"患者の心血管情報を明らかにするためのシステムであって、前記患者の心臓の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信し、前記患者固有のデータに基づいて前記患者の心臓の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成し、前記患者の心臓の血流の特徴の特徴に関連する物理学に基づくモデルを作成し、および前記三次元モデルおよび前記物理学に基づくモデルに基づいて、前記患者の心臓内の冠血流予備量比を特定するように構成された少なくとも1つのコンピュータシステムを備える、システム。前記患者の心臓の少なくとも前記一部を表す前記三次元モデルが、大動脈の少なくとも一部と、前記大動脈の一部から発する複数の冠動脈の少なくとも一部とを含む、請求項1に記載のシステム。前記冠血流予備量比が、前記大動脈内の圧力と前記複数の冠動脈内のある位置における圧力との比を示し、および前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記複数の冠動脈内の複数の位置における前記冠血流予備量比を特定するように構成される、請求項2に記載のシステム。前記患者固有のデータが画像データを含む、請求項1に記載のシステム。前記画像データが、コンピュータ断層撮影または磁気共鳴画像化技術によって提供される、請求項4に記載のシステム。前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記画像データを用いて前記患者の心臓の冠動脈内腔の境界の位置を特定することによって、前記画像データに基づく前記三次元モデルを作成するように構成される、請求項4に記載のシステム。前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記画像データにおける輝度値の変化に基づいて前記境界の位置を特定するように構成される、請求項6に記載のシステム。前記物理学に基づくモデルが、前記三次元モデルの境界を通る血流を表す少なくとも1つの集中パラメータモデルを含む、請求項1に記載のシステム。前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、充血のレベル、運動のレベル、または薬物のうちの少なくとも1つに関連するパラメータを用いて前記冠血流予備量比を特定するように構成される、請求項1に記載のシステム。前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記充血のレベルに関連するパラメータを用いて前記冠血流予備量比を特定するように構成され、前記パラメータが、前記患者の冠動脈抵抗、前記患者の大動脈血圧、または前記患者の心拍数に関連する、請求項9に記載のシステム。少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて患者固有の心血管情報を明らかにする方法であって、前記少なくとも1つのコンピュータシステムに、前記患者の心臓の幾何学的形状に関する患者固有のデータを入力することと、前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記患者固有のデータに基づく前記患者の心臓の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することと、前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記患者の心臓の血流の特徴に関連する物理学に基づくモデルを作成することと、および前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記三次元モデルおよび前記物理学に基づくモデルに基づいて前記患者の心臓内の冠血流予備量比を特定することと、を含む、方法。前記決定された冠血流予備量比に基づいて、前記患者の心臓の冠動脈における機能的に重要な狭窄の位置を特定することをさらに含む、請求項11に記載の方法。前記患者の心臓の少なくとも一部を表す前記三次元モデルが、大動脈の少なくとも一部と、前記大動脈の一部から発する複数の冠動脈の少なくとも一部とを含む、請求項11に記載の方法。前記冠血流予備量比が、前記大動脈内の圧力と前記複数の冠動脈内のある位置における圧力との比を示し、前記冠血流予備量比が、前記複数の冠動脈内の複数の位置において特定される、請求項13に記載の方法。前記患者固有のデータが、前記患者の心臓の画像データを含み、前記三次元モデルを作成することが、前記画像データを用いて前記患者の心臓の前記複数の冠動脈内腔の境界の位置を特定することを含む、請求項14に記載の方法。前記境界が、前記画像データにおける輝度値の変化に基づいて位置特定される、請求項15に記載の方法。非一時的なコンピュータ可読媒体であって、患者固有の心血管情報を特定するための方法であって、前記患者の心臓の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信することと、前記患者固有のデータに基づく前記患者の心臓の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することと、前記患者の心臓の血流の特徴に関連する物理学に基づくモデルを作成することと、前記三次元モデルおよび前記物理学に基づくモデルに基づいて、前記患者の心臓内の冠血流予備量比を特定することと、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ミング命令を含む、少なくとも1つの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。前記方法が、3つの次元に沿って前記心臓の冠動脈中の複数の位置における前記冠血流予備量比を示す前記患者の心臓の三次元シミュレーションを作製することをさらに含む、請求項17に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。前記冠血流予備量比が、色または陰影を用いて前記三次元シミュレーション上に示され、前記冠血流予備量比の変化が色または陰影の変化によって示される、請求項18に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。前記患者の心臓の少なくとも一部を表す前記三次元モデルが、大動脈の少なくとも一部と、前記大動脈の一部から発する複数の冠動脈の少なくとも一部とを含み、前記三次元シミュレーションが、前記冠動脈中の複数の位置における前記冠血流予備量比を含む、請求項19に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。患者の治療を計画するためのシステムであって、前記患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信し、前記患者固有のデータに基づく前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成し、前記三次元モデルおよび前記患者の前記解剖学的構造体に関連する物理学に基づくモデルに基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の血流の特徴に関する第1の情報を明らかにし、前記三次元モデルを修正し、前記修正された三次元モデルに基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の前記血流の特徴に関する第2の情報を明らかにするように構成された少なくとも1つのコンピュータシステムを含む、システム。前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、ユーザから受信した入力であって、前記患者の治療計画の選択を含む入力に基づいて、前記三次元モデルを修正するようにさらに構成される、請求項21に記載のシステム。前記選択された治療計画が、前記患者の前記解剖学的構造体の前記幾何学的形状の変化に関連し、前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記選択された治療計画に基づいて、前記三次元モデルを修正するようにさらに構成される、請求項22に記載のシステム。前記受信される入力が、前記解剖学的構造体の前記幾何学的形状を変化させるための前記患者の前記解剖学的構造体における位置を含み、前記位置は前記ユーザによって選択され、前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記選択された治療計画および前記選択された位置に基づいて、前記三次元モデルを修正するようにさらに構成される、請求項23に記載のシステム。前記選択された治療計画が、前記患者の前記選択された位置にステントを挿入する計画を含み、前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記三次元モデルによって表される内腔を拡大することによって前記三次元モデルを修正するようにさらに構成される、請求項24に記載のシステム。前記選択された治療計画が、前記患者の前記選択された位置にバイパスを追加する計画を含み、および前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記三次元モデルにおいて内腔に向かって第1のバイパスを追加することによって前記三次元モデルを修正するようにさらに構成される、請求項24に記載のシステム。前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記患者の前記解剖学的構造体内の複数の位置において前記第1の情報と前記第2の情報との差を明らかにするようにさらに構成される、請求項21に記載のシステム。前記第1の情報および前記第2の情報がそれぞれ、前記患者の前記解剖学的構造体内の血圧、血液速度、血流量、または冠血流予備量比うちの少なくとも1つを含む、請求項21に記載のシステム。前記患者の前記解剖学的構造体が、前記患者の心臓、頸部、頭部、胸部、腹部、腕、または脚の複数の動脈の一部のうちの少なくとも1つを含む、請求項21に記載のシステム。非一時的なコンピュータ可読媒体であって、患者の治療を計画するための方法であって、前記患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信することと、前記患者固有のデータに基づく前記患者の解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することと、前記三次元モデルおよび前記患者の前記解剖学的構造体に関連する物理学に基づくモデルに基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の血流の特徴に関する第1の情報を明らかに明らかにすることと、前記患者の前記解剖学的構造体の幾何学的形状の所望の変化に基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の前記血流の特徴に関する第2の情報を明らかにすることと、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。前記方法が、治療計画を選択するユーザから受信する入力に基づいて、前記三次元モデルを修正することと、前記修正に基づいて、前記第2の情報を明らかにすることをさらに含む、請求項30に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。前記選択された治療計画が、前記患者の前記解剖学的構造体の前記幾何学的形状の変化と関連し、前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記選択された治療計画に基づいて前記三次元モデルを修正するようにさらに構成される、請求項31に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。前記受信された入力が、前記解剖学的構造体の前記幾何学的形状を変化させるための前記患者の前記解剖学的構造体における位置を含み、前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記選択された治療計画および前記選択された位置に基づいて前記三次元モデルを修正するようにさらに構成される、請求項32に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。前記方法が、前記患者の前記解剖学的構造体内の複数の位置における前記第1の情報と前記第2の情報との差を明らかにすることをさらに含む、請求項30に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。前記第1の情報および前記第2の情報がそれぞれ、前記患者の前記解剖学的構造体内の血圧、血液速度、血流量、または冠血流予備量比を含む、請求項30に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。前記患者の前記解剖学的構造体が、前記患者の心臓、頸部、頭部、胸部、腹部、腕、または脚の複数の動脈の一部のうちの少なくとも1つを含む、請求項30に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。コンピュータシステムを用いて患者の治療を計画するための方法であって、少なくとも1つのコンピュータシステムに、前記患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを入力することと、前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記患者固有のデータに基づく前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することと、前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記三次元モデルおよび前記患者の前記解剖学的構造体に関連する物理学に基づくモデルに基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の血流の特徴に関する第1の情報を明らかにすることと、前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記三次元モデルを修正することと、および前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記修正三次元モデルに基づいて前記患者の前記解剖学的構造体内の前記血流の特徴に関する第2の情報を明らかにすることと、を含む、方法。前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記第1の情報を含む三次元シミュレーションを作成することと、前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記三次元シミュレーションに基づく次数低減モデルを作成することをさらに含み、前記第2の情報が前記次数低減モデルを用いて明らかにされる、請求項37に記載の方法。前記次数低減モデルが集中パラメータモデルである、請求項38に記載の方法。前記三次元モデルが、ユーザから受信する第1の入力であって、前記ユーザによって選択された第1の治療計画を示す第1の入力に基づいて修正される、請求項37に記載の方法であって、前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記第1の入力とは別に、前記ユーザから受信する第2の入力であって、前記ユーザによって選択された第2の治療計画を示す第2の入力に基づいて前記三次元モデルを修正することと、および前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記第2の入力に基づいて修正された前記三次元モデルに基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の前記血流の特徴に関する第3の情報を明らかにすることと、および前記第2の情報を前記第3の情報と比較することによって、前記第1および第2の治療計画を比較することと、をさらに含む、方法。患者の治療を計画するためのシステムであって、前記患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信し、前記患者固有のデータに基づく前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成し、前記三次元モデルおよび前記患者の生理学的状態に関する情報に基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の血流の特徴に関する第1の情報を明らかにし、前記患者の前記生理学的状態を修正し、前記患者の前記修正された生理学的状態に基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の前記血流の特徴に関する第2の情報を明らかにするように構成された少なくとも1つのコンピュータシステムを備える、システム。前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、ユーザから受信する入力であって、前記患者のための治療計画の選択を含む入力に基づいて、前記患者の前記生理学的状態を修正するようにさらに構成される、請求項41に記載のシステム。前記選択された治療計画が、前記患者の心拍出量、運動のレベル、充血のレベル、または薬物療法のうちの少なくとも1つの変化に関連し、前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記選択された治療計画に基づいて前記患者の前記生理学的状態を修正するようにさらに構成される、請求項42に記載のシステム。前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記患者の前記解剖学的構造体を通る血流に関連するパラメータを変化させることによって、前記患者の前記生理学的状態を修正するようにさらに構成される、請求項43に記載のシステム。前記変化させた血流に関するパラメータが、冠動脈抵抗、大動脈血圧、または心拍数のうちの少なくとも1つを含む、請求項44に記載のシステム。前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記患者の前記解剖学的構造体内の複数の位置における前記第1の情報と前記第2の情報との差を明らかにするようにさらに構成される、請求項41に記載のシステム。前記第1の情報および前記第2の情報がそれぞれ、前記患者の前記解剖学的構造体内の血圧、血液速度、血流量、または冠血流予備量比のうちの少なくとも1つを含む、請求項41に記載のシステム。前記患者の前記解剖学的構造体が、前記患者の心臓、頸部、頭部、胸部、腹部、腕、または脚の複数の動脈の一部のうちの少なくとも1つを含む、請求項41に記載のシステム。非一時的なコンピュータ可読媒体であって、患者の治療を計画するための方法であって、前記患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信することと、前記患者固有のデータに基づく前記患者の解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することと、前記三次元モデルおよび前記患者の生理学的状態に関する情報に基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の血流の特徴に関する第1の情報を明らかにすることと、および前記患者の前記生理学的状態の変化に基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の前記血流の特徴に関する第2の情報を明らかにすることと、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。前記第2の情報が、前記患者の心拍出量、心拍数、一回拍出量、血圧、労作または運動のレベル、充血のレベル、または薬物療法のうちの少なくとも1つの変化に関連する選択された治療計画に基づいて明らかにされる、請求項49に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。前記方法が、前記患者の前記解剖学的構造体を通る血流に関連するパラメータを変化させることによって、前記患者の前記生理学的状態を修正することをさらに含む、請求項50に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。前記変化させた血流に関するパラメータが、冠動脈抵抗、大動脈血圧、または心拍数のうちの少なくとも1つを含む、請求項51に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。前記方法が、前記患者の前記解剖学的構造体内の複数の位置において前記第1の情報と前記第2の情報との差を明らかにすることをさらに含む、請求項49に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。前記第1の情報および前記第2の情報がそれぞれ、前記患者の前記解剖学的構造体内の血圧、血液速度、血流量、または冠血流予備量比のうちの少なくとも1つを含む、請求項49に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。前記患者の前記解剖学的構造体が、前記患者の心臓、頸部、頭部、胸部、腹部、腕、または脚の複数の動脈の一部のうちの少なくとも1つを含む、請求項49に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて患者の治療を計画するための方法であって、少なくとも1つのコンピュータシステムに、前記患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを入力することと、前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記患者固有のデータに基づく前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することと、前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記三次元モデルおよび前記患者の生理学的状態に関する情報に基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の血流の特徴に関する第1の情報を明らかにすることと、前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記患者の前記生理学的状態を修正することと、および前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記患者の前記修正された生理学的状態に基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の前記血流の特徴に関する第2の情報を明らかにすることと、を含む、方法。前記患者の前記生理学的状態を修正することが、前記患者の前記解剖学的構造体を通る血流に関するパラメータを変更することを含み、前記変更されたパラメータが、冠動脈抵抗、大動脈血圧、または心拍数のうちの少なくとも1つを含む、請求項56に記載の方法。前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記第1の情報を含む三次元シミュレーションを作成することと、および前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記三次元シミュレーションに基づく次数低減モデルを作成することをさらに含み、前記第2の情報が前記次数低減モデルを用いて明らかにされる、請求項56に記載の方法。前記次数低減モデルが集中パラメータモデルである、請求項58に記載の方法。前記患者の前記生理学的状態を修正することが、前記ユーザから受信した第1の入力のであって、前記ユーザによって選択された第1の治療計画を示す第1の入力に基づく請求項56に記載の方法であって、前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記第1の入力とは別に、前記ユーザから受信する第2の入力であって、前記ユーザによって選択された第2の治療計画を示す第2の入力に基づいて前記患者の前記生理学的状態を修正することと、前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記第2の入力に基づいて修正された前記生理学的状態に基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の前記血流の特徴に関する第3の情報を明らかにすることと、および前記第2の情報と前記第3の情報とを比較することによって、前記第1および第2の治療計画を比較することと、をさらに含む、方法。患者固有の心血管情報を明らかに明らかにするためのシステムであって、前記患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信し、前記患者固有のデータに基づく前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成し、前記患者の前記解剖学的構造体の前記一部を通る全流量に関連する全抵抗を特定し、前記三次元モデル、前記患者の前記解剖学的構造体に関連する物理学に基づくモデル、および前記特定された全抵抗に基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の血流の特徴に関する情報を明らかにするように構成された少なくとも1つのコンピュータシステムを備える、システム。前記患者の前記解剖学的構造体が、大動脈の少なくとも一部と、前記大動脈の一部から発する複数の冠動脈の少なくとも一部とを含み、および前記全抵抗が前記複数の冠動脈を通る全流出量に関連する、請求項61に記載のシステム。前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記決定された全抵抗に基づいて前記複数の冠動脈それぞれの個々の抵抗を特定し、および前記個々の抵抗を前記物理学に基づくモデルに組込むことによって、前記特定された個々の抵抗に基づいて前記血流の特徴に関する前記情報を明らかにするようにさらに構成される、請求項62に記載のシステム。前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記患者の測定された血圧を受信し、前記測定された血圧に基づいて前記全抵抗を特定するようにさらに構成される、請求項63に記載のシステム。前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記解剖学的構造体の少なくとも一部の特定された質量または体積に基づいて、前記解剖学的構造体の前記一部を通る前記全流量を特定するようにさらに構成される、請求項61に記載のシステム。前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記患者固有のデータを用いて、前記解剖学的構造体の少なくとも一部の前記質量または体積を特定するようにさらに構成される、請求項65に記載のシステム。前記患者固有のデータが画像データを含み、前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記画像データを用いて、前記解剖学的構造体の少なくとも一部の前記質量または体積を特定するようにさらに構成される、請求項66に記載のシステム。前記情報が、前記患者の解剖学的構造体内の血圧、血液速度、または血流量を含む、請求項61に記載のシステム。前記患者の前記解剖学的構造体が、前記患者の心臓、頸部、頭部、胸部、腹部、腕、または脚の複数の動脈の一部のうちの少なくとも1つを含む、請求項61に記載のシステム。少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて患者固有の心血管情報を明らかにするための方法であって、前記少なくとも1つのコンピュータシステムに、前記患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを入力することと、少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記患者固有のデータに基づく前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することと、少なくとも1つのコンピュータを用いて、前記患者の前記解剖学的構造体の前記一部を通る全流量に関連する全抵抗を特定することと、および少なくとも1つのコンピュータを用いて、前記三次元モデル、前記患者の前記解剖学的構造体に関連する物理学に基づくモデル、および前記決定された全抵抗に基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の血流の特徴に関する情報を明らかにすることと、を含む、方法。前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記患者固有のデータを使用して、前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも一部の質量または体積を特定することと、および前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記特定された質量または体積に基づく前記全流量を特定することをさらに含む、請求項70に記載の方法。