JP7624392B2 - 安静状態の拡張期血行動態情報の非侵襲性特定 - Google Patents

Description

本開示は、包括的には、非侵襲性の撮像及び数値流体力学に基づく患者血行動態情報の特定及び表示に関し、当該特定及び表示は、安静状態の拡張期ベース血行動態情報、例えば瞬時血流予備量比（ＩＷＦＲ：instantaneous wave-free ratio）の特定及び表示を含む。

［関連出願の相互参照］
本願は、２０１９年１月６日に出願された米国仮特許出願第６２／７８８，９１４号の利益及びこの米国仮特許出願に対する優先権を主張し、この米国仮特許出願の全内容は、引用することにより本明細書の一部をなすものとする。

冠状動脈心疾患（ＣＨＤ：Coronary heart disease）は、米国において最も一般的な死因であり、その直接的及び間接的な年間コストは、数千億ドルと推定される。ＣＨＤは、アテローム性動脈硬化（atherosclerosis）に起因し、アテローム性動脈硬化は、進行して、虚血、狭心症、心筋梗塞及び死亡に至るおそれがある。患者の病変及び臨床的ステータスの重症度及び複雑度に応じて、医学的治療、血管内ステント、及び冠動脈バイパス移植（ＣＡＢＧ：coronary artery bypass graft）手術を含む種々の処置選択肢を患者に提供することができる。典型的な診断及び処置計画は、臨床評価、非侵襲性ストレス試験、及び適した患者に対しては、侵襲性冠状動脈造影及び後続の医学的治療及び／又は冠状動脈血行再建（coronary revascularization）を含む。典型的には、患者が医学的治療を受けても症状が変化していないか又は心筋灌流に有意な欠陥が発見された場合、医療従事者は、患者に対して侵襲性冠状動脈造影を実行することになる。そのような患者において、冠状動脈ステント又はＣＡＢＧ手術を使用して血行再建を行うか否かの判断は、血管造影による解剖学的知見に基づいて、及び最近では、侵襲的に測定された冠血流予備量比（ＦＦＲ：fractional flow reserve）等の血行動態情報も使用して、行われる。カテーテル検査室におけるＦＦＲの測定は、患者の冠状動脈に圧力ワイヤを挿入することを必要とし、０．８よりも低いＦＦＲ値は、一般的に、臨床的に有意な閉塞性病変を示すとみなされ、適切な臨床状況において血行再建が認められることになる。

瞬時血流予備量比（ＩＷＦＲ）は、閉塞性冠状動脈病変を特定することについてＦＦＲと同等の診断精度を有することが証明されている血行動態指数である。ＦＦＲと同様に、ＩＷＦＲは、圧力ワイヤを使用して侵襲的に測定される。またＦＦＲと同様に、ＩＷＦＲは、大動脈内の圧力（Ｐａ）に対する病変部（複数の場合もある）よりも遠位の血管内圧力（Ｐｄ）の比として定義される。ＩＷＦＲは、いくつかの点でＦＦＲと異なる。第１に、ＦＦＲは圧力比の測定時に充血（hyperemia）の導入を必要とする一方で、ＩＷＦＲはこれを必要としない。結果として、ＦＦＲは、安静条件下で測定されるＩＷＦＲを行うよりも、複雑な測定手順を含む。第２に、ＦＦＲは、心周期にわたって平均された圧力を使用するが、その一方、ＩＷＦＲは、流動の抵抗がおよそ最小値で一定である、拡張期のいわゆる無波期間（wave-free period）中で平均された圧力測定を利用する。

ＩＷＦＲは、拡張期中に安静条件下で測定される唯一の血行動態パラメータではない。拡張期中に安静条件下で測定される他の圧力比指数は、拡張期期間の２５％～７５％にわたって比を平均する拡張期圧力比（ｄＰＲ：diastolic pressure ratio）、及び拡張期の中点において測定される圧力比（ｄＰＲ_ｍｉｄ）を含み、これらの双方が、ＩＷＦＲと同等の診断精度を有することが証明されている。

安静状態の拡張期血行動態情報の非侵襲性特定が本明細書において開示される。患者のそれぞれの血行動態情報を提供する第１の例示の方法は、前記患者の冠状動脈の３次元電子モデルを得ることと、前記患者の安静状態における該患者の心周期の拡張期期間を表す境界条件モデル値セットを得ることとを含むことができる。前記方法は、前記境界条件モデル値セットに基づいて前記冠状動脈モデルの３次元数値流体力学（ＣＦＤ）シミュレーションを実行することと、前記ＣＦＤシミュレーションに従って、前記冠状動脈の第１の位置と、該冠状動脈の第２の位置との間の圧力降下を計算することとを更に含むことができる。前記方法は、前記計算された圧力降下に基づくとともに基準圧力に基づいて、前記位置における病変の存在を示す血行動態指数値を求めることとを更に含むことができる。

第１の例示の方法の一実施の形態において、前記境界条件モデル値セットは、前記患者の心周期の拡張期期間全体を表す。

第１の例示の方法の一実施の形態において、前記境界条件モデル値セットは、前記患者の心周期の拡張期の無波期間を表す。

第１の例示の方法の一実施の形態において、前記境界条件モデル値セットは、前記患者の心周期の拡張中期点を表す。

第１の例示の方法の一実施の形態において、前記方法は、前記解剖学的領域の前記電子モデルを作成することを更に含む。

第１の例示の方法の一実施の形態において、前記方法は、前記患者の前記解剖学的領域のそれぞれの画像データを受信することと、前記受信された画像データに基づいて前記電子モデルを作成することとを更に含む。

第１の例示の方法の一実施の形態において、前記境界条件モデル値セットは、前記患者の安静状態を表す、前記冠状動脈の入口における入口流量と、前記入口流量及び流動分割モデルに従って計算される２つ以上の出口流量とを含む。

第１の例示の方法の一実施の形態において、前記方法は、前記冠状動脈の前記３次元モデルの形状に従って前記流動分割モデルを特定することと、前記入口流量及び前記流動分割モデルに従って前記２つ以上の出口流量を計算することとを更に含む。

患者のそれぞれの血行動態情報を提供するシステムの一例示の実施の形態は、命令を記憶する非一時的コンピュータ可読メモリと、プロセッサであって、前記患者の冠状動脈の３次元電子モデルを得ることと、前記患者の安静状態における該患者の心周期の拡張期期間を表す境界条件モデル値セットを得ることとを行う命令を実行するように構成されたプロセッサとを備えることができる。前記プロセッサは、さらに、前記境界条件モデル値セットに基づいて前記冠状動脈モデルの３次元数値流体力学（ＣＦＤ）シミュレーションを実行することと、前記ＣＦＤシミュレーションに従って、前記冠状動脈の第１の位置と、該冠状動脈の第２の位置との間の圧力降下を計算することと、前記計算された圧力降下に基づくとともに基準圧力に基づいて、前記位置における病変の存在を示す血行動態指数値を求めることとを行う命令を実行するように構成することができる。

例示のシステムの一実施の形態において、前記境界条件モデル値セットは、前記患者の心周期の拡張期期間全体を表す。

例示のシステムの一実施の形態において、前記境界条件モデル値セットは、前記患者の心周期の拡張期の無波期間を表す。

例示のシステムの一実施の形態において、前記境界条件モデル値セットは、前記患者の心周期の拡張中期点を表す。

例示のシステムの一実施の形態において、前記メモリは、前記プロセッサによって実行されると、該プロセッサに、前記解剖学的領域の前記電子モデルを作成することを行わせる命令を更に記憶する。

例示のシステムの一実施の形態において、前記メモリは、前記プロセッサによって実行されると、該プロセッサに、前記患者の前記解剖学的領域のそれぞれの画像データを受信することと、前記受信された画像データに基づいて前記電子モデルを作成することとを行わせる命令を更に記憶する。

例示のシステムの一実施の形態において、前記境界条件モデル値セットは、前記患者の安静状態を表す、前記冠状動脈の入口における入口流量と、前記入口流量及び流動分割モデルに従って計算される２つ以上の出口流量とを含む。

例示のシステムの一実施の形態において、前記メモリは、前記プロセッサによって実行されると、該プロセッサに、前記冠状動脈の前記３次元モデルの形状に従って前記流動分割モデルを計算することと、前記入口流量及び流動分割モデルに従って前記２つ以上の出口流量を計算することとを行わせる命令を更に記憶する。

患者のそれぞれの血行動態情報を提供する第２の例示の方法は、前記患者の解剖学的領域の３次元電子モデルを得ることと、前記患者の安静状態を表す境界条件モデルを得ることと、前記３次元モデル及び前記境界条件モデルに基づいて、前記患者の心周期内の第１の時点において、患者の解剖学的領域の一部分にわたる第１の圧力降下を計算することとを含むことができる。前記第２の例示の方法は、前記３次元モデル及び前記境界条件モデルに基づいて、前記第１の時点とは異なる、前記患者の心周期内の第２の時点において、前記解剖学的領域の一部分にわたる第２の圧力降下を計算することと、前記患者の前記心周期の或る時点の範囲について、前記第１の圧力降下及び前記第２の圧力降下に従って前記領域にわたるそれぞれの圧力降下を計算することと、前記時点の範囲について前記計算された圧力降下に基づくとともに基準圧力に基づいて、前記位置における病変の存在を示す血行動態指数値を求めることとを更に含むことができる。

