血管治療效果的血流模擬的系統、其方法及計算機軟件程序的制作方法

血管治療效果的血流模擬的系統、其方法及計算機軟件程序的制作方法
【專利摘要】該系統是一種用于基于受驗者的對象血管部位的三維形狀數據，而對特定外科治療方法的效果進行模擬的使用計算機的系統，具有：治療方法接受部，其由計算機將由對象血管部位的三維形狀數據以3維顯示在顯示器上，接受該顯示器上的病變部的指定及針對該病變部的外科治療方法的選擇；修正方法存儲部，其由計算機預先存儲可選擇的治療方法和與治療方法對應的三維形狀數據的修正方法；以及修正完成三維形狀輸出部，其由計算機基于所述治療方法的選擇而讀取存儲在所述修正方法存儲部中的修正方法，以該修正方法對所述指定涉及的病變部的三維形狀數據進行修正，輸出修正后的三維形狀數據。
【專利說明】血管治療效果的血流模擬的系統、其方法及計算機軟件程序
【技術領域】
[0001]本發明涉及血管治療效果的血流模擬的系統、方法及計算機軟件程序。
【背景技術】
[0002]循環器官系統疾病包括血管的瘤化、硬化、狹窄。這些疾病是由于血流的影響而使得正常部位發生病 變，也有不少由于之后的發展而導致死亡，但其治療因伴隨生命危險而非常困難。為了弄清楚這種難治性循環器官系統疾病，在基于病理切片的基礎醫學方法的基礎上運用流體解析或構造解析的工程技術是有益的。
[0003]例如，腦動脈瘤是腦動脈管壁的一部分以囊狀向外凸出的血管問題，在對腦部進行影像診斷時，在未破裂狀態下偶然被發現的案例不斷增加。所謂腦動脈瘤，是指由于動脈壁的脆弱性等而引起腦動脈的血管壁變為瘤狀，因缺少中膜而容易破裂，大多數腦動脈瘤由于位于蛛網膜下腔，因此是蛛網膜下出血的主要原因。因此，對于破裂可能性高的腦動脈瘤，需要進行支架治療等適當的預防治療。
[0004]但是，對于腦動脈瘤破裂的可能性，在尺寸小于或等于IOmm時，一年之內破裂的可能性小于1%，如果考慮預防治療引起并發癥的風險，盲目治療是不當的，要求恰當判別導致破裂可能性高的腦動脈瘤，僅將這種腦動脈瘤作為治療對象。因此，一直以來，都在研究使用腫瘤尺寸、形狀、家族病史、血壓、吸煙歷史等作為破裂風險指標的腦動脈瘤判別方法。但是，上述指標均不是決定性的，要求開發高效的判別方法。
[0005]在這里,在日本特開2010-207531號公報中，公開了一種基于作用在動脈瘤內壁上的流體粘性力，即流體剪切應力的大小而判定動脈瘤破裂風險的MRI裝置。但是，關于腫瘤壁面剪切應力的大小和腫瘤生長的關聯性，同時存在判別結果相反的各種意見。第I種意見是High WSS說:如果壁面剪切應力超過閾值，則內皮細胞出現問題，由于游走細胞浸潤，因此，腫瘤壁面的力學強度降低，腫瘤會生長(WSS:壁面剪切應力)。另一方面，第2種意見是Low WSS說:如果壁面剪切應力低于閾值，則由于血小板和白血球附著在內皮細胞上，因此使內皮功能降低，腫瘤壁面的力學強度降低。上述兩種意見是對立的，因此意味著壁面剪切應力的大小并不是確定腫瘤生長及破壞的直接指標。
[0006]另外，還進行了根據壁面剪切應力的大小而判定破裂風險的其它嘗試，例如，通過基于由MRI或CT得到的醫學影像而對血流進行實驗解析和計算解析，從而提取壁面剪切應力。但是，如前所述，壁面剪切應力的大小與破裂風險的關聯性并不明確，而且，上述使用醫學影像的方法，是僅基于血管內腔形狀的方法論，并沒有對流動本身作出解釋。其理由在于，無法根據醫學影像而掌握腫瘤壁上具有局部性的、細胞狀態等病理信息和腫瘤厚度信息等，壁面剪切應力本身在腫瘤壁上的大小分布也具有局部性。
[0007]本發明就是鑒于上述狀況而提出的，其目的在于提供一種能夠根據對象血管部位的血流狀態，針對該對象血管部位未來有無可能發生病變而進行恰當的診斷及治療效果預測的方法、系統及程序。
【發明內容】

[0008]為了解決上述課題，根據本發明的第一主要觀點，提供一種系統，其使用計算機，用于基于受驗者的對象血管部位的三維形狀數據，而對特定外科治療方法的效果進行模擬，該系統的特征在于，具有:治療方法接受部，其由計算機將由對象血管部位的三維形狀數據以3維顯示在顯示器上，接受該顯示器上的病變部的指定及針對該病變部的外科治療方法的選擇；修正方法存儲部，其由計算機預先存儲可選擇的治療方法和與治療方法對應的三維形狀數據的修正方法；以及修正完成三維形狀輸出部，其由計算機基于所述治療方法的選擇而讀取存儲在所述修正方法存儲部中的修正方法，以該修正方法對所述指定涉及的病變部的三維形狀數據進行修正，輸出修正后的三維形狀數據。
[0009]根據本發明的一個實施方式，所述可選擇的治療方法包括螺圈栓塞術，與該螺圈栓塞術對應的三維形狀數據的修正方法為，具有在上述三維形狀數據化后的所述對象血管部位的內腔的一部分處配置多孔質構造體的程序，模擬以螺圈閉塞上述血管的內腔的一部分的狀態。
[0010]在這種情況下，進一步優選具有以所述多孔質構造體的開口率而使螺圈填充率變動的單元。
[0011]根據另一實施方式，所述可選擇的治療方法包括夾閉法，與該治療方法對應的三維形狀數據的修正方法為，具有將構成血管內腔的一部分(構成腫瘤等的部分)表面的I個或多個多邊形切除的 程序、和由另外的I個或多個多邊形對切除的表面進行再生的程序，模擬使所述血管內腔的一部分閉鎖的情況。
[0012]此外，根據另一實施方式，所述可選擇的治療方法包括支架置入術，與該治療方法對應的三維形狀數據的修正方法為，具有通過使多邊形移動或變形而對血管內腔的一部分表面的凹凸進行修正的程序，模擬通過所述支架而對血管內的血液流動進行控制的情況。
[0013]此外，根據另一實施方式，所述可選擇的治療方法包括血流導向支架(Flow-diverting stent)置入術，與該治療方法對應的三維形狀數據的修正方法為，具有針對上述三維形狀數據化后的所述對象血管部位的內腔的一部分而定義格子狀物體的程序，模擬通過血流導向支架而限制血流的情況。
[0014]在這種情況下，進一步優選具有以所述多孔質構造體的開口率而使血流導向支架的格子密度變動的單元。
[0015]另外，優選治療對象的血管病變形態是腫瘤。
[0016]此外，根據另一實施方式，該系統還具有流體解析部，其由計算機將包含有與血流相關的邊界條件的運算條件賦予給所述三維形狀數據，通過運算而求出所述對象血管部位的內腔的各位置處血流的狀態量。
[0017]在這種情況下，所述流體解析部具有:運算條件存儲部，其由計算機存儲運算條件值的多個組，其中，該運算條件值的組中包含有用于運算在所述三維形狀數據內流通的血流的狀態量的邊界條件，所述運算條件值的多個組，分別對應于用戶要求的計算速度而包含有I個或者大于或等于I個的不同的運算條件值；以及運算部，其由計算機向所述用戶提示進行計算速度選擇，對應于所選擇的計算速度，讀取與該計算速度相關聯的運算條件值的組，基于在該組中包含的運算條件值，執行上述血流的狀態量的運算，并輸出運算結果。[0018]另外，優選所述運算條件值的多個組中的至少I個組，包含有與用戶重視計算速度的情況相對應而將血流假定為定常流的情況下的運算條件值，至少I個另外的組包含有與相對于計算速度，用戶更重視計算精度的情況相對應而將血流假定為脈動流的情況下的運算條件值。
[0019]此外，優選所述至少I個另外的組還包含有，考慮在脈動流的脈動周期內流動從層流變為湍流的情況的運算條件值。
[0020]或者，優選所述運算部具有在用戶重視計算速度的情況下進行運算的第I處理器、和與計算速度相比用戶更重視計算精度的情況下進行運算的第2處理器，還具有判斷部，該判斷部按照用戶的選擇而判斷使用哪個處理器。
[0021]在這種情況下，優選所述第2處理器進行使用多個高速運算器的并行解析。
[0022]另外，優選所述第2處理器設置在可經由通信網絡連接的另外的場所，所述判斷部在判斷為使用所述第2處理器的情況下，將計算所需的條件的一部分或全部經由所述通信網絡發送至所述第2處理器，并接收運算結果。
[0023]此外，根據另一實施方式，還具有:血流性狀判別部，其由計算機根據由所述流體解析部求出的血流狀態量，求出所述對象血管部位的血管壁面的各位置處的壁面剪切應力矢量，求出特定壁面位置處的該壁面剪切應力矢量的方向和該特定壁面位置的周圍壁面位置處的壁面剪切應力矢量的方向之間的相對關系，根據壁面剪切應力矢量的形態，判別該壁面位置處的所述血流的性狀，并輸出其判別結果；以及顯示部，其由計算機使所述血流性狀判別部的判別結果與所述三維形狀模型重疊，進行圖形顯示輸出。
[0024]在這種情況下，優選所述血流性狀判別部為，由計算機判別所述特定壁面位置處的壁面剪切應力矢量的方向和其周圍壁面位置處的壁面剪切應力矢量的方向之間的相對關系是“平行”、“合流”、“旋轉”、“發散”中的哪一個，在“平行”的情況下判別為血流性狀是良性流動(非惡性流動)，在其它情況下判別為惡性流動(非良性流動)。
[0025]此外，優選所述血流性狀判別部在所述特定壁面位置處的壁面剪切應力矢量的方向和其周圍壁面位置處的壁面剪切應力矢量的方向之間的相對關系為“發散”的情況下，判別為在該壁面位置處會發生血管壁的薄弱化，輸出該位置，所述顯示部使存在發生所述薄弱化的可能性的位置與所述三維形狀模型重疊，進行圖形顯示輸出。
[0026]或者，優選所述血流性狀判別部根據所述特定壁面位置處的壁面剪切應力矢量τ和該特定壁面位置的周圍壁面位置處的多個壁面剪切應力矢量的相對角度關系，求出作為矢量場τ的標量的旋度rot τ及散度div τ，將這些值作為雜亂度而與閾值相比較，從而判別是所述“平行”、“合流”、“旋轉”、“發散”中的哪一個，在所述雜亂度的旋度rot τ的值是規定閾值范圍外的負值或正值時判別為“旋轉”，在所述雜亂度的所述散度div τ的值是規定閾值范圍外的負值時判別為“合流”，在所述雜亂度的所述散度div τ的值是規定閾值范圍外的正值時判別為“發散”，在所述雜亂度的旋度rot τ的值及所述散度div τ的值這二者在規定閾值內時判別為“平行”。
[0027]此外，優選所述血流性狀判別部在運算時，將所述多個壁面剪切應力矢量處理為單位矢量，與所述旋度rot τ及散度div τ進行比較的閾值為O。
[0028] 或者，優選所述血流性狀判別部，將該壁面位置處沿法線方向作用的壓力的指標值作為加權系數而賦予給所述旋度rot τ及散度div τ的值，從而求出所述雜亂度的所述旋度rot τ及散度div τ的值。
