(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
血管疾患の患者を評価するためのコンピュータにより実行される方法であって、前記方法が、
前記患者の血管構造の幾何学的配置に関する患者固有のデータを受信することと、
前記受信された患者固有のデータに基づいて前記患者の血管構造における疾患の位置の少なくとも一部を表す解剖モデルを決定することと、
前記患者の血管構造と関連するプラークパラメータを決定することであって、前記プラークパラメータは、疾患種類を特徴づける、ことと、
前記決定されたプラークパラメータに基づいて、進行または退行する前記患者の血管構造における前記疾患の性質を特徴づけるプラークリモデリング指数を決定することと、
前記決定されたプラークリモデリング指数を使用して、前記疾患の進行または退行による前記疾患の位置での前記解剖モデルの前記幾何学的配置の１つ以上の変化をモデル化することと、
前記解剖モデルの幾何学的配置の前記１つ以上のモデル化された変化を考慮に入れて、前記解剖モデルを通る血流の計算モデルを使用して、前記患者の血管構造内の血流の特徴の１つ以上の値を計算することと、
前記計算された血流の特徴の前記１つ以上の値対前記決定されたプラークリモデリング指数に従った前記疾患の進行または退行による前記解剖モデルの幾何学的配置の前記１つ以上のモデル化された変化のプロットを含む表示を作成することと
を含む、コンピュータにより実行される方法。
【請求項２】
前記疾患が機能的に有意になる時点を前記プロットが表示する、請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項３】
前記疾患の位置と関連する前記疾患種類を決定することと、
前記決定された疾患種類及び前記計算された血流の特徴の前記１つ以上の値に基づいて、１つ以上の疾患予測または１つ以上の治療計画を決定することと
を更に含む、請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項４】
前記患者の血管構造における前記疾患の前記疾患種類を決定することと、
前記決定された疾患種類に基づいて前記プラークリモデリング指数を決定することと
を更に含む、請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項５】
前記プロットが、幾何学的配置の前記１つ以上のモデル化された変化及び前記患者の決定された疾患種類と関連した１つ以上のプラークの幾何学的配置に関する血行力学感度の表示を含む、請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項６】
前記血流の特徴が冠血流予備量比である、請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項７】
前記解剖モデルの幾何学的配置の前記１つ以上のモデル化された変化が、パーセンテージ変化として表される病変半径の変化を含む、請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項８】
前記疾患がプラークの存在を含み、前記方法が、プラークの組成、個人の解剖学的構造における前記プラークの位置、血流力、壁内応力またはこれらの組み合わせを含むプラークリモデリング指数を決定することを更に含む、請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項９】
血管疾患の患者を評価するためのシステムであって、前記システムが、
血管病患の患者を評価するための命令を格納するデータ記憶装置と、
前記命令を実行することにより方法を実行するように構成されるプロセッサと
を備え、
前記方法が、
前記患者の血管構造の幾何学的配置に関する患者固有のデータを受信することと、
前記受信された患者固有のデータに基づいて前記患者の血管構造における疾患の位置の少なくとも一部を表す解剖モデルを決定することと、
前記患者の血管構造と関連するプラークパラメータを決定することであって、前記プラークパラメータは、疾患種類を特徴づける、ことと、
前記決定されたプラークパラメータに基づいて、進行または退行する前記患者の血管構造における前記疾患の性質を特徴づけるプラークリモデリング指数を決定することと、
前記決定されたプラークリモデリング指数を使用して、前記疾患の進行または退行による前記疾患の位置での前記解剖モデルの前記幾何学的配置の１つ以上の変化をモデル化することと、
前記解剖モデルの幾何学的配置の前記１つ以上のモデル化された変化を考慮に入れて、前記解剖モデルを通る血流の計算モデルを使用して、前記患者の血管構造内の血流の特徴の１つ以上の値を計算することと、
前記計算された血流の特徴の前記１つ以上の値対前記決定されたプラークリモデリング指数に従った前記疾患の進行または退行による前記解剖モデルの幾何学的配置の前記１つ以上のモデル化された変化のプロットを含む表示を作成することと
を含む、システム。
【請求項１０】
前記疾患が機能的に有意になる時点を前記プロットが表示する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記システムが、前記疾患種類を分類するように更に構成されており、前記１つ以上の疾患予測または前記１つ以上の治療計画が前記疾患種類の分類に基づく、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記システムが、
前記疾患の位置と関連する前記疾患種類を決定することと、
前記決定された疾患種類及び前記計算された血流の特徴の前記１つ以上の値に基づいて、１つ以上の疾患予測または１つ以上の治療計画を決定することと
を実行するために更に構成される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１３】
前記システムが、
前記患者の血管構造における前記疾患の前記疾患種類を決定することと、
前記決定された疾患種類に基づいて前記プラークリモデリング指数を決定することと
を実行するために更に構成される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１４】
前記プロットが、幾何学的配置の前記１つ以上のモデル化された変化及び前記患者の決定された疾患種類と関連した１つ以上のプラークの幾何学的配置に関する血行力学感度の表示を含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１５】
前記血流の特徴が冠血流予備量比である、請求項９に記載のシステム。
【請求項１６】
前記解剖モデルの幾何学的配置の前記１つ以上のモデル化された変化が、パーセンテージ変化として表される病変半径の変化を含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１７】
血管疾患の患者を評価するための方法を実行するためのコンピュータ実行可能なプログラミング命令を含むコンピュータシステム上で使用するための非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記方法が、
前記患者の血管構造の幾何学的配置に関する患者固有のデータを受信することと、
前記受信された患者固有のデータに基づいて前記患者の血管構造における疾患の位置の少なくとも一部を表す解剖モデルを決定することと、
前記患者の血管構造と関連するプラークパラメータを決定することであって、前記プラークパラメータは、疾患種類を特徴づける、ことと、
前記決定されたプラークパラメータに基づいて、進行または退行する前記患者の血管構造における前記疾患の性質を特徴づけるプラークリモデリング指数を決定することと、
前記決定されたプラークリモデリング指数を使用して、前記疾患の進行または退行による前記疾患の位置での前記解剖モデルの前記幾何学的配置の１つ以上の変化をモデル化することと、
前記解剖モデルの幾何学的配置の前記１つ以上のモデル化された変化を考慮に入れて、前記解剖モデルを通る血流の計算モデルを使用して、前記患者の血管構造内の血流の特徴の１つ以上の値を計算することと、
前記計算された血流の特徴の前記１つ以上の値対前記決定されたプラークリモデリング指数に従った前記疾患の進行または退行による前記解剖モデルの幾何学的配置の前記１つ以上のモデル化された変化のプロットを含む表示を作成することと
を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記疾患が機能的に有意になる時点を前記プロットが表示する、請求項１７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記方法が、
前記疾患の位置と関連する前記疾患種類を決定することと、
前記決定された疾患種類及び前記計算された血流の特徴の前記１つ以上の値に基づいて、１つ以上の疾患予測または１つ以上の治療計画を決定することと
を更に含む、請求項１７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記方法が、
前記患者の血管構造における前記疾患の前記疾患種類を決定することと、
前記決定された疾患種類に基づいて前記プラークリモデリング指数を決定することと
を更に含む、請求項１７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願）
本出願は２０１４年１０月２３日出願の米国特許非仮出願第１４／５２２，３４３号、及び２０１４年８月５日出願の米国特許仮出願第６２／０３３，４４６号に対する優先権を主張するものであり、その開示はその全体を参照により本明細書に組み込む。
【０００２】
本開示の種々の実施形態は概して、疾患評価、治療計画及び関連する方法に関する。更に具体的には本開示の特定の実施形態は、冠状動脈プラークの進行／退行曲線に基づく治療計画のためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
冠動脈疾患は、数百万人を冒す一般的な病気である。冠動脈疾患は、心臓に血液を供給する血管に狭窄（血管の異常な狭小化）などの病変を発生させる可能性がある。その結果、心臓への血流が制限される可能性がある。冠動脈疾患に患っている患者は、身体活動中の慢性安定狭心症または安静時の不安定狭心症と称される胸痛を経験し得る。疾患のより重篤な症状は、心筋梗塞または心臓発作という結果をもたらす可能性がある。薬物治療（例えばスタチン）または外科的代替処置（例えば、経皮的冠動脈インターベンション（ＰＣＩ）及び冠動脈バイパス移植手術（ＣＡＢＧ））の両方を含む、冠動脈疾患の治療において大きな進歩があった。例えばＰＣＩ及びＣＡＢＧは、病変が検出された箇所で実施されることができる。しかし、いくつかの動脈閉塞は、機能的に有意でない場合がある。換言すれば、閉塞が著しく血流を妨げず、心筋への酸素供給を妨害しない場合、閉塞は外科的処置を必要としないこともある。
