RU2015128005A - Способ определения кровотока через коронарные артерии - Google Patents
Способ определения кровотока через коронарные артерии Download PDFInfo
- Publication number
- RU2015128005A RU2015128005A RU2015128005A RU2015128005A RU2015128005A RU 2015128005 A RU2015128005 A RU 2015128005A RU 2015128005 A RU2015128005 A RU 2015128005A RU 2015128005 A RU2015128005 A RU 2015128005A RU 2015128005 A RU2015128005 A RU 2015128005A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- myocardial muscle
- data
- dimensional
- blood flowing
- marker
- Prior art date
Links
- 210000004351 coronary vessel Anatomy 0.000 title claims 27
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims 14
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 claims 34
- 230000002107 myocardial effect Effects 0.000 claims 34
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims 24
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims 24
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims 16
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims 9
- 210000002216 heart Anatomy 0.000 claims 8
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 claims 6
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 claims 3
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 claims 3
- 210000000709 aorta Anatomy 0.000 claims 2
- 210000005240 left ventricle Anatomy 0.000 claims 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 claims 1
- 230000037431 insertion Effects 0.000 claims 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims 1
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
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
-
- 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
- A61B6/48—Diagnostic techniques
- A61B6/481—Diagnostic techniques involving the use of contrast agents
-
- 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
- A61B6/48—Diagnostic techniques
- A61B6/482—Diagnostic techniques involving multiple energy imaging
-
- 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
- A61B6/503—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 the heart
-
- 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
- A61B6/5205—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of raw data to produce 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
- A61B6/52—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
- A61B90/00—Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
- A61B90/39—Markers, e.g. radio-opaque or breast lesions markers
-
- 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
-
- 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
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B90/00—Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
- A61B90/39—Markers, e.g. radio-opaque or breast lesions markers
- A61B2090/3966—Radiopaque markers visible in an X-ray image
-
- 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
- A61B6/5288—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving retrospective matching to a physiological signal
-
- 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
- G06T2207/30048—Heart; Cardiac
-
- 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)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Surgery (AREA)
- Public Health (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Vascular Medicine (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Physiology (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
Claims (45)
1. Способ определения кровотока через коронарные артерии, содержащий этапы, на которых
формируют набор трехмерных данных изображения, по меньшей мере, коронарных артерий и миокардиальной мышцы,
формируют набор трехмерных данных маркера, по меньшей мере, миокардиальной мышцы из набора трехмерных данных двойной энергии или спектральных данных, полученного после введения маркера, причем упомянутый набор трехмерных данных маркера указывает количество упомянутого маркера, содержащееся внутри вокселов упомянутой миокардиальной мышцы,
подразделяют миокардиальную мышцу на сегменты миокардиальной мышцы, используя модель сегментации,
определяют, какая коронарная артерия питает соответствующие сегменты миокардиальной мышцы, предполагая, что коронарная артерия в подразделенном сегменте миокардиальной мышцы питает сегмент миокардиальной мышцы, расположенный в том же самом подразделенном сегменте миокардиальной мышцы,
определяют объем крови, текущей в соответствующие сегменты миокардиальной мышцы, исходя из упомянутого набора трехмерных данных маркера, и
определяют суммарный объем крови, текущей в интересующую коронарную артерию, суммируя объем крови, текущей во все сегменты миокардиальной мышцы, питаемые упомянутой коронарной артерией.
2. Способ по п. 1, в котором упомянутые наборы трехмерных данных изображения, по меньшей мере, коронарных артерий и миокардиальной мышцы, и набор трехмерных данных маркера, по меньшей мере, миокардиальной мышцы формируются из набора трехмерных данных двойной энергии или спектральных данных, полученного с помощью КТ-сканера двойной энергии или спектральных данных.
3. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этапы, на которых
определяют суммарный объем крови, выталкиваемой сердцем в
течение одного кардиального цикла, исходя по меньшей мере из двух наборов трехмерных данных изображения сердца, в котором первый набор трехмерных данных изображения получают в состоянии фактически максимального заполнения сердца, и второй набор трехмерных данных изображения получают в состоянии фактически минимального заполнения сердца,
определяют суммарный объем крови, текущей во все коронарные артерии, суммируя объем крови, текущей во все сегменты миокардиальной мышцы, и
определяют суммарный объем крови, текущей в аорту, вычитая суммарный объем крови, текущей во все коронарные артерии, из суммарного объема крови, выталкиваемой сердцем в течение одного кардиального цикла.
4. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором используют упомянутый суммарный объем крови, текущей в коронарную артерию, чтобы определить фракционный резерв кровотока внутри или по упомянутой коронарной артерии.
5. Способ по п. 4, в котором упомянутый фракционный резерв кровотока определяется при помощи вычисления с помощью вычислительной гидродинамики аналитической модели вычисления давления или параметрической модели пониженного порядка.
6. Способ по п. 1, в котором миокардиальная мышца подразделяется на сегменты миокардиальной мышцы при помощи 17-ти сегментной модели.
7. Способ по п. 1, в котором миокардиальная мышца подразделяется на сегменты миокардиальной мышцы при помощи модели, индивидуальной для пациента, и/или, по меньшей мере, исходя из упомянутых, по меньшей мере, двух наборов трехмерных данных изображения.
8. Способ по п. 1, в котором поперечное сечение и/или сопротивление коронарных артерий дополнительно используются на этапе, на котором определяют суммарный объем крови, текущей в интересующую коронарную артерию.
9. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этапы, на которых
сегментируют левый желудочек внутри упомянутого набора
трехмерных данных изображения,
определяют суммарный объем крови, выталкиваемой сердцем из сегментированного левого желудочка,
определяют суммарный объем крови, текущей во все коронарные артерии, суммируя объем крови, текущей во все сегменты миокардиальной мышцы, и
определяют суммарный объем крови, текущей в аорту, вычитая суммарный объем крови, текущей во все коронарные артерии, из суммарного объема крови, выталкиваемой сердцем во время одного кардиального цикла.
10. Способ по п. 2, дополнительно содержащий этап сбора упомянутого набора трехмерных данных двойной энергии или спектральных данных при помощи КТ-сканера двойной энергии или спектральных данных.
11. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этапы, на которых
формируют множество наборов трехмерных данных маркера, по меньшей мере, миокардиальной мышцы исходя из наборов трехмерных данных двойной энергии или спектральных данных, полученных в последовательные моменты времени после упомянутого введения упомянутого маркера,
определяют объем крови, текущей в соответствующие сегменты миокардиальной мышцы во времени исходя из упомянутого множества наборов трехмерных данных маркера,
определяют объем крови, текущей в интересующую коронарную артерию во времени, суммируя объем крови, текущей во все сегменты миокардиальной мышцы, питаемые упомянутой коронарной артерией, в соответствующие последовательные моменты времени.
12. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этапы, на которых
формируют множество наборов трехмерных данных маркера, по меньшей мере, миокардиальной мышцы, коронарных артерий и сердца исходя из множества наборов трехмерных данных двойной энергии или спектральных данных, полученных в последовательные моменты времени после упомянутого введения упомянутого маркера, и
выполняют моделирование фракционного резерва кровотока во
множестве последовательных моментов времени.
13. Процессор для определения кровотока через коронарные артерии, причем упомянутый процессор выполнен с возможностью
формирования набора трехмерных данных изображения, по меньшей мере, коронарных артерий и миокардиальной мышцы,
формирования набора трехмерных данных маркера, по меньшей мере, миокардиальной мышцы исходя из набора трехмерных данных двойной энергии или спектральных данных, полученного после введения маркера, причем упомянутый набор трехмерных данных маркера указывает количество упомянутого маркера, содержащееся внутри вокселов упомянутой миокардиальной мышцы,
подразделения миокардиальной мышцы на сегменты в миокардиальной мышцы, используя модель сегментации,
определения, какая коронарная артерия питает соответствующие сегменты миокардиальной мышцы, предполагая, что коронарная артерия в подразделенном сегменте миокардиальной мышцы питает сегмент миокардиальной мышцы, расположенный в том же самом подразделенном сегменте миокардиальной мышцы,
определения объема крови, текущей в соответствующие сегменты миокардиальной мышцы, исходя из упомянутого набора трехмерных данных маркера, и
определения суммарного объема крови, текущей в интересующей коронарной артерии, суммируя объем крови, текущей во всех сегментах миокардиальной мышцы, питаемых упомянутой коронарной артерией.
14. Устройство получения изображения, содержащее
блок сбора данных для сбора набора трехмерных данных двойной энергии или спектральных данных,
процессор по п. 12 для определения кровотока через коронарные артерии и
устройство вывода для вывода определенного суммарного объема крови, текущей в интересующую коронарную артерию.
15. Компьютерная программа, содержащая средство управляющей программы, чтобы заставить компьютер выполнять этапы способа по п. 1, когда упомянутая программа выполняется на компьютере.
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201261735624P | 2012-12-11 | 2012-12-11 | |
US61/735,624 | 2012-12-11 | ||
PCT/IB2013/060294 WO2014091339A1 (en) | 2012-12-11 | 2013-11-21 | Method of determining the blood flow through coronary arteries |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2015128005A true RU2015128005A (ru) | 2017-01-19 |
Family
ID=50029163
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2015128005A RU2015128005A (ru) | 2012-12-11 | 2013-11-21 | Способ определения кровотока через коронарные артерии |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9867584B2 (ru) |
EP (1) | EP2932469B1 (ru) |
JP (1) | JP5953438B2 (ru) |
CN (1) | CN104871211B (ru) |
BR (1) | BR112015013248A2 (ru) |
RU (1) | RU2015128005A (ru) |
WO (1) | WO2014091339A1 (ru) |
Families Citing this family (37)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8200466B2 (en) | 2008-07-21 | 2012-06-12 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Method for tuning patient-specific cardiovascular simulations |
US9405886B2 (en) | 2009-03-17 | 2016-08-02 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Method for determining cardiovascular information |
US8315812B2 (en) | 2010-08-12 | 2012-11-20 | Heartflow, Inc. | Method and system for patient-specific modeling of blood flow |
EP3076854B1 (en) * | 2013-12-04 | 2022-04-20 | Koninklijke Philips N.V. | Local ffr estimation and visualisation for improved functional stenosis analysis |
JP6559678B2 (ja) * | 2013-12-17 | 2019-08-14 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | スペクトル画像データ処理 |
US20150164450A1 (en) * | 2013-12-18 | 2015-06-18 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System and Method for Real Time 4D Quantification |
US9747525B2 (en) * | 2014-06-16 | 2017-08-29 | Siemens Healthcare Gmbh | Method and system for improved hemodynamic computation in coronary arteries |
CN106659400B (zh) * | 2014-06-30 | 2021-01-05 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于确定血流储备分数值的装置 |
JP6635695B2 (ja) * | 2014-07-16 | 2020-01-29 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 画像処理装置、医用画像診断装置、及び画像処理方法 |
EP3188059B1 (en) | 2014-08-29 | 2020-05-13 | KNU-Industry Cooperation Foundation | Method for determining patient-specific blood vessel information |
US9386933B2 (en) * | 2014-08-29 | 2016-07-12 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for determination of blood flow characteristics and pathologies through modeling of myocardial blood supply |
US10271905B2 (en) * | 2015-04-20 | 2019-04-30 | The Johns Hopkins University | Patient-specific virtual intervention laboratory to prevent stroke |
CA2990367C (en) | 2015-06-25 | 2019-12-24 | Timothy Burton | Methods and systems using mathematical analysis and machine learning to diagnose disease |
US11087459B2 (en) | 2015-08-14 | 2021-08-10 | Elucid Bioimaging Inc. | Quantitative imaging for fractional flow reserve (FFR) |
US11113812B2 (en) | 2015-08-14 | 2021-09-07 | Elucid Bioimaging Inc. | Quantitative imaging for detecting vulnerable plaque |
US11071501B2 (en) | 2015-08-14 | 2021-07-27 | Elucid Bioiwaging Inc. | Quantitative imaging for determining time to adverse event (TTE) |
US11094058B2 (en) | 2015-08-14 | 2021-08-17 | Elucid Bioimaging Inc. | Systems and method for computer-aided phenotyping (CAP) using radiologic images |
US10176408B2 (en) | 2015-08-14 | 2019-01-08 | Elucid Bioimaging Inc. | Systems and methods for analyzing pathologies utilizing quantitative imaging |
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 |
CN109688908B (zh) * | 2016-09-16 | 2023-01-03 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于确定血流储备分数的装置和方法 |
WO2018133118A1 (zh) * | 2017-01-23 | 2018-07-26 | 上海联影医疗科技有限公司 | 血流状态分析系统及方法 |
US10991095B2 (en) | 2017-01-24 | 2021-04-27 | Spectrum Dynamics Medical Limited | Systems and methods for computation of functional index parameter values for blood vessels |
EP3378398A1 (en) | 2017-03-24 | 2018-09-26 | Koninklijke Philips N.V. | Myocardial ct perfusion image synthesis |
US11633118B2 (en) | 2017-06-30 | 2023-04-25 | Koninklijke Philips N.V. | Machine learning spectral FFR-CT |
US11589924B2 (en) * | 2017-08-01 | 2023-02-28 | Siemens Healthcare Gmbh | Non-invasive assessment and therapy guidance for coronary artery disease in diffuse and tandem lesions |
EP3489893B1 (en) * | 2017-11-22 | 2020-06-24 | Siemens Healthcare GmbH | Method and system for assessing a haemodynamic parameter |
US11918333B2 (en) | 2017-12-29 | 2024-03-05 | Analytics For Life Inc. | Method and system to assess disease using phase space tomography and machine learning |
US11133109B2 (en) * | 2017-12-29 | 2021-09-28 | Analytics For Life Inc. | Method and system to assess disease using phase space volumetric objects |
CN108717695B (zh) * | 2018-04-25 | 2021-07-13 | 数坤(北京)网络科技股份有限公司 | 心脏冠脉血管自动分段命名方法 |
US11471090B2 (en) | 2018-06-04 | 2022-10-18 | Analytics For Life Inc. | Method and system to assess pulmonary hypertension using phase space tomography and machine learning |
CN109190618B (zh) * | 2018-08-17 | 2021-06-25 | 重庆大学 | 基于图像识别技术的高温熔渣流量测量装置及方法 |
JP7246907B2 (ja) * | 2018-12-12 | 2023-03-28 | 日本メジフィジックス株式会社 | 心筋核医学画像データのスコアリング |
CN109717953B (zh) * | 2019-02-01 | 2021-01-08 | 杭州晟视科技有限公司 | 一种血流量的确定方法、装置、电子设备和计算机存储介质 |
US10861157B2 (en) | 2019-04-04 | 2020-12-08 | Medtronic Vascular, Inc. | System and methods for determining modified fractional flow reserve values |
CN112950544A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-06-11 | 深圳睿心智能医疗科技有限公司 | 一种确定冠脉参数的方法 |
CN113100737B (zh) * | 2021-04-06 | 2023-10-27 | 复旦大学附属中山医院 | 基于冠状动脉cta的缺血心肌负荷定量评价系统 |
EP4349262A1 (en) * | 2022-10-06 | 2024-04-10 | Koninklijke Philips N.V. | Flow state normalization for functional cta |
Family Cites Families (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5431161A (en) | 1993-04-15 | 1995-07-11 | Adac Laboratories | Method and apparatus for information acquistion, processing, and display within a medical camera system |
GB0221434D0 (en) | 2002-09-16 | 2002-10-23 | Houston John G | A method of analysing fluid flow in a conduit |
WO2006061815A1 (en) | 2004-12-08 | 2006-06-15 | Paieon Inc. | Method and apparatus for blood vessel parameter determinations |
IL165636A0 (en) | 2004-12-08 | 2006-01-15 | Paieon Inc | Method and apparatus for finding the coronary velocity and flow and related parameters |
WO2007034359A2 (en) | 2005-09-22 | 2007-03-29 | Philips Intellectual Property & Standards Gmbh | Quantitative material decomposition for spectral ct |
EP2002286A2 (en) | 2006-03-29 | 2008-12-17 | Philips Intellectual Property & Standards GmbH | Effective dual-energy x-ray attenuation measurement |
DE102007029886B4 (de) * | 2007-06-28 | 2016-10-06 | Siemens Healthcare Gmbh | Verfahren zum Segmentieren einer Herzmuskelwand und Vorrichtung zur Detektion einer pathologisch veränderten Koronararterie |
WO2009077978A1 (en) | 2007-12-19 | 2009-06-25 | Philips Intellectual Property & Standards Gmbh | Method for acquiring 3-dimensional images of a myocardium, particularly of a myocardial blush |
DE102008014792B3 (de) | 2008-03-18 | 2009-06-18 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und Vorrichtung zur Simulation eines Blutflusses in einem Gefäßabschnitt |
US8200466B2 (en) | 2008-07-21 | 2012-06-12 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Method for tuning patient-specific cardiovascular simulations |
EP2350889A2 (en) | 2008-08-25 | 2011-08-03 | ETH Zurich | Method and system for obtaining high-resolution flow-field data from sparse measurement data |
US20100130878A1 (en) | 2008-11-24 | 2010-05-27 | General Electric Company | Systems, apparatus and processes for automated blood flow assessment of vasculature |
US9405886B2 (en) | 2009-03-17 | 2016-08-02 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Method for determining cardiovascular information |
CN102232857A (zh) * | 2010-05-06 | 2011-11-09 | 高春平 | 非创伤性聚焦超声冠状动脉体外溶栓系统 |
CN102232856A (zh) * | 2010-05-06 | 2011-11-09 | 高春平 | 双频超声多维聚焦脑血管溶栓系统 |
US20110307231A1 (en) | 2010-06-09 | 2011-12-15 | Jens Kirchner | Method and arrangement for creating an individualized, computer-aided model of a system, and a corresponding computer program and a corresponding machine-readable storage medium |
US8682626B2 (en) | 2010-07-21 | 2014-03-25 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for comprehensive patient-specific modeling of the heart |
CN101889861B (zh) * | 2010-07-28 | 2011-10-26 | 沈阳恒德医疗器械研发有限公司 | 心脑血管特性与血流特性分析仪 |
US8315812B2 (en) | 2010-08-12 | 2012-11-20 | Heartflow, Inc. | Method and system for patient-specific modeling of blood flow |
US8157742B2 (en) | 2010-08-12 | 2012-04-17 | Heartflow, Inc. | Method and system for patient-specific modeling of blood flow |
US9119540B2 (en) | 2010-09-16 | 2015-09-01 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for non-invasive assessment of coronary artery disease |
DE102010043849B3 (de) | 2010-11-12 | 2012-02-16 | Siemens Aktiengesellschaft | Vorrichtung und Computertomograph zur Bestimmung und Darstellung der Durchblutung des Herzmuskels |
US10186056B2 (en) | 2011-03-21 | 2019-01-22 | General Electric Company | System and method for estimating vascular flow using CT imaging |
-
2013
- 2013-11-21 US US14/647,860 patent/US9867584B2/en active Active
- 2013-11-21 JP JP2015547208A patent/JP5953438B2/ja active Active
- 2013-11-21 WO PCT/IB2013/060294 patent/WO2014091339A1/en active Application Filing
- 2013-11-21 EP EP13824654.1A patent/EP2932469B1/en active Active
- 2013-11-21 CN CN201380064745.8A patent/CN104871211B/zh active Active
- 2013-11-21 RU RU2015128005A patent/RU2015128005A/ru not_active Application Discontinuation
- 2013-11-21 BR BR112015013248A patent/BR112015013248A2/pt not_active IP Right Cessation
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104871211A (zh) | 2015-08-26 |
US20150297161A1 (en) | 2015-10-22 |
BR112015013248A2 (pt) | 2017-07-11 |
EP2932469B1 (en) | 2018-10-31 |
EP2932469A1 (en) | 2015-10-21 |
JP2016504084A (ja) | 2016-02-12 |
WO2014091339A1 (en) | 2014-06-19 |
US9867584B2 (en) | 2018-01-16 |
JP5953438B2 (ja) | 2016-07-20 |
CN104871211B (zh) | 2018-09-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2015128005A (ru) | Способ определения кровотока через коронарные артерии | |
CN108550388B (zh) | 基于血管造影的计算血管血流参数的装置和系统 | |
CN105555195B (zh) | 用于从患者特定的解剖数据识别个性化的血管植入物的系统和方法 | |
CN105096388B (zh) | 基于计算流体力学的冠状动脉血流仿真系统和方法 | |
CN102551780B (zh) | 用于确定和显示心肌的供血的装置和计算机断层造影仪 | |
CN107115111A (zh) | 血流状态分析系统及方法 | |
JP2020513978A5 (ru) | ||
RU2016112494A (ru) | Устройство обработки для обработки данных сердечной деятельности | |
US11871995B2 (en) | Patient-specific modeling of hemodynamic parameters in coronary arteries | |
CN106780477A (zh) | 一种血流分析方法和系统 | |
EP2365471A3 (en) | Diagnosis assisting apparatus, coronary artery analyzing method and recording medium having a coronary artery analzying program stored therein | |
WO2015134247A1 (en) | Methods and systems for predicting sensitivity of blood flow calculations to changes in anatomical geometry | |
US11282170B2 (en) | Contrast injection imaging | |
JP2018509971A (ja) | 定量的フロー分析のための方法および装置 | |
WO2015171276A1 (en) | Method and system for non-invasive functional assessment of coronary artery stenosis using flow computations in diseased and hypothetical normal anatomical models | |
EP4122381B1 (en) | Patient-specific modeling of hemodynamic parameters in coronary arteries | |
US20150317429A1 (en) | Method and apparatus for simulating blood flow under patient-specific boundary conditions derived from an estimated cardiac ejection output | |
CN107411767A (zh) | 一种基于冠状动脉ct血管造影评估狭窄病灶血流阻力的非侵入式方法 | |
Boileau et al. | One-dimensional modelling of the coronary circulation. Application to noninvasive quantification of fractional flow reserve (FFR) | |
JP5695003B2 (ja) | 心筋の局所的な放射能取り込み量の指標化技術 | |
Pang et al. | Determining the haemodynamic significance of arterial stenosis: the relationship between CT angiography, computational fluid dynamics, and non-invasive fractional flow reserve | |
Sankaran et al. | Real-time sensitivity analysis of blood flow simulations to lumen segmentation uncertainty | |
JP2020512133A5 (ru) | ||
Neumann et al. | Automatic image-to-model framework for patient-specific electromechanical modeling of the heart | |
Kim et al. | Patient-specific coronary artery blood flow simulation using myocardial volume partitioning |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
FA92 | Acknowledgement of application withdrawn (lack of supplementary materials submitted) |
Effective date: 20180322 |