JP2022509897A - 対象者固有の血管に対する血流シミュレーション方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
Description
710 ネットワークインターフェース
720 プロセッサ
730 メモリ
740 ディスプレイ
750 ストレージ
760入出力(I/O)
図5は本発明に係る対象者固有の3次元血管モデルに対する血流シミュレーション装置の概略図である。本発明に係る装置700は、通常のコンピュータシステムで構成できる。コンピュータシステムは、プロセッサ720とメモリ730を含む。プロセッサ720は、メモリ730に保存されたコンピュータプログラム命令を実行して、本発明に係る対象者固有の3次元血管モデルに対する血流シミュレーションを行う。また、装置700は、データを保存するためのストレージ750、シミュレーション結果を表示するためのディスプレイ740、データを入力または出力するための入出力端子760、及びネットワークインターフェース710を含むことができる。医療画像取得装置500は、対象者固有の3次元血管モデルを生成するための医療画像データを提供する。医療画像取得装置500は、CT(CCTA)、MRI(MRA)、超音波画像撮影装置のように、人体の3次元画像データを撮影するための装置である。医療画像処理装置600は、医療画像取得装置500から提供された医療画像データを処理して(セグメンテーション)、関心対象領域にある3次元形状をモデリングする装置である。医療画像処理装置600は、別途のコンピュータシステムまたは装置700で実行されるためのコンピュータプログラムであり得る。
人体の主要な臓器、例えば、心臓や脳などの重要臓器には、臓器を構成する細胞に血液を供給する血管が臓器全体にわたって分布する。心臓から供給される血液は、動脈(Artery)、細動脈(Arteriole)、毛細血管(Capillary)、細静脈(Venule)、静脈(Vein)を介して再び心臓に循環する。微小血管床は、細動脈、毛細血管、細静脈で構成される。図4には、微小血管床(microvascular bed)と微小血管床に対するLPMモデルが概略的に示されている。細動脈の平均血管径は約30μmであり、細静脈の平均血管径は約20μm程度であり、毛細血管の平均直径は約8μm程度である。
図6に示されているような3次元冠状動脈モデル100に対して、従来の血流シミュレーションを行う方法の一つが、[特許文献4]に公開されている。図3は、[特許文献4]に公開されている方法を概略的に示している。図3を参照すると、3次元血管モデル100のそれぞれの出口に対する境界条件をLPMモデルと連携して提供することにより、3次元CFDモデルに対する血流シミュレーションを行う。
微小血管床の血流力学的特徴、すなわち抵抗とコンプライアンスは、微小血管床を通過する血流の圧力と流量によって定められ、微小血管床を通過する血流量は、血管の内部に形成された狭窄病変によって影響される。本発明に係る新規なCFD-LPM連携シミュレーション方法は、このような生理学的現象を反映したシミュレーション方法である。本発明に係るCFD-LPM連携シミュレーション方法は、血流力学シミュレーションを行うときに微小血管床を通過する血流状態に適した微小血管床に対応するLPMモデルのパラメータを求め、これをシミュレーションに適用する方法である。
特定の臓器の血管系の全体抵抗は、血管系を構成する枝血管抵抗の並列配分の和である。また、血管系の全体抵抗は、血管系に流れるものと推定される血流量と血圧との関係によって定められる。
血管系のそれぞれの枝に連携されるためのLPMモデルは、動脈パラメータと微小血管床パラメータが直列に連結されている。動脈パラメータは、動脈抵抗(Ra)と動脈コンプライアンス(Ca)で構成され、微小血管床パラメータは、微小血管床抵抗(Rm)と微小血管床コンプライアンス(Cm)で構成される。それぞれのパラメータの後ろに数字を付加して、パラメータが連携されるための枝の番号を示す。
