(57)【要約】  実施形態は、患者の安静状態および充血状態における冠循環パラメータを非侵襲的に決定することに関する。充血状態における冠動脈中の血流は、患者の冠血管樹の機能評価を提供する。イメージング技術は、患者の冠動脈樹の解剖学的モデルを取得するために使用される。安静時の境界条件が、安静状態で行われた非侵襲的測定に基づいて算出されると、推定充血時の境界条件が算出される。フィードバック制御システムは、解剖学的モデルと複数のコントローラとに基づいたモデルを使用し、各コントローラは、冠動脈樹の出力変量のそれぞれに関連する。出力変量が安静状態の測定値と一致するように、モデルのパラメータが調整され、それに応じて、充血時の境界条件が調整される。充血時の境界条件は、冠血流および冠動脈圧の変量を算出するために使用される。
2015509820.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の充血状態における冠循環パラメータを非侵襲的に決定するための方法であって、前記方法が、
イメージングを介して、前記患者の冠動脈樹の解剖学的モデルを取得するステップと、
安静状態で行われた非侵襲的測定に基づいて前記患者の安静時の境界条件を決定するステップと、
前記患者の充血時の境界条件を計算するステップと、
前記安静状態と一致するシミュレーションを行うためのフィードバック制御システムを実行するステップであって、前記フィードバック制御システムが前記冠動脈樹の前記解剖学的モデルと複数のコントローラとに基づいたモデルを使用し、前記複数のコントローラの各々が前記冠動脈樹の出力変量のそれぞれに関連し、前記出力変量が前記安静状態の測定値と一致するように前記モデルのパラメータが調整される、ステップと、
前記モデルの前記調整に基づいて前記充血時の境界条件を調整するステップと、
調整後の前記モデルを用いて前記充血状態に対応する流体計算を行うステップと
を含む、方法。
【請求項２】
前記充血状態に対応する前記シミュレーションは、前記冠動脈樹の充血時の出力変量という結果をもたらし、前記充血時の出力変量は、1つまたは複数の冠血流および冠動脈圧を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記患者の前記冠動脈樹の前記解剖学的モデルは、CTスキャン、MRIスキャン、血管造影スキャン、超音波スキャン、および心臓血流スキャンのうちの少なくとも1つを介して取得される、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
安静状態で行われた前記非侵襲的測定は、心拍数、収縮期血圧、および拡張期血圧のうちの1つまたは複数を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
前記患者の前記安静時の境界条件は、前記安静状態における血管送出路において終末抵抗および容量値を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記安静状態における血管送出路の前記終末抵抗および容量値に基づいた前記患者の前記安静時の境界条件は、心臓血流検査からの情報を用いて調整される、請求項5に記載の方法。
【請求項７】
前記患者の前記充血時の境界条件は、前記患者の前記安静時の境界条件の関数であり、前記充血状態における血管送出路において終末抵抗および容量値を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項８】
前記充血状態おける血管送出路の前記終末抵抗および容量値に基づいた前記患者の前記充血時の境界条件は、心臓血流検査からの情報を用いて調整される、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
前記複数のコントローラのうちの第1は、前記冠動脈樹の冠動脈抵抗に関連し、前記複数のコントローラのうちの第2は、心拍出量に関連する、請求項1に記載の方法。
【請求項１０】
前記モデルの前記パラメータは、一連の反復により調整される、請求項1に記載の方法。
【請求項１１】
患者の充血状態における冠循環パラメータを非侵襲的に決定するためのフィードバック制御システムであって、前記システムが、
(i)安静状態で行われた非侵襲的測定に基づいて前記患者の安静時の境界条件と、(ii)充血時の境界条件とを計算ように構成される、1つまたは複数のプロセッサを含み、
前記1つまたは複数のプロセッサが、前記患者の冠動脈樹の解剖学的モデルと複数のコントローラとに基づいたモデルを用いて、前記安静状態と一致するシミュレーションを行うためのフィードバックループを実行し、前記複数のコントローラの各々が前記冠動脈樹の出力変量のそれぞれに関連し、前記出力変量が前記安静状態の測定値と一致するように前記モデルのパラメータが調整され、
前記1つまたは複数のプロセッサが、前記フィードバックループにおいてなされた前記モデルの前記パラメータについての前記調整に基づいて充血時の境界条件を調整し、調整後の前記モデルを用いて前記充血状態に対応する流体計算を行うようにさらに構成される、フィードバック制御システム。
