CN113729671A - 用于在从估计的心脏射血输出导出的患者特异性边界条件下模拟血流量的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于在根据每次心搏的心脏射血输出导出的患者特异性边界条件下模拟通过心血管结构的血流量的方法和装置，所述心血管结构例如为血液腔，例如，左心室流出道、包括AV的主动脉根部以及升主动脉、心室体积、主动脉或血液流过的任何其他空腔。可以根据在两个或更多个不同时间点上的不同充盈状态下的患者心腔的体积来估计心脏射血输出。流量模拟的结果可用于导出至少一个生理参数或者可以进行可视化，并且可以生成虚拟多普勒超声图像，以允许医生评估所述结果。
Description
本申请是2013年12月12日提交的申请号为201380066458.0、名称为“用于在从估计的心脏射血输出导出的患者特异性边界条件下模拟血流量的方法和装置”的发明专利申请的分案申请。
技术领域
本发明涉及基于通过医学成像技术采集的信息来模拟通过靶标心血管结构(例如但不限于，左心室流出道、包括主动脉瓣(AV)的主动脉根部、以及升主动脉的患者特异性几何结构)的血流量的领域。
背景技术
如G.M.Feuchtner、W.Dichtl等人在“Multislice Computed Tomography forDetection of Patients With Aortic Valve Stenosis and Quantification ofSeverity”(Journal of the American College of Cardiology 2006，47(7)，第1410–1417页)中描述的，退行性主动脉瓣狭窄(AS)是西欧和北美65岁以上人群中第二常见的心血管疾病，发病率为2-7％。
退行性AS患者的治疗取决于疾病的严重程度。对主动脉瓣(AV)狭窄的严重程度的评估可能涉及不同的成像模态。当前对严重程度的评估主要基于对AV区域的超声和多普勒测量或基于从AV区域的磁共振成像(MRI)或计算机断层摄影(CT)图像导出的几何结构测量。
对于约60-70％的患者，超声可用于对瓣膜成像，并经由多普勒测量来测量血流速度。对于狭窄的瓣膜，由于有效开口面积减小，血液必须以更高的速度流动，多普勒测量结果可以用作主动脉瓣狭窄(AS)的指标。
使用心电(ECG)门控，CT和MRI允许根据选定的狭窄心动周期间隔重建或采集图像，并提供显示瓣膜处于相对较短打开状态的图像。G.M.Feuchtner、W.Dichtl等人在“Multislice Computed Tomography for Detection of Patients With Aortic ValveStenosis and Quantification of Severity”(Journal of the American College ofCardiology 2006，47(7)，第1410–1417页)，以及Y.Westermann、A.Geigenmüller等人在“Planimetry of the aortic valve orifice area:Comparison of multi-slice spiralCT and MRI”(European Journal of Radiology 2011，77，第426-435页)建议使用打开瓣膜的图像，以使用几个选定的成角切面并描绘明显的瓣膜孔来测量瓣膜开口。然后使用这种孔的测量面积来评估狭窄的程度。这种技术被称为AV面积测量法。
然而，对于来自CT或MRI的AV面积测量，仅分析二维(2D)切口。没有分析瓣膜小叶是否在下游的某些其他区域中的接合线处相遇。因此，这种2D测量无法评估对三维(3D)血流量的影响。因此，这样测量区域与狭窄瓣膜的生理影响(例如压力梯度增加)之间的关系尚不清楚。
发明内容
本发明的一个目的是根据患者特异性边界条件导出所考虑患者的生理参数的目标值。
该目的通过根据权利要求1所述的装置、根据权利要求5所述的方法和根据权利要求15所述的计算机程序产品实现。
因此，心血管结构(包括左心室流出道、包括主动脉瓣(AV)的主动脉根部、以及升主动脉)的体积网格是基于心血管结构的分区数字图像而生成的，每次心搏的心脏射血输出(cardiac ejection output)是根据患者在两个或更多不同时间点上不同充盈状态下左心室的体积的量或时间行为来估计的。随后从每次心搏的心脏射血输出导出心血管结构的至少一种患者特异性边界条件(可包括时间相关的边界条件)，并且在考虑患者特异性边界条件的情况下模拟通过体积网格的血流来获得模拟血流。
