JP7779468B2 - スマート血流力学指標を用いた診断補助装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、スマート血流力学指標を用いた診断補助装置及び方法に関し、より具体的には、スマート指標と血流力学指標を総合したスマート血流力学指標を算出し、スマート血流力学指標を用いて定量的に標準化された臨床ガイドラインに基づいて診断結果を提供することで、医療決定を補助する技術に関する。

心筋血流予備量比（Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ ｆｌｏｗ ｒｅｓｅｒｖｅ、ＦＦＲ）は、冠動脈狭窄により減少する血管内部の圧力を測定し、狭窄の進行の程度を診断する技術である。

従来技術による血流力学指標の算出方法は、血流力学因子のうち単一の圧力指標のみを使用したため基準にグレーゾーンが存在し、測定のためにかなりの時間、コスト及び専門人材を要する。

すなわち、従来技術による血流力学指標は、算出するのに多くのコスト及び時間が消耗され、医療診断過程で診断及び予後の予測に対する判断に消耗性が存在する。

また、従来技術による血流力学指標の算出方法は、実際の臨床医の判断と一致しない場合があるため、信頼度が低いという問題がある。

本発明は、スマート指標と血流力学指標を総合したスマート血流力学指標を算出し、スマート血流力学指標を用いて定量的に標準化された臨床ガイドラインに基づいて診断結果を提供することで、医療決定を補助する診断補助装置及び方法を提供することを目的とする。

本発明は、血流力学と医学の両方に対する高い理解度が必要な分析過程及び結果を、定量的に標準化された数字で表現し、これにマッチする臨床ガイドラインの提示が可能な革新的な診断技術である血流力学指標とスマート指標、そして、これらを統合したスマート血流力学指標を提供することによって、既存の医療診断過程を革新的に簡略化すると同時に、より多角的な考慮を通じて正確な診断、予後の予測に対する診断を補助することを目的とする。

本発明は、既存の医療機器で得ることができる情報を用いて、数式化された指標であるスマート指標、血流力学指標、及びこれらを統合したスマート血流力学指標を算出するので、新たな医療機器の購入を必要としないので、一次、二次、三次医療環境の全てで使用可能な診断補助装置及び方法を提供することを目的とする。

本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助装置は、診断対象に関連する臨床情報を収集する臨床情報収集部と、前記収集された臨床情報に基づいて臨床因子を算出する臨床因子算出部と、前記収集された臨床情報に基づいて血流力学因子を算出する血流力学因子算出部と、前記算出された臨床因子を用いてスマート指標（ｓｍａｒｔ ｉｎｄｅｘ、ＳＩ）を算出し、前記算出された血流力学因子を用いて血流力学指標（ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ ｉｎｄｅｘ、ＨＤＩ）を算出し、前記算出されたスマート指標と前記算出された血流力学指標を同時に考慮してスマート血流力学指標（ｓｍａｒｔ ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ ｉｎｄｅｘ、ＳＨＤＩ）を算出する指標算出部と、前記算出されたスマート指標、前記算出された血流力学指標、及び前記算出されたスマート血流力学指標のいずれか１つの指標を診断ガイドラインに適用して、前記診断対象に対する診断結果を提供する診断結果提供部とを含むことができる。

前記指標算出部は、前記血流力学因子を標準化した血流力学標準因子を算出し、前記算出された血流力学標準因子に重みを付けて前記血流力学指標を算出することができる。

前記指標算出部は、前記臨床因子を標準化した臨床標準因子を算出し、前記算出された臨床標準因子に重みを付けて前記スマート指標を算出することができる。

前記臨床因子算出部は、前記臨床情報から、疾患別の特性に基づいて、糖尿の有無、血圧、高脂血症の有無、喫煙の有無、赤血球容積率、コレステロール数値、脈拍数、超音波映像、ＣＴ映像、ＭＲＩ映像、痛みの有無、心不全の有無、体内血中濃度、血中の炎症数値、心筋灌流単一光子断層撮影映像、基礎疾患の有無、遺伝性の有無、体重及び年齢のうちの少なくとも１つ以上を含む臨床因子を算出することができる。

前記診断結果提供部は、複数の専門医療人に前記診断対象に関連する臨床情報を提供した後、診断された結果に基づいて決定された診断ガイドラインに、前記いずれか１つの指標に基づいた点数を適用して、前記診断ガイドラインにおいて前記適用された点数に該当する診断結果を提供することができる。

前記臨床情報収集部は、臨床情報取得基準に基づいて血管造影映像、超音波ドップラー映像、及びＣＴ映像のうちの少なくとも１つを含む医療映像を収集し、前記収集された医療映像に対して人工知能予測モデルを適用して、３次元空間及び４次元血流流動情報に対するデータを臨床情報として収集することができる。

前記血流力学因子算出部は、前記臨床情報から、４次元血流速度情報に基づいて、基本血流情報因子、速度因子、流量因子、二次流れ因子、壁応力ベースの因子、圧力因子及び形態学因子のうちの少なくとも１つ以上を含む血流力学因子を算出することができる。

前記指標算出部は、前記算出された血流力学因子に応じて事前に定義された点数範囲で点数を付与して血流力学標準因子を算出し、前記算出された血流力学標準因子に基づいて複数の疾患のいずれか１つの疾患に区分し、前記算出された血流力学標準因子に対して、疾患の程度に基づいて算出された重みを付けて血流力学指標を算出することができる。

前記指標算出部は、前記算出された血流力学因子と関連して複数のケースに区分し、前記区分されたケースのそれぞれの平均値を基準として疾患別の閾値を算出し、前記算出された閾値に基づいて前記事前に定義された点数範囲で点数を付与し、血流力学標準因子を算出することができる。

前記指標算出部は、前記算出された臨床因子に応じて事前に定義された点数範囲で点数を付与して臨床標準因子を算出し、前記算出された臨床標準因子に基づいて複数の疾患のいずれか１つの疾患に区分し、前記算出された臨床標準因子に対して、疾患の程度に基づいて算出された重みを付けてスマート指標を算出することができる。

本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助方法は、臨床情報収集部において、診断対象に関連する臨床情報を収集するステップと、臨床因子算出部において、前記収集された臨床情報から臨床因子を算出するステップと、血流力学因子算出部において、前記収集された臨床情報から血流力学因子を算出するステップと、指標算出部において、前記算出された臨床因子を用いてスマート指標（ｓｍａｒｔ ｉｎｄｅｘ、ＳＩ）を算出し、前記算出された血流力学因子を用いて血流力学指標（ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ ｉｎｄｅｘ、ＨＤＩ）を算出し、前記算出されたスマート指標と前記算出された血流力学指標を同時に考慮してスマート血流力学指標（ｓｍａｒｔ ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ ｉｎｄｅｘ、ＳＨＤＩ）を算出するステップと、診断結果提供部において、前記算出されたスマート指標、前記算出された血流力学指標、及び前記算出されたスマート血流力学指標のいずれか１つの指標を診断ガイドラインに適用して、前記診断対象に対する診断結果を提供するステップとを含むことができる。

