(57)【要約】  本発明は、血管圧差を取得する方法及び装置を提供する。前記血管圧差を取得する方法は、血管セグメントの一部の解剖学的データを受信し、前記解剖学的データに基づいて標的血管の幾何学的モデルを取得するステップと、前記解剖学的データに基づきかつ個体データを組み合わせて、標的血管の血流モデルと標的血管の血流速度Ｖを取得するステップと、前記幾何学的モデルを前処理し、断面形態モデルを構築し、標的血管内腔の形態的差分関数ｆ(ｘ)を計算し、前記標的血管内腔の形態的差分関数ｆ(ｘ)と血流速度Ｖとに基づいて、前記標的血管の任意の２つの位置での圧力差値ΔＰを算出するステップと、を含む。本発明によって提供される血管圧差を取得する方法は、形態学的概念を導入することによって、血管の形態などが血管圧差の計算に与える影響を明らかにし、血管圧差計算の正確性を向上させる。
2021529577.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血管圧差を取得する方法であって、血管の解剖学的データを受信し、前記解剖学的データに基づいて標的血管の幾何学的モデルを取得するステップと、
前記解剖学的データに基づきかつ個体データを組み合わせて、標的血管の血流モデルを取得するステップと、
前記幾何学的モデルを前処理し、近位端の終点と遠位端の終点との間の各位置で標的血管の断面形態モデルを構築するステップと、
標的血管の近位端の終点を基準点として、異なるスケールでの前記断面形態モデルをフィッティングし、標的血管内腔の形態的差分関数ｆ(ｘ)を計算し、前記スケールは、形態的差分関数ｆ(ｘ)を計算する時の隣接する２つの断面間の距離であるステップと、
前記標的血管内腔の形態的差分関数ｆ(ｘ)と血流モデルに基づいて、前記標的血管の任意の２つの位置での圧力差値ΔＰを算出するステップと、を含む、
ことを特徴とする血管圧差を取得する方法。
【請求項２】
前記血管は、冠動脈血管と、冠動脈血管から分岐した分岐血管と、血管ツリーと、単一の血管セグメントとを含み、前記個体データは、個体の一般的パラメータと、個体の特異的パラメータとを含み、前記血流モデルは、前記標的血管の血流速度Ｖを少なくとも含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の血管圧差を取得する方法。
【請求項３】
前記圧力差値ΔＰは、異なるスケールでの標的血管内腔の形態的差分関数ｆ(ｘ)と標的血管の血流モデルによって算出され、異なるスケールでの前記ΔＰの計算式は、次の通りであり：
2021529577.tif 000010
Ｖは血流速度であり、前記血流モデルによって直接的／間接的に取得されるものであり、
ｃ１ 、ｃ２、…、ｃｍは、それぞれ血流速度Ｖのパラメータ係数を表し、
α１、α２ 、…、αｎは、それぞれ異なるスケールでの血管内腔の形態的差分関数ｆ１(ｘ)、ｆ２(ｘ)、…、ｆｎ(ｘ)の重み係数であり、
ｍは１以上の自然数であり、
ｎは、スケールが１以上の自然数であり、
前記異なるスケールは、第１スケールと、第２スケールと、…、第ｎスケールとを含み、
前記第１スケールの形態的差分関数ｆ１(ｘ)は、第１種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられ、
前記第２スケールの形態的差分関数ｆ２(ｘ)は、第２種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられ、
……
前記第ｎスケールの形態的差分関数ｆｎ(ｘ)は、第ｎ種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられ、前記ｎは１以上の自然数である、
ことを特徴とする請求項１に記載の血管圧差を取得する方法。
【請求項４】
前記断面形態モデルを構築するステップは、
標的血管の近位端の終点での断面を基準面として定義し、中心線の抽出と構築の方法によって前記幾何学的モデルの中心径線を取得するステップＳ１と、
前記基準面の中心点を原点として座標系を構築し、前記中心径線に垂直な方向に沿って前記標的血管を分割し、各断面の内外縁を前記座標系に投影することで、標的血管の各位置での内腔断面の平面幾何学的画像を取得し、断面形態モデルの構築を終了するステップＳ２と、を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の血管圧差を取得する方法。
【請求項５】
前記断面形態モデルは、各断面におけるプラークの有無と、プラークの位置と、プラークの大きさと、プラークの形成角度と、プラークの組成及びプラークの組成の変化と、プラークの形状及びプラークの形状の変化とを含む、
ことを特徴とする請求項４に記載の血管圧差を取得する方法。
【請求項６】
前記形態的差分関数ｆ(ｘ)は、標的血管の異なる位置での断面形態変化が、当該位置から基準点までの距離ｘに応じて変化する関数を表すために用いられ、
前記形態的差分関数ｆ(ｘ)を取得するステップは、
断面形態モデルに基づいて、面積関数と、直径関数と、エッジ位置関数とを含む各断面の形態関数を構築するステップと、
隣接する２つの断面の形態関数をフィッティングし、且つ隣接する２つの断面の異なるスケールでの差分変化関数を取得するステップと、
標的血管の近位端の終点を基準点として、差分変化関数に基づいて基準点までの距離ｘに応じた内腔形態の変化率を取得し、近位端の終点から遠位端の終点までの標的血管の位置パラメータを正規化処理し、形態的差分関数ｆ(ｘ)を取得するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の血管圧差を取得する方法。
【請求項７】
前記血流モデルを取得するステップは、病歴情報及び／又は生理的パラメータ情報によって前記血流モデルを修正し、且つ修正された血流モデルによって取得するステップをさらに含み、前記血流モデルは、固定血流モデルと、パーソナライズされた血流モデルとを含み、
前記パーソナライズされた血流モデルは、安静状態の血流モデルと、負荷状態の血流モデルとを含み、前記血流モデルが安静状態の血流モデルである場合、前記血流速度Ｖは、血管内の流体の充満速度によって算出することができ、又は血管ツリーの形態によって算出することができ、
前記血管ツリーの形態は、前記血管ツリーの面積と、体積と、血管ツリーにおける血管セグメントの内腔直径のうちの１つ又は複数を少なくとも含み、前記血流速度Ｖが前記血管ツリーの形態によって算出される場合、前記幾何学的パラメータは、前記血管ツリーにおける血管セグメントの長さと、灌流面積と、分岐角度のうちの１つ又は複数をさらに含む、
ことを特徴とする請求項２に記載の血管圧差を取得する方法。
【請求項８】
前記血流速度Ｖは、標的血管が最大充血状態にある時の血流速度と、安静状態にある時の血流速度とを含み、又は、前記幾何学的モデルの前処理は、病歴情報及び／又は生理学的パラメータ情報によって幾何学的モデルを修正するステップを含む、
ことを特徴とする請求項２に記載の血管圧差を取得する方法。
【請求項９】
血管圧差を取得する装置であって、
血管系の解剖学的モデルにおける標的血管の幾何学的パラメータを取得して記憶するために用いられるデータ収集器と、
標的血管の血流モデルを構築し、前記幾何学的パラメータに基づいて標的血管に対応する幾何学的モデルを構築するために用いられる圧力差プロセッサを含み、前記圧力差プロセッサは、前記幾何学的モデル及び／又は血流モデルを修正し、且つ修正された前記幾何学的モデルと前記血流モデルとに基づいて、断面形態モデルと血管圧差計算モデルを取得するとともに、前記血管圧差計算モデルと血行力学に基づいて、標的血管圧差数値ΔＰを取得するためにも用いられる、
ことを特徴とする血管圧差を取得する装置。
【請求項１０】
前記幾何学的モデルは、前記解剖学的モデルの画像データを計測し、且つフィッティングしてキャリブレーションすることで取得されるものであり、前記断面形態モデルは、前記幾何学的モデルによって直接的／間接的に取得されるものであり、または、前記断面形態モデルは、各断面におけるプラークの有無と、プラークの位置と、プラークの大きさと、プラークの形成角度と、プラークの組成及びプラークの組成の変化と、プラークの形状及びプラークの形状の変化とを含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の血管圧差を取得する装置。
【請求項１１】
前記圧力差プロセッサによって取得された幾何学的モデルは、少なくとも１つの大動脈、又は少なくとも１つの大動脈と、前記大動脈から分岐した複数の冠動脈とを含む血管ツリーを少なくとも１つ含み、又は、前記幾何学的モデルは、単一の血管セグメントを少なくとも１つ含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の血管圧差を取得する装置。
【請求項１２】
前記血管圧差を取得する装置は、前記標的血管の近位端の終点と遠位端の終点との間の圧力差値ΔＰを推定するための標的血管の血流速度を取得するために用いられる速度収集器をさらに含み、