血管系のそれぞれの枝に連結されたLPMモデルの微小血管床の抵抗(Rm)と微小血管床のコンプライアンス(Cm)との積は、時定数(time constant)であって、一定の値を持つ。
図10に示されているLPMモデルにおいて、それぞれの枝に連携される動脈パラメータと微小血管床パラメータとの間の血圧(P0)は、それぞれの枝を流れる血流量と関係なく同じである。つまり、血管系のそれぞれの枝に連結される微小血管床の上流の血圧は同じであると仮定する。このような仮定は、図16に示されている血液循環血管別血流速度及び血管断面積のグラフから類推することができる。図16に示されているように、毛細血管を通過する血流の速度は一定である。また、毛細血管の平均直径が約8μm程度と一定である。したがって、毛細血管では、上流と下流との間の血圧差が一定に維持されるだろう。毛細血管の下流は静脈に連結され、静脈の血圧はほぼ一定の値を持つので、毛細血管上流の血圧も一定であるといえる。また、微小血管床の抵抗のほとんどは毛細血管によるものなので、血管系の枝の微小血管床近くの上流には同じ血圧P0が作用すると仮定することができる。
特定の臓器の血管系に対してそれぞれの枝を構成する動脈血管とその下流の微小血管床について上述の4つの仮定をすれば、それぞれの枝に連携されるためのLPMモデルのパラメータを拘束する関係式を誘導することができる。
以下、LPMモデルの動脈パラメータを求める方法について説明する。LPMモデルの動脈パラメータは、対象者の固有血管系のそれぞれの血管枝の血流力学的特徴、すなわち、動脈枝の抵抗とコンプライアンスである。
非侵襲的に動脈枝の血流力学的特徴を求める方法として、3次元血管モデルの形状を利用する別の方法がある。例えば、図13に示されているようなCFD-LPM連携血流シミュレーション方法を用いて求める方法である。
また、CFD-LPM連携シミュレーションによって更新されるLPMモデルの微小血管床パラメータ(Ra,i)、(Ca,i)及びそれぞれの枝を介して出力される血流量(Qi)の値を以前ステップの値と比較して、その差が、予め定められた値以下である場合には、収束条件を満たしたと判断し、それぞれの動脈枝に対する(Ra,i)、(Ca,i)値を出力することができる(S440)。また、上記の収束条件をそれぞれ適用または重複するように適用して収束条件を修正することもできる。
Claims (13)
- コンピュータシステムを用いて対象者固有の3次元血管モデルに対する血流シミュレーション方法であって、
(a)前記対象者固有の3次元血管モデルの提供を受けるステップと、
(b)前記提供された対象者固有の3次元血管モデルに血流方程式を適用して血流解析のためのCFDモデル(分析モデル)を生成するステップと、
(c)前記CFDモデルに初期及び境界条件を設定するステップと、
(d)前記CFDモデルの出口境界条件を提供するための、動脈パラメータと微小血管床パラメータを含むLPMモデル(集中パラメータモデル)を生成するステップと、
(e)前記CFDモデルと前記LPMモデルを連携して前記CFDモデルに対する血流シミュレーションを行うステップとを含み、
前記CFDモデルと前記LPMモデルを連携して血流シミュレーションを行うステップ(e)は、
(f)前記設定された初期及び境界条件でCFDモデルに対する血流シミュレーションを行うステップと、
(g)前記血流シミュレーションによるCFDモデルの各出口別血流量(Qi)と総流出血流量(Qtot_cfd)を計算するステップと、
(h)前記CFDモデルの各出口別血流量と総流出血流量を用いて前記LPMモデルの微小血管床パラメータを更新するステップと、
(i)前記更新されたLPMモデルを用いて前記CFDモデルの出口境界条件を更新するステップと、
(j)前記CFDモデルに対する血流シミュレーションの収束条件が満たされるまで、前記(f)乃至(i)ステップを繰り返し行うステップとを含む、対象者固有の3次元血管モデルに対する血流シミュレーション方法。 - 前記LPMモデルは、動脈パラメータと微小血管床パラメータが直列に連結されており、