【請求項１２】
前記充血状態に対応する前記シミュレーションは、前記冠動脈樹の充血時の出力変量という結果をもたらし、前記充血時の出力変量は、1つまたは複数の冠血流および冠動脈圧を含む、請求項11に記載のシステム。
【請求項１３】
前記患者の前記冠動脈樹の前記解剖学的モデルは、CTスキャン、MRIスキャン、血管造影スキャン、超音波スキャン、および心臓血流スキャンのうちの少なくとも1つを介して取得される、請求項11に記載のシステム。
【請求項１４】
安静状態で行われた前記非侵襲的測定は、心拍数、収縮期血圧、および拡張期血圧のうちの1つまたは複数を含む、請求項11に記載のシステム。
【請求項１５】
前記患者の前記安静時の境界条件は、前記安静状態における血管送出路において終末抵抗および容量値を含む、請求項11に記載のシステム。
【請求項１６】
前記患者の前記充血時の境界条件は、前記患者の前記安静時の境界条件の関数であり、前記充血状態における血管送出路において終末抵抗および容量値を含む、請求項11に記載のシステム。
【請求項１７】
前記複数のコントローラのうちの第1は、前記冠動脈樹の冠動脈抵抗に関連し、前記複数のコントローラのうちの第2は、心拍出量に関連する、請求項11に記載のシステム。
【請求項１８】
前記モデルの前記パラメータは、一連の反復により調整される、請求項11に記載のシステム。
【請求項１９】
安静状態で行われた非侵襲的測定に基づいて患者の安静時の境界条件を決定し、
前記患者の充血時の境界条件を計算し、
前記安静状態と一致するシミュレーションであって、前記患者の冠動脈樹の解剖学的モデルのモデルと前記冠動脈樹の複数の出力変量とに基づく、シミュレーションを行い、前記出力変量が前記安静状態の測定値と一致するように、前記シミュレーションが前記モデルのパラメータを調整し、
前記モデルの前記調整に基づいて前記充血時の境界条件を調整し、
調整後の前記モデルを用いて充血状態に対応する流体計算を行う
ことによって前記患者の前記充血状態における冠循環パラメータを非侵襲的に決定するためのソフトウェア命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記充血状態に対応する前記シミュレーションは、前記冠動脈樹の充血時の出力変量という結果をもたらし、前記充血時の出力変量は、1つまたは複数の冠血流および冠動脈圧を含む、請求項19に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
安静状態で行われた前記非侵襲的測定は、心拍数、収縮期血圧、および拡張期血圧のうちの1つまたは複数を含む、請求項19に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
前記患者の前記安静時の境界条件は、前記安静状態における血管送出路において終末抵抗および容量値を含む、請求項19に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
前記患者の前記充血時の境界条件は、前記患者の前記安静時の境界条件の関数であり、前記充血状態における血管送出路において終末抵抗および容量値を含む、請求項19に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
前記モデルの前記パラメータは、一連の反復により調整される、請求項19に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、患者の冠循環パラメータを決定することに関し、より具体的には、患者の安静状態および充血状態における冠循環パラメータを決定するためのフィードバック制御システムを用いた非侵襲的アプローチに関する。
【０００２】
本願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれている、2012年3月15日に出願した米国仮特許出願第61/611,210号の優先権を主張するものである。
【背景技術】
【０００３】
イメージング結果は、一般的に、医師が状態を診断し、様々な冠血管における閉塞などの、患者の冠動脈樹(coronary tree)に関する治療を決定するのに用いられる。例えば、閉塞が深刻な場合は、医師は、閉塞を取り除くために、ステント挿入または手術などの、侵襲的手段をとり得る。しかしながら、イメージング結果のみでは、医師を完全にアシストできない場合がある。具体的には、イメージング結果は、診断およびその後の治療において医師にとって価値あるものとなり得る患者の冠動脈樹の機能評価を提供していない。したがって、患者の冠動脈樹の機能評価を得るための非侵襲的アプローチを有することが望ましい。
【発明の概要】
【０００４】
本発明の実施形態は、非侵襲的測定を介した患者の安静状態および充血状態における冠循環パラメータと、フィードバック制御システムに基づいた反復パラメータ推定フレームワークとを決定することを提供するものである。この非侵襲的アプローチは、患者の冠血管の機能評価の取得を可能とする。