第２の例示の方法の一実施の形態において、前記解剖学的領域は、血管であり、前記解剖学的領域の一部分は、前記血管の入口から前記動脈内の或る位置まで延びる。

第２の例示の方法の一実施の形態において、前記解剖学的領域は、冠状動脈である。

第２の例示の方法の一実施の形態において、前記方法は、前記患者の前記解剖学的領域のそれぞれの画像データを受信することと、前記受信された画像データに基づいて前記電子モデルを作成することとを更に含む。

患者の血行動態情報を特定する電子システムの一例示の実施形態の図である。 電子患者データに基づいて患者の血行動態情報を特定する方法の一例示の実施形態を示すフローチャートである。 心周期内の単一の時点又は心周期の一部分の平均流動条件を表す境界条件モデルの単一の値セットに基づいて血行動態情報を特定する方法の一例示の実施形態を示すフローチャートである。 ２つの異なる心周期状態を表す２つの境界条件モデル値セットに基づいて血行動態情報を特定する方法の一実施形態を示すフローチャートである。 特定されるとともに、本開示の方法にその用途を見出すことができる、患者の解剖学的領域の一例示の形状モデルを示す図である。 患者のセットについての例示の流量の範囲についての圧力降下の例示の範囲を示すプロットである。 ユーザコンピューティング環境の一例示の実施形態の図である。

侵襲性ＩＷＦＲ及び他の拡張期圧力比指数の診断精度を考えると、非侵襲性の撮像及び数値血行動態を使用してこれらを計算する方法は、侵襲性診断血管造影に進むべきである又は進むべきではない患者を選択する際のツールとして有益となる。既知の血行動態指数、例えばＦＦＲ、ｄＰＲ、及びＩＷＦＲは侵襲的に測定されるため、及び、そのような侵襲性測定を受ける患者のおよそ５０パーセントは閉塞性疾患を有していないことが判明するため、スクリーニングツールとしての、ＩＷＦＲ及び類似の拡張期指数を特定する非侵襲性診断方法が臨床的に必要とされている。

非侵襲的に捕捉される画像データ、例えばＣＴ画像、及び数値流体力学（ＣＦＤ）は、特定の個人が日常的な活動において経験する可能性が高い、予期される血流要件の範囲にわたる、圧力と冠状動脈流との間の血行動態的関係を高速に計算するために使用することができる。この関係を使用して、ＩＷＦＲと、冠状動脈疾患によって引き起こされる流動閉塞の程度を記述する他の拡張期圧力比とを含む、動脈内圧力損失の特定の指数を非侵襲的に計算することができる。他の臨床的に導出される情報と組み合わせて、侵襲性診断手技又は介入が得策であるか否かの判断を行うことができる。

計算ＦＦＲに対する現行の手法は、充血流動を仮定し、これには、特定の個人についての安静条件から充血条件までの流動の増加の仮定が必要となる。この流動増加は、個人の病理生理的状態に依存し、個人に応じて、４又は５もの大きい係数から、１をわずかに超える程度の小さい係数まで変動し得る。それゆえ、（ＦＦＲのための）仮定充血流動ではなく（ＩＷＦＲのために必要とされるような）仮定安静時流動を使用することは、ＣＦＤの仮定流入条件における不確実性を低減させることができ、それゆえ、ＣＦＤベースＦＦＲに対して改善された精度を提供することができる。

個人により、自身の身体的状態及び代謝要求に応じて安静時流動要求は変動する。潜在的に疾患を有する母集団について安静時流動を推定することは、基礎病理生理、例えば、微小血管疾患及び他の要因に起因して、充血条件下の流動を推定することよりも変動性が低い場合がある。充血流動条件に基づく計算を使用して侵襲性診断手技を推奨する判断を基本とすることは、一般の母集団に対しては適切ではない場合がある。本開示は、重要な診断情報を与えるために、拡張期流動中の圧力降下をシミュレートする非侵襲性計算手法を提供する。

本開示は、患者固有の代謝要求を考慮することによって、既知のＣＦＤベースＦＦＲ計算方法に優る改善を更に提供することができる。いくつかの実施形態では、患者の日常的な代謝活動からの情報を組み込むことによって、その患者について、より正確なＣＦＤベースＩＷＦＲ値を計算することができる。この患者固有の代謝仕事負荷情報は、ＩＷＦＲ計算において利用される流量を与えるために使用することができる。

ＩＷＦＲ及び他の血行動態指数は、患者の血管系における流動場に基づいて計算することができ、これは、流体運動のナビエストークス方程式に基づくことができる。冠状動脈内の流動場、例えば、いくつかの形式では時間及び３次元（３Ｄ）空間の関数としての、及び他の形式では３Ｄ空間のみの関数としての、関心領域（ＲＯＩ）内の血管内圧力及び速度を記述するのにナビエストークス方程式を利用することができる。これらの流動場から、例えば、圧力降下、ＦＦＲ、瞬時血流予備量比（ＩＷＦＲ）、他の拡張期圧指数、血管内圧力変動及び粘性せん断応力（壁せん断応力（ＷＳＳ：wall shear stress））によって引き起こされる動脈壁にかかる力等の、臨床上の関心量を計算することができる。ナビエストークス方程式を解くために、ＣＦＤが利用され、この求解は、ＲＯＩについての境界条件を課すことを含む。流入流量（例えば、選択された流入境界における）及び血管分枝中の流動分布（例えば、１つ以上の流出流）の何らかの組み合わせとともに、被検者の血管管腔形状（ＣＴ又は他のイメージングから得られる）もＣＦＤに含められる。ＲＯＩ内の圧力場は、基準圧力からの偏差として計算することができ、それゆえ、ＲＯＩ内の圧力の絶対レベル、例えば、Ｐａは、圧力場の計算時には必要ではない場合がある。基準圧力（例えば、Ｐａ）が特定される場合、基準からの偏差が計算されると、場の内部の絶対圧力を特定することができる。

圧力降下、ＦＦＲ及びＩＷＦＲ等の冠状動脈流における多くの臨床応用について、ナビエストークス方程式は、時間に依存しないものとして（すなわち、時間次元に依存せず、空間の３次元において）扱うことができる。例えば、圧力比Ｐｄ／Ｐａの時間平均は、瞬時圧力比の平均を表し、ここで、Ｐｄは、ＲＯＩ内の圧力であり、Ｐａは、基準圧力である。これは、３次元ＣＦＤモデルがこれらの圧力指数を計算するのに適切であり、それゆえ、４次元モデル（すなわち、空間の３次元及び時間を組み込むモデル）よりも高速の計算が可能になることを意味する。

ＲＯＩ内の圧力場は、例えば、ＲＯＩ内及びその周辺の流量に基づいて特定することができる。冠状動脈の流動及び圧力の場合、流量と、関心領域内の近位位置と遠位位置との間の圧力勾配（ΔＰ）との間の関係は、以下の式（１）に示されるように、２次方程式によって十分に近似することができる。
ΔＰ＝ａＱ＋ｂＱ^２ （式１）
ここで、ａ及びｂは、患者個人の血管形状及び血液粘度に依存し、以下で説明される方法において所与の患者について計算することができる定数である。式（１）は、物理的及び数学的基礎のいずれも有する。物理的には、ａＱ項は、血液粘度に直接起因する圧力損失に関係付けられ、一方、ｂＱ^２項は、流動分離及び乱流（存在する場合）から生じる圧力損失に関係付けられる。ｂＱ^２項は、狭窄が流動分離を引き起こすほどに十分大きい場合、有意とすることができる。数学的には、この式は、ΔＰ＝ｆｃｎ（Ｑ）についての多項式級数展開における最初の２つの項とみなすことができる。式（１）は、数値流体力学を介してその流動場が特定される被検患者の血管系の或る領域にわたる圧力降下を求める。

ａ及びｂを計算するために、Ｑの２つの値について３次元ナビエストークス方程式を解くことができる。例えば、第１の値Ｑ_１は、拡張期の開始（又は別の時点）についての流量を表すことができ、第２の値Ｑ_２は、拡張期の終了（又は別の時点）についての流量を表すことができる。他の実施形態では、Ｑ_１は、第１の生理的状態を表すことができ、Ｑ_２は、異なる第２の生理的状態を表すことができる。これらの計算は、Ｑ_１、Ｑ_２、ΔＰ_１及びΔＰ_２が既知になるとａ及びｂについて以下の式（２）及び（３）を解くことができるように、ΔＰについての２つの値を与えることになる。
ΔＰ_１＝ａＱ_１＋ｂＱ_１ ^２ （式２）
ΔＰ_２＝ａＱ_２＋ｂＱ_２ ^２ （式３）

所与の患者についての係数ａ及びｂが既知になると、或る流動条件の範囲（例えば、或る生理的に関連した流動条件の範囲）内の流動条件ごとに更なるＣＦＤを必要とすることなく、その範囲にわたってΔＰを計算することが可能である。

