CN108471994B - 移动ffr模拟 - Google Patents

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Abstract

通过从所显示的包含狭窄的血管(103、203)的图像获得摄影图像数据(302)来获得狭窄信息。检测血管和狭窄的轮廓并且根据所述摄影图像数据来估计尺度。重建血管模型并且使用所述血管模型来计算血流储备分数数据。

Description

移动FFR模拟
技术领域
本发明总体涉及一种用于获得包括狭窄的血管中的狭窄信息的方法、一种用于获得包括狭窄的血管中的狭窄信息的便携式移动设备和计算机程序。
背景技术
常规地，狭窄(形成血管的缩窄的病灶)以及其对血流的影响是通过导管插入术来检测的，导管插入术测量狭窄之前(近端)和之后(远端)的血管中的压力。根据压力测量结果，计算血流储备分数(FFR)，这是确定功能性狭窄严重性的最多使用的性质。
最近，基于非侵入性图像的狭窄检测和表征方法也已经出现。这些基于图像的方法是使用由例如计算机断层摄影(CT)的3D成像获得的图像体积提取的3D冠状动脉模型来执行的，并且通常将提供模拟的FFR值。
已知的基于图像的模型需要很大的计算量，并且在一些情况下耗时很久。
发明内容
本发明试图提供针对已知FFR确定方法和系统的更简单并且更少耗时的非侵入式备选方案。
根据本发明的实施例涉及一种用于获得包括狭窄的血管中的狭窄信息的方法。所述方法包括以下步骤：在显示单元上显示患者的至少包括狭窄的感兴趣区域的初始图像；使用便携式移动设备的相机来获得所显示的所述感兴趣区域的图像的摄影数据；根据所述摄影数据来估计血管尺寸；检测至少所述血管和所述狭窄的轮廓；基于所获得的摄影图像数据和所检测到的轮廓来重建血管模型；至少使用所述血管模型和所估计的血管尺寸来模拟血管中的狭窄近端和远端的血压值和血流量值；根据所模拟的血压值和血流量值来计算血流储备分数值；并且显示所计算出的血流储备分数值。换言之：捕获所显示的图像的照片，并且使用便携式移动设备来分析所述图像并确定FFR值。这样，通过使用便携式移动设备来快速地并且利用低计算能力获得了狭窄信息。
优选实施例包括，其中，所述感兴趣区域的初始图像是由2D或3D医学成像数据而获得的，所述2D或3D医学成像数据优选选自包括以下项的组：X射线成像数据、计算机断层摄影成像数据或磁共振成像数据。这样的成像数据是高质量的，并且可以形成良好的依据以根据其获得狭窄信息。
另外的优选实施例包括以使得显示所述狭窄的不受遮挡的视图的取向来显示所述血管。这确保了狭窄数据是准确的。
另外的优选实施例包括，所述摄影数据包括静止图像或一系列静止图像。所述静止图像可以从一系列静止图像中人工地或自动地选择。
另外的优选实施例包括，所述摄影数据包括与获得所述摄影数据的时间帧相关的时间信息和/或与获得所述摄影数据的空间位置相关的位置信息。这种额外的数据可以被用作用于重建、建模或计算算法的输入，以获得相对于位置或时间帧的更准确的狭窄信息。
另外的优选实施例包括通过以下操作来估计血管尺寸：检测所述摄影图像数据中的已知结构；将所检测到的已知结构与已知结构的典型尺度进行比较；并且基于所比较的尺度来计算缩放因子。这是可以快速地执行的自动化流程。
另外的优选实施例包括，由用户定义的缩放因子来估计或影响血管尺寸。用户可以提供使用其对解读医学图像的知识来定义或校正所述尺寸。
另外的优选实施例包括，优选通过脉管过滤器来自动地确定血管和/或狭窄的轮廓。备选地，可以由用户人工地确定所述轮廓或者可以由用户影响或校正所述自动确定。
另外的优选实施例包括，所计算出的血流储备分数值被显示为狭窄远端的单个值或者被显示为沿着血管的彩色编码的压力梯度。
另外的优选实施例包括，也显示了用于进一步研究的建议。