因此，在患者特异性边界条件下通过靶标心血管结构的患者特异性几何结构的血流量是从每次心搏的心脏射血输出导出的。模拟结果产生针对生理相关参数的目标值，例如所述心血管结构中的压降、平均血液停留时间、流率、壁剪切应力和血液漩涡中的一个或多个。
根据第一方面，建模电路可以被提供用于基于对所述心血管结构的分区分割数字图像来生成所述心血管结构的所述体积网格。由此，可以直接生成所述体积网格，而不需要从远程设备或网络导出或加载。
根据可以与以上的第一方面组合的第二方面，所述数字图像可以是CT图像或MRI图像或超声图像。因此，所提出的解决方案可以用于广泛的医学成像***。
根据可以与以上的第一或第二方面组合的第三方面，所述数字图像可以通过使用基于模型的分割而被分区，以获得所述靶标心血管结构的表面网格。由此，可以通过将所述表面网格转换或变换为所述体积网格来容易地获得所述体积网格。
根据可以与以上第一至第三方面中的任何一个组合的第四方面，所述模拟可以通过计算流体动力学(CFD)或流体-固体相互作用(FSI)模拟来完成。这有助于创建计算机模型的过程的自动化。
根据可以与以上第一至第四方面中的任何一个组合的第五方面，每次心搏的心脏射血输出可以基于心电门控数字图像来估计。这种措施保证图像生成的正确时间。
根据可以与以上第一至第五方面中的任何一个组合的第六方面，每次心搏的心脏射血输出可以基于最大充盈状态和最小充盈状态下心室的数字图像来估计。这提供了基于这两种图像的直接解决方案。在具体范例中，每次心搏的心脏射血输出可以基于患者在心脏收缩结束时和心脏舒张结束时左心室的体积来估计。
根据可以与以上第一至第六方面中的任一个组合的第七方面，所估计的每次心搏的心脏射血输出可以被用于定义从心脏腔室到所述心血管结构的血流量。根据所述第五方面的具体范例，所述至少一个患者特异性边界条件可以通过估计穿过所述心室流出道的流量分布及其暂时表现来导出。因此，可以通过图像分析基于心室射血分数来确定(流量)边界条件(例如经由(CFD或FSI)模拟来估计所述靶标心血管结构上的压力降)。由此，不再需要非常耗时、非常复杂并且不能总是利用可用的临床数据来完成的完整的心脏模拟。流量分布可以通过定义脉动流量的二次分布或速度分布来估计。
应当理解，根据本发明上述各方面所述的装置、方法和计算机程序产品类似的和/或相同的优选实施例，特别是本发明其他方面所限定的优选实施例。
应当理解，本发明的优选实施例也可以是本发明各方面的任意组合。
参考下文描述的实施例，本发明的这些和其他方面将是显而易见的，并且将参考下文描述的实施例对本发明的这些和其他方面进行说明。
附图说明
在附图中：
图1示出了根据本发明的实施例的对用于模拟血流量的患者特异性边界条件的生成和使用的示意性方框图；
图2a-f示出了分别用于开放的、钙化的中间开口和闭合的瓣膜的情况的分割瓣膜的示意性的重新格式化的视图；
图3示出了具有通过基于模型的分割提取的心脏腔室的体积曲线的图表；以及
图4示出了对通过主动脉瓣膜的血流量的模拟的示意性且示范性的可视化。
具体实施方式
现在基于在从每次心搏的心脏射血输出导出的患者特异性边界条件下对通过左心室(LV)流出道以及升主动脉(作为靠近心脏的血液空腔或心血管结构的范例)的患者特异性几何结构的血流量的模拟来描述实施例，所述血液体积可以从在最大和最小充盈状态(例如，舒张期结束，收缩期结束)下的LV的(至少)两幅图像来计算。可以通过基于模型的分割来自动获得LV流出道的几何结构、包括AV的主动脉根部、以及升主动脉和心室体积。
图1示出了对用于模拟通过主动脉瓣的流量的患者特异性边界条件的生成和使用的示意性方框图。图1的方框可以被视为适合于执行相应功能的硬件电路或者被视为对应方法的步骤或者可以被实现为包括用于当在计算机或处理器***上运行时产生相关功能的代码单元的软件程序的过程。
首先，在分割步骤或电路(CT(OV))10中，LV流出道、包括AV的主动脉根部、以及升主动脉在CT图像中被分隔为开放式瓣膜(OV)状态，以获得整个血液空腔的表面网格。如O.Ecabert等人的“Segmentation of the heart and great vessels in CT imagesusing a model-based adaptation framework”(Medical Image Analysis 2011，15(6)，第863-876页)中所描述的，这可以使用基于模型的分割来完成。总体上，分割是将数字图像分区为多个段(即像素的集合)的过程。在分割中，体素被分配到特定的结构，例如通过添加标签或标记或颜色或轮廓等。这可以通过诸如阈值处理、边缘检测、区域生长等典型图像分割方法来实现。然后，在建模步骤或电路(VM)12中，根据从分割步骤或电路10中获得的表面网格，使用已知的网格化工具来生成用于计算流体动力学(CFD)或流体-固体相互作用(FSI)或其它类型的模拟的体积网格。适合的网格化工具(例如TetGen或NetGen)可以包括从三维点集或具有分段线性边界的域来生成不同的四面体网格的技术。
根据本实施例，如上所述的基于模型的分割(MBS)被用在第一(LVV(ED))提取步骤或电路22和第二(LVV(SYS))提取步骤或电路23中，以从在第一成像步骤或电路20和第二成像步骤或电路30中获得的心电(ECG)门控CT图像提取左心室体积(LVV)随时间的变化(参照以下的图3)。更具体地，在最大和最小充盈状态(舒张结束，收缩结束)下的左心室(LV)可以从第一成像步骤20和第二成像步骤30中分别获得，并且可以被用于估计每次心跳泵送的血液(即心脏射血输出)的流量或体积或暂时表现。血液的这种流量或体积或暂时表现随后被用在估计步骤或电路(FL(AV))40中，以定义从左心室流出道通过主动脉瓣膜孔流到主动脉中的血流量。
图2a至2f分别示出了针对开口(图2a(俯视图)、图2d(侧视图))、针对钙化的中间开口(图2b(俯视图)、图2e(侧视图))、以及针对闭合瓣膜(图2c(俯视图)、图2f(侧视图))的经分割的瓣膜的样本结果的示意性重新格式化的横截面俯视图和侧视图。图2d和图2f中标记的双箭头100指示瓣膜孔的宽度。
图3示出了具有通过提取步骤或电路22、23的基于模型的分割从ECG门控CT数据集提取的四个心脏腔室(左心房(LA)、左心室(LV)、右心房(RA)、右心室(RV))的体积曲线的图表。
为了定义患者特异性边界条件(即，在LV流出道处的流量)，可以在估计步骤或电路40中估计流出道上的流量分布及其暂时表现。对于暂时表现，例如可以假设在心动周期的预定部分(例如40％与10％之间)期间不存在通过主动脉瓣的流量。在(例如，～10％-40％)之间，可以使用从图3中的LV体积曲线导出的恒定的流量或体积流量曲线。例如可以通过二次分布(管道中的恒定流量的分布)或使用Womersley数量的脉动流量的速度分布来定义LV流出道上的流量。
在后续CFD模拟步骤或电路50中，通过CFD来模拟通过开放瓣膜的流量，以估计针对开放瓣膜的压降。这可以通过指定从建模步骤或电路12中得到的血液空腔的体积网格的边界处的血流量表现和属性来实现，同时考虑到从估计步骤或电路40中获得的上述患者特异性边界条件。此外，为了获得对通过主动脉瓣的血流量的完整模拟，可以考虑流体-固体相互作用，从而也考虑与弹性血管壁的相互作用。可以分析CFD模拟的结果来估计例如主动脉瓣上的压降或其他生理参数，例如在主动脉瓣上的平均血液停留时间、流率、壁剪切应力和血液漩涡。
最后，流量模拟的结果也可在任选的可视化和/或量化步骤或电路(V/Q)60中被可视化和/或量化，并且可以生成虚拟多普勒超声图像以允许医生评估结果。这种可视化可以基于对模拟血流量进行分析并示出属性(例如流线、纹线和迹线)的分析方法。血流量可以被以有限表示法给出或者作为平滑函数给出。作为备选，可以使用纹理对流方法，其根据流量“弯曲”纹理(或图像)。以上生理参数中的一种或多种的数值或定性值可以被添加到可视化，以允许与标准值进行比较
图4示出了对通过主动脉瓣的血流量的示范性模拟的可视化。
可以使用所提出的解决方案来基于从CT或MRI或超声或其他成像模态获得的图像数据通过在临床工作站或其他计算机***中的模拟来量化AS或者其他心血管疾病或者甚至是心血管结构的其他血流量相关的特征。
总之，已经针对在从每次心搏的心脏射血输出导出的患者特异性边界条件下模拟通过心血管结构的患者特异性的几何结构(诸如左心室流出道、包括AV的主动脉根部、以及升主动脉、心室体积、主动脉或血流过的任何其他空腔的血液空腔)的血流量对方法和装置进行了描述。可以从在两个或更多不同的时间点上的不同充盈状态下的患者的心脏腔室的体积来估计心脏射血输出。在AV相关的模拟的情况下，AV几何结构和心室体积可以通过基于模型的分割而自动获得。在第一步骤中，在CT图像中分割血液空腔。可以根据表面网格来生成用于CFD模拟的体积网格。基于模型的分割可以被用于提取随时间的体积变化。接着定义流出道上的流量分布及其暂时表现。可以分析CFD模拟的结果来估计主动脉瓣上的生理参数(例如压降等)。也可以将流量模拟的结果可视化，并且可以生成“虚拟多普勒超声”图像以允许医生评估结果。
尽管已经在附图和前文的描述中详细说明并描述了本发明，但这种说明和描述被视为说明性或示范性的，而非限制性的。本发明不限于所公开的实施例。
本领域技术人员通过研究附图、公开内容以及权利要求书，在实践要求保护的本发明时，能够理解并实现对所公开的实施例的其他变型。在权利要求书中，词语“包括”不排除其他元件或步骤，并且词语“一”或“一个”不排除多个。单个处理器或其他单元可以满足权利要求中记载的若干项目的功能。尽管在互不相同的从属权利要求中记载了特定措施，但是这并不指示不能有利地使用这些措施的组合。
前文的说明细化了本发明的某些实施例。然而，应当意识到，无论前文在文字上是多么详细，也可以以许多方式来实践本发明，并且因此不限于所公开的实施例。应当注意到，当描述本发明的某些特征或方面时使用特定术语不应被认为暗示该术语在本文中被重新定义为限于包括与该术语相关联的本发明的特征或方面的任何具体特性。
Claims (13)
1.一种用于模拟通过接近患者心脏的心血管结构的血流量的装置，所述心血管结构包括左心室流出道、包括主动脉瓣(AV)的主动脉根部、以及升主动脉，所述装置包括：
估计电路(40)，其用于基于所述患者在两个或更多个时间点上处于不同充盈状态下的所述左心室(LV)的体积来估计每次心搏的心脏射血输出，并且用于从所述每次心搏的心脏射血输出导出针对通过所述心血管结构的所述血流量的至少一个患者特异性边界条件；
建模电路(12)，其用于基于所述心血管结构的分区分割数字图像来生成所述心血管结构的体积网格；以及
模拟电路(50)，其用于在考虑所述患者特异性边界条件下模拟通过所述心血管结构的所述体积网格的血流量，以将所述血流量可视化或导出所述患者的至少一个生理参数，其中，所述体积网格表示针对所述主动脉瓣(AV)的开放瓣膜状态的所述心血管结构。
2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述数字图像是计算机断层摄影图像或磁共振图像或超声图像。
3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述装置适合于从所述模拟血流量导出所述心血管结构中以下项中的一个或多个：压降、平均血液停留时间、流率、壁剪切应力和血液漩涡。
4.一种模拟通过接近患者心脏的心血管结构的血流量的方法，所述心血管结构包括左心室流出道、包括主动脉瓣(AV)的主动脉根部、以及升主动脉，所述方法包括：
基于所述患者在两个或更多个时间点上处于不同充盈状态下的所述左心室(LV)的体积来估计每次心搏的心脏射血输出；
从所述每次心搏的心脏射血输出导出针对通过所述心血管结构的所述血流量的至少一个患者特异性边界条件；
通过使用基于模型的分割来对数字图像进行分区，以获得所述心血管结构的表面网格；
通过将所述表面网格进行转换或变换来获得所述心血管结构的体积网格；并且
在考虑所述患者特异性边界条件下模拟通过所述心血管结构的所述体积网格的血流量，以将所述血流量可视化或导出所述患者的至少一个生理参数，其中，所述体积网格表示针对所述主动脉瓣(AV)的开放瓣膜状态的所述心血管结构。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述模拟是计算流体动力学模拟或流体-固体相互作用模拟。
6.根据权利要求4所述的方法，还包括基于心电门控数字图像来估计所述每次心搏的心脏射血输出。
7.根据权利要求4所述的方法，还包括基于在最大充盈状态和最小充盈状态下所述左心室(LV)的数字图像来估计所述每次心搏的心脏射血输出。
8.根据权利要求4所述的方法，还包括使用估计的所述每次心搏的心脏射血输出来定义从所述左心室流出道到所述心血管结构的血流量。
9.根据权利要求8所述的方法，还包括通过估计所述左心室流出道上的流量分布及其暂时表现来导出所述至少一个患者特异性边界条件。
10.根据权利要求9所述的方法，还包括通过定义脉动流量的二次分布或速度分布来估计所述流量分布。
11.根据权利要求4所述的方法，还包括：基于在收缩期结束时和舒张期结束时的所述患者的所述左心室(LV)的体积来估计所述每次心搏的心脏射血输出。
12.根据权利要求4所述的方法，还包括基于所述模拟血流量来生成虚拟多普勒超声图像。
13.一种模拟通过接近患者心脏的心血管结构的血流量的装置，所述心血管结构包括左心室流出道、包括主动脉瓣(AV)的主动脉根部、以及升主动脉，所述装置包括：
用于基于所述患者在两个或更多个时间点上处于不同充盈状态下的所述左心室(LV)的体积来估计每次心搏的心脏射血输出的模块；
用于从所述每次心搏的心脏射血输出导出针对通过所述心血管结构的所述血流量的至少一个患者特异性边界条件的模块；
用于通过使用基于模型的分割来对数字图像进行分区以获得所述心血管结构的表面网格的模块；
用于通过将所述表面网格进行转换或变换来获得所述心血管结构的体积网格的模块；以及
用于在考虑所述患者特异性边界条件下模拟通过所述心血管结构的所述体积网格的血流量以将所述血流量可视化或导出所述患者的至少一个生理参数的模块，其中，所述体积网格表示针对所述主动脉瓣(AV)的开放瓣膜状态的所述心血管结构。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116098653A (zh) * | 2023-04-13 | 2023-05-12 | 柏意慧心(杭州)网络科技有限公司 | 一种左室流出道横截面积计算方法、装置及存储介质 |
Families Citing this family (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10674986B2 (en) | 2016-05-13 | 2020-06-09 | General Electric Company | Methods for personalizing blood flow models |
| CN109863501B (zh) * | 2016-07-22 | 2022-12-27 | 康奈尔大学 | 针对患者定制的冠状动脉旁路移植物的快速成型和体外建模 |
| JP7021224B2 (ja) * | 2016-12-15 | 2022-02-16 | シンテフ テーテーオー アクスイェ セルスカプ | 心臓血管疾患の決定支援および診断のため使用される対象特異的計算モデルを提供する方法およびプロセス |
| WO2018133118A1 (zh) | 2017-01-23 | 2018-07-26 | 上海联影医疗科技有限公司 | 血流状态分析***及方法 |
| EP3494893A1 (en) * | 2017-12-05 | 2019-06-12 | Koninklijke Philips N.V. | Ultrasound imaging system and method |
| CN111902879A (zh) * | 2018-03-15 | 2020-11-06 | 皇家飞利浦有限公司 | 使用医学图像数据估计生理参数的方法 |
| US11259871B2 (en) * | 2018-04-26 | 2022-03-01 | Vektor Medical, Inc. | Identify ablation pattern for use in an ablation |
| CN112950544A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-06-11 | 深圳睿心智能医疗科技有限公司 | 一种确定冠脉参数的方法 |
| CN116664564B (zh) * | 2023-07-28 | 2023-10-31 | 杭州脉流科技有限公司 | 基于颅内医学影像获取血流量的方法和装置 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1231162A (zh) * | 1998-03-31 | 1999-10-13 | 普尔松医疗***管理股份有限两合公司 | 用于在活体内确定活体顺应函数及***血流量的装置 |
| US20070014152A1 (en) * | 2005-07-14 | 2007-01-18 | Noboru Shibata | Semiconductor memory device capable of increasing writing speed |
| CN102346811A (zh) * | 2010-07-21 | 2012-02-08 | 西门子公司 | 用于对心脏进行特定于患者的综合性建模的方法和*** |
| US20120041318A1 (en) * | 2010-08-12 | 2012-02-16 | Heartflow, Inc. | Method and system for patient-specific modeling of blood flow |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070167809A1 (en) * | 2002-07-22 | 2007-07-19 | Ep Medsystems, Inc. | Method and System For Estimating Cardiac Ejection Volume And Placing Pacemaker Electrodes Using Speckle Tracking |
| JP4346297B2 (ja) * | 2002-10-22 | 2009-10-21 | 株式会社東芝 | Ｘ線コンピュータ断層撮影装置、画像処理装置及び画像処理方法 |
| US20070014452A1 (en) * | 2003-12-01 | 2007-01-18 | Mitta Suresh | Method and system for image processing and assessment of a state of a heart |
| US8235910B2 (en) * | 2007-05-16 | 2012-08-07 | Parlikar Tushar A | Systems and methods for model-based estimation of cardiac ejection fraction, cardiac contractility, and ventricular end-diastolic volume |
| US9119540B2 (en) * | 2010-09-16 | 2015-09-01 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for non-invasive assessment of coronary artery disease |
-
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1231162A (zh) * | 1998-03-31 | 1999-10-13 | 普尔松医疗***管理股份有限两合公司 | 用于在活体内确定活体顺应函数及***血流量的装置 |
| US20070014152A1 (en) * | 2005-07-14 | 2007-01-18 | Noboru Shibata | Semiconductor memory device capable of increasing writing speed |
| CN102346811A (zh) * | 2010-07-21 | 2012-02-08 | 西门子公司 | 用于对心脏进行特定于患者的综合性建模的方法和*** |
| US20120041318A1 (en) * | 2010-08-12 | 2012-02-16 | Heartflow, Inc. | Method and system for patient-specific modeling of blood flow |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116098653A (zh) * | 2023-04-13 | 2023-05-12 | 柏意慧心(杭州)网络科技有限公司 | 一种左室流出道横截面积计算方法、装置及存储介质 |
| CN116098653B (zh) * | 2023-04-13 | 2023-12-22 | 柏意慧心(杭州)网络科技有限公司 | 一种左室流出道横截面积计算方法、装置及存储介质 |
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