TWI445520B - Methods of comparison of non - invasive cardiovascular status - Google Patents

Methods of comparison of non - invasive cardiovascular status Download PDF

Info

Publication number
TWI445520B
TWI445520B TW100124188A TW100124188A TWI445520B TW I445520 B TWI445520 B TW I445520B TW 100124188 A TW100124188 A TW 100124188A TW 100124188 A TW100124188 A TW 100124188A TW I445520 B TWI445520 B TW I445520B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
change
heart
amount
computer device
diastolic
Prior art date
Application number
TW100124188A
Other languages
English (en)
Other versions
TW201302162A (zh
Inventor
胡威志
Original Assignee
私立中原大學
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 私立中原大學 filed Critical 私立中原大學
Priority to TW100124188A priority Critical patent/TWI445520B/zh
Priority to US13/365,529 priority patent/US20130013278A1/en
Publication of TW201302162A publication Critical patent/TW201302162A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI445520B publication Critical patent/TWI445520B/zh

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • G06T7/0014Biomedical image inspection using an image reference approach
    • G06T7/0016Biomedical image inspection using an image reference approach involving temporal comparison
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11Region-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/149Segmentation; Edge detection involving deformable models, e.g. active contour models
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50ICT 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
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16ZINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G16Z99/00Subject matter not provided for in other main groups of this subclass
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • G06T2207/10081Computed x-ray tomography [CT]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30048Heart; Cardiac