【０００４】
機能的に有意な病変の診断で使用する１つの重要な血行力学的基準は、冠血流予備量比（「ＦＦＲ」）である。ＦＦＲは、冠動脈の遠位位置での大動脈圧への圧力の比を定量化する。この比は、狭窄が機能的に有意であるという可能性を示すと見られる。危険性が高く、高価かつ侵襲的な冠動脈のカテーテル法は、ＦＦＲを測定するためにこれまで使用されてきた。しかし、血流モデリング及び冠動脈コンピュータ断層撮影を使用して、ＦＦＲを非侵襲的に計算できることを、最近の進歩は示すことができる。換言すればＦＦＲ測定または予測は、ＦＦＲの非侵襲的取得の最近の成果と共により容易に利用可能になり得る。
【０００５】
しかし、冠動脈疾患の発生及び進行は、分子スケール、細胞スケール及びまだ完全には理解されていない組織スケールにわたる、化学的、生物学的ならびに機械的経路の複雑な組み合わせを含む。したがって、冠動脈病変に関連するより正確なデータ、例えば、サイズ、形状、位置、機能的有意性（例えば、その病変が血流に影響を及ぼすかどうか）などを提供する要望が依然として存在する。例えば血管疾患の幾何学的配置を理解することは、プラーク（例えば、冠動脈血管疾患における）の成長及びリモデリングを調べることを含むことができる。
【０００６】
場合によってはプラークの特徴は、プラークの成長及びリモデリングに影響を与え得る。例えば石灰化したプラークは通常安定的であることができ、及び著しくリモデリングすることができない。更に石灰化したプラークは、薬物治療、例えばスタチン治療の受容性が低くなる可能性がある。それに対し、脂質コアを有する脂肪性及び線維脂肪性プラークは、より高いリモデリング指数を有することができ、薬物治療及び生活様式の変化（例えば運動）の受容性をより高くすることができる。プラークの特徴に加えて、血行力、プラークの組成、プラークの位置、壁内応力などを含む要因も、リモデリングのためのプラークの能力に役立つことができる。
【０００７】
したがって、プラークの幾何学的配置がどのように患者の血管構造の疾患の機能的有意性（例えば、ＦＦＲ）に影響を与えるかというメカニズムを更に理解する要望が存在する。更に、病因及び疾患進行または退行の理解を改善する要望が存在する。プラークの幾何学的配置と病因との関係の改善された理解は、不必要な侵襲性治療の頻度を減少させて、かつ特定の患者及び疾患のプラークの特徴に有効な治療の選択を確実にする、治療計画を進めることができる。
【０００８】
前述の一般的な説明及び以下の詳細な説明は、どちらも例示的かつ説明的なものであって、本開示を制限するものではない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示の特定の態様に従って、システム及び方法はプラークの進行及び退行曲線に基づく治療計画のために開示される。例えばこのようなシステム及び方法は、どの冠動脈プラークが進行、安定性または退行に対する感度が高いかを識別すること、ならびに生じた動脈の血流及び圧力に対する結果としての影響を識別することを含むことができる。
【００１０】
一方法は、患者の血管構造の幾何学的配置に関する患者固有のデータを受信することと、受信した患者固有のデータに基づいて患者の血管構造の疾患の位置の少なくとも一部を表す解剖モデルを作成することと、位置のモデル化された疾患進行または退行に基づく解剖モデルの幾何学的配置の１つ以上の変化を確認することと、解剖モデルの幾何学的配置の確認された１つ以上の変化に基づく計算モデルを使用して、患者の血管構造内の血流の特徴の１つ以上の値を計算することと、計算した血流の特徴の１つ以上の値と解剖モデルの幾何学的配置の確認された１つ以上の変化との間の関係の電子図形表示を作成することと、を含む。
【００１１】
別の実施形態によれば、血管疾患の患者を評価するためのシステムであって、前記システムは、血管病患の患者を評価するための命令を格納するためのデータ記憶装置と、プロセッサであって、前記プロセッサが、患者の血管構造の幾何学的配置に関する患者固有のデータを受信するように、受信した患者固有のデータに基づいて患者の血管構造の疾患の位置の少なくとも一部を表す解剖モデルを作成するように、前記位置のモデル化された疾患進行または退行に基づく解剖モデルの幾何学的配置の１つ以上の変化を確認するように、解剖モデルの幾何学的配置の確認された１つ以上の変化に基づく計算モデルを使用して、患者の血管構造内の血流の特徴の１つ以上の値を計算するように、及び、計算した血流の特徴の１つ以上の値と前記解剖モデルの幾何学的配置の確認された１つ以上の変化との間の関係の電子図形表示を作成するように、構成されるプロセッサと、を含む。
【００１２】
別の実施形態によれば、コンピュータシステム上で使用するための非一時的なコンピュータ可読媒体は、血管疾患の患者を評価する方法であって、前記方法が、患者の血管構造の幾何学的配置に関する患者固有のデータを受信することと、受信した患者固有のデータに基づいて患者の血管構造の疾患の位置の少なくとも一部を表す解剖モデルを作成することと、前記位置のモデル化された疾患進行または退行に基づく解剖モデルの幾何学的配置の１つ以上の変化を確認することと、解剖モデルの幾何学的配置の確認された１つ以上の変化に基づく計算モデルを使用して、患者の血管構造内の血流の特徴の１つ以上の値を計算することと、計算した血流の特徴の１つ以上の値と解剖モデルの幾何学的配置の確認された１つ以上の変化との間の関係の電子図形表示を作成することと、を含む方法を実行するためのコンピュータ実行可能なプログラム命令を含む。
【００１３】
開示された実施形態の追加の目的及び利点は以下の説明に部分的に記載されており、部分的にその説明から明らかになる、または本開示の実施形態を実施することによって知ることができる。開示された実施形態の目的及び利点は添付の特許請求の範囲に具体的に記載されている要素及び組み合わせによって実現かつ達成されるであろう。
【００１４】
上述の一般的な説明及び以下に述べる詳細な説明の両方は例示かつ説明のためだけのものであり、記載されている開示された実施形態を制限するものではないことを理解すべきである。
本願明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
血管疾患の患者を評価するためのコンピュータにより実行される方法であって、前記方法が、
前記患者の血管構造の幾何学的配置に関する患者固有のデータを受信することと、
前記受信した患者固有のデータに基づいて患者の血管構造の疾患の位置の少なくとも一部を表す解剖モデルを作成することと、
前記位置のモデル化された疾患進行または退行に基づく解剖モデルの幾何学的配置の１つ以上の変化を確認することと、
前記解剖モデルの幾何学的配置の確認された１つ以上の変化に基づく計算モデルを使用して、患者の血管構造内の血流の特徴の１つ以上の値を計算することと、
前記計算した血流の特徴の１つ以上の値と前記解剖モデルの幾何学的配置の確認された１つ以上の変化との間の関係の電子図形表示を作成することと、を含む、前記方法。
（項目２）
前記関係の電子図形表示が、前記解剖モデルの幾何学的配置の確認された１つ以上の変化に応じて前記計算した血流の特徴の１つ以上の値がどのように変化するのかを示す、グラフを含む、項目１に記載のコンピュータ実行方法。
（項目３）
前記疾患の位置と関連する疾患の種類を特定することと、
前記特定された疾患の種類及び前記計算した血流の特徴の１つ以上の値に基づく、１つ以上の疾患予測または１つ以上の治療計画を決定することと、を更に含む、項目１に記載のコンピュータ実行方法。
（項目４）
前記疾患がプラークの存在を含み、及び前記方法が前記疾患の種類のプラークのリモデリングの特徴に基づく１つ以上のプラークの幾何学的配置を計算することによって、前記位置の疾患進行または退行をモデル化することを更に含む、項目１に記載のコンピュータ実行方法。
（項目５）
前記関係の電子図形表示が、前記形状の１つ以上の変化及び前記個人の特定された疾患の種類と関連した、１つ以上のプラークの幾何学的配置に関する血行力学感度のプロットを含むレンダリングを含む、項目１に記載のコンピュータ実行方法。
（項目６）
前記血流の特徴が冠血流予備量比である、項目１に記載のコンピュータ実行方法。
（項目７）
前記解剖モデルの幾何学的配置の１つ以上の変化がパーセンテージ変化として表される病変半径の変化を含む、項目１に記載のコンピュータ実行方法。
（項目８）
前記疾患がプラークの存在を含み、ならびに前記方法がプラークの組成、個人の解剖学的構造のプラークの位置、血流力、壁内応力またはこれらの組み合わせを含むプラークのリモデリングの特徴を特定することを更に含む、項目１に記載のコンピュータ実行方法。
（項目９）
血管疾患の患者を評価するためのシステムであって、前記システムが、
血管病患の患者を評価するための命令を格納するためのデータ記憶装置と、
方法を実行するための命令を実行するように構成されるプロセッサであって、前記方法が、
前記患者の血管構造の幾何学的配置に関する患者固有のデータを受信することと、
前記受信した患者固有のデータに基づいて患者の血管構造の疾患の位置の少なくとも一部を表す解剖モデルを作成することと、
前記位置のモデル化された疾患進行または退行に基づく解剖モデルの幾何学的配置の１つ以上の変化を確認することと、
前記解剖モデルの幾何学的配置の確認された１つ以上の変化に基づく計算モデルを使用して、患者の血管構造内の血流の特徴の１つ以上の値を計算することと、
前記計算した血流の特徴の１つ以上の値と前記解剖モデルの幾何学的配置の確認された１つ以上の変化との間の関係の電子図形表示を作成することと、を含むプロセッサと、を含む、前記システム。
（項目１０）
前記関係の電子図形表示が、前記解剖モデルの幾何学的配置の確認された１つ以上の変化に応じて前記計算した血流の特徴の１つ以上の値がどのように変化するのかを示す、グラフを含む、項目９に記載のシステム。
（項目１１）
前記システムが、
前記疾患の種類を分類するように更に構成されており、前記１つ以上の疾患予測または前記１つ以上の治療計画が前記疾患の種類の分類に基づく、項目９に記載のシステム。
（項目１２）
前記システムが、
前記疾患の位置と関連する疾患の種類を特定するように、及び
前記特定された疾患の種類及び前記計算した血流の特徴の１つ以上の値に基づく、１つ以上の疾患予測または１つ以上の治療計画を決定するように、更に構成される、項目９に記載のシステム。
（項目１３）
前記疾患がプラークの存在を含み、及び前記方法が前記疾患の種類のプラークのリモデリングの特徴に基づく１つ以上のプラークの幾何学的配置を計算することによって、前記位置の疾患進行または退行をモデル化することを更に含む、項目９に記載のシステム。
