JP2023113673A - 1つ以上の動脈セグメントの血行動態情報を決定するための方法およびシステム - Google Patents
1つ以上の動脈セグメントの血行動態情報を決定するための方法およびシステム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2023113673A JP2023113673A JP2023079562A JP2023079562A JP2023113673A JP 2023113673 A JP2023113673 A JP 2023113673A JP 2023079562 A JP2023079562 A JP 2023079562A JP 2023079562 A JP2023079562 A JP 2023079562A JP 2023113673 A JP2023113673 A JP 2023113673A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- boundary
- outflow
- data
- boundaries
- geometric
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
- A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
- A61B5/0062—Arrangements for scanning
- A61B5/0066—Optical coherence imaging
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
- A61B5/02007—Evaluating blood vessel condition, e.g. elasticity, compliance
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
- A61B5/02028—Determining haemodynamic parameters not otherwise provided for, e.g. cardiac contractility or left ventricular ejection fraction
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
- A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
- A61B5/02108—Measuring pressure in heart or blood vessels from analysis of pulse wave characteristics
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
- A61B5/026—Measuring blood flow
- A61B5/0261—Measuring blood flow using optical means, e.g. infrared light
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
- A61B5/026—Measuring blood flow
- A61B5/0263—Measuring blood flow using NMR
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/46—Arrangements for interfacing with the operator or the patient
- A61B6/461—Displaying means of special interest
- A61B6/463—Displaying means of special interest characterised by displaying multiple images or images and diagnostic data on one display
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/46—Arrangements for interfacing with the operator or the patient
- A61B6/461—Displaying means of special interest
- A61B6/466—Displaying means of special interest adapted to display 3D data
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
- A61B6/504—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of blood vessels, e.g. by angiography
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
- A61B6/507—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for determination of haemodynamic parameters, e.g. perfusion CT
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
- A61B6/5217—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/08—Clinical applications
- A61B8/0891—Clinical applications for diagnosis of blood vessels
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/46—Ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic devices with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
- A61B8/461—Displaying means of special interest
- A61B8/466—Displaying means of special interest adapted to display 3D data
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/48—Diagnostic techniques
- A61B8/483—Diagnostic techniques involving the acquisition of a 3D volume of data
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/5215—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
- A61B8/5223—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data for extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/20—Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, tesselation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/12—Edge-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/15—Biometric patterns based on physiological signals, e.g. heartbeat, blood flow
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
- A61B2034/101—Computer-aided simulation of surgical operations
- A61B2034/105—Modelling of the patient, e.g. for ligaments or bones
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
- G06T2207/30104—Vascular flow; Blood flow; Perfusion