[0029]此外，優選所述血流性狀判別部使得求出所述雜亂度的所述旋度rot τ及散度div τ的值時所賦予的壓力的指標值，為將該壁面位置處作用的壓力除以在對象血管部位的壁面上作用的平均壓力值而得到的值。
[0030]或者，優選所述顯示部使所述雜亂度的所述旋度rot τ和/或所述散度div τ的值，在顯示器上與所述三維形狀模型重疊，進行顯示輸出。
[0031]或者，優選所述血流性狀判別部根據所述特定壁面位置處的壁面剪切應力矢量τ和該特定壁面位置的周圍壁面位置處的多個壁面剪切應力矢量的相對關系，求出矢量場τ的旋度rot τ及散度div τ，將這些值作為雜亂度而與閾值相比較，在閾值范圍內的情況下判別為良性流動(非惡性流動)，在范圍外的情況下判別為惡性流動(非良性流動)
[0032]此外，優選所述血流性狀判別部在運算時，將所述多個壁面剪切應力矢量處理為單位矢量，與所述旋度rot τ及散度div τ進行比較的閾值為O。
[0033]或者，優選所述血流性狀判別部，將該壁面位置處沿法線方向作用的壓力的指標值作為加權系數而賦予給所述旋度rot τ及散度div τ的值，從而求出所述雜亂度的所述旋度rot τ及散度div τ的值。
[0034]此外，優選所述血流性狀判別部使得求出所述雜亂度的所述旋度rot τ及散度div τ的值時所賦予的壓力的指標值，為將該壁面位置處作用的壓力除以在對象血管部位的壁面上作用的平均壓力值而得到的值。
[0035]或者，優選所述顯示部使所述雜亂度的所述旋度rot τ和/或所述散度div τ的值，在顯示器上與所述三維形狀模型重疊，進行顯示輸出。
[0036]此外，根據另一實施方式，具有對所述對象血管部位的三維形狀進行修正的形狀修正部，該形狀修正部具有:修正部位指定部，其由計算機將由所述血管形狀提取部所生成的所述三維形狀數據圖形顯示在顯示器上，在該顯示器上接受對三維形狀數據顯示的凹凸進行修正的部位處的至少I個多邊形的指定；多邊形移動部，其由計算機將上述多邊形的重心位置設為起點，使上述多邊形在沿著面法線方向的血管外側或內側方向上移動或變形；以及平滑處理部，其由計算機對所述多邊形移動部使大于或等于I個的多邊形移動或變形后生成的銳角形狀進行檢測，并進行平滑化處理。
[0037]此外，根據另一實施方式，具有標記部，該標記部基于所述對象血管部位的三維形狀，對該對象血管部位進行標記，該標記部具有:存儲部，其由計算機使特定對象血管部位所包含的主要血管要素的名稱及其它血管要素的名稱，與該特定對象血管部位相關聯而進行存儲；以及標記結果輸出部，其由計算機在多個截面處對特定對象血管部位所包含的各血管要素的形狀進行測定，將其面積的中央值最大的血管確定為主要血管，并且，基于該主要血管的判別而確定所述其它血管要素，標記上述主要血管要素及其它血管要素的名稱，并與所述各血管要素的形狀測定值一起輸出。
[0038]在該情況下，優選所述流體解析部對應于所述標記結果，使所述運算條件對應于每個血管要素而變動。
[0039]此外，優選所述運算條件是血流的狀態量解析中的網格詳細度，針對每個血管要素而使網格詳細度變動。
[0040]此外，優選所述網格詳細度由所述截面形狀的面積中央值的大小決定，從詳細度的粗到細，以多個級別決定。
[0041]根據本發明的第6個主要觀點，提供一種關于用于執行上述第I至第5觀點所涉及的系統的計算機軟件程序的發明。
[0042]根據本發明第7個主要觀點，提供一種關于用于執行上述第I至第5觀點所涉及的系統的方法的發明。
[0043]此外，上述沒有列舉的本發明的特征，本領域技術人員從以下說明的發明的實施方式及附圖中可知能夠實施。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0044]圖1是表不本發明一個實施方式的概略結構圖。
[0045]圖2是血管形狀提取部的圖形用戶界面。
[0046]圖3是血管形狀提取部的概略結構圖。
[0047]圖4是說明從影像上提取血管形狀的圖。
[0048]圖5是說明將血管形狀細線化的圖。
[0049]圖6是說明包含主要血管在內的血管名稱的標記的圖。
[0050]圖7是用于說明提取血管形狀的端面處理的圖。
[0051]圖8是表示腦內血管形狀整體的示意圖。
[0052]圖9是手術模擬部的圖形用戶界面。
[0053]圖10是手術模擬部的概略結構圖。
[0054]圖11是表示基于第I手術模擬模式的模擬的圖。
[0055]圖12是表示基于第2手術模擬模式的模擬的圖。
[0056]圖13是表示基于第3手術模擬模式的模擬的圖。
[0057]圖14是表示基于第I手術模擬模式的形狀修正結果的例子的圖。
[0058]圖15是流體解析部的概略結構圖。
[0059]圖16是表示流體解析部的處理的流程圖。
[0060]圖17是流體解析部的圖形用戶界面。
[0061]圖18是說明網格詳詳細度的圖。
[0062]圖19是說明流體剪切應力的示意圖。
[0063] 圖20是說明流體剪切應力的示意圖。
[0064]圖21是表示與壁面剪切應力計算相關的全局坐標系的圖。
[0065]圖22是表示與壁面剪切應力計算相關的局部坐標系的圖。
[0066]圖23是圖形表示使剪切應力矢量與血管三維形狀疊加的圖。
[0067]圖24是圖形表示使剪切應力矢量和壓力與血管三維形狀疊加的圖。
[0068]圖25是說明雜亂度計算的圖。
[0069]圖26是關于雜亂度解釋的說明圖。
[0070]圖27是表示基于雜亂度對應圖的惡性/良性判別法的圖。
[0071]圖28是關于基于雜亂度(分布)的薄弱化判別的說明圖。
[0072]圖29是血流性狀判別部的圖形用戶界面。
[0073]圖30A至D是表示表現雜亂度在腫瘤壁薄弱化判別中的有效性的結果顯示例的圖。
[0074]圖31是表示本發明其它實施方式的手術操作評價系統的概略結構圖。
【具體實施方式】
[0075]下面，基于附圖，對本發明的一個實施方式進行具體說明。另外，在以下的說明中，作為診斷.治療效果判定對象的循環器官系統疾病，以腦動脈瘤的情況為例進行說明。
[0076](基于惡性/良性血流圖案的血流性狀診斷裝置)
[0077]如前所述，本發明的第I技術方案是用于診斷腫瘤的性狀的診斷裝置。在本發明中，通過使由于血流而作用在腦動脈瘤內的血管壁面上的剪切應力矢量群的形態，與腫瘤的內腔形狀、病理信息、血管厚度信息相關聯，從而分類為可能成為未來導致血管組織病變的發生或發展的一個主要原因的“惡性(非良性)血流圖案”、和不易成為該主要原因的“良性血流圖案”。并且，作為模擬的結果，判定所生成的剪切應力矢量群的形態是屬于所述惡性血流圖案還是屬于良性血流圖案。如果判定為惡性血流圖案，則由于可能成為未來導致血管組織發生病變或發展的一個主要原因，因此需要討論是否進行手術，如果判定為良性血流圖案，則判斷為不易成為上述主要原因，能夠避免由不必要的手術而帶來的風險。
[0078](血管治療后的治療效果預測裝置)
[0079]另外，本發明的第2技術方案為，提供用于對判斷為例如具有惡性血流圖案的腦動脈瘤進行外科治療后 的治療效果進行判定的裝置。
[0080]即，基于所述惡性/良性血流圖案的血流性狀的判定方法，不僅是治療前的腦動脈瘤，還能夠用于預測對該腦動脈瘤進行治療后的治療效果。
[0081]腦動脈瘤的外科治療方法包括，例如:1)夾閉術、2)螺圈栓塞術、3)支架置入術(Flow-diverting stent)。
[0082]所述夾閉術，是通過使用夾子將腫瘤頸部面閉塞，從而阻止腫瘤內的流動，換言之，構建沒有腦動脈瘤的新的血管形狀。所述螺圈栓塞術，是通過在腫瘤內置入多個螺圈而使腫瘤內部血栓化，將腫瘤閉塞。所述支架置入術，是通過在腫瘤頸部面置入由金屬等構成的金屬網，使腫瘤內的流速降低,從而使腫瘤內部血栓化,將腫瘤閉塞。
[0083]上述治療方法具有阻止腫瘤內的流動這一共通性，是通過人為地修正血管的內腔形狀而重新構建新的腫瘤頸部面，即，重新構建新的血管形狀。與所述治療方法相關的并發癥，是由重新構建的血管形狀隨時間變化而被修正所引起的。例如，在進行螺圈栓塞術的病例中，腫瘤頸部面被流體力朝向腫瘤內腔方向壓縮，使得腫瘤內腔與主血管重新連通而進行再次治療的情況不少。
[0084]在這種情況下，首先，通過使用計算機對3維模型化的血管形狀進行修正，以計算機為基礎人為地生成新的腫瘤頸部面，從而在手術前以計算機為基礎構建與實際進行手術時相同的血管形狀。然后，通過模擬而使作用在該新的血管形狀的血管壁面上的壁面剪切應力矢量群的形態可視化，同樣地對其應用所述惡性/良性血流圖案的判別法，從而能夠對手術治療效果進行評價。即，通過應用所述惡性/良性血流圖案的判別法，從而能夠預測通過在該部位植活內皮細胞等用于構成血管的細胞，血管組織在術后能否適當再生而具有充分的力學強度的發展方向，從術后并發癥或死亡可能性的角度來說，有助于進行治療效果的預測。[0085](本實施方式所涉及的血流性狀診斷.治療效果預測系統的結構)
[0086]圖1是表示本實施方式所涉及的血流性狀判定、治療效果預測系統的概略模塊結構圖。該血流性狀判定、治療效果預測系統對應于上述第1、第2技術方案而具有以下2種功能。
[0087](I)從該腦動脈瘤是否可能未來導致血管組織病變的發生或發展的角度，自動判別受驗者對象血管部位的血流性狀是屬于未來發展至腦動脈瘤破裂的可能性小的良性血流，還是屬于可能發展至該破裂的惡性血流(非良性血流)。
[0088](2)在對該腦動脈瘤進行外科治療時，通過在術前進行治療模擬而掌握治療后的血流，從而自動判別是屬于未來出現并發癥或死亡風險的可能性小的良性血流，還是可能發展至上述情況的惡性血流。
[0089]為了實現上述功能，該血流性狀診斷.治療效果預測系統如圖1所示，具有:攝像裝置1，其設置在醫生等用戶一側(醫院內)，拍攝受驗者的腦動脈瘤及該腦動脈瘤周圍的對象血管部位的影像；用戶終端2，其用于由醫生等用戶自身對該系統進行操作；以及血流性狀診斷.治療效果服務器3，其經由通信網絡(院內LAN、院外WAN或專用線路)而與上述攝像裝置I及用戶終端2連接。
[0090]在這里，作為所述攝像裝置1，除了 CT裝置(計算機斷層掃描裝置)、MRI裝置(磁共振影像診斷裝置)、DSA裝置(數字減影血管造影法)等能夠獲取對象血管部位斷層影像的裝置以外，只要是能夠獲取下述對象血管部位影像數據即可，例如，通過超聲多普勒或近紅外成像而拍攝的影像等的裝置。