【０００５】
ある実施形態によれば、冠循環パラメータの決定は、イメージングを介して、患者の冠動脈樹の解剖学的モデルを取得するステップと、安静状態で行われた非侵襲的測定に基づいて患者の安静時の境界条件を決定するステップと、患者の充血時の境界条件を計算するステップと、安静状態と一致するシミュレーションを行うためのフィードバック制御システムを実行するステップであって、フィードバック制御システムが冠動脈樹の解剖学的モデルと複数のコントローラとに基づいたモデルを使用し、複数のコントローラの各々が冠動脈樹の出力変量のそれぞれに関連し、出力変量が安静状態の測定値と一致するようにモデルのパラメータが調整される、ステップと、モデルの調整に基づいて充血時の境界条件を調整するステップと、調整後のモデルを用いて充血状態に対応する流体計算を行うステップとを含む。
【０００６】
ある実施形態において、充血状態に対応するシミュレーションは、冠動脈樹の充血時の出力変量という結果をもたらし、充血時の出力変量は、1つまたは複数の冠血流および冠動脈圧を含む。
【０００７】
ある実施形態において、患者の冠動脈樹の解剖学的モデルは、CTスキャン、MRIスキャン、血管造影スキャン、超音波スキャン、および心臓血流スキャンのうちの少なくとも1つを介して取得される。
【０００８】
ある実施形態によれば、安静状態で行われた非侵襲的測定は、心拍数、収縮期血圧、および拡張期血圧のうちの1つまたは複数を含む。
【０００９】
ある実施形態において、患者の安静時の境界条件は、安静状態における血管送出路において終末抵抗および容量値を含む。ある実施形態によれば、安静時の境界条件は、心臓血流検査からの情報を用いて調整される。
【００１０】
ある実施形態において、患者の充血時の境界条件は、患者の安静時の境界条件の関数であり、充血状態における血管送出路において終末抵抗および容量値を含む。ある実施形態によれば、充血時の境界条件は、心臓血流検査からの情報を用いて調整される。
【００１１】
ある実施形態において、複数のコントローラのうちの第1は、冠動脈樹の冠動脈抵抗に関連し、複数のコントローラのうちの第2は、心拍出量に関連する。
【００１２】
ある実施形態によれば、モデルパラメータは、出力変量が測定した患者データと一致するまで一連の反復において調整される。
【００１３】
発明の追加の特徴及び利点は、添付の図面を参照する事例的実施形態の以下の詳細な記載により理解されるであろう。
【００１４】
添付の図面に関連して読むと以下の詳細な記載により、本発明の前述および他の態様は、最も理解される。発明を例示することを目的として、図において現時点望ましい実施形態を示しているが、開示した特定の手段に限定されないということを理解されたい。図面には以下の図が含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】ある実施形態に係る、患者の充血状態における冠循環パラメータを非侵襲的に決定するためのワークフローの概要図である。
【図２】ある実施形態に係る、安静状態の境界条件の推定の図である。
【図３】ある実施形態に係る、充血状態の境界条件の推定の図である。
【図４】ある実施形態に係る、安静状態シミュレーションのために使用されるフィードバック制御システムのブロック概略図である。
【図５Ａ】ある実施形態に係る、患者の充血状態における冠循環パラメータを決定するプロセスを示すフローチャートである。
【図５Ｂ】ある実施形態に係る、患者の充血状態における冠循環パラメータを決定するプロセスを示すフローチャートである。
【図６】様々な実施形態において使用される冠循環システムの図である。
【図７Ａ】本発明の態様の分析シナリオについての解析の結果を示す図である。
【図７Ｂ】本発明の態様の分析シナリオのついての解析の結果を示す図である。
【図８Ａ】実施形態に係る、例示的シミュレーションにおける冠循環パラメータを示すグラフである。
【図８Ｂ】実施形態に係る、例示的シミュレーションにおける冠循環パラメータを示すグラフである。
【図８Ｃ】実施形態に係る、例示的シミュレーションにおける冠循環パラメータを示すグラフである。
【図８Ｄ】実施形態に係る、例示的シミュレーションにおける冠循環パラメータを示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の実施形態は、患者の安静状態および充血状態における冠循環パラメータを非侵襲的に決定することに関する。充血状態における冠動脈中の血流が、診断および治療において医師にとって価値あるツールとして機能を果たす患者の冠動脈樹の機能評価を提供する。充血状態は非安静状態とも称され、その状態では、心臓が安静状態のときと比べてより多くの血液を送り出す。患者が、長時間および/または不快であり、例えば感染症などのリスクを本質的に有する侵襲的手段に受けることがないので、本発明の実施形態によって提供される非侵襲的アプローチは価値がある。
【００１７】
