WO2022005011A1 - 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치 및 방법 - Google Patents

환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치 및 방법 Download PDF

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이승화
김재영
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Definitions

  • the present invention relates to a patient-tailored vascular stent procedure simulation apparatus and method, and more particularly, based on the patient's blood vessel image data and daily situation simulation data, such as the installation location, length, and number of stents suitable for each patient. It relates to a patient-customized vascular stent operation simulation apparatus and method capable of predicting stent information.
  • Stent placement has increased in frequency and is currently used at a frequency similar to that of surgical treatment.
  • the iliac artery exhibits very good patency during stent installation because the degree of bending or shape change of blood vessels is very insignificant when the patient performs daily activities such as walking.
  • the femoral-popliteal artery is severely deformed in the shape of blood vessels when performing activities such as walking and sitting for daily life.
  • the stent has undergone various changes in its structure and material due to many developments in the meantime. Recently, a stent coated with a drug that slows blood vessel occlusion has been widely used, and a much improved stent patency rate has been reported. However, despite the development of these stents, the repetitive stress caused by an external force applied to the stent still acts as an important factor for lowering the patency of the stent.
  • the location of the lesion also affects the patency of the stent.
  • the patency of the stent tends to be relatively poor. . This is because the shape of blood vessels changes a lot in this part during daily operation, and the stent installed in it also receives a lot of stress.
  • the stent In general, it is recommended to install the stent so that it is positioned about 1 cm long in front of and behind the lesion, including the lesion with stenosis or obstruction. However, if the location of the lesion is different, different degrees of external force may be applied to the stent depending on the location of the stent, so installing the stent in the same way may cause problems.
  • the optimal method of installing the stent may vary depending on the length of the lesion, the number of occurrences of the lesion, and the like.
  • the femoral-popliteal artery has a long lesion and there are many lesions at the same time, so there are many theories about the stent placement method in this case.
  • the stent is not determined in consideration of the daily activity level of each patient. Because the physique of each patient is different and the level of daily activities is also different, the degree of external force received from the stent installed in the blood vessel when performing daily motions may be different for each patient.
  • the patency rate after stent installation may vary depending on the patient's daily activity level. For example, in patients with high activity levels, a large external force may be applied to a stent inserted into the femoral-popliteal artery, which may cause premature deterioration of the mechanical properties of the stent, which may cause the stent to cease functioning shortly after stenting. Problems may arise that prevent this from happening.
  • the present invention provides a patient-customized vascular stent procedure simulation apparatus and method, which can predict stent information such as the installation position, length, and number of stents suitable for each patient based on the patient's blood vessel image data and daily situation simulation data, To provide a temporary recording medium.
  • the present invention has a patient-specific vascular stent that can verify the adequacy of a stent recommended for a patient through stent procedure simulation through stent procedure result data of a stent procedure patient who has a similar activity amount construction model to the patient and has operated a similar stent To provide a procedure simulation apparatus and method, and a non-transitory recording medium.
  • the patient-customized vascular stent operation simulation apparatus provides stent operation-related data including patient's blood vessel image data, the patient's blood vessel elasticity, the patient's daily living environment simulation data, and stent physical property information.
  • a data collection unit configured to collect; And based on the stent procedure-related data, so that the external force received by the stent according to the daily living environment simulation data is less than the allowable reference external force, the number of stents, the installation position of the stent, and the stent including the length of the stent and a stent simulation unit configured to determine the information.
  • the data collection unit may be configured to acquire the blood vessel image data using a magnetic resonance imaging device or a computed tomography device.
  • the physical property information of the stent may include a material of the metal mesh constituting the stent, and mechanical properties according to the size, radius, shape, and structure of the metal mesh.
  • the stent simulation unit may include: an activity model generation unit configured to generate an average activity quantity model based on the questionnaire data; and a stent information determining unit configured to determine the stent information according to the average activity model.
  • the activity model generation unit may be configured to generate the average activity model based on the age, gender, occupation, activity questionnaire information of the patient, and the activity amount measured by a motion information measuring device worn on the patient's treatment target area. have.
  • the average activity model is the range of motion of the lesion site of the patient to be stented, the speed of movement, the frequency of repetition of movements, the time the stent is maintained in a bent state, the time that the stent is maintained in an unfolded state, the sitting time, the standing time, And it may include various activity-related information, including time to lie down.
  • the stent simulation unit a database configured to store the stent operation data including the activity amount construction model of various stent operation patients, and operation stent information and stent operation result data for the stent operation patient; an activity model similarity calculating unit configured to calculate an activity model similarity by comparing the patient's average activity model with an activity building model of the stenting patient; a stent similarity calculator configured to calculate a stent similarity between the stent to be treated to be recommended to the patient and the stent to be operated on the various stents; a stent operation patient selection unit configured to select at least one stent operation patient from among the various stent operation patients from the database, based on the activity model similarity and the stent similarity; and a stent verification unit configured to verify the adequacy of the stent to be treated based on the stent procedure result data of the at least one stent procedure patient.
  • the procedure stent information may include the type, material, physical properties, length, number, and operation location of the stent inserted into the blood vessel of the stent operation patient.
  • the activity amount construction model is the range of motion of the lesion site of the stent procedure patient, the speed of movement, the frequency of repetition of movements, the time the stent is maintained in a bent state, the time that the stent is maintained in an unfolded state, the sitting time, the standing time, and It may include information related to various activities, including time lying down.
  • the activity model similarity calculator generates a patient activity vector based on the patient's average activity model, and generates a stent operation patient activity vector based on the stent procedure patient's activity quantity construction model, the patient activity vector and the It may be configured to calculate the similarity between the stent operation patient activity amount vector and calculate the similarity between the patient and the stent operation patient's activity amount model.
  • the stent similarity calculator generates a stent vector to be treated based on the physical properties, length, number, installation location, structure and shape of the stent to be treated to be recommended for the patient, and the physical properties and length of the stent treated in the stent surgery patient , to generate a surgical stent vector based on the number, installation location, structure and shape, and calculate the similarity between the operation target stent vector and the operation stent vector to calculate the stent similarity between the patient and the stent operation patient can
  • the stent operation patient selection unit is based on a first similarity in which a first weight set in relation to an activity model is applied to the activity amount model similarity, and a second similarity in which a second weight set in relation to a stent is applied to the stent similarity. and may be configured to select a relevant stenting patient.
  • the patient-customized vascular stent procedure simulation method includes, by the data collection unit, the patient's blood vessel image data, the patient's blood vessel elasticity, the patient's daily living environment simulation data, and the physical property information of the stent collecting data related to the stent procedure; And by the stent simulation unit, based on the stent procedure-related data, the number of stents, the installation position of the stent, and the stent so that the external force received by the stent according to the daily living environment simulation data is less than the allowable reference external force and determining stent information including the length of
  • the determining of the stent information may include, by the activity model generation unit, generating an average activity quantity model based on the questionnaire data; and determining, by the stent information determining unit, the stent information according to the average activity model.
  • the average activity model is generated based on the patient's age, gender, occupation, activity questionnaire information, and the activity amount measured by a motion information measuring device worn on the patient's treatment target area. may include steps.
  • the stent procedure data including the activity amount construction model of the patient undergoing various stent procedures, stent information for the stent procedure patient, and stent procedure result data are stored in the database to do; Comparing, by the activity model similarity calculator, the average activity model of the patient and the activity construction model of the stent-treated patient, calculating the activity model similarity; calculating, by the stent similarity calculating unit, the stent similarity between the stent to be treated and the stent inserted into the patient for the various stents to be recommended for the patient; selecting, by the stent operation patient selection unit, from the database, at least one stent operation patient among the various stent operation patients based on the activity amount model similarity and the stent similarity; And by the stent verification unit, based on the stent operation result data of the at least one stent operation patient, it may further include the step of verifying the
  • Calculating the similarity to the activity model may include: generating a patient activity vector based on the patient's average activity model; generating a stent operation patient activity vector based on the stent operation patient's activity amount construction model; and calculating a similarity between the patient activity vector and the stent operation patient activity vector to calculate a similarity between the patient and the stent operation patient's activity model.