[0091]上述用戶終端2只要是由能夠執行瀏覽器等顯示軟件的通常的個人計算機組成的工作站即可，其中，該瀏覽器能夠顯示用于與上述血流性狀診斷?治療效果服務器3進行通信的圖形界面。
[0092]另一方面，作為所述血流性狀診斷.治療效果服務器3，使程序存儲部8連接在與輸入輸出接口 4、存儲器5及CPU6連接的總線7上，其中，該輸入輸出接口 4用于與所述通信網絡進行通信。程序存儲部8具有:血管形狀提取部(1-Vessel )10，其根據由所述攝像裝置I獲取的影像數據而生成對象血管部位內腔的三維形狀數據；手術模擬部(1-Surgery)11，其進行基于三維形狀數據加工的手術模擬；流體解析部(1-CFD) 12，其通過運算而求出對象血管部位的血流狀態量；血流性狀判別部(I_Flow)13，其使用該流體解析部12的運算結果，判別對象血管部位的血流是良性流動還是惡性流動；以及顯示部14，其生成由該系統生成的用戶圖形界面及在該用戶圖形界面上顯示的影像、解析結果、判別結果的顯示畫面。另外，在上述總線7上，連接有用于存儲模擬所需的各種設定信息的模擬設定DB15、和用于存儲該系統的模擬及解析結果的模擬結果DB16。
[0093]該服務器3的所述結構要素(血管形狀提取部10、所述手術模擬部11、所述流體解析部12、及所述血流性狀判別部13)，實際上由存儲在硬盤的存儲區域中的計算機軟件構成，通過由所述CPU6調出而在存儲器5中展開執行，從而構成本發明的各結構要素，發揮作用。此外，該服務器3可以由I臺計算機構成，也可以使各結構要素分散而由多臺計算機構成。
[0094]另外，在本例中，上述血流性狀診斷?治療效果服務器3經由通信網絡而與設置在醫院內的用戶終端I連接，但也可以設置在醫院內，或者設置在醫院外的高速運算處理中心9等處。在后者的情況下，優選按照下述方式構成，即，從設置在多個醫院的多個用戶終端2及攝像裝置I接收數據或指示，使用高速運算處理器以很短時間執行高精度的流體解析，將解析結果反饋至各醫院內的用戶終端，由醫生等用戶向患者等當場顯示解析結果。
[0095]下面，參照實際的動作，對該血流性狀診斷.治療效果預測系統的功能進行說明。
[0096](用戶圖形界面)
[0097]圖2表示由所述服務器3的顯示部14生成并顯示在所述用戶終端裝置2上的圖形用戶界面(⑶I) 17。其構成為，能夠通過一個界面17，集中地對所述血管形狀提取部(1-Vessel) 10、所述手術模擬部(i_Surgery) 11、所述流體解析部(:[-0?0) 12、所述血流性狀判別部(1-Flow) 13進行操作。
[0098]例如，該圖2是從位于該畫面上部的菜單中選擇血管形狀提取部“1-Vessel” 10的情況下的例子，其中，該血管形狀提取部“1-Vessel” 10在下述功能說明中進行說明。同樣地，通過選擇1-Surgeryll、1-CFD12、1-Flowl3,從而能夠切換至與各功能對應的界面(后述)。
[0099]此外，現有技術并不是這種綜合的系統，而只是以由各個界面組成的獨立系統構成各要素。在這種情況下，I)在不得不跨過多個系統而對一個病例進行解析時，用戶在至少幾個小時內都無法離開作業現場；2)各個獨立系統以工程普遍的流程為對象，具有較高的自由度及通用性，但反之，對于醫療用途來說，由于作為解析條件所需的參數的數量和種類涉及多個方面，因此，其選擇依賴于使用者的知識、技能，從而預計會發生結果無法導入實際臨床或無法實現解析條件標準化的問題。
[0100]本實施方式的所述血流性狀診斷.治療效果預測系統，是在極度繁忙的臨床環境中，作為醫療行為的一部分而使用。因此，本課題在于，解決對于醫護人員在時間上的約束和使用者之間、設施之間的解析條件不一致。另外，必須充分考慮使用者即臨床醫生和放射科醫師是并不熟悉流體力學的非工程人員。根據本實施方式的系統，由于能夠將所述裝置合并，在單一的界面17上集中地進行自動控制處理，因此能夠消除上述顧慮。
[0101]另外，根據該系統，針對每種使用用途將運算條件組的最優值默認地作為“模塊”而保存，即使用戶沒有一一設定所述運算條件組，也能夠對與用戶需求相對應的血流解析集中地進行自動控制處理。
[0102](血管形狀提取裝置)
[0103]圖3是表示所述血管形狀提取裝置的處理工序的框圖，圖4至圖9是其說明圖。
[0104]在步驟Sl-1中，輸入由攝像裝置拍攝到的以DICOM形式等構成的對象血管部位的拍攝影像數據。然后，在步驟S1-2中，自動識別或手動指定影像的方向(影像的上、下、左、右各個方向)。圖2如前所述，表示該血管形狀提取部(1-Vessel)的用戶界面。用于確認影像方向的界面，與在圖2中被分割為4份顯示的顯示部41至44中的左上顯示部41相當。如顯示部42至43所示，在通過公知的容積再現法而使血管的三維形狀可視化時，與血管顯示方向相關的指定，例如能夠如下進行，即，通過按下“前(A)” “后(P)”、“左(L)”、“右(R)”按鈕18使畫面旋轉，從而使影像的方向與“前(A)” “后(P)”、“左(L)”、“右(R)”各個方向對齊。
[0105]然后，在該畫面(圖2)中，例如以從單選按鈕24中選擇的方式進行解剖部位指定(步驟S1-3)。此處指定的解剖部位，在后面的工序中自動進行血管標記時使用。例如，在腦動脈瘤位于右中大腦動脈(MCA)的情況下,選擇“右前方循環(Anterior Circulation)”。同樣地，能夠選擇“左前方循環”、“前方循環”、“后方循環”。該解剖部位如圖3中標號19所示，存儲在所述模擬設定DB15中。
[0106]在步驟S1-4及以后，通過將閾值法、梯度法及區域擴張法等(圖2畫面中所示的“Selection (對于通過閾值法(或梯度法)而提取的三維構造物，通過由用戶在畫面上指定關注區域而確定包含對象血管在內的區域’'“Connectivity (由用戶在關注區域內指定對象血管，通過從中僅選取連續的立體像素而進行對象血管提取)”、“EXtenSion (包含了閾值法(或梯度法)和立體像素連續性這二者的區域擴張法，無論是否有必要，在血管提取的過程中都會追加已刪除的血管)”、“Rem0Val (用戶手動刪除不需要的血管)”)的各種運算進行組合，從而構建三維血管形狀(3維形狀數據)。因此，首先在步驟S1-4中進行對象血管區域的提取。該提取例如使用閾值法或梯度法進行。
[0107]圖4表示在使用閾值法的情況下的提取例。
[0108]在閾值法中，例如，使用亮度值的絕對值或被歸一化的相對值。在本實施方式中，通過由圖2畫面中的閾值設定部45選定滑動條式的直方圖閾值，從而一邊觀察右上的顯示部42的影像，一邊使閾值變化，提取血管壁特有的特征。另一方面，在梯度法中，例如，根據亮度值分布，通過運算處理而提取亮度值的梯度，從中提取血管壁特有的特征而使用。然后，通過按下圖2 畫面中“Fix”按鈕46，從而使用與影像類型對應的最佳閾值，對由該血管形狀提取部10得到的血管表面進行噪聲去除(步驟S1-5)，然后，通過多邊形分割而進行3維形狀數據化，從而完成對象血管區域提取(步驟S1-6)。圖4是表示該工序所涉及的血管形狀提取的示意圖。上述閾值作為設定條件，被存儲在所述模擬設定DB15中(用標號29表示)。
[0109]然后，通過由用戶在圖2的畫面中按下“Lesion”按鈕47，從而用戶使用鼠標等在顯示器上手動指定病變部(步驟S1-7)。然后，在步驟S1-8中執行血管的細線化，導出血管的中心線。該細線化工序通過由用戶在圖2的畫面中按下“Label”按鈕48而自動執行。用于該細線化的算法，能夠使用多種公知方法。圖5是表示該細線化的圖。在獲取到中心線之后，在步驟S1-9中，針對每條血管對中心線進行要素分割。該要素分割如圖5所示，通過以血管的分支點A、B、C、D…對各血管的中心線進行分割而進行。圖6將該分割部放大表示。將上述分支點A、B、C……之間的部分(V1、V2……)稱為血管要素。然后，在步驟S1-10中，求出多個與各要素內的中心線正交的截面(如圖6所示)，計算該截面的等效直徑，測量各要素的形狀25。
[0110]然后，在步驟S1-11中，針對各要素自動標記血管名稱。首先，將多個血管要素V1、V2、V3……中，在多個截面25處計算出的多個等效直徑的中央值(使用平均值，是為了在該血管有動脈瘤而直徑突然變大的情況下確保準確性)最大的血管，確定為主要血管而進行標記。在本實施方式中，該標記對應于上述解剖部位的指定而自動進行。即，在選擇左前方循環時，所述主要血管(等效直徑的中央值為最大的血管要素)被標記為“左內頸動脈”，在選擇后方循環時被標記為“腦底動脈”。上述主要血管根據其在該解剖部位中具有最大等效直徑而確定。此外，也可以使用除了等效直徑以外的形狀參數及多個參數的組合。如圖3所示，在上述模擬設定DB9中，使解剖部位的信息19、主要血管的名稱20、及從該主要血管分支的血管的名稱21彼此關聯而進行存儲，該血管形狀提取部10的標記部35將這些信息設為“血管標記模板”，通過參照而能夠自動地進行標記。
[0111]即，在步驟S1-11中，在對主要血管進行標記之后，直至深部為止，對這些主要血管V2、V3……進行追蹤，基于在上述DB9中存儲的信息，自動判別在每個分支處出現的血管名稱，并依次進行標記。在本實施方式中，該標記以例如從上述主要血管開始數出5至10個下級血管要素為限度而進行。如果如上所述基于各解剖部位信息19而確定主要血管的名稱20，則對于從該主要血管分支的其它血管來說，上述分支血管的標記基于存儲在數據庫9中的作為模板的主要血管的名稱20和分支血管的名稱21的關系(每個解剖部位19)而自動進行。
[0112]然后，在步驟Sl-12、13中，基于預先在步驟S1-2中指定的影像的方向(上下左右方向)、和作為對象而指定的上述解剖部位，通過在標記結束后使血管的入口、出口面與各自的中心線正交化，從而構建血管端面。圖7是表示該端面構建的圖。最后，在步驟S1-14中，按照上述方式構建的三維形狀作為多邊形數據而自動輸出。同時，自動計算出所標記(標記信息23)的各血管的形狀數據22，并寫入至所述模擬結果DB16中(圖3)。這時，用戶能夠在顯示器上所顯示的界面17上確認是否進行了適當的處理。此外，在上述自動處理的工序中，有時無法適當地進行標記。例如，對于具有先天性血管畸形的患者，有時在該位置沒有相應的血管。在這種情況下，能夠通過點擊選擇誤標記的血管而對其名稱進行變更。另外，設定DB21的名稱20、21的修正也能夠隨時進行。此外，在進行這種手動處理的情況下，通過按下〈End〉按鈕而自動輸出結果，在各DB15、16中進行覆蓋更新。此外，文件輸出時的文件名構成為，能夠基于可從DICOM起始信息中提取的患者ID而判別出文件形式，不需要用戶手動輸入。這一規則對于后述的手術模擬部11、流體解析部12、血流性狀判別部13也相同。