ＩＷＦＲについての臨床的定義は、以下の式（４）に示される。
ＩＷＦＲ＝Ｐｄ／Ｐａ （式４）
ここで、Ｐｄ及びＰａは、それぞれ、拡張期の無波期間中で平均された、遠位冠状動脈圧及び大動脈圧である。代替的に、ＩＷＦＲは、以下の式（５）に示されるように、無波期間値を使用して定義することができる。
ＩＷＦＲ＝１－ΔＰ／Ｐａ （式５）

式（４）及び式（５）は、心周期の異なる部分又は点におけるＰｄ及びＰａ（式（４）の場合）又はΔＰ及びＰａ（式（５）の場合）を計算することによって、他の指数を計算するために適用することもできる。例えば、拡張期圧力比（ｄＰＲ）は、拡張期の全体に対して計算を実行することによって計算することができる。

（ＩＷＦＲの場合、拡張期の無波期間の開始及び終了においてそれぞれΔＰを求めるために）Ｑ_１及びＱ_２が求められ、拡張期の無波期間の開始及び終了についてＰａが求められると、その後、ＩＷＦＲ値を計算することができる。例えば、一実施形態では、拡張期についての圧力対流量曲線を計算することができ、その曲線を積分及び平均して、ＩＷＦＲ値を非侵襲的に計算することができる。

上述されたように、ＩＷＦＲ値は、２つの異なる条件（例えば、心周期内の２つの異なる点）下でＣＦＤを実行することによって計算することができる。代替的に、一実施形態では、拡張期の無波期間についての単一の代表的なＱ値及び単一の代表的なＰａ値に基づいてＩＷＦＲを非侵襲的に計算するために、単一の計算を実行することができる。代表的なＱ値は、いくつかの実施形態では（式（９）に関して以下で論述されるように）、解剖学的関心領域の形状に従って計算することができる。

上記で記載されたように、ＩＷＦＲ計算のための基準圧力として、１つ以上のＰａ値が必要とされる。一実施形態では、この平均拡張期圧を推定するために、上腕カフ圧測定を使用することができる。カフ圧は、ピーク収縮期圧（ＳＰ：systolic pressure）及び最小拡張期圧（ＤＰ：diastolic pressure）を提供する。無波期間（wave free period）中の安静時平均大動脈拡張期圧（Ｐａ_{ｄｍｅａｎ}又はｄＰａ）（これは、ＩＷＦＲ計算のために使用することができる）は、いくつかの実施形態では、以下の式６において記述される伝達関数に従ってＳＰ及びＤＰのカフ値から推定することができる。
Ｐａ_{ｄｍｅａｎ}＝（ＳＰ＋３ＤＰ）／４ （式６）
他の実施形態では、カフ圧値を基準圧力に関係付けるために他の伝達関数を使用することができる。

別の実施形態では、安静時平均大動脈拡張期圧Ｐａ（Ｐａ_{ｄｍｅａｎ}又はｄＰａ）は、以下の式７において示されるようなカフ圧から計算することができる。
ｄＰａ＝Ｐｃ＋ｏｆｆｓｅｔ （式７）
ここで、Ｐｃは、以下の式８によって与えられる安静時上腕カフ圧である。
Ｐｃ＝ｄＰｃ＋ＦＦ＊ＰＰ （式８）
ここで、ｄＰｃは、拡張期カフ圧であり、ＦＦは、スカラフォームファクタであり、ＰＰは、カフパルス圧力（例えば、安静時の被検患者の収縮期（ＳＰ）カフ圧と拡張期（ＤＰ）カフ圧との間の差）である。スカラフォームファクタＦＦは、０．１５～０．４５の値を有することができ、例えば、心拍、年齢、身長、収縮期圧、及び／又は増幅指数（augmentation index）を含む患者固有の特性に依存することができる。いくつかの実施形態では、ＦＦは、およそ０．２、０．２５、又は０．３３とすることができる。いくつかの実施形態では、式７のオフセット値は、約０ｍｍＨｇ～－１０ｍｍＨｇとすることができる。一実施形態では、式７のオフセット値は、約－７ｍｍＨｇとすることができる。オフセットの値は、いくつかの実施形態では、フォームファクタＦＦの値、所望の血行動態指数（及びしたがって、検査下の心周期の部分）、及び患者の生理的状態に依存することができる。

他の実施形態では、平均大動脈拡張期圧は、カフ圧を、拡張期中の大動脈圧に関係付ける伝達関数を使用して推定することができる。例えば、拡張期Ｐａ値は、侵襲的に測定されたカフ圧及び患者母集団の拡張期の安静時中心圧を含むデータセットに適合するフォームファクタＦＦの値及び／又はオフセット値を発見することによって、被検患者のカフ圧から特定することができる。この関数が既知になると、この関数を、非侵襲的に測定されたカフ圧からの拡張期安静時圧の推定値を得るのに使用することができる。

別の実施形態では、平均大動脈拡張期圧は、光学フィンガデバイス又は他のウェアラブル圧力測定デバイス（例えば、橈骨トノメトリデバイス）及び上腕カフ圧デバイスの組み合わせから推定することができる。例えば、光学フィンガデバイス出力のフーリエ解析を実行し、上腕カフ圧と数学的に組み合わせてＰａの値を求めることができる。

同様の参照符号が種々の図面において同じ又は類似の特徴を指す図面を参照すると、図１は、血行動態情報を特定する電子システム１０の一例示の実施形態の図である。例示のシステム１０は、患者画像ソース１２と、ユーザ入力デバイス１４と、血行動態情報コンピューティングシステム１６と、ディスプレイ１８とを備えることができる。以下でより詳細に説明されるように、システム１０は、電子患者データ（例えば、患者の関心領域の画像及び他のデータ）に基づいて患者の血行動態情報を計算すること、及び／又は特定された血行動態情報に基づいて、患者に対して更なる試験（例えば、更なる非侵襲的評価又は介入的評価）及び／又は介入的治療に関する推奨を行うことにその用途を見出すことができる。

一実施形態では、臨床環境において、システム１０の１つ以上の態様を展開することができる。例えば、いくつかの実施形態では、患者画像ソース１２、ユーザ入力デバイス１４、血行動態情報コンピューティングシステム１６、及びディスプレイ１８は、病院等の共通の臨床状況において全て提供することができる。いくつかの実施形態では、システム１０の構成要素は、ラップトップ又はデスクトップのコンピュータ又はワークステーションにおいて具現化することができる。いくつかの実施形態では、システム１０のいくつかの構成要素、例えば血行動態情報コンピューティングシステム１６は、臨床状況から遠隔で、例えばクラウドコンピューティングベースの実施態様において遠隔とすることができる。

患者画像ソース１２は、被検患者の血管系の１つ以上の医療用画像を取得するように構成された医療用画像取得デバイスを含むことができる。例えば、患者画像ソース１２は、非侵襲性画像取得デバイスとすることができる。いくつかの実施形態では、患者画像ソース１２は、とりわけ、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）取得デバイス、血管内超音波法（ＩＶＵＳ）、２方向血管造影、光干渉断層撮影（ＯＣＴ）、磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）、又はこれらの組み合わせを含むことができるが、これらに限定されない。

加えて又は代替的に、患者画像ソース１２は、被験患者の既存の画像データの記憶装置を含むことができる。いくつかの実施形態では、患者画像ソース１２は、医療用画像記憶デバイス、例えばデータベース若しくは他のローカル電子データ記憶装置、又は医療用画像を記憶するように構成されたリモート記憶装置（例えば、クラウドベース記憶装置）を含むことができる。

ユーザ入力デバイス１４は、コンピューティングシステムに対する入力のための１つ以上のデバイス、例えば、マウス、タッチパッド、タッチスクリーン、キーボード、マイクロフォン、カメラ、又は他の入力デバイスとすることができ、又はこれらを含むことができる。

血行動態情報コンピューティングシステム１６は、プロセッサ２０と、データ及び命令を記憶するように構成された非一時的コンピュータ可読メモリ２２とを備えることができる。一実施形態では、メモリ２２は、被検患者からの画像を記憶することができ、それゆえ、患者画像ソース１２、又はその一態様として機能することができる。プロセッサ２０は、本開示のステップ、方法、アルゴリズム等のうちの１つ以上を実行する、メモリ２２に記憶された命令を実行するように構成することができる。特に、メモリ２２は、形状特定モジュール２４、境界条件特定モジュール２６、流動場特定モジュール２８、圧力特定モジュール３０、及び血行動態情報特定モジュール３２を含む、命令の形式の種々の機能モジュールを記憶するように構成することができる。

メモリ２２内の種々のモジュール２４、２６、２８、３０、３２は、個別に説明されることになるが、そのような個別化は、単に論述を行いやすくするためのものであることが理解されるべきである。種々のモジュールが具現化される命令は、共通のファイル、記憶デバイス等の中にあることができ、同様に、本明細書において説明されるモジュールのうちの１つ以上を、複数の個別のファイル、記憶デバイス等に個別化することができる。

