【手続補正書】
【提出日】平成29年1月16日(2017.1.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の血管カテーテル挿入のセッション中の、血管評価のための方法において、
前記方法は、
前記被験者の血管系の一部を撮像している複数の２−Ｄ血管造影画像を受信することと、ここにおいて、前記血管系の一部は狭窄部を備え、前記複数の２−Ｄ血管造影画像は、前記セッションの間に取得され、
前記２−Ｄ血管造影画像の自動処理によって、前記血管系の一部をモデリングする第１の血管樹モデルを生成することと、
前記第１の血管樹モデルに基づき、前記狭窄部を開くことによって流れを復元するための容量を定量化する指数を自動的に決定することとを備え、
前記受信することと、生成することと、決定することとは、前記被験者が前記セッション中であり、カテーテルを挿入されたままである間である血管評価のための方法。
【請求項２】
前記指数は、血管幅の変化に基づく算出を備える請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記自動処理は、１京回の演算回数の範囲内で実行される請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記自動処理は、血管壁の径方向に詳細な３−Ｄ表現を含まないモデルの形成を備える請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記自動的に決定することおよび前記自動処理は、動的流れモデリングを含まないモデルの形成を備える請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記自動的に決定することは、血流特性の線形モデリングを備える請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の血管樹モデルは、血管の広がりの関数として血管幅を表す請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記第１の血管樹モデルは、前記血管樹モデルの血管セグメントの間に少なくとも３つの枝ノードを備える請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記第１の血管樹モデルは、血管中心線とそれに沿った血管幅とを備える請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１の血管樹モデルは、５分以内に生成される請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１の血管樹モデルの少なくとも１つの血管セグメントに対するＦＦＲ特性を算出することをさらに備える請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記ＦＦＲ特性を算出することは、前記第１の血管樹モデルに基づき第２の血管樹モデルを、血管幅が前記第２の血管樹モデルではより大きく表されるという違いで生成することと、前記第１の血管樹モデルと前記第２の血管樹モデルとを比較することとを備える請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記比較することは、少なくとも１つの血管セグメントに対する前記第１の血管樹モデルと前記第２の血管樹モデルとでモデル化された流量の比を取得することを備える請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記ＦＦＲ特性は、前記第１の血管樹モデルと前記第２の血管樹モデルとを生成する１０秒以内に算出される請求項１１乃至１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記ＦＦＲ特性は、少なくとも９５％の感度を有する圧力測定決定ＦＦＲ指数の予測因子である請求項１０乃至１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記血管系の一部を撮像して、さらなる複数の２−Ｄ血管造影画像を、第１の血管樹モデルの前記生成の後に生成することと、
前記さらなる複数の画像を受信することと、
前記さらなる複数の画像に基づいて、前記第１の血管樹モデルの修正されたバージョンを生成することをさらに備え、
ここにおいて、前記さらなる撮像することと、受信することと、生成することとの間に、被験者は、血管内にカテーテルを挿入されたままである請求項１乃至１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記生成することは、前記被験者の進行中の血管カテーテル挿入とインタラクティブに行われる請求項１乃至１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
ＦＦＲ特性の前記算出は、前記被験者の進行中の血管カテーテル挿入とインタラクティブに行われる請求項１０に記載の方法。
【請求項１９】
被験者の血管カテーテル挿入のセッション中の血管評価のためのシステムにおいて、前記システムは、
前記セッションの間に取り込まれた、狭窄部を備える前記被験者の血管系の一部を撮像している複数の２−Ｄ画像を、血管造影撮像デバイスから受信するように機能的に接続されているコンピュータを備え、
ここにおいて、前記コンピュータは、前記被験者が前記セッション中であり、カテーテルを挿入されたままである間に、前記複数の２−Ｄ画像から血管樹モデルを算出するようにさらに構成され、
ここにおいて、前記コンピュータはまた、前記狭窄部を開くことによって流れの復元に対する容量を示す血管機能の指数を、前記血管樹モデルに基づき、また、前記被験者が前記セッション中であり、カテーテルを挿入されたままである間に、決定するように構成されている血管評価のためのシステム。
【請求項２０】