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
- G06V2201/03—Recognition of patterns in medical or anatomical images
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Physiology (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Vascular Medicine (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Hematology (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Multimedia (AREA)
Abstract
Description
報を、ユーザインターフェース上に表示することをさらに含み得る。いくつかの実施形態では、方法は、ユーザインターフェース上に表示される幾何学的表現のうちの1つ以上のセグメントに沿って配置された仮想ステントの位置に関する情報を受信することと、更新された幾何学的表現および/または血行動態情報を生成することと、をさらに含み得る。
動脈セグメントの幾何学的表現を生成することをさらに含み得る。方法は、各動脈セグメントの境界および幾何学的データを決定することをさらに含み得る。境界は、流入境界および1つ以上の流出境界を含み得る。流入境界および1つ以上の流出境界は、各動脈セグメントの断面に対応し得る。1つ以上の流出境界は、第1の流出境界および第2の流出境界を含み得る。第2の流出境界は、第1の流出境界と流入境界との間に配置され得る。幾何学的データは、流入境界および各流出境界の半径を含み得る。方法は、1つ以上の流出境界および保存された血行動態データのうちの1つ以上の幾何学データを使用して、流出分布パラメータを決定することをさらに含み得る。血行動態データは、(i)第1の流出境界の半径と第2の流出境界の半径との比率と、(ii)第1の流出境界の流出境界条件と第2の流出境界の流出境界条件との比率と、の間の経験的関係を定義し得る。方法は、流出分布パラメータおよび流入境界を使用して、各流出境界の流出境界条件を決定することをさらに含み得る。
ることをさらに含み得る。命令は、各動脈セグメントの境界および幾何学的データを決定することをさらに含み得る。境界は、流入境界および1つ以上の流出境界を含み得る。流入境界および1つ以上の流出境界は、各動脈セグメントの断面に対応していてもよい。1つ以上の流出境界は、第1の流出境界および第2の流出境界を含み得る。第2の流出境界は、第1の流出境界と流入境界との間に配置され得る。幾何学的データは、流入境界および各流出境界の半径を含み得る。命令は、1つ以上の流出境界および保存された血行動態データのうちの1つ以上の幾何学データを使用して、流出分布パラメータを決定することをさらに含み得る。血行動態データは、(i)第1の流出境界の半径と第2の流出境界の半径との比率と、(ii)第1の流出境界の流出境界条件と第2の流出境界の流出境界条件との比率と、の間の経験的関係を定義し得る。命令は、流出分布パラメータおよび流入境界を使用して、各流出境界の流出境界条件を決定することをさらに含み得る。
中の構成要素は必ずしも縮尺通りではなく、本開示の原理を説明することに重点が置かれている。
100は、コンピュータ断層撮影(CT)取得デバイス、血管内超音波(IVUS)、二方向血管造影、血管内超音波(IVUS)、光干渉断層撮影(OCT)、磁気共鳴画像(MRI)、またはそれらの組み合わせを含んでもよいが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、システム100は、医療画像取得デバイス100によって取得された医療画像を保存するように構成された医療画像保存デバイスを含んでもよい。
分離されてもよい。第3の流出境界は、枝部または分岐などの接合点に対応するか、またはそれに隣接していてもよい。
ディリティー(WiFi)、無線LAN(WLAN)、Bluetooth(登録商標)、インターネットプロトコル(IP)データキャスティング、衛星、モバイルアドホックネットワーク(MANET)などのその他の任意の適切な無線媒体、またはそれらの任意の組み合わせ、を含む様々な技術を採用し得る。
を決定する方法200を示す。
上の流出境界条件を決定することを含むことができる。流出分布パラメータは、幾何学的データおよび/または保存された血行動態データを使用して決定することができる。
値によって特徴付けられる)のものであり得、かつステップ240で決定された圧力データおよび圧力場を使用して決定され得る。iFRの決定のために、圧力比および/または個別の圧力値は、通常の流量またはベースラインの流量(例えば、流入境界条件の値によって特徴付けられる)のものであり得、かつステップ240で決定された圧力データおよび圧力場を使用して決定され得る。充血および安静拡張期圧(Pd)/大動脈圧(Pa)指標の決定のために、圧力比および/または個別の圧力値は、それぞれ高流量または充血流量および正常の流量またはベースラインの流量に対して、拡張期の流れ(例えば、心周期の拡張期、または心周期の拡張期のサブセットにわたる流入境界条件の値によって特徴付けられる)について計算されてもよい。様々な生理学的状態にわたる圧力指数の決定のために、圧力指数(例えば、圧力比、2つの異なる幾何学的位置での圧力差、2つの異なる幾何学的位置での圧力差の比、および例えば、カフ圧または大動脈圧などの正規化圧力値)、圧力比および/または個別の圧力値は、充血および安静状態または正常状態などの異なる生理学的状態、ならびに例えば、歩行、軽度の運動、激しい運動などの様々な身体活動を表す他の生理学的状態を特徴付ける、様々な流れ値について計算されてもよく、その流れ値は、心周期全体もしくは拡張期のみ、または拡張期の任意のサブセットにわたっている。
図3は、1つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現を生成し、かつ生成された幾何学的表現を使用して、境界および境界と関連付けられた幾何学的データを決定する方法300を示す。
10を含んでもよい。図4Aは、セグメント化されたCT画像データの一実施例を示す。
図5は、いくつかの実施形態による、流出分布パラメータを使用して、各セグメントの各境界の境界条件を決定する方法500を示す。いくつかの実施形態では、流出分布パラメータは、セグメントの幾何学的データおよび/または保存された血行動態データを使用して決定され得る。
いくつかの実施形態では、流出分布パラメータは、幾何学的データのみを使用して決定され得る。いくつかの実施形態では、ステップ520および530は、修正および/または省略されてもよい。流出分布パラメータは、流出境界の半径のみを使用して決定され得る。実施例として、流出分布パラメータは、周知の以下のマレーの法則
システム100のデバイスおよび/またはシステムのうちの1つ以上は、コンピュータシステムおよび/もしくはデバイスであってもよく、かつ/またはそれらを含んでもよい。図6は、コンピュータシステム600の一実施例を示すブロック図である。コンピュータシステム600のモジュールは、システムおよび/またはモジュールのうちの少なくともいくつか、ならびにシステム100の他のデバイスおよび/またはシステムに含まれ得る。
2は、1つ以上のコンピュータ可読記憶媒体(例えば、メモリ)614に直接的または間接的に連結されてもよい。メモリ614は、ランダムアクセスメモリ(RAM)、読取り専用メモリ(ROM)、ディスクドライブ、テープドライブなど、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。メモリ614は、データ構造を含むプログラムおよびデータを保存するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、メモリ614はまた、データアレイを保存するためのフレームバッファも含んでもよい。
らに、添付の図に示されている構成システム構成要素および方法ステップの一部はソフトウェアで実装することができるため、システム構成要素(またはプロセスステップ)間の実際の接続は、開示がプログラムされている様式によって異なる場合がある。本明細書で提供される本開示の教示を仮定すると、当業者は、本開示のこれらおよび同様の実装形態または構成を企図することができるであろう。
Claims (38)
- 患者の血行動態情報を決定するコンピュータ実装方法であって、
医療画像取得デバイスによって取得された患者の医療画像データを受信することであって、前記医療画像データが、1つ以上の動脈セグメントおよび周囲の区域を含む、受信することと、
前記医療画像データから前記1つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現を生成することと、
