(57)【要約】  狭窄情報が、狭窄を有する血管の表示された画像から、写真画像データを得ることによって取得される。血管及び狭窄の輪郭が検出され、寸法が写真画像データから算出される。血管モデルが再構成され、血流予備量比データが、血管モデルを使用して計算される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
狭窄を有する血管の狭窄情報を得る方法であって、
少なくとも表示ユニットに、前記狭窄を有する患者の関心領域の初期画像を表示するステップと、
ポータブルモバイルデバイスのカメラを使用して、前記関心領域の表示された前記初期画像の写真データを得るステップと、
前記写真データから血管サイズを算出するステップと、
少なくとも前記血管及び前記狭窄の輪郭を抽出するステップと、
前記得られた写真データ及び前記検出された輪郭に基づいて、血管モデルを再構成するステップと、
少なくとも前記血管モデル及び前記算出された血管サイズを使用して、前記狭窄の近位側及び遠位側の前記血管内の血圧値及び血流値をシミュレートするステップと、
前記シミュレートされた血圧値及び血流値から、血流予備量比の値を計算するステップと、
前記計算された血流予備量比の値を表示するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記関心領域の前記初期画像は、好適にはＸ線イメージングデータ、コンピュータトモグラフィイメージングデータ又は磁気共鳴イメージングデータを含むグループから選択される２Ｄ又は３Ｄ医療イメージングデータによって得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記血管は、前記狭窄の遮られないビューが表示されるような向きで表示される、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記写真データは、静止画像又は静止画像の連続を有する、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記静止画像は、一連の静止画像から手動で又は自動的に選択される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記写真データは、前記写真データが得られた時間フレームに関する時間情報及び／又は前記写真データが得られた空間位置に関する位置情報を有する、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記血管サイズは、前記写真データ内の既知の構造を検出し、前記検出された既知の構造を、前記既知の構造の一般的な寸法と比較し、前記比較された寸法に基づいてスケールファクタを計算することによって、算出される、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記血管サイズは、ユーザ規定されるスケールファクタによって算出され又は影響を及ぼされる、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記血管及び／又は前記狭窄の前記輪郭が手動で決定される、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記血管及び／又は前記狭窄の前記輪郭が、血管らしさフィルタによって自動的に決定される、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記計算された血流予備量比の値は、前記狭窄の遠位側に単一の値として、又は前記血管に沿ったカラーコード化された圧力勾配として、表示される、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
他の検査の推奨が更に表示される、請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
ポータブルモバイルデバイスは、
狭窄を有する血管の少なくともセクションの表示された初期画像データから、写真画像データを得るためのカメラと、
前記得られた写真画像データから血管サイズを算出する血管サイズ算出器と、
前記得られた写真画像データから前記血管及び前記狭窄の輪郭を検出する輪郭決定器と、
前記得られた写真画像データ及び前記検出された輪郭に基づいて血管モデルを再構成する再構成器と、
少なくとも前記血管モデル及び前記算出された血管サイズを使用して、前記狭窄の近位側及び遠位側の前記血管の血圧値及び血流値をシミュレートするシミュレータと、
前記シミュレートされた血圧値及び血流値から血流予備量比値を計算する計算器と、
前記計算された血流予備量比値を表示するディスプレイ、又は前記計算された血流予備量比値を表示する外部ディスプレイに対する接続部と、
を有するポータブルモバイルデバイス。
【請求項１４】
移動電話、タブレットコンピュータ、拡張現実グラス若しくはバイザー、又はカメラを装備したデスクトップ若しくはラップトップコンピュータである、請求項１０に記載のポータブルモバイルデバイス。
【請求項１５】
狭窄を有する血管の狭窄情報を得るためのコンピュータプログラムであって、
ポータブルモバイルデバイスから、少なくとも狭窄を有する血管のセクションの表示された初期画像データを含む写真画像データを得るステップと、
前記得られた写真画像データから血管サイズを算出するステップと、