形状特定モジュール２４は、患者画像ソースから得られた画像から解剖学的関心領域（ＲＯＩ）の電子的形状表現（例えば、モデル）を生成するように構成することができる。いくつかの実施形態では、ＲＯＩは、被検患者の心血管系の一部、例えば１つ以上の動脈セグメントとすることができる。１つ以上の動脈セグメントは、１つ以上の動脈、及びそこから延びる１つ以上の分枝（branch）の一部を含むことができる。

いくつかの実施形態では、１つ以上の動脈セグメントは、１つ以上の冠状動脈セグメントを含むことができる。１つ以上の冠状動脈セグメントは、被検者の大動脈から発する１つ以上の冠状動脈、及びそこから延びる１つ以上の分枝の一部を含むことができる。１つ以上の冠状動脈セグメントは、左冠状動脈（ＬＣＡ：left coronary artery）及び／又は右冠状動脈（ＲＣＡ：right coronary artery）の１つ以上の一部を含むことができるが、これらに限定されない。左冠状動脈（ＬＣＡ）の１つ以上の冠状動脈セグメントは、とりわけ、左主冠状動脈（ＬＭ）、左前下行枝（ＬＡＤ：left anterior descending）、左回旋動脈（「回旋枝」とも称される）、又はこれらの組み合わせを含むことができるが、これらに限定されない。

本開示は、冠状動脈セグメントを参照することになる。しかしながら、１つ以上の動脈セグメントは、論述される冠状動脈セグメントに限定されず、とりわけ、他の冠状動脈セグメント、他のタイプの動脈セグメント、又はこれらの組み合わせを含むことができることが理解されるであろう。例えば、１つ以上の動脈セグメントは、脳動脈セグメント（複数の場合もある）、大腿動脈セグメント（複数の場合もある）、腸骨動脈セグメント（複数の場合もある）、膝窩動脈セグメント（複数の場合もある）、頸動脈セグメント（複数の場合もある）、腎動脈セグメント（複数の場合もある）等を含むことができる。

いくつかの実施形態では、形状特定モジュール２４によって生成される形状表現は、１つ以上の動脈セグメントの空間体積の３次元（３Ｄ）電子モデルとすることができる。例えば、１つ以上の動脈セグメントの形状表現は、３次元体積メッシュ、例えば、多面体（例えば、四面体）に離散化することができる。いくつかの実施形態では、形状表現は、各動脈セグメントの管腔の境界を表す表面メッシュを含むことができる。

いくつかの実施形態では、境界条件特定モジュール２６は、動脈セグメントごとに境界を特定するように構成することができる。「境界」は、動脈セグメントの表現の断面を指すことができ、とりわけ、血液が通過して流れる断面に対応する流入境界、血流が通過して外向きに方向付けられる、流入境界から下流又は遠位に位置する断面に対応する１つ以上の流出境界、動脈壁の内面と流れている血液との間の界面に対応する１つ以上の血管壁境界、又はこれらの組み合わせを含むことができるが、これらに限定されない。

いくつかの実施形態では、１つ以上の流出境界は、接合点（例えば、２分岐、３分岐等、及びこれらの組み合わせ）に位置するか又はそれに隣接して位置する流出境界を含むことができる。いくつかの実施形態では、１つ以上の流出境界は、左回旋動脈に位置するか又はそれに隣接して位置する流出境界を含むことができる。いくつかの実施形態では、１つ以上の流出境界は、第１の流出境界、及び流入境界と第１の流出境界との間に位置する第２の流出境界を含むことができる。いくつかの実施形態では、第１の流出境界は、セグメントの遠位側境界（すなわち、流入境界から下流又は遠位に位置する断面）に対応することができる。いくつかの実施形態では、例えば、形状表現が左冠状動脈を含む場合、第２の流出境界は、回旋枝に対応することができる。いくつかの実施形態では、第１の流出境界及び第２の流出境界は、１つ以上の更なる流出境界、例えば、少なくとも第３の流出境界によって隔てることができる。第３の流出境界は、分枝又は２分岐等の接合点に対応するか、又はこれに隣接することができる。

いくつかの実施形態では、境界条件特定モジュール２６は、形状特定モジュール２４によって生成された形状表現を使用して、境界ごとに形状データを特定するように構成することができる。いくつかの実施形態では、形状データは、とりわけ、血管の半径、直径、周長、長さ、面積、心外膜冠状動脈の体積、又はこれらの組み合わせを含むことができるが、これらに限定されない。

いくつかの実施形態では、境界条件特定モジュール２６は、動脈セグメントごとに境界ごとの境界条件を特定するように構成することができる。例示として、セグメントごとの境界条件は、とりわけ、流入境界条件、流出境界条件、１つ以上の血管壁境界条件、又はこれらの組み合わせを含むことができる。流入境界条件は、速度、流量、圧力又は他の特性の値、又は値の範囲とすることができる。各流出境界条件は、速度、流量、圧力、流入条件のパーセンテージ、又は他の特性の値、又は値の範囲とすることができる。各血管壁境界条件は、速度、流量、圧力、これらの組み合わせ、又は他の特性の値、又は値の範囲とすることができる。

いくつかの実施形態では、流入境界条件及び／又は流出境界条件の特定は、とりわけ、患者情報、該当する生理的状態（例えば、安静状態、充血状態）、セグメントのタイプ（例えば、ＬＣＡ又はＲＣＡ）、又はこれらの組み合わせに基づいて特定することができる。いくつかの実施形態では、流入境界条件は、予想される患者活動レベル（例えば、患者によって提供される情報に従って）に従って特定することができる。いくつかの実施形態では、流入境界条件は、記憶値とする、及び／又はユーザが指定することができる。

いくつかの実施形態では、流入境界条件は、解剖学的ＲＯＩの形状、例えば、血管部分の半径、直径、長さ、又は体積（例えば、心外膜冠状動脈の体積）に従って特定することができる。例えば、流量は、以下の式９に示されるように、関心領域の管腔体積に基づくモデルに従って計算することができる。
Ｑ_ｉｎ＝αＶ^β （式９）
ここで、Ｑ_ｉｎは、解剖学的モデルの入口における流量であり、Ｖは、関心領域の管腔体積であり、αは、患者の生理的状態に依存する係数であり、βは、血管ツリー構造、及びいくつかの実施形態では、解剖学的領域の３Ｄモデルを生成するのに使用される画像の解像度に依存する係数である。

関心領域が冠状動脈ツリーである実施形態では、Ｖは、近位側起始部からセグメント化された血管の直径が特定の直径である位置までで画定されたＬＣＡ又はＲＣＡの管腔体積とすることができ、上記特定の直径は、患者の解剖学的部分のモデルを作成するのに使用される画像の解像度に依存することができる。例えば、位置は、いくつかの実施形態では、画像データセット内の３つ又は４つのボクセルの直径と定義することができる。特定の例では、位置は、管腔が１ｍｍ又は１．５ｍｍの直径を有する箇所とすることができる。

いくつかの実施形態では、パラメータα及びβは、全ての患者にわたる定数とすることができ、α及びβの値を検証することができる非侵襲性データ及び侵襲性データの双方を有する一例示のデータセットから求めることができる。

いくつかの実施形態では、流出境界条件は、流出分布モデルを使用して特定することができる。流出分布モデルは、形状データ及び／又は記憶された血行動態データを使用して特定することができる。記憶された血行動態データは、流出境界の形状（例えば、半径、直径、長さ、体積等）とそれぞれの流量との間の経験的関係を定義することもできるし、当該記憶された血行動態データは、これを定義するのに使用することもできる。例えば、境界条件生成モジュールは、記憶された血行動態データ、及び、セグメントの第１の流出境界及び第２の流出境界の半径、直径、長さ、体積等を使用して、流出分布モデルを特定することができる。別の例では、境界条件生成モジュールは、形状データ、例えば、セグメントの第１の流出境界（遠位側境界）又は境界に近位の血管部分の半径、直径、長さ、体積等のみを使用して、流出分布モデルを特定することができる。流出分布モデルは、流出境界ごとに流出流（例えば、速度、流量、流入流のパーセンテージ）を特定するのに使用することができ、それにより、各流出境界条件が特定される。

例示として、境界条件特定モジュール２６によって特定される境界条件は、流動場（例えば、血流、壁せん断応力等）及び血行動態情報（例えば、ＦＦＲ、ＩＷＦＲ等）を特定するために定常流計算及び／又は非定常流計算に使用することができる。境界条件特定モジュールは、動脈セグメントの流動分割を定義するために最適化手法も使用する。したがって、境界条件生成モジュール２６は、境界条件を特定する際の融通性、正確性、及び効率性を提供することができる。

流動場特定モジュール２８は、形状特定モジュール２４によって特定された形状表現、境界条件特定モジュール２６によって特定された１つ以上の境界条件、及び患者のそれぞれの圧力データを使用して、動脈セグメントごとに流動場を特定するように構成することができる。圧力データは、例えば、安静状態時の患者のカフ圧とすることができる。いくつかの実施形態では、流動場は、とりわけ、圧力場、速度場、壁せん断応力場、軸方向プラーク応力、又はこれらの組み合わせを含むことができるが、これらに限定されない。