各動脈セグメントの境界および幾何学的データを決定することであって、前記境界が、流入境界および1つ以上の流出境界を含み、前記流入境界および前記1つ以上の流出境界が、前記各動脈セグメントの断面に対応し、かつ前記幾何学的データが、前記流入境界の半径および各流出境界の半径を含む、決定することと、
前記幾何学的表現の1つ以上の境界条件を決定することであって、前記1つ以上の境界条件が、前記流入境界の流入境界条件および各流出境界の流出境界条件を含み、各流出境界の前記流出境界条件が、流出分布パラメータを使用して決定され、かつ前記流出分布パラメータが、前記1つ以上の流出境界のうちの1つ以上の前記幾何学的データ、保存された血行動態データ、またはそれらの組み合わせを使用して決定される、決定することと、
前記幾何学的表現、前記境界条件のうちの1つ以上、および圧力データを使用して、各動脈セグメントの流れ場を決定することと、
前記患者の前記境界条件、前記流れ場、および圧力データのうちの1つ以上を使用して、血行動態情報を決定することと、
前記血行動態情報の表示出力を提供することと、を含む、方法。 - 前記1つ以上の流出境界が、第1の流出境界および第2の流出境界を含み、かつ
前記第2の流出境界が、前記第1の流出境界と前記流入境界との間に配置される、請求項1に記載の方法。 - 前記1つ以上の動脈セグメントが、前記1つ以上の冠状動脈セグメントに対応する、請求項1または2に記載の方法。
- 前記流出分布パラメータが、前記第1の流出境界の半径と前記第2の流出境界の半径との比率、および前記保存された血行動態データを使用して決定され、かつ
前記保存された血行動態データが、(i)前記第1の流出境界の前記半径と前記第2の流出境界の前記半径との前記比率と、(ii)前記第1の流出境界の流出境界条件と前記第2の流出境界の流出境界条件との比率と、の間の経験的関係を定義する、請求項2または3に記載の方法。 - 前記1つ以上の流出境界が、前記流入境界と前記第1の流出境界との間に配置された追加の流出境界を含み、かつ
前記流出分布パラメータが、前記第1の流出境界、前記第2の流出境界、および各追加の流出境界の流出境界条件を決定するために使用される、請求項4に記載の方法。 - 前記幾何学的表現が、前記1つ以上の動脈セグメントの空間体積の多次元デジタルモデルに対応し、
前記1つ以上の動脈セグメントの前記幾何学的表現が、3次元体積メッシュに離散化され、かつ
前記幾何学的表現が、各セグメントの血管壁の境界を表す表面メッシュを含む、請求項1~5のいずれかに記載の方法。 - 前記圧力場が、前記幾何学的表現と、前記幾何学的データと、前記境界条件のうちの1
つ以上と、のみを使用して、決定される、請求項1~6のいずれかに記載の方法。 - 前記医療画像データが、前記患者のコンピュータ断層撮影画像データである、請求項1~7のいずれかに記載の方法。
- 前記血行動態情報が、血流予備量比(FFR)、瞬時血流予備量比(iFR)、壁せん断応力(WSS)、軸方向プラーク応力(APS)、充血および安静拡張期圧(Pd)/大動脈圧(Pa)指標、様々な生理学的状態にわたる圧力指標、またはそれらの組み合わせを含む、請求項1~8のいずれかに記載の方法。
- 前記幾何学的表現の前記セグメントのうちの1つ以上に沿って配置された仮想ステントの位置に関する情報を受信することと、
前記血行動態情報の前記表示出力を更新することと、をさらに含む、請求項1~9のいずれかに記載の方法。 - 患者の血行動態情報を決定するためのシステムであって、前記システムが、
少なくとも1つのプロセッサと、
メモリと、を含み、前記プロセッサが、
医療画像取得デバイスによって取得された患者の医療画像データを取得することであって、前記医療画像データが、1つ以上の動脈セグメントおよび周囲の区域を含む、取得することと、
前記医療画像データから前記1つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現を生成することと、
各動脈セグメントの境界および幾何学的データを決定することであって、前記境界が、流入境界および1つ以上の流出境界を含み、前記流入境界および前記1つ以上の流出境界が、各動脈セグメントの断面に対応し、前記幾何学的データが、前記流入境界および各流出境界の半径を含む、決定することと、
前記幾何学的表現の1つ以上の境界条件を決定することであって、前記1つ以上の境界が、前記流入境界の流入境界条件および各流出境界の流出境界条件を含み、各流出境界の前記境界条件が、流出分布パラメータを使用して決定され、前記流出分布パラメータが、前記1つ以上の流出境界のうちの1つ以上の前記幾何学的データ、保存された血行動態データ、またはそれらの組み合わせを使用して決定される、決定することと、
前記幾何学的表現、前記境界条件のうちの1つ以上、および圧力データを使用して、各動脈セグメントの流れ場を決定することであって、前記流れ場が、圧力場を含む、決定することと、
前記患者の前記境界条件、前記流れ場、および圧力データを使用して、血行動態情報を決定することと、
前記血行動態情報の表示出力を提供することと、を行うように構成される、システム。 - 前記1つ以上の流出境界が、第1の流出境界および第2の流出境界を含み、かつ
前記第2の流出境界が、前記第1の流出境界と前記流入境界との間に配置される、請求項11に記載のシステム。 - 前記1つ以上の動脈セグメントが、前記1つ以上の冠状動脈セグメントに対応する、請求項11または12に記載のシステム。
- 前記流出分布パラメータが、前記第1の流出境界の半径と前記第2の流出境界の半径との比率、および前記保存された血行動態データを使用して決定され、かつ
前記保存された血行動態データが、(i)前記第1の流出境界の前記半径と前記第2の流出境界の前記半径との前記比率と、(ii)前記第1の流出境界の前記流出境界条件と
第2の流出境界の前記流出境界条件との比率と、の間の経験的関係を定義する、請求項11~13のいずれかに記載のシステム。 - 前記1つ以上の流出境界が、前記流入境界と前記第1の流出境界との間に配置された追加の流出境界を含み、かつ
前記流出分布パラメータが、前記第1の流出境界、前記第2の流出境界、および各追加の流出境界の流出境界条件を決定するために使用される、請求項14に記載のシステム。 - 前記幾何学的表現が、前記1つ以上の動脈セグメントの空間体積の多次元デジタルモデルに対応しており、
前記1つ以上の動脈セグメントの前記幾何学的表現が、3次元体積メッシュに離散化され、かつ
前記幾何学的表現が、各セグメントの血管壁の境界を表す表面メッシュを含む、請求項11~15のいずれかに記載のシステム。 - 前記圧力場が、前記幾何学的表現と、前記幾何学的データと、前記境界条件のうちの1つ以上と、のみを使用して、決定される、請求項11~16のいずれかに記載のシステム。
- 前記医療画像データが、前記患者のコンピュータ断層撮影画像データである、請求項11~17のいずれかに記載のシステム。
- 前記血行動態情報が、血流予備量比(FFR)、瞬時血流予備量比(iFR)、壁せん断応力(WSS)、軸方向プラーク応力(APS)、充血および安静拡張期圧(Pd)/大動脈圧(Pa)指標、様々な生理学的状態にわたる圧力指標、またはそれらの組み合わせを含む、請求項11~18のいずれかに記載のシステム。
- 前記幾何学的表現の前記セグメントのうちの1つ以上に沿って配置された仮想ステントの位置に関する情報が、受信され、かつ前記血行動態情報の前記表示出力が、前記情報に従って更新される、請求項11~19のいずれかに記載のシステム。
- 患者の動脈の解剖学的構造の幾何学的表現の境界条件を決定するコンピュータ実装方法であって、
医療画像取得デバイスによって取得された患者の医療画像データを受信することであって、前記医療画像データが、1つ以上の動脈セグメントおよび周囲の区域を含む、受信することと、
前記医療画像データから前記1つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現を生成することと、
各動脈セグメントの境界および幾何学的データを決定することであって、前記境界が、流入境界および1つ以上の流出境界を含み、前記流入境界および前記1つ以上の流出境界が、前記各動脈セグメントの断面に対応し、前記1つ以上の流出境界が、第1の流出境界および第2の流出境界を含み、前記第2の流出境界が、前記第1の流出境界と前記流入境界との間に配置され、前記幾何学的データが、前記流入境界および各流出境界の半径を含む、決定することと、
前記1つ以上の流出境界のうちの1つ以上の前記幾何学的データおよび保存された血行動態データを使用して、流出分布パラメータを決定することであって、前記血行動態データが、(i)前記第1の流出境界の前記半径と前記第2の流出境界の前記半径との前記比率と、(ii)前記第1の流出境界の前記流出境界条件と第2の流出境界の前記流出境界条件との比率と、の間の経験的関係を定義する、決定することと、
