將病人數據從一種生理狀態映射為另一種的系統和方法
【專利說明】將病人數據從一種生理狀態映射為另一種的系統和方法
[0001]本申請要求享有于2014年5月29日提交的第62/004，294號美國臨時申請的權益，通過引用將其公開的全部內容并入本文。
技術領域
[0002]本發明一般涉及表示處于特定的生理狀態的病人，并且更具體地涉及將病人數據從一種生理狀態映射為另一種生理狀態。
【背景技術】
[0003]對于臨床診斷、治療計劃以及預后，所感興趣的不僅是測量或計算處于特定生理狀態期間的病人的數據，而且是比較處于兩個或多個不同的生理狀態的病人的數據。例如，對在病人處于不同的生理狀態時比較狹窄(stenosis)的作用(就壓降而言)感興趣。當前，可以通過直接測量處于每種生理狀態的感興趣的數據或者通過使用模型的適當的邊界條件模擬每種生理狀態來獲得處于不同的生理狀態的病人數據的比較。然而，這些當前的方案具有缺點。對處于不同的生理狀態的相同數據的重復的測量不僅有成本，而且需要另外的臨床過程，這可能使病人受到更高的風險。另外，在一些實例中，對處于不同的生理狀態的數據的測量可能是不實際的，因為比較的主要目的應當是計劃先驗的治療，而不僅僅是在執行它之后評估它。類似地，由于難以獲得表示特定生理狀態的正確的邊界條件，使用生物物理學模型模擬每種生理狀態的病人數據可能是耗時的、資源密集的，并且容易不精確。
【發明內容】
[0004]根據實施例，用于確定病人的感興趣的量的系統和方法包含接收處于第一生理狀態的病人的病人數據。基于病人數據確定處于第一生理狀態的病人的感興趣的量的值。感興趣的量表示病人的醫學特性。從病人數據中提取特征，其中所提取的特征基于針對處于第二生理狀態的病人確定的感興趣的量。基于所提取的特征將處于第一生理狀態的病人的感興趣的量的值映射為處于第二生理狀態的病人的感興趣的量的值。
[0005]在一個實施例中，在不使用處于第二生理狀態的病人的數據的情況下，將處于第一生理狀態的病人的感興趣的量映射為處于第二生理狀態的病人的感興趣的量。處于第一生理狀態的病人的感興趣的量可以是與處于第二生理狀態的病人的感興趣的量相同的感興趣的量。替代地，處于第一生理狀態的病人的感興趣的量可以不同于處于第二生理狀態的病人的感興趣的量。
[0006]可以通過對處于第一生理狀態的病人的感興趣的量的值應用經訓練的映射函數將處于第一生理狀態的病人的感興趣的量映射為處于第二生理狀態的病人的感興趣的量。經訓練的映射函數可以表示處于第一生理狀態的一組病人的感興趣的量和處于第二生理狀態的該組病人的感興趣的量之間的關系。經訓練的映射函數可以在離線步驟中確定。經訓練的映射函數可以是基于訓練數據訓練的基于機器學習的映射函數，訓練數據包含處于第一生理狀態的該組病人的感興趣的量和處于第二生理狀態的該組病人的對應的感興趣的量。訓練數據可以包含處于第一生理狀態的該組病人的模擬的感興趣的量和處于第二生理狀態的模擬的對應的感興趣的量。
[0007]在一些實施例中，提供用于針對處于充血狀態的病人的冠狀狹窄確定血流儲備分數(fract1nal flow reserve，FFR)的系統和方法。接收處于休息狀態的病人的病人數據。基于病人數據計算處于休息狀態的病人的冠狀狹窄上的壓降的值。從病人數據中提取特征。基于所提取的特征將處于休息狀態的病人的冠狀狹窄上的壓降的值映射為處于充血狀態的病人的冠狀狹窄上的壓降的值。基于處于充血狀態的病人的冠狀狹窄上的壓降輸出病人的冠狀狹窄的FFR。
[0008]通過參考下面的詳細描述和附圖，本發明的這些以及其他優點將本領域的技術人員是顯而易見的。
【附圖說明】
[0009]圖1示出根據一個實施例的將處于一種生理狀態的病人數據映射為另一種生理狀態的高級框架；
[0010]圖2示出根據一個實施例的用于將處于一種生理狀態的病人數據映射為另一種生理狀態的系統；
[0011]圖3示出根據一個實施例的用于將處于一種生理狀態的病人數據映射為另一種生理狀態的方法；