いくつかの実施形態では、流動場パラメータ（例えば、圧力場、速度等）は、形状データ及び境界条件のみに基づくことができる。このようにして、流動場特定モジュールは、空間位置のみに基づいて（すなわち、時間に依存せずに）流動場を特定するように構成することができる。

圧力特定モジュール３０は、流動場特定モジュール２８によって特定された流動場を使用して、患者の解剖学的構造内の１つ以上の点における血圧を特定するように構成することができる。いくつかの実施形態では、圧力データは、とりわけ、計算される流動場／圧力場、例えば血圧カフによって特定される患者の平均血圧の非侵襲性特定、又はこれらの組み合わせから特定することができる。

圧力特定モジュール３０は、患者の解剖学的構造内の特定の位置のユーザ（例えば、医師）選択に応答して、当該特定の位置における特定の圧力を特定するように構成することができる。ユーザは、ディスプレイ１８上の患者関心領域（例えば、動脈）の形状モデルの表示に対して、ユーザ入力デバイス１４を用いてその選択を入力することができる。実施形態において、圧力特定モジュールは、ユーザ選択位置における圧力降下を特定するように、ユーザ選択位置から上流及び／又は下流の圧力を特定するように構成することができる。

血行動態情報コンピューティングシステム３２は、患者のそれぞれの１つ以上の血行動態パラメータ、例えば、ＩＷＦＲ又はｄＰＲ等を計算するように構成することができる。患者のＩＷＦＲを計算することは、いくつかの実施形態では、例えば、或る流量の範囲について、患者の解剖学的構造における１つ以上の点についての圧力降下の範囲を計算することを含むことができる。他の実施形態では、患者のＩＷＦＲ、ｄＰＲ又は他の拡張期指数を計算することは、拡張期（例えば、拡張期の無波期間）の一部又は全てについての平均流量を使用して、単一の圧力降下を計算することを含むことができる。患者について計算されたＩＷＦＲ値に基づいて、システム１６又は臨床医が、更なる診断手技及び／又は介入手技が実行されるべきであるか否かを判断することができる。

図２は、患者についての血行動態情報を特定する方法４０の一例示の実施形態を示すフローチャートである。方法４０、又は方法４０の１つ以上の態様は、実施形態において、図１の血行動態情報コンピューティングシステム１６によって実行することができる。

方法４０は、ブロック４２において、患者データを受信することを含むことができる。患者データは、例えば、患者に関する基礎情報、例えば、患者の年齢、性別、上腕カフ血圧、ユーザの症状の記述等を含むことができる。患者データは、実施形態において、患者の代謝データ、例えば、ユーザの典型的な活動レベル（例えば、非活動的（sedentary）又は活動的（active）、１週間あたりの運動量、１週間あたりの特定の活動の量、例えばウォーキング及びランニングの量等）を更に含むことができる。患者データは、一実施形態では、１つ以上の診断テスト、例えば、心臓超音波検査からの患者データを更に含むことができる。

方法４０は、ブロック４４において、患者の解剖学的構造の画像を受信することを更に含むことができる。受信される患者画像は、実施形態において、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像、又は他の非侵襲的に得られる画像とすることができる。画像は、患者の解剖学的関心領域を含むことができる。一実施形態では、例えば、受信される画像は、１つ以上の冠状動脈又は他の関心の血管系を含むことができる。画像は、患者画像ソース、例えば、撮像デバイス又はデータベース又は他のコンピュータメモリから受信することができる。

方法４０は、ブロック４６において、ブロック４４において受信された画像に基づいて患者関心領域のそれぞれの解剖学的モデルを作成することを更に含むことができる。一実施形態では、解剖学的モデルは、ブロック４４において受信された画像から関心の解剖学的構造をセグメント化することによって作成することができる。関心の解剖学的構造は、例えば、１つ以上の冠状動脈とすることができる。図５は、冠状動脈の一例示の解剖学的モデル５８を示している。解剖学的モデルは、一実施形態では、図１の形状特定モジュール２４によって作成することができる。いくつかの実施形態では、解剖学的モデルは、コンピューティングシステム（例えば、血行動態情報コンピューティングシステム１６）によって得ることもできるし、コンピューティングシステムによって作成されることによって得ることもできるし、被検患者の既存のモデルを受信することによって得ることもできる。

方法４０は、ブロック４８において、１つ以上の拡張期ベースの境界条件モデル値セットを特定することを更に含むことができる。１つ以上の境界条件値セットは、一実施形態では、同じ境界条件モデルについての値のそれぞれのセットとすることができる（例えば、同じ流入境界、流出境界、壁境界等の条件値のそれぞれのセット）。ブロック４８は、いくつかの実施形態では、下位部分４８ａ及び４８ｂを含むことができる。したがって、方法４０は、ブロック４８ａにおいて、流入流量を得ることを含むことができる。流入流量は、いくつかの実施形態では、患者の解剖学的ＲＯＩの入口の流量とすることができる。他の実施形態では、血流量は、ＲＯＩの別の部分の流量とすることができる。

ブロック４８ａにおいて得られる流入流量は、患者の特定の生理的状態を表すことができる。例えば、いくつかの実施形態では、ブロック４８ａにおいて得られる流入流量は、患者の安静状態を表すことができる。

ブロック４８ａにおいて得られる流入流量は、いくつかの実施形態では、患者の心周期の所望の点又は部分を表すことができる。例えば、いくつかの実施形態では、ブロック４８ａにおいて得られる流入流量は、患者の拡張期の無波期間全体にわたる平均流量を表すことができる。他の実施形態では、流入流量は、患者の拡張期の全体の平均流量を表すことができる。他の実施形態では、流入流量は、拡張期内の特定の時点、例えば、拡張期の中点を表すことができる。

いくつかの実施形態では、ブロック４８ａにおいて流入流量を得ることは、上記の式（９）に関して論述されたような患者の解剖学的モデルの形状に従って流入流量を計算することを含むことができる。一実施形態では、流入流量について選択されるαの値は、心周期内の特定の期間又は時点（例えば、拡張期の開始、拡張期の終了、拡張期の無波期間の開始、拡張期の無波期間の終了等）を表すことができる。

他の実施形態では、上記の式９に従って流入流量を計算する代わりに、ブロック４８ａにおいて血流量を得ることは、流入流量のユーザ入力を受信することを含むことができる。流入流量は、ユーザ手動入力を介して（例えば、システム１０のユーザ入力デバイス１４を用いて）受信することができる。一実施形態では、ブロック４８ａにおける流入流量は、（例えば、臨床医又は電子システムによって）代謝要求及び患者の条件に基づいて特定することができる。

ブロック４８は、ブロック４８ｂにおいて、ブロック４８ａにおいて得られた流入流量に従って、かつ流動分割モデルに従って、出口流量を計算することを更に含むことができる。流動分割モデルは、患者の解剖学的領域の３次元電子モデルの形状に従って計算又は別様に特定することもできるし、これらを行っておくこともできる。流動分割モデルは、いくつかの実施形態では、電子モデルにおいて血管の相対半径、直径、周長、長さ、体積、及び／又は表面積に従って計算することができる。

ブロック４８ａにおいて得られる流量に関連して、ブロック４８ｂにおいて計算される出口流量は、患者の解剖学的領域の境界条件モデルを含むことができる。境界条件モデルは、したがって、患者の特定の生理的状態（例えば、安静状態）、及び患者の心周期内の特定の部分又は点（例えば、拡張期全体、拡張期の無波部分、拡張期内の或る時点等）を表すことができる。

解剖学的領域が患者の冠状動脈である実施形態では、ブロック４８ａにおいて得られる流入流量は、冠状動脈の入口流量とすることができ、流動分割モデルは、電子モデルにおける入口の下流の冠状動脈部分の形状に従って計算することができる。流動分割モデルは、入口の下流の冠状動脈部分の相対半径、直径、周長、長さ、表面積、又は体積に従って計算することができる。いくつかの実施形態では、流動分割モデルは、電子モデルの心外膜冠状動脈の体積に従って計算することができる。

方法４０は、ブロック５０において、解剖学的モデル（例えば、モデル５８）、１つ以上の境界条件モデル値セット、及びいくつかの実施形態では、患者データに基づいて、患者の解剖学的構造を通る血流の１つ以上の流体力学流動場を計算することを更に含むことができる。ブロック５０は、解剖学的モデル、境界条件、及び患者のそれぞれの圧力データ（例えば、大動脈圧データ）を使用して、動脈セグメントごとに流動場を特定することを含むことができる。いくつかの実施形態では、圧力データは、患者について、例えば、カフ圧について得ることができ、及び／又は記憶値とすることができる。いくつかの実施形態では、流動場は、とりわけ、圧力場、速度場、又はこれらの組み合わせを含むことができるが、これらに限定されない。流体力学は、一実施形態では、図１の流動場特定モジュール２８によって計算することができる。