（項目１４）
前記関係の電子図形表示が、前記個人の前記幾何学的配置の１つ以上の変化及び特定された疾患の種類と関連する、１つ以上のプラークの幾何学的配置に対する血行力学的感度のプロットを含む、項目９に記載のシステム。
（項目１５）
前記血流の特徴が冠血流予備量比である、項目９に記載のシステム。
（項目１６）
前記解剖モデルの幾何学的配置形状の１つ以上の変化がパーセンテージ変化として表される病変半径の変化を含む、項目９に記載のシステム。
（項目１７）
血管疾患の患者を評価する方法のためのコンピュータ実行可能なプログラム命令を含む、コンピュータシステム上で使用するための非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記方法が、
前記患者の血管構造の幾何学的配置に関する患者固有のデータを受信することと、
前記受信した患者固有のデータに基づいて患者の血管構造の疾患の位置の少なくとも一部を表す解剖モデルを作成することと、
前記位置のモデル化された疾患進行または退行に基づく解剖モデルの幾何学的配置の１つ以上の変化を確認することと、
前記解剖モデルの幾何学的配置の確認された１つ以上の変化に基づく計算モデルを使用して、患者の血管構造内の血流の特徴の１つ以上の値を計算することと、
前記計算した血流の特徴の１つ以上の値と前記解剖モデルの幾何学的配置の確認された１つ以上の変化との間の関係の電子図形表示を作成することと、を含む、前記非一時的なコンピュータ可読媒体。
（項目１８）
前記関係の電子図形表示が、前記解剖モデルの幾何学的配置の確認された１つ以上の変化に応じて前記計算した血流の特徴の１つ以上の値がどのように変化するのかを示す、グラフを含む、項目１７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（項目１９）
前記方法が、
前記疾患の位置と関連する疾患の種類を特定することと、
前記特定された疾患の種類及び前記計算した血流の特徴の１つ以上の値に基づく、１つ以上の疾患予測または１つ以上の治療計画を決定することと、を更に含む、項目１７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（項目２０）
前記疾患がプラークの存在を含み、及び前記方法が前記疾患の種類のプラークのリモデリングの特徴に基づく１つ以上のプラークの幾何学的配置を計算することによって、前記位置の疾患進行または退行をモデル化することを更に含む、項目１７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【００１５】
本明細書に組み込まれ、その一部をなす添付の図面は、種々の例示的実施形態を図解し、詳細な説明とともに開示された実施形態の原理を説明する役割を果たす。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本開示の例示的実施形態による、プラークの進行及び退行曲線に基づく治療計画のための例示のシステム及びネットワークのブロック図である。
【図２】本開示の例示的実施形態による、病変の種類及び血行力学感度に基づく治療計画のための例示の方法のブロック図である。
【図３−１】（図３Ａ）本開示の例示的実施形態による、特定の患者の特徴に付与される進行／退行曲線に基づく、治療計画のための例示の方法のブロック図である。（図３Ｂ）本開示の例示的実施形態による、罹患部位を含む解剖学的モデルを作成する例示の方法のブロック図である。
【図３Ｃ】本開示の例示的実施形態による、血行力学上の疾患の進行及び退行の影響を分析する例示の方法のブロック図である。
【図４Ａ】本開示の例示的実施形態による、冠動脈疾患におけるプラークの進行／退行曲線に基づく治療計画のための、特定の実施形態の例示の方法のブロック図である。
【図４Ｂ】本開示の例示的実施形態による、解剖学的構造の罹患部位を発見するための例示の方法のブロック図である。
【図４Ｃ】本開示の例示的実施形態による、疾患の種類を特徴づけるための例示の方法のブロック図である。
【図５】本開示の実施形態による、脂質に富む軟性プラークにおけるプラークの進行／退行曲線を含む例示的表示を示す。
【図６】本開示の実施形態による、脂質に富む軟性プラークにおけるプラークの進行／退行曲線を含む例示的表示を示す。
【図７】本開示の実施形態による、病変をリモデリングすることによるＦＦＲＣＴ変化の例示的表示を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
次に本開示の例示的実施形態を詳細に参照するが、それらの例は添付の図面で図解する。可能な限り、これらの図面を通して、同じ参照番号を使用して同じまたは類似する部分に言及する。
【００１８】
上述のように動脈のプラークの幾何学的配置の変化の機能的有意性は、冠血流予備量比（ＦＦＲ）を使用して評価されることができる。ＦＦＲは、病変の機能的有意性を診断するための重要な血行力学的基準として認められる。ＦＦＲは、冠動脈の遠位位置での大動脈圧への圧力の比を定量化する。患者固有の冠動脈の血管構造のＦＦＲ（及びそれによる血流）上のプラークの幾何学的配置の影響は、十分に理解されていなかった、または定量化されていなかった。したがって、動脈硬化疾患の進行または退行がどのようにプラークの幾何学的配置を変化させ、かつ血流に影響を与えるのかという理解を改善する要望が、存在する。
【００１９】
したがって本開示は、プラークの幾何学的配置の変化とプラークの幾何学的配置に関連する病変の機能的有意性との間の関係を自動的に評価し、かつ電子的に表示するための技術に関する。換言すれば本開示は、プラークの幾何学的配置の成長／縮小がどのように血行力学に影響を及ぼすか判定するためのシステム及び方法に関する。一実施形態において本開示は、血行力学的疾患指標上の管腔の幾何学的配置の影響を理解するためのシステム及び方法を説明する。プラークの幾何学的配置の変化に対応する機能的有意性の予測モデリングは、個人の治療計画を助けることができる。具体的には前記影響を理解することは、プラークの特徴と組み合わせて最適な治療法に達することができる（例えば図２に詳細に記載されているように）。
【００２０】
一実施形態において、個人の疾患進行上の管腔の幾何学的配置の影響は、プラークの成長／縮小の予測モデリングに基づいて測定されることができる。プラークの進行／退行及び組織のリモデリングは、（ｉ）変更した圧力もしくは流れ（恒常状態から）、もしくは生物学的要因（例えば、高血圧、コレステロール値、活動レベル、喫煙など）に応じた動脈壁の適応応答の計算モデリングを使用すること、または（ｉｉ）特徴（例えば、プラークの位置、近位／末梢疾患の存在、高血圧、コレステロール、活動レベル、喫煙など）を使用してプラークの進行及び脆弱性を予測するために機械学習を使用することにより予測されることもできる。機械学習方法の例示の方法は、例えば２０１３年８月２７日出願の米国特許非仮出願第１４／０１１，１５１号、名称「Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ，Ｏｎｓｅｔ，ａｎｄ／ｏｒ  Ｃｈａｎｇｅ  ｏｆ  Ｃｏｒｏｎａｒｙ  Ｌｅｓｉｏｎｓ」に開示されており、その全体を参照により本明細書に組み込む。場合によっては、これらの機械学習技術を用いて計算されるＦＦＲ値はＦＦＲＭＬと呼ばれることもある。
【００２１】
統計方法を使用して評価されるＦＦＲの変動性と、プラークのリモデリング指数の組み合わせは、プラーク進行の危険性を計算するために用いることができる。一実施形態においてＦＦＲの変動性は、プラークのリモデリング指数に応じて、血行力学的感度として認められることができる。感度分析は、ＦＦＲが半径または最小管腔直径（ＭＬＤ）の変化にどのように反応するのか、例えばＦＦＲＣＴ対ＭＬＤ曲線（図６及び図７に示すように）を特徴づけるために使用してもよい。一実施形態において感度曲線は、確率的選点（ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  ｃｏｌｌｏｃａｔｉｏｎ）アルゴリズムにより識別される候補の幾何学的配置上の３次元（３−Ｄ）シミュレーションまたは機械学習分析のうちの１つまたは両方を実行することにより計算されることができる。あるいはモンテカルロアルゴリズムまたは等間隔の幾何学的配置の類似のサンプリングは、感度曲線を計算するために用いることができる。ＦＦＲＣＴ対ＭＬＤ曲線の勾配は、プラークの進行（例えば勾配は負である）及び退行（例えば勾配は正である）の効果を計算するために用いてもよい。
【００２２】
プラーク進行が低リスクである、またはＦＦＲＣＴが幾何学配置に低感度である場合、プラークの進行によるＦＦＲＣＴ感度は低い可能性がある。機械学習方法を訓練して、ＦＦＲＭＬ（例えば、管腔領域、血行力学的要因（例えば正味の下流抵抗）など）を予測するための特徴と共に、上述のプラークのリモデリングを予測するための特徴を組み合わせて、プラーク進行に対する感度を予測することができる。ＦＦＲＣＴ感度を推定するための例示の方法は、例えば２０１３年４月１７日出願の米国特許非仮出願第１３／８６４，９９６号、名称「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｉｎ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｂｌｏｏｄ  Ｆｌｏｗ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ」に開示されており、その全体を参照により本明細書に組み込む。
【００２３】
一実施形態において出力は、ＦＦＲＣＴ上の病変の影響に基づき病変に着色することによって定量化され、かつ視覚化されることができる。出力は、（ａ）患者固有の幾何学的配置であって、ここで各病変はＦＦＲＣＴに対するその影響により色分けされることができる、（ｂ）各病変における、リモデリングされた幾何学的配置の新しいＦＦＲＣＴマップ、（ｃ）各病変の特徴的な進行／退行曲線、及び／または（ｄ）プラークの幾何学的配置に対するリモデリング指標及びＦＦＲＣＴ感度の組み合わせに基づく定量化され、かつ出力されたリスクスコアのうちの１つまたはこれらの組み合わせを含むことができる。このような視覚的出力を使用して、高感度の病変を層別化し、薬物治療（例えば、退行に感度が高いプラークにおいて）またはより頻繁なフォローアップ（例えば、負の機能的有意性（例えば、負のＦＦＲＣＴ診断）を有するが進行に感度の高い病変を有する患者において）の影響を評価することができる。プラーク形態のリモデリングがどのようにＦＦＲＣＴに影響を与えるかという予測シミュレーションにそれが有用であり得るので、したがってこのような情報を判定する要望が存在する。
【００２４】
