント化は、該診断画像に表された関心血管を各血管セグメントへ分割することに対応する。
このセグメント化に基づいて、関心血管の1以上の血管セグメントを表す生理学的モデルを生成することができる。この目的のために、該生理学的モデルは、特に、関心血管の各セグメントを経る流体流量(即ち、血流)をシミュレーションするための流体力学的モデルを有することができる。
該流体力学的モデルは、特に、当該血液の血管壁(即ち、該血液が流れている血管の内側表面)との相互作用をシミュレーションする計算を実行することにより生成することができる。これらの相互作用は、ここでは、血管壁組成、血管壁弾性及び血管抵抗、血管における分岐並びに血液粘度等の血液特性等の当該血管の特性を考慮した特定の境界条件により定義される。
ここでは、全ての患者に対して又は特定の患者グループ(年齢、性別又は生理学的条件により区別される)に対して類似する一般化された境界条件を用いることができる。代わりに又は加えて、特定の患者に対して導出された患者固有の境界条件を、流体力学的モデルの計算のために用いることもできる。
一実施態様において、当該流体力学的モデルは特に集中パラメータ流体力学的モデルを指すことができる。このような集中パラメータ流体力学的モデルにおいて、血管の流体の動態は離散的実体のトポロジにより近似される。更に詳細には、集中パラメータモデルにおいて、血管インピーダンスは一連の抵抗エレメントにより近似される一方、血管の終端は接地を表すエレメントにより表される。このように、血管ツリーは、各々が特定の抵抗値を持つ抵抗のトポロジにより表すことができ、該血管ツリーの表現は各接地エレメントにより終端される。これらの集中パラメータモデルは、ナビエ-ストークス等の他の方法と比較して次元数を低減する。従って、集中パラメータモデルを使用することは、血管内の流体の動態情報の簡素化された計算を可能にすることができ、最終的に処理時間を低減することができる。
一実施態様において、前記流体力学的モデルは前記シミュレーションされた引き抜きデータを決定するために使用される。このように、該流体力学的モデルは、1以上の血管セグメントに関して当該関心血管を介しての血行動態的パラメータを決定するために使用される。一例として、前記血圧を該流体力学的モデルから決定することができる。
シミュレーションされた血行動態的パラメータ値は、当該血管を経る血流の前記流体力学的モデルの各点に対して決定することができる。更に詳細には、特定の血管セグメントが考察され、複数の血行動態的パラメータ値が、該血管セグメントの(仮想的)長軸に沿って該血管セグメントの生理学的モデルの最初の点から最後の点までの各点に関してシミュレーションされる。該軸に沿う該複数のシミュレーションされた血行動態的パラメータ値は、前記シミュレーションされた引き抜きデータとして供給される。
従って、上記血管セグメントの最初の点から該血管セグメントの最後の点までの距離は、シミュレーションされた引き抜きデータから導出されるシミュレーションされた引き抜き曲線の長さに対応する。このように、シミュレーションされた引き抜き曲線の長さは前記生理学的モデルの血管セグメントの長さに特に一致すると理解されるべきである。
更に他の実施態様において、当該装置は、前記シミュレーションされた引き抜きデータの第1表現及び前記血管内引き抜き(圧)データの第2表現を計算するように構成された計算ユニット、並びに前記第1表現及び前記第2表現を前記少なくとも1つの血管情報と一緒に表示するように構成された表示ユニットを更に有する。
本発明の前後関係においては、重ね合わされたシミュレーションされた引き抜き圧データ及び血管内引き抜き圧データをユーザに対して表示することができる。このことは、2つの方式により得られた引き抜きデータの間の一致及び差違の一層直感的な表示を可能にする。上記表示ユニットは、ここでは、コンピュータスクリーン又はTVスクリーン等の、当該データのグラフィック表現を表示することができる如何なるユニットとすることもできる。
当該重ね合わされた引き抜きデータは、特に、シミュレーションされた及び血管内引き抜き曲線を引き抜き長の関数として表す2つのグラフとして表示することができる。即ち、これらのグラフは、シミュレーションされた及び血管内引き抜きデータの両方からの血行動態的パラメータ値を当該血管の遠端から該血管の近端までの長軸の関数として表すことができる。更に詳細には、該表示は前記少なくとも1つの不一致の表現及び該不一致から導出された血管情報を更に含むことができる。
代わりに又は加えて、シミュレーションされた及び血管内引き抜きデータの両方に関する血行動態的パラメータ値を表す上記グラフを、当該画像データに示される関心血管の傍に表示することもできる。更に詳細には、これらグラフは、取得された画像データに統合することができる。代わりに又は加えて、これらグラフは、当該関心血管の生理学的モデルの二次元(2D)又は三次元(3D)図と一緒に表すこともできる。
更なる実施態様によれば、前記シミュレーションされた引き抜きデータは複数のシミュレーションされた血行動態的パラメータ値を有する一方、前記血管内引き抜きデータは前記関心血管の長軸に沿う複数の血管内位置において取得された複数の血管内血行動態的パラメータ値を有する。前記シミュレーションされた引き抜きデータ及び前記血管内引き抜きデータの比較は、前記複数の血管内血行動態的パラメータ値のうちの少なくとも1つの血管内の値と、前記複数のシミュレーションされた血行動態的パラメータ値のうちの少なくとも1つのシミュレーションされた値との相関付けを更に含む。
一実施態様において、前記シミュレーションされた引き抜きデータは、特に、単一の2D画像から生成された生理学的モデルから得られる。幾つかの場合において、診断画像を得る際に透視短縮が生じる。単一の画像を用いる場合、この透視短縮は見えず、従って、識別されない。これらの場合において、シミュレーションされた引き抜きデータから導出されたシミュレーションされた引き抜き曲線の長さは、正しい長さと考えられる血管内引き抜きデータから導出された血管内引き抜き曲線の長さと比較して短縮されたものであり得る。従って、前記複数のシミュレーションされた血行動態的パラメータ値は、対応する複数の血管内血行動態的パラメータ値に未だ適切に割り付けることはできない。
従って、当該複数のシミュレーションされた及び血管内血行動態的パラメータ値に対して補正を実行することができる。これにより、シミュレーションされた各値は、対応する血管内の値に相関付けされ得る。代わりに、シミュレーションされた値の部分組だけを、これらに対応する血管内の値の部分組に相関付けさせることもできる。
結果として、上述した補正により、当該比較の精度、従って、前記不一致の決定が改善される。
更に他の実施態様において、前記少なくとも1つの血管内血行動態的パラメータ値と、前記少なくとも1つのシミュレーションされた血行動態的パラメータ値との相関付けは、当該血管内引き抜きデータの取得の間に得られる追跡記録情報を用いて実行される。
血管内血行動態的パラメータ値の引き抜き記録の間において、当該引き抜きの速度の変化が生じ得る。このことは、血管内血行動態的パラメータ値の1以上の間における中間引き抜き長の変化を生じさせ得る。このように、各血管内の値を、該血管内の値が取得された血管内の各血管内位置に割り当てることは困難であり得る。