いくつかの実施形態では、速度場及び／又は圧力場は、時間を考慮することなく、境界及び境界条件のみに基づいて特定することができる。例えば、速度場及び／又は圧力場は、速度変数及び圧力変数が空間位置のみの関数である（すなわち、時間は考慮されない）定常流ナビエストークス方程式を使用して特定することができる。このようにして、圧力及び速度は、臨床医によるポイントオブケア分析を可能にするように、準リアルタイムにおいて正確かつ効率的に特定することができる。

方法４０は、ブロック５２において、患者データ及び計算された流体力学に基づいて、患者のそれぞれの拡張期ベース血行動態情報を計算することを更に含むことができる。血行動態情報は、一実施形態では、拡張期ベース指数、例えばＩＷＦＲとすることができ、又はこれを含むことができる。ＩＷＦＲを計算することは、患者の血管系における１つ以上の位置についての１つ以上の圧力降下を計算することを含むことができる。圧力降下のセットは、血行動態指数値を求めるために、拡張期中の大動脈圧に関して分析することができる。

ブロック５２は、ブロック５２ａにおいて、患者の解剖学的モデル上の１つ以上の臨床的に関連した遠位点のユーザ指定を受信することを含むことができる。例えば、ユーザは、ユーザ入力デバイスを用いて、患者の血管系の解剖学的モデル上の１つ以上の遠位点の注釈を入力することができ、それによって、血行動態情報コンピューティングシステムは、ユーザから１つ以上の注釈を受信することができる。示される点は、例えば、冠状動脈における狭窄が疑われる箇所よりも遠位の１つ以上の位置とすることができる。

ブロック５２は、ブロック５２ｂにおいて、第１の心周期状態についてのユーザ指定点のそれぞれにおけるそれぞれの圧力降下を計算することを更に含むことができる。第１の状態は、例えば、拡張期の開始とすることができる。圧力降下は、１つ以上のユーザ指定点における第１の心周期について計算された流動場に基づいて計算することができる。方法８０の残りの態様は、一実施形態では、示される点が臨床的に有意な狭窄を有する可能性が高いか否かを判断するために、それぞれのその点について実行することができる。

方法６０は、ブロック５４において、流速、圧力、及び／又は血行動態情報を表示することを更に含むことができる。表示は、例えば、患者の解剖学的構造の形状モデル上に重ねられるか又はこのモデルに隣接する、患者の血管系における１つ以上の位置での流速、圧力、及び／又は血行動態情報の１つ以上のインジケータを含むことができる。

方法４０は、ブロック５６において、計算された血行動態情報に基づいて患者に対する更なる手技を推奨することを更に含むことができる。例えば、血行動態情報が、患者の血管系において狭窄が存在することを示す閾値未満である場合、患者に対して更なる診断手技、例えば、狭窄が疑われる部位における侵襲性血管造影及び圧力測定を推奨することができる。加えて又は代替的に、狭窄に対処するために、矯正手技、例えば、狭窄があると疑われる位置におけるステントの設置等を推奨することができる。

図３は、心周期内の単一の時点又は心周期の一部分の平均流動条件を表す境界条件モデルの単一の値セットに基づいて血行動態情報を特定する方法６０の一例示の実施形態を示すフローチャートである。方法６０、又は方法６０の１つ以上の態様は、実施形態において、図１の血行動態情報コンピューティングシステム１６によって実行することができる。方法６０は、方法４０のブロック４８、５０、及び５２の一実施形態とみなすことができる。

方法６０は、ブロック６２において、拡張期の期間中の平均流動条件を表す境界条件モデル値セットを特定することを含むことができる。例えば、一実施形態では、ブロック６２は、拡張期の全体についての平均流動を表す境界条件モデル値セットを特定することを含むことができる。別の実施形態では、ブロック６２は、拡張期の無波期間を表す境界条件モデル値セットを特定することを含むことができる。境界条件モデルは、いくつかの実施形態では、方法４０のブロック４８に関して論述されたように特定することができる。

方法６０は、ブロック６４において、拡張期の単一の時点、例えば拡張期の中点を表す境界条件モデル値セットを特定することを更に含むことができる。境界条件モデル値セットは、いくつかの実施形態では、方法４０のブロック４８に関して論述されたように特定することができる。

ブロック６２又はブロック６４のうちの一方又は双方を、実施形態において、計算のために望まれる所望の血行動態指数に従って実行することができる。例えば、ＩＷＦＲ計算が望まれる場合、ブロック６２は、拡張期の無波期間に対して実行することができ、ｄＰＲ計算が望まれる場合、ブロック６２は、拡張期の全体に対して実行することができ、ｄＰＲ_ｍｉｄ計算が望まれる場合、ブロック６４は、拡張期の中点に対して実行することができる。

方法６０は、ブロック６６において、単一の境界条件モデル値セット（例えば、ブロック６２又は６４のいずれか）に基づいて、流速及び圧力を計算することを更に含むことができる。流速は、ブロック６６において、単一の時間非依存ＣＦＤシミュレーションにおいて計算することができる。例えば、速度場及び／又は圧力場は、速度変数及び圧力変数が空間位置のみの関数である（すなわち、時間は考慮されない）定常流ナビエストークス方程式を使用して特定することができる。流速及び圧力は、例えば、図１のシステム１０の流動場特定モジュール２８によって特定することができる。実施形態において、ブロック６６の複数のインスタンスを実施することができ、インスタンスのそれぞれは、別個の血行動態指数計算をもたらすことができる。

方法６０は、ブロック６８において、基準圧力を計算することを更に含むことができる。基準圧力は、いくつかの実施形態では、大動脈圧とすることができる。本明細書において開示されるように、１つ以上の大動脈圧は、患者のそれぞれのカフ圧に基づいて特定することができる。大動脈圧は、一実施形態では、開始、終了、及び／又は拡張中期（mid-diastole）についての大動脈圧とすることができる。ブロック６８において計算される基準圧力は、ブロック６６における計算のための基礎として使用される境界条件モデル値セットと同じ、心周期の点又は一部分を表すことができる。

方法６０は、ブロック７０において、ブロック６６の単一の時間非依存ＣＦＤ及びブロック６８の基準圧力に基づいて血行動態情報を計算することを更に含むことができる。血行動態情報は、血行動態指数値とすることができ、又はこれを含むことができる。一実施形態では、血行動態指数値は、ＩＷＦＲ値とすることができる。指数値は、一実施形態では、拡張期にわたる、局所圧力対大動脈圧の比の平均とすることができ、この比において、局所圧力は、狭窄よりも遠位の箇所等の関心位置における計算された圧力場によって特定される。

図４は、２つの異なる心周期状態を表す２つの境界条件モデル値セットに基づいて血行動態情報を特定する方法８０の一実施形態を示すフローチャートである。方法８０、又は方法８０の１つ以上の態様は、実施形態において、図１の血行動態情報コンピューティングシステム１６によって実行することができる。方法８０は、方法４０のブロック４８、５０、及び５２の一実施形態とみなすことができる。

方法８０は、ブロック８２において、患者の第１の心周期状態における流入流量を得ることを含むことができる。第１の血流量は、例えば、拡張期の開始における患者についての予想される流量とすることができる。ブロック６２における流量は、流量のユーザ手動入力を介して（例えば、システム１０のユーザ入力デバイス１４を用いて）受信することができる。一実施形態では、ブロック６２における流量は、（例えば、臨床医又は電子システムによって）代謝要求及び患者の条件に基づいて特定することができる。

方法８０は、ブロック８４において、患者の第１の心周期状態における関心領域内の流速及び圧力を計算することを更に含むことができる。第１の心周期状態は、例えば、拡張期の開始とすることができる。いくつかの実施形態では、速度場及び／又は圧力場は、関心領域のそれぞれの画定された境界及び境界条件に基づいて（これは、ひいては、ブロック８２において受信された流速に基づくことができる）特定することができる。

方法８０は、ブロック８６において、第１の心周期状態についての（例えば、１つ以上のユーザ指定点及び／又は他の点における）第１の圧力降下を計算することを更に含むことができる。圧力降下は、血管入口から関連した点（例えば、ユーザ指定又はそれ以外）までの圧力の降下とすることができる。第１の状態は、例えば、拡張期の開始とすることができる。圧力降下は、第１の心周期状態について計算された流動場に基づいて計算することができる。

方法８０は、ブロック８８において、第１の心周期状態とは異なる、患者の第２の心周期状態における流入流量を得ることを更に含むことができる。第２の流入流量は、例えば、拡張期の終了における患者についての予想される流量とすることができる。ブロック８８における流量は、流量のユーザ手動入力を介して（例えば、システム１０のユーザ入力デバイス１４を用いて）受信することができる。一実施形態では、ブロック８８における流入流量は、（例えば、臨床医又は電子システムによって）代謝要求及び患者の条件に基づいて特定することができる。

方法８０は、ブロック９０において、患者の第２の心周期状態における関心領域の流速及び圧力を計算することを更に含むことができる。流速及び圧力は、実質的に、ブロック８４に関して上記で説明されたように計算することができるが、ただし、第２の血流量に従って特定された境界条件が使用される。

