KR102404554B1 - 환자-특정적 해부학적 데이터로부터 개인화된 맥관 이식물을 식별하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
실시예는 환자-특정적 기하학적 정보를 기초로 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법을 포함하며, 상기 방법은 환자의 맥관계 중 적어도 일부분의 해부학적 모델을 획득하는 단계, 프로세서를 이용해 상기 해부학적 모델에 대해 기하학적 분석, 전산 유체 역학 분석, 및 구조 역학 분석 중 하나 이상을 수행하는 단계, 및 프로세서를 이용해 해부학적 모델의 기하학적 분석, 전산 유체 역학 분석, 및 구조 역학 분석 중 하나 이상의 결과를 기초로, 환자에 대한 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 단계를 포함한다.
Description
우선권
본 출원은 2014년 04월 16일에 출원된 미국 특허 출원 번호 14/254,544, 2014년 04월 16일에 출원된 미국 특허 출원 번호 14/254,599, 및 2014년 04월 16일에 출원된 미국 특허 출원 번호 14/254,630로부터 우선권의 이익을 주장하며, 이들 모두 35 U.S.C.§119에 따라 2013년 08월 16일에 출원된 미국 가특허 출원 61/866,758의 우선권의 이익을 주장하며, 이들 전체는 본 명세서에 참조로서 포함된다.
기술 분야
본 발명의 다양한 실시예가 일반적으로 의료 이미징 및 관련 방법과 관련된다. 더 구체적으로, 본 발명의 특정 실시예가 환자-특정적 해부학적 이미지 데이터로부터 개인화된 혈관 장치를 식별하기 위한 시스템 및 방법과 관련된다.
관상 동맥 질환이 혈액을 심장으로 제공하는 혈관에서 관상 병변, 가령, 협착(혈관이 비정상적으로 좁아지는 것)을 생성할 수 있다. 따라서 심장으로의 혈류가 제한될 수 있다. 관상 동맥 질환으로 고통 받는 환자는 신체 활동 동안 만성 안정형 협심증 또는 환자가 휴식 중일 때 불안정형 협심증이라고 지칭되는 가슴 통증을 겪을 수 있다. 질환의 더 심한 징후가 심근 경색증, 또는 심장마비를 초래할 수 있다.
가슴 통증으로 고통 받는 및/또는 관상 동맥 질환의 증상을 보이는 환자는 관상 병변과 관련된 일부 간접 증거를 제공할 수 있는 하나 이상의 검사를 받을 수 있다. 예를 들어, 비침습적 검사는 심전도, 혈액 검사로부터의 생체지표 평가, 트레드밀(treadmill) 검사, 심장초음파 검사(echocardiography), 단일 양전자 방출 컴퓨터 단층 촬영술(SPECT: single positron emission computed tomography), 및 양전자 방출 단층 촬영술(PET: positron emission tomography)를 포함할 수 있다. 관상 동맥 컴퓨터 단층 촬영 혈관조영술(CCTA: coronary computed tomographic angiography)을 이용해 해부학적 데이터가 비침습적으로 획득될 수 있다. CCTA는 가슴 통증을 겪는 환자의 이미징을 위해 사용될 수 있고 조영제의 정맥 주사 투여 후 컴퓨터 단층촬영술(CT) 기법을 이용해 심장과 관상 동맥을 이미징하는 것을 포함한다.
일반적으로, 심장전문의 및 그 밖의 다른 의료 전문가가 침습적 검사 및 앞서 기재된 비침습적 검사 중 하나 또는 둘 모두를 분석하여 필요에 따라 환자의 심혈관 혈류를 개선하기 위한 적합한 중재술을 결정할 수 있다. 예를 들어, 심장전문의는 이미지를 관찰하고 특정 가이드라인 및 노하우를 기초로 중재술, 가령, 경피성 관상동맥 중재술(PCI)(즉, "스텐트") 또는 관상 동맥 우회술(CABG)를 선택하여, 환자의 맥관 및 혈류를 수정할 수 있다. 의료 이식물의 설계는 전달성(deliverability), 장기 지속성, 및 환자 각각을 위한 최적의 치료 결과를 위해 중요하다. 과거에는, 의사와 이식물 디자이너 및 제조자가, 가령, 통계 분석을 이용해 이식물의 후보자의 전체 집단에 미치는 이식물 설계의 효과를 평가했다.
그러나 개별 환자의 관상 동맥의 해부학적 구조, 심근관류, 및 관상 동맥 혈류에 미치는 서로 다른 중재술 및 이식물의 효과를 비침습적으로 평가 및 예측하기 위한 방법이 필요하다. 이러한 방법 및 시스템은 관상 동맥 질환이 의심되는 환자를 진단 및 치료 계획하는 심장전문의에게 이로울 수 있다. 덧붙여, 직접 측정될 수 없는 상태 하에서, 가령, 운동 중 관상 동맥 혈류 및 심근관류를 예측하고 개별 환자의 관상 동맥 혈류 및 심근관류에 대한 내과, 중재술, 및 수술적 치료의 결과를 예측하기 위한 방법이 필요하다. 덧붙이자면, 비침습적으로 평가된 관상 동맥의 해부학적 구조를 분석함으로써 복수의 적용 가능한 치료 옵션(가령, 모든 가능한 PCI 또는 CABG 옵션) 중에서 최적의 치료 옵션을 자동으로 식별하는 것이 필요하다. 마지막으로 비침습적으로 평가된 관상 동맥의 해부학적 구조를 분석함으로써, 특정 환자를 위해 커스텀화 또는 개인화된 심장 이식물 또는 그 밖의 다른 중재술을 자동으로 설계, 형성, 또는 그 밖의 다른 방식으로 식별하기 위한 시스템 및 방법이 필요하다.
