JP7300392B2 - 標準化された冠動脈疾患メトリック - Google Patents
標準化された冠動脈疾患メトリック Download PDFInfo
- Publication number
- JP7300392B2 JP7300392B2 JP2019554673A JP2019554673A JP7300392B2 JP 7300392 B2 JP7300392 B2 JP 7300392B2 JP 2019554673 A JP2019554673 A JP 2019554673A JP 2019554673 A JP2019554673 A JP 2019554673A JP 7300392 B2 JP7300392 B2 JP 7300392B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- ffr
- value
- coronary
- stenosis
- location
- 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
- 208000029078 coronary artery disease Diseases 0.000 title description 4
- 210000004351 coronary vessel Anatomy 0.000 claims description 88
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 31
- 208000031481 Pathologic Constriction Diseases 0.000 claims description 29
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 29
- 208000037804 stenosis Diseases 0.000 claims description 29
- 230000036262 stenosis Effects 0.000 claims description 29
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 claims description 15
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 claims description 9
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 14
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 9
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 8
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 8
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 6
- 238000009530 blood pressure measurement Methods 0.000 description 5
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 101000666730 Homo sapiens T-complex protein 1 subunit alpha Proteins 0.000 description 3
- 102100038410 T-complex protein 1 subunit alpha Human genes 0.000 description 3
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 3
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 3
- 201000000057 Coronary Stenosis Diseases 0.000 description 2
- 206010011089 Coronary artery stenosis Diseases 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000010968 computed tomography angiography Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000000004 hemodynamic effect Effects 0.000 description 2
- 206010057469 Vascular stenosis Diseases 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000002583 angiography Methods 0.000 description 1
- 210000000709 aorta Anatomy 0.000 description 1
- 230000004872 arterial blood pressure Effects 0.000 description 1
- 210000005242 cardiac chamber Anatomy 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000002586 coronary angiography Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 210000001105 femoral artery Anatomy 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 230000000544 hyperemic effect Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 210000002321 radial artery Anatomy 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
- A61B6/504—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 diagnosis of blood vessels, e.g. by angiography