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Description

非侵入式心血管狀態之比對方法
本發明係關於一種內臟狀態評估方法,尤其是有關於一種非侵入式心血管狀態之比對方法,其將利用心臟血管影像之模擬結果與心臟血管之實際運動進行比較,以比較健康之心臟血管與現階段之心臟血管。
現代人生活的不良習慣會促使罹患心臟疾病的比例越來越高,導致心肌異常的病患日益增多,然而現今的醫學研究多著重於發病後的治療技術,因此若能在早期觀察到心肌的異常變化,必然能減少病患的治療成本並且提高病患在治療後的存活率,所以預測心肌異常運動的發生便是很重要的課題,且心臟的功能是供給身體器官所需的血液,而心臟是透過左心室之收縮將心臟中的血液送至人體內各個組織及器官,相對於右心室,將人體內各個組織及器官中回流的血液轉送至肺葉的血管,左心室所需的負荷應力相較於右心室之負荷應力需求更高,以應付各個組織及器官的血液需求。
為了能早期發現心臟異常運動狀態,一般以非侵入式量測工具所得之量測結果,作為病理分析的依據,如心臟超音波(Echocardiography)為非侵入式功能量測的工具之一,其發展對於心臟生理構造在活動體態時的瞭解變成一個可行的事實,早期的M型超音波只能得到心臟經一直線切面所構成的動態即時影像 ,因此必須要加上一些虛擬的思考才可以在腦中建構出來,隨著現代技術的進步,心臟超音波已經發展到實時三維心臟超音波,可提供心臟空間的相對位置,並且經由數位影像處理,將超音波影像不必要的影像雜訊清除之後,利用演算法圈選出左心室邊緣輪廓,並且將這些資訊做三維立體網格的重組後,做視覺動態觀察及資訊分析,進而計算出左心室容積的變化及功能參數,以利於評估左心室在收縮時功能是否異常。
藉由醫學影像的紀錄以提供分析醫學病理上慢性變化的現象,而心臟疾病的病患通常會伴隨著心臟運動異常的病徵,雖然藉由多時序的電腦斷層影像系統可以快速且安全的獲得心臟運動的狀況,但是卻無法提供醫生足夠的局部心肌運動資訊,因此若是以整體性的左心室功能來做評估會導致誤判情況發生,例如:由於患有冠狀動脈疾病的患者因為冠狀動脈阻塞而使心肌供血量不足導致心肌運動異常,僅利用整體心肌運動的模擬,無法精確得知冠狀動脈附近之局部心肌運動的變化量,而無法確實得知冠狀動脈疾病。
雖然近幾年發展出了心臟模擬技術,其藉由一扭轉角度模型模擬心肌運動,後發展至利用橢圓運動模型模擬心肌運動,以期更準確獲得心肌運動之模擬結果,而應用於比較實際的心肌運動診動評估中。但對於心肌運動的細部變化量,仍然無法確實比對而得知,因此針對上述之冠狀動脈疾病的患者因為冠狀動脈阻塞而使心肌供血量不足導致心肌運動異常此一類心臟疾病,仍然無法及時比對出差異而得知。
為了改善上述缺失,本發明提供一種非侵入式心血管狀態之比對方法,其利用模擬出心臟運動的方式來預測非疾病狀態下之 心臟功能而改善習知非侵入式心臟比對的缺點,兼具利用心臟之模擬收縮舒張變化量與收縮舒張變化量的相比較,以避免誤判,且可針對局部心肌的運動進行比對。
本發明之目的,其在於提供一種非侵入式心血管狀態之比對方法,其係利用立體影像模型評估並模擬整體心血管功能與心肌功能,並以動態視窗顯示運動情況。
本發明為一種非侵入式心血管狀態之比對方法,其首先使用一掃描單元掃描一心臟血管影像並傳送至一電腦裝置,以依據該心臟血管影像建構一心臟血管之一第一立體模型,接著,使用該電腦裝置依據該第一立體模型模擬該心臟血管之收縮舒張,之後,使用該電腦裝置依據該心臟血管之一模擬結果比對該心臟血管之一量測結果。如此藉由心臟血管之實際量測結果與非疾病狀態之模擬結果做比較,以得知心臟血管之現階段狀態與非疾病狀態下的差異。
