WO2023204622A1 - 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치 및 방법 - Google Patents

스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치 및 방법 Download PDF

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WO2023204622A1
WO2023204622A1 PCT/KR2023/005368 KR2023005368W WO2023204622A1 WO 2023204622 A1 WO2023204622 A1 WO 2023204622A1 KR 2023005368 W KR2023005368 W KR 2023005368W WO 2023204622 A1 WO2023204622 A1 WO 2023204622A1
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hemodynamic
calculated
smart
factor
index
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안돈관
이상형
김두상
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한양대학교 산학협력단
서울대학교 산학협력단
한국보훈복지의료공단
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    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
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    • 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
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems

Definitions

  • the present invention relates to a diagnostic assistance device and method using a smart hemodynamic index. More specifically, the present invention relates to a diagnostic assistance device and method that uses a smart hemodynamic index to calculate a smart hemodynamic index that combines the smart index and the hemodynamic index, and to quantitatively standardize the smart hemodynamic index using the smart hemodynamic index. It concerns technology that assists medical decisions by providing diagnostic results according to clinical guidelines.
  • Fractional flow reserve is a technique to diagnose the degree of progression of stenosis by measuring the pressure inside the blood vessel that is reduced due to coronary artery stenosis.
  • the method for calculating hemodynamic indicators according to the prior art uses only a single pressure indicator among hemodynamic factors, so there is a gray area in the standard and requires considerable time, cost, and professional manpower for measurement.
  • the hemodynamic index according to the prior art consumes a lot of cost and time to calculate, so it is wasteful in the judgment of diagnosis and prognosis prediction during the medical diagnosis process.
  • the method for calculating hemodynamic indices according to the prior art has a problem of low reliability because it may be inconsistent with the judgment of an actual clinician.
  • the present invention is a diagnostic assistance device that assists medical decisions by calculating a smart hemodynamic index that combines smart index and hemodynamic index and providing diagnostic results according to quantitatively standardized clinical guidelines using the smart hemodynamic index.
  • the purpose is to provide a method.
  • the present invention is an innovative diagnostic technology that can quantitatively express the analysis process and results, which require a high level of understanding of both hemodynamics and medicine, in standardized numbers and present matching clinical guidelines, and integrates the hemodynamic indicators and smart indicators.
  • the goal is to innovatively simplify the existing medical diagnosis process and at the same time assist in accurate diagnosis and prognosis prediction through more diverse considerations.
  • the present invention uses information that can be obtained from existing medical devices to calculate formalized indicators such as smart indicators, hemodynamic indicators, and smart hemodynamic indicators that integrate them, so it does not require the purchase of new medical devices.
  • formalized indicators such as smart indicators, hemodynamic indicators, and smart hemodynamic indicators that integrate them, so it does not require the purchase of new medical devices.
  • the purpose is to provide diagnostic assistance devices and methods that can be used in all tertiary medical environments.
  • a diagnostic assistance device using a smart hemodynamic index includes a clinical information collection unit that collects clinical information related to the diagnosis target, a clinical factor calculation unit that calculates clinical factors based on the collected clinical information, A hemodynamic factor calculation unit that calculates hemodynamic factors based on the collected clinical information, calculates a smart index (SI) using the calculated clinical factors, and calculates blood flow using the calculated hemodynamic factors.
  • a clinical information collection unit that collects clinical information related to the diagnosis target
  • a clinical factor calculation unit that calculates clinical factors based on the collected clinical information
  • a hemodynamic factor calculation unit that calculates hemodynamic factors based on the collected clinical information
  • calculates a smart index (SI) using the calculated clinical factors calculates blood flow using the calculated hemodynamic factors.
  • SI smart index
  • An index calculation unit that calculates a hemodynamic index (HDI) and calculates a smart hemodynamic index (SHDI) by simultaneously considering the calculated smart index and the calculated hemodynamic index, and the calculated smart index It may include a diagnostic result provider that provides a diagnostic result for the diagnosis target by applying any one of the index, the calculated hemodynamic index, and the calculated smart hemodynamic index to a diagnostic guideline.
  • the index calculation unit may calculate a hemodynamic standard factor obtained by standardizing the hemodynamic factor, and calculate the hemodynamic index by assigning a weight to the calculated hemodynamic standard factor.
  • the indicator calculation unit may calculate a clinical standard factor obtained by standardizing the clinical factor, and calculate the smart indicator by assigning a weight to the calculated clinical standard factor.
  • the clinical factor calculation unit determines whether diabetes, blood pressure, hyperlipidemia, smoking, hematocrit, cholesterol level, pulse rate, ultrasound image, CT image, MRI image, pain, heart failure, etc. based on the characteristics of each disease in the clinical information.
  • Clinical factors including at least one of body blood concentration, blood inflammation level, myocardial perfusion single-photon tomography image, underlying disease, hereditary condition, weight, and age can be calculated.
  • the diagnostic result provider provides clinical information related to the diagnostic target to a plurality of medical professionals, then applies a score based on any of the indicators to a diagnostic guideline determined based on the diagnosed results, and calculates the applied score from the diagnostic guideline. Diagnosis results corresponding to the score can be provided.
  • the clinical information collection unit collects medical images including at least one of angiography images, ultrasound Doppler images, and CT images according to clinical information acquisition standards, and applies an artificial intelligence prediction model to the collected medical images to create a three-dimensional space. And data on 4D blood flow information can be collected as clinical information.
  • the hemodynamic factor calculation unit includes at least one of a basic blood flow information factor, a velocity factor, a flow rate factor, a secondary flow factor, a wall stress-based factor, a pressure factor, and a morphology factor based on the 4-dimensional blood flow velocity information in the clinical information. Hemodynamic factors can be calculated.
  • the indicator calculation unit calculates a hemodynamic standard factor by assigning a score in a predefined score range according to the calculated hemodynamic factor, and classifies the disease into one of a plurality of diseases according to the calculated hemodynamic standard factor, , a hemodynamic index can be calculated by assigning a weight calculated according to the degree of the disease to the calculated hemodynamic standard factors.
  • the index calculation unit divides a plurality of cases in relation to the calculated hemodynamic factors, calculates a threshold value for each disease based on the average value of each of the divided cases, and calculates a threshold value for each disease based on the calculated threshold value.
  • the hemodynamic standard factor can be calculated by assigning a score within the given score range.
  • the index calculation unit calculates a clinical standard factor by assigning a score in a predefined score range according to the calculated clinical factor, classifies the disease into one of a plurality of diseases according to the calculated clinical standard factor, and calculates the clinical factor.
  • Smart indicators can be calculated by assigning weights calculated according to the degree of the disease to the clinical standard factors.
  • a diagnostic assistance method using a smart hemodynamic index includes the steps of collecting clinical information related to a diagnostic target in a clinical information collection unit, and calculating clinical factors from the collected clinical information in a clinical factor calculation unit. Calculating a hemodynamic factor in a hemodynamic factor calculation unit, calculating a hemodynamic factor from the collected clinical information, calculating a smart index (SI) using the calculated clinical factor in an index calculation unit, A hemodynamic index (HDI) is calculated using the calculated hemodynamic factor, and a smart hemodynamic index (SHDI) is calculated by simultaneously considering the calculated smart index and the calculated hemodynamic index.
  • any one of the calculated smart indicator, the calculated hemodynamic indicator, and the calculated smart hemodynamic indicator is applied to a diagnostic guideline to provide a diagnostic result for the diagnosis subject. It may include providing steps.
  • a smart index is calculated using the calculated clinical factors, a hemodynamic index is calculated using the calculated hemodynamic factors, and a smart hemodynamic index is calculated by simultaneously considering the calculated smart index and the calculated hemodynamic index.
  • the calculating step includes calculating a hemodynamic standard factor obtained by standardizing the hemodynamic factor, calculating the hemodynamic index by assigning a weight to the calculated hemodynamic standard factor, and a clinical standard standardizing the clinical factor. It may include calculating a factor and assigning a weight to the calculated clinical standard factor to calculate the smart indicator.
  • the step of providing a diagnosis result for the diagnosis subject by applying any one of the calculated smart indicator, the calculated hemodynamic indicator, and the calculated smart hemodynamic indicator to a diagnostic guideline includes providing a diagnosis result for the diagnosis target to a plurality of professional medical professionals. After providing clinical information related to the diagnosis subject, applying a score based on one of the indicators to a diagnostic guideline determined based on the diagnosed result, providing a diagnostic result corresponding to the applied score in the diagnostic guideline. may include.
  • the step of collecting clinical information related to the diagnostic object includes collecting medical images including at least one of angiography images, ultrasound Doppler images, and CT images according to clinical information acquisition standards, and applying artificial intelligence to the collected medical images. It may include the step of applying a prediction model to collect data on 3D space and 4D blood flow information as clinical information.
  • the step of calculating the hemodynamic factor includes at least one of a basic blood flow information factor, a velocity factor, a flow rate factor, a secondary flow factor, a wall stress-based factor, a pressure factor, and a morphology factor based on the 4-dimensional blood flow velocity information in the clinical information.
  • a hemodynamic standard factor is calculated by assigning a score in a predefined score range according to the calculated hemodynamic factor, and the calculated hemodynamic standard Depending on the factors, the disease is classified into one of a plurality of diseases, and a hemodynamic index can be calculated by assigning a weight calculated according to the disease's degree to the calculated hemodynamic standard factors.
  • the step of calculating clinical factors based on the collected clinical information includes diabetes, blood pressure, hyperlipidemia, smoking, hematocrit, cholesterol level, pulse rate, ultrasound image, CT, based on the characteristics of each disease in the clinical information. Calculating clinical factors including at least one of the following: image, MRI image, pain, heart failure, body blood concentration, blood inflammation level, myocardial perfusion single-photon tomography image, underlying disease, hereditary condition, weight, and age. may include.
  • a smart index is calculated using the calculated clinical factors, a hemodynamic index is calculated using the calculated hemodynamic factors, and a smart hemodynamic index is calculated by simultaneously considering the calculated smart index and the calculated hemodynamic index.
  • a clinical standard factor is calculated by assigning a score in a predefined score range according to the calculated clinical factor, and the disease is classified as one of a plurality of diseases according to the calculated clinical standard factor, It may include calculating a smart indicator by assigning weights calculated according to the disease to the calculated clinical standard factors.
  • the present invention is a diagnostic assistance device that assists medical decisions by calculating a smart hemodynamic index that combines smart index and hemodynamic index and providing diagnostic results according to quantitatively standardized clinical guidelines using the smart hemodynamic index.
  • a method can be provided.
  • the present invention is an innovative diagnostic technology that can quantitatively express the analysis process and results, which require a high level of understanding of both hemodynamics and medicine, in standardized numbers and present matching clinical guidelines, and integrates the hemodynamic indicators and smart indicators.
  • the existing medical diagnosis process can be innovatively simplified and at the same time, it can assist in accurate diagnosis and prognosis prediction through more multifaceted consideration.
  • the present invention uses information that can be obtained from existing medical devices to calculate formalized indicators such as smart indicators, hemodynamic indicators, and smart hemodynamic indicators that integrate them, so it does not require the purchase of new medical devices. 1, 2, It can provide diagnostic assistance devices and methods that can be used in all tertiary care environments.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a diagnostic assistance device using a smart hemodynamic index according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 2 is a diagram illustrating a method for calculating a smart hemodynamic index according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 3 is a diagram illustrating a method of improving the diagnostic process by applying a smart hemodynamic index according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 4 is a diagram explaining hemodynamic factors according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 5 is a diagram illustrating a configuration for standardizing hemodynamic factors according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 6 is a diagram illustrating standardized clinical guidelines according to an embodiment of the present invention.
  • FIGS. 7A and 7B are diagrams illustrating a method of calculating weights of hemodynamic standard factors according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 8 is a diagram illustrating a method of providing a current patient condition diagnosis result according to any one of a smart indicator, a hemodynamic indicator, and a smart hemodynamic indicator according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 9 is a diagram for explaining a diagnostic assistance method using a smart hemodynamic index according to an embodiment of the present invention.