[0012]圖4示出根據一個實施例的用于從處于休息狀態的病人數據映射處于充血狀態的病人的壓降的示例性方法；
[0013]圖5示出根據一個實施例的用于將處于一種生理狀態的病人數據映射為另一種生理狀態的高級框圖。
【具體實施方式】
[0014]本發明涉及將病人數據從一種生理狀態映射到另一種生理狀態。在這里描述本發明的實施例以給出用于映射病人數據的方法的直觀理解。數字圖像經常由一個或多個對象(或形狀)的數字表現組成。在本文中，對象的數字表現經常被描述為標識和操作對象。這樣的操作是在計算機系統的存儲器或其他電路/硬件中完成的虛擬操作。相應地，要理解的是本發明的實施例可以在使用存儲在計算機系統內的數據的計算機系統內來執行。
[0015]圖1示出根據一個或多個實施例的將處于一種生理狀態的病人數據映射到另一種生理狀態的高級框架100。框架100基于在不同的狀態(即，狀態I)收集的數據來確定表示處于特定狀態的病人的生理數據(即，狀態2)。在本申請的各處所使用的術語“狀態”是指病人的生理狀況。例如，狀態I可以表示病人在休息時的基準狀態，而狀態2可以表示病人由于例如物理活動、施用的藥物等而用力的狀態。框架100可以在使用存儲在計算機系統內的數據的計算機系統內來執行，以向用戶提供對可以例如影響診斷或治療決定的信息的快速訪問。
[0016]參照圖1，針對特定受試體(諸如，例如病人)獲取狀態I的數據102。病人數據可以包括測量數據、醫學圖像數據、病人人口統計學信息或者病人的任何其他數據。病人數據可以使用測量設備來測量，使用生物物理計算來計算，或者通過兩者的組合。基于病人數據102，確定處于狀態I的病人的感興趣的量(QoI) 104。在一個實施例中，QoI表示病人的醫學特性。例如，病人的QoI可以是病人的心臟的心輸出量、病人的動脈中的壓降或者病人的任何其他醫學特性。處于狀態I的病人的QoI 104基于將針對處于狀態2的病人確定的QoI來確定。應用經訓練的映射函數將處于狀態I的病人的QoI 104映射為處于狀態2的病人的QoI 106，以確定處于狀態2的病人的QoI 106。經訓練的映射函數從處于狀態I的病人數據102中提取特征，以將處于狀態I的病人的QoI 104映射為處于狀態2的病人的QoI 106。所提取的特征取決于將針對處于狀態2的病人確定的QoI。經訓練的映射函數可以在離線訓練階段中使用訓練數據學習所提取的具體特征。有利地，框架100可以使用針對處于狀態I的病人獲得的數據提供處于狀態2的病人的QoI 106，并且不依賴于針對處于狀態2的病人的測量或生物物理計算。
[0017]圖2示出根據一個或多個實施例的將處于一種生理狀態的病人數據映射為另一種生理狀態的系統200。系統200包括輸入202，輸入202包含從處于狀態I的病人數據中提取的特征204和處于狀態I的病人的QoI 206。可以從處于狀態I的病人的數據中提取特征204和處于狀態I的QoI 206。處于狀態I的病人數據可以使用一個或多個測量設備來獲取，通過基于病人的醫學圖像數據的模擬來計算(例如，使用數學或物理模型進行生物物理計算)，或者通過兩者的組合。一個或多個測量設備可以包括能夠被用于提供受試體的測量數據的任何設備(例如，侵入式的或非侵入式的)，諸如例如成像設備、壓力線等。生物物理計算可以包括例如基于病人的醫學圖像數據的模擬。例如，病人的醫學圖像數據可以被用于模擬例如血流、壓力值等。可以提供模擬的結果作為病人數據。
[0018]從狀態I的病人數據中提取的特征204可以取決于將針對處于狀態2的病人確定的Qol。特征204可以包括例如解剖特征(例如，血管的幾何形狀)、機能特征(例如，生命統計、血壓、心率、氧飽和)或者任何其他病人數據。解剖特征可以從例如處于狀態I的病人的醫學圖像數據中提取，諸如來自磁共振成像(MRI)的醫學圖像數據、計算斷層照相法(CT)、X光血管造影術、超聲或者任何適合的成像形式。例如，諸如解剖結構的長度這樣的解剖特征可以通過處理醫學圖像數據來確定，以便提取特征204。機能特征可以例如侵入式地或非侵入式地測量。這樣的測量可