[0113]此外，圖8表示腦血管名稱的概略。在該圖8中，包含了前方、后方循環。例如，已知前交通動脈為腦動脈瘤的多發部位，但由于跨過左右的前方循環，因此在解析中必須將前方循環整體設為對象范圍。
[0114](手術模擬裝置)
[0115]圖9是表示手術模擬部11的用戶圖形界面17的示意圖，圖10是表示所述手術模擬部11的動作的流程圖，圖11、12、圖13是其說明圖。另外，圖14是為了進行該手術模擬而對血管的三維形狀數據進行修正的形狀修正部35的概略結構圖。
[0116]在本例中，用戶從圖9中示出的界面17上選擇3種手術模擬模式，即，作為第I種手術模式的“Clipping/Coiling” 50、作為第2種手術模式的“Stenting” 51、以及作為第3種手術模式的“(血流導向支架)Flow-Diverting Stent” 52中的任一種。由此，由該手術模擬部11生成最適合于再現手術后的血流狀態的血管形狀。
[0117]所述3種模式中的第I種手術模擬模式，是去除病變部和重新構建表面(Clipping/Coiling)，第2種手術模擬模式是基于病變部凹凸修正的表面重新構建(Stenting)、第3種手術模擬模式是在任意截面處配置格子狀物體(Flow-divertingStent)。
[0118] 與第I種手術模擬模式對應的血管形狀修正方法(在圖15中以37表示)，是用于模擬夾閉術或螺圈栓塞術這種使腫瘤內腔完全閉鎖情況的程序組50 (〈Positioning〉、〈Removal〉、〈Recon.>、〈Shaping〉，〈Label〉),以在術前對作用在治療后所形成的腫瘤頸部面上的流體力進行模擬。與第2種模擬模式對應的血管形狀修正方法，是用于模擬利用支架等治療儀器，使由于動脈硬化而變窄的血管擴張的支架置入術的程序組51(〈Positioning〉、〈Fitting〉、〈Shaping〉、〈Label〉)，以在術前對作用在治療后所形成的病變部處的流體力進行模擬。與第3種手術模擬模式對應的血管形狀修正方法，是用于模擬基于血流導向支架的腦動脈瘤治療的程序組52 (〈Positioning〉、〈Porosity〉、〈Shaping〉、〈Label〉)，以模擬腫瘤內流動的降低效果。
[0119]上述模擬，實際上是通過對血管的三維形狀數據進行修正而進行的，手術模擬部如圖15所示，具有治療方法接受部73和形狀修正部35。下面，與處理動作一起，對上述結構進行說明。此外，可選擇的手術模式(在本例中是第I至第3種手術模擬模式)和與之相關而定義的具體的血管形狀修正方法，如圖15中標號36及37所示，被存儲在所述模擬設定部DB15中。
[0120]首先，用戶在所述圖形界面17上選擇〈Surgery〉按鈕11,通過所述用戶終端2的瀏覽器畫面，顯示由所述血管形狀提取裝置生成的血管形狀(步驟S2-0:圖9中示出的畫面左上的顯示部54)。如果用戶在所述界面17上激活第I種手術模擬模式(圖9的50)，則所述治療方法接受部73從所述設定DB15中加載血管形狀修正方法37 (程序組 50 (〈Positioning〉、〈Removal〉、〈Recon.>、〈Shaping〉、〈Label〉)),首先，使用者通過〈Positioning〉而選擇病變部(步驟S2-1)。如果選擇〈Positioning〉,則圖15中所示的修正部位指定部38將在通過前述而指定的區域顯示在用戶界面17上(圖9的右上顯示部)。由于所述三維形狀數據是由微小三角形要素積聚而構成血管表面、端部的多邊形數據，因此能夠對應于手術模擬的目的而使指示區域放大/縮小。然后，如果用戶選擇〈Removal〉，則由圖15中示出的多邊形移動部39將所選擇的三角形要素切除(步驟S2-2)。然后，如果選擇〈Recon〉，則所述多邊形移動部39針對切除部以多邊形重新構建表面。另外，能夠通過按下〈Shaping〉按鈕而使所述修正部位指定部38及多邊形移動部39動作，用戶能夠通過操作鼠標而對重新構建面進行凹凸修正(步驟S2-3)，然后，通過〈Label〉而標記定義為新的表面(標記部35)(步驟S2-4)。此外，表面的重新構建是通過對切除區域的重心進行計算，并以該重心為起點使切除部端面的三角形頂點連結而進行的。凹凸修正是通過以該重心位置為起點，由用戶通過鼠標滑輪在切除面法線外周(或內周)方向上自由移動，即，使與移動前的三角形要素共通的頂點即該重心移動，人為地使得三角形形狀變形而執行的。此外，移動后可能出現的銳角形狀，通過同時進行平滑化處理而應對(上述結構要件38至39)。
[0121]在圖9中示出的用戶界面上，用戶在左下及右下的顯示部55、56?Post-surgery?上進行作業，顯示術后影像，用戶通過所述程序組而進行手術模擬。在進行至標記之后，通過〈End〉確定形狀，與所述血管形狀提取裝置同樣地，自動保存修正后的多邊形數據，對模擬結果DB16進行更新(步驟S2-13:更新標記信息23及三維形狀數據22)。此外，所述〈〈Post-surgery?的顯示部具有分別設置在右下55和左下56的<〈Post-surgery#l、 #2? (本發明的比較顯示部)，以能夠通過重復進行所述工序而對多種手術模擬的結果進行比較。
[0122]圖11是表示上述第I種手術模擬模式中的血管形狀修正的例子的示意圖，圖14A、B是表示模擬前和模擬后(夾閉治療前、后)的三維形狀的圖。如上所述，能夠通過切除構成腦動脈瘤形狀的多邊形，從而生成能夠再現實施夾閉治療后的血流性狀的三維形狀數據。因此，通過上述方式，能夠由使用者任意調整通過夾閉術或螺圈栓塞術而構建的腫瘤頸部面的形狀，在此基礎上對術后血流進行模擬、解析。
[0123]在第2種手術模擬模式51中，與前述同樣地，通過〈Positioning〉而選擇病變部并進行放大、縮小(步驟S2-5、顯示部55)。然后，通過〈Fitting〉計算病變部的重心，以該重心位置為起點，使多邊形沿著血管壁面的法線方向移動，然后，通過曲線擬合的多項式近似而對病變形狀進行插補(步驟S2-6)。然后，通過〈Shaping〉，用戶操作鼠標而對病變部進行凹凸修正(步驟S2-7)，最后，通過與所述第I種手術模擬模式同樣的方法，進行重新構建面的標記(步驟S2-8)。圖12是示出基于上述第2種手術模擬模式的形狀修正例的示意圖。
[0124]在第3種手術模擬模式52中，通過〈Positioning〉,用戶在三維血管形狀內部形成新的表面(步驟S2-9)。然后，針對所指定的表面，通過〈Porosity〉定義格子狀物體(步驟
S2-10)，通過與前述同樣的方法，對其凹凸進行修正(步驟S2-11 )、標記(步驟S2-12)。作為這種情況下的血管形狀修正方法37 (圖15)，所使用的格子狀物體是用于模擬血流導向支架。格子狀物體為各向同性多孔質介質，通過用戶從下拉菜單中設定其開口率而定義。此外，也可以由用戶調整多孔質介質的形狀、開口率，賦予其為各向異性介質。圖13是表示基于上述第3種手術模擬模式的形狀修正例的示意圖。此外，圖中以標號25表示，但其為格子狀物體。另外，如果應用使用這種多孔質介質的血流模擬，則能夠模擬在螺圈栓塞術時手術剛剛完成后的血流。在所述螺圈栓塞術模擬中，假定使腫瘤內部完全閉塞的情況。實際上，其與腫瘤內腔在術后經過足夠的時間而充分血栓化后的狀態相當。另一方面，直至完全閉塞為止，在螺圈內存在血液流動。是否能夠模擬這種血液流動，對于確定螺圈填充率(螺圈體積相對于腫瘤體積的比值)是很重要的。在所述血流導向支架中，將多孔質介質設為二維構造物而使用，在該技術中，通過設為三維構造物，從而能夠模擬剛剛進行螺圈栓塞后的狀態。即，通過所述〈Porosity〉而在腫瘤內腔中置入多孔質介質，也能夠起到以多孔質介質的開口率模擬螺圈填充率的功能。
[0125](流體解析部)
[0126]然后，由流體解析部12基于數據，通過有限元法的公知運算，針對上述血管形狀提取部10 (及手術模擬部11)所生成的對象血管部位的三維形狀，求出對象血管部位的各單位區域中的血流的流速及壓力(狀態量33)。
[0127]圖16是表示該流體解析部12的處理的流程圖，圖17是用戶從圖形界面17的菜單中選擇「CFD」12的情況下的顯示例。
[0128]該流體解析部12首先通過步驟S3-1，針對由上述血管形狀提取部10 (及手術模擬部11)生成的對象血管部位的三維形狀,選擇并讀入數據中的作為本次計算對象的血管形狀數據。所顯示的數據顯示在圖17的界面17的左上的顯示部58、59、60上。在本例中，在顯示部58上顯示Pre-Sergery的形狀數據,在顯示部59上顯示Post_Sergery#l的形狀數據，在顯示部60上顯示Post-Sergery#2的形狀數據。
[0129]然后，通過步驟S3-2，用戶選擇“模塊”。在該“模塊”的選擇中，如圖17所示，在所述圖形界面17上用戶可選擇地顯示“On-site (實時)”26、“Quick (迅速)”27、“Precision(高精度)” 28這3個按鈕。
[0130]在該系統中，其構成為，通過由用戶從3種模塊中選擇一個，從而使用事先默認設定的運算條件值的組40 (圖1、圖16)，以適當的計算條件、精度執行計算。這是由于，考慮臨床現場的時間約束及用戶對于流體解析的非專業性，而滿足現場需求，并且，通過統一地對解析方法的條件進行處理而實現再現性和標準化。在與On-site (實時)對應的運算條件下，作為計算條件采用定常解析。血液流動是由心臟射血而形成的被稱為脈動流的非定常流動。進行非定常流動計算，需要一邊對于時刻變化的流動在設定的每一個時間步使解收斂，一邊逐次執行計算，運算器的負載非常高。另一方面，定常流的流動狀況與脈動流并不是完全不同的。特別地，在腦血管這種雷諾數較低的區域中，在任意一個脈動周期內都是層流，在高雷諾數的湍流流動中能夠觀察到的過渡渦這樣的流動變化很少。換言之，在脈動周期內，相對于流量的變化，流動的相似性很強。因此，只要能夠再現與時間平均流相當的流動，就能夠掌握脈動流的流動狀況。On-site (實時)就是已通過相應的實驗、解析數據證明過的解析方法。