-
- 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
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
- A61B6/5217—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
-
- 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
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
- G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
- G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
- G06T7/0016—Biomedical image inspection using an image reference approach involving temporal comparison
-
- 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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
- G06T2207/30104—Vascular flow; Blood flow; Perfusion
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Surgery (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Vascular Medicine (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physiology (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Description
[付記1]
生物物理シミュレータを含み、基準位置及びコンピュータ実行可能命令を備えたコンピュータ可読記憶媒体と、
前記生物物理シミュレータを実行し、前記基準位置によって示されるセグメント化された冠状血管に沿った所定の位置で基準FFR値をシミュレートするように構成されるプロセッサと
を有する、計算システム。
[付記2]
前記生物物理シミュレータは、心臓コンピュータ断層撮影画像データから前記冠状血管をセグメント化し、それに基づいてフローシミュレーションの境界条件を決定し、前記セグメント化された冠状血管に沿ってシミュレートFFR値を生成する前記境界条件で前記フローシミュレーションを実行し、前記冠状血管に沿ったユーザ特定位置に対応する前記シミュレートFFRの選択FFR値を決定し、前記シミュレートFFRから前記基準FFR値を決定する、付記1に記載の計算システム。
[付記3]
前記生物物理シミュレータが、前記基準位置及び前記ユーザ特定位置を示すインディシアとともに、前記基準値及び選択FFR値をそれぞれ視覚的に表示する、付記2に記載の計算システム。
[付記4]
前記生物物理シミュレータは、前記基準位置及び前記ユーザ特定位置を示す前記インディシア並びに重畳される前記基準FFR値及び前記選択シミュレートFFR値とともに前記セグメント化された冠状血管を視覚的に表示する、付記3に記載の計算システム。
[付記5]
前記生物物理シミュレータは、血管造影図から前記冠状血管をセグメント化し、侵襲性FFR測定が行われた前記セグメント化された冠状血管上の位置を決定し、前記侵襲性FFR測定及び前記決定された位置に基づいて前記侵襲性FFR測定と同じ前記決定された位置でシミュレートFFR値を計算する境界条件を決定する、付記1に記載の計算システム。
[付記6]
前記生物物理シミュレータは、前記決定された境界条件でシミュレーションを実行して、前記セグメント化された冠状血管に沿ってFFR値をシミュレートし、前記侵襲性FFR測定値を前記基準位置に変換して前記基準FFR値を決定する、付記5に記載の計算システム。
[付記7]
前記生物物理シミュレータは、前記基準位置及び前記侵襲性FFR測定位置を示すインディシアと共に、前記基準FFR値及び前記侵襲性FFR測定値を視覚的に表示する、付記6に記載の計算システム。
[付記8]
前記生物物理シミュレータは、前記基準位置及び前記侵襲性FFR測定位置を示す前記インディシア並びに重畳される前記基準FFR値及び前記侵襲性FFR測定値とともに前記セグメント化された冠状血管を視覚的に表示する、付記7に記載の計算システム。
[付記9]
前記生物物理シミュレータは、心臓コンピュータ断層撮影画像データから前記冠状血管をセグメント化し、それに基づいてフローシミュレーションのための境界条件を決定し、前記セグメント化された冠状血管に沿ってシミュレートFFR値を生成する前記境界条件で前記フローシミュレーションを実行し、前記セグメント化された冠状血管に沿って、入力された以前のシミュレートFFR値を前記シミュレートFFR値の1つとマッチングさせることにより、前記入力された以前のシミュレートFFR値の位置を識別し、前記シミュレートFFRから前記基準FFR値を決定する、付記1に記載の計算システム。
[付記10]
前記生物物理シミュレータは、前記基準FFR値及び前記入力された以前のシミュレートFFR値を、前記基準位置及び前記入力された以前のシミュレートFFR値の前記位置を示すインディシアとともにそれぞれ視覚的に表示する、付記9に記載の計算システム。
[付記11]
前記生物物理シミュレータは、前記基準FFR値及び前記入力された以前のシミュレートFFR値の前記位置を示す前記インディシア並びに重畳される前記基準FFR値及び前記入力された以前のシミュレートFFR値とともに前記セグメント化された冠状血管を視覚的に表示する、付記10に記載の計算システム。
[付記12]
前記生物物理シミュレータは、前記セグメント化された冠状血管の狭窄及び前記狭窄の遠位端を識別し、前記基準位置は、前記遠位端からの一定の距離を表す定数である、付記1乃至11の何れか一項に記載の計算システム。
[付記13]
前記生物物理シミュレータは、前記セグメント化された冠状血管の狭窄及び前記狭窄の遠位端を識別し、前記狭窄に近接した前記セグメント化された冠状血管の直径を測定し、前記基準位置は前記測定された直径の倍数である、付記1乃至11の何れか一項に記載の計算システム。