前記算出された臨床因子を用いてスマート指標を算出し、前記算出された血流力学因子を用いて血流力学指標を算出し、前記算出されたスマート指標と前記算出された血流力学指標を同時に考慮してスマート血流力学指標を算出するステップは、前記血流力学因子を標準化した血流力学標準因子を算出し、前記算出された血流力学標準因子に重みを付けて前記血流力学指標を算出するステップと、前記臨床因子を標準化した臨床標準因子を算出し、前記算出された臨床標準因子に重みを付けて前記スマート指標を算出するステップとを含むことができる。

前記算出されたスマート指標、前記算出された血流力学指標、及び前記算出されたスマート血流力学指標のいずれか１つの指標を診断ガイドラインに適用して、前記診断対象に対する診断結果を提供するステップは、複数の専門医療人に前記診断対象に関連する臨床情報を提供した後、診断された結果に基づいて決定された診断ガイドラインに、前記いずれか１つの指標に基づいた点数を適用して、前記診断ガイドラインにおいて前記適用された点数に該当する診断結果を提供するステップを含むことができる。

前記診断対象に関連する臨床情報を収集するステップは、臨床情報取得基準に基づいて血管造影映像、超音波ドップラー映像、及びＣＴ映像のうちの少なくとも１つを含む医療映像を収集し、前記収集された医療映像に対して人工知能予測モデルを適用して、３次元空間及び４次元血流流動情報に対するデータを臨床情報として収集するステップを含むことができる。

前記血流力学因子を算出するステップは、前記臨床情報から、４次元血流速度情報に基づいて、基本血流情報因子、速度因子、流量因子、二次流れ因子、壁応力ベースの因子、圧力因子及び形態学因子のうちの少なくとも１つ以上を含む血流力学因子を算出するステップを含み、前記算出された臨床因子を用いてスマート指標を算出し、前記算出された血流力学因子を用いて血流力学指標を算出し、前記算出されたスマート指標と前記算出された血流力学指標を同時に考慮してスマート血流力学指標を算出するステップは、前記算出された血流力学因子に応じて事前に定義された点数範囲で点数を付与して血流力学標準因子を算出し、前記算出された血流力学標準因子に基づいて複数の疾患のいずれか１つの疾患に区分し、前記算出された血流力学標準因子に対して、疾患の程度に基づいて算出された重みを付けて血流力学指標を算出することができる。

前記収集された臨床情報から臨床因子を算出するステップは、前記臨床情報から、疾患別の特性に基づいて、糖尿の有無、血圧、高脂血症の有無、喫煙の有無、赤血球容積率、コレステロール数値、脈拍数、超音波映像、ＣＴ映像、ＭＲＩ映像、痛みの有無、心不全の有無、体内血中濃度、血中の炎症数値、心筋灌流単一光子断層撮影映像、基礎疾患の有無、遺伝性の有無、体重及び年齢のうちの少なくとも１つ以上を含む臨床因子を算出するステップを含むことができる。

前記算出された臨床因子を用いてスマート指標を算出し、前記算出された血流力学因子を用いて血流力学指標を算出し、前記算出されたスマート指標と前記算出された血流力学指標を同時に考慮してスマート血流力学指標を算出するステップは、前記算出された臨床因子に応じて事前に定義された点数範囲で点数を付与して臨床標準因子を算出し、前記算出された臨床標準因子に基づいて複数の疾患のいずれか１つの疾患に区分し、前記算出された臨床標準因子に対して、疾患の程度に基づいて算出された重みを付けてスマート指標を算出するステップを含むことができる。

本発明は、スマート指標と血流力学指標を総合したスマート血流力学指標を算出し、スマート血流力学指標を用いて定量的に標準化された臨床ガイドラインに基づいて診断結果を提供することで、医療決定を補助する診断補助装置及び方法を提供することができる。

本発明は、血流力学と医学の両方に対する高い理解度が必要な分析過程及び結果を、定量的に標準化された数字で表現し、これにマッチする臨床ガイドラインの提示が可能な革新的な診断技術である血流力学指標とスマート指標、そして、これらを統合したスマート血流力学指標を提供することによって、既存の医療診断過程を革新的に簡略化すると同時に、より多角的な考慮を通じて正確な診断、予後の予測に対する診断を補助することができる。

本発明は、既存の医療機器で得ることができる情報を用いて、数式化された指標であるスマート指標、血流力学指標、及びこれらを統合したスマート血流力学指標を算出するので、新たな医療機器の購入を必要としないので、一次、二次、三次医療環境の全てで使用可能な診断補助装置及び方法を提供することができる。

本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助装置を説明するための図である。 本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を算出する方法を説明する図である。 本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を応用して診断過程を改善する方法を説明する図である。 本発明の一実施例に係る血流力学因子を説明する図である。 本発明の一実施例に係る血流力学因子を標準化する構成を説明する図である。 本発明の一実施例に係る標準化臨床ガイドラインを説明する図である。 本発明の一実施例に係る血流力学標準因子の重みを算出する方法を説明する図である。 本発明の一実施例に係る血流力学標準因子の重みを算出する方法を説明する図である。 本発明の一実施例に係るスマート指標、血流力学指標、及びスマート血流力学指標のいずれか１つに基づいて現在の患者の状態の診断結果を提供する方法を説明する図である。 本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助方法を説明するための図である。

以下、本明細書の様々な実施例が添付の図面を参照して記載される。

実施例及びこれに使用された用語は、本明細書に記載された技術を特定の実施形態に対して限定しようとするものではなく、当該実施例の様々な変更、均等物、及び／又は代替物を含むものと理解しなければならない。

以下で様々な実施例を説明するにおいて、関連する公知の機能又は構成についての具体的な説明が発明の要旨を不明瞭にする可能性があると判断される場合には、その詳細な説明を省略する。

そして、後述する用語は、様々な実施例における機能を考慮して定義された用語であって、これは、使用者、運用者の意図又は慣例などによって変わり得る。したがって、その定義は、本明細書全般にわたる内容に基づいて行われるべきである。

図面の説明に関連して、類似の構成要素に対しては類似の参照符号が使用され得る。

単数の表現は、文脈上明らかに別の意味を示すものでない限り、複数の表現を含むことができる。

本明細書において、「Ａ又はＢ」又は「Ａ及び／又はＢのうちの少なくとも１つ」などの表現は、共に並べられた項目の全ての可能な組み合わせを含むことができる。

「第１」、「第２」、「第一」、又は「第二」などの表現は、当該構成要素を、順序又は重要度に関係なく修飾することができ、ある構成要素を他の構成要素と区分するために用いられるだけで、当該構成要素を限定しない。

ある（例：第１）構成要素が他の（例：第２）構成要素に「（機能的に又は通信的に）連結されて」いるとか、「接続されて」いると言及された際には、前記ある構成要素が前記他の構成要素に直接的に連結されるか又は別の構成要素（例：第３構成要素）を介して連結され得る。

本明細書において、「～するように構成された（又は設定された）（ｃｏｎｆｉｇｕｒｅｄ ｔｏ）」は、状況によって、例えば、ハードウェア的又はソフトウェア的に「～に適した」、「～する能力を有する」、「～するように変更された」、「～するように作られた」、「～ができる、」又は「～するように設計された」と相互互換的に（ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅａｂｌｙ）使用可能である。