方法８０は、ブロック９２において、第２の心周期状態についての１つ以上の点における第２の圧力降下を計算することを更に含むことができる。第２の心周期状態は、例えば、拡張期の終了とすることができる。圧力降下は、１つ以上のユーザ指定点における第２の心周期状態について計算された流動場に基づいて計算することができる。

方法９４は、第１の圧力降下及び第２の圧力降下に基づいて或る心周期状態の範囲について、関連した（例えば、ユーザ指定）点における圧力降下の範囲を計算することを更に含むことができる。圧力降下の範囲は、Ｑ_１からＱ_２までの（又は、これらにわたる）心周期状態の範囲について計算することができ、ここで、Ｑ_１は、第１の心周期状態における流入流量であり、Ｑ_２は、第２の心周期状態における流入流量である。所与の流量についての圧力降下は、本開示において式（１）として示され、以下に繰り返される２次方程式に従って計算することができる。
ΔＰ＝ａＱ＋ｂＱ^２
ここで、Ｑは、所与の心周期状態における流量であり、ａ及びｂは、患者固有の定数である。上記で説明されたように、ａ及びｂを計算するために、３次元ナビエストークス方程式を、式（２）及び（３）に関して本明細書において論述されたように、Ｑの２つの値（例えば、第１の心周期状態及び第２の心周期状態における流量）について解くことができる。係数ａ及びｂが既知になると、拡張期内の時点ごとにＣＦＤを必要とすることなく、拡張期にわたるΔＰを計算することができる。その後、ΔＰのその範囲は、実施形態において、ＩＷＦＲ等の血行動態指数を特定するために平均値を計算するのに使用することができる。

図６は、患者のセットについての活動レベルの例示の範囲についての圧力降下の例示の範囲を示すプロット１００である。図６のプロット１００は、垂直軸上に圧力降下（ｍｍＨｇ／１００単位）、及び水平軸上に流量（ｍｌ／ｓｅｃ単位）を含み、６人の患者のそれぞれの６つのプロット線１０２、１０４、１０６、１０８、１１０、１１２、及び２つの水平閾値線１１４、１１６が示されている。第１の閾値線１１４は、一般的に、充血血流についての臨床的に有意な圧力降下を示すことができる。第２の閾値線１１６は、一般的に、安静時流動についての臨床的に有意な圧力降下を示すことができる。

方法８０の結果として、患者血管系における１つ以上の位置について、患者の１つ以上の心周期状態について、流動場及び／又は圧力場を計算（及び、実施形態において、表示又は別様に出力）することができる。例えば、一実施形態では、流動場及び圧力場は、拡張期の開始及び終了について計算及び出力することができる。そのような流動場は、患者のそれぞれの血行動態情報、例えば、ＩＷＦＲ値又は他の拡張期ベース血行動態値等を特定するのに使用することができる。

方法８０は、ブロック９６において、基準圧力、例えば１つ以上の大動脈圧を特定することを更に含むことができる。大動脈圧は、本明細書において説明されるように、患者のそれぞれのカフ圧に基づいて特定することができる。大動脈圧は、一実施形態では、開始、終了、及び／又は拡張中期についての大動脈圧とすることができる。いくつかの実施形態では、ブロック９６において計算される基準圧力は、ブロック８２、８４、８６、８８、９０、９２の第１の心周期状態及び第２の心周期状態に及ぶ心周期の一部分を表すことができる。

方法８０は、ブロック９８において、圧力降下の範囲及び基準圧力に基づいて、血行動態指数値を求めることを更に含むことができる。一実施形態では、血行動態指数値は、ＩＷＦＲ値とすることができる。指数値は、一実施形態では、拡張期にわたる、局所圧力対大動脈圧の比の平均とすることができ、この比において、局所圧力は、狭窄よりも遠位の箇所等の関心位置における計算された圧力場によって特定される。一実施形態では、（例えば、図６に示されるような）拡張期についての圧力対流量曲線を積分及び平均して、ＩＷＦＲ値を計算することができる。例えば、図６を参照すると、所与のプロット線（例えば、プロット線１０４）は、プロット線１０４に関連付けられた患者についてのＩＷＦＲ値を計算するために、積分及び平均することができる。

図７は、汎用コンピューティングシステム環境１９０、例えば、デスクトップコンピュータ、ラップトップ、スマートフォン、タブレット、又は、非一時的コンピュータ可読媒体内に記憶された命令等の命令を実行する能力を有する他の任意のそのようなデバイスを含む、ユーザコンピューティング環境の一例示の実施形態の図である。さらに、単一のコンピューティングシステム１９０の文脈で説明及び図示されているものの、当業者であれば、以降で説明される種々のタスクは、複数のコンピューティングシステム１９０が、実行可能命令を当該複数のコンピューティングシステム１９０のうちの１つ以上に関連付ける及び／又はこれらによって実行することができるローカル又はワイドエリアネットワークを介してリンクされた、分散環境において実施することができることも理解するであろう。コンピューティング環境１９０、又はその一部は、実施形態において、図１のシステム１０を含むことができる。

コンピューティングシステム環境１９０は、その最も基本的な構成において、典型的には、少なくとも１つの処理ユニット１９２と、少なくとも１つのメモリ１９４とを備え、これらは、バス１９６によってリンクすることができる。コンピューティングシステム環境の厳密な構成及びタイプに依存して、メモリ１９４は、揮発性（ＲＡＭ２００等）、不揮発性（ＲＯＭ１９８、フラッシュメモリ等）、又はこれら２つの何らかの組み合わせとすることができる。コンピューティングシステム環境１９０は、更なる特徴及び／又は機能を有することができる。例えば、コンピューティングシステム環境１９０は、限定されないが、磁気ディスク又は光学ディスク、テープドライブ及び／又はフラッシュドライブを含む更なる記憶装置（取り外し可能及び／又は取り外し不能）も含むことができる。そのような更なるメモリデバイスは、例えば、ハードディスクドライブインタフェース２０２、磁気ディスクドライブインタフェース２０４、及び／又は光学ディスクドライブインタフェース２０６によってコンピューティングシステム環境１９０にとってアクセス可能になり得る。理解されるように、システムバス１９６にリンクされることになるこれらのデバイスは、それぞれ、ハードディスク２０８に対する読み出し及び書き込み、取り外し可能磁気ディスク２１０に対する読み出し又は書き込み、及び／又は取り外し可能光学ディスク２１２、例えばＣＤ／ＤＶＤ ＲＯＭ又は他の光学媒体に対する読み出し又は書き込みを可能にする。ドライブインタフェース及びそれらの関連コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール及びコンピューティングシステム環境１９０のための他のデータの不揮発性記憶を可能にする。当業者であれば、データを記憶することができる他のタイプのコンピュータ可読媒体をこの同じ目的のために使用することができることを更に理解するであろう。そのようなメディアデバイスの例として、磁気カセット、フラッシュメモリカード、デジタルビデオディスク、ベルヌーイカートリッジ（Bernoulli cartridge）、ランダムアクセスメモリ、ナノドライブ、メモリスティック、他のリード／ライト及び／又はリードオンリーメモリ及び／又はコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール又は他のデータ等の情報の記憶のための他の任意の方法又は技術が挙げられるが、これらに限定されない。そのような任意のコンピュータ記憶媒体を、コンピューティングシステム環境１９０の一部とすることができる。

メモリ／メディアデバイスのうちの１つ以上に多くのプログラムモジュールを記憶することができる。例えば、起動中等に、コンピューティングシステム環境１９０内の要素間の情報の転送を助ける基本ルーチンを含む基本入力／出力システム（ＢＩＯＳ）２１４を、ＲＯＭ１９８に記憶することができる。同様に、ＲＡＭ２００、ハードドライブ２０８、及び／又は周辺メモリデバイスは、オペレーティングシステム２１６、１つ以上のアプリケーションプログラム２１８（例えば、図１のモジュール２４、２６、２８、３０、３２）、他のプログラムモジュール２２０、及び／又はプログラムデータ２２２を含むコンピュータ実行可能命令を記憶するのに使用することができる。またさらに、コンピュータ実行可能命令は、必要に応じて、例えば、ネットワーク接続を介して、コンピューティング環境１９０にダウンロードすることができる。

エンドユーザ、例えば、臨床医は、キーボード２２４及び／又はポインティングデバイス２２６等の入力デバイスを通じて、コンピューティングシステム環境１９０にコマンド及び情報を入力することができる。図示されていないものの、他の入力デバイスは、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、スキャナ等を含むことができる。これらの入力デバイス及び他の入力デバイスは、典型的には、周辺インタフェース２２８によって処理ユニット１９２に接続され、周辺インタフェース２２８は、ひいては、バス１９６に結合される。入力デバイスは、例えば、パラレルポート、ゲームポート、ｆｉｒｅｗｉｒｅ又はユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）等のインタフェースを介してプロセッサ１９２に直接又は間接的に接続することができる。コンピューティングシステム環境１９０からの情報を閲覧するために、モニタ２３０又は他のタイプのディスプレイデバイスを、ビデオアダプタ２３２等のインタフェースを介して同様にバス１９６に接続することができる。モニタ２３０に加えて、コンピューティングシステム環境１９０は、スピーカ及びプリンタ等の他の周辺出力デバイス（図示せず）も備えることができる。

コンピューティングシステム環境１９０は、１つ以上のコンピューティングシステム環境に対して論理接続も利用することができる。コンピューティングシステム環境１９０とリモートコンピューティングシステム環境との間の通信は、ネットワークルーティングを担当する更なる処理デバイス、例えばネットワークルータ２４２を介して交換することができる。ネットワークルータ２４２を用いた通信は、ネットワークインタフェース構成要素２４４を介して実行することができる。それゆえ、そのようなネットワーク接続環境、例えば、インターネット、ワールドワイドウェブ、ＬＡＮ、又は他の同様のタイプの有線若しくは無線ネットワーク内では、コンピューティングシステム環境１９０に関して示されたプログラムモジュール、又はその一部は、コンピューティングシステム環境１９０のメモリ記憶デバイス（複数の場合もある）に記憶することができることが理解されるであろう。

コンピューティングシステム環境１９０は、コンピューティングシステム環境１９０の位置を特定する位置特定ハードウェア１８６も備えることができる。実施形態において、位置特定ハードウェア２４６は、単に例示として、ＧＰＳアンテナ、ＲＦＩＤチップ若しくはリーダ、ＷｉＦｉアンテナ、又はコンピューティングシステム環境１９０の位置を特定するのに使用することができる信号を捕捉又は送信するのに使用することができる他のコンピューティングハードウェアを含むことができる。

本開示は或る特定の実施形態を説明したが、特許請求の範囲は、当該特許請求の範囲内で明示的に列挙されているものを除き、これらの実施形態に限定されるようには意図されていないことが理解されるであろう。対照的に、本開示は、本開示の趣旨及び範囲内に含めることができる代替形態、変更形態及び均等物を包含するように意図される。さらに、本開示の詳細な説明において、開示される実施形態の十分な理解を提供するために、数多くの特定の詳細が記載されている。しかしながら、本開示と一貫するシステム及び方法は、これらの特定の詳細がなくても実践することができることは、当業者には明らかである。他の事例において、既知の方法、手順、構成要素及び回路は、本開示の種々の態様を不要に曖昧にしないように、詳細には説明されていない。

本開示の詳細な説明のいくつかの部分は、手順、論理ブロック、処理、及びコンピュータ又はデジタルシステムメモリ内のデータビットに対する演算の他のシンボル表現の観点で提示されてきた。これらの説明及び表現は、データ処理分野における当業者によって、彼らの成果物の内容を、他の当業者に最も効果的に伝達するために使用される手段である。手順、論理ブロック、プロセス等は、本明細書において、及び一般的に、所望の結果をもたらすステップ又は命令の自己矛盾のないシーケンスであると想定される。ステップは、物理的数量の物理的操作を必要とするものである。必須ではないが、通例、これらの物理的操作は、コンピュータシステム又は類似の電子コンピューティングデバイスにおいて記憶、転送、結合、比較、及び別様に操作されることが可能である電気又は磁気データの形式を取る。便宜上の理由で、及び一般的な語法に準拠して、そのようなデータは、本明細書において開示される種々の実施形態を参照して、ビット、値、要素、シンボル、文字、用語、数字等と称される。

しかしながら、これらの用語は、物理的操作及び数量を指すものと解釈され、当該技術分野において一般的に使用される用語の観点で更に解釈されるべきである便宜的なラベルにすぎないことを念頭に置くべきである。別段に具体的に言及されない限り、本明細書における論述から明らかなように、本実施形態の論述全体を通して、「特定する／決定する／求める／判断する（determining）」又は「出力する」又は「送信する」又は「記録する」又は「配置する」又は「記憶する」又は「表示する」又は「受信する」又は「認識する」又は「利用する」又は「生成する」又は「提供する」又は「アクセスする」又は「チェックする」又は「通知する」又は「伝達する」等の用語を利用する論述は、コンピュータシステム又は類似の電子コンピューティングデバイスの、データを操作及び変換するアクション及びプロセスを指すことが理解される。データは、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内の物理的（電子）数量として表現され、コンピュータシステムのメモリ又はレジスタ、又は本明細書において記載されるような、若しくは別様に当業者に理解されるような、他のそのような情報記憶、送信、若しくは表示デバイス内の物理的数量として同様に表現される他のデータに変換される。

Claims (16)

1. 患者のそれぞれの血行動態指数値を求めるシステムの作動方法であって、
   前記システムはプロセッサを含み、前記作動方法は、
   前記プロセッサが、前記患者の冠状動脈の３次元電子モデルを得ることと、
   前記プロセッサが、前記患者の安静状態における該患者の心周期の拡張期期間を表す境界条件モデルの値のセットを得ることと、
   前記プロセッサが、前記境界条件モデルに基づいて前記冠状動脈の前記３次元電子モデルの３次元数値流体力学（ＣＦＤ）シミュレーションを実行することと、
   前記プロセッサが、前記ＣＦＤシミュレーションに従って、前記冠状動脈の第１の位置と、該冠状動脈の第２の位置との間の圧力降下を計算することと、
   前記プロセッサが、前記計算された圧力降下に基づくとともに基準圧力に基づいて、前記第１の位置又は前記第２の位置における病変の存在を示す血行動態指数値を求めることと、
   を含む、作動方法。
2. 前記境界条件モデルの値のセットは、前記患者の心周期の拡張期期間全体を表す、請求項１に記載の作動方法。
3. 前記境界条件モデルの値のセットは、前記患者の心周期の拡張期の無波期間を表す、請求項１に記載の作動方法。
4. 前記境界条件モデルの値のセットは、前記患者の心周期の拡張中期点を表す、請求項１に記載の作動方法。
5. 前記プロセッサが、解剖学的領域の前記３次元電子モデルを作成することを更に含む、請求項１に記載の作動方法。
6. 前記プロセッサが、前記患者のそれぞれの前記解剖学的領域の画像データを受信することと、
   前記プロセッサが、前記受信された画像データに基づいて前記３次元電子モデルを作成することと、
   を更に含む、請求項５に記載の作動方法。
7. 前記境界条件モデルの値のセットは、
   前記患者の安静状態を表す、前記冠状動脈の入口における入口流量と、
   前記入口流量及び流動分割モデルに従って計算される２つ以上の出口流量と、
   を含む、請求項１に記載の作動方法。
8. 前記プロセッサが、前記冠状動脈の前記３次元電子モデルの形状に従って前記流動分割モデルを特定することと、
   前記プロセッサが、前記入口流量及び前記流動分割モデルに従って前記２つ以上の出口流量を計算することと、
   を更に含む、請求項７に記載の作動方法。
9. 患者のそれぞれの血行動態指数値を求めるシステムであって、
   命令を記憶する非一時的コンピュータ可読メモリと、
   プロセッサであって、
   前記患者の冠状動脈の３次元電子モデルを得ることと、
   前記患者の安静状態における該患者の心周期の拡張期期間を表す境界条件モデルの値のセットを得ることと、
   前記境界条件モデルに基づいて前記冠状動脈の前記３次元電子モデルの３次元数値流体力学（ＣＦＤ）シミュレーションを実行することと、
   前記ＣＦＤシミュレーションに従って、前記冠状動脈の第１の位置と、該冠状動脈の第２の位置との間の圧力降下を計算することと、
   前記計算された圧力降下に基づくとともに基準圧力に基づいて、前記第１の位置又は前記第２の位置における病変の存在を示す血行動態指数値を求めることと、
   を行う命令を実行するように構成された、プロセッサと、
   を備える、システム。
10. 前記境界条件モデルの値のセットは、前記患者の心周期の拡張期期間全体を表す、請求項９に記載のシステム。
11. 前記境界条件モデルの値のセットは、前記患者の心周期の拡張期の無波期間を表す、請求項９に記載のシステム。
12. 前記境界条件モデルの値のセットは、前記患者の心周期の拡張中期点を表す、請求項９に記載のシステム。
13. 前記メモリは、前記プロセッサによって実行されると、該プロセッサに、解剖学的領域の前記電子モデルを作成することを行わせる命令を更に記憶する、請求項９に記載のシステム。
14. 前記メモリは、前記プロセッサによって実行されると、該プロセッサに、
    前記患者の前記解剖学的領域のそれぞれの画像データを受信することと、
    前記受信された画像データに基づいて前記３次元電子モデルを作成することと、
    を行わせる命令を更に記憶する、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記境界条件モデルの値のセットは、
    前記患者の安静状態を表す、前記冠状動脈の入口における入口流量と、
    前記入口流量及び流動分割モデルに従って計算される２つ以上の出口流量と、
    を含む、請求項９に記載のシステム。
16. 前記メモリは、前記プロセッサによって実行されると、該プロセッサに、
    前記冠状動脈の前記３次元モデルの形状に従って前記流動分割モデルを特定することと、
    前記入口流量及び前記流動分割モデルに従って前記２つ以上の出口流量を計算することと、
    を行わせる命令を更に記憶する、請求項１５に記載のシステム。