実施形態によれば、イメージング結果は、患者の冠血管または冠動脈樹の解剖学的見解またはモデルを提供するのに使用される。イメージングによって提供される解剖学的情報は、冠動脈樹における閉塞のサイズおよび位置といった特徴を含む。このような方法は、安静時に非侵襲的に収集した患者データから境界条件を決定するための新規推定手順に基づいている。多変量フィードバック制御フレームワークは、シミュレーションしたパラメータ値が、イメージングによって提供される解剖学的情報に基づいて、安静状態における個々の患者についての推定値と一致することを保証するために使用される。充血時の境界条件は、基地の物理的特性および事象に基づいている伝達関数を介してそれぞれの安静状態の値から導かれる。安静状態における冠動脈血流の主な決定要因であるパラメータは、例えば、心拍数、平均大動脈圧、心筋重量である。これらのパラメータ(および、ひいては安静時循環)は、個人間において高い変動性を有しているので、主な冠動脈の診断指標は、特定の患者に特有である充血時の血流の状態に基づいている。
【００１８】
ここで規定する実施形態によれば、方法を次のように要約してもよい。まず、安静時の境界条件が決定され、その後充血時の境界条件の計算が続く。次に、フィードバック制御システムが安静状態と一致するシミュレーションを行うように使用される。最後に、充血時の境界条件を確定したのち、動脈モデルが制御ループから取り出され、充血状態に対応するシミュレーションが行われる。
【００１９】
図1は、患者の充血状態における冠循環パラメータを非侵襲的に決定するためのワークフロー100の高次の概略図を提供する。ワークフロー100の各フェーズに関連する追加の態様は、以下により詳細に提供される。ワークフロー100のステップ100は、患者の安静状態時のイメージ収集および非侵襲的測定を表している。イメージ収集は、CTスキャン、MRIスキャン、血管造影スキャン、超音波スキャン、心臓血流スキャン、または患者の解剖学的フレームワークの正確かつ明瞭なイメージを取得可能な他の技術を用いて収集されてもよい。非侵襲的測定は、心拍数および血圧を含んでいてもよいが、それに限定されない。
【００２０】
120において、解剖学的モデリングが、患者の冠動脈樹の解剖学的モデルに基づいてフレームワークを導出するように行われる。解剖学的モデリングは、患者について収集したイメージに関するパラメータ、例えば、冠動脈樹の様々な部分を通る血流および血圧など、の確定を含んでいてもよい。解剖学的モデリングは、特定の患者についての気になる部分に焦点を当てるために冠動脈樹をセグメント化してもよい。解剖学的モデリングは、患者の冠血管、近位大動脈、および心筋の3Dモデルの構築を備えていてもよい。
【００２１】
ワークフロー100のステップ130は、解剖学的モデルへのフィードバックを提供し、例えば、彼または彼女の知識もしくは患者に関連した他の情報に基づいて、モデルを調整することを含む、臨床医の入力を表している。
【００２２】
流体計算は、140において、患者の冠動脈樹の機能評価に至るために、必要に応じて入力される臨床医(ワークフロー100の130)からのフィードバックを用いて、算出される。流体計算は、安静状態と一致するシミュレーションを行うフィードバック制御システムを適用した結果、調整される充血時の境界条件を使用する。フィードバック制御システムは、冠動脈樹の解剖学的モデルに基づいたモデルを使用し、複数のコントローラも含み、複数のコントローラの各々がそれぞれの出力変量に関連している。モデルは、出力変量が安静状態の測定値と一致するように考慮して調整される。安静状態の測定値と一致する出力変量は、モデルが患者を正確に反映していることを示している。その後、充血時の境界条件が、モデルになされた調整に基づいて調整される。フィードバック制御システムは、図4、5A、5Bにより詳細に記載されている。
【００２３】
150において、報告が提供され、報告は、調整後のモデルを用い充血状態に対応するシミュレーションの結果を特定する。報告は、患者の冠動脈樹の機能評価を含み、医師にとって重要な診断ツールとして機能を果たす充血状態に基づいた冠血流予備量比(FFR)および冠血流予備能(CFR)パラメータなどの情報を含んでいてもよいが、それに限定されない。
【００２４】
患者の冠動脈の血流の正確なシミュレーションのために、数値流体力学(CFD)ベースの方法についての2つの主要な要件は、(1)冠血管樹の解剖学的モデル、および(b)流入路および送出路における境界条件、である。医療イメージング処理における近年の進歩は、マルチモダリティイメージ分割および表面メッシュ生成のための、手動、半自動、または全自動アルゴリズムを採用することによって、前者に対処してきた。
【００２５】
図2は、安静状態時の境界条件を推定するための表現200を提供し、一方、図3は、充血状態時の境界条件の推定の表現300を提供し、双方を以下により十分に記載する。
【００２６】
安静状態時の境界条件の推定
【００２７】
