【手続補正書】
【提出日】平成28年8月29日(2016.8.29)
【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】
個体固有の血流特性を判定する方法であって、前記方法は、
複数の個体のそれぞれに対して、個体固有の解剖学的データと、個別の個体の１つ以上の生理学的パラメータと、それぞれの個別の個体の血管系の少なくとも一部を通る血流の１つ以上の非侵襲的に算出された血流特性とを取得することと、
前記複数の個体のそれぞれの前記個体固有の解剖学的データ内の複数の点のそれぞれに対して、個別の点と前記個別の個体の前記１つ以上の生理学的パラメータとにおける形状の特徴ベクトルを作成することと、
前記特徴ベクトルの個別の点において、それぞれの作成された特徴ベクトルを、前記個別の個体の血管系の一部を通る血流の非侵襲的に算出された血流特性に関連付けることと、
それぞれの個体の個体固有の解剖学的データと前記個体の非侵襲的に算出された血流特性との関係を生成するために、前記複数の個体の血管系の複数の点の前記関連付けられた特徴ベクトル及び非侵襲的に算出された血流特性に機械学習アルゴリズムを実行することと、
患者に対して、前記患者の血管系の少なくとも一部の患者固有の生理学的データと、前記患者の１つ以上の生理学的パラメータとを取得することと、
前記患者の患者固有の生理学的データ内の少なくとも１点に対して、前記機械学習アルゴリズム及び前記生成された関係を使用して、前記患者の血管系の１つ以上の点における前記血流特徴の１つ以上の値を推定することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記個体の前記血流特徴は、虚血、血流、又は血流予備量比を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記機械学習アルゴリズムを使用して、前記血流特徴上の特徴の効果を重み付けることと、
前記機械学習アルゴリズムを使用して、数値的に血流特徴を推定し、血管を虚血正又は負として分類し、個別の個体を虚血正又は負として分類することと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記１つ以上の生理学的パラメータは、心拍数と、血圧と、年齢又は性別のようなデモグラフィックスと、投薬と、糖尿病、高血圧、血管ドミナンスを含む疾患状態と、既往の心筋梗塞（ＭＩ）とのうちの１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
画像、レンダリング、値のテーブル、又は報告を含む媒体のうちの１つ以上に、前記患者の前記血流特徴の推定された値を表示又は記憶し、又は、他の電子又は物理的送達方法を通じて前記患者の前記血流特徴の推定された値を医師に転送することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記患者の前記血流特徴の各推定された値と共に、信頼レベル、又は、正、負、又は決定的でない指示を表示することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
解析的流体動的方程式及び形態計測スケーリング則のうちの１つ以上に基づいて前記患者の前記血流特徴の推定値を生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記個体固有の解剖学的データは、血管サイズ、心門における血管サイズ、遠枝における血管サイズ、プラークにおける基準及び最小血管サイズ、心門からプラークまでの距離、プラークの長さ及び最小血管サイズの長さ、心筋体積、測定位置への近位／遠位の枝、プラークへの近位／遠位の枝、並びに測定位置のうちの１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
ＦＦＲ、虚血検査結果、以前のシミュレーション結果、及びイメージングデータと共に、個体固有の解剖学的データ及び生理学的パラメータのライブラリ又はデータベースをコンパイルすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記ライブラリ又はデータベースに追加されるさらなるデータに基づいて前記機械学習アルゴリズムを改良することをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記患者又は前記複数の個体に対する前記個体固有の解剖学的データは、医療画像データ、測定、モデル、及びセグメント化のうちの１つ以上から取得される、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
個体固有の血流特性を判定するシステムであって、前記システムは、
個体固有の血流特性を推定するための命令を記憶するデータ記憶デバイスと、
方法を行うように前記命令を実行するように構成されたプロセッサと
を備え、
前記方法は、
複数の個体のそれぞれに対して、個体固有の解剖学的データと、個別の個体の１つ以上の生理学的パラメータと、それぞれの個別の個体の血管系の少なくとも一部を通る血流の１つ以上の非侵襲的に算出された血流特性とを取得するステップと、
前記複数の個体のそれぞれの前記個体固有の解剖学的データ内の複数の点のそれぞれに対して、個別の点と前記個別の個体の前記１つ以上の生理学的パラメータとにおける形状の特徴ベクトルを作成するステップと、
前記特徴ベクトルの個別の点において、それぞれの作成された特徴ベクトルを、前記個別の個体の血管系の一部を通る血流の非侵襲的に算出された血流特性に関連付けるステップと、
それぞれの個体の個体固有の解剖学的データと前記個体の非侵襲的に算出された血流特性との関係を生成するために、前記複数の個体の血管系の複数の点の前記関連付けられた特徴ベクトル及び非侵襲的に算出された血流特性に機械学習アルゴリズムを実行するステップと、
患者に対して、前記患者の血管系の少なくとも一部の患者固有の生理学的データと、前記患者の１つ以上の生理学的パラメータとを取得するステップと、