前記患者の前記解剖学的構造体が、前記患者の心筋または脳である、請求項71に記載の方法。前記患者の血圧を測定することをさらに含み、前記全抵抗が前記測定された血圧に基づいて特定される、請求項71に記載の方法。前記患者の前記解剖学的構造体が、複数の連結する動脈の少なくとも一部を含む請求項73に記載の方法であって、前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記特定された全抵抗に基づいて、前記複数の動脈それぞれの個々の抵抗を特定することをさらに含む、方法。前記情報が、前記患者の解剖学的構造体内の血圧、血液速度、または血流量を含む、請求項70に記載の方法。前記患者の前記解剖学的構造体が、前記患者の心臓、頸部、頭部、胸部、腹部、腕、または脚の複数の動脈の一部のうちの少なくとも1つを含む、請求項70に記載の方法。非一時的なコンピュータ可読媒体であって、患者固有の心血管情報を明らかにするための方法であって、前記患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信することと、前記患者固有のデータに基づく前記患者の解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することと、前記患者の前記解剖学的構造体の前記一部を通る全流量に関連する全抵抗を特定することと、および前記三次元モデル、前記患者の前記解剖学的構造体に関連する物理学に基づくモデル、および前記特定された全抵抗に基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の血流の特徴に関する情報を明らかにすることを含む方法を実施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。前記患者の前記解剖学的構造体が、大動脈の少なくとも一部と、前記大動脈の前記一部から発する複数の冠動脈の少なくとも一部とを含み、前記全抵抗が、前記複数の冠動脈を通る全流出量に関連する、請求項77に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。前記方法が、前記解剖学的構造体の少なくとも一部の特定された質量または体積に基づいて、前記解剖学的構造体の一部を通る前記全流量を特定することをさらに含む、請求項77に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。前記患者固有のデータが画像データを含み、前記方法が、前記画像データを用いて、前記解剖学的構造体の少なくとも一部の前記質量または体積を特定することをさらに含む、請求項79に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。ウェブサイトを用いて患者固有の心血管情報を提供するためのシステムであって、遠隔ユーザがウェブサイトにアクセスすることを可能にし、前記患者の解剖学的構造体の幾何学的形状の少なくとも一部に関する患者固有のデータを受信し、前記患者固有のデータに基づく前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成し、前記三次元モデルおよび前記患者の生理学的状態に基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の血流の特徴に関する情報を明らかにし、前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも前記一部の第1の三次元シミュレーションであって、前記血流の特徴に関する前記明らかにされた情報を含む三次元シミュレーションに関する表示情報を前記ウェブサイトを用いて前記遠隔ユーザに伝達するように構成された少なくとも1つのコンピュータシステムを備える、システム。前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記ウェブサイトを介して、前記患者の治療計画を選択する前記遠隔ユーザからの入力を受信するようにさらに構成される、請求項81に記載のシステム。前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記受信された入力に基づいて、前記三次元モデルまたは前記患者の前記生理学的状態のうちの少なくとも1つを修正し、前記受信された入力に基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の前記血流の特徴に関する第2の情報を明らかにするようにさらに構成される、請求項82に記載のシステム。前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも前記一部の第2の三次元シミュレーションであって、前記血流の特徴に関する前記明らかにされた第2の情報を含む第2の三次元シミュレーションに関する表示情報を前記ウェブサイトを用いて前記遠隔ユーザに伝達するようにさらに構成される、請求項83に記載のシステム。前記患者の前記解剖学的構造体内の前記血流の特徴に関する前記情報が、前記患者の前記解剖学的構造体に関連する保存された物理学に基づくモデルに基づいてさらに明らかにされる、請求項81に記載のシステム。前記患者の前記解剖学的構造体が、心臓、頸部、頭部、胸部、腹部、腕、または脚の複数の動脈の一部のうちの少なくとも1つを含む、請求項81に記載のシステム。前記情報が、前記患者の解剖学的構造体内の血圧、血液速度、または血流量を含む、請求項81に記載のシステム。前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、複数の患者に関する患者固有のデータを受信し、および前記複数の患者の前記血流の特徴に関する前記情報を明らかにするようにさらに構成される、請求項81に記載のシステム。前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、複数の遠隔ユーザが前記ウェブサイトに安全にアクセスすることを可能にするように構成される、請求項81に記載のシステム。前記少なくとも1つのコンピュータシステムが、前記三次元モデルに関する表示情報を前記ウェブサイトを用いて前記遠隔ユーザに伝達するように構成される、請求項81に記載のシステム。ウェブサイトを用いて患者固有の心血管情報を提供するための方法であって、少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、遠隔ユーザがウェブサイトにアクセスすることを可能にすることと、前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信することと、前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記患者固有のデータに基づく前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することと、前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記三次元モデルおよび前記患者の生理学的状態に基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の血流の特徴に関する情報を明らかにすることと、および前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも前記一部の第1の三次元シミュレーションであって、前記血流の特徴に関する前記明らかにされた情報を含む三次元シミュレーションに関する表示情報を前記ウェブサイトを用いて前記遠隔ユーザに伝達することと、を含む、方法。前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記ウェブサイトを使用して、前記患者の治療計画を選択する前記遠隔ユーザからの入力を受信することをさらに含む、請求項91に記載の方法。前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記受信された入力に基づいて、前記三次元モデルまたは前記患者の前記生理学的状態のうちの少なくとも1つを修正することと、および前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記受信された入力に基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも前記一部の前記血流の特徴に関する第2の情報を明らかにすることをさらに含む、請求項92に記載の方法。前記少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、前記患者の前記解剖学的構造体の第2の三次元シミュレーションであって、前記血流の特徴に関する前記明らかにされた第2の情報を含む第2の三次元シミュレーションに関する表示情報を前記ウェブサイトを用いて前記遠隔ユーザに伝達することをさらに含む、請求項93に記載の方法。非一時的なコンピュータ可読媒体であって、患者固有の心血管情報をウェブサイトを用いて提供するための方法であって、遠隔ユーザがウェブサイトにアクセスすることを可能にすることと、前記患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信することと、前記患者固有のデータに基づく前記患者の解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することと、前記三次元モデルおよび前記患者の前記解剖学的構造体に関連する物理学に基づくモデルに基づいて、前記患者の前記解剖学的構造体内の血流の特徴に関する第1の情報を明らかにすることと、および前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも前記一部の第1の三次元シミュレーションであって、前記血流の特徴に関する前記明らかにされた情報を含む三次元シミュレーションに関する表示情報を前記ウェブサイトを用いて前記遠隔ユーザに伝達することと、を含む方法を実施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。前記方法が、前記ウェブサイトを用いて、前記患者の治療計画を選択する前記遠隔ユーザからの入力を受信することをさらに含む、請求項95に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。前記患者の前記解剖学的構造体の少なくとも前記一部の前記血流の特徴に関する前記情報が、前記患者の前記解剖学的構造体に一実施形態によると、患者の心血管情報を明らかにするためのシステムは、患者の心臓の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信し、その患者固有のデータに基づく患者の心臓の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成するように構成された少なくとも1つのコンピュータシステムを含む。この少なくとも1つのコンピュータシステムは、患者の心臓の血流の特徴に関連する物理学に基づくモデルを作成し、前記三次元モデルとこの物理学に基づくモデルに基づいて、患者の心臓内の冠血流予備量比を特定するようにさらに構成される。別の実施形態によると、少なくとも1つのコンピュータシステムを用いる患者固有の心血管情報を明らかにするための方法は、この少なくとも1つのコンピュータシステムに、患者の心臓の幾何学的形状に関する患者固有のデータを入力することと、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、患者固有のデータに基づく患者の心臓の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することとを含む。本方法は、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、患者の心臓の血流の特徴に関連する物理学に基づくモデルを作成することと、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、三次元モデルおよび物理学に基づくモデルに基づいて患者の心臓内の冠血流予備量比を明らかにすることとをさらに含む。別の実施形態によると、患者固有の心血管情報を明らかにするための方法を実施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、少なくとも1つの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が提供される。本方法は、患者の心臓の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信することと、その患者固有のデータに基づいて、患者の心臓の少なくとも一部を表す三次元モデル作成することを含む。本方法は、患者の心臓の血流の特徴に関連する物理学に基づくモデルを作成することと、三次元モデルおよび物理学に基づくモデルに基づいて、患者の心臓内の冠血流予備量比を明らかにすることをさらに含む。別の実施形態によると、患者の治療を計画するためのシステムは、患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信し、その患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成するように構成された少なくとも1つのコンピュータシステムを含む。この少なくとも1つのコンピュータシステムは、三次元モデルおよび患者の解剖学的構造体に関連する物理学に基づくモデルに基づいて、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する第1の情報を明らかにし、三次元モデルを修正し、その修正三次元モデルに基づいて、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する第2の情報を明らかにするようにさらに構成される。別の実施形態によると、患者の治療を計画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が提供される。本方法は、患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信することと、その患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することとを含む。本方法は、三次元モデルおよび患者の解剖学的構造体に関連する物理学に基づくモデルに基づいて、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する第1の情報を明らかにすることと、患者の解剖学的構造体の幾何学的形状の所望の変化に基づく、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する第2の情報を明らかにすることをさらに含む。別の実施形態によると、コンピュータシステムを用いて患者の治療を計画するための方法は、この少なくとも1つのコンピュータシステムに、患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを入力することと、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することとを含む。本方法は、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、三次元モデルおよび患者の解剖学的構造体に関連する物理学に基づくモデルに基づいて、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する第1の情報を明らかにすることをさらに含む。また本方法は、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて三次元モデルを修正することと、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、この修正された三次元モデルに基づいて、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する第2の情報を明らかにすることとも含む。別の実施形態によると、患者の治療を計画するためのシステムは、患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信し、その患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成するように構成された少なくとも1つのコンピュータシステムを含む。また、この少なくとも1つのコンピュータシステムは、三次元モデルおよび患者の生理学的状態に関する情報に基づいて、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する第1の情報を明らかにし、患者の生理学的状態を修正し、この修正された患者の生理学的状態に基づいて、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する第2の情報を明らかにするようにも構成される。別の実施形態によると、患者の治療を計画するための方法を実施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が提供される。本方法は、患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信することと、その患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することとを含む。本方法は、三次元モデルおよび患者の生理学的状態に関する情報に基づいて、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する第1の情報を明らかにすることと、患者の生理学的状態の所望の変化に基づく、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する第2の情報を明らかにすることとをさらに含む。別の実施形態によると、少なくとも1つのコンピュータシステムを用いる患者の治療を計画するための方法は、この少なくとも1つのコンピュータシステムに、患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを入力することと、この少なくとも1つのコンピュータシステムを使用して、患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することとを含む。また本方法は、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、三次元モデルおよび患者の生理学的状態に関する情報に基づいて、患者の前記解剖学的構造体内の血流の特徴に関する第1の情報を明らかにすることも含む。本方法は、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、患者の生理学的状態を修正し、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、この修正された患者の生理学的状態に基づいて、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する第2の情報を明らかにすることをさらに含む。別の実施形態によると、患者固有の心血管情報を明らかにするためのシステムは、患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信し、その患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成するように構成された少なくとも1つのコンピュータシステムを含む。また、この少なくとも1つのコンピュータシステムは、患者の解剖学的構造体の一部を通る全ての流動に関連する全抵抗を特定し、三次元モデル、患者の解剖学的構造体に関連する物理学に基づくモデル、および特定された全抵抗に基づいて、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する情報を明らかにするようにも構成される。別の実施形態によると、少なくとも1つのコンピュータシステムを用いる患者固有の心血管情報を明らかにするための方法は、この少なくとも1つのコンピュータシステムに、患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを入力し、この少なくとも1つのコンピュータを用いて、患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することを含む。また、本方法は、少なくとも1つのコンピュータを用いて、患者の解剖学的構造体の一部を通る全ての流動と関連する全抵抗を特定することと、少なくとも1つのコンピュータを用いて、三次元モデル、患者の解剖学的構造体に関連する物理学に基づくモデル、および特定された全抵抗に基づいて、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する情報を明らかにすることも含む。別の実施形態によると、患者固有の心血管情報を明らかにするための方法を実施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が提供される。本方法は、患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信することと、その患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することとを含む。また、本方法は、患者の解剖学的構造体の一部を通る全ての流動に関連する全抵抗を特定することと、三次元モデル、患者の解剖学的構造体に関連する物理学に基づくモデル、および特定された全抵抗に基づいて、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する情報を明らかにすることを含む。別の実施形態によると、ウェブサイトを用いて患者固有の心血管情報を提供するためのシステムは、遠隔のユーザがウェブサイトにアクセスすることを可能にし、患者の解剖学的構造体の幾何学的形状の少なくとも一部に関する患者固有のデータを受信し、その患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成し、その三次元モデルおよび患者の生理学的状態に基づいて、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する情報を明らかにするように構成された少なくとも1つのコンピュータシステムを含む。また、この少なくとも1つのコンピュータシステムは、患者の解剖学的構造体の少なくとも一部の第1の三次元シミュレーションに関する表示情報をウェブサイトを用いて遠隔のユーザに伝達するようにも構成される。この三次元シミュレーションは、血流の特徴に関する決定された情報を含む。別の実施形態によると、ウェブサイトを用いて患者固有の心血管情報を提供するための方法は、少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、遠隔のユーザがウェブサイトにアクセスすることを可能にすることと、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信することとを含む。また、本方法は、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することと、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、三次元モデルおよび患者の生理学的状態に基づいて、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する情報を明らかにすることも含む。本方法は、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、患者の解剖学的構造体の少なくとも一部の第1の三次元シミュレーションに関する表示情報をウェブサイトを用いて遠隔のユーザに伝達することをさらに含む。この三次元シミュレーションは、血流の特徴に関する明らかにされた情報を含む。別の実施形態によると、ウェブサイトを用いて患者固有の心血管情報を提供するための方法を実施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が提供される。本方法は、遠隔のユーザがウェブサイトにアクセスすることを可能にすることと、患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信することと、その患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することとを含む。また、本方法は、三次元モデルおよび患者の解剖学的構造体に関連する物理学に基づくモデルに基づいて、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する情報を明らかにすることと、患者の解剖学的構造体の少なくとも一部の第1の三次元シミュレーションに関する表示情報をウェブサイトを用いて遠隔のユーザに伝達することも含む。この三次元シミュレーションは、血流の特徴に関する明らかにされた情報を含む。別の実施形態によると、患者固有の時変心血管情報を明らかにするためのシステムは、異なる時点の患者の解剖学的構造体の少なくとも一部の幾何学的形状に関する時変患者固有データを受信し、その患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成するように構成された少なくとも1つのコンピュータシステムを含む。また、この少なくとも1つのコンピュータシステムは、三次元モデルおよび患者の解剖学的構造に関連する物理学に基づくモデルに基づいて、患者の解剖学的構造体内の経時的な血流の特徴の変化に関する情報を明らかにするようにも構成される。別の実施形態によると、少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて患者固有の時変心血管情報明らかにするための方法は、少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、異なる時点の患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する時変患者固有データを受信することを含む。また、本方法は、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することも含む。本方法は、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、三次元モデルおよび患者の解剖学的構造体に関連する物理学に基づくモデルに関する情報に基づいて、患者の解剖学的構造体内の経時的な血流の特徴の変化に関する情報を明らかにすることをさらに含む。別の実施形態によると、患者固有の時変心血管情報を明らかにするための方法を実施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が提供される。本方法は、異なる時点の患者の解剖学的構造体の幾何学的形状に関する時変患者固有データを受信することと、その患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することと、三次元モデルおよび患者の解剖学的構造体に関連する物理学に基づくモデルに関する情報に基づいて、患者の解剖学的構造体内の経時的な血流の特徴の変化に関連する情報を明らかにすることとを含む。別の実施形態によると、患者の心血管情報を明らかにするためのシステムは、患者の解剖学的構造体の少なくとも一部の幾何学的形状および少なくとも1つの材料特性に関する患者固有のデータを受信するように構成された少なくとも1つのコンピュータシステムを含む。この解剖学的構造体は、血管の少なくとも一部を含む。この少なくとも1つのコンピュータシステムは、患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体を表す三次元モデル作成し、その三次元モデルおよび患者の生理学的状態に基づいて、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する情報明らかにするようにさらに構成される。また、この少なくとも1つのコンピュータシステムは、血管内のプラークの位置を特定するようにも構成される。別の実施形態によると、少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて患者の心血管情報を明らかにするための方法は、少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、患者の解剖学的構造体の少なくとも一部の幾何学的形状および少なくとも1つの材料特性に関する患者固有のデータを受信することを含む。この解剖学的構造体は、血管の少なくとも一部を含む。また、本方法は、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体を表す三次元モデルを作成することと、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、この三次元モデルおよび患者の生理学的状態に基づいて、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する情報を明らかにすることも含む。