関心領域、すなわち冠血管樹、は、大きな循環システムの一部である。流入路および送出路の境界条件は、それらが患者の循環の近位および遠位の事象を適切にモデル化できるように選択される。モデルは、血流における心筋の収縮の効果を考慮に入れている。このような集中型モデルは、微小血管床を表している抵抗およびコンプライアンスのセットで通常構成される。コンプライアンスは、過渡波形に影響を及ぼす一方で、平均値は抵抗によってのみ影響を受ける。主要な診断指標(FFRおよびCFR)は、心周期における平均量に基づいているので、境界条件の推定は、その送出路を通る血流に対する血圧の比として定義される、各送出路における抵抗値を、正確に決定するように限定される。平均動脈圧(MAP)は、健全な心外膜動脈においては一定となり、収縮期、拡張期カフ血圧(SBPおよびDBP)と心拍数とによって、以下のように推定できる。
【００２８】
MAP = DBP + [1/3 + (HR * 0.0012)] (SBP - DBP)
【００２９】
冠血流は、心臓の酸素需要量に依存する。安静状態時でさえ冠動脈の毛細血管における酸素抽出が最大レベル近くになるので、増大した代謝要求は、増大した血流を介してのみ満たすことができ、それゆえ、冠血流は、酸素需要量に比例する。非侵襲的測定を介して冠動脈における酸素需要量および消費量を定量化するのは困難である。機械的変量から酸素消費量を推定するいくつかの方法が過去提案されており、酸素消費量の主な決定要因として心拍数を用いる。もう一つの主要決定要因は、血圧である(血圧発生は、筋肉短縮、すなわち血流よりより多くの酸素が必要となる)。心筋の酸素消費量の推定にもっとも広く用いられている指標が、以下の式に従う心筋負荷指数である。
【００３０】
【数１】
2015509820.tif 000003
【００３１】
安静時血流の絶対値(Qrest)を決定するために、安静時かん流を全心筋重量と乗算する。通常の心臓では、左室は一般的に全重量の三分の二に相当する、すなわち、Qrest = qrest * 1.5 * MLV。したがって、全冠動脈抵抗が、Rcor = MAP/Qrestとして算出される。MLVは、心筋のセグメント単位のCTイメージから推定される。次のステップで、送出路における様々な集中型モデルに全抵抗を分配する。これを行うには、Murrayの法則であり、それは、血流に必要なエネルギーと血管系の維持に必要なエネルギーとが最小であると仮定し、それゆえ
【数２】
2015509820.tif 000004
ここで、kは定数、rは血管の半径を示している。累乗係数の3という値は、血流速度が大幅に変化した際の壁ずり応力(レート)についての観察不変性により、推奨されている。次に、全送出路の血流の合計である、安静時血流の絶対値は、以下のように記述される。
【００３２】
【数３】
2015509820.tif 000005
【００３３】
特定の送出路を通る血流は、以下のように決定される。
【００３４】
【数４】
2015509820.tif 000006
【００３５】
したがって、終末抵抗は、ここで以下のように決定できる。
【００３６】
【数５】
2015509820.tif 000007
【００３７】
図2を参照すれば、表現200は、数式(1)、(2)、(3)に関して上述したような、安静状態における境界条件の推定の簡潔な概要を提供する。推定に使用される入力パラメータ210は、心拍数、拡張期血圧、収縮期血圧、およびイメージデータ(CTイメージデータなど)を含む。安静時の境界条件の推定(220)は、入力パラメータ210と、数式(1)、(2)、(3)とを用いて行われ、安静時の冠動脈床および体循環の境界条件(230)をもたらす。安静時の境界条件は、心筋負荷指数qrest、特定の送出路を通る血流Qi、および終末抵抗Riを含んでいてもよいが、それに限定されない。
【００３８】
充血時の境界条件の推定
【００３９】
冠動脈内および静脈内薬剤性充血は、同じような微小血管抵抗の減少を引き起こす。アデノシンの静脈内投与は、わずかな心拍数の増大と血圧の低減を引き起こす。シミュレーションに関しては、冠動脈内の血管拡張剤の効能が際限なく伸すことができ、心拍数および血圧へ最小限の影響を及ぼす。アデノシンは、通常、健全な(冠動脈の動脈についての病気を一切有していない)対象には、おおよそ4.5の冠血流速度の増大を引き起こす。充血において血圧はわずかに下がるので、血流における4.5倍の増大が、冠動脈抵抗における4.5倍の低減が起きるわけではない。全冠動脈抵抗指標(TCRI)は、以下のように算出され得る。
【００４０】
【数６】
2015509820.tif 000008
【００４１】
TCRI平均値 = 0.22は、様々な研究において得られている。0.22より増大すればHRは75bpm未満となり、0.26となれば心拍数は100bpmとなり、0.28となれば心拍数は120bpmとなる。したがって、TCRIに対応するHRを得るために、以下の関係式を導出することができる。
【００４２】
【数７】
2015509820.tif 000009
【００４３】
最後に、充血時の微小血管抵抗は、以下のように算出される。
【００４４】