[付記14]
前記生物物理シミュレータは、前記冠状血管に沿ったユーザ特定位置でのFFR値を、前記基準位置によって示される前記位置での前記基準FFR値に変換する、付記1乃至13の何れか一項に記載の計算システム。
[付記15]
計算システムのプロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、
所定の基準位置によって示されるセグメント化された冠状血管に沿った所定の位置で基準FFR値をシミュレートさせる
コンピュータ可読命令でエンコードされるコンピュータ可読記憶媒体。
[付記16]
前記プロセッサは、心臓コンピュータ断層撮影画像データから前記冠状血管をセグメント化し、それに基づいてフローシミュレーションの境界条件を決定し、前記セグメント化された冠状血管に沿ってシミュレートFFR値を生成する前記境界条件で前記フローシミュレーションを実行し、冠状血管に沿ったユーザ特定位置に対応する前記シミュレートFFRの選択シミュレートFFR値を出力し、前記シミュレートFFRから前記基準FFR値を決定し、最初の基準FFR値を出力する、付記15に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
[付記17]
前記プロセッサは、血管造影図から前記冠状血管をセグメント化し、侵襲性FFR測定が行われた前記セグメント化された冠状血管の位置を決定し、前記侵襲性FFR測定及び前記決定された位置に基づいて前記侵襲性FFR測定と同じ前記決定された位置についてシミュレートFFR値を計算する境界条件を決定し、前記セグメント化された冠状血管に沿ってシミュレートFFR値を生成する前記境界条件で前記フローシミュレーションを実行し、前記シミュレートFFRの前記基準FFR値を決定し、少なくとも前記基準FFR値を出力する、付記15に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
[付記18]
前記プロセッサは、心臓コンピュータ断層撮影画像データから前記冠状血管をセグメント化し、それに基づいてフローシミュレーションのための境界条件を決定し、前記セグメント化された冠状血管に沿ってシミュレートFFR値を生成する前記境界条件で前記フローシミュレーションを実行し、前記セグメント化された冠状血管に沿った入力された以前のシミュレートFFR値の位置を前記シミュレートFFR値で識別し、前記シミュレートFFRから前記基準FFR値を決定し、少なくとも前記基準FFR値を出力する、付記15に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
[付記19]
所定の基準位置によって示されるセグメント化された冠状血管に沿った所定の位置で基準FFR値をシミュレートするステップ
を有する、方法。
[付記20]
心臓コンピュータ断層撮影画像データから前記冠状血管をセグメント化するステップと、
それに基づいてフローシミュレーションのための境界条件を決定するステップと、
前記セグメント化された冠状血管に沿ってシミュレートFFR値を生成する前記境界条件で前記フローシミュレーションを実行するステップと、
ユーザ特定位置を示すインディシアで前記ユーザ特定位置のための選択シミュレートFFR値を視覚的に表示するステップと、
前記シミュレートFFRから前記基準FFR値を決定するステップと、
前記所定の基準位置を示すインディシアとともに前記基準FFR値を視覚的に表示するステップと
を更に有する、付記19に記載の方法。
[付記21]
血管造影図から前記冠状血管をセグメント化するステップと、
前記血管造影図から、侵襲性FFR測定が行われた前記セグメント化された冠状血管の位置を決定するステップと、
フローシミュレーションのための境界条件を決定して、前記侵襲性FFR測定値と前記決定された位置とに基づいて、前記侵襲性FFR測定と同じ前記決定された位置のためのシミュレートFFR値を計算するステップと、
前記セグメント化された冠状血管に沿ってシミュレートFFR値を生成する前記境界条件で前記フローシミュレーションを実行するステップと、
前記シミュレートFFRから前記基準FFR値を決定するステップと、
前記所定の基準位置を示すインディシアで少なくとも前記基準FFRを視覚的に表示するステップと
を更に有する、付記19に記載の方法。
[付記22]
心臓コンピュータ断層撮影画像データから前記冠状血管をセグメント化するステップと、
それに基づいてフローシミュレーションの対するための境界条件を決定するステップと、
前記セグメント化された冠状血管に沿ってシミュレートFFR値を生成する境界条件で前記フローシミュレーションを実行するステップと、
前記セグメント化された冠状血管に沿った前記シミュレートFFR値で、入力された以前のシミュレートFFR値の位置を識別するステップと、
前記シミュレートFFRを用いて前記入力された以前のシミュレートFFR値を前記基準FFR値に変換するステップと、
前記所定の基準位置を示すインディシアで少なくとも前記基準FFRを視覚的に表示するステップと
を更に有する、付記19に記載の方法。
Claims (10)
- 生物物理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、
前記生物物理シミュレータを実行するプロセッサと、
を有する計算システムであって、前記生物物理シミュレータが、
心臓医用画像データから冠状血管をセグメント化するステップと、
前記冠状血管内の狭窄を識別するステップと、
前記冠状血管の形状を表す値を測定するステップと、
前記測定された値の関数である又は一定の値である距離を決定するステップと、
前記狭窄の遠位端から遠位側に前記決定された距離離れた前記冠状血管内の位置である基準位置を決定するステップと、
前記狭窄の近位側の位置及び前記基準位置の血流量に基づくFFR(冠血流予備量比)値である基準FFR値を決定するステップと、
を有する、計算システム。 - 前記生物物理シミュレータは、心臓コンピュータ断層撮影画像データから前記冠状血管をセグメント化するステップと、前記セグメント化された冠状血管についてフローシミュレーションの境界条件を決定するステップと、前記境界条件を用いて前記フローシミュレーションを実行して前記セグメント化された冠状血管に沿ったシミュレートされたFFR値を生成するステップと、前記シミュレートされたFFR値のうち前記冠状血管に沿ったユーザ指定された位置におけるFFR値を選択FFR値として決定するステップと、前記シミュレートされたFFR値から前記基準位置における前記基準FFR値を決定するステップと、を有する、請求項1に記載の計算システム。