本方法は、少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、血管内のプラークを特定することをさらに含む。別の実施形態によると、患者の心血管情報を明らかにするための方法を実施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が提供される。本方法は、患者の解剖学的構造体の少なくとも一部の幾何学的形状および少なくとも1つの材料特性に関する患者固有のデータを受信することを含む。この解剖学的構造体は、血管の少なくとも一部を含む。また、本方法は、患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体を表す三次元モデルを作成することと、その三次元モデルおよび患者の生理学的状態に基づいて、患者の解剖学的構造体内の血流の特徴に関する情報を明らかにすることと、血管内のプラークの位置を特定することも含む。別の実施形態によると、患者の心血管情報を明らかにするためのシステムは、患者の解剖学的構造体の少なくとも一部の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信するように構成された少なくとも1つのコンピュータシステムを含む。この解剖学的構造体は、複数の動脈の少なくとも一部と、その複数の動脈の少なくとも一部に連結する組織とを含む。この少なくとも1つのコンピュータシステムは、患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体を表す三次元モデルを作成し、組織を表す三次元モデルの少なくとも一部をセグメントに分割し、その三次元モデルおよび患者の生理学的状態に基づいて、それらのセグメントのうちの少なくとも1つに関連する血流の特徴に関する情報を明らかにするようにさらに構成される。別の実施形態によると、少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて患者の心血管情報を明らかにするための方法は、少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、患者の解剖学的構造体の少なくとも一部の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信することを含む。この解剖学的構造体は、複数の動脈の少なくとも一部と、その複数の動脈の少なくとも一部に連結する組織とを含む。また、本方法は、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体を表す三次元モデルを作成することと、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、この三次元モデルを拡張して拡大モデルにすることも含む。本方法は、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、組織を表す拡大モデルの少なくとも一部をセグメントに分割することと、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、この拡大モデルおよび患者の生理学的状態に基づいて、これらのセグメントのうちの少なくとも1つに関連する血流の特徴に関する情報を明らかにすることをさらに含む。別の実施形態によると、患者の心血管情報を明らかにするための方法を実施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が提供される。本方法は、患者の解剖学的構造体の少なくとも一部の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信することを含む。この解剖学的構造体は、複数の動脈の少なくとも一部と、その複数の動脈の少なくとも一部に連結する組織とを含む。また、本方法は、患者固有のデータに基づく患者の解剖学的構造体を表す三次元モデルを作成することと、組織を表すその三次元モデルの少なくとも一部をセグメントに分割することと、三次元モデルおよび解剖学的構造体に関連する物理学に基づくモデルに基づいて、それらのセグメントのうちの少なくとも1つに関連する血流の特徴に関する情報を明らかにすることも含む。別の実施形態によると、患者の心血管情報を明らかにするためのシステムは、患者の脳の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信するように構成された少なくとも1つのコンピュータシステムを含む。この少なくとも1つのコンピュータシステムは、患者固有のデータに基づく患者の脳の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成し、その三次元モデルおよび患者の脳に関連する物理学に基づくモデルに基づいて、患者の脳内の血流の特徴に関する情報を明らかにするようにさらに構成される。別の実施形態によると、少なくとも1つのコンピュータシステムを用いる患者固有の心血管情報を明らかにするための方法は、この少なくとも1つのコンピュータシステムに、患者の複数の大脳動脈の少なくとも一部の幾何学的形状に関する患者固有のデータを入力することを含む。また、本方法は、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、患者固有のデータに基づく患者の大脳動脈の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することと、この少なくとも1つのコンピュータシステムを用いて、この三次元モデルおよび患者の大脳動脈に関連する物理学に基づくモデルに基づいて、患者の大脳動脈内の血流の特徴に関する情報を明らかにすることも含む。別の実施形態によると、患者固有の心血管情報を明らかにするための方法を実施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、少なくとも1つの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が提供される。本方法は、患者の脳の幾何学的形状に関する患者固有のデータを受信することと、その患者固有のデータに基づく患者の脳の少なくとも一部を表す三次元モデルを作成することと、この三次元モデルおよび患者の脳に関連する物理学に基づくモデルに基づいて、患者の脳内の血流の特徴に関する情報を明らかにすることとを含む。その他の実施形態および利点は、以下の説明に部分的に記載され、部分的にその説明から明らかになるか、または本開示を実施することによって知ることができる。それらの実施形態および利点は、以下に特に指摘される要素および組み合わせによって実現および達成されるであろう。次に、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。本説明は、以下の概要に従ってまとめる。I.概説II.患者固有の解剖学的データの取得および前処理III.取得した解剖学的データに基づく三次元モデルの作成IV.分析のためのモデルの作製および境界条件の決定A.分析のためのモデルの作製B.境界条件の特定i.次数低減モデルの特定ii.例示的な集中パラメータモデルC.三次元メッシュの作成V.コンピュータ分析の実施および結果の出力A.コンピュータ分析の実施B.血圧、血流、およびcFFRの結果の表示C.結果の検証D.冠動脈血流の情報を提供するためのシステムおよび方法の別の実施形態VI.患者固有の治療計画の提供A.異なる治療選択肢を比較するための次数低減モデルの使用VII.他の結果A.心筋灌流の評価B.プラーク脆弱性の評価VIII.他の用途A.頭蓋内血流および頭蓋外血流のモデリングi.脳灌流の評価ii.プラーク脆弱性の評価I.概説例示的実施形態において、方法およびシステムは、患者から非侵襲的に入手した情報を用いて、特定の患者における血流に関連する様々な情報を明らかにする。この明らかとされる情報は、患者の冠動脈の脈管構造における血流に関連してもよい。あるいは、さらに詳細に後述するように、明らかとされる情報は、患者の脈管構造の他の部分、例えば頸動脈、末梢、腹部、腎臓、および脳の脈管構造における血流に関連してもよい。冠動脈の脈管構造は、大動脈から、細動脈、毛細血管、細静脈、静脈などに及ぶ複雑な血管網を含む。冠動脈の脈管構造は、血液を心臓に、また心臓内で循環させ、大動脈2および主冠状動脈4の下流の動脈の分枝または他の種類の血管にさらに分かれ得る、複数の主冠状動脈4図5例えば、左前下行LAD枝、左回旋LCX枝、右冠状RCA動脈などに血液を供給する大動脈2図5を含む。したがって、例示的方法およびシステムは、大動脈、主冠状動脈、および/または主冠状動脈の下流の他の冠状動脈もしくは血管内の血流に関連する様々な情報を明らかにしてもよい。下記において大動脈および冠状動脈ならびにそこから延びる分枝について説明するが、開示される方法およびシステムは、他の種類の血管にも適用することができる。例示的実施形態において、開示される方法およびシステムによって明らかにされる情報は、大動脈、主冠状動脈、および/または主冠状動脈の下流の他の冠状動脈または血管の様々な位置における様々な血流の特徴またはパラメータ、例えば血流速度、圧力またはその比、流量、およびFFRを含んでもよいが、これらに限定されない。この情報は、病変が機能的に重要であるかどうか、および/またはその病変を治療するかどうかを決定するために使用することができる。この情報は、患者から非侵襲的に取得した情報を用いて明らかにすることができる。その結果、侵襲的手法に付随する費用およびリスクを伴わずに、病変を治療するかどうかの決定を下すことができる。図1は、例示的実施形態による、特定の患者における冠動脈血流に関連する様々な情報を提供するためのシステムの態様を示している。患者の解剖学的形態の三次元モデル10は、より詳細に後述するように、患者から非侵襲的に取得したデータを用いて作成することができる。また、他の患者固有の情報を非侵襲的に取得することもできる。例示的実施形態において、三次元モデル10によって表される患者の解剖学的形態の一部は、大動脈の少なくとも一部およびその大動脈に連結する主冠状動脈およびそこから延びるまたは発する分枝の近位部を含んでもよい。冠動脈血流に関連する様々な生理学的法則および関係20は、例えばより詳細に後述するように、実験データから推定することができる。この三次元の解剖学的モデル10および推定される生理学的法則20を用いて、より詳細に後述するように、冠動脈血流に関連する複数の方程式30を明らかにすることができる。例えば、方程式30は、任意の数値法、例えば、有限差分法、有限体積法、スペクトル法、格子ボルツマン法、粒子ベース法、レベルセット法、有限要素法などを用いて明らかにし、解くことができる。方程式30は、モデル10によって表される解剖学的形態の様々な地点における患者の解剖学的形態における冠動脈血流に関する情報例えば、圧力、速度、FFRなどを明らかにするように、可解であってもよい。方程式30は、コンピュータ40を用いて解いてもよい。その解いた方程式に基づいて、コンピュータ40は、モデル10によって表される患者の解剖学的形態における血流に関連する情報を示す1つまたは複数の画像またはシミュレーションを出力してもよい。例えば、画像複数可は、より詳細に後述するように、模擬の血圧モデル50、模の擬血流もしくは速度モデル52、計算されたFFRcFFRモデル54などを含んでもよい。模擬の血圧モデル50、模擬の血流モデル52、およびcFFRモデル54は、モデル10によって表される患者の解剖学的形態の3つの次元に沿った様々な位置における、それぞれの圧力、速度、およびcFFRに関する情報を提供する。cFFRは、例えばアデノシンの静脈内投与によって従来誘発される冠動脈血流が増加する条件下で、モデル10の特定の位置の血圧を大動脈の例えばモデル10の流入境界の血圧で除算した比として算出することができる。例示的実施形態において、コンピュータ40は、プロセッサやコンピュータシステムなどによって実行されたときに、患者の血流に関連する様々な情報を提供するための本明細書に記載される行為のいずれかを実施し得る命令を保存する1つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読記憶装置を含んでもよい。コンピュータ40は、デスクトップコンピュータもしくはポータブルコンピュータ、ワークステーション、サーバ、携帯情報端末、または任意の他のコンピュータシステムを含んでもよい。コンピュータ40は、プロセッサ、読み取り専用メモリROM、ランダムアクセスメモリRAM、周辺装置例えば、入力装置、出力装置、記憶装置などを接続するための出入力I/Oアダプタ、入力装置、例えばキーボード、マウス、タッチスクリーン、音声入力、および/または他の装置を接続するためのユーザインターフェースアダプタ、コンピュータ40をネットワークに接続するための通信アダプタ、コンピュータ40をディスプレイに接続するためのディスプレイアタプタなどを含んでもよい。例えば、このディスプレイは、三次元モデル10および/または方程式30を解くことによって生成される任意の画像、例えば模擬の血圧モデル50、模擬の血流モデル52、および/またはcFFRモデル54を表示するために使用することができる。図2は、別の例示的実施形態による、特定の患者における血流に関連する様々な情報を提供するための方法の態様を示している。本方法は、患者固有の解剖学的データ、例えば患者の解剖学的形態例えば、少なくとも一部の大動脈、およびその大動脈に連結する主冠状動脈およびそこから延びる分枝の近位部に関する情報を取得することと、そのデータを前処理することとステップ100を含んでもよい。患者固有の解剖学的データは、例えばCCTAによって、後述のように非侵襲的に取得することができる。患者の解剖学的形態の三次元モデルは、取得した解剖学的データに基づいて作成することができるステップ200。例えば、この三次元モデルは、図1に関連して上記で説明した患者の解剖学的形態の三次元モデル10であってもよい。この三次元モデルは分析のために作製してもよく、境界条件を特定してもよいステップ300。例えば、図1に関連して上記で説明した患者の解剖学的形態の三次元モデル10は、トリミングおよび離散化して、体積メッシュ、例えば有限要素メッシュまたは有限体積メッシュにしてもよい。体積メッシュは、図1に関連して上記で説明した方程式30を生成するために使用してもよい。また、境界条件を指定して、図1に関連して上記で説明した方程式30に組込んでもよい。境界条件は、三次元モデル10に関する、その境界、例えば流入境界322図8、流出境界324図8、血管壁境界326図8などにおける情報を提供する。流入境界322は、大動脈根の近傍の大動脈の端部例えば、図16に示す端部Aなど、その境界を通って流れが三次元モデルの解剖学的形態内へと向かう境界を含んでもよい。各流入境界322に、例えば、心臓モデルおよび/または集中パラメータモデルをその境界に結合することによって、速度、流量、圧力、または他の特性に対する規定の値またはフィールドを指定してもよい。流出境界324は、大動脈弓の近傍の大動脈の端部例えば、図16に示す端部B、ならびに主冠状動脈およびそこから延びる分枝の下流端部例えば、図16に示す端部a~mなど、その境界を通って流れが三次元モデルの解剖学的形態から外に向かう境界を含んでもよい。各流出境界は、例えば、詳細に後述するように、集中パラメータモデルまたは分散例えば、一次元波動伝播モデルを結合することによって指定することができる。流入および/または流出境界条件の規定値は、心拍出量心臓からの血流の体積、血圧、心筋質量などであるがこれらに限定されない患者の生理学的特徴を非侵襲的に測定することによって明らかにすることができる。血管壁境界は、三次元モデル10の大動脈、主冠状動脈、および/または他の冠状動脈もしくは血管の物理的境界を含んでもよい。作製された三次元モデルおよび明らかにされた境界条件を用いて、コンピュータ分析を実施してステップ400、患者の血流情報を明らかにしてもよい。例えば、方程式30を用いて、図1に関連して上記で説明したコンピュータ40を使用してコンピュータ分析を実施し、図1に関連して上記で説明した画像、例えば模擬の血圧モデル50、模擬の血流モデル52、および/またはcFFRモデル54を生成してもよい。また、本方法は、この結果を用いて、患者固有の治療選択肢を提供することも含むステップ500。例えば、ステップ200で作成された三次元モデル10および/またはステップ300で指定された境界条件を調整して、1つまたは複数の治療、例えば、三次元モデル10に表される冠状動脈のうちの1つへの冠動脈ステントの設置、または他の治療選択肢をモデリングしてもよい。次いで、上記のステップ400で説明したようにコンピュータ分析を実施して、新しい画像、例えば更新版の血圧モデル50、血流モデル52、および/またはcFFRモデル54を生成してもよい。これらの新しい画像を用いて、その治療選択肢複数可を採用した場合の血流速度および血圧を明らかにすることができる。本明細書において開示されるシステムおよび方法は、医師がアクセスするソフトウェアツールに組込んで、冠状動脈内の血流を定量化し、冠動脈疾患の機能的重要性を評価するための非侵襲的手段を提供することができる。さらに、医師は、このソフトウェアツール使用して、冠動脈血流に対する薬物治療、インターベンション治療、および/または外科治療の効果を予測することもできる。このソフトウェアツールは、頸部の動脈例えば、頸動脈、頭部の動脈例えば、大脳動脈、胸部の動脈、腹部の動脈例えば、腹部大動脈およびその分枝、腕の動脈、または脚の動脈例えば、大腿動脈および膝窩動脈を含む心血管系の他の部分の疾患を予防、診断、管理、および/または治療することもできる。このソフトウェアツールは、医師が患者のための最適な個別療法を作成できるように対話式であってもよい。例えば、このソフトウェアツールは、医師または他のユーザが使用する、コンピュータシステム、例えば図1に示すコンピュータ40に、少なくとも部分的に組込まれていてもよい。このコンピュータシステムは、患者から非侵襲的に取得したデータ例えば、三次元モデル10を作成するために使用するデータ、境界条件を適用するため、またはコンピュータ分析を実施するために使用するデータなどを受信することができる。例えば、データは医師が入力してもよく、またはかかるデータにアクセスし、それを提供することができる別の供給源、例えば放射線もしくは医学研究室から受信してもよい。7データは、ネットワークまたはデータを伝達するための他のシステムを介して、または直接コンピュータシステムに送信してもよい。ソフトウェアツールは、このデータを使用して、三次元モデル10もしくは他のモデル/メッシュ、および/または図1に関連して上記で説明した方程式30を解くことによって特定された任意のシミュレーションもしくは他の結果、例えば模擬の血圧モデル50、模擬の血流モデル52、および/またはcFFRモデル54を生成および表示してもよい。このように、ソフトウェアツールは、ステップ100~500を実施することができる。ステップ500において、医師は、コンピュータシステムにさらなる入力を提供して可能な治療選択肢を選択してもよく、またコンピュータシステムは、選択された可能な治療選択肢に基づいて、新しいシミュレーションを医師に対して表示してもよい。さらに、図2に示す各ステップ100~500は、別々のソフトウェアパッケージもしくはモジュールを用いて実施してもよい。あるいは、ソフトウェアツールは、ウェブベースのサービスまたは他のサービス、例えば医師とは別の実体が提供するサービスの一部として提供されてもよい。このサービス提供者は、例えば、ウェブベースのサービスを運営していてもよく、またネットワークまたはコンピュータシステム間でデータを伝達する他の方法を介して医師または他のユーザがアクセスしやすいウェブポータルまたはウェブベースのアプリケーション例えば、そのサービス提供者が運営するサーバまたは他のコンピュータシステム上で実行されるを提供してもよい。例えば、患者から非侵襲的に取得したデータは、サービス提供者に提供されてもよく、サービス提供者はこのデータを用いて三次元モデル10もしくは他のモデル/メッシュ、および/または図1に関連して上記で説明した方程式30を解くことによって明らかにされた任意のシミュレーションもしくは他の結果、例えば模擬の血圧モデル50、模擬の血流モデル52、および/またはcFFRモデル54を生成してもよい。次いで、ウェブベースのサービスは、三次元モデル10もしくは他のモデル/メッシュ、および/またはシミュレーションに関連する情報を送信してもよく、それによって三次元モデル10および/またはシミュレーションを医師に対して、または医師のコンピュータシステム上に表示してもよい。このようにして、ウェブベースのサービスは、ステップ100~500および患者固有の情報を提供するための後述の任意の他のステップを実施することができる。ステップ500において、医師はさらなる入力を提供して、例えば、可能な治療選択肢を選択しても、またはコンピュータ分析に他の調整を行ってもよく、この入力は、サービス提供者によって運営されるコンピュータシステムに送信してもよい例えば、ウェブポータルを介して。ウェブベースのサービスは、選択された可能な治療選択肢に基づいて、新しいシミュレーションまたは他の結果を生成してもよく、またその新しいシミュレーションに関連する情報を再び医師に伝達してもよく、それによってその新しいシミュレーションが医師に対して表示されてもよい。本明細書に記載するステップのうちの1つまたは複数が、1人または複数の人間のオペレータ例えば、心臓専門医または他の医師、患者、サードパーティーによって提供されるウェブベースのサービスまたは他のサービスを提供するサービス提供者の従業員、他のユーザなど、あるいはかかる人間のオペレータ複数可によって使用される1つまたは複数のコンピュータシステム、例えばデスクトップコンピュータもしくはポータブルコンピュータ、ワークステーション、サーバ、携帯情報端末などによって実施されてもよいことは理解すべきである。コンピュータシステム複数可は、ネットワークまたはデータを伝達する他の方法を介して接続することができる。図3は、特定の患者における血流に関連する様々な情報を提供するための例示的方法のさらなる態様を示している。図3に示す態様は、コンピュータシステムに少なくとも部分的に組込まれていてもよい、および/またはウェブベースのサービスの一部としてのソフトウェアツールに組込まれていてもよい。II.患者固有の解剖学的データの取得および前処理図2に示すステップ100に関連して上記で説明したように、例示的方法は、患者固有の解剖学的データ、例えば患者の心臓に関する情報を取得することと、そのデータを前処理することとを含んでもよい。例示的実施形態において、ステップ100は、以下のステップを含んでもよい。最初に、患者を選択してもよい。例えば、患者が胸痛や心臓発作などの冠動脈疾患に関連する症状を経験している場合に、医師が患者の冠動脈血流に関する情報が所望されると判断したとき、医師が患者を選択してもよい。患者固有の解剖学的データ、例えば患者の心臓の幾何学的形状、例えば少なくとも一部の患者の大動脈、その大動脈に連結する主冠状動脈およびそこから延びる分枝の近位部、および心筋に関するデータを取得することができる。患者固有の解剖学的データは、例えば非侵襲的な画像化方法を用いて、非侵襲的に取得することができる。例えば、CCTAは、ユーザがコンピュータ断層撮影CTスキャナを操作して、構造体、例えば心筋、大動脈、主冠状動脈、およびそれらに連結する他の血管の画像を観察または作成する画像化方法である。CCTAデータは、時変であって、例えば、心周期にわたって血管形状の変化を示してもよい。CCTAを用いて、患者の心臓の画像を生成してもよい。例えば、64スライスのCCTAデータ、例えば患者の心臓の64枚の切片に関連するデータを取得し、三次元画像を構築することができる。図4は、64スライスのCCTAデータによって生成される三次元画像120の例を示している。代替的に、他の非侵襲的な画像化方法、例えば磁気共鳴画像化MRIまたは超音波US、あるいは侵襲的な画像化方法、例えばデジタルサブトラクション血管造影DSAを用いて、患者の解剖学的形態の構造体の画像を生成してもよい。画像化方法は、解剖学的形態の構造体の特定を可能にするために、患者への造影剤を静脈投与することを含んでもよい。得られた画像データ例えば、CCTAやMRIなどによって提供されるは、放射線研究室または心臓専門医などのサードパーティーベンダー、あるいは患者の医師などが提供してもよい。また、他の患者固有の解剖学的データも患者から非侵襲的に明らかにすることができる。例えば、患者の血圧、ベースライン心拍数、身長、体重、ヘマトクリット値、一回拍出量などの生理学的データを測定してもよい。血圧は、患者の上腕動脈の血圧例えば、血圧測定用カフを用いる、例えば最高収縮期血圧および最低拡張期血圧であってもよい。上述のように取得した患者固有の解剖学的データは、安全な通信回線上で送信される例えば、ネットワークを介して。例えば、データは、コンピュータ分析、例えば上記のステップ400で説明したコンピュータ分析を実施するために、サーバまたは他のコンピュータシステムに送信してもよい。例示的実施形態において、データは、ウェブベースのサービスを提供するサービス提供者によって運営されるサーバまたは他のコンピュータシステムに送信してもよい。あるいは、データは、患者の医師または他のユーザによって操作されるコンピュータシステムに送信してもよい。再び図3を参照すると、送信されたデータを検討して、そのデータが許容可能かどうかを決定することができるステップ102。この決定は、ユーザおよび/またはコンピュータシステムが実施してもよい。例えば、送信されたデータ例えば、CCTAデータおよび他のデータをユーザおよび/またはコンピュータシステムが検証して、例えば、そのCCTAデータが完全である例えば、大動脈および主冠状動脈の十分な部分を含むかどうか、また正しい患者に対応しているかどうかを決定してもよい。また、送信されたデータ例えば、CCTAデータおよび他のデータを前処理および評価してもよい。前処理および/または評価は、ユーザおよび/またはコンピュータシステムが実施してもよく、またこれは、例えば、位置ずれ、不一致、またはCCTAデータの不鮮明の確認、CCTAデータに示されるステントの確認、血管内腔の可視性を妨げる可能性がある他の人工物の確認、構造体例えば、大動脈、主冠状動脈、および他の血管と患者の他の部分と間の十分なコントラストの確認などを含んでもよい。送信されたデータを判定して、上述の検証、前処理、および/または評価に基づいて、そのデータが許容可能であるかを決定してもよい。上述の検証、前処理、および/または評価において、ユーザおよび/またはコンピュータシステムは、データの一部のエラーまたは問題を修正することができるかもしれない。しかしながら、エラーまたは問題が多すぎる場合には、そのデータは許容不可であると決定することができ、ユーザおよび/またはコンピュータシステムは、それらのエラーまたは問題が送信されたデータの拒否を余儀なくする旨を説明する拒否レポートを生成してもよい。場合によっては、新しいCCTAスキャンを実施してもよく、および/または上述の生理学的データを再度患者から測定してもよい。送信されたデータが許容可能であると決定された場合、本方法は、後述のステップ202に進んでもよい。したがって、図3に示す上述のステップ102は、図2のステップ100のサブステップとみなすことができる。III.取得した解剖学的データに基づく三次元モデルの作成図2に示すステップ200に関連して上記で説明したように、例示的方法は、取得した解剖学的データに基づいて、三次元モデルを作成することを含んでもよい。例示的実施形態において、ステップ200は、以下のステップを含んでもよい。CCTAデータを用いて、冠血管の三次元モデルを生成することができる。図5は、CCTAデータを用いて生成される三次元モデル220の表面の例を示している。例えば、モデル220は、例えば、少なくとも一部の大動脈、その大動脈のその部分に連結する少なくとも1つの近位部の1つまたは複数の主冠状動脈の、その主冠状動脈に連結する少なくとも1つの近位部の1つまたは複数の分枝などを含んでもよい。大動脈、主冠状動脈、および/または分枝のモデリングされた部分は、相互に連結した樹状であってもよく、どの部分もモデル220の残りの部分から分離していない。モデル220を形成するプロセスは、セグメント化と称される。再び図3を参照すると、コンピュータシステムは、大動脈ステップ202および心筋または他の心臓組織、もしくはモデリングされる動脈に連結する他の組織ステップ204の少なくとも一部を自動的にセグメント化してもよい。また、コンピュータシステムは、大動脈に連結する少なくとも一部の主冠状動脈をセグメント化してもよい。例示的実施形態において、コンピュータシステムは、ユーザが1つまたは複数の冠動脈の根元または始点を選択してステップ206、主冠状動脈をセグメント化することを可能にしてもよい。セグメント化は、様々な方法を用いて実施することができる。セグメント化は、ユーザの入力に基づいて、またはユーザの入力を伴わずに、コンピュータシステムによって自動的に実施されてもよい。例えば、例示的実施形態において、ユーザは、第1の初期モデルを生成するために、コンピュータシステムに入力を提供してもよい。例えば、コンピュータシステムは、ユーザに対して、CCTAデータから生成された三次元画像120図4またはその切片を表示してもよい。三次元画像120は、様々な輝度の明度を有する部分を含んでもよい。例えば、より明るい部分は、大動脈、主冠状動脈、および/または分枝の内腔を示し得る。より暗い部分は、患者の心臓の心筋および他の組織を示し得る。