この問題を克服するために、前記補正は追跡記録情報を使用することを含むことができる。幾つかの実施態様において、追跡記録情報は、特に、引き抜きの間において測定ワイヤの位置を追跡記録することにより得ることができる。このことは、該測定ワイヤの位置の蛍光透視記録を用いて実行することができる。代わりに、当該追跡記録は、電磁又は光ファイバカテーテル追跡を用いて実行することもできる。同様に、該追跡記録は、画像ベースの位置合わせ方法を用いて、即ち、診断画像を注視すると共に該画像から導出することができる情報を用いて測定ワイヤの位置を決定することにより実行することもできる。
測定ワイヤの位置の追跡は、特に、各血管内血行動態的パラメータ値が取得された血管内位置を決定することを可能にする(即ち、各血管内の値の特定の血管内位置への確定的割り当てを可能にする)。該追跡情報は、かくして、前記血管内引き抜きデータと一緒に前記入力ユニットに供給することができる。
結果として、前記血管内の値の各々の間の中間引き抜き長の長さ変動を決定し、考慮に入れることができる。このことは、前記シミュレーションされた血行動態的パラメータ値と、血管内血行動態的パラメータ値との相関付けを改善する。更に詳細には、血管内の値を当該血管に沿う対応する血管内位置に正しく割り付けることができるので、シミュレーションされた引き抜きデータから、特定の血管内位置において取得された血管内血行動態的パラメータ値に対応するシミュレーションされた血行動態的パラメータ値を一層正確に決定することが可能となる。このように、追跡情報を使用することは、当該2つの方式の情報の更に一層正確な重ね合わせを可能にする。
他の実施態様において、前記生理学的モデルは前記関心血管の幾何学的モデルを更に有し、該幾何学的モデルにおける前記関心血管の血管長は、前記シミュレーションされた引き抜きデータから導出されたシミュレーションされた引き抜き曲線の長さの調整に基づいて調整される。
この実施態様によれば、当該生理学的モデルは関心血管の幾何学構造を表す幾何学的モデルを更に有する。該幾何学的モデルは、当該モデルの二次元(2D)又は三次元(3D)幾何学表現とすることができる。本発明の特定の実施態様において、当該幾何学的モデルは、第3次元が血管の円筒形状を仮定することにより近似される、2D血管造影画像データから導出された2Dモデルである。
幾つかの場合において、前記生理学的モデルを生成するために使用された単一の診断画像は、画像内の透視短縮等の画像の不正確さを被っている可能性がある。このことは、血管幾何学構造の一部(特に、血管内腔の断面又はモデル化された関心血管の長さ)の不正確な推定につながり得る。
上述したように、前記生理学的モデルの生成は、特に、撮像された血管の各血管セグメントへの分割を含み得る。この前後関係において、血管長なる用語は、前記幾何学的モデルを使用してシミュレーションされる上記血管セグメントの長さを指す。
各血管セグメントを経る流体の動態及び幾何学構造は、前記生理学的モデルに含まれる前記幾何学的モデル及び流体力学的モデルを用いてシミュレーションされる。特に、シミュレーションされた引き抜きデータは、特定の血管セグメントの全長軸に沿って取得される。このことは、前記シミュレーションされた引き抜き曲線の長さが当該血管セグメントの長さに一致することを意味する。この血管セグメントは前記幾何学的モデルにより幾何学的に表されるので、前記シミュレーションされた引き抜き曲線の長さ及び前記幾何学的モデルの長さは互いに一致すると理解することができる。このように、シミュレーションされた引き抜き曲線の長さは幾何学的モデル内の関心血管の血管長を特に示すことができると理解されるべきである。
この理解に従えば、シミュレーションされた引き抜き曲線の長さを血管内引き抜き曲線の長さに調整するために導入された長さ変化は、当該血管セグメントのシミュレーションされた長さに関して幾何学的モデルを補正するためにも用いることができる。更に詳細には、シミュレーションされた引き抜き曲線の長さを伸張するために使用された伸張係数は、当該幾何学的モデルを診断画像におけるアーチファクト又は撮像効果による不正確さから補正するために該幾何学的モデルに適用することもできる。このように、斯かる伸張を適用することにより、当該関心血管の(即ち、各血管セグメントの)一層正確な幾何学的モデルを得ることができる。
更に他の実施態様によれば、前記少なくとも1つの不一致は、前記シミュレーションされた引き抜きデータから導出されたシミュレーションされた引き抜き曲線と前記血管内引き抜きデータから導出された血管内引き抜き曲線との間のスケールの(大きさの)差を含む。幾つかの実施態様において、重ね合わされたシミュレーションされた及び血管内引き抜き曲線の間の比較は、スケールの差を明らかにする。即ち、斯かる重ね合わせは、シミュレーションされた及び血管内の血行動態的パラメータ値の間の全体的差違を示すことができる。
更に詳細には、前記血行動態的パラメータは血液の圧力を示すことができ、前記少なくとも1つの不一致は、シミュレーションされた引き抜き圧曲線と血管内引き抜き圧曲線との間のスケールの差を有し得る。従って、当該重ね合わせは、血管内圧力値がシミュレーションされた圧力値を全体として超えることを示すことができる。この場合、該全体的な差は、典型的に、通常より高い充血性血流により説明することができる。この効果は、当該関心血管における全体的な異常血流量の指示情報と考えられる。このように、このような不一致の識別から導出される血管情報は、当該関心血管が異常な血流量を示すというものであり得る。この情報は、当該生理学的モデル(特に、流体力学的モデル)を、それに応じて、当該関心血管を経る血流を一層正確に表すように適合化するために使用することができる。更に、この情報は、当該関心血管を経る血流量又は血流速度に関する値を導出するために使用することもできる。
他の実施態様によれば、前記少なくとも1つの不一致は、前記シミュレーションされた引き抜きデータから導出されたシミュレーションされた引き抜き曲線のシミュレーションされた勾配及び前記血管内引き抜きデータから導出された血管内引き抜き曲線の血管内勾配の局部的差を含み、前記シミュレーションされた勾配及び前記血管内勾配の差は当該血管に沿う如何なる位置でも生じ得るものである。
幾つかの実施態様において、重ね合わされたシミュレーションされた及び血管内引き抜きデータは、当該血管の何れかの位置の周辺で当該シミュレーションされた及び血管内引き抜き曲線の勾配の局部的差違(即ち、該シミュレーションされた及び血管内引き抜きデータに関する引き抜き曲線の長さに沿う血行動態的パラメータの増加又は減少の差違)を示し得る。