  • Singular expressions may include plural expressions, unless the context clearly indicates otherwise.
  • a component e.g., a first
  • another component e.g., second
  • the expression “a device configured to” may mean that the device is “capable of” working with other devices or components.
  • processor configured (or set) to perform A, B, and C refers to a processor dedicated to performing the operations (e.g., an embedded processor), or by executing one or more software programs stored on a memory device.
  • processor may refer to a general-purpose processor (e.g., CPU or application processor) capable of performing the corresponding operations.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a diagnostic assistance device using a smart hemodynamic index according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 1 illustrates the components of a diagnostic assistance device using a smart hemodynamic indicator according to an embodiment of the present invention.
  • the diagnostic assistance device 100 using a smart hemodynamic index includes a clinical information collection unit 110, a clinical factor calculation unit 120, and a hemodynamic factor calculation unit 130. ), an indicator calculation unit 140, and a diagnosis result providing unit 150, and the control unit 160 controls the functional operation of the above-described configuration.
  • the clinical information collection unit 110 collects clinical information related to the diagnosis subject.
  • Diagnosis targets are patients diagnosed with diseases related to hemodynamics and medicine. Representative diseases include carotid artery disease, and carotid artery disease includes carotid artery stenosis.
  • the clinical information collection unit 110 may collect medical images including at least one of angiography images, ultrasound Doppler images, and CT images according to clinical information acquisition standards.
  • the clinical information collection unit 110 may collect data on 3D space and 4D blood flow information as clinical information by applying an artificial intelligence prediction model to the collected medical images.
  • the clinical information includes the patient's 4-dimensional blood flow velocity information, and the blood flow velocity information is 3-dimensional space and 1 cardiac cycle obtained using methods such as 4D-flow-MRI and computational fluid dynamics (CFD). It can mean the three components of the velocity vector for the time information and the position information on the wall where the blood and blood vessels meet.
  • 4D-flow-MRI computational fluid dynamics
  • the data format of clinical information is basically input as a file in CSV (comma-separated values) format, but in some cases, it is input as a velocity vector 3-component (u, There is no special distinction between any data format that can record and read v, w).
  • the clinical factor calculation unit 120 calculates clinical factors based on disease-specific characteristics of clinical information.
  • clinical factors may be referred to as clinical parameters, such as diabetes, blood pressure, hyperlipidemia, smoking, hematocrit, cholesterol level, pulse rate, ultrasound image, CT image, MRI image, pain, heart failure, It may include at least one of the following: body blood concentration, blood inflammation level, myocardial perfusion single-photon tomography image, underlying disease, hereditary condition, weight, and age.
  • the clinical factor calculation unit 120 determines whether diabetes, blood pressure, hyperlipidemia, smoking status, hematocrit, cholesterol level, pulse rate, ultrasound image, CT image, MRI image, pain, based on the characteristics of each disease in the clinical information.
  • Clinical factors can be calculated, including at least one of the following: heart failure, body blood concentration, blood inflammation level, myocardial perfusion single-photon tomography image, underlying disease, hereditary disease, weight, and age.
  • the hemodynamic factor calculation unit 130 calculates the hemodynamic factor based on 4D blood flow velocity information in clinical information.
  • hemodynamic factors may be referred to as hemodynamic parameters.
  • the hemodynamic factor is calculated based on dimensionless 4-dimensional blood flow velocity information, and includes at least one of the basic blood flow information factor, velocity factor, flow rate factor, secondary flow factor, wall stress-based factor, pressure factor, and morphology factor. may include.
  • the hemodynamic factor calculation unit 130 calculates basic blood flow information factors, velocity factors, flow rate factors, secondary flow factors, wall stress-based factors, pressure factors, and morphology based on dimensionless 4-dimensional blood flow velocity information.
  • a hemodynamic factor including at least one of the factors can be calculated.
  • the hemodynamic factor calculation unit 130 calculates the hemodynamic factor from blood flow velocity information, and the calculated hemodynamic factor can be summarized as in Table 1 below.
  • the hemodynamic factor calculation unit 130 may mathematically calculate the remaining parameters, excluding basic blood flow information and morphology parameters, from the velocity vector.
  • the parameter values can be used as is, or after going through a non-dimensionalization process, as calculated values for the parameters disclosed in Table 1.
  • the index calculation unit 140 may calculate a hemodynamic standard factor obtained by standardizing the hemodynamic factor, and calculate the hemodynamic index by assigning a weight to the calculated hemodynamic standard factor.
  • the indicator calculation unit 140 may calculate a clinical standard factor by standardizing clinical factors, and calculate a smart indicator by assigning a weight to the calculated clinical standard factor.
  • the index calculation unit 140 calculates a smart index using the calculated clinical factors, calculates a hemodynamic index using the calculated hemodynamic factors, and combines the smart index and the hemodynamic index. By considering it simultaneously, smart hemodynamic indicators can be calculated.
  • the smart hemodynamic indicator is an indicator that is constructed by simultaneously considering the smart indicator and the hemodynamic indicator.
  • the smart hemodynamic index may have different weights or formulas for score distribution (standard factors) for the factors used in the existing smart index and the hemodynamic index.
  • the index calculation unit 140 calculates a hemodynamic standard factor by assigning a score in a predefined score range according to the hemodynamic factor, and determines which one of a plurality of diseases is determined according to the calculated hemodynamic standard factor.
  • the hemodynamic index can be calculated by assigning weights calculated according to simple linear regression according to the degree of the disease to the calculated hemodynamic standard factors.
  • the index calculation unit 140 divides a plurality of cases in relation to the calculated hemodynamic factors, calculates a threshold value for each disease based on the average value of each divided case, and calculates the calculated
  • the hemodynamic standard factor can be calculated by assigning a score in a predefined score range based on the threshold.
  • the indicator calculation unit 140 may assign a score to each hemodynamic parameter according to a predefined score range (0 to 10 points) according to the parameter value.
  • the indicator calculation unit 140 calculates a clinical standard factor by assigning a score in a predefined score range according to the calculated clinical factor, and determines which of a plurality of diseases is selected according to the calculated clinical standard factor. It is classified as a single disease, and a smart indicator can be calculated by assigning weights calculated according to simple linear regression according to the degree of the disease to the calculated clinical standard factors.
  • the index calculation unit 140 can calculate a smart index using Equation 1 below, a hemodynamic index using Equation 2, and a smart hemodynamic index using Equation 3. there is.
  • SI may represent a smart index
  • p i may represent the value of a clinical factor
  • s i may represent a clinical standard factor
  • w i may represent a weight
  • HDI may represent the hemodynamic index
  • p i may represent the value of the hemodynamic factor
  • h i may represent the hemodynamic standard factor
  • w i may represent the weight.
  • Equation 3 SHDI may represent a smart hemodynamic index, f may represent an integration function, SI may represent a smart index, and HDI may represent a hemodynamic index.
  • Hemodynamic indices include existing hemodynamic factors such as Fractional Flow Reserve (FFR), Coronary Flow Reserve (CFR), Index of Microcirculatory Resistance (IMR), Wall Shear Stress (WSS), and Oscillatory Shear Index (OSI). It may be an indicator designed by normalizing and quantitatively formulating it through a weighted-sum model and population study to better reflect the characteristics of each cardiovascular region and disease.
  • FFR Fractional Flow Reserve
  • CFR Coronary Flow Reserve
  • IMR Index of Microcirculatory Resistance
  • WSS Wall Shear Stress
  • OSI Oscillatory Shear Index
  • Hemodynamic indicators can provide clear clinical guidelines for diagnosis and prognosis prediction for patients according to hemodynamic indicator values through large-scale clinical research.
  • Smart Index relates clinical information such as CT angiography currently used by clinicians to diagnose cardiovascular disease, presence of other diseases such as diabetes or high blood pressure, and blood components such as hematocrit or cholesterol level to each cardiovascular disease. It is designed as an integrated indicator by performing risk stratification by quantitatively evaluating it according to the degree, and is designed to have a high degree of consistency with existing medical decisions, so it can become a quantitative guideline.
  • the parameters in Table 1 can be configured to give them physical meaning using non-dimensionalization.
  • Equation 4 The non-dimensionalized equation can be exemplified as Equation 4 and Equation 5.
  • Equation 4 h 1 may represent a hemodynamic score based on a scoring equation defined for each parameter for non-dimensionalized hemodynamic parameters.
  • h 2 may represent a hemodynamic score based on a scoring equation defined for each parameter for non-dimensionalized hemodynamic parameters.
  • Smart Hemodynamic index is a single index that considers both hemodynamic index and smart index simultaneously.
  • the method of configuring smart indicators and smart hemodynamic indicators may be similar to hemodynamic indicators.
  • the diagnostic result providing unit 150 may provide a diagnostic result for the diagnosis target by applying any one of the calculated hemodynamic index and the calculated smart hemodynamic index to the diagnostic guideline. there is.
  • the diagnostic result provision unit provides clinical information related to the diagnosis target to a plurality of medical professionals and then applies a score based on any one indicator to the diagnostic guideline determined based on the diagnosed result to determine the applied score from the diagnostic guideline. Diagnosis results corresponding to the score can be provided.
  • diagnosis result provider 150 may be used as diagnostic assistance information for diagnosing a patient's disease, disease, etc.
  • the smart hemodynamic index of the present invention is calculated by complexly considering a large variety of hemodynamic and clinical factors, so the quantitative judgment criteria can be relatively clear with no or small gray areas. Therefore, smart hemodynamic indicators have a high probability of matching actual clinical judgment.
  • diagnosis based on hemodynamic factors in the prior art requires a high level of expert knowledge in fluid mechanics, and when used clinically, there is a disadvantage of having to go through a comprehensive diagnosis/judgment process on clinical and epidemiological factors, whereas the present invention Smart hemodynamic indicators according to present simple and clear indicators, enabling quick decision-making during diagnosis.
  • the smart hemodynamic index of the present invention is formulated using information obtained from existing medical devices and hemodynamic analysis methods, it does not require the purchase of new medical devices and can be used in all primary, secondary, and tertiary medical environments. It can be used in
  • the present invention is a diagnostic aid that calculates a smart hemodynamic index that combines smart index and hemodynamic index, and provides diagnostic results according to quantitatively standardized clinical guidelines using the smart hemodynamic index to assist medical decisions.
  • Devices and methods can be provided.
  • Figure 2 is a diagram illustrating a method for calculating a smart hemodynamic index according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 2 illustrates a method for calculating a smart hemodynamic index according to an embodiment of the present invention.
  • the method of calculating a smart hemodynamic index uses a clinical factor 200 and a hemodynamic factor 201 to calculate a smart index 210 and a hemodynamic index 211. , and illustrates a procedure for calculating the smart hemodynamic index 220 by simultaneously considering the calculated indices.
  • a method of calculating a smart hemodynamic index according to an embodiment of the present invention is a computerized simulation or real-time measurement technology (4-D) of the patient's 4D (time + 3D space) pulsatile vascular velocity field using angiography images and ultrasound Doppler. Flow MRI, 3D ultrasound, etc.) and clinical information obtained through artificial intelligence predictions learned from them.
  • 4-D real-time measurement technology
  • the method for calculating a smart hemodynamic index includes various hemodynamic factors (FFR, CFR, IMR, WSS, OSI, etc.) and clinical factors (vascular stenosis rate, etc.) quantified using clinical information and velocity fields. Concomitant diseases, blood flow components, etc.) are calculated.
  • various hemodynamic factors FFR, CFR, IMR, WSS, OSI, etc.
  • clinical factors vascular stenosis rate, etc. quantified using clinical information and velocity fields. Concomitant diseases, blood flow components, etc.
  • the method of calculating the smart hemodynamic index is to calculate the smart index (210) and the hemodynamic index (211) through standardization and formulation to suit the characteristics of each cardiovascular disease, and to calculate the smart hemodynamic index (220) by considering them simultaneously. Calculate
  • Figure 3 is a diagram illustrating a method of improving the diagnostic process by applying a smart hemodynamic index according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 3 illustrates the effect of improving the diagnostic process by applying a smart hemodynamic indicator according to an embodiment of the present invention.