[0131]另一方面，Quick (迅速)和Precision (高精度)是設定所述運算條件值的組40,以對脈動流進行處理。相對于Quick (迅速),Precision (高精度)的條件設定為，即使流動在脈動周期內從層流變為湍流的情況下也能夠應對。并且，預先確定這時所使用的網格詳詳細度、血液物性值、壁面邊界條件、入口邊界條件、出口邊界條件、離散條件，設為運算條件值的組40而存儲在設定DB15中。另外，以獨立的高速運算器進行Precision (高精度)解析而直至得到計算結果為止需要幾天時間的情況也不少。因此，在本實施方式中，由設置用于上述流體解析部12的第I處理器41進行負載較小的上述on-site處理，同時，對于負載較大的Precision (高精度)，由設置在遠距離設置的高速運算處理中心9處的第2處理器42進行處理。即，由下述系統構成，僅在Precision (高精度)的情況下，將數據經由通信網絡自動傳送至醫院外的處理中心，通過使用多臺高速運算器的并行解析而執行計算，然后經由網絡將解析 結果反饋至醫院內。
[0132]從步驟S3-3開始，通過由用戶在圖17的界面17上按下Run按鈕62，從而對應于上述模塊的選擇而由系統提取所述運算條件值的組40，自動執行運算。首先，在步驟S3-3中，基于三維形狀數據，將對象血管部位分割為有限元法中的多個要素(以下稱為“網格”)。這時，在本實施方式中，基于由所述血管形狀提取部10進行的血管標記，以與各血管尺寸對應的網格分割詳詳細度生成網格。即，在本例中，使該網格分割所使用的網格詳詳細度與血管名稱相關聯并保存，或者，由所述運算條件值40進行設定以能夠按照血管截面的尺寸而動態地決定網格詳詳細度。因此，本裝置按照上述標記而從所述設定DB15中提取網格詳詳細度使用。即，各血管的網格詳詳細度是對應于模塊的選擇及血管的種類而確定的。
[0133]圖18A、圖18B是表示使網格詳詳細度對應于每條血管而變動的例子的圖。在本例中，直徑1_的眼動脈詳詳細度設定為，比直徑5_的內頸動脈的詳詳細度更細。
[0134]本實施方式中的網格分割詳詳細度Dniesh如下定義。
[0135]Dmesh-Dbase X Kscale X Kmodule
[0136]其中=Dniesh:網格分割詳詳細度(在本例中將希望計算的網格的代表直徑Dniesh設為詳詳細度使用)、Dbase:基準網格尺寸(不依賴于尺度因子的常數)、Kscale:對應于血管尺寸而變動的尺度因子、Kfflodule:對應于模塊選擇而變動的尺度因子。
[0137]在通常的有限元法解析的網格生成中，不考慮如上所述而定義的尺度因子，僅以基準網格單體決定網格尺寸。因此，現有的方法存在無法應對各血管直徑變動的問題。但是，在本實施方式的方法中，通過導入上述的尺度因子，從而能夠解決現有方法存在的課題。
[0138]以下示出一個例子。此外，在本例中，所述流體解析部12構成為，通過作為對象的血管的體積、該血管的中心線長度、及形狀的圓柱近似而計算血管的等效直徑D，對血管尺寸進行定量化而使用。
[0139]I)在使用On-site、Quick模塊的情況下
[0140]Dbase=O-1mm
[0141]Kscale=0.2(在 D〈l.5mm 的情況下)
[0142]Kscale=L O (在 D>=1.5mm 的情況下)
[0143]Kfflodule=I
[0144](即，在該模塊中，僅對等效直徑D小于1.5mm的較細動脈，將網格尺寸細化為基準網格尺寸的1/5)。
[0145]2)在使用Precision模塊的情況下
[0146]Dbase=O-1mm
[0147]Kscale=0.2 (D〈1.5mm)
[0148]Kscale=L O (D>=1.5mm)
[0149]Kmodule=0.5
[0150](即，在本例中Knwdule=0.5，在全域內進行網格細化)
[0151]此外，在上述方法中，在血管的分支部處，網格尺寸有時是不連續變化的。網格的不連續變化，成為此處的網格形狀畸變增加而導致計算收斂性變差的主要原因。作為這一問題的應對方法，在本實施方式中，其構成為，首先通過上述方法生成網格，然后，針對網格形狀畸變賦予上限值，重復進行平滑化處理以使得最大形狀畸變落在閾值內。
[0152]在現有的解析方法中，無法使得網格尺寸如上所述對應于血管的尺寸而動態地變動，無論是大血管還是小血管，均只能以相同的詳詳細度進行分割。其結果，對于大血管解析而言是充分的網格形狀，對于小血管而言網格不充分，從而導致解析精度差，如果為了確保小血管的解析精度而生成大血管不需要的網格，則存在耗費大量解析時間的課題，本發明能夠解決這一課題。
[0153] 然后，在步驟S3-4至S3-8中，從所述設定DB 15中依次提取預先存儲有血液物性值、邊界條件、解析條件等各個運算條件40，在步驟S3-8中，基于上述條件而進一步執行計算。具體地說，所述流體解析部12是通過有限元法求解NS方程(表示(Navier-Stokesequations)流體運動的2階非線性偏微分方程)，求出各網格中的血流流速及壓力。這時，有限元法的解(流速U及壓力P)是在全局坐標系的X-global、Y-global、Z-global這3個方向上分別求出的。
[0154]此外，在這里，作為所述運算條件40中的所述血液物性值，是指血液的粘度或密度。另外，作為所述邊界條件，是指解析對象部位入口側的流動條件即入口邊界條件、和其出口側的流動條件即出口邊界條件，上述流動條件能夠使用通過統計學而平均的對象血管部位的流速及壓力。
[0155]如上所述，上述設定條件是基于所選擇的模塊而自動選擇使用默認值，在本實施方式中，優選能夠按照受驗者的個人數據等，在運算之前手動輸入至流體解析部12。
[0156]在計算自動開始之后，在步驟S3-10中顯示計算殘差(residual)，重復進行計算，直至達到收斂標準為止。在達到最大重復次數而計算殘差沒有滿足收斂標準的情況下，判斷為無法收斂(步驟S3-11)。在判斷為無法收斂的情況下，進行網格變形的優化(步驟
S3-12)，再次執行計算。在殘差達到收斂標準內的階段，顯示計算結束(步驟S3-13)。此外，與前述同樣地，計算結果(狀態量33 (11，？))被自動保存在結果0816中。
[0157]此外，此處的運算并不限定于有限元法，能夠適當地采用有限體積法、差分法等，只要是基于微分方程數值解析的流動解析法即可。
[0158](血流性狀判別裝置)
[0159]在所述血流性狀判別部13中安裝有使計算機作為下述各單元起作用的程序。即，所述血流性狀判別部13如圖1所示，具有:壁面剪切應力矢量運算部30，其根據由流體解析裝置求出的各網格的流速及壓力，針對各網格分別求出由于血流而作用在血管壁面上的流體剪切應力及其矢量(以下簡記為“壁面剪切應力矢量”)；雜亂度運算部31，其根據壁面剪切應力矢量，求出用于判別血流性狀的數值指標(雜亂度)；以及判別部32，其對應于所述雜亂度的大小，判別各網格中的血流的性狀。
[0160]圖19、圖20是表示壁面剪切應力矢量運算部30基于上述針對各網格求出的流速U及壓力P而求解剪切應力矢量τ (X, y, ζ)的方法的示意圖。
[0161]如圖19所示，所謂壁面剪切應力，是指在與形成血管內腔的微小要素平行的方向上作用的流體粘性力，所謂壁面剪切應力矢量，是指將該數值矢量化，考慮作用在壁面上的力的方向的量。壁面剪切應力矢量和壓力存在正交關系，壓力是指向微小要素的重心而沿面法線方向作用的流體力。
[0162]在對上圖進行說明時，需要掌握全局坐標系和局部坐標系之間的變換。即，用于求出剪切應力矢量的壓力P及速度U，如前所述是在全局坐標系中求出的量，與之相對，作用在血管壁面某個位置處的剪切應力，是朝向壁面切線方向的量，為了求出該剪切應力的大小，需要將上述壓力及速度變換至以血管壁面為基準的局部坐標系中。
[0163]在這里，所謂全局坐標系，如圖21所示，是指在該系統內，用于普遍表示構成血管表面及內部的網格的節點位置的獨立坐標系。在有限元法或有限體積法中，由微小要素(三角形、四面體、六面體等)的集合構成計算對象。各要素具有被稱為節點的頂點，各要素的位置信息使用全局坐標系，按照(Xlg，Ylg, Zlg), (X2g，Y2g，Z2g)、(X3g，Y3g，Z3g)的方式保存。
[0164]并且，所謂局部坐標系，如圖22所示，是針對構成血管表面的各個微小三角形要素(多邊形)而定義的局部的坐標系，通常是指將上述微小三角形要素的重心設為原點，將面法線矢量構成一個軸(Z軸)的坐標系。在以局部坐標系表示的情況下，上述微小要素各節點的位置為(Xlp Y1L, ZIl), (X2l, Y2l, Z2l), (X3l, Y3l, Z3l)0只要知道上述微小三角形要素的重心位置和面法線矢量的方向，就能夠對全局坐標系的位置和局部坐標系的位置進行變換。
[0165]下面，對于求出壁面剪切應力的方法進行詳細說明。
[0166]首先，根據上述流體解析部12 (1-CFD)的輸出，在全局坐標系中獲取各節點處的速度、壓力。然后，指定希望求出壁面剪切應力矢量的三角形要素。針對所述三角形要素而設定局部坐標系。在所述局部坐標系中，確定希望計算壁面剪切應力矢量的位置G(對于各三角形要素，通常將與壁面的距離設為恒定。例如，距離壁面0.1mm的內部的點等)。該位置G處的流速如圖20所示，由于是壁面，因此為O。[0167]并且，如果將與該壁面位置G在法線方向(局部坐標系的Z方向)上距離t位置處的流速設為ut，其中，距離t遠小于流動的邊界層厚度，則該部分的流速U與G的距離η大致成正比，記為
[0168]U η = η.d U t / dZ
[0169]并且，根據作用反作用法則，阻止使距離η的點以上述速度移動的力與使下表面固定所需的力相等，二者均與速度Ut成正比，與距離Z成反比。因此，流體的接觸的點G處的單位面積的力τ如下。
[0170]τ = μ.d U t / dZ
[0171]即，所謂壁面剪切應力矢量，是指計算與微小要素平行的速度矢量在法線方向上的變化率，并將其與流體的粘性系數相乘而得到的量。對于計算與微小要素平行方向速度矢量的法線方向變化率的方法，考慮多種方法。例如，能夠在π軸上設置多個候選點，以根據周圍速度矢量群而對速度矢量進行插補的方式得到各候選點的速度。此外，在這種情況下，對于每一個周圍速度矢量，由于與候選點之間的距離不同，因此，針對距離設定加權函數而進行插補。由于周圍速度矢量是以全局坐標系表示的，因此，通過將插補后的速度矢量坐標變換到局部坐標系中，從而計算各候選點處的面平行方向的速度分量。然后，在計算法線方向上的變化率的情況下，可以使用壁面附近的一個候選點，以一次近似進行計算，也可以使用壁面附近的多個候選點進行多項式近似，然后進行數值微分這樣的高階微分處理。