前記速度収集器は、速度計算モジュールと、速度抽出モジュールとを含み、前記速度抽出モジュールは、前記データ収集器によって血流速度を直接収集して取得してもよいし、前記血流モデルによって血流速度を直接抽出してもよく、
前記速度計算モジュールは、速度変換モジュールと、速度計測モジュールとを含み、前記血流速度は、血管内の流体の充満速度によって前記速度変換モジュールを介して変換されて取得されてもよいし、幾何学的モデルにおける血管ツリーの形態によって前記速度計算モジュールを介して算出されてもよい、
ことを特徴とする請求項９に記載の血管圧差を取得する装置。
【請求項１３】
血流予備量比を取得する装置であって、
血管装置の解剖モデルにおける標的血管の幾何学的パラメータを取得して記憶するために用いられるデータ収集器と、
標的血管の血流モデルを構築し、前記幾何学的パラメータに基づいて標的血管に対応する幾何学的モデルを構築するために用いられる血流情報プロセッサとを含み、前記血流情報プロセッサは、前記幾何学的モデルと血流モデルを修正して断面形態モデルを取得し、且つ前記断面形態モデルと前記血流モデルとに基づいて、血管圧差計算モデルと標的血管の最大血流速度を取得し、前記血管圧差計算モデルと前記最大血流速度とに基づいて血行力学に関連して、血流予備量比ＦＦＲを算出するためにも用いられる、
ことを特徴とする血流予備量比を取得する装置。
【請求項１４】
前記幾何学的モデルは、前記解剖学的モデルの画像データを計測し、且つフィッティングしてキャリブレーションすることで取得されるものであり、前記断面形態モデルは、前記幾何学的モデルの直接／変換により取得されるものであり、
前記データ収集器によって受信された前記画像データが標的血管の造影画像データである場合、前記データ収集器によって収集された前記画像データは２組以上であり、任意の２組の前記画像データの間に収集角度差があり、且つ前記収集角度差は２０度以上である、
ことを特徴とする請求項１３に記載の血流予備量比を取得する装置。
【請求項１５】
前記断面形態モデルは、各断面におけるプラークの有無と、プラークの位置と、プラークの大きさと、プラークの形成角度と、プラークの組成及びプラークの組成の変化と、プラークの形状及びプラークの形状の変化とを含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の血流予備量比を取得する装置。
【請求項１６】
前記血流情報プロセッサによって取得された幾何学的モデルは、少なくとも１つの大動脈、又は少なくとも１つの大動脈と、前記大動脈から分岐した複数の冠動脈とを含む血管ツリーを少なくとも１つ含み、又は、前記幾何学的モデルは、単一の血管セグメントを少なくとも１つ含み、
前記血流情報プロセッサによって構築された血流モデルは、固定血流モデルと、安静状態の血流モデルと負荷状態の血流モデルとを含むパーソナライズされた血流モデルとを含み、
前記血流モデルが安静状態の血流モデルである場合、前記最大血流速度は、血管内の流体の充満速度によって算出することができ、又は血管ツリーの形態によって算出することができ、
前記血管ツリーの形態は、前記血管ツリーの面積と、体積と、血管ツリーにおける血管セグメントの内腔直径のうちの１つ又は複数を少なくとも含み、前記最大血流速度が前記血管ツリーの形態によって算出される場合、前記幾何学的パラメータは、前記血管ツリーにおける血管セグメントの長さと、灌流面積と、分岐角度のうちの１つ又は複数をさらに含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の血流予備量比を取得する装置。
【請求項１７】
前記血流予備量比を取得する装置は、前記標的血管の近位端の終点での第１血流圧力Ｐａ及び標的血管の近位端の終点と遠位端の終点との間の圧力差値ΔＰを推定するための標的血管の最大血流速度を取得するために用いられる速度収集器をさらに含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の血流予備量比を取得する装置。
【請求項１８】
患者の血管圧差を取得するための、プロセッサを含む機器であって、
前記プロセッサは、前記機器に、
患者の被検血管の解剖学的データを収集するステップと、
前記解剖学的データに基づいて患者の被検血管の血管モデルを構築するステップと、
前記血管モデルに基づいて異なるスケールでの内腔形態モデルをさらに構築するステップと、
予め設定された形態的差分関数に基づいて、前記内腔形態モデルと前記血管モデルとに基づいて、被検血管の任意の２つの位置の間の血管圧差を決定するステップと、を実行させるように設定される、
ことを特徴とする患者の血管圧差を取得するための機器。
【請求項１９】
前記スケールは、隣接する２つの断面間の距離であり、
前記形態的差分関数は、前記内腔形態モデルによってフィッティングすることで構築され、取得され、標的血管の異なる位置での断面形態変化が、当該位置から基準点までの距離ｘに応じて変化する関数を表すために用いられ、しかも、前記形態的差分関数は、前記標的血管の断面積又は直径又はエッジ距離に関する差分関数を含む、
ことを特徴とする請求項１８に記載の患者の血管圧差を取得するための機器。
【請求項２０】
血管圧差を取得する方法であって、血管の解剖学的データを受信し、前記解剖学的データに基づいて標的血管の幾何学的モデルを取得するステップと、
前記幾何学的モデルを前処理し、近位端の終点と遠位端の終点との間の各位置で標的血管の断面形態モデルを構築するステップと、
標的血管の近位端の終点を基準点として、異なるスケールでの前記断面形態モデルをフィッティングし、標的血管内腔の形態的差分関数ｆ(ｘ)を計算し、前記スケールは、形態的差分関数ｆ(ｘ)を計算する時の隣接する２つの断面間の距離であるステップと、を含み、
前記標的血管の任意の２つの位置での圧力差値ΔＰの異なるスケールでの計算式は、次の通りであり：
2021529577.tif 000011
ｋは修正パラメータであり、且つｋは１以上の定数であり、
α１、α２、…、αｎは、それぞれ異なるスケールでの血管内腔の形態的差分関数ｆ１(ｘ)、ｆ２(ｘ)、…、ｆｎ(ｘ)の重み係数であり、
前記異なるスケールは、第１スケールと、第２スケールと、…、第ｎスケールとを含み、
前記第１スケールの形態的差分関数ｆ１(ｘ)は、第１種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられ、
前記第２スケールの形態的差分関数ｆ２(ｘ)は、第２種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられ、
……
前記第ｎスケールの形態的差分関数ｆｎ(ｘ)は、第ｎ種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられ、前記ｎは１以上の自然数である、
ことを特徴とする血管圧差を取得する方法。
【請求項２１】
前記修正パラメータｋは、個体情報に基づいて直接的／間接的に取得される数値であり、
前記形態的差分関数ｆ(ｘ)は、標的血管の異なる位置での断面形態変化が、当該位置から基準点までの距離ｘに応じて変化する関数を表すために用いられる、
ことを特徴とする請求項２０に記載の血管圧差を取得する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血管圧差を取得する方法及び装置に関し、医療技術の分野に属する。
【背景技術】
【０００２】
人体の血液中の脂質と糖類物質の血管壁での沈着は、血管壁でプラークを形成し、続いて血管狭窄を引き起こす。特に、心臓冠動脈付近に発生する血管狭窄は、心筋への血液供給不足を引き起こし、冠動脈疾患、狭心症などの疾患を誘発し、人間の健康に深刻な脅威をもたらす。統計によると、現在、中国の冠動脈疾患の患者は約１１００万人であり、心血管介入手術による治療を受ける患者数は、毎年１０％以上増加している。
【０００３】
冠動脈造影、ＣＴなどの従来の医療検査手段は、心臓冠動脈血管狭窄の重症度を表示することができるが、冠動脈の虚血状況を正確に評価することはできない。冠動脈血管機能評価の正確性を高めるために、１９９３年にＰｉｊｌｓは、圧力測定によって冠動脈血管機能を推定する新しい指標−血流予備量比（Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  Ｆｌｏｗ  Ｒｅｓｅｒｖｅ、ＦＦＲ）を提案し、長期の基礎と臨床研究を経て、ＦＦＲは、すでに冠動脈狭窄機能性評価のゴールドスタンダードとなっている。
【０００４】