  • Calculating the stent similarity may include: generating a stent vector to be treated based on the physical properties, length, number, installation location, structure and shape of the stent to be treated to be recommended for the patient; generating a surgical stent vector based on the physical properties, length, number, installation location, structure, and shape of the stent treated in the stent operation patient; and calculating a degree of similarity between the treatment target stent vector and the treatment stent vector, and calculating the degree of similarity between the patient and the stent treatment patient.
  • a computer-readable non-transitory recording medium in which a program for executing the patient-customized vascular stent procedure simulation method is recorded is provided.
  • patient-customized vascular stent operation simulation capable of predicting stent information such as the installation location, length, and number of stents suitable for each patient based on the patient's blood vessel image data and daily situation simulation data
  • An apparatus and method, and a non-transitory recording medium are provided.
  • the adequacy of the stent recommended for the patient can be verified through stent operation simulation.
  • a patient-specific vascular stent procedure simulation device and method and a non-transitory recording medium.
  • FIG. 1 is a block diagram of a patient-customized vascular stent procedure simulation apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart of a patient-specific vascular stent procedure simulation method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating in more detail a method for simulating a patient-customized vascular stent procedure according to an embodiment of the present invention.
  • FIGS. 4 to 6 are views showing various stent shapes simulated according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a block diagram of a stent simulation unit constituting a patient-customized vascular stent procedure simulation apparatus according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a flowchart of a method for simulating a patient-specific vascular stent procedure according to another embodiment of the present invention.
  • ' ⁇ unit' is a unit for processing at least one function or operation, and may refer to, for example, software, FPGA, or hardware component.
  • a function provided by ' ⁇ unit' may be performed separately by a plurality of components, or may be integrated with other additional components.
  • the term ' ⁇ ' in the present specification is not necessarily limited to software or hardware, and may be configured to reside in an addressable storage medium, or may be configured to reproduce one or more processors.
  • the present invention is a technology related to a digital-based patient-customized stent simulation program, and more specifically, based on the patient's blood vessel image data and daily situation simulation data, such as the installation location, length, and number of suitable stents for each patient. To predict stent information.
  • the patient-customized vascular stent procedure simulation apparatus and method according to an embodiment of the present invention is based on the stent procedure-related data, so that the external force received by the stent through the simulation according to the patient's daily living environment simulation data is less than the allowable reference external force. , determine the stent information, including the number of stents, the installation position of the stent, and the length of the stent.
  • FIG. 1 is a block diagram of a patient-customized vascular stent procedure simulation apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the patient-customized vascular stent procedure simulation apparatus according to an embodiment of the present invention may be provided to a medical terminal of a medical professional performing stent installation.
  • a patient-customized vascular stent procedure simulation apparatus 100 includes a data collection unit 120 and a stent simulation unit 140 .
  • the data collection unit 120 is provided to collect stent procedure related data including patient's blood vessel image data, patient's blood vessel elasticity, patient's daily living environment simulation data, and stent physical property information.
  • the patient's blood vessel image data collected by the data collection unit 120 may be acquired by, for example, a magnetic resonance imaging device or a computed tomography imaging device, but is not limited thereto.
  • the patient's blood vessel image data collected by the data collection unit 120 may be used to identify an accurate lesion site by distinguishing a calcified portion from a non-calcified portion of the blood vessel.
  • the patient's vascular elasticity may be calculated, for example, by measuring the patient's blood pressure measurement value, the amount of change in blood vessels according to the pressure applied to the lesion site of the patient, etc., but the method of calculating the patient's vascular elasticity is not limited thereto. does not
  • the information on the physical properties of the stent may include information on the physical properties of various types of stents, for example, the material of the metal mesh constituting each stent and the mechanical properties (eg, yield stress, etc.) can be stored.
  • Stent simulation unit 140 based on the stent procedure-related data collected by the data collection unit 120, according to the patient's daily living environment simulation data so that the external force received by the stent is less than the allowable reference external force, stent information can decide
  • the stent simulation unit 140 may determine stent information including the number of stents suitable for the patient, an installation position of the stent, and a length of the stent through simulation according to the patient's daily living environment simulation data.
  • the stent simulation unit 140 includes the optimal number of stents, installation positions, and stent lengths through simulations based on 3D blood vessel modeling by finite element analysis using blood vessel characteristics analysis software, and human structural analysis results. Stent information can be determined.
  • the stent simulation unit 140 may include an activity amount model generation unit 142 and a stent information determination unit 144 .
  • the activity amount model generator 142 may generate an average activity amount model based on medical data recorded and stored by a medical professional (interview data).
  • the activity amount model generation unit 142 is the amount of activity measured by the patient's age, gender, occupation, activity questionnaire information, and a motion information measuring device (eg, an acceleration sensor, a gyro sensor, etc.) worn on the treatment target area of the patient.
  • a motion information measuring device eg, an acceleration sensor, a gyro sensor, etc.
  • An average activity model can be created based on various information such as
  • the patient's average activity model includes the range of motion, the speed of movement, the number of repetitions (frequency) of the lesion site of the patient for which the stent is to be inserted, the time the stent is maintained in a bent state, and the time that the stent is maintained in the unfolded state.
  • the stent information determiner 144 may determine and recommend stent information most suitable for the patient through simulation according to the patient's average activity amount model generated by the activity amount model generator 142 .
  • the data collection unit 120 includes vascular image data corresponding to the lesion site of the patient, vascular elasticity of the patient, questionnaire data, simulation data of the patient's daily living environment, and physical property information of the stent Collects data related to the stent procedure (S120).
  • the stent simulation unit 140 is based on the stent procedure-related data collected by the data collection unit 120, so that the external force received by the stent according to the patient's daily living environment simulation data is less than the allowable reference external force, the number of stents , determines the stent information including the installation position of the stent and the length of the stent (S140).
  • the stent simulation unit 140 performs 3D blood vessel modeling by finite element analysis using blood vessel characteristic analysis software and stent information including the optimal number of stents, installation positions, and stent length through simulation based on the results of human structural analysis. can be decided
  • the data collection unit 120 may collect image data and questionnaire data for a lesion site of a patient ( S120 ).
  • 3D blood vessel modeling data may be generated from the blood vessel image data corresponding to the lesion site of the patient (S142).
  • Activity model generation unit 142 may build an average activity model based on the questionnaire data recorded and stored by a medical professional for stent installation (S144).
  • the activity amount model generation unit 142 is based on the patient's daily life based on various activity related information, such as the patient's age, gender, occupation, activity questionnaire information, and the amount of activity measured by a motion information measuring device worn on the patient's treatment target site. It is possible to create an average activity model for
  • the patient's average activity model is the range of motion of the lesion site of the patient to be inserted with the stent, the speed of movement, the number of repetitions (frequency), the time the stent is maintained in the bent state, the time the stent is maintained in the unfolded state, and the It may include various activity-related information, such as the time of sitting, time of standing, and time of lying.
  • the stent information determination unit 144 may determine the stent information through simulation according to the average activity amount model generated by the activity amount model generation unit 142 (S146, S148). .
  • the stent information determined by the stent information determination unit 144 may include, for example, an appropriate installation position, length, number, shape, structure, etc. of the stents 20, 30, 30 to be inserted into the blood vessel 10 of the patient. can
  • an artificial intelligence model for performing stent recommendation by simulation can be learned through artificial intelligence learning based on this (S150, S160) .
  • the appropriate stent length through the structure and stent physical properties database of the lesion site (calcification part) and lime part of the blood vessel identified from the patient's medical data and average data for daily life, and the patient's image data, etc. , number, installation location, shape, structure, etc. can help to improve the health of the patient by suggesting optimal stent information, and it can assist the inexperienced doctor with accurate stent selection.
  • the patient-customized vascular stent procedure simulation apparatus and method according to an embodiment of the present invention is a femoro-popliteal artery in which the shape of a blood vessel is severely deformed when walking, sitting, etc. necessary for daily living.
  • a stent needs to be operated on the back, it can have high utility in assisting in selecting a stent customized for the patient.
  • FIG. 7 is a block diagram of a stent simulation unit constituting a patient-customized vascular stent procedure simulation apparatus according to another embodiment of the present invention.
  • 8 is a flowchart of a method for simulating a patient-specific vascular stent procedure according to another embodiment of the present invention.
  • the stent simulation unit 140 includes a database 162 , an activity model similarity calculation unit 164 , a stent similarity calculation unit 166 , a stent operation patient selection unit 168 , and a stent verification unit It is different from the embodiment described above in that it further includes 170 .