前記動脈パラメータは、並列に連結された動脈抵抗(Ra)と動脈コンプライアンス(Ca)を含み、
前記微小血管床パラメータは、並列に連結された微小血管床抵抗(Rm)と微小血管床コンプライアンス(Cm)を含む、請求項1に記載の対象者固有の3次元血管モデルに対する血流シミュレーション方法。 - 前記動脈パラメータは、対象者固有の3次元血管モデルの枝の長さを用いて定められたパラメータ値を有する、請求項2に記載の対象者固有の3次元血管モデルに対する血流シミュレーション方法。
- 前記動脈パラメータは、対象者固有の3次元血管モデルの枝末端の直径を用いて定められたパラメータ値を有する、請求項2に記載の対象者固有の3次元血管モデルに対する血流シミュレーション方法。
- 前記動脈パラメータは、対象者固有の3次元血管モデルに対するCFD-LPM連携シミュレーションによって定められたパラメータ値を使用し、
前記動脈パラメータを定めるためのCFD-LPM連携シミュレーションに使用されるLPMモデルは、動脈パラメータのみを含むLPMモデルであり、
前記CFD-LPM連携シミュレーションにおいて、LPMモデルの動脈パラメータ下流の圧力条件は、対象者の休憩状態の圧力条件を使用する、請求項2に記載の対象者固有の3次元血管モデルに対する血流シミュレーション方法。 - 前記CFDモデルの各出口別血流量と総血流量を用いて前記LPMモデルの微小血管床パラメータを更新する(h)ステップにおいて、
それぞれのLPMモデルの微小血管床コンプライアンスパラメータ(Cm,i)は、
CFDモデルシミュレーションによって求められたそれぞれの枝の出口流出血流量(Qi)を対象者から測定した収縮期血圧と拡張期血圧との差で割り、心拍周期を乗じて求められた値に近似する数式
を用いて求められた値に更新し(式中、(Qi)はi番目の枝の血流量である。また、(ΔPi/Δτ)はi番目の枝における時間に対する圧力変化を示す);
それぞれの枝の微小血管床抵抗パラメータ(Rm,i)は、
選定された基準枝の抵抗(Rm,ref)を数式
で求め、
選定された基準枝微小血管床抵抗(Rm,ref)と基準枝微小血管床コンプライアンス(Cm,ref)の積と、残りの枝の微小血管床抵抗(Rm,i)と微小血管床コンプライアンス(Cm,i)の積とが同じであるという条件である数式
を用いて求められた値に更新する、請求項1に記載の対象者固有の3次元血管モデルの血流シミュレーション方法。 - 前記更新されたLPMモデルを用いて前記CFDモデルのそれぞれの枝の出口境界条件を更新するステップ(i)において、
前記CFDモデルのそれぞれの枝の出口境界条件として設定する血圧は、下記の数式を用いて得られる血圧を使用する、請求項6に記載の対象者固有の3次元血管モデルの血流シミュレーション方法。
[数式]
(式中、PiはLPMモデルのそれぞれの枝の出口に更新されて設定される境界条件血圧、(Ra,i)は予め設定されたLPMモデルの動脈抵抗、(Rm,i)はCFDシミュレーションによって更新されたLPMモデルの微小血管床抵抗、(Qlpm,i)は総流出血流量(Qtot_cfd)を更新されたそれぞれのLPM微小血管床抵抗(Rm,i)に反比例するように分配した仮想のLPMモデル血流量をそれぞれ示す。) - 対象者固有の3次元血管モデルに対する血流シミュレーションを行うための装置であって、
プロセッサと、前記プロセッサで行われるためのコンピュータプログラムが保存されたメモリとを含み、
前記コンピュータプログラムは、
(a)前記対象者固有の3次元血管モデルの提供を受けるステップと、
(b)前記提供された対象者固有の3次元血管モデルに血流方程式を適用して血流解析のためのCFDモデル(分析モデル)を生成するステップと、
(c)前記CFDモデルに初期及び境界条件を設定するステップと、
(d)前記CFDモデルの出口境界条件を提供するための、動脈パラメータと微小血管床パラメータを含むLPMモデル(集中パラメータモデル)を生成するステップと、
(e)前記CFDモデルと前記LPMモデルとを連携して前記CFDモデルに対する血流シミュレーションを行うステップとを含み、