  • steps S301 to S305 represent a diagnostic procedure according to the existing process
  • steps S311 to S313 represent an improved diagnostic procedure according to the present invention.
  • an anatomical evaluation of the lesion is made in step S301, a physiological evaluation of the lesion is made in step S302, a treatment method decision based on clinical information is made in step S303, and step (S303) is made.
  • step S304 a decision is made regarding drug treatment and invasive treatment, and in step S305, periodic or regular follow-up management is performed.
  • the diagnostic assistance method according to an embodiment of the present invention is based on a smart hemo-dynamic index (SHDI) in step 311, and steps (S301) to (S303) according to the existing method during the diagnosis and management process. ) are integrated and simplified.
  • SHDI smart hemo-dynamic index
  • the diagnostic assistance method determines a SHDI-based treatment method in step S311, determines SHDI-based treatment timing in step S312, and performs SHDI-based tracking management in step S313. do.
  • Step (S301) takes about 10 hours to extract blood vessel shapes based on experts
  • step (S302) takes about 5 hours to present FFR based on computer simulation
  • steps (S303) and (S304) require medical data dictionary The process of conducting clinical treatment after familiarization takes a long time.
  • step S305 may correspond to prognostic management for ineffective periodic examinations and reoperations.
  • step (S311) is AI-based automatic blood vessel shape extraction, which takes about 5 minutes, reducing manpower and time consumption, and improving fidelity and information usability through AI-based SHDI presentation.
  • Step (S312) improves clinical convenience and on-site response capabilities by accessing XR-based real-time medical data and performing procedures.
  • Step (S313) is SHDI-based prognosis prediction and establishment of a customized management plan to increase prognosis management efficiency and prevent emergency situations in advance.
  • the diagnostic assistance method improves the convenience of diagnosis and treatment subjects based on SHDI and assists the operator in faster judgment and treatment.
  • Figure 4 is a diagram explaining hemodynamic factors according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 4 illustrates the carotid artery in relation to hemodynamic parameters according to one embodiment of the invention.
  • the carotid artery 400 may be model data analyzed based on velocity information obtained using data obtained through 4D MRI.
  • Hemodynamic parameters related to the carotid artery 400 can be summarized as in the table below.
  • the carotid artery 400 represents hemodynamic parameters and the Internal Carotid Artery (ICA), External Carotid Artery (ECA), and Common Carotid Artery (CCA).
  • ICA Internal Carotid Artery
  • ECA External Carotid Artery
  • CCA Common Carotid Artery
  • the hemodynamic parameters can be summarized as in Table 2 below.
  • the hemodynamic parameters are denoted by k, and in relation to the dimension, they represent MLT (M: mass, L: length, T: time).
  • Dimensions can dimensionally represent information about mass, length, and time.
  • Hemodynamic parameters can be calculated mathematically based on velocity information in the carotid artery 400.
  • Equation 6 ⁇ may represent a hemodynamic factor that represents a physical meaning as a result of non-dimensionalization, and k may represent the value before non-dimensionalization of the hemodynamic factor, and can be organized as shown in Table 3 below.
  • Non-dimensionalized hemodynamic factors can represent physical meaning and can be used to calculate hemodynamic indices.
  • the carotid artery 400 can be divided into pre-surgery (Pre), post-surgery (Post), and a normal case (Control), which is the opposite side of the blocked case.
  • Pre pre-surgery
  • Post post-surgery
  • Control normal case
  • the carotid artery 400 can create a shape of the carotid artery using a 3D printer from a patient's CT image, reproduce the actual pulsation of the patient, and then provide speed information.
  • Figure 5 is a diagram illustrating a configuration for standardizing hemodynamic factors according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 5 illustrates the standard for assigning scores to hemodynamic factors and standardizing them to calculate hemodynamic standard factors according to an embodiment of the present invention.
  • the graph 500 represents PRE, which represents a value corresponding to the average of the stenotic carotid artery immediately before surgery, CTRL, which represents the carotid artery opposite the operated carotid artery, and POST, which represents the dilated carotid artery immediately after surgery.
  • the threshold value 501 for distinguishing stenosis and the threshold value 502 for distinguishing hyperdilatation are indicated.
  • a score can be assigned to classify the data into stenosis, normal, and hyperdilatation.
  • a hemodynamic standard factor in the range of 0 to 10 can be assigned using a scoring formula defined for each factor.
  • the score range can be flexibly changed according to the user's settings, and can be defined as in Equation 7 below in relation to the non-dimensionalized hemodynamic factor and Equation 5.
  • HP 1 may represent a hemodynamic standard factor
  • h 1 may represent a hemodynamic factor
  • Figure 6 is a diagram illustrating standardized clinical guidelines according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 6 illustrates standardized clinical guidelines according to an embodiment of the present invention.
  • an image 600 represents an index score 601 and a standardized clinical guideline 602.
  • the index score 601 can be used to determine surgery, stent, or other medical decisions according to quantitatively standardized clinical guidelines 602 and provide diagnostic assistance information to be applied to the patient.
  • the image 600 quantitatively provides criteria for medical decisions as a clinical guideline 602 using smart indicators, hemodynamic indicators, and smart hemodynamic indicators.
  • FIGS. 7A and 7B are diagrams illustrating a method of calculating weights of hemodynamic standard factors according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 7a illustrates the degree of stenosis as a standard for calculating the weight of the hemodynamic standard factor according to an embodiment of the present invention.
  • a graph 700 indicates the degree of stenosis, and stenosis is confirmed by the portion where the size of the blood vessel is maintained and the point at which it is blocked.
  • hemodynamic index and smart hemodynamic index are numbers and have no meaning, so there is no meaning to the number. It is important to assign a number, and the analysis results show what the status is.
  • Stenosis can be expressed as Equation 8 below.
  • Equation 8 d 2 represents the change in length at a point that decreases and increases, and d s can represent a peak point that goes up and then goes down.
  • Figure 7b shows the results of linear regression analysis of the weights of hemodynamic standard factors according to an embodiment of the present invention.
  • graph 710 shows PRE, CTRL, and POST for ICA.
  • Graph 711 represents PRE, CTRL, and POST for CCA.
  • Graph 712 shows PRE, CTRL, and POST for ECA.
  • Graph 713 shows PRE, CTRL, and POST for all carotids.
  • Graph 714 represents PRE, CTRL, and POST for the combination of ICA and CCA.
  • PRE represents the average value of the stenotic carotid artery immediately before surgery
  • CTRL represents the carotid artery opposite the operated carotid artery
  • POST can represent the dilated carotid artery immediately after surgery.
  • R 2 represents a linearly distributed indicator (numerical value).
  • Weights (w i ) are assigned to the hemodynamic standard factors according to an embodiment of the present invention, and hemodynamic indicators and smart hemodynamic indicators can be calculated through a weighted-sum method.
  • the weights can be calculated by performing a simple linear regression analysis on the hemodynamic standard factors and stenosis for a total of 24 carotid arteries, and the coefficient of determination (R_squarei) of the hemodynamic standard factors can be summarized as shown in Equation 9 below. That is, the weight can be calculated using Equation 9.
  • Equation 9 w i may represent a weight, and R_squre i may represent the coefficient of determination of the weight.
  • a hemodynamic index can be calculated by combining weights with the hemodynamic standard factor calculated based on the hemodynamic factor.
  • Smart indicators can also be calculated in the same way as hemodynamic indicators.
  • Figure 8 is a diagram illustrating a method of providing a current patient condition diagnosis result according to any one of a smart indicator, a hemodynamic indicator, and a smart hemodynamic indicator according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 8 illustrates a method of providing a current patient condition diagnosis result according to any one of a smart indicator, a hemodynamic indicator, and a smart hemodynamic indicator according to an embodiment of the present invention.
  • the diagnostic assistance method can provide diagnostic results according to the values of the smart index, hemodynamic index, and smart hemodynamic index and clinical diagnosis guidelines.
  • the clinical diagnosis guideline 800 may include scores and guide information determined by a plurality of professional medical professionals based on clinical information related to the diagnosis subject.
  • the clinical diagnosis guideline can be presented as Table 4 below, and the table below illustrates the clinical diagnosis guideline according to the hemodynamic index as an indicator, but is equally applicable to smart indicators and smart hemodynamic indicators. Some figures may be subject to change.
  • the clinical diagnosis guideline 800 presents all of the patient's comprehensive medical information to multiple specialists, and links the results of carotid artery diagnosis with index values.
  • the present invention does not require the purchase of new medical devices because it calculates smart indicators, hemodynamic indicators, and smart hemodynamic indicators that integrate them, which are formalized indicators using information that can be obtained from existing medical devices. It can provide diagnostic assistance devices and methods that can be used in both secondary and tertiary medical environments.
  • Figure 9 is a diagram for explaining a diagnostic assistance method using a smart hemodynamic index according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 9 illustrates a diagnostic assistance method using a smart hemodynamic indicator according to an embodiment of the present invention.
  • step S901 the diagnostic assistance method using a smart hemodynamic indicator according to an embodiment of the present invention collects clinical information.
  • the diagnostic assistance method using a smart hemodynamic index collects clinical information related to the diagnosis subject.
  • clinical information collects medical images including at least one of angiography images, ultrasound Doppler images, and CT images according to clinical information acquisition standards, and applies an artificial intelligence prediction model to the collected medical images to provide three-dimensional Data on spatial and 4-dimensional blood flow information can be collected as clinical information.
  • step S902 the diagnostic assistance method using a smart hemodynamic index according to an embodiment of the present invention calculates clinical factors.
  • the diagnostic assistance method using a smart hemodynamic index can calculate clinical factors based on the characteristics of each disease from the collected clinical information.
  • clinical factors may be referred to as clinical parameters, such as diabetes, blood pressure, hyperlipidemia, smoking, hematocrit, cholesterol level, pulse rate, ultrasound image, CT image, MRI image, pain, heart failure, It may include at least one of the following: body blood concentration, blood inflammation level, myocardial perfusion single-photon tomography image, underlying disease, hereditary condition, weight, and age.
  • step S903 the diagnostic assistance method using a smart hemodynamic indicator according to an embodiment of the present invention calculates a hemodynamic factor.
  • the diagnostic assistance method using a smart hemodynamic index can calculate hemodynamic factors based on 4D blood flow velocity information.
  • hemodynamic factors may be referred to as hemodynamic parameters.
  • Hemodynamic factors are calculated based on dimensionless 4-dimensional blood flow velocity information from clinical information, and include basic blood flow information factors, velocity factors, flow factors, secondary flow factors, wall stress-based factors, pressure factors, and morphology factors. It may contain at least one or more.
  • step S904 the diagnostic assistance method using a smart hemodynamic index according to an embodiment of the present invention calculates a smart index, a hemodynamic index, and a smart hemodynamic index.
  • the diagnostic assistance method using a smart hemodynamic index calculates a smart index using clinical factors, calculates a hemodynamic index using hemodynamic factors, and calculates the smart index and hemodynamic index.
  • Smart hemodynamic indicators can be calculated by simultaneously considering.
  • step S905 the diagnostic assistance method using a smart hemodynamic index according to an embodiment of the present invention provides a diagnosis result by applying the smart hemodynamic index to a diagnostic guideline.
  • the diagnostic assistance method using a smart hemodynamic index can provide diagnostic results for a diagnosis target by applying any one of the hemodynamic index and the smart hemodynamic index to the diagnostic guideline. there is.
  • the diagnostic assistance method using a smart hemodynamic indicator provides clinical information related to the diagnostic target to a plurality of professional medical professionals and then follows the diagnostic guideline determined based on the diagnostic results.
  • scores based on indicators it is possible to provide diagnostic results corresponding to the scores applied in the diagnostic guidelines.
  • the present invention provides hemodynamic indicators and smart indicators, which are innovative diagnostic technologies that can quantitatively express analysis processes and results that require a high level of understanding of both hemodynamics and medicine in standardized numbers and present matching clinical guidelines.