図6は、ユーザに対して表示することができる三次元画像120の切片222の一部を示し、この切片222は、相対明度を有する部分224を含んでもよい。このコンピュータシステムは、1つまたは複数のシード226を選択することによって、ユーザが相対明度を有する部分224を選択することを可能にしてもよく、またシード226は、主冠状動脈のセグメント化のための冠動脈の根元または始点としての役割を果たしてもよい。ユーザの命令で、コンピュータシステムは、次いで第1の初期モデルを形成するための始点としてシード226を使用してもよい。ユーザは、大動脈および/または個々の主冠状動脈のうちの1つまたは複数に、シード226を追加してもよい。場合によって、ユーザは、主冠状動脈に連結する分枝のうちの1つまたは複数に、シード226を追加してもよい。あるいは、コンピュータシステムは、例えば抽出した中央線の情報を用いて、自動的にシードを配置してもよい。このコンピュータシステムは、シード226が配置された画像120の輝度値を決定してもよく、同じ輝度値を有するまたは、選択された輝度値を中心とする輝度値の範囲または閾値内の画像120の部分に沿ってシード226を拡張することによって、第1の初期モデルを形成してもよい。したがって、このセグメント化方法は、閾値に基づくセグメント化と称することができる。図7は、図6のシード226を拡張することによって形成される第1の初期モデルの一部230を示している。したがって、ユーザは、コンピュータシステムが第1の初期モデルの形成を開始するための始点として、シード226を入力する。このプロセスは、全ての関心部分、例えば大動脈および/または主冠状動脈の部分がセグメント化されるまで繰り返してもよい。あるいは、第1の初期モデルは、ユーザ入力を伴わずに、コンピュータシステムによって生成されてもよい。あるいは、セグメント化は、エッジに基づくセグメント化と称される方法を用いて実施してもよい。例示的実施形態において、後述のように、閾値に基づくセグメント化およびエッジに基づくセグメント化の両方法を実施して、モデル220を形成してもよい。第2の初期モデルは、エッジに基づくセグメント化方法を用いて形成してもよい。この方法では、大動脈および/または主冠状動脈の内腔エッジを位置を特定することができる。例えば、例示的実施形態において、ユーザは、第2の初期モデルを生成するために、入力、例えば上述のようなシード226をコンピュータシステムに提供してもよい。コンピュータシステムは、エッジに達するまで、画像120の部分に沿ってシード226を拡張してもよい。内腔のエッジは、例えば、ユーザによって視覚的に、および/またはコンピュータシステムによって例えば、設定閾値を上回る輝度値の変化がある位置、位置を特定することができる。エッジに基づくセグメント化方法は、コンピュータシステムおよび/またはユーザによって実施することができる。また、ステップ204において、CCTAデータに基づいて、心筋または他の組織をセグメント化してもよい。例えば、CCTAデータを分析して、心筋、例えば、左心室および/または右心室の内面および外面の位置を明らかにすることができる。これらの面の位置は、CCTAデータにおける心筋の心臓の他の構造体と比較したコントラスト例えば、相対暗度および明度に基づいて特定することができる。このようにして、心筋の幾何学的形状を特定することができる。大動脈、心筋、および/または主冠状動脈のセグメント化は、必要な場合には再検討および/または修正してもよいステップ208。この再検討および/または修正は、コンピュータシステムおよび/またはユーザが実施してよい。例えば、例示的実施形態において、コンピュータシステムが自動的にセグメント化を再検討し、エラーがある場合、例えばモデル220の大動脈、心筋、および/または主冠状動脈のいずれかの部分が欠けている、または不正確である場合、ユーザが手動でそのセグメント化を修正してもよい。例えば、上述の第1の初期モデルおよび第2の初期モデルを比較して、大動脈および/または主冠状動脈のセグメント化が正確であることを確認してもよい。第1の初期モデルと第2の初期モデルとの間のあらゆる矛盾する部分を比較して、セグメント化を修正し、モデル220形成してもよい。例えば、モデル220は、第1の初期モデルと第2の初期モデルとの平均であってもよい。あるいは、上述のセグメント化方法のうちの1つのみを実施してもよく、その方法によって形成された初期モデルをモデル220として使用してもよい。心筋質量を算出することができるステップ240。この計算は、コンピュータシステムによって実施されてもよい。例えば、上述のように特定した心筋の表面の位置に基づいて心筋体積を算出することができ、算出された心筋体積に心筋の密度を乗じて、心筋質量を算出することができる。心筋の密度は、事前設定してもよい。モデル220図5の様々な血管例えば、大動脈、主冠状動脈などの中央線を特定することができるステップ242。例示的実施形態において、この特定は、コンピュータシステムによって自動的に実施することができる。ステップ242で特定された中央線は、必要な場合には再検討および/または修正してもよいステップ244。この検討および/または修正は、コンピュータシステムおよび/またはユーザが実施してよい。例えば、例示的実施形態において、コンピュータシステムが自動的に中央線を再検討し、エラーがある場合、例えばいずれかの中央線が欠けている、または不正確である場合、ユーザが手動でその中央線を修正してもよい。カルシウムまたはプラーク血管の狭窄の原因となるを検出することができるステップ246。例示的実施形態において、コンピュータシステムは、自動的にプラークを検出することができる、例えば、プラークを三次元画像120で検出し、モデル220から除去することができる。プラークは大動脈、主冠状動脈、および/または分枝の内腔よりもさらに明るい部分として表示されることから、三次元画像120でプラークを特定することができる。したがって、プラークは、設定値を下回る輝度値を有するとしてコンピュータシステムによって検出することができ、またはユーザが視覚的に検出することもできる。プラークの検出後、コンピュータシステムは、モデル220からそのプラークを除去して、そのプラークが内腔の一部または血管内の空間とみなされないようにすることができる。あるいは、コンピュータシステムは、大動脈、主冠状動脈、および/または分枝と異なる色、陰影、または他の視覚的指標を用いて、モデル220上にプラークを示すこともできる。また、コンピュータシステムは、検出されたプラークを自動的にセグメント化することもできるステップ248。例えば、プラークは、CCTAデータに基づいてセグメント化してもよい。CCTAデータを分析して、CCTAデータにおけるプラークの心臓の他の構造体と比較したコントラスト例えば、相対暗度および明度に基づいて、プラークまたはその表面の位置特定をすることができる。このようにして、プラークの幾何学的形状を明らかにすることができる。プラークのセグメント化は、必要な場合には再検討および/または修正してもよいステップ250。この検討および/または修正は、コンピュータシステムおよび/またはユーザが実施してよい。例えば、例示的実施形態において、コンピュータシステムが自動的にセグメント化を再検討し、エラーがある場合、例えばいずれかのプラークが欠けている、または不正確に示されている場合、ユーザが手動でそのセグメント化を修正してもよい。コンピュータシステムは、主冠状動脈と連結する分枝を自動的にセグメント化してもよいステップ252。例えば、分枝は、例えば、図6および図7に示し、ステップ206に関連して上記で説明したような主冠状動脈をセグメント化するための方法と類似する方法を用いて、セグメント化することができる。また、コンピュータシステムは、ステップ248および250に関連して上記で説明した方法と類似する方法を用いて、セグメント化された分枝中のプラークを自動的にセグメント化してもよい。あるいは、分枝およびその中に含まれるあらゆるプラークは、主冠状動脈と同時に例えば、ステップ206でセグメント化してもよい。分枝のセグメント化は、必要な場合には再検討および/または修正してもよいステップ254。この検討および/または修正は、コンピュータシステムおよび/またはユーザが実施してよい。例えば、例示的実施形態において、コンピュータシステムが自動的にセグメント化を再検討し、エラーがある場合、例えばモデル220の分枝のいずれかの部分が欠けている、または不正確である場合、ユーザが手動でそのセグメント化を修正してもよい。モデル220は、位置ずれ、ステント、または他の人工物の位置が特定された場合例えば、ステップ102におけるCCTAデータの再検討において、修正してもよいステップ256。この修正は、ユーザおよび/またはコンピュータシステムが実施してよい。例えば、位置ずれまたは他の人工物例えば、不一致、内腔可視性に影響を及ぼす人工物などの位置が特定された場合、モデル220を再検討および/または修正して、血管の断面積の人為的変化または見せかけの変化を回避することができる。ステントの位置が特定された場合、モデル220を再検討および/または修正して、そのステントの位置を示し、および/または例えばステントのサイズに基づいて、そのステントが位置する血管の断面積を修正してもよい。また、モデル220のセグメント化は、独立して再検討することもできるステップ258。この再検討は、ユーザおよび/またはコンピュータシステムが実施してよい。例えば、ユーザおよび/またはコンピュータシステムは、モデル220の特定のエラー、例えば修正可能なエラーおよび/またはモデル220の少なくとも部分的な再構成または再セグメント化を必要とし得るエラーを特定することができ得る。そのようなエラーが特定された場合、そのセグメント化は許容不可であると決定してもよく、エラー複数可に応じて特定のステップ、例えばステップ202~208、240~256のうちの1つまたは複数を繰り返してもよい。モデル220のセグメント化が許容可能として独立して検証された場合、場合によっては、モデル220を出力し、平滑化してもよいステップ260。この平滑化は、ユーザおよび/またはコンピュータシステムが実施してもよい。例えば、隆起部、先端部、または他の不連続部分を平滑化してもよい。モデル220は、別個のソフトウェアモジュールに出力して、コンピュータ分析などに備えてもよい。したがって、図3に示す上述のステップ202~208および240~260は、図2のステップ200のサブステップとみなすことができる。IV.分析のためのモデルの作製および境界条件の特定図2に示すステップ300に関連して上記で説明したように、例示的方法は、分析のためのモデルを作製することと、境界条件を明らかにすることとを含んでもよい。例示的実施形態において、ステップ300は以下のステップを含んでもよい。A.分析のためのモデルの作製再び図3を参照すると、モデル220図5の様々な血管例えば、大動脈、主冠状動脈、および/または分枝の断面積も明らかにすることができるステップ304。例示的実施形態において、この特定はコンピュータシステムが実施してもよい。モデル220図5をトリミングしてもよくステップ306、ソリッドモデルを生成してもよい。図8は、図5に示すモデル220に類似するモデルに基づいて作製されたトリミングしたソリッドモデル320の例を示している。ソリッドモデル320は、三次元の患者固有の幾何モデルである。例示的実施形態において、トリミングは、場合によってはユーザの入力を伴って、コンピュータシステムにより実施されてもよい。それぞれの流入境界322および流出境界324は、それぞれの境界を形成する面がステップ242で特定された中央線に対して垂直になるようにトリミングしてもよい。流入境界322は、図8に示すような大動脈の上流端など、その境界を通って流れがモデル320の解剖学的形態内へと向かう境界を含んでもよい。流出境界324は、大動脈の下流端ならびに主冠状動脈および/または分枝の下流端など、その境界を通って流れが320の解剖学的形態から外に向かう境界を含んでもよい。B.境界条件の特定境界条件を提供して、モデル、例えば図8の三次元ソリッドモデル320の境界で起きていることを表現することができる。例えば、境界条件は、例えばモデリングされた解剖学的形態の境界における、患者のモデリングされた解剖学的形態に関連する少なくとも1つの血流の特徴に関連していてもよく、この血流の特徴は、血流速度、圧力、流量、FFRなどを含んでもよい。境界条件を適切に特定することによって、コンピュータ分析を実施して、モデル内の様々な位置における情報を明らかにすることができる。境界条件の例およびかかる境界条件を特定するための方法について、ここで説明する。例示的実施形態において、決定された境界条件は、ソリッドモデル320によって表される血管の一部の上流および下流の構造体を単純化して、一次元または二次元の次数低減モデルにすることができる。境界条件を特定するための例示的な一連の方程式および他の詳細は、例えば、米国特許出願公開第2010/0241404号および米国仮出願第61/210,401号に記載され、これらはともにPatient-SpecificHemodynamicsoftheCardiovascularSystemと題され、参照によりその全体が本明細書に援用される。境界条件は、患者の生理学的状態に応じて異なってもよいが、これは心臓を通る血流が患者の生理学的状態に応じて異なり得るためである。例えば、FFRは、通常は、患者が例えばストレスなどによる心臓の血流の増加を経験しているときに一般に生じる、生理学的充血条件下で測定される。FFRは、最大ストレス下での冠動脈圧の大動脈圧に対する比である。充血は、薬理学的に、例えばアデノシンを用いて誘発してもよい。図9~11は、患者の生理学的状態安静時、最大充血下、または最大運動下に応じた、モデル320における冠動脈圧の大動脈圧に対する比の変化を示す、算出されたFFRcFFRモデルの例を示している。図9は、患者の安静時のモデル320全体の冠動脈圧の大動脈圧に対する比が最小の形態を示す。図10は、患者の最大充血時のモデル320全体の冠動脈圧の大動脈圧に対する比がより大きい形態を示す。図11は、患者の最大運動時のモデル320全体の冠動脈圧の大動脈圧に対する比がさらに大きい形態を示す。再び図3を参照すると、充血条件の境界条件を明らかにすることができるステップ310。例示的実施形態において、冠動脈の抵抗の1~5分の1までの減少、大動脈血圧およそ0~20の減少、心拍数のおよそ0~20の増加を用いて、アデノシンの効果をモデリングすることができる。例えば、アデノシンの効果は、冠動脈抵抗の4分の1までの減少、大動脈血圧のおよそ10の減少、心拍数のおよそ10の増加を用いてモデリングすることができる。例示的実施形態では充血条件の境界条件が特定されるが、他の生理学的状態、例えば安静、異なる程度の充血、異なる程度の運動、労作、ストレス、または他の条件で境界条件を特定してもよいことは理解される。境界条件は、三次元ソリッドモデル320に関するその境界、例えば図8に示される流入境界322、流出境界324、血管壁境界326などにおける情報を提供する。血管壁境界326は、モデル320の大動脈、主冠状動脈、および/または他の冠状動脈または血管の物理的境界を含んでもよい。各流入または流出境界322、324に、速度、流量、圧力、または他の血流の特徴に対する規定の値または値のフィールドを指定してもよい。あるいは、各流入または流出境界322、324は、その境界に心臓モデル、集中パラメータモデルもしくは分散例えば、一次元波動伝播モデル、別のタイプの一次元もしくは二次元モデル、または他のタイプのモデルを結合することによって指定してもよい。具体的な境界条件は、例えば、取得した患者固有の情報、または他の測定されたパラメータ、例えば心拍出量、血圧、ステップ240で算出された心筋質量などから特定された流入または流出境界322、324の幾何学的形状に基づいて明らかにすることができる。i.次数低減モデルの特定ソリッドモデル320に連結する上流および下流の構造体は、上流および下流の構造体を表す次数低減モデルとして表してもよい。例えば、図12~15は、例示的実施形態による、流出境界324のうちの1つにおける三次元の患者固有の解剖学的データから集中パラメータモデルを作製するための方法の態様を示している。本方法は、図2および図3に示される方法とは別に、その前に実施することができる。図12は、主冠状動脈またはそこから延びる分枝のうちの1つのソリッドモデル320の部分330を示し、図13は、図12に示される部分330のステップ242で決定される中央線の一部を示している。部分330は、セグメント332に分割することができる。図14は、部分330から形成することができるセグメント332の例を示している。セグメント332の長さの選択は、ユーザおよび/またはコンピュータシステムによって実施することができる。セグメント332は、例えばセグメント332の幾何学的形状に応じて長さが変化し得る。様々な技法を用いて、部分330をセグメント化することができる。例えば、罹患部分、例えば、断面が比較的狭い部分、病変、および/または狭窄血管の異常な狭小化に1つまたは複数の別個のセグメント332は備えることができる。この罹患部分および狭窄は、例えば、中央線の全長に沿って断面積を測定し、最小断面積を局所的に算出することによって特定することができる。セグメント332は、1つまたは複数の線形または非線形抵抗器334および/または他の回路要素例えば、コンデンサ、インダクタなどを含む回路図によって近似することができる。図15は、一連の線形および非線形抵抗器334で置き換えたセグメント332の例を示している。抵抗器334の個々の抵抗は、例えば、対応するセグメント332にわたる推定される流動および/または圧力に基づいて特定することができる。この抵抗は、例えば対応するセグメント332を通した推定された流量に応じて、定抵抗、線形抵抗、または非線形抵抗であってよい。狭窄などのより複雑な幾何学的形状の場合、抵抗は流量によって変化し得る。様々な幾何学的形状の抵抗は、コンピュータ分析例えば、有限差分法、有限体積法、スペクトル法、格子ボルツマン法、粒子ベース法、レベルセット法、等幾何学法、または有限要素法、あるいは他の計算流体力学CFD分析技術に基づいて明らかにすることができ、様々な流動および圧力条件下で実施されるコンピュータ分析からの複数の解を用いて、患者固有、血管固有、および/または病変固有の抵抗を導くことができる。この結果を用いて、モデリングすることができる任意のセグメントの各種の特徴および幾何学的形状の抵抗を明らかにすることができる。結果として、上述のように患者固有、血管固有、および/または病変固有の抵抗を導くことは、コンピュータシステムが、より複雑な幾何学的形状、例えば非対称狭窄、複数の病変、分岐および分枝の病変、および蛇行血管などを認識し、評価することを可能にし得る。また、コンデンサも含まれていてよく、キャパシタンスは、例えば、対応するセグメントの血管壁の弾力性に応じて測定ことができる。インダクタが含まれていてもよく、インダクタンスは、例えば、対応するセグメントを貫流する血液量の加速または減速に関連する慣性効果に応じて測定することができる。抵抗、キャパシタンス、インダクタンス、および集中パラメータモデルに使用される他の電気要素に関連する他の変数の個々の値は、多数の患者からのデータに基づいて導くことができ、類似する血管形状はほぼ同じ値を有しうる。したがって、大きな集団の患者固有のデータから経験モデルを開発し、将来の分析に類似する患者に適用することができる特定の幾何学的特徴に対応する値のライブラリを作成することができる。幾何学的形状を2つの異なる血管セグメント間で一致させて、以前のシミュレーションから患者のセグメント332の値を自動的に選択することができる。ii.例示的集中パラメータモデルあるいは、図12~15に関連して上記で説明したステップを実施する代わりに、集中パラメータモデルを事前設定してもよい。例えば、図16は、ソリッドモデル320の流入および流出境界322、324における上流および下流の構造体を表す集中パラメータモデル340、350、360の例を示している。端部Aは、流入境界322に位置し、端部a~mおよびBは、流出境界に位置する。集中パラメータ心臓モデル340を使用して、ソリッドモデル320の流入境界322の端部Aにおける境界条件を明らかにすることができる。集中パラメータ心臓モデル340を用いて、充血条件下での心臓からの血流を表すことができる。集中パラメータ心臓モデル340は、様々なパラメータ例えば、PLA、RAV、LAV、RV-Art、LV-Art、およびEtを含み、これらは患者に関する既知の情報、例えば、大動脈圧、患者の収縮期および拡張期血圧例えば、ステップ100で測定される、患者の心拍出量例えば、ステップ100で測定される患者の一回拍出量および心拍数に基づいて算出される、心臓からの血液量、および/または実験的に特定された定数に基づいて明らかにすることができる。集中パラメータ冠動脈モデル350を使用して、主冠状動脈および/またはそこから延びる分枝の下流端に位置する、ソリッドモデル320の流出境界324の端部a~mにおける境界条件を明らかにすることができる。集中パラメータ冠動脈モデル350を使用して、充血条件下で、モデリングされた血管から端部a~mを通って流出する血流を表すことができる。集中パラメータ冠動脈モデル350は、様々なパラメータ例えば、Ra、Ca、Ra-micro、Cim、およびRVを含み、これらは患者に関する既知の情報、例えば、算出された心筋質量例えば、ステップ240で測定される、および端部a~mにおける終端インピーダンス例えば、ステップ304で測定される端部a~mにおける血管の断面積に基づいて明らかにすることができる。例えば、算出された心筋質量を用いて、複数の流出境界324を通るベースライン安静時の平均冠血流を推定することができる。この関係は、Q∝Q0Mα式中、αは既定のスケーリング指数であり、Q0は既定の定数であるとして平均冠血流Qを心筋質量M例えば、ステップ240で測定されると相関させる、実験的に導かれた生理学的法則例えば、図1の生理学的法則20に基づいてもよい。次いで、ベースライン安静時条件下での流出境界324における全冠血流Q、および患者の血圧例えば、ステップ100で測定されるを使用して、既定の実験的に導かれた方程式に基づいて、流出境界324における全抵抗Rを特定することができる。全抵抗Rは、端部a~mのそれぞれの断面積例えば、ステップ304で測定されるに基づいて、端部a~mに分布してもよい。この関係は、Ri∝Ri,0diβRiはi番目の流出口における流動抵抗であり、Ri,0は既定の定数であり、diはその流出口の直径であり、βは既定のベキ乗指数、例えば-3~-2、冠血流では-2.7、脳血流では-2.9などであるとして端部a~mのそれぞれの抵抗を相関させる、実験的に導かれた生理学的法則例えば、図1の生理学的法則20に基づいてもよい。個々の端部a~mを通る冠血流および個々の端部a~mにおける平均圧例えば、ステップ304で測定される血管の端部a~mの個々の断面積に基づいて特定されるを用いて、対応する端部a~mにおける集中パラメータ冠動脈モデル350の抵抗の合計を明らかにすることができる例えば、RaRa-microRV。他のパラメータ例えば、Ra/Ra-micro、Ca、Cimは、実験的に特定された定数であってもよい。Windkesselモデル360を用いて、大動脈弓に向かう大動脈の下流端に位置する、ソリッドモデル320の流出境界324の端部Bにおける境界条件を明らかにすることができる。Windkesselモデル360を用いて、充血条件下で、モデリングされた大動脈から端部Bを通って流出する血流を表すことができる。Windkesselモデル360は、様々なパラメータ例えば、Rp、Rd、およびCを含み、これらは患者に関する既知の情報、例えば、集中パラメータ心臓モデル340に関連して上記で説明した患者の心拍出量、集中パラメータ冠動脈モデル350に関連して上記で説明したベースライン平均冠血流、大動脈圧例えば、ステップ304で測定される端部Bにおける大動脈の断面積に基づいて特定される、および/または実験的に特定された定数に基づいて明らかにすることができる。境界条件、例えば、集中パラメータモデル340、350、360または、これらに含まれるあらゆる定数、あるいは他の次数低減モデルは、他の因子に基づいて調整することができる。例えば、生理的ストレス下で比較的減少した血管を拡張する能力により、患者が低い血流対血管サイズ比を有する場合、抵抗値を調整例えば増加することができる。また、抵抗値は、患者が糖尿病を有する、薬物治療を受けている、過去に心イベントを経験している場合などにも調整することができる。代替的な集中パラメータまたは分散一次元ネットワークモデルを用いて、ソリッドモデル320の下流の冠血管を表してもよい。MRI、CT、PET、またはSPECTを用いた心筋灌流の画像化を用いて、かかるモデルのパラメータを指定することができる。また、代替的な画像化源、例えば、磁気共鳴血管造影MRA、レトロスペクティブシネゲーティングまたはプロスペクティブシネゲーティングコンピュータ断層血管造影CTAなどを用いて、かかるモデルのパラメータを指定することもできる。レトロスペクティブシネゲーティングを画像処理方法と併用して、心周期にわたる心室の体積変化を取得し、集中パラメータ心臓モデルのパラメータを指定してもよい。集中パラメータモデル340、350、360、または他の次数低減一次元または二次元モデルを用いた患者の解剖学的形態の一部の単純化は、特に、未治療状態例えば、図2および図3のステップ400の他に、可能な治療選択肢を評価するとき例えば、図2のステップ500など、コンピュータ分析を複数回実施する場合に、コンピュータ分析例えば、後述の図3のステップ402をより迅速に実施できるようにしながら、最終結果を高精度に維持する。例示的実施形態において、境界条件の特定は、ユーザの入力、例えば、ステップ100で取得した患者固有の生理学的データに基づいて、コンピュータシステムによって実施することができる。C.三次元メッシュの作成再び図3を参照すると、ステップ306で生成されたソリッドモデル320に基づいて、三次元メッシュを生成することができるステップ312。図17~19は、ステップ306で生成されたソリッドモデル320に基づいて作製された三次元メッシュ380の例を示している。メッシュ380は、ソリッドモデル320の表面に沿って、およびソリッドモデル320の内部全体に複数の節点382格子点またはメッシュ点を含む。メッシュ380は、図18および図19に示すように、4面体要素を用いて作成してもよい節点382を形成する点を有する。あるいは、他の形状を有する要素、例えば6面体要素または他の多面体要素、曲線要素などを用いてもよい。例示的実施形態において、節点382の数は、百万個単位、例えば5百万個~5千万個であってもよい。節点382の数は、メッシュ380が微細になるに伴って増加する。節点382の数が多くなるにつれ、モデル320内のより多くの地点で情報を提供することができるが、節点382の数が増加すると、解くべき方程式例えば図1の方程式30の数が増えるため、コンピュータ分析の実行により時間がかかる可能性がある。例示的実施形態において、メッシュ380の生成は、場合によってユーザの入力例えば、節点382の数、要素の形状などを指定するを伴って、コンピュータシステムによって実施することができる。再び図3を参照すると、メッシュ380および特定された境界条件を検証することができるステップ314。この検証は、ユーザおよび/またはコンピュータシステムが実施してよい。例えば、ユーザおよび/またはコンピュータシステムは、例えば、メッシュ380が変形している、または十分な空間分解能を有さない場合、境界条件がコンピュータ分析を実施するのに十分でない場合、ステップ310で特定した抵抗が不正確であると思われる場合など、メッシュ380および/または境界条件の再構成を必要とし得る、メッシュ380および/または境界条件の特定のエラーを特定することができ得る。その場合、メッシュ380および/または境界条件は許容不可であると決定することができ、ステップ304~314のうちの1つまたは複数のを繰り返してもよい。メッシュ380および/または境界条件が許容可能であると決定された場合、本方法は、後述のステップ402に進んでもよい。さらに、ユーザは、取得した患者固有の情報、または他の測定されたパラメータ、例えば心拍出量、血圧、身長、体重、ステップ240で算出した心筋質量が正しく入力され、および/または正しく計算されていることを確認することができる。したがって、図3に示す上述のステップ304~314は、図2のステップ300のサブステップとみなすことができる。V.コンピュータ分析の実施および結果の出力図2に示すステップ400に関連して上記で説明したように、例示的方法は、コンピュータ分析を実施することと、結果を出力することとを含んでもよい。例示的実施形態において、ステップ400は以下のステップを含んでもよい。A.コンピュータ分析の実施図3を参照すると、コンピュータシステムによってコンピュータ分析を実施することができるステップ402。例示的実施形態において、ステップ402は、例えばメッシュ380図17~19中の節点382の数などに応じて、数分から数時間かかり得る。この分析は、メッシュ380が生成されたモデル320における血流を表す一連の方程式を生成することを含む。上述のように、例示的実施形態において、所望の情報は、充血条件下のモデル320を通る血流のシミュレーションに関連する。また、分析は、数値法を用いて、コンピュータシステムを使用して血流の三次元方程式を解くことを含む。例えば、数値法は、既知の方法、例えば、有限差分法、有限体積法、スペクトル法、格子ボルツマン法、粒子ベース法、レベルセット法、等幾何学法、または有限要素法、あるいは他の計算流体力学CFD数値手法であってよい。これらの数値法を用いて、血液をニュートン流体、非ニュートン流体、または多相流体としてモデリングすることができる。