본 발명의 특정 양태에 따라, 환자-특정적 기하학적 정보를 기초로 개인화된(personalized) 심혈관 장치를 식별하기 위한 시스템 및 방법이 개시된다. 하나의 방법이, 환자의 맥관계 중 적어도 일부분의 해부학적 이미지 데이터를 획득하는 단계, 프로세서를 이용해, 해부학적 이미지 데이터에 대한 전산 유체 역학 및 구조 역학 분석 중 하나 또는 둘 모두를 수행하는 단계, 프로세서를 이용해 상기 해부학적 이미지 데이터의 전산 유체 역학 및 구조 역학 분석 중 하나 또는 둘 모두의 결과를 기초로, 환자에 대한 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 특정 양태에 따라, 환자-특정적 기하학적 정보를 기초로 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 하나의 방법이, 환자의 하나 이상의 생리적 파라미터, 및 환자의 맥관계 중 적어도 일부분의 해부학적 이미지 데이터를 획득하는 단계, 프로세서를 이용해 상기 생리적 파라미터 및 해부학적 이미지 데이터에 대한 전산 유체 역학 및 구조 역학 분석 중 하나 또는 둘 모두를 수행하는 단계, 및 프로세서를 이용해, 상기 환자의 생리적 파라미터 및 해부학적 이미지 데이터의 전산 유체 역학 및 구조 역학 분석 중 하나 또는 둘 모두의 결과를 기초로, 환자에 대한 개인화된 심혈관 장치를 이용하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 특정 양태에 따라, 환자-특정적 기하학적 정보를 기초로 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 하나의 방법이, 환자의 하나 이상의 생리적 파라미터, 및 환자의 맥관계 중 적어도 일부분의 기하학적 모델을 획득하는 단계, 환자의 맥관계의 기하학적 모델의 하나 이상의 관상 동맥의 하나 이상의 기하학적 양을 획득하는 단계, 환자의 맥관계의 기하학적 모델에서 복수의 위치 각각에서 경화반(plaque)의 존재 또는 부재를 결정하는 단계, 복수의 장치 변수 및 복수의 혈역학적 및 고체 역학적 특성에 의해 정의되는 목적 함수를 생성하는 단계, 및 전사 유체 역학 및 구조 역학 분석을 이용해 상기 목적 함수를 최적화하여 원하는 혈역학적 및 고체 역학적 특성을 도출하는 복수의 장치 변수를 식별하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 특정 양태에 따라, 환자-특정적 기하학적 정보를 기초로 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 하나의 방법이, 환자의 맥관의 이미지 데이터, 및 환자의 하나 이상의 측정 또는 추정된 생리적 또는 표현형 파라미터를 디지털 포맷으로 획득하는 단계, 환자의 맥관 중 적어도 일부분의 환자 특정적 모델을 생성하는 단계, 환자 특정적 모델로부터 추출된 심혈관 기하학적 형태로부터 병리적 특성을 결정하는 단계, 설계 고려사항 및 혈역학적 및 역학적 특성의 하나 이상의 추정치를 기초로 장치에 대한 목적 함수를 정의하는 단계, 장치를 동요(perturbing)시키고 유체 역학 또는 구조 역학 분석을 이용해 상기 목적 함수를 평가함으로써, 목적 함수를 최적화하는 단계, 및 최적화된 목적 함수를 이용해 (i) 가용 장치의 세트로부터 장치를 선택하거나, (ii) 원하는 장치를 제작하는 단계를 포함한다.
개시된 실시예의 추가 목적 및 이점이 이하의 기재에서 제공될 것이며, 부분적으로 상기 기재를 통해 자명해지거나 개시된 실시예의 실시에 의해 학습될 수 있다. 첨부된 청구항에서 특정하게 지시된 요소 및 조합에 의해 개시된 실시예의 목적 및 이점이 실현 및 획득될 것이다.
지금까지의 일반적인 기재 및 이하의 상세한 기재 모두 예시 및 설명을 위한 것에 불과하며 청구될 때 개시된 요소에 의해 한정되지 않는다.
본 명세서에 포함되며 본 명세서의 일부를 구성하는 첨부된 도면이 다양한 예시적 실시예를 도시하고 기재와 함께 개시된 실시예의 원리를 설명하도록 역할 한다.
도 1은 본 발명의 하나의 예시적 실시예에 따르는, 환자-특정적 해부학적 이미지 데이터로부터 개인화된 맥관 이식물을 설계하기 위한 예시적 시스템 및 네트워크의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 하나의 예시적 실시예에 따르는 환자-특정적 해부학적 이미지 데이터로부터 개인화된 맥관 이식물을 설계하기 위한 하나의 예시적 방법의 블록도이다.
도 1은 본 발명의 하나의 예시적 실시예에 따르는, 환자-특정적 해부학적 이미지 데이터로부터 개인화된 맥관 이식물을 설계하기 위한 예시적 시스템 및 네트워크의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 하나의 예시적 실시예에 따르는 환자-특정적 해부학적 이미지 데이터로부터 개인화된 맥관 이식물을 설계하기 위한 하나의 예시적 방법의 블록도이다.
본 발명의 예시적 실시예에 대해 상세한 참조가 이뤄질 것이며, 이의 예시는 첨부된 도면에서 도시된다. 가능한 경우라면 언제나, 동일한 참조번호가 동일하거나 유사한 부분을 지칭하도록 도면 전체에서 사용될 것이다.
혈류 특성을 평가하기 위해 새로운 세대의 비침습적 검사가 개발되었다. 이들 비침습적 검사는 환자 이미징(가령, CT)를 이용하여, 적절한 생리적 경계 조건 및 파라미터를 갖는 전산 유체 역학(CFD: computational fluid dynamics)을 이용해 혈류를 컴퓨터에 의해 시뮬레이션하도록 사용될 수 있는 혈관의 환자-특정적 기하학적 모델을 결정할 수 있다. 이들 환자-특정적 경계 조건으로의 입력의 예시로는 환자의 혈압, 혈액 점도도 및 (스케일 법칙 및 환자 이미징으로부터의 피공급 조직의 질량 추정치로부터 얻어진) 피공급 조직으로부터의 예상 혈액 수요가 있다.
본 발명은 개별 환자의 관상 동맥의 해부학적 구조, 심근관류, 및 관상 동맥 혈류에 미치는 여러 다른 중재술 및 이식물의 효과를 비침습적으로 평가 및 예측하기 위한 것과 관련된다. 덧붙여, 본 발명은 비침습적으로 평가된 관상 동맥의 해부학적 구조를 분석함으로써 복수의 적용 가능한 치료 옵션(가령, 모든 가능한 PCI 또는 CABG 옵션)에서 최적의 치료 옵션을 자동으로 식별하는 것, 그리고 비침습적으로 평가된 관상 동맥의 해부학적 구조를 분석함으로써 특정 환자에 대한 커스텀화되거나 개인화된 심장 이식물 또는 그 밖의 다른 중재술을 자동으로 설계, 형성, 또는 그 밖의 다른 방식으로 식별하는 것과 관련된다.