10‧‧‧電腦裝置
20‧‧‧掃描單元
30‧‧‧量測裝置
第一圖係本發明之一較佳實施例之流程圖;第二圖係本發明之一較佳實施例之流程圖;以及第三圖係本發明之模擬比對設備之方塊圖。
茲為使 貴審查委員對本發明之結構特徵及所達成之功效有更進一步之瞭解與認識,謹佐以較佳之實施例及配合詳細之說明,說明如後:
請參閱第一圖所示,其為本發明之一較佳實施例之流程圖; 如圖所示,本發明為一非侵入式心血管狀態之比對方法,其為藉由心臟之掃描影像建構立體模型,以進行非疾病狀態模擬並取得實際量測結果,用於比對,本發明之比對方法係包含:步驟S10:掃描心臟影像並傳送至電腦裝置;步驟S20:建構心臟之第一立體模型;步驟S25:定位第一立體模型,以產生第二立體模型;步驟S30:依據第一立體模型模擬心臟之收縮舒張,以取得模擬收縮舒張變化量;步驟S35:量測心臟之收縮舒張變化量;以及步驟S40:依據心臟之模擬結果比對心臟之量測結果。
於步驟S10中,使用一掃描單元掃描一民眾之一心臟,以取得一心臟影像並傳送至一電腦裝置,其中本實施例之掃描單元可為電腦斷層掃描儀,因此本實施例之心臟影像為一電腦斷層影像,除此之外,掃描單元更可為超音波掃描儀或核磁共振儀;於步驟S20中,使用該電腦裝置依據該心臟影像建構該心臟之一第一立體模型,其中該第一立體模型為利用OpenGL三維立體影像函式庫作為建構模型的基礎,因而形成三維影像模型;於步驟S25中,電腦裝置針對第一立體模型所對應之座標位置重新取樣並依據心臟之一收縮舒張中心軸進行定位,其中該收縮舒張中心軸即為各心室之中心軸,以供定位心肌於收縮舒張的浮動座標位置;於步驟S30中,使用該電腦裝置依據該第二立體模型與該心臟之一長軸長度變化量、一半徑變化率及至少一扭轉角度,以模擬該心臟之收縮舒張變化量,其中本實施例之第二立體模型係依據該心臟於非疾病狀態下的跳動狀態,如附件一與附件二所示,其中附件一為原始三維立體圖形,附件二為經調整之左心室立體影像, 附件二為附件一之心臟影像於跳動過程中產生跳動變化的差異影像;於步驟S35中,藉由電腦裝置所連結之量測裝置量測民眾之心臟的收縮舒張變化量;於步驟40中,使用該電腦裝置依據步驟S30中所得之模擬結果比對該心臟之一量測結果,也就是利用步驟S30中的模擬結果比對步驟S35之量測結果,也就是依據非疾病狀態下之心臟收縮舒張變化量與民眾目前心臟之收縮舒張變化量,例如:比對該心臟之收縮舒張變化量、血液流量變化量、瓣膜位移變化量或心肌位移變化量,以得知現階段之收縮舒張變化相較於非疾病狀態下之收縮舒張變化的差異。
就比對的方式而言,針對心臟之收縮舒張變化量,可就收縮舒張變化量、血液流量變化量、心肌變化量與瓣膜位移變化量做為參考依據,以進行比對,例如:針對局部區域的比對,因而依據該心臟之收縮舒張變化量、血液流量變化量與心肌位移變化量,以比對該心臟之容積變化率、室壁運動百分率與室壁厚度百分率,藉此用以比對心臟之局部區域的心肌運動狀態;針對心臟之血液流量與形變的比對,因而依據該心臟之收縮舒張變化量、血液流量變化量與心肌位移變化量,以比對該心臟之容積變化率、最大排血率、最大充血率與心肌位移變化量;針對心臟的閉合程度與逆流狀態的比對,因而依據該心臟之收縮舒張變化量、血液流量變化量與瓣膜位移變化量,以比對該心臟之容積變化率、血液回流率與瓣膜閉合程度。