血流予備量比（ＦＦＲ）は、一般的に心筋血流予備量比を指し、病変冠動脈が心筋に提供できる最大血流と、該冠動脈が完全に正常な時の最大供血流量との比と定義され、研究によって、冠動脈の最大充血状態下で、血流量の比は圧力値で代替できることが示されている。即ち、ＦＦＲ値の測定は、冠動脈の最大充血状態下で、圧力センサによって冠動脈の遠位端狭窄部の圧力と、冠動脈の狭窄近位端の圧力を測定して算出することができる。近年、プレッシャーガイドワイヤーによってＦＦＲ値を測定する方法が、次第に臨床応用され、冠動脈疾患の患者が正確な診断を取得する有効な方法となっている。しかし、プレッシャーガイドワイヤーは、介入過程において、患者の血管に損傷をもたらしやすいため、また、プレッシャーガイドワイヤーによってＦＦＲ値を測定することは、冠動脈が最大充血状態に達することを確保するために、アデノシン／ＡＴＰなどの薬物を注射する必要があり、一部の患者は、薬物の注射によって不快感を感じることがあり、プレッシャーガイドワイヤーによるＦＦＲ値の測定方法には、より大きな制限がある。また、プレッシャーガイドワイヤーのガイドによるＦＦＲ値の測定は、冠動脈狭窄の血液動力学の重要な指標であるが、プレッシャーガイドワイヤーのコストが高く、血管に介入する操作が困難であるため、プレッシャーガイドワイヤーによるＦＦＲ値の測定方法の普及と使用が大幅に制限されている。
【０００５】
ＣＴ及び三次元造影再構成技術の発展、及び３Ｄ冠動脈幾何再構成技術の血液力学研究分野における普及と応用に伴い、また、ＦＦＲ値の測定過程において人体にもたらす傷害及び測定コストを減少させるために、医療映像学に基づくＦＦＲ計算技術はすでに研究の焦点となっている。
【０００６】
従来技術では、Ｔａｙｌｏｒらは、コンピュータ流体力学をコンピュータ断層撮影冠動脈造影（ＣＴＡ）に応用し、ＣＴＡを利用し、血管が供給する心筋の体積と質量などを含む冠動脈の解剖学的データを取得して、冠動脈の最大血流量を推定し、血管下流の微小循環抵抗をシミュレーションし、流体力学シミュレーションを計算する境界条件として流体方程式を解き、ＦＦＲを計算する非侵襲的方法ＦＦＲＣＴを取得する。
【０００７】
実際、従来技術では、血流予備量比（ＦＦＲ）を決定する方法は、異なる角度、異なる方法から与えられるが、その本質は、いずれも標的血管の近位端の終点での血流圧力Ｐａと、標的血管の近位端の終点と遠位端の終点での血流圧力の差ΔＰによってＦＦＲを計算することである。血液フローの実際の過程、即ち血流圧力の差値ΔＰの実際の計算過程において、病変の位置、大きさとタイプなどの要素は、いずれも血流圧力の差値ΔＰの計算に影響を与える。また、異なる病歴情報と生理的特徴も血流圧力の差値ΔＰに影響を与える。このため、従来技術では、血流圧力の差値ΔＰによって算出されたＦＦＲは、実際の値から外れることが多く、ＦＦＲによる冠動脈狭窄機能の評価結果に誤差が生じる。
【０００８】
これに鑑みて、上記問題を解決するために、血管圧差を取得する新たな方法を提供することは確かに必要である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の目的は、従来技術に存在する技術的問題の少なくとも１つを解決するために、血管圧差を取得する方法を提供することである。本発明によって提供される血管圧差を取得する方法は、形態学的概念を導入することによって、プラーク情報などが血管圧差の計算に与える影響を明らかにし、血管圧差の計算の正確性を向上させる。
【００１０】
上記発明の目的を達成するために、本発明は、血管圧差を取得する方法を提供し、前記血管圧差を取得する方法は、
血管の解剖学的データを受信し、前記解剖学的データに基づいて標的血管の幾何学的モデルを取得するステップと、
前記解剖学的データに基づきかつ個体データを組み合わせて、標的血管の血流モデルを取得し、且つ前記血流モデルに基づいて標的血管の血流速度Ｖを取得するステップと、
前記幾何学的モデルを前処理し、近位端の終点と遠位端の終点との間の各位置で標的血管の断面形態モデルを構築するステップと、
標的血管の近位端の終点を基準点として、異なるスケールでの前記断面形態モデルをフィッティングし、標的血管内腔の形態的差分関数ｆ(ｘ)を計算し、前記スケールは、形態的差分関数ｆ(ｘ)を計算する時の隣接する２つの断面間の距離であるステップと、
前記標的血管内腔の形態的差分関数ｆ(ｘ)と血流速度Ｖとに基づいて、前記標的血管の任意の２つの位置での圧力差値ΔＰを算出するステップと、を含む。
【００１１】
本発明の更なる改良として、前記血管は、冠動脈血管と、冠動脈血管から分岐した分岐血管と、血管ツリーと、単一の血管セグメントとを含み、前記個体データは、個体の一般的パラメータと、個体の特異的パラメータとを含み、前記血流モデルは、前記標的血管の血流速度Ｖを少なくとも含む。
【００１２】
本発明の更なる改良として、前記圧力差値ΔＰは、異なるスケールでの標的血管内腔の形態的差分関数ｆ(ｘ)と標的血管の血流速度Ｖによって算出され、異なるスケールでの前記ΔＰの計算式は、次の通りである：
2021529577.tif 000003
Ｖは血流速度であり、前記血流モデルによって直接的／間接的に取得されるものであり、
ｃ１、ｃ２、…、ｃｍは、それぞれ血流速度Ｖのパラメータ係数を表し、
α１、α２、…、αｎは、それぞれ異なるスケールでの血管内腔の形態的差分関数ｆ１(ｘ)、ｆ２(ｘ)、…、ｆｎ(ｘ)の重み係数であり、
ｍは１以上の自然数であり、
ｎは、スケールが１以上の自然数であり、
前記異なるスケールは、第１スケールと、第２スケールと、…、第ｎスケールとを含み、
前記第１スケールの形態的差分関数ｆ１(ｘ)は、第１種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられ、
前記第２スケールの形態的差分関数ｆ２(ｘ)は、第２種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられ、
……
前記第ｎスケールの形態的差分関数ｆｎ(ｘ)は、第ｎ種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられ、前記ｎは１以上の自然数である。
【００１３】
本発明の更なる改良として、前記断面形態モデルを構築するステップは、
標的血管の近位端の終点での断面を基準面として定義し、中心線の抽出と構築の方法によって前記幾何学的モデルの中心径線を取得するステップＳ１と、
前記基準面の中心点を原点として座標系を構築し、前記中心径線に垂直な方向に沿って前記標的血管を分割し、各断面の内外縁を前記座標系に投影することで、標的血管の各位置での内腔断面の平面幾何学的画像を取得し、断面形態モデルの構築を終了するステップＳ２と、を含む。
【００１４】
本発明の更なる改良として、前記断面形態モデルは、各断面におけるプラークの有無と、プラークの位置と、プラークの大きさと、プラークの形成角度と、プラークの組成及びプラークの組成の変化と、プラークの形状及びプラークの形状の変化とを含む。
【００１５】
本発明の更なる改良として、前記形態的差分関数ｆ(ｘ)は、標的血管の異なる位置での断面形態変化が、当該位置から基準点までの距離ｘに応じて変化する関数を表すために用いられ、
前記形態的差分関数ｆ(ｘ)を取得するステップは、
断面形態モデルに基づいて、面積関数と、直径関数と、エッジ位置関数とを含む各断面の形態関数を構築するステップと、
隣接する２つの断面の形態関数をフィッティングし、且つ隣接する２つの断面の異なるスケールでの差分変化関数を取得するステップと、
標的血管の近位端の終点を基準点として、差分変化関数に基づいて基準点までの距離ｘに応じた内腔形態の変化率を取得し、近位端の終点から遠位端の終点までの標的血管の位置パラメータを正規化処理し、形態的差分関数ｆ(ｘ)を取得するステップと、を含む。
【００１６】
本発明の更なる改良として、前記血流速度Ｖを取得するステップは、病歴情報及び／又は生理的パラメータ情報によって前記血流モデルを修正し、且つ修正された血流モデルによって取得するステップをさらに含み、前記血流モデルは、固定血流モデルと、パーソナライズされた血流モデルとを含み、
前記パーソナライズされた血流モデルは、安静状態の血流モデルと、負荷状態の血流モデルとを含み、前記血流モデルが安静状態の血流モデルである場合、前記血流速度Ｖは、血管内の流体の充満速度によって算出することができ、又は血管ツリーの形態によって算出することができ、
前記血管ツリーの形態は、前記血管ツリーの面積と、体積と、血管ツリーにおける血管セグメントの内腔直径のうちの１つ又は複数を少なくとも含み、前記血流速度Ｖが前記血管ツリーの形態によって算出される場合、前記幾何学的パラメータは、前記血管ツリーにおける血管セグメントの長さと、灌流面積と、分岐角度のうちの１つ又は複数をさらに含む。
【００１７】
本発明の更なる改良として、前記血流速度は、標的血管が最大充血状態にある時の血流速度と、安静状態にある時の血流速度とを含み、又は、前記幾何学的モデルの前処理は、病歴情報及び／又は生理学的パラメータ情報によって幾何学的モデルを修正するステップを含む。
【００１８】
上記発明の目的を達成するために、本発明は、血管圧差を取得する装置をさらに提供し、前記血管圧差を取得する装置は、
血管系の解剖学的モデルにおける標的血管の幾何学的パラメータを取得して記憶するために用いられるデータ収集器と、
標的血管の血流モデルを構築し、前記幾何学的パラメータに基づいて標的血管に対応する幾何学的モデルを構築するために用いられる圧力差プロセッサを含み、前記圧力差プロセッサは、前記幾何学的モデル及び／又は血流モデルを修正し、且つ修正された前記幾何学的モデルと前記血流モデルとに基づいて、断面形態モデルと血管圧差計算モデルを取得するためにも用いられ、また、前記血管圧差計算モデルと血行力学に基づいて、標的血管圧差数値ΔＰを取得するためにも用いられる。