  • hemodynamic indicators and smart indicators are innovative diagnostic technologies that can quantitatively express analysis processes and results that require a high level of understanding of both hemodynamics and medicine in standardized numbers and present matching clinical guidelines.
  • the existing medical diagnosis process can be innovatively simplified and at the same time, it can assist in accurate diagnosis and prognosis prediction through more multifaceted consideration.
  • devices and components described in embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable array (FPA), It may be implemented using one or more general-purpose or special-purpose computers, such as a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions.
  • a processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications that run on the operating system. Additionally, a processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software.
  • OS operating system
  • a processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software.
  • a single processing device may be described as being used; however, those skilled in the art will understand that a processing device includes multiple processing elements and/or multiple types of processing elements. It can be seen that it may include.
  • a processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Additionally, other processing configurations, such as parallel processors, are possible.
  • Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, which may configure a processing unit to operate as desired, or may be processed independently or collectively. You can command the device.
  • Software and/or data may be used on any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device to be interpreted by or to provide instructions or data to a processing device. , or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave.
  • Software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner.
  • Software and data may be stored on one or more computer-readable recording media.

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Abstract

본 발명은 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 스마트 지표와 혈류 역학 지표를 종합한 스마트 혈류 역학 지표를 산출하고, 스마트 혈류 역학 지표를 이용하여 정량적으로 표준화된 임상 가이드라인에 따라 진단 결과를 제공하여 의료 결정을 보조하는 진단 보조 장치 및 방법에 관한 것이다.

Description

스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치 및 방법
본 발명은 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 스마트 지표와 혈류 역학 지표를 종합한 스마트 혈류 역학 지표를 산출하고, 스마트 혈류 역학 지표를 이용하여 정량적으로 표준화된 임상 가이드라인에 따라 진단 결과를 제공하여 의료 결정을 보조하는 기술에 관한 것이다.
심근분획 혈류 예비력(Fractional flow reserve, FFR)은 관상동맥 협착으로 감소되는 혈관 내부 압력을 측정하여 협착의 진행 정도를 진단하는 기술이다.
종래 기술에 따른 혈류 역학 지표 산출 방법은 혈류 역학 인자 중 단일의 압력 지표만 사용하여 기준에 회색 영역이 존재하고, 측정을 위해 상당한 시간, 비용과 전문인력을 요구한다.
즉, 종래 기술에 따른 혈류 역학 지표는 산출에 많은 비용과 시간이 소모되어 의료 진단 과정에서 진단 및 예후 예측에 대한 판단에 소모성이 존재한다.
또한, 종래 기술에 따른 혈류 역학 지표 산출 방법은 실제 임상의의 판단과 불일치하는 경우가 있어 신뢰도가 낮은 문제가 있다.
본 발명은 스마트 지표와 혈류 역학 지표를 종합한 스마트 혈류 역학 지표를 산출하고, 스마트 혈류 역학 지표를 이용하여 정량적으로 표준화된 임상 가이드라인에 따라 진단 결과를 제공하여 의료 결정을 보조하는 진단 보조 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 혈류 역학과 의학 모두에 대한 높은 이해도가 필요한 분석 과정 및 결과를 정량적으로 표준화된 숫자로 표현하고 이에 매칭되는 임상 가이드라인 제시가 가능한 혁신적 진단 기술인 혈류 역학 지표와 스마트 지표, 그리고 이를 통합한 스마트 혈류 역학 지표를 제공함에 따라 기존의 의료 진단 과정을 혁신적으로 간략화함과 동시에 더 다각도적인 고려를 통해 정확한 진단, 예후 예측에 대한 진단을 보조하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 기존의 의료기기로 얻을 수 있는 정보들을 사용하여 수식화된 지표인 스마트 지표, 혈류 역학 지표 및 이를 통합한 스마트 혈류 역학 지표를 산출하기 때문에 새로운 의료기기 구매를 필요로 하지 않아 1, 2, 3차 의료환경 모두에서 사용이 가능한 진단 보조 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치는 진단 대상과 관련된 임상 정보를 수집하는 임상 정보 수집부, 상기 수집된 임상 정보에 기초하여 임상 인자를 산출하는 임상 인자 산출부, 상기 수집된 임상 정보에 기초하여 혈류 역학 인자를 산출하는 혈류 역학 인자 산출부, 상기 산출된 임상 인자를 이용하여 스마트 지표(smart index, SI)를 산출하고, 상기 산출된 혈류 역학 인자를 이용하여 혈류 역학 지표(hemodynamic index, HDI)를 산출하며, 상기 산출된 스마트 지표와 상기 산출된 혈류 역학 지표를 동시에 고려하여 스마트 혈류 역학 지표(smart hemodynamic index, SHDI)를 산출하는 지표 산출부 및 상기 산출된 스마트 지표, 상기 산출된 혈류 역학 지표 및 상기 산출된 스마트 혈류 역학 지표 중 어느 하나의 지표를 진단 가이드 라인에 적용하여 상기 진단 대상에 대한 진단 결과를 제공하는 진단 결과 제공부를 포함할 수 있다.
상기 지표 산출부는 상기 혈류 역학 인자를 표준화한 혈류 역학 표준 인자를 산출하고, 상기 산출된 혈류 역학 표준 인자에 가중치를 부여하여 상기 혈류 역학 지표를 산출할 수 있다.
상기 지표 산출부는 상기 임상 인자를 표준화한 임상 표준 인자를 산출하고, 상기 산출된 임상 표준 인자에 가중치를 부여하여 상기 스마트 지표를 산출할 수 있다.
상기 임상 인자 산출부는 상기 임상 정보에서 질환별 특성에 기초하여 당뇨 여부, 혈압, 고지혈증 여부, 흡연 여부, 적혈구 용적률, 콜레스테롤 수치, 맥박 수, 초음파 영상, CT 영상, MRI 영상, 통증 여부, 심부전증 여부, 체내 혈중 농도, 혈내 염증 수치, 심근관류 단일광자 단층촬영 영상, 기저 질환 여부, 유전성 여부, 몸무게 및 나이 중 적어도 하나 이상을 포함하는 임상 인자를 산출할 수 있다.
상기 진단 결과 제공부는 복수의 전문 의료인에게 상기 진단 대상과 관련된 임상 정보를 제공한 후 진단된 결과에 기반하여 결정된 진단 가이드 라인에 상기 어느 하나의 지표에 기반한 점수를 적용하여 상기 진단 가이드 라인에서 상기 적용된 점수에 해당하는 진단 결과를 제공할 수 있다.
상기 임상 정보 수집부는 임상 정보 획득 기준에 따라 혈관 조영 영상, 초음파 도플러 영상 및 CT 영상 중 적어도 하나를 포함하는 의료 영상을 수집하고, 상기 수집된 의료 영상에 대하여 인공 지능 예측 모델을 적용하여 3차원 공간 및 4차원 혈류 유동 정보에 대한 데이터를 임상 정보로 수집할 수 있다.
상기 혈류 역학 인자 산출부는 상기 임상 정보에서 4차원 혈류 속도 정보에 기반하여 기본 혈류 정보 인자, 속도 인자, 유량 인자, 이차흐름 인자, 벽면 응력 기반 인자, 압력 인자 및 형태학 인자 중 적어도 하나 이상을 포함하는 혈류 역학 인자를 산출할 수 있다.
상기 지표 산출부는 상기 산출된 혈류 역학 인자에 따라 사전 정의된 점수 범위에서 점수를 부여하여 혈류 역학 표준 인자를 산출하고, 상기 산출된 혈류 역학 표준 인자에 따라 복수의 질환 중 어느 하나의 질환으로 구분하며, 상기 산출된 혈류 역학 표준 인자에 대해 질환에 정도에 따라 산출된 가중치를 부여하여 혈류 역학 지표를 산출할 수 있다.
상기 지표 산출부는 상기 산출된 혈류 역학 인자와 관련하여 복수의 케이스로 구분하고, 상기 구분된 케이스 각각의 평균 값을 기준으로 질환 별 임계 값을 산출하고, 상기 산출된 임계 값에 기반하여 상기 사전 정의된 점수 범위에서 점수를 부여하여 혈류 역학 표준 인자를 산출할 수 있다.
상기 지표 산출부는 상기 산출된 임상 인자에 따라 사전 정의된 점수 범위에서 점수를 부여하여 임상 표준 인자를 산출하고, 상기 산출된 임상 표준 인자에 따라 복수의 질환 중 어느 하나의 질환으로 구분하며, 상기 산출된 임상 표준 인자에 대해 질환에 정도에 따라 산출된 가중치를 부여하여 스마트 지표를 산출할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법은 임상 정보 수집부에서, 진단 대상과 관련된 임상 정보를 수집하는 단계, 임상 인자 산출부에서, 상기 수집된 임상 정보에서 임상 인자를 산출하는 단계, 혈류 역학 인자 산출부에서, 상기 수집된 임상 정보에서 혈류 역학 인자를 산출하는 단계, 지표 산출부에서, 상기 산출된 임상 인자를 이용하여 스마트 지표(smart index, SI)를 산출하고, 상기 산출된 혈류 역학 인자를 이용하여 혈류 역학 지표(hemodynamic index, HDI)를 산출하며, 상기 산출된 스마트 지표와 상기 산출된 혈류 역학 지표를 동시에 고려하여 스마트 혈류 역학 지표(smart hemodynamic index, SHDI)를 산출하는 단계 및 진단 결과 제공부에서, 상기 산출된 스마트 지표, 상기 산출된 혈류 역학 지표 및 상기 산출된 스마트 혈류 역학 지표 중 어느 하나의 지표를 진단 가이드 라인에 적용하여 상기 진단 대상에 대한 진단 결과를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 산출된 임상 인자를 이용하여 스마트 지표를 산출하고, 상기 산출된 혈류 역학 인자를 이용하여 혈류 역학 지표를 산출하며, 상기 산출된 스마트 지표와 상기 산출된 혈류 역학 지표를 동시에 고려하여 스마트 혈류 역학 지표를 산출하는 단계는, 상기 혈류 역학 인자를 표준화한 혈류 역학 표준 인자를 산출하고, 상기 산출된 혈류 역학 표준 인자에 가중치를 부여하여 상기 혈류 역학 지표를 산출하는 단계 및 상기 임상 인자를 표준화한 임상 표준 인자를 산출하고, 상기 산출된 임상 표준 인자에 가중치를 부여하여 상기 스마트 지표를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 산출된 스마트 지표, 상기 산출된 혈류 역학 지표 및 상기 산출된 스마트 혈류 역학 지표 중 어느 하나의 지표를 진단 가이드 라인에 적용하여 상기 진단 대상에 대한 진단 결과를 제공하는 단계는, 복수의 전문 의료인에게 상기 진단 대상과 관련된 임상 정보를 제공한 후 진단된 결과에 기반하여 결정된 진단 가이드 라인에 상기 어느 하나의 지표에 기반한 점수를 적용하여 상기 진단 가이드 라인에서 상기 적용된 점수에 해당하는 진단 결과를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 진단 대상과 관련된 임상 정보를 수집하는 단계는, 임상 정보 획득 기준에 따라 혈관 조영 영상, 초음파 도플러 영상 및 CT 영상 중 적어도 하나를 포함하는 의료 영상을 수집하고, 상기 수집된 의료 영상에 대하여 인공 지능 예측 모델을 적용하여 3차원 공간 및 4차원 혈류 유동 정보에 대한 데이터를 임상 정보로 수집하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 혈류 역학 인자를 산출하는 단계는, 상기 임상 정보에서 4차원 혈류 속도 정보에 기반하여 기본 혈류 정보 인자, 속도 인자, 유량 인자, 이차흐름 인자, 벽면 응력 기반 인자, 압력 인자 및 형태학 인자 중 적어도 하나 이상을 포함하는 혈류 역학 인자를 산출하는 단계를 포함하고, 상기 산출된 임상 인자를 이용하여 스마트 지표를 산출하고, 상기 산출된 혈류 역학 인자를 이용하여 혈류 역학 지표를 산출하며, 상기 산출된 스마트 지표와 상기 혈류 역학 지표를 통합하여 스마트 혈류 역학 지표를 산출하는 단계는, 상기 산출된 혈류 역학 인자에 따라 사전 정의된 점수 범위에서 점수를 부여하여 혈류 역학 표준 인자를 산출하고, 상기 산출된 혈류 역학 표준 인자에 따라 복수의 질환 중 어느 하나의 질환으로 구분하며, 상기 산출된 혈류 역학 표준 인자에 대해 질환에 정도에 따라 산출된 가중치를 부여하여 혈류 역학 지표를 산출할 수 있다.
상기 수집된 임상 정보에 기초하여 임상 인자를 산출하는 단계는, 상기 임상 정보에서 질환별 특성에 기초하여 당뇨 여부, 혈압, 고지혈증 여부, 흡연 여부, 적혈구 용적률, 콜레스테롤 수치, 맥박 수, 초음파 영상, CT 영상, MRI 영상, 통증 여부, 심부전증 여부, 체내 혈중 농도, 혈내 염증 수치, 심근관류 단일광자 단층촬영 영상, 기저 질환 여부, 유전성 여부, 몸무게 및 나이 중 적어도 하나 이상을 포함하는 임상 인자를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 산출된 임상 인자를 이용하여 스마트 지표를 산출하고, 상기 산출된 혈류 역학 인자를 이용하여 혈류 역학 지표를 산출하며, 상기 산출된 스마트 지표와 상기 산출된 혈류 역학 지표를 동시에 고려하여 스마트 혈류 역학 지표를 산출하는 단계는, 상기 산출된 임상 인자에 따라 사전 정의된 점수 범위에서 점수를 부여하여 임상 표준 인자를 산출하고, 상기 산출된 임상 표준 인자에 따라 복수의 질환 중 어느 하나의 질환으로 구분하며, 상기 산출된 임상 표준 인자에 대해 질환에 따라 산출된 가중치를 부여하여 스마트 지표를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명은 스마트 지표와 혈류 역학 지표를 종합한 스마트 혈류 역학 지표를 산출하고, 스마트 혈류 역학 지표를 이용하여 정량적으로 표준화된 임상 가이드라인에 따라 진단 결과를 제공하여 의료 결정을 보조하는 진단 보조 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
본 발명은 혈류 역학과 의학 모두에 대한 높은 이해도가 필요한 분석 과정 및 결과를 정량적으로 표준화된 숫자로 표현하고 이에 매칭되는 임상 가이드라인 제시가 가능한 혁신적 진단 기술인 혈류 역학 지표와 스마트 지표, 그리고 이를 통합한 스마트 혈류 역학 지표를 제공함에 따라 기존의 의료 진단 과정을 혁신적으로 간략화함과 동시에 더 다각도적인 고려를 통해 정확한 진단, 예후 예측에 대한 진단을 보조할 수 있다.
본 발명은 기존의 의료기기로 얻을 수 있는 정보들을 사용하여 수식화된 지표인 스마트 지표, 혈류 역학 지표 및 이를 통합한 스마트 혈류 역학 지표를 산출하기 때문에 새로운 의료기기 구매를 필요로 하지 않아 1, 2, 3차 의료환경 모두에서 사용이 가능한 진단 보조 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 산출하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 응용하여 진단 과정을 개선하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 혈류 역학 인자를 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 혈류 역학 인자를 표준화 하는 구성을 설명하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 표준화 임상 가이드라인을 설명하는 도면이다.
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 일실시예에 따른 혈류 역학 표준 인자의 가중치를 산출하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 지표, 혈류 역학 지표 및 스마트 혈류 역학 지표 중 어느 하나에 따라 현재 환자 상태 진단 결과를 제공하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 문서의 다양한 실시 예들이 첨부된 도면을 참조하여 기재된다.
실시 예 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
하기에서 다양한 실시 예들을 설명에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
그리고 후술되는 용어들은 다양한 실시 예들에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.
본 문서에서, "A 또는 B" 또는 "A 및/또는 B 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다.
"제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째," 등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.
어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.
본 명세서에서, "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, 하드웨어적 또는 소프트웨어적으로 "~에 적합한," "~하는 능력을 가지는," "~하도록 변경된," "~하도록 만들어진," "~를 할 수 있는," 또는 "~하도록 설계된"과 상호 호환적으로(interchangeably) 사용될 수 있다.
어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다.
예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
또한, '또는' 이라는 용어는 배타적 논리합 'exclusive or' 이기보다는 포함적인 논리합 'inclusive or' 를 의미한다.
즉, 달리 언급되지 않는 한 또는 문맥으로부터 명확하지 않는 한, 'x가 a 또는 b를 이용한다' 라는 표현은 포함적인 자연 순열들(natural inclusive permutations) 중 어느 하나를 의미한다.
상술한 구체적인 실시 예들에서, 발명에 포함되는 구성 요소는 제시된 구체적인 실시 예에 따라 단수 또는 복수로 표현되었다.
그러나, 단수 또는 복수의 표현은 설명의 편의를 위해 제시한 상황에 적합하게 선택된 것으로서, 상술한 실시 예들이 단수 또는 복수의 구성 요소에 제한되는 것은 아니며, 복수로 표현된 구성 요소라 하더라도 단수로 구성되거나, 단수로 표현된 구성 요소라 하더라도 복수로 구성될 수 있다.
한편 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 다양한 실시 예들이 내포하는 기술적 사상의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다.
그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니되며 후술하는 청구범위뿐만 아니라 이 청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치의 구성 요소를 예시한다.
도 1을 참고하면, 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치(100)는 임상 정보 수집부(110), 임상 인자 산출부(120), 혈류 역학 인자 산출부(130), 지표 산출부(140) 및 진단 결과 제공부(150)를 포함하고, 제어부(160)는 상술한 구성의 기능적 동작을 제어한다.
본 발명의 일실시예에 따르면 임상 정보 수집부(110)는 진단 대상과 관련된 임상 정보를 수집한다.
진단 대상은 혈류역학과 의학과 관련하여 질환 진단이 되는 환자로서, 대표적인 질환은 경동맥 질환이 있을 수 있고, 경동맥 질환으로는 경동맥 협착증이 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면 임상 정보 수집부(110)는 임상 정보 획득 기준에 따라 혈관 조영 영상, 초음파 도플러 영상 및 CT 영상 중 적어도 하나를 포함하는 의료 영상을 수집할 수 있다.
일례로, 임상 정보 수집부(110)는 수집된 의료 영상에 대하여 인공 지능 예측 모델을 적용하여 3차원 공간 및 4차원 혈류 유동 정보에 대한 데이터를 임상 정보로 수집할 수 있다.
임상 정보는 환자의 4차원 혈류 속도 정보를 포함하고 있고, 혈류 속도 정보는 4D-flow-MRI, 전산유체역학(CFD) 등의 방법을 사용하여 획득한 3차원 공간 및 1 심장주기(cardiac cycle) 동안의 시간 정보에 대한 속도 벡터 3성분과, 혈액과 혈관이 맞닿은 벽면 위치 정보를 의미할 수 있다.
임상 정보의 데이터 형식은 기본적으로 CSV(comma-separated values) 형식의 파일로 입력되지만, 경우에 따라 txt, mat, xlsx 등 좌표계(x, y, z, t)에 따른 속도 벡터 3성분 (u, v, w)를 기록하고 읽을 수 있는 데이터 형식이라면 어떤 것이든 특별히 구분하지 않는다.
본 발명의 일실시예에 따르면 임상 인자 산출부(120)는 임상 정보에 질환별 특성에 기초하여 임상 인자를 산출한다.
예를 들어, 임상 인자는 임상 파라미터로 지칭될 수 있고, 당뇨 여부, 혈압, 고지혈증 여부, 흡연 여부, 적혈구 용적률, 콜레스테롤 수치, 맥박 수, 초음파 영상, CT 영상, MRI 영상, 통증 여부, 심부전증 여부, 체내 혈중 농도, 혈내 염증 수치, 심근관류 단일광자 단층촬영 영상, 기저 질환 여부, 유전성 여부, 몸무게 및 나이 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
일례로, 임상 인자 산출부(120)는 임상 정보에서 질환별 특성에 기초하여 당뇨 여부, 혈압, 고지혈증 여부, 흡연 여부, 적혈구 용적률, 콜레스테롤 수치, 맥박 수, 초음파 영상, CT 영상, MRI 영상, 통증 여부, 심부전증 여부, 체내 혈중 농도, 혈내 염증 수치, 심근관류 단일광자 단층촬영 영상, 기저 질환 여부, 유전성 여부, 몸무게 및 나이 중 적어도 하나 이상을 포함하는 임상 인자를 산출할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면 혈류 역학 인자 산출부(130)는 임상 정보에서 임상 정보에서 4차원 혈류 속도 정보에 기초하여 혈류 역학 인자를 산출한다.
예를 들어, 혈류 역학 인자는 혈류 역학 파라미터로 지칭될 수 있다.
혈류 역학 인자는 4차원 혈류 속도 정보의 무차원화(dimensionless)에 기반하여 산출되고, 기본 혈류 정보 인자, 속도 인자, 유량 인자, 이차흐름 인자, 벽면 응력 기반 인자, 압력 인자 및 형태학 인자 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
일례로, 혈류 역학 인자 산출부(130)는 4차원 혈류 속도 정보의 무차원화(dimensionless)에 기반하여 기본 혈류 정보 인자, 속도 인자, 유량 인자, 이차흐름 인자, 벽면 응력 기반 인자, 압력 인자 및 형태학 인자 중 적어도 하나 이상을 포함하는 혈류 역학 인자를 산출할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면 혈류 역학 인자 산출부(130)는 혈류 속도 정보로부터 혈류 역학 인자를 산출하고, 산출된 혈류 역학 인자는 하기 표 1과 같이 정리할 수 있다.
[표 1]
Figure PCTKR2023005368-appb-img-000001
본 발명의 일실시예에 따르면 혈류 역학 인자 산출부(130)는 기본 혈류 정보 및 형태학 파라미터를 제외한 나머지 파라미터들은 속도 벡터로부터 수학적으로 계산될 수 있다.
이 과정에서 파라미터 값은 표 1에 개시된 파라미터에 대하여 계산된 값을 그대로 사용하거나 무차원화 과정을 거친 후 사용될 수 있다.
도 4를 이용하여 혈류 역학 인자 또는 파라미터에 대하여 보충 설명한다.
일례로, 지표 산출부(140)는 혈류 역학 인자를 표준화한 혈류 역학 표준 인자를 산출하고, 산출된 혈류 역학 표준 인자에 가중치를 부여하여 혈류 역학 지표를 산출할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 지표 산출부(140)는 임상 인자를 표준화한 임상 표준 인자를 산출하고, 산출된 임상 표준 인자에 가중치를 부여하여 스마트 지표를 산출할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면 지표 산출부(140)는 산출된 임상 인자를 이용하여 스마트 지표를 산출하고, 산출된 혈류 역학 인자를 이용하여 혈류 역학 지표를 산출하며, 스마트 지표와 혈류 역학 지표를 동시에 고려하여 스마트 혈류 역학 지표를 산출할 수 있다.
스마트 혈류 역학 지표는 스마트 지표와 혈류 역학 지표를 동시에 고려하여 구성되는 지표이다.
따라서, 스마트 혈류 역학 지표는 기존 스마트 지표와 혈류 역학 지표에서 사용되었던 인자들에 대한 가중치나, 점수 분포(표준 인자)에 대한 수식이 달라질 수 있다.
일례로, 지표 산출부(140)는 혈류 역학 인자에 따라 사전 정의된 점수 범위에서 점수를 부여하여 혈류 역학 표준 인자를 산출하고, 상기 산출된 혈류 역학 표준 인자에 따라 복수의 질환 중 어느 하나의 질환으로 구분하며, 상기 산출된 혈류 역학 표준 인자에 대해 질환에 정도에 따른 단순선형회귀분석(linear regression)에 따라 산출된 가중치를 부여하여 혈류 역학 지표를 산출할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면 지표 산출부(140)는 산출된 혈류 역학 인자와 관련하여 복수의 케이스로 구분하고, 구분된 케이스 각각의 평균 값을 기준으로 질환 별 임계 값을 산출하고, 산출된 임계 값에 기반하여 사전 정의된 점수 범위에서 점수를 부여하여 혈류 역학 표준 인자를 산출할 수 있다.