前記CFDモデルと前記LPMモデルを連携して血流シミュレーションを行うステップ(e)は、
(f)前記設定された初期及び境界条件でCFDモデルに対する血流シミュレーションを行うステップと、
(g)前記血流シミュレーションによるCFDモデルの各出口別血流量と総血流量を計算するステップと、
(h)前記CFDモデルの各出口別血流量と総血流量を用いて前記LPMモデルの微小血管床パラメータを更新するステップと、
(i)前記更新されたLPMモデルを用いて前記CFDモデルの出口境界条件を更新するステップと、
(j)前記CFDモデルに対する血流シミュレーションの収束条件が満たされるまで、前記(f)乃至(i)ステップを繰り返し行うことにより、少なくとも一つの血流力学的物理量を計算するステップとを行うように構成された、対象者固有の3次元血管モデルに対する血流シミュレーション装置。 - 前記LPMモデルは、動脈パラメータと微小血管床パラメータが直列に連結されており、
前記動脈パラメータは、並列に連結された動脈抵抗(Ra)と動脈コンプライアンス(Ca)を含み、
前記微小血管床パラメータは、並列に連結された微小血管床抵抗(Rm)と微小血管床コンプライアンス(Cm)を含む、請求項8に記載の対象者固有の3次元血管モデルに対する血流シミュレーション装置。 - 前記動脈パラメータは、対象者固有の3次元血管モデルの枝の長さを用いて定められたパラメータ値を有する、請求項9に記載の対象者固有の3次元血管モデルに対する血流シミュレーション装置。
- 前記動脈パラメータは、対象者固有の3次元血管モデルに対するCFD-LPM連携シミュレーションによって定められたパラメータ値を使用し、
前記動脈パラメータを定めるためのCFD-LPM連携シミュレーションに使用されるLPMモデルは、動脈パラメータのみを含むLPMモデルであり、
前記CFD-LPM連携シミュレーションにおいて、LPMモデルの動脈パラメータ下流の圧力条件は、対象者の休憩状態の圧力条件を使用する、請求項9に記載の対象者固有の3次元血管モデルに対する血流シミュレーション装置。 - 前記CFDモデルの各出口別血流量と総血流量を用いて前記LPMモデルの微小血管床パラメータを更新する(h)ステップにおいて、
それぞれのLPMモデルの微小血管床コンプライアンスパラメータ(Cm,i)は、
CFDモデルシミュレーションによって求められたそれぞれの枝の出口流出血流量(Qi)を対象者から測定した収縮期血圧と拡張期血圧との差で割り、心拍周期を乗じて求められた値に近似する数式
を用いて求められた値に更新し(式中、(Qi)はi番目の枝の血流量である。また、(ΔPi/Δτ)はi番目の枝における時間に対する圧力変化を示す);
それぞれの枝の微小血管床抵抗パラメータ(Rm,i)は、
選定された基準枝の抵抗(Rm,ref)を数式
で求め、
選定された基準枝微小血管床抵抗(Rm,ref)と基準枝微小血管床コンプライアンス(Cm,ref)の積と、残りの枝の微小血管床抵抗(Rm,i)と微小血管床コンプライアンス(Cm,i)の積とが同じであるという条件である数式
を用いて求められた値に更新する、請求項8に記載の対象者固有の3次元血管モデルの血流シミュレーション装置。 - 前記更新されたLPMモデルを用いて前記CFDモデルのそれぞれの枝の出口境界条件を更新するステップ(i)において、
前記CFDモデルのそれぞれの枝の出口境界条件として設定する血圧は、下記の数式を用いて得られる血圧を使用する、請求項12に記載の対象者固有の3次元血管モデルの血流シミュレーション装置。
[数式]
(式中、PiはLPMモデルのそれぞれの枝の出口に更新されて設定される境界条件血圧、(Ra,i)は予め設定されたLPMモデルの動脈抵抗、(Rm,i)はCFDシミュレーションによって更新されたLPMモデルの微小血管床抵抗、(Qlpm,i)は総流出血流量(Qtot_cfd)を更新されたそれぞれのLPM微小血管床抵抗(Rm,i)に反比例するように分配した仮想のLPMモデル血流量をそれぞれ示す。)
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