前記得られた写真画像データから前記血管及び前記狭窄の輪郭を検出するステップと、
少なくとも血管モデル及び前記算出された血管サイズを使用して、前記狭窄の近位側及び遠位側の前記血管内の血圧値及び血流値をシミュレートするステップと、
前記シミュレートされた血圧値及び血流値から血流予備量比の値を計算するステップと、
表示ユニットに、前記計算された血流予備量比の値を提供するステップと、
を実行するように適応されたソフトウェアコードを有する、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、狭窄を有する血管の狭窄情報を取得する方法、狭窄を有する血管の狭窄情報を取得するためのポータブルモバイルデバイス及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、狭窄（血管の狭小化を形成する病変）及び血流への狭窄の影響が、狭窄の前（近位側）及び狭窄の後ろ（遠位側）の血管内の圧力を測定するカテーテル処置によって検出される。圧力測定から、血流予備量比（ＦＦＲ）が計算され、これは、機能的な狭窄の深刻さを決定するための最も多く使用されている特性である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
今日、非侵襲の画像ベースの狭窄検出及び特徴付け方法もまた利用できるようになっている。これらの画像ベースの方法は、３Ｄイメージング（例えばコンピュータトモグラフィ（ＣＴ）イメージング）によって得られる画像ボリュームから抽出される３Ｄ冠動脈モデルを使用して実施され、通常、シミュレートされたＦＦＲ値を提供する。
【０００４】
知られている画像ベースのモデルは、高いコンピュータ計算努力を必要とし、場合によっては時間がかかる。
【０００５】
本発明は、知られているＦＦＲ決定方法及びシステムに代わる、より簡単でより少ない時間を要する非侵襲の代替方法及び装置を提供することを試みる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明による実施形態は、狭窄を有する血管の狭窄情報を得る方法に向けられる。本発明は、表示ユニットに、少なくとも狭窄を有する患者の関心領域の初期画像を表示するステップと、ポータブルモバイルデバイスのカメラを使用して、関心領域の表示された画像の写真データを得るステップと、写真データから血管サイズを算出するステップと、少なくとも血管及び狭窄の輪郭を検出するステップと、得られた写真画像データ及び検出された輪郭に基づいて血管モデルを再構成するステップと、少なくとも血管モデル及び算出された血管サイズを使用して、狭窄の近位側及び遠位側の血管内の血圧値及び血流値をシミュレートするステップ、シミュレートされた血圧値及び血流値から血流予備量比の値を計算するステップと、計算された血流予備量比の値を表示するステップと、を有する。言い換えると、表示された画像の写真が取得され、ポータブルモバイルデバイスが、画像を解析し及びＦＦＲ値を決定するために使用される。従って、狭窄情報は、ポータブルモバイルデバイスを使用することによって、低いコンピュータ計算努力で速く取得される。
【０００７】
好適な実施形態は、関心領域の初期画像が、Ｘ線イメージングデータ、コンピュータトモグラフィイメージングデータ又は磁気共鳴イメージングデータを含むグループから好適に選択される２Ｄ又は３Ｄ医療イメージングデータによって得られることである。このようなイメージングデータは、高品質であり、狭窄情報を得るための良好な基礎を形成することができる。
【０００８】
他の好適な実施形態は、血管が、狭窄の遮られていないビューが表示されるような向きで表示されることを含む。これは、狭窄データが正確であることを確実にする。
【０００９】
他の好適な実施形態は、写真データが、静止画像又は静止画像の連続を有することを含む。静止画像は、静止画像の連続から手動で又は自動的に選択されることができる。
【００１０】
他の好適な実施形態は、写真データが取得された時間フレームに関する時間情報、及び／又は写真データが取得された空間位置に関する位置情報を写真データが有することを含む。この付加のデータは、位置又は時間フレームに関してより正確な狭窄情報を得るために、再構成、モデリング又は計算アルゴリズムのための入力として使用されることができる。
【００１１】
他の好適な実施形態は、血管サイズが、写真画像データ内の知られている構造を検出し、検出された知られている構造を知られている構造の一般的な寸法と比較し、比較された寸法に基づいてスケールファクタを計算する、ことによって算出される。これは、高速に実施されることができる自動化されたプロシージャである。
【００１２】
他の好適な実施形態は、血管サイズがユーザ規定されるスケールファクタによって算出される又は影響されることを含む。ユーザは、医療画像を解釈する際に該ユーザの知識を使用することによって、サイズを規定し又は補正することができる。
【００１３】
他の好適な実施形態は、好適には、血管らしさ（vesselness）フィルタによって、血管の輪郭及び／又は狭窄が自動的に決定されることを含む。代替として、輪郭は、ユーザによって手動で決定されることができ、又は自動の決定が、ユーザによって影響を及ぼされ又は補正されることができる。
【００１４】