일례로, 지표 산출부(140)는 파라미터 값에 따라 사전 정의된 점수 범위(0~10 점)에 맞게 각 혈류역학 파라미터들에 대해 점수를 부여할 수 있다.
도 5를 이용하여 혈류 역학 인자와 관련된 혈류 역학 표준 인자는 보충 설명한다.
본 발명의 일실시예에 따른 지표 산출부(140)는 산출된 임상 인자에 따라 사전 정의된 점수 범위에서 점수를 부여하여 임상 표준 인자를 산출하고, 산출된 임상 표준 인자에 따라 복수의 질환 중 어느 하나의 질환으로 구분하며, 산출된 임상 표준 인자에 대해 질환에 정도에 따른 단순선형회귀분석(linear regression)에 따라 산출된 가중치를 부여하여 스마트 지표를 산출할 수 있다.
일례로, 지표 산출부(140)는 하기 수학식 1을 이용하여 스마트 지표를 산출하고, 수학식 2를 이용하여 혈류 역학 지표를 산출하며, 수학식 3을 이용하여 스마트 혈류 역학 지표를 산출할 수 있다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2023005368-appb-img-000002
수학식 1에서, SI는 스마트 지표(Smart Index)를 나타낼 수 있고, pi는 임상 인자의 값을 나타낼 수 있으며, si는 임상 표준 인자를 나타낼 수 있으며, wi는 가중치를 나타낼 수 있다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2023005368-appb-img-000003
수학식 2에서, HDI는 혈류 역학 지표를 나타낼 수 있고, pi는 혈류 역학 인자의 값을 나타낼 수 있으며, hi는 혈류 역학 표준 인자를 나타낼 수 있으며, wi는 가중치를 나타낼 수 있다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2023005368-appb-img-000004
수학식 3에서, SHDI는 스마트 혈류 역학 지표를 나타낼 수 있고, f는 통합 함수를 나타낼 수 있으며, SI는 스마트 지표를 나타낼 수 있고, HDI는 혈류 역학 지표를 나타낼 수 있다.
혈류 역학 지표는 기존의 Fractional Flow Reserve (FFR), Coronary Flow Reserve (CFR), Index of Microcirculatory Resistance (IMR), Wall Shear Stress (WSS), Oscillatory Shear Index(OSI)와 같은 혈류역학(Hemodynamic) 인자들을 심뇌혈관 부위별, 질환별 특성을 잘 반영할 수 있도록 표준화(normalization)하고 weighted-sum model 및 population study를 통해 정량적으로 수식화하여 설계된 지표일 수 있다.
혈류 역학 지표는 대량의 임상 연구를 통해 혈류 역학 지표 수치에 따른 환자에 대한 진단 및 예후 예측에 대한 명확한 임상 가이드라인을 제시할 수 있다.
스마트 지표(Smart Index)는 현재 임상의가 심뇌혈관 진단에 사용하고 있는 CT 조영술, 당뇨나 고혈압 등의 타질환 여부, 혈중 적혈구용적률이나 콜레스테롤 수치와 같은 혈액성분 등의 임상 정보들을 심뇌혈관 질환별 연관도에 따라 정량적으로 평가하여 위험 계층화를 수행하여 하나의 통합된 지표로서 설계되어 기존의 의료결정과 높은 일치도를 가지도록 설계되어 정량적인 가이드라인이 될 수 있다.
표 1에서의 파라미터는 무차원화를 사용하여 물리적 의미를 부여하도록 구성될 수 있다.
무차원화 수학식은 수학식 4와 수학식 5와 같이 예시될 수 있다.
[수학식 4]
Figure PCTKR2023005368-appb-img-000005
수학식 4에서 h1은 무차원화 된 혈류 역학 파라미터들에 대해 각 파라미터에 대해 정의된 점수화 수학식에 기반한 혈류역학 점수를 나타낼 수 있다.
[수학식 5]
Figure PCTKR2023005368-appb-img-000006
수학식 5에서 h2는 무차원화 된 혈류 역학 파라미터들에 대해 각 파라미터에 대해 정의된 점수화 수학식에 기반한 혈류역학 점수를 나타낼 수 있다.
스마트 혈류역학 지표(Smart Hemodynamic index)는 혈류역학 지표와 스마트 지표를 동시에 고려하여 하나의 지표로 나타낸 것이다.
스마트 지표와 스마트 혈류역학 지표를 구성하는 방법은 혈류역학 지표와 유사할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면 진단 결과 제공부(150)는 산출된 혈류 역학 지표 및 산출된 스마트 혈류 역학 지표 중 어느 하나의 지표를 진단 가이드 라인에 적용하여 진단 대상에 대한 진단 결과를 제공할 수 있다.
일례로, 진단 결과 제공부는 복수의 전문 의료인에게 상기 진단 대상과 관련된 임상 정보를 제공한 후 진단된 결과에 기반하여 결정된 진단 가이드 라인에 어느 하나의 지표에 기반한 점수를 적용하여 진단 가이드 라인에서 상기 적용된 점수에 해당하는 진단 결과를 제공할 수 있다.
예를 들어, 진단 결과 제공부(150)가 제공하는 진단 결과는 환자의 질병, 질환 등을 진단하기 위한 진단 보조 정보로 활용될 수 있다.
종래 기술인 심근분획 혈류 예비력과 달리, 본 발명의 스마트 혈류 역학 지표는 다량 다종의 혈류 역학 인자와 임상 인자들을 복합적으로 고려하여 산출되므로, 정량적 판단 기준에 회색 영역이 없거나 작아 상대적으로 명확할 수 있다. 따라서, 스마트 혈류 역학 지표는 실제 임상의 판단과 일치할 확률이 높다.
또한, 종래 기술의 혈류 역학 인자를 기반으로 진단은 높은 수준의 유체역학에 대한 전문 지식을 요구하며, 임상에 사용될 경우 임상과 역학에 대한 종합 진단/판단 과정을 거쳐야 하는 단점이 있는 반면, 본 발명에 따른 스마트 혈류 역학 지표는 간소하고 명확한 지표를 제시하므로, 진단 시 빠른 의사 결정이 가능하다.
또한, 본 발명의 스마트 혈류 역학 지표는 기존의 의료기기 및 혈류 역학 분석 방법들로 얻을 수 있는 정보들을 사용하여 수식화되어 있기 때문에 새로운 의료기기 구매를 필요로 하지 않아 1, 2, 3차 의료환경 모두에서 사용이 가능하다.
또한, 고령화로 인해 심뇌혈관 질환의 발병이 계속 증가하고 있고, 이에 따른 의료비 부담도 증가하고 있으므로, 스마트 혈류 역학 지표의 활용도가 매우 높을 것으로 예측된다.
다만, 본 발명의 효과는 상술한 효과들로 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있을 것이다.
따라서, 본 발명은 스마트 지표와 혈류 역학 지표를 종합한 스마트 혈류 역학 지표를 산출하고, 스마트 혈류 역학 지표를 이용하여 정량적으로 표준화된 임상 가이드라인에 따라 진단 결과를 제공하여 의료 결정을 보조하는 진단 보조 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 산출하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 산출하는 방법이 스마트 혈류 역학 지표를 산출하는 절차를 예시한다.
도 2를 참고하면, 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 산출하는 방법이 임상 인자(200)와 혈류 역학 인자(201)를 이용하여 스마트 지표(210), 혈류 역학 지표(211)를 산출하며, 산출된 지표들을 동시에 고려하여 스마트 혈류 역학 지표(220)를 산출하는 절차를 예시한다.
본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 산출하는 방법은 혈관 조영 영상과 초음파 도플러를 사용하여 환자의 4D(시간 + 3D 공간) 맥동 혈관 속도장을 전산 시뮬레이션 혹은 실시간 측정 기술(4-D Flow MRI, 3D 초음파 등) 및 이들을 학습한 인공지능 예측을 통해 획득되는 임상 정보를 수집한다.
본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 산출하는 방법은 임상 정보와 속도장을 이용하여 정량화된 다양한 혈류역학 인자(FFR, CFR, IMR, WSS, OSI 등)와 임상 인자(혈관 협착률, 동반 질환 여부, 혈류 성분 등)를 산출한다.
스마트 혈류 역학 지표를 산출하는 방법은 심뇌혈관 질환별 특성에 적합하도록 표준화 및 수식화를 통해 스마트 지표(210)와 혈류 역학 지표(211)를 산출하고, 이를 동시에 고려하여 스마트 혈류 역학 지표(220)를 산출한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 응용하여 진단 과정을 개선하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 응용하여 진단 과정을 개선하는 효과를 예시한다.
도 3을 참고하면, 단계(S301) 내지 단계(S305)는 기존 과정에 따른 진단 절차를 나타내고, 단계(S311) 내지 단계(S313)은 본 발명에 따라 개선된 진단 과정을 나타낸다.
기존 과정에 따르면, 단계(S301)에서는 병변의 해부학적 평가가 이루어지고, 단계(S302)에서 병변의 생리학적 평가가 이루어지며, 단계(S303)에서 임상 정보 기반 치료 방법 결정이 이루어지고, 단계(S304)에서 약물 치료와 침습 치료에 대한 판단이 이루어지며, 단계(S305)에서 주기적 또는 정기적 추적 관리가 이루어진다.
본 발명의 일실시예에 따른 진단 보조 방법은 단계(311)에서 스마트 혈류 역학 지표(smart hemo-dynamic index, SHDI)에 기반하여 진단 및 관리 과정 중 기존 방법에 따른 단계(S301) 내지 단계(S303)을 통합하여 간소화한다.
본 발명의 일실시예에 따른 진단 보조 방법은 단계(S311)에서 SHDI 기반 치료 방법을 결정하고, 단계(S312)에서 SHDI 기반 치료시기 결정을 진행하며, 단계(S313)에서 SHDI 기반 추적 관리를 수행한다.
단계(S301)는 전문인력 기반 혈관 형상 추출로 약 10시간이 소요되고, 단계(S302)는 전산모사 기반 FFR 제시로 약 5시간이 소요되며, 단계(S303) 및 단계(S304)는 의료데이터 사전 숙지후 임상 치료 진행하는 과정으로 장시간이 소요된다.
또한, 단계(S305)는 비효율적인 주기적 검사 및 재 수술에 대한 예후 관리에 해당될 수 있다.
한편, 단계(S311)는 AI 기반 자동 혈관 형상 추출로서 약 5분이 소요됨에 따라 인력 및 시간 소모를 줄이고, AI 기반 SHDI 제시로서 정확도(fidelity) 및 정보 활용성을 증진한다.
단계(S312)는 XR 기반 실시간 의료데이터 접근 및 시술 수행으로 임상 편의성 및 현장 대처 능력을 증진시킨다.
단계(S313)는 SHDI 기반 예후 예측 및 맞춤형 관리 계획 수립으로서 예후 관리 효율 증대 및 응급 상황을 사전에 방지한다.
즉, 본 발명의 일실시예에 따른 진단 보조 방법은 SHDI에 기반하여 진단 및 치료 대상의 편의성을 증진시키면서 시술자에게도 보다 빠른 판단과 처치를 보조한다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 혈류 역학 인자를 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 혈류 역학 인자와 관련하여 경동맥을 예시한다.
도 4를 참고하면, 경동맥(400)은 4차원 MRI로 얻어진 데이터를 사용하여 획득된 속도 정보에 기반하여 분석된 모델 데이터일 수 있다.
경동맥(400)과 관련된 혈류 역학 파라미터를 하기 표와 같이 정리할 수 있다.
경동맥(400)은 혈류 역학 파라미터와 내경동맥(Internal Carotid Artery, ICA), 외경동맥(External Carotid Artery, ECA) 및 총경동맥(Common Carotid Artery, CCA)를 나타내고 있다.