前記流出分布パラメータおよび前記流入境界を使用して、各流出境界の流出境界条件を
決定することと、
前記幾何学的表現の表示出力を提供することと、を含む、方法。 - 前記1つ以上の動脈セグメントが、前記1つ以上の冠状動脈セグメントに対応する、請求項21に記載の方法。
- 前記流出分布パラメータが、前記第1の流出境界と前記第2の流出境界の半径の比率、および前記保存された血行動態データを使用して決定され、かつ
前記1つ以上の流出境界が、前記流入境界と前記第1の流出境界との間に配置された追加の流出境界を含む、請求項21または22に記載の方法。 - 前記幾何学的表現、前記境界条件のうちの1つ以上、および圧力データを使用して、各動脈セグメントの流れ場を決定することであって、前記流れ場が、圧力場を含む、決定することと、
前記患者の前記境界条件、前記流れ場、および圧力データのうちの1つ以上を使用して、血行動態情報を決定することと、をさらに含む、請求項21~23のいずれかに記載の方法。 - 前記血行動態情報が、血流予備量比(FFR)、瞬時血流予備量比(iFR)、壁せん断応力(WSS)、軸方向プラーク応力(APS)、充血および安静拡張期圧(Pd)/大動脈圧(Pa)指標、様々な生理学的状態にわたる圧力指標、またはそれらの組み合わせを含む、請求項24に記載の方法。
- 前記幾何学的表現が、前記1つ以上の動脈セグメントの空間体積の多次元デジタルモデルに対応し、
前記1つ以上の動脈セグメントの前記幾何学的表現が、3次元体積メッシュに離散化され、
前記幾何学的表現が、各セグメントの血管壁の境界を表す表面メッシュを含む、請求項21~25のいずれかに記載の方法。 - 前記圧力場が、前記幾何学的表現、前記幾何学的データ、および前記境界条件のみを使用して、決定される、請求項24~26のいずれかに記載の方法。
- 前記医療画像データが、前記患者のコンピュータ断層撮影画像データである、請求項21~26のいずれかに記載の方法。
- 前記幾何学的表現の前記セグメントのうちの1つ以上に沿って配置された仮想ステントの位置に関する情報を受信することと、
前記血行動態情報の前記表示出力を更新することと、をさらに含む、請求項21~28のいずれかに記載の方法。 - 患者の動脈の解剖学的構造の幾何学的表現の境界条件を決定するシステムであって、前記方法が、
少なくとも1つのプロセッサと、
メモリと、を含み、前記プロセッサが、
医療画像取得デバイスによって取得された患者の医療画像データを受信することであって、前記医療画像データが、1つ以上の動脈セグメントおよび周囲の区域を含む、受信することと、
前記医療画像データから前記1つ以上の動脈セグメントの幾何学的表現を生成することと、
各動脈セグメントの境界および幾何学的データを決定することであって、前記境界が、流入境界および1つ以上の流出境界を含み、前記流入境界および前記1つ以上の流出境界が、前記各動脈セグメントの断面に対応し、前記1つ以上の流出境界が、第1の流出境界および第2の流出境界を含み、前記第2の流出境界が、前記第1の流出境界と前記流入境界との間に配置され、前記幾何学的データが、前記流入境界および各流出境界の半径を含む、決定することと、
前記1つ以上の流出境界のうちの1つ以上の前記幾何学的データおよび保存された血行動態データを使用して、流出分布パラメータを決定することであって、前記血行動態データが、(i)前記第1の流出境界の前記半径と前記第2の流出境界条件の前記半径との前記比率と、(ii)前記第1の流出境界の前記流出境界条件と第2の流出境界の前記流出境界条件との比率と、の間の経験的関係を定義する、決定することと、
前記流出分布パラメータおよび前記流入境界を使用して、各流出境界の流出境界条件を決定することと、を行うように構成されている、システム。 - 前記1つ以上の動脈セグメントが、前記1つ以上の冠状動脈セグメントに対応する、請求項30に記載のシステム。
- 前記流出分布パラメータが、前記第1の流出境界の半径と前記第2の流出境界の半径との比率、および前記保存された血行動態データを使用して決定され、
前記1つ以上の流出境界が、前記流入境界と前記第1の流出境界との間に配置された追加の流出境界を含む、請求項30または31に記載のシステム。 - 前記プロセッサが、
前記幾何学的表現、前記境界条件のうちの1つ以上、および圧力データを使用して、各動脈セグメントの流れ場を決定することであって、前記流れ場が、圧力場を含む、決定することと、
前記患者の前記境界条件、前記流れ場、および圧力データのうちの1つ以上を使用して、血行動態情報を決定することと、をさらに行うように構成される、請求項30~32のいずれかに記載のシステム。 - 前記血行動態情報が、血流予備量比(FFR)、瞬時血流予備量比(iFR)、壁せん断応力(WSS)、軸方向プラーク応力(APS)、充血および安静拡張期圧(Pd)/大動脈圧(Pa)指標、様々な生理学的状態にわたる圧力指標、またはそれらの組み合わせを含む、請求項33に記載のシステム。
- 前記幾何学的表現が、前記1つ以上の動脈セグメントの空間体積の多次元デジタルモデルに対応し、
前記1つ以上の動脈セグメントの前記幾何学的表現が、3次元体積メッシュに離散化され、かつ
前記幾何学的表現が、各セグメントの血管壁の境界を表す表面メッシュを含む、請求項30~34のいずれかに記載のシステム。 - 前記圧力場が、前記幾何学的表現、前記幾何学的データ、および前記境界条件のみを使用して、決定される、請求項33~35のいずれかに記載のシステム。
- 前記医療画像データが、前記患者のコンピュータ断層撮影画像データである、請求項30~36のいずれかに記載のシステム。
- 前記幾何学的表現の前記セグメントのうちの1つ以上に沿って配置された仮想ステントの位置に関する情報が受信され、かつ前記血行動態情報の前記表示出力が、前記情報に従
って更新される、請求項30~37のいずれかに記載のシステム。
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201762569269P | 2017-10-06 | 2017-10-06 | |
| US62/569,269 | 2017-10-06 | ||
| JP2020519335A JP2020536620A (ja) | 2017-10-06 | 2018-10-08 | 1つ以上の動脈セグメントの血行動態情報を決定するための方法およびシステム |
| PCT/US2018/054802 WO2019071249A1 (en) | 2017-10-06 | 2018-10-08 | METHODS AND SYSTEMS FOR DETERMINING HEMODYNAMIC INFORMATION FOR ONE OR MORE ARTERIAL SEGMENTS |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2020519335A Division JP2020536620A (ja) | 2017-10-06 | 2018-10-08 | 1つ以上の動脈セグメントの血行動態情報を決定するための方法およびシステム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2023113673A true JP2023113673A (ja) | 2023-08-16 |
| JP7570136B2 JP7570136B2 (ja) | 2024-10-21 |
Family
ID=65994819
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2020519335A Pending JP2020536620A (ja) | 2017-10-06 | 2018-10-08 | 1つ以上の動脈セグメントの血行動態情報を決定するための方法およびシステム |
| JP2023079562A Active JP7570136B2 (ja) | 2017-10-06 | 2023-05-12 | 1つ以上の動脈セグメントの血行動態情報を決定するための方法およびシステム |
Family Applications Before (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2020519335A Pending JP2020536620A (ja) | 2017-10-06 | 2018-10-08 | 1つ以上の動脈セグメントの血行動態情報を決定するための方法およびシステム |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US11813104B2 (ja) |
| EP (1) | EP3691531A4 (ja) |
| JP (2) | JP2020536620A (ja) |
| KR (1) | KR102744520B1 (ja) |