더 구체적으로, 본 발명은 개인화된 의료 장치 또는 전달 시스템을 추천 및/또는 제조하기 위한 서비스를 제공하기 위한 접근법과 관련된다. 특히, 본 명세서에 개시된 시스템 및 방법은 환자 정보(가령, 3D 의료 이미징)을 수신하고 최적 장치 설계를 위해 혈관 및 병리 위치의 환자-특정적 기하학적 형태를 생성한다. 하나의 실시예에서, 본 발명은 환자-특정적 기하학적 정보를 기초로 개인화된 심혈관 이식물을 설계 또는 식별하는 방법을 포함한다. 상기 방법은 환자의 하나 이상의 생리적 파라미터, 및 환자의 맥관계 중 적어도 일부의 해부학적 이미지 데이터를 획득하는 단계, 환자의 생리적 파라미터 및 해부학적 이미지 데이터에 대해 전산 유체 역학 및 구조 역학 분석 중 하나 또는 둘 모두를 수행하는 단계, 및 환자의 생리적 파라미터 및 해부학적 이미지 데이터의 전산 유체 역학 및 구조 역학 분석 중 하나 또는 둘 모두의 결과를 기초로, 환자에 대한 개인화된 심혈관 이식물을 설계 또는 식별하는 단계를 포함한다. 본 발명이 이들 시스템 및 방법을 관상 동맥 질환의 맥락에서 기재하지만, 동일한 시스템 및 방법이 관상 동맥 외의 그 밖의 다른 맥관계, 예컨대, 말초 또는 뇌 동맥 또는 정맥에 대해 적용 가능하다.
이제 도면들을 참조하면, 도 1은 환자-특정적 해부학적 데이터로부터 개인화된 맥관 이식물을 설계하기 위한 예시적 시스템 및 네트워크의 블록도를 도시한다. 특히, 도 1은 복수의 의사(102) 및 제3자 제공자(104)를 도시하며, 이들 중 임의의 자가 하나 이상의 컴퓨터, 서버, 및/또는 핸드헬드 모바일 장치를 통해 전자 네트워크(100), 가령, 인터넷에 연결될 수 있다. 의사(102) 및/또는 제3자 제공자(104)는 한 명 이상의 환자의 심장 및/또는 맥관계의 이미지를 생성 또는 그 밖의 다른 방식으로 획득할 수 있다. 상기 의사(102) 및/또는 제3자 제공자(104)는 또한 환자-특정적 정보, 가령, 나이, 의료 기록, 혈압, 혈액 점조도 등의 임의의 조합을 획득할 수 있다. 의사(102) 및/또는 제3자 제공자(104)는 전자 네트워크(100)를 통해 심장/맥관 이미지 및/또는 환자-특정적 정보를 서버 시스템(106)으로 전송할 수 있다. 서버 시스템(106)은 의사(102) 및/또는 제3자 제공자(104)로부터 수신된 이미지 및 데이터를 저장하기 위한 저장 장치를 포함할 수 있다. 서버 시스템(106)은 저장 장치에 저장된 이미지 및 데이터를 프로세싱하기 위한 프로세싱 장치를 더 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 하나의 예시적 실시예에 따라, 환자-특정적 해부학적 데이터로부터 개인화된 맥관 이식물을 설계하기 위한 예시적 방법의 블록도이다. 도 2의 방법은 전자 네트워크(100)를 통해 의사(102) 및/또는 제3자 제공자(104)로부터 수신된 정보, 이미지, 및 데이터를 기초로 서버 시스템(106)에 의해 수행될 수 있다.
본 발명의 하나의 실시예는 환자의 심장 이미징을 이용하여 관상 혈관 및 경화반(plaque)의 환자-특정적 기하학적 모델을 도출하고, 전산 유체 역학 및 구조 역학 분석을 수행하여 의료 이식물 또는 전달 시스템의 최적 설계를 결정할 수 있다. 특히, 도 2에 도시된 바와 같이, 환자-특정적 해부학적 데이터로부터 개인화된 맥관 이식물을 설계하기 위한 하나의 방법(200)이, 가령, 환자 이미지 데이터의 디지털 표현(가령, 전산 장치, 가령, 컴퓨터, 랩톱, DSP, 서버 등의 메모리 또는 디지털 저장장치[예컨대, 하드 드라이브, 네트워크 드라이브) 및 환자의 생리적 또는 표현형 파라미터, 가령, 혈압, 혈액 점조도, 환자 나이, 환자 성별 등의 하나 이상의 추정치의 리스트를 획득함으로써, 이미지 및 환자 정보를 획득하는 단계(단계(202))를 포함할 수 있다. 방법(200)은 환자의 맥관 구조의 적어도 일부분, 가령, 혈관, 심근, 대동맥, 판막, 경화반, 및/또는 심방의 기하학적 형태의 환자 특정적 모델을 생성하는 단계(단계(204))를 더 포함할 수 있다. 이러한 기하학적 형태는 (아마도 각각의 점에 대한 이웃들의 리스트와 함께) 공간 내 점들의 리스트로서 표현될 수 있으며, 여기서 공간은 점들 사이의 공간 단위(spatial unit)(가령, 밀리미터)으로 사상될 수 있다. 방법(200)은 치료 타깃인 추출된 심혈관의 기하학적 형태에서 병리적 특성을 결정하는 단계(단계(206))를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 단계(206)는 하나 이상의 위치에서의 경화반의 존재 또는 부재를 가리키는 단계를 포함할 수 있다. 경화반이 존재하는 경우, 관상 동맥 경화반 조성, 부하 및 위치의 하나 이상의 측정치의 리스트가 획득 또는 생성될 수 있다. 방법(200)은 가령, 설계 고려사항(가령, 형태, 파절 저항, 약물 분포) 및 생물리학적 혈역학적 및 역학적 특성, 가령, 조직 응력, 맥관 손상, 약물 전달, 약물 분포의 균일성, 벽-전단 응력, 진동 전단 지수, 입자 체류 시간, 레이놀즈 수(Reynolds number), 우머슬리 수(Womersley number), 국소 유량, 및 난류 운동 에너지의 하나 이상의 추정치의 리스트를 기초로, 하나 이상의 장치 및 전달 시스템에 대한 목적 함수를 정의하는 단계(단계(208))를 더 포함할 수 있다. 방법(200)은 가령, 목적 함수를 기초로 장치 및 전달 시스템의 규격(specification)을 최적화함으로써 및/또는 목적 함수를 평가하기 위해 전산 유체 역학 또는 구조 역학 분석을 위한 기존 설계로부터 또는 새로운 설계를 이용해 가상 배치된 장치에 의해 기하학적 형태를 동요시킴으로써(perturbing), 정의된 목적 함수에 대해 장치 및 전달 시스템을 최적화하는 단계(단계(210))를 더 포함할 수 있다. 