本開示は更に、病変の進行及び退行がどのようにＦＦＲＣＴに影響を及ぼすかについて、分類を使用して予測するためのシステム及び方法も記載する。例えば分類法図は、病変、基準ＦＦＲＣＴ及び計算した進行／退行曲線の種類に基づく、治療の選択肢（例えばスタチン治療、ステント術など）または生活様式の変化のために作成されることができる。分類法図上の配置は、（ａ）リモデリングする病変の性質（例えば軟性プラーク）、及び（ｂ）病変がリモデリングするとき、ＦＦＲＣＴが影響を受ける程度に基づくことができる。本開示は、（ｉ）疾患（例えば病変）の進行／退行がどのように疾患の種類に基づくＦＦＲＣＴを生じさせるのかという予測、（ｉｉ）病変の進行／退行に基づく治療の選択肢の選択、及び／または（ｉｉｉ）プラークの幾何学的配置に対するリモデリングの指標とＦＦＲＣＴ感度の組み合わせに基づく、定量化された及び出力されたリスクスコアを提供できる。
【００２５】
このような情報を決定するための一実施形態は、（ｉ）病変の種類（例えば石灰化／線維性または脂質に富む）、及び（ｉｉ）血行力学的に感度の高いまたは血行力学的に鈍感なものとしての病変の分類の組み合わせを用いた幅広い分類法を含むことができる。血行力学的に感度の高い可能性がある脂質に富む病変は、薬物治療またはＰＣＩの候補であり得る。血行力学的感度に依存しない石灰化した病変は安定的であり得て、血行力学的に鈍感であり得る脂質の豊富な病変は不確定であり得る。以下でより詳細に述べるように図２は、血行力学上のプラークの特徴及びリモデリングへの影響に基づく治療計画のための例示の分類法を含む。
【００２６】
病変のプラークの幾何学的配置と機能的有意性との間の相互作用と同様に、プラークの成長／縮小の全体的予測モデリングは患者の治療計画に役立つことができ、それは例えば（ｉ）積極的薬物治療が患者にとって最適であるか、（ｉｉ）フォローアップ画像診断が患者のために優先的に実行されることができる時間間隔、ならびに／または（ｉｉｉ）ステント術及び／もしくはバイパス術が患者にとって適切な治療の選択肢であるかについて判断することを含む。確認された各プラークにおけるプラークの半径に対する候補の測定位置で、ＦＦＲＣＴをプロットすることによって（＋／−２５％のＭＬＤ）、プラークの幾何学的配置と機能的有意性との間の関係を定量化することを、本開示は目的とする。このようなプロットは、外科治療の選択肢、薬物治療及び／または連続監視の費用及び利点を評価するのを助けることができる。
【００２７】
ここで図を参照すると図１は、例示的実施形態によるプラークの進行／退行曲線に基づく治療計画のための例示のシステム１００及びネットワークのブロック図を示す。具体的には図１は複数の医師１０２及び第三者提供者１０４を示しており、そのいずれかは１つ以上のコンピュータ、サーバ及び／または手で持てるサイズの携帯機器によってインターネットなどの電子ネットワーク１０１に接続することができる。医師１０２及び／または第三者提供者１０４は、１つ以上の患者の解剖学的構造の画像を作成する、または得ることができる。医師１０２及び／または第三者提供者１０４は、年齢、病歴、血圧、血液粘度などの患者固有の情報の任意の組み合わせも得ることができる。医師１０２及び／または第三者提供者１０４は、解剖学的画像及び／または患者固有の情報を電子ネットワーク１０１上のサーバシステム１０６に伝達できる。サーバシステム１０６は、医師１０２及び／または第三者提供者１０４から受信した画像及びデータを格納するための記憶装置を含むことができる。サーバシステム１０６は、記憶装置に格納される画像及びデータを処理するための処理装置も含むことができる。
【００２８】
図２は、例示的実施形態による、病変の種類及び血行力学感度に基づく治療計画のための方法２００の例示の概略のブロック図である。一実施形態において方法２００は、個人の血管構造で検出したプラークを分類するための配列及び／または分類法を含む。プラークを分類する際、方法２００は、分類と関連するプラークの特徴に好適な治療のための治療計画へ導くことができる。
【００２９】
一実施形態において、方法２００は病変の種類を確認する工程２０１を含むことができる（例えば、ＣＴまたはサーバシステム１０６で受診される他のデジタル画像診断からの患者の解剖学的構造で検出された病変について）。一実施形態において、方法２００は、石灰化／線維性プラーク２０３または軟性プラーク２０５として、広範囲の病変の種類の中から識別できる。石灰化または線維性プラークは大部分は安定的であり得て、それゆえ評価は、石灰化または線維性プラークがステント術の候補であるかどうかに集中できる。このような評価は、石灰化または線維性プラークが流れを制限する程度を評価すること、及びプラークによって生じる流れ遮断のレベルに基づくステント術に関する特定を行うことを含むことができる。
【００３０】
患者の病変が石灰化または線維性プラーク２０３からなると確認される場合、工程２００は、プラーク進行に対するＦＦＲＣＴの変化を計算することを含むことができる工程２０７へ進むことができる。上述のようにＦＦＲは、病変への遠位圧力と病変への近位圧力の比率を記載する（例えば、ＦＦＲ＝Ｐｄｉｓｔａｌ／Ｐｐｒｏｘｉｍａｌ）。一実施形態において、Ｐｐｒｏｘｉｍａｌは大動脈で測定されることができる。大きな圧力降下は有意な狭窄を示すことができ、それは機能的に有意な病変が低ＦＦＲ値を随伴できることを意味する。高ＦＦＲ値（例えば、ＦＦＲ＝１により近い値）は、有意でない狭窄を示すことができる。例えばいくつかの実施形態はＦＦＲ閾値８を含むことができ、ＦＦＲ＞８は陰性診断またはわずかな狭窄を示すことができる。それに反してＦＦＲ≦８の場合、付随する病変は陽性診断を受けることができ、それは意な狭窄を意味する。
【００３１】
ＦＦＲＣＴを計算する工程２０７は、次の工程２０９で使用することができ、それは、石灰化または線維性プラークの病変が流れ制限であるか判定することを含むことができる。一実施形態において、所定の閾値以下のＦＦＲ値、例えばＦＦＲ≦０．８を有するとして分類される場合、病変は流れ制限とされることができ、及び、所定の閾値より大きいＦＦＲ値、例えばＦＦＲ＞０．８を有するとして分類される場合、非流れ制限とされることができる。実際に病変が流れ制限である場合、病変は「陽性」診断を受けることができ、有意な狭窄は病変部位に存在することを意味する。このような状況で方法２００は工程２１１へ進むことができ、それは患者の病変をステント術及び／またはバイパス術の候補として確認することを含むことができる。石灰化したプラークは退行する可能性が低いので、工程２１１で推奨される治療は、例えばスタチン治療の代わりに、ステント術またはバイパス術を含む傾向があり得る。あるいは工程２０９は、患者の病変が流れ制限でないという評価に戻ることができる。この場合、方法２００は工程２１３へ進むことができ、それは疾患の危険因子を減らす標準的薬物治療を推奨すること、及び／または単に定期的なフォローアップを推奨することを含むことができる。
【００３２】
患者の病変が軟性プラーク２０５の脂質の富む病変であると確認される場合、工程２０１の後に工程２１５が続くことができる。工程２１５は、プラークに関して計算されるＦＦＲＣＴ値が負または正（すなわち、それぞれ所定の閾値の上もしくはその下）かを最初に決定することで、プラーク進行または退行によりＦＦＲＣＴがどのように変化するか計算することを含むことができる。軟性プラークは石灰化または線維性プラークより血行力学的に感度の高い可能性があるので、工程２１５はプラーク退行に対するＦＦＲＣＴ反応の観察を含むことができる。それに反して工程２０７はプラーク進行だけに集中することができ、それは石灰化したプラークがより低い退行の可能性を有し得るからである。
【００３３】
病変が有意でない（すなわちＦＦＲＣＴは負である）と工程２１５が判断する場合、工程２１５の後に工程２１７が続くことができて、プラークが例えば２０％進行する場合、それは病変が有意になるかどうか判断することを含むことができる。例えば工程２１７は、プラークの幾何学的配置に対するＦＦＲＣＴのプラーク進行曲線からこの判断をすることができる。病変が所与の点を通過したプラーク進行から有意になる場合（工程２１７「はい」）、病変が監視されるよう推奨することを工程２１９は含むことができる。例えば治療はまだ必要でない可能性があるが、工程２１９は、頻繁なフォローアップを推奨すること、及び病変がより重篤になる場合薬物治療を開始することを含むことができる。病変がプラーク進行があっても有意にならない場合（工程２１７「いいえ」）、アテローム性硬化症の危険因子を減らすため標準的薬物治療を許可するという判断をすることを、次に工程２２１は含むことができる。
【００３４】
病変が実際に有意であることを判断することを工程２１５が含む場合（すなわちＦＦＲＣＴは正と診断される）、工程２１５の後に工程２２３が続くことができて、プラークが所与の量（例えば退行２０％）だけ退行する場合、病変は機能的に有意になるかを判断することを含むことができる。プラーク退行が病変の機能的有意性を変える場合（工程２２３「はい」）、工程２２３の後に工程２２５が続くことができて、それは積極的薬物治療を含む治療を推奨することを含むことができる。例えば工程２２５は、積極的スタチン治療及び／または生活様式の変化（例えば、運動）の候補として患者を識別できる。プラーク退行が病変の機能的有意性を変えないとしてモデル化される場合（工程２２３「いいえ」）、工程２２３の後に工程２２７が続くことができて、病変が流れ制限であるかを判断することをそれは含むことができる。病変が流れ制限として確認されない場合、工程２２７の後に工程２２１が続くことができて、それは、治療または措置が病変のために推奨され得ることを判定することを含む。しかし病変が流れ制限である場合、工程２２７の後に工程２２９が続くことができて、病変はステント術及び／またはバイパス術の候補と識別されることができる。
【００３５】
図３Ａは、例示的実施形態による、特定の患者の特徴に対する進行／退行曲線に基づく、治療計画のための例示の方法３００のブロック図である。図３Ａの方法は、電子ネットワーク１０１上の医師１０２及び／または第三者提供者１０４から受信する情報、画像及びデータに基づいて、サーバシステム１０６により実行されることができる。
【００３６】
一実施形態において工程３０１は、解剖学的モデル及び／または疾患情報が利用可能かを判断することを含むことができる。解剖学的モデルにおける疾患の種類または疾患の位置（複数可）に関する解剖学的モデル及び情報が利用できない場合、工程はこのような情報を得るために実施され得る。図３Ｂは、モデル及び／または情報取得のための実施形態が示されている。
【００３７】
一実施形態において工程３０３は、解剖学的モデルから疾患の種類を特徴づけることを含むことができる。いくつかの実施形態で特徴づけは、パラメータ（例えば、血管半径の変化を含む解剖学的パラメータ）を含むことができ、その結果、特徴づけに合う患者の解剖学的モデルの部分（複数可）は罹患しているとして識別され得る。例えば工程３０３は、ＣＴスキャン（例えば、工程３０１から入手）及び罹患しているとして識別される位置（例えば、工程３０１から、または図３Ｂの方法３２０から入手可能）に基づいて疾患の種類を特徴づけることを含むことができる。場合によっては工程３０３は、解剖学的構造、プラークの組成またはこれらの組み合わせに基づいて疾患の種類を特徴づけることを含むことができる。疾患の種類を判定することは、疾患の位置、壁の厚み、壁の材料特性、壁の成分の代謝活性などを含む、多くの要因を考慮することを更に含むことができる。いくつかの実施形態で疾患の種類は、上述の要因の組み合わせを含む定量的測定基準を使用して特徴づけられることができる。一実施形態において、工程３０３は疾患の特徴づけを作成することを含むことができる。他の実施態様において、工程３０３は疾患の特徴づけを受信することを含むことができる。
【００３８】
一実施形態において、工程３０５はプラークの成長／退行を予測することを含むことができる。換言すれば、工程３０３は疾患を、更に具体的には患者の解剖学的モデルに基づく疾患の現状を検出することを含むことができる（例えば、工程３０１から）が、工程３０５は疾患の将来の状態の理解を形成することを含むことができる。治療計画は、工程３０５で作成される将来の状態の理解からの予測に基づいてもよい。
【００３９】
例えば工程３０５は、疾患の種類及び患者情報から、心臓有害事象及びプラークの脆弱性における予後を判定することを含むことができる。一実施形態において工程３０５は、画像特徴分析、幾何学的分析、計算流体力学的分析、構造力学分析、または解剖学的画像データのこれらの分析の任意の組み合わせを使用して、プラークの成長を予測することを含むことができる。あるいはまたは加えて、工程３０５は機械学習方法を使用して、プラークの成長を計算できる。プラークの成長を予測することは、心臓有害事象及びプラークの脆弱性における予後を含むことができる。プラークの脆弱性を予測するための例示的方法は、例えば２０１４年４月１６日出願の米国特許非仮出願第１４／２５４，４８１号、名称「Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  Ｃｏｒｏｎａｒｙ  Ｐｌａｑｕｅ  Ｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙ  ｆｒｏｍ  Ｐａｔｉｅｎｔ−Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ａｎａｔｏｍｉｃ  Ｉｍａｇｅ  Ｄａｔａ」に開示されており、その全体を参照により本明細書に組み込む。
【００４０】
一実施形態において工程３０７は、可能性のあるプラーク成長／退行の機能的有意性の分析を含むことができる（例えば、工程３０５から）。例えば工程３０７は、検出した疾患の機能的有意性を評価するために、プラークの成長／退行への血行力学的反応を判定することを含むことができる。血行力学的反応を判定することは、血管の各部分内の血行力学上への、プラークの成長／退行が有し得る影響を評価することを含むことができる。図３Ｃは、疾患の進行及び退行の血行力学的影響を評価することに関する詳細を含む。
【００４１】
工程３０９は、出力を特定することを含むことができる。例えば工程３０９は、疾患の危険性を定量化しかつ出力することを含むことができる。場合によっては工程３０９は、出力を後処理することを含むことができる。工程３０９の定量化すること及び後処理することは、複数の可能性がある表示の外への出力（例えば、出力表示）を選択することを含むことができる。工程３０９は、表示のレンダリングを作成すること、またはユーザー入力または相互作用に応じて表示を調整することを更に含むことができる。一実施形態において工程３０９は、後述の出力のすべてもしくは組み合わせをディスク及び／もしくは表示装置に書き込むこと、または報告としての出力をユーザー（例えば医師）に対して作成することを含むことができる。後述する出力は、個別に、集合的にまたは任意の組み合わせで使用することができる。
【００４２】
一実施形態において出力は、血行力学的感度と共に、疾患の種類及び成長の組み合わせを含むことができる。このような出力は、疾患の危険性及び治療の選択肢を評価するために用いることができる。例えば、疾患の予測された速い成長及び疾患の幾何学的配置に対する高い血行力学的感度を有する患者は、心臓病の発生する危険性がより高い。安定的な疾患の幾何学的配置を有する患者は、低い危険性であり得る。不安定な疾患の幾何学的配置だが低い血行力学的感度を有する患者は、不確定の危険性があるとして分類され得る。不確定の危険性を有する患者は、頻繁なフォローアップ、または頻繁な観察と組み合わせた予防的薬物治療の候補であり得る。出力は、患者の危険性レベル及び危険性レベルに基づく１つ以上の治療の推奨を含むことができる。
【００４３】
別の実施形態で出力は、各確認した疾患部位に関する特性曲線を含むことができる（例えば、工程３０１または方法３２０、工程３２９から）。例えば血行力学特性曲線は、目的の血行力学的量が疾患の幾何学的配置によってどのように変化するかを示すことができる。例えば各曲線は疾患の種類に対応することができ、曲線は、幾何学的配置によるグラフに、ならびにｘ軸及びｙ軸に沿った目的の血行力学的量にプロットされることができる。
【００４４】
更に別の実施形態で出力は、疾患進行及び疾患退行に対応する幾何学的配置の一群の極値と同様に（図３Ｃで詳細に説明したように）、再構成された幾何学的配置に関する１つ以上の目的の量を示すことを含むことができる。いくつかの実施形態で出力は、疾患の進行／退行の極値に関する目的の量を示すことができる。更なる実施形態で出力は、所望の間隔、例えば３か月、６か月、１年のフォローアップにおける疾患の進行または退行の予測モデリングに基づく、血行力学の差のマップを含むことができる。
【００４５】
図３Ｂは、例示的実施形態による、罹患部位を含む解剖学的モデルを作成する例示の方法３２０のブロック図である。図３Ｂの方法は、電子ネットワーク１０１上の医師１０２及び／または第三者提供者１０４から受信する情報、画像及びデータに基づいて、サーバシステム１０６により実行されることができる。方法３２０は、疾患の位置及び疾患の種類に関する解剖学的モデルならびに／または情報がすでに利用できないときに実行される。任意の方法であり得る。
【００４６】
一実施形態において方法３２０は、例えば目的の解剖学的構造または系を包含するデジタル表現を得る工程３２１から開始できる。デジタル表現は、画像に基づく表現、測定した変数、パラメータ値の一覧もしくは表、及びシステムを表す特徴、または上述の組み合わせを含むことができる。デジタル表現は更に、ＣＴ、ＭＲＩ、超音波などを含む画像スキャンに基づくことができ、それはデジタル記憶装置（例えば、ハードドライブ、コンピュータのネットワークドライブ、ラップトップ、サーバまたはＵＳＢなど）を使用して保存される。工程３２１で得られる表現は、特定の個人の解剖学的構造でもよく、したがって患者固有であるとみなされる。
【００４７】
一実施形態において次の工程は、罹患した部分を単離することを含むことができる。例えば工程３２３は、デジタル表現で示される解剖学的構造内の目的の系を単離することを含むことができる。例えば、冠動脈疾患を調べるとき、目的の系は大動脈及び関連する冠動脈を含むことができる。工程３２３は、個人の血管構造の領域または部位を目的のシステムとして特定することを含むことができる。あるいはまたは加えて、工程３２３は目的の系の特徴を定めることを含むことができ、その結果、目的の系は個人の血管構造に関して受信する一組の情報内で確認できる。例えば工程３２３は、目的の系の幾何学的配置、特定の条件及び系の特性を詳細に描写することを含むことができる。特定の条件は、例えば画像が得られた拡張期を含むことができる。系の特性は、画像獲得の日付及び時間、ならびに血圧、身長／体重、年齢、ヘマトクリット／粘度などを含む画像獲得時の患者の状態を含むことができる。患者の状態は時間の経過とともに変化する可能性がり、１人の患者は複数の患者の状態を経験することを意味する。例えば患者は無症状であり得るが、後にアンギナの症状を経験して、それから亜急性心筋梗塞、緊急血栓溶解、冠動脈ステント術もしくはＣＡＢＧ、または亜急性脳卒中及び手術後の切断であり得る。別のシナリオで患者は、新たに診断された糖尿病、癌、脳卒中、認知症及び／または動脈瘤を有し得る。更に別の状況で患者は、例えば外傷、脳卒中、認知症などにより寝たきりでもよい。系の特性は、これらの種々の患者の状況を特徴づけることに関する特性を含むことができる。ある場合には工程３２３は、追加の工程、例えば画像処理に関する工程を更に含むことができる。
【００４８】
一実施形態において方法３２０は、原画像（例えば工程３２１により提供される原画像）から系及び／または系の部分を再構成するべきか判定する工程３２５を含むことができる。例えば獲得した表現（例えば工程３２１から）が不完全な表現を表示する可能性がある場合、または獲得した表現が画像に基づくモデルの代わりに変数もしくはパラメータ値の一覧を含む場合、または表現の画質が改善され得る場合、いくつかの実施形態は再構成を作成することを含むことができる。工程３２５から、方法３２０は、再構成を作成する工程３２７に、または患者の表現の罹患部位を定める工程３２９に続くことができる。
【００４９】
いくつかの実施形態で工程３２９は工程３２７に続くことができ、その場合に工程３２９は、再構成されたモデル（例えば工程３２７から）の罹患部位を定めることを含むことができる。別の実施形態で工程３２９は、工程３２３で詳細に描写される幾何学的配置、系の特性及び／または固有の条件を使用して受信される（例えば、工程３２１から）表現から罹患部位を定めることを含むことができる。１つの例示的ケースは、目的の系が病変を含む狭窄を単離し、かつ確認することを含むことができる。
【００５０】
図３Ｃは、例示的実施形態による、血行力学上の疾患の進行及び退行の影響を分析する例示の方法３４０のブロック図である。図３Ｃの方法は、電子ネットワーク１０１上の医師１０２及び／または第三者提供者１０４から受信する情報、画像及びデータに基づいて、サーバシステム１０６により実行されることができる。一実施形態において方法３４０は、血行力学、特に目的の系に関連する血行力学に、疾患進行及び／または退行が有し得る影響を分析することを含むことができる。例えば方法３４０は、患者の幾何学的配置（例えば、工程３０１から入手可能もしくはそれから得られた、及び／または図３Ｂの方法３２０から再構成された幾何学的配置）に対応する血行力学を計算することを含むことができる。場合によっては血行力学を計算することは、ナビエ−ストークス方程式を解析して、解剖学的構造及び疾患の種類に特有の境界条件を使用して、血圧及び血液速度を計算することを含むことができる。血行力学を計算するための例示の方法は、例えば２０１４年７月３０日出願の米国特許非仮出願第１４／４４７，１９５号、名称「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｂｌｏｏｄ  Ｆｌｏｗ  ｗｉｔｈ  Ｂｏｕｎｄａｒｙ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ  ｆｏｒ  Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ  Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ」に開示されており、その全体を参照により本明細書に組み込む。あるいはまたは加えて、血行力学を計算することは、次数低減モデルまたは機械学習方法を使用して、血行力学を計算することを含むことができる。
【００５１】
一実施形態において方法３４０は、問題を確認して調べることと同様に、その問題と関連するプラークの進行／退行を確認して調べる工程３４１を含むことができる。例えば冠動脈の病変において、冠動脈病変の進行または退行の量は、母冠動脈のサイズに応じて少量のミリリットルの範囲であり得る。別の例において軟性プラークをモデリングすることは、病変の進行及び退行のより大きな変化をモデリングすることを含むことができる。いくつかの実施形態でプラークの進行及び退行の量は、特徴的寸法のパーセント変化の形態であり得る。換言すれば、プラークの特徴（例えば、プラークの脆弱性、組成、炎症状況など）は、種々の疾患条件で進化できる。更にプラークの進行及び退行は、疾患が進行するにつれて、例えばプラークの脆弱性、組成、炎症状況などのパーセントの変化により表されることができる。種々の疾患は、血管構造の異なる領域にそれぞれの影響を及ぼす。したがって工程３４１は、調べられた、すなわち特定の個人に関する目的の疾患及び条件に適した、進行／退行の量を判定する、または確認することを含むことができる。
【００５２】
いくつかの実施形態で工程３４１は、プラークの進行及び／または退行を定める閾値工程（例えば、調べる問題と関連して、プラークの進行／退行を確認して調べる前に）を含むことができる。プラークの組成は、時間の経過とともに変化し得る。更に進行及び退行の速度は時間の経過とともに変化することができて、１人の患者の１つの血管の異なる部分において、または異なる血管において時には同時に生じる。更にプラークは、患者の身体全体にわたって同時に種々の血管床（例えば、脳血管、冠動脈、大動脈、周辺の血管構造床）で異なって発達できる。プラークの進行／退行を確認して調べることは、「プラーク進行」対「プラーク退行」についての閾値定義を確立することを含むことができる。
【００５３】
したがって工程３４１は、「プラーク進行」を含む定義または一組の状態、及び「プラーク退行」を含む定義または一組の状態を特定することを含むことができる。例えば一実施形態は、プラーク進行をプラーク容積の増加として定義することを含むことができる。このような実施形態においてプラーク退行は、プラークの成長を超えてより大きな管腔を生じる、動脈の拡張として定義されることができる。換言すればプラーク進行及び／または退行を定める工程３４１は「プラーク退行」を確認することを意味することができ、そこでプラークの容積が更に膨張する場合でも、管腔サイズは増加する。同様にプラーク破壊（例えば、線維性被膜の浸食）は、プラーク進行のいくつかの定義によってプラーク進行と分類されることができる。しかしプラーク破裂は、拡大した管腔、血流へのより少ない障害、高ＦＦＲＣＴをもたらす可能性がある。拡大した管腔、血流へのより少ない障害及び高ＦＦＲＣＴを含む状況は、「プラーク退行」として確認されることができる。プラークの進行／退行を発見して調べることは、解剖学的構造の特徴のより多くの分析を含むことができる（例えば、サイズ、容積、管腔径及び流れ（例えば、幾何学的解剖学的な機能的モデル））。したがって工程３４１は、方法３４０のために「プラーク進行」及び「プラーク退行」についての定義を確立する工程を含むことができる。
【００５４】
一実施形態において工程３４３は、目的の一群の幾何学的配置を確認すること、または特定することを含むことができる。目的の疾患の進行／退行は、幾何学的配置を決定して調べることができる。次に工程３４３は、調べる進行／退行の量に基づいて目的の一群を定めることを更に含むことができる。目的の一群の幾何学的配置は、幾何学的配置及び／または幾何学配置の特徴の範囲を含むことができる。例えば一群の幾何学的配置は一連の異なる幾何学的配置を含むことができて、そのＭＬＤは再構成された幾何学配置のＭＬＤに近く（例えば、＋／−２５％）、それは確率的選点方法を使用して採取されることができる。
【００５５】
一実施形態において工程３４５は、一群の幾何学的配置（例えば、工程３４３で特定されたものとして）を採取して、疾患の幾何学的配置の血行力学への影響を計算することを含むことができる。一実施形態において工程３４５は、確率的アルゴリズムを用いて一群の幾何学的配置を採取することを含むことができる。一実施形態において工程３４５は、標本採取法を選択する及び／または決定する予備的工程を更に含むことができる。例えばモンテカルロアルゴリズムは、工程３４５において採取を実行する既定の方法であることができ、任意の幾何学的配置は均一に一群の幾何学的配置内から採取され得る。このプロセスは、疾患部位（例えば、図３Ｂの方法３２０により確認されるものとして）の数に依存できる。次に工程３４５は、代わりの標本採取法を選択することを含むことができる。
【００５６】
例えば工程３４５における代わりの採取は確率的選点アルゴリズムを使用することを含むことができ、幾何学的配置はＳｍｏｌｙａｋアルゴリズムの直交点に基づいて採取され得る。更にこれらの直交点は、感度の高い血行力学がどのように疾患を特定するかに基づき、適合疎格子選点アルゴリズムを使用して適応的に採取され得る。適合疎格子アルゴリズムを使用するための例示の方法は、例えば２０１３年４月１７日出願の米国特許非仮出願第１３／８６４，９９６号、名称「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｉｎ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｂｌｏｏｄ  Ｆｌｏｗ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ」に開示されており、その全体を参照により本明細書に組み込む。一実施形態においてナビエ−ストークス方程式は、採取された幾何学的配置のそれぞれにおいて解析されて、幾何学的配置の変化に応じて血行力学を評価できる。
【００５７】
一実施形態において工程３４７は、解析された流体力学方程式を後処理して、例えば疾患の血行力学への影響のプロットを計算することを含む。一実施形態において工程３４７は、血行力学と疾患の幾何学的配置との間の関係を出力することを含むことができる（例えば、工程３０９に）。更なる実施形態で工程３４７は、情報を格納することを含むことができる。次に情報は工程３０９のために回収されることができ、工程３４７で計算された情報はプロットされて、レンダリング及び／もしくは報告内に編成される、または処理されることができる。
【００５８】
方法３４０の変形例は機械学習方法を含むことができ、前記方法は、疾患の幾何学的配置の血行力学への影響を反復して計算できる。機械学習方法の例示の方法は、例えば２０１３年８月２７日出願の米国特許非仮出願第１４／０１１，１５１号、名称「Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ，  Ｏｎｓｅｔ，ａｎｄ／ｏｒ  Ｃｈａｎｇｅ  ｏｆ  Ｃｏｒｏｎａｒｙ  Ｌｅｓｉｏｎｓ」、２０１３年５月１６日出願の米国特許非仮出願第１３／８９５，８９３号、２０１３年５月１６日出願の米国特許非仮出願第１３／８９５，８７１号、２０１３年４月１７日出願の米国特許非仮出願第１３／８６４，９９６号、名称「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｉｎ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｂｌｏｏｄ  Ｆｌｏｗ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ」に開示されており、その全体を参照により本明細書に組み込む。
【００５９】
図４Ａは、例示的実施形態による、動脈疾患（例えば冠動脈疾患）におけるプラークの進行／退行曲線に基づく治療計画のための、特定の実施形態の例示の方法４００のブロック図である。図４Ａの方法は、電子ネットワーク１０１上の医師１０２及び／または第三者提供者１０４から受信する情報、画像及びデータに基づいて、サーバシステム１０６により実行されることができる。一実施形態において工程４０１は、系、例えば患者の解剖学的構造のデジタル表現を得ることを含むことができる。一実施形態においてデジタル表現（例えば、コンピュータ、ラップトップ、ＤＳＰ、サーバなど計算装置のメモリまたはデジタル記憶装置（例えば、ハードドライブ、ネットワークドライブ））は、上行大動脈及び冠動脈ツリーを含む、個人の画像スキャンを含むことができる。画像スキャンは、心臓コンピュータ断層撮影（ＣＣＴＡ）、ＭＲＩ、超音波などからスキャンを含むことができる。デジタル表現は、心拍数、収縮期及び拡張期の上腕血圧、ヘマトクリット、患者の身長及び体重、喫煙状況など患者の病歴、糖尿病の有／無、使用する薬剤（例えば、高血圧治療薬、スタチンなど）などを含む、一組の臨床パラメータを含むことができる。
【００６０】
一実施形態において工程４０３Ａ及び工程４０３Ｂは、目的の領域のデジタル表現を準備することを含むことができる。いくつかの実施形態で工程４０３Ａ及び工程４０３Ｂは、受信した表現（例えば、工程４０１から）が目的の領域を含むことを確定することを含むことができる。別の実施形態で工程４０３Ａ及び工程４０３Ｂは、目的の１つ以上の領域を単離する前に患者の解剖学的構造の部分を再構成することを含むことができる。例えば工程４０３Ａは、少なくとも一部の患者の解剖学的構造を再構成するべきかどうかに関する判定を含むことができる。再構成（複数可）が所望される場合、工程４０３Ｂは工程４０３Ａに続くことができ、工程４０３Ｂは所望の再構成を実行することを含むことができる。例えば工程４０３Ｂはセンターラインを計算することを含むことができ、それは目的のそれぞれの血管の中心を通過する。管腔部分は手動でまたは自動的に構成されて、大動脈に及び冠動脈の管腔に帰属する血管を確認することができる。すべての関連する血管が確認されると、工程４０３Ｂは大動脈の幾何学的配置のモデルを作成することを更に含むことができ、関連する冠動脈を再構成できる。