其他对应的实施例涉及一种被配置为执行所述方法的相关步骤的便携式移动设备和计算机程序产品。
在阅读并理解了下文的详细描述后，本领域普通技术人员将认识到本发明的其他方面和实施例。在阅读优选实施例的以下详细描述后，对于本领域普通技术人员而言，诸多额外的优点和益处将变得显而易见。
附图说明
本发明是通过附图中的绘图来图示的，在附图中：
图1示出了本发明的使用3D计算机断层摄影图像作为初始图像的方法和设备的实施例的示意图。
图2示出了本发明的使用2D X射线图像作为初始图像的方法和设备的实施例的示意图。
图3示出了根据本发明的方法的实施例的流程图。
本发明可以采取各种部件和部件布置以及各种过程操作和过程操作安排的形式。附图仅仅是出于图示优选实施例的目的，而不应当被理解为限制本发明。为了更好地进行可视化，可以省略特定特征，或者尺度可以不是根据比例的。
具体实施方式
在放射和心脏病科中，在通过诸如例如3D X射线、计算机断层摄影(CT)、磁共振(MR)、正电子发射透射(PET)、单光子发射计算机断层摄影(SPECT)、超声(US)或者其组合的成像系统进行成像时，在屏幕上显示诸如例如冠状动脉的血管，以意图测量和评估狭窄的严重性。表达狭窄严重性的最常用方式是血流储备分数(FFR)，血流储备分数被定义为血管中的狭窄病灶远端的最大血流量与相同血管中的正常最大流量的比率：FFR＝Pd/Pa(Pd是病灶远端的压力，Pa是病灶近端的压力)。
可以使用导管插入术在动脉中测量血压，但是也可以使用高级模型来模拟血压，所述高级模型分析成像数据并计算模拟的FFR(和/或其他相关的血流量或压力)值。根据所使用的模型和所需的准确度，对FFR值的计算可能会花费数分钟到数小时之间的时间。然而，处理时间将随着更高级的计算能力以及进一步改善的模型而减小。
正常地，使用3D图像数据对FFR进行建模，但是近来已经变得也能够使用2D图像数据，例如2D对比增强的血管造影数据。在正确的条件(例如，狭窄的不受遮挡的视图以及血管的最优取向)下，可以在无需提取完整冠状动脉树的情况下获得FFR计算结果，并且因此，需要显著更少的计算能力。该发现成为本发明的依据。
本发明提出进一步采用2D方法，并且在便携式移动设备上模拟FFR值，所述便携式移动设备使用其内置相机从医学成像设备的任何适当的显示器捕获血管和狭窄的几何结构。
当前的3D模型是复杂的并且需要高的计算能力以及对原始3D图像数据的直接访问。因此，显然的选择是使用被集成在成像设备中或者被直接连接到成像设备的强的计算机来执行建模和FFR计算。技术人员将不会使用小型移动设备来执行该任务，但是本发明发现，当正确执行时，2D建模降低了对计算能力的要求，使得对于诸如移动电话的较不强大的设备而言变得可用。
图1、图2和图3全部图示了本发明以及可以如何对其进行实施。当然，技术人员将理解，也可以在不同的实施例中实施本发明以实现相同或相似的结果。图1和图2示出了本发明的分别使用3D计算机断层摄影(图1)和2D X射线(图2)图像作为初始图像的实施例的示意性描绘。图3示出了根据本发明的工作流的流程图。
首先，获得并显示301初始图像，例如，诸如心脏或心脏动脉系统的器官或者在CT成像器10或X射线成像器(20)中扫描的患者的截面的图像。在本范例中，在一个实施例中，在例如监测器的显示器101上以3D状视图、例如体绘制图像来呈现被成像的心脏102，其中，在显示器101上可见狭窄的血管103。在另一实施例中，在显示器201上对心脏血管系统202的部分的2D图像、例如2D对比增强的血管造影图进行可视化。同样地，在此清晰地呈现了狭窄的血管203。为了实现所提出的方法的准确度，重要的是在允许病灶的不受遮挡的视图的取向中显示动脉。对于2D图像而言，这是尤其重要的。可能必须要从多个角度获得图像，并且然后人工或自动地选择最好的图像。