| CN (2) | CN118476800A (ja) |
| AU (2) | AU2018345850B2 (ja) |
| CA (1) | CA3078623A1 (ja) |
| WO (1) | WO2019071249A1 (ja) |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020142789A1 (en) * | 2019-01-06 | 2020-07-09 | Covanos, Inc. | Noninvasive determination of resting state diastole hemodynamic information |
| US11026749B1 (en) * | 2019-12-05 | 2021-06-08 | Board Of Regents Of The University Of Nebraska | Computational simulation platform for planning of interventional procedures |
| US12096986B2 (en) | 2019-12-05 | 2024-09-24 | The Board Of Regents Of The University Of Nebraska | Computational simulation platform for planning of interventional procedures |
| US12131479B2 (en) * | 2020-08-07 | 2024-10-29 | Canon Medical Systems Corporation | Medical image processing apparatus, system, and method |
| CN112185551B (zh) * | 2020-10-10 | 2023-04-07 | 北京工业大学 | 一种基于深度学习预测冠状动脉狭窄阻力的系统与方法 |
| CN114886390B (zh) * | 2022-03-23 | 2023-09-12 | 杭州脉流科技有限公司 | 获取冠脉血流储备分数的方法 |
| CN114677492B (zh) * | 2022-04-13 | 2024-12-06 | 浙江大学 | 冠状动脉微循环血流动力学仿真分析方法及装置 |
| CN116269293A (zh) * | 2023-03-27 | 2023-06-23 | 推想医疗科技股份有限公司 | 冠状动脉的血流储备分数计算方法及其装置、电子设备 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20130243294A1 (en) * | 2012-03-15 | 2013-09-19 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and System for Hemodynamic Assessment of Aortic Coarctation from Medical Image Data |
| JP2014100249A (ja) * | 2012-11-19 | 2014-06-05 | Toshiba Corp | 血管解析装置、医用画像診断装置、血管解析方法、及び血管解析プログラム |
| JP2014534889A (ja) * | 2011-11-10 | 2014-12-25 | シーメンス・コーポレイション | 冠循環のマルチスケールな解剖学的かつ機能的なモデリングの方法およびシステム |
| WO2017047820A1 (ja) * | 2015-09-18 | 2017-03-23 | イービーエム株式会社 | 病変血流特徴量可視化装置、その方法、及びそのコンピュータソフトウェアプログラム |
| JP2017070742A (ja) * | 2015-10-05 | 2017-04-13 | 東芝メディカルシステムズ株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
| JP2017512577A (ja) * | 2014-03-31 | 2017-05-25 | ハートフロー, インコーポレイテッド | 流量比を用いて血流の特徴を決定するシステム及び方法 |
| US20170245821A1 (en) * | 2014-11-14 | 2017-08-31 | Siemens Healthcare Gmbh | Method and system for purely geometric machine learning based fractional flow reserve |
Family Cites Families (64)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7191110B1 (en) * | 1998-02-03 | 2007-03-13 | University Of Illinois, Board Of Trustees | Patient specific circulation model |
| US6236878B1 (en) | 1998-05-22 | 2001-05-22 | Charles A. Taylor | Method for predictive modeling for planning medical interventions and simulating physiological conditions |
| EP1408746B1 (en) * | 2000-10-06 | 2015-07-01 | Dancu, Michael B. | System and method to simulate hemodynamics |
| WO2006010609A2 (de) | 2004-07-27 | 2006-02-02 | Friedrich-Alexander- Universität Erlangen- Nürnberg | Verfahren zur darstellung von dreidimensionalen strömungsdaten und wandbelastungen in fluidführenden gefässen, insbesondere blutgefässen, unter verwendung der lattice-boltzmann-methode |
| US7930014B2 (en) | 2005-01-11 | 2011-04-19 | Volcano Corporation | Vascular image co-registration |
| EP1933715A4 (en) | 2005-10-14 | 2012-08-29 | Cleveland Clinic Foundation | SYSTEM AND METHOD FOR CHARACTERIZING TISSUE TISSUE |
| US7785286B2 (en) | 2006-03-30 | 2010-08-31 | Volcano Corporation | Method and system for imaging, diagnosing, and/or treating an area of interest in a patient's body |
| WO2009038594A2 (en) | 2007-01-10 | 2009-03-26 | Brett Blackman | Use of an in vitro hemodynamic endothelial/smooth muscle cell co-culture model to identify new therapeutic targets for vascular disease |
| US7929148B2 (en) | 2007-01-23 | 2011-04-19 | Volcano Corporation | Optical coherence tomography implementation apparatus and method of use |
| US7789834B2 (en) | 2007-03-21 | 2010-09-07 | Volcano Corporation | Plaque characterization using multiple intravascular ultrasound datasets having distinct filter bands |
| WO2009021179A1 (en) | 2007-08-09 | 2009-02-12 | Volcano Corporation | Controller user interface for a catheter lab intravascular ultrasound system |