【００６１】
一実施形態において工程４０５は、工程４０３Ａ及び工程４０３Ｂのどちらかに続くことができる。工程４０５は、目的の部位の罹患した位置を単離することを含むことができる。図４Ｂは、罹患した位置を単離するための例示の工程のより詳細な内訳を含む。一実施形態において工程４０５は、位置が罹患しているか、または罹患していないかを単に検出するためだけの基本閾値を使用できる。次の工程は、検出した疾患及び個人の健康へのその影響を理解することを含む。
【００６２】
一実施形態において、工程４０７は疾患の種類を特徴づけることを含むことができる。換言すれば工程４０７は、各罹患部位で疾患をプロファイリングすることを含むことができる。例えば工程４０５は、領域が罹患しているかどうかについて２つの徴候を得ることができる。工程４０７は、表現の各部分で確認された疾患を記載することを含むことができる。一実施形態において疾患の種類を特徴づけることは、疾患の種々の分類を判定する、または認識することを含むことができる。例えば疾患の種類は、脂質の富む核（軟性プラーク）、コラーゲン繊維（線維性）または硬化した石灰化プラークを有する病変として大まかに分類され得る。軟性プラークは、構成要素、例えば、脂質の割合、壊死性コア、マクロファージ、コラーゲン繊維などに基づいて最初に分類され得る。工程４０７は、疾患の特定された及び／または認識された分類に基づき、工程４０５において単離されかつ確認された罹患した位置を分類することを含むことができる。例えば分類は、図２の方法２００に基づいても、またはそれに類似してもよい。
【００６３】
あるいはまたは加えて、工程４０７の疾患の種類を特徴づけることは、例えばリモデリングされるプラークの性質によって、罹患部位で疾患を分類することを含むことができる。一実施形態においてこのような分類は、リモデリング指数を使用することを含むことができる。工程４０７は、このようなリモデリング指数を計算することを更に含むことができる。例えばリモデリング指数は、プラーク進行と、患者の危険因子、患者の使用する薬剤、血行力及びプラークの構造的組成のうちの１つ以上との間の関係から推定されることができる。リモデリング指数は、フォローアップ患者データ、疾患（例えば、組成、位置、血行力など）対病変のリモデリングのマッピング機能を使用することにより、機械学習方法を使用して推定されることができる。
【００６４】
あるいはリモデリング指数は、モデリング方法を使用して推定されることができる。例えばモデリング方法は、適切な境界条件でナビエ−ストークス方程式を解析することによってリモデリング指数を計算して、プラークに作用する力を計算することを含むことができる。これらの力は、プラークの構造特性とともに使用されて、例えば応力平衡方程式を解析することによって恒常性プラーク構成を発見することができる。
【００６５】
工程４０９は、病変の血行力学的感度を計算することを含むことができる。工程４０９の一実施形態はしたがって、プラークの幾何学的配置の限界を計算することを含むことができる。例えば工程４０７で計算されるプラークのリモデリング指数は、プラークの幾何学的配置の限界を計算するために用いることができる。場合によってはプラークの幾何学的配置の限界は、例えば血管を完全に閉塞する、断絶する、不安定化するなどの前に、因子によってプラークが領域に達することができる最大サイズを含むことができる。例えばプラークのリモデリング指数は、（参照）血管断面積と最大の狭窄の点との間の関係として、プラークの幾何学的配置の限界を定量化できる。最大限の血管狭窄は、管腔内膜境界から外側の血管壁まで測定されることができる。プラークの特性曲線は、プラークの幾何学的配置の限界内でプラークの幾何学的配置の均一の可変性を仮定して推定されることができる。
【００６６】
一実施形態において病変の血行力学的感度を分析することは、確率的選点方法を含むことができる。例えば工程４０９は、固有のプラークの幾何学的配置に対応する各確率的選点を備える、Ｓｍｏｌｙａｋ疎格子アルゴリズムを使用して、確率的選点（直交点）を初期化することを含むことができる。場合によっては選点の数は、選点（直交点）レベルに依存できる。加えて点レベルは、例えば１つのシミュレーションに対応するレベル０、及びレベルと共に増加する数と共にネストされることができる。選点の実際の数は、血行力学の解が疾患の幾何学的配置に対してどのくらい高感度かに依存し得る。
【００６７】
次に対応する確率的選点を備える各確認された幾何学的配置において、工程４０９はＦＦＲＣＴを推定することを含むことができる。例えばＦＦＲＣＴは、ＣＦＤ方法を用いてナビエ−ストークス方程式を解析することによって、または患者固有の特徴に基づく機械学習を用いることによって、推定されることができる。ＦＦＲを推定するための例示の方法は、例えば２０１３年４月１７日出願の米国特許非仮出願第１３／８６４，９９６号、名称「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｉｎ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｂｌｏｏｄ  Ｆｌｏｗ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ」に開示されており、その全体を参照により本明細書に組み込む。工程４０９は、ＦＦＲＣＴを計算することによって、病変の血行力学的感度を確認することを含むことができる。
【００６８】
一実施形態において工程４１１は、血行力学的感度の情報と関連するプラーク情報に基づく分析を出力することを含むことができる。例えば工程４１１は、患者の危険性マップ及び／または治療の選択肢を出力することを含むことができる。更なる例において工程４１１は、患者の危険性マップ及び／または治療の選択肢のための複数の表示の選択を含むことができる。危険性及び治療は、種々の方法で表示さされることができる。一例を挙げると表示は、確認された各病変における血行力学的感度を示すプロットを含むことができる。疾患の種類（例えば、工程４０７から）は、例えば表示装置において作成される表示で、各病変の注釈として含まれることができる。表示は、例えば医師のための報告として更に含まれることができる。一実施形態において表示及び／または報告は、治療の選択肢（例えば、図２に記載されている図から選択される治療の選択肢）を含むことができる。例えば、わずかに正のＦＦＲＣＴ（例えば、０．７８）及びプラーク退行に高感度のプラークを有する個人について、脂質を低下させる薬品（例えば、スタチン治療）は、生活様式の変更などの治療の選択肢と結合され得る。生活様式の変更は、例えば禁煙、食習慣の制御、頻繁な運動（例えば、ランニング）またはストレスレベルを管理することを含むことができる。負のＦＦＲＣＴ（例えば、０．８５）及び進行に高感度の軟性プラークを有する個人について、頻繁なフォローアップのモニタリングを考慮できる。進行に高感度なプラークを有するＦＦＲＣＴが正の患者について、ステント術など外科的代替処置は最適であり得る。いくつかの実施形態で治療計画（例えば、図２の以下の方法２００）はリスクスコアにマッピングされることができる。
【００６９】
別の例で表示は、プラーク進行または退行の極値に対応するＦＦＲＣＴマップを含むことができる（例えば、工程４０９で確認され、かつ確率的選点の極値に対応する）。このようなマップは、プラークのリモデリング指数を使用して確認された範囲内で血行力の最悪の状態及び最高の状態を表すことができる。更に別の例で表示は、各病変の感度マップを含むことができ（例えば、工程４０９で確認されたように）、マップの感度は、ＦＦＲＣＴとそれぞれの病変の正及び／または負のリモデリングとの間の関係に対応できる。通常ＦＦＲＣＴ感度はプラークの下流領域で最も高い可能性があるが、それぞれの病変が流れ制限である場合、感度はプラークに近位領域の影響を受けることもできる。この種の地図は、連続する病変の相対的な影響を確認するのを助けることができる、またはステント術が血行力学的に有益かどうか判定するのを助けることができる。図５〜図７は、線図またはモデル上の視覚表示により示される、例示の表示、例えばＦＦＲＣＴマップを含む。
【００７０】
図４Ｂは、例示的実施形態による、罹患部位を発見するための例示の方法４２０のブロック図である。図４Ｂの方法は、電子ネットワーク１０１上の医師１０２及び／または第三者提供者１０４から受信する情報、画像及びデータに基づいて、サーバシステム１０６により実行されることができる。一実施形態において、工程４２１は疾患の定義を作成すること、またはそれを受信することを含むことができる。疾患は、幾何学的配置に関して定義されることが可能である。例えば疾患は、冠動脈において狭くなっている管腔に基づいて定義されることができる。これは、管腔半径対健康な管腔半径の比で、疾患を定義することを含むことができる。場合によっては、冠動脈部分の最大管腔半径、冠動脈部分の平均管腔半径を使用して、または、患者固有の管腔半径に基づいて全体的な半径曲線を冠動脈に適合させることによって（例えばガウシアンカーネル退行を使用する）、健康な管腔半径を計算することができる。工程４２１は疾患因子を定義することを含むことができる。
【００７１】
例えばｒ＜ｒｈｅａｌｔｙの場合、ｄ＝１−ｒ／ｒｈｅａｌｔｈｙである。
【００７２】
ｒ＜ｒｈｅａｌｔｈｙの場合、ｄ＝０である。
【００７３】
一実施形態において工程４２３は、閾値疾患因子または疾患因子範囲を決定することを含むことができる。閾値疾患因子または疾患因子範囲は、方法４００のために幾何学的配置の領域が罹患しているとみなされるかどうかを決定できる。一実施形態において工程４２５は、患者固有のデータを定義（例えば、工程４２１で特定したとおり）に適用することを含むことができる。場合によっては工程４２５は、工程４０１の幾何学的配置のモデルから幾何学的配置（例えば、疾患因子の定義からの「ｒ」）を取得することを含むことができる。次に疾患の定義は、取得した幾何学的配置に適用されることができる。換言すれば工程４２５は、患者固有の疾患因子を計算することを含むことができる。工程４２７は、計算した患者の疾患因子を閾値疾患因子または疾患因子範囲（例えば工程４２３から）と比較することを含むことができる。前記比較から、工程４２９は、疾患が入力患者情報の位置の幾何学的配置の領域に存在するかどうかを判定することを含むことができる。例えば、ｄ閾値は０．２５の値であり得て、冠動脈疾患は、ｄ＞ｄ閾値の位置に存在することができる。これは、工程４２９が患者の幾何学的配置の領域を示すことができることを意味しており、疾患因子は計算されて罹患した部位として０．２５を超える。