前記複数の２−Ｄ画像から算出された前記血管樹モデルに基づく決定は、前記狭窄の領域内でモデル化された血管幅を広げることによって、前記複数の２−Ｄ画像から算出された前記血管樹モデルから導出される第２の血管樹モデルの生成を備える請求項１９に記載のシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０５８３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０５８３】
本明細書で言及されているすべての刊行物、特許、および特許出願は、それぞれの個別の刊行物、特許、または特許出願が、本明細書に組み込まれることが特に、また個別に指示されている場合と同じ範囲にわたって本明細書に組み込まれる。それに加えて、本出願における文献の引用または識別は、そのような文献が本発明への従来技術として利用可能であることを認めるものとして解釈されないものとする。節の見出しが使用される限り、これらは、必要な制限と解釈されるべきでない。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［１］被験者の血管系の一部の複数の２−Ｄ血管造影画像を受信することと、
前記受信してから２０分以内に、前記画像の自動処理によって、狭窄心臓動脈を備える前記血管系の一部に関して第１の３−Ｄ血管樹モデルを生成することと、
前記血管樹モデルに基づき、狭窄部を開くことによって流れを復元するための容量を定量化する指数を自動的に決定することとを備える、血管評価のための方法。
［２］狭窄部を開くことによって流れを復元するための容量の前記指示は、血管幅の変化に基づく算出を備える［１］に記載の方法。
［３］前記自動処理は、１京回の演算回数の範囲内で実行される［１］に記載の方法。
［４］前記自動処理は、血管壁の径方向に詳細な３−Ｄ表現を含まないモデルの形成を備える［１］に記載の方法。
［５］前記自動的に決定することおよび前記自動処理は、動的流れモデリングを含まないモデルの形成を備える［１］に記載の方法。
［６］前記自動的に決定することは、血流特性の線形モデリングを備える［１］に記載の方法。
［７］前記血管樹モデルは、血管の広がりの関数として血管幅を表す［１乃至６のいずれか一項］に記載の方法。
［８］血管の広がりは、前記血管樹モデル上のノード位置に配置されている血管セグメントに沿った距離を備える［７］に記載の方法。
［９］前記第１の３−Ｄ血管樹モデルは、血管セグメントの間に少なくとも３つの枝ノードを備える［１］に記載の方法。
［１０］前記第１の３−Ｄ血管樹モデルは、血管中心線とそれに沿った血管幅とを備える［１］乃至［９］のいずれか一項に記載の方法。
［１１］前記第１の３−Ｄ血管樹は、５分以内に生成される［１］乃至［１０］のいずれか一項に記載の方法。
［１２］前記血管樹の少なくとも１つの血管セグメントに対するＦＦＲ特性を算出することをさらに備える［１］乃至［１１］のいずれか一項に記載の方法。
［１３］前記ＦＦＲ特性を算出することは、前記第１のモデルに基づき第２の血管樹モデルを、血管幅が前記第２のモデルではより大きく表されるという違いで生成することと、前記第１の血管樹モデルと前記第２の血管樹モデルとを比較することとを備える［１２］に記載の方法。
［１４］前記比較することは、少なくとも１つの血管セグメントに対する前記第１の血管樹モデルと前記第２の血管樹モデルとでモデル化された流量の比を取得することを備える［１３］に記載の方法。
［１５］前記ＦＦＲ特性は、前記第１の３−Ｄ血管樹モデルを生成する１分以内に算出される［１２］乃至［１４］のいずれか一項に記載の方法。
［１６］前記ＦＦＲ特性は、前記第１の３−Ｄ血管樹モデルと前記第２の３−Ｄ血管樹モデルとを生成する１０秒以内に算出される［１２］乃至［１４］のいずれか一項に記載の方法。
［１７］前記ＦＦＲ特性は、少なくとも９５％の感度を有する圧力測定決定ＦＦＲ指数の予測因子である［１２］乃至［１６］のいずれか一項に記載の方法。
［１８］前記第１の３−Ｄ血管樹の一部の、前記複数の２−Ｄ血管造影画像のうちの少なくとも１つによって共有される２−Ｄ座標基準フレーム内への投影を生成することを備える［１］乃至［１５］のいずれか一項に記載の方法。
［１９］前記少なくとも１つの画像は、元の座標基準フレームから、前記３−Ｄ血管樹の前記３−Ｄ座標基準フレームに相対的に定義される座標基準フレームに変換される［１８］に記載の方法。
［２０］前記被験者は、前記受信された複数の２−Ｄ血管造影画像を生成する撮像中に血管内カテーテル挿入され、画像の前記受信時に、および第１の３−Ｄ血管樹モデルの生成時に、カテーテルを挿入されたままである［１］乃至［１９］のいずれか一項に記載の方法。
［２１］前記被験者を撮像して、第２の複数の２−Ｄ血管造影画像を、第１の血管樹モデルの第１の前記生成と、
前記第２の複数の画像を備える画像の第２の前記受信と、
第１の３−Ｄ血管樹モデルの第２の前記生成との後に、生成することを備え、
ここにおいて、被験者は、血管内にカテーテルを挿入されたままである［２０］に記載の方法。
［２２］前記生成することは、前記被験者の進行中のカテーテル挿入手技とインタラクティブに行われる［１］乃至［２１］のいずれか一項に記載の方法。
［２３］ＦＦＲ特性の前記算出は、前記被験者の進行中のカテーテル挿入手技とインタラクティブに行われる［１２］に記載の方法。
［２４］被験者の血管系の一部の複数の２−Ｄ画像を取り込むための血管造影撮像デバイスに論理的に接続され、それから５分以内に血管樹モデルを算出するように構成されたコンピュータを備え、
ここにおいて、狭窄部を開くことによって流れの復元に対する容量を示す血管機能の指数は、さらに１分以内に前記血管樹モデルに基づき決定可能である血管評価のためのシステム。
［２５］前記血管樹モデルに基づく決定は、狭窄の領域内でモデル化された血管幅を広げることによって前記血管樹モデルから導出される第２の血管樹モデルの生成を備える［２４］に記載のシステム。