接下来，获得302初始图像数据的摄影图像数据。通过使用被集成在便携式移动设备105、205中的相机来采集所述摄影图像数据。便携式移动设备105、205可以是智能电话、平板计算机、增强型现实眼镜、具有内置或附接相机106、206的计算机(例如装备了网络摄像头的计算机或者具有集成网络摄像头的膝上型计算机)或者集成了足够计算机处理器和相机的任何其他便携式移动设备。相机106、206可以是照片相机和/或摄像机以捕获移动图像。所述摄影图像数据应当至少包括区段(section)104、204，所述区段包括血管103、203的包括狭窄的部分，例如，冠状动脉树的相关部分。在本发明的语境中，摄影数据不限于单幅摄影图像。其也可以是一系列图像，诸如在影像中或一系列时间上间隔的相继图像。如果与适当的跟踪相组合，记录一系列图像(血管造影中的心跳、CT中的旋转)允许经改善的脉管重建。备选地，在便携式移动设备上的应用可以简单地选择具有最高图像质量或最佳取向的帧，以示出所述血管和所述狭窄。
所述摄影图像数据也可以包括与获得所述摄影数据的时间帧相关的时间信息和/或与获得所述摄影数据的空间位置相关的位置信息。这种数据可以被用作稍后论述的算法和模型中的额外的输入，以改善其准确度和/或可靠性。
通过检测303血管和狭窄的轮廓107、207而在所述摄影图像数据上识别血管和狭窄。轮廓107、207可以由用户人工地绘制，或者例如基于血管过滤器来自动地检测。所述算法的该部分与基于2D X射线血管造影的FFR模拟相同，并且已经在例如O.Wink、W.J.Niessen、M.A.Viergever在IEEE Transactions on Medical Imaging，第23卷，第1期，第130-135页，2004上的“Multi-scale vessel tracking”一文中已经有所描述。
由于所述摄影图像数据是使用最可能由用户把持的便携式移动设备来获得的，所以显示器与相机之间的距离和/或所使用的缩放倍数使得难以评估血管或狭窄的实际尺寸。因此，必须估计304血管尺寸以构建感兴趣区域的几何结构的现实模型。可以由用户提供缩放因子304-4或者通过分析摄影图像数据以检测已知特征304-1来进行估计。这可以自动地或用户定义地或用户辅助地完成。然后，可以对这些已知特征的尺寸进行比较并将其关联到器官的典型尺寸和长度，所述器官诸如是心肌、骨骼、血管等。例如，可以查询已知器官尺度的数据库。然后，可以基于已知特征和被成像特征的对比尺度来计算304-3缩放因子。为了获得更大的准确度，可以对比多个特征，并且可以使用针对每个特征的缩放因子的(加权)平均。
接下来，使用所检测到的轮廓和缩放因子根据所述摄影数据来重建3053D动脉模型。可以使用已知的算法根据2D数据来重建3D模型。可以假设具有在轮廓步骤期间所获得的直径的圆形血管截面(O.Wink、W.J.Niessen、M.A.Viergever在IEEE Transactions onMedical Imaging，第23卷，第1期，第130-135页，2004上的“Multi-scale vesseltracking”)，或者使用基于视频密度测定法的方法(例如，J.Haase等人在Catheterizationand Cardiovascular Diagnosis，第33卷，第1期，第89-94页，1994上的“Quantificationof intracoronary volume by videodensitometry:Validation study using fluidfilling of human coronary casts”)，来构建3D模型。