【００７４】
図４Ｃは、例示的実施形態による、疾患の種類を特徴づけるための例示の方法４４０のブロック図である。図４Ｃの方法は、電子ネットワーク１０１上の医師１０２及び／または第三者提供者１０４から受信する情報、画像及びデータに基づいて、サーバシステム１０６により実行されることができる。方法４４０は、リモデリングするプラークの能力の観点から疾患の種類を特徴づけることを含むことができる（例えば、プラーク容積の成長可能性及び結果として生じる管腔領域は、プラークの成長と一致している）。
【００７５】
一実施形態において工程４４１は、データ、例えば患者のデータを取得することを含む。患者のデータは、例えば年齢、人口統計、解剖学的構造（例えば、デジタル表現）、病歴などを含む、患者情報を含むことができる。工程４４３は、患者の解剖学的構造の単一スキャン（例えば、ＣＴスキャン）を取得することを含むことができる。この工程は、患者の解剖学的構造のデジタル表現を取得する工程４０１と類似していてもよい。工程４４５は、プラーク容積の成長可能性を予測するために、プラーク組成を使用することを含むことができる。一実施形態において、このような予測は、石灰化対軟性プラークと関連する成長可能性と同様に、石灰化したプラーク対軟性プラークの分析を含む、方法２００の工程を含むことができる。この工程の後、方法４４０は、疾患の種類（例えば、プラーク組成分析に由来する予測された成長可能性に基づく疾患の種類）に基づいて罹患した領域での血行力学的感度を計算して、血行力学的感度に基づく分析を出力することを処理することができる（それぞれ工程４０９及び工程４１１）。
【００７６】
あるいはまたは加えて、方法４４０は、走査が利用できる場合、複数のＣＴスキャンを取得する及び／または受信する工程４４７を含むことができる。例えば複数のＣＴスキャンは、種々の状態及び／または時間の患者と関連していてもよい（例えば、患者基準スキャン及びフォローアップスキャン）。あるいはまたは加えて、複数のＣＴスキャンは、患者以外の個人のスキャン、例えば種々の状態及び／または時間の他の個人のスキャンを含むことができる。一実施形態において工程４４９は、疾患の位置を記録すること、及び患者（または個人の）の解剖学的構造（例えば、管腔、媒質、外部弾性膜（ＥＥＭ）及び内部弾性膜（ＩＥＭ）の輪郭）の輪郭を詳細に描写することを含むことができる。一実施形態において工程４５１は、疾患の位置及び解剖学的構造の輪郭に基づいて、プラーク容積の成長を予測することを含むことができる。あるいはまたは加えて、工程４５１は、工程４４９からの疾患の位置及び解剖学的構造の輪郭を使用して管腔領域を予測することを含むことができる。工程４４７、４４９及び４５１からプラークのリモデリングの特徴を決定すると、方法４４０は、工程４０９及び４４１によって続行できる（例えばそれぞれ、疾患の種類に基づいて罹患部位で血行力学的感度を計算して、血行力学的感度に基づく分析を出力する）。
【００７７】
図５は、本開示の実施形態による、脂質に富む軟性プラークにおけるプラークの進行／退行曲線を含む例示的電子表示５００を示す。電子表示５００は、コンピュータスクリーン、移動性スクリーン、映写機など任意の種類の電子装置上に、及びソフトウェアインタフェース、ウェブサイトなど任意の表示の種類上にも生成され得る。一実施形態において、１つの出力は、脂質に富む軟性プラークに関するプラーク進行／退行曲線のプロット５０１、位置線図５０３、及び３−Ｄの患者固有モデル５０５を含むことができる。例えばプロット５０１は、病変半径の変化に対するＦＦＲを示すことができる（例えば、病変半径の変化はパーセンテージ変化として表されることができる）。１つの場合において、プロット５０１は、ＦＦＲがプラークの種々の半径（またはＭＬＤ）に応じてどのように発展するかに集中することができ、例えばその範囲でΔｒ＝−２５％〜２５％である。一実施形態において、線図５０３は、病変（複数可）（例えば、位置Ａ及び位置Ｂ）の近くの病変（複数）及び位置を表すことができる。
【００７８】
一実施形態において、プロット５０１は、位置Ｂで経験される近位病変の影響に関する進行／退行曲線５０７、位置Ａで経験される近位病変の影響に関する曲線５０９、位置Ｂで経験される遠位病変の影響に関する曲線５１１、及び位置Ａで遠位病変の結果として経験される影響に関する曲線５１３を含むことができる。感度が比較的高いとして計算される領域と同様に、病変の重篤度、病変の血流への影響は、プラーク進行／退行に関連する治療を検出する際に重要であり得ることを、プロット５０１は示すことができる。例えば、位置Ｂで近位病変での半径の変化に応じてＦＦＲがほとんど変化しないことを、曲線５０７は示すことができる。同様に、位置Ａで遠位病変からの変化にＦＦＲはほとんど変化しないことを、曲線５１３は示すことができる。しかし曲線５０９及び曲線５１１は、近位病変からの位置Ａで、及び遠位病変からの位置Ｂでプラーク進行及び退行に応じてはるかに高い血行力学的感度を示すことができる。
【００７９】
したがって曲線５０７は近位病変に関してスタチン治療に非感受性な位置Ｂを示すことができ、曲線５１３は遠位領域に関してスタチン治療に非感受性な位置Ａを示すことができる。一方、曲線５０９は、位置Ａが近位病変に関してスタチン治療に高感度であり得ることを示すことができ、曲線５１１が遠位病変でスタチン治療に高感度である位置Ｂを示すことができる。進行／退行曲線からユーザは、例えば到達するためのＦＦＲレベルを特定することができ、患者が目標ＦＦＲを達成するのに役立ち得る治療を決定する、または選択できる。
【００８０】
一実施形態においてモデル５０５は、より良好な位置にスクロールする、３−Ｄ図の位置を見る選択肢を含むことができる。モデル５０５及び線図５０３は、位置Ａ及び位置Ｂなどの他の位置ならびに／または病変の位置を選択する選択肢を更に含むことができる。更にモデル５０５及び線図５０３は治療アプリケーションのシミュレーションを示すことができる。例えば色分けされたシミュレーションは、スタチン治療後に種々の位置で血流を示す。
【００８１】
図６は、本開示の実施形態による、脂質に富む軟性プラークにおけるプラークの進行／退行曲線を含む例示的電子表示６００を示す。電子表示６００は、コンピュータスクリーン、移動性スクリーン、映写機など任意の種類の電子装置上に、及びソフトウェアインタフェース、ウェブサイトなど任意の表示の種類上にも生成され得る。一実施形態において出力は再度、プロット６０１、線図６０３及び３−Ｄモデル６０５を含むことができる。プロット６０１は、複数の病変に関するプラーク退行／進行曲線を含むことができる。プロット６０１に示す実施形態では、退行／進行曲線は連続病変と関係していてもよい。例えば連続病変は、石灰化したプラークに関して左前下行（ＬＡＤ）動脈の３つの連続病変でもよい（例えば、遠位病変６０７、中間病変６０９及び近位病変６１１として線図６０３で示される）。換言すればプロット６０１は、種々の測定位置でＦＦＲ上の３つのプラークの影響を示すことができる。例えば３Ｄ図で、モデル６０５はＬＡＤを更に示すことができる。
【００８２】
一実施形態において線図６０３及び／またはモデル６０５は、例えば色分けまたは注釈付きの血行力学的感度及び／またはシミュレーションされた血流の視覚表示を含むことができる。一実施形態において線図６０３及び／またはモデル６０５は選択肢を含んで、図を変えることができる（例えばズームイン／ズームアウト機能、スクロール、回転など）。モデル６０５及び線図６０３は選択肢を更に含み、他の位置を選択して観察することができる。
【００８３】
図７は、本開示の実施形態による、病変をリモデリングすることによるＦＦＲＣＴ変化の例示的電子表示７００を示す。電子表示７００は、コンピュータスクリーン、移動性スクリーン、映写機など任意の種類の電子装置上に、及びソフトウェアインタフェース、ウェブサイトなど任意の表示の種類上にも生成され得る。一実施形態において表示７００は、ＦＦＲ変化の種々のプロットと共にモデル７０１を含むことができる。表示７００は、ＦＦＲとプラークの種類と幾何学的配置の関係を示す、代替の方法であり得る。一実施形態においてモデル７０１は、例えば、色の変化及び／または注釈によって病変を示すことができる。次に例示のプロット７０３〜７１１は、上流位置から下流位置まで病変の近く及びそれに沿った種々の場所でＦＦＲＣＴ変化を示すことができる。一実施形態においてモデル７０１は、色（または別の視覚表示）によってＦＦＲＣＴの変化を表すことができ、プロット７０３〜７１１は、各位置でＦＦＲＣＴ変化の動向に関するより多くの詳細を含むことができる。一実施形態においてユーザは、モデル７０１と相互作用できる。例えばユーザは、示される病変に沿ってスクロールすることができ、そこでプロットはスクロールの位置に従って調整されることができる。表示５００及び表示６００からの線図及びモデルと同様に、表示７００は、モデル７０１の図の選択及び種々の機能または選択肢をユーザに許可し得る。図７で示される例において、プラークが明らかにリモデリングするとき、減少した圧力降下のため病変のＦＦＲＣＴ下流は増加できる。またＦＦＲＣＴ上流は、病変の上流で直ちに増加した流量のため、わずかな低下を経験できる。
【００８４】
本開示は更に、冠動脈のＦＦＲを越えて、目的の血行力学的量を計算することに適用され得る。例えば追加のまたは代替的実施形態において、プラーク進行または退行上の血液速度、組織灌流、圧力、剪断応力、プラーク力または破裂の危険性の感度を評価できる。
【００８５】
本発明の別の実施形態は、頸動脈、頭蓋内大脳動脈、浅大腿動脈及び腎動脈などにおけるアテローム硬化性プラークの進行または退行の効果を定量化することに適用することができる。各場合において本発明は、血流速度、血圧または組織灌流を含む、関連する血行力学的量上のプラークの幾何学的配置の変化の効果を定量化するために使用することができる。
【００８６】
本発明の他の実施形態は、本明細書に開示される本発明の明細事項及び実施を考慮することによって当業者には明らかになるであろう。本明細事項及び実施例は単に例示的なものとして解釈されるものであり、本発明の実際の範囲及び趣旨は以下の特許請求の範囲によって示される。
【図１】
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【図２】
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【図３−１】
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【図３Ｃ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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