방법(200)은 가령, 장치 및/또는 전달 시스템 변수를 최적화 알고리즘으로 입력하여 장치 및/또는 전달 시스템의 특성을 최적화함으로써, 정의된 목적 함수에 대해 장치 및 전달 시스템을 최적화하는 단계(단계(210))를 더 포함할 수 있다. 방법(200)은 인벤토리 또는 카탈로그로부터 장치 및/또는 전달 시스템을 추천하거나 개인화 또는 커스텀화된 장치 및/또는 전달 시스템을, 가령, 3D 프린팅을 이용해 만드는 단계(단계(212))를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 단계(212)는 환자-특정적 기하학적 형태 및 평가 점수를 이용해 인벤토리(가령, 도 2와 일치하는 장치 카탈로그)로부터 최적 장치 설계를 선택하는 단계 또는 커스텀화된 장치 및 전달 메커니즘에 대한 규격을 결정하는 단계(가령, 커스텀 주문, 3D 프린팅 등)를 포함할 수 있다. 방법(200)은 전자 저장 매체(가령, 하드 드라이브, 컴퓨터 RAM, 네트워크 통신 채널)에 인벤토리 선택 또는 규격을 저장하는 단계 및/또는 선택된 장치 설계를 의사에게, 가령, 네트워크를 통해 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
방법(200)은 도 2 및 특정 예시적 특성 및 예시적 단계들을 참조하여 이하에서 더 상세히 기재될 것이다. 하나의 실시예에서, 단계(202)는 환자의 심장 스캔의 디지털 표현(가령, 메모리 또는 디지털 저장장치[가령, 전산 장치, 가령, 컴퓨터, 랩톱, DSP, 서버 등의 하드 드라이브, 네트워크 드라이브]) 및 환자의 생리적 또는 표현형 파라미터의 다음의 추정치를 획득함으로써, 이미지 및 환자 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다:
하나의 실시예에서, 단계(204)는 혈관, 심근, 대동맥, 판막, 경화반, 및 심방 중 하나 이상의 기하학적 형태의 환자 특정적 모델을 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 이 기하학적 형태는 공간 내 점들의 리스트(아마도 점 각각에 대한 이웃의 리스트와 함께)로서 표현될 수 있고, 여기서 공간은 점들 사이의 공간 단위(가령, 밀리미터)에 사상될 수 있다. 하나의 실시예에서, 환자-특정적 모델은 환자의 상행 대동맥, 관상 동맥 가지, 심근, 판막, 및/또는 심방에 대한 기하학적 형태를 포함할 수 있다. 이 기하학적 형태는 공간 내 점들의 리스트(아마도 점 각각에 대한 이웃들의 리스트도 함께)로서 표현될 수 있으며, 여기서, 공간은 점들 간 공간 단위(가령, 밀리미터)로 사상될 수 있다. 이 모델은 심주기의 확장 종기에서 환자의 심장 CT 이미징을 수행함으로써 도출될 수 있다. 그 후 이 이미지는 수동으로 또는 자동으로 분할되어 대동맥 및 관상 동맥의 내강에 속하는 복셀(voxel)을 식별할 수 있다. 관상 동맥 혈관의 3D 이미지가 주어질 때 심혈관의 기하학적 형태의 환자-특정적 모델을 추출하기 위한 여러 방법이 문헌에 존재한다. 예를 들어, 하나의 실시예에서, 서버 시스템(106)은 수신된 환자-특정적 해부학적 데이터를 기초로 3차원 솔리드 모델(solid model) 및/또는 3차원 메시(mesh)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 서버 시스템(106)은 2012년 11월 20일에 허여된 Taylor외의 미국 특허 번호 8,315,812에 기재된 기법 중 임의의 것을 기초로 하여, 3차원 모델 및/또는 메시를 생성할 수 있으며, 상기 특허의 전체가 본 명세서에 참조로서 포함된다. 자동으로 추출된 기하학적 형태의 부정확성이 추출된 기하학적 형태를 이미지와 비교하고 필요에 따라 교정하는 인간 관찰자에 의해 교정될 수 있다. 복셀이 식별되면, (가령, 마칭 큐브(marching cube)를 이용해) 기하학적 모델이 도출될 수 있다.
치료 타깃인 위치에 대해, 단계(204)는 환자-특정적 기하학적 모델로부터 관상 동맥의 기하학적 양(geometric quantity), 가령, 관상 동맥의 단면적, 관상 동맥의 기하학적 형태의 표면, 관상 동맥 중심선, 관상 동맥 변형의 특성을 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다. 관상 동맥의 단면적의 특성은, 예를 들어, 관상 동맥의 중심선을 따르는 횡단면 내강 면적, 가령, 테이퍼링 정도(degree of tapering), 및 횡단면 내강 경계의 임의의 불규칙성(또는 진원도(circularity))를 포함한다. 테이퍼링 정도는, 예를 들어, 특정 간격(가령, 혈관의 지름의 2배)으로 샘플 중심선 점을 획득하고, 선형 근사된 횡단면적의 기울기를 계산함으로써, 얻어질 수 있다.
관상 동맥의 단면적의 또 다른 특성은, 예를 들어, 협착 병소의 위치, 길이, 및 정도를 포함한다. 협착 병소의 위치는, 예를 들어, 횡단면적 곡선의 최솟값을 검출함으로써 획득될 수 있다. 상기 최솟값은 상기 횡단면적 곡선의 1차 도함수가 0이고 2차 도함수가 양수인 위치를 검출함으로써 검출된다. 거짓 피크(artificial peak)를 검출하는 것을 피하기 위해, 횡단면적 프로파일이 평활화되어야 한다. 협착 병소의 길이는, 예를 들어, 횡단면적이 회복되는 협착 병소로부터의 근위 및 원위를 계산함으로써, 획득될 수 있다. 마지막으로 협착 병소의 정도는, 예를 들어, 푸리에 평활화 또는 커넬 회귀를 이용해 평활화된 횡단면적 프로파일의 기준 값을 기초로 평가될 수 있다.
