ИНДЕКС ФРАКЦИОННОГО РЕЗЕРВА КРОВОТОКА (ФРК)

1. Способ, содержащий этапы, на которых:
оценивают выходную объемную скорость кровотока стеноза на основании эффективного диаметра или радиуса на выходе стеноза, диаметра или радиуса на входе стеноза и объемной скорости кровотока на входе стеноза;
оценивают сопротивление стеноза на основании внутриаортального давления на входе стеноза, выходной объемной скорости кровотока и грубого имитационного моделирования вычислительной динамики текучих сред;
классифицируют метрику неизвестного фракционного резерва кровотока для сердечного сосуда со стенозом в качестве одного из множества разных предварительно заданных классов на основании выделенных признаков и модели обучения, при этом выделенные признаки включают в себя одно или более оцененных граничных условий стеноза, включая, по меньшей мере, что-то одно из оценки выходной объемной скорости кровотока или оценки выходного сопротивления стеноза; и
формируют сигнал, характеризующий классификацию.
2. Способ по п. 1, в котором классификация включает в себя формирование численного значения для неизвестного ФРК, и при этом способ дополнительно содержит этап, на котором:
классифицируют метрику неизвестного фракционного резерва кровотока на основании численного значения.
3. Способ по п. 1, в котором признаки включают в себя что-то одно или более из процента стеноза, длины стеноза, расстояния между аортой и стенозом, положения стеноза, размера камер сердца, массы миокарда, геометрии коронарной артерии, центральной линии коронарной артерии.
4. Способ по п. 3, в котором признаки включают в себя что-то одно или более из поднабора вокселей, соответствующих набору интересующих интенсивностей вокруг, по меньшей мере, чего-то одного из входа стеноза, средней области стеноза или выхода из стеноза, медианного значения интенсивности, по меньшей мере, чего-то одного из после стеноза или перед стенозом, профиля
интенсивности внутри по, по меньшей мере, чему-то одному из входа, выхода или центральной области стеноза или профиля интенсивности вдоль сосуда, чего-то одного или более из результатов тестов, показателей жизненно-важных функций, истории болезни пациента или семейного анамнеза пациента или результата имитационного моделирования вычислительной динамики текучих сред.
5. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором:
оптимизируют оценку сопротивления посредством минимизации функции энергии, включающей в себя элемент сопротивления и элемент скорости кровотока.
6. Способ по п. 5, дополнительно содержащий этап, на котором:
выполняют последующее имитационное моделирование вычислительной динамики текучих сред на основании оценки выходной объемной скорости кровотока стеноза и оценки сопротивления стеноза.
7. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором:
оценивают точечную оценку фракционного резерва кровотока для стеноза и формируют второй, характеризующий его сигнал.
8. Способ по п. 7, в котором оценивание содержит этап, на котором:
используют весовую интерполяцию на основании, по меньшей мере, одного из предварительно заданного числа ближайших соседних выборок набора данных обучения или только из набора связанного класса из набора данных обучения, причем набор связанного класса является классом, соответствующим классификационной группе.
9. Способ по п. 7, дополнительно содержащий этап, на которых:
определяют доверительный интервал оценки фракционного резерва кровотока и формируют третий, характеризующий его сигнал.
10. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на
котором:
определяют объемную скорость кровотока на входе стеноза с использованием алгоритма машинного обучения, обученного с данными пациента, включая, по меньшей мере, что-то одно из данных изображения или не визуальных данных, и данными измерений объемных скоростей кровотоков других пациентов, полученными катетеризацией сердца.
11. Способ по п. 10, дополнительно содержащий этап, на котором:
определяют скорость на основании выходной объемной скорости кровотока.
12. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором:
итерационно оценивают сопротивление посредством:
вычисления начального сопротивления в форме функции от аортального давления на входе стеноза и выходной объемной скорости кровотока;
выполнения грубого имитационного моделирования вычислительной динамики текучих сред;
формирования последующего сопротивления на основании начального сопротивления и результата грубого имитационного моделирования вычислительной динамики текучих сред, при этом последующее сопротивление является оценкой сопротивления; и
повторения операций выполнения и формирования с использованием текущего сопротивления, пока не удовлетворяется критерий остановки итераций.
13. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором:
выполняют последующее имитационное моделирование вычислительной динамики текучих сред на основании оценки выходной объемной скорости кровотока стеноза и оценки сопротивления стеноза.
14. Способ по п. 13, дополнительно содержащий этап, на котором:
определяют фракционный резерв кровотока для стеноза на основании результата последующего имитационного моделирования
вычислительной динамики текучих сред.
15. Система, содержащая:
анализатор данных, сконфигурированный с возможностью определения классификации фракционного резерва кровотока неизвестного фракционного резерва кровотока для стеноза, при этом анализатор данных включает в себя:
блок оценки граничных условий, сконфигурированный с возможностью оценки, по меньшей мере, одного граничного условия стеноза сосуда, включая, по меньшей мере, что-то одно из оценки выходной объемной скорости кровотока стеноза или оценки выходного сопротивления стеноза, на основании данных изображения, которые включают в себя представление сосуда и стеноза,
причем блок оценки граничных условий оценивает выходную объемную скорость кровотока стеноза в форме функции эффективного диаметра или радиуса на выходе стеноза, диаметра или радиуса на входе стеноза и объемной скорости кровотока на входе стеноза, и блок оценки граничных условий оценивает сопротивление стеноза на основании внутриаортального давления на входе стеноза и выходной объемной скорости кровотока с использованием итерационного алгоритма;
блок выделения признаков, сконфигурированный с возможностью выделения одного или более признаков из, по меньшей мере, чего-то одного из сегментированной интересующей ткани в данных изображения, представляющих стеноз и соответствующий сосуд, оцененных граничных условий стеноза и информации об интенсивности из данных изображения или данных субъекта; и
блок классификации, сконфигурированный с возможностью классификации неизвестного фракционного резерва кровотока в один из множества разных предварительно заданных классов на основании выделенных признаков, включая оценку выходной объемной скорости кровотока стеноза и оценку выходного сопротивления стеноза выделенных признаков стеноза, и модели обучения.
16. Система по п. 15, в которой анализатор данных дополнительно содержит:
блок оценки ФРК, сконфигурированный с возможностью оценки
точечной оценки фракционного резерва кровотока для стеноза с использованием весовой интерполяции на основании, по меньшей мере, одного из предварительно заданного числа ближайших соседних выборок набора данных обучения или только из набора связанного класса из набора данных обучения, причем набор связанного класса является классом, соответствующим классификационной группе.
17. Система по п. 16, в которой анализатор данных дополнительно содержит:
блок определения доверительного интервала, сконфигурированный с возможностью определения доверительного интервала оценки фракционного резерва кровотока.
18. Система по п. 15, дополнительно содержащая:
блок определения параметров, сконфигурированный с возможностью определения объемной скорости кровотока на входе стеноза с использованием алгоритма машинного обучения, обученного с данными пациента, включая, по меньшей мере, что-то одно из данных изображения или не визуальных данных, и данными измерений объемных скоростей кровотоков других пациентов, полученными катетеризацией сердца.
19. Система по п. 15, в которой блок оценки граничных условий оценивает скорость для стеноза на основании объемной скорости кровотока.
20. Система по п. 16, в которой анализатор данных дополнительно содержит:
процессор CFD, сконфигурированный с возможностью выполнения имитационного моделирования вычислительной динамики текучих сред на основании, по меньшей мере, одного граничного условия; и
блок определения ФРК, сконфигурированный с возможностью определения ФРК для стеноза на основании результата процессора CFD.