[0172]在根據上述全局坐標系的速度U (Xg，Yg，Zg)而求解壁面剪切應力矢量的情況下，可以將距離t的速度Ut在局部坐標系(XI，Yl, Zl)中進行分解，針對各局部坐標軸中與壁面平行的軸即(XI，Yl) (Z軸單元變為O),求解τ = μ.d U t / dZ即可。
[0173]即，
[0174]τ (Xl) = μ.d U t (Xl) / d Z
[0175]τ (Yl) = μ.d U t (Yl) / d Z
[0176]將上述局部坐標軸合成的矢量值τ (H，Yl)成為壁面剪切應力矢量。因此，在與血管壁接觸的面內，壁面剪切應力矢量為相對于該面具有X方向分量及I方向分量的矢量。
[0177]圖23是將按照上述方式求出的沿著血管壁的剪切應力矢量，標記在三維形狀模型上而表示的圖。
[0178]此外，作用在血管壁上的力不僅是沿著血管壁的方向，也作為壓力P而作用在與血管壁沖撞的方向上。該壓力能夠作為將在上述全局坐標系中求出的點G處的壓力變換為局部坐標系時的Π軸方向的壓力值而求出。圖24是將作用在壁面上的上述壓力值與上述圖23重疊而示出的圖。顏色越淡,表示作用有越高的壓力。
[0179]按照上述方式對于各多邊形求出的壁面剪切應力71及其矢量72，被存儲在所述模擬結果DB16中。
[0180](雜亂度運算部)
[0181]然后，由所述雜亂度運算部31求出作為將各網格中的壁面剪切應力矢量群的形態數值化的指標的雜亂度。該雜亂度是表示某個網格的壁面剪切應力矢量與其周圍的壁面剪切應力矢量群相比較，在同一方向上是否整齊排列的程度的數值指標。即，通過運算而求出作為求解雜亂度對象的網格(以下稱為“對象網格”)的壁面剪切應力矢量、和在對象網格周圍相鄰的各個網格的壁面剪切應力矢量之間所成的各個角度Θ，從而得到雜亂度。[0182]圖25表示在本實施方式的系統中使用的微小要素G (為了說明方便，將其近似為點)的剪切應力矢量、和以格子狀包圍所述要素G的周圍8個微小要素的剪切應力矢量的關系。在本例中，其構成為，由于不需要剪切應力的大小，而僅提取方向即可，因此，將壁面剪切應力矢量處理為單位矢量。另外，各微小要素嚴格來說為三維立體配置，但對于相鄰的單元組，由于足夠接近，因而作為二維進行處理。即，以將各壁面剪切應力矢量投影在二維平面上的方式進行處理。圖25表示將微小要素G及其周圍的微小要素投影在二維正交坐標系上的狀態。
[0183]在本實施方式中，通過針對對象網格計算基于矢量解析的“散度(divergence,以下記為div)”和“旋度(rotation，以下記為rot)，從而對壁面剪切應力矢量群的形態進行
數值化。
[0184]即，以下式表示將空間某個網格周圍的矢量場τ (剪切應力矢量)投影到所述二維正交坐標系(X，y)上的點G (X, y)處的分量。
[0185]τ (G) = ( τ X (x, y), τ y (χ, y))
[0186]這時，被稱為“矢量場τ的散度”的“標量場div τ ”由下式定義。
[0187]div τ = οτχ Idx + δτy /dy
[0188]同樣地，被稱為“矢量場τ旋度”的“標量場IOtT ”由下式定義。
[0189]rot τt= σry /σx — στχ /σy
[0190]圖24表示壁面剪切應力矢量群的形態與上述“散度(div)”及“旋度(rot)”的值的關系。所謂壁面剪切應力矢量群的形態，大致被分類為:1)平行型、2)合流型、3)旋轉型、4)發散型。
[0191]對于平行型來說，(div, rot) = (0,0),對于合流型來說，(div, rot)=(負值，0)，對于旋轉型來說，(div, rot) = (O,正值或負值),對于發散型來說，(div, rot)=(正值,0)。對于合流型和發散型來說，能夠對應于div值的增減而將其程度數值化。即，在為合流型的情況下，如果其負值在負方向上增大，則合流的程度增大，在為發散型的情況下，如果其正值在正方向上增大，則發散的程度增大。在旋轉型中，隨著旋轉方向而出現正值和負值，但能夠根據其絕對值的大小而將旋轉程度數值化。如果將雜亂度定義為矢量D= (div,rot),則其大小能夠作為雜亂度使用，雜亂度越小，意味著所述對象網格的壁面剪切應力矢量相對于其周圍各網格的壁面剪切應力矢量的方向越一致(平行型)。
[0192]并且，在存在雜亂度的情況下，能夠根據其(與閾值相比較)而進行惡性/良性判另|J，另外，通過對div和rot的數值進行比較，從而能夠進一步分類為合流型、旋轉型、發散型，能夠判別出腫瘤壁硬化與薄弱化的類別。
[0193]將div和rot的數值以對應圖示出的是圖27。即，該圖對于剪切應力矢量的典型案例而求出了雜亂度(diV，lOt)。在這里，所謂典型案例，是指能夠通過數學表述的理想圖案，并不是實驗數據。如前所述，由于將剪切應力矢量處理為大小為I的單位矢量而計算散度、旋度，因此雜亂度已經歸一化，由此，能夠在患者之間進行比較。即，根據本實施例，所述雜亂度能夠作為可采用絕對值進行評價的指標。
[0194]另外，在本實施方式中，作為雜亂度，通過將對象網格的壓力作為加權系數而進行組合，從而能夠高精度判定血流沖撞到血管壁時對血管造成的損傷。在本實施方式中，在使用壓力的情況下也使用歸一化后的壓力，即壓力指標。在本實施方式中，作為該壓力指標，運算將各個壓力除以腫瘤內的平均壓力所得到的值(在本例中進行乘法計算)而使用。
[0195]由此，例如，在由于血液流動沖撞而形成發散型的剪切應力矢量群的情況下，在主流的流動沖撞的情況下，能夠確認到局部壁壓力的上升，但在從主流分離出的二次流動沖撞的情況下，無法發現壁壓力的上升。在這種情況下，通過對剪切應力矢量群的形態和壓力進行組合，從而有助于高精度地進行預測，特別有助于對腦動脈瘤的薄弱部位進行預測。即，壓力指標化有多種方法，對于將該壓力與根據剪切應力矢量計算出的雜亂度疊加的方法，也可以進行乘法或乘方計算，存在多種。
[0196](判別部)
[0197]在所述判別部32中，根據由所述雜亂度運算部31求出的各網格的雜亂度的值，針對各網格而分別判別是良性流動還是惡性流動。作為此處的壁面剪切應力矢量的狀態，包括與周圍壁面剪切應力矢量平行的平行狀態、向與周圍壁面剪切應力矢量接近的方向延伸的合流狀態、與周圍壁面剪切應力矢量一起旋轉的旋轉狀態、和相對于周圍壁面剪切應力矢量其方向為放射狀的發散狀態。并且，如果壁面剪切應力矢量為平行狀態，則將該網格中的血流性狀判定為良性流動，另一方面，如果壁面剪切應力矢量為合流狀態、旋轉狀態、發散狀態中的某一種，則將該網格中的血流性狀判定為惡性流動(非良性流動)。
[0198]此外，其構成為，根據惡性流動時的雜亂度的值而進行風險判別。在本實施方式中，如上所述,隨著雜亂度值在正方向或負方向增大,判別為風險變大。在這里，作為閾值使用的指標，是本發明人在長期內追蹤腦動脈瘤患者腦動脈瘤內的壁面剪切應力矢量，根據該壁面剪切應力矢量與從該位患者身上采集的實際腦動脈瘤的血管組織的關系，而憑經驗設定的值，但也可以根據情況而使其變動。在這里，進一步分級設定所述閾值，將所述壁面剪切應力矢量的狀態設為更多級別，分級地判別良性流動和/或惡性流動的程度。
[0199]如上所述，在本實施方式中，能夠根據所述壁面剪切應力矢量的狀態，對血管壁厚度即壁厚的程度(病變傾向)進行分類。即，如果壁面剪切應力矢量為平行狀態，則將壁厚分類為通常等級。另外，如果壁面剪切應力矢量為合流狀態、旋轉狀態，則形成血球細胞或血漿中的蛋白質容易沉淀的環境，成為血管肥厚、壁厚增加的類型。此外，如果壁面剪切應力矢量為發散狀態，則由于會發生內皮細胞破壞及再生障礙，從而形成血球在血管內浸潤、增殖、游走的溫床，使得血管壁的力學強度降低，其結果，成為以該部位為中心，血管壁薄弱化而壁厚減小的類型。圖28是表示硬化部和薄弱部的概念的示意圖。
[0200]在圖29中示出用于表示血流性狀判別部13(矢量運算部30、指標運算部31、判別部32)的判別結果的用戶界面17。在該界面17中，與前述同樣地，通過按下〈Load〉按鈕而進行解析數據輸入的讀入。然后，通過選擇用戶希望顯示的項目<streamline>61至〈Flowdisturbance index>70,從而能夠在該界面顯示部進行相應的顯示。另外，其構成為，作為表不血管阻力的參數，能夠選擇〈Pressure ratio〉、〈Pressure loss coefficient〉、〈Energy loss〉。在該顯示時,通過僅由用戶對于血管中心線確定起點和終點，從而設定檢查體積，自動進行各個值的計算。其結果， 在該用戶界面17上顯示所述判別結果。
[0201]圖30A至D是將判別結果的一個例子放大表示的圖。下面,使用該圖,對基于雜亂度〈Flow disturbance index〉進行判別的有效性及優勢進行說明。
[0202]該系統是以腫瘤壁上的最大值將壁面剪切應力、壓力、雜亂度歸一化而顯示。顯示方法設為，顏色越淡，意味著值越大，顏色越濃，意味著值越小。為了說明方便，在壁面剪切應力顯示(圖30A)中，示出通過腫瘤壁的術中觀察、壁厚分析而確定的3處薄弱部(Pl、2、3)。在Pl處示出壁面剪切應力為較低的值，而P2的分布與Pl不同，示出較高的值，因此，可以說無法在3個薄弱部示出異常分布。另一方面，從示出壁面剪切應力矢量的顯示(圖30B)可知，在該3處，通過目視可知壁面剪切應力矢量群的形態處于“發散”傾向。而且，在上述部位，還能夠從圖30C的顯示觀察到壓力較高。這種情況表示血液流動與腫瘤壁發生了沖撞。因此，如果對所述雜亂度(發散)進行計算，則如圖30D的顯示，能夠分別在所述3處薄弱部觀察到雜亂度(發散)的值較高的異常情況。在本例中，判別黑色部位的雜亂度為O (平行:良性流動)，灰色部位的雜亂度為I (發散:惡性流動)、白色部位的雜亂度為2 (發散:惡性流動)。
[0203]換言之，使薄弱部與雜亂度(發散)相關，能夠使用基于雜亂度(發散)的判別而在術前預測該患者腫瘤壁的薄弱部位。