  • the database 162 includes various stent operation patient activity construction models, stent operation stent information for the stent operation patient, and stent operation result data (eg, prognostic data after a certain time has elapsed after the stent operation of the stent operation patient) It is possible to store the stent procedure data (S182).
  • the stent information for the stent operation patient may include, for example, the type, material, physical properties, length, number, operation location, etc. of the stent inserted into the blood vessel of the stent operation patient.
  • Activity model similarity calculation unit 164 may calculate the activity model similarity by comparing the average activity model of the patient to be treated with the stent and the activity construction model of the stent operation patient (patient who has received a stent in the past) (S184) .
  • the stented patient's activity construction model is based on the stented patient's lesion range of motion, motion speed, number of motions (frequency), the duration of the stent in the bent state, and the unfolded state of the stent. It may include various activity-related information, such as the time maintained in the body, the sitting time, the standing time, the lying time, and the like.
  • the activity model similarity calculator 164 may, for example, generate a patient activity vector based on the patient's average activity model, and generate a stent procedure patient activity vector based on the stent procedure patient's activity quantity construction model.
  • the activity amount model similarity calculator 164 calculates the similarity (eg, cosine similarity, etc.) between the patient activity vector and the stent operation patient activity vector, and calculates the activity model similarity between the patient and the stent operation patient.
  • similarity eg, cosine similarity, etc.
  • the stent similarity calculating unit 166 may calculate the stent similarity between the treatment target stent to be recommended to the patient and the treatment stent inserted into the patient for various stent procedures (S186).
  • the stent similarity calculator 166 generates, for example, a stent vector to be treated based on the physical properties, length, number, installation location, structure, shape, etc. of the stent to be treated to be recommended to the patient, and A surgical stent vector can be created based on the physical properties, length, number, installation location, structure, shape, etc. of the stent.
  • the stent similarity calculating unit 166 calculates a similarity (eg, cosine similarity, etc.) between a stent vector related to the patient and a stent vector related to the stent procedure, and calculates the similarity between the patient and the stent patient. can do.
  • a similarity eg, cosine similarity, etc.
  • the stent operation patient selection unit 168 is based on the activity amount model similarity calculated by the activity amount model similarity calculation unit 164 from the database 162 and the stent similarity calculated by the stent similarity calculation unit 166, various stent operation patients At least one stent operation patient related to the critically ill patient may be selected (S188).
  • the stent procedure patient selection unit 168 is based on a first similarity in which a first weight set in relation to the activity model is applied to the activity amount model similarity, and a second similarity in which a second weight set in relation to the stent is applied to the stent similarity.
  • the stent operation patient selection unit 168 determines whether the activity amount model similarity satisfies the first similarity criterion set in relation to the activity amount model and whether the stent similarity satisfies the second similarity criterion set in relation to the stent, A patient with a high degree of similarity to the patient for stent surgery can be selected.
  • the stent verification unit 170 may verify the adequacy of the treatment target stent based on the stent operation result data of at least one stent operation patient selected by the stent operation patient selection unit 168 (S190).
  • the stent verification unit 170 has a similar activity model to the patient and when the stent operation result of the stent operation patient who has operated a stent similar to the stent recommended for the patient is good, it can be determined that the stent recommended for the patient is verified. have.
  • the stent verification unit 170 has a similar activity model to the patient and the stent recommended for the patient is not verified when the stent operation result of the patient who has operated a stent similar to the stent recommended for the patient is not good. can judge
  • the stent verification unit 170 for example, when a mechanical defect occurs in the stent after a predetermined time has elapsed after a stent operation patient who has a similar activity model and a stent treated with the patient receives the stent, there is a problem during the stent procedure to the patient It can be judged as probable.
  • stent information such as the installation position, length, and number of stents suitable for each patient can be predicted based on the patient's blood vessel image data and daily situation simulation data, Based on the stent operation result of another stent operation patient who has a similar activity model (activity pattern) to the patient and a stent similar to the patient, predicts the prognosis of the stent recommended for the patient through stent operation simulation adequacy can be verified.
  • the embodiments described above may be implemented by a hardware component, a software component, and/or a combination of a hardware component and a software component.
  • the apparatus, method, and component described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate (FPGA). Array), a programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions, may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers.
  • the processing device may run an operating system and one or more software applications running on the operating system.
  • a processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software.
  • a processing device is sometimes described as being used, but a person of ordinary skill in the art will recognize that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It will be understood that this may include
  • the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as a Parallel Processor.
  • the software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more thereof, which configures a processing device to operate as desired or is independently or collectively processed You can command the device.
  • the software and/or data may be any kind of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, to be interpreted by or provide instructions or data to the processing device. can be embodied in The software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.
  • the method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable non-transitory recording medium.
  • the computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • the program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and available to those skilled in the art of computer software.
  • Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CDROMs and DVDs, and ROM, RAM, and flash memory.
  • Hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as, etc. are included.
  • Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
  • a hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

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Abstract

환자의 혈관 영상 데이터 및 일상 상황 시뮬레이션 데이터를 기반으로 적절한 스텐트 설치 위치와 스텐트 길이, 스텐트 개수와 같은 스텐트 정보를 예측할 수 있는 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치 및 방법, 기록 매체가 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치는, 환자의 혈관 영상 데이터, 상기 환자의 혈관 탄성도, 상기 환자의 일상 생활환경 시뮬레이션 데이터 및 스텐트의 물성 정보를 포함하는 스텐트 시술 관련 데이터를 수집하도록 구성되는 데이터 수집부; 및 상기 스텐트 시술 관련 데이터를 기반으로, 상기 일상 생활환경 시뮬레이션 데이터에 따라 스텐트가 받는 외력이 허용 가능한 기준 외력 미만이 되도록, 상기 스텐트의 개수, 상기 스텐트의 설치 위치 및 상기 스텐트의 길이를 포함하는 스텐트 정보를 결정하도록 구성되는 스텐트 시뮬레이션부를 포함한다.

Description

환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치 및 방법
본 발명은 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 환자의 혈관 영상 데이터 및 일상 상황 시뮬레이션 데이터를 기반으로 환자 개개인에 적합한 스텐트(stent)의 설치 위치와 길이, 개수와 같은 스텐트 정보를 예측할 수 있는 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치 및 방법에 관한 것이다.
장골동맥(iliac artery)이나 대퇴-오금 동맥(Femoro-popliteal artery)에 심한 협착이나, 폐색이 발생한 경우에 이를 치료하기 위하여 이용하는 치료법 중 스텐트(stent) 설치술이 있다. 스텐트 설치술은 점차 그 사용 빈도가 늘어나 현재는 수술적 치료와 비슷한 수준의 빈도로 사용되고 있다.
장골동맥은 환자가 걷기 등의 일상 생활 동작을 할 때 혈관이 구부러지거나 모양이 변하는 정도가 매우 미미하여 스텐트 설치시 매우 우수한 개통율을 보여주고 있다. 그러나 대퇴-오금 동맥은 일상 생활에 필요한 걷기, 앉기 등의 동작을 할 때 혈관 모양의 변형이 심하게 발생한다.
이 때문에 대퇴-오금 동맥에서 혈관이 좁아지거나 막힌 부분에 설치된 스텐트(stent)도 혈관 내 설치 후 환자가 일상적인 동작을 할 때 그 모양이 변형되는 외부의 힘을 반복적으로 받게 된다. 이러한 외력은 스텐트에 반복적인 스트레스를 가하여 스텐트 구조의 부분 파열을 일으키고, 이는 스텐트의 조기 폐색으로 연결된다.
한편 스텐트는 그동안 많은 발전을 거듭하여 그 구조나 재질에 다양한 변화가 있어 왔다. 최근에는 혈관 폐색을 늦추는 약물을 코팅한 스텐트 등이 널리 사용되고 있으며, 이전보다 훨씬 향상된 스텐트 개통율이 보고되고 있다. 그러나, 이러한 스텐트의 발전에 불구하고, 여전히 스텐트에 가해지는 외력에 의한 반복적인 스트레스는 스텐트의 개통율을 낮추는 중요 요소로 작용하고 있다.