更に詳細には、上記血行動態的パラメータは血液の圧力を示し得る一方、上記シミュレーションされた勾配及び血管内引き抜き曲線の勾配は、シミュレーションされた勾配及び血管内圧力勾配を、各々、示し得る。圧力勾配の差は、特に、当該血管における偏奇(異常)断面が該関心血管の生理学的モデルに正しく表されていないことを示し得る。更に詳細には、このような圧力勾配の局部的差は病変の偏奇さ、即ち当該血管における病変断面が当該血管モデルにより表されるよりも大きい又は小さいことを示し得る。このように、前記少なくとも1つの不一致は、病変断面が生理学的モデルにおいて不正確に表されているという血管情報を示し得る。この指示情報は、生理学的モデル、特に幾何学的モデルを、それに応じて補正するために用いることができる。
更に他の実施態様において、前記少なくとも1つの不一致は、前記複数のシミュレーションされた血行動態的パラメータ値のうちの前記少なくとも1つのシミュレーションされた値と、前記複数の血管内血行動態的パラメータ値のうちの前記少なくとも1つの血管内の値との差を含む。
幾つかの実施態様において、前記重ね合わされたシミュレーションされた及び血管内引き抜き曲線の間の比較は、前記シミュレーションされた引き抜き曲線に沿うシミュレーションされた引き抜きデータ又は前記血管内引き抜き曲線に沿う血管内引き抜き(圧)データの一方に関して前記複数の血行動態的パラメータ値のうちの少なくとも1つ又は部分組の局部的減少を示し得る。
更に詳細には、前記血行動態的パラメータは血液の圧力に対応し得る。上記比較は、少なくとも1つの血管内圧力値が、対応するシミュレーションされた圧力値よりも大幅に小さいことを示し得る。このような局所化された圧力低下は、例えば当該血管における病変の背後のベルヌーイ効果に起因するものであり得る。更に詳細には、ベルヌーイ効果により、当該血流に局部的な流れの乱れが生じ得る。このように、識別された不一致から導出される血管情報は、局部的な流れの乱れに関係し得る。
この情報は、前記生理学的モデル、特に前記流体力学的モデルが、当該関心血管のセグメントを経る流体の動態を一層正確に表すように、それに応じて調整されることを可能にする。
他の態様によれば、冠動脈血管を解析するための方法が提供される。該方法は、関心血管の少なくとも1つに診断画像から生成された生理学的モデルに基づいて決定されたシミュレーションされた引き抜きデータを受信するステップ、及び前記関心血管から生体内原位置で取得された血管内引き抜きデータを受信するステップを有する。該方法は、更に、前記シミュレーションされた引き抜きデータと、前記血管内引き抜きデータとを比較して、該シミュレーションされた引き抜きデータと該血管内引き抜きデータとの間の少なくとも1つの不一致を識別するステップ、並びに前記少なくとも1つの不一致を出力するステップを有する。
一実施態様において、該方法は、前記シミュレーションされた引き抜きデータの第1表現及び前記血管内引き抜きデータの第2表現を計算するステップ、並びに前記第1表現及び前記第2表現を前記少なくとも1つの血管情報と一緒に表示するステップを更に有する。
更なる態様においては、本発明による装置を制御するためのコンピュータプログラムが提供され、該コンピュータプログラムは、処理ユニットにより実行された場合に、本発明による方法を実行するように構成される。更に他の態様においては、コンピュータプログラムを記憶したコンピュータ読取可能な媒体が提供される。
冠動脈血管を解析するための当該装置は処理ユニットにより実施化することができ、前記入力ユニット、重ね合わせユニット、モデル化ユニット、決定ユニット及び計算ユニットは上記処理ユニットにおけるモジュールとして実施化することができると理解されるべきである。これらのモジュールの機能は、特に、対応するアルゴリズムにより実施化することができる。このアルゴリズムは、特に、前記モジュールを含む前記処理ユニット上で実施化された機械学習アルゴリズムを用いて実施化することができる。
請求項1の装置、請求項11の方法、請求項14のコンピュータプログラム及び請求項15のコンピュータ読取可能な媒体は、特に従属請求項に記載されたような、同様の及び/又は同一の好ましい実施態様を有すると理解される。
本発明の好ましい実施態様は、従属請求項又は上述した実施態様の、対応する独立請求項との如何なる組合せとすることもできると理解されるべきである。
本発明の上記及び他の態様は、後述される実施態様から明らかとなり、斯かる実施態様を参照して解説されるであろう。
図1は、一実施態様による冠動脈血管を解析するための装置を概略的に図示する。 図2は、一実施態様による冠動脈血管を解析するための方法のフローチャートを示す。 図3Aは、一実施態様によるシミュレーションされた引き抜きデータ及び血管内引き抜きデータのグラフを示す。 図3Bは、上記シミュレーションされた引き抜きデータ及び血管内引き抜きデータの比較のグラフを示す。 図3Cは、上記シミュレーションされた引き抜きデータ及び血管内引き抜きデータの重ね合わせから得られた情報に基づく幾何学構造モデルの補正の概略図を示す。 図4は、他の実施態様によるシミュレーションされた引き抜きデータの血管内引き抜きデータとの比較のグラフを示す。 図5は、更に他の実施態様によるシミュレーションされた引き抜きデータの血管内引き抜きデータとの比較のグラフを示す。 図6は、更に他の実施態様によるシミュレーションされた引き抜きデータの血管内引き抜きデータとの比較のグラフを示す。
図面における各図は概略的なものである。異なる図において、同様の又は同一の要素には同一の符号が付してある。
図1は、冠動脈血管を解析するための装置100の例示的実施態様を概略的に示す。装置100は、X線血管造影により取得された関心血管の2D血管造影画像である診断画像10を受信する入力ポート201を備えたモデル化ユニット200を有する。モデル化ユニット200は、2D血管造影画像を分割(セグメント化)して流体力学的モデルを有する生理学的モデルを発生する。
モデル化ユニット200は、生理学的モデルを決定ユニット300に供給する。決定ユニット300は、関心血管に関する対応するシミュレーションされた引き抜きデータ(pullback data)20を取り出すために前記流体力学的モデルを使用する。この特定の実施態様において、シミュレーションされた引き抜きデータ20はシミュレーションされた引き抜き圧データ(pressure pullback data)に対応する(即ち、考察される血行動態的パラメータは血液の圧力である)。
このように、決定ユニット300は、前記流体力学的モデルに基づいて、前記生理学的モデルにおける複数の点に関する複数のシミュレーションされた圧力値を推定する。ここで、上記複数の点は当該モデル化された関心血管の長軸に対応する。即ち、該シミュレーションされた引き抜き圧データは、特定のシミュレーションされる引き抜き長に対して推定される。当該実施態様において、シミュレーションされる引き抜き長は、モデル化された血管セグメントの長さに対応する。
次いで、該決定ユニットは上記複数のシミュレーションされた圧力値を有するシミュレーションされた引き抜き圧データ20を入力ユニット400に供給する。入力ユニット400は、シミュレーションされた引き抜き圧データ20を受信する。入力ユニット400は、更に、当該関心血管から生体内原位置で取得された血管内引き抜きデータ30も受信する。