[0204]通過上述方法，在本系統中，能夠基于所述雜亂度，由所述判別部對各網格的血流性狀是良性流動還是惡性流動進行判別，能夠將其結果視覺地顯示在所述用戶界面上。另外，除了上述判別結果以外，還能夠視覺地顯示由流體解析裝置求出的各網格的血流狀態(流線、流速值、壓力值)。所顯示的數據種類及顯示樣式并不特別限定，例如，可以根據血管形狀提取裝置所生成的腦動脈瘤的三維影像數據，顯示腦動脈瘤的三維影像。通過以顏色在該三維影像的表面上顯示針對每個網格求出的良性流動及惡性流動的狀態，從而能夠視覺地識別出受驗者的 腦動脈瘤中惡性流動密度較高的腫瘤區域和非腫瘤區域。
[0205]按照上述方式求出的雜亂度及血流性狀判定結果，在圖1中如74、75所示，被存儲在所述模擬結果DB16中。此外，對于判定結果，優選使得判定為惡性流動的位置(及值)與雜亂度的值相關聯而存儲。
[0206]此外，在所述雜亂度運算部13中，也可以針對所述各網格，求出表示雜亂度隨時間變化的程度的時間變化度，作為所述雜亂度指標。即，在這里，在求出雜亂度之后，通過該雜亂度的時間平均及其變動，或者時間序列數據、微分或傅立葉變換等頻率評價，從而計算出時間變化度。在這種情況下，在所述判別單元中，針對時間變化度，通過與預先存儲的閾值進行對比，從而判別是良性流動還是惡性流動。即，在時間變化度比預先存儲的閾值小的情況下，判定該網格內的血流為良性流動，另一方面，在時間變化度比預先存儲的閾值大的情況下，判定該網格內的血流為惡性流動。此處的閾值設定為基于與心臟脈動相對應的頻率的經驗性數值。如果由于某種原因，導致長時間作用在腦動脈瘤壁面上的剪切應力以超過心臟脈動數的振動數作用，則會破壞血管內皮細胞，上述閾值是基于這一研究結果而確定的。
[0207]另外，在所述實施方式中，對用于進行腦動脈瘤有無破裂可能性判別的系統進行了說明，但本發明并不限定于此，也可以應用于進行其它對象血管部位有無發生病變或發展的可能性判別的系統。
[0208]此外，對于所述矢量運算部，也能夠以具有其功能的獨立的運算裝置構成。在該運算裝置中，能夠基于對象血管部位的影像數據，求出對象血管部位每個單位區域的血流及壓力，然后針對每個該單位區域運算血管壁面的壁面剪切應力矢量，將該壁面剪切應力矢量的數據輸出至外部裝置，能夠在所述界面17上顯示該數據等。[0209](應用于手術操作評價系統的應用例)
[0210]在所述一個實施方式中說明的手術模擬，例如還能夠應用于下述手術操作評價系統。
[0211]例如，使用血管近似模型進行血管吻合的操作的用戶等，能夠通過將吻合完成血管近似模型的DICOM形式數據上載到該系統的服務器3中從而進行處理。此外，該上載也可以通過以郵件發送等手段進行。
[0212]在這種情況下，執行吻合模型的血流解析，同時,優選能夠通過由用戶自身對吻合部的形狀進行編輯，從而進行怎樣的吻合使得能量損耗降低什么程度的手術技術檢驗、模擬。因此，在這種情況下，需要形成為在上述一個實施方式的結構的基礎上，具有能量損耗運算部的系統。
[0213]在這種情況下，如圖31所示，對于該系統的程序存儲部，除了所述流體解析部12以外，還具有能量損耗運算部77、血管形狀修正部36、及手術操作評價部78。
[0214]所述能量損耗運算部基于由所述流體解析部運算得到的狀態量，計算評價模型入口和出口處的血流能量，并計算其損耗。該損耗通過對血管的截面積及長度進行歸一化換算，從而變換為吻合部的狹窄率(狹窄度)。所述血管形狀修正部36為了確認使哪個區域的吻合部內部形狀變化對于血流評分是高效的，使用在上述一個實施例中說明的形狀修正部36的結構。所述操作評價部78基于上述能量損耗(吻合部的狹窄率(狹窄度))而進行下述評價。
[0215]即，在使用血管模型的吻合操作訓練中，針對其操作結果評價很重要的一點在于血液重新開始順利流動。所謂順利，就形態而言，是指在吻合部內腔中不存在狹窄部位。對于血流來說，狹窄部位的存在會造成流動的能量損耗。由此，在吻合操作訓練中不使得吻合部內腔狹窄的吻合，為理想的操作。在吻合學習中，認為狹窄部與上述聲稱的病變相當。即，由于不熟練的操作而在血管吻合中產生狹窄部，其結果，導致血液重新開始流動的能量損耗升聞的情況。
[0216]在手術模擬中，通過將該狹窄部解釋為所述一個實施方式中的病變部，從而能夠進行可以如何改良的評價。例如，用戶通過能夠對病變部即狹窄部的形狀任意地進行編輯(基于放大、縮小、去除等血管形狀編輯功能)，從而能夠對血流與操作的關系作出解釋。因此，在本例中，其構成為，上述評價部使用與上述一個實施方式類似的界面，迅速且直觀地將操作與內腔形狀、內腔形狀與血流的關系顯示在計算機顯示器上。
[0217]此外，如果是使用自動吻合器和現有縫合線的吻合，則吻合內部形狀當然是不同的。例如，使用自動吻合器的吻合部合流部形狀為T字型，吻合部截面形狀近似為圓形狀。例如，通過使吻合截面處的圓直徑放大、縮小，從而能夠模擬使用不同直徑血管情況下的吻合結果。
[0218]通過對吻合部內腔形狀進行編輯，從而還能夠進行例如強制刪除對重新開始的血流沒有造成很大影響的部位的模擬，以期待臨床上實用的新的理想吻合操作方案以及發現。
[0219]另外，本發明中的裝置各部分的結構并不限定于圖示結構例，能夠在實質上起到相同作用的范圍內進行多種變更。
【權利要求】
1.一種基于計算機的系統，其用于基于受驗者的對象血管部位的三維形狀數據，而對特定外科治療方法的效果進行模擬，該系統的特征在于，具有: 治療方法接受部，其由計算機將對象血管部位的三維形狀數據3維顯示在顯示器上，接受該顯示器上的病變部的指定及針對該病變部的外科治療方法的選擇； 修正方法存儲部，其由計算機預先存儲可選擇的治療方法和與治療方法對應的三維形狀數據的修正方法；以及 修正完成三維形狀輸出部，其由計算機基于所述治療方法的選擇而讀取存儲在所述修正方法存儲部中的修正方法，以該修正方法對所述指定涉及的病變部的三維形狀數據進行修正，輸出修正后的三維形狀數據。
2.根據權利要求1所述的系統，其特征在于， 所述可選擇的治療方法包括螺圈栓塞術， 與該螺圈栓塞術對應的三維形狀數據的修正方法為，具有在上述三維形狀數據化后的所述對象血管部位的內腔的一部分處配置多孔質構造體的程序，模擬以螺圈閉塞所述對象血管部位的內腔的一部分的狀態。
3.根據權利要求2所述的系統，其特征在于， 還具有以所述多孔質構造體的開口率而使螺圈填充率變動的單元。
4.根據權利要求1所述的系統，其特征在于， 所述可選擇的治療方法包括夾閉法， 與該治療方法對應的三維形狀數據的修正方法為，具有將構成血管內腔的一部分(構成腫瘤等的部分)表面的I個或多個多邊形切除的程序、和由另外的I個或多個多邊形對切除的表面進行再生的程序，模擬使所述血管內腔的一部分閉鎖的情況。
5.根據權利要求1所述的系統，其特征在于， 所述可選擇的治療方法包括支架置入術， 與該治療方法對應的三維形狀數據的修正方法為，具有通過使多邊形移動或變形而對血管內腔的一部分表面的凹凸進行修正的程序，模擬通過所述支架而對血管內的血液流動進行控制的情況。
6.根據權利要求1所述的系統，其特征在于， 所述可選擇的治療方法包括血流導向支架置入術， 與該治療方法對應的三維形狀數據的修正方法為，具有針對上述三維形狀數據化后的所述對象血管部位的內腔的一部分而定義格子狀物體的程序， 模擬通過血流導向支架而限制血流的情況。
7.根據權利要求6所述的系統，其特征在于， 還具有以所述多孔質構造體的開口率而使血流導向支架的格子密度變動的單元。
8.根據權利要求1所述的系統，其特征在于， 治療對象的血管病變形態是腫瘤。
9.根據權利要求1所述的系統，其特征在于， 還具有流體解析部，其由計算機將包含有與血流相關的邊界條件的運算條件賦予給所述三維形狀數據，通過運算而求出所述對象血管部位的內腔的各位置處血流的狀態量。
10.根據權利要求9所述的系統，其特征在于，所述流體解析部具有: 運算條件存儲部，其由計算機存儲運算條件值的多個組，其中，該運算條件值的組中包含有用于運算在所述三維形狀數據內流通的血流的狀態量的邊界條件，所述運算條件值的多個組，分別對應于用戶要求的計算速度而包含有I個或者大于或等于I個的不同的運算條件值；以及 運算部，其由計算機向所述用戶提示進行計算速度選擇，對應于所選擇的計算速度，讀取與該計算速度相關聯的運算條件值的組，基于在該組中包含的運算條件值，執行上述血流的狀態量的運算，并輸出運算結果。
11.根據權利要求10所述的系統，其特征在于， 所述運算條件值的多個組中的至少I個組，包含有與用戶重視計算速度的情況相對應而將血流假定為定常流的情況下的運算條件值，至少I個另外的組包含有與相對于計算速度，用戶更重視計算精度的情況相對應而將血流假定為脈動流的情況下的運算條件值。
12.根據權利要求11所述的系統，其特征在于， 所述至少I個另外的組還包含有，考慮在脈動流的脈動周期內流動從層流變為湍流的情況的運算條件值。
13.根據權利要求11所述的系統，其特征在于， 所述運算部具有在用戶重視計算速度的情況下進行運算的第I處理器、和與計算速度相比用戶更重視計算精度的情況下進行運算的第2處理器，還具有判斷部，該判斷部按照用戶的選擇而判斷使用哪個處理器。
14.根據權利要求13所述的系統，其特征在于， 所述第2處理器進行使用多個高速運算器的并行解析。
15.根據權利要求13所述的系統，其特征在于， 所述第2處理器設置在可經由通信網絡連接的另外的場所，所述判斷部在判斷為使用所述第2處理器的情況下，將計算所需的條件的一部分或全部經由所述通信網絡發送至所述第2處理器，并接收運算結果。
16.根據權利要求9所述的系統，其特征在于，還具有: 血流性狀判別部,其由計算機根據由所述流體解析部求出的血流狀態量,求出所述對象血管部位的血管壁面的各位置處的壁面剪切應力矢量，求出特定壁面位置處的該壁面剪切應力矢量的方向和該特定壁面位置的周圍壁面位置處的壁面剪切應力矢量的方向之間的相對關系，根據壁面剪切應力矢量的形態，判別該壁面位置處的所述血流的性狀，并輸出其判別結果；以及 顯示部，其由計算機使所述血流性狀判別部的判別結果與所述三維形狀模型重疊，進行圖形顯示輸出。
17.根據權利要求16所述的系統，其特征在于， 所述血流性狀判別部為， 由計算機判別所述特定壁面位置處的壁面剪切應力矢量的方向和其周圍壁面位置處的壁面剪切應力矢量的方向之間的相對關系是“平行”、“合流”、“旋轉”、“發散”中的哪一個，在“平行”的情況下 判別為血流性狀是良性流動(非惡性流動)，在其它情況下判別為惡性流動(非良性流動)。