【００１９】
本発明の更なる改良として、前記幾何学的モデルは、前記解剖学的モデルの画像データを計測し、且つフィッティングしてキャリブレーションすることで取得されるものであり、前記断面形態モデルは、前記幾何学的モデルによって直接的／間接的に取得されるものであり、または、前記断面形態モデルは、各断面におけるプラークの有無と、プラークの位置と、プラークの大きさと、プラークの形成角度と、プラークの組成及びプラークの組成の変化と、プラークの形状及びプラークの形状の変化とを含む。
【００２０】
本発明の更なる改良として、前記圧力差プロセッサによって取得された幾何学的モデルは、少なくとも１つの大動脈、又は少なくとも１つの大動脈と、前記大動脈から分岐した複数の冠動脈とを含む血管ツリーを少なくとも１つ含み、又は、前記幾何学的モデルは、単一の血管セグメントを少なくとも１つ含む。
【００２１】
本発明の更なる改良として、前記血管圧差を取得する装置は、前記標的血管の近位端の終点と遠位端の終点との間の圧力差値ΔＰを推定するための標的血管の血流速度を取得するために用いられる速度収集器をさらに含み、
前記速度収集器は、速度計算モジュールと、速度抽出モジュールとを含み、前記速度抽出モジュールは、前記データ収集器によって血流速度を直接収集して取得してもよいし、また、前記血流モデルによって血流速度を直接抽出してもよいし、
前記速度計算モジュールは、速度変換モジュールと、速度計測モジュールとを含み、前記血流速度は、血管内の流体の充満速度によって前記速度変換モジュールを介して変換されて取得されてもよいし、また、幾何学的モデルにおける血管ツリーの形態によって前記速度計算モジュールを介して算出されてもよい。
【００２２】
上記発明の目的を達成するために、本発明は、血流予備量比を取得する装置をさらに提供し、前記血流予備量比を取得する装置は、
血管装置の解剖モデルにおける標的血管の幾何学的パラメータを取得して記憶するために用いられるデータ収集器と、
標的血管の血流モデルを構築し、前記幾何学的パラメータに基づいて標的血管に対応する幾何学的モデルを構築するために用いられる血流情報プロセッサとを含み、前記血流情報プロセッサは、前記幾何学的モデルと血流モデルを修正して断面形態モデルを取得し、且つ前記断面形態モデルと前記血流モデルとに基づいて、血管圧差計算モデルと標的血管の最大血流速度を取得し、前記血管圧差計算モデルと前記最大血流速度とに基づいて血行力学に関連して、血流予備量比ＦＦＲを算出するためにも用いられる。
【００２３】
本発明の更なる改良として、前記幾何学的モデルは、前記解剖学的モデルの画像データを計測し、且つフィッティングしてキャリブレーションすることで取得されるものであり、前記断面形態モデルは、前記幾何学的モデルの直接／変換により取得されるものであり、
前記データ収集器によって受信された前記画像データが標的血管の造影画像データである場合、前記データ収集器によって収集された前記画像データは２組以上であり、任意の２組の前記画像データの間に収集角度差があり、且つ前記収集角度差は２０度以上である。
【００２４】
本発明の更なる改良として、前記断面形態モデルは、各断面におけるプラークの有無と、プラークの位置と、プラークの大きさと、プラークの形成角度と、プラークの組成及びプラークの組成の変化と、プラークの形状及びプラークの形状の変化とを含む。
【００２５】
本発明の更なる改良として、前記血流情報プロセッサによって取得された幾何学的モデルは、少なくとも１つの大動脈、又は少なくとも１つの大動脈と、前記大動脈から分岐した複数の冠動脈とを含む血管ツリーを少なくとも１つ含み、又は、前記幾何学的モデルは、単一の血管セグメントを少なくとも１つ含み、
前記血流情報プロセッサによって構築された血流モデルは、固定血流モデルと、安静状態の血流モデルと負荷状態の血流モデルとを含むパーソナライズされた血流モデルとを含み、
前記血流モデルが安静状態の血流モデルである場合、前記最大血流速度は、血管内の流体の充満速度によって算出することができ、又は血管ツリーの形態によって算出することができ、
前記血管ツリーの形態は、前記血管ツリーの面積と、体積と、血管ツリーにおける血管セグメントの内腔直径のうちの１つ又は複数を少なくとも含み、前記最大血流速度が前記血管ツリーの形態によって算出される場合、前記幾何学的パラメータは、前記血管ツリーにおける血管セグメントの長さと、灌流面積と、分岐角度のうちの１つ又は複数をさらに含む。
【００２６】
本発明の更なる改良として、前記血流予備量比を取得する装置は、前記標的血管の近位端の終点での第１血流圧力Ｐａ及び標的血管の近位端の終点と遠位端の終点との間の圧力差値ΔＰを推定するための標的血管の最大血流速度を取得するために用いられる速度収集器をさらに含む。
【００２７】
上記発明の目的を達成するために、本発明は、患者の血管圧差を取得するための、プロセッサを含む機器をさらに提供し、前記プロセッサは、前記機器に、
患者の被検血管の解剖学的データを収集するステップと、
前記解剖学的データに基づいて患者の被検血管の血管モデル構築し且つ血流速度を取得するステップと、
前記血管モデルに基づいて異なるスケールでの内腔形態モデルをさらに構築するステップと、
予め設定された形態的差分関数に基づいて、前記内腔形態モデルと前記血流速度に基づいて、被検血管の任意の２つの位置の間の血管圧差を決定するステップと、を実行させるように設定される。
【００２８】
本発明の更なる改良として、前記スケールは、隣接する２つの断面間の距離であり、
前記形態的差分関数は、前記内腔形態モデルによってフィッティングすることで構築され、取得され、標的血管の異なる位置での断面形態変化が、当該位置から基準点までの距離ｘに応じて変化する関数を表すために用いられ、しかも、前記形態的差分関数は、前記被検血管の断面積、直径又はエッジ距離に関する差分関数を含む。
【００２９】
上記発明の目的を達成するために、本発明は、血管圧差を取得する方法をさらに提供し、前記方法は、
血管の解剖学的データを受信し、前記解剖学的データに基づいて標的血管の幾何学的モデルを取得するステップと、
前記幾何学的モデルを前処理し、近位端の終点と遠位端の終点との間の各位置で標的血管の断面形態モデルを構築するステップと、
標的血管の近位端の終点を基準点として、異なるスケールでの前記断面形態モデルをフィッティングし、標的血管内腔の形態的差分関数ｆ(ｘ)を計算し、前記スケールは、形態的差分関数 ｆ(ｘ)を計算する時の隣接する２つの断面間の距離であるステップと、を含み、
前記標的血管の任意の２つの位置での圧力差値ΔＰの異なるスケールでの計算式は、次の通りである：
2021529577.tif 000004
ｋは修正パラメータであり、且つｋは１以上の定数であり、
α１、α２、…、αｎは、それぞれ異なるスケールでの血管内腔の形態的差分関数ｆ１(ｘ)、ｆ２(ｘ)、…、ｆｎ(ｘ)の重み係数であり、
前記異なるスケールは、第１スケールと、第２スケールと、…、第ｎスケールとを含み、
前記第１スケールの形態的差分関数ｆ１(ｘ)は、第１種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられ、
前記第２スケールの形態的差分関数ｆ２(ｘ)は、第２種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられ、
……
前記第ｎスケールの形態的差分関数ｆｎ(ｘ)は、第ｎ種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられ、前記ｎは１以上の自然数である。
【００３０】
本発明の更なる改良として、前記修正パラメータｋは、個体情報に基づいて直接的／間接的に取得される数値であり、
前記形態的差分関数ｆ(ｘ)は、標的血管の異なる位置での断面形態変化が、当該位置から基準点までの距離ｘに応じて変化する関数を表すために用いられる。
【００３１】
本発明の有益な効果は次の通りである：本発明の血管圧差を取得する方法は、断面形態モデルを構築することによって、標的血管の各断面位置での平面幾何学的画像を取得し、且つ異なる位置での断面形態モデルをフィッティングして形態的差分関数を構築し、血管圧差を計算する過程において断面形態の概念を導入し、内腔におけるプラークの位置、形状などの要素が血管圧差の計算に与える影響を総合的に考慮し、それによって、本発明の血管圧差を取得する方法によって算出された血管圧差の数値をより正確にし、標的血管の両端の圧力変化を正確に反映させることができ、本発明の方法を用いて算出された血管圧差を他の血流特性値の計算に応用する時、その結果が正確で確実であることを確保する。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明の標的血管の一形態における幾何学的モデルの概略図である。
【図２】図１におけるＤ１位置での断面形態モデルの構造概略図である。
【図３】図１におけるＤ２位置での断面形態モデルの構造概略図である。
【図４】図２及び図３におけるＤ１とＤ２位置での断面形態モデルをフィッティングした後の構造概略図である。
【図５】本発明の標的血管の他の形態における幾何学的モデルの構造概略図である。
【図６】図５におけるＤ１位置での断面形態モデルの構造概略図である。
【図７】図５におけるＤ２位置での断面形態モデルの構造概略図である。
【図８】図６及び図７におけるＤ１とＤ２位置での断面形態モデルをフィッティングした後の構造概略図である。
【図９】本発明の血管圧差を取得する装置の構造ブロック図である。
【図１０】本発明の血流予備量比を取得する装置の構造ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
本発明の目的、技術的解決手段及び利点をより明確にするために、本発明を添付の図面及び具体的な実施形態に関連して以下のように詳細に説明する。
【００３４】
本発明は、血管圧差を取得する方法を提供し、前記血管圧差を取得する方法は、
血管の解剖学的データを受信し、前記解剖学的データに基づいて標的血管の幾何学的モデルを取得するステップと、
前記解剖学的データに基づきかつ個体データを組み合わせて、標的血管の血流モデルを取得するステップと、
前記幾何学的モデルを前処理し、近位端の終点と遠位端の終点との間の各位置で標的血管の断面形態モデルを構築するステップと、
標的血管の近位端の終点を基準点として、異なるスケールでの前記断面形態モデルをフィッティングし、標的血管内腔の形態的差分関数ｆ(ｘ)を計算し、前記スケールは、形態的差分関数ｆ(ｘ)を計算する時の隣接する２つの断面間の距離であるステップと、
前記標的血管内腔の形態的差分関数ｆ(ｘ)と血流速度Ｖとに基づいて、前記標的血管の任意の２つの位置での圧力差値ΔＰを算出するステップと、を含む。
【００３５】
前記血管は、冠動脈血管と、冠動脈血管から分岐した分岐血管と、血管ツリーと、単一の血管セグメントとを含み、前記個体データは、個体の一般的パラメータと、個体の特異的パラメータとを含む。
【００３６】
さらに、前記圧力差値ΔＰは、異なるスケールでの形態的差分関数ｆ(ｘ)と標的血管の血流モデルによって算出され、且つ異なるスケールでの前記ΔＰの計算式は、次の通りである：
2021529577.tif 000005
Ｖは血流速度であり、前記血流モデルによって直接的／間接的に取得されるものであり、
ｃ１ 、ｃ２、…、ｃｍは、それぞれ血流速度Ｖのパラメータ係数を表し、前記パラメータ係数は、血液粘度影響因子と、血液乱流影響因子と、粘性係数などの複数のパラメータ係数を含み、さらに、ｍは１以上の自然数であり、異なるパラメータ係数が血流速度Ｖに与える影響をそれぞれ表し、それによって圧力差値ΔＰを修正し、圧力差値ΔＰの計算の正確性を確保する。好ましくは、本発明では、ｍの値は２であり、且つｍが２である場合、ｃ１は血流摩擦に起因するパラメータ係数であり、ｃ２は血液乱流に起因するパラメータ係数である。
α１、α２、…、αｎは、それぞれ異なるスケールでの血管内腔の形態的差分関数ｆ１(ｘ)、ｆ２(ｘ)、…、ｆｎ(ｘ)の重み係数であり、ｎは、スケールが１以上の自然数であり、さらに、前記重み係数を増加させることにより、形態学的差分関数ｆ(ｘ)をさらに修正して、２つの断面間の形態学的差分フィッティング計算の正確性を確保することができる。
具体的には、前記異なるスケールは、第１スケールと、第２スケールと、…、第ｎスケールとを含み、
前記第１スケールの形態的差分関数ｆ１(ｘ)は、第１種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられ、
前記第２スケールの形態的差分関数ｆ２(ｘ)は、第２種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられ、
……
前記第ｎスケールの形態的差分関数ｆｎ(ｘ)は、第ｎ種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられる。
【００３７】
前記断面形態モデルは、前記幾何学的モデルによって直接的／間接的に取得されるものであり、且つ、本発明では、前記幾何学的モデルは、前記標的血管の形状と、直径と、面積などの幾何学的パラメータを少なくとも含み、さらに、前記幾何学的パラメータは、血管セグメントの屈曲角度などの標的血管の実際の形態を反映できるパラメータをさらに含む。具体的には、前記断面形態モデルを構築するステップは、
標的血管の近位端の終点での断面を基準面として定義し、中心線の抽出と構築の方法によって前記幾何学的モデルの中心径線を取得するステップＳ１と、
前記基準面の中心点を原点として座標系を構築し、前記中心径線に垂直な方向に沿って前記標的血管を分割し、各断面の内外縁を前記座標系に投影することで、標的血管の各位置での内腔断面の平面幾何学的画像を取得し、断面形態モデルの構築を終了するステップＳ２と、を含む。
【００３８】
前記断面形態モデルは、各断面位置でのプラーク情報を含み、前記プラーク情報は、即ち標的血管の病変情報であり、且つ大量のデータは以下のことを示している：プラーク（即ち病変）の長さが＞２０ｍｍの場合、標的血管圧差数値ΔＰの上昇をもたらし、さらに血流特性値、例えば、血流予備量比ＦＦＲの計算に誤差をもたらし、同一断面でのプラークの組成が複雑又は大きすぎて標的血管の狭窄率が高くなる場合、さらに標的血管圧差数値ΔＰの上昇をもたらし、また、前記プラークが異なる位置にある場合、標的血管によって供給される心筋体積領域が異なるため、病変位置と非病変位置での比率が変化し、さらに血流速度Ｖに影響を与え、それにより標的血管圧差の数値ΔＰに偏差が生じる。
【００３９】
したがって、前記断面形態モデルを構築する場合、前記プラーク情報は、プラークの有無と、プラークの位置と、プラークの大きさと、プラークの形成角度と、プラークの組成及びプラークの組成の変化と、プラークの形状及びプラークの形状の変化とを含む必要があり、且つ、本発明では、各位置での内腔断面の平面幾何学的画像は、いずれもステップＳ２で構築された座標系を基準とする必要があり、それによって各断面におけるプラークの位置を明らかにし、断面形態モデルの後続のフィッティングを容易にする。
【００４０】
なお、前記内腔形態モデルの構築過程において、前記解剖学的データをＣＴ、ＯＣＴ、ＩＶＵＳなどの検出手段を用いて取得する場合、前記断面形態モデルは、前記幾何学的モデルによって直接取得することができ、各前記断面形態モデルの原点と座標方向とが一致することを確保すればよい。前記解剖学的データをＸ線などの検出手段を用いて取得する場合、前記幾何学的モデルは、血流方向に沿って延びる立体モデルであるため、前記幾何学的モデルによって前記断面形態モデルを構築する場合、各断面の断面形態を正確に反映するために、前記幾何学的モデルの座標を変換する必要がある。
【００４１】
前記血管圧差を取得する方法は、異なるスケールでの前記断面形態モデルをフィッティングし、標的血管内腔の形態的差分関数ｆ(ｘ)を計算するステップをさらに含み、前記形態的差分関数ｆ(ｘ)は、標的血管の異なる位置での断面形態変化が、当該位置から基準点までの距離ｘに応じて変化する関数を表すために用いられ、且つ前記形態的差分関数ｆ(ｘ)を取得するステップは、
断面形態モデルに基づいて、各断面の形態関数を構築するステップと、
隣接する２つの断面の形態関数をフィッティングし、且つ隣接する２つの断面の異なるスケールでの差分変化関数を取得するステップと、
標的血管の近位端の終点を基準点として、差分変化関数に基づいて基準点までの距離ｘに応じた内腔形態の変化率を取得し、近位端の終点から遠位端の終点までの標的血管の位置パラメータを正規化処理し、最終的に形態的差分関数ｆ(ｘ)を取得するステップと、を含む。
【００４２】
前記形態学的関数は、面積関数、直径関数又はエッジ距離関数を含む。即ち、本発明では、各断面の面積、直径又はエッジ距離関数の間のフィッティングによって、異なるスケールでの隣接する２つの断面の差分変化関数を取得することができ、さらに、差分変化関数によって基準点までの距離ｘに応じた内腔形態の変化率を取得し、形態的差分関数ｆ(ｘ)を取得する。
【００４３】
具体的には、前記形態関数が面積関数である場合、図１から図４に示すように、Ｄ１とＤ２位置での２つの断面形態モデルをフィッティングし、Ｄ１、Ｄ２位置での断面形態モデルをフィッティングした後、血管内腔プラークが増加した領域はＡ１であり、対応する面積はＳ１であり、血管内腔が減少した領域はＡ２であり、対応する面積はＳ２である。前記Ｄ１とＤ２位置での血管内腔（プラーク）は重複しないため、血流がＤ１を経てＤ２に流れる時、血流圧力はそれに応じて変化し、このとき、差分変化関数は、即ち血管内腔における非重複領域（Ｓ１、Ｓ２）と重複領域との間の面積（Ｓ３）との比であり、又は非重複領域の面積（Ｓ１、Ｓ２）と総面積（Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３）との比であり、且つ、このとき、前記形態的差分関数はｆ(ｘ)＞０であり、即ち断面Ｄ１とＤ２との間に圧力差がある。さらに、前記Ｄ１とＤ２位置での血管内腔（プラーク）が完全に重複する場合、図５から図８に示すように、前記領域Ａ１とＡ２が完全に重複し、即ち非重複領域Ａ１とＡ２の面積Ｓ１＝Ｓ２＝０である。このとき、差分変化関数は０であり、即ち前記形態的差分関数ｆ(ｘ)＝０である。このとき、断面Ｄ１とＤ２との間に圧力差がない。
【００４４】
前記形態学的関数が距離関数である場合、このとき、選択された第１内腔境界上の各点と第２内腔境界上の各点との対応関係を構築した後、第１内腔境界上の各点と第２内腔境界上の各点との対応距離を求め、血管の中心径線に沿った距離を減算し、且つ全点の距離の和又は平均距離を取得する。具体的には、第１内腔境界と第２内腔境界との対応点から中心径線までの距離がいずれもｙであれば、第１内腔と第２内腔との形態は完全に一致し、即ち前記形態的差分関数ｆ(ｘ)＝０であり、第１内腔境界と第２内腔境界との対応点から中心径線までの距離が異なれば、第１内腔と第２内腔との形態は完全に一致せず、即ち前記形態的差分関数ｆ(ｘ)＞０である。
【００４５】
さらに、本発明では、前記圧力差値ΔＰの計算は、標的血管の血流速度Ｖにも関連し、且つ、本発明では、前記血流速度Ｖは、前記血流モデルによって直接的／間接的に取得することができる。
【００４６】
具体的には、本発明における前記血流モデルは、固定血流モデルとパーソナライズされた血流モデルとを含み、且つ前記血流モデルは、データ計算モデルであってもよいし、三次元流体フローモデルであってもよい。前記固定血流モデルは即ち経験値血流モデルであり、前記血流モデルが固定血流モデルである場合、前記血流速度Ｖは固定血流モデルから直接取得することができ、且つ、本発明では、前記血流速度Ｖは固定したパラメータであってもよく、なお、前記固定血流モデルは、臨床の実時経験に基づいて、ビッグデータ収集及びシミュレーションの方法によって直接構築される。
【００４７】
前記パーソナライズされた血流モデルは、安静状態の血流モデルと負荷状態の血流モデルとを含み、前記血流モデルが安静状態の血流モデルである場合、前記血流速度Ｖは、流体の充満速度によって計算して取得することができ、本発明の一実施形態では、前記安静状態の血流モデルは造影剤血流モデルである。このとき、前記血流速度Ｖは、グレースケール時間フィッティング関数を用いて取得された標的血管の造影過程における造影剤の平均フロー速度であり、又は、ＴＩＭＩ数フレーム法を用いて算出された前記標的血管の造影過程における造影剤の平均フロー速度である。
【００４８】
前記安静状態の血流モデルがＣＴ血流モデルである場合、前記血流速度Ｖは、血管ツリーの形態によって算出することができ、前記血管ツリーの形態は、前記血管ツリーの面積と、体積と、血管ツリーにおける血管セグメントの内腔直径のうちの１つ又は複数を少なくとも含み、前記血流速度Ｖが前記血管ツリーの形態によって算出される場合、前記幾何学的パラメータは、前記血管ツリーにおける血管セグメントの長さと、灌流面積と、分岐角度のうちの１つ又は複数をさらに含む。
【００４９】
本発明の他の実施形態では、前記血流モデルは負荷状態の血流モデルである。このとき、前記血流速度Ｖは、アデノシンが注射されて血管が十分に拡張された後の血流速度Ｖであり、且つ、このとき、前記血流速度Ｖは最大血流速度Ｖｍａｘである。
【００５０】
特に、本発明では、前記血流速度Ｖは、標的血管が最大充血状態にある時の血流速度Ｖｍａｘと、安静状態にある時の血流速度Ｖｑｃとを含み、標的血管が冠動脈領域に位置する場合、前記血流速度Ｖは、最大充血状態にある時の血流速度Ｖｍａｘであり、さらに、血流速度Ｖｍａｘは、血流モデルによって直接取得することができ、又は血流モデルによって算出された血流速度Ｖを変換して取得することができ、標的血管が末梢血管系に位置する場合、前記血流速度Ｖは、安静状態にある時の血流速度Ｖｑｃである。
【００５１】
なお、本発明の血管圧差を取得する方法で取得された圧力差値ΔＰの結果が正確であることを確保するために、前記幾何学的モデルと前記血流モデルによって、前記断面形態モデルと前記血流速度Ｖを取得する場合、病歴情報及び／又は生理学的パラメータ情報によって、前記血流モデル及び／又は前記幾何学的モデルを修正する必要があり、且つ、本発明では、前記病歴情報は、血流速度又は血液粘度に影響を与える循環器系疾患と、呼吸器系疾患と、神経系疾患と、骨疾患と、消化器系疾患と、代謝性疾患と、家族歴などを含み、前記生理学的パラメータは、年齢と、性別と、血圧と、ボディーマス指数と、冠動脈優位タイプなどの直接入手可能な生理情報を含む。
【００５２】
さらに、前記圧力差値ΔＰに影響を与える要素は、心筋微小循環抵抗（ＩＭＲ）と、側副循環の有無と、をさらに含む。具体的には、標的血管に心筋微小循環抵抗が存在する場合、微小循環灌流に影響を与え、さらに標的血管の血流速度Ｖに影響を与え、血流速度Ｖを減少させ、標的血管圧差数値ΔＰを低下させ、それにより血流特性値、例えば、血流予備量比ＦＦＲの計算に誤差をもたらす。標的血管に側副循環が存在する場合、標的血管を流れる最大血流量を減少させ、それにより標的血管圧差数値ΔＰを低下させ、血流予備量比ＦＦＲの計算値を上昇させる。
【００５３】
図９に示すように、本発明は、血管圧差を取得する装置をさらに提供し、前記血管圧差を取得する装置は、
血管系の解剖学的モデルにおける標的血管の幾何学的パラメータを取得して記憶するために用いられるデータ収集器と、
標的血管の血流モデルを構築し、前記幾何学的パラメータに基づいて標的血管に対応する幾何学的モデルを構築するために用いられる圧力差プロセッサを含み、前記圧力差プロセッサは、前記幾何学的モデル及び／又は血流モデルを修正し、且つ修正された前記幾何学的モデルと前記血流モデルとに基づいて、断面形態モデルと血管圧差計算モデルを取得し、また、前記血管圧差計算モデルと血行力学に基づいて、標的血管の近位端の終点での第１血流圧力Ｐａと、標的血管の近位端の終点と遠位端の終点との間の圧力差値ΔＰを取得するためにも用いられる。
【００５４】
さらに、前記幾何学的モデルは、前記解剖学的モデルの画像データを計測し、且つフィッティングしてキャリブレーションすることで取得されるものであり、具体的には、前記圧力差プロセッサによって取得された幾何学的モデルは、前記標的血管の形状と、直径と、面積などの幾何学的パラメータを少なくとも含み、前記幾何学的パラメータは、血管セグメントの屈曲角度などの標的血管の実際の形態を反映できるパラメータをさらに含む。即ち、本発明では、前記幾何学的モデルは、単一の血管セグメントであってもよいし、血管ツリーであってもよいし、且つ前記血管ツリーは、大動脈と、前記大動脈から分岐した複数の冠動脈とを含む。
【００５５】
前記断面形態モデルは、前記幾何学的モデルによって直接的／間接的に取得されるものであり、前記断面形態モデルは、各断面におけるプラークの有無と、プラークの位置と、プラークの大きさと、プラークの形成角度と、プラークの組成及びプラークの組成の変化と、プラークの形状及びプラークの形状の変化とを含む。
【００５６】
さらに、前記血管圧差を取得する装置は、前記標的血管の近位端の終点での第１血流圧力Ｐａと、標的血管の近位端の終点と遠位端の終点との間の圧力差値ΔＰを推定するための標的血管の血流速度を取得するために用いられる速度収集器をさらに含み、
前記速度収集器は、速度計算モジュールと、速度抽出モジュールとを含み、前記速度抽出モジュールは、前記データ収集器によって血流速度を直接収集して取得してもよいし、また、前記血流モデルによって血流速度を直接抽出してもよいし、
前記速度計算モジュールは、速度変換モジュールと、速度計測モジュールとを含み、前記血流速度は、血管内の流体の充満速度によって前記速度変換モジュールを介して変換されて取得されてもよいし、また、幾何学的モデルにおける血管ツリーの形態によって速度計算モジュールを介して算出されてもよい。
好ましくは、前記圧力差値ΔＰは、以下の式によって算出される：
2021529577.tif 000006
Ｖは血流速度であり、前記血流モデルによって直接的／間接的に取得されるものであり、ｃ１、ｃ２、…、ｃｍは、それぞれ血流速度Ｖのパラメータ係数を表し、前記パラメータ係数は、血液粘度影響因子と、血液乱流影響因子と、粘性係数などの複数のパラメータ係数を含み、さらに、ｍは１以上の自然数であり、異なるパラメータ係数が血流速度Ｖに与える影響をそれぞれ表し、それによって圧力差値ΔＰを修正し、圧力差値ΔＰの計算の正確性を確保する。好ましくは、本発明では、ｍの値は２であり、且つｍが２である場合、ｃ１は血流摩擦に起因するパラメータ係数であり、ｃ２は血液乱流に起因するパラメータ係数である。
前記α１、α２、…、αｎは、それぞれ異なるスケールでの血管内腔の形態的差分関数ｆ１(ｘ)、ｆ２(ｘ)、…、ｆｎ(ｘ)の重み係数であり、ｎは、スケールが１以上の自然数であり、さらに、前記重み係数を増加させることにより、形態学的差分関数ｆ(ｘ)をさらに修正して、２つの断面間の形態学的差分フィッティング計算の正確性を確保することができる。
【００５７】
図１０に示すように、本発明は、血流予備量比を取得する装置をさらに提供し、前記血流予備量比を取得する装置は、