この実施態様において、血管内引き抜きデータ30は血管内引き抜き圧データ30に対応する。更に詳細には、本実施態様において、血管内引き抜き圧データ30は、iFR引き抜き記録を用いて(即ち、関心血管を介して長軸に沿いプレッシャワイヤを引き抜くと共に、複数の血管内位置において複数の血管内圧力値を取得することにより)取得されている。即ち、該血管内引き抜き圧データは、特定の血管内引き抜き長に対して取得される。
入力ユニット400は、シミュレーションされた引き抜き圧データ20及び血管内引き抜き圧曲線データ30を重ね合わせユニット500に供給する。重ね合わせユニット500は、シミュレーションされた引き抜き圧データと、血管内引き抜き圧データとを比較して、シミュレーションされた引き抜き圧データ20と、当該関心血管から生体内原位置で取得された血管内引き抜き圧データ30との間の不一致を識別する。該重ね合わせユニット500は、次いで、上記の識別された不一致から、当該関心血管に関する血管情報を自動的に導出する。
計算ユニット600は、シミュレーションされた引き抜き圧データ20の第1表現711を計算する。更に、計算ユニット600は、血管内引き抜き圧データ30の第2表現712を計算する。最後に、計算ユニット600は血管情報の表現713を決定する。次いで、計算ユニット600は、計算された表現を表示ユニット700に供給する。
本実施態様において、表示ユニット700は、1以上のグラフィック表現を表示することができる、タッチスクリーン等のスクリーンである。表示ユニット700は、第1表現711及び第2表現712を、前記不一致から導出された血管情報の表現713と一緒に表示する。図1による特定の実施態様において、表示ユニット上に表示される第1表現711及び第2表現712は、シミュレーションされた及び血管内の引き抜きデータ20,30から導出された、シミュレーションされた及び血管内の引き抜き曲線のグラフ的表現である。
図2は、本発明の一実施態様による冠動脈血管を解析するための方法のフローチャートを示す。この実施態様において、診断画像10は2D血管造影画像に対応し、引き抜きの間に得られる血行動態的パラメータは血液の圧力に対応する。
ステップS201において、血管造影画像10がモデル化ユニット200において受信される。モデル化ユニット200は、ステップS202において、当該血管造影画像に示される関心血管をセグメント化する。ステップS203において、モデル化ユニット200は、上記セグメント化に基づいて流体力学的モデル及び幾何学モデルを含む生理学的モデルを発生し、該生理学的モデルを決定ユニット300に供給する。
ステップS301において、決定ユニット300は上記生理学的モデル、特に該生理学的モデルに含まれる流体力学的モデルを使用して、シミュレーションされた引き抜き圧データ20を決定する。即ち、決定ユニット300は流体力学的モデルを使用して当該関心血管を経る血流をシミュレーションする。このことは、モデル化された血管の長さに沿った異なる位置における血圧の推定を可能にする。このようにして得られた複数の圧力値は、シミュレーションされた引き抜き圧データ20を得ることを可能にする。決定ユニット300は、シミュレーションされた引き抜き圧データ20を入力ユニット400に供給する。
ステップS402において、入力ユニット400は決定ユニット300からシミュレーションされた引き抜き圧データ20を受信する。更に、入力ユニット400は、ステップS402において、血管内引き抜き圧データ30を取得するために使用される測定ユニットによりステップS401において供給された血管内引き抜き圧データ30も受信する。入力ユニット400は、次いで、シミュレーションされた引き抜き圧データ20及び血管内引き抜き圧データ30を重ね合わせユニット500に供給する。
ステップS501において、重ね合わせユニット500は、シミュレーションされた引き抜き圧データ20及び血管内引き抜き圧データ30を比較する。ステップS502において、該重ね合わせユニット500は、上記比較に基づいて、両データセットの間の少なくとも1つの不一致を識別する。本実施態様において、該重ね合わせユニット500は、シミュレーションされた引き抜き圧データ20から導出されるシミュレーションされた引き抜き圧曲線の長さが、原位置測定で得られた血管内引き抜き圧データ30から導出される血管内引き抜き圧曲線の長さより短いことを識別する。
この目的のために、重ね合わせユニット500は、上記血管内引き抜き圧曲線の長さに従って上記シミュレーションされた引き抜き圧曲線の長さを調整するために、該シミュレーションされた引き抜き圧曲線に対してスプラインに基づく長さ変化を用いる。
ステップS503において、重ね合わせユニット500は上記の識別された不一致に基づいて血管情報を導出する。この場合、上記不一致から得られる血管情報は、前記2D血管造影画像から決定された血管セグメントの長さに関する情報に関するものである。更に詳細には、シミュレーションされた引き抜き圧データ20に関するシミュレーションされた引き抜き圧曲線の長さは、当該関心血管のモデル化されたセグメントの長さの尺度である。このように、シミュレーションされた引き抜き圧曲線及び血管内引き抜き圧曲線の長さの間の不一致から、当該関心血管のセグメントの幾何学モデルを該関心血管の該特定のセグメントを一層正確に表すためにどの様な伸張係数により補正されねばならないかを導出することができる。
ステップ504において、重ね合わせユニット500は前記不一致と該不一致から導出された血管情報とを出力する。更に、該重ね合わせユニット500は、前記シミュレーションされた引き抜き圧曲線の長さを伸張するために、シミュレーションされた引き抜き圧データ20を当該シミュレーションされた引き抜き長に関する情報及び前記伸張係数と共に供給する。更に、該重ね合わせユニット500は、血管内引き抜き圧データ30を当該血管内引き抜き長に関する情報と共に計算ユニット600に供給する。
ステップS601において、計算ユニット600は、シミュレーションされた引き抜き圧データ20の第1表現711を計算する。ステップS602において、計算ユニット600は、血管内引き抜き圧データ30の第2表現712を計算する。第1表現711及び第2表現712は、表示ユニット700に供給され、ステップS701において該表示ユニットにより一緒に表示される。第1表現711を計算する際に、計算ユニット600は、重ね合わせユニット500により供給されたシミュレーションされた引き抜き圧曲線に対して伸張係数を考慮し、該第1表現711に伸張を導入する。
重ね合わせの間において長さ変化を適合させる処理を一層明瞭に理解するために、図3Aが示される。この特定の実施態様において、考慮される血行動態的パラメータは血液の圧力である。
この目的のために、図3Aは、シミュレーションされた引き抜き圧データ20に関して導出されたシミュレーションされた引き抜き曲線72及び血管内引き抜き圧データ30に関して導出された血管内引き抜き曲線74を示す。引き抜き曲線72及び74は、ここでは、前記重ね合わせユニットのみにより実行される処理の解説目的で提示されていると理解されるべきである。
更に詳細には、シミュレーションされた引き抜き曲線72は、シミュレーションされた引き抜き圧データ20の、伸張前のシミュレーションされた引き抜き長の関数としてのグラフに対応する。この場合、シミュレーションされた引き抜き圧データ20は、当該血管セグメントの生理学的モデルにおける複数の点において各々決定された複数のシミュレーションされた圧力値を有する。これによれば、該複数の点のうちの最初のものから該複数の点のうちの最後のものまでの距離は、該シミュレーションされた引き抜き曲線72の長さを表す。かくして、シミュレーションされた引き抜き曲線72の長さは、当該血管セグメントの長さに対応する。これによれば、シミュレーションされた引き抜き曲線72は、圧力値(“P”)を、当該血管の遠端における開始点から近端における終了点まで進む当該関心血管のセグメントに沿ったシミュレーションされた引き抜き長(“L”)の関数として表している。
同様に、血管内引き抜き曲線74は、血管内引き抜き圧データ30(“P”)の、血管内引き抜き長(“L”)の関数としてのグラフに対応する。更に詳細には、血管内引き抜き圧データ30は、当該関心血管の長軸に沿う複数の血管内位置において決定された複数の血管内圧力値を有する。
この場合、上記複数の血管内位置は、当該生理学的モデルによりシミュレーションされた関心血管の血管セグメント遠端における最初の血管内位置と考えることができる開始位置を有する。従って、該開始位置は、当該特定の血管セグメントに関して圧力値の血管内引き抜き記録が開始された血管内位置と定義される。更に、上記複数の血管内位置は、当該特定の血管セグメントに関して記録が終了された該血管セグメントの近端における終了位置を有する。
当該血管セグメントの長軸に沿う上記開始位置から終了位置までの距離は、当該血管内引き抜き曲線の長さを定義すると考えられる。
図3Aから分かるように、シミュレーションされた引き抜き曲線72の進展と血管内引き抜き曲線74の進展とは互いに合致しない。更に詳細には、シミュレーションされた引き抜き曲線72における第1及び第2区間の長さは、血管内引き抜き曲線74における対応する区間の長さに合致しないように見える。より一層詳細には、シミュレーションされた引き抜き曲線72における第2区間の長さは、血管内引き抜き曲線74における対応する区間と比較して短縮されているように見える。この実施態様においては、この第2区間の長さが、考慮されるべき血管セグメントに関するシミュレーションされた引き抜き曲線を定義する。
同一の血管セグメントが当該関心血管のモデル及び血管内測定において考察されているので、該血管セグメントに関するシミュレーションされた引き抜き曲線における開始点は、該特定の血管セグメントにおける圧力値の生体内原位置記録に関して得られた血管内引き抜き曲線における先に定義した開始位置と対応する筈である。同様に、当該血管セグメントに関するシミュレーションされた引き抜き曲線における終了点は、該血管セグメントにおいて実行された記録された血管内引き抜き曲線の終了位置に(即ち、該特定の血管セグメントにおける圧力値の記録が終了された点に)合致しなければならない。このように、当該血管セグメントに関する両引き抜き曲線72、74において同一の長さを達成すべく調整がなされなければならない。
血管内引き抜き曲線74は測定から得られているから、血管内引き抜き曲線74により示される第2区間の長さは正しく決定されていると仮定することができる。従って、シミュレーションされた引き抜き曲線72における第2区間の長さは不正確でなければならない。シミュレーションされた引き抜き曲線72の長さの斯様な不正確な推定は、診断画像における不正確さにより生じ得る。図3Aの特定の実施態様において、シミュレーションされた引き抜き曲線72の長さは、当該画像の選択された角度からは識別することができなかった2D血管造影画像における透視短縮により、短すぎる。
血管内引き抜き曲線74の第2区間の長さは正しいと仮定されるので、シミュレーションされた引き抜き曲線72の第2区間に対し、この区間の長さを血管内引き抜き曲線74における対応する区間の長さに調整するためにスプラインベースの長さ変更が実行される。即ち、シミュレーションされた引き抜き曲線の第2区間は、シミュレーションされた引き抜き曲線72における該区間の開始点及び終了点が血管内引き抜き曲線74における対応する区間の開始点及び終了点に各々一致するように、伸張される。この伸張は、図3Aでは左右方向矢印100により表されている。このようにして重ね合わせされた引き抜き曲線73、74は、これら曲線の複数の圧力値を更に互いに比較することを可能にする。
この目的のために、図3Bは、シミュレーションされた引き抜き曲線72の調整後の該調整されたシミュレーションされた引き抜き曲線73及び血管内引き抜き曲線74の斯様な比較の解説図を示している。図3Bから分かるように、当該伸張により、引き抜き曲線73により表される複数のシミュレーションされた圧力値の各々及び引き抜き曲線74により表される複数の血管内圧力値の各々は、当該血管区間の長さに沿う同一の位置であれば互いに一致することが保証される。
更に、上記伸張により、当該血管の幾何学的モデルを補正するために血管情報を導出することができる。この補正は、当該幾何学的モデル及び流体力学的モデルを含む生理学的モデルが生成された2D血管造影画像における不正確さを考慮することができる。
この目的のために、図3Cは一実施態様による幾何学的モデルの補正の解説図を示している。図3Cの左側には2D血管造影画像から導出された当該関心血管の2D幾何学的モデル80が示されている。当該血管区間の長さは、上記画像から誤って決定されている。シミュレーションされた引き抜きデータ20の血管内引き抜きデータ30との当該重ね合わせは、画像から導出された血管セグメントの長さが短すぎるという追加の情報を提供する。
即ち、シミュレーションされた引き抜き曲線72における第2区間の長さ100は当該生理学的モデルにより表される当該血管セグメントの長さに関する尺度であるから、シミュレーションされた引き抜き曲線72における該区間の長さと血管内引き抜き曲線74における対応する区間の長さとの間の不一致は、該血管セグメントが不正確にモデル化されていることを示す。このように、シミュレーションされた引き抜き曲線72における該区間の長さを調整するために使用される伸張係数に関する情報が、当該幾何学的モデルにおける該血管区間の長さを調整するために使用される。図3Cにおいては、このことが左右方向矢印101により表されている。このようにして伸張された血管セグメントの幾何学的モデル81が図3Cの右側に示されている。
図4は、他の実施態様による重ね合わせの後の、シミュレーションされた引き抜きデータ20の血管内引き抜きデータ30との比較の解説図を示す。この場合、図4は、シミュレーションされた引き抜き圧データ20(“P”)をシミュレーションされた引き抜き長(“L”)の関数として表すシミュレーションされた引き抜き曲線73を示す。更に、図4は、血管内引き抜き圧データ30(“P”)を血管内引き抜き長(“L”)の関数として表す血管内引き抜き曲線74も示している。
両引き抜き曲線は、ここでは、前述したように導出され、重ね合わされている。特に、シミュレーションされた引き抜き曲線73における区間の長さは、シミュレーションされた引き抜き曲線73の進展が血管内引き抜き曲線74の進展に一致するように、調整されている。このことは、前記重ね合わせユニットが、シミュレーションされた引き抜き曲線73と血管内引き抜き曲線74との間の不一致、即ち、シミュレーションされた引き抜きデータ20と血管内引き抜きデータ30との間の不一致を識別することを可能にする。
本実施態様において、不一致を識別するための両引き抜き曲線の比較は、シミュレーションされた引き抜き圧データ20と血管内引き抜き圧データ30との間に圧力スケールの差が存在することを示している。このように、シミュレーションされた引き抜き圧データ20に含まれる複数のシミュレーションされた圧力値の大きさ及び血管内引き抜き圧データ30に含まれる複数の血管内圧力値の大きさに全体的な差が存在すると判定される。このことは、当該関心血管内に全体的な異常な血流が存在するとの指示情報として見ることができる。
図5は、他の実施態様によるシミュレーションされた引き抜き圧データ20の血管内引き抜き圧データ30との比較の解説図を示す。更に詳細には、図5は、シミュレーションされた引き抜き圧曲線データ20及び血管内引き抜き圧曲線データ30(“P”)の、対応する引き抜き長(“L”)の関数としての表現である引き抜き曲線73及び74を示す。この実施態様において、引き抜き曲線73及び74は同じ座標系において比較され、この場合、引き抜き長は互いに一致する。
この実施態様において、不一致を識別するための両引き抜き曲線73、74の比較は、シミュレーションされた引き抜き曲線73と血管内引き抜き曲線74との間に近端側圧力勾配75の差が存在することを示している。従って、該比較は、シミュレーションされた引き抜き圧データ20の近端側の圧力勾配が血管内引き抜き圧データ30の近端側の圧力勾配より大きいことを示す。
この圧力勾配の局部的な差は、異常な(偏奇)断面が当該血管の幾何学的モデルにおいて正しく表されていないという指示情報と見ることができる。更に詳細には、シミュレーションされた引き抜き圧データ20の大きな近端側圧力勾配は、実際の病変断面が当該幾何学的モデルでシミュレーションされた病変断面よりも大きいことを示し得る。従って、この圧力勾配の間の不一致から導出される血管情報は、該幾何学的モデルを補正するために使用することができる。
図6は、更に他の実施態様による、シミュレーションされた引き抜き圧データ20と血管内引き抜き圧データ30との比較の解説図を示す。この場合、図6はシミュレーションされた引き抜き圧曲線データ20及び血管内引き抜き圧曲線データ30(“P”)を、対応する引き抜き長(“L”)の関数として図示した引き抜き曲線73及び74を示す。
この実施態様において、両グラフの比較は、血管内引き抜き圧データ30のシミュレーションされた引き抜き圧データ20と比較して局部的に低下した圧力値75を識別することを可能にする。血管内引き抜き圧データ30における斯様な局部的に低下した圧力値75は、当該関心血管内において該低下した圧力値75が取得された血管内位置に対応する血管位置に局部的な流れの乱れが存在するという指示情報と考えることができる。このように、不一致から導出される斯かる追加の情報を、当該関心血管を経る血流の推定を改善するために用いることができる。
上述した実施態様において当該診断画像はX線血管造影法を用いて取得されたものであったが、他の実施態様において、診断画像はヘリカルコンピュータトモグラフィ又はシーケンシャルコンピュータトモグラフィ等の他の撮像方法により取り込むことができると理解されるべきである。
同様に、当該血管内引き抜きデータは、冠血流予備量比(FFR)及び安静時測定狭窄遠位部圧/近位部圧(Pd/Pa)等の、瞬時血流予備量比以外の方法により取得することもできると理解することができる。更に、考慮される血行動態的パラメータは、血行動態的抵抗又は血流粘度等の、血圧以外の血行動態的パラメータとすることもできると理解することができる。
上述した実施態様において、シミュレーションされた及び血管内引き抜きデータの重ね合わせは、相互相関、相互情報又は病変検出等の類似性尺度を用いて実施されたが、当該重ね合わせは同様に他の尺度に基づくものとすることもできると理解されるべきである。特に、当該重ね合わせは蛍光透視画像又は光学的若しくは電磁的カテーテル追跡に全面的に基づくものとすることもできる。上述した実施態様において、不一致からの血管情報の導出は、前記重ね合わせユニットにより自動的に実行されたが、識別された不一致からの血管情報の導出はユーザにより実行することもできると理解されるべきである。特に、血管情報の導出は、不一致の指示情報を含み得る重ね合わされた引き抜き曲線を一緒に表示して実行することができる。
更に、上述した実施態様において当該解析は冠動脈に対して実行されているが、該解析は抹消血管等の人体の他の部分における血管に対しても同様に実行することができる。
更に、上述した実施態様においては圧力スケールにおける全体としての差、近端側圧力勾配の全体的差及び局部的に低下された圧力値が不一致として識別されているが、引き抜きデータの間の他の不一致を同様に導出することもできると理解することができる。
上述した実施態様においては、識別された不一致から導出された血管情報が全体的異常血流量、偏奇断面及び局部的な流れの乱れに関係付けられているが、当業者であれば、上述した方法は他の血管情報を得るためにも同様に使用することができると理解するであろう。
開示された実施態様に対する他の変形例は、当業者であれば、請求項に記載された発明を実施するに際して図面、本開示及び添付請求項の精査から理解し、実施することができるものである。
請求項において、“有する”なる文言は他の構成要素及びステップを排除するものではなく、単数形は複数を排除するものではない。
単一のユニット又は装置は、請求項に記載された幾つかの項目の機能を満たすことができる。特定の手段が互いに異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これら手段の組合せを有利に使用することができないということを示すものではない。
1つ若しくは幾つかのユニット又は装置により実行されるシミュレーションされた引き抜きデータのモデル化、シミュレーションされた及び血管内引き抜きデータの重ね合わせ及び比較、診断画像の分割、生理学的モデルの発生、識別された不一致の出力並びにグラフィック表現の発生等の処理手順は、如何なる他の数のユニット又は装置により実行することもできる。この場合、本発明による斯かる処理手順は、コンピュータプログラムのプログラムコード手段及び/又は専用のハードウェアとして実施化することができる。
コンピュータプログラムは、光記憶媒体又は他のハードウェアと一緒に若しくは他のハードウェアの一部として供給される固体媒体等の適切な媒体により記憶/分配することができるのみならず、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを介して等のように他の形態で分配することもできる。
請求項における如何なる符号も、当該範囲を限定するものと見なしてはならない。
