用于冠状动脉中改进的血液动力学计算的方法及系统的制作方法
【专利说明】用于冠状动脉中改进的血液动力学计算的方法及系统
[0001]本申请要求2014年6月16日提交的美国临时申请N0.62/012，599的权益，所述申请的公开内容在本文中通过引用以其全部被并入。
【背景技术】
[0002]本发明一般涉及用于动脉狭窄的血液动力学指数(indices)的非侵入性计算，以及更具体地涉及基于非侵入性计算的血液动力学指数来改进临床决策的准确性。
[0003]心血管疾病(CVD)是全世界范围死亡的主要原因。在各种CVD之中，冠状动脉疾病(CAD)占那些死亡的几乎百分之五十。尽管医学成像和其它诊断模态中有显著改进，但对于CAD患者的过早发病率和死亡率中的增加仍然非常高。对于冠状动脉狭窄的诊断以及管理的当前临床实践涉及视觉上或通过定量冠状动脉血管造影术(QCA)对患病血管进行评估。这样的评估为临床医生提供了对狭窄段以及母血管的解剖学概观，包括面积减小、损伤(les1n)长度以及最小的管腔(lumen)直径，但是不提供损伤对通过血管的血流造成的影响的功能评估。通过往狭窄的血管中插入压力线来测量血流储备分数(FFR)已经被示出为是用于指导血管重建决策的更好的选项，因为FFR在标识局部缺血引发的损伤方面如与侵入性血管造影术相比更加有效。QCA仅评估狭窄的形态学意义并且具有许多其它限制。基于压力线的FFR测量涉及与对于将压力线插入到血管中所必要的干预相关联的风险，并且对于非常窄的狭窄，压力线可能引起附加的压降。
【发明内容】
[0004]根据实施例，用于动脉狭窄的非侵入性评估的系统和方法，包含包括根据医学成像数据而分割用于患者的包括狭窄区的动脉的解剖学模型的多个网格侯选(meshcandidate)。在多个网格侯选的每一个中计算对于狭窄区的血液动力学指数。确定多个网格侯选的每一个中的对于狭窄区的血液动力学指数的值之间的变化相对于与关于狭窄区的临床决策相关联的阈值是否显著。
[0005]根据实施例，用于支持关于感兴趣的解剖学对象的临床决策的系统和方法，包括根据医学成像数据而分割用于患者的感兴趣的解剖学对象的解剖学模型的多个网格侯选。针对多个网格侯选中的每一个而计算定量度量。确定对于多个网格侯选中每一个的定量度量的值之间的变化关于相对于与关于感兴趣的解剖学对象的临床决策相关联的阈值是否显著。
[0006]对于本领域普通技术人员来说通过参考下面的详细描述以及附图，本发明的这些以及其它优点将会显而易见。
【附图说明】
[0007]图1示出根据一个实施例的用于冠状动脉狭窄的非侵入性评估的方法；
[0008]图2示出根据一个实施例的用于根据医学成像数据而分割用于患者的冠状动脉的解剖学模型的多个网格侯选的方法；
[0009]图3图示根据一个实施例的用于生成患者特定的冠状血管树解剖学模型的示例性结果；
[0010]图4示出根据一个实施例的具有灰区的FFR值的范围；
[0011]图5描绘根据一个实施例的MPR平面，其具有叠覆在其上的多个网格侯选；
[0012]图6示出根据一个实施例的用于改进临床决策的工作流的方法；以及
[0013]图7示出根据一个实施例的用于基于血液动力学指数而改进临床决策工作流的计算机的高级框图。
【具体实施方式】
[0014]本发明一般涉及基于血液动力学指数而改进临床决策的工作流。本发明的实施例在本文中被描述以给出用于改进临床决策工作流的方法的可视理解。数字图像通常由一个或多个对象(或形状)的数字表示组成。本文中通常在标识并且操纵对象的方面来描述对象的数字表示。这样的操纵是在计算机系统的存储器或者其它电路/硬件中实现的虚拟操纵。因此，将理解的是本发明的实施例可以通过使用被存储在计算机系统内的数据而在计算机系统内执行。
[0015]另外，应当理解的是尽管本文讨论的实施例可以关于患者的医学成像数据而进行讨论，但是本原理并不如此受限。本发明的实施例可以用于任何成像数据。