병변의 위치도 스텐트의 개통율에 영향을 미치는데, 병변이 대퇴동맥(femoral artery)의 중간 부위나 오금동맥(popliteal artery)의 중간 부위에 있을 때 스텐트 설치시의 개통율이 상대적으로 나빠지는 경향이 있다. 이는 이 부분이 일상 동작을 할 때 혈관의 모양이 많이 변하는 부분이어서 이에 설치된 스텐트도 스트레스를 많이 받게 되기 때문이다.
일반적으로 스텐트의 설치는 협착이나 페색이 있던 병변을 포함하여 병변의 앞뒤로 1cm 정도 길게 위치하도록 설치하는 것이 권장되고 있다. 하지만, 병변의 위치가 다른 경우 스텐트 설치 위치에 따라 다른 정도의 외력이 스텐트에 미칠 수 있어 똑같은 방법으로 스텐트를 설치하는 것은 문제를 일으킬 수 있다.
또한, 스텐트의 최적 설치 방법은 병변의 길이, 병변의 발생 수 등에 따라서도 달라질 수 있다. 대퇴-오금 동맥은 병변의 길이가 길고 여러 개의 병변이 동시에 있는 경우가 많아, 이러한 경우의 스텐트 설치법에 대하여서는 이론이 많이 있다.
한 때는 병변이 길고 여러 군데 위치하는 경우, 전 구간에 연속적으로 스텐트를 설치하는 것이 좋다는 의견이 우세한 적도 있었으나, 최근에는 이러한 경우 50% 이상의 협착을 보이거나 폐색을 보이는 병변들이 있는 부분에만 스텐트를 시술하는 소부위 스텐트 삽입술(spot stenting)이 좀 더 좋은 개통율을 보인다는 보고도 발표되고 있다.
한편, 종래에는 환자 개개인의 일상 활동 수준을 고려하여 스텐트를 결정하고 있지 않다. 환자의 체격이 모두 제각각이고 일상 활동의 수준 또한 다르기 때문에, 일상 동작을 취할 때 혈관에 설치된 스텐트에서 받게 되는 외력의 정도는 환자마다 다르게 나타날 수 있다.
따라서, 환자의 일상 활동 수준에 따라 스텐트 설치 후 개통율이 다르게 나타날 수 있다. 예를 들어, 활동 수준이 높은 환자의 경우, 대퇴-오금 동맥에 삽입된 스텐트에 많은 외력이 가해져 스텐트의 기계적 특성이 조기에 저하될 수 있으며, 이로 인해 스텐트 시술후 얼마 지나지 않아 스텐트가 제 기능을 하지 못하게 되는 문제가 발생할 수 있다.
본 발명은 환자의 혈관 영상 데이터 및 일상 상황 시뮬레이션 데이터를 기반으로 환자 개개인에 적합한 스텐트(stent)의 설치 위치와 길이, 개수와 같은 스텐트 정보를 예측할 수 있는 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치 및 방법, 비일시적 기록 매체를 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 환자와 유사한 활동량 구축 모델을 가지며 유사한 스텐트를 시술한 스텐트 시술 환자의 스텐트 시술 결과 데이터를 통해, 스텐트 시술 시뮬레이션을 통해 환자에 추천된 스텐트의 적정성을 검증할 수 있는 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치 및 방법, 비일시적 기록 매체를 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치는, 환자의 혈관 영상 데이터, 상기 환자의 혈관 탄성도, 상기 환자의 일상 생활환경 시뮬레이션 데이터 및 스텐트의 물성 정보를 포함하는 스텐트 시술 관련 데이터를 수집하도록 구성되는 데이터 수집부; 및 상기 스텐트 시술 관련 데이터를 기반으로, 상기 일상 생활환경 시뮬레이션 데이터에 따라 스텐트가 받는 외력이 허용 가능한 기준 외력 미만이 되도록, 상기 스텐트의 개수, 상기 스텐트의 설치 위치 및 상기 스텐트의 길이를 포함하는 스텐트 정보를 결정하도록 구성되는 스텐트 시뮬레이션부를 포함한다.
상기 데이터 수집부는 자기공명 영상기기 또는 컴퓨터 단층 촬영기기에 의해 상기 혈관 영상 데이터를 획득하도록 구성될 수 있다.
상기 스텐트의 물성 정보는 상기 스텐트를 이루는 금속망의 재질, 상기 금속망의 크기, 반경, 형상 및 구조에 따른 기계적 특성을 포함할 수 있다.
상기 스텐트 시뮬레이션부는, 문진 데이터를 기반으로 평균 활동량 모델을 생성하도록 구성되는 활동량 모델 생성부; 및 상기 평균 활동량 모델에 따라 상기 스텐트 정보를 결정하도록 구성되는 스텐트 정보 결정부를 포함할 수 있다.
상기 활동량 모델 생성부는, 상기 환자의 나이, 성별, 직업, 활동량 문진 정보, 및 상기 환자의 시술 대상 부위에 착용된 움직임 정보 측정기에 의해 측정된 활동량을 기반으로 상기 평균 활동량 모델을 생성하도록 구성될 수 있다.
상기 평균 활동량 모델은 스텐트가 삽입될 환자의 병변 부위의 움직임 범위, 움직임 속도, 움직임 반복 빈도, 스텐트가 굽어진 상태에서 유지되는 시간, 스텐트가 펴진 상태에서 유지되는 시간, 앉아 있는 시간, 서있는 시간, 및 누워 있는 시간을 포함하는 다양한 활동 관련 정보를 포함할 수 있다.
상기 스텐트 시뮬레이션부는, 다양한 스텐트 시술 환자의 활동량 구축 모델과, 상기 스텐트 시술 환자에 대한 시술 스텐트 정보 및 스텐트 시술 결과 데이터를 포함하는 스텐트 시술 데이터를 저장하도록 구성되는 데이터베이스; 상기 환자의 평균 활동량 모델과, 상기 스텐트 시술 환자의 활동량 구축 모델을 비교하여 활동량 모델 유사도를 산출하도록 구성되는 활동량 모델 유사도 산출부; 상기 환자에게 추천될 시술 대상 스텐트와 상기 다양한 스텐트 시술 환자에게 삽입된 시술 스텐트 간의 스텐트 유사도를 산출하도록 구성되는 스텐트 유사도 산출부; 상기 데이터베이스로부터, 상기 활동량 모델 유사도 및 상기 스텐트 유사도를 기반으로 상기 다양한 스텐트 시술 환자 중 적어도 하나의 스텐트 시술 환자를 선정하도록 구성되는 스텐트 시술 환자 선정부; 및 상기 적어도 하나의 스텐트 시술 환자의 상기 스텐트 시술 결과 데이터를 기반으로, 상기 시술 대상 스텐트의 적정성을 검증하도록 구성되는 스텐트 검증부를 더 포함할 수 있다.
상기 시술 스텐트 정보는 상기 스텐트 시술 환자의 혈관에 삽입된 스텐트의 종류, 재질, 물성, 길이, 개수 및 시술 위치를 포함할 수 있다.
상기 활동량 구축 모델은 상기 스텐트 시술 환자의 병변 부위의 움직임 범위, 움직임 속도, 움직임 반복 빈도, 스텐트가 굽어진 상태에서 유지되는 시간, 스텐트가 펴진 상태에서 유지되는 시간, 앉아 있는 시간, 서있는 시간, 및 누워 있는 시간을 포함하는 다양한 활동 관련 정보를 포함할 수 있다.
상기 활동량 모델 유사도 산출부는, 상기 환자의 평균 활동량 모델을 기반으로 환자 활동량 벡터를 생성하고, 상기 스텐트 시술 환자의 활동량 구축 모델을 기반으로 스텐트 시술 환자 활동량 벡터를 생성하고, 상기 환자 활동량 벡터와, 상기 스텐트 시술 환자 활동량 벡터 간의 유사도를 산출하여 상기 환자와 상기 스텐트 시술 환자의 활동량 모델 유사도를 산출하도록 구성될 수 있다.
상기 스텐트 유사도 산출부는, 상기 환자에 추천될 시술 대상 스텐트의 물성, 길이, 개수, 설치 위치, 구조 및 형상을 기반으로 시술 대상 스텐트 벡터를 생성하고, 상기 스텐트 시술 환자에 시술된 스텐트의 물성, 길이, 개수, 설치 위치, 구조 및 형상을 기반으로 시술 스텐트 벡터를 생성하고, 상기 시술 대상 스텐트 벡터와, 상기 시술 스텐트 벡터 간의 유사도를 산출하여 상기 환자와 상기 스텐트 시술 환자의 스텐트 유사도를 산출하도록 구성될 수 있다.