ある状況では、「～するように構成された装置」という表現は、その装置が他の装置又は部品と共に「～できる」ことを意味することができる。

例えば、「Ａ、Ｂ、及びＣを行うように構成された（又は設定された）プロセッサ」なる記載は、当該動作を行うための専用プロセッサ（例：エンベデッドプロセッサ）、又はメモリ装置に格納された１つ以上のソフトウェアプログラムを実行することによって、当該動作を行うことができる汎用プロセッサ（例：ＣＰＵ又はアプリケーションプロセッサ）を意味することができる。

また、「又は」という用語は、排他的論理和「ｅｘｃｌｕｓｉｖｅ ｏｒ」よりは、包含的論理和「ｉｎｃｌｕｓｉｖｅ ｏｒ」を意味する。

すなわち、別に言及しない限り、又は文脈から明らかでない限り、「ｘがａ又はｂを用いる」という表現は、包含的な自然順列（ｎａｔｕｒａｌ ｉｎｃｌｕｓｉｖｅ ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎｓ）のいずれか１つを意味する。

上述した具体的な実施例において、発明に含まれる構成要素は、提示された具体的な実施例によって単数又は複数で表現された。

しかし、単数又は複数の表現は、説明の便宜のために提示した状況に適するように選択されたものであって、上述した実施例が単数又は複数の構成要素に制限されるものではなく、複数で表現された構成要素であっても単数で構成されてもよく、単数で表現された構成要素であっても複数で構成されてもよい。

一方、発明の説明では具体的な実施例について説明したが、様々な実施例が内包する技術的思想の範囲から逸脱しない限り、様々な変形が可能であることは勿論である。

したがって、本発明の範囲は、説明された実施例に限定されて定められてはならず、後述する特許請求の範囲だけでなく、この特許請求の範囲と均等なものによって定められなければならない。

図１は、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助装置を説明するための図である。

図１は、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助装置の構成要素を例示している。

図１を参照すると、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助装置１００は、臨床情報収集部１１０、臨床因子算出部１２０、血流力学因子算出部１３０、指標算出部１４０及び診断結果提供部１５０を含み、制御部１６０は、上述した構成の機能的動作を制御する。

本発明の一実施例によれば、臨床情報収集部１１０は、診断対象に関連する臨床情報を収集する。

診断対象は、血流力学及び医学と関連して疾患が診断される患者であって、代表的な疾患としては頸動脈疾患があり得、頸動脈疾患としては頸動脈狭窄症がある。

本発明の一実施例によれば、臨床情報収集部１１０は、臨床情報取得基準に基づいて、血管造影映像、超音波ドップラー映像、及びＣＴ映像のうちの少なくとも１つを含む医療映像を収集することができる。

一例として、臨床情報収集部１１０は、収集された医療映像に対して人工知能予測モデルを適用して、３次元空間及び４次元血流流動情報に対するデータを臨床情報として収集することができる。

臨床情報は、患者の４次元血流速度情報を含んでおり、血流速度情報は、４ＤフローＭＲＩ（４Ｄ－ｆｌｏｗ－ＭＲＩ）、計算流体力学（ＣＦＤ）などの方法を用いて取得した３次元空間及び１心臓周期（ｃａｒｄｉａｃ ｃｙｃｌｅ）の間の時間情報に対する速度ベクトルの３成分、及び血液と血管とが当接した壁面の位置情報を意味することができる。

臨床情報のデータ形式は、基本的に、ＣＳＶ（ｃｏｍｍａ－ｓｅｐａｒａｔｅｄ ｖａｌｕｅｓ）形式のファイルとして入力されるが、場合によっては、ｔｘｔ、ｍａｔ、ｘｌｓｘなどの座標系（ｘ，ｙ，ｚ，ｔ）による速度ベクトルの３成分（ｕ，ｖ，ｗ）を記録し、読み取ることができるデータ形式であれば、いかなるものでも特に区分しない。

本発明の一実施例によれば、臨床因子算出部１２０は、臨床情報から、疾患別の特性に基づいて臨床因子を算出する。

例えば、臨床因子は、臨床パラメータと称することができ、糖尿の有無、血圧、高脂血症の有無、喫煙の有無、赤血球容積率、コレステロール数値、脈拍数、超音波映像、ＣＴ映像、ＭＲＩ映像、痛みの有無、心不全の有無、体内血中濃度、血中の炎症数値、心筋灌流単一光子断層撮影映像、基礎疾患の有無、遺伝性の有無、体重及び年齢のうちの少なくとも１つ以上を含むことができる。

一例として、臨床因子算出部１２０は、臨床情報から、疾患別の特性に基づいて、糖尿の有無、血圧、高脂血症の有無、喫煙の有無、赤血球容積率、コレステロール数値、脈拍数、超音波映像、ＣＴ映像、ＭＲＩ映像、痛みの有無、心不全の有無、体内血中濃度、血中の炎症数値、心筋灌流単一光子断層撮影映像、基礎疾患の有無、遺伝性の有無、体重及び年齢のうちの少なくとも１つ以上を含む臨床因子を算出することができる。

本発明の一実施例によれば、血流力学因子算出部１３０は、臨床情報から、４次元血流速度情報に基づいて血流力学因子を算出する。

例えば、血流力学因子は、血流力学パラメータと称することができる。

血流力学因子は、４次元血流速度情報の無次元化（ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｌｅｓｓ）に基づいて算出され、基本血流情報因子、速度因子、流量因子、二次流れ因子、壁応力ベースの因子、圧力因子及び形態学因子のうちの少なくとも１つ以上を含むことができる。

一例として、血流力学因子算出部１３０は、４次元血流速度情報の無次元化（ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｌｅｓｓ）に基づいて、基本血流情報因子、速度因子、流量因子、二次流れ因子、壁応力ベースの因子、圧力因子及び形態学因子のうちの少なくとも１つ以上を含む血流力学因子を算出することができる。

本発明の一実施例によれば、血流力学因子算出部１３０は、血流速度情報から血流力学因子を算出し、算出された血流力学因子は、下記の表１のようにまとめることができる。

本発明の一実施例によれば、血流力学因子算出部１３０は、基本血流情報及び形態学パラメータを除いた残りのパラメータを、速度ベクトルから数学的に計算できる。

この過程でパラメータ値は、表１に開示されたパラメータに対して計算された値をそのまま使用するか、または無次元化過程を経た後に使用してもよい。

図４を用いて、血流力学因子またはパラメータについて補足説明する。

一例として、指標算出部１４０は、血流力学因子を標準化した血流力学標準因子を算出し、算出された血流力学標準因子に重みを付けて血流力学指標を算出することができる。

本発明の一実施例によれば、指標算出部１４０は、臨床因子を標準化した臨床標準因子を算出し、算出された臨床標準因子に重みを付けてスマート指標を算出することができる。

本発明の一実施例によれば、指標算出部１４０は、算出された臨床因子を用いてスマート指標を算出し、算出された血流力学因子を用いて血流力学指標を算出し、スマート指標と血流力学指標を同時に考慮してスマート血流力学指標を算出することができる。