[0016]血流储备分数(FFR)是用于将动脉中狭窄的血液动力学意义量化的功能度量。FFR典型地通过使用基于侵入式压力线的测量、基于充血的冠状动脉狭窄上的压降来确定。充血指的是患者具有多于正常的血流量的生理状态。是否通过安置支架(stent)来治疗冠状动脉狭窄的临床决策可以基于FFR值。例如，至少为0.8的FFR值可以指示狭窄在功能上并不显著，并且不建议治疗。然而，小于0.8的FFR值可以指示狭窄在功能上是显著的，并且建议治疗。
[0017]计算性FFR(cFFR)试图经由不太侵入性的手段来重现(r印licate)FFR值。在一个实施例中，通过以下来确定cFFR:利用计算的层析X射线摄影法(CT)扫描仪获取患者心脏的医学成像数据，分割医学成像数据以提取冠状动脉的几何模型，并且应用计算性流体动力学来得出冠状动脉狭窄的FFR值。cFFR计算可以导致由于分割结果中的变化引起的多个不同FFR值，所述分割结果中的变化导致多个几何模型侯选。常规的工作流涉及用户选择最佳几何模型侯选，或者编辑分割结果来确定FFR值，这增加成本并且需要来自用户的附加时间和努力。然而，根据本发明的实施例，如果FFR值的结果的范围并不在临床上影响临床决策，那么不需要用户输入。例如，如果FFR值的结果的范围在0.8以上，那么不治疗狭窄的临床决策不受影响，并且不需要用户输入或交互。
[0018]图1示出根据一个或多个实施例的用于冠状动脉狭窄的非侵入性评估的方法100。血液动力学指数是与血液流动相关的度量。例如，血液动力学指数可以包括FFR和瞬时无波比(iFR)。尽管本文关于基于血液动力学指数的有关冠状动脉狭窄的临床决策来描述图1的方法100，但应该理解的是本发明并不如此受限，并且本发明的实施例可以类似地适用于任何临床决策。图1的方法100提供了通过减小用户输入和交互量的经改进的冠状动脉狭窄非侵入性评估。
[0019]参考图1，在步骤102处，接收主体(例如，患者)的医学成像数据。医学成像数据可以包括患者的感兴趣的目标解剖学区域(诸如例如，心脏的冠状动脉)的医学图像或者帧。在一个实施例中，医学成像数据为三维(3D)CT医学成像数据。然而，本发明不限于此，并且医学成像数据可以为任何合适的模态，诸如例如，磁共振成像(MRI)、X射线血管造影术、超声(US)等。在一个实施例中，直接从对患者成像的图像获取设备(诸如例如，CT扫描仪)接收医学成像数据。在另一个实施例中，通过从计算机系统的存储器或存储装置中加载之前存储的主体的成像数据而接收医学成像数据。
[0020]在有利实施例中，在CT扫描仪上获取3D冠状动脉CT血管造影术(CTA)图像。CTA图像确保冠状脉管系统(vasculature)，包括含有狭窄的(多个)血管，通过使用被注入到患者体内的对比剂而被充分成像。在该阶段处，可以向临床医生提供以下选项:通过在图像上交互性地查看感兴趣的损伤(狭窄)来标识它们。该步骤也可以在提取自图像数据的患者特定的解剖学模型上执行。可替换地，通过使用用于冠状动脉狭窄的自动检测的算法可以在图像数据中自动检测狭窄，所述算法诸如美国公布的专利申请N0.2011/0224542中所述的用于冠状动脉狭窄的自动检测的方法，所述专利申请题为“Method and Systemfor Automatic Detect1n and Classificat1n of Coronary Stenoses in Cardiac CTVolumes”，其公开内容在本文中通过引用以其全部被并入。除了医学成像数据之外，还可以获取其它非侵入性临床测量，诸如患者的心率以及收缩和舒张血压。
[0021]在步骤104处，根据医学成像数据来分割用于患者的冠状动脉的解剖学或几何表面模型的多个网格候选。在一个实施例中，通过采用不同的分割方法可以生成多个网格候选，所述分割方法诸如例如，区域增长、形状模型拟合、图形切割、基于机器学习的方法、或者任何其它合适的分割方法。采用各种方法将自然导致各种网格候选。另