他の好適な実施形態は、計算された血流予備量比の値が、狭窄の遠位側の単一の値として、又は、血管に沿ったカラーコード化された圧力勾配として、表示される。
【００１５】
他の好適な実施形態は更に、他の検査の推奨が更に表示されることを含む。
【００１６】
他の対応する実施形態は、方法の適切なステップを実施するように構成されるポータブルモバイルデバイス及びコンピュータプログラム製品に向けられる。
【００１７】
本発明の更に別の見地及び実施形態は、以下の詳細な説明を読み理解することで当業者によって理解されるであろう。多くの付加の利益及び利点は、好適な実施形態の以下の詳細な説明を読むことにより、当業者に明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】初期画像として３Ｄコンピュータトモグラフィ画像を使用する、本発明の方法及び装置の一実施形態の概略図。
【図２】初期画像として２Ｄ Ｘ線画像を使用する本発明の方法及び装置の一実施形態を示す概略図。
【図３】本発明による方法の一実施形態を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明は、添付の図面によって説明される。
【００２０】
本発明は、さまざまなコンポーネント及びコンポーネントの取り合わせ、並びにさまざまなプロセス動作及びプロセス動作の取り合わせの形を取ることができる。図面は、好適な実施形態を説明するためだけにあり、本発明を制限するものとして解釈されるべきでない。よりよく視覚化するために、特定の特徴が省かれることがあり、又は寸法が一定の縮尺に従わないことがある。
【００２１】
放射線医学部門及び心臓学部門において、例えば３Ｄ Ｘ線、コンピュータトモグラフィ（ＣＴ）、磁気共鳴（ＭＲ）、ポジトロンエミッショントランスミッション（ＰＥＴ）、シングルフォトンエミッションコンピュータトモグラフィ（ＳＰＥＣＴ）、超音波（ＵＳ）又はそれらの組み合わせのようなイメージングシステムによってイメージングされる冠動脈のような血管が、狭窄の深刻さを測定する及び評価する意図でスクリーンに表示される。狭窄の深刻さを表現する最も一般的な方法は、血流予備量比（ＦＦＲ）であり、これは、同じ血管内の正常最大流量に対する血管内の狭窄病変の遠位側の最大血流の比として規定される：ＦＦＲ＝Ｐｄ／Ｐａ（Ｐｄは、病変の遠位側圧力であり、Ｐａは、病変の近位側圧力である）。
【００２２】
血圧は、カテーテル処置を使用して動脈内で測定されることができるが、血圧は更に、イメージングデータを解析しシミュレートされたＦＦＲ（及び／又は他の関連する血流又は圧力）値を計算する高度なモデルを使用して、シミュレートされることもできる。使用されるモデル及び要求される正確さに依存して、ＦＦＲ値の計算が、分から時間の間で行われることができる。しかしながら、処理時間は、より高度なコンピュータ計算能力及び他の改善されたモデルにより一層短縮される。
【００２３】
通常、ＦＦＲは、３Ｄ画像データを使用してモデル化されるが、最近、造影剤強調の２Ｄ血管造影データのような２Ｄ画像データを使用することも可能になっている。正しい条件（例えば狭窄の遮られていないビュー及び血管の最適な向き）で、完全な冠動脈ツリーを抽出する必要なしに、ゆえに非常に小さいコンピュータ計算能力で、ＦＦＲ計算が得られることができる。この洞察が本発明の基礎である。
【００２４】
本発明は更に、２Ｄアプローチを採用し、ポータブルモバイルデバイス上でＦＦＲ値をシミュレートすることを提案し、ここで、ポータブルモバイルデバイスは、医療イメージング装置の任意の適切なディスプレイから、血管及び狭窄のジオメトリをキャプチャするために、それらの内蔵カメラを使用する。
【００２５】
現在の３Ｄモデルは、複雑であり、高いコンピュータ計算能力及び元の３Ｄ画像データへの直接のアクセスを必要とする。従って、モデリング及びＦＦＲ計算を実施するために、イメージング装置に組み込まれ又はイメージング装置に直接接続される強力なコンピュータを使用することが、当然の選択である。当業者は、このタスクを実施するために小さいモバイル装置を使用したいと思ないであろうが、本発明の洞察は、２Ｄモデリングが、それが正しく実施される場合、コンピュータ計算能力の要求を低下させ、移動電話のようなあまり能力の高くないデバイスにも利用可能になることである。
【００２６】
図１、図２及び図３は、本発明を及び本発明がどのように実現されることができるかを示す。当然ながら、当業者であれば、本発明は、同じ又は同様の結果を達成する別の異なる実施形態においても実現されることができることがわかる。図１及び図２は、３Ｄコンピュータトモグラフィ画像（図１）及び２Ｄ Ｘ線画像（図２）を初期画像として使用する本発明の一実施形態を示す概略図を示す。図３は、本発明によるワークフローのフローチャートを示す。
【００２７】
最初に、３０１において、心臓又は心臓動脈系のような臓器の画像、又はＣＴイメージャ１０又はＸ線イメージャ（２０）においてスキャンされた患者のセクションのような、初期画像が取得され、表示される。本例において、一実施形態において、イメージングされた心臓１０２は、例えばモニタのようなディスプレイ１０１上に３Ｄ様のビューで、例えばボリュームレンダリングされた画像で、表示され、狭窄した血管１０３が、ディスプレイ１０１上で可視である。別の実施形態において、心臓血管系２０２の一部の２Ｄ画像、例えば造影剤強調の２Ｄ血管造影像が、ディスプレイ２０１に視覚化される。更に、狭窄した血管２０３が、明確に存在している。提案された方法の正確さのために、病変の遮られていないビューを可能にする向きにおいて動脈を表示することが重要である。これは、２Ｄ画像の場合に特に重要である。複数の角度から画像を取得し、それから、手動で又は自動的に最良の画像を選択することが必要でありうる。