其中,心臟之收縮舒張時期就心室活動可區分為心舒張末期、心房收縮期、心室等容收縮期、心室射血期及心室等容舒張期。心臟之血液流量變化量一般是對應於射血分率(Ejection Fraction,EF),其為心室於舒張末期之容積減去心室於收縮末 期之容積再除以心室於舒張末期之容積。
此外,請參閱第二圖,其為本發明之另一實施例之流程圖。其中第一圖與第二圖之差異在於第一圖之流程圖針對心臟之模擬收縮舒張變化量與收縮舒張變化量進行比對,第二圖之流程圖針對血管之模擬收縮舒張變化量與收縮舒張變化量進行比對。如圖所示,本發明更可藉由上述實施例應用於比對心臟所連接之血管的收縮舒張變化量,本實施例之步驟包含:步驟S110:掃描血管影像並傳送至電腦裝置;步驟S120:建構血管之第一立體模型;步驟S125:定位第一立體模型,以產生第二立體模型;步驟S130:依據第一立體模型模擬血管之收縮舒張,以取得模擬收縮舒張變化量;步驟S135:量測血管之收縮舒張變化量;以及步驟S140:依據血管之模擬結果比對心臟之量測結果。
由於上述步驟S110至步驟S140與步驟S10至步驟S40之差異僅在實施之對象不同,因此不再贅述。本實施例之模擬與比對之方向主要為應用取得血管之收縮舒張變化,例如:大動脈,也就針對血管之收縮舒張週期變化、血液流量變化或管壁變化進行模擬與比對,以得知民眾目前之血管的收縮舒張變化相較於非疾病狀態下之血管的收縮舒張變化的差異。
一般而言,心臟疾病較常發病的原因為心室之收縮狀態異常、血流流動狀態異常、瓣膜狀態異常或者動脈之血液流動異常,因此,在步驟S40中所比對之內容為心臟之收縮舒張變化量,步驟S140中所比對的是心臟所連接之血管(例如:動脈、靜脈),因此,在步驟S40中可比對該心臟之一心室的該收縮舒張變化量與 該非疾病狀態之差異,或者在步驟S140中,比對該心臟所連接之一血管的該收縮舒張變化量與該非疾病血管之收縮舒張狀態之差異。例如:在步驟S40中,比對心室的內壁心肌收縮狀態,以確認心室之內壁收縮是否異常,或者比對心室之血流流量變化,以確認心臟血液的流動所造成之形變情況、血液流量與血壓,或者比對心室之瓣膜狀態,以確認瓣膜是否關閉不全而造成回流,在步驟S140中,比對動脈之舒張期與收縮期的變化,以確認心臟之心肌所連接之動脈是否異常。
請參閱第三圖,其為本發明之模擬比對設備之方塊圖。如圖所示,本發明之非侵入式心血管狀態之比對方法所使用之裝置包含一電腦裝置10、一掃描單元20與一量測裝置30。比對該該大動脈之該收縮舒張變化量與該非疾病狀態之差異。
掃描單元20與量測裝置30分別連接電腦裝置10,心臟之影像來源係使用掃描單元20對民眾之心臟位置進行掃描,掃描單元20可為超音波掃描儀、電腦斷層掃描儀或核磁共振儀,掃描單元20所掃描之影像係傳送至電腦裝置10進行處理,也就是將該病患之心臟經掃描成影像後傳送至該電腦裝置10。該電腦裝置10依據該心臟之影像建構該心臟之左心室之該第一立體模型,該第一立體模型包含複數網格,例如:三角立體網格。由於心臟收縮舒張過程中,會造成大部分心肌運動於浮動座標位置,因此電腦裝置需參照心臟之一心室的收縮舒張中心軸而針對第一立體模型重新取樣並定位,以產生第二立體模型。
電腦裝置10在建構該心臟之第二立體模型前,必須取得關於建構模型之三控制參數:第一控制參數為心臟之每一心室於十個時序中二尖辦到心尖 的距離,也就是該心臟之每一心室之長軸距離,利用該心臟之每一心室之長軸距離資訊可得知該心臟之左心室在十個時序下收縮的變化,並將該心臟之左心室長軸定為模擬該第二立體模型之新中軸;第二控制參數為考慮到該心臟之左心室運動時會產生扭轉的動作,因此,加上心臟之心肌的扭轉角度做為控制參數;以及第三控制參數為計算該心臟之心室在舒張終期的半徑與心室在收縮終期的半徑並比對,以求得心室之半徑變化率,該半徑變化率所對應之方程式為:Rrate=(RED-RES)/RED---方程式1其中,R為心室之半徑,Rrate為半徑變化率,angle為扭轉角度,方程式1的計算方式是先從930個取樣點到各層的中心點之距離做平均,而計算出心室在收縮終期的平均半徑值RES與在舒張終期的平均半徑RED,以計算出心室的半徑變化率Rrate