(Ri)hyper = (Ri)rest * TCRI          (5)
【００４５】
(Ri)restは、数式(3)からの値である。
【００４６】
図3を参照すれば、表現300は、数式(4)、(5)に関して上述したような、充血における境界条件の推定の簡潔な概要を提供する。入力パラメータ210および安静状態における境界条件推定220は、数式(4)および(5)によって表されるような、充血の影響のためのモデル310に適用される。これは、充血時の冠動脈床および体循環の境界条件(320)という結果をもたらす。充血時の境界条件は、全冠動脈抵抗指標TCRIおよび充血時微小血管抵抗(Ri)hyperを含んでいてもよいが、それに限定されない。
【００４７】
フィードバック制御システム
【００４８】
正確に冠動脈の診断指標を求めるために、CFDシミュレーションの目的は、患者が安静時/薬剤性冠動脈内充血状態にある場合に取得したものと同一の冠動脈内の平均血圧および血流速度を取得することにある。提案方法は、安静状態において収集したパラメータに基づいているので、まず安静状態のシミュレーションを設定し、その後、充血へと移行することが重要である。冠動脈抵抗は、安静状態の境界条件の推定の記載に関して上述したように決定される。結果として、シミュレーションしたMAPが数式(1)により決定される値と一致する場合、冠血流が推定値と自動的に一致する。冠動脈内薬剤性充血中は、MAPが冠動脈抵抗の低減によりわずかに下がる。このような様子をとらえるため、冠動脈樹が大動脈に接続されている。この接続も、流入路の境界条件を提供するために、簡易化した心臓モデルの使用を可能としている。冠動脈だけがモデル化されると、時間依存性の血流または血圧のいずれかが流入時に必要となるが、いずれも非侵襲的に利用可能ではない。安静時の冠血流が、全心拍出量のおおよそ4〜5%に相当している。冠循環に焦点をおいているが、(大動脈および他の近位血管の送出路において接続された)全身抵抗が、冠血流が心拍出量のおおよそ4〜5%となるように適合される。もう一つの基準変量が、心拍出量の割合としての冠血流である。安静時におけるその正確な推定は、充血時におけるシミュレーションを行う際に大動脈圧の正確な低減を取得することが重要である。
【００４９】
図4は、安静状態の推定のために、および充血状態の流体計算のために使用されるフィードバック制御システム400を示している。フィードバック制御システムは、冠動脈樹の解剖学的モデルに基づいてモデル430を使用しており、複数のコントローラ(コントローラ410および420)を備えており、その各々は冠動脈樹の出力変量それぞれに対応している。図示しているように、コントローラ410は、冠動脈樹の冠動脈抵抗に関する全身抵抗のコントローラであり、コントローラ420は、心拍出量に関する心拍出量のコントローラである。患者モデル430(すなわち、患者の冠動脈樹の解剖学的モデル)は、血流及び血圧のシミュレーション値を生成するために使用される。シミュレーション値は、流体計算式(計算440および450)に適合し、その結果は、非侵襲的測定から導かれる血流及び血圧と比較される。誤差(E)が、比較により存在していると決定された場合、コントローラ410および420は、出力変量が安静状態の測定値と一致するように考慮してモデル430のパラメータを調整する。この処理は、モデル430が正確に患者を反映するまで、何度も繰り返し行われてもよい。さらに、追加のコントローラ(図示せず)もフィードバック制御システム400に組み込まれてもよい。含まれている場合、各追加のコントローラは、冠血管樹の他の様子に関し、患者モデル430の精度を向上させ得る。
【００５０】
ひとたび出力変量が非侵襲的測定に基づいた変量と一致すれば、充血時の境界条件は、それに応じて、患者モデル430に対してなされた調整に基づいて調整され、患者の充血状態における冠循環パラメータ(血流および血圧)を取得するために流体計算式において使用される。
【００５１】
この処理を、図5Aのフロー概略図500および図5Bの計算表現570にさらに示す。図5Aに関して、510において、モデルパラメータが初期化される。ここで、例えば、血流および血圧のシミュレーション値を参照している。520において、流体計算が行われる。530において、比較が、(非侵襲的測定に基づいた)測定データと(モデルに基づいた)シミュレーションデータとの間で行われる。540において、目標を満足しているかどうかを確定するために決定がなされる。目標は、測定データとシミュレーションデータとの間の誤差率を参照してもよい。誤差率が既定値(各変量で異なっていてもよい)以下だった場合、目標を満足する。550において、誤差率が既定値未満ではなかった場合、モデルパラメータは、コントローラ410および420によって決定されるように、更新される必要がある。520における計算、530における推定、および540における目標と満足したかの決定は、繰り返される。ひとたび目標を満足すれば、560において結果を報告してもよい。
【００５２】