관상 동맥의 기하학적 형태의 표면의 특성은 예를 들어, 기하학적 형태의 3차원 표면 곡률, 예컨대, 가우시안 함수, 최댓값, 최솟값 및 평균을 포함할 수 있다.
관상 동맥의 중심선의 특성은, 예를 들어, 관상 동맥의 중심선의 곡률(휘어짐) 및 열률(비-평판성)을 포함한다. 상기 곡률은 예를 들어 수학식
을 이용하는 프레네 곡률(Frenet curvature)을 계산함으로써 또는 중심선 점들을 따르는 외접원의 반경의 역을 계산함으로써, 획득될 수 있다. 열률은 예를 들어 수학식
을 이용하는 프레네 열률을 계산함으로써 획득될 수 있다.
관상 동맥의 변형의 특성은, 예를 들어, 심주기 동안의 관상 동맥의 팽창성, 심주기 동안의 분지각 변화, 및 심주기 동안의 곡률 변화를 포함할 수 있다. 이 메트릭(metric)은 다단계 CCTA(가령, 이완기 및 수축기)를 필요로 할 수 있다.
하나의 실시예에서, 단계(206)는 하나 이상의 위치에서 경화반의 존재 또는 부재를 지시함으로써, 치료 타깃인 추출된 심혈관 기하학적 형태에서 병리적 특성을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 경화반이 존재하는 경우, 관상 동맥 경화반 조성, 부하 및 위치의 하나 이상의 측정치의 리스트가 생성 또는 획득될 수 있다. 치료 타깃인 위치에 대해, 단계(206)는 환자-특정적 기하학적 모델로부터 관상 동맥 병리의 양(quantity), 가령, 경화반 부하(부피) 및 유형, 가령, 경화반의 강도, 및 기존 경화반의 부정 경화반 특성, 가령, 양성 리모델링의 존재, 저 감쇠 경화반의 존재, 및 화농성 석회화의 존재를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
하나의 실시예에서, 단계(208)는 (a) 최적화를 위한 설계 변수를 정의하고, (b) 설계 고려사항 및 생물리학적 혈역학적 및 역학적 특성의 하나 이상의 추정치의 리스트를 기초로 메트릭을 정의하며, (c) 가중치가 부여된 정의된 메트릭을 기초로 목적 함수를 정의함으로써, 장치 및 전달 시스템을 위한 목적 함수를 정의하는 단계를 포함할 수 있다.
최적화를 위한 설계 변수의 비제한적 예시로는, 스텐트의 유형(가령, 코일, 관형, 슬롯형 등), 스텐트 길이, 대칭성, 재료, 퍼센티지 금속 커버리지, 표면 마감, 테이퍼링/윤곽/횡단면, 버팀재의 기하학적 형태, 및 약물 함량 및 투여량(양 및 방출률)가 있다. 버팀재의 기하학적 형태는 예를 들어, 버팀재의 형태, 두께, 간격, 및 개수를 포함할 수 있다.
설계 고려사항 및 생물리학적 혈역학적 및 역학적 특성의 하나 이상의 추정치의 리스트를 기초로 하는 메트릭의 비제한적 예를 들면, 장치 최적화를 위한 메트릭 및 전달 시스템 최적화를 위한 메트릭을 포함한다. 장치 최적화를 위한 메트릭은 예를 들어, 전산 유체 역학으로부터 얻어진 혈역학 및 역학의 특성, 가령, 유체 역학 특성, 고체 역학 특성, 및 의료 이벤트 특성을 포함할 수 있다.
유체 역학 특성의 비제한적 예시는, 평균 벽-전단 응력, 진동 전단 지수(OSI), 입자 체류 시간, 난류 운동 에너지(TKE), 약물 전달 및 약물 분포의 균일성을 포함한다. 평균 벽-전단 응력은
와 같이 정의되고, 여기서, 
는 표면력 벡터(surface traction vector)의 평면내 성분으로서 벽 전단 응력 벡터이다. OSI는
와 같이 정의되며, 전단 응력의 단일 방향성(uni-directionality)의 측정치이다. 입자 체류 시간은 혈액이 특정된 유체 도메인(fluid domain)으로부터 씻겨 나가는 데 걸리는 시간의 척도이다. 마지막으로 TKE는 난류 내 소용돌이와 연관된 난류의 강도의 측정치이며 측정된 제곱 평균 제곱근(root-mean-square) 속도 변동에 의해 특징 지어진다. TKE는 운동 에너지에 의해 정규화될 수 있다.
고체 역학 특성의 비제한적 예시는 조직 응력, 파절 저항, 유연성 및 전달성을 포함한다. 의료 이벤트 특성의 비제한적 예시는, 맥관 손상, 색전 폐색(덮인 스텐트)의 위험, 재협착의 위험 또는 혈전/응고, 및 부가지 장애를 포함한다.
앞서 언급된 바와 같이, 혈역학 및 역학적 특성이 전산 유체 역학으로부터 얻어진다. 혈류 및 구조 역학을 시뮬레이션하기 위한 컴퓨터 방법이 잘 연구되어 있으며 시뮬레이션은 공지된 기법에 의해 이뤄질 수 있다. 예를 들어, 혈류의 과도 특성을 얻기 위해, 하행 맥관에 대한 집중 파라미터 관상 동맥 맥관 모델, 집중 파라미터 심장 모델과 연결되는 유입 경계 조건 및 심주기 동안 심장과 동맥계 간 상호작용으로부터 도출된 심근내 압력 변동을 기술하기 위한 폐쇄 루프 모델을 이용해 박동성 유체 시뮬레이션(pulsatile flow simulation)이 수행될 수 있다.
전달 시스템 최적화를 위한 메트릭은 예를 들어, 길이, 유연성/기능성, 크기/길이/구성을 정렬하기 위한 사전-성형된 가이드-와이어, 벌룬 압력(balloon pressure), 및 벌룬 준수(balloon compliance)를 포함할 수 있다.
가중치가 적용된 정의된 메트릭을 기초로 목적 함수를 정의하는 것과 관련하여, 각각의 메트릭에 대한 가중치는 의도되는 설계 고려사항을 기초로 결정될 수 있다. 의도되는 설계 고려사항의 비제한적 예시는, 성능, 전달성 및 지속성(durability)을 포함한다.
하나의 실시예에서, 단계(210)는 인벤토리 또는 카탈로그로부터의 기존의 설계 및 새 설계를 평가함으로써 정의된 목적 함수에 대해 장치 및 전달 시스템을 최적화하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 평가는 예를 들어, 전산 유체 역학 또는 구조 역학 분석을 수행하기 위해 가상 배치된 장치의 기하학적 형태를 동요시켜 이들의 목적 함수를 평가하는 것을 포함할 수 있다.
하나의 실시예에서, 단계(212)는 인벤토리 또는 카탈로그로부터 개인화 또는 커스텀화된 장치 또는 전달 시스템을 추천하는 단계 또는 3D 프린팅을 이용해 개인화 또는 커스텀화된 장치 또는 전달 시스템을 제조하는 단계를 포함할 수 있다. 이는 (a) 환자 특정적 기하학적 형태, 평가 점수의 결과, 장치 설계를 디지털 표현(가령, 전산 장치, 가령, 컴퓨터, 랩톱, DSP, 서버 등의 메모리 또는 디지털 저장장치[가령, 하드 드라이브, 네트워크 드라이브])으로서 저장하고, (b) 인벤토리 또는 카탈로그로부터 추천을 만들고, (c) 환자에 대해 설계를 커스텀화함으로써 이뤄질 수 있다.
추천을 만드는 것은 예를 들어, 고객에 대한 최적 설계의 추천을 갖는 환자-특정적 기하학적 형태의 디지털 표현을 제공하여, 고객이 인벤토리, 가령, 기존 병원 인벤토리 또는 장치 카탈로그로부터 장치를 선택할 수 있도록 하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 가장 높은 평가 점수를 갖는 장치 또는 전달 시스템이 선택된다. 또 다른 실시예에서, 가장 높은 평가 점수를 갖는 설계와 가장 유사한 특성을 갖는 장치 또는 전달 시스템이 선택된다.
환자에 대해 설계를 커스텀화하는 것은 예를 들어 장치 및 전달 시스템의 새로운 설계를 제작하기 위해 고객에 대해 최적 설계의 추천을 갖는 환자-특정적 기하학적 형태의 디지털 표현을 제공하는 것을 포함할 수 있다. 설계 변수로서 정의되는 최적 설계 규격을 기초로 3D 프린팅을 위해 최종 커스텀화된 설계가 주문될 수 있다. 이들 설계 변수의 비제한적 예시는, 가령, 스텐트의 유형(가령, 코일, 관형, 슬롯형 등), 길이, 대칭성, 재료, 퍼센티지 금속 커버리지, 표면 마감, 테이퍼링/윤곽/횡단면, 및 버팀재의 기하학적 형태, 가령, 버팀재의 형태, 두께, 간격, 개수, 및 약물 함량 및 투여량(양 및 방출률)을 포함한다. 마지막으로, 출력 모델이 전자 저장 매체(가령, 하드 디스크, 컴퓨터 RAM, 네트워크 드라이브 등)에 저장될 수 있다.
여기에 개시된 본 발명에 대한 명세서 및 실시를 고려할 때 해당 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 또 다른 실시예가 자명할 것이다. 명세서 및 예시는 단지 예시로서 고려되도록 의도되며, 본 발명의 진정한 범위 및 사상이 이하의 청구범위에 의해 지시된다.
Claims (24)
- 환자-특정적 기하학적 정보를 기초로 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법으로서, 상기 방법은 프로세서에 의해 수행되고, 상기 방법은
환자의 맥관계의 적어도 일부분의 해부학적 모델을 획득하는 단계;
개인화된 심혈관 장치의 하나 이상의 설계 변수를 정의하는 단계 - 하나 이상의 설계 변수는, 스텐트 대칭성, 퍼센티지 금속 커버리지, 표면 마감, 스텐트 테이퍼링 또는 윤곽, 약물 함량 및 투여량, 버팀재 형태, 버팀재 두께, 버팀재 간격, 또는 버팀재 수 중 적어도 하나를 포함함 -;
개인화된 심혈관 장치의 성능을 평가하기 위한 하나 이상의 메트릭을 정의하는 단계 - 하나 이상의 메트릭은 유체 역학 특성, 고체 역학 특성 및 의료 이벤트 특성 중 하나 이상으로부터 선택되고,
하나 이상의 메트릭의 값은 개인화된 심혈관 장치의 성능을 나타내고;
유체 역학 특성은 약물 전달 및 약물 분포의 균일성 중 하나 이상을 포함하고;
고체 역학 특성은 파절 저항, 유연성 및 전달성 중 하나 이상을 포함하고;
의료 이벤트 특성은 맥관 손상, 색전 폐색의 위험, 재협착의 위험 또는 혈전/응고, 및 부가지 장애 중 하나 이상을 포함함 -;
최적화를 통해 하나 이상의 설계 변수에 대한 최적 값을 결정하는 단계 - 최적화는,
해부학적 모델에 배치된 개인화된 심혈관 장치의 모델로 해부학적 모델에 대해 기하학적 분석, 전산 유체 역학(computational fluid dynamics) 분석 및 구조 역학(structural mechanics) 분석 중 하나 이상을 수행하는 단계 - 개인화된 심혈관 장치의 모델은 하나 이상의 설계 변수에 대하여 상이한 값을 이용함 -;
기하학적 분석, 전산 유체 역학 분석 및 구조 역학 분석 중 하나 이상에 기초하여 하나 이상의 메트릭의 값을 하나 이상의 설계 변수의 상이한 값에 대하여 결정하는 단계; 및
하나 이상의 메트릭을 최적화하는 설계 변수의 값을 하나 이상의 설계 변수의 최적 값으로서 선택하는 단계를 포함함 -; 및
하나 이상의 설계 변수에 대한 최적 값에 기초하여 환자에 대한 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 단계
를 포함하는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법. - 제1항에 있어서, 상기 해부학적 모델은 해부학적 이미지 데이터로부터 획득되는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 개인화된 심혈관 장치는 이식형 장치(implantable device), 및 이식형 장치의 전달을 위한 장치 중 적어도 하나를 포함하는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법.
- 환자-특정적 기하학적 정보를 기초로 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법으로서, 상기 방법은 프로세서에 의해 수행되고, 상기 방법은
환자의 하나 이상의 생리적 파라미터, 및 환자의 맥관계의 적어도 일부분의 해부학적 모델을 획득하는 단계;
개인화된 심혈관 장치의 하나 이상의 설계 변수를 정의하는 단계 - 하나 이상의 설계 변수는, 스텐트 대칭성, 퍼센티지 금속 커버리지, 표면 마감, 스텐트 테이퍼링 또는 윤곽, 약물 함량 및 투여량, 버팀재 형태, 버팀재 두께, 버팀재 간격, 또는 버팀재 수 중 적어도 하나를 포함함 -;
개인화된 심혈관 장치의 성능을 평가하기 위한 하나 이상의 메트릭을 정의하는 단계 - 하나 이상의 메트릭은 유체 역학 특성, 고체 역학 특성 및 의료 이벤트 특성 중 하나 이상으로부터 선택되고,
하나 이상의 메트릭의 값은 개인화된 심혈관 장치의 성능을 나타내고;
유체 역학 특성은 약물 전달 및 약물 분포의 균일성 중 하나 이상을 포함하고;
고체 역학 특성은 파절 저항, 유연성 및 전달성 중 하나 이상을 포함하고;
의료 이벤트 특성은 맥관 손상, 색전 폐색의 위험, 재협착의 위험 또는 혈전/응고, 및 부가지 장애 중 하나 이상을 포함함 -;
최적화를 통해 하나 이상의 설계 변수에 대한 최적 값을 결정하는 단계 - 최적화는,
해부학적 모델에 배치된 개인화된 심혈관 장치의 모델로 생리적 파라미터 및 해부학적 모델에 대해 기하학적 분석, 전산 유체 역학 분석 및 구조 역학 분석 중 하나 이상을 수행하는 단계 - 개인화된 심혈관 장치의 모델은 하나 이상의 설계 변수에 대하여 상이한 값을 이용함 -;
기하학적 분석, 전산 유체 역학 분석 및 구조 역학 분석 중 하나 이상에 기초하여 하나 이상의 메트릭의 값을 하나 이상의 설계 변수의 상이한 값에 대하여 결정하는 단계; 및
하나 이상의 메트릭을 최적화하는 설계 변수의 값을 하나 이상의 설계 변수의 최적 값으로서 선택하는 단계를 포함함 -; 및
하나 이상의 설계 변수에 대한 최적 값에 기초하여 환자에 대한 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 단계
를 포함하는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법. - 제4항에 있어서, 상기 해부학적 모델은 해부학적 이미지 데이터로부터 획득되는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법.
- 제4항에 있어서, 상기 개인화된 심혈관 장치는 이식형 장치 및 이식형 장치의 전달을 위한 장치 중 적어도 하나를 포함하는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법.
- 제4항에 있어서, 하나 이상의 생리적 파라미터는 환자 나이, 성별, 신장, 체중, 심박수, 수축기 및 이완기 혈압, 혈액 속성, 심장 기능, 및 심외막 지방 부피로부터 선택되는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법.
- 제7항에 있어서, 상기 혈액 속성은 혈장, 적혈구, 적혈구용적률, 백혈구, 혈소판, 점조도, 및 항복 응력 중 적어도 하나로부터 선택되는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법.
- 제4항에 있어서, 하나 이상의 생리적 파라미터는 측정되는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법.
- 제4항에 있어서, 하나 이상의 생리적 파라미터는 추정되는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법.
- 제4항에 있어서, 상기 기하학적 분석은 혈관, 심근, 대동맥, 판막, 경화반, 및 심방 중 하나 이상에 대한 기하학적 형태의 환자-특정적 모델을 생성하는 것을 포함하는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법.
- 제11항에 있어서, 상기 기하학적 분석은 (i) 관상 동맥의 단면적, (ii) 관상 동맥 기하학적 형태의 표면, (iii) 관상 동맥의 중심선, 및 (iv) 관상 동맥의 변형의 하나 이상의 특성으로부터 선택된, 환자의 관상 동면의 기하학적 양(geometry quantity)을 획득하는 것을 더 포함하는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법.
- 제12항에 있어서, 상기 관상 동맥의 단면적의 특성은 관상 동맥의 중심선을 따르는 횡단면 내강 면적, 관상 동맥의 중심선을 따르는 횡단면 내강 면적의 테이퍼링 정도(degree of tapering), 횡단면 내강 경계의 불규칙성, 및 협착 병소의 위치, 길이 및 정도 중 하나 이상으로부터 선택되는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법.
- 제12항에 있어서, 관상 동맥의 기하학적 형태의 표면의 특성은 가우시안 함수, 최댓값, 최솟값, 및 평균 중 적어도 하나를 포함하는 기하학적 형태의 3차원 표면 곡률을 포함하는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법.
- 제12항에 있어서, 관상 동맥의 중심선의 특성은 곡률 및 열률 중 하나 또는 둘 모두로부터 선택되는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법.
- 제12항에 있어서, 관상 동맥의 변형의 특성은 심주기 동안의 관상 동맥의 팽창성, 심주기 동안의 분지각 변화, 및 심주기 동안의 곡률 변화 중 하나 이상으로부터 선택되는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법.
- 제4항에 있어서, 전산 유체 역학 분석은 평균 벽-전단 응력, 진동 전단 지수, 입자 체류 시간, 난류 운동 에너지, 약물 전달, 및 약물 분포의 균일성으로부터 선택된 하나 이상의 유체 역학 특성을 모델링하는 것을 포함하는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법.
- 제4항에 있어서, 구조 역학 분석은 조직 응력, 파절 저항, 유연성, 및 전달성 중 하나 이상을 모델링하는 것을 포함하는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 방법.
- 환자-특정적 기하학적 정보를 기초로 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 시스템으로서, 상기 시스템은
환자-특정적 기하학적 정보를 기초로 개인화된 심혈관 장치를 식별하기 위한 명령을 저장하는 데이터 저장 장치; 및
명령을 실행하도록 구성된 프로세서
를 포함하고,
명령은
(ⅰ) 환자의 하나 이상의 생리적 파라미터 및 (ⅱ) 환자의 맥관계의 적어도 일부분의 해부학적 모델 중 적어도 하나를 획득하는 단계;
개인화된 심혈관 장치의 하나 이상의 설계 변수를 정의하는 단계 - 하나 이상의 설계 변수는, 스텐트 대칭성, 퍼센티지 금속 커버리지, 표면 마감, 스텐트 테이퍼링 또는 윤곽, 약물 함량 및 투여량, 버팀재 형태, 버팀재 두께, 버팀재 간격, 또는 버팀재 수 중 적어도 하나를 포함함 -;
개인화된 심혈관 장치의 성능을 평가하기 위한 하나 이상의 메트릭을 정의하는 단계 - 하나 이상의 메트릭은 유체 역학 특성, 고체 역학 특성 및 의료 이벤트 특성 중 하나 이상으로부터 선택되고,
하나 이상의 메트릭의 값은 개인화된 심혈관 장치의 성능을 나타내고;
유체 역학 특성은 약물 전달 및 약물 분포의 균일성 중 하나 이상을 포함하고;
고체 역학 특성은 파절 저항, 유연성 및 전달성 중 하나 이상을 포함하고;
의료 이벤트 특성은 맥관 손상, 색전 폐색의 위험, 재협착의 위험 또는 혈전/응고, 및 부가지 장애 중 하나 이상을 포함함 -;
최적화를 통해 하나 이상의 설계 변수에 대한 최적 값을 결정하는 단계 - 최적화는,
해부학적 모델에 배치된 개인화된 심혈관 장치의 모델로 (ⅰ) 하나 이상의 생리적 파라미터 및 (ⅱ) 해부학적 모델 중 적어도 하나에 대해 기하학적 분석, 전산 유체 역학 분석 및 구조 역학 분석 중 하나 이상을 수행하는 단계 - 개인화된 심혈관 장치의 모델은 하나 이상의 설계 변수에 대하여 상이한 값을 이용함 -;
기하학적 분석, 전산 유체 역학 분석 및 구조 역학 분석 중 하나 이상에 기초하여 하나 이상의 메트릭의 값을 하나 이상의 설계 변수의 상이한 값에 대하여 결정하는 단계; 및
하나 이상의 메트릭을 최적화하는 설계 변수의 값을 하나 이상의 설계 변수의 최적 값으로서 선택하는 단계를 포함함 -; 및
하나 이상의 설계 변수에 대한 최적 값에 기초하여 환자에 대한 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 단계
를 포함하는 방법을 수행하는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 시스템. - 제19항에 있어서, 상기 해부학적 모델은 해부학적 이미지 데이터로부터 획득되는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 시스템.
- 제19항에 있어서, 상기 개인화된 심혈관 장치는 이식형 장치 및 이식형 장치의 전달을 위한 장치 중 적어도 하나를 포함하는, 개인화된 심혈관 장치를 식별하는 시스템.
- 환자-특정적 기하학적 정보를 기초로 개인화된 심혈관 장치를 식별하기 위한 컴퓨터 실행형 프로그래밍 명령을 포함하는 적어도 컴퓨터 시스템 상에서 사용하기 위한 비일시적(non-transitory) 컴퓨터 판독형 매체로서, 상기 명령은 컴퓨터 시스템에 의해 실행되어, 컴퓨터 시스템에서,
환자의 해부학적 구조의 적어도 일부분의 해부학적 모델 및 환자의 하나 이상의 생리적 파라미터를 포함하는 환자-특정적 데이터를 수신하고;
개인화된 심혈관 장치의 하나 이상의 설계 변수를 정의하고 - 하나 이상의 설계 변수는, 스텐트 대칭성, 퍼센티지 금속 커버리지, 표면 마감, 스텐트 테이퍼링 또는 윤곽, 약물 함량 및 투여량, 버팀재 형태, 버팀재 두께, 버팀재 간격, 또는 버팀재 수 중 적어도 하나를 포함함 -;
개인화된 심혈관 장치의 성능을 평가하기 위한 하나 이상의 메트릭을 정의하고 - 하나 이상의 메트릭은 유체 역학 특성, 고체 역학 특성 및 의료 이벤트 특성 중 하나 이상으로부터 선택되고,
하나 이상의 메트릭의 값은 개인화된 심혈관 장치의 성능을 나타내고;
유체 역학 특성은 약물 전달 및 약물 분포의 균일성 중 하나 이상을 포함하고;
고체 역학 특성은 파절 저항, 유연성 및 전달성 중 하나 이상을 포함하고;
의료 이벤트 특성은 맥관 손상, 색전 폐색의 위험, 재협착의 위험 또는 혈전/응고, 및 부가지 장애 중 하나 이상을 포함함 -;
최적화를 통해 하나 이상의 설계 변수에 대한 최적 값을 결정하고 - 최적화는,
해부학적 모델에 배치된 개인화된 심혈관 장치의 모델로 생리적 파라미터 및 해부학적 모델에 대해 기하학적 분석, 전산 유체 역학 분석 및 구조 역학 분석 중 하나 이상을 수행하고 - 개인화된 심혈관 장치의 모델은 하나 이상의 설계 변수에 대하여 상이한 값을 이용함 -;
기하학적 분석, 전산 유체 역학 분석 및 구조 역학 분석 중 하나 이상에 기초하여 하나 이상의 메트릭의 값을 하나 이상의 설계 변수의 상이한 값에 대하여 결정하고;
하나 이상의 메트릭을 최적화하는 설계 변수의 값을 하나 이상의 설계 변수의 최적 값으로서 선택하는 것을 포함함 -;
하나 이상의 설계 변수에 대한 최적 값에 기초하여 환자에 대한 개인화된 심혈관 장치를 식별하는, 컴퓨터 판독형 매체. - 제22항에 있어서, 상기 해부학적 모델은 해부학적 이미지 데이터로부터 획득되는, 컴퓨터 판독형 매체.
- 제22항에 있어서, 개인화된 심혈관 장치는 이식형 장치 및 이식형 장치의 전달을 위한 장치 중 적어도 하나를 포함하는, 컴퓨터 판독형 매체.
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