【００２８】
次に、初期画像データ３０２の写真画像データが取得される。写真画像データは、ポータブルモバイルデバイス１０５、２０５に組み込まれるカメラを使用することによって取得される。ポータブルモバイルデバイス１０５、２０５は、スマートフォン、タブレットコンピュータ、拡張現実（augmented reality）グラス、例えばウェブカメラを備えたコンピュータ又は一体型のウェブカメラを有するラップトップ、組み込まれた又は取り付けられたカメラ１０６、２０６を有するコンピュータ、又は適切なコンピュータプロセッサ及びカメラを組み込んだ任意の他のポータブルモバイルデバイスでありうる。カメラ１０６、２０６は、動画をキャプチャするためのフォトカメラ及び／又はカメラでありうる。写真画像データは、少なくとも、例えば冠動脈ツリーの重要な部分である狭窄を有する血管１０３、２０３の部分を含むセクション１０４、２０４を含むべきである。本発明の状況において、写真データは、単一の写真画像に制限されない。写真データは、例えばムービー、又は時間的に間隔を置かれた順次の画像の連続であってもよい。適切な追跡と組み合わせられる場合、一連の画像（アンギオグラフィにおける心拍、ＣＴの回転）の記録は、改善された血管再構成を可能にする。代替として、ポータブルモバイルデバイス上のアプリケーションは、血管及び狭窄を表示するために、最も高い画像品質又は最も妥当な向きのフレームを簡単に選択することができる。
【００２９】
写真画像データは、写真データが得られた時間フレームに関する時間情報及び／又は写真データが得られた空間位置に関する位置情報を含むこともできる。このデータは、後で述べられるアルゴリズム及びモデルへの付加の入力情報として使用されることができ、それらの正確さ及び／又は信頼性を改善することができる。
【００３０】
血管及び狭窄は、それらの輪郭１０７、２０７を検出する（３０３）ことによって、写真画像データ上で識別される。輪郭１０７、２０７は、ユーザによって手動で描かれることができ、又は例えば血管らしさフィルタに基づいて、自動的に検出されることができる。アルゴリズムのこの部分は、２Ｄ Ｘ線血管造影像に基づくＦＦＲシミュレーションと同じであり、例えばO. Wink, W.J. Niessen, M.A. Viergever, "Multi-scale vessel tracking", IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 23, no. 1, pp. 130-135, 2004に記述されている。
【００３１】
写真画像データは、おそらくユーザによって保持されるポータブルモバイルデバイスを用いて得られるので、ディスプレイとカメラの間の距離及び／又は使用されるズーム比が、血管又は狭窄の実寸法を評価することを困難にする。従って、関心領域のジオメトリの現実的なモデルを組み立てるために血管サイズを評価する（３０４）ことは重要である。算出は、ユーザがスケールファクタを提供すること（３０４−４）によって、又は、知られている特徴を検出するために写真画像データを解析すること（３０４−１）によって、行われることができる。これは、自動的に行われ、又はユーザ規定され、又はユーザ支援されることができる。これらの知られている特徴のサイズは、心筋、骨、血管等の器官の一般的なサイズ及び長さと比較され（３０４−２）、関連付けられることができる。例えば、知られている器官の寸法のデータベースが参照されることができる。スケールファクタは、知られている特徴及びイメージングされた特徴の比較された寸法に基づいて、計算されることができる（３０４−３）。より多くの正確さのために、複数の特徴が比較されることができ、各々の特徴ごとにスケールファクタの（加重）平均が使用されることができる。
【００３２】
次に、３Ｄ動脈モデルが、検出された輪郭及びスケールファクタを使用して、写真データから再構成される（３０５）。知られているアルゴリズムが、２Ｄデータから３Ｄモデルを再構成するために使用されることができる。３Ｄモデルは、輪郭ステップ中に得られる直径をもつ円形血管断面（O. Wink, W.J. Niessen, M.A. Viergever, "Multi-scale vessel tracking", IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 23, no. 1, pp. 130-135, 2004）を仮定して、又はビデオデンシトメトリに基づく方法（例えば、J. Haase et al., "Quantification of intracoronary volume by videodensitometry: Validation study using fluid filling of human coronary casts", Catheterization and Cardiovascular Diagnosis, vol. 33, no. 1, pp. 89-94, 1994）を使用して、構築されることができる。