상기 스텐트 시술 환자 선정부는 상기 활동량 모델 유사도에 활동량 모델과 관련하여 설정된 제1 가중치를 적용한 제1 유사도와, 상기 스텐트 유사도에 스텐트와 관련하여 설정된 제2 가중치를 적용한 제2 유사도를 기반으로 상기 환자와 관련된 스텐트 시술 환자를 선정하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 방법은, 데이터 수집부에 의해, 환자의 혈관 영상 데이터, 상기 환자의 혈관 탄성도, 상기 환자의 일상 생활환경 시뮬레이션 데이터 및 스텐트의 물성 정보를 포함하는 스텐트 시술 관련 데이터를 수집하는 단계; 및 스텐트 시뮬레이션부에 의해, 상기 스텐트 시술 관련 데이터를 기반으로, 상기 일상 생활환경 시뮬레이션 데이터에 따라 스텐트가 받는 외력이 허용 가능한 기준 외력 미만이 되도록, 상기 스텐트의 개수, 상기 스텐트의 설치 위치 및 상기 스텐트의 길이를 포함하는 스텐트 정보를 결정하는 단계를 포함한다.
상기 스텐트 정보를 결정하는 단계는, 활동량 모델 생성부에 의해, 문진 데이터를 기반으로 평균 활동량 모델을 생성하는 단계; 및 스텐트 정보 결정부에 의해, 상기 평균 활동량 모델에 따라 상기 스텐트 정보를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 스텐트 정보를 결정하는 단계는, 상기 환자의 나이, 성별, 직업, 활동량 문진 정보, 및 상기 환자의 시술 대상 부위에 착용된 움직임 정보 측정기에 의해 측정된 활동량을 기반으로 상기 평균 활동량 모델을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 방법은, 다양한 스텐트 시술 환자의 활동량 구축 모델과, 상기 스텐트 시술 환자에 대한 시술 스텐트 정보 및 스텐트 시술 결과 데이터를 포함하는 스텐트 시술 데이터를 데이터베이스에 저장하는 단계; 활동량 모델 유사도 산출부에 의해, 상기 환자의 평균 활동량 모델과, 상기 스텐트 시술 환자의 활동량 구축 모델을 비교하여 활동량 모델 유사도를 산출하는 단계; 스텐트 유사도 산출부에 의해, 상기 환자에게 추천될 시술 대상 스텐트와 상기 다양한 스텐트 시술 환자에게 삽입된 시술 스텐트 간의 스텐트 유사도를 산출하는 단계; 스텐트 시술 환자 선정부에 의해, 상기 데이터베이스로부터, 상기 활동량 모델 유사도 및 상기 스텐트 유사도를 기반으로 상기 다양한 스텐트 시술 환자 중 적어도 하나의 스텐트 시술 환자를 선정하는 단계; 및 스텐트 검증부에 의해, 상기 적어도 하나의 스텐트 시술 환자의 상기 스텐트 시술 결과 데이터를 기반으로, 상기 시술 대상 스텐트의 적정성을 검증하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 활동량 모델 유사도를 산출하는 단계는, 상기 환자의 평균 활동량 모델을 기반으로 환자 활동량 벡터를 생성하는 단계; 상기 스텐트 시술 환자의 활동량 구축 모델을 기반으로 스텐트 시술 환자 활동량 벡터를 생성하는 단계; 및 상기 환자 활동량 벡터와, 상기 스텐트 시술 환자 활동량 벡터 간의 유사도를 산출하여 상기 환자와 상기 스텐트 시술 환자의 활동량 모델 유사도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 스텐트 유사도를 산출하는 단계는, 상기 환자에 추천될 시술 대상 스텐트의 물성, 길이, 개수, 설치 위치, 구조 및 형상을 기반으로 시술 대상 스텐트 벡터를 생성하는 단계; 상기 스텐트 시술 환자에 시술된 스텐트의 물성, 길이, 개수, 설치 위치, 구조 및 형상을 기반으로 시술 스텐트 벡터를 생성하는 단계; 및 상기 시술 대상 스텐트 벡터와, 상기 시술 스텐트 벡터 간의 유사도를 산출하여 상기 환자와 상기 스텐트 시술 환자의 스텐트 유사도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 비일시적 기록 매체가 제공된다.
본 발명의 실시예에 의하면, 환자의 혈관 영상 데이터 및 일상 상황 시뮬레이션 데이터를 기반으로 환자 개개인에 적합한 스텐트(stent)의 설치 위치와 길이, 개수와 같은 스텐트 정보를 예측할 수 있는 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치 및 방법, 비일시적 기록 매체가 제공된다.
또한, 본 발명의 실시예에 의하면, 환자와 유사한 활동량 구축 모델을 가지며 유사한 스텐트를 시술한 스텐트 시술 환자의 스텐트 시술 결과 데이터를 통해, 스텐트 시술 시뮬레이션을 통해 환자에 추천된 스텐트의 적정성을 검증할 수 있는 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치 및 방법, 비일시적 기록 매체가 제공된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 방법의 순서도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 방법을 보다 구체적으로 나타낸 순서도이다.
도 4 내지 도 6은 본 발명의 실시예에 따라 시뮬레이션되는 다양한 스텐트 형상을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치를 구성하는 스텐트 시뮬레이션부의 구성도이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 방법의 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 명세서에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 본 명세서에서 사용되는 '~부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위로서, 예를 들어 소프트웨어, FPGA 또는 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. '~부'에서 제공하는 기능은 복수의 구성요소에 의해 분리되어 수행되거나, 다른 추가적인 구성요소와 통합될 수도 있다. 본 명세서의 '~부'는 반드시 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되지 않으며, 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고, 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해서 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명은 디지털 기반의 환자 맞춤형 스텐트 시뮬레이션 프로그램에 관한 기술로, 보다 상세하게는 환자의 혈관 영상 데이터 및 일상 상황 시뮬레이션 데이터를 기반으로 환자 개개인에 적합한 스텐트(stent)의 설치 위치와 길이, 개수와 같은 스텐트 정보를 예측하기 위한 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치 및 방법은, 스텐트 시술 관련 데이터를 기반으로, 환자의 일상 생활환경 시뮬레이션 데이터에 따라 시뮬레이션을 통해 스텐트가 받는 외력이 허용 가능한 기준 외력 미만이 되도록, 스텐트의 개수, 스텐트의 설치 위치 및 스텐트의 길이를 포함하는 스텐트 정보를 결정한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치의 구성도이다. 본 발명의 실시예에 따른 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치는 스텐트 설치술을 수행하는 의료 전문가의 의료용 단말기에 제공될 수 있다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치(100)는 데이터 수집부(120) 및 스텐트 시뮬레이션부(140)를 포함한다.
데이터 수집부(120)는 환자의 혈관 영상 데이터, 환자의 혈관 탄성도, 환자의 일상 생활환경 시뮬레이션 데이터 및 스텐트의 물성 정보를 포함하는 스텐트 시술 관련 데이터를 수집하기 위해 제공된다.
데이터 수집부(120)에서 수집하는 환자의 혈관 영상 데이터는 예를 들어, 자기공명 영상기기나 컴퓨터 단층 촬영기기 등에 의해 획득될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
데이터 수집부(120)에 의해 수집된 환자의 혈관 영상 데이터는 혈관 중 석화 부분과 석화되지 않은 않은 부분을 구별하여 정확한 병변 부위를 파악하는데 활용될 수 있다.
환자의 혈관 탄성도는 예를 들어, 환자의 혈압 측정값, 환자의 병변 부위에 가해지는 압력에 따른 혈관 변화량 등을 측정하여 산출될 수 있으나, 환자의 혈관 탄성도를 산출하는 방식은 이에 제한되지 않는다.
스텐트의 물성 정보는 다양한 유형의 스텐트의 물성 정보를 포함할 수 있으며, 예를 들어 각 스텐트를 이루는 금속망의 재질과 금속망의 크기, 반경, 형상 및구조에 따른 기계적 특성(예를 들어, 항복 응력 등)을 저장할 수 있다.