혈류 역학 파라미터는 하기 표 2와 같이 정리할 수 있고, 혈류 역학 파라미터는 k로 표시하며, 차원(Dimension)과 관련하여 MLT(M:mass , L:length, T: time)를 나타낸다.
차원은 질량(mass), 길이(length) 및 시간(time)에 대한 정보를 차원적으로 나타낼 수 있다.
[표 2]
Figure PCTKR2023005368-appb-img-000007
혈류 역학 파라미터는 경동맥(400)에서의 속도 정보에 기반하여 수학적으로 계산될 수 있다.
[수학식 6]
Figure PCTKR2023005368-appb-img-000008
수학식 6에서, Π는 무차원화 결과로 물리적 의미를 나타내는 혈류 역학 인자를 나타낼 수 있고, k는 혈류 역학 인자의 무차원화 이전 값을 나타낼 수 있고, 하기 표 3과 같이 정리될 수 있다.
[표 3]
Figure PCTKR2023005368-appb-img-000009
무차원화된 혈류 역학 인자는 물리적 의미를 나타낼 수 있고, 혈류 역학 지표의 산출에 활용될 수 있다.
경동맥(400)과 관련하여 수술전(Pre), 수술후(Post)및 막혀 있는 케이스의 반대편인 정상 케이스(Control)로 구분할 수 있다.
경동맥(400)은 환자의 CT 이미지로부터 3D 프린터를 이용하여 경동맥 형상을 만들고, 실제 그 환자의 맥동을 재현한 후 속도 정보를 제공할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 혈류 역학 인자를 표준화 하는 구성을 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 혈류 역학 인자에 점수를 부여하여 표준화 하여 혈류 역학 표준 인자로 산출하는 기준을 예시한다.
도 5를 참고하면, 그래프(500)는 수술 직전, 협착된 경동맥의 평균에 해당하는 수치를 나타내는 PRE를 나타내고, 수술한 경동맥의 반대쪽 경동맥을 나타내는 CTRL을 나타내며, 수술 직후, 확장된 경동맥을 나타내는 POST의 평균에 기반하여 협착을 구분하기 위한 임계값(501)과 과대 확장을 구분하기 위한 임계값(502)을 나타낸다.
PRE와 관련하여 90%에 해당하는 임계값(501)의 이상일 경우에는 협착으로 나타낼 수 있고, POST와 관련하여 10%에 해당하는 임계값(502)의 이상일 경우에는 과대확장으로 확인할 수 있다.
각 그룹별 파이(Π) 값이 정규분포를 따라 협착과 확장을 구분할 수 있다고 가정한다.
대부분의 PRE 경동맥에게 높은 점수를 부여하고, 극히 일부 POST 경동맥에게 낮은 점수를 부여한다.
다시 말해, 표 3에 기재된 파이 값과 그래프(500)에 기반하여 데이터들을 협착, 정상 및 과대확장으로 구분하도록 점수를 부여할 수 있다.
다시 말해, 무차원화된 혈류 역학 인자들에 대해 각 인자에 대해 정의된 점수화 수식을 사용하여 0 내지 10 범위에 해당되는 혈류 역학 표준 인자를 부여할 수 있다.
점수 범위는 사용자의 설정에 따라 유동적으로 변경 설정 가능하고, 무차원화 된 혈류 역학 인자 및 수학식 5와 관련하여 하기 수학식 7과 같이 정의할 수 있다.
[수학식 7]
Figure PCTKR2023005368-appb-img-000010
수학식 7에서, HP1은 혈류 역학 표준 인자를 나타낼 수 있고, h1은 혈류 역학 인자를 나타낼 수 있다.
수학식 7에 기반하여 부여된 물리적 의미의 점수화에 따라서 "0"에 가까울수록 과도한 확장(severe expansion)으로 인한 위험 경동맥으로 분류하고, "5"에 가까울수록 정상 경동맥으로 분류하며, "10"에 가까울수록 과도한 협착(severe stenosis)으로 인한 위험 경동맥일 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 표준화 임상 가이드라인을 설명하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 표준화 임상 가이드라인을 예시한다.
도 6을 참고하면, 이미지(600)는 지표의 점수(601)와 표준화된 임상 가이드 라인(602)을 나타낸다.
지표의 점수(601)를 사용하여 정량적으로 표준화된 임상 가이드 라인(602)에 따라 수술 및 스텐트, 또는 그 외의 의료 결정을 판단하여 환자에게 적용하도록 진단 보조 정보를 제공할 수 있다.
이미지(600)는 스마트 지표와 혈류 역학 지표 및 스마트 혈류 역학 지표를 사용하여 정량적으로 의료 결정에 대한 기준을 임상 가이드 라인(602)으로 제공한다.
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 일실시예에 따른 혈류 역학 표준 인자의 가중치를 산출하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 7a은 본 발명의 일실시예에 따른 혈류 역학 표준 인자의 가중치를 산출하기 위한 기준으로 협착 정도를 예시한다.
도 7a를 참고하면, 그래프(700)는 협착 정도를 나타내고, 협착(stenosis)은 혈관의 크기가 유지되는 부분과 막히는 지점으로 확인한다.
줄었다가 늘어나는 지점임 올라 갔다가 내려가는 지점(701)으로 협착 정도를 확인할 수 있고, d2가 선형적으로 분포되어 있음에 혈류 역학 지표 및 스마트 혈류 역학 지표가 숫자임에 아무 의미가 없어서 숫자에 어떤 의미를 부여하는지가 중요함에 숫자를 보고상태가 어떻다는 것을 분석 결과를 나타낸다.
협착은 하기 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 8]
Figure PCTKR2023005368-appb-img-000011
수학식 8에서, d2는 줄었다가 늘어나는 지점의 길이 변화를 나타내고, ds는 올라 갔다가 내려가는 피크 지점을 나타낼 수 있다.
도 7b은 본 발명의 일실시예에 따른 혈류 역학 표준 인자의 가중치의 선형 회귀 분석 결과를 나타낸다.
도 7b를 참고하면, 그래프(710)는 ICA에 대하여 PRE, CTRL, POST를 나타낸다.
그래프(711)는 CCA에 대하여 PRE, CTRL, POST를 나타낸다.
그래프(712)는 ECA에 대하여 PRE, CTRL, POST를 나타낸다.
그래프(713)는 모든 경동맥(all carotid)에 대한 PRE, CTRL, POST를 나타낸다.
그래프(714)는 ICA와 CCA의 결합에 대한 PRE, CTRL, POST를 나타낸다.
PRE는 수술 직전, 협착된 경동맥의 평균에 해당하는 수치를 나타내고, CTRL은 수술한 경동맥의 반대쪽 경동맥을 나타내며, POST는 수술 직후, 확장된 경동맥을 나타낼 수 있다.
그래프(710) 내지 그래프(714)에서 R2는 선형적으로 분포되어 있는 지표(수치)를 나타낸다.
본 발명의 일실시예에 따른 혈류 역학 표준 인자에 대해 가중치(weight, wi)를 부여하고, 가중합(weighted-sum) 방식을 통해 혈류 역학 지표 및 스마트 혈류 역학 지표가 산출될 수 있다.
가중치는 총 24개의 경동맥에 대해 혈류 역학 표준 인자와 협착도에 대한 단순선형회귀분석을 진행하여 혈류 역학 표준 인자의 결정 계수(R_squarei)에 대해 하기 수학식 9와 같이 정리할 수 있다. 즉, 가중치는 수학식 9를 이용하여 산출할 수 있다.
[수학식 9]
Figure PCTKR2023005368-appb-img-000012
수학식 9에서 wi는 가중치를 나타낼 수 있고, R_squrei는 가중치의 결정 계수를 나타낼 수 있다.
다시 말해, 혈류 역학 인자에 기반하여 산출된 혈류 역학 표준 인자에 가중치를 결합하여 혈류 역학 지표가 산출될 수 있다.
스마트 지표도 혈류 역학 지표와 동일한 방식으로 산출될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 지표, 혈류 역학 지표 및 스마트 혈류 역학 지표 중 어느 하나에 따라 현재 환자 상태 진단 결과를 제공하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 지표, 혈류 역학 지표 및 스마트 혈류 역학 지표 중 어느 하나에 따라 현재 환자 상태 진단 결과를 제공하는 방법을 예시한다.
도 8을 참고하면, 본 발명의 일실시예에 따른 진단 보조 방법은 스마트 지표, 혈류 역학 지표 및 스마트 혈류 역학 지표의 값과 임상 진단 가이드 라인에 따라 진단 결과를 제공할 수 있다.
일례로, 임상 진단 가이드 라인(800)은 복수의 전문 의료인이 진단 대상과 관련된 임상 정보에 기반하여 결정한 점수와 가이드 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 임상 진단 가이드 라인은 하기 표 4와 같이 제시될 수 있고, 하기 표에서는 지표로 혈류 역학 지표에 따른 임상 진단 가이드 라인을 예시하나, 스마트 지표 및 스마트 혈류 역학 지표에도 동일하게 적용 가능하며 일부 수치는 변경 설정 될 수 있다.
[표 4]
Figure PCTKR2023005368-appb-img-000013
예를 들어, 임상 진단 가이드 라인(800)은 복수의 전문의를 대상으로 환자의 종합적인 의료 정보를 모두 제시하고, 이에 따라 경동맥에 대한 진단을 시킨 결과를 지표 값과 연동한다.
따라서, 본 발명은 기존의 의료기기로 얻을 수 있는 정보들을 사용하여 수식화된 지표인 스마트 지표, 혈류 역학 지표 및 이를 통합한 스마트 혈류 역학 지표를 산출하기 때문에 새로운 의료기기 구매를 필요로 하지 않아 1, 2, 3차 의료환경 모두에서 사용이 가능한 진단 보조 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법을 예시한다.
도 9를 참고하면, 단계(S901)에서 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법은 임상 정보를 수집한다.
즉, 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법은 진단 대상과 관련된 임상 정보를 수집한다.
예를 들어, 임상 정보는 임상 정보 획득 기준에 따라 혈관 조영 영상, 초음파 도플러 영상 및 CT 영상 중 적어도 하나를 포함하는 의료 영상을 수집하고, 수집된 의료 영상에 대하여 인공 지능 예측 모델을 적용하여 3차원 공간 및 4차원 혈류 유동 정보에 대한 데이터를 임상 정보로 수집될 수 있다.
단계(S902)에서 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법은 임상 인자를 산출한다.
즉, 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법은 수집된 임상 정보에서 질환별 특성에 기초하여 임상 인자를 산출할 수 있다.
예를 들어, 임상 인자는 임상 파라미터로 지칭될 수 있고, 당뇨 여부, 혈압, 고지혈증 여부, 흡연 여부, 적혈구 용적률, 콜레스테롤 수치, 맥박 수, 초음파 영상, CT 영상, MRI 영상, 통증 여부, 심부전증 여부, 체내 혈중 농도, 혈내 염증 수치, 심근관류 단일광자 단층촬영 영상, 기저 질환 여부, 유전성 여부, 몸무게 및 나이 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
단계(S903)에서 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법은 혈류 역학 인자를 산출한다.
즉, 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법은 4차원 혈류 속도 정보에 기초하여 혈류 역학 인자를 산출할 수 있다.
예를 들어, 혈류 역학 인자는 혈류 역학 파라미터로 지칭될 수 있다.
혈류 역학 인자는 임상 정보에서 4차원 혈류 속도 정보의 무차원화(dimensionless)에 기반하여 산출되고, 기본 혈류 정보 인자, 속도 인자, 유량 인자, 이차흐름 인자, 벽면 응력 기반 인자, 압력 인자 및 형태학 인자 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
단계(S904)에서 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법은 스마트 지표, 혈류 역학 지표 및 스마트 혈류 역학 지표를 산출한다.
즉, 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법은 임상 인자를 이용하여 스마트 지표를 산출하고, 혈류 역학 인자를 이용하여 혈류 역학 지표를 산출하며, 스마트 지표와 혈류 역학 지표를 동시에 고려하여 스마트 혈류 역학 지표를 산출할 수 있다.
단계(S905)에서 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법은 스마트 혈류 역학 지표를 진단 가이드 라인에 적용하여 진단 결과를 제공한다.
즉, 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법은 혈류 역학 지표 및 스마트 혈류 역학 지표 중 어느 하나의 지표를 진단 가이드 라인에 적용하여 진단 대상에 대한 진단 결과를 제공할 수 있다.
더하여, 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법은 복수의 전문 의료인에게 상기 진단 대상과 관련된 임상 정보를 제공한 후 진단된 결과에 기반하여 결정된 진단 가이드 라인에 어느 하나의 지표에 기반한 점수를 적용하여 진단 가이드 라인에서 적용된 점수에 해당하는 진단 결과를 제공할 수 있다.
따라서, 본 발명은 혈류 역학과 의학 모두에 대한 높은 이해도가 필요한 분석 과정 및 결과를 정량적으로 표준화된 숫자로 표현하고 이에 매칭되는 임상 가이드라인 제시가 가능한 혁신적 진단 기술인 혈류 역학 지표와 스마트 지표, 그리고 이를 통합한 스마트 혈류 역학 지표를 제공함에 따라 기존의 의료 진단 과정을 혁신적으로 간략화함과 동시에 더 다각도적인 고려를 통해 정확한 진단, 예후 예측에 대한 진단을 보조할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable 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(OS) 및 상기 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 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 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 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 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.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 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 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (16)

  1. 진단 대상과 관련된 임상 정보를 수집하는 임상 정보 수집부;
    상기 수집된 임상 정보에 기초하여 임상 인자를 산출하는 임상 인자 산출부;
    상기 수집된 임상 정보에 기초하여 혈류 역학 인자를 산출하는 혈류 역학 인자 산출부;
    상기 산출된 임상 인자를 이용하여 스마트 지표(smart index, SI)를 산출하고, 상기 산출된 혈류 역학 인자를 이용하여 혈류 역학 지표(hemodynamic index, HDI)를 산출하며, 상기 산출된 스마트 지표와 상기 산출된 혈류 역학 지표를 동시에 고려하여 스마트 혈류 역학 지표(smart hemodynamic index, SHDI)를 산출하는 지표 산출부; 및
    상기 산출된 스마트 지표, 상기 산출된 혈류 역학 지표 및 상기 산출된 스마트 혈류 역학 지표 중 어느 하나의 지표를 진단 가이드 라인에 적용하여 상기 진단 대상에 대한 진단 결과를 제공하는 진단 결과 제공부를 포함하는 것을 특징으로 하는
    스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 지표 산출부는 상기 혈류 역학 인자를 표준화한 혈류 역학 표준 인자를 산출하고, 상기 산출된 혈류 역학 표준 인자에 가중치를 부여하여 상기 혈류 역학 지표를 산출하는 것을 특징으로 하는
    스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 지표 산출부는 상기 임상 인자를 표준화한 임상 표준 인자를 산출하고, 상기 산출된 임상 표준 인자에 가중치를 부여하여 상기 스마트 지표를 산출하는 것을 특징으로 하는
    스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 임상 인자 산출부는 상기 임상 정보에서 질환별 특성에 기초하여 당뇨 여부, 혈압, 고지혈증 여부, 흡연 여부, 적혈구 용적률, 콜레스테롤 수치, 맥박 수, 초음파 영상, CT 영상, MRI 영상, 통증 여부, 심부전증 여부, 체내 혈중 농도, 혈내 염증 수치, 심근관류 단일광자 단층촬영 영상, 기저 질환 여부, 유전성 여부, 몸무게 및 나이 중 적어도 하나 이상을 포함하는 임상 인자를 산출하는 것을 특징으로 하는
    스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 진단 결과 제공부는 복수의 전문 의료인에게 상기 진단 대상과 관련된 임상 정보를 제공한 후 진단된 결과에 기반하여 결정된 진단 가이드 라인에 상기 어느 하나의 지표에 기반한 점수를 적용하여 상기 진단 가이드 라인에서 상기 적용된 점수에 해당하는 진단 결과를 제공하는 것을 특징으로 하는
    스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 임상 정보 수집부는 임상 정보 획득 기준에 따라 혈관 조영 영상, 초음파 도플러 영상 및 CT 영상 중 적어도 하나를 포함하는 의료 영상을 수집하고, 상기 수집된 의료 영상에 대하여 인공 지능 예측 모델을 적용하여 3차원 공간 및 4차원 혈류 유동 정보에 대한 데이터를 임상 정보로 수집하는 것을 특징으로 하는
    스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 혈류 역학 인자 산출부는 상기 임상 정보에서 4차원 혈류 속도 정보에 기반하여 기본 혈류 정보 인자, 속도 인자, 유량 인자, 이차흐름 인자, 벽면 응력 기반 인자, 압력 인자 및 형태학 인자 중 적어도 하나 이상을 포함하는 혈류 역학 인자를 산출하는 것을 특징으로 하는
    스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 지표 산출부는 상기 산출된 혈류 역학 인자에 따라 사전 정의된 점수 범위에서 점수를 부여하여 혈류 역학 표준 인자를 산출하고, 상기 산출된 혈류 역학 표준 인자에 따라 복수의 질환 중 어느 하나의 질환으로 구분하며, 상기 산출된 혈류 역학 표준 인자에 대해 질환에 정도에 따라 산출된 가중치를 부여하여 혈류 역학 지표를 산출하는 것을 특징으로 하는
    스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 지표 산출부는 상기 산출된 혈류 역학 인자와 관련하여 복수의 케이스로 구분하고, 상기 구분된 케이스 각각의 평균 값을 기준으로 질환 별 임계 값을 산출하고, 상기 산출된 임계 값에 기반하여 상기 사전 정의된 점수 범위에서 점수를 부여하여 혈류 역학 표준 인자를 산출하는 것을 특징으로 하는
    스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 지표 산출부는 상기 산출된 임상 인자에 따라 사전 정의된 점수 범위에서 점수를 부여하여 임상 표준 인자를 산출하고, 상기 산출된 임상 표준 인자에 따라 복수의 질환 중 어느 하나의 질환으로 구분하며, 상기 산출된 임상 표준 인자에 대해 질환에 정도에 따라 산출된 가중치를 부여하여 스마트 지표를 산출하는 것을 특징으로 하는
    스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치.
  11. 임상 정보 수집부에서, 진단 대상과 관련된 임상 정보를 수집하는 단계;
    임상 인자 산출부에서, 상기 수집된 임상 정보에서 임상 인자를 산출하는 단계;
    혈류 역학 인자 산출부에서, 상기 수집된 임상 정보에서 혈류 역학 인자를 산출하는 단계;
    지표 산출부에서, 상기 산출된 임상 인자를 이용하여 스마트 지표(smart index, SI)를 산출하고, 상기 산출된 혈류 역학 인자를 이용하여 혈류 역학 지표(hemodynamic index, HDI)를 산출하며, 상기 산출된 스마트 지표와 상기 산출된 혈류 역학 지표를 고려하여 구성되는 스마트 혈류 역학 지표(smart hemodynamic index, SHDI)를 산출하는 단계; 및
    진단 결과 제공부에서, 상기 산출된 스마트 지표, 상기 산출된 혈류 역학 지표 및 상기 산출된 스마트 혈류 역학 지표 중 어느 하나의 지표를 진단 가이드 라인에 적용하여 상기 진단 대상에 대한 진단 결과를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 산출된 임상 인자를 이용하여 스마트 지표를 산출하고, 상기 산출된 혈류 역학 인자를 이용하여 혈류 역학 지표를 산출하며, 상기 산출된 스마트 지표와 상기 산출된 혈류 역학 지표를 동시에 고려하여 스마트 혈류 역학 지표를 산출하는 단계는,
    상기 혈류 역학 인자를 표준화한 혈류 역학 표준 인자를 산출하고, 상기 산출된 혈류 역학 표준 인자에 가중치를 부여하여 상기 혈류 역학 지표를 산출하는 단계; 및
    상기 임상 인자를 표준화한 임상 표준 인자를 산출하고, 상기 산출된 임상 표준 인자에 가중치를 부여하여 상기 스마트 지표를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 산출된 스마트 지표, 상기 산출된 혈류 역학 지표 및 상기 산출된 스마트 혈류 역학 지표 중 어느 하나의 지표를 진단 가이드 라인에 적용하여 상기 진단 대상에 대한 진단 결과를 제공하는 단계는,
    복수의 전문 의료인에게 상기 진단 대상과 관련된 임상 정보를 제공한 후 진단된 결과에 기반하여 결정된 진단 가이드 라인에 상기 어느 하나의 지표에 기반한 점수를 적용하여 상기 진단 가이드 라인에서 상기 적용된 점수에 해당하는 진단 결과를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 진단 대상과 관련된 임상 정보를 수집하는 단계는,
    임상 정보 획득 기준에 따라 혈관 조영 영상, 초음파 도플러 영상 및 CT 영상 중 적어도 하나를 포함하는 의료 영상을 수집하고, 상기 수집된 의료 영상에 대하여 인공 지능 예측 모델을 적용하여 3차원 공간 및 4차원 혈류 유동 정보에 대한 데이터를 임상 정보로 수집하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 혈류 역학 인자를 산출하는 단계는,
    상기 임상 정보에서 4차원 혈류 속도 정보에 기반하여 기본 혈류 정보 인자, 속도 인자, 유량 인자, 이차흐름 인자, 벽면 응력 기반 인자, 압력 인자 및 형태학 인자 중 적어도 하나 이상을 포함하는 혈류 역학 인자를 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 산출된 임상 인자를 이용하여 스마트 지표를 산출하고, 상기 산출된 혈류 역학 인자를 이용하여 혈류 역학 지표를 산출하며, 상기 산출된 스마트 지표와 상기 산출된 혈류 역학 지표를 동시에 고려하여 스마트 혈류 역학 지표를 산출하는 단계는,
    상기 산출된 혈류 역학 인자에 따라 사전 정의된 점수 범위에서 점수를 부여하여 혈류 역학 표준 인자를 산출하고, 상기 산출된 혈류 역학 표준 인자에 따라 복수의 질환 중 어느 하나의 질환으로 구분하며, 상기 산출된 혈류 역학 표준 인자에 대해 질환에 정도에 따라 산출된 가중치를 부여하여 혈류 역학 지표를 산출하는 것을 특징으로 하는
    스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 수집된 임상 정보에 기초하여 임상 인자를 산출하는 단계는,
    상기 임상 정보에서 질환별 특성에 기초하여 당뇨 여부, 혈압, 고지혈증 여부, 흡연 여부, 적혈구 용적률, 콜레스테롤 수치, 맥박 수, 초음파 영상, CT 영상, MRI 영상, 통증 여부, 심부전증 여부, 체내 혈중 농도, 혈내 염증 수치, 심근관류 단일광자 단층촬영 영상, 기저 질환 여부, 유전성 여부, 몸무게 및 나이 중 적어도 하나 이상을 포함하는 임상 인자를 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 산출된 임상 인자를 이용하여 스마트 지표를 산출하고, 상기 산출된 혈류 역학 인자를 이용하여 혈류 역학 지표를 산출하며, 상기 산출된 스마트 지표와 상기 산출된 혈류 역학 지표를 동시에 고려하여 스마트 혈류 역학 지표를 산출하는 단계는,
    상기 산출된 임상 인자에 따라 사전 정의된 점수 범위에서 점수를 부여하여 임상 표준 인자를 산출하고, 상기 산출된 임상 표준 인자에 따라 복수의 질환 중 어느 하나의 질환으로 구분하며, 상기 산출된 임상 표준 인자에 대해 질환에 정도에 따라 산출된 가중치를 부여하여 스마트 지표를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 방법.
PCT/KR2023/005368 2022-04-21 2023-04-20 스마트 혈류 역학 지표를 이용한 진단 보조 장치 및 방법 WO2023204622A1 (ko)

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