前記患者の患者固有の生理学的データ内の少なくとも１点に対して、前記機械学習アルゴリズム及び前記生成された関係を使用して、前記患者の血管系の１つ以上の点における前記血流特徴の１つ以上の値を推定するステップと
を含む、システム。
【請求項１３】
前記血流特徴は、虚血、血流、又は血流予備量比を含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記プロセッサは、
前記機械学習アルゴリズムを使用して、前記血流特徴上の特徴の効果を重み付けることと、
前記機械学習アルゴリズムを使用して、数値的に血流特徴を推定し、血管を虚血正又は負として分類し、個別の個体を虚血正又は負として分類することと
を行うためにさらに構成されている、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
前記１つ以上の生理学的パラメータは、心拍数と、血圧と、年齢又は性別のようなデモグラフィックスと、投薬と、糖尿病、高血圧、血管ドミナンスを含む疾患状態と、既往の心筋梗塞（ＭＩ）とのうちの１つ以上を含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１６】
前記プロセッサは、画像、レンダリング、値のテーブル、又は報告を含む媒体のうちの１つ以上に、前記患者の前記血流特徴の推定された値を表示又は記憶し、又は、他の電子又は物理的送達方法を通じて前記患者の前記血流特徴の推定された値を医師に転送することを行うためにさらに構成されている、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１７】
前記プロセッサは、前記患者の前記判定された血流特徴の推定された値と共に、信頼レベル、又は、正、負、又は決定的でない指示を表示することを行うためにさらに構成されている、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１８】
解析的流体動的方程式及び形態計測スケーリング則のうちの１つ以上に基づいて前記患者の前記血流特徴の推定値を生成することをさらに含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１９】
前記個体固有の解剖学的データは、血管サイズ、心門における血管サイズ、遠枝における血管サイズ、プラークにおける基準及び最小血管サイズ、心門からプラークまでの距離、プラークの長さ及び最小血管サイズの長さ、心筋体積、測定位置への近位／遠位の枝、プラークへの近位／遠位の枝、並びに測定位置のうちの１つ以上を含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項２０】
前記プロセッサは、ＦＦＲ、虚血検査結果、以前のシミュレーション結果、及びイメージングデータと共に、個体固有の解剖学的データ及び生理学的パラメータのライブラリ又はデータベースをコンパイルすることを行うためにさらに構成されている、請求項１２に記載のシステム。
【請求項２１】
前記患者又は前記複数の個体に対する前記個体固有の解剖学的データは、医療画像データ、測定、モデル、及びセグメント化のうちの１つ以上から取得される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項２２】
命令を記憶する非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記命令は、コンピュータによって実行されるとき、前記コンピュータに、
複数の個体のそれぞれに対して、個体固有の解剖学的データと、個別の個体の１つ以上の生理学的パラメータと、それぞれの個別の個体の血管系の少なくとも一部を通る血流の１つ以上の非侵襲的に算出された血流特性とを取得することと、
前記複数の個体のそれぞれの前記個体固有の解剖学的データ内の複数の点のそれぞれに対して、個別の点と前記個別の個体の前記１つ以上の生理学的パラメータとにおける形状の特徴ベクトルを作成することと、
前記特徴ベクトルの個別の点において、それぞれの作成された特徴ベクトルを、前記個別の個体の血管系の一部を通る血流の非侵襲的に算出された血流特性に関連付けることと、
それぞれの個体の個体固有の解剖学的データと前記個体の非侵襲的に算出された血流特性との関係を生成するために、前記複数の個体の血管系の複数の点の前記関連付けられた特徴ベクトル及び非侵襲的に算出された血流特性に機械学習アルゴリズムを実行することと、
患者に対して、前記患者の血管系の少なくとも一部の患者固有の生理学的データと、前記患者の１つ以上の生理学的パラメータとを取得することと、
前記患者の患者固有の生理学的データ内の少なくとも１点に対して、前記機械学習アルゴリズム及び前記生成された関係を使用して、前記患者の血管系の１つ以上の点における前記血流特徴の１つ以上の値を推定することと
を含む方法を行わせる、コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２３】
各特徴ベクトルは、断面積特徴セット、強度特徴セット、表面特徴セット、体積特徴セット、中心線特徴セット、及び簡略化された物理的特徴セットのうちの１つ以上を含む、請求項２２に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２４】
前記１つ以上の生理学的パラメータは、収縮期及び拡張期血圧、心拍数、ヘマトクリット値、血圧、血液粘度、個体年齢、個体性別、個体高さ、個体体重、個体のライフスタイル特性、大動脈形状の特性、冠動脈枝形状の特性、及び供給された組織の質量のうちの１つ以上を含む、請求項２２に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２５】
前記機械学習アルゴリズムは、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、多層パーセプトロン（ＭＬＰ）、多変量回帰（ＭＶＲ）、及び、重み付き線形又はロジスティック回帰のうちの１つ以上を含む、請求項２２に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。