스텐트 시뮬레이션부(140)는 데이터 수집부(120)에 의해 수집된 스텐트 시술 관련 데이터를 기반으로, 환자의 일상 생활환경 시뮬레이션 데이터에 따라 스텐트가 받는 외력이 허용 가능한 기준 외력 미만이 되도록, 스텐트 정보를 결정할 수 있다.
스텐트 시뮬레이션부(140)는 환자의 일상 생활환경 시뮬레이션 데이터에 따른 시뮬레이션을 통해, 환자에 적합한 스텐트의 개수, 스텐트의 설치 위치 및 스텐트의 길이를 포함하는 스텐트 정보를 결정할 수 있다.
실시예에서, 스텐트 시뮬레이션부(140)는 혈관특성 분석 소프트웨어를 이용하여 유한요소 해석에 의해 3D 혈관 모델링, 인체 구조적 분석 결과를 기반으로 시뮬레이션을 통해 최적의 스텐트 개수, 설치 위치 및 스텐트 길이를 포함하는 스텐트 정보를 결정할 수 있다.
스텐트 시뮬레이션부(140)는 활동량 모델 생성부(142) 및 스텐트 정보 결정부(144)를 포함할 수 있다. 활동량 모델 생성부(142)는 의료 전문가에 의해 기록되어 저장된 의료 데이터(문진 데이터)를 기반으로 평균 활동량 모델을 생성할 수 있다.
활동량 모델 생성부(142)는 환자의 나이, 성별, 직업, 활동량 문진 정보, 및 상기 환자의 시술 대상 부위에 착용된 움직임 정보 측정기(예를 들어, 가속도 센서, 자이로 센서 등)에 의해 측정된 활동량 등의 다양한 정보를 기반으로 평균 활동량 모델을 생성할 수 있다.
실시예에서, 환자의 평균 활동량 모델은 스텐트가 삽입될 환자의 병변 부위의 움직임 범위, 움직임 속도, 움직임 반복 횟수(빈도), 스텐트가 굽어진 상태에서 유지되는 시간, 스텐트가 펴진 상태에서 유지되는 시간, 앉아 있는 시간, 서있는 시간, 누워 있는 시간 등의 다양한 활동 관련 정보를 포함할 수 있다.
스텐트 정보 결정부(144)는 활동량 모델 생성부(142)에 의해 생성된 환자의 평균 활동량 모델에 따라 시뮬레이션을 통해 환자에게 가장 적합한 스텐트 정보를 결정하여 추천할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 방법의 순서도이다. 도 1 및 도 2를 참조하면, 데이터 수집부(120)는 환자의 병변 부위에 해당하는 혈관 영상 데이터, 환자의 혈관 탄성도, 문진 데이터, 환자의 일상 생활환경 시뮬레이션 데이터 및 스텐트의 물성 정보를 포함하는 스텐트 시술 관련 데이터를 수집한다(S120).
스텐트 시뮬레이션부(140)는 데이터 수집부(120)에 의해 수집된 스텐트 시술 관련 데이터를 기반으로, 환자의 일상 생활환경 시뮬레이션 데이터에 따라 스텐트가 받는 외력이 허용 가능한 기준 외력 미만이 되도록, 스텐트의 개수, 스텐트의 설치 위치 및 스텐트의 길이를 포함하는 스텐트 정보를 결정한다(S140).
이때, 스텐트 시뮬레이션부(140)는 혈관특성 분석 소프트웨어를 이용하여 유한요소 해석에 의해 3D 혈관 모델링, 인체 구조적 분석 결과를 기반으로 시뮬레이션을 통해 최적의 스텐트 개수, 설치 위치 및 스텐트 길이를 포함하는 스텐트 정보를 결정할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 방법을 보다 구체적으로 나타낸 순서도이다. 도 1 내지 도 3을 참조하면, 데이터 수집부(120)는 환자의 병변 부위에 대한 영상 데이터 및 문진 데이터를 수집할 수 있다(S120).
환자의 병변 부위에 해당하는 혈관 영상 데이터로부터 3D 혈관 모델링 데이터가 생성될 수 있다(S142). 활동량 모델 생성부(142)는 스텐트 설치술을 위한 의료 전문가가 기록하여 저장한 문진 데이터를 기반으로 평균 활동량 모델을 구축할 수 있다(S144).
활동량 모델 생성부(142)는 환자의 나이, 성별, 직업, 활동량 문진 정보, 및 환자의 시술 대상 부위에 착용된 움직임 정보 측정기에 의해 측정된 활동량 등의 다양한 활동량 관련 정보를 기반으로 환자의 일상 생활에 관한 평균 활동량 모델을 생성할 수 있다.
이때, 환자의 평균 활동량 모델은 스텐트가 삽입될 환자의 병변 부위의 움직임 범위, 움직임 속도, 움직임 반복 횟수(빈도), 스텐트가 굽어진 상태에서 유지되는 시간, 스텐트가 펴진 상태에서 유지되는 시간, 앉아 있는 시간, 서있는 시간, 누워 있는 시간 등의 다양한 활동 관련 정보를 포함할 수 있다.
도 4 내지 도 6은 본 발명의 실시예에 따라 시뮬레이션되는 다양한 스텐트 형상을 나타낸 도면이다. 도 1, 도 3 내지 도 6을 참조하면, 스텐트 정보 결정부(144)는 활동량 모델 생성부(142)에 의해 생성된 평균 활동량 모델에 따라 시뮬레이션을 통해 스텐트 정보를 결정할 수 있다(S146, S148).
스텐트 정보 결정부(144)에 의해 결정되는 스텐트 정보는 예를 들어 환자의 혈관(10)에 삽입될 스텐트(20, 30, 30)의 적정 설치 위치, 길이, 개수, 형상, 구조 등을 포함할 수 있다.
스텐트 시뮬레이션부(140)에 의해 추천된 스텐트 추천 결과와 스텐트 시술 정보가 기록되면, 이를 기반으로 인공지능 학습을 통해 시뮬레이션에 의한 스텐트 추천을 수행하는 인공지능 모델을 학습할 수 있다(S150, S160).
본 발명의 실시예에 의하면, 환자의 의료 데이터 및 일상 생활에 대한 평균 데이터, 환자의 영상 데이터로부터 파악되는 혈관의 병변 부위(석화 부분) 및 석회 부분의 구조 및 스텐트 물성 데이터베이스 등을 통해 적절한 스텐트 길이, 개수, 설치 위치, 형상, 구조 등의 최적 스텐트 정보를 제안하여 환자의 건강 증진에 도움을 줄 수 있으며, 경험이 적은 의사의 정확한 스텐트 선택을 보조할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치 및 방법은 특히 일상 생황에 필요한 걷기, 앉기 등의 동작을 할 때 혈관의 모양의 변형이 심하게 발생하는 대퇴-오금 동맥(Femoro-popliteal artery) 등에 스텐트를 시술해야 하는 경우에 환자 맞춤형의 스텐트 선택을 보조하는데 있어 높은 활용도를 가질 수 있다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치를 구성하는 스텐트 시뮬레이션부의 구성도이다. 도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 방법의 순서도이다.
도 7 및 도 8을 참조하면, 스텐트 시뮬레이션부(140)는 데이터베이스(162), 활동량 모델 유사도 산출부(164), 스텐트 유사도 산출부(166), 스텐트 시술 환자 선정부(168) 및 스텐트 검증부(170)를 더 포함하는 점에서 앞서 설명한 실시예와 차이가 있다.
데이터베이스(162)는 다양한 스텐트 시술 환자의 활동량 구축 모델과, 스텐트 시술 환자에 대한 시술 스텐트 정보 및 스텐트 시술 결과 데이터(예를 들어, 스텐트 시술 환자의 스텐트 시술 후 일정 시간 경과 후의 예후 데이터)를 포함하는 스텐트 시술 데이터를 저장할 수 있다(S182).
스텐트 시술 환자에 대한 시술 스텐트 정보는 예를 들어, 스텐트 시술 환자의 혈관에 삽입된 스텐트의 종류, 재질, 물성, 길이, 개수, 시술 위치 등을 포함할 수 있다.
활동량 모델 유사도 산출부(164)는 스텐트를 시술할 환자의 평균 활동량 모델과, 스텐트 시술 환자(과거에 스텐트를 시술받은 환자)의 활동량 구축 모델을 비교하여 활동량 모델 유사도를 산출할 수 있다(S184).