患者のヘマトクリット値またはステップ100で測定した他の因子を用いて、分析に取り込むための血液粘度を特定してもよい。血管壁は、剛性または柔軟であると仮定することができる。後者の場合、血管壁力学の方程式、例えば弾性力学方程式を血流の方程式と一緒に解いてもよい。ステップ100で取得した時変三次元画像データを入力として用いて、心周期にわたる血管形状の変化をモデリングすることができる。コンピュータ分析を実施するための例示的な一連の方程式およびステップは、例えば、MethodforPredictiveModelingforPlanningMedicalInterventionsandSimulatingPhysiologicalConditionsと題される米国特許第6,236,878号、ならびにともにPatient-SpecificHemodynamicsoftheCardiovascularSystemと題される米国特許出願公開第2010/0241404号および米国仮出願第61/210,401号に、より詳細に開示されており、これら全ては参照によりその全体が本明細書に援用される。作製したモデルおよび境界条件を使用するコンピュータ分析は、三次元ソリッドモデル320を表すメッシュ380のそれぞれの節点382における血流および圧力を測定することができる。例えば、コンピュータ分析の結果は、それぞれの節点382における様々なパラメータの値を含んでもよく、これには例えば、後述のように、血流速度、圧力、流量、または算出されたパラメータ、例えばcFFRがあるが、これらに限定されない。また、パラメータは、三次元ソリッドモデル320に組込んでもよい。その結果、コンピュータ分析の結果は、通常は侵襲的に特定され得る情報をユーザに提供することができる。再び図3を参照すると、コンピュータ分析の結果を検証することができるステップ404。この検証は、ユーザおよび/またはコンピュータシステムで実施してよい。例えば、ユーザおよび/またはコンピュータシステムは、例えば、節点382の数が不十分なため情報が不十分な場合、過剰な数の節点382により、分析に時間がかかりすぎる場合など、メッシュ380および/または境界条件の再構成または改定を必要とし得る、結果の特定のエラーを特定することができ得る。コンピュータ分析の結果が、ステップ404で許容不可であると決定された場合、ユーザおよび/またはコンピュータシステムは、例えば、ステップ306で生成されたソリッドモデル320および/またはステップ312で生成されたメッシュ380を改定または改良するかどうか、またどのように改定または改良するか、ステップ310で明らかにされた境界条件を改定するかどうか、またどのように改定するか、あるいはコンピュータ分析のための入力のうちのいずれかに他の改定を行うかどうかを明らかにすることができる。次いで、上述の1つまたは複数のステップ、例えば、ステップ306~314、402、および404を決定した改定または改良に基づいて繰り返してもよい。B.血圧、血流、およびcFFRの結果の表示再び図3を参照すると、コンピュータ分析の結果がステップ404で許容可能であると決定された場合、コンピュータシステムは、コンピュータ分析の特定の結果を出力してもよい。例えば、コンピュータシステムは、コンピュータ分析の結果に基づいて生成された画像、例えば図1に関連して上記で説明した画像、例えば模擬の血圧モデル50、模擬の血流モデル52、および/またはcFFRモデル54を表示してもよい。上述のように、これらの画像は、例えば、ステップ310で明らかにされた境界条件が充血条件に対して特定されたことから、模擬の充血条件下の模擬の血圧、血流、およびcFFRを示す。模擬血圧モデル50図1は、模擬の充血条件下の図17~19のメッシュ380によって表される患者の解剖学的形態全体の局所血圧を例えば、水銀柱ミリメートルまたはmmHgで示している。コンピュータ分析は、メッシュ380の各節点382の局所血圧を測定することができ、模擬の血圧モデル50は、それぞれの圧力に対応する色、陰影、または他の視覚的指標を指定してもよく、それにより模擬の血圧モデル50は、モデル50全体の圧力の変動を視覚的に示すことができ、各節点382の個々の値を指定する必要がない。例えば、図1に示す模擬の血圧モデル50は、この特定の患者に関して、模擬の充血条件下で、圧力が概して均一であり、大動脈がより高いより暗い陰影によって示されるであろうこと、また血液が主冠状動脈内へ、そして分枝内へと下流に流れるにつれて、圧力が徐々に、かつ連続的に減少している分枝の下流端に向かって陰影が徐々に、かつ連続的に明るくなっていくことにより示されることを示している。模擬の血圧モデル50は、図1に示すように、血圧の具体的な数値を示す目盛りを伴ってもよい。例示的実施形態において、模擬の血圧モデル50は、カラーで提供してもよく、カラースペクトルを用いて、モデル50全体の圧力の変動を示してもよい。このカラースペクトルは、最高圧から最低圧まで順番に、赤、橙、黄、緑、青、藍、および紫を含んでもよい。例えば、上限赤は、およそ110mmHg以上または80mmHg、90mmHg、100mmHgなどを示してもよく、下限紫は、およそ50mmHg以下または20mmHg、30mmHg、40mmHgなどを示してもよく、このとき緑は、およそ80mmHgまたは上限と下限とのほぼ中間の他の値を示す。したがって、患者のなかには、模擬血圧モデル50は、大動脈の大部分または全てを赤またはスペクトルの上端に向かう他の色として示してもよく、色は、冠状動脈およびそこから延びる分枝の遠位端に向かって、スペクトルによって徐々に変化してもよい紫まで。特定の患者の冠状動脈の遠位端は、それぞれの遠位端について測定された局所血圧に応じて、様々な色、例えば赤から紫までのいずれかを有し得る。模擬の血流モデル52図1は、模擬の充血条件下の図17~19のメッシュ380によって表される患者の解剖学的形態全体の局所血液速度を例えば、センチメートル毎秒またはcm/秒で示している。コンピュータ分析は、メッシュ380の各節点382の局所血液速度を測定することができ、模擬の血流モデル52は、それぞれの速度に対応する色、陰影、または他の視覚的指標を指定してもよく、それにより模擬の血流モデル52は、モデル52の速度の変動を視覚的に示すことができ、各節点382の個々の値を指定する必要がない。例えば、図1に示す模擬の血流モデル52は、この特定の患者に関して、模擬の充血条件下で、主冠状動脈および分枝の特定の部分において速度が概して高い図1の部分53のより暗い陰影によって示されることを示している。模擬の血流モデル52は、図1に示すように、血液速度の具体的な数値を示す目盛りを伴ってもよい。例示的実施形態において、模擬の血流モデル52は、カラーで提供してもよく、カラースペクトルを用いて、モデル52全体の速度の変動を示してもよい。このカラースペクトルは、最高速度から最低速度まで順番に、赤、橙、黄、緑、青、藍、および紫を含んでもよい。例えば、上限赤は、およそ100または150cm/秒以上を示してもよく、下限紫は、およそ0cm/秒を示してもよく、このとき緑は、およそ50cm/秒または上限と下限とのほぼ中間の他の値を示す。したがって、患者のなかには、模擬血流モデル52は、大動脈の大部分または全てをスペクトルの下端に向かう色の混合として示してもよく例えば、緑から紫、色は、測定された血液速度が増加する特定の位置において、スペクトルを通して徐々に変化してもよい例えば、スペクトルの上端に向かって赤まで。cFFRモデル54図1は、模擬の充血条件下の図17~19のメッシュ380によって表される患者の解剖学的形態全体の局所cFFRを示している。上述のように、cFFRは、特定の節点382におけるコンピュータ分析によって明らかにされた局所血圧例えば、模擬の血圧モデル50に示されるを例えば流入境界322図8における大動脈の血圧で除した比として算出することができる。コンピュータ分析は、メッシュ380の各節点382のcFFRを明らかにすることができ、cFFRモデル54は、それぞれのcFFRに対応する色、陰影、または他の視覚的指標を指定してもよく、それによりcFFRモデル54は、モデル54全体のcFFRの変動を視覚的に示すことができ、各節点382の個々の値を指定する必要がない。例えば、図1に示すcFFRモデル54は、この特定の患者に関して、模擬の充血条件下で、cFFRが概して均一であり、大動脈でおよそ1.0であろうこと、血液が主冠状動脈内へ、そして分枝内へと下流に流れるにつれて、cFFRが徐々に、かつ連続的に減少していることを示している。また、cFFRモデル54は、図1に示すように、cFFRモデル54全体の特定の地点のcFFR値も示すことができる。cFFRモデル54は、図1に示すように、cFFRの具体的な数値を示す目盛りを伴ってもよい。例示的実施形態において、cFFRモデル54は、カラーで提供してもよく、カラースペクトルを用いて、モデル54全体の圧力の変動を示してもよい。このカラースペクトルは、最低cFFR機能的に重要な病変を示すから最高cFFRまで順番に、赤、橙、黄、緑、青、藍、および紫を含んでもよい。例えば、上限紫は、1.0のcFFRを示してもよく、下限赤は、およそ0.7または0.75もしくは0.8以下を示してもよく、このとき緑は、およそ0.85または上限と下限とのほぼ中間の他の値を示す。例えば、下限は、cFFR測定が機能的に重要な病変、またはインターベンションを必要とし得る他の特徴を示すかどうかを明らかにするために使用する下限例えば、0.7、0.75、または0.8に基づいて明らかにすることができる。したがって、患者の中には、cFFRモデル54は、大動脈の大部分または全てを紫またはスペクトルの上端に向かう他の色として示してもよく、色は、冠状動脈およびそこから延びる分枝の遠位端に向かって、スペクトルを通して徐々に変化してもよい例えば、赤から紫までのいずれか。特定の患者の冠状動脈の遠位端は、それぞれの遠位端について測定されたcFFRの局所値に応じて、様々な色、例えば赤から紫までのいずれかを有してもよい。cFFRが、機能的に重要な病変、またはインターベンションを必要とし得る他の特徴の存在を明らかにするために使用される下限未満に低下したことを特定した後、動脈または分枝を評価して、機能的に重要な病変複数可の位置を特定することができる。コンピュータシステムまたはユーザは、動脈または分枝の幾何学的形状に基づいて例えば、cFFRモデル54を用いて、機能的に重要な病変複数可の位置を特定することができる。例えば、機能的に重要な病変複数可は、局所の最低cFFR値を有するcFFRモデル54の位置の近傍例えば、上流に位置する狭小化または狭窄を発見することによって、位置を特定することができる。コンピュータシステムは、ユーザに対して、機能的に重要な病変複数可を含むcFFRモデル54または他のモデルの部分複数可を示してもよく、または表示してもよい。また、コンピュータ分析の結果に基づいて、他の画像を生成することもできる。例えば、コンピュータシステムは、例えば、図20~22に示すように、主冠状動脈に関する追加情報を提供し得る。冠動脈は、例えば、その特定の冠動脈が最低cFFRを含む場合、コンピュータシステムによって選択することができる。あるいは、ユーザが、特定の冠動脈を選択してもよい。図20は、コンピュータ分析の結果を含む、患者の解剖学的形態のモデルを示し、このモデル上の特定の地点は、個々の参照ラベル例えば、LM、LAD1、LAD2、LAD3などで特定される。図21に示される例示的実施形態において、LAD動脈における地点が提供されるが、これは模擬の充血条件下でこの特定の患者の最低cFFRを有する主冠動脈である。図21および図22は、これらの地点例えば、LM、LAD1、LAD2、AD3などのうちの一部もしくは全てにおける、および/またはこのモデル上の特定の他の位置例えば、大動脈中などにおける、特定の経時的な変数のグラフを示す。図21は、図20に示される大動脈ならびに地点LAD1、LAD2、およびLAD3における経時的な圧力例えば、水銀柱ミリメートルまたはmmHgのグラフである。グラフ上の一番上のプロットは、大動脈中の圧力を示し、上から2番目のプロットは、地点LAD1の圧力を示し、上から3番目のプロットは、地点LAD2の圧力を示し、一番下のプロットは、地点LAD3の圧力を示す。図22は、図20に示される地点LM、LAD1、LAD2、およびLAD3における経時的な流量例えば、立方センチメートル毎秒またはcc/秒のグラフである。さらに、他のグラフ、例えば、これらの地点の一部もしくは全ておよび/または他の地点における、経時的なせん断応力のグラフを提供することもできる。グラフ上の一番上のプロットは、地点LMの流量を示し、上から2番目のプロットは、地点LAD1の流量を示し、上から3番目のプロットは、地点LAD2の流量を示し、一番下のプロットは、地点LAD3の流量を示す。また、特定の主冠動脈および/またはそこから延びる分枝の全長に沿って、これらの変数、例えば、血圧、血流、速度、またはcFFRの変化を示すグラフを提供することもできる。場合によっては、上述の様々なグラフおよび他の結果をレポートにまとめることもできるステップ406。例えば、上述の画像または他の情報を規定のテンプレートを有する文書に挿入してもよい。このテンプレートは、事前設定された複数の患者に対して包括的なものでもよく、またコンピュータ分析の結果を医師および/または患者に報告するために使用することもできる。この文書またはレポートは、コンピュータ分析の完了後、コンピュータシステムによって自動的に完了されてもよい。例えば、最終レポートは、図23に示す情報を含んでもよい。図23は、図1のcFFRモデル54を含み、また要約情報、例えば、主冠状動脈およびそこから延びる分枝それぞれにおける最低cFFR値も含む。例えば、図23は、LAD動脈の最低cFFR値が0.66であり、LCX動脈の最低cFFR値が0.72であり、RCA動脈の最低cFFR値が0.80であることを示す。他の要約情報には、患者の名前、患者の年齢、患者の血圧BP例えば、ステップ100で取得される、患者の心拍数HR例えば、ステップ100で取得されるなどを含み得る。また、最終レポートは、医師または他のユーザがさらなる情報を明らかにするためにアクセスすることができる、上述のように生成された画像および他の情報のバージョンも含んでよい。コンピュータシステムによって生成された画像は、医師または他のユーザが任意の地点にカーソルを置いて、その地点における上述の変数、例えば、血圧、速度、流量、cFFRなどを特定できるようにフォーマットされていてもよい。最終レポートは、医師および/または患者に送信することもできる。最終レポートは、任意の既知の通信方法、例えば、無線もしくは有線ネットワーク、郵便などを用いて送信することができる。あるいは、医師および/または患者は、最終レポートがダウンロードまたは受け取り可能であることを通知されてもよい。次いで、医師および/または患者は、ウェブベースのサービスにログインして、安全な通信回線を介して最終レポートをダウンロードすることができる。C.結果の検証再び図3を参照すると、コンピュータ分析の結果を個別に検証することができるステップ408。例えば、ユーザおよび/またはコンピュータシステムは、コンピュータ分析の結果、例えばステップ406で生成された画像および他の情報の上述のステップのうちのいずれかの再実施を要求する特定のエラーを特定することができる。そのようなエラーが特定された場合、そのコンピュータ分析の結果は許容不可であると決定してもよく、特定のステップ、例えば、ステップ100、200、300、400、サブステップ102、202~208、240~260、304~314、および402~408などを繰り返してもよい。したがって、図3に示す上述のステップ402~408は、図2のステップ400のサブステップとみなすことができる。コンピュータ分析の結果を検証するための別の方法は、結果に含まれるいずれかの変数、例えば、血圧、速度、流量、cFFRなどを患者から別の方法を用いて測定することを含んでもよい。例示的実施形態において、変数を測定して例えば、侵襲的に、次いでコンピュータ分析によって明らかにされた結果と比較してもよい。例えば、FFRは、ソリッドモデル320およびメッシュ380によって表される患者の解剖学的形態内の1つまたは複数の地点において、例えば上述のように患者に挿入したプレッシャーワイヤーを用いて明らかにすることができる。ある位置で測定したFFRを同じ位置のcFFRと比較してもよく、この比較は複数の位置で実施してもよい。場合によっては、その比較に基づいて、コンピュータ分析および/または境界条件を調整してもよい。D.冠動脈血流情報を提供するためのシステムおよび方法の別の実施形態特定の患者における冠動脈血流に関連する様々な情報を提供するための方法600の別の実施形態を図24に示す。方法600は、上述のコンピュータシステム、例えば、上述の図3に示されるステップのうちの1つまたは複数を実施するために使用するコンピュータシステムで実施することができる。方法600は、1つまたは複数の入力610を用いて実施してもよく、また入力610に基づいて1つまたは複数のモデル620を生成することと、入力610および/またはモデル620に基づいて1つまたは複数の条件630を指定することと、モデル620および条件630に基づいて1つまたは複数の解640を導くことを含んでもよい。入力610は、患者の大動脈、冠状動脈およびそこから延びる分枝、ならびに心臓の医療画像データ611、例えばCCTAデータ例えば、図2のステップ100で取得されるを含んでもよい。また、入力610は、患者の上腕の血圧の測定値612および/または他の測定値例えば、図2のステップ100で取得されるも含んでよい。測定値612は、非侵襲的に取得してもよい。入力610を用いて、モデル複数可620を生成してもよく、および/または後述の条件複数可630を決定してもよい。上記のように、入力610に基づいて、1つまたは複数のモデル620を生成してもよい。例えば、方法600は、画像データ611に基づいて、患者の解剖学的形態例えば、大動脈、冠状動脈、およびそこから延びる分枝の1つまたは複数の患者固有の三次元幾何モデルを生成することステップ621を含んでもよい。例えば、幾何モデルは、図3のステップ306で生成される図8のソリッドモデル320、および/または図3のステップ312で生成される図17~19のメッシュ380であってもよい。再び図24を参照すると、方法600は、1つまたは複数の物理学に基づく血流モデルを生成することステップ622も含んでよい。この血流モデルは、ステップ621で生成された患者固有の幾何モデルを通る血流、心臓および大動脈の循環、遠位冠循環などに関連するモデルを含んでもよい。血流モデルは、患者のモデリングされた解剖学的形態に関連する少なくとも1つの血流の特徴、例えば血流速度、圧力、流量、FFRなどに関連してもよい。血流モデルは、三次元幾何モデルの流入および流出境界322、324における境界条件として指定してもよい。血流モデルは、次数低減モデル、または図3のステップ310に関連して上記で説明した他の境界条件、例えば集中パラメータ心臓モデル340、集中パラメータ冠動脈モデル350、Windkesselモデル360などを含んでもよい。上記のように、入力610および/またはモデル620に基づいて、1つまたは複数の条件630を明らかにすることができる。条件630は、ステップ622および図3のステップ310で特定された境界条件について算出されたパラメータを含む。例えば、方法600は、画像データ611例えば、図3のステップ240で明らかにされるに基づいて、患者固有の心室または心筋質量を算出することによって、条件を明らかにすることステップ631を含んでもよい。方法600は、ステップ631で算出した心室または心筋質量を用いて、関係Q=Q0Mα式中、αは既定のスケーリング指数であり、Mは心室または心筋質量であり、Q0は既定の定数であるに基づいて、安静時の冠血流を算出することによって条件を明らかにすること例えば、図3のステップ310で集中パラメータモデルを明らかにすることに関連して上述したようにステップ632を含んでもよい。あるいは、この関係は、図3のステップ310で集中パラメータモデルを明らかにすることに関連して上述したように、Q∝Q0Mαの形式を有してもよい。また、方法600は、ステップ632で算出して得られた冠血流および患者の測定された血圧612を用いて、安静時の全冠動脈抵抗を算出することによって条件を明らかにすること例えば、図3のステップ310で集中パラメータモデルを明らかにすることに関連して上述したようにステップ633も含んでよい。また、方法600は、ステップ633で算出した安静時の全冠動脈抵抗およびモデル620を用いて、個々の冠状動脈およびそこから延びる分枝の個々の抵抗を算出することによって条件を明らかにすることステップ634も含んでよい。例えば、図3のステップ310に関連して上述したように、ステップ633で算出された安静時の全冠動脈抵抗は、個々の冠状動脈および分枝の遠位端のサイズ例えば、ステップ621で生成された幾何モデルから特定されるに基づいて、また関係R=R0dβ式中、Rは特定の遠位端における流動抵抗であり、R0は既定の定数であり、dはサイズ例えば、その遠位端の直径であり、βは既定のベキ乗指数であるに基づいて、図3のステップ310で集中パラメータモデルを明らかにすることに関連して上述したように、個々の冠状動脈および分枝に分布してもよい。再び図24を参照すると、方法600は、1つまたは複数の患者の身体的条件に基づいて、境界条件を調整することステップ635を含んでもよい。例えば、ステップ631~634で特定されたパラメータは、解640が、安静、様々なレベルの充血、様々なレベルの運動もしくは労作、異なる薬物治療などを模擬することを意図しているかどうかに基づいて修正してもよい。入力610、モデル620、および条件630に基づいて、例えば、図3のステップ402に関連して上述するように、コンピュータ分析を実施して、ステップ635で選択した身体的条件下の患者の冠動脈血流に関する情報を含む解640を明らかにすることができるステップ641。解640から提供され得る情報の例を次に記載する。この複合された患者固有の解剖学的幾何学的および生理学的物理学ベースモデルを用いて、冠動脈血流に対する、心拍数、一回拍出量、血圧、または冠微小循環機能が変化する、異なる薬物治療または生活様式の変化例えば、喫煙の中止、食事の変化、または身体活動の増加の効果を明らかにすることができる。このような情報は、薬物療法を最適化するため、または薬物治療の危険な影響の可能性を回避するために使用することができる。また、この複合モデルを用いて、代替的な形態および/または様々なレベルの身体活動または潜在的な外部力への暴露の危険性例えば、サッカーのプレイ時、宇宙飛行中、スキューバダイビング時、航空機飛行中などの冠動脈血流に対する影響を明らかにしてもよい。このような情報を用いて、特定の患者に対して安全かつ効果的であり得る身体活動のタイプおよびレベルを特定することができる。また、最適なインターベンション戦略を選択するために、この複合モデルを用いて、冠動脈血流に対する経皮冠動脈インターベンションの潜在的利益を予測し、および/または最適な手術戦略を選択するために、冠動脈血流に対する冠動脈バイパス術の潜在的利益を予測することもできる。また、この複合モデルを用いて、冠動脈血流に対する動脈疾患の負担の増加の潜在的な有害効果を例証し、機械論的もしくは現象論的な疾患進行モデルまたは経験データを用いて、進行中の疾患が心筋への血流にいつ障害を引き起こし得るかを予測することもできる。このような情報は、初期に非侵襲的な画像化を用いて血行動態的に重要な疾患を有さないと観察された患者が、薬物療法、インターベンション療法、または手術療法を要すると見込まれないであろう保証期間、あるいは有害因子が継続した場合に進行が発生し得る速度の特定を可能にし得る。また、この複合モデルを用いて、冠動脈疾患の負担の減少から生じる冠動脈血流に対する潜在的な有益効果を例証し、機械論的もしくは現象論的な疾患進行モデルまたは経験データを用いて、疾患の退行が冠状動脈を通る心筋への血流の増加をいつもたらし得るかを予測することもできる。このような情報を用いて、食事の変更、身体活動の増加、スタチンまたは他の薬物治療の処方などを含むが、これらに限定されない医学的管理プログラムの指針とすることができる。VI.患者固有の治療プランの提供図2に示すステップ500に関連して上述したように、例示的方法は、患者固有の治療計画を提供することを含んでもよい。例示的実施形態において、ステップ500は、以下のステップを含んでもよい。図3には以下のステップを示さないが、図3に示すステップと併せて、例えばステップ406または408の後に、これらのステップを実施してもよいことは理解される。上述のように、図1および図23に示すcFFRモデル54は、未治療状態および模擬の充血条件下の図17~19のメッシュ380によって表される患者の解剖学的形態全体のcFFR値を示している。この情報を用いて、医師は、患者に、運動の増加、食事の変更、薬物治療の処方、モデリングされた解剖学的形態の任意の部分または心臓の他の部分の手術例えば、冠動脈バイパス術、1つまたは複数の冠動脈ステントの挿入などなど、治療を処方することができる。どの治療複数可を処方するかを明らかにする目的で、コンピュータシステムを用いて、そのような治療複数可によって、コンピュータ分析から明らかにされた情報がどのように変化するかを予測することができる。例えば、ステント複数可の挿入または他の手術などの特定の治療は、モデリングされた解剖学的形態の幾何学的形状に変化をもたらし得る。したがって、例示的実施形態において、ステップ306で生成されたソリッドモデル320を改定して、ステントが挿入されている1つまたは複数の内腔の拡大を示すことができる。例えば、図1および図23に示すcFFRモデル54は、LAD動脈の最低cFFR値が0.66であり、LCX動脈の最低cFFR値が0.72であり、RCA動脈の最低cFFR値が0.80であることを示す。cFFR値が、例えば0.75未満である場合に、治療を提案してもよい。したがって、コンピュータシステムは、ソリッドモデル320を改定するユーザに、LAD動脈およびLCX動脈の拡大を示して、これらの冠状動脈へのステントの挿入を模擬するよう提案してもよい。ユーザは、模擬ステントの位置およびサイズに対応する、拡大の位置および量例えば、長さおよび直径を選択するよう指示される。あるいは、拡大の位置および量は、様々な因子、例えば0.75未満のcFFR値を有する節点複数可の位置、重大な欠陥狭窄の位置、従来のステントのサイズなどに基づいて、コンピュータシステムが自動的に決定してもよい。図25は、位置512の一部のLAD動脈および位置514のLCX動脈を拡大することによって作成されたソリッドモデルに基づいて明らかにされた、修正cFFRモデル510の例を示している。例示的実施形態において、上述の任意のステップ、例えばステップ310~314および402~408を修正ソリッドモデルを用いて繰り返してもよい。ステップ406において、最終レポートは、未治療の患者例えば、ステントを使用していないに関連する情報、例えば図23に示す情報、ならびに患者の模擬治療に関連する情報、例えば図25および図26に示す情報を含んでもよい。図25は、修正cFFRモデル510を含み、また要約情報、例えば、提案される治療に関連する修正ソリッドモデルの主冠状動脈およびそこから延びる分枝の最低cFFR値も含む。例えば、図25は、LAD動脈およびその下流分枝の最低cFFR値が0.78であり、LCX動脈およびその下流分枝の最低cFFR値が0.78であり、RCA動脈およびその下流分枝の最低cFFR値が0.79であることを示す。したがって、未治療の患者ステント不使用のcFFRモデル54と提案される治療ステント挿入のcFFRモデル510との比較は、提案される治療が、LAD動脈の最低cFFRを0.66から0.78に増加させ得、またLCX動脈の最低cFFRを0.72から0.76に増加させるであろうこと、一方RCA動脈の最低cFFRでは0.80から0.79のわずかな減少があるであろうことを示す。図26は、上述のように、LAD動脈の位置512およびLCX動脈の位置514の部分の拡大後に明らかにされた、修正された模擬の血流モデル520の例を示している。また、図26は、要約情報、例えば、提案される治療に関連する修正されたソリッドモデルの主冠状動脈およびそこから延びる分枝の様々な位置における血流値も含む。例えば、図26は、未治療の患者ステント不使用および治療を受けた患者ステント挿入について、LAD動脈中の4つの位置LAD1、LAD2、AD3、およびLAD4ならびにLCX動脈中の2つの位置LCX1およびLCX2の血流値を示している。また、図26は、未治療の状態と治療を受けた状態との間の血流値の変化率も示している。したがって、未治療の患者の模擬血流モデル52と提案される治療の模擬の血流モデル520との比較は、提案される治療が、LAD動脈およびLCX動脈を通る流量をLAD1-LAD4、LCX1、およびLCX2の全ての位置で、位置によって9~19増加させ得ることを示している。また、未治療の状態と治療を受けた状態との間で他の情報、例えば冠動脈血圧を比較してもよい。この情報に基づいて、医師は、提案される治療選択肢を進めるかどうかを患者と話し合うことができる。また、他の治療選択肢もソリッドモデル320を様々な形で修正することになり得る。例えば、冠動脈バイパス術は、ソリッドモデル320に新しい内腔または通路を作成することになり得、また病変の除去も内腔または通路の拡大することになり得る。他の治療選択肢は、ソリッドモデル320を修正することにならないこともある。例えば、運動もしくは労作の増加、食事もしくは他の生活様式の変化、薬物治療の処方などは、例えば、血管収縮、拡張、心拍数の減少などにより、ステップ310で特定した境界条件を変更することになり得る。例えば、患者の心拍数、心拍出量、一回拍出量、血圧、冠微小循環機能、集中パラメータモデルの構成などは、処方される薬物治療、採用された運動または他の労作の種類および頻度、採用された生活様式の変化の種類例えば、喫煙の中止、食事の変化などによって異なり得、それによってステップ310で特定した境界条件に様々な形で影響を与える。例示的実施形態において、多数の患者からのデータを用いて、修正された境界条件を実験的に明らかにしてもよく、また類似する治療選択肢は、ほとんど同じ形で境界条件を修正することを必要とし得る。経験モデルは、大集団の患者固有のデータから開発し、将来の分析で類似する患者に適用することができる特定の治療選択肢に対応する、境界条件のライブラリまたは境界条件を算出するための関数を作成することができる。境界条件の修正後、上述のステップ、例えば、ステップ312、314、および402~408を修正された境界条件を用いて繰り返してもよく、またステップ406において、最終レポートは、未治療の患者に関連する情報、例えば図23に示す情報、ならびに患者の模擬治療に関する情報、例えば図25および図26に示す情報を含んでもよい。あるいは、医師、患者、または他のユーザに、三次元モデル例えば、図8のソリッドモデル320との対話を可能にするユーザインターフェースを提供してもよい。モデル320は、1つまたは複数の治療選択肢を反映するためにユーザが編集することができる、ユーザが選択可能なセグメントに分割してもよい。例えば、ユーザは、狭窄または閉塞、例えば、急性閉塞を含むセグメントを選択し、そのセグメントを調整して狭窄を除去してもよく、ユーザは、モデル320に、バイパスとするためのセグメントを追加してもよい。また、ユーザは、上記で明らかにされた境界条件を変更し得る他の治療選択肢および/または生理的パラメータ、例えば、心拍出量、心拍数、一回拍出量、血圧、運動もしくは労作レベル、充血レベル、薬物治療などの変化を指定するように指示されてもよい。代替の実施形態では、コンピュータシステムが治療選択肢を決定しまたは提案してもよい。ユーザインターフェースは、三次元モデル320との対話を可能にして、ユーザが狭窄または閉塞、例えば、急性閉塞を模擬することを可能にし得る。例えば、ユーザは、狭窄を含めるセグメントを選択してもよく、コンピュータシステムを用いて、狭窄の追加によって、コンピュータ分析から決定された情報がどのように変化するかを予測することができる。したがって、本明細書に記載する方法は、動脈を閉塞させることの影響を予測するために使用することができる。また、ユーザインターフェースは、三次元モデル320との対話により、癌性腫瘍の除去時など、特定の外科手術で発生し得る損傷した動脈または動脈の除去を模擬することを可能にし得る。また、このモデルは特定の動脈を通る血流を妨げることの影響を模擬するように修正して、患者に十分な血流を供給するための側副路の可能性を予測することもできる。A.様々な治療選択肢を比較するための次数低減モデルの使用例示的実施形態において、コンピュータシステムは、ユーザが、三次元ソリッドモデル320またはメッシュ380を次数低減モデルに置き換えることによって、より迅速に様々な治療選択肢を模擬することを可能にし得る。図27は、例示的実施形態による、次数低減モデルを用いて様々な治療選択肢を模擬するための方法700に関連する概略図を示している。方法700は、上述のコンピュータシステムで実施してもよい。血流または他のパラメータを表す1つまたは複数の患者固有の模擬の血流モデルは、上述のコンピュータ分析からの出力であってもよいステップ701。例えば、模擬の血流モデルは、図1の模擬の血圧モデル50、図1の模擬の血流モデル52、図1のcFFRモデル54などを含んでもよいが、ただし上述の図2および図3に示す方法を用いる。上述のように、模擬の血流モデルは、患者の解剖学的形態の三次元幾何モデルを含んでもよい。次数低減モデルの条件を指定するために、機能情報を模擬の血流モデルから抽出することができるステップ702。例えば、機能情報には、上述のコンピュータ分析を用いて明らかにした、血液の圧力、流量、または速度の情報を含んでよい。次数低減例えば、0次元または一次元モデルを提供して、ステップ701で生成した患者固有の模擬の血流モデルを生成するために使用した三次元ソリッドモデル320を置き換えてもよく、この次数低減モデルを用いて、患者の冠動脈血流に関する情報を明らかにしてもよいステップ703。例えば、次数低減モデルは、図3のステップ310に関連して上述したように生成された集中パラメータモデルであってもよい。したがって、この集中パラメータモデルは、患者の解剖学的形態の単純化モデルであり、図17~19のメッシュ380に関連するより複雑な連立方程式を解く必要なく、患者の冠動脈血流に関する情報を明らかにするために使用することができる。ステップ703で次数低減モデルを解くことから明らかにされた情報は、次いで、患者の解剖学的形態の三次元ソリッドモデル例えば、ソリッドモデル320にマッピングまたは外挿してもよくステップ704、ユーザは、要望に応じて次数低減モデルに変更を加えて、ユーザが選択してもよい様々な治療選択肢および/または患者の生理的パラメータの変更を模擬することができるステップ705。選択可能な生理的パラメータには、心拍出量、運動もしくは労作レベル、充血のレベル、薬物治療の種類などを含み得る。選択可能な治療選択肢には、狭窄の除去、バイパスの追加などを含み得る。次いで、ユーザが選択した治療選択肢および/または生理的パラメータに基づいて次数低減モデルを修正してもよく、その修正された次数低減モデルを用いて、選択した治療選択肢および/または生理的パラメータに関連する、患者の冠動脈血流に関する情報を明らかにすることができるステップ703。ステップ703で次数低減モデルを解くことから明らかにされた情報を、次いで患者の解剖学的形態の三次元ソリッドモデル320にマッピングまたは外挿して、患者の解剖学的形態の冠動脈血流に対する、選択した治療選択肢および/または生理的パラメータの効果を予測することができるステップ704。ステップ703~705は、様々な異なる治療選択肢および/または生理的パラメータについて繰り返して、様々な治療選択肢の予測される効果を互いに、また未治療の患者の冠動脈血流に関する情報と比較してもよい。その結果、三次元メッシュ380を用いたより複雑な分析を再び実行する必要なく、様々な治療選択肢および/または生理的パラメータについての予測される結果を互いに、また未治療の患者に関する情報と比較して評価することができる。代替的に、次数低減モデルを用いてもよく、これはユーザが、異なる治療選択肢および/または生理的パラメータをより簡単かつ迅速に分析および比較することを可能にし得る。図28は、例示的実施形態による、次数低減モデルを用いて様々な治療選択肢を模擬するための例示的方法のさらなる態様を示している。方法700は、上述のコンピュータシステムで実施してもよい。図3のステップ306に関連して上述したように、患者の画像データに基づいて、患者固有の幾何モデルを生成することができるステップ711。例えば、画像データには、図2のステップ100で取得されるCCTAデータを含んでもよく、幾何モデルは、図3のステップ306で生成される図8のソリッドモデル320、および/または図3のステップ312で生成される図17~19のメッシュ380であってもよい。この患者固有の三次元幾何モデルを用いて、例えば図3のステップ402に関連して上述したように、コンピュータ分析を実施して、患者の冠動脈血流に関する情報を明らかにしてもよいステップ712。このコンピュータ分析は、血流または他のパラメータを表す1つまたは複数の三次元の患者固有の模擬の血流モデル、例えば、図1の模擬の血圧モデル50、図1の模擬の血流モデル52、図1のcFFRモデル54などを出力してもよい。模擬血流モデルは、モデルの解剖学的特徴に基づいて、セグメント化してもよい例えば、図14に関連して上述したようにステップ713。例えば、主冠状動脈から延びる分枝は、別個のセグメントとして提供してもよくステップ714、狭窄または疾患部を含む部分はセグメントとして提供してもよくステップ716、分枝と狭窄または疾患部を含む部分との間の部分は、別個のセグメントとして提供してもよいステップ715。模擬の血流モデルをセグメント化する際に、様々な程度の分解能を提供してもよく、それにより各血管は、複数の短い分離したセグメント、または例えば血管全体を含むより長いセグメントを含んでもよい。また、模擬の血流モデルをセグメント化するための様々な技法を提供してもよく、これには中央線を生成し、生成された中央線に基づいて区切ること、または分枝点を検出し、検出された分枝点に基づいて区切ることが含まれる。疾患部分および狭窄は、例えば、中央線の全長に沿って断面積を測定し、局所的に最小の断面積を算出することによって特定することができる。ステップ711~716は、図27のステップ701のサブステップとみなすことができる。セグメントは、図15に関連して上述したように、集中パラメータモデルの要素、例えば抵抗器、コンデンサ、インダクタなどで置き換えることができる。抵抗、キャパシタンス、インダクタンス、および集中パラメータモデルに使用される他の電気要素に関連する他の変数の個々の値は、ステップ712で提供される模擬の血流モデルから導くことができる。例えば、分枝および分枝と狭窄または疾患部を含む部分との間の部分に関して、模擬の血流モデルから導かれた情報を用いて、対応するセグメントに線形抵抗を指定してもよいステップ717。狭窄または疾患部など、複雑な幾何学的形状を有する部分の場合、抵抗は流量によって異なり得る。したがって、図15に関連して上述したように、複数のコンピュータ分析を用いて、様々な流量および圧力条件で模擬の血流モデルを取得して、これらの複雑な幾何学的形状に対する患者固有、血管固有、および病変固有の抵抗関数を導くことができる。したがって、狭窄または疾患部を含む部分について、これらの複数のコンピュータ分析から導かれた情報、または以前のデータから導かれたモデルを用いて、対応するセグメントに非線形の流量依存的な抵抗を指定してもよいステップ718。ステップ717および718は、図27のステップ702のサブステップとみなすことができる。ステップ717および718で測定された抵抗を用いて、次数低減例えば、0次元または一次元モデルを生成することができるステップ719。例えば、次数低減モデルは、図3のステップ310に関連して上述したように生成された集中パラメータモデルであってもよい。したがって、この集中パラメータモデルは、患者の解剖学的形態の単純化モデルであり、図17~19のメッシュ380に関連するより複雑な連立方程式を解く必要なく、患者の冠動脈血流に関する情報を明らかにするために使用することができる。ユーザがステップ719で作成された次数低減モデルと対話することを可能にするユーザインターフェースを提供してもよいステップ720。例えば、ユーザは、次数低減モデルの異なるセグメントを選択および編集して、異なる治療選択肢を模擬してもよく、および/または様々な生理的パラメータを編集してもよい。例えば、疾患領域の修復のためのステントの挿入などのインターベンションは、ステントが挿入されるセグメントの抵抗を減少させることによってモデリングすることができる。バイパスの形成は、疾患セグメントと平行して低い抵抗を有するセグメントを追加することによってモデリングすることができる。モデリングされた次数低減モデルを解いて、ステップ720で選択された治療および/または生理的パラメータの変化の下の患者の冠動脈血流に関する情報を明らかにすることができるステップ721。ステップ721で特定された各セグメントにおける流量および圧力の解の値は、次いで、ステップ712で特定された三次元解と比較してもよく、それらのセグメントの抵抗関数例えば、ステップ717および718で明らかにされるを調整し、解が一致するまで次数低減モデルを解く例えば、ステップ721ことによって、いずれの差も最小化することができる。結果として、次数低減モデルを作成し、次いで比較的迅速な計算例えば、完全三次元モデルと比較してを可能にする単純化した1組の方程式を用いて解いてもよく、これを使用して、完全三次元計算解の結果と極めて近似し得る流量および圧力を求めることができる。次数低減モデルは、様々な異なる治療選択肢をモデリングするための比較的迅速な反復を可能にする。ステップ721で次数低減モデルを解くことから明らかにされる情報は、次いで、患者の解剖学的形態の三次元ソリッドモデル例えば、ソリッドモデル320にマッピングまたは外挿してもよいステップ722。ステップ719~722は、図27のステップ703~705と類似していてもよく、ユーザの所望に応じて繰り返して、治療選択肢および/または生理的パラメータの様々な組み合わせを模擬してもよい。あるいは、三次元モデルからセグメントに沿った抵抗を算出する例えば、ステップ717および718について上述したようによりもむしろ、中央線に沿って間隔を置いた流量および圧力を集中パラメータまたは一次元モデルに規定してもよい。実効抵抗または損失係数は、境界条件ならびに規定された流量および圧力の制約下で求めることができる。また、個々のセグメントにわたる流量および圧力の勾配を用いて、次数低減モデルから導かれた解例えば、ステップ721について上述したようにを使用して心外膜冠動脈の抵抗を計算することができる。心外膜冠動脈の抵抗は、心外膜冠状動脈医療用画像データから再構成された患者固有のモデルに含まれる冠状動脈およびそこから延びる分枝の部分の等価抵抗として算出することができる。これは、冠状動脈にびまん性アテローム性動脈硬化症を有する患者が、なぜ虚血血液供給の制約の症状を示し得るのかを説明する際に、臨床的意義を有し得る。また、模擬された薬理学的に誘導した充血または様々な運動強度条件下の心筋組織体積または質量単位当たりの流量および/または心仕事量単位当たりの流量は、次数低減モデルからのデータから算出することができる。結果として、三次元血流モデリングの精度を一次元および集中パラメータモデリング技術が本来備える計算の簡易性および相対速度と兼ね備えることができる。三次元計算法は、正常セグメント、狭窄、分岐点、および他の解剖学的特徴の圧力損失の数値的に導かれた経験モデルを組込む、患者固有の一次元モデルまたは集中パラメータモデルを数値的に導くために使用することができる。心臓血管疾患を有する患者の改善された診断を提供することができ、薬物治療、インターベンション治療、および外科治療の計画をより迅速に実施することができる。また、三次元計算流体力学技術の精度は血流の集中パラメータおよび一次元モデルの計算の簡易性および実効能力と組み合わせることができる。三次元幾何学的生理学的モデルは、次数低減一次元モデルまたは集中パラメータモデルに自動的に分解することができる。三次元モデルは、正常セグメント、狭窄、および/または分枝を通る血流の線形もしくは非線形の血行動態効果を計算するため、および経験モデルのパラメータを設定するために使用することができる。一次元モデルまたは集中パラメータモデルは、患者固有モデルの血流および圧力をより効率的かつ迅速に求め、集中パラメータまたは一次元解の結果を表示することができる。患者固有の解剖学的生理学的次数低減モデルは、心拍数、一回拍出量、血圧、または冠微小循環機能を変更する異なる薬物治療または生活様式の変化例えば、喫煙の中止、食事の変化、または身体活動の増加の冠動脈血流に対する影響を明らかにするために使用することができる。このような情報は、薬物療法を最適化するため、または薬物治療の危険な影響の可能性を回避するために使用することができる。また、次数低減モデルを用いて、代替的な形態および/または様々なレベルの身体活動または潜在的な外部力への暴露の危険性例えば、サッカーのプレイ時、宇宙飛行中、スキューバダイビング時、航空機飛行中などの冠動脈血流に対する影響を明らかにしてもよい。このような情報を用いて、特定の患者に対して安全かつ効果的であり得る身体活動のタイプおよびレベルを特定することができる。また、次数低減モデルを用いて、最適なインターベンション戦略を選択するために、冠動脈血流に対する経皮冠動脈インターベンションの潜在的な利益を予測して、最適なインターベンション戦略を選択する、および/または冠動脈血流に対する冠動脈バイパス術の潜在的な利益を予測して、最適な手術戦略を選択することもできる。また、次数低減モデルを用いて、冠動脈血流に対する動脈疾患の負担の増加の潜在的な有害効果を例証し、機械論的もしくは現象論的な疾患進行モデルまたは経験データを用いて、進行中の疾患が心筋への血流にいつ障害を引き起こし得るかを予測することもできる。このような情報は、初期に非侵襲的な画像化を用いて血行動態的に重要な疾患を有さないと観察された患者が、薬物療法、インターベンション療法、または手術療法を要すると見込まれないであろう保証期間、あるいは有害因子が継続した場合に進行が発生し得る速度の特定を可能にし得る。また、次数低減モデルを用いて、冠動脈疾患の負担の減少から生じる冠動脈血流に対する潜在的な有益効果を例証し、機械論的もしくは現象論的な疾患進行モデルまたは経験データを用いて、疾患の退行が、冠状動脈を通る心筋への血流の増加をいつもたらし得るかを予測することもできる。このような情報を用いて、食事の変更、身体活動の増加、スタチンまたは他の薬物治療の処方などを含むが、これらに限定されない医学的管理プログラムの指針とすることができる。また、次数低減モデルを血管造影システムに組込んで、医師が心臓カテーテル検査室で患者を診察している間に、治療選択肢の実況での計算を可能にすることもできる。このモデルは、血管造影表示と同じ配向で位置合わせして、冠状動脈の実況での血管造影像と模擬血流の解との並列または重複での結果を可能にしてもよい。医師は、処置中に観察がなされるため、治療計画を計画および変更することができ、医療上の決定がなされる前に、比較的迅速なフィードバックを可能にする。医師は、侵襲的に圧力、FFR、または血流を測定してもよく、その測定値を使用して、予測シミュレーションを実施する前に、モデルをさらに改良してもよい。また、次数低減モデルは、医療画像化システムまたはワークステーションに組込んでもよい。以前の患者固有のシミュレーション結果のライブラリから導かれた場合、その次数低減モデルを幾何学的セグメンテーションアルゴリズムと併用して、画像スキャン完了後に血流情報を比較的迅速に解くことができる。また、次数低減モデルを用いて、新しい薬物療法の有効性、または治療選択肢の費用/利益を大集団の患者でモデリングすることもできる。複数の患者固有の集中パラメータモデル例えば、数百、数千、またはそれ以上のデータベースは、比較的短時間で解くためのモデルを提供することができる。比較的迅速な反復および最適化が、薬物、療法、または臨床試験のシミュレーションのために提供される。治療、患者の薬物反応、または外科的インターベンションを表すようにモデルを適合させることにより、高い費用がかかる可能性があり、かつ危険を伴う可能性がある大規模な臨床試験を実施する必要なく、有効性の予測を得ることができる。VII.他の結果A.心筋灌流の評価他の結果を算出することもできる。例えば、コンピュータ分析は、心筋灌流心筋を通る血流を定量化する結果を提供することができる。心筋灌流の定量化は、例えば虚血血液供給の制約、瘢痕化、または他の心臓障害に起因する心筋血流の減少範囲を特定するのに役立ち得る。図29は、例示的実施形態による、特定の患者における心筋灌流に関連する様々な情報を提供するための方法800に関連する概略図を示す。方法800は、上述のコンピュータシステム、例えば、上述の図3に示すステップのうちの1つまたは複数を実施するために使用されるコンピュータシステムで実施してもよい。方法800は、1つまたは複数の入力802を用いて実施してもよい。入力802は、患者の大動脈、冠状動脈およびそこから延びる分枝、ならびに心臓の医療画像データ803、例えばCCTAデータ例えば、図2のステップ100で取得されるを含んでもよい。また、入力802は、患者から測定された追加の生理学的データ804、例えば、患者の上腕の血圧804、心拍数、および/または他の測定値例えば、図2のステップ100で取得されるも含んでよい。追加の生理学的データ804は、非侵襲的に取得してもよい。入力802を用いて、後述のステップを実施することができる。患者の心筋組織の三次元幾何モデルを画像データ803に基づいて作成してもよくステップ810、この幾何モデルをセグメントまたは体積に分割してもよいステップ812。例えば、図31は、セグメント842に分割した患者の心筋組織の三次元幾何モデル838を含む三次元幾何モデル846を示している。個々のセグメント842のサイズおよび位置は、冠状動脈およびそこから延びる分枝の流出境界324図8の位置、それぞれのセグメント842の中、またはに連結する血管例えば、隣接血管のサイズなどに基づいて明らかにすることができる。幾何心筋モデル838のセグメント842への分割は、様々な既知の方法、例えば高速マーチング法、一般化高速マーチング法、レベルセット法、拡散方程式、多孔質媒体中の流れを支配する方程式などを用いて実施することができる。また、三次元幾何モデルは、患者の一部の大動脈および冠状動脈およびそこから延びる分枝も含んでよく、これは画像データ803に基づいてモデリングすることができるステップ814。例えば、図31の三次元幾何モデル846は、患者の大動脈および冠状動脈およびそこから延びる分枝の三次元幾何モデル837と、ステップ810で作成される患者の心筋組織の三次元幾何モデル838とを含む。図29を再び参照すると、例えば図3のステップ402に関連して上述したように、コンピュータ分析を実施して、ユーザによって明らかにされる身体的条件下で、患者の冠動脈血流に関する情報を含む解を明らかにすることができるステップ816。例えば、身体的条件は、安静、選択されたレベルの充血、選択されたレベルの運動もしくは労作、または他の条件を含んでもよい。この解は、ステップ814でモデリングされた患者の解剖学的形態中の様々な位置において、特定の身体的条件下で、血流および圧力などの情報を提供することができる。コンピュータ分析は、集中パラメータモデルまたは一次元モデルから導かれる流出境界324図8の境界条件を用いて実施してもよい。図30に関連して後述するように、一次元モデルを作成して、セグメント842を埋めてもよい。ステップ816で明らかにされた血流情報に基づいて、ステップ812で作成される心筋のそれぞれのセグメント842に入る血流の灌流を算出することができるステップ818。例えば、この灌流は、流出境界324図8の各流出口からの流量をその流出口が灌流するセグメント化された心筋の体積で除するによって算出することができる。ステップ818で明らかにされる心筋のそれぞれのセグメントの灌流は、ステップ810または812で生成される心筋の幾何モデル例えば、図31に示す患者の心筋組織の三次元幾何モデル838上に表示することができるステップ820。例えば、図31は、幾何モデル838の心筋のセグメント842を異なる陰影または色で図示して、それぞれのセグメント842に入る血流の灌流を示すことができることを示している。図30は、例示的実施形態による、特定の患者における心筋灌流に関連する様々な情報を提供するための方法820に関連する別の概略図を示している。方法820は、上述のコンピュータシステム、例えば、上述の図3に示すステップのうちの1つまたは複数を実施するために使用されるコンピュータシステムで実施してもよい。方法820は、1つまたは複数の入力832を用いて実施してもよく、これは、患者の大動脈、冠状動脈およびそこから延びる分枝、ならびに心臓の医療用画像データ833、例えばCCTAデータ例えば、図2のステップ100で取得されるを含んでもよい。入力832を用いて、後述のステップを実施することができる。患者の心筋組織の三次元幾何モデルは、画像データ833に基づいて作成することができるステップ835。また、モデルは、患者の一部の大動脈および冠状動脈およびそこから延びる分枝も含んでよく、これは画像データ803に基づいて作成してもよい。例えば、上述のように、図31は、患者の大動脈および冠状動脈およびそこから延びる分枝の幾何モデル837と、患者の心筋組織の幾何モデル838を含む三次元幾何モデル836を示している。ステップ835は、上述の図29のステップ810および814を含んでもよい。図30を再び参照すると、幾何心筋モデル838は、体積またはセグメント842に分割することができるステップ840。ステップ840は、上述の図29のステップ812を含んでもよい。上述のように、図31は、セグメント842に分割された患者の心筋組織の幾何モデル838を含む三次元幾何モデル846を示している。図30を再び参照すると、幾何モデル846を修正して、冠動脈ツリーに次世代の分枝857を含めるようにしてもよいステップ855。分枝857図31に点線で示されるの位置およびサイズは、冠状動脈およびそこから延びる分枝の中央線に基づいて明らかにすることができる。この中央線は、例えば画像データ833に基づいて明らかにすることができるステップ845。また、アルゴリズムを用いて、形態計測モデル流出境界324図8の既知の流出口の下流の血管の位置およびサイズを予測するために使用されるモデルおよび/または血管サイズに関連する生理学的分枝の法則に基づいて、分枝857の位置およびサイズを特定してもよいステップ850。この形態計測モデルは、幾何モデル837に含まれる冠状動脈およびそこから延びる分枝の下流端まで拡大し、心外膜面心臓組織の外層上に提供しても、または心筋壁の幾何モデル838内に含めてもよい。心筋は、ステップ855で作成された分枝857に基づいて、さらにセグメント化してもよいステップ860。例えば、図31は、セグメント842が、サブ体積またはサブセグメント862に分割できることを示している。サブセグメント862中に追加の分枝857を作成してもよく、このサブセグメント862は、より小さいセグメント867にさらにセグメント化してもよいステップ865。分枝を作成し、体積をサブセグメント化するステップは、所望の体積サイズおよび/または分枝サイズの分解能が得られるまで繰り返してもよい。ステップ855および865で新しい分枝857を含むように拡大されたモデル846は、次いで、サブセグメント、例えばステップ865で生成されるサブセグメント867に入る冠動脈血流および心筋灌流を計算するために使用することができる。したがって、拡大モデルを用いて、上述のコンピュータ分析を実施することができる。コンピュータ分析の結果は、患者固有の冠動脈モデル、例えば図31のモデル837から、ステップ865で生成された各灌流サブセグメント867内にまで延長してもよい、生成された形態計測モデルステップ855および865で生成された分枝857を含むに入る血流に関連する情報を提供することができる。コンピュータ分析は、静的な心筋灌流体積または結合した心臓力学モデルからのデータを組込んだ動的モデルを用いて実施することができる。図32は、例示的実施形態による、特定の患者における心筋灌流に関連する様々な情報を提供するための方法870に関連する別の概略図を示している。方法870は、上述のコンピュータシステム、例えば、上述の図3に示すステップのうちの1つまたは複数を実施するために使用されるコンピュータシステムで実施してもよい。方法870は、1つまたは複数の入力872を用いて実施してもよい。入力872は、患者の大動脈、冠状動脈およびそこから延びる分枝、ならびに心臓の医療用画像データ873、例えばCCTAデータ例えば、図2のステップ100で取得されるを含んでもよい。また、入力872は、患者から測定された追加の生理学的データ874、例えば、患者の上腕の血圧、心拍数、および/または他の測定値例えば、図2のステップ100で取得されるも含んでよい。追加の生理学的データ874は、非侵襲的に取得してもよい。入力872は、患者から例えば、CT、PET、SPECTなどを用いて測定された心灌流データ875をさらに含んでもよい。入力872を用いて、後述のステップを実施することができる。患者の大動脈および冠状動脈およびそこから延びる分枝の三次元幾何モデルは、画像データ873に基づいて作成することができるステップ880。例えば、図31は、患者の大動脈および冠状動脈およびそこから延びる分枝の三次元幾何モデル837を示している。ステップ880は、上述の図29のステップ814と類似していてもよい。コンピュータ分析は、例えば図3のステップ402に関連して上述したように実施して、ユーザによって明らかにされる身体的条件下で、患者の冠動脈血流に関する情報を含む解を明らかにするこができるステップ882。例えば、身体的条件は、安静、選択されたレベルの充血、選択されたレベルの運動もしくは労作、または他の条件を含んでもよい。この解は、ステップ880でモデリングされた患者の解剖学的形態中の様々な位置において、特定の身体的条件下で、血流および圧力などの情報を提供することができる。ステップ882は、上述の図29のステップ816と類似していてもよい。また、患者の心筋組織の三次元幾何モデルは、画像データ873に基づいて作成することができるステップ884。例えば、上述のように、図31は、患者の心筋組織の三次元幾何モデル838例えば、ステップ884で作成されるようなと、患者の大動脈および冠状動脈およびそこから延びる分枝の三次元幾何モデル837例えば、ステップ880で作成されるようなとを含む三次元幾何モデル836を示している。ステップ884は、上述の図29のステップ810と類似していてもよい。この幾何モデルは、セグメントまたはサブ体積に分割してもよいステップ886。例えば、図31は、セグメント842に分割された患者の心筋組織のモデル838を含む幾何モデル846を示している。ステップ886は、上述の図29のステップ812と類似していてもよい。ステップ882で明らかにされる血流情報に基づいて、ステップ886で作成される心筋のそれぞれのセグメント842に入る血流の灌流を算出することができるステップ888。ステップ888は、上述の図29のステップ818と類似していてもよい。心筋のそれぞれのセグメントの算出された灌流は、ステップ884または886で生成される心筋の幾何モデル例えば、図31に示す患者の心筋組織の三次元幾何モデル838上に表示することができるステップ890。例えば、図31は、幾何モデル838の心筋のセグメント842を異なる陰影または色で図示して、それぞれのセグメント842に入る血流の灌流を示すことができることを示している。ステップ890は、上述の図29のステップ820と類似していてもよい。ステップ890で心筋の三次元幾何モデル上にマッピングされた模擬灌流データは、測定された心灌流データ875と比較することができるステップ892。この比較は、例えば、心筋のボクセルに基づく表示または心筋の異なる離散的表示上で実施することができる。この比較は、心筋の三次元表示上に様々な色および/または陰影を用いて、模擬の灌流データと測定された灌流データとの差を示すことができる。ステップ880で作成される三次元幾何モデルの流出口における境界条件を調整して、模擬の灌流データと測定された灌流データとの間の誤差を減少させてもよいステップ894。例えば、誤差を減少させるために、模擬の灌流が測定された灌流よりも低い領域例えば、セグメント842、862、または867に供給する血管の規定の流動抵抗を減少させるように、境界条件を調整することができる。境界条件の他のパラメータを調整してもよい。あるいは、モデルの分枝構造を修正してもよい。例えば、ステップ880で作成される幾何モデルは、図30および31に関連して上述したように拡大して、形態計測モデルを作成することができる。境界条件および/または形態計測モデルのパラメータは、パラメータ推定法またはデータ同化法、例えば、米国特許出願公開第2010/0017171号に記載される、MethodforTuningPatient-SpecificCardiovascularSimulationsと題される方法、または他の方法を用いて、経験的または系統的に調整してもよい。図32のステップ882、888、890、892、894、および/または他のステップは、例えば、模擬の灌流データと測定された灌流データとの誤差が、既定の閾値を下回るまで繰り返してもよい。その結果、解剖学的情報、冠動脈血流の情報、および心筋灌流の情報を関連付けるモデルを用いて、コンピュータ分析を実施することができる。かかるモデルは、診断目的で、または薬物療法、インターベンション療法、または手術療法の利益を予測するために有用となり得る。結果として、三次元医療用画像データから構築した患者固有の幾何モデルにおいて、安静および/またはストレス条件下の冠動脈血流および心筋灌流を模擬することができる。測定された心筋灌流データを模擬の心筋灌流結果と組み合わせて使用して、模擬の心筋灌流結果が測定された心筋灌流データと所定の許容差内で一致するまで例えば、図32に関連して上述したように、境界条件を調整してもよい。より正確な患者固有の冠動脈血流計算を提供してもよく、心臓専門医が、最大運動または労作、模擬治療、または他の条件下の患者を模擬する場合など、測定データが入手できないかもしれない状況で、冠動脈血流および心筋灌流を予測できるようにしてもよい。左室および/または右室心筋の患者固有三次元モデルは、灌流セグメントまたはサブ体積に分割してもよい。また、医療用画像データから明らかにされた冠状動脈の患者固有の三次元幾何モデルは、灌流サブ体積によって表される心外膜面上あるいは左室および/または右室心筋壁に包含される一部の残りの冠状動脈ツリーの形態計測モデルと組み合わせて、拡大モデルを形成することができる。拡大モデルにおける所定の位置、例えば罹患位置の下流の全心筋体積の百分率を算出することができる。また、拡大モデルにおける所定の位置、例えば罹患位置の全心筋血流の百分率を算出することもできる。拡大モデルを用いて、冠動脈血流および心筋灌流を計算することができる。また、冠動脈血流モデルは、模擬の灌流が、測定された灌流データと規定の許容差内で一致するまで修正してもよい。B.プラーク脆弱性の評価また、コンピュータ分析は、患者の大動脈および冠状動脈およびそこから延びる分枝中に蓄積し得るプラーク、例えば冠動脈のアテローム硬化性プラークに作用する患者固有の生体力学的力を定量化する結果を提供することができる。生体力学的力は、拍動性圧力、流動、および心臓運動によって生じ得る。図33は、血管壁902、例えば主冠状動脈のうちの1つまたはそこから延びる分枝のうちの1つの壁に沿って蓄積したプラーク900の例を示している。プラークの上流端と下流端との間の圧力および/または表面積の差は、例えば血管を貫流する血液に起因する、少なくとも血流の方向に沿ってプラーク900に作用する力904を生成し得る。別の力906は、少なくとも血管壁902に向かい、血管壁902に垂直な方向に沿って、プラーク900の表面に作用し得る。力906は、血管を貫流する血液の血圧に起因し得る。さらに別の力908は、少なくとも血流の方向に沿ってプラーク900の表面に作用し得、またこれは、安静時や運動時などの血流力に起因し得る。また、この結果は、プラーク破裂例えば、血管壁に蓄積したプラークが、不安定になって破れるまたは裂けるのリスクおよびそのような破裂の影響を受け得る心筋体積も評価する。結果は、安静時や運動時などの様々な模擬の生理学的状態下で評価することができる。プラーク破裂のリスクは、模擬のプラーク応力のCCTAまたはMRIから導かれた材料組成データ例えば、図2のステップ100で明らかにされるを用いて推定されたプラーク強度に対する比として定義することができる。例えば、図34は、コンピュータ分析が出力することができる結果の例を示している。この結果には、図31の三次元幾何モデル846を含み得、これには患者の大動脈および冠状動脈およびそこから延びる分枝の三次元幾何モデル837、ならびにセグメント842に分割された患者の心筋組織の三次元幾何モデル838を含み得る。また、この結果は、冠状動脈またはそこから延びる分枝のうちの1つにおける、プラークが脆弱であることを明らかとする可能性がある位置910も示すことができ、この位置910は、より詳細に後述するようにプラーク破裂のリスクの評価に基づいて、および/またはユーザからの入力に基づいて特定することができる。また、図34に示すように、心筋のセグメント912複数のセグメント842のうちのは、位置910で特定されたプラークの破裂に起因する低灌流の確率が高いと特定することができる。図35および36は、例示的実施形態により、特定の患者におけるプラーク脆弱性、心筋体積リスク、および心筋灌流リスクの評価に関連する様々な情報を提供するための方法920の態様を示す概略図である。方法920は、上述のコンピュータシステム、例えば上述の図3に示されるステップのうちの1つまたは複数を実施するために使用するコンピュータシステムで実施することができる。方法920は、1つまたは複数の入力922を用いて実施することができ、またこの方法は、入力922に基づいて1つまたは複数のモデル930を生成することと、モデル930のうちの1つまたは複数に基づいて1つまたは複数の生体力学的分析940を実施することと、モデル930および生体力学的分析940に基づいて様々な結果を提供することとを含み得る。入力922は、患者の大動脈、冠状動脈およびそこから延びる分枝、および心臓の医療用画像データ923、例えばCCTAデータ例えば、図2のステップ100で取得されるを含み得る。また、入力922は、患者から測定された追加の生理学的データ924、例えば患者の上腕血圧、心拍数、および/または他の測定値例えば、図2のステップ100で取得されるも含んでよい。追加の生理学的データ924は、非侵襲的に取得してもよい。入力922は、モデル930を生成するため、および/または後述の生体力学的分析940を実施するために使用することもできる。上記のように、1つまたは複数のモデル930は、入力922に基づいて生成することができる。例えば、方法920は、患者の解剖学的形態の三次元幾何モデル全体の様々な位置における計算された血流および圧力の情報を含む血行動態モデル932を生成することを含み得る。この患者の解剖学的形態のモデルは、医療用画像データ923、例えば、図3のステップ306で生成される図8のソリッドモデル320、および/または図3のステップ312で生成される図17~19のメッシュ380を用いて作成することができ、また、例示的実施形態において、血行動態モデル932は、模擬の血圧モデル50図1、模擬の血流モデル52図1、cFFRモデル54図1、または例えば図3のステップ402に関連して上述したようにコンピュータ分析の実施後に生成される他のシミュレーションであってよい。流体構造体の相互作用モデルを含むソリッド力学モデルは、既知の数値法を用いてコンピュータ分析により解いてもよい。プラークおよび血管の特性は、線形または非線形、等方性または異方性としてモデリングすることができる。この解は、プラークおよびプラークと血管との間の界面の応力およびひずみを提供し得る。図36に示す例示的実施形態において、血行動態モデル932はcFFRモデル54である。方法920は、様々な生理学的状態、例えば安静時や様々なレベルの運動または労作時などに、血流力によってプラーク内腔表面に作用する圧力906図33およびせん断応力908図33を計算することによって、血行動態モデル932を用いて生体力学的分析940を実施することステップ942を含んでもよい。圧力906およびせん断応力908は、血行動態モデル932からの情報、例えば血圧および血流に基づいて算出することができる。場合によっては、方法920は、四次元画像データ、例えば、心周期の複数の相で、例えば収縮期および拡張期に取得した画像データから、血管の変形を定量化するための幾何学的分析モデル934を生成することも含んでよい。画像データは、様々な既知の画像化方法を用いて取得することができる。幾何学的分析モデル934は、例えば心臓運動に起因する、心周期の異なる相の血管の位置、変形、配向、およびサイズに関する情報を含んでもよい。例えば、患者の大動脈、冠状動脈およびそこから延びる分枝、およびプラークの様々なタイプの変形、例えば長手方向の延長伸長または短縮、ねじれ捻転、半径方向の拡張または圧縮、および屈曲は、幾何学的分析モデル934によって模擬することができる。方法920は、心臓による拍動性圧力に起因する、患者の大動脈、冠状動脈およびそこから延びる分枝、およびプラークの様々な変形の特徴、例えば長手方向の延長伸長または短縮、ねじれ捻転、半径方向の拡張または圧縮、および屈曲などを計算することによって、幾何学的分析モデル934を用いて生体力学的分析940を実施することステップ944を含んでもよい。このような変形の特徴は、幾何学的分析モデル934からの情報、例えば、心周期の複数の相にわたる血管の位置、配向、およびサイズの変化に基づいて算出することができる。変形の特徴の算出は、モデリングされた幾何学的形状例えば、患者の大動脈、冠状動脈およびそこから延びる分枝、プラークなどの幾何学的形状の中央線または表面メッシュを明らかにすることによって簡易化することができる。異なる相間のモデリングされた幾何学的形状の変化を明らかにするために、分枝口、石灰化病変、およびソフトプラークを目印として使用することができる。目印のない領域では、モデリングされた幾何学的形状の全長に沿った断面積の輪郭を用いて、2つの画像フレーム間の対応する位置を特定する2つの画像フレームの位置合わせをすることができる。未加工画像データに基づく変形可能な位置合わせアルゴリズムを用いて、三次元の変形場を抽出することができる。次いで、算出された三次元の変形場をモデリングされた幾何学的形状例えば、血管全長と位置を合わせた曲線軸に投影して、変形場の接線成分および法線成分を計算することができる。モデリングされた幾何学的形状例えば、血管の長さ、分枝分離の角度、および曲率の収縮期と拡張期との間の得られる差を用いて、血管に生じるひずみを明らかにすることができる。また、方法920は、医療用画像データ923からプラークの組成および特性を明らかにするためのプラークモデル936を生成することも含んでよい。例えば、プラークモデル936は、プラークの密度および他の材料特性に関する情報を含んでもよい。また、方法920は、プラーク、血管壁、および/またはプラークと血管壁との間の界面に関する情報を計算するための血管壁モデル938を生成することも含んでよい。例えば、血管壁モデル938は、応力およびひずみに関する情報を含んでいてもよく、これはプラークモデル936に含まれるプラークの組成および特性、ステップ942で算出される圧力906およびせん断応力908、および/またはステップ944で算出される変形の特徴に基づいて算出することができる。方法920は、血流力によるプラークに対する応力例えば、急激または累積的な応力および心臓運動によって誘発されるひずみを計算することによって、血管壁モデル938を用いて生体力学的分析940を実施することステップ946を含んでもよい。例えば、プラークに作用する流動によって誘発される力904図33を計算することができる。血流力によるプラークに対する応力または力および心臓運動によって誘発されるひずみは、血管壁モデル938からの情報、例えばプラークに対する応力およびひずみに基づいて算出することができる。方法920は、モデル930のうちの1つまたは複数、および上述の生体力学的分析940のうちの1つまたは複数に基づいて、さらなる情報を明らかにすることを含んでもよい。プラーク破裂の脆弱性指標を算出してもよいステップ950。プラーク破裂の脆弱性指標は、例えば、全血行力学的応力、応力頻度、応力方向、および/またはプラーク強度、または他の特性に基づいて算出することができる。例えば、当該プラーク周辺の領域は、プラークの三次元モデル930、例えばプラークモデル936から分離してもよい。プラークの強度は、プラークモデル936に提供される材料特性から明らかにすることができる。拍動性圧力、流動、および心臓運動に起因する当該プラークに対する血行力学的応力および組織応力は、ステップ946で既に計算された血行力学的応力および心臓運動によって誘発されるひずみを用いて、模擬のベースラインおよび運動または労作条件下で算出することができる。プラークの脆弱性は、プラーク応力のプラーク強度に対する比に基づいて評価することができる。また、心筋体積リスク指標MVRIも算出することもできるステップ952。MVRIは、動脈ツリーにおける所定の位置の血管のプラーク破裂および閉塞閉鎖または遮断の影響を受ける全心筋体積の百分率として定義することができる。MVRIは、所定のプラークの下流の血管によって供給を受ける心筋の部分に基づいて算出することができ、これは下流血管のサイズに対するプラークのサイズ、および三次元血行動態の解に基づくそのプラークが異なる血管に流入する確率を考慮に入れることができる。心筋をモデリングし、血行動態シミュレーションにおいて各血管によって供給を受けるセグメント842に分割することができる例えば、図30のステップ835および840に関連して記載したように。幾何モデルを修正して、冠動脈ツリーに次世代の分枝857を含めるようにしてもよく例えば、図30のステップ855に関連して記載するように、心筋をさらにセグメント化してもよい例えば、図30のステップ860に関連して記載するように。サブセグメント862中に追加の分枝857を作成してもよく、このサブセグメント862は、より小さいセグメント867にさらにセグメント化してもよい例えば、図30のステップ865に関連して記載するように。前述のような生理学的関係を用いて、血管サイズと供給を受ける心筋の比例量と関連付けることができる。破裂したプラークがたどる潜在的経路を明らかにすることができる。血行動態の解を用いて、プラーク断片または塞栓が異なる下流血管に流入する確率を明らかにすることができる。破裂したプラークのサイズを下流血管のサイズと比較して、そのプラークが、最終的に血流への障害を生じ得るかどうかを明らかにすることができる。この情報を脆弱性指標と組み合わせて、破裂したプラークの影響を受ける可能性がある心筋の体積の確率分布図を提供することができる。MVRIは、影響を受ける可能性のある各セグメントに割り当てることができる。図34は、遠位血管中の位置910における脆弱なプラークが、小面積の心筋に影響を与える高い確率を有するセグメント912の例を示している。また、心筋灌流リスク指標MPRIも算出することができるステップ954。MPRIは、動脈ツリーにおける所定の位置の血管のプラーク破裂および閉塞の影響を受ける全心筋血流の百分率として定義することができる。例えば、LAD動脈の遠位部におけるプラークの破裂は、LAD動脈の近位部におけるプラークの破裂よりも低いMVRIとなるであろう。しかしながら、これらの指標は、栄養血管中の脆弱なプラークの影響を受ける一部の心筋の体積に生存能力がない例えば、心筋梗塞後に形成し得る瘢痕組織により場合には、異なる可能性がある。したがって、MPRIは、MVRIによって示されるような影響を受ける体積よりもむしろ、その心筋セグメントへの灌流の潜在的な損失を示す。図31の各セグメント842、862、または867への灌流速度を算出することができ、脆弱性指標、血行動態の解、ならびにプラークおよび血管のサイズに基づいて、灌流の損失を算出することができる。その結果、拍動性血圧、拍動性血流、拍動性血液せん断応力、および/または拍動性心臓運動によるプラーク応力を算出することができ、医療用画像データに基づいてプラーク強度を推定することができ、プラーク脆弱性、心筋体積リスク、および心筋灌流リスクに関連する指標を定量化することができる。VIII.他の用途上述の実施形態は、患者における冠動脈血流に関する情報を評価することに関連する。あるいは、これらの実施形態は、頸動脈、末梢動脈、腹部動脈、腎動脈、大腿動脈、膝窩動脈、および大脳動脈などであるがこれらに限定されない身体の他の部分における血流に適応してもよい。A.頭蓋内血流および頭蓋外血流のモデリング次に大脳動脈に関する実施形態を説明する。数々の疾患が、頭蓋外動脈または頭蓋内動脈の血流および血圧に影響を与える、またはそれらの影響を受ける可能性がある。頭蓋外動脈、例えば頸動脈および椎骨動脈のアテローム性動脈硬化症は、脳への血流を制限する可能性がある。重症のアテローム性動脈硬化症は、一過性脳虚血発作または虚血性脳卒中につながる恐れがある。頭蓋内動脈または頭蓋外動脈における動脈瘤疾患は、虚血性脳卒中につながる塞栓形成または出血性脳卒中につながる動脈瘤破裂のリスクをもたらし得る。他の状態、例えば頭部外傷、高血圧、頭部および頸部の癌、動静脈奇形、起立不耐症なども脳血流に影響を与え得る。さらに、脳血流の減少は、失神などの症状を誘発する、またはアルツハイマー病またはパーキンソン病に続発する認知症などの慢性神経疾患に影響を及ぼす恐れがある。頭蓋外または頭蓋内の動脈疾患が既知または疑われる患者は、通常は、非侵襲的診断試験であるUS、MRI、CT、PETのうち1つまたは複数を受けることがある。しかしながら、これらの試験は、ほとんどの患者の頭蓋外動脈および頭蓋内動脈の解剖学的データおよび生理学的データを効率的に提供することができない場合がある。図37は、頭蓋内頭蓋の内部および頭蓋外頭蓋の外部の動脈を含む大脳動脈の略図である。患者固有の頭蓋内および頭蓋外血流に関する情報を明らかにするための方法は、上述の患者固有の冠動脈血流に関する情報を明らかにするための方法と概して類似していてよい。図38は、特定の患者における頭蓋内および頭蓋外血流に関連する様々な情報を提供するための方法1000の態様を示す概略図である。方法1000は、例えば上述の図3に示されるステップのうちの1つまたは複数を実行するために使用するコンピュータシステムに類似するコンピュータシステムで実行することができる。方法1000は、1つまたは複数の入力1010を用いて実施してもよく、入力1010に基づいて1つまたは複数のモデル1020を生成することと、入力1010および/またはモデル1020に基づいて1つまたは複数の条件1030を指定することと、モデル1020および条件1030に基づいて1つまたは複数の解1040を導くこととを含んでもよい。入力1010は、患者の頭蓋内動脈および頭蓋外動脈、例えば、患者の大動脈、頸動脈図37に示す、椎骨動脈図37に示す、および脳の医療用画像データ1011、例えばCCTAデータ例えば、図2のステップ100に関連して上述したものと類似する方式で取得されるを含んでもよい。また、入力1010は、患者の上腕血圧、頸動脈血圧例えば、圧力測定法を用いて、および/または他の測定値例えば、図2のステップ100に関連して上述したものと類似する方式で取得されるの測定値1012も含んでよい。測定値1012は、非侵襲的に取得してもよい。入力1010を用いて、モデル複数可1020を生成してもよく、および/または後述の条件複数可1030を特定してもよい。上記のように、1つまたは複数のモデル1020は、入力1010に基づいて生成してもよい。例えば、方法1000は、画像データ1011に基づいて、患者の頭蓋内動脈および頭蓋外動脈の1つまたは複数の患者固有の三次元幾何モデルを生成することを含んでもよいステップ1021。三次元幾何モデル1021は、図8のソリッドモデル320および図17~19のメッシュ380を生成するための上述の方法に類似する方法を用いて生成してもよい。例えば、図3のステップ306および312に類似するステップを用いて、患者の頭蓋内動脈および頭蓋外動脈を表す三次元ソリッドモデルおよびメッシュを生成してもよい。再び図38を参照すると、方法1000は、1つまたは複数の物理学に基づく血流モデルを生成することも含んでよいステップ1022。例えば、この血流モデルは、ステップ1021で生成される患者固有の幾何モデルを通る流れ、心臓および動脈循環、遠位頭蓋内および頭蓋外循環などを表すモデルであってもよい。血流モデルは、図3のステップ310に関連して上述したような次数低減モデル、例えば、三次元幾何モデル1021の流入境界および/または流出境界の集中パラメータモデルまたは分散一次元波動伝播モデルなどを含んでもよい。あるいは、流入境界および/または流出境界は、速度、流量、圧力、または他の特性などに対する規定の値またはフィールドを指定してもよい。あるいは、流入境界を例えば大動脈弓を含む心臓モデルと結合させてもよい。流入および/または流出境界のパラメータは、心拍出量および血圧を含むがこれらに限定されない、測定または選択された生理学的状態と一致するように調整してもよい。上述のように、1つまたは複数の条件1030は、入力1010および/またはモデル1020に基づいて明らかにすることができる。条件1030は、ステップ1022および図3のステップ310で明らかにされる境界条件について算出されたパラメータを含む。例えば、方法1000は、画像データ1011例えば、図3のステップ240に関連して上述したものと類似する形で取得されるに基づいて、患者固有の脳または頭部の体積を算出することによって、条件を明らかにすることを含んでもよいステップ1031。方法1000は、ステップ1031で算出された脳または頭部の体積を用いて、関係Q=Q0Mα式中、αは既定のスケーリング指数であり、Mは脳または頭部の体積から測定された脳質量であり、Q0は、既定の定数である例えば、図3のステップ310で集中パラメータモデルに関連して上述した生理学的関係と類似するに基づく安静時脳血流Qを算出することによって、条件を明らかにすることを含んでもよいステップ1032。あるいは、この関係は、図3のステップ310で集中パラメータモデルを明らかにすることに関連して上述したように、Q∝Q0Mαの形式を有してもよい。また、方法1000は、ステップ1032で算出された結果の冠血流および患者の測定された血圧1012を用いて、全安静時脳抵抗を算出することによって、条件を明らかにすることも含んでよい例えば、図3のステップ310で集中パラメータモデルを明らかにすることに関連して上述した方法と類似するステップ1033。例えば、ステップ1032で特定される三次元幾何モデル1021の流出境界におけるベースライン安静条件下の全脳血流Qおよび測定された血圧1012を用いて、既定の実験的に導かれた方程式に基づいて、流出境界における全抵抗Rを明らかにすることができる。抵抗、キャパシタンス、インダクタンス、および集中パラメータモデルに使用される様々な電気要素に関連する他の変数を境界条件に組込んでもよい例えば、図3のステップ310で集中パラメータモデルを明らかにすることに関連して上述したように。また、方法1000は、ステップ1033で算出される全安静時脳抵抗およびモデル1020を用いて、個々の頭蓋内動脈および頭蓋外動脈の個々の抵抗を算出することによって、条件を明らかにすることも含んでよいステップ1034。例えば、図3のステップ310に関連して上述した方法と同様に、ステップ1033で算出される全安静時脳抵抗Rは、その個々の頭蓋内動脈および頭蓋外動脈の遠位端のサイズ例えば、ステップ1021で生成される幾何モデルから明らかにされるに基づいて、および関係R=R0dβ式中、Rは特定の遠位端における流動抵抗であり、R0は既定の定数であり、dはサイズ例えば、遠位端の直径であり、βは既定のベキ乗指数であるに基づいて、図3のステップ310で集中パラメータモデルを明らかにすることに関連して上述したように、個々の頭蓋内動脈および頭蓋外動脈に分布してもよい。再び図38を参照すると、方法1000は、患者の1つまたは複数の身体的条件に基づいて、境界条件を調整することステップ1035を含んでもよい。例えば、ステップ1031~1034で特定されるパラメータは、解1040が、安静、様々なレベルのストレス、様々なレベルの圧受容器反応もしくは他の自律神経フィードバック制御、様々なレベルの充血、様々なレベルの運動、労作、高血圧もしくは低血圧、様々な薬物治療、姿勢の変化、および/または他の条件を模擬することを意図しているかどうかに基づいて修正してもよい。また、パラメータ例えば、流出境界の境界条件に関連するパラメータは、例えば微小血管機能障害または内皮の健康状態に起因する、頭蓋内動脈および頭蓋外動脈の血管拡張能血管が拡大する能力に基づいて調整してもよい。入力1010、モデル1020、および条件1030に基づいて、例えば図3のステップ402に関連して上述したようにコンピュータ分析を実施して、ステップ1035で選択される身体的条件下で、患者の冠動脈血流に関する情報を含む解1040を明らかにすることができるステップ1041。解1040から提供することができる情報の例は、図1および21~24に関連して上記に示した例と類似していてよく、例えば、模擬の血圧モデル、模擬の血流モデルなどである。また、この結果は、例えば、流量、全脳血流、血管壁せん断応力、血管壁またはアテローム硬化性プラークまたは動脈瘤に作用するけん引力またはせん断力、粒子/血液滞留時間、血管壁の運動、血液せん断速度などを明らかにするためにも使用することができる。また、これらの結果を用いて、血管系における特定の領域から離れる塞栓が、血液循環によってどこを移動する可能性が最も高いかを分析することができる。コンピュータシステムは、ユーザが、幾何学的形状の様々な変化を模擬することを可能にし得る。例えば、モデル1020、例えば、ステップ1021で生成される患者固有の幾何モデルは、動脈を閉塞させること例えば、急性閉塞の影響を予測するために修正してもよい。癌性腫瘍の除去時など、外科手術のなかには、1つまたは複数の頭蓋外動脈が損傷を受ける、または除去される可能性がある。したがって、ステップ1021で生成される患者固有の幾何モデルは、頭蓋外動脈のうちの1つまたは複数への血流を妨げることの影響を模擬するように修正して、患者に十分な血流を供給するための側副路の可能性を予測することもできる。コンピュータシステムは、ユーザが様々な治療選択肢、例えば急性閉塞の例えばインターベンション修復または外科的修復の結果を模擬することを可能にし得る。このシミュレーションは、上述のような頭蓋内動脈および頭蓋外動脈を表す三次元ソリッドモデルまたはメッシュを、図27および28に関連して上述したような次数低減モデルに置き換えることによって、より迅速に実施することができる。結果として、次数低減モデル、例えば一次元モデルまたは集中パラメータモデルは、より効率的かつ迅速に、患者固有のモデルの血流および血圧の値を求め、その解の結果を表示することができる。特定の患者による血管拡張剤/刺激に対する応答は、安静時の患者の血行動態情報に基づいて、または異なる病状の集団に基づくデータに基づいて予測することができる。例えば、ベースライン安静時では、シミュレーションは、ベキ乗則および脳質量に基づいて指定される流量分布例えば、ステップ1032に関連して上述したようにを用いて実行される例えば、ステップ1041に関連して上述したように。抵抗値例えば、ステップ1033および1034で決定されるは、十分な灌流を可能にするように調整してもよい。あるいは、糖尿病、薬物治療、および過去の心イベントなどの因子を有する患者集団からのデータを使用して、異なる抵抗を指定する。安静条件下の抵抗の調整は、単独で、または血行動態情報例えば、血管壁せん断応力、または流量と血管サイズとの関係と組み合わせて、遠位大脳血管が拡張する残存能力を明らかにするために使用することができる。安静時の流量要件を満たすために抵抗の減少が必要な患者、および流量の血管サイズに対する比が高い患者は、生理的ストレス下でその血管をさらに拡張する能力が低下している可能性がある。大脳動脈の個々のセグメントにわたる流量および圧力の勾配例えば、ステップ1041で特定されるを用いて、大脳動脈抵抗を計算することができる。大脳抵抗は、医療用画像データから生成される患者固有の幾何モデル例えば、ステップ1021で生成されるに含まれる頭蓋外動脈および頭蓋内動脈の一部の等価抵抗として算出することができる。大脳抵抗は、頭蓋外動脈および/または頭蓋内動脈にびまん性アテローム性動脈硬化症を有する患者が、なぜ失神一時的な意識消失または姿勢喪失、例えば気絶または虚血血液供給の制約の症状示し得るのかを説明する際に、臨床的意義を有し得る。また、ベースラインまたは変更した生理学条件下の脳組織体積または質量単位当たりの流量は、例えばステップ1041で明らかにされる流量情報、およびステップ1031で算出される脳組織の体積または質量に基づいて算出することができる。この計算は、血流減少の慢性神経障害に対する影響を理解する際に有用となり得る。また、この計算は、薬物療法、例えば降圧剤の投与量を選択または改良する際にも有用となり得る。追加的な結果には、外傷、脳震盪、外的生理ストレス、過剰重力、無重力状態、宇宙飛行、深海減圧例えば、潜水病などの影響の定量化を含み得る。この複合された患者固有の解剖学的幾何学的および生理学的物理学に基づくモデルを用いて、大脳動脈血流に対する、心拍数、一回拍出量、血圧、または大脳動脈微小循環機能を変更する、様々な薬物治療または生活様式の変化例えば、喫煙の中止、食事の変化、または身体活動の増加の効果を明らかにすることができる。また、この複合モデルを用いて、代替的な形態および/または様々なレベルの身体活動または潜在的な外部力への暴露の危険性例えば、サッカーのプレイ時、宇宙飛行中、スキューバダイビング時、航空機飛行中などの大脳動脈血流に対する影響を明らかにしてもよい。このような情報を用いて、特定の患者に対して安全かつ効果的であり得る身体活動のタイプおよびレベルを特定することができる。また、この複合モデルを用いて、大脳動脈血流に対する経皮インターベンションの潜在的利益を予測して、最適なインターベンション戦略を選択する、および/または大脳動脈血流に対する頸動脈血管内膜切除術または外頸動脈から内頸動脈へのバイパス術の潜在的利益を予測して、最適な手術戦略を選択することもできる。また、この複合モデルを用いて、大脳動脈血流に対する動脈疾患の負担の増加の潜在的な有害効果を例証し、機械論的もしくは現象論的な疾患進行モデルまたは経験データを用いて、進行中の疾患が脳への血流にいつ障害を引き起こし得るかを予測することもできる。このような情報は、初期に非侵襲的画像化を用いて血行動態的に重要な疾患を有さないと観察された患者が、薬物療法、インターベンション療法、または手術療法を要すると見込まれないであろう保証期間、あるいは有害因子が継続した場合に進行が発生し得る速度の特定を可能にし得る。また、この複合モデルを用いて、疾患の負担の減少から生じる大脳動脈血流に対する潜在的な有益効果を例証し、機械論的もしくは現象論的な疾患進行モデルまたは経験データを用いて、疾患の退行が、脳への血流の増加をいつ引き起こし得るかを予測することもできる。このような情報を用いて、食事の変更、身体活動の増加、スタチンまたは他の薬物治療の処方などを含むが、これらに限定されない医学的管理プログラムの指針とすることができる。また、この複合モデルは、動脈を閉塞させることの影響を予測するために使用することもできる。癌性腫瘍の除去など、一部の外科手術において、一部の頭蓋外動脈が損傷を受ける、または除去される可能性がある。頭蓋外動脈のうちの1つへの血流を妨げることの影響を模擬することは、特定の患者に十分な血流を供給するための側副路の可能性の予測を可能とし得る。i.脳灌流の評価他の結果を算出することもできる。例えば、コンピュータ分析は、脳灌流大脳を通る血流を定量化する結果を提供することができる。脳灌流の定量化は、減少した脳血流の領域を特定するのに役立ち得る。図39は、例示的実施形態による、特定の患者における脳灌流に関連する様々な情報を提供するための方法1050に関連する概略図を示す。方法1050は、例えば上述の図3に示すステップのうちの1つまたは複数を実施するために使用されるコンピュータシステムと類似する、上述のコンピュータシステムで実施してもよい。方法1050は、1つまたは複数の入力1052を用いて実施することができる。入力1052は、患者の頭蓋内動脈および頭蓋外動脈、例えば患者の大動脈、頸動脈図37に示す、椎骨動脈図37に示す、および脳の医療用画像データ1053、例えばCCTAデータ例えば、図2のステップ100に関連して上述したのものと類似する方式で取得されるを含んでもよい。また、入力1052は、患者から測定された追加の生理学的データ1054、例えば患者の上腕血圧、心拍数、および/または他の測定値例えば、図2のステップ100に関連して上述したものと類似する方式で取得されるも含んでよい。追加の生理学的データ1054は、非侵襲的に取得してもよい。入力1052を用いて、後述のステップを実施することができる。患者の脳組織の三次元幾何モデルを画像データ1053に基づいて作成してもよくステップ1060、この幾何モデルをセグメントまたは体積に分割してもよいステップ1062例えば、図29~32に関連して上述するものと類似する方式で。個々のセグメントのサイズおよび位置は、頭蓋内動脈および頭蓋外動脈の流出境界の位置、それぞれのセグメント内の血管またはそれぞれのセグメントに連結する血管例えば、隣接血管のサイズなどに基づいて明らかにすることができる。幾何モデルのセグメントへの分割は、様々な既知の方法、例えば高速マーチング法、一般化高速マーチング法、レベルセット法、拡散方程式、多孔質媒体中の流れを支配する方程式などを用いて実施することができる。また、三次元幾何モデルは、患者の頭蓋内動脈および頭蓋外動脈の一部も含んでよく、これは画像データ1053に基づいてモデリングすることができるステップ1064。例えば、ステップ1062および1064において、脳組織ならびに頭蓋内動脈および頭蓋外動脈を含む三次元幾何モデルを作成してもよい。コンピュータ分析は、例えば図3のステップ402に関連して上述したように実施して、ユーザによって明らかにされる身体的条件下で、患者の大脳動脈血流に関する情報を含む解を明らかにするこができるステップ1066。例えば、身体的条件は、安静、様々なレベルのストレス、様々なレベルの圧受容器反応または他の自律神経フィードバック制御、様々なレベルの充血、様々なレベルの運動または労作、異なる薬物治療、姿勢の変化、および/または他の条件を含んでもよい。この解は、ステップ1064でモデリングされた患者の解剖学的形態中の様々な位置において、特定の身体的条件下で、血流および圧力などの情報を提供することができる。コンピュータ分析は、集中パラメータモデルまたは一次元モデルから導かれる流出境界の境界条件を用いて実施してもよい。図40に関連して後述するように、一次元モデルを作成して、脳組織のセグメントを埋めてもよい。ステップ1066で明らかにされる血流情報に基づいて、ステップ1062で作成される脳のそれぞれのセグメントに入る血流の灌流を算出することができるステップ1068。例えば、この灌流は、流出境界の各流出口からの流量をその流出口が灌流するセグメント化された脳の体積で除するによって算出することができる。ステップ1068で明らかにされる脳のそれぞれのセグメントの灌流は、ステップ1060または1062で生成される脳の幾何モデル上に表示することができるステップ1070。例えば、ステップ1060で作成された幾何モデル中に示される脳のセグメントを異なる陰影または色で図示して、それぞれのセグメントに入る血液の灌流を示すことができる。図40は、例示的実施形態による、特定の患者における脳灌流に関連する様々な情報を提供するための方法1100に関連する別の概略図を示している。方法1100は、例えば上述の図3に示すステップのうちの1つまたは複数を実施するために使用されるコンピュータシステムと類似する、上述のコンピュータシステムで実施してもよい。方法1100は、1つまたは複数の入力1102を用いて実施することができ、この入力には患者の大動脈、頸動脈図37に示す、椎骨動脈図37に示す、および脳の医療用画像データ1103、例えばCCTAデータ例えば、図2のステップ100に関連して上述したものと類似する方式で取得されるを含んでもよい。入力1102を用いて、後述のステップを実施することができる。患者の脳組織の三次元幾何モデルは、画像データ1103に基づいて作成することができるステップ1110。また、モデルは、患者の大動脈、頸動脈図37に示す、および椎骨動脈図37に示すの一部も含んでよく、これは画像データ1103に基づいて作成してもよい。例えば、上述のように、脳組織ならびに頭蓋内動脈および頭蓋外動脈を含む三次元幾何モデルを作成することができる。ステップ1110は、上述の図39のステップ1060および1064を含んでもよい。ステップ1110で作成される幾何脳組織モデルは、体積またはセグメントに分割することができるステップ1112。ステップ1112は、上述の図39のステップ1062を含んでもよい。また、幾何脳組織モデルをさらに修正して、脳のツリーに次世代の分枝を含めるようにしてもよいステップ1118例えば、図29~32に関連して上述するものと類似する方式で。分枝の位置およびサイズは、頭蓋内動脈および頭蓋外動脈の中央線に基づいて明らかにすることができる。この中央線は、例えば画像データ1103に基づいて明らかにすることができるステップ1114。また、アルゴリズムを用いて、形態計測モデル流出境界の既知の流出口の下流の血管の位置およびサイズを予測するために使用されるモデルおよび/または血管サイズに関連する生理学的分枝の法則に基づいて、分枝の位置およびサイズを特定してもよいステップ1116。この形態計測モデルは、幾何モデルに含まれる頭蓋内動脈および頭蓋外動脈の下流端まで拡大し、脳組織の外層上に提供しても、または脳組織の幾何モデル内に含めてもよい。ステップ1118で作成される分枝に基づいて、脳をさらにセグメント化してもよいステップ1120例えば、図29~32に関連して上述したものと類似する方式で。サブセグメント中に追加分枝を作成してもよく、このサブセグメントは、より小さいセグメントにさらにセグメント化してもよいステップ1122例えば、例えば、図29~32に関連して上述したものと類似する方式で。分枝を作成し、体積をサブセグメント化するステップは、所望の体積サイズおよび/または分枝サイズの分解能が得られるまで繰り返してもよい。ステップ1118および1122で新しい分枝を含むように拡大された幾何モデルは、次いで、サブセグメント、例えばステップ1122で生成されるサブセグメントに入る脳血流および脳灌流を計算するために使用することができる。したがって、拡大モデルを用いて、上述のコンピュータ分析を実施することができる。コンピュータ分析の結果は、患者固有の大脳動脈モデルから、ステップ1122で生成された各灌流サブセグメント内にまで延長してもよい、生成された形態計測モデルステップ1118および1122で生成される分枝を含むに入る血流に関連する情報を提供することができる。図41は、例示的実施形態による、特定の患者における脳灌流に関連する様々な情報を提供するための方法1150に関連する別の概略図を示している。方法1150は、上述のコンピュータシステム、例えば、上述の図3に示すステップのうちの1つまたは複数を実施するために使用されるコンピュータシステムで実施してもよい。方法1150は、1つまたは複数の入力1152を用いて実施することができる。入力1152には患者の大動脈、頸動脈図37に示す、椎骨動脈図37に示す、および脳の医療用画像データ1153、例えばCCTAデータ例えば、図2のステップ100に関連して上述したものと類似する方式で取得されるを含んでもよい。また、入力1152は、患者から測定された追加の生理学的データ1154、例えば患者の上腕血圧、心拍数、および/または他の測定値例えば、図2のステップ100で取得されるも含んでよい。追加の生理学的データ1154は、非侵襲的に取得してもよい。入力1152は、患者から例えば、CT、PET、SPECTなどを用いて測定された脳灌流データ1155をさらに含んでもよい。入力1152を用いて、後述のステップを実施することができる。患者の頭蓋内動脈および頭蓋外動脈の三次元幾何モデルは、画像データ1153に基づいて作成することができるステップ1160。ステップ1160は、上述の図39のステップ1064と類似していてもよい。コンピュータ分析は、例えば図3のステップ402に関連して上述したように実施して、ユーザによって明らかにされる身体的条件下で、患者の脳血流に関する情報を含む解を明らかにするこができるステップ1162。例えば、身体的条件は、安静、様々なレベルのストレス、様々なレベルの圧受容器反応または他の自律神経フィードバック制御、様々なレベルの充血、様々なレベルの運動または労作、異なる薬物治療、姿勢の変化、および/または他の条件を含んでもよい。この解は、ステップ1160でモデリングされた患者の解剖学的形態中の様々な位置において、特定の身体的条件下で、血流および圧力などの情報を提供することができる。ステップ1162は、上述の図39のステップ1066と類似していてもよい。また、患者の脳組織の三次元幾何モデルは、画像データ1153に基づいて作成することができるステップ1164。例えば、ステップ1160および1164において、脳組織ならびに頭蓋内動脈および頭蓋外動脈を含む三次元幾何モデルを作成してもよい。ステップ1164は、上述の図39のステップ1060と類似していてもよい。この幾何モデルは、セグメントまたはサブ体積に分割してもよいステップ1166。ステップ1166は、上述の図39のステップ1062と類似していてもよい。ステップ1162で明らかにされる血流情報に基づいて、ステップ1166で作成される脳組織のそれぞれのセグメントに入る血流の灌流を算出することができるステップ1168。ステップ1168は、上述の図39のステップ1068と類似していてもよい。算出される脳組織のそれぞれのセグメントの灌流は、ステップ1164または1166で生成される脳組織の幾何モデル上に表示することができるステップ1170。ステップ1170は、上述の図39のステップ1070と類似していてもよい。ステップ1170で脳組織の三次元幾何モデル上にマッピングされた模擬の灌流データは、測定された脳灌流データ1155と比較することができるステップ1172。この比較は、脳組織の三次元表示上に様々な色および/または陰影を用いて、模擬の灌流データと測定された灌流データとの差を示すことができる。ステップ1160で作成される三次元幾何モデルの流出口における境界条件を調整して、模擬の灌流データと測定された灌流データとの間の誤差を減少させてもよいステップ1174。例えば、誤差を減少させるために、模擬の灌流が測定された灌流よりも低い領域例えば、ステップ1166で作製されるセグメントに供給する血管の規定の流動抵抗を減少させるように、境界条件を調整することができる。境界条件の他のパラメータを調節してもよい。あるいは、モデルの分枝構造を修正してもよい。例えば、ステップ1160で作成される幾何モデルは、図40に関連して上述したように拡大して、形態計測モデルを作成することができる。境界条件および/または形態計測モデルのパラメータは、パラメータ推定法またはデータ同化法、例えばMethodforTuningPatient-SpecificCardiovascularSimulationsと題される米国特許出願公開第2010/0017171号に記載されている方法、または他の方法を用いて、経験的または系統的に調整してもよい。図41のステップ1162、1168、1170、1172、1174、および/または他のステップは、例えば、模擬の灌流データと測定された灌流データとの誤差が、既定の閾値を下回るまで繰り返してもよい。その結果、解剖学的情報、脳血流情報、および脳灌流情報を関連付けるモデルを用いて、コンピュータ分析を実施することができる。かかるモデルは、診断目的で、または薬物療法、インターベンション療法、または手術療法の利益を予測するために有用となり得る。その結果、ベースライン条件または変更した生理的状態の下での頭蓋外および頭蓋内の動脈血流および脳灌流を計算することができる。脳灌流データを模擬の脳灌流結果と組み合わせて使用して、模擬の脳灌流結果が測定された脳灌流データと所定の許容差内で一致するまで、頭蓋内動脈血流計算の境界条件を調整してもよい。したがって、より正確な患者固有の頭蓋外および頭蓋内動脈血流計算を提供してもよく、医師は、特定の身体的条件、例えば、運動、労作、姿勢の変化、または模擬の治療時など、測定データが入手できないかもしれないときに、大脳動脈の血流および脳灌流を予測することができる。患者固有の脳の三次元モデルは、灌流セグメントまたはサブ体積に分割してもよく、患者が脳の様々な領域への十分な最低限の灌流を受けているかどうかを明らかにしてもよい。患者固有の頭蓋内動脈の三次元幾何モデルを医療用画像データから生成して、灌流セグメントまたはサブ体積によって表される残りの頭蓋内動脈ツリーの一部の形態計測モデル例えば、図40に関連して上述するようなと組み合わせて、拡大モデルを形成することができる。拡大モデルにおける所定の位置、例えば罹患位置の下流の全脳体積または質量の百分率を算出することができる。また、拡大モデルにおける所定の位置、例えば罹患位置の全脳血流の百分率を算出することもできる。さらに、機能的な画像化研究例えば、機能的な磁気共鳴画像化fMRI、灌流CTまたはMRIで認められる欠陥から、栄養血管障害、解剖学的変異、自動調節機構障害、低血圧、または他の病態を突き止めることができ、これは虚血性脳卒中、失神、起立不耐症、外傷、または慢性神経疾患を有する患者に有用となり得る。ii.プラーク脆弱性の評価また、コンピュータ分析は、患者の頭蓋内動脈および頭蓋外動中に蓄積し得るプラーク、例えば頸動脈アテローム硬化性プラークに作用する患者固有の生体力学的力を定量化する結果を提供することができる。生体力学的力は、拍動性圧力、流動、および頸部動作によって生じ得る。図42は、例示的実施形態による、特定の患者におけるプラーク脆弱性、脳体積リスク、脳灌流リスクの評価に関連する様々な情報を提供するための方法1200の態様を示す概略図である。方法1200は、例えば上述の図3に示されるステップのうちの1つまたは複数を実施するために使用するコンピュータシステムに類似する、上述のコンピュータシステムで実施することができる。方法1200は、1つまたは複数の入力1202を用いて実施することができ、またこの方法は、入力1210に基づいて1つまたは複数のモデル1202を生成することと、モデル1210のうちの1つまたは複数に基づいて1つまたは複数の生体力学的分析1220を実施することと、モデル1210および生体力学的分析1220に基づいて様々な結果を提供することを含み得る。入力1202は、患者の頭蓋内動脈および頭蓋外動脈、例えば、患者の大動脈、頸動脈図37に示す、椎骨動脈図37に示す、および脳の医療画像データ1203、例えばCCTAデータ例えば、図2のステップ100に関連して上述したものと類似する方式で取得されるを含んでもよい。また、入力1202は、患者から測定された追加の生理学的データ1204、例えば患者の上腕血圧、心拍数、および/または他の測定値例えば、図2のステップ100に関連して上述したものと類似する方式で取得されるも含んでよい。追加の生理学的データ1204は、非侵襲的に取得してもよい。入力1202は、モデル1210を生成するため、および/または後述の生体力学的分析1220を実施するために使用することもできる。上記のように、1つまたは複数のモデル1210は、入力1202に基づいて生成することができる。例えば、方法1200は、患者の解剖学的形態の三次元幾何モデル全体の様々な位置における計算された血流および圧力情報を含む血行動態モデル1212を生成することを含み得る。患者の解剖学的形態のモデルは、医療用画像データ1203を用いて作成することができ、また例示的実施形態において、血行動態モデル1212は、模擬の血圧モデル、模擬の血流モデル、または例えば図3のステップ402に関連して上述したようにコンピュータ分析の実施後に生成される他のシミュレーションであってよい。流体構造体の相互作用モデルを含むソリッド力学モデルは、既知の数値法を用いてコンピュータ分析により解いてもよい。プラークおよび血管の特性は、線形または非線形、等方性または異方性としてモデリングすることができる。この解は、プラークおよびプラークと血管との間の界面の応力およびひずみを提供し得る。血行動態モデル1212を生成するためのステップは、上述の図35の血行動態モデル932を生成するためのステップと類似していてもよい。方法1200は、様々な生理学的状態、例えば安静時や様々なレベルの運動または労作時などに、血流力によってプラーク内腔表面に作用する圧力およびせん断応力を計算することによって、血行動態モデル1212を用いて生体力学的分析1220を実施することステップ1222を含んでもよい。圧力およびせん断応力は、血行動態モデル1212からの情報、例えば血圧および血流に基づいて算出することができる。ステップ1222は、上述の図35のステップ942と類似していてもよい。場合によっては、方法1200は、図35の幾何学的分析モデル934について上述したものと類似する方式で、四次元画像データ、例えば、心周期の複数の相で、例えば収縮期および拡張期に取得した画像データから、血管の変形を定量化するための幾何学的分析モデルを生成することも含んでよい。また、方法1200は、図35のステップ944について上述したものと類似する方式で、心臓による拍動性圧力に起因する、患者の頭蓋内動脈および頭蓋外動脈ならびにプラークの様々な変形の特徴、例えば長手方向の延長伸長または短縮、ねじれ捻転、半径方向の拡張または圧縮、および屈曲など計算することによって、幾何学的分析モデルを用いて生体力学的分析1220を実施することも含んでよい。また、方法1200は、医療用画像データ1203からプラークの組成および特性を明らかにするためのプラークモデル1214を生成することも含んでよい。例えば、プラークモデル1214は、プラークの密度および他の材料特性に関する情報を含んでもよい。また、方法1200は、プラーク、血管壁、および/またはプラークと血管壁との間の界面に関する情報を計算するための血管壁モデル1216を生成することも含んでよい。例えば、血管壁モデル1216は、応力およびひずみに関する情報を含んでもよく、これはプラークモデル1214に含まれるプラークの組成および特性、ならびにステップ1220で算出される圧力およびせん断応力に基づいて算出することができる。場合によっては、応力およびひずみは、上述のように、算出された変形の特徴を用いて算出してもよい。プラークモデル1214および/または血管壁モデル1216を生成するためのステップは、上述の図35のプラークモデル936および/または血管壁モデル938を生成するためのステップと類似していてもよい。方法1200は、血流力によるプラークに対する応力および頸部動作によって誘発されるひずみを計算することによって、血管壁モデル1216を用いて生体力学的分析1220を実施することステップ1224を含んでもよい。例えば、プラークに作用する流動によって誘発される力904図33を計算することができる。血流力によるプラークに対する応力または力、および頸部動作によって誘発されるひずみは、血管壁モデル1216からの情報、例えばプラークに対する応力およびひずみ基づいて算出することができる。ステップ1224は、上述の図35のステップ946と類似していてもよい。方法1200は、モデル1210のうちの1つまたは複数、および上述の生体力学的分析1220のうちの1つまたは複数に基づいて、さらなる情報を明らかにすることを含んでもよい。プラーク破裂の脆弱性指標を算出してもよいステップ1230。プラーク破裂の脆弱性指標は、例えば、全血行力学的応力、応力頻度、応力方向、および/またはプラーク強度、または他の特性に基づいて算出することができる。例えば、当該プラーク周辺の領域は、プラークの三次元モデル1210、例えばプラークモデル1214から分離してもよい。プラークの強度は、プラークモデル1214に提供される材料特性から明らかにすることができる。拍動性圧力、流動、および頸部動作に起因する当該プラークに対する血行力学的応力および組織応力は、ステップ1224で既に計算された血行力学的応力および動作によって誘発されるひずみを用いて、模擬ベースラインおよび運動または労作条件下で算出することができる。プラークの脆弱性は、プラーク応力のプラーク強度に対する比に基づいて評価することができる。ステップ1230は、上述の図35のステップ950と類似していてもよい。例えば、脳卒中の評価のために、頭蓋外動脈内に位置するプラークのプラーク破裂の脆弱性指標を算出することができる。また、脳体積リスク指標CVRIも算出することができるステップ1232。CVRIは、動脈ツリーにおける所定の位置の血管のプラーク破裂または塞栓形成および閉塞閉鎖または遮断の影響を受ける全脳体積の百分率として定義することができる。CVRIは、所定のプラークの下流の血管によって供給を受ける脳の部分に基づいて算出することができ、これは下流血管のサイズに対するプラークのサイズ、および三次元血行動態の解に基づく、そのプラークが異なる血管に流入する確率を考慮に入れることができる。CVRIは、疾患状態、またはインターベンションの前もしくは後に評価することができる。ステップ1232は、上述の図35のステップ952と類似していてもよい。脳組織をモデリングし、血行動態シミュレーションにおいて各血管によって供給を受けるセグメントに分割することができる例えば、図40のステップ1110および1112に関連して記載したように。幾何モデルを修正して、脳のツリーに次世代の分枝を含めるようにしてもよく例えば、図40のステップ1118に関連して記載するように、脳組織をさらにセグメント化してもよい例えば、図40のステップ1120に関連して記載するように。サブセグメント中に追加分枝を作成してもよく、このサブセグメントは、より小さいセグメントにさらにセグメント化してもよい例えば、図40のステップ1122に関連して記載するように。前述のような生理学的関係を用いて、血管サイズと供給を受ける脳組織の比例量と関連付けることができる。破裂したプラークがたどる潜在的経路を明らかにすることができる。血行動態の解を用いて、プラーク断片または塞栓が異なる下流血管に流入する確率を明らかにすることができる。破裂したプラークのサイズを下流血管のサイズと比較して、そのプラークが、最終的に血流への障害を生じ得るかどうかを明らかにすることができる。この情報を脆弱性指標と組み合わせて、破裂したプラークの影響を受ける可能性がある脳組織の体積の確率分布図を提供することができる。CVRIは、影響を受ける可能性のある各セグメントに割り当てることができる。また、脳灌流リスク指標CPRIも算出することができるステップ1234。CPRIは、動脈ツリーにおける所定の位置の血管のプラーク破裂および閉塞の影響を受ける全脳血流の百分率として定義することができる。CPRIは、CVRIによって示されるような影響を受ける体積よりもむしろ、その脳組織セグメントへの灌流の潜在的な損失を示す。例えば、頸動脈プラークの破裂または塞栓の影響は、患者のウィリス輪図37に示すの幾何学的形状に応じて異なり得、このような解剖学的形態の違いによって、異なるCVRI値およびCPRI値をもたらし得る。脳組織の各セグメントへの灌流速度を算出することができ、脆弱性指標、血行動態の解、ならびにプラークおよび血管のサイズに基づいて、灌流の損失を算出することができる。CPRIは、疾患状態、またはインターベンションの前もしくは後に評価することができる。ステップ1234は、上述の図35のステップ954と類似していてもよい。その結果、拍動性圧力、拍動性血流、および/または場合によっては頸部動作に起因する、頸動脈アテローム硬化性プラークに作用する生体力学的力を評価することができる。拍動性圧力、拍動性血流、および/または場合によっては頸部動作に起因する、プラークが受ける全応力は、定量化することもできる。この解は、プラークまたはプラークと血管壁との間の界面に作用する患者固有の血行力学的応力の複数の原因を考慮に入れることができる。また、医療用画像データ、ならびにプラーク脆弱性、脳体積リスク、および脳灌流リスクに関連する指標に基づいて、プラーク強度を推定することができ、頸動脈の潅流リスクを定量化することができる。後述のように頭蓋外動脈および頭蓋内動脈の解剖学的データおよび生理学的データを明らかにすることによって、様々な身体的条件の特定の患者について、動脈レベルまたは器官レベルで血流の変化を予測することができる。さらに、他の情報、例えば、一過性脳虚血発作、虚血性脳卒中、または動脈瘤破裂のリスク、アテローム硬化性プラークまたは動脈瘤に作用する力、頭蓋内または頭蓋外の血流、血圧、血管壁応力、または脳灌流に対する、薬物療法、インターベンション療法、または手術療法の予想される影響を提供してもよい。頭蓋内動脈または頭蓋外動脈中の血流、血圧、および血管壁応力、ならびに全脳灌流および局所脳灌流を定量化することもでき、疾患の機能的重要性を明らかにすることもできる。画像データから構築された三次元幾何モデルにおいて血流を定量化すること例えば、ステップ1212で上述したようにに加え、このモデルを修正して、疾患の進行もしくは退行、または医学的、経皮的、もしくは外科的インターベンションの影響を模擬することもできる。例示的実施形態において、アテローム性動脈硬化症の進行は、経時的に解を反復するによって、例えば、せん断応力または粒子滞留時間の値を求め、血行動態因子および/または患者固有の生化学的測定値に基づいて、幾何モデルをアテローム硬化性プラークの発達を進行させるように適合させることによってモデリングすることができる。さらに、頭蓋外および/または頭蓋内の動脈血流または脳灌流に対する、血流、心拍数、血圧、および他の生理学的変数の変化の影響を境界条件の変更によってモデリングし、経時的なこれらの変数の累積的影響を算出するために使用してもよい。いかなる実施形態に記載されるいかなる態様も、本明細書に記載される他のいかなる実施形態で使用してもよい。本明細書に記載されるあらゆる装置および器具は、いかなる好適な医療手順において使用してもよく、好適な身体内腔および体腔によって前進させてもよく、またいかなる好適な身体部分を画像化するために使用してもよい。本開示の範囲から逸脱することなく、開示されるシステムおよびプロセスに様々な修正および変更を行うことが可能であることは、当業者には明らかであろう。本明細書を考慮し、本明細書の開示を実施することにより、他の実施形態が当業者に明らかとなるであろう。本明細書および実施例は、例示のみとしてみなされるよう意図され、本開示の実際の範囲および精神は、以下の特許請求の範囲によって示される。"