心臟之第二立體模型所產生之扭轉動作係依據一阿基米德螺線(參閱附件3)模擬心室之跳動,其中阿基米德螺線方程式為:γ=ae θ cot α ---方程式2其中,每個扭轉角度θ值都有一個對應的r,而且不同的扭轉角度θ所對應的r值也不同(cot α≠0),從等角螺線上的某點出發,隨著扭轉角度θ的無限制增大與無限制的減少,此曲線會環繞他的集點形成無數多圈,一面是越繞越遠,一面是越繞越近聚集在極點附近,若cot α>0,則當扭轉角度θ趨近∞時,曲線聚集在極點附近,相反地若cot α<0,則當θ趨近-∞時,曲線則越 繞越遠,而a為點到中心點的距離,在應用於該心臟之左心室之第二立體模型時,輸入角度越大時收縮與變化量就越大。爾後將該心臟之心室之半徑變化率Rrate與扭轉角度θ作線性等分到每一度的扭轉,依據上述之參數,以該第二立體模型模擬該心臟之左心室之跳動所對應之方程式可為如下:
又,由上述可知,本發明之心臟的第一立體模型係由該些網格所建構而成,而該些網格係電腦裝置10依據向量建構而成,也就是說,該電腦裝置10依據向量求得每一心肌區塊所構成之複數網格,因此,電腦裝置10在計算每一心肌區塊的變化量時,可由每一心肌區塊中的該些網格的法向量平均,以求得心肌區塊的變化量,也就是將心臟於舒張期的心肌區塊的法向量減去心臟於收縮期的心肌區塊的法向量,以求得心肌區塊於心臟收縮時的運動變化,如此,電腦裝置10即可搭配上述之第二立體模型之模擬結果搭配局部心肌區塊的運動變化,以取得心臟之模擬收縮舒張變化量,並透過量測裝置30於不同時序下所量測之該心臟之長軸資訊、半徑及扭轉角度之變化率並搭配局部心肌運動量測,以產生心臟之收縮舒張變化量,以供電腦裝置10經上述模擬收縮舒張變化量比對上述收縮舒張變化量,用於評估該心臟之狀態,所以電腦裝置10於執行心臟之評估時,為將該心臟之長軸資訊、半徑變化率及扭轉角度並依據局部心肌區塊做劃分,以評估該心臟之整體狀態以及局部心肌之運動狀態,所以本發明可藉由整體心室之變化進行比對,又可針對局部心肌之變化進行比對,而大幅提高 心臟非疾病狀態之評估準確率,又,可迅速地及安全地完成心臟狀態評估。
綜上所述,本發明係有關於非侵入式心血管狀態之比對方法,其係首先使用掃描單元掃描心臟之心臟影像並傳送至一電腦裝置,以供該電腦裝置依據該心臟影像建構對應之第一立體模型,接著,該電腦裝置依據該第一立體模型模擬該心臟之跳動,以產生對應之模擬收縮舒張變化量,之後由該電腦裝置依據心臟之模擬收縮舒張變化量比對心臟之一收縮舒張變化量,最後,該電腦裝置依據該比對結果評估該心臟之非疾病狀態。藉由上述方式,可以非侵入式檢測病患心臟之並快速與安全的獲得心臟運動的狀況,且可搭配局部心肌之運動變化的比對,而避免誤判的情況產生。
故本發明係實為一具有新穎性、進步性及可供產業利用者,應符合我國專利法所規定之專利申請要件無疑,爰依法提出發明專利申請,祈 鈞局早日賜准利,至感為禱。
惟以上所述者,僅為本發明之一較佳實施例而已,並非用來限定本發明實施之範圍,舉凡依本發明申請專利範圍所述之形狀、構造、特徵及精神所為之均等變化與修飾,均應包括於本發明之申請專利範圍內。