血管装置の解剖モデルにおける標的血管の幾何学的パラメータを取得して記憶するために用いられるデータ収集器と、
標的血管の血流モデルを構築し、前記幾何学的パラメータに基づいて標的血管に対応する幾何学的モデルを構築するために用いられる血流情報プロセッサとを含み、前記血流情報プロセッサは、前記幾何学的モデルと血流モデルを修正して断面形態モデルを取得し、且つ前記断面形態モデルと前記血流モデルとに基づいて、血管圧差計算モデルと標的血管の最大血流速度を取得し、前記血管圧差計算モデルと前記最大血流速度とに基づいて血行力学に関連して、血流予備量比ＦＦＲを算出するためにも用いられる。
【００５８】
前記幾何学的モデルは、前記血流情報プロセッサが、前記データ収集器によって取得された解剖学的モデルの画像データを計測し、且つフィッティングしてキャリブレーションすることで取得されるものであり、具体的には、前記解剖学的モデルの画像データがＣＴ、ＯＣＴとＩＶＵＳなどの機器によって取得される場合、前記データ収集器は、前記画像データを直接収集し、且つ前記血流情報プロセッサに渡してフィッティングして幾何学的モデルを構築することができ、一方、前記解剖学的モデルの画像データが造影法によって取得される場合、前記データ収集器は、前記画像データを収集する場合、前記画像データは２組以上であり、任意の２組の前記画像データの間に収集角度差があり、且つ前記収集角度差は２０度以上であり、このように設定すれば、前記血流情報プロセッサによって取得された幾何学的モデルを正確に構築することを確保することができる。
【００５９】
さらに、前記断面形態モデルは、前記幾何学的モデルの直接／変換により取得されるものであり、且つ前記断面形態モデルは、各断面におけるプラークの有無と、プラークの位置と、プラークの大きさと、プラークの形成角度と、プラークの組成及びプラークの組成の変化と、プラークの形状及びプラークの形状の変化とを含む。
前記血流情報プロセッサによって構築された血流モデルは、固定血流モデルと、安静状態の血流モデルと負荷状態の血流モデルとを含むパーソナライズされた血流モデルとを含み、
前記血流モデルが安静状態の血流モデルである場合、前記最大血流速度は、血管内の流体の充満速度によって算出することができ、又は血管ツリーの形態によって算出することができる。前記最大血流速度が前記血管ツリーの形態によって算出される場合、前記幾何学的モデルは、少なくとも１つの大動脈血管セグメント、又は少なくとも１つの大動脈と、前記大動脈から分岐した複数の冠動脈とを含む血管ツリーを少なくとも１つ含み、又は、前記幾何学的モデルは、単一の血管セグメントを少なくとも１つ含み、このとき、前記幾何学的パラメータは、前記血管ツリーにおける血管セグメントの長さと、灌流面積と、分岐角度のうちの１つ又は複数をさらに含み、前記血管ツリーの形態は、前記血管ツリーの面積と、体積と、血管ツリーにおける血管セグメントの内腔直径のうちの１つ又は複数を少なくとも含む。
【００６０】
さらに、前記血管圧差を取得する装置は、前記標的血管の近位端の終点での第１血流圧力Ｐａと、標的血管の近位端の終点と遠位端の終点との間の圧力差値ΔＰを推定するための標的血管の血流速度を取得するために用いられる速度収集器をさらに含む。
好ましくは、前記圧力差値ΔＰの計算式は次の通りである：
2021529577.tif 000007
ｃ１、ｃ２、…、ｃｍは、それぞれ血流速度のパラメータ係数を表し、前記パラメータ係数は、血液粘度影響因子と、血液乱流影響因子と、粘性係数などの複数のパラメータ係数を含み、さらに、ｍは１以上の自然数であり、異なるパラメータ係数が血流速度Ｖに与える影響をそれぞれ表し、それによって圧力差値ΔＰを修正し、圧力差値ΔＰの計算の正確性を確保する。好ましくは、本発明では、前記ｍの値は２であり、且つ前記ｍが２である場合、ｃ１は血流摩擦に起因するパラメータ係数であり、ｃ２は血液乱流に起因するパラメータ係数である。
前記α１、α２、…、αｎは、それぞれ異なるスケールでの血管内腔の形態的差分関数ｆ１(ｘ)、ｆ２(ｘ)、…、ｆｎ(ｘ)の重み係数であり、ｎは、スケールが１以上の自然数であり、さらに、前記重み係数を増加させることにより、形態学的差分関数ｆ(ｘ)をさらに修正して、２つの断面間の形態学的差分フィッティング計算の正確性を確保することができる。
【００６１】
本発明は、患者の血管圧差を取得するための、プロセッサを含む機器を提供し、前記プロセッサは、前記機器に、
患者の被検血管の解剖学的データを収集するステップと、
前記解剖学的データに基づいて患者の被検血管の血管モデルを構築するステップと、
前記血管モデルに基づいて異なるスケールでの内腔形態モデルをさらに構築するステップと、
予め設定された形態的差分関数に基づいて、前記内腔形態モデルと前記血管モデルとに基づいて、被検血管の任意の２つの位置の間の血管圧差を決定するステップと、を実行させるように設定される。
【００６２】
前記「プロセッサ」は、信号を受信及び／又は生成する任意の装置を含み、前記プロセッサによって処理されたデータは、テキストメッセージ、オブジェクト／流体の運動の命令、アプリケーションの入力、又は他の情報であってもよいし、前記被検血管の代替用語は、標的血管又は関心血管であってもよいし、また、前記被検血管は、冠動脈血管と、冠動脈血管から分岐した分岐血管と、血管ツリーと、単一分岐血管セグメントなどの個体の任意の位置での血管組織を含み、前記血管モデルは、前記幾何学的モデルと前記血流モデルのうちの少なくとも一つを含み、また、前記血管モデルの代替用語は、内腔モデル、流体フローモデルなどの個体の被検血管の形態と血管内の流体のフロー状況を反映できるモデルであってもよく、さらに、前記血管モデルは、被検血管の長さと、直径と、屈曲角度と、被検血管内の分岐血管の有無と、分岐血管の角度と、分岐血管の数などの前記被検血管の幾何学的形態に関するデータを含む。
【００６３】
本実施形態では、前記内腔形態モデルの代替用語は、断面形態モデルであってもよく、且つ前記内腔形態モデルは、プラークの有無と、プラークの位置と、プラークの大きさと、プラークの形成角度と、プラークの組成及びプラークの組成の変化と、プラークの形状及びプラークの形状の変化とを含み、更なる前記断面形態モデルを構築するステップは、
検査する近位端の終点での断面を基準面として定義し、中心線抽出方法によって、前記血管モデルの中心径線を構築して取得するステップＳ１と、
前記基準面の中心点を原点として座標系を構築し、前記中心径線に垂直な方向に沿って前記被検血管を分割し、各断面の内外縁を前記座標系に投影することで、被検血管の各位置での内腔形態の平面幾何学的画像を取得し、断面形態モデルの構築を終了するステップＳ２と、を含む。
【００６４】
本発明では、各位置での内腔形態の平面幾何学的画像は、いずれもステップＳ２で構築された座標系を基準とする必要があり、それによって各内腔断面におけるプラークの位置を明らかにし、断面形態モデルの後続のフィッティングを容易にする。
【００６５】
なお、前記内腔形態モデルの構築過程において、前記解剖学的データをＣＴ、ＯＣＴ、ＩＶＵＳなどの検出手段を用いて取得する場合、前記内腔形態モデルは、前記血管モデルによって直接取得することができ、各前記内腔形態モデルの原点と座標方向とが一致することを確保すればよく、前記解剖学的データをＸ線などの検出手段を用いて取得する場合、前記血管モデルは血流方向に沿って延びる立体モデルであるため、前記血管モデルによって前記内腔形態モデルを構築する場合、各断面の断面形態を正確に反映するために、前記血管モデルの座標を変換する必要がある。
【００６６】
前記プロセッサは、予め設定された形態的差分関数に基づいて、前記内腔形態モデルと、前記血管モデルとによって、被検血管の任意の２つの位置の間の血管圧差を決定するためにも用いられる。前記形態的差分関数は、前記内腔形態モデルによってフィッティングすることで構築され、取得され、被検血管の異なる位置での内腔形態変化が、当該位置から基準点までの距離ｘに応じて変化する関数を表すために用いられ、しかも、前記形態的差分関数は、被検血管の面積と、体積と、エッジ位置と、エッジ形態とに関して、被検血管の任意の２つの位置の間の形態差分を具現することができる差分関数を含み、且つ前記差分関数は、内腔形態モデルによって直接的／間接的に取得することができる。
【００６７】
前記解剖学的データは、他の実施形態では、解剖学的データのような、画像取得装置から直接的及び／又は間接的に取得でき、内腔の形態を反映できるパラメータとして定義することもできる。
【００６８】
即ち、別の文脈では、前記プロセッサ、被検血管、解剖学的データ、内腔形態モデル、及び血管モデルは、同じ意味を有する異なる名称であってもよい。
前記スケールは、隣接する２つの断面間の距離であり、前記異なるスケールは、第１スケールと、第２スケールと、…、第ｎスケールとを含み、
前記第１スケールの形態的差分関数ｆ１（ｘ）は、第１種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられ、
前記第２スケールの形態的差分関数ｆ２（ｘ）は、第２種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられ、