| US20110142316A1 (en) | 2009-10-29 | 2011-06-16 | Ge Wang | Tomography-Based and MRI-Based Imaging Systems |
| US8157742B2 (en) * | 2010-08-12 | 2012-04-17 | Heartflow, Inc. | Method and system for patient-specific modeling of blood flow |
| US8315812B2 (en) | 2010-08-12 | 2012-11-20 | Heartflow, Inc. | Method and system for patient-specific modeling of blood flow |
| JP6144670B2 (ja) | 2011-04-08 | 2017-06-07 | ボルケーノ コーポレイション | 分散医療感知システムおよび方法 |
| US8923631B2 (en) | 2011-08-17 | 2014-12-30 | Volcano Corporation | Method and device for classifying vascular objects using classification trees evaluated on a graphics processing unit |
| US9295447B2 (en) | 2011-08-17 | 2016-03-29 | Volcano Corporation | Systems and methods for identifying vascular borders |
| US9339348B2 (en) | 2011-08-20 | 2016-05-17 | Imperial Colege of Science, Technology and Medicine | Devices, systems, and methods for assessing a vessel |
| JP6373758B2 (ja) | 2011-11-16 | 2018-08-15 | ボルケーノ コーポレイション | 医療計測システムおよび方法 |
| CA2856426A1 (en) | 2011-12-08 | 2013-06-13 | Volcano Corporation | Devices, systems, and methods for visualizing an occluded vessel |
| US10373700B2 (en) | 2012-03-13 | 2019-08-06 | Siemens Healthcare Gmbh | Non-invasive functional assessment of coronary artery stenosis including simulation of hyperemia by changing resting microvascular resistance |
| US8548778B1 (en) | 2012-05-14 | 2013-10-01 | Heartflow, Inc. | Method and system for providing information from a patient-specific model of blood flow |
| US9262581B2 (en) | 2012-09-24 | 2016-02-16 | Heartflow, Inc. | Method and system for facilitating physiological computations |
| US9307926B2 (en) | 2012-10-05 | 2016-04-12 | Volcano Corporation | Automatic stent detection |
| US9292918B2 (en) | 2012-10-05 | 2016-03-22 | Volcano Corporation | Methods and systems for transforming luminal images |
| US9675301B2 (en) | 2012-10-19 | 2017-06-13 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for numerically evaluating vasculature |
| US10595807B2 (en) | 2012-10-24 | 2020-03-24 | Cathworks Ltd | Calculating a fractional flow reserve |
| EP2943902B1 (en) | 2012-10-24 | 2020-03-11 | CathWorks Ltd. | Automated measurement system and method for coronary artery disease scoring |
| US10210956B2 (en) | 2012-10-24 | 2019-02-19 | Cathworks Ltd. | Diagnostically useful results in real time |
| US9858387B2 (en) | 2013-01-15 | 2018-01-02 | CathWorks, LTD. | Vascular flow assessment |
| JP2016501636A (ja) | 2012-12-21 | 2016-01-21 | ヴォルカノ コーポレイションVolcano Corporation | 医療イメージングシステム用の適応インターフェイス |
| US9042613B2 (en) | 2013-03-01 | 2015-05-26 | Heartflow, Inc. | Method and system for determining treatments by modifying patient-specific geometrical models |
| US9424395B2 (en) | 2013-03-04 | 2016-08-23 | Heartflow, Inc. | Method and system for sensitivity analysis in modeling blood flow characteristics |
| US8824752B1 (en) | 2013-03-15 | 2014-09-02 | Heartflow, Inc. | Methods and systems for assessing image quality in modeling of patient anatomic or blood flow characteristics |
| US9195800B2 (en) | 2013-08-16 | 2015-11-24 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for identifying personalized vascular implants from patient-specific anatomic data |
| US9805463B2 (en) | 2013-08-27 | 2017-10-31 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for predicting location, onset, and/or change of coronary lesions |
| JP6272618B2 (ja) | 2013-09-25 | 2018-01-31 | ハートフロー, インコーポレイテッド | 自動医療画像注釈の検証及び修正のためのシステム、方法及びコンピュータ可読媒体 |
| US9589349B2 (en) | 2013-09-25 | 2017-03-07 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for controlling user repeatability and reproducibility of automated image annotation correction |
| WO2015048178A2 (en) | 2013-09-25 | 2015-04-02 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for visualizing elongated structures and detecting branches therein |