図5Bは、患者の充血状態における冠循環パラメータ(血流および血圧)を導く計算プロセス570を示している。流体計算(590)は、心臓モデル(575)および患者モデル(580、585)とともに充血時の境界条件を用いて、充血時の冠血流および冠動脈圧(595)を導出するのに使用される。これらのパラメータは、患者の他の充血時の変量を決定するのに使用されてもよい。
【００５３】
感度分析から、心臓モデルの心拍出量を変更する様々な方法が存在する、すなわち、最大エラスタンスの時刻、最大収縮、死容積、初期左室(LV)容積、全身抵抗、または左心房圧(心拍数は既定されたものであり、変更はできない)。最高感度は、初期LV容積と死容積との差によるものである。提案方法の目的は、患者固有の定常状態と正確に一致する定常状態に至ることであり、必ずしも制御機構の過渡局面をモデル化する必要はないことに注意されたい。ひとたびシミュレーションが収束すれば、全身抵抗および初期LV容積と死容積との差の値は決定され、制御ループがオフされ、安静時の送出路の抵抗が充血時の抵抗によって置換される。したがって、MAPをわずかに下げることができる、そして冠血流が幾度か増大するので総血流における冠血流よって表される割合がさらに高くなる。シミュレーションは、収束するまで何度も実行される。
【００５４】
図6は、「BC」と記載した境界条件の箇所を示している冠循環のモデルの表現600を提供する。Raは近位動脈の抵抗、Caは動脈のコンプライアンス、Ramは微小血管動脈抵抗、Cimは心筋内のコンプライアンス(収縮期収縮における体積の減少を表す)、Rvmは微小血管静脈抵抗、そしてRvは静脈抵抗を表している。
【００５５】
ここで記載している方法は、低次の患者固有のモデルを用いて分析している。近位血管は、IDセグメントを用いてモデル化され、微小血管床は、3要素Windkesselモデルか冠循環に特化した集中型モデルかで表されている。全送出路の抵抗は、決定され、集中型冠動脈モデルは、4つの異なる抵抗を含む。反射を最小限にするために、第1の抵抗は、特性抵抗に等しく、第3および第4の抵抗は、定数と認められる微小血管静脈抵抗および静脈抵抗を表している。したがって、微小血管動脈抵抗が、全抵抗と3つの他の抵抗との差として決定される。平均血圧および平均血流が、全抵抗に依存し、個々の抵抗へのその分配に依存しないことに注意されたい。患者固有のデータは、イメージ分割、中心線、および腹腔の抽出による冠状CTAスキャンから抽出されたものである。体循環は、平均長および半径によって表されるが、体循環の役割が充血時の状態を正確にとらえることであり、本目的は安静状態時の血圧および冠血流の割合が患者の状態と一致する場合に達成されるので、このことは結果に影響を及ぼさない。1.0センチメートルの長さの直径の65％の人為的な狭窄が、左下行大動脈の分岐の1つに導入されている。感度分析が、提案方法における4つの異なる入力パラメータ、心拍数、収縮期および拡張期血圧(MAPが実入力値であるので一緒に)、左室重量、および累乗係数nについて行われる。分析に使用される基準値は、HR = 60bpm、SBP = 140mmHg、DBP = 100mmHg、LVM = 250gm、n = 3である。各入力パラメータは、±10%、±20%、および±30%(累乗係数は例外で、±10%および±20%の変更のみが行われる)で個別に変更される。カフ血圧は、同一のパーセンテージで、同時に変更される。
【００５６】
図7Aおよび7Bは、狭窄部圧効果(P)およびPd/Paについての感度分析の結果、それぞれ710および720、を示している。Pの最高感度は、カフ血圧であり、続いてLVMである(図7Aの710参照)。FFR(Pd/Pa)については、最高感度は、LVMであり、続いてHRである(図7Bの720参照)。双方のケースにおいて、累乗係数は最小の影響しか及ぼしていない。正確な送出路の境界条件の推定の必要性をさらに示すと、充血時の抵抗が、±10%、±20%、±30%、およびΔPおよびFFRの結果を示す下記の表Iによって直接コントロールされる。結果は、図4に記載のもの、または患者の心拍数および血圧と一致させる他の任意のアプローチとして制御ループを使用するのは十分ではないことを明確に示しているが、血流力学の指標の値を正確に推定するためには、安静時および充血時の各送出路の血管の微小血管抵抗を正確に決定することが不可欠である。所与のケースについて、FFR値は、臨床業務で使用されるカットオフ値と交わる区間である、0.628と0.784との間で変化する。
【００５７】
【表１】
2015509820.tif 000010
【００５８】
図8A〜8Dは、パラメータの基準値を用いて行われるシミュレーションにおける、2つの制御変数の漸進的変化(大動脈圧(図8Aの810)、冠血流の割合(図8Bの820))、システム入力値の漸進的変化(全身抵抗(図8Dの840)、初期LV容積(図8C830))を示している。各プロットは、(1)初期設定期間を示す、(2)図4に示したフィードバック制御システムを用いて安静状態がシミュレーションされる期間を示す、および(3)充血状態をシミュレーション示す、3つのセクションに分割される。図8Aおよび8Bは、シミュレーションのフェーズ(2)において、どのようにして値が患者の安静状態について推定した基準値に収束するかを明確に示している。フェーズ(3)(充血時)において、2つのシステム入力値は一定のままであり(フィードバックループがもはや使用されていない)、冠動脈抵抗が低減しているので、大動脈圧が低減し冠血流の割合が増大している。