【００３３】
次のステップにおいて、血圧及び血流値が、例えばVan de Vosse, "Mathematical modelling of the cardiovascular system", Journal of Engineering Mathematics, vol. 47, pp. 175-183, 2003; Kim et al., "Patient-specific modeling of blood flow and pressure in human coronary arteries", Annals of Biomedical Engineering, vol. 38, no. 10, pp. 3195-3209、又はSmith et al., "An anatomically based model of transient coronary blood flow in the heart", SIAM Journal on Applied Mathematics, vol. 62, no. 3, pp. 990-1018に記述されるような、知られているアルゴリズムを使用して、狭窄の近位側及び遠位側でシミュレートされる（３０６）。
【００３４】
ここでも、検出された輪郭及びスケールファクタが、これらのアルゴリズムの付加の入力として使用される必要がある。血圧及び血流値から、シミュレートされたＦＦＲ値が計算される（３０８）。
【００３５】
ＦＦＲ値は、ユーザに対し、好適にはポータブルモバイルデバイス１０５、２０５のディスプレイ上に、表示される（３０７）。これは、例えば、血管１０８、２０８に沿った圧力のカラーコード化された勾配として、及び／又は狭窄１０９、２０９の遠位側のロケーションに単一の値として、表示されることができる。
【００３６】
他の情報が、同様に表示されることができる。例えば、ＦＦＲ値が特定の閾値（例えば０．８）を下回ることを示す（例えば視覚的又は聴覚的な）警告標示は、狭窄が重度であり、処置が始められなければならないことを表す。付加的に又は代替として、ＦＦＲ値が閾値を下回る又はその近くにある場合、ユーザは、潜在的に改善されたより多くの狭窄データを得るために、より従来の非侵襲の又は侵襲性のプロシージャを実施するように促されることができる。
【００３７】
ＦＦＲデータをシミュレートし表示するために写真データをキャプチャするステップは、ポータブルモバイルデバイス１０５、２０５に、例えばアプリ又はコンピュータプログラムの形でロードされるソフトウェアコードに埋め込まれることができ、又は例えば移動電話のようなポータブルモバイルデバイスがワイヤレスに又は有線で接続されるリモートワークステーションにロードされることができる。
【００３８】
本発明は、図面及び上述の記述に詳しく図示され説明されているが、このような図示及び説明は、制限的ではなく、例示的又は説明的なものであると考えられるべきである。本発明は、開示される実施形態に制限されない。
【００３９】
例えば、本発明は、提示される実施形態にまったく制限されない。例えば、本発明は、ＭＲ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、超音波のような任意の他の適切な技法、又は本発明に関して使用するのに適した画像を提供することができる任意の他のイメージングモダリティ、によって得られる狭窄した血管の任意の他の初期画像に適している。
【００４０】
更に、ＦＦＲシミュレーションに加えて、他の血行動態尺度（例えばＣＦＲ、ＨＳＲ）又はフロー速度又は心筋抵抗のようなパラメータが、ポータブルモバイルデバイス上で、流体力学シミュレーションから抽出されることができる。シミュレーションの正確さを改善するために、ポータブルモバイルデバイスは、同じディスプレイ又は他のディスプレイから大動脈圧力又は遠位圧力のような付加の測定値をキャプチャすることができ、シミュレーションにこれらの測定を含めることができる。
【００４１】
開示される実施形態に対する他の変更例は、図面、開示及び添付の請求項の検討から、請求項に記載の本発明を実施する際に当業者によって理解され達成されることができる。請求項において、「含む、有する（comprising）」という語は、他の構成要素又はステップを除外せず、不定冠詞「a」又は「an」は、複数性を除外しない。単一のプロセッサ又は他のユニットは、請求項に列挙されるいくつかのアイテムの機能を果たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを示さない。コンピュータプログラムは、例えば他のハードウェアと共に又はその一部として供給される光学記憶媒体又はソリッドステート媒体のような適切な媒体に記憶され／分散されることができるが、他の形態で、例えばインターネット又は他のワイヤード又はワイヤレス通信システムを通じて、分散されることができる。請求項における任意の参照符号は、請求項の範囲を制限するものとして解釈されるべきでない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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2018529446.tif 000007
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