在接下来的步骤中，使用已知的算法来模拟306狭窄的近端和远端的血压和血流量，所述已知的方法例如是如在以下文献中所描述的：Van de Vosse在Journal ofEngineering Mathematics，第47卷，第175-183页，2003上的“Mathematical modelling ofthe cardiovascular system”；Kim等人在Annals of Biomedical Engineering，第38卷，第10期，第3195-3209页上的“Patient-specific modeling of blood flow and pressurein human coronary arteries”；或者Smith等人在SIAM Journal on AppliedMathematics，第62卷，第3期，第990-1018页上的“An anatomically based model oftransient coronary blood flow in the heart”。
同样地，在此，需要使用所检测到的轮廓和缩放因子作为这些算法中的额外的输入。根据血压值和血流量值来计算308模拟的FFR值。
然后，优选在便携式移动设备105、205的显示器上显示所述FFR值。可以将这种显示实现为例如沿着脉管108、208的压力的彩色编码的梯度和/或针对狭窄109、209的远端位置的单个值。
也可以显示其他信息。例如，FFR值低于特定阈值(例如，0.8)的报警指示(例如，视觉的或听觉的)，这将指示狭窄是严重的并且必须开始处置。另外或备选地，如果所述值低于所述阈值或者在所述阈值附近，可以提示用户执行更常规的非侵入式或侵入式流程，以获得潜在改善的狭窄数据。
捕获摄影数据到模拟并显示FFR数据的步骤例如能够以应用或计算机程序形式被嵌入便携式移动设备105、205上加载或远程工作站上加载的软件代码中，其中诸如移动电话的便携式移动设备与远程工作站无线或有线地联系。
尽管已经在附图和前面的描述中详细例示和描述了本发明，但是这样的例示和描述应当被视为是例示性或示范性的，而非限制性的；本发明并不限于所公开的实施例。
例如，本发明肯定不限于所给出的实施例。例如，本发明将适合通过任何其他适当技术获得的狭窄血管的任何其他初始图像，所述其他适当技术例如是MR、PET、SPECT、超声或者可以提供适用于本发明的图像的任何其他成像模态。
此外，除了FFR模拟之外，可以从便携式移动设备上的流体动力学模拟来提取其他血液动力学度量(例如，CFR、HSR)或参数，如流动速度或心肌阻力。为了改善模拟准确度，所述便携式移动设备可以从相同显示或其他显示捕获额外的测量值，如主动脉或远端压力，并且在模拟中包括这些测量结果。
通过研究附图、公开和随附的权利要求，所公开的实施例的其他变化可以被本领域技术人员在实践所主张的发明期间理解和实现。在权利要求中，“包括”一词不排除其他元件或步骤，不定冠词“一”或“一个”不排除多个。单个处理器或其他单元可以完成权利要求中所阐述的若干项的功能。在相互不同的从属权利要求中提到特定措施的简单事实不指示不能有利地使用这些措施的组合。一种计算机程序可以被存储/分布在适当的介质上，例如与其他硬件一起提供或者作为其部分供应的光学存储介质或固态介质上，但是也可以通过其他形式分发，诸如经由因特网或其他有线或无线电信系统。权利要求中的任何附图标记都不应当被解释为限制范围。

Claims (17)

1.一种用于获得包括狭窄的血管中的狭窄信息的装置，包括：
用于在显示单元上显示患者的感兴趣区域的至少包括所述狭窄的初始图像的单元；
用于使用便携式移动设备的相机来获得所显示的所述感兴趣区域的初始图像的摄影数据的单元；
用于根据所述摄影数据来估计血管尺寸的单元；
用于检测至少所述血管的轮廓和所述狭窄的轮廓的单元；
用于基于所获得的摄影数据和所检测到的轮廓来重建血管模型的单元；
用于至少使用所述血管模型和所估计的血管尺寸来模拟所述血管中所述狭窄的近端和远端的血压值和血流量值的单元；
用于根据所模拟的血压值和血流量值来计算血流储备分数值的单元；
用于显示所计算出的血流储备分数值的单元。
2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述感兴趣区域的所述初始图像是由2D或3D医学成像数据获得的。
3.根据权利要求2所述的装置，其中，所述2D或3D医学成像数据选自包括以下项的组：X射线成像数据、计算机断层摄影成像数据或磁共振成像数据。
4.根据权利要求1-3中的任一项所述的装置，其中，所述血管是以使得显示所述狭窄的不受遮挡的视图的取向来显示的。
5.根据权利要求1-3中的任一项所述的装置，其中，所述摄影数据包括静止图像或一系列静止图像。
6.根据权利要求5所述的装置，其中，所述静止图像是从一系列静止图像中人工或自动地选择的。
7.根据权利要求1-3中的任一项所述的装置，其中，所述摄影数据包括与获得所述摄影数据的时间帧相关的时间信息和/或与获得所述摄影数据的空间位置相关的位置信息。
8.根据权利要求1-3中的任一项所述的装置，其中，通过以下操作来估计所述血管尺寸：
检测所述摄影数据中的已知结构；
将所检测到的已知结构与所述已知结构的典型尺度进行比较；并且
基于所比较的尺度来计算缩放因子。
9.根据权利要求1-3中的任一项所述的装置，其中，由用户定义的缩放因子来估计或影响所述血管尺寸。
10.根据权利要求1-3中的任一项所述的装置，其中，人工地确定所述血管和/或所述狭窄的所述轮廓。
11.根据权利要求1-3中的任一项所述的装置，其中，自动地确定所述血管的所述轮廓和/或所述狭窄的所述轮廓。
12.根据权利要求11所述的装置，其中，由血管过滤器自动地确定所述血管的所述轮廓和/或所述狭窄的所述轮廓。
13.根据权利要求1-3中的任一项所述的装置，其中，所计算出的血流储备分数值被显示为所述狭窄的远端的单个值或者被显示为沿着所述血管的彩色编码的压力梯度。
14.根据权利要求1-3中的任一项所述的装置，其中，也显示针对进一步研究的建议。
15.一种便携式移动设备，包括：
相机，其用于从血管的包括狭窄的至少一个区段的所显示的初始图像数据中获得摄影图像数据；
血管尺寸估计器，其用于根据所获得的摄影图像数据来估计血管尺寸；
轮廓确定器，其用于根据所获得的摄影图像数据来检测所述血管的轮廓和所述狭窄的轮廓；
重建器，其用于基于所获得的摄影图像数据和所述血管和所述狭窄的所检测到的轮廓来重建血管模型；
模拟器，其用于至少使用所述血管模型和所估计的血管尺寸来模拟所述血管中所述狭窄的近端和远端的血压值和血流量值；
计算器，其用于根据所模拟的血压值和血流量值来计算血流储备分数值；
显示器，其用于显示所计算出的血流储备分数值，或者到用于显示所计算出的血流储备分数值的外部显示器的连接。
16.根据权利要求15所述的便携式移动设备，所述便携式移动设备为移动电话、平板计算机、增强型现实眼镜或头盔、装备有相机的台式计算机或装备有相机的膝上型计算机。
17.一种计算机可读介质，其包括用于获得包括狭窄的血管中的狭窄信息的计算机程序；所述计算机程序包括适于执行以下步骤的软件代码：
从便携式移动设备获得所述血管的包括狭窄的至少一个区段的所显示的初始图像数据的摄影数据；
根据所获得的摄影图像数据来估计血管尺寸；
根据所获得的摄影图像数据来检测所述血管的轮廓和所述狭窄的轮廓；
基于所获得的摄影图像数据和所检测到的轮廓来重建血管模型；
至少使用所述血管模型和所估计的血管尺寸来模拟所述血管中所述狭窄的近端和远端的血压值和血流量值；
根据所模拟的血压值和血流量值来计算血流储备分数值；
向显示单元提供所计算出的血流储备分数值。
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