【００５９】
方法は、CFDベースのシミュレーションが患者固有の冠動脈圧および血流と一致することを保証するために使用されるフィードバック制御システムと一緒に用いる、(安静時および充血時の)患者固有の冠動脈の境界条件の推定が導入されている。本アプローチの主な利点は、安静状態において非侵襲的に収集したパラメータ、および同一次元または低次のシミュレーションに使用されるパラメータだけに基づいているということである。さらに、充血状態のみに基づいている(例、FFR)、または安静および充血状態の双方に基づいている(例、CFR)、冠動脈の診断指標にアクセスするのに使用され得る。
【００６０】
提案方法は、性差(同じような心臓重量に対して女性はより高い安静時血流を必要とする)を考慮していないが、安静時冠血流を見積もる際に性別も考慮している研究は存在していない。狭心症は、安静時の血流が酸素需要量と一致せず、数式(1)がもはや当てはまらないことを意味しているので、狭心症の患者は除く。数式(4)で算出されるTCRI値がもはや当てはまらないので、高血圧の患者および微小血管の病気を患っている患者は、別途モデル化する必要がある。
【００６１】
フィードバック制御システム400は、1つまたは複数のプロセッシングデバイス、計算デバイス、プロセッサ、またはここに記載した計算および演算を行うための同等のものであってもよい。例えば、1つまたは複数プロセッサが、安静状態および充血状態の境界条件を決定し、患者モデル430およびコントローラ410および420を実行し、流体計算を決定する計算および演算を行うように使用されてもよい。
【００６２】
フィードバック制御システム400は、リードオンリーメモリ(ROM)、ランダムアクセスメモリ(RAM)などの、1つまたは複数のメモリデバイス(図示せず)、および、例えば、外付けまたは内臓DVDドライブ、CD ROMドライブ、ハードドライブ、フラッシュメモリ、USBドライブなどの、1つまたは複数のオプションのメモリデバイスと接続していてもよい。メモリデバイスは、ソフトウェアモジュール、命令、またはデータを記憶するための、個々のファイルおよび/または1つまたは複数のデータベースを含むように構成されていてもよい。
【００６３】
上述したプロセスと関連した任意の機能ステップを行うためのプログラム命令、ソフトウェア、インタラクティブモジュールが、ROMおよび/またはRAMに記憶されていてもよい。オプションとして、プログラム命令が、コンパクトディスク、デジタルディスク、フラッシュメモリ、メモリカード、USBドライブ、ブルーレイ(登録商標)ディスクなどの光ディスク記憶媒体、および/または他の記録媒体などの、有形のコンピュータ可読媒体上に記憶されていてもよい。
【００６４】
オプションのディスプレイインターフェースが、フィードバック制御システム400からの情報を、オーディオ、映像、画像、および/または英数字の形式で、1つまたは複数のディスプレイ上に表示させるようにしてもよい。外部デバイスとの通信は、インターネット、ローカルエリアネットワークなどの、1つまたは複数の通信ネットワークに接続され得る、またはネットブックコンピュータなどのポータブルコンピューティングデバイスに直接接続され得る、様々な通信ポートを用いて行われてもよい。インターフェースは、キーボード、マウス、ジョイスティック、タッチスクリーン、リモコン、ポインティングデバイス、ビデオ入力装置、オーディオ入力装置などの入力装置からデータを受信してもよい。
【００６５】
本発明は、例示的に実施形態に関して記載しているが、それに限定されない。当業者は、多くの変更および修正が本発明の好ましい実施形態へとなされ得ること、およびそのような変更および修正が本発明の真の精神から逸脱することなくなされ得ることを理解するであろう。したがって、添付の特許請求の範囲は、本発明の真の精神および範囲内にあるような全ての等価な変形を網羅するものと解釈されることが意図される。
【符号の説明】
【００６６】
110  安静状態でのイメージ収取/非侵襲的測定
120  解剖学的モデル
130  臨床医の入力
140  流体計算
150  報告
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図６】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図８Ｄ】
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【国際調査報告】
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