本発明は冠動脈を解析するための装置に関するもので、該装置は、関心血管の少なくとも1つの診断画像から生成された生理学的モデルに基づいて決定されたシミュレーションされた引き抜きデータ及び該関心血管から生体内原位置で取得された血管内引き抜きデータを受信するよう構成された入力ユニットを有する。該装置は、更に、前記シミュレーションされた引き抜きデータと、血管内引き抜きデータとを比較して、該シミュレーションされた引き抜きデータと血管内引き抜きデータとの間の少なくとも1つの不一致を識別すると共に該少なくとも1つの不一致を出力するように構成された重ね合わせユニットを有する。

Claims (15)

  1. 冠動脈血管を解析する装置であって、
    関心血管の少なくとも1つの診断画像から生成された、前記関心血管を経る血流の動態を表す流体力学的モデルとしての生理学的モデルにおける複数の点について決定された複数のシミュレーションされた血管の圧力値を有するシミュレーションされた引き抜きデータであって、前記複数の点は、前記関心血管の遠端における開始点から近端における終了点まで進む前記関心血管のセグメントに沿って延在する、シミュレーションされた引き抜きデータ、及び、
    プレッシャワイヤが引き抜かれることで前記関心血管の前記セグメントに沿った生体内原位置で取得された複数の血管内圧力値を有する血管内引き抜きデータ
    を受信する入力ユニットと、
    前記シミュレーションされた引き抜きデータからシミュレーションされた引き抜き圧曲線を、また、前記血管内引き抜きデータから血管内引き抜き圧曲線を導出し、
    前記シミュレーションされた引き抜き圧曲線と前記血管内引き抜き圧曲線とを比較して該シミュレーションされた引き抜き圧曲線と該血管内引き抜き圧曲線との間の少なくとも1つの不一致を識別すると共に、該少なくとも1つの不一致を出力する
    重ね合わせユニットと、
    を有する、装置。
  2. 前記少なくとも1つの診断画像がX線血管造影法を用いて取得され、及び/又は前記血管内引き抜きデータが瞬時血流予備量比(iFR)の引き抜き記録法を用いて取得される、請求項1に記載の装置。
  3. 前記関心血管の前記少なくとも1つの診断画像を受信し、該関心血管の前記少なくとも1つの診断画像をセグメント化し、且つ、該セグメント化に基づいて前記生理学的モデルを生成するモデル化ユニットと
    前記シミュレーションされた引き抜きデータを前記流体力学的モデルに基づいて決定する決定ユニットと、
    を更に有する、請求項1に記載の装置。
  4. 前記シミュレーションされた引き抜きデータ及び前記血管内引き抜きデータを計算する計算ユニットと、
    前記シミュレーションされた引き抜きデータ及び前記血管内引き抜きデータを少なくとも1つの血管情報と一緒に表示する表示ユニットと、
    を更に有する、請求項1に記載の装置。
  5. 前記シミュレーションされた引き抜きデータは、複数のシミュレーションされた血行動態的パラメータ値を有し、
    前記血管内引き抜きデータは、前記関心血管の長軸に沿った複数の血管内位置において取得された複数の血管内血行動態的パラメータ値を有し、
    前記シミュレーションされた引き抜きデータ及び前記血管内引き抜きデータの比較が、前記複数の血管内血行動態的パラメータ値のうちの少なくとも1つの血管内血行動態的パラメータ値と、前記複数のシミュレーションされた血行動態的パラメータ値のうちの少なくとも1つのシミュレーションされた血行動態的パラメータ値との相関付けを更に有する、
    請求項1に記載の装置。
  6. 前記少なくとも1つの血管内血行動態的パラメータ値と、前記少なくとも1つのシミュレーションされた血行動態的パラメータ値との相関付けが、前記血管内引き抜きデータの取得の間に得られる追跡記録情報を用いて実行される、請求項5に記載の装置。
  7. 前記生理学的モデルは前記関心血管の幾何学的モデルを更に有し、
    前記幾何学的モデルにおける前記関心血管の血管長が、前記シミュレーションされた引き抜きデータから導出されたシミュレーションされた引き抜き曲線の長さの調整に基づいて調整される、
    請求項1に記載の装置。
  8. 前記少なくとも1つの不一致が、前記シミュレーションされた引き抜きデータから導出されたシミュレーションされた引き抜き曲線と前記血管内引き抜きデータから導出された血管内引き抜き曲線との間のスケールの差を含む、請求項1に記載の装置。
  9. 前記少なくとも1つの不一致が、前記シミュレーションされた引き抜きデータから導出されたシミュレーションされた引き抜き曲線から決定されるシミュレーションされた勾配、及び、前記血管内引き抜きデータから導出された血管内引き抜き曲線から決定される血管内勾配の差を含み、前記シミュレーションされた勾配及び前記血管内勾配が前記関心血管の近端において決定される、請求項1に記載の装置。
  10. 前記少なくとも1つの不一致が、前記複数のシミュレーションされた血行動態的パラメータ値のうちの前記少なくとも1つのシミュレーションされた血行動態的パラメータ値と、前記複数の血管内血行動態的パラメータ値のうちの前記少なくとも1つの血管内血管内血行動態的パラメータ値との差を含む、請求項5に記載の装置。
  11. 入力ユニットと重ね合わせユニットとを有する、冠動脈血管を解析するための装置の作動方法であって、
    前記入力ユニットが、関心血管の少なくとも1つの診断画像から生成された、前記関心血管を経る血流の動態を表す流体力学的モデルとしての生理学的モデルにおける複数の点について決定された複数のシミュレーションされた血管の圧力値を有するシミュレーションされた引き抜きデータを受信するステップであって、前記複数の点は、前記関心血管の遠端における開始点から近端における終了点まで進む前記関心血管のセグメントに沿って延在する、シミュレーションされた引き抜きデータを受信するステップと、
    前記入力ユニットが、プレッシャワイヤが引き抜かれることで前記関心血管の前記セグメントに沿った生体内原位置で取得された複数の血管内圧力値を有する血管内引き抜きデータを受信するステップと、
    前記重ね合わせユニットが、前記シミュレーションされた引き抜きデータからシミュレーションされた引き抜き圧曲線を、また、前記血管内引き抜きデータから血管内引き抜き圧曲線を導出するステップと、
    前記重ね合わせユニットが、前記シミュレーションされた引き抜き圧曲線と、前記血管内引き抜き圧曲線とを比較して、該シミュレーションされた引き抜き圧曲線と該血管内引き抜き圧曲線との間の少なくとも1つの不一致を識別するステップと、
    前記重ね合わせユニットが、前記少なくとも1つの不一致を出力するステップと、
    を有する、方法。
  12. 前記装置が、モデル化ユニットと決定ユニットとを更に有し、
    前記モデル化ユニットが、前記関心血管の前記少なくとも1つの診断画像を受信するステップと、
    前記モデル化ユニットが、前記関心血管の前記少なくとも1つの診断画像をセグメント化するステップと、
    前記モデル化ユニットが、前記セグメント化に基づいて前記生理学的モデルを生成するステップと
    前記決定ユニットが、前記シミュレーションされた引き抜きデータを前記流体力学的モデルに基づいて決定するステップと、