- 前記生物物理シミュレータが、前記基準位置及び前記ユーザ指定された位置をそれぞれ示す標示とともに、前記基準FFR値及び前記選択FFR値をそれぞれ視覚的に表示するステップを有する、請求項2に記載の計算システム。
- 前記生物物理シミュレータは、前記基準位置及び前記ユーザ指定された位置をそれぞれ示す前記標示並びに前記基準FFR値及び前記選択FFR値とともに前記セグメント化された冠状血管を視覚的に表示するステップを有する、請求項3に記載の計算システム。
- 前記生物物理シミュレータは、血管造影画像データから前記冠状血管をセグメント化するステップと、侵襲性FFR測定が行われた前記セグメント化された冠状血管上の位置を決定するステップと、前記セグメント化された冠状血管に沿った前記決定された位置において、シミュレートされたFFR値を計算するステップと、を有する、請求項1に記載の計算システム。
- 前記生物物理シミュレータは、前記基準位置及び前記侵襲性FFR測定の位置をそれぞれ示す標示と共に、前記基準FFR値及び前記侵襲性FFR測定の値を視覚的に表示するステップを有する、請求項5に記載の計算システム。
- 前記生物物理シミュレータは、前記基準位置及び前記侵襲性FFR測定の位置をそれぞれ示す前記標示並びに前記基準FFR値及び前記侵襲性FFR測定の値とともに前記セグメント化された冠状血管を視覚的に表示するステップを有する、請求項6に記載の計算システム。
- 前記生物物理シミュレータは、前記セグメント化された冠状血管の狭窄及び前記狭窄の遠位端を識別するステップを有し、前記距離の値は、前記遠位端からの一定の距離を表す定数値である、請求項1乃至7の何れか一項に記載の計算システム。
- 前記生物物理シミュレータは、前記セグメント化された冠状血管の狭窄及び前記狭窄の遠位端を識別するステップと、前記狭窄に近接した前記セグメント化された冠状血管の直径を測定するステップとを有し、前記距離の値は前記測定された直径の倍数である、請求項1乃至8の何れか一項に記載の計算システム。
- 計算システムのプロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、
心臓医用画像データから冠状血管をセグメント化するステップと、
前記冠状血管内の狭窄を識別するステップと、
前記冠状血管の形状を表す値を測定するステップと、
前記測定された値の関数である又は一定の値である距離を決定するステップと、
前記狭窄の遠位端から遠位側に前記決定された距離離れた前記冠状血管内の位置である基準位置を決定するステップと、
前記狭窄の近位側の位置及び前記基準位置における血流量に基づくFFR(冠血流予備量比)値である基準FFR値を決定するステップと、
を実行させるコンピュータ可読命令を有するコンピュータ可読記憶媒体。
Applications Claiming Priority (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201762482236P | 2017-04-06 | 2017-04-06 | |
US62/482,236 | 2017-04-06 | ||
US201762557195P | 2017-09-12 | 2017-09-12 | |
US62/557,195 | 2017-09-12 | ||
PCT/EP2018/058376 WO2018185040A1 (en) | 2017-04-06 | 2018-04-02 | Standardized coronary artery disease metric |
Publications (4)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020512871A JP2020512871A (ja) | 2020-04-30 |
JP2020512871A5 JP2020512871A5 (ja) | 2021-05-06 |
JPWO2018185040A5 JPWO2018185040A5 (ja) | 2022-09-21 |
JP7300392B2 true JP7300392B2 (ja) | 2023-06-29 |
Family
ID=62025784
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019554673A Active JP7300392B2 (ja) | 2017-04-06 | 2018-04-02 | 標準化された冠動脈疾患メトリック |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11576637B2 (ja) |
EP (1) | EP3606433B1 (ja) |
JP (1) | JP7300392B2 (ja) |
CN (1) | CN110612063B (ja) |
WO (1) | WO2018185040A1 (ja) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9390232B2 (en) * | 2014-03-24 | 2016-07-12 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for modeling changes in patient-specific blood vessel geometry and boundary conditions |
IL263066B2 (en) | 2016-05-16 | 2023-09-01 | Cathworks Ltd | Selecting blood vessels from images |
CN113648059B (zh) * | 2021-08-26 | 2023-09-29 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 手术规划评估方法、计算机设备和存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014128651A (ja) | 2012-11-30 | 2014-07-10 | Toshiba Corp | 医用画像診断装置 |
JP2015057103A (ja) | 2010-08-12 | 2015-03-26 | ハートフロー, インコーポレイテッド | 患者固有の血流のモデリングのための方法およびシステム |
WO2015150128A1 (en) | 2014-03-31 | 2015-10-08 | Koninklijke Philips N.V. | Processing apparatus and method for processing cardiac data of a living being |
JP2016528002A (ja) | 2013-08-21 | 2016-09-15 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 血管造影画像データにおいて血管をインタラクティブにセグメント化するためのセグメンテーション装置 |
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 |
Family Cites Families (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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 |
CN104321009B (zh) | 2012-05-14 | 2017-06-13 | 皇家飞利浦有限公司 | 针对血管狭窄的血流储备分数(ffr)值的确定 |
US10433740B2 (en) * | 2012-09-12 | 2019-10-08 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for estimating ischemia and blood flow characteristics from vessel geometry and physiology |
US9757073B2 (en) | 2012-11-06 | 2017-09-12 | Koninklijke Philips N.V. | Fractional flow reserve (FFR) index |
JP6334902B2 (ja) * | 2012-11-30 | 2018-05-30 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像処理装置 |
WO2015017571A1 (en) * | 2013-07-30 | 2015-02-05 | Heartflow, Inc. | Method and system for modeling blood flow with boundary conditions for optimized diagnostic performance |
EP3041414B1 (en) * | 2013-09-06 | 2018-10-10 | Koninklijke Philips N.V. | Processing apparatus for processing cardiac data |
CN104518216B (zh) * | 2013-09-26 | 2017-09-01 | 清华大学 | 磷酸铁锂的制备方法 |
EP3076854B1 (en) * | 2013-12-04 | 2022-04-20 | Koninklijke Philips N.V. | Local ffr estimation and visualisation for improved functional stenosis analysis |
WO2016001017A1 (en) | 2014-06-30 | 2016-01-07 | Koninklijke Philips N.V. | Apparatus for determining a fractional flow reserve value |
US9195801B1 (en) * | 2014-08-05 | 2015-11-24 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for treatment planning based on plaque progression and regression curves |
US9349178B1 (en) * | 2014-11-24 | 2016-05-24 | Siemens Aktiengesellschaft | Synthetic data-driven hemodynamic determination in medical imaging |
US11141123B2 (en) | 2014-12-02 | 2021-10-12 | Koninklijke Philips N.V. | Fractional flow reserve determination |
EP3777689A1 (en) * | 2014-12-08 | 2021-02-17 | Koninklijke Philips N.V. | Diagnostic and imaging direction based on anatomical and/or physiological parameters |
CN105078425B (zh) * | 2015-09-09 | 2016-06-08 | 苏州润心医疗科技有限公司 | 冠状动脉负荷检测系统及检测方法 |
EP3474898A4 (en) | 2016-06-23 | 2020-04-15 | Phagelux (Canada) Inc. | MICRO-ENCAPSULATION OF BACTERIOPHAGES AND RELATED PRODUCTS |
-
2018
- 2018-04-02 EP EP18718721.6A patent/EP3606433B1/en active Active
- 2018-04-02 CN CN201880030136.3A patent/CN110612063B/zh active Active
- 2018-04-02 WO PCT/EP2018/058376 patent/WO2018185040A1/en unknown
- 2018-04-02 US US16/500,215 patent/US11576637B2/en active Active
- 2018-04-02 JP JP2019554673A patent/JP7300392B2/ja active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015057103A (ja) | 2010-08-12 | 2015-03-26 | ハートフロー, インコーポレイテッド | 患者固有の血流のモデリングのための方法およびシステム |