……
前記第ｎスケールの形態的差分関数ｆｎ（ｘ）は、第ｎ種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられる。
【００６９】
さらに、本発明では、前記血管モデルの構築方式は、前記血流モデルと前記幾何学的モデルの構築方式と基本的に同じであるが、その相違点は、前記血管モデルが被検血管の形態と、血流情報とを同時に含むことができるという点のみであり、このため、本実施形態において、前記血管モデルの具体的な構築方式は、ここで改めて説明しない。
【００７０】
もちろん、本装置では、前記血管圧差に影響を与える要素は、病歴情報及び／又は生理学的パラメータを含み、前記病歴情報は、血流速度又は血液粘度に影響を与える循環器系疾患と、呼吸器系疾患と、神経系疾患と、骨疾患と、消化器系疾患と、代謝性疾患と、腫瘍疾患と、家族歴のうちの１つ又は複数を含み、前記生理学的パラメータは、年齢と、性別と、血圧と、ボディーマス指数などの直接取得できる生理学的情報のうちの１つ又は複数を含む。
【００７１】
さらに、本発明では、前記プロセッサは、次の式で前記血管圧差を算出するためにも用いることができる：
2021529577.tif 000008
Ｖは血流速度であり、前記血流モデルによって直接的／間接的に取得されるものであり、ｃ１、ｃ２、…、ｃｍは、それぞれ血流速度Ｖのパラメータ係数を表し、前記パラメータ係数は、血液粘度影響因子と、血液乱流影響因子と、粘性係数などの複数のパラメータ係数を含み、さらに、ｍは１以上の自然数であり、異なるパラメータ係数が血流速度Ｖに与える影響をそれぞれ表し、それによって圧力差値ΔＰを修正し、圧力差値ΔＰの計算の正確性を確保する。好ましくは、本発明では、ｍの値は２であり、且つｍが２である場合、ｃ１は血流摩擦に起因するパラメータ係数であり、ｃ２は血液乱流に起因するパラメータ係数である。
前記α１、α２、…、αｎは、それぞれ異なるスケールでの血管内腔の形態的差分関数ｆ１(ｘ)、ｆ２(ｘ)、…、ｆｎ(ｘ)の重み係数であり、ｎは、スケールが１以上の自然数であり、さらに、前記重み係数を増加させることにより、形態学的差分関数ｆ(ｘ)をさらに修正して、２つの断面間の形態学的差分フィッティング計算の正確性を確保することができる。
【００７２】
本発明は、血管圧差を取得する別の方法をさらに提供し、前記方法は、
血管の解剖学的データを受信し、前記解剖学的データに基づいて標的血管の幾何学的モデルを取得するステップと、
前記幾何学的モデルを前処理し、近位端の終点と遠位端の終点との間の各位置で標的血管の断面形態モデルを構築するステップと、
標的血管の近位端の終点を基準点として、異なるスケールでの前記断面形態モデルをフィッティングし、標的血管内腔の形態的差分関数ｆ(ｘ)を計算し、前記スケールは、形態的差分関数ｆ(ｘ)を計算する時の隣接する２つの断面間の距離であるステップと、を含み、
このとき、前記標的血管の任意の２つの位置での圧力差値ΔＰの異なるスケールでの計算式は、次の通りである：
2021529577.tif 000009
ｋは修正パラメータであり、且つｋは１以上の定数であり、
α１、α２、…、αｎは、それぞれ異なるスケールでの血管内腔の形態的差分関数ｆ１(ｘ)、ｆ２(ｘ)、…、ｆｎ(ｘ)の重み係数であり、
好ましくは、前記異なるスケールは、第１スケールと、第２スケールと、…、第ｎスケールとを含み、
前記第１スケールの形態的差分関数ｆ１(ｘ)は、第１種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられ、
前記第２スケールの形態的差分関数ｆ２(ｘ)は、第２種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられ、
……
前記第ｎスケールの形態的差分関数ｆｎ(ｘ)は、第ｎ種類の病変特徴による隣接する２つの断面形態モデルに対応する幾何形態的差分を検出するために用いられ、前記ｎは１以上の自然数である。
【００７３】
さらに、前記修正パラメータｋは、個体情報に基づいて直接的／間接的に取得される数値であり、即ち本発明では、前記修正パラメータｋは、推定又は試験機器によって直接的／間接的に取得されるデータであり、前記修正パラメータｋは、個体の特異的情報又は正規情報と関連付けることができる。
【００７４】
前記形態的差分関数ｆ(ｘ)は、標的血管の異なる位置での断面形態変化が、当該位置から基準点までの距離ｘに応じて変化する関数を表すために用いられ、前記形態的差分関数ｆ(ｘ)を取得するステップは、
断面形態モデルに基づいて、各断面の形態関数を構築するステップと、
隣接する２つの断面の形態関数をフィッティングし、且つ隣接する２つの断面の異なるスケールでの差分変化関数を取得するステップと、
標的血管の近位端の終点を基準点として、差分変化関数に基づいて基準点までの距離ｘに応じた内腔形態の変化率を取得し、近位端の終点から遠位端の終点までの標的血管の位置パラメータを正規化処理し、最終的に形態的差分関数ｆ(ｘ)を取得するステップと、を含む、
【００７５】
前記形態学的関数は、面積関数、直径関数又はエッジ距離関数を含む。即ち、本発明では、各断面の面積、直径又はエッジ距離関数の間のフィッティングによって、異なるスケールでの隣接する２つの断面の差分変化関数を取得することができ、さらに、差分変化関数によって基準点までの距離ｘに応じた内腔形態の変化率を取得し、形態的差分関数ｆ(ｘ)を取得する。即ち、前記形態的差分関数ｆ(ｘ)は、標的血管の２つの断面の面積変化、各位置での直径変化、又は各位置でのエッジ距離変化に関する関数である。
【００７６】
さらに、前記断面形態モデルには、各断面位置でのプラーク情報を含み、前記プラーク情報は即ち標的血管の病変情報であり、前記断面形態モデルは、構築過程において、前記プラーク情報には、プラークの有無と、プラークの位置と、プラークの大きさと、プラークの形成角度と、プラークの組成及びプラークの組成の変化と、プラークの形状及びプラークの形状の変化とを含む必要があり、且つ本実施形態では、前記断面形態モデルを構築するステップは、
標的血管の近位端の終点での断面を基準面として定義し、中心線抽出方法によって標的血管の中心線を抽出し、且つ前記幾何学的モデルの中心径線を構築して取得するステップＳ１と、
前記基準面の中心点を原点として座標系を構築し、前記中心径線に垂直な方向に沿って前記標的血管を分割し、各断面の内外縁を前記座標系に投影することで、標的血管の各位置での内腔断面の平面幾何学的画像を取得し、断面形態モデルの構築を終了するステップＳ２と、を含む。
【００７７】
各位置での内腔断面の平面幾何学的画像は、いずれもステップＳ２で構築された座標系を基準とする必要があり、このように設定すれば、各断面におけるプラークの位置を明らかにし、断面形態モデルの後続のフィッティングを容易にし、さらに、異なるプラーク形態の差分が血管圧差に与える影響を明らかにすることができる。
【００７８】
なお、本明細書中の装置及び機能モジュールは、該技術的解決手段を実現するための基本的な構成を例示的に示すだけのものであり、唯一の構成ではない。
【００７９】
以上をまとめると、本発明の血管圧差を取得する方法は、断面形態モデルを構築することによって、標的血管の各断面位置での平面幾何学的画像を取得し、且つ異なる位置での断面形態モデルをフィッティングして形態的差分関数を構築し、血管圧差を計算する過程において断面形態の概念を導入し、内腔におけるプラークの位置、形状などの要素が血管圧差の計算に与える影響を総合的に考慮し、それによって、本発明の血管圧差を取得する方法によって算出された血管圧差の数値をより正確にし、標的血管の両端の圧力変化を正確に反映させることができ、本発明の方法を用いて算出された血管圧差を他の血流特性値の計算に応用する時、その結果が正確で確実であることを確保する。
【００８０】
上記実施形態は、本発明の技術的解決手段を説明するためにのみ用いられ、限定されるものではない。好ましい実施形態を参照して本発明を詳細に説明したが、当業者は、本発明の技術的解決手段の精神及び範囲から逸脱することなく、本発明の技術的解決手段を修正し又は均等に置換することができることを理解すべきである。
【図１】
2021529577.tif 000012
【図２】
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【図３】
2021529577.tif 000014
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2021529577.tif 000019
【図９】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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2021529577.tif 000023
2021529577.tif 000024
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