    を更に有する、請求項11に記載の方法。
  13. 前記装置が、計算ユニットと表示ユニットとを更に有し、
    前記計算ユニットが、前記シミュレーションされた引き抜きデータ及び前記血管内引き抜きデータを計算するステップと、
    前記表示ユニットが、前記シミュレーションされた引き抜きデータ及び前記血管内引き抜きデータを少なくとも1つの血管情報と一緒に表示するステップと、
    を更に有する、請求項11に記載の方法。
  14. 求項11から13の何れか一項に記載の方法を実行させる、コンピュータプログラム。
  15. 請求項14に記載のコンピュータプログラムを記憶した、コンピュータ読取可能な媒体。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
USD926199S1 (en) 2019-05-17 2021-07-27 Opsens, Inc. Display screen or portion thereof with graphical user interface
CN112967234B (zh) * 2021-02-09 2022-12-09 复旦大学附属中山医院 冠状动脉功能生理学病变模式定量评价方法
CN113616160B (zh) * 2021-09-14 2024-02-06 苏州博动戎影医疗科技有限公司 基于多模态医学影像的ffr确定方法、装置、设备及介质
CN116206162B (zh) * 2023-04-28 2023-08-01 杭州脉流科技有限公司 基于造影影像的冠脉血流储备获取方法、装置及设备

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016507280A (ja) 2012-12-31 2016-03-10 ヴォルカノ コーポレイションVolcano Corporation 管の評価のための装置、システム、及び方法
US20160135787A1 (en) 2014-11-14 2016-05-19 Volcano Corporation Percutaneous coronary intervention (pci) planning interface and associated devices, systems, and methods
US20170032097A1 (en) 2015-07-27 2017-02-02 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Method and System for Enhancing Medical Image-Based Blood Flow Computations Using Physiological Measurements
WO2017055228A1 (en) 2015-09-29 2017-04-06 Koninklijke Philips N.V. Estimating flow, resistance or pressure from pressure or flow measurements and angiography

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9265473B2 (en) * 2012-09-25 2016-02-23 The Johns Hopkins University Method for estimating flow rates and pressure gradients in arterial networks from patient specific computed tomography angiogram-based contrast distribution data
EP2873371B1 (en) * 2013-11-13 2022-12-21 Pie Medical Imaging BV Method and system for registering intravascular images
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
US9747525B2 (en) * 2014-06-16 2017-08-29 Siemens Healthcare Gmbh Method and system for improved hemodynamic computation in coronary arteries
US11141123B2 (en) * 2014-12-02 2021-10-12 Koninklijke Philips N.V. Fractional flow reserve determination
ITUB20154834A1 (it) 2015-11-03 2017-05-03 Slayer Blades S R L Lama azionabile a rotazione, particolarmente per macchine affettatrici industriali automatiche.
WO2017076620A1 (en) * 2015-11-05 2017-05-11 Koninklijke Philips N.V. Collateral flow modelling for non-invasive fractional flow reserve (ffr)

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016507280A (ja) 2012-12-31 2016-03-10 ヴォルカノ コーポレイションVolcano Corporation 管の評価のための装置、システム、及び方法
US20160135787A1 (en) 2014-11-14 2016-05-19 Volcano Corporation Percutaneous coronary intervention (pci) planning interface and associated devices, systems, and methods
US20170032097A1 (en) 2015-07-27 2017-02-02 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Method and System for Enhancing Medical Image-Based Blood Flow Computations Using Physiological Measurements
WO2017055228A1 (en) 2015-09-29 2017-04-06 Koninklijke Philips N.V. Estimating flow, resistance or pressure from pressure or flow measurements and angiography

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