JP2014128651A (ja) | 2012-11-30 | 2014-07-10 | Toshiba Corp | 医用画像診断装置 |
JP2016528002A (ja) | 2013-08-21 | 2016-09-15 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 血管造影画像データにおいて血管をインタラクティブにセグメント化するためのセグメンテーション装置 |
WO2015150128A1 (en) | 2014-03-31 | 2015-10-08 | Koninklijke Philips N.V. | Processing apparatus and method for processing cardiac data of a living being |
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 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020512871A (ja) | 2020-04-30 |
EP3606433A1 (en) | 2020-02-12 |
US11576637B2 (en) | 2023-02-14 |
CN110612063A (zh) | 2019-12-24 |
EP3606433B1 (en) | 2023-02-01 |
US20200060637A1 (en) | 2020-02-27 |
CN110612063B (zh) | 2023-09-29 |
WO2018185040A1 (en) | 2018-10-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP3160335B1 (en) | Apparatus for determining a fractional flow reserve value | |
JP7313284B2 (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 | |
US10595806B2 (en) | Fractional flow reserve (FFR) index with adaptive boundary condition parameters | |
EP3140757B1 (en) | Method and system for non-invasive functional assessment of coronary artery stenosis using flow computations in models based on diseased patients and hypothetical normal anatomical models | |
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 | |
CN104768465A (zh) | 血流储备分数(ffr)指标 | |
JP6749917B2 (ja) | iFR−CT | |
US11055845B2 (en) | Vascular tree standardization for biophysical simulation and/or an extension simulation for pruned portions | |
CN106572824A (zh) | 狭窄评估 | |
JP6632989B2 (ja) | 動脈網における流量および圧力勾配を患者特定コンピュータ断層撮影アルゴリズムに基づくコントラスト分布から判断するための方法 | |
JP6873981B2 (ja) | モバイルffrシミュレーション | |
US20190076196A1 (en) | Vessel geometry and additional boundary conditions for hemodynamic ffr/ifr simulations from intravascular imaging | |
JP7300392B2 (ja) | 標準化された冠動脈疾患メトリック | |
US11839457B2 (en) | Measurement guidance for coronary flow estimation from Bernoulli's Principle | |
JP7232245B2 (ja) | モデル及びイメージングデータに基づく冠動脈健康状態予測 | |
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 | |
JPWO2018185040A5 (ja) | ||
JP2022510879A (ja) | 血行力学的シミュレーションのための最も関連のあるx線画像の選択 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210326 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210326 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220222 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220310 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20220609 |
|
A524 | Written submission of copy of amendment under article 19 pct |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A524 Effective date: 20220912 |
|
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: 20230525 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230619 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7300392 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |