血流儲備分?jǐn)?shù)(ffr)指標(biāo)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 下文總體涉及血流儲備分?jǐn)?shù)指標(biāo)并且結(jié)合對計(jì)算機(jī)斷層攝影（CT)的具體應(yīng)用加 以描述。然而，下文也適用于其他成像模態(tài)，包括X-射線、磁共振成像（MRI)和/或其他成 像模態(tài)。
【背景技術(shù)】
[0002] FFR是冠狀動(dòng)脈狹窄的功能嚴(yán)重性的指標(biāo)，F(xiàn)FR根據(jù)在冠狀動(dòng)脈造影期間進(jìn)行的 壓力測量來計(jì)算并且被定義為在充血情況下相對于（靠近心門的）近端壓力的（狹窄后面 的）遠(yuǎn)端血壓。換言之，F(xiàn)FR指標(biāo)表達(dá)相較于假定沒有狹窄的最大血流量的進(jìn)入存在狹窄 的血管內(nèi)的最大血流量。FFR值是在0與1之間的絕對數(shù)，其中，值0. 50指示給定的狹窄引 起血壓下降50%，并且有助于狹窄程度的診斷。
[0003] 已經(jīng)使用壓力絲來獲得狹窄之前和之后的血壓來測量FFR指標(biāo)。例如，在冠狀動(dòng) 脈導(dǎo)管插入期間，使用鞘和導(dǎo)絲來將導(dǎo)管插入股動(dòng)脈或橈動(dòng)脈中。附著到導(dǎo)管尖端的傳感 器被放置在狹窄處。在由影響血管幾何結(jié)構(gòu)、依從性和阻力和/或其他特性的各種藥劑促 進(jìn)的情況期間，拉回導(dǎo)管并且因此拉回傳感器，并且傳感器感測壓力、溫度和流量，記錄在 狹窄兩端的壓力、溫度和流量。遺憾的是，該方法是昂貴且微創(chuàng)的，從而將患者暴露于健康 風(fēng)險(xiǎn)中。
[0004] 估計(jì)FFR指標(biāo)的無創(chuàng)方法是通過其中模擬通過冠狀動(dòng)脈的血流和壓力的計(jì)算流 體動(dòng)力學(xué)（CFD)模擬。對于該方法，3D冠狀動(dòng)脈幾何結(jié)構(gòu)是基于患者的心臟CT掃描的。遺 憾的是，利用該方法，沒有很好地定義提取的幾何結(jié)構(gòu)之外的邊界條件（即，流量、壓力和/ 或阻力），并且在入口（心門）和血管-出口處的流量和壓力的值極大地影響FFR估計(jì)準(zhǔn)確 度。該方法也是耗時(shí)的，從而需要密集性計(jì)算（例如，高達(dá)數(shù)小時(shí)）并且假定非常高質(zhì)量的 幾何結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（例如，冠狀動(dòng)脈分割），這通常意味著大量的手動(dòng)編輯。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0005] 本文描述的方面解決了以上提到的問題和其他問題。
[0006] 如下文所描述的，基于某些提取的特征來將未知FFR分類。另外，能夠基于某些提 取的特征來確定對所述未知FFR的估計(jì)。此外，能夠確定所估計(jì)的FFR的置信區(qū)間。在另 一實(shí)例中，確定了用于經(jīng)由模擬來確定FFR的邊界條件。所述邊界條件能夠被用于將所述 未知FFR分類。
[0007] 在一個(gè)方面中，一種方法包括：基于提取的特征和學(xué)習(xí)模型來將針對具有狹窄的 心血管的未知血流儲備分?jǐn)?shù)度量分類為多個(gè)不同預(yù)定義類別中的一種，并且生成指示所述 分類的信號，其中，從其中包括所述心血管和所述狹窄的表示的圖像數(shù)據(jù)分割的經(jīng)分割的 圖像數(shù)據(jù)提取所述提取的特征。
[0008] 在另一方面中，一種方法包括：基于提取的特征和學(xué)習(xí)模型來將針對心血管的狹 窄的未知血流儲備分?jǐn)?shù)度量估計(jì)到多個(gè)不同預(yù)定義類別中的一種中，并且生成指示所述估 計(jì)的信號，其中，從其中包括所述心血管和所述狹窄的表示的圖像數(shù)據(jù)分割的經(jīng)分割的圖 像數(shù)據(jù)提取所述提取的特征。
[0009] 在另一方面中，一種方法包括：基于包括血管和狹窄的表示的圖像數(shù)據(jù)來估計(jì)所 述血管的所述狹窄的邊界條件，所述邊界條件包括所述狹窄的估計(jì)的出口流率或所述狹窄 的估計(jì)的出口阻力中的至少一個(gè)。
[0010] 在另一方面中，一種系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)分析器，所述數(shù)據(jù)分析器基于估計(jì)的血流儲備 分?jǐn)?shù)的分類或置信區(qū)間或用于計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)模擬的狹窄的至少一個(gè)邊界條件來確定針 對所述狹窄的未知血流儲備分?jǐn)?shù)的血流儲備分?jǐn)?shù)分類、所述狹窄的估計(jì)的血流儲備分?jǐn)?shù)中 的至少一個(gè)，以確定針對所述狹窄的血流儲備分?jǐn)?shù)。
【附圖說明】
[0011] 本發(fā)明可以采用各種部件和部件的布置，以及各種步驟和步驟布置的形式。附圖 僅出于圖示優(yōu)選實(shí)施例的目的，并且不應(yīng)被解釋為對本發(fā)明的限制。
[0012] 圖1示意性地圖示了與數(shù)據(jù)分析器連接的成像系統(tǒng)。
[0013] 圖2圖示了圖1的數(shù)據(jù)分析器的范例。
[0014] 圖3圖示了圖1的數(shù)據(jù)分析器的另一范例。
[0015] 圖4圖示了根據(jù)圖2的數(shù)據(jù)分析器的范例性方法。
[0016] 圖5圖示了根據(jù)圖3的數(shù)據(jù)分析器的范例性方法。
【具體實(shí)施方式】
[0017] 下文描述了用于基于某些提取的特征來將未知FFR分類、基于某些提取的特征來 估計(jì)FFR、確定所估計(jì)的FFR的置信區(qū)間和/或確定用于經(jīng)由模擬來確定FFR的邊界條件的 非限制性方法。
[0018] 圖1示意性地圖示了成像系統(tǒng)100,成像系統(tǒng)100例如CT掃描器。成像系統(tǒng)100 包括大致固定機(jī)架102和旋轉(zhuǎn)機(jī)架104,旋轉(zhuǎn)機(jī)架104由固定機(jī)架102可旋轉(zhuǎn)地支撐，并且 繞檢查區(qū)域106關(guān)于z軸旋轉(zhuǎn)。諸如臥榻的對象支撐物108將目標(biāo)或?qū)ο笾卧跈z查區(qū)域 106 中。
[0019] 諸如X射線管的輻射源110由旋轉(zhuǎn)機(jī)架104可旋轉(zhuǎn)地支撐，隨旋轉(zhuǎn)機(jī)架104旋轉(zhuǎn)， 并且發(fā)射貫穿檢查區(qū)域106的輻射。輻射敏感探測器陣列112跨檢查區(qū)域106在角度弧上 與輻射源110相對。輻射敏感探測器陣列112探測貫穿檢查區(qū)域106的輻射并生成指示針 對每個(gè)探測到的光子的輻射的信號。
[0020] 重建器114重建投影，從而生成指示位于檢查區(qū)域106中的對象或目標(biāo)的被掃描 部分的體積圖像數(shù)據(jù)。通用計(jì)算系統(tǒng)或計(jì)算機(jī)用作操作員控制臺116。控制臺116包括諸 如監(jiān)視器的人類可讀輸出設(shè)備和諸如鍵盤、鼠標(biāo)等的輸入設(shè)備。駐留在控制臺116上的軟 件允許操作員經(jīng)由圖形用戶接口（GUI)或以其他方式與掃描器100交互和/或操作掃描器 IOOo
[0021] 數(shù)據(jù)分析器118被配置為至少處理表示（一個(gè)或多個(gè)）感興趣血管（例如，冠狀 動(dòng)脈、腦動(dòng)脈等）的圖像數(shù)據(jù)，包括其中的狹窄。通過成像系統(tǒng)100和/或其他成像系統(tǒng)能 夠生成所述圖像數(shù)據(jù)。如下文更詳細(xì)地描述的，在一個(gè)非限制性實(shí)例中，數(shù)據(jù)分析器118確 定諸如狹窄之外的邊界條件（例如，流量、壓力和/或阻力）的特征，并且采用使用計(jì)算流 體動(dòng)力學(xué)方法的這些特征來確定針對狹窄的FFR值。
[0022] 如下面還更詳細(xì)地描述的，數(shù)據(jù)分析器118也能夠進(jìn)行以下中的至少一項(xiàng)：基于 某些特征來將未知FFR分類成預(yù)定分類集中的一個(gè)，基于某些特征來估計(jì)FFR，或確定針對 估計(jì)的FFR的置信區(qū)間。前述允許無創(chuàng)、魯棒、準(zhǔn)確且快速的模擬邊界條件確定、FFR分類 和/或估計(jì)（在具有或沒有置信區(qū)間的情況下）具有簡化的工作流程、更短的估計(jì)時(shí)間和 對用戶更少的負(fù)擔(dān)。