환자의 평균 활동량 모델과 유사하게, 스텐트 시술 환자의 활동량 구축 모델은 스텐트 시술 환자의 병변 부위의 움직임 범위, 움직임 속도, 움직임 횟수(빈도), 스텐트가 굽어진 상태에서 유지되는 시간, 스텐트가 펴진 상태에서 유지되는 시간, 앉아 있는 시간, 서있는 시간, 누워 있는 시간 등의 다양한 활동 관련 정보를 포함할 수 있다.
활동량 모델 유사도 산출부(164)는 예를 들어, 환자의 평균 활동량 모델을 기반으로 환자 활동량 벡터를 생성하고, 스텐트 시술 환자의 활동량 구축 모델을 기반으로 스텐트 시술 환자 활동량 벡터를 생성할 수 있다.
활동량 모델 유사도 산출부(164)는 환자 활동량 벡터와, 스텐트 시술 환자 활동량 벡터 간의 유사도(예를 들어, 코사인 유사도 등)를 산출하여, 환자와 스텐트 시술 환자의 활동량 모델 유사도를 산출할 수 있다.
스텐트 유사도 산출부(166)는 환자에게 추천될 시술 대상 스텐트와 다양한 스텐트 시술 환자에게 삽입된 시술 스텐트 간의 스텐트 유사도를 산출할 수 있다(S186).
스텐트 유사도 산출부(166)는 예를 들어, 환자에 추천될 시술 대상 스텐트의 물성, 길이, 개수, 설치 위치, 구조, 형상 등을 기반으로 시술 대상 스텐트 벡터를 생성하고, 스텐트 시술 환자에 시술된 스텐트의 물성, 길이, 개수, 설치 위치, 구조, 형상 등을 기반으로 시술 스텐트 벡터를 생성할 수 있다.
스텐트 유사도 산출부(166)는 환자에 관련된 시술 대상 스텐트 벡터와, 스텐트 시술 환자에 관련된 시술 스텐트 벡터 간의 유사도(예를 들어, 코사인 유사도 등)를 산출하여, 환자와 스텐트 시술 환자의 스텐트 유사도를 산출할 수 있다.
스텐트 시술 환자 선정부(168)는 데이터베이스(162)로부터 활동량 모델 유사도 산출부(164)에 의해 산출된 활동량 모델 유사도 및 스텐트 유사도 산출부(166)에 의해 산출된 스텐트 유사도를 기반으로 다양한 스텐트 시술 환자 중 환자와 관련된 적어도 하나의 스텐트 시술 환자를 선정할 수 있다(S188).
스텐트 시술 환자 선정부(168)는 일 예로, 활동량 모델 유사도에 활동량 모델과 관련하여 설정된 제1 가중치를 적용한 제1 유사도와, 스텐트 유사도에 스텐트와 관련하여 설정된 제2 가중치를 적용한 제2 유사도를 기반으로 환자와 유사도가 높은 스텐트 시술 환자를 선정할 수 있다.
다른 예로, 스텐트 시술 환자 선정부(168)는 활동량 모델 유사도가 활동량 모델과 관련하여 설정된 제1 유사도 기준을 만족하는지 여부와, 스텐트 유사도가 스텐트와 관련하여 설정된 제2 유사도 기준을 만족하는지 여부로부터, 환자와 유사도가 높은 스텐트 시술 환자를 선정할 수 있다.
스텐트 검증부(170)는 스텐트 시술 환자 선정부(168)에 의해 선정된 적어도 하나의 스텐트 시술 환자의 스텐트 시술 결과 데이터를 기반으로, 시술 대상 스텐트의 적정성을 검증할 수 있다(S190).
즉, 스텐트 검증부(170)는 환자와 유사한 활동량 모델을 가지고 환자에게 추천된 스텐트와 유사한 스텐트를 시술한 스텐트 시술 환자의 스텐트 시술 결과가 양호한 경우, 환자에게 추천된 스텐트가 검증된 것으로 판단할 수 있다.
이와 달리, 스텐트 검증부(170)는 환자와 유사한 활동량 모델을 가지고 환자에게 추천된 스텐트와 유사한 스텐트를 시술한 스텐트 시술 환자의 스텐트 시술 결과가 좋지 않은 경우, 환자에게 추천된 스텐트가 검증되지 않은 것으로 판단할 수 있다.
스텐트 검증부(170)는 예를 들어, 환자와 활동량 모델과 시술받은 스텐트가 유사한 스텐트 시술 환자가 스텐트를 시술 받은 후 소정 시간 경과 후에 스텐트에 기계적 결함이 발생하는 경우, 환자에게 스텐트 시술시 문제가 발생할 가능성이 있는 것으로 판단할 수 있다.
도 7 및 도 8의 실시예에 의하면, 환자의 혈관 영상 데이터 및 일상 상황 시뮬레이션 데이터를 기반으로 환자 개개인에 적합한 스텐트(stent)의 설치 위치와 길이, 개수와 같은 스텐트 정보를 예측할 수 있을 뿐만 아니라, 환자와 유사한 활동량 모델(활동량 패턴)을 가지고 환자와 유사한 스텐트를 시술한 다른 스텐트 시술 환자의 스텐트 시술 결과를 기반으로, 스텐트 시술 시뮬레이션을 통해 환자에 추천된 스텐트의 시술 예후를 예측하여 시술 대상 스텐트의 적정성을 검증할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/ 또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(Arithmetic Logic Unit), 디지털 신호 프로세서(Digital Signal Processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(Field Programmable Gate Array), PLU(Programmable Logic Unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다.
처리 장치는 운영 체제 및 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(Processing Element) 및/또는 복수 유형의 처리요소를 포함할 수 있음을 이해할 것이다.
예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(Parallel Processor) 와 같은, 다른 처리 구성(Processing configuration)도 가능하다. 소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(Computer Program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다.
소프트웨어 및/ 또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody) 될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 비일시적 기록 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CDROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (20)

  1. 환자의 혈관 영상 데이터, 상기 환자의 혈관 탄성도, 상기 환자의 일상 생활환경 시뮬레이션 데이터 및 스텐트의 물성 정보를 포함하는 스텐트 시술 관련 데이터를 수집하도록 구성되는 데이터 수집부; 및
    상기 스텐트 시술 관련 데이터를 기반으로, 상기 일상 생활환경 시뮬레이션 데이터에 따라 스텐트가 받는 외력이 허용 가능한 기준 외력 미만이 되도록, 상기 스텐트의 개수, 상기 스텐트의 설치 위치 및 상기 스텐트의 길이를 포함하는 스텐트 정보를 결정하도록 구성되는 스텐트 시뮬레이션부를 포함하는, 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 수집부는 자기공명 영상기기 또는 컴퓨터 단층 촬영기기에 의해 상기 혈관 영상 데이터를 획득하도록 구성되는, 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 스텐트의 물성 정보는 상기 스텐트를 이루는 금속망의 재질, 상기 금속망의 크기, 반경, 형상 및 구조에 따른 기계적 특성을 포함하는, 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 스텐트 시뮬레이션부는,
    문진 데이터를 기반으로 평균 활동량 모델을 생성하도록 구성되는 활동량 모델 생성부; 및
    상기 평균 활동량 모델에 따라 상기 스텐트 정보를 결정하도록 구성되는 스텐트 정보 결정부를 포함하는, 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 활동량 모델 생성부는,
    상기 환자의 나이, 성별, 직업, 활동량 문진 정보, 및 상기 환자의 시술 대상 부위에 착용된 움직임 정보 측정기에 의해 측정된 활동량을 기반으로 상기 평균 활동량 모델을 생성하도록 구성되는, 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 평균 활동량 모델은 스텐트가 삽입될 환자의 병변 부위의 움직임 범위, 움직임 속도, 움직임 반복 빈도, 스텐트가 굽어진 상태에서 유지되는 시간, 스텐트가 펴진 상태에서 유지되는 시간, 앉아 있는 시간, 서있는 시간, 및 누워 있는 시간을 포함하는 다양한 활동 관련 정보를 포함하는, 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 스텐트 시뮬레이션부는,
    다양한 스텐트 시술 환자의 활동량 구축 모델과, 상기 스텐트 시술 환자에 대한 시술 스텐트 정보 및 스텐트 시술 결과 데이터를 포함하는 스텐트 시술 데이터를 저장하도록 구성되는 데이터베이스;
    상기 환자의 평균 활동량 모델과, 상기 스텐트 시술 환자의 활동량 구축 모델을 비교하여 활동량 모델 유사도를 산출하도록 구성되는 활동량 모델 유사도 산출부;
    상기 환자에게 추천될 시술 대상 스텐트와 상기 다양한 스텐트 시술 환자에게 삽입된 시술 스텐트 간의 스텐트 유사도를 산출하도록 구성되는 스텐트 유사도 산출부;
    상기 데이터베이스로부터, 상기 활동량 모델 유사도 및 상기 스텐트 유사도를 기반으로 상기 다양한 스텐트 시술 환자 중 적어도 하나의 스텐트 시술 환자를 선정하도록 구성되는 스텐트 시술 환자 선정부; 및
    상기 적어도 하나의 스텐트 시술 환자의 상기 스텐트 시술 결과 데이터를 기반으로, 상기 시술 대상 스텐트의 적정성을 검증하도록 구성되는 스텐트 검증부를 더 포함하는, 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 시술 스텐트 정보는 상기 스텐트 시술 환자의 혈관에 삽입된 스텐트의 종류, 재질, 물성, 길이, 개수 및 시술 위치를 포함하는, 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 활동량 구축 모델은 상기 스텐트 시술 환자의 병변 부위의 움직임 범위, 움직임 속도, 움직임 반복 빈도, 스텐트가 굽어진 상태에서 유지되는 시간, 스텐트가 펴진 상태에서 유지되는 시간, 앉아 있는 시간, 서있는 시간, 및 누워 있는 시간을 포함하는 다양한 활동 관련 정보를 포함하는, 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 활동량 모델 유사도 산출부는,
    상기 환자의 평균 활동량 모델을 기반으로 환자 활동량 벡터를 생성하고, 상기 스텐트 시술 환자의 활동량 구축 모델을 기반으로 스텐트 시술 환자 활동량 벡터를 생성하고, 상기 환자 활동량 벡터와, 상기 스텐트 시술 환자 활동량 벡터 간의 유사도를 산출하여, 상기 환자와 상기 스텐트 시술 환자의 활동량 모델 유사도를 산출하는, 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 스텐트 유사도 산출부는,
    상기 환자에 추천될 시술 대상 스텐트의 물성, 길이, 개수, 설치 위치, 구조 및 형상을 기반으로 시술 대상 스텐트 벡터를 생성하고, 상기 스텐트 시술 환자에 시술된 스텐트의 물성, 길이, 개수, 설치 위치, 구조 및 형상을 기반으로 시술 스텐트 벡터를 생성하고, 상기 시술 대상 스텐트 벡터와, 상기 시술 스텐트 벡터 간의 유사도를 산출하여 상기 환자와 상기 스텐트 시술 환자의 스텐트 유사도를 산출하도록 구성되는, 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치.
  12. 제7항에 있어서,
    상기 스텐트 시술 환자 선정부는 상기 활동량 모델 유사도에 활동량 모델과 관련하여 설정된 제1 가중치를 적용한 제1 유사도와, 상기 스텐트 유사도에 스텐트와 관련하여 설정된 제2 가중치를 적용한 제2 유사도를 기반으로 상기 환자와 관련된 스텐트 시술 환자를 선정하도록 구성되는, 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치.
  13. 데이터 수집부에 의해, 환자의 혈관 영상 데이터, 상기 환자의 혈관 탄성도, 상기 환자의 일상 생활환경 시뮬레이션 데이터 및 스텐트의 물성 정보를 포함하는 스텐트 시술 관련 데이터를 수집하는 단계; 및
    스텐트 시뮬레이션부에 의해, 상기 스텐트 시술 관련 데이터를 기반으로, 상기 일상 생활환경 시뮬레이션 데이터에 따라 스텐트가 받는 외력이 허용 가능한 기준 외력 미만이 되도록, 상기 스텐트의 개수, 상기 스텐트의 설치 위치 및 상기 스텐트의 길이를 포함하는 스텐트 정보를 결정하는 단계를 포함하는, 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 스텐트 정보를 결정하는 단계는,
    활동량 모델 생성부에 의해, 문진 데이터를 기반으로 평균 활동량 모델을 생성하는 단계; 및
    스텐트 정보 결정부에 의해, 상기 평균 활동량 모델에 따라 상기 스텐트 정보를 결정하는 단계를 포함하는, 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 스텐트 정보를 결정하는 단계는,
    상기 환자의 나이, 성별, 직업, 활동량 문진 정보, 및 상기 환자의 시술 대상 부위에 착용된 움직임 정보 측정기에 의해 측정된 활동량을 기반으로 상기 평균 활동량 모델을 생성하는 단계를 포함하는, 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 평균 활동량 모델은 스텐트가 삽입될 환자의 병변 부위의 움직임 범위, 움직임 속도, 움직임 반복 빈도, 스텐트가 굽어진 상태에서 유지되는 시간, 스텐트가 펴진 상태에서 유지되는 시간, 앉아 있는 시간, 서있는 시간, 및 누워 있는 시간을 포함하는 다양한 활동 관련 정보를 포함하는, 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 방법.
  17. 제14항에 있어서,
    다양한 스텐트 시술 환자의 활동량 구축 모델과, 상기 스텐트 시술 환자에 대한 시술 스텐트 정보 및 스텐트 시술 결과 데이터를 포함하는 스텐트 시술 데이터를 데이터베이스에 저장하는 단계;
    활동량 모델 유사도 산출부에 의해, 상기 환자의 평균 활동량 모델과, 상기 스텐트 시술 환자의 활동량 구축 모델을 비교하여 활동량 모델 유사도를 산출하는 단계;
    스텐트 유사도 산출부에 의해, 상기 환자에게 추천될 시술 대상 스텐트와 상기 다양한 스텐트 시술 환자에게 삽입된 시술 스텐트 간의 스텐트 유사도를 산출하는 단계;
    스텐트 시술 환자 선정부에 의해, 상기 데이터베이스로부터, 상기 활동량 모델 유사도 및 상기 스텐트 유사도를 기반으로 상기 다양한 스텐트 시술 환자 중 상기 환자와 관련된 적어도 하나의 스텐트 시술 환자를 선정하는 단계; 및
    스텐트 검증부에 의해, 상기 적어도 하나의 스텐트 시술 환자의 상기 스텐트 시술 결과 데이터를 기반으로, 상기 시술 대상 스텐트의 적정성을 검증하는 단계를 더 포함하는, 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 활동량 모델 유사도를 산출하는 단계는,
    상기 환자의 평균 활동량 모델을 기반으로 환자 활동량 벡터를 생성하는 단계;
    상기 스텐트 시술 환자의 활동량 구축 모델을 기반으로 스텐트 시술 환자 활동량 벡터를 생성하는 단계; 및
    상기 환자 활동량 벡터와, 상기 스텐트 시술 환자 활동량 벡터 간의 유사도를 산출하여 상기 환자와 상기 스텐트 시술 환자의 활동량 모델 유사도를 산출하는 단계를 포함하는, 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 방법.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 스텐트 유사도를 산출하는 단계는,
    상기 환자에 추천될 시술 대상 스텐트의 물성, 길이, 개수, 설치 위치, 구조 및 형상을 기반으로 시술 대상 스텐트 벡터를 생성하는 단계;
    상기 스텐트 시술 환자에 시술된 스텐트의 물성, 길이, 개수, 설치 위치, 구조 및 형상을 기반으로 시술 스텐트 벡터를 생성하는 단계; 및
    상기 시술 대상 스텐트 벡터와, 상기 시술 스텐트 벡터 간의 유사도를 산출하여 상기 환자와 상기 스텐트 시술 환자의 스텐트 유사도를 산출하는 단계를 포함하는, 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 방법.
  20. 제13항의 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 비일시적 기록 매체.
PCT/KR2021/005783 2020-07-01 2021-05-10 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치 및 방법 Ceased WO2022005011A1 (ko)

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KR10-2020-0081078 2020-07-01
KR1020200081078A KR102384079B1 (ko) 2020-07-01 2020-07-01 환자 맞춤형 혈관 스텐트 시술 시뮬레이션 장치 및 방법

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