18.根據權利要求17所述的系統，其特征在于， 所述血流性狀判別部在所述特定壁面位置處的壁面剪切應力矢量的方向和其周圍壁面位置處的壁面剪切應力矢量的方向之間的相對關系為“發散”的情況下，判別為在該壁面位置處會發生血管壁的薄弱化，輸出該位置， 所述顯示部使存在發生所述薄弱化的可能性的位置與所述三維形狀模型重疊，進行圖形顯示輸出。
19.根據權利要求17所述的系統，其特征在于， 所述血流性狀判別部根據所述特定壁面位置處的壁面剪切應力矢量τ和該特定壁面位置的周圍壁面位置處的多個壁面剪切應力矢量的相對角度關系，求出作為矢量場τ的標量的旋度rot τ及散度div τ ,將這些值作為雜亂度而與閾值相比較,從而判別是所述“平行”、“合流”、“旋轉”、“發散”中的哪一個， 在所述雜亂度的旋度rot τ的值是規定閾值范圍外的負值或正值時判別為“旋轉”， 在所述雜亂度的所述散度div τ的值是規定閾值范圍外的負值時判別為“合流”， 在所述雜亂度的所述散度div τ的值是規定閾值范圍外的正值時判別為“發散”，在所述雜亂度的旋度rot τ的值及所述散度div τ的值這二者在規定閾值范圍內時判別為“平行”。
20.根據權利要求19所述的系統，其特征在于， 所述血流性狀判別部在運算時，將所述多個壁面剪切應力矢量處理為單位矢量， 與所述旋度rot τ及散度div τ進行比較的閾值為O。
21.根據權利要求19所述的系統，其特征在于， 所述血流性狀判別部，將該壁面位置處沿法線方向作用的壓力的指標值作為加權系數而賦予給所述旋度rot τ及散度div τ的值，從而求出所述雜亂度的所述旋度rot τ及散度diVT的值。
22.根據權利要求21所述的系統，其特征在于， 所述血流性狀判別部使得求出所述雜亂度的所述旋度rot τ及散度div τ的值時所賦予的壓力的指標值，為將該壁面位置處作用的壓力除以在對象血管部位的壁面上作用的平均壓力值而得到的值。
23.根據權利要求19所述的系統，其特征在于， 所述顯示部使所述雜亂度的所述旋度rot τ和/或所述散度div τ的值，在顯示器上與所述三維形狀模型重疊，進行顯示輸出。
24.根據權利要求16所述的系統，其特征在于， 所述血流性狀判別部根據所述特定壁面位置處的壁面剪切應力矢量τ和該特定壁面位置的周圍壁面位置處的多個壁面剪切應力矢量的相對關系，求出矢量場τ的旋度rot τ及散度div τ，將這些值作為雜亂度而與閾值相比較，在閾值范圍內的情況下判別為良性流動(非惡性流動)，在范圍外的情況下判別為惡性流動(非良性流動)。
25.根據權利要求24所述的系統，其特征在于， 所述血流性狀判別部在運算時，將所述多個壁面剪切應力矢量處理為單位矢量， 與所述旋度rot τ及散度div τ進行比較的閾值為O。
26.根據權利要求24所述的系統，其特征在于，所述血流性狀判別部，將該壁面位置處沿法線方向作用的壓力的指標值作為加權系數而賦予給所述旋度rot τ及散度div τ的值，從而求出所述雜亂度的所述旋度rot τ及散度diVT的值。
27.根據權利要求26所述的系統，其特征在于， 所述血流性狀判別部使得求出所述雜亂度的所述旋度rot τ及散度div τ的值時所賦予的壓力的指標值，為將該壁面位置處作用的壓力除以在對象血管部位的壁面上作用的平均壓力值而得到的值。
28.根據權利要求25所述的系統，其特征在于， 所述顯示部使所述雜亂度的所述旋度rot τ和/或所述散度div τ的值，在顯示器上與所述三維形狀模型重疊，進行顯示輸出。
29.根據權利要求1所述的系統，其特征在于， 具有對所述對象血管部位的三維形狀進行修正的形狀修正部， 該形狀修正部具有: 修正部位指定部，其由計 算機將由所述血管形狀提取部所生成的所述三維形狀數據圖形顯示在顯示器上，在該顯示器上接受對三維形狀數據顯示的凹凸進行修正的部位處的至少I個多邊形的指定； 多邊形移動部，其由計算機將上述多邊形的重心位置設為起點，使上述多邊形在沿著面法線方向的血管外側或內側方向上移動或變形；以及 平滑處理部，其由計算機對所述多邊形移動部使大于或等于I個的多邊形移動或變形后生成的銳角形狀進行檢測，并進行平滑化處理。
30.根據權利要求1所述的系統，其特征在于， 具有標記部，該標記部基于所述對象血管部位的三維形狀，對該對象血管部位進行標記， 該標記部具有: 存儲部，其由計算機使特定對象血管部位所包含的主要血管要素的名稱及其它血管要素的名稱，與該特定對象血管部位相關聯而進行存儲；以及 標記結果輸出部，其由計算機在多個截面處對特定對象血管部位所包含的各血管要素的形狀進行測定，將其面積的中央值最大的血管確定為主要血管，并且，基于該主要血管的判別而確定所述其它血管要素，標記上述主要血管要素及其它血管要素的名稱，并與所述各血管要素的形狀測定值一起輸出。
31.根據權利要求30所述的系統，其特征在于， 所述流體解析部對應于所述標記結果，使所述運算條件對應于每個血管要素而變動。
32.根據權利要求31所述的系統，其特征在于， 所述運算條件是血流的狀態量解析中的網格詳細度，針對每個血管要素而使網格詳細度變動。
33.根據權利要求32所述的系統，其特征在于， 所述網格詳細度由所述截面形狀的面積中央值的大小決定，從詳細度的粗到細，以多個級別決定。
34.一種計算機軟件程序，其用于基于受驗者的對象血管部位的三維形狀數據，而對特定外科治療方法的效果進行模擬，該計算機軟件程序的特征在于，具有存儲在存儲介質中的下述命令: 治療方法接受部，其由計算機將對象血管部位的三維形狀數據3維顯示在顯示器上，接受該顯示器上的病變部的指定及針對該病變部的外科治療方法的選擇； 修正方法存儲部，其由計算機預先存儲可選擇的治療方法和與治療方法對應的三維形狀數據的修正方法；以及 修正完成三維形狀輸出部，其由計算機基于所述治療方法的選擇而讀取存儲在所述修正方法存儲部中的修正方法，以該修正方法對所述指定涉及的病變部的三維形狀數據進行修正，輸出修正后的三維形狀數據。
35.根據權利要求34所述的計算機軟件程序，其特征在于， 所述可選擇的治療方法包括螺圈栓塞術， 與該螺圈栓塞術對應的三維形狀數據的修正方法為，具有在上述三維形狀數據化后的所述對象血管部位的內腔的一部分處配置多孔質構造體的程序，模擬以螺圈閉塞所述對象血管部位的內腔的一部分的狀態。
36.根據權利要求35所述的計算機軟件程序，其特征在于， 還具有以所述多孔質構造體的開口率而使螺圈填充率變動的程序。
37.根據權利要求34所述的計算機軟件程序，其特征在于， 所述可選擇的治療方法包括夾閉法， 與該治療方法對應的三維形狀數據的修正方法為，具有將構成血管內腔的一部分(構成腫瘤等的部分)表面的I個或多個多邊形切除的程序、和由另外的I個或多個多邊形對切除的表面進行再生的程序，模擬使所述血管內腔的一部分閉鎖的情況。
38.根據權利要求34所述的計算機軟件程序，其特征在于， 所述可選擇的治療方法包括支架置入術， 與該治療方法對應的三維形狀數據的修正方法為，具有通過使多邊形移動或變形而對血管內腔的一部分表面的凹凸進行修正的程序，模擬通過所述支架而對血管內的血液流動進行控制的情況。
39.根據權利要求34所述的計算機軟件程序，其特征在于， 所述可選擇的治療方法包括血流導向支架置入術， 與該治療方法對應的三維形狀數據的修正方法為，具有針對上述三維形狀數據化后的所述對象血管部位的內腔的一部分而定義格子狀物體的程序， 模擬通過血流導向支架而限制血流的情況。
40.根據權利要求39所述的計算機軟件程序，其特征在于， 還具有以所述多孔質構造體的開口率而使血流導向支架的格子密度變動的程序。
41.根據權利要求34所述的計算機軟件程序，其特征在于， 治療對象的血管病變形態是腫瘤。
42.一種由計算機執行的方法，其用于基于受驗者的對象血管部位的三維形狀數據，而對特定外科治療方法的效果進行模擬，該方法的特征在于，具有: 治療方法接受工序，在該工序中，由計算機將由對象血管部位的三維形狀數據以3維顯示在顯示器上，接受該顯示器上的病變部的指定及針對該病變部的外科治療方法的選擇； 修正方法存儲工序，在該工序中，由計算機預先存儲可選擇的治療方法和與治療方法對應的三維形狀數據的修正方法；以及 修正完成三維形狀輸出工序，在該工序中，由計算機基于所述治療方法的選擇而讀取在所述修正方法存儲工序中存儲的修正方法，以該修正方法對所述指定涉及的病變部的三維形狀數據進行修正，輸出修正后的三維形狀數據。
43.根據權利要求42所述的方法，其特征在于， 所述可選擇的治療方法包括螺圈栓塞術， 與該螺圈栓塞術對應的三維形狀數據的修正方法為，具有在上述三維形狀數據化后的所述對象血管部位的內腔的一部分處配置多孔質構造體的程序，模擬以螺圈閉塞所述對象血管部位的內腔的一部分的狀態。
44.根據權利要求43所述的方法，其特征在于， 還具有以所述多孔質構造體的開口率而使螺圈填充率變動的單元。
45.根據權利要求42所述的方法，其特征在于， 所述可選擇的治療方法包括夾閉法， 與該治療方法對應的三維形狀數據的修正方法為，具有將構成血管內腔的一部分(構成腫瘤等的部分)表面的I個或多個多邊形切除的程序、和由另外的I個或多個多邊形對切除的表面進行再生的程序，模擬使所述血管內腔的一部分閉鎖的情況。
46.根據權利要求42所述的方法，其特征在于， 所述可選擇的治療方法包括支架置入術， 與該治療方法對應的三維形狀數據的修正方法為，具有通過使多邊形移動或變形而對血管內腔的一部分表面的凹凸進行修正的程序，模擬通過所述支架而對血管內的血液流動進行控制的情況。
47.根據權利要求42所述的方法，其特征在于， 所述可選擇的治療方法包括血流導向支架置入術， 與該治療方法對應的三維形狀數據的修正方法為，具有針對上述三維形狀數據化后的所述對象血管部位的內腔的一部分而定義格子狀物體的程序，模擬通過血流導向支架而限制血流的情況。
48.根據權利要求47所述的方法，其特征在于， 還具有以所述多孔質構造體的開口率而使血流導向支架的格子密度變動的單元。
49.根據權利要求42所述的方法，其特征在于， 治療對象的血管病變形態是腫瘤。
【文檔編號】G06T1/00GK103930037SQ201280041786
【公開日】2014年7月16日 申請日期:2012年8月27日 優先權日:2011年8月26日
【發明者】八木高伸, 樸榮光 申請人:Ebm株式會社