| US10424063B2 (en) | 2013-10-24 | 2019-09-24 | CathWorks, LTD. | Vascular characteristic determination with correspondence modeling of a vascular tree |
| US9220418B2 (en) | 2013-12-18 | 2015-12-29 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for predicting coronary plaque vulnerability from patient-specific anatomic image data |
| US9152761B2 (en) | 2014-01-10 | 2015-10-06 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for identifying medical image acquisition parameters |
| US9986938B2 (en) | 2014-02-25 | 2018-06-05 | Medis Associated B.V. | Method and device for determining a geometrical parameter of a blood vessel |
| US9501622B2 (en) | 2014-03-05 | 2016-11-22 | Heartflow, Inc. | Methods and systems for predicting sensitivity of blood flow calculations to changes in anatomical geometry |
| US9390232B2 (en) | 2014-03-24 | 2016-07-12 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for modeling changes in patient-specific blood vessel geometry and boundary conditions |
| US8917925B1 (en) | 2014-03-28 | 2014-12-23 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for data and model-driven image reconstruction and enhancement |
| US9773219B2 (en) | 2014-04-01 | 2017-09-26 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for using geometry sensitivity information for guiding workflow |
| US9514530B2 (en) | 2014-04-16 | 2016-12-06 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for image-based object modeling using multiple image acquisitions or reconstructions |
| US9058692B1 (en) | 2014-04-16 | 2015-06-16 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for image-based object modeling using multiple image acquisitions or reconstructions |
| US9449145B2 (en) | 2014-04-22 | 2016-09-20 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for virtual contrast agent simulation and computational fluid dynamics (CFD) to compute functional significance of stenoses |
| WO2015164086A1 (en) * | 2014-04-22 | 2015-10-29 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for hemodynamic computation in coronary arteries |
| US8958623B1 (en) | 2014-04-29 | 2015-02-17 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for correction of artificial deformation in anatomic modeling |
| US10803995B2 (en) * | 2014-05-05 | 2020-10-13 | Siemens Healthcare Gmbh | Method and system for non-invasive functional assessment of coronary artery stenosis using flow computations in diseased and hypothetical normal anatomical models |
| US9595089B2 (en) | 2014-05-09 | 2017-03-14 | Siemens Healthcare Gmbh | Method and system for non-invasive computation of hemodynamic indices for coronary artery stenosis |
| US9754082B2 (en) | 2014-05-30 | 2017-09-05 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for reporting blood flow characteristics |
| US9195801B1 (en) | 2014-08-05 | 2015-11-24 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for treatment planning based on plaque progression and regression curves |
| US9386933B2 (en) | 2014-08-29 | 2016-07-12 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for determination of blood flow characteristics and pathologies through modeling of myocardial blood supply |
| US9390224B2 (en) | 2014-08-29 | 2016-07-12 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for automatically determining myocardial bridging and patient impact |
| US9668700B2 (en) | 2014-09-09 | 2017-06-06 | Heartflow, Inc. | Method and system for quantifying limitations in coronary artery blood flow during physical activity in patients with coronary artery disease |
| US9292659B1 (en) | 2014-10-29 | 2016-03-22 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for vessel reactivity to guide diagnosis or treatment of cardiovascular disease |
| US9594876B2 (en) | 2014-11-04 | 2017-03-14 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for simulation of occluded arteries and optimization of occlusion-based treatments |