スマート血流力学指標は、スマート指標と血流力学指標を同時に考慮して構成される指標である。

したがって、スマート血流力学指標は、既存のスマート指標及び血流力学指標で使用されていた因子に対する重みや、点数の分布（標準因子）に対する数式が異なり得る。

一例として、指標算出部１４０は、血流力学因子に応じて事前に定義された点数範囲で点数を付与して血流力学標準因子を算出し、前記算出された血流力学標準因子に基づいて複数の疾患のいずれか１つの疾患に区分し、前記算出された血流力学標準因子に対して、疾患の程度による単純線形回帰分析（ｌｉｎｅａｒ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）によって算出された重みを付けて血流力学指標を算出することができる。

本発明の一実施例によれば、指標算出部１４０は、算出された血流力学因子と関連して複数のケースに区分し、区分されたケースのそれぞれの平均値を基準として疾患別の閾値を算出し、算出された閾値に基づいて事前に定義された点数範囲で点数を付与し、血流力学標準因子を算出することができる。

一例として、指標算出部１４０は、パラメータ値に応じて事前に定義された点数範囲（０～１０点）に合わせて、各血流力学パラメータに対して点数を付与することができる。

図５を用いて、血流力学因子と関連する血流力学標準因子について補足説明する。

本発明の一実施例に係る指標算出部１４０は、算出された臨床因子に応じて事前に定義された点数範囲で点数を付与して臨床標準因子を算出し、算出された臨床標準因子に基づいて複数の疾患のいずれか１つの疾患に区分し、算出された臨床標準因子に対して、疾患の程度による単純線形回帰分析（ｌｉｎｅａｒ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）によって算出された重みを付けてスマート指標を算出することができる。

一例として、指標算出部１４０は、下記の数式１を用いてスマート指標を算出し、数式２を用いて血流力学指標を算出し、数式３を用いてスマート血流力学指標を算出することができる。

数式１において、ＳＩは、スマート指標（Ｓｍａｒｔ Ｉｎｄｅｘ）を示すことができ、ｐ_ｉは、臨床因子の値を示すことができ、ｓ_ｉは、臨床標準因子を示すことができ、ｗ_ｉは、重みを示すことができる。

数式２において、ＨＤＩは、血流力学指標を示すことができ、ｐ_ｉは、血流力学因子の値を示すことができ、ｈ_ｉは、血流力学標準因子を示すことができ、ｗ_ｉは、重みを示すことができる。

数式３において、ＳＨＤＩは、スマート血流力学指標を示すことができ、ｆは、統合関数を示すことができ、ＳＩは、スマート指標を示すことができ、ＨＤＩは、血流力学指標を示すことができる。

血流力学指標は、既存のＦＦＲ（血流予備比：Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ Ｆｌｏｗ Ｒｅｓｅｒｖｅ）、ＣＦＲ（冠血流予備比：Ｃｏｒｏｎａｒｙ Ｆｌｏｗ Ｒｅｓｅｒｖｅ）、ＩＭＲ（微小循環抵抗の指数：Ｉｎｄｅｘ ｏｆ Ｍｉｃｒｏｃｉｒｃｕｌａｔｏｒｙ Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ）、ＷＳＳ（壁せん断応力：Ｗａｌｌ Ｓｈｅａｒ Ｓｔｒｅｓｓ）、ＯＳＩ（振動せん断指数：Ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒｙ Ｓｈｅａｒ Ｉｎｄｅｘ）のような血流力学（Ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ）因子を心・脳血管の部位別、疾患別の特性をよく反映できるように標準化（ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）し、加重和モデル（ｗｅｉｇｈｔｅｄ－ｓｕｍ ｍｏｄｅｌ）及び集団研究（ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｓｔｕｄｙ）を通じて定量的に数式化して設計された指標であり得る。

血流力学指標は、大量の臨床研究を通じて、血流力学指標の数値による患者に対する診断及び予後の予測に対する明確な臨床ガイドラインを提示することができる。

スマート指標（Ｓｍａｒｔ Ｉｎｄｅｘ）は、現在、臨床医が心・脳血管の診断に使用しているＣＴ血管造影術、糖尿や高血圧などの他の疾患の有無、血中の赤血球容積率やコレステロール数値のような血液成分などの臨床情報を、心・脳血管疾患別の関連度に基づいて定量的に評価してリスク階層化を行い、一つの統合された指標として設計されることで、既存の医療決定と高い一致度を有するように設計されて定量的なガイドラインとなり得る。

表１でのパラメータは、無次元化を用いて物理的意味を付与するように構成され得る。

無次元化数式は、数式４及び数式５のように例示することができる。

数式４において、ｈ_１は、無次元化された血流力学パラメータに対して、各パラメータに対して定義された点数化数式に基づいた血流力学点数を示すことができる。

数式５において、ｈ_２は、無次元化された血流力学パラメータに対して、各パラメータに対して定義された点数化数式に基づいた血流力学点数を示すことができる。

スマート血流力学指標（Ｓｍａｒｔ Ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ ｉｎｄｅｘ）は、血流力学指標とスマート指標を同時に考慮して一つの指標として示したものである。

スマート指標及びスマート血流力学指標を構成する方法は、血流力学指標と類似していてもよい。

本発明の一実施例によれば、診断結果提供部１５０は、算出された血流力学指標及び算出されたスマート血流力学指標のいずれか１つの指標を診断ガイドラインに適用して、診断対象に対する診断結果を提供することができる。

一例として、診断結果提供部は、複数の専門医療人に前記診断対象に関連する臨床情報を提供した後、診断された結果に基づいて決定された診断ガイドラインに、いずれか１つの指標に基づいた点数を適用して、診断ガイドラインにおいて前記適用された点数に該当する診断結果を提供することができる。

例えば、診断結果提供部１５０が提供する診断結果は、患者の疾病、疾患などを診断するための診断補助情報として活用されてもよい。

従来技術である心筋血流予備量比とは異なって、本発明のスマート血流力学指標は、多量多種の血流力学因子と臨床因子を複合的に考慮して算出されるので、定量的判断基準にグレーゾーンがないかまたは小さいため、相対的に明確であり得る。したがって、スマート血流力学指標は、実際の臨床医の判断と一致する確率が高い。

また、従来技術の血流力学因子に基づいた診断は、高いレベルの流体力学に関する専門知識を要求し、臨床に使用される場合、臨床と力学に対する総合診断／判断過程を経なければならないという欠点がある反面、本発明に係るスマート血流力学指標は、簡素かつ明確な指標を提示するので、診断時に迅速な意思決定が可能である。

また、本発明のスマート血流力学指標は、既存の医療機器及び血流力学分析方法で得ることができる情報を用いて数式化されているので、新たな医療機器の購入を必要としないので、一次、二次、三次医療環境の全てで使用可能である。

また、高齢化により心・脳血管疾患の発病が増加し続けており、これによる医療費の負担も増加しているため、スマート血流力学指標の活用度が非常に高くなると予測される。

但し、本発明の効果は、上述した効果に限定されるものではなく、本発明の思想及び領域から逸脱しない範囲で多様に拡張可能である。

したがって、本発明は、スマート指標と血流力学指標を総合したスマート血流力学指標を算出し、スマート血流力学指標を用いて定量的に標準化された臨床ガイドラインに基づいて診断結果を提供することで、医療決定を補助する診断補助装置及び方法を提供することができる。

図２は、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を算出する方法を説明する図である。

図２は、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を算出する方法によってスマート血流力学指標を算出する手順を例示している。

図２を参照すると、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を算出する方法が、臨床因子２００及び血流力学因子２０１を用いてスマート指標２１０、血流力学指標２１１を算出し、算出された指標を同時に考慮してスマート血流力学指標２２０を算出する手順を例示する。

本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を算出する方法は、血管造影映像及び超音波ドップラーを使用して、患者の４Ｄ（時間＋３Ｄ空間）脈動血管速度場をコンピュータシミュレーションあるいはリアルタイム測定技術（４－Ｄ Ｆｌｏｗ ＭＲＩ、３Ｄ超音波など）及びこれらを学習した人工知能予測を通じて取得される臨床情報を収集する。

本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を算出する方法は、臨床情報及び速度場を用いて、定量化された様々な血流力学因子（ＦＦＲ、ＣＦＲ、ＩＭＲ、ＷＳＳ、ＯＳＩなど）と臨床因子（血管狭窄率、同伴疾患の有無、血流成分など）を算出する。

スマート血流力学指標を算出する方法は、心・脳血管疾患別の特性に適するように、標準化及び数式化を通じてスマート指標２１０及び血流力学指標２１１を算出し、これを同時に考慮してスマート血流力学指標２２０を算出する。

図３は、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を応用して診断過程を改善する方法を説明する図である。

図３は、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を応用して診断過程を改善する効果を例示する。

図３を参照すると、ステップＳ３０１～ステップＳ３０５は、既存の過程による診断手順を示し、ステップＳ３１１～ステップＳ３１３は、本発明によって改善された診断過程を示す。

既存の過程によれば、ステップＳ３０１では病変の解剖学的評価が行われ、ステップＳ３０２において病変の生理学的評価が行われ、ステップＳ３０３において臨床情報に基づいた治療方法の決定が行われ、ステップＳ３０４において薬物治療と侵襲治療に対する判断が行われ、ステップＳ３０５において周期的又は定期的な追跡管理が行われる。

本発明の一実施例に係る診断補助方法は、ステップ３１１において、スマート血流力学指標（ｓｍａｒｔ ｈｅｍｏ－ｄｙｎａｍｉｃ ｉｎｄｅｘ、ＳＨＤＩ）に基づいて、診断及び管理過程のうち、既存の方法によるステップＳ３０１～ステップＳ３０３を統合して簡素化する。

本発明の一実施例に係る診断補助方法は、ステップＳ３１１においてＳＨＤＩに基づいた治療方法を決定し、ステップＳ３１２においてＳＨＤＩに基づいた治療時期の決定を行い、ステップＳ３１３においてＳＨＤＩに基づいた追跡管理を行う。

ステップＳ３０１は、専門人材による血管形状の抽出であって、１０時間程かかり、ステップＳ３０２は、コンピュータシミュレーションに基づいたＦＦＲの提示であって、５時間程かかり、ステップＳ３０３及びステップＳ３０４は、医療データを事前に熟知した後、臨床治療を行う過程であって、長時間がかかる。

また、ステップＳ３０５は、非効率的な周期的検査及び再手術に対する予後管理に該当することができる。

一方、ステップＳ３１１は、ＡＩベースの自動血管形状抽出であって、５分程かかることによって、人材及び時間の消耗を減らし、ＡＩベースのＳＨＤＩの提示であって、正確度（ｆｉｄｅｌｉｔｙ）及び情報活用性を増進させる。

ステップＳ３１２は、ＸＲベースのリアルタイム医療データアクセス及び施術の実行であって、臨床の利便性及び現場対処能力を増進させる。

ステップＳ３１３は、ＳＨＤＩに基づいた予後の予測及びカスタマイズされた管理計画の樹立であって、予後管理効率の増大及び応急状況を事前に防止する。

すなわち、本発明の一実施例に係る診断補助方法は、ＳＨＤＩに基づいて診断及び治療対象の利便性を増進させると共に、施術者にもより迅速な判断及び処置を補助する。

図４は、本発明の一実施例に係る血流力学因子を説明する図である。

図４は、本発明の一実施例に係る血流力学因子と関連して頸動脈を例示している。

図４を参照すると、頸動脈４００は、４次元ＭＲＩで得られたデータを使用して取得された速度情報に基づいて分析されたモデルデータであり得る。

頸動脈４００に関連する血流力学パラメータを、下記の表のようにまとめることができる。

頸動脈４００は、血流力学パラメータ、内頸動脈（Ｉｎｔｅｒｎａｌ Ｃａｒｏｔｉｄ Ａｒｔｅｒｙ、ＩＣＡ）、外頸動脈（Ｅｘｔｅｒｎａｌ Ｃａｒｏｔｉｄ Ａｒｔｅｒｙ、ＥＣＡ）及び総頸動脈（Ｃｏｍｍｏｎ Ｃａｒｏｔｉｄ Ａｒｔｅｒｙ、ＣＣＡ）を示している。

血流力学パラメータは、下記の表２のようにまとめることができ、血流力学パラメータはｋで表示し、次元（Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）と関連してＭＬＴ（Ｍ：ｍａｓｓ、Ｌ：ｌｅｎｇｔｈ、Ｔ：ｔｉｍｅ）を示す。

次元は、質量（ｍａｓｓ）、長さ（ｌｅｎｇｔｈ）及び時間（ｔｉｍｅ）に関する情報を次元的に示すことができる。

血流力学パラメータは、頸動脈４００での速度情報に基づいて数学的に計算することができる。

数式６において、Πは、無次元化の結果であって、物理的意味を示す血流力学因子を示すことができ、ｋは、血流力学因子の無次元化の前の値を示すことができ、下記の表３のようにまとめることができる。

無次元化された血流力学因子は物理的意味を示すことができ、血流力学指標の算出に活用することができる。

頸動脈４００と関連して、手術前（Ｐｒｅ）、手術後（Ｐｏｓｔ）、及び詰まっているケースの反対である正常ケース（Ｃｏｎｔｒｏｌ）に区分することができる。

頸動脈４００は、患者のＣＴイメージから３Ｄプリンタを用いて頸動脈の形状を作り、実際のその患者の脈動を再現した後、速度情報を提供することができる。

図５は、本発明の一実施例に係る血流力学因子を標準化する構成を説明する図である。

図５は、本発明の一実施例に係る血流力学因子に点数を付与して標準化して血流力学標準因子として算出する基準を例示している。

図５を参照すると、グラフ５００は、手術直前、狭窄された頸動脈の平均に該当する数値を示すＰＲＥを示し、手術した頸動脈の反対側の頸動脈を示すＣＴＲＬを示し、手術直後、拡張された頸動脈を示すＰＯＳＴの平均に基づいて、狭窄を区分するための閾値５０１及び過大拡張を区分するための閾値５０２を示す。

ＰＲＥと関連して９０％に該当する閾値５０１以上である場合には狭窄として示すことができ、ＰＯＳＴと関連して１０％に該当する閾値５０２以上である場合には過大拡張として確認することができる。

各グループ別のパイ（Π）値が、正規分布に沿って狭窄と拡張を区分できると仮定する。

ほとんどのＰＲＥ頸動脈に高い点数を付与し、極めて一部のＰＯＳＴ頸動脈に低い点数を付与する。

言い換えると、表３に記載されたパイ値及びグラフ５００に基づいて、データを狭窄、正常及び過大拡張に区分するように点数を付与することができる。

言い換えると、無次元化された血流力学因子に対して、各因子に対して定義された点数化数式を用いて、０～１０の範囲に該当する血流力学標準因子を付与することができる。

点数の範囲は、ユーザの設定に応じて流動的に変更設定可能であり、無次元化された血流力学因子及び数式５に関連して、下記の数式７のように定義することができる。

数式７において、ＨＰ_１は血流力学標準因子を示すことができ、ｈ_１は血流力学因子を示すことができる。

数式７に基づいて付与された物理的意味の点数化によって、「０」に近いほど、過度な拡張（ｓｅｖｅｒｅ ｅｘｐａｎｓｉｏｎ）による危険な頸動脈に分類し、「５」に近いほど、正常頸動脈に分類し、「１０」に近いほど、過度な狭窄（ｓｅｖｅｒｅ ｓｔｅｎｏｓｉｓ）による危険な頸動脈であり得る。

図６は、本発明の一実施例に係る標準化臨床ガイドラインを説明する図である。

図６は、本発明の一実施例に係る標準化臨床ガイドラインを例示している。

図６を参照すると、イメージ６００は、指標の点数６０１、及び標準化された臨床ガイドライン６０２を示す。

指標の点数６０１を用いて定量的に標準化された臨床ガイドライン６０２に基づいて、手術及びステント、または、その他の医療決定を判断して患者に適用するように診断補助情報を提供することができる。

イメージ６００は、スマート指標、血流力学指標及びスマート血流力学指標を使用して、定量的に医療決定に対する基準を臨床ガイドライン６０２として提供する。

図７Ａ及び図７Ｂは、本発明の一実施例に係る血流力学標準因子の重みを算出する方法を説明する図である。

図７Ａは、本発明の一実施例に係る血流力学標準因子の重みを算出するための基準として狭窄の程度を例示している。

図７Ａを参照すると、グラフ７００は、狭窄の程度を示し、狭窄（ｓｔｅｎｏｓｉｓ）は、血管の大きさが維持される部分及び詰まった地点により確認する。

縮んでから伸びる地点、上がってから下がる地点７０１により狭窄の程度を確認することができ、ｄ_２が線形的に分布しているため、血流力学指標及びスマート血流力学指標が数字であることに何の意味もなく、数字にどのような意味を付与するかが重要であるので、数字を見て状態がどうであるかを分析結果を示す。

狭窄は、下記の数式８のように示すことができる。

数式８において、ｄ_２は、縮んでから伸びる地点の長さの変化を示し、ｄ_ｓは、上がってから下がるピーク地点を示すことができる。

図７Ｂは、本発明の一実施例に係る血流力学標準因子の重みの線形回帰分析結果を示す。

図７Ｂを参照すると、グラフ７１０は、ＩＣＡに対してＰＲＥ、ＣＴＲＬ、ＰＯＳＴを示す。

グラフ７１１は、ＣＣＡに対してＰＲＥ、ＣＴＲＬ、ＰＯＳＴを示す。

グラフ７１２は、ＥＣＡに対してＰＲＥ、ＣＴＲＬ、ＰＯＳＴを示す。

グラフ７１３は、全ての頸動脈（ａｌｌ ｃａｒｏｔｉｄ）に対するＰＲＥ、ＣＴＲＬ、ＰＯＳＴを示す。

グラフ７１４は、ＩＣＡとＣＣＡの結合に対するＰＲＥ、ＣＴＲＬ、ＰＯＳＴを示す。

ＰＲＥは、手術直前、狭窄された頸動脈の平均に該当する数値を示し、ＣＴＲＬは、手術した頸動脈の反対側の頸動脈を示し、ＰＯＳＴは、手術直後、拡張された頸動脈を示すことができる。

グラフ７１０～グラフ７１４において、Ｒ^２は、線形的に分布している指標（数値）を示す。

本発明の一実施例に係る血流力学標準因子に対して重み（ｗｅｉｇｈｔ、ｗ_ｉ）を付与し、重み付け和（ｗｅｉｇｈｔｅｄ－ｓｕｍ）方式を通じて血流力学指標及びスマート血流力学指標が算出され得る。

重みは、総２４個の頸動脈に対して血流力学標準因子及び狭窄度に対する単純線形回帰分析を行い、血流力学標準因子の決定係数（Ｒ＿ｓｑｕａｒｅｉ）に対して下記の数式９のようにまとめることができる。すなわち、重みは、数式９を用いて算出することができる。

数式９において、ｗ_ｉは、重みを示すことができ、Ｒ＿ｓｑｕｒｅ_ｉは、重みの決定係数を示すことができる。

言い換えると、血流力学因子に基づいて算出された血流力学標準因子に重みを結合して血流力学指標が算出され得る。

スマート指標も血流力学指標と同じ方式で算出することができる。

図８は、本発明の一実施例に係るスマート指標、血流力学指標及びスマート血流力学指標のいずれか１つに基づいて現在の患者の状態の診断結果を提供する方法を説明する図である。

図８は、本発明の一実施例に係るスマート指標、血流力学指標及びスマート血流力学指標のいずれか１つに基づいて現在の患者の状態の診断結果を提供する方法を例示している。

図８を参照すると、本発明の一実施例に係る診断補助方法は、スマート指標、血流力学指標及びスマート血流力学指標の値と臨床診断ガイドラインに基づいて診断結果を提供することができる。

一例として、臨床診断ガイドライン８００は、複数の専門医療人が診断対象に関連する臨床情報に基づいて決定した点数及びガイド情報を含むことができる。

例えば、臨床診断ガイドラインは、下記の表４のように提示され得、下記の表では、指標として血流力学指標による臨床診断ガイドラインを例示しているが、スマート指標及びスマート血流力学指標にも同一に適用可能であり、一部の数値は変更設定可能である。

例えば、臨床診断ガイドライン８００は、複数の専門医を対象に患者の総合的な医療情報を全て提示し、これに基づいて頸動脈に対する診断を行わせた結果を指標値と連動する。

したがって、本発明は、既存の医療機器で得ることができる情報を用いて、数式化された指標であるスマート指標、血流力学指標、及びこれらを統合したスマート血流力学指標を算出するので、新たな医療機器の購入を必要としないので、一次、二次、三次医療環境の全てで使用可能な診断補助装置及び方法を提供することができる。

図９は、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助方法を説明するための図である。

図９は、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助方法を例示している。

図９を参照すると、ステップＳ９０１において、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助方法は臨床情報を収集する。

すなわち、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助方法は、診断対象に関連する臨床情報を収集する。

例えば、臨床情報は、臨床情報取得基準に基づいて血管造影映像、超音波ドップラー映像、及びＣＴ映像のうちの少なくとも１つを含む医療映像を収集し、収集された医療映像に対して人工知能予測モデルを適用して、３次元空間及び４次元血流流動情報に対するデータを臨床情報として収集することができる。

ステップＳ９０２において、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助方法は臨床因子を算出する。

すなわち、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助方法は、収集された臨床情報から、疾患別の特性に基づいて臨床因子を算出することができる。

例えば、臨床因子は、臨床パラメータと称することができ、糖尿の有無、血圧、高脂血症の有無、喫煙の有無、赤血球容積率、コレステロール数値、脈拍数、超音波映像、ＣＴ映像、ＭＲＩ映像、痛みの有無、心不全の有無、体内血中濃度、血中の炎症数値、心筋灌流単一光子断層撮影映像、基礎疾患の有無、遺伝性の有無、体重及び年齢のうちの少なくとも１つ以上を含むことができる。

ステップＳ９０３において、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助方法は血流力学因子を算出する。

すなわち、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助方法は、４次元血流速度情報に基づいて血流力学因子を算出することができる。

例えば、血流力学因子は、血流力学パラメータと称することができる。

血流力学因子は、臨床情報から、４次元血流速度情報の無次元化（ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｌｅｓｓ）に基づいて算出され、基本血流情報因子、速度因子、流量因子、二次流れ因子、壁応力ベースの因子、圧力因子及び形態学因子のうちの少なくとも１つ以上を含むことができる。

ステップＳ９０４において、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助方法は、スマート指標、血流力学指標、及びスマート血流力学指標を算出する。

すなわち、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助方法は、臨床因子を用いてスマート指標を算出し、血流力学因子を用いて血流力学指標を算出し、スマート指標と血流力学指標を同時に考慮してスマート血流力学指標を算出することができる。

ステップＳ９０５において、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助方法は、スマート血流力学指標を診断ガイドラインに適用して診断結果を提供する。

すなわち、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助方法は、血流力学指標及びスマート血流力学指標のいずれか１つの指標を診断ガイドラインに適用して、診断対象に対する診断結果を提供することができる。

併せて、本発明の一実施例に係るスマート血流力学指標を用いた診断補助方法は、複数の専門医療人に前記診断対象に関連する臨床情報を提供した後、診断された結果に基づいて決定された診断ガイドラインに、いずれか１つの指標に基づいた点数を適用して、診断ガイドラインにおいて適用された点数に該当する診断結果を提供することができる。

したがって、本発明は、血流力学と医学の両方に対する高い理解度が必要な分析過程及び結果を、定量的に標準化された数字で表現し、これにマッチする臨床ガイドラインの提示が可能な革新的な診断技術である血流力学指標とスマート指標、そして、これらを統合したスマート血流力学指標を提供することによって、既存の医療診断過程を革新的に簡略化すると同時に、より多角的な考慮を通じて正確な診断、予後の予測に対する診断を補助することができる。

以上で説明された装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、及び／又はハードウェア構成要素とソフトウェア構成要素の組み合わせで実現されてもよい。例えば、実施例で説明された装置及び構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、または命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行し、応答できる他のある装置のように、１つ以上の汎用コンピュータ又は特殊目的のコンピュータを用いて実現されてもよい。処理装置は、運用システム（ＯＳ）及び前記運用システム上で行われる１つ以上のソフトウェアアプリケーションを行うことができる。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答して、データをアクセス、格納、操作、処理及び生成することもできる。理解の便宜のために、処理装置は、１つが使用されるものとして説明された場合もあるが、当該技術分野における通常の知識を有する者は、処理装置が複数個の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｅｌｅｍｅｎｔ）及び／又は複数タイプの処理要素を含み得ることが分かる。例えば、処理装置は、複数個のプロセッサ又は１つのプロセッサ及び１つのコントローラを含むことができる。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような、他の処理構成（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）も可能である。

ソフトウェアは、コンピュータプログラム（ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｐｒｏｇｒａｍ）、コード（ｃｏｄｅ）、命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）、またはこれらのうちの１つ以上の組み合わせを含むことができ、望む通りに動作するように処理装置を構成したり、独立して又は結合的に（ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｌｙ）処理装置に命令することができる。ソフトウェア及び／又はデータは、処理装置によって解釈されたり、処理装置に命令又はデータを提供するために、あるタイプの機械、構成要素（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）、物理的装置、仮想装置（ｖｉｒｔｕａｌ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）、コンピュータ格納媒体又は装置、あるいは伝送される信号波（ｓｉｇｎａｌ ｗａｖｅ）に永久的に、または一時的に具体化（ｅｍｂｏｄｙ）されてもよい。ソフトウェアは、ネットワークで接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された方法で格納又は実行されてもよい。ソフトウェア及びデータは、一つ以上のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されてもよい。

以上のように、実施例をたとえ限定された図面によって説明したが、当該技術分野における通常の知識を有する者であれば、前記の記載から様々な修正及び変形が可能である。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順序で行われたり、及び／又は説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合又は組み合わせられたり、他の構成要素又は均等物によって代替又は置換されたりしても適切な結果が達成され得る。

したがって、他の具現、他の実施例及び特許請求の範囲と均等なものも、添付の特許請求の範囲の範囲に属する。

Claims (16)

1. 診断対象に関連する臨床情報を収集する臨床情報収集部と、
   前記収集された臨床情報に基づいて臨床因子を算出する臨床因子算出部と、
   前記収集された臨床情報に基づいて血流力学因子を算出する血流力学因子算出部と、
   前記算出された臨床因子を用いてスマート指標（ｓｍａｒｔ ｉｎｄｅｘ、ＳＩ）を算出し、前記算出された血流力学因子を用いて血流力学指標（ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ ｉｎｄｅｘ、ＨＤＩ）を算出し、前記算出されたスマート指標と前記算出された血流力学指標を同時に考慮してスマート血流力学指標（ｓｍａｒｔ ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ ｉｎｄｅｘ、ＳＨＤＩ）を算出する指標算出部と、
   前記算出されたスマート指標、前記算出された血流力学指標、及び前記算出されたスマート血流力学指標のいずれか１つの指標を診断ガイドラインに適用して、前記診断対象に対する診断結果を提供する診断結果提供部とを含むことを特徴とする、スマート血流力学指標を用いた診断補助装置。
2. 前記指標算出部は、前記血流力学因子を標準化した血流力学標準因子を算出し、前記算出された血流力学標準因子に重みを付けて前記血流力学指標を算出することを特徴とする、請求項１に記載のスマート血流力学指標を用いた診断補助装置。
3. 前記指標算出部は、前記臨床因子を標準化した臨床標準因子を算出し、前記算出された臨床標準因子に重みを付けて前記スマート指標を算出することを特徴とする、請求項１に記載のスマート血流力学指標を用いた診断補助装置。
4. 前記臨床因子算出部は、前記臨床情報から、疾患別の特性に基づいて、糖尿の有無、血圧、高脂血症の有無、喫煙の有無、赤血球容積率、コレステロール数値、脈拍数、超音波映像、ＣＴ映像、ＭＲＩ映像、痛みの有無、心不全の有無、体内血中濃度、血中の炎症数値、心筋灌流単一光子断層撮影映像、基礎疾患の有無、遺伝性の有無、体重及び年齢のうちの少なくとも１つ以上を含む臨床因子を算出することを特徴とする、請求項１に記載のスマート血流力学指標を用いた診断補助装置。
5. 前記診断結果提供部は、複数の専門医療人に前記診断対象に関連する臨床情報を提供した後、診断された結果に基づいて決定された診断ガイドラインに、前記いずれか１つの指標に基づいた点数を適用して、前記診断ガイドラインにおいて前記適用された点数に該当する診断結果を提供することを特徴とする、請求項１に記載のスマート血流力学指標を用いた診断補助装置。
6. 前記臨床情報収集部は、臨床情報取得基準に基づいて血管造影映像、超音波ドップラー映像、及びＣＴ映像のうちの少なくとも１つを含む医療映像を収集し、前記収集された医療映像に対して人工知能予測モデルを適用して、３次元空間及び４次元血流流動情報に対するデータを臨床情報として収集することを特徴とする、請求項１に記載のスマート血流力学指標を用いた診断補助装置。
7. 前記血流力学因子算出部は、前記臨床情報から、４次元血流速度情報に基づいて、基本血流情報因子、速度因子、流量因子、二次流れ因子、壁応力ベースの因子、圧力因子及び形態学因子のうちの少なくとも１つ以上を含む血流力学因子を算出することを特徴とする、請求項１に記載のスマート血流力学指標を用いた診断補助装置。
8. 前記指標算出部は、前記算出された血流力学因子に応じて事前に定義された点数範囲で点数を付与して血流力学標準因子を算出し、前記算出された血流力学標準因子に基づいて複数の疾患のいずれか１つの疾患に区分し、前記算出された血流力学標準因子に対して、疾患の程度に基づいて算出された重みを付けて血流力学指標を算出することを特徴とする、請求項７に記載のスマート血流力学指標を用いた診断補助装置。
9. 前記指標算出部は、前記算出された血流力学因子と関連して複数のケースに区分し、前記区分されたケースのそれぞれの平均値を基準として疾患別の閾値を算出し、前記算出された閾値に基づいて前記事前に定義された点数範囲で点数を付与し、血流力学標準因子を算出することを特徴とする、請求項８に記載のスマート血流力学指標を用いた診断補助装置。
10. 前記指標算出部は、前記算出された臨床因子に応じて事前に定義された点数範囲で点数を付与して臨床標準因子を算出し、前記算出された臨床標準因子に基づいて複数の疾患のいずれか１つの疾患に区分し、前記算出された臨床標準因子に対して、疾患の程度に基づいて算出された重みを付けてスマート指標を算出することを特徴とする、請求項１に記載のスマート血流力学指標を用いた診断補助装置。
11. 臨床情報収集部において、診断対象に関連する臨床情報を収集するステップと、
    臨床因子算出部において、前記収集された臨床情報から臨床因子を算出するステップと、
    血流力学因子算出部において、前記収集された臨床情報から血流力学因子を算出するステップと、
    指標算出部において、前記算出された臨床因子を用いてスマート指標（ｓｍａｒｔ ｉｎｄｅｘ、ＳＩ）を算出し、前記算出された血流力学因子を用いて血流力学指標（ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ ｉｎｄｅｘ、ＨＤＩ）を算出し、前記算出されたスマート指標と前記算出された血流力学指標を同時に考慮してスマート血流力学指標（ｓｍａｒｔ ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ ｉｎｄｅｘ、ＳＨＤＩ）を算出するステップと、
    診断結果提供部において、前記算出されたスマート指標、前記算出された血流力学指標、及び前記算出されたスマート血流力学指標のいずれか１つの指標を診断ガイドラインに適用して、前記診断対象に対する診断結果を提供するステップとを含むことを特徴とする、スマート血流力学指標を用いた診断補助方法。
12. 前記算出された臨床因子を用いてスマート指標を算出し、前記算出された血流力学因子を用いて血流力学指標を算出し、前記算出されたスマート指標と前記算出された血流力学指標を同時に考慮してスマート血流力学指標を算出するステップは、
    前記血流力学因子を標準化した血流力学標準因子を算出し、前記算出された血流力学標準因子に重みを付けて前記血流力学指標を算出するステップと、
    前記臨床因子を標準化した臨床標準因子を算出し、前記算出された臨床標準因子に重みを付けて前記スマート指標を算出するステップとを含むことを特徴とする、請求項１１に記載のスマート血流力学指標を用いた診断補助方法。
13. 前記算出されたスマート指標、前記算出された血流力学指標、及び前記算出されたスマート血流力学指標のいずれか１つの指標を診断ガイドラインに適用して、前記診断対象に対する診断結果を提供するステップは、
    複数の専門医療人に前記診断対象に関連する臨床情報を提供した後、診断された結果に基づいて決定された診断ガイドラインに、前記いずれか１つの指標に基づいた点数を適用して、前記診断ガイドラインにおいて前記適用された点数に該当する診断結果を提供するステップを含むことを特徴とする、請求項１１に記載のスマート血流力学指標を用いた診断補助方法。
14. 前記診断対象に関連する臨床情報を収集するステップは、
    臨床情報取得基準に基づいて血管造影映像、超音波ドップラー映像、及びＣＴ映像のうちの少なくとも１つを含む医療映像を収集し、前記収集された医療映像に対して人工知能予測モデルを適用して、３次元空間及び４次元血流流動情報に対するデータを臨床情報として収集するステップを含むことを特徴とする、請求項１１に記載のスマート血流力学指標を用いた診断補助方法。
15. 前記血流力学因子を算出するステップは、
    前記臨床情報から、４次元血流速度情報に基づいて、基本血流情報因子、速度因子、流量因子、二次流れ因子、壁応力ベースの因子、圧力因子及び形態学因子のうちの少なくとも１つ以上を含む血流力学因子を算出するステップを含み、
    前記算出された臨床因子を用いてスマート指標を算出し、前記算出された血流力学因子を用いて血流力学指標を算出し、前記算出されたスマート指標と前記算出された血流力学指標を同時に考慮してスマート血流力学指標を算出するステップは、
    前記算出された血流力学因子に応じて事前に定義された点数範囲で点数を付与して血流力学標準因子を算出し、前記算出された血流力学標準因子に基づいて複数の疾患のいずれか１つの疾患に区分し、前記算出された血流力学標準因子に対して、疾患の程度に基づいて算出された重みを付けて血流力学指標を算出することを特徴とする、請求項１１に記載のスマート血流力学指標を用いた診断補助方法。
16. 前記収集された臨床情報から臨床因子を算出するステップは、
    前記臨床情報から、疾患別の特性に基づいて、糖尿の有無、血圧、高脂血症の有無、喫煙の有無、赤血球容積率、コレステロール数値、脈拍数、超音波映像、ＣＴ映像、ＭＲＩ映像、痛みの有無、心不全の有無、体内血中濃度、血中の炎症数値、心筋灌流単一光子断層撮影映像、基礎疾患の有無、遺伝性の有無、体重及び年齢のうちの少なくとも１つ以上を含む臨床因子を算出するステップを含み、
    前記算出された臨床因子を用いてスマート指標を算出し、前記算出された血流力学因子を用いて血流力学指標を算出し、前記算出されたスマート指標と前記算出された血流力学指標を同時に考慮してスマート血流力学指標を算出するステップは、
    前記算出された臨床因子に応じて事前に定義された点数範囲で点数を付与して臨床標準因子を算出し、前記算出された臨床標準因子に基づいて複数の疾患のいずれか１つの疾患に区分し、前記算出された臨床標準因子に対して、疾患の程度に基づいて算出された重みを付けてスマート指標を算出するステップを含むことを特徴とする、請求項１１に記載のスマート血流力学指標を用いた診断補助方法。