Claims (12)

  1. 一種非侵入式心血管狀態之比對方法,係包含下列步驟:使用一掃描單元掃描一心臟,以取得一心臟影像並傳送至一電腦裝置;使用該電腦裝置依據該心臟影像建構該心臟之一第一立體模型;使用該電腦裝置依據該心臟之一收縮舒張中心軸定位該第一立體模型,以產生一第二立體模型;使用該電腦裝置依據該第二立體模型與該心臟之一長軸長度變化量、一半徑變化率及至少一扭轉角度而模擬該心臟之一模擬收縮舒張變化量,該模擬收縮舒張變化量對應於該心臟之一非疾病狀態下的跳動狀態;以及使用該電腦裝置依據該模擬收縮舒張變化量比對該心臟之一收縮舒張變化量,以取得該收縮舒張變化量與該非疾病狀態下的跳動狀態之差異。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之非侵入式心血管狀態之比對方法,其中於比對該心臟之跳動狀態之步驟前,更包含一使用一量測裝置量測該收縮舒張變化量並傳送至該電腦裝置的步驟。
  3. 如申請專利範圍第2項所述之非侵入式心血管狀態之比對方法,其中該電腦裝置依據該心臟之該長軸長度變化量、該半徑變化率及該扭轉角度,以量測出該收縮舒張變化量。
  4. 如申請專利範圍第3項所述之非侵入式心血管狀態之比對方法,其中於比對該心臟之狀態的步驟中,係依據該第一立體模型之複數 網格而將該心臟分為十八個以上之區塊,以比對該心臟之局部狀態。
  5. 如申請專利範圍第1項所述之非侵入式心血管狀態之比對方法,其中於比對該心臟之收縮舒張變化量之步驟中,係依據該心臟之長軸長度變化量、半徑變化量、血液流量變化量與心肌位移變化量,以比對該心臟之容積變化率、室壁運動百分率與室壁厚度百分率。
  6. 如申請專利範圍第1項所述之非侵入式心血管狀態之比對方法,其中於比對該心臟之收縮舒張變化量之步驟中,係依據該心臟之長軸長度變化量、半徑變化量、血液流量變化量與心肌位移變化量,以比對該心臟之容積變化率、最大排血率、最大充血率與心肌位移變化量。
  7. 如申請專利範圍第1項所述之非侵入式心血管狀態之比對方法,其中於比對該心臟之收縮舒張變化量之步驟中,係依據該心臟之長軸長度變化量、半徑變化量、血液流量變化量與瓣膜位移變化量,以比對該心臟之容積變化率、血液回流率與瓣膜閉合程度。
  8. 如申請專利範圍第1項所述之非侵入式心血管狀態之比對方法,其中該掃描單元為超音波掃描儀、電腦斷層掃描儀或核磁共振儀。
  9. 一種非侵入式心血管狀態之比對方法,係包含下列步驟:使用一掃描單元掃描一血管,以取得一血管影像並傳送至一電腦裝置;使用該電腦裝置依據該血管影像建構該血管之一第一立體模型;使用該電腦裝置依據該血管之一收縮舒張中心軸定位該第一立體模型,以產生一第二立體模型;使用該電腦裝置依據該第二立體模型模擬該血管之一模擬收縮舒 張變化量,該模擬收縮舒張變化量對應於該血管之一非疾病狀態下的跳動狀態;以及使用該電腦裝置依據該模擬收縮舒張變化量比對該血管之一收縮舒張變化量,以取得該收縮舒張變化量與該非疾病狀態下的跳動狀態之差異。
  10. 如申請專利範圍第9項所述之非侵入式心血管狀態之比對方法,其中於比對該血管之跳動狀態之步驟前,更包含一使用一量測裝置量測該收縮舒張變化量並傳送至該電腦裝置的步驟。
  11. 如申請專利範圍第9項所述之非侵入式心血管狀態之比對方法,其中於比對該血管之收縮舒張變化量之步驟中,係依據該血管之收縮舒張變化量與血液流量變化量,以比對該血管之容積變化率與血液流速。
  12. 如申請專利範圍第9項所述之非侵入式心血管狀態之比對方法,其中該掃描單元為超音波掃描儀、電腦斷層掃描儀或核磁共振儀。
TW100124188A 2011-07-08 2011-07-08 Methods of comparison of non - invasive cardiovascular status TWI445520B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW100124188A TWI445520B (zh) 2011-07-08 2011-07-08 Methods of comparison of non - invasive cardiovascular status
US13/365,529 US20130013278A1 (en) 2011-07-08 2012-02-03 Non-invasive cardiovascular image matching method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW100124188A TWI445520B (zh) 2011-07-08 2011-07-08 Methods of comparison of non - invasive cardiovascular status

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201302162A TW201302162A (zh) 2013-01-16
TWI445520B true TWI445520B (zh) 2014-07-21

Family

ID=47439175

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW100124188A TWI445520B (zh) 2011-07-08 2011-07-08 Methods of comparison of non - invasive cardiovascular status

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20130013278A1 (zh)
TW (1) TWI445520B (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150041329A (ko) * 2013-10-08 2015-04-16 삼성전자주식회사 모바일 네트워크에서 트래픽 전송 방법 및 장치
EP3140757B1 (en) * 2014-05-05 2020-06-24 Siemens Healthcare GmbH 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
US20170206686A1 (en) * 2014-06-25 2017-07-20 William Beaumont Hospital Simulated Cardiac Model
US9785748B2 (en) * 2015-07-14 2017-10-10 Heartflow, Inc. Systems and methods for estimating hemodynamic forces acting on plaque and monitoring patient risk
WO2017083401A1 (en) * 2015-11-10 2017-05-18 Heartflow, Inc. Systems and methods for anatomical modeling using information from a procedure
JP6988001B2 (ja) * 2018-08-30 2022-01-05 オリンパス株式会社 記録装置、画像観察装置、観察システム、観察システムの制御方法、及び観察システムの作動プログラム
JP7407821B2 (ja) * 2018-12-20 2024-01-04 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 対象者から生理学的尺度を取得するための方法及びシステム

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6295464B1 (en) * 1995-06-16 2001-09-25 Dimitri Metaxas Apparatus and method for dynamic modeling of an object
SE529153C2 (sv) * 2005-01-25 2007-05-15 Gripping Heart Ab Hjärtklustertillståndsmaskin som simulerar hjärta och cirkulationssystemet för en individ
US8315812B2 (en) * 2010-08-12 2012-11-20 Heartflow, Inc. Method and system for patient-specific modeling of blood flow

Also Published As

Publication number Publication date
US20130013278A1 (en) 2013-01-10
TW201302162A (zh) 2013-01-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI445520B (zh) Methods of comparison of non - invasive cardiovascular status
Chang et al. Feasibility of single-beat full-volume capture real-time three-dimensional echocardiography and auto-contouring algorithm for quantification of left ventricular volume: validation with cardiac magnetic resonance imaging
US10485510B2 (en) Planning and guidance of electrophysiology therapies
Zhang et al. Feasibility of single-beat full-volume capture real-time three-dimensional echocardiography for quantification of right ventricular volume: validation by cardiac magnetic resonance imaging
US11806188B2 (en) System and method for determining hemodynamic parameters of a patient
US20140207005A1 (en) System and method for real-time three dimensional modeling of cardiovascular dynamics and the heart using electrocardiogram signals
EP2633457A1 (en) Method for myocardial segment work analysis
Gayat et al. Noninvasive quantification of left ventricular elastance and ventricular-arterial coupling using three-dimensional echocardiography and arterial tonometry
JP2019198389A (ja) 超音波診断装置、医用画像診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム
Mercure et al. A local angle compensation method based on kinematics constraints for non-invasive vascular axial strain computations on human carotid arteries
JP6009125B2 (ja) 胸郭インピーダンスに基づく心機能測定評価装置
JP5885234B2 (ja) 疾患判定装置および超音波画像形成装置における画像解析方法
US20100135548A1 (en) Medical Imaging System
Lechartier et al. Magnetic resonance imaging in pulmonary hypertension: an overview of current applications and future perspectives
EP3326527A1 (en) Method and arrangement for electromagnetic radiation based non-invasive monitoring of a performance of an anatomic object during an operation or medical intervention
JP2010502412A (ja) 心臓同期不全を定量化するシステムおよび方法
O'Donnell et al. P1E-1 left ventricular phantom with pulsatile circulation for ultrasound strain rate imaging
Lassila et al. Multiscale fluid–structure interaction simulation of patient-specific left ventricle fluid dynamics with fictitious elastic structure regularization
JP2020171475A (ja) 動態画像解析装置、動態画像解析方法及びプログラム
Fixsen Ultrasound strain imaging of the failing and supported heart: experimental and clinical studies
JP5311330B2 (ja) 心機能診断表示システム、表示方法及び表示プログラム
Liu et al. Noninvasive Left Ventricle Pressure-Volume Loop Determination Method with Cardiac Magnetic Resonance Imaging and Carotid Tonometry Using a Physics-Informed Approach
Khan et al. Comparison of Various Techniques for Left Ventricular Ejection Fraction
Ghista et al. Left Ventricular Remodeling due to Myocardial Infarction and its Surgical Ventricular Restoration
Kong et al. Comparison of left ventricular global longitudinal strain measured with real time triplane and 2-dimensional echocardiography in patients with atrial fibrillation

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A Annulment or lapse of patent due to non-payment of fees