[0023] 數(shù)據(jù)分析器118能夠利用一個(gè)或多個(gè)計(jì)算系統(tǒng)的一個(gè)或多個(gè)處理器來實(shí)施，所述 一個(gè)或多個(gè)處理器運(yùn)行在諸如物理存儲器和/或其他非暫態(tài)存儲介質(zhì)的一個(gè)或多個(gè)計(jì)算 機(jī)可讀存儲介質(zhì)中存儲的一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)可讀指令。所述（一個(gè)或多個(gè)）處理器可以額 外地或備選地運(yùn)行由載波、信號和/或其他暫態(tài)介質(zhì)承載的一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)可讀指令。
[0024] 圖2圖示了數(shù)據(jù)分析器118的范例。
[0025] 感興趣組織（TOI)識別器202獲得作為輸入的包括表示感興趣組織（TOI) 204的 圖像數(shù)據(jù)的對象數(shù)據(jù)并且識別在圖像數(shù)據(jù)中的感興趣組織204。能夠通過指示用戶選擇的 感興趣組織、默認(rèn)感興趣組織等的信號預(yù)先確定或識別感興趣組織204。TOI識別器202能 夠采用自動(dòng)和/或手動(dòng)方法來識別感興趣組織。感興趣組織的范例是諸如具有狹窄的血管 的管狀組織。然而，感興趣組織能夠是其他組織。
[0026] TOI幾何結(jié)構(gòu)提取器206從識別的感興趣組織提取幾何結(jié)構(gòu)信息。TOI識別器202 能夠采用自動(dòng)和/或手動(dòng)方法來提取幾何結(jié)構(gòu)信息。通過舉例的方式，所述提取可以包括 采用利用針對冠狀血管調(diào)諧的主動(dòng)輪廓和水平集的分割，其中，感興趣組織是冠狀血管，接 著進(jìn)行任選的額外的手動(dòng)編輯以產(chǎn)生高質(zhì)量分割。根據(jù)該提取和/或其他提取，能夠確定 在心門D。和/或其他感興趣組織的幾何結(jié)構(gòu)的有效直徑。
[0027] 參數(shù)確定器208基于對象數(shù)據(jù)來確定至少一個(gè)參數(shù)。例如，在血管狹窄的上下文 中，參數(shù)確定器208能夠確定入口流率Q。（即，在心門處的流率）。這能夠基于諸如體重、 身體質(zhì)量指數(shù)（BMI)、性別、年齡、血液測試結(jié)果、解剖成像數(shù)據(jù)（例如，心肌質(zhì)量和估計(jì)的 心博量）和/或?qū)ο髷?shù)據(jù)的對象數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)。一般地，該數(shù)據(jù)被當(dāng)作使用諸如支持向量機(jī) (SVM)、隨機(jī)森林和/或其他分類器的分類器的訓(xùn)練集的特征。在該實(shí)例中，訓(xùn)練模型的"地 面實(shí)況"數(shù)據(jù)能夠包括來自心導(dǎo)管插入流程的信息，例如，來自諸如多普勒尖端的導(dǎo)絲和/ 或其他裝置的流率計(jì)的數(shù)據(jù)。
[0028] 邊界條件估計(jì)器210基于通過TOI幾何結(jié)構(gòu)提取器206提取的幾何結(jié)構(gòu)（例如， 在心門D。處的直徑）和通過參數(shù)確定器208確定的參數(shù)（例如，入口流率Q。）來估計(jì)至少 一個(gè)邊界條件（例如，血管出口的流率Q、平均速度、阻力等）。通過舉例的方式，邊界條件 估計(jì)器210能夠根據(jù)Q。和D。來估計(jì)在出口處的流率邊界條件Q，如方程1所示：
[0029] 方程 1 :
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種方法，包括： 基于提取的特征和學(xué)習(xí)模型來將具有狹窄的心血管的未知血流儲備分?jǐn)?shù)度量分類為 多個(gè)不同預(yù)定義類別中的一種，并且生成指示所述分類的信號，其中，從其中包括所述心血 管和所述狹窄