| US9336354B1 (en) | 2014-11-04 | 2016-05-10 | Heartflow, Inc. | Systems and methods for simulation of hemodialysis access and optimization |
| DE102016203860A1 (de) | 2016-03-09 | 2017-09-14 | Siemens Healthcare Gmbh | Vorrichtung und Verfahren zum Ermitteln zumindest eines individuellen fluiddynamischen Kennwerts einer Stenose in einem mehrere serielle Stenosen aufweisenden Gefäßsegment |
| EP3228245B1 (en) * | 2016-04-05 | 2021-05-26 | Siemens Healthcare GmbH | Determining arterial wall property with blood flow model |
-
2018
- 2018-10-08 CN CN202410616206.0A patent/CN118476800A/zh active Pending
- 2018-10-08 CA CA3078623A patent/CA3078623A1/en active Pending
- 2018-10-08 US US16/753,926 patent/US11813104B2/en active Active
- 2018-10-08 JP JP2020519335A patent/JP2020536620A/ja active Pending
- 2018-10-08 WO PCT/US2018/054802 patent/WO2019071249A1/en not_active Ceased
- 2018-10-08 CN CN201880063964.7A patent/CN111356406B/zh active Active
- 2018-10-08 KR KR1020207010635A patent/KR102744520B1/ko active Active
- 2018-10-08 AU AU2018345850A patent/AU2018345850B2/en active Active
- 2018-10-08 EP EP18864098.1A patent/EP3691531A4/en active Pending
-
2023
- 2023-05-12 JP JP2023079562A patent/JP7570136B2/ja active Active
- 2023-10-10 US US18/483,600 patent/US20240032880A1/en active Pending
-
2024
- 2024-05-29 AU AU2024203589A patent/AU2024203589A1/en active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014534889A (ja) * | 2011-11-10 | 2014-12-25 | シーメンス・コーポレイション | 冠循環のマルチスケールな解剖学的かつ機能的なモデリングの方法およびシステム |
| US20130243294A1 (en) * | 2012-03-15 | 2013-09-19 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and System for Hemodynamic Assessment of Aortic Coarctation from Medical Image Data |
| JP2014100249A (ja) * | 2012-11-19 | 2014-06-05 | Toshiba Corp | 血管解析装置、医用画像診断装置、血管解析方法、及び血管解析プログラム |
| JP2017512577A (ja) * | 2014-03-31 | 2017-05-25 | ハートフロー, インコーポレイテッド | 流量比を用いて血流の特徴を決定するシステム及び方法 |
| US20170245821A1 (en) * | 2014-11-14 | 2017-08-31 | Siemens Healthcare Gmbh | Method and system for purely geometric machine learning based fractional flow reserve |
| WO2017047820A1 (ja) * | 2015-09-18 | 2017-03-23 | イービーエム株式会社 | 病変血流特徴量可視化装置、その方法、及びそのコンピュータソフトウェアプログラム |
| JP2017070742A (ja) * | 2015-10-05 | 2017-04-13 | 東芝メディカルシステムズ株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| AU2024203589A1 (en) | 2024-06-20 |
| AU2018345850A1 (en) | 2020-04-09 |
| US11813104B2 (en) | 2023-11-14 |
| CA3078623A1 (en) | 2019-04-11 |
| JP2020536620A (ja) | 2020-12-17 |
| CN118476800A (zh) | 2024-08-13 |
| AU2018345850B2 (en) | 2024-04-11 |
| KR102744520B1 (ko) | 2024-12-20 |
| US20240032880A1 (en) | 2024-02-01 |
| CN111356406A (zh) | 2020-06-30 |
| EP3691531A4 (en) | 2021-05-26 |
| CN111356406B (zh) | 2024-05-28 |
| WO2019071249A1 (en) | 2019-04-11 |
| US20200352536A1 (en) | 2020-11-12 |
| KR20200069305A (ko) | 2020-06-16 |
| EP3691531A1 (en) | 2020-08-12 |
| JP7570136B2 (ja) | 2024-10-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP7570136B2 (ja) | 1つ以上の動脈セグメントの血行動態情報を決定するための方法およびシステム | |
| JP6796117B2 (ja) | 患者固有の幾何学的形状モデルを変更することによって治療を決定する方法及びシステム | |
| US11424036B2 (en) | Systems and methods for determining blood flow characteristics using flow ratio | |
| KR102414383B1 (ko) | 환자별 혈류 모델링 방법 및 시스템 | |
| US11727570B2 (en) | Methods and systems for determining coronary hemodynamic characteristic(s) that is predictive of myocardial infarction |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230607 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230607 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20240222 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20240326 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240624 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240903 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20241001 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7570136 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |