JP7465361B2 - Vascular image processing method, system, computing device and storage medium - Google Patents
Vascular image processing method, system, computing device and storage medium Download PDFInfo
- Publication number
- JP7465361B2 JP7465361B2 JP2022551536A JP2022551536A JP7465361B2 JP 7465361 B2 JP7465361 B2 JP 7465361B2 JP 2022551536 A JP2022551536 A JP 2022551536A JP 2022551536 A JP2022551536 A JP 2022551536A JP 7465361 B2 JP7465361 B2 JP 7465361B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- interest
- segment
- vascular
- vessel
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000002792 vascular Effects 0.000 title claims description 308
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 29
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 129
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 108
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 73
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 claims description 48
- 208000031481 Pathologic Constriction Diseases 0.000 claims description 24
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 24
- 230000036262 stenosis Effects 0.000 claims description 24
- 208000037804 stenosis Diseases 0.000 claims description 24
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 claims description 22
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 22
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 11
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 10
- 238000012952 Resampling Methods 0.000 claims description 9
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 9
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 8
- 210000004231 tunica media Anatomy 0.000 claims description 6
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 238000002608 intravascular ultrasound Methods 0.000 description 5
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 4
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 4
- 210000004351 coronary vessel Anatomy 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 201000000057 Coronary Stenosis Diseases 0.000 description 2
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 2
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000002586 coronary angiography Methods 0.000 description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000012014 optical coherence tomography Methods 0.000 description 2
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 206010011089 Coronary artery stenosis Diseases 0.000 description 1
- 240000005979 Hordeum vulgare Species 0.000 description 1
- 235000007340 Hordeum vulgare Nutrition 0.000 description 1
- 244000208734 Pisonia aculeata Species 0.000 description 1
- 208000007536 Thrombosis Diseases 0.000 description 1
- 206010057469 Vascular stenosis Diseases 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000036770 blood supply Effects 0.000 description 1
- 230000002308 calcification Effects 0.000 description 1
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000002224 dissection Methods 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 description 1
- 210000002540 macrophage Anatomy 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 210000004165 myocardium Anatomy 0.000 description 1
- 238000004321 preservation Methods 0.000 description 1
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 1
- 238000004451 qualitative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000011895 specific detection Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/25—Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
- G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
- G06T7/344—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods involving models
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
- G06T2207/30104—Vascular flow; Blood flow; Perfusion
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Geometry (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
- Endoscopes (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
本発明は医療分野に関し、特に血管画像の処理方法、システム、コンピューティングデバイス及び記憶媒体に関する。 The present invention relates to the medical field, and in particular to a method, system, computing device and storage medium for processing vascular images.
血管狭窄は心筋への血流供給に影響を及ぼし、冠動脈造影により、冠動脈狭窄の重症度を示すことはできるが、血管の機能的変化を反映することはできない。血管圧力差とは、関心血管セグメントの近位端終点と遠位端終点との圧力差であり、血管の血液供給機能状態を効果的に反映することができる。 Vascular stenosis affects the blood flow supply to the myocardium, and coronary angiography can indicate the severity of coronary stenosis, but cannot reflect the functional changes of the blood vessels. The vascular pressure difference is the pressure difference between the proximal and distal end points of the interested blood vessel segment, which can effectively reflect the blood supply functional state of the blood vessel.
しかしながら、血管圧力差の測定は従来から難点とされている。圧力センサによる血管の侵襲的な圧力測定は作業量が大きいだけでなく、血管を損傷するリスクも存在する。三次元又は二次元の定量的冠動脈造影により、冠動脈系の幾何学的モデルを取得することができる。さらに再構成された冠動脈系の幾何学的モデルに対してコンピュータによる流体力学分析を行い、複雑な流体力学方程式を解くには膨大な計算量が必要である。冠動脈狭窄の長さと狭窄率を固定値とする方法もあり、このようにして、計算結果の精度が低下してしまう。 However, measuring the vascular pressure difference has traditionally been difficult. Invasive measurement of vascular pressure using a pressure sensor is not only labor intensive, but also carries the risk of damaging the blood vessels. A geometric model of the coronary artery system can be obtained by three-dimensional or two-dimensional quantitative coronary angiography. Furthermore, performing a computational fluid dynamics analysis on the reconstructed geometric model of the coronary artery system and solving the complex fluid dynamics equations requires a huge amount of calculation. There is also a method in which the length and stenosis rate of the coronary artery stenosis are fixed values, which reduces the accuracy of the calculation results.
従来技術では、ＣＮ１０７１１５１０８Ａには、血管画像に基づいて血管圧力差を迅速に計算する方法が開示されている。 In the prior art, CN107115108A discloses a method for quickly calculating vascular pressure difference based on vascular images.
出願人は、従来技術では血管画像に基づく血管圧力差の計算が不正確であるという問題があることを見出した。出願人はさらに、従来技術では血管における管腔輪郭パラメータに基づいて参照管腔を計算するため、血管内にいくつかの特徴がある場合、例えば管腔と中膜との間にプラークがある場合、プラークの圧迫により管腔が大きく変形し、これにより取得した参照管腔と理想的な参照管腔との偏差は大きく、特に血管セグメント全体にわたってプラークがある場合、管腔により正確な参照管腔を取得できず、さらに血管圧力差の計算が不正確であることにつながることを見出した。 The applicant has found that the conventional technology has a problem in that the calculation of the vascular pressure difference based on the vascular image is inaccurate. The applicant has further found that, since the conventional technology calculates the reference lumen based on the lumen contour parameters in the blood vessel, when there are several features in the blood vessel, for example, when there is plaque between the lumen and the media, the lumen is significantly deformed by the compression of the plaque, and as a result, the deviation between the acquired reference lumen and the ideal reference lumen is large, and particularly when plaque is present over the entire blood vessel segment, it is not possible to acquire an accurate reference lumen, which further leads to inaccurate calculation of the vascular pressure difference.
従って、管腔と中膜との間にプラークが発生する場合に従来の管腔の使用に起因する血管圧力差の計算における誤差が生じることをどのように解決するかは、現在新たな課題となっており、早急に解決を要する現実的な問題にもなっている。このため、本出願人は、創造的な実験及びシミュレーションを何度も繰り返したところ、従来の計算方法では中膜輪郭パラメータの概念を導入し、従来技術における管腔パラメータではなく該中膜輪郭パラメータに基づいて参照管腔情報を取得し、この革新的なパラメータの導入及び計算方法により、精度等が実際の需要を満たす理想的な関心血管セグメントの血流予備量比値を取得したことを見出し（その原因は、血管セグメント全体にわたってプラーク等の病変が存在する場合、従来の計算方法では実際の管腔の適切な位置又は正確な位置を見つけて正確な参照管腔を取得することはできないが、中膜輪郭パラメータを使用して正確な参照管腔を取得することができ、例えば、中膜の輪郭から正常な内膜の厚さを引いたものは参照管腔の対応する輪郭であることにある）、従って、本発明が提出した新たな技術的解決手段は、従来技術における血管圧力差の計算が不正確であるという技術的難題を克服する。 Therefore, how to solve the error in the calculation of the vascular pressure difference caused by the use of the conventional lumen when plaque occurs between the lumen and the media is currently a new challenge and a practical problem that needs to be solved quickly. For this reason, the applicant has repeatedly conducted creative experiments and simulations and found that the conventional calculation method introduces the concept of the media contour parameter, and obtains reference lumen information based on the media contour parameter instead of the lumen parameter in the conventional technology, and the introduction of this innovative parameter and calculation method has obtained an ideal fractional flow reserve value of the interested vascular segment whose accuracy meets the actual demands (the reason for this is that when a lesion such as plaque exists throughout the entire vascular segment, the conventional calculation method cannot find the appropriate or accurate position of the actual lumen to obtain an accurate reference lumen, but the media contour parameter can be used to obtain an accurate reference lumen, for example, the contour of the media minus the thickness of the normal intima is the corresponding contour of the reference lumen). Therefore, the new technical solution proposed by the present invention overcomes the technical difficulty of the inaccurate calculation of the vascular pressure difference in the conventional technology.
本発明は、従来技術における血管圧力差の計算が不正確であるという問題を解決するために、血管画像の処理方法を提供することを目的とする。 The present invention aims to provide a method for processing vascular images to solve the problem of inaccurate calculation of vascular pressure difference in the prior art.
上記技術課題を解決するために、本発明の実施形態は、関心血管セグメントの映像データを取得するステップと、関心血管セグメントの血流パラメータを取得するステップと、関心血管セグメントの映像データを検出して分析することで、関心血管セグメントの管腔輪郭パラメータ、及び中膜輪郭パラメータを含む参照情報を得るステップと、中膜輪郭パラメータに基づいて参照管腔情報を取得するステップと、血流パラメータ、参照情報及び参照管腔情報に基づいて関心血管セグメントの血流予備量比値を算出するステップと、を含む血管画像の処理方法を開示する。 In order to solve the above technical problems, an embodiment of the present invention discloses a method for processing vascular images, including the steps of acquiring image data of a vascular segment of interest, acquiring blood flow parameters of the vascular segment of interest, obtaining reference information including lumen contour parameters and media contour parameters of the vascular segment of interest by detecting and analyzing the image data of the vascular segment of interest, acquiring reference lumen information based on the media contour parameters, and calculating a fractional blood flow reserve value of the vascular segment of interest based on the blood flow parameters, the reference information, and the reference lumen information.
上記技術的解決手段によれば、血管圧力差のより正確な計算を実現することができる。 The above technical solution allows for more accurate calculation of vascular pressure difference.
好ましくは、中膜輪郭パラメータに基づいて参照管腔情報を取得するステップは、中膜輪郭パラメータに基づいて近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームを取得するステップと、近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームに基づいて参照管腔情報を算出するステップと、を含む。 Preferably, the step of acquiring reference lumen information based on the media contour parameters includes a step of acquiring a proximal end normal frame and a distal end normal frame based on the media contour parameters, and a step of calculating reference lumen information based on the proximal end normal frame and the distal end normal frame.
好ましくは、中膜輪郭パラメータに基づいて参照管腔情報を取得するステップは、関心血管セグメントの正常内膜の厚さを取得するステップと、中膜輪郭パラメータ及び正常内膜の厚さに基づいて参照管腔情報を得るステップと、を含む。 Preferably, the step of obtaining reference lumen information based on the media contour parameters includes the steps of obtaining a normal intima thickness of the vessel segment of interest, and obtaining reference lumen information based on the media contour parameters and the normal intima thickness.
好ましくは、参照情報は関心血管セグメントの側枝血管セグメントパラメータをさらに含み、側枝血管セグメントパラメータは管腔輪郭パラメータから算出され、中膜輪郭パラメータに基づいて参照管腔情報を取得するステップは、中膜輪郭パラメータに基づいて近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームを取得するステップと、側枝血管セグメントパラメータ、近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームに基づいて参照管腔情報を算出するステップと、を含む。 Preferably, the reference information further includes side branch vessel segment parameters of the vessel segment of interest, the side branch vessel segment parameters being calculated from the lumen contour parameters, and the step of acquiring the reference lumen information based on the media contour parameters includes a step of acquiring a proximal end normal frame and a distal end normal frame based on the media contour parameters, and a step of calculating the reference lumen information based on the side branch vessel segment parameters, the proximal end normal frame, and the distal end normal frame.
好ましくは、参照情報は関心血管セグメントの側枝血管セグメントパラメータをさらに含み、側枝血管セグメントパラメータは管腔輪郭パラメータから算出され、中膜輪郭パラメータに基づいて参照管腔情報を取得するステップは、側枝血管セグメントパラメータに基づいて関心血管セグメントを複数のサブセグメントに分けるステップと、中膜輪郭パラメータに基づいて各サブセグメント内の正常フレームを得るステップと、各サブセグメント内の正常フレームに基づいて参照管腔情報を得るステップと、を含む。 Preferably, the reference information further includes side branch vessel segment parameters of the vessel segment of interest, the side branch vessel segment parameters being calculated from the lumen contour parameters, and the step of obtaining the reference lumen information based on the media contour parameters includes a step of dividing the vessel segment of interest into a plurality of subsegments based on the side branch vessel segment parameters, a step of obtaining normal frames in each subsegment based on the media contour parameters, and a step of obtaining the reference lumen information based on the normal frames in each subsegment.
好ましくは、血管画像の処理方法は、参照管腔情報及び側枝血管セグメントパラメータに基づいて各側枝での校正値を計算するステップと、関心血管セグメントのグラフを表示し、側枝血管セグメントパラメータに基づいて各側枝をグラフの対応する位置に表示するステップと、及び／又は側枝の横断面輪郭を表示し、校正値を表示するステップとをさらに含む。 Preferably, the method for processing vascular images further includes the steps of calculating a calibration value at each side branch based on the reference lumen information and the side branch vessel segment parameters, displaying a graph of the vessel segment of interest and displaying each side branch at a corresponding position on the graph based on the side branch vessel segment parameters, and/or displaying cross-sectional contours of the side branches and displaying the calibration values.
好ましくは、血管画像の処理方法は、関心血管セグメントの血管位置を取得するステップと、血管位置に基づいて血流予備量比値を修正するステップと、をさらに含む。 Preferably, the method for processing a vascular image further includes the steps of obtaining a vascular position of the vascular segment of interest and correcting the fractional flow reserve value based on the vascular position.
好ましくは、参照情報は関心血管セグメントの側枝血管セグメントパラメータをさらに含み、側枝血管セグメントパラメータは管腔輪郭パラメータから算出され、血管画像の処理方法は、血管位置に基づいて関心血管セグメントの血管タイプを得るステップと、血管タイプが分岐モデルである場合、側枝血管セグメントパラメータに基づいて関心血管セグメントの分岐節点情報を取得するステップと、関心血管セグメントの縦断面ビューを表示するステップと、分岐節点情報に基づいて、縦断面ビューにおいて異なる色で関心血管セグメントの本幹及び分枝を表現するステップと、をさらに含む。 Preferably, the reference information further includes side branch vessel segment parameters of the vessel segment of interest, the side branch vessel segment parameters being calculated from the lumen contour parameters, and the method for processing the vessel image further includes the steps of obtaining a vessel type of the vessel segment of interest based on the vessel position, and if the vessel type is a branching model, obtaining branch node information of the vessel segment of interest based on the side branch vessel segment parameters, displaying a longitudinal cross-sectional view of the vessel segment of interest, and representing the trunk and branches of the vessel segment of interest in different colors in the longitudinal cross-sectional view based on the branch node information.
好ましくは、関心血管セグメントの映像データを取得するステップは、目標血管の映像データ及び対応する層厚さ及び画素サイズを含む収集パラメータを取得するステップと、目標血管の映像データ及び収集パラメータに基づいて目標血管の画像を再構成して表示するステップと、画像中の選定された関心血管セグメントの映像データを取得するステップと、を含む。 Preferably, the step of acquiring image data of the vessel segment of interest includes the steps of acquiring image data of the target vessel and corresponding acquisition parameters including layer thickness and pixel size, reconstructing and displaying an image of the target vessel based on the image data of the target vessel and the acquisition parameters, and acquiring image data of a selected vessel segment of interest in the image.
好ましくは、目標血管の映像データ及び収集パラメータに基づいて目標血管の画像を再構成して表示するステップは、目標血管の映像データに対して再サンプリング及び再ソートを行うステップと、再ソートされた目標血管の映像データ及び収集パラメータに基づいて目標血管の画像を再構成して表示するステップと、を含む。 Preferably, the step of reconstructing and displaying an image of the target vessel based on the imaging data and collection parameters of the target vessel includes a step of resampling and re-sorting the imaging data of the target vessel, and a step of reconstructing and displaying an image of the target vessel based on the re-sorted imaging data and collection parameters of the target vessel.
好ましくは、目標血管の映像データ及び収集パラメータに基づいて目標血管の画像を再構成して表示するステップは、目標血管の映像データ及び収集パラメータに基づいて目標血管の画像を再構成するステップと、目標血管の画像をレジストレーションすることで、目標血管の映像データの収集過程における誤差を校正するステップと、レジストレーションされた画像を表示するステップと、を含む。 Preferably, the step of reconstructing and displaying an image of the target vessel based on the image data and collection parameters of the target vessel includes a step of reconstructing an image of the target vessel based on the image data and collection parameters of the target vessel, a step of calibrating an error in the process of collecting the image data of the target vessel by registering the image of the target vessel, and a step of displaying the registered image.
好ましくは、参照情報はステント情報をさらに含み、血管画像の処理方法は、関心血管セグメントのステントパラメータを取得するステップと、ステントパラメータに基づいてステントを検出してステントを再構成し、ステントを評価してステント位置及びステント輪郭情報を含むステント情報を得るステップと、関心血管セグメントの縦断面ビューを表示するステップと、ステント情報に基づいて縦断面ビューにおいて疑似カラーバーでステントを表現するステップと、をさらに含む。 Preferably, the reference information further includes stent information, and the method for processing a vascular image further includes the steps of obtaining stent parameters of the vascular segment of interest, detecting and reconstructing a stent based on the stent parameters, evaluating the stent to obtain stent information including stent position and stent contour information, displaying a longitudinal cross-sectional view of the vascular segment of interest, and representing the stent with a pseudo-color bar in the longitudinal cross-sectional view based on the stent information.
好ましくは、血管画像の処理方法は、参照管腔情報及び参照情報に基づいて狭窄率が閾値よりも大きい第１特徴血管セグメントを定量化するステップと、関心血管セグメントのグラフを表示するステップと、グラフにおける狭窄率が設定区間にある第１特徴血管セグメントをマークするステップと、をさらに含む。 Preferably, the vascular image processing method further includes a step of quantifying a first characteristic vascular segment having a stenosis rate greater than a threshold based on the reference lumen information and the reference information, a step of displaying a graph of the vascular segment of interest, and a step of marking the first characteristic vascular segment in the graph having a stenosis rate within a set interval.
好ましくは、関心血管セグメントが第２特徴を含む場合、参照情報は第２特徴情報をさらに含み、血管画像の処理方法は、参照情報に基づいて関心血管セグメント及び第２特徴を再構成して表示するステップをさらに含む。 Preferably, when the vessel segment of interest includes a second feature, the reference information further includes second feature information, and the method for processing a vessel image further includes a step of reconstructing and displaying the vessel segment of interest and the second feature based on the reference information.
好ましくは、血管画像の処理方法は、参照情報に基づいて関心血管セグメントの縦断面輪郭及び／又は横断面輪郭を表示するステップと、縦断面輪郭及び／又は横断面輪郭を調整するステップと、調整後の縦断面輪郭及び／又は横断面輪郭に基づいて、参照情報、及び／又は参照管腔情報、及び血流予備量比値を更新するステップと、をさらに含む。 Preferably, the method for processing a vascular image further includes the steps of displaying a longitudinal section contour and/or a transverse section contour of the vascular segment of interest based on the reference information, adjusting the longitudinal section contour and/or the transverse section contour, and updating the reference information, and/or the reference lumen information, and the fractional flow reserve value based on the adjusted longitudinal section contour and/or the transverse section contour.
好ましくは、血管画像の処理方法は、疑似カラーの形式で血流予備量比値を関心血管セグメントのグラフに表示するステップと、及び／又は関心血管セグメントのグラフを表示し、シミュレートされた後退曲線をオーバーレイ表示するステップと、及び／又は関心血管セグメントを三次元再構成し、三次元再構成後の関心血管セグメントを表示するステップとをさらに含む。 Preferably, the method for processing vascular images further includes the steps of displaying the fractional flow reserve value in pseudocolor format on a graph of the vascular segment of interest, and/or displaying the graph of the vascular segment of interest and overlaying the simulated regression curve, and/or performing a three-dimensional reconstruction of the vascular segment of interest and displaying the vascular segment of interest after the three-dimensional reconstruction.
本発明の実施形態は、関心血管セグメントの映像データ及び関心血管セグメントの血流パラメータを取得するための取得モジュールと、関心血管セグメントの映像データを検出して分析することで、関心血管セグメントの管腔輪郭パラメータ、及び中膜輪郭パラメータを含む参照情報を得る、参照情報は分析モジュールと、中膜輪郭パラメータに基づいて参照管腔情報を取得するための第１計算ユニット、及び血流パラメータ、参照情報及び参照管腔情報に基づいて関心血管セグメントの血流予備量比値を算出するための第２計算ユニットを含む計算モジュールと、を備える血管画像の処理システムをさらに開示する。 The embodiment of the present invention further discloses a vascular image processing system including an acquisition module for acquiring image data of a vascular segment of interest and blood flow parameters of the vascular segment of interest, an analysis module for detecting and analyzing the image data of the vascular segment of interest to obtain reference information including a lumen contour parameter and a media contour parameter of the vascular segment of interest, and a calculation module including a first calculation unit for acquiring reference lumen information based on the media contour parameter, and a second calculation unit for calculating a fractional flow reserve value of the vascular segment of interest based on the blood flow parameters, the reference information, and the reference lumen information.
上記技術的解決手段を採用した処理システムは、血管圧力差のより正確な計算を実現することができる。 A processing system employing the above technical solution can achieve more accurate calculation of vascular pressure difference.
好ましくは、第１計算ユニットは、中膜輪郭パラメータに基づいて近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームを取得するための正常フレーム抽出ユニットと、近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームに基づいて参照管腔情報を算出するための参照管腔計算ユニットと、を備える。 Preferably, the first calculation unit includes a normal frame extraction unit for acquiring a proximal end normal frame and a distal end normal frame based on the media contour parameters, and a reference lumen calculation unit for calculating reference lumen information based on the proximal end normal frame and the distal end normal frame.
好ましくは、取得モジュールはさらに、関心血管セグメントの正常内膜の厚さを取得することに用いられ、第１計算ユニットは中膜輪郭パラメータ及び正常内膜の厚さに基づいて参照管腔情報を得る。 Preferably, the acquisition module is further used for acquiring a normal intima thickness of the vessel segment of interest, and the first calculation unit obtains reference lumen information based on the media contour parameter and the normal intima thickness.
好ましくは、参照情報は関心血管セグメントの側枝血管セグメントパラメータをさらに含み、側枝血管セグメントパラメータは分析モジュールによって管腔輪郭パラメータに基づいて算出され、第１計算ユニットは、中膜輪郭パラメータに基づいて近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームを取得するための正常フレーム抽出ユニットと、側枝血管セグメントパラメータ、近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームに基づいて参照管腔情報を算出するための参照管腔計算ユニットと、を備える。 Preferably, the reference information further includes side branch vessel segment parameters of the vessel segment of interest, the side branch vessel segment parameters being calculated by the analysis module based on the lumen contour parameters, and the first calculation unit includes a normal frame extraction unit for obtaining a proximal end normal frame and a distal end normal frame based on the media contour parameters, and a reference lumen calculation unit for calculating reference lumen information based on the side branch vessel segment parameters, the proximal end normal frame and the distal end normal frame.
好ましくは、参照情報は関心血管セグメントの側枝血管セグメントパラメータをさらに含み、側枝血管セグメントパラメータは分析モジュールによって管腔輪郭パラメータに基づいて算出され、第１計算ユニットは、側枝血管セグメントパラメータに基づいて関心血管セグメントを複数のサブセグメントに分けて、中膜輪郭パラメータに基づいて各サブセグメント内の正常フレームを得るための正常フレーム抽出ユニットと、各サブセグメント内の正常フレームに基づいて参照管腔情報を得るための参照管腔計算ユニットと、を備える。 Preferably, the reference information further includes side branch vessel segment parameters of the vessel segment of interest, the side branch vessel segment parameters being calculated by the analysis module based on the lumen contour parameters, and the first calculation unit includes a normal frame extraction unit for dividing the vessel segment of interest into a plurality of subsegments based on the side branch vessel segment parameters and obtaining normal frames in each subsegment based on the media contour parameters, and a reference lumen calculation unit for obtaining reference lumen information based on the normal frames in each subsegment.
好ましくは、血管画像の処理システムは第１表示モジュールをさらに備え、計算モジュールは、参照管腔情報及び側枝血管セグメントパラメータに基づいて各側枝での校正値を計算するための第３計算ユニットをさらに備え、第１表示モジュールは、関心血管セグメントのグラフを表示し、側枝血管セグメントパラメータに基づいて各側枝をグラフの対応する位置に表示することに用いられ、及び／又は第１表示モジュールはさらに、側枝の横断面輪郭を表示し、校正値を表示することに用いられる。 Preferably, the vascular image processing system further comprises a first display module, the calculation module further comprises a third calculation unit for calculating a calibration value at each side branch based on the reference lumen information and the side branch vessel segment parameters, and the first display module is used for displaying a graph of the vessel segment of interest and displaying each side branch at a corresponding position on the graph based on the side branch vessel segment parameters, and/or the first display module is further used for displaying the cross-sectional contours of the side branches and displaying the calibration values.
好ましくは、血管画像の処理システムは修正モジュールをさらに備え、取得モジュールはさらに、関心血管セグメントの血管位置を取得することに用いられ、修正モジュールは、血管位置に基づいて関心血管セグメントの血流予備量比値を修正することに用いられる。 Preferably, the vascular image processing system further comprises a correction module, the acquisition module is further used for acquiring a vascular position of the vascular segment of interest, and the correction module is used for correcting the fractional flow reserve value of the vascular segment of interest based on the vascular position.
好ましくは、血管画像の処理システムは第２表示モジュールをさらに備え、参照情報は関心血管セグメントの側枝血管セグメントパラメータをさらに含み、側枝血管セグメントパラメータは管腔輪郭パラメータから算出され、取得モジュールはさらに、血管位置に基づいて関心血管セグメントの血管タイプを取得することに用いられ、血管タイプが分岐モデルである場合、分析モジュールは、側枝血管セグメントパラメータに基づいて関心血管セグメントの分岐節点情報を取得し、第２表示モジュールは関心血管セグメントの縦断面ビューを表示し、分岐節点情報に基づいて、縦断面ビューにおいて異なる色で関心血管セグメントの本幹及び分枝を表現する。 Preferably, the vascular image processing system further includes a second display module, the reference information further includes side branch vessel segment parameters of the vascular segment of interest, the side branch vessel segment parameters being calculated from the lumen contour parameters, the acquisition module is further used to acquire the vessel type of the vascular segment of interest based on the vascular position, and if the vessel type is a branching model, the analysis module acquires branch node information of the vascular segment of interest based on the side branch vessel segment parameters, the second display module displays a longitudinal cross-sectional view of the vascular segment of interest, and represents the main trunk and branches of the vascular segment of interest in different colors in the longitudinal cross-sectional view based on the branch node information.
好ましくは、取得モジュールは第１取得ユニット、第２取得ユニット、再構成計算ユニット及び表示ユニットを備え、第１取得ユニットは、目標血管の映像データ及び対応する層厚さ及び画素サイズを含む収集パラメータを取得することに用いられ、再構成計算ユニットは、目標血管の映像データ及び収集パラメータに基づいて再構成計算を行うことに用いられ、表示ユニットは、再構成後の目標血管の画像を表示することに用いられ、第２取得ユニットは、画像中の選定された関心血管セグメントの映像データを取得することに用いられる。 Preferably, the acquisition module includes a first acquisition unit, a second acquisition unit, a reconstruction calculation unit and a display unit, the first acquisition unit is used for acquiring image data of the target vessel and acquisition parameters including corresponding layer thickness and pixel size, the reconstruction calculation unit is used for performing reconstruction calculation based on the image data of the target vessel and the acquisition parameters, the display unit is used for displaying the image of the target vessel after reconstruction, and the second acquisition unit is used for acquiring image data of a selected vessel segment of interest in the image.
好ましくは、取得モジュールは、第１取得ユニットが取得した目標血管の映像データに対して再サンプリング及び再ソートを行うための再サンプリングユニットをさらに備え、再構成計算ユニットは再ソートされた目標血管の映像データ及び収集パラメータに基づいて再構成計算を行うことに用いられる。 Preferably, the acquisition module further includes a resampling unit for resampling and re-sorting the image data of the target vessel acquired by the first acquisition unit, and the reconstruction calculation unit is used to perform reconstruction calculation based on the re-sorted image data of the target vessel and the acquisition parameters.
好ましくは、取得モジュールは、目標血管の画像をレジストレーションすることで、目標血管の映像データの収集過程における誤差を校正するためのレジストレーションユニットをさらに備え、表示ユニットは、レジストレーション後の画像を表示することに用いられる。 Preferably, the acquisition module further includes a registration unit for calibrating errors in the process of collecting image data of the target blood vessel by registering the image of the target vessel, and the display unit is used to display the image after registration.
好ましくは、血管画像の処理システムは第３表示モジュールをさらに備え、参照情報はステント情報をさらに含み、取得モジュールはさらに、関心血管セグメントのステントパラメータを取得することに用いられ、分析モジュールはさらに、ステントパラメータに基づいてステントを検出してステントを再構成し、ステントを評価してステント情報を得ることに用いられ、ステント情報はステント位置及びステント輪郭情報を含み、第３表示モジュールは、関心血管セグメントの縦断面ビューを表示し、ステント情報に基づいて縦断面ビューにおいて疑似カラーバーでステントを表現することに用いられる。 Preferably, the vascular image processing system further comprises a third display module, the reference information further includes stent information, the acquisition module is further used for acquiring stent parameters of the vascular segment of interest, the analysis module is further used for detecting the stent based on the stent parameters, reconstructing the stent, and evaluating the stent to obtain stent information, the stent information including stent position and stent contour information, and the third display module is used for displaying a longitudinal cross-sectional view of the vascular segment of interest and representing the stent with a pseudo-color bar in the longitudinal cross-sectional view based on the stent information.
好ましくは、血管画像の処理システムは第４表示モジュールをさらに備え、計算モジュールは第４計算ユニットをさらに備え、第４計算ユニットは、参照管腔情報及び参照情報に基づいて狭窄率が閾値よりも大きい第１特徴血管セグメントを定量化することに用いられ、第４表示モジュールは、関心血管セグメントのグラフを表示し、グラフにおける狭窄率が設定区間にある第１特徴血管セグメントをマークすることに用いられる。 Preferably, the vascular image processing system further comprises a fourth display module, and the calculation module further comprises a fourth calculation unit, the fourth calculation unit is used to quantify the first characteristic vascular segment having a stenosis rate greater than a threshold based on the reference lumen information and the reference information, and the fourth display module is used to display a graph of the vascular segment of interest and mark the first characteristic vascular segment in the graph having a stenosis rate within a set interval.
好ましくは、血管画像の処理システムは第５表示モジュールをさらに備え、関心血管セグメントが第２特徴を含む場合、参照情報は第２特徴情報をさらに含み、分析モジュールはさらに、参照情報に基づいて関心血管セグメント及び第２特徴を再構成することに用いられ、第５表示モジュールは、関心血管セグメント及び第２特徴を表示することに用いられる。 Preferably, the vascular image processing system further includes a fifth display module, and when the vascular segment of interest includes a second feature, the reference information further includes second feature information, the analysis module is further used for reconstructing the vascular segment of interest and the second feature based on the reference information, and the fifth display module is used for displaying the vascular segment of interest and the second feature.
好ましくは、血管画像の処理システムは調整モジュールをさらに備え、調整モジュールは表示ユニット、調整ユニット及び更新ユニットを備え、表示ユニットは、参照情報に基づいて関心血管セグメントの縦断面輪郭及び／又は横断面輪郭を表示することに用いられ、調整ユニットは、縦断面輪郭及び／又は横断面輪郭を調整することに用いられ、更新ユニットは、調整後の縦断面輪郭及び／又は横断面輪郭に基づいて、参照情報、及び／又は参照管腔情報、及び血流予備量比値を更新することに用いられる。 Preferably, the vascular image processing system further comprises an adjustment module, the adjustment module comprising a display unit, an adjustment unit and an update unit, the display unit is used for displaying the longitudinal section contour and/or the transverse section contour of the vascular segment of interest based on the reference information, the adjustment unit is used for adjusting the longitudinal section contour and/or the transverse section contour, and the update unit is used for updating the reference information, and/or the reference lumen information and the fractional flow reserve value based on the adjusted longitudinal section contour and/or the transverse section contour.
好ましくは、血管画像の処理システムは、疑似カラーの形式で血流予備量比値を関心血管セグメントのグラフに表示し、及び／又は関心血管セグメントのグラフを表示し、シミュレートされた後退曲線をオーバーレイ表示し、及び／又は関心血管セグメントを三次元再構成し、三次元再構成後の関心血管セグメントを表示するための第６表示モジュールをさらに備える。 Preferably, the vascular image processing system further comprises a sixth display module for displaying the fractional flow reserve value on a graph of the vascular segment of interest in pseudocolor format, and/or displaying a graph of the vascular segment of interest and overlaying a simulated regression curve, and/or performing a three-dimensional reconstruction of the vascular segment of interest and displaying the vascular segment of interest after the three-dimensional reconstruction.
本発明の実施形態は、様々な命令を実現するためのプロセッサと、プロセッサによりロードされて前記いずれかの血管画像の処理方法を実行するための複数の命令を記憶するためのメモリと、を備えるコンピューティングデバイスをさらに開示する。 An embodiment of the present invention further discloses a computing device including a processor for implementing various instructions and a memory for storing a plurality of instructions that are loaded by the processor to perform any of the above-mentioned vascular image processing methods.
上記技術的解決手段を採用したコンピューティングデバイスは、血管圧力差のより正確な計算を実現することができる。 A computing device employing the above technical solution can achieve more accurate calculation of vascular pressure difference.
本発明の実施形態は、プロセッサによりロードされて前記いずれかの血管画像の処理方法を実行するための複数の命令が記憶される記憶媒体をさらに開示する。 An embodiment of the present invention further discloses a storage medium storing a plurality of instructions for executing any of the above-mentioned vascular image processing methods when loaded by a processor.
上記技術的解決手段を採用した記憶媒体は、血管圧力差のより正確な計算を実現することができる。 A storage medium employing the above technical solution can achieve more accurate calculation of vascular pressure difference.
以下、特定の具体的な実施例で本発明の実施形態を説明し、当業者は本明細書に開示された内容から本発明のほかの利点及び効果を容易に理解できる。本発明の内容は好ましい実施例を挙げて説明するが、これはこの発明の特徴は該実施形態のみに限定されることを表したものではない。まさしく逆であり、実施形態に基づいて発明を説明する目的は、本発明の特許請求の範囲に基づいて拡張可能なほかの選択又は改造をカバーするためである。本発明への深い理解を提供するために、以下の記載には多くの具体的な細部が含まれる。本発明は、これらの細部を使用せずに実施可能である。また、本発明の重点を混乱させ、又は曖昧にさせるのを避けるために、ある具体的な細部は記載において省略される。なお、矛盾のない場合には、本発明の実施例及び実施例の特徴を互いに組み合わせることができる。 The following describes the embodiments of the present invention with specific examples, and those skilled in the art can easily understand other advantages and effects of the present invention from the contents disclosed in this specification. Although the contents of the present invention are described with reference to preferred embodiments, this does not mean that the features of the present invention are limited to the preferred embodiments. On the contrary, the purpose of describing the invention based on the embodiments is to cover other options or modifications that can be expanded based on the claims of the present invention. In order to provide a deep understanding of the present invention, the following description includes many specific details. The present invention can be practiced without using these details. In addition, certain specific details are omitted in the description to avoid confusing or obscuring the focus of the present invention. However, the embodiments of the present invention and the features of the embodiments can be combined with each other if there is no contradiction.
尚、本明細書では、類似する符号やアルファベットは以下の図面において類似する要素を示し、従って、ある要素が１つの図において定義されると、以降の図においてそれを再び定義及び解釈する必要がない。 Note that in this specification, like reference numbers and letters refer to like elements in the following figures, and therefore, once an element is defined in one figure, it need not be defined and interpreted again in subsequent figures.
「第１」、「第２」等の用語は、単に説明を区別するためのものであり、相対的な重要性を指示又は暗示すると理解することができない。 The terms "first", "second", etc. are for descriptive purposes only and cannot be understood as indicating or implying relative importance.
本発明の目的、技術的解決手段及び利点をより明確にするために、以下、図面を参照しながら本発明の実施形態をさらに詳しく説明する。 To clarify the objectives, technical solutions and advantages of the present invention, the following embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.
図１に示すように、本発明の実施例は血管画像の処理方法を開示し、該処理方法は、関心血管セグメントの映像データを取得するステップと、関心血管セグメントの血流パラメータを取得するステップと、関心血管セグメントの映像データを検出して分析することで、関心血管セグメントの管腔輪郭パラメータ、及び中膜輪郭パラメータを含む参照情報を得るステップと、中膜輪郭パラメータに基づいて参照管腔情報を取得するステップと、血流パラメータ、参照情報及び参照管腔情報に基づいて関心血管セグメントの血流予備量比（ＦＦＲ）値を算出するステップと、を含む。 As shown in FIG. 1, an embodiment of the present invention discloses a method for processing a vascular image, which includes the steps of acquiring image data of a vascular segment of interest, acquiring blood flow parameters of the vascular segment of interest, detecting and analyzing the image data of the vascular segment of interest to obtain reference information including a lumen contour parameter and a media contour parameter of the vascular segment of interest, acquiring reference lumen information based on the media contour parameter, and calculating a fractional flow reserve (FFR) value of the vascular segment of interest based on the blood flow parameters, the reference information, and the reference lumen information.
関心血管セグメントの映像データを取得するステップについて、該映像データは直接取得されたものであってもよく、１セグメントの血管の映像データから選択された関心血管セグメントに対応する映像データであってもよく、本実施例ではこれを限定しない。映像データの出所は直接導入された関連ファイルであってもよく、ほかのリソースライブラリへのリアルタイム接続の配置によってほかのリソースライブラリから取得されたものであってもよく、記憶された映像データベースからユーザーの名前等の情報に基づいて検索してロックした後に取得されたものであってもよく、本実施例ではこれを限定しない。好ましくは、映像データはＤＩＣＯＭ（医療におけるデジタル画像と通信）フォーマットであり、ＤＩＣＯＭは医用デジタル画像の収集、アーカイブ、通信、表示及び照会等のほぼすべての情報交換のプロトコルをカバーし、オープンで相互接続されたアーキテクチャ及びオブジェクト指向の方法により、様々なタイプの医用診断画像及びその関連する分析、レポート等の情報を含むオブジェクトセットを定義し、情報伝送、交換に用いられるサービスクラス及びコマンドセット、及びメッセージの標準応答を定義し、様々な情報オブジェクトを表現する技術を詳細に説明し、ネットワーク環境（ＯＳＩ又はＴＣＰ／ＩＰ）に適用されるサービスサポートを提供し、メーカーの適合性宣言書（Ｃｏｎｆｏｒｍａｎｃｅ Ｓｔａｔｅｍｅｎｔ）を構造化定義する。ＤＩＣＯＭフォーマットを使用することで、医用映像の情報交換の実現を大幅に簡素化し、ほかの医用アプリケーションシステムＨＩＳ、ＲＩＳ等との相乗効果を促進することができる。好ましくは、映像データは２００～４０００フレームの画像であり、該フレーム数の範囲内において、血管セグメントの各位置や様々な角度がはっきりカバーされる映像を確保し、計算の正確性を高めることができるだけでなく、演算負荷は増加することがなく、一般的な映像データの収集過程で毎回収集したフレーム数より小さく、取得しやすい。 Regarding the step of acquiring image data of the vessel segment of interest, the image data may be acquired directly, or may be image data corresponding to the vessel segment of interest selected from image data of one vessel segment, and this embodiment is not limited thereto. The source of the image data may be a directly imported related file, may be acquired from another resource library by arranging a real-time connection to another resource library, or may be acquired after searching and locking from a stored image database based on information such as a user's name, and this embodiment is not limited thereto. Preferably, the image data is in DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) format, which covers almost all information exchange protocols such as collection, archiving, communication, display and inquiry of medical digital images, defines object sets containing various types of medical diagnostic images and their related analysis, report and other information through an open and interconnected architecture and object-oriented method, defines service classes and command sets used for information transmission and exchange, and standard responses of messages, describes in detail the technology of expressing various information objects, provides service support applicable to network environments (OSI or TCP/IP), and defines the conformance statement of manufacturers in a structured manner. The use of the DICOM format can greatly simplify the realization of information exchange of medical images and promote synergy with other medical application systems such as HIS, RIS, etc. Preferably, the video data is an image of 200 to 4000 frames, and within this frame range, images that clearly cover each position and various angles of the blood vessel segment can be ensured, and not only can the accuracy of calculations be improved, but the computational load is not increased, and the number of frames collected each time is smaller than the number of frames collected in the general video data collection process, making it easier to obtain.
関心血管セグメントの血流パラメータを取得するステップについて、血流パラメータは平均最大血流速度を含んでもよい。理解できるように、関心血管セグメントの平均最大血流速度は関心血管セグメントのＦＦＲ値の計算に必要なものであるが、血流パラメータの出所及び取得順序について様々な形式があり、映像データの収集過程で測定してもよいし、該ユーザーがこの前の測定で取得してデータベースに記憶しておき、今回直接取得してもよいし、入力した固定値を取得してもよい。理解できるように、血流パラメータの取得は、映像データを取得する前に行われてもよいし、映像データの取得と同時に行われてもよいし、映像データを取得した後に行われてもよい、ＦＦＲを計算する前に行われればよく、本実施例ではこれを限定しない。 Regarding the step of acquiring blood flow parameters of the vessel segment of interest, the blood flow parameters may include an average maximum blood flow velocity. As can be seen, the average maximum blood flow velocity of the vessel segment of interest is necessary for calculating the FFR value of the vessel segment of interest, but there are various formats for the source and acquisition order of the blood flow parameters, and they may be measured during the collection of the image data, or may be acquired by the user in a previous measurement and stored in a database and then acquired directly this time, or a fixed value inputted may be acquired. As can be seen, the acquisition of the blood flow parameters may be performed before acquiring the image data, may be performed simultaneously with the acquisition of the image data, or may be performed after acquiring the image data, as long as it is performed before calculating the FFR, and this embodiment is not limited to this.
関心血管セグメントの映像データを検出して分析することで参照情報を得る具体的な方法は様々あってもよく、例えば、公開番号がＣＮ１０７１３３９５Ａの特許における方法を参照することができる。アルゴリズムによって関心血管セグメントの複数の切断角度での縦断面画像の管腔と中膜との境界の輪郭を分割し、縦断面輪郭と併せて各フレームの横断面画像における管腔と中膜との境界の輪郭を分割し、各フレームの横断面画像における管腔と中膜との境界の面積及び直径を定量化し、それにより対応する参照情報、即ち、関心血管セグメントの管腔輪郭パラメータ、及び中膜輪郭パラメータを取得することができ、輪郭パラメータは輪郭に対応する面積、直径等の情報であってもよい。 There may be various specific methods for obtaining reference information by detecting and analyzing image data of the vessel segment of interest, for example, the method in the patent with publication number CN10713395A may be referred to. An algorithm is used to segment the contours of the boundary between the lumen and the tunica media in the longitudinal section images of the vessel segment of interest at multiple cutting angles, segment the contours of the boundary between the lumen and the tunica media in the transverse section images of each frame together with the longitudinal section contours, and quantify the area and diameter of the boundary between the lumen and the tunica media in the transverse section images of each frame, thereby obtaining the corresponding reference information, i.e., the lumen contour parameters and the tunica media contour parameters of the vessel segment of interest, and the contour parameters may be information such as the area and diameter corresponding to the contours.
中膜輪郭パラメータによって参照管腔を取得することで、関心血管セグメントには、例えばプラークのようないくつかの特徴があり、管腔輪郭が内へ明らかに圧迫される場合としても、中膜輪郭に対するこれらの特徴の影響が小さく、従って、中膜輪郭パラメータによって取得した参照管腔情報は、理想的な参照管腔により近く、より正確になり、それによりＦＦＲの計算結果はより正確になる。参照管腔情報は参照管腔の境界輪郭、面積、直径等であってもよい。 By obtaining the reference lumen by the media contour parameters, even if the vessel segment of interest has some features, such as plaque, that obviously compress the lumen contour inward, the influence of these features on the media contour is small, and therefore the reference lumen information obtained by the media contour parameters is closer to the ideal reference lumen and more accurate, thereby making the FFR calculation result more accurate. The reference lumen information may be the boundary contour, area, diameter, etc. of the reference lumen.
血流パラメータ、参照情報及び参照管腔情報に基づいて関心血管セグメントの血流予備量比（ＦＦＲ）値を算出するステップでは、具体的な計算方法は様々あり、例えば、公開番号がＣＮ１０７１１５１０８Ａの特許における方法を参照すれば、関心血管セグメントに対応する血管圧力差、即ち、関心血管セグメントの血流予備量比（ＦＦＲ）値を算出することができる。理解できるように、参照情報が中膜輪郭情報及び管腔輪郭情報のみを含む場合、血流パラメータ、管腔輪郭情報及び参照管腔情報を使用してＦＦＲを計算すればよい。参照情報が例えばステント情報、プラーク情報のようなほかの情報をさらに含む場合、これらの情報に基づいてＦＦＲの計算に対応する修正を行うことができる。また、さらに様々な血管位置に応じて、ＦＦＲの計算に修正を行うことができる。理解できるように、中膜輪郭パラメータは主に参照管腔情報の計算に用いられ、参照管腔情報は直接ＦＦＲの計算に関与する。 In the step of calculating the fractional flow reserve (FFR) value of the vessel segment of interest based on the blood flow parameters, the reference information, and the reference lumen information, there are various specific calculation methods. For example, the method in the patent with publication number CN107115108A can be referred to to calculate the vascular pressure difference corresponding to the vessel segment of interest, i.e., the fractional flow reserve (FFR) value of the vessel segment of interest. As can be understood, when the reference information only includes the media contour information and the lumen contour information, the blood flow parameters, the lumen contour information, and the reference lumen information can be used to calculate the FFR. When the reference information further includes other information, such as stent information and plaque information, the calculation of the FFR can be modified according to the information. In addition, the calculation of the FFR can be modified according to different vessel positions. As can be understood, the media contour parameters are mainly used to calculate the reference lumen information, and the reference lumen information is directly involved in the calculation of the FFR.
上記技術的解決手段によれば、本実施例に開示されている血管画像の処理方法はより正確な計算結果を実現でき、ユーザーによるＦＦＲ値の後続の使用が容易になる。 According to the above technical solution, the vascular image processing method disclosed in this embodiment can achieve more accurate calculation results, facilitating the user's subsequent use of the FFR value.
本発明の別の実施例は血管画像の処理方法を開示し、上記実施例に比べて、中膜輪郭パラメータに基づいて参照管腔情報を取得するステップは、中膜輪郭パラメータに基づいて近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームを取得するステップと、近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームに基づいて参照管腔情報を算出するステップと、を含む。中膜輪郭パラメータに基づいて近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームを取得するステップでは、関心血管を近位端血管セグメント、中間血管セグメント及び遠位端血管セグメントの３つのセグメントに分けてもよい。好ましくは、具体的なセグメント分割方法については、フレーム数に基づいて三等分してもよい。その後、近位端血管セグメント及び遠位端血管セグメントにおいて、中膜輪郭パラメータに基づいて各横断面における中膜輪郭と隣接する横断面における中膜輪郭の滑らかさの程度をそれぞれ計算し、滑らかさの程度が最も高い横断面に対応するフレームをそれぞれ近位端正常フレーム（ＰＮ）及び遠位端正常フレーム（ＤＮ）とする。一般的な状態では、即ち、血管セグメントがプラーク等の特徴情報を含まない場合、管腔と中膜との間の厚さが非常に小さく、且つ中膜輪郭がプラーク等の特徴情報による影響をほぼ受けないため、管腔輪郭パラメータの代わりに中膜輪郭パラメータを使用してＰＮ及びＤＮを決定することができ、これにより取得したＰＮ及びＤＮはより信頼できる。 Another embodiment of the present invention discloses a method for processing a vascular image, and compared with the above embodiment, the step of acquiring reference luminal information based on the media contour parameters includes the steps of acquiring a proximal end normal frame and a distal end normal frame based on the media contour parameters, and calculating reference luminal information based on the proximal end normal frame and the distal end normal frame. In the step of acquiring a proximal end normal frame and a distal end normal frame based on the media contour parameters, the blood vessel of interest may be divided into three segments, a proximal end vascular segment, an intermediate vascular segment, and a distal end vascular segment. Preferably, the specific segment division method may be divided into three equal parts based on the number of frames. Then, in the proximal end vascular segment and the distal end vascular segment, the smoothness degree of the media contour in each cross section and the media contour in the adjacent cross section is calculated based on the media contour parameters, and the frames corresponding to the cross sections with the highest smoothness degree are respectively the proximal end normal frame (PN) and the distal end normal frame (DN). In a typical situation, i.e., when a blood vessel segment does not contain characteristic information such as plaque, the thickness between the lumen and the media is very small, and the media contour is almost not affected by characteristic information such as plaque, so that the PN and DN can be determined using the media contour parameters instead of the lumen contour parameters, and thus the obtained PN and DN are more reliable.
好ましくは、滑らかさの程度は中膜輪郭により囲まれる領域の面積の平均二乗偏差で表されてもよい。近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームに基づいて参照管腔情報を算出するステップでは、ＰＮ及びＤＮでの中膜の直径又は面積の大きさを参照管腔の直径又は面積の大きさとして、参照管腔の情報を算出してもよい。具体的な計算方法は様々あり、例えば、ＰＮ及びＤＮに基づいて線形補間を行うことによって、関心血管セグメントの各位置での参照管腔の大きさを得ることができ、公開番号がＣＮ１０８０２２６５０Ａの特許における管腔モデリング計算方法を参照してもよく、これについて本実施例ではくどくど述べない。 Preferably, the degree of smoothness may be expressed as the mean square deviation of the area of the region surrounded by the media contour. In the step of calculating the reference lumen information based on the proximal end normal frame and the distal end normal frame, the information of the reference lumen may be calculated by taking the diameter or area of the media at PN and DN as the diameter or area of the reference lumen. There are various specific calculation methods, for example, the size of the reference lumen at each position of the interested vessel segment can be obtained by performing linear interpolation based on PN and DN, and the lumen modeling calculation method in the patent with publication number CN108022650A may be referred to, which will not be described in detail in this embodiment.
本実施例は、管腔輪郭パラメータの代わりに中膜輪郭パラメータを使用して、近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームを決定し、さらに対応する参照管腔を算出することで、得た参照管腔情報はより正確になり、プラーク等の特徴情報がある場合、管腔輪郭パラメータからＰＮ及びＤＮを決定することによる誤差を減らした。 In this embodiment, the medial contour parameters are used instead of the lumen contour parameters to determine the proximal end normal frame and the distal end normal frame, and the corresponding reference lumen is calculated. This makes the obtained reference lumen information more accurate, and reduces errors caused by determining PN and DN from the lumen contour parameters when characteristic information such as plaque is present.
図２に示すように、本発明のさらに別の実施例は血管画像の処理方法を開示し、上記実施例に比べて、中膜輪郭パラメータに基づいて参照管腔情報を取得するステップは、関心血管セグメントの正常内膜の厚さを取得するステップと、中膜輪郭パラメータ及び正常内膜の厚さに基づいて参照管腔情報を得るステップと、を含む。理解できるように、関心血管セグメントは、一般的な状態では、即ち、プラーク等の特徴情報を含まない場合、管腔と中膜との間の内膜の厚さ値がほぼ一定であり、本実施例ではこの値は正常内膜の厚さと呼ばれる。従って、中膜輪郭パラメータを使用して参照管腔情報を計算する際に、正常内膜の厚さに基づいて理想的な状態での参照管腔情報を正確に取得することができる。正常内膜の厚さの出所及び取得には様々な方法があり、映像データの収集中に同時測定することで、映像データとともに取得されてもよいし、関心血管セグメントに対応する個体のデータベースから直接取得されてもよいし、入力された数値に基づいて決定されてもよい、本実施例ではこれを限定せず、正常内膜の厚さの取得は参照管腔情報の計算前に行われればよい。 As shown in FIG. 2, another embodiment of the present invention discloses a method for processing a vascular image. Compared with the above embodiment, the step of acquiring reference luminal information based on the media contour parameter includes acquiring the normal intima thickness of the vascular segment of interest, and acquiring reference luminal information based on the media contour parameter and the normal intima thickness. As can be understood, in a general state, i.e., when the vascular segment of interest does not include characteristic information such as plaque, the intima thickness value between the lumen and the media is almost constant, and in this embodiment, this value is called the normal intima thickness. Therefore, when calculating the reference luminal information using the media contour parameter, the reference luminal information in an ideal state can be accurately acquired based on the normal intima thickness. There are various methods for the source and acquisition of the normal intima thickness, and it may be acquired together with the image data by measuring it simultaneously during the collection of the image data, or it may be directly acquired from a database of an individual corresponding to the vascular segment of interest, or it may be determined based on an inputted numerical value. This embodiment is not limited to this, and the acquisition of the normal intima thickness may be performed before the calculation of the reference luminal information.
参照管腔情報の計算方法について様々あってもよく、例えば中膜の直径から正常内膜の厚さの２倍を引いて参照管腔の直径を取得し、且つ参照管腔の面積を算出できる。中膜の面積を等価直径に変換し、正常内膜の厚さの２倍を引いて参照管腔の直径を取得し、且つ参照管腔の面積等を算出してもよく、本実施例ではこれを限定しない。 There may be various methods for calculating the reference lumen information. For example, the diameter of the reference lumen may be obtained by subtracting twice the thickness of the normal intima from the diameter of the media, and the area of the reference lumen may be calculated. The area of the media may be converted to an equivalent diameter, and the diameter of the reference lumen may be obtained by subtracting twice the thickness of the normal intima, and the area of the reference lumen may be calculated, but this is not limited to this embodiment.
本実施例は、中膜輪郭パラメータ及び正常内膜の厚さに基づいて対応する参照管腔を算出することで、得た参照管腔情報はより正確になり、内膜の厚さの影響を解消し、対応するＦＦＲ値もより正確になる。 In this embodiment, by calculating the corresponding reference lumen based on the media contour parameters and the thickness of the normal intima, the obtained reference lumen information becomes more accurate, the influence of the thickness of the intima is eliminated, and the corresponding FFR value becomes more accurate.
図３に示すように、本発明の別の実施例は血管画像の処理方法を開示し、上記実施例に比べて、参照情報は関心血管セグメントの側枝血管セグメントパラメータをさらに含み、側枝血管セグメントパラメータは管腔輪郭パラメータから算出され、中膜輪郭パラメータに基づいて参照管腔情報を取得するステップは、中膜輪郭パラメータに基づいて近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームを取得するステップと、側枝血管セグメントパラメータ、近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームに基づいて参照管腔情報を算出するステップと、を含む。本発明は関心血管セグメントの長さを特に限定せず、使用過程において、関心血管セグメントに側枝がある可能性がある。側枝が参照管腔の計算に影響を及ぼすため、本実施例に開示されている血管画像の処理方法では、関心血管セグメントの映像データを検出して分析することで得た参照情報は側枝血管セグメントパラメータをさらに含み、側枝血管セグメントパラメータは側枝の開口面積、側枝血管セグメントの位置及び側枝の向きのうちの１つ又は複数の情報を含んでもよく、より正確な参照管腔情報を算出するように、必要に応じて側枝血管セグメントのほかの情報を取得してもよい。開口面積を例に挙げて、側枝輪郭を分割し、その後、輪郭内の画素点の数を統計し、画像の解像度に基づいて各側枝の開口面積を算出してもよい。側枝がある場合、参照管腔の具体的な計算、及び側枝血管セグメントの影響を考慮したＦＦＲの計算については、公開番号がＣＮ１０８０２２６５０Ａの特許における方法を参照することができる。 As shown in FIG. 3, another embodiment of the present invention discloses a vascular image processing method, and compared with the above embodiment, the reference information further includes a side branch vascular segment parameter of the vascular segment of interest, and the side branch vascular segment parameter is calculated from the lumen contour parameter, and the step of obtaining the reference lumen information based on the media contour parameter includes the steps of obtaining a proximal end normal frame and a distal end normal frame based on the media contour parameter, and calculating the reference lumen information based on the side branch vascular segment parameter, the proximal end normal frame and the distal end normal frame. The present invention does not particularly limit the length of the vascular segment of interest, and in the process of use, the vascular segment of interest may have a side branch. Since the side branch affects the calculation of the reference lumen, in the vascular image processing method disclosed in this embodiment, the reference information obtained by detecting and analyzing the image data of the vascular segment of interest further includes a side branch vascular segment parameter, and the side branch vascular segment parameter may include one or more information of the opening area of the side branch, the position of the side branch vascular segment and the orientation of the side branch, and other information of the side branch vascular segment may be obtained as necessary to calculate more accurate reference lumen information. Taking the aperture area as an example, the side branch contour can be divided, and then the number of pixel points in the contour can be counted, and the aperture area of each side branch can be calculated based on the image resolution. When there is a side branch, the specific calculation of the reference lumen and the calculation of the FFR considering the influence of the side branch vessel segment can be referred to the method in the patent with publication number CN108022650A.
本発明のさらに別の実施例は血管画像の処理方法を開示し、上記実施例に比べて、参照情報は関心血管セグメントの側枝血管セグメントパラメータをさらに含み、側枝血管セグメントパラメータは管腔輪郭パラメータから算出され、中膜輪郭パラメータに基づいて参照管腔情報を取得するステップは、側枝血管セグメントパラメータに基づいて関心血管セグメントを複数のサブセグメントに分けるステップと、中膜輪郭パラメータに基づいて各サブセグメント内の正常フレームを得るステップと、各サブセグメント内の正常フレームに基づいて参照管腔情報を得るステップと、を含む。本実施例では、側枝の開口の本幹での位置に基づいて関心血管セグメントを複数のサブセグメントに分けてもよい。例えば、関心血管セグメントに３つの側枝がある場合、３つの側枝の開口の位置に基づいて関心血管セグメントを４つのサブセグメントに分けてもよい。その後、ＰＮ及びＤＮの決定方法を参照して各サブセグメントにおける正常フレームを決定する。続いて、各サブセグメントにおける正常フレームに基づいて参照管腔を再構成し、対応する参照管腔情報を算出し、具体的な方法については、ＰＮ及びＤＮから参照管腔情報を算出する方法を参照することができる。本実施例では、関心血管セグメントに対して側枝に基づいてセグメント分割を行い、複数の正常フレームを取得して参照管腔情報を計算し、サンプリング量、即ち正常フレームの取得数を増加させ、側枝を使用したセグメント分割はより合理的になり、従って、参照管腔情報の計算はより正確になる。 Another embodiment of the present invention discloses a method for processing a vascular image, and compared with the above embodiment, the reference information further includes a side branch vascular segment parameter of the vascular segment of interest, the side branch vascular segment parameter is calculated from the lumen contour parameter, and the step of obtaining the reference lumen information based on the media contour parameter includes a step of dividing the vascular segment of interest into a plurality of subsegments based on the side branch vascular segment parameter, a step of obtaining a normal frame in each subsegment based on the media contour parameter, and a step of obtaining the reference lumen information based on the normal frame in each subsegment. In this embodiment, the vascular segment of interest may be divided into a plurality of subsegments based on the position of the opening of the side branch in the main trunk. For example, if the vascular segment of interest has three side branches, the vascular segment of interest may be divided into four subsegments based on the positions of the openings of the three side branches. Then, the normal frame in each subsegment is determined with reference to the method of determining PN and DN. Then, the reference lumen is reconstructed based on the normal frame in each subsegment, and the corresponding reference lumen information is calculated. For a specific method, the method of calculating reference lumen information from PN and DN can be referred to. In this embodiment, segmentation is performed on the vascular segment of interest based on side branches, multiple normal frames are acquired to calculate reference lumen information, and the sampling amount, i.e., the number of normal frames acquired, is increased, making segmentation using side branches more rational and therefore making the calculation of reference lumen information more accurate.
本実施例は、中膜輪郭パラメータ及び側枝血管セグメントパラメータから対応する参照管腔情報を算出し、関心血管セグメント内にいくつかの特徴がある場合に管腔輪郭パラメータを使用して参照管腔情報を計算することが不正確であること、及び側枝血管の存在の参照管腔計算への影響を同時に考慮し、それにより取得した参照管腔情報はより正確になり、対応するＦＦＲ値もより正確になる。 This embodiment calculates the corresponding reference lumen information from the media contour parameters and the side branch vessel segment parameters, and simultaneously takes into account the inaccuracy of calculating the reference lumen information using the lumen contour parameters when there are some features in the vessel segment of interest, and the influence of the presence of side branch vessels on the reference lumen calculation, so that the obtained reference lumen information is more accurate and the corresponding FFR value is also more accurate.
本発明のさらに別の実施例は血管画像の処理方法を開示し、上記実施例に比べて、血管画像の処理方法は、参照管腔情報及び側枝血管セグメントパラメータに基づいて各側枝での校正値を計算するステップと、関心血管セグメントのグラフを表示し、側枝血管セグメントパラメータに基づいて各側枝をグラフの対応する位置に表示するステップと、及び／又は側枝の横断面輪郭を表示し、校正値を表示するステップとをさらに含む。各側枝での校正値の計算では、校正値のタイプは具体的には必要に応じて設定することができる。例えば、校正値はＭｕｒｒａｙパラメータ、Ｆｉｎｅｔパラメータ、ＨＫパラメータ、ＡＰパラメータのうちの１つ又は複数であってもよい。関心血管セグメントには側枝血管セグメントがある場合、各側枝血管セグメントにおいて、分岐前の本幹の直径をＤ０と定義し、側枝血管の本幹での開口の直径をＤ１と定義し、分岐後の本幹の直径をＤ２と定義し、Ｄ０及びＤ２は参照管腔情報から取得され、Ｄ１は側枝血管セグメントパラメータから取得される。Ｍｕｒｒａｙ’ｓ ｌａｗに基づくＭｕｒｒａｙパラメータの計算式はＭｕｒｒａｙ＝Ｄ０ ３／（Ｄ１ ３＋Ｄ２ ３）であり、Ｆｉｎｅｔ ｄｉａｍｅｔｅｒ ｍｏｄｅｌに基づくＦｉｎｅｔパラメータの計算式はＦｉｎｅｔ＝Ｄ０／［０．６７８＊（Ｄ１＋Ｄ２）］であり、ＨＫ ｄｉａｍｅｔｅｒ ｍｏｄｅｌに基づくＨＫパラメータの計算式はＨＫ＝Ｄ０ ７／３／（Ｄ１ ７／３＋Ｄ２ ７／３）であり、ａｒｅａ－ｐｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌに基づくＡＰパラメータの計算式はＡＰ＝Ｄ０ ２／（Ｄ１ ２＋Ｄ２ ２）である。これらのパラメータ値は理想的な状態では１であり、従って、校正値は１に近いほど、理論的には合理的であり、それによりユーザーが各側枝の分割及び参照管腔情報の合理性を判断することを助ける。 Another embodiment of the present invention discloses a method for processing a vascular image, and compared with the above embodiment, the method for processing a vascular image further includes the steps of: calculating a calibration value at each side branch based on reference lumen information and side branch vessel segment parameters; displaying a graph of the vessel segment of interest and displaying each side branch at a corresponding position on the graph based on the side branch vessel segment parameters; and/or displaying a cross-sectional profile of the side branch and displaying the calibration value. In calculating the calibration value at each side branch, the type of the calibration value can be specifically set according to needs. For example, the calibration value may be one or more of Murray parameters, Finnet parameters, HK parameters, and AP parameters. If the vessel segment of interest has a side branch vessel segment, in each side branch vessel segment, the diameter of the main trunk before branching is defined as D 0 , the diameter of the opening of the main trunk of the side branch vessel is defined as D 1 , and the diameter of the main trunk after branching is defined as D 2 , where D 0 and D 2 are obtained from the reference lumen information, and D 1 is obtained from the side branch vessel segment parameters. The calculation formula for the Murray parameter based on Murray's law is Murray = D03 /( D13 + D23 ), the calculation formula for the Finet parameter based on the Finet diameter model is Finet = D0 / [ 0.678 * ( D1 + D2 )], the calculation formula for the HK parameter based on the HK diameter model is HK = D07 /3 /( D17 /3 + D27 / 3 ), and the calculation formula for the AP parameter based on the area - preservation model is AP = D02 / ( D12 + D22 ). These parameter values are 1 in an ideal state, therefore, the closer the calibration value is to 1, the more reasonable it is theoretically, thereby helping the user to judge the reasonableness of the division and reference lumen information of each side branch.
好ましくは、必要に応じて校正値の閾値範囲を設定してもよい。例えば、校正値の閾値範囲を０．７～１．３に設定してもよく、校正値が該範囲を超える場合、側枝血管セグメントパラメータ及び／又は参照管腔情報の計算結果は正常な生理的範囲から逸脱する可能性があり、ユーザーに映像データの再取得又は映像データの調整を通知し、それによりＦＦＲのより正確な計算結果を確保し、ユーザー体験を向上させた。 Preferably, a threshold range for the calibration value may be set as necessary. For example, the threshold range for the calibration value may be set to 0.7 to 1.3. If the calibration value exceeds this range, the calculation results of the side branch vessel segment parameters and/or reference lumen information may deviate from the normal physiological range, and the user is notified to reacquire the image data or adjust the image data, thereby ensuring a more accurate calculation result of the FFR and improving the user experience.
関心血管セグメントのグラフを表示し、側枝血管セグメントパラメータに基づいて各側枝をグラフの対応する位置に表示するステップでは、関心血管セグメントのグラフ表示形式は様々あってもよく、例えば長軸－短軸で表示されてもよく、等価直径で表示されてもよく、本実施例ではこれを限定せず、ユーザーの習慣及び必要に応じて設定及び選択を行うことができる。側枝血管セグメントパラメータに基づいて、対応する側枝血管セグメントをグラフの対応する位置に表示してもよい。好ましくは、それぞれの側枝の開口の等価直径と同等の幅でグラフの対応する位置に表示してもよい。側枝を関心血管セグメントのグラフに表示することで、ユーザーは関心血管セグメントを直感的かつ全面的に観察し易い。 In the step of displaying a graph of the vessel segment of interest and displaying each side branch at a corresponding position on the graph based on the side branch vessel segment parameters, the graph display format of the vessel segment of interest may be various, for example, it may be displayed in long axis-short axis or equivalent diameter, and this embodiment is not limited to this, and can be set and selected according to the user's habits and needs. Based on the side branch vessel segment parameters, the corresponding side branch vessel segment may be displayed at a corresponding position on the graph. Preferably, it may be displayed at a corresponding position on the graph with a width equivalent to the equivalent diameter of the opening of each side branch. By displaying the side branches on the graph of the vessel segment of interest, the user can easily observe the vessel segment of interest intuitively and comprehensively.
側枝の横断面輪郭を表示し、校正値を表示するステップでは、三次元画像スライスアルゴリズム等の方法によって側枝血管セグメントの横断面及び横断面における該側枝の管腔輪郭を再構成して表示し、算出された校正値によって対応する側枝スナップショット内に表示してもよく、それによりユーザーは校正値及び輪郭を直感的に観察して側枝血管セグメントパラメータ及び本幹に対応する参照管腔情報が誤っているか否かを確定し易い。 In the step of displaying the cross-sectional contour of the side branch and displaying the calibration value, the cross-section of the side branch vessel segment and the lumen contour of the side branch in the cross-sectional view may be reconstructed and displayed by a method such as a three-dimensional image slicing algorithm, and may be displayed in the corresponding side branch snapshot according to the calculated calibration value, so that the user can easily intuitively observe the calibration value and the contour to determine whether the side branch vessel segment parameters and the reference lumen information corresponding to the main trunk are incorrect.
好ましくは、図１１に示すように、図中の「Ｂｒａｎｃｈ」は「側枝」に対応し、「ＭＵ」は「Ｍｕｒｒａｙパラメータ」に対応し、「３Ｄ」は「三次元」に対応し、「ＡＤＤ ＳＢ」は「側枝追加」に対応し、「ＤＥＬＥＴＥ ＳＢ」は「側枝削除」に対応し、図中の上部は４つの側枝での横断面輪郭を番号付けして表示し、マーク線で各側枝に対応する管腔輪郭を表示し、横断面輪郭の右上には該側枝に対応する校正値を表示し、さらに各側枝の管腔輪郭に対応する管腔面積を表示し、「３Ｄ」は三次元再構成後の関心血管セグメントにおける本幹及び／又は側枝血管セグメントを切り替えて表示することに用いられてもよい。図中の下部は、側枝を編集し、即ち、側枝を追加又は削除し、及び側枝の任意の断面ビューを表示することに用いられ、それによりユーザーは直接関心血管の側枝分割状況を明瞭に確認し易く、それにより得た側枝血管セグメントパラメータが誤っているか否かを判断する。 As shown in FIG. 11, preferably, "Branch" in the figure corresponds to "side branch", "MU" corresponds to "Murray parameter", "3D" corresponds to "three-dimensional", "ADD SB" corresponds to "add side branch", "DELETE SB" corresponds to "delete side branch", the upper part of the figure displays the cross-sectional contours of the four side branches by numbering them, displays the lumen contours corresponding to each side branch with marking lines, displays the calibration values corresponding to the side branches in the upper right corner of the cross-sectional contours, and further displays the lumen area corresponding to the lumen contours of each side branch, and "3D" may be used to switch and display the main trunk and/or side branch vascular segments in the vascular segment of interest after three-dimensional reconstruction. The lower part of the figure is used to edit the side branch, i.e., add or delete the side branch, and display any cross-sectional view of the side branch, so that the user can easily and directly clearly check the side branch division status of the vascular interest and judge whether the obtained side branch vascular segment parameters are incorrect.
本発明のさらに別の実施例は血管画像の処理方法を開示し、上記実施例に比べて、血管画像の処理方法は、関心血管セグメントの血管位置を取得するステップと、血管位置に基づいて関心血管セグメントの血流予備量比（ＦＦＲ）値を修正するステップと、をさらに含む。使用過程において、関心血管セグメントに対応する血管位置は様々であってもよく、例えば、前下行枝血管、回旋枝血管、右冠状動脈血管、対角枝血管、中隔枝血管、中間枝血管、鈍縁枝血管等であってもよい。異なる位置の血管に対して、映像データに対応する分析及び検出過程に同じアルゴリズムを使用すると、参照情報に一定の偏差をもたらし、さらにＦＦＲ値に影響することになる。従って、関心血管セグメントの血管位置を取得し、異なる血管位置に応じて、映像データを検出及び分析するアルゴリズムを調整し、又は血管位置に基づいてＦＦＲ値を修正することで、ＦＦＲ値をより正確にすることができる。 Another embodiment of the present invention discloses a method for processing a vascular image, and compared with the above embodiment, the method for processing a vascular image further includes the steps of obtaining the vascular position of the vascular segment of interest, and modifying the fractional flow reserve (FFR) value of the vascular segment of interest according to the vascular position. In the process of use, the vascular position corresponding to the vascular segment of interest may be various, such as anterior descending artery, circumflex artery, right coronary artery, diagonal branch, septal branch, intermediate branch, obtuse marginal branch, etc. If the same algorithm is used in the analysis and detection process corresponding to the image data for blood vessels at different positions, it will bring about a certain deviation in the reference information, which will further affect the FFR value. Therefore, the vascular position of the vascular segment of interest can be obtained, and the algorithm for detecting and analyzing the image data can be adjusted according to different blood vessel positions, or the FFR value can be modified according to the blood vessel position, so that the FFR value can be more accurate.
本発明の別の実施例は血管画像の処理方法を開示し、上記実施例に比べて、参照情報は関心血管セグメントの側枝血管セグメントパラメータをさらに含み、側枝血管セグメントパラメータは管腔輪郭パラメータから算出され、血管画像の処理方法は、血管位置に基づいて関心血管セグメントの血管タイプを得るステップと、血管タイプが分岐モデルである場合、側枝血管セグメントパラメータに基づいて関心血管セグメントの分岐節点情報を取得するステップと、関心血管セグメントの縦断面ビューを表示するステップと、分岐節点情報に基づいて、縦断面ビューにおいて異なる色で関心血管セグメントの本幹及び分枝を表現するステップと、をさらに含む。理解できるように、異なる位置の血管に対応するタイプは異なり、従って、血管位置に基づいて関心血管に対応するタイプ、例えば分岐モデルであるか一枝モデルであるかを得ることができる。血管が分岐モデルである場合、分岐はＦＦＲの計算に影響を及ぼすことになる。従って、本実施例では、血管タイプが分岐モデルである場合、側枝血管セグメントパラメータに基づいて分岐節点情報を取得することができる。例えば、通常、最大側枝を分岐節点として設定し、側枝血管セグメントパラメータ中の側枝血管の面積又は直径等の情報によって最大側枝を分岐節点として見つけてもよく、このとき、該側枝に対応する血管セグメントパラメータは分枝に対応する分岐節点情報である。関心血管セグメントの縦断面ビューを表示した後に、さらに分岐節点情報に基づいて、分岐の位置を確定し、縦断面ビューにおいて異なる色で本幹及び分枝を表現することができ、それによりユーザーは関心血管セグメントの分岐状況を観察し易い。また、ＦＦＲを計算する際に、分岐節点情報に基づいてＦＦＲに対して対応する修正を行うことで、ＦＦＲの計算結果はより正確になる。具体的な計算方法は様々あり、例えば公開番号がＣＮ１０８０２２６５０Ａの特許における方法を参照することができる。 Another embodiment of the present invention discloses a method for processing a vascular image, and compared with the above embodiment, the reference information further includes side branch vascular segment parameters of the vascular segment of interest, and the side branch vascular segment parameters are calculated from the lumen contour parameters, and the method for processing a vascular image further includes the steps of obtaining a vascular type of the vascular segment of interest based on the vascular position, and if the vascular type is a bifurcation model, obtaining branch node information of the vascular segment of interest based on the side branch vascular segment parameters, displaying a longitudinal section view of the vascular segment of interest, and expressing the trunk and branches of the vascular segment of interest in different colors in the longitudinal section view based on the bifurcation node information. As can be seen, the types corresponding to the vessels at different positions are different, and therefore, the type corresponding to the vessel of interest, for example, whether it is a bifurcation model or a single branch model, can be obtained based on the vessel position. If the vessel is a bifurcation model, the bifurcation will affect the calculation of the FFR. Therefore, in this embodiment, if the vessel type is a bifurcation model, the bifurcation node information can be obtained based on the side branch vascular segment parameters. For example, the largest side branch is usually set as the branch node, and the largest side branch may be found as the branch node according to information such as the area or diameter of the side branch vessel in the side branch vessel segment parameters, and the vessel segment parameters corresponding to the side branch are the branch node information corresponding to the branch. After displaying the longitudinal cross-sectional view of the vessel segment of interest, the branch position can be further determined based on the branch node information, and the trunk and the branch can be represented in different colors in the longitudinal cross-sectional view, so that the user can easily observe the branching situation of the vessel segment of interest. In addition, when calculating the FFR, the FFR is modified according to the branch node information, so that the calculation result of the FFR is more accurate. There are various specific calculation methods, and for example, the method in the patent with publication number CN108022650A can be referred to.
図４に示すように、本発明の別の実施例は血管画像の処理方法を開示し、上記実施例に比べて、関心血管セグメントの映像データを取得するステップは、目標血管の映像データ及び対応する層厚さ及び画素サイズを含む収集パラメータを取得するステップと、目標血管の映像データ及び収集パラメータに基づいて目標血管の画像を再構成して表示するステップと、画像中の選定された関心血管セグメントの映像データを取得するステップと、を含む。本実施例では、１回の映像データ収集に対応する血管セグメントは目標血管と呼ばれる。理解できるように、関心血管セグメントは目標血管であってもよく、目標血管中のある１つのセグメントであってもよい。まず、目標血管の映像データ及び収集パラメータを取得し、収集パラメータは層厚さ及び画素サイズを含む。層厚さとは、隣接するフレームの映像データ間の収集間隔であり、その取得には様々な方法がある。例えば、層厚さの取得について、層厚さ値を直接取得してもよく、後退速度及び収集フレーム周波数を取得した後に算出してもよく、本実施例ではこれを限定しない。画素サイズとは、映像データ中の各画素点に対応する実際のサイズであり、その取得には様々な方法がある。例えば、画素サイズの取得について、各画素点に対応する実際のサイズ値を直接取得してもよく、測定過程におけるカテーテル開口の大きさ及びそれに対応する画素点数から算出してもよく、本実施例ではこれを限定しない。 As shown in FIG. 4, another embodiment of the present invention discloses a method for processing a vascular image. Compared with the above embodiment, the step of acquiring image data of a vessel segment of interest includes the steps of acquiring image data of a target vessel and acquisition parameters including corresponding layer thickness and pixel size, reconstructing and displaying an image of the target vessel based on the image data of the target vessel and the acquisition parameters, and acquiring image data of a selected vessel segment of interest in the image. In this embodiment, the vessel segment corresponding to one image data acquisition is called a target vessel. As can be understood, the vessel segment of interest may be the target vessel or a certain segment in the target vessel. First, the image data and acquisition parameters of the target vessel are acquired, and the acquisition parameters include layer thickness and pixel size. The layer thickness is the acquisition interval between the image data of adjacent frames, and there are various methods for acquiring it. For example, for the acquisition of the layer thickness, the layer thickness value may be directly acquired, or may be calculated after acquiring the retraction speed and the acquisition frame frequency, and this embodiment is not limited thereto. The pixel size is the actual size corresponding to each pixel point in the image data, and there are various methods for acquiring it. For example, pixel size may be obtained by directly acquiring the actual size value corresponding to each pixel point, or may be calculated from the size of the catheter opening during the measurement process and the corresponding number of pixel points; this embodiment is not limited to this.
目標血管の映像データ及び収集パラメータに基づいて、三次元画像スライスアルゴリズム等の方法で目標血管に対応する画像を再構成して表示し、例えば、再構成後の目標血管の縦断面ビュー及び横断面ビューを表示してもよい。ユーザーは対応する画像に基づいてＦＦＲ値計算を必要とする血管セグメント、即ち、関心血管セグメントを選定してもよい。例えば、２本のマーク線の方法で縦断面ビューにおいて選択を行い、２本のマーク線間の部分を関心血管セグメントとして設定してもよい。目標血管の映像データから関心血管セグメントに属する映像データを抽出すると、すなわち関心血管セグメントの映像データを取得した。上記方法によって、関心血管セグメントの映像データの取得はより便利に、直観的になり、操作しやすくなる。 Based on the image data and acquisition parameters of the target vessel, an image corresponding to the target vessel may be reconstructed and displayed using a method such as a three-dimensional image slicing algorithm, for example, to display a longitudinal section view and a transverse section view of the target vessel after reconstruction. The user may select a vessel segment requiring FFR value calculation, i.e., a vessel segment of interest, based on the corresponding image. For example, a selection may be made in the longitudinal section view using a method of two mark lines, and the portion between the two mark lines may be set as the vessel segment of interest. The image data belonging to the vessel segment of interest is extracted from the image data of the target vessel, i.e., the image data of the vessel segment of interest is obtained. The above method makes it more convenient, intuitive, and easy to operate to obtain the image data of the vessel segment of interest.
本発明のさらに別の実施例は血管画像の処理方法を開示し、上記実施例に比べて、目標血管の映像データ及び収集パラメータに基づいて目標血管の画像を再構成して表示するステップは、目標血管の映像データに対して再サンプリング及び再ソートを行うステップと、再ソートされた目標血管の映像データ及び収集パラメータに基づいて目標血管の画像を再構成して表示するステップと、を含む。理解できるように、目標血管の映像データは収集方法によって様々な出所があってもよい。例えば、映像データはＯＣＴ（光干渉断層撮影）映像であってもよく、ＩＶＵＳ（血管内超音波）映像であってもよい。収集過程で後退速度が遅く、フレーム周波数が高い映像、特にＩＶＵＳ映像では、隣接するフレームの前後で混乱が生じる可能性がある。従って、映像データに対して再サンプリング及び再ソートを行うことができ、それによりこの影響を解消し、再サンプリング方法は具体的には等間隔サンプリング、重点サンプリング等であってもよく、本実施例ではこれを限定しない。例えば、ＩＶＵＳ映像に対して間隔が５フレームの等間隔でサンプリングを行い、即ち、映像データ中の１番目のフレーム、６番目のフレーム…１＋５Ｎ番目のフレームをサンプリングして相応にソートすることができる。さらに、再サンプリング及び再ソートされた映像データ及び目標血管の収集パラメータに基づいて目標血管の画像を再構成して表示する。このように、映像に存在する可能性があるフレーム乱れの問題を克服し、後続で取得した参照情報はより正確になるだけでなく、再構成及び表示過程における演算負荷を減らした。 Another embodiment of the present invention discloses a method for processing a vascular image, and compared to the above embodiment, the step of reconstructing and displaying an image of the target blood vessel based on the image data and collection parameters of the target blood vessel includes the steps of resampling and re-sorting the image data of the target blood vessel, and reconstructing and displaying an image of the target blood vessel based on the re-sorted image data and collection parameters of the target blood vessel. As can be understood, the image data of the target blood vessel may have various sources depending on the collection method. For example, the image data may be an OCT (optical coherence tomography) image or an IVUS (intravascular ultrasound) image. In an image with a slow retraction speed and a high frame frequency during the collection process, especially an IVUS image, confusion may occur before and after adjacent frames. Therefore, the image data may be re-sampled and re-sorted to eliminate this effect, and the re-sampling method may be, specifically, equal interval sampling, emphasis sampling, etc., but is not limited thereto in this embodiment. For example, sampling may be performed at equal intervals of 5 frames for the IVUS image, i.e., the first frame, the sixth frame, ... 1 + 5Nth frame in the image data may be sampled and sorted accordingly. Furthermore, an image of the target vessel is reconstructed and displayed based on the resampled and re-sorted image data and the collection parameters of the target vessel. In this way, the problem of frame distortion that may exist in the image is overcome, and the subsequently acquired reference information is not only more accurate, but also the computational load during the reconstruction and display process is reduced.
本発明の別の実施例は血管画像の処理方法を開示し、上記実施例に比べて、目標血管の映像データ及び収集パラメータに基づいて目標血管の画像を再構成して表示するステップは、目標血管の映像データ及び収集パラメータに基づいて目標血管の画像を再構成するステップと、目標血管の画像をレジストレーションすることで、目標血管の映像データの収集過程における誤差を校正するステップと、レジストレーションされた画像を表示するステップと、を含む。目標血管の映像データの取得過程では、カテーテルの後退中に径方向に変位が生じる可能性があり、つまり、このとき、映像データの各フレーム画像におけるカテーテルの位置が一定ではない。従って、目標血管の画像をレジストレーションすることで、この変位による偏差を解消することができる。例えば、再構成された目標血管の横断面輪郭において、カテーテルの中心を各フレーム映像の中心として、縦方向に沿って各フレーム映像をレジストレーションしてもよい。画像レジストレーション過程に使用される具体的な方法は様々あってもよく、例えば、ネットワークリンクがｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｏｎａｃａｄｅｍｉｃ．ｃｏｍ／ｄｅｔａｉｌ／ｊｏｕｒｎａｌ＿１００００３９１３７１１７９１０＿４１８３．ｈｔｍｌの対応する文章における方法、及び論文『Ｉｍａｇｅ－Ｂａｓｅｄ Ｇａｔｉｎｇ ｏｆ Ｉｎｔｒａｖａｓｃｕｌａｒ Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ Ｐｕｌｌｂａｃｋ Ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ』（Ｓｅａｎ Ｍ． Ｏ’Ｍａｌｌｅｙ、 Ｓｔｕｄｅｎｔ Ｍｅｍｂｅｒ、 ＩＥＥＥ、 Ｊｕａｎ Ｆ． Ｇｒａｎａｄａ、 Ｓｔ´ｅｐｈａｎｅ Ｃａｒｌｉｅｒ、 Ｍｏｒｔｅｚａ Ｎａｇｈａｖｉ、ａｎｄ Ｉｏａｎｎｉｓ Ａ． Ｋａｋａｄｉａｒｉｓ、 Ｍｅｍｂｅｒ、 ＩＥＥＥ）における方法等を参照することができる。画像レジストレーションによって、映像データ収集過程におけるカテーテルの変位の影響を解消することができ、観察が容易になるとともに、後続の映像データの検出及び分析によって得た参照情報はより正確になる。 Another embodiment of the present invention discloses a method for processing a vascular image, and compared with the above embodiment, the step of reconstructing and displaying an image of the target vessel based on the image data and collection parameters of the target vessel includes the steps of reconstructing an image of the target vessel based on the image data and collection parameters of the target vessel, registering the image of the target vessel to calibrate the error in the collection process of the image data of the target vessel, and displaying the registered image. In the process of acquiring the image data of the target vessel, radial displacement may occur during the retraction of the catheter, that is, the position of the catheter in each frame image of the image data is not constant at this time. Therefore, the deviation caused by this displacement can be eliminated by registering the image of the target vessel. For example, in the cross-sectional contour of the reconstructed target vessel, the center of the catheter may be the center of each frame image, and each frame image may be registered along the vertical direction. There may be various specific methods used in the image registration process, for example, the network link may be https://www.onacademic.com/. com/detail/journal_1000039137117910_4183.html, and the paper "Image-Based Gating of Intravascular Ultrasound Pullback Sequences" (Sean M. O'Malley, Student Member, IEEE, Juan F. Granada, St'ephane Carlier, Morteza Naghavi, and Ioannis A. Kakadiaris, Member, IEEE) can be referenced. Image registration can eliminate the effects of catheter displacement during the image data collection process, making observation easier and providing more accurate reference information through subsequent image data detection and analysis.
本発明の別の実施例は血管画像の処理方法を開示し、上記実施例に比べて、参照情報はステント情報をさらに含み、血管画像の処理方法は、関心血管セグメントのステントパラメータを取得するステップと、ステントパラメータに基づいてステントを検出してステントを再構成し、ステントを評価してステント位置及びステント輪郭情報を含むステント情報を得るステップと、関心血管セグメントの縦断面ビューを表示するステップと、ステント情報に基づいて縦断面ビューにおいて疑似カラーバーでステントを示すステップと、をさらに含む。 Another embodiment of the present invention discloses a method for processing a vascular image, and compared to the above embodiment, the reference information further includes stent information, and the method for processing a vascular image further includes the steps of obtaining stent parameters of a vascular segment of interest, detecting and reconstructing a stent based on the stent parameters, evaluating the stent to obtain stent information including stent position and stent contour information, displaying a longitudinal cross-sectional view of the vascular segment of interest, and showing the stent with a pseudo-color bar in the longitudinal cross-sectional view based on the stent information.
ステントがある関心血管セグメントについては、本実施例に開示されている方法は、関心血管セグメントの映像データを検出及び分析する前に、関心血管セグメントのステントパラメータを取得し、ステントのタイプ、厚さ等を含むようなステントパラメータは必要に応じて設定できる。関心血管セグメントの映像データを検出及び分析する際に、ステントパラメータを参照して映像データを分割し、対応するステントを検出し、ステント位置及びステント輪郭情報を含むステント情報を得る。具体的な検出方法は様々あってもよく、例えば、画像処理方法で分割待ちの映像データに対して前処理及び後処理を行ってもよく、前処理は映像データに対して極座標の変換及び画像標準化を行い、後処理では、映像データに対して元の座標の再構成及び連続性に基づく誤検出除去を行い、深層学習に基づいてステントの検出を行ってもよい。検出後、ステントの再構成を行う。具体的な再構成方法は様々あってもよく、例えば、ボリューム再構成の方法で、ステントを分割した連続二次元ｍａｓｋ結果に対して三次元ボリューム再構成を行い、即ち、各フレームの画像におけるステントに原画像のレイヤー間隔の大きさを与えて単一ボクセルを形成し、ボリューム再構成を行うようにしてもよい。さらにステントを評価してもよく、例えば、ステントと血管壁との距離を計算することで、ステントの血管壁への密着及び拡張状況の評価を実現する。具体的な方法について、参照情報の各ステント点の中心位置及び管腔輪郭曲線に基づいて管腔の中心からステントの中心までの半直線を描画し、半直線と管腔との交点を計算し、それによりステントの中心点と管腔との距離を算出し、ステントと管腔との距離、及びステントが血管壁に密着すること、血管壁に密着していないこと又は被覆の定性分析結果を判断してもよい。さらに１フレームの画像における各ステントの位置に基づいてステントの輪郭楕円をフィッティングし、ステントの平均輪郭面積及び最小輪郭面積を算出し、参照管腔情報と比較することでステントの拡張状況を判定してもよい。その後、関心血管セグメントの縦断面ビューにおいて、ステント情報に基づいて縦断面ビューにおいて疑似カラーバーでステントを示してもよく、例えば、図１３に示すように、色の濃さに基づいて異なる血管壁へのステントの密着状況を示してもよく、それによりユーザーはステントの状態を把握し易い。図１２に示すように、ステントの関連パラメータを関心血管セグメントの横断面輪郭ビューに表示してもよく、図中の「Ｓｔｅｎｔ」は「ステント」に対応し、「Ｅｘｐａｎｓｉｏｎ」は「拡張性」に対応する。 For a vessel segment of interest having a stent, the method disclosed in this embodiment obtains stent parameters of the vessel segment of interest before detecting and analyzing the image data of the vessel segment of interest, and the stent parameters, including the type and thickness of the stent, can be set as necessary. When detecting and analyzing the image data of the vessel segment of interest, the image data is divided with reference to the stent parameters, the corresponding stent is detected, and stent information including the stent position and stent contour information is obtained. There may be various specific detection methods, for example, an image processing method may perform pre-processing and post-processing on the image data waiting to be divided, in which the pre-processing performs polar coordinate conversion and image standardization on the image data, and in the post-processing, the image data may be reconstructed into the original coordinates and false detection removal based on continuity is performed on the image data, and the stent is detected based on deep learning. After detection, the stent is reconstructed. There may be various specific reconstruction methods, for example, a volume reconstruction method may perform three-dimensional volume reconstruction on the continuous two-dimensional mask result in which the stent is divided, that is, the stent in the image of each frame is given the size of the layer interval of the original image to form a single voxel, and volume reconstruction is performed. The stent may also be evaluated, for example, by calculating the distance between the stent and the vascular wall, to realize evaluation of the adhesion and expansion of the stent to the vascular wall. As for a specific method, a half line from the center of the lumen to the center of the stent may be drawn based on the center position of each stent point in the reference information and the lumen contour curve, and the intersection point between the half line and the lumen may be calculated, thereby calculating the distance between the center point of the stent and the lumen, and determining the distance between the stent and the lumen, and the qualitative analysis result of whether the stent is in adhesion to the vascular wall, not in adhesion to the vascular wall, or coverage. Furthermore, a contour ellipse of the stent may be fitted based on the position of each stent in one frame of image, and the average and minimum contour areas of the stent may be calculated, and the expansion status of the stent may be determined by comparing with the reference lumen information. After that, in the longitudinal section view of the interested vessel segment, the stent may be shown with a pseudo color bar in the longitudinal section view based on the stent information, for example, the adhesion status of the stent to different vascular walls may be shown based on the color intensity as shown in FIG. 13, which makes it easy for the user to grasp the state of the stent. As shown in FIG. 12, the relevant parameters of a stent may be displayed in a cross-sectional contour view of the vessel segment of interest, where "Stent" corresponds to "stent" and "Expansion" corresponds to "expandability."
本実施例におけるＦＦＲの計算過程では、ステント情報を参照情報の一部としてＦＦＲの計算結果を修正する。ステントがある関心血管セグメントの場合、ステント情報に基づいてその管腔輪郭情報を修正することができる。例えば、関心血管セグメントの映像データを検出して分析する過程では、ステント情報中のステント輪郭情報に基づいて、ステント点それ自体が占める面積を得て、各フレームの画像の管腔面積から該フレームにおけるすべてのステント点の面積を引くと、ステントを配置した後の管腔面積を管腔輪郭パラメータの一部として取得し、後続のＦＦＲの計算を行うことができる。従って、本実施例によれば、ステントを配置した関心血管セグメントのＦＦＲ計算の精度を高めることができるとともに、ユーザーはステントの状態を観察及び把握し易い。 In the process of calculating FFR in this embodiment, the stent information is used as part of the reference information to correct the FFR calculation result. For a vessel segment of interest that has a stent, the lumen contour information can be corrected based on the stent information. For example, in the process of detecting and analyzing the image data of the vessel segment of interest, the area occupied by the stent point itself is obtained based on the stent contour information in the stent information, and the lumen area of the image of each frame is subtracted from the lumen area of the image of the frame to obtain the lumen area after the stent is placed as part of the lumen contour parameters, and the subsequent FFR calculation can be performed. Therefore, according to this embodiment, the accuracy of the FFR calculation of the vessel segment of interest in which a stent is placed can be improved, and the user can easily observe and understand the state of the stent.
本発明の別の実施例は血管画像の処理方法を開示し、上記実施例に比べて、血管画像の処理方法は、参照管腔情報及び参照情報に基づいて狭窄率が閾値よりも大きい第１特徴血管セグメントを定量化するステップと、関心血管セグメントのグラフを表示するステップと、グラフにおける狭窄率が設定区間にある第１特徴血管セグメントをマークするステップと、をさらに含む。狭窄率は、血管セグメントの横断面面積又は直径に基づいて定義できる。例えば、狭窄率＝（参照管腔直径－実際の管腔直径）／参照管腔直径で設定してもよく、ここでの直径は面積に基づいて計算される等価直径であってもよい。参照管腔の直径情報は参照管腔情報に基づいて取得されてもよく、実際の管腔直径は参照情報中の管腔輪郭パラメータに基づいて取得されてもよく、それにより関心血管セグメントにおける各箇所（各フレームの画像）に対応する狭窄率を算出する。狭窄率の閾値はユーザーの観察及び注目の需要に応じて設定できる。例えば、ユーザーは習慣に従って狭窄率が２０％よりも大きい血管セグメントを重点的に注目する必要がある場合、狭窄率の閾値を０．２に設定してもよい。狭窄率が閾値よりも大きい血管セグメントは第１特徴血管セグメントと呼ばれ、本実施例では、関心血管セグメントのグラフを表示したうえで、対応する第１特徴血管セグメントをマークしてもよい。本実施例では、さらにマークする区間を設定してもよく、例えば、狭窄率が最も大きい上位Ｍ個の第１特徴血管セグメントのみをマークする場合、グラフ上にマーク線で上位Ｍ個の第１特徴血管セグメントを対応してマークし、さらに各セグメントに対応する狭窄率を該第１特徴血管セグメントの下方に注記してもよく、それによりユーザーは関心血管セグメントの狭窄状況を観察し易い。好ましくは、関心血管セグメントのグラフにおいて第１特徴血管セグメント、及び該特徴血管セグメントに対応する血圧降下をさらに表示してもよい。図９に示すように、２つの第１特徴血管セグメントをマークし、各セグメントに対応する血圧降下はそれぞれ△１＝０．２３、△２＝０．０３である。 Another embodiment of the present invention discloses a method for processing a vascular image. Compared with the above embodiment, the method for processing a vascular image further includes the steps of quantifying a first characteristic vascular segment having a stenosis rate greater than a threshold based on the reference lumen information and the reference information, displaying a graph of the vascular segment of interest, and marking the first characteristic vascular segment having a stenosis rate in a set range in the graph. The stenosis rate can be defined based on the cross-sectional area or diameter of the vascular segment. For example, it may be set as stenosis rate = (reference lumen diameter - actual lumen diameter) / reference lumen diameter, where the diameter may be an equivalent diameter calculated based on the area. The diameter information of the reference lumen may be obtained based on the reference lumen information, and the actual lumen diameter may be obtained based on the lumen contour parameters in the reference information, thereby calculating the stenosis rate corresponding to each point (image of each frame) in the vascular segment of interest. The stenosis rate threshold can be set according to the user's observation and attention needs. For example, if the user needs to focus on vascular segments with a stenosis rate greater than 20% according to habit, the stenosis rate threshold may be set to 0.2. A vascular segment with a stenosis rate greater than the threshold value is called a first characteristic vascular segment. In this embodiment, the graph of the vascular segment of interest may be displayed and the corresponding first characteristic vascular segment may be marked. In this embodiment, a section to be marked may be further set. For example, when only the top M first characteristic vascular segments with the highest stenosis rate are marked, the top M first characteristic vascular segments may be marked with a marking line on the graph, and the stenosis rate corresponding to each segment may be noted below the first characteristic vascular segment, so that the user can easily observe the stenosis status of the vascular segment of interest. Preferably, the graph of the vascular segment of interest may further display the first characteristic vascular segment and the blood pressure drop corresponding to the characteristic vascular segment. As shown in FIG. 9, two first characteristic vascular segments are marked, and the blood pressure drop corresponding to each segment is △1=0.23 and △2=0.03, respectively.
本発明のさらに別の実施例は血管画像の処理方法を開示し、上記実施例に比べて、関心血管セグメントが第２特徴を含む場合、参照情報は第２特徴情報をさらに含み、血管画像の処理方法は、参照情報に基づいて関心血管セグメント及び第２特徴を再構成して表示するステップをさらに含む。第２特徴は必要に応じて設定することができ、例えば、プラーク、血栓、解離等が挙げられ、本実施例ではこれを限定しない。例えば、第２特徴がプラークである場合、本実施例に開示されている方法では、関心血管セグメントの映像データを検出及び分析する際に、映像データ中の複数フレームの画像に対して画像処理を行い、画像グレースケール、エッジ検出又はレベルセット等の方法に基づいて、プラークを検出して分割し、それに対応する第２特徴情報を取得することができ、第２特徴情報は参照情報の一部として、プラークの面積、厚さ、角度等の情報を含んでもよく、画素ごとに面積を累積計算し、画素間距離から厚さを計算し、画素分布から角度等を計算してもよい。さらに参照情報中の管腔輪郭情報、中膜輪郭情報、及び第２特徴情報に基づいて関心血管セグメント及び対応するプラークを再構成して表示し、例えば、プラーク分割結果に基づいて三次元プラーク幾何学的モデルに対してボリューム再構成を行い、ユーザーはプラークの状態を観察し易い。また例えば、図１０に示すように、関心血管セグメントの横断面輪郭、及び対応するプラークを表示することができる。関心血管セグメント内に第２特徴がある場合、ＦＦＲの計算に修正係数を追加し、ＦＦＲの計算を調整し、ＦＦＲの計算結果をより正確にする。具体的な方法は様々あってもよく、例えば、公開番号がＣＮ１０９０６４４４２Ａの特許における方法を参照することができる。理解できるように、中膜輪郭パラメータは主に参照管腔情報の計算に用いられるが、第２特徴の検出及び再構成に必須なものではない。 Another embodiment of the present invention discloses a method for processing a vascular image, and compared to the above embodiment, when the vascular segment of interest includes a second feature, the reference information further includes second feature information, and the method for processing a vascular image further includes a step of reconstructing and displaying the vascular segment of interest and the second feature based on the reference information. The second feature can be set as necessary, for example, plaque, thrombus, dissection, etc., and is not limited to this in this embodiment. For example, when the second feature is plaque, in the method disclosed in this embodiment, when detecting and analyzing the image data of the vascular segment of interest, image processing is performed on images of multiple frames in the image data, and plaque is detected and divided based on a method such as image grayscale, edge detection or level set, and the corresponding second feature information can be obtained. The second feature information may include information such as the area, thickness, angle, etc. of the plaque as part of the reference information, and the area may be cumulatively calculated for each pixel, the thickness may be calculated from the distance between pixels, and the angle, etc. may be calculated from the pixel distribution. Furthermore, the vascular segment of interest and the corresponding plaque are reconstructed and displayed based on the lumen contour information, media contour information, and second feature information in the reference information, for example, a volume reconstruction is performed on the three-dimensional plaque geometric model based on the plaque segmentation result, so that the user can easily observe the state of the plaque. Also, for example, as shown in FIG. 10, the cross-sectional contour of the vascular segment of interest and the corresponding plaque can be displayed. If there is a second feature in the vascular segment of interest, a correction factor is added to the FFR calculation to adjust the FFR calculation, and the FFR calculation result is more accurate. There may be various specific methods, for example, the method in the patent with publication number CN109064442A can be referred to. As can be seen, the media contour parameter is mainly used for calculating the reference lumen information, but is not essential for detecting and reconstructing the second feature.
好ましくは、関心血管セグメントの縦断面ビューを表示するだけでなく、関心血管セグメントの横断面ビューを表示し、さらに関心血管セグメントの三次元再構成ビューを表示し、それによりユーザーは直観的かつ明瞭に観察し易い。好ましくは、プラークの可能なタイプに応じて表示モード設定を事前に行う。例えば、すべてのタイプのプラークを表示するための全表示モードと、脂質プラーク、線維性被膜及びマクロファージを表示するための不安定プラークモードと、石灰化プラークを表示するための石灰化モードと、を含んでもよい。使用過程では、ユーザーの選択に応じてプラーク表示モードを調整してもよく、それによりユーザーが分類や観察し易い。好ましくは、異なる色で異なるプラークをマークして表示してもよく、ユーザーが観察し易い。好ましくは、プラークに対応する統計パラメータ、例えばプラークに対応する面積等を同時表示し、それによりユーザーによる定量分析が容易になる。 Preferably, the display device not only displays a longitudinal section view of the vessel segment of interest, but also displays a transverse section view of the vessel segment of interest, and further displays a three-dimensional reconstruction view of the vessel segment of interest, which makes it easy for the user to intuitively and clearly observe. Preferably, the display mode settings are pre-set according to possible types of plaque. For example, the display mode settings may include an all-display mode for displaying all types of plaque, an unstable plaque mode for displaying lipid plaque, fibrous cap, and macrophages, and a calcification mode for displaying calcified plaque. In the process of use, the plaque display mode may be adjusted according to the user's selection, which makes it easy for the user to classify and observe. Preferably, different plaques may be marked and displayed with different colors, which makes it easy for the user to observe. Preferably, the statistical parameters corresponding to the plaques, such as the area corresponding to the plaques, are simultaneously displayed, which makes it easy for the user to perform quantitative analysis.
本発明の別の実施例は血管画像の処理方法を開示し、上記実施例に比べて、血管画像の処理方法は、参照情報に基づいて関心血管セグメントの縦断面輪郭及び／又は横断面輪郭を表示するステップと、縦断面輪郭及び／又は横断面輪郭を調整するステップと、調整後の縦断面輪郭及び／又は横断面輪郭に基づいて参照情報、及び／又は参照管腔情報、及び血流予備量比（ＦＦＲ）値を更新するステップと、をさらに含む。本実施例では、関心血管セグメントの輪郭を表示し、輪郭から対応する管腔輪郭及び中膜輪郭の分割状況を観察でき、参照管腔情報の計算、参照管腔情報及び管腔輪郭パラメータに基づくＦＦＲの計算、及び校正値の計算等の複数の過程では、縦断面輪郭及び／又は横断面輪郭を動的に調整してＦＦＲ値を修正することができる。例えば、参照管腔情報を計算する際に、中膜輪郭パラメータを使用してＰＮ及びＤＮを取得し、さらに参照管腔を算出する場合でも、中膜輪郭パラメータ及び正常内膜の厚さから参照管腔を取得する場合でも、中膜輪郭の分割に明らかな誤差が生じると、参照管腔情報及びＦＦＲの計算に影響を及ぼすことになる。従って、対応する輪郭を表示することによって、ユーザーは分割に明らかな誤りがあるか否かを判断することを助けることができ、明らかな誤りがある場合、ユーザーの操作に基づいて輪郭を調整することができ、例えば、ＰＮ、ＤＮにおける中膜輪郭又は管腔輪郭を調整することで、中膜輪郭パラメータ及び管腔輪郭パラメータを変更してもよいし、ほかのフレームをＰＮ及び／又はＤＮとして直接選定してもよいし、既存のフレームにおいて楕円をＰＮ及び／又はＤＮとして手動で描いてもよく、それによりＦＦＲ計算の正確性を高めた。 Another embodiment of the present invention discloses a method for processing a vascular image, and compared with the above embodiment, the method for processing a vascular image further includes the steps of displaying a longitudinal section contour and/or a transverse section contour of a vascular segment of interest based on reference information, adjusting the longitudinal section contour and/or the transverse section contour, and updating the reference information, reference lumen information, and fractional flow reserve (FFR) value based on the adjusted longitudinal section contour and/or transverse section contour. In this embodiment, the contour of the vascular segment of interest is displayed, and the division status of the corresponding lumen contour and media contour can be observed from the contour. In multiple processes such as calculation of reference lumen information, calculation of FFR based on reference lumen information and lumen contour parameters, and calculation of calibration value, the longitudinal section contour and/or the transverse section contour can be dynamically adjusted to correct the FFR value. For example, when calculating the reference lumen information, whether PN and DN are obtained using the media contour parameters and the reference lumen is calculated, or the reference lumen is obtained from the media contour parameters and the thickness of the normal intima, if an obvious error occurs in the division of the media contour, it will affect the calculation of the reference lumen information and the FFR. Therefore, by displaying the corresponding contours, the user can be helped to determine whether there is an obvious error in the segmentation, and if there is an obvious error, the contours can be adjusted based on the user's operation, for example, the media contour or lumen contour in PN, DN can be adjusted to change the media contour parameters and lumen contour parameters, other frames can be directly selected as PN and/or DN, or ellipses can be manually drawn as PN and/or DN in existing frames, thereby improving the accuracy of FFR calculation.
好ましくは、参照情報を取得した後、参照管腔情報を計算する前に、関心血管セグメントの縦断面輪郭及び／又は横断面輪郭を表示する。このとき、ユーザーの操作に基づいて輪郭を調整することができ、各フレームにおいて横断面輪郭を直接修正してもよい。各切断角度での縦断面輪郭を修正し、更新後の縦断面輪郭に基づいて対応する横断面輪郭を更新してもよく、それにより中膜輪郭パラメータ及び管腔輪郭パラメータを含める参照管腔情報及び／又は参照情報の正確性を高めた。関心血管セグメントのグラフ、例えば、等価直径のグラフを表示する場合、対応するグラフも更新されることになる。 Preferably, after obtaining the reference information, and before calculating the reference lumen information, the longitudinal section contour and/or the transverse section contour of the vessel segment of interest are displayed. At this time, the contours can be adjusted based on a user's operation, and the transverse section contour may be directly modified in each frame. The longitudinal section contour at each cutting angle may be modified, and the corresponding transverse section contour may be updated based on the updated longitudinal section contour, thereby improving the accuracy of the reference lumen information and/or the reference information including the media contour parameter and the lumen contour parameter. When displaying a graph of the vessel segment of interest, for example, a graph of the equivalent diameter, the corresponding graph will also be updated.
好ましくは、関心血管セグメントの映像データの検出及び分析を完了した後に、図６に示すように表示してもよい。図中の「Ｌｕｍｅｎ」は「管腔」に対応し、「Ｍｅｄｉａ」は「中膜」に対応し、「Ｐｌａｑｕｅ」は「プラーク」に対応し、「Ｍｉｎ／Ｍａｘ」は「最小／最大直径」に対応し、「Ｂｕｒｄｅｎ」は「負荷」に対応し、「１－Ｃｏｎｔｏｕｒ」は「１－輪郭」に対応し、「ＣＯＮＦＩＲＭ ＲＯＩ」は「関心血管セグメントの決定」に対応し、「ＵＰＤＡＴＥ ＣＯＮＴＯＵＲ」は「輪郭更新」に対応し、「ＣＯＭＰＵＴＥ ＦＦＲ」は「ＦＦＲの計算」に対応し、「ＵＰＤＡＴＥ ＦＦＲ」は「ＦＦＲ更新」に対応し、「ＥＤＩＴ」は「編集」に対応し、「ＤＯＮＥ」は「完了」に対応し、「Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ Ｄｉａｍ」は「等価直径」に対応し、「Ｓｈｏｒｔ Ｄｉａｍ」は「短軸直径」に対応し、「Ｌｕｍｅｎ Ｓｈｏｒｔ－Ｌｏｎｇ」は「管腔長軸－短軸」に対応し、「ＭＬＡ」は「最小管腔面積」に対応し、「Ｄｉａｍｅｔｅｒ」は「直径」に対応する。 Preferably, after detection and analysis of the image data of the vessel segment of interest is completed, it may be displayed as shown in FIG. In the figure, "Lumen" corresponds to "lumen", "Media" corresponds to "media", "Plaque" corresponds to "plaque", "Min/Max" corresponds to "minimum/maximum diameter", "Burden" corresponds to "burden", "1-Contour" corresponds to "1-contour", "CONFIRM ROI" corresponds to "determine vessel segment of interest", "UPDATE CONTOUR" corresponds to "update contour", "COMPUTE FFR" corresponds to "calculate FFR", "UPDATE FFR" corresponds to "update FFR", "EDIT" corresponds to "edit", "DONE" corresponds to "complete", "Equivalent Diameter" corresponds to "equivalent diameter", "Short Diameter" corresponds to "short axis diameter", "Lumen "Short-Long" corresponds to "luminal long axis - minor axis," "MLA" corresponds to "minimum luminal area," and "Diameter" corresponds to "diameter."
該図は輪郭及びＦＦＲ計算の調整の２つの部分に分けられてもよく、輪郭は輪郭の表示及び調整を含む。図中の右側は、輪郭の表示に用いられ、関心血管セグメントの横断面輪郭及び縦断面輪郭を含み、横断面輪郭及び縦断面輪郭において異なるマーク線を用いて対応する管腔輪郭及び中膜輪郭をマークし、該横断面における管腔輪郭から算出される面積及び最小直径と最大直径、並びに該横断面における中膜輪郭から算出される面積及び最小直径と最大直径を表示してもよい。血管セグメントにプラークがある場合、該横断面におけるプラークの面積及び対応する負荷率をさらに表示することができる。これに加えて、下部は該血管セグメントのグラフ、例えば、図中の等価直径のグラフを表示してもよく、例えば短軸直径グラフのようなほかのグラフを切り替え表示してもよい。同時に、さらにグラフ内でマークされた輪郭、及び関心血管セグメントの再選定を編集し、更新後の輪郭に基づいて関心血管セグメントの映像データを再検出及び再分析して新たな参照情報を得て、ＦＦＲの計算を更新してもよい。図７に示すように、ＦＦＲの計算結果を対応するグラフに表示してもよいし、分枝の横断面ビューとともに表示してもよく、それによりユーザーは断面ビューにおける輪郭又は側枝を調整し易く、ＦＦＲの値はより正確になる。 The figure may be divided into two parts: contour and FFR calculation adjustment, and the contour includes displaying and adjusting the contour. The right side of the figure is used for displaying the contour, including the cross-sectional contour and the longitudinal cross-sectional contour of the vessel segment of interest, and may mark the corresponding lumen contour and medial contour with different marking lines in the cross-sectional contour and the longitudinal cross-sectional contour, and display the area, minimum diameter, and maximum diameter calculated from the lumen contour in the cross-sectional plane, and the area, minimum diameter, and maximum diameter calculated from the medial contour in the cross-sectional plane. If there is plaque in the vessel segment, the area of the plaque in the cross-sectional plane and the corresponding load factor may further be displayed. In addition, the lower part may display a graph of the vessel segment, for example, a graph of the equivalent diameter in the figure, and may switch to display other graphs, such as a short-axis diameter graph. At the same time, the marked contour in the graph and the reselection of the vessel segment of interest may be further edited, and the image data of the vessel segment of interest may be redetected and reanalyzed based on the updated contour to obtain new reference information and update the calculation of the FFR. As shown in FIG. 7, the FFR calculation results may be displayed on a corresponding graph or together with a cross-sectional view of the branch, which may facilitate the user to adjust the contour or side branch in the cross-sectional view, and the FFR value may be more accurate.
好ましくは、関心血管セグメントに側枝がある場合、参照情報に基づいて関心血管セグメントの縦断面輪郭及び／又は横断面輪郭を表示し、例えば側枝の輪郭、サイズの調整のような側枝の調整に基づいて、側枝血管セグメントパラメータを更新し、それによりＦＦＲの計算結果は更新され、ＦＦＲの計算はより正確になる。関心血管セグメントが分岐モデルである場合、分岐節点の調整に基づいて分岐節点情報を更新してもよく、例えば、いずれかの側枝を分岐節点として再選定し、それによりＦＦＲの計算結果は更新され、ＦＦＲの計算はより正確になる。校正値の計算結果に基づいて、対応する輪郭調整を行ってもよく、例えば、横断面及び縦断面における各切断線の位置を適切な位置に並進又は回転させることで側枝の切断面を調整し、側枝開口の管腔輪郭を直接再描画してもよい。関心血管セグメントに第１特徴血管セグメントがある場合、第１特徴血管セグメントに対して、例えば、追加、削除又は編集のような調整を行ってもよい。 Preferably, if the vessel segment of interest has a side branch, the longitudinal section contour and/or transverse section contour of the vessel segment of interest is displayed based on the reference information, and the side branch vessel segment parameters are updated based on the adjustment of the side branch, such as adjusting the contour and size of the side branch, so that the calculation result of the FFR is updated and the calculation of the FFR becomes more accurate. If the vessel segment of interest is a bifurcation model, the bifurcation node information may be updated based on the adjustment of the bifurcation node, for example, any side branch may be reselected as a bifurcation node, so that the calculation result of the FFR is updated and the calculation of the FFR becomes more accurate. Based on the calculation result of the calibration value, a corresponding contour adjustment may be performed, for example, the cut surface of the side branch may be adjusted by translating or rotating the position of each cutting line in the transverse section and the longitudinal section to an appropriate position, and the lumen contour of the opening of the side branch may be directly redrawn. If the vessel segment of interest has a first feature vessel segment, the first feature vessel segment may be adjusted, for example, by adding, deleting, or editing.
理解できるように、関心血管セグメントの縦断面輪郭及び／又は横断面輪郭の調整について、対応する画像の中膜輪郭、管腔輪郭、側枝輪郭等を調整する様々な方法によって実現でき、ユーザーは必要に応じて設定及び選択することができ、いずれもＦＦＲの計算結果の動的調整を実現し、ＦＦＲ値をより正確にする効果を達成させることができる。 As can be seen, the adjustment of the longitudinal and/or transverse cross-sectional contours of the vessel segment of interest can be achieved by various methods of adjusting the media contour, lumen contour, side branch contour, etc. of the corresponding image, which can be set and selected by the user as needed, all of which can achieve the effect of dynamically adjusting the FFR calculation result and making the FFR value more accurate.
本発明のさらに別の実施例は血管画像の処理方法を開示し、上記実施例に比べて、血管画像の処理方法は、疑似カラーの形式で血流予備量比（ＦＦＲ）値を関心血管セグメントのグラフに表示するステップと、及び／又は関心血管セグメントのグラフを表示し、シミュレートされた後退曲線をバーレイ表示するステップと、及び／又は関心血管セグメントを三次元再構成し、三次元再構成後の関心血管セグメントを表示するステップとをさらに含む。図７及び図１５に示すように、関心血管セグメントのグラフのタイプは具体的には必要に応じて選択することができ、例えば、長軸－短軸で表示できること、等価直径で表示できること等が挙げられる。疑似カラーの形式でＦＦＲ値を関心血管セグメントのグラフに表示することで、関心血管セグメントの形態及びＦＦＲ値の変化を明瞭かつ直観的に反映することができ、ユーザーによる観察及び分析が容易になる。具体的な表示方法は様々あり、例えば、公開番号がＣＮ１０９１６６１０１Ａにおける方法を参照することができる。関心血管セグメントのグラフにシミュレートされた後退曲線をオーバーレイ表示することで、ユーザーがシミュレートされた後退曲線に基づいてＦＦＲの計算結果を判断することを支援することができる。関心血管セグメントを三次元再構成し、三次元再構成後の関心血管セグメントを表示するステップでは、ボリューム再構成によって描画してもよく、光線追跡方法を使用することで、実現しやすく、再構成効果が良好である。好ましくは、三次元再構成後の関心血管セグメントの縦断面画像、斜視図及び横断面画像を表示することで、ユーザーは関心血管セグメントを全面的に観察し易い。例えば、図８に示すように、三次元再構成後の関心血管セグメントの斜視図を表示している。好ましくは、対応する画像において対応するステント、側枝、プラーク等を表現することができ、それによりユーザーは関心血管セグメントをよりよく観察及び分析し易い。例えば、図１４に示すように、三次元再構成後のステントを示してもよい。好ましくは、図７に示すように、関心血管セグメントのグラフに、対応するステントを表示してもよい。 Another embodiment of the present invention discloses a method for processing a vascular image, which, compared with the above embodiment, further includes the steps of displaying fractional flow reserve (FFR) values on a graph of a vascular segment of interest in a pseudo-color format, and/or displaying the graph of the vascular segment of interest and displaying a simulated retraction curve in a barley, and/or three-dimensionally reconstructing the vascular segment of interest and displaying the vascular segment of interest after the three-dimensional reconstruction. As shown in FIG. 7 and FIG. 15, the type of the graph of the vascular segment of interest can be specifically selected as needed, for example, it can be displayed in major axis-minor axis, it can be displayed in equivalent diameter, etc. By displaying the FFR value on the graph of the vascular segment of interest in a pseudo-color format, the morphology of the vascular segment of interest and the change of the FFR value can be clearly and intuitively reflected, which facilitates the user's observation and analysis. There are various specific display methods, for example, the method in Publication No. CN109166101A can be referred to. By overlaying the simulated retraction curve on the graph of the vascular segment of interest, the user can be helped to judge the calculation result of FFR based on the simulated retraction curve. The steps of three-dimensionally reconstructing the vascular segment of interest and displaying the vascular segment of interest after the three-dimensional reconstruction may be drawn by volume reconstruction, and the ray tracing method is used, which is easy to realize and has a good reconstruction effect. Preferably, a longitudinal section image, an oblique view, and a transverse section image of the vascular segment of interest after the three-dimensional reconstruction are displayed, so that the user can easily observe the vascular segment of interest in its entirety. For example, as shown in FIG. 8, a perspective view of the vascular segment of interest after the three-dimensional reconstruction is displayed. Preferably, the corresponding stent, side branch, plaque, etc. can be represented in the corresponding image, so that the user can better observe and analyze the vascular segment of interest. For example, as shown in FIG. 14, the stent after the three-dimensional reconstruction may be displayed. Preferably, the corresponding stent may be displayed in the graph of the vascular segment of interest, as shown in FIG. 7.
図５に示すように、本発明の実施例は血管画像の処理システムをさらに開示し、関心血管セグメントの映像データ及び関心血管セグメントの血流パラメータを取得するための取得モジュール１と、関心血管セグメントの映像データを検出して分析することで、関心血管セグメントの管腔輪郭パラメータ、及び中膜輪郭パラメータを含む参照情報を得る分析モジュール２と、中膜輪郭パラメータに基づいて参照管腔情報を取得するための第１計算ユニット３１、及び血流パラメータ、参照情報及び参照管腔情報に基づいて関心血管セグメントの血流予備量比（ＦＦＲ）値を算出するための第２計算ユニット３２を備える計算モジュール３と、を備える。 As shown in FIG. 5, an embodiment of the present invention further discloses a vascular image processing system, which includes an acquisition module 1 for acquiring image data of a vascular segment of interest and blood flow parameters of the vascular segment of interest, an analysis module 2 for detecting and analyzing the image data of the vascular segment of interest to obtain reference information including a lumen contour parameter and a media contour parameter of the vascular segment of interest, and a calculation module 3 including a first calculation unit 31 for acquiring reference lumen information based on the media contour parameter, and a second calculation unit 32 for calculating a fractional flow reserve (FFR) value of the vascular segment of interest based on the blood flow parameters, the reference information, and the reference lumen information.
上記技術的解決手段を採用した処理システムは、上記実施例における血管画像の処理方法を参照すれば、血管圧力差のより正確な計算を実現することができる。 A processing system that employs the above technical solution can achieve more accurate calculation of vascular pressure difference by referring to the vascular image processing method in the above embodiment.
好ましくは、第１計算ユニット３１は、中膜輪郭パラメータに基づいて近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームを取得するための正常フレーム抽出ユニットと、近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームに基づいて参照管腔情報を算出するための参照管腔計算ユニットと、を備える。上記実施例における血管画像の処理方法を参照すれば、管腔輪郭パラメータの代わりに中膜輪郭パラメータを使用して近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームを決定し、さらに対応する参照管腔を算出することで、得た参照管腔情報はより正確になり、プラーク等の特徴情報がある場合、管腔輪郭パラメータからＰＮ及びＤＮを決定することによる誤差を減らした。 Preferably, the first calculation unit 31 includes a normal frame extraction unit for acquiring a proximal end normal frame and a distal end normal frame based on the media contour parameters, and a reference lumen calculation unit for calculating reference lumen information based on the proximal end normal frame and the distal end normal frame. Referring to the vascular image processing method in the above embodiment, the proximal end normal frame and the distal end normal frame are determined using the media contour parameters instead of the lumen contour parameters, and the corresponding reference lumen is further calculated, so that the obtained reference lumen information becomes more accurate, and when there is characteristic information such as plaque, the error caused by determining PN and DN from the lumen contour parameters is reduced.
好ましくは、取得モジュール１はさらに、関心血管セグメントの正常内膜の厚さを取得することに用いられ、第１計算ユニット３１は中膜輪郭パラメータ及び正常内膜の厚さに基づいて参照管腔情報を得る。上記実施例における血管画像の処理方法を参照すれば、中膜輪郭パラメータ及び正常内膜の厚さから対応する参照管腔を算出することで、得た参照管腔情報はより正確になり、内膜の厚さの影響を解消し、対応するＦＦＲ値もより正確になる。 Preferably, the acquisition module 1 is further used to acquire the normal intima thickness of the vessel segment of interest, and the first calculation unit 31 obtains the reference lumen information based on the media contour parameter and the normal intima thickness. Referring to the vascular image processing method in the above embodiment, by calculating the corresponding reference lumen from the media contour parameter and the normal intima thickness, the obtained reference lumen information is more accurate, the influence of the intima thickness is eliminated, and the corresponding FFR value is also more accurate.
好ましくは、参照情報は関心血管セグメントの側枝血管セグメントパラメータをさらに含み、側枝血管セグメントパラメータは分析モジュール２によって管腔輪郭パラメータに基づいて算出され、第１計算ユニット３１は、中膜輪郭パラメータに基づいて近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームを取得するための正常フレーム抽出ユニットと、側枝血管セグメントパラメータ、近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームに基づいて参照管腔情報を算出するための参照管腔計算ユニットと、を備える。上記実施例における血管画像の処理方法を参照すれば、中膜輪郭パラメータ及び側枝血管セグメントパラメータから対応する参照管腔情報を算出することで、取得した参照管腔情報はより正確になり、対応するＦＦＲ値もより正確になる。 Preferably, the reference information further includes side branch vessel segment parameters of the vessel segment of interest, and the side branch vessel segment parameters are calculated by the analysis module 2 based on the lumen contour parameters, and the first calculation unit 31 includes a normal frame extraction unit for obtaining a proximal end normal frame and a distal end normal frame based on the media contour parameters, and a reference lumen calculation unit for calculating reference lumen information based on the side branch vessel segment parameters, the proximal end normal frame and the distal end normal frame. Referring to the vascular image processing method in the above embodiment, by calculating the corresponding reference lumen information from the media contour parameters and the side branch vessel segment parameters, the obtained reference lumen information becomes more accurate, and the corresponding FFR value also becomes more accurate.
好ましくは、参照情報は関心血管セグメントの側枝血管セグメントパラメータをさらに含み、側枝血管セグメントパラメータは分析モジュール２によって管腔輪郭パラメータに基づいて算出され、第１計算ユニット３１は、側枝血管セグメントパラメータに基づいて関心血管セグメントを複数のサブセグメントに分け、中膜輪郭パラメータに基づいて各サブセグメント内の正常フレームを得るための正常フレーム抽出ユニットと、各サブセグメント内の正常フレームに基づいて参照管腔情報を得るための参照管腔計算ユニットと、を備える。上記実施例における血管画像の処理方法を参照すれば、複数の正常フレームを取得して参照管腔情報を計算することで、サンプリング量を増加させ、側枝を使用したセグメント分割はより合理的になり、従って、参照管腔情報の計算はより正確になる。 Preferably, the reference information further includes side branch vessel segment parameters of the vessel segment of interest, and the side branch vessel segment parameters are calculated by the analysis module 2 based on the lumen contour parameters, and the first calculation unit 31 includes a normal frame extraction unit for dividing the vessel segment of interest into multiple subsegments based on the side branch vessel segment parameters and obtaining normal frames in each subsegment based on the media contour parameters, and a reference lumen calculation unit for obtaining reference lumen information based on normal frames in each subsegment. Referring to the vascular image processing method in the above embodiment, by obtaining multiple normal frames and calculating the reference lumen information, the sampling amount is increased, and the segment division using the side branches is more reasonable, and therefore the calculation of the reference lumen information is more accurate.
好ましくは、第１表示モジュールをさらに備え、計算モジュール３は、参照管腔情報及び側枝血管セグメントパラメータに基づいて各側枝での校正値を計算するための第３計算ユニットをさらに備え、第１表示モジュールは関心血管セグメントのグラフを表示し、側枝血管セグメントパラメータに基づいて各側枝をグラフの対応する位置に表示することに用いられ、及び／又は第１表示モジュールはさらに側枝の横断面輪郭を表示し、校正値を表示することに用いられる。上記実施例における血管画像の処理方法を参照すれば、ユーザーが各側枝の分割及び参照管腔情報の合理性を判断することに寄与し、ユーザーは関心血管セグメントを直観的かつ全面的に観察し、対応する中膜輪郭及び管腔輪郭に明らかな誤りがあるか否かを観察し易い。 Preferably, the device further includes a first display module, and the calculation module 3 further includes a third calculation unit for calculating a calibration value at each side branch based on the reference lumen information and the side branch vascular segment parameters, and the first display module is used to display a graph of the interested vascular segment and display each side branch at a corresponding position on the graph based on the side branch vascular segment parameters, and/or the first display module is further used to display the cross-sectional contour of the side branch and display the calibration value. Referring to the vascular image processing method in the above embodiment, it helps the user to judge the rationality of the division of each side branch and the reference lumen information, and makes it easy for the user to intuitively and comprehensively observe the interested vascular segment and observe whether there is an obvious error in the corresponding media contour and lumen contour.
好ましくは、血管画像の処理システムは修正モジュールをさらに備え、取得モジュール１はさらに関心血管セグメントの血管位置を取得することに用いられ、修正モジュールは血管位置に基づいて関心血管セグメントの血流予備量比（ＦＦＲ）値を修正することに用いられる。上記実施例における血管画像の処理方法を参照すれば、異なる血管位置に応じて、映像データを検出及び分析するアルゴリズムを調整し、又は血管位置に基づいてＦＦＲ値を修正することで、ＦＦＲ値をより正確にすることができる。 Preferably, the vascular image processing system further includes a correction module, where the acquisition module 1 is further used for acquiring the vascular position of the vascular segment of interest, and the correction module is used for correcting the fractional flow reserve (FFR) value of the vascular segment of interest according to the vascular position. Referring to the vascular image processing method in the above embodiment, the algorithm for detecting and analyzing the image data can be adjusted according to different vascular positions, or the FFR value can be corrected according to the vascular position, so that the FFR value can be made more accurate.
好ましくは、血管画像の処理システムは第２表示モジュールをさらに備え、参照情報は関心血管セグメントの側枝血管セグメントパラメータをさらに含み、側枝血管セグメントパラメータは管腔輪郭パラメータから算出され、取得モジュール１はさらに、血管位置に基づいて関心血管セグメントの血管タイプを取得することに用いられ、血管タイプが分岐モデルである場合、分析モジュール２は側枝血管セグメントパラメータに基づいて関心血管セグメントの分岐節点情報を取得し、第２表示モジュールは関心血管セグメントの縦断面ビューを表示し、分岐節点情報に基づいて、縦断面ビューにおいて異なる色で関心血管セグメントの本幹及び分枝を表現する。上記実施例における血管画像の処理方法を参照すれば、ユーザーは関心血管セグメントの分岐状況を観察し易い。同時に、ＦＦＲを計算する際に、分岐節点情報に基づいてＦＦＲに対して対応する修正を行うことで、ＦＦＲの計算結果はより正確になる。 Preferably, the vascular image processing system further includes a second display module, the reference information further includes side branch vascular segment parameters of the vascular segment of interest, the side branch vascular segment parameters being calculated from the lumen contour parameters, the acquisition module 1 is further used for acquiring the vascular type of the vascular segment of interest based on the vascular position, and if the vascular type is a branching model, the analysis module 2 acquires branch node information of the vascular segment of interest based on the side branch vascular segment parameters, and the second display module displays a longitudinal section view of the vascular segment of interest, and expresses the trunk and branches of the vascular segment of interest in different colors in the longitudinal section view based on the branch node information. By referring to the vascular image processing method in the above embodiment, the user can easily observe the branching situation of the vascular segment of interest. At the same time, when calculating the FFR, a corresponding correction is made to the FFR based on the branch node information, so that the calculation result of the FFR is more accurate.
好ましくは、取得モジュール１は第１取得ユニット、第２取得ユニット、再構成計算ユニット及び表示ユニットを備え、第１取得ユニットは、目標血管の映像データ及び対応する収集パラメータを取得することに用いられ、収集パラメータは層厚さ及び画素サイズを含み、再構成計算ユニットは、目標血管の映像データ及び収集パラメータに基づいて再構成計算を行うことに用いられ、表示ユニットは、再構成後の目標血管の画像を表示することに用いられ、第２取得ユニットは、画像中の選定された関心血管セグメントの映像データを取得することに用いられる。上記実施例における血管画像の処理方法を参照すれば、関心血管セグメントの映像データの取得はより便利で、直観的になり、操作しやすくなる。 Preferably, the acquisition module 1 includes a first acquisition unit, a second acquisition unit, a reconstruction calculation unit and a display unit, the first acquisition unit is used for acquiring image data of the target vessel and corresponding acquisition parameters, the acquisition parameters including layer thickness and pixel size, the reconstruction calculation unit is used for performing reconstruction calculation based on the image data of the target vessel and the acquisition parameters, the display unit is used for displaying the image of the target vessel after reconstruction, and the second acquisition unit is used for acquiring image data of a selected vessel segment of interest in the image. By referring to the vessel image processing method in the above embodiment, the acquisition of the image data of the vessel segment of interest becomes more convenient, intuitive and easy to operate.
好ましくは、取得モジュール１は第１取得ユニットが取得した目標血管の映像データに対して再サンプリング及び再ソートを行うための再サンプリングユニットをさらに備え、再構成計算ユニットは、再ソートされた目標血管の映像データ及び収集パラメータに基づいて再構成計算を行うことに用いられる。上記実施例における血管画像の処理方法を参照すれば、映像に存在する可能性があるフレーム乱れの問題を克服し、後続で取得した参照情報はより正確になるだけでなく、再構成及び表示過程における演算負荷を減らした。 Preferably, the acquisition module 1 further includes a resampling unit for resampling and re-sorting the image data of the target blood vessel acquired by the first acquisition unit, and the reconstruction calculation unit is used to perform reconstruction calculation based on the re-sorted image data of the target blood vessel and the acquisition parameters. Referring to the vascular image processing method in the above embodiment, the problem of frame distortion that may exist in the image is overcome, and the subsequently acquired reference information is not only more accurate, but also the calculation load in the reconstruction and display process is reduced.
好ましくは、取得モジュール１は、目標血管の画像をレジストレーションして、目標血管の映像データの収集過程における誤差を校正するためのレジストレーションユニットをさらに備え、表示ユニットは、レジストレーション後の画像を表示することに用いられる。上記実施例における血管画像の処理方法を参照すれば、画像レジストレーションによって、映像データ収集過程におけるカテーテルの変位の影響を解消することができ、観察が容易になるとともに、後続の映像データの検出及び分析によって得た参照情報はより正確になる。 Preferably, the acquisition module 1 further includes a registration unit for registering the image of the target blood vessel to calibrate errors during the process of collecting image data of the target blood vessel, and the display unit is used to display the image after registration. Referring to the blood vessel image processing method in the above embodiment, the image registration can eliminate the influence of the catheter displacement during the process of collecting image data, making observation easier and making the reference information obtained by the subsequent detection and analysis of image data more accurate.
好ましくは、第３表示モジュールをさらに備え、参照情報はステント情報をさらに含み、取得モジュール１はさらに、関心血管セグメントのステントパラメータを取得することに用いられ、分析モジュール２はさらに、ステントパラメータに基づいてステントを検出してステントを再構成し、ステントを評価してステント情報を得ることに用いられ、ステント情報はステント位置及びステント輪郭情報を含み、第３表示モジュールは、関心血管セグメントの縦断面ビューを表示し、ステント情報に基づいて縦断面ビューにおいて疑似カラーバーでステントを示すことに用いられる。上記実施例における血管画像の処理方法を参照すれば、ステントを配置した関心血管セグメントのＦＦＲ計算の精度を引き上げたとともに、ユーザーはステントの状態を観察及び把握し易い。 Preferably, the system further includes a third display module, the reference information further includes stent information, the acquisition module 1 is further used for acquiring stent parameters of the vessel segment of interest, the analysis module 2 is further used for detecting and reconstructing the stent based on the stent parameters, and evaluating the stent to obtain stent information, the stent information includes stent position and stent contour information, and the third display module is used for displaying a longitudinal section view of the vessel segment of interest and showing the stent with a pseudo-color bar in the longitudinal section view based on the stent information. By referring to the vascular image processing method in the above embodiment, the accuracy of FFR calculation of the vessel segment of interest where the stent is placed is improved, and the user can easily observe and understand the state of the stent.
好ましくは、第４表示モジュールをさらに備え、計算モジュール３は、参照管腔情報及び参照情報に基づいて狭窄率が閾値よりも大きい第１特徴血管セグメントを定量化するための第４計算ユニットをさらに備え、第４表示モジュールは、関心血管セグメントのグラフを表示し、グラフにおける狭窄率が設定区間にある第１特徴血管セグメントをマークすることに用いられる。上記実施例における血管画像の処理方法を参照すれば、ユーザーは関心血管セグメントの狭窄状況を観察し易い。 Preferably, the system further includes a fourth display module, and the calculation module 3 further includes a fourth calculation unit for quantifying the first characteristic vascular segment having a stenosis rate greater than a threshold based on the reference lumen information and the reference information, and the fourth display module is used to display a graph of the vascular segment of interest and mark the first characteristic vascular segment in the graph whose stenosis rate is within a set range. By referring to the vascular image processing method in the above embodiment, the user can easily observe the stenosis status of the vascular segment of interest.
好ましくは、第５表示モジュールをさらに備え、関心血管セグメントが第２特徴を含む場合、参照情報は第２特徴情報をさらに含み、分析モジュール２はさらに、参照情報に基づいて関心血管セグメント及び第２特徴を再構成することに用いられ、第５表示モジュールは、関心血管セグメント及び第２特徴を表示することに用いられる。上記実施例における血管画像の処理方法を参照すれば、ユーザーは第２特徴、例えばプラークの状態を観察し易く、関心血管セグメント内に第２特徴がある場合、ＦＦＲの計算に修正係数を追加し、ＦＦＲの計算を調整し、ＦＦＲの計算結果をより正確にする。 Preferably, the fifth display module is further provided, and when the vessel segment of interest includes a second feature, the reference information further includes second feature information, and the analysis module 2 is further used for reconstructing the vessel segment of interest and the second feature based on the reference information, and the fifth display module is used for displaying the vessel segment of interest and the second feature. Referring to the vessel image processing method in the above embodiment, the user can easily observe the second feature, for example, the state of plaque, and when the vessel segment of interest includes the second feature, a correction coefficient is added to the FFR calculation, the FFR calculation is adjusted, and the FFR calculation result is more accurate.
好ましくは、調整モジュールをさらに備え、調整モジュールは表示ユニット、調整ユニット及び更新ユニットを備え、表示ユニットは、参照情報に基づいて関心血管セグメントの縦断面輪郭及び／又は横断面輪郭を表示することに用いられ、調整ユニットは、縦断面輪郭及び／又は横断面輪郭を調整することに用いられ、更新ユニットは、調整後の縦断面輪郭及び／又は横断面輪郭に基づいて参照情報、及び／又は参照管腔情報、及び血流予備量比（ＦＦＲ）値を更新することに用いられる。上記実施例における血管画像の処理方法を参照すれば、関心血管セグメントの縦断面輪郭及び／又は横断面輪郭の調整について、対応する画像の中膜輪郭、管腔輪郭、側枝輪郭等を調整する様々な方法によって実現でき、ユーザーは必要に応じて設定及び選択することができ、いずれもＦＦＲの計算結果の動的調整を実現し、ＦＦＲ値をより正確にする効果を達成することができる。 Preferably, the device further includes an adjustment module, the adjustment module including a display unit, an adjustment unit and an update unit, the display unit is used for displaying the longitudinal section contour and/or the transverse section contour of the vessel segment of interest based on the reference information, the adjustment unit is used for adjusting the longitudinal section contour and/or the transverse section contour, and the update unit is used for updating the reference information, the reference lumen information and the fractional flow reserve (FFR) value based on the adjusted longitudinal section contour and/or the transverse section contour. Referring to the vascular image processing method in the above embodiment, the adjustment of the longitudinal section contour and/or the transverse section contour of the vessel segment of interest can be realized by various methods of adjusting the media contour, lumen contour, side branch contour, etc. of the corresponding image, which can be set and selected by the user as needed, and all of them can realize the dynamic adjustment of the FFR calculation result and achieve the effect of making the FFR value more accurate.
好ましくは、疑似カラーの形式で血流予備量比（ＦＦＲ）値を関心血管セグメントのグラフに表示し、及び／又は関心血管セグメントのグラフを表示し、シミュレートされた後退曲線をオーバーレイ表示し、及び／又は関心血管セグメントを三次元再構成し、三次元再構成後の関心血管セグメントを表示するための第６表示モジュールをさらに備える。上記実施例における血管画像の処理方法を参照すれば、ユーザーは関心血管セグメントをよりよく観察及び分析し易い。 Preferably, the device further comprises a sixth display module for displaying the fractional flow reserve (FFR) value on the graph of the vessel segment of interest in pseudocolor format, and/or displaying the graph of the vessel segment of interest and overlaying the simulated regression curve, and/or performing a three-dimensional reconstruction of the vessel segment of interest and displaying the vessel segment of interest after the three-dimensional reconstruction. By referring to the processing method of the vessel image in the above embodiment, the user can easily observe and analyze the vessel segment of interest.
理解できるように、血管画像の処理システムの様々な実施例に出現する表示モジュールについて、これらの表示モジュールは対応する情報及び画像を同時表示するように分離・独立したものであってもよく、交互に表示するように合併されたものであってもよく、例えば、キーによって表示画像及び情報の切り替えを行い、具体的には、ユーザーの必要に応じて設定することができる。 As can be understood, with regard to the display modules appearing in various embodiments of the vascular image processing system, these display modules may be separate and independent to simultaneously display corresponding information and images, or may be combined to display them alternately, for example by switching between displayed images and information using keys, and specifically, may be set according to the needs of the user.
本発明の実施例はコンピューティングデバイスをさらに開示し、様々な命令を実現するためのプロセッサと、プロセッサによりロードされて上記実施例のいずれかに記載の血管画像の処理方法を実行するための複数の命令を記憶するためのメモリと、を備える。 An embodiment of the present invention further discloses a computing device, comprising a processor for implementing various instructions, and a memory for storing a plurality of instructions that are loaded by the processor to execute the vascular image processing method described in any of the above embodiments.
上記技術的解決手段を採用したコンピューティングデバイスは、血管圧力差のより正確な計算を実現することができる。 A computing device employing the above technical solution can achieve more accurate calculation of vascular pressure difference.
本発明の実施例は記憶媒体をさらに開示し、記憶媒体には、プロセッサによりロードされて上記実施例に記載のいずれかの血管画像の処理方法を実行するための複数の命令が記憶されている。 An embodiment of the present invention further discloses a storage medium having stored therein a plurality of instructions that are loaded by a processor to execute any of the vascular image processing methods described in the above embodiments.
上記技術的解決手段を採用した記憶媒体は、血管圧力差のより正確な計算を実現することができる。 A storage medium employing the above technical solution can achieve more accurate calculation of vascular pressure difference.
本願に開示されている各実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はこれらの実現方法の組合せで実現され得る。本願の実施例は、少なくとも１つのプロセッサ、記憶システム（揮発性及び不揮発性メモリ及び／又は記憶素子を含む）、少なくとも１つの入力デバイス及び少なくとも１つの出力デバイスを備えるプログラマブルシステムで実行されるコンピュータプログラム又はプログラムコードとして実現され得る。プログラムコードを入力命令に適用して本願に記載の各機能を実行し出力情報を生成し得る。既知の方式で出力情報を１つ又は複数の出力デバイスに適用し得る。本願の目的のために、処理システムは例えばデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）又はマイクロプロセッサのようなプロセッサを有する如何なるシステムを含む。 Each embodiment disclosed herein may be implemented in hardware, software, firmware, or a combination of these implementations. Examples of the present application may be implemented as a computer program or program code executed on a programmable system having at least one processor, a storage system (including volatile and non-volatile memory and/or storage elements), at least one input device, and at least one output device. The program code may be applied to input instructions to perform the functions described herein and generate output information. The output information may be applied to one or more output devices in a known manner. For purposes of this application, a processing system includes any system having a processor, such as, for example, a digital signal processor (DSP), a microcontroller, an application specific integrated circuit (ASIC), or a microprocessor.
プログラムコードは、処理システムと通信するように、高級手続き型言語又はオブジェクト指向のプログラミング言語で実現され得る。プログラムコードは必要に応じて、アセンブリ言語又は機械言語で実現され得る。事実上、本願に記載のメカニズムはいかなる特定のプログラミング言語の範囲にも限定されない。いずれかの場合、該言語はコンパイル言語又はインタプリタ言語であり得る。 The program code may be implemented in a high level procedural or object oriented programming language to communicate with a processing system. The program code may be implemented in assembly or machine language, as appropriate. In fact, the mechanisms described herein are not limited in scope to any particular programming language. In either case, the language may be a compiled or interpreted language.
場合によっては、開示されている実施形態はハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はそれらの如何なる組合せで実現され得る。開示されている実施例はさらに１つ又は複数の一時的又は非一時的機械読み取り可能（例えば、コンピュータ読み取り可能）な記憶媒体に格納又は記憶される命令として実現され得、１つ又は複数のプロセッサにより読み取って実行され得る。例えば、命令はネットワーク又はほかのコンピュータ読み取り可能な媒体を介して配信され得る。従って、機械読み取り可能な媒体は、機械（例えば、コンピュータ）読み取り可能な形式で情報を記憶又は伝送する如何なるメカニズムを含んでもよく、フロッピーディスク、光ディスク、光学ディスク、読み取り専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭｓ）、磁気光ディスク、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、磁気カード又は光学カード、フラッシュメモリ、又はインターネットを使用して電気的、光学的、音響的又はほかの形式の伝播信号で情報（例えば、キャリア、赤外線信号やデジタル信号等）を伝送する有形の機械読み取り可能なメモリを含むが、これらに限定されない。従って、機械読み取り可能な媒体は機械（例えば、コンピュータ）読み取り可能な形式で電子命令又は情報を記憶又は伝送することに適する如何なるタイプの機械読み取り可能な媒体を含む。 In some cases, the disclosed embodiments may be implemented in hardware, firmware, software, or any combination thereof. The disclosed embodiments may also be implemented as instructions stored or stored on one or more temporary or non-transitory machine-readable (e.g., computer-readable) storage media and read and executed by one or more processors. For example, the instructions may be distributed over a network or other computer-readable medium. Thus, a machine-readable medium may include any mechanism for storing or transmitting information in a machine- (e.g., computer-) readable form, including, but not limited to, floppy disks, optical disks, read-only memories (CD-ROMs), magneto-optical disks, read-only memories (ROMs), random access memories (RAMs), erasable programmable read-only memories (EPROMs), electrically erasable programmable read-only memories (EEPROMs), magnetic or optical cards, flash memories, or tangible machine-readable memories that transmit information (e.g., carriers, infrared signals, digital signals, etc.) in electrical, optical, acoustic, or other forms of propagated signals using the Internet. Thus, machine-readable media includes any type of machine-readable medium suitable for storing or transmitting electronic instructions or information in a machine (e.g., computer) readable form.
図面において、特定の配置及び／又は順序でいくつかの構造又は方法の特徴を示し得る。しかし、理解できるように、このような特定の配置及び／又はソートは不要であることもある。一方、いくつかの実施例では、これらの特徴は説明的な図面に示される方式及び／又は順序と異なるように配置され得る。また、特定の図に構造又は方法の特徴が含まれることは、すべての実施例にこのような特徴が必要であることを暗示するものではなく、いくつかの実施例では、これらの特徴を含まないか又はほかの特徴と組み合わせてもよい。 In the figures, certain structural or method features may be shown in a particular arrangement and/or order. However, as can be understood, such a particular arrangement and/or sorting may not be required. However, in some embodiments, these features may be arranged differently than the manner and/or order shown in the illustrative figures. Additionally, the inclusion of structural or method features in a particular figure does not imply that such features are required in all embodiments, and some embodiments may not include these features or may be combined with other features.
なお、本願の各デバイスの実施例に言及された各モジュール／ユニットはいずれもロジックモジュール／ユニットであり、物理的には、１つのロジックモジュール／ユニットは１つの物理モジュール／ユニットであってもよく、１つの物理モジュール／ユニットの一部であってもよいし、複数の物理モジュール／ユニットの組合せで実現されてもよく、これらのロジックモジュール／ユニットそれ自体の物理的な実現方式は最も重要なことではなく、これらのロジックモジュール／ユニットにより実現される機能の組合せこそ本願に言及された技術的課題を解決するための鍵である。また、本願の革新的な部分を強調するために、本願の上記各デバイスの実施例は本願に言及された技術的課題の解決に密接に関連しないモジュール／ユニットを導入していないが、上記デバイスの実施例には決してほかのモジュール／ユニットが存在しないことを表明するものではない。 Note that each module/unit mentioned in the device embodiments of the present application is a logic module/unit, and physically, one logic module/unit may be one physical module/unit, may be part of one physical module/unit, or may be realized by a combination of multiple physical modules/units. The physical realization method of these logic modules/units themselves is not the most important thing, and it is the combination of functions realized by these logic modules/units that is the key to solving the technical problems mentioned in the present application. In addition, in order to emphasize the innovative parts of the present application, the above device embodiments of the present application do not introduce modules/units that are not closely related to solving the technical problems mentioned in the present application, but this does not represent that there are no other modules/units in the above device embodiments.
本発明のいくつかの好ましい実施形態を参照しながら本発明を図示及び説明したが、当業者であれば、以上は具体的な実施形態を参照して本発明をさらに詳細に説明したが、本発明の具体的実施はこれらの説明に限定されないと理解すべきである。当業者は本発明の趣旨及び範囲から逸脱せず、形式及び細部においていくつかの単純な推論又は置換を行うことを含む種々の変更を行うことができる。 Although the present invention has been illustrated and described with reference to several preferred embodiments thereof, those skilled in the art should understand that although the present invention has been described in more detail above with reference to specific embodiments, the specific implementation of the present invention is not limited to these descriptions. Those skilled in the art may make various changes, including making some simple inferences or substitutions in form and details, without departing from the spirit and scope of the present invention.
Claims (29)
関心血管セグメントの映像データを取得するステップと、
前記関心血管セグメントの血流パラメータを取得するステップと、
前記関心血管セグメントの映像データを検出して分析することで、前記関心血管セグメントの管腔輪郭パラメータ、及び中膜輪郭パラメータを含む参照情報を得るステップと、
前記中膜輪郭パラメータに基づいて参照管腔情報を取得するステップと、
前記血流パラメータ、前記参照情報及び前記参照管腔情報に基づいて前記関心血管セグメントの血流予備量比値を算出するステップと、を含むことを特徴とする血管画像の処理方法。 A method for processing a blood vessel image, comprising the steps of:
acquiring image data of a vessel segment of interest;
obtaining blood flow parameters for the vessel segment of interest;
detecting and analyzing image data of the vessel segment of interest to obtain reference information including a lumen contour parameter and a media contour parameter of the vessel segment of interest;
obtaining reference lumen information based on the media contour parameters;
and calculating a fractional flow reserve value of the vessel segment of interest based on the blood flow parameters, the reference information, and the reference lumen information.
前記中膜輪郭パラメータに基づいて近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームを取得し、前記近位端正常フレーム及び前記遠位端正常フレームに基づいて前記参照管腔情報を算出するステップ、
又は、
前記関心血管セグメントの正常内膜の厚さを取得し、前記中膜輪郭パラメータ及び前記正常内膜の厚さに基づいて前記参照管腔情報を得るステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の血管画像の処理方法。 The step of acquiring the reference lumen information based on the media contour parameter includes:
obtaining a proximal end normal frame and a distal end normal frame based on the media contour parameters, and calculating the reference lumen information based on the proximal end normal frame and the distal end normal frame;
Or,
The method for processing vascular images according to claim 1, further comprising the step of obtaining a normal intima thickness of the vascular segment of interest, and obtaining the reference lumen information based on the media contour parameter and the normal intima thickness.
前記中膜輪郭パラメータに基づいて参照管腔情報を取得するステップは、
前記中膜輪郭パラメータに基づいて近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームを取得し、前記側枝血管セグメントパラメータ、前記近位端正常フレーム及び前記遠位端正常フレームに基づいて前記参照管腔情報を算出するステップ、
又は、
前記側枝血管セグメントパラメータに基づいて前記関心血管セグメントを複数のサブセグメントに分け、
前記中膜輪郭パラメータに基づいて各前記サブセグメント内の正常フレームを得て、
各前記サブセグメント内の正常フレームに基づいて前記参照管腔情報を得るステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の血管画像の処理方法。 the reference information further comprises side branch vessel segment parameters of the vessel segment of interest, the side branch vessel segment parameters being calculated from the lumen contour parameters;
The step of acquiring reference lumen information based on the media contour parameter includes:
obtaining a proximal end normal frame and a distal end normal frame based on the media contour parameters; and calculating the reference lumen information based on the side branch vessel segment parameters, the proximal end normal frame, and the distal end normal frame;
Or,
Dividing the vessel segment of interest into a plurality of subsegments based on the side branch vessel segment parameters;
obtaining a normal frame within each of the sub-segments based on the media contour parameters;
The method for processing a blood vessel image according to claim 1, further comprising the step of obtaining the reference lumen information based on a normal frame in each of the sub-segments.
前記関心血管セグメントのグラフを表示し、前記側枝血管セグメントパラメータに基づいて各前記側枝を前記グラフの対応する位置に表示するステップと、
及び／又は前記側枝の横断面輪郭を表示し、前記校正値を表示するステップとをさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の血管画像の処理方法。 calculating a calibration value at each side branch based on the reference lumen information and the side branch vessel segment parameters;
displaying a graph of the vessel segment of interest and displaying each of the side branches at a corresponding location on the graph based on the side branch vessel segment parameters;
and/or displaying a cross-sectional profile of the side branch and displaying the calibration value.
前記血管位置に基づいて前記血流予備量比値を修正するステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の血管画像の処理方法。 obtaining a vessel position of the vessel segment of interest;
The method of claim 1 , further comprising the step of: modifying the fractional flow reserve value based on the blood vessel position.
前記血管位置に基づいて前記関心血管セグメントの血管タイプを得るステップと、
前記血管タイプが分岐モデルである場合、
前記側枝血管セグメントパラメータに基づいて前記関心血管セグメントの分岐節点情報
を取得するステップと、
前記関心血管セグメントの縦断面ビューを表示するステップと、
前記分岐節点情報に基づいて、前記縦断面ビューにおいて異なる色で前記関心血管セグメントの本幹及び分枝を表現するステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項５に記載の血管画像の処理方法。 the reference information further comprises side branch vessel segment parameters of the vessel segment of interest, the side branch vessel segment parameters being calculated from the lumen contour parameters;
obtaining a vessel type for the vessel segment of interest based on the vessel location;
When the blood vessel type is a branching model,
obtaining branch node information of the vessel segment of interest based on the side branch vessel segment parameters;
displaying a longitudinal cross-sectional view of the vessel segment of interest;
The method of claim 5, further comprising: representing the trunk and branches of the vessel segment of interest in different colors in the longitudinal cross-sectional view based on the branching node information.
目標血管の映像データ及び対応する層厚さ及び画素サイズを含む収集パラメータを取得するステップと、
前記目標血管の映像データ及び前記収集パラメータに基づいて前記目標血管の画像を再構成して表示するステップと、
前記画像中の選定された関心血管セグメントの映像データを取得するステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の血管画像の処理方法。 The step of acquiring image data of a vessel segment of interest comprises:
acquiring image data of the target vessel and corresponding acquisition parameters including layer thickness and pixel size;
reconstructing and displaying an image of the target vessel based on the image data of the target vessel and the acquisition parameters;
2. The method of claim 1, further comprising the step of: acquiring image data of a selected vessel segment of interest in said image.
前記目標血管の映像データに対して再サンプリング及び再ソートを行い、
再ソートされた前記目標血管の映像データ及び前記収集パラメータに基づいて前記目標血管の画像を再構成して表示するステップ、
又は、
前記目標血管の映像データ及び前記収集パラメータに基づいて前記目標血管の画像を再構成し、
前記目標血管の画像をレジストレーションすることで、前記目標血管の映像データの収集過程における誤差を校正し、
レジストレーションされた画像を表示するステップを含むことを特徴とする請求項７に記載の血管画像の処理方法。 The step of reconstructing and displaying an image of the target blood vessel based on the image data of the target blood vessel and the acquisition parameters includes:
resampling and re-sorting the image data of the target blood vessel;
reconstructing and displaying an image of the target vessel based on the re-sorted image data of the target vessel and the acquisition parameters;
Or,
reconstructing an image of the target vessel based on the imaging data of the target vessel and the acquisition parameters;
registering the image of the target blood vessel to correct errors in a process of collecting image data of the target blood vessel;
8. The method of claim 7, further comprising the step of displaying the registered image.
前記関心血管セグメントのステントパラメータを取得するステップと、
前記ステントパラメータに基づいてステントを検出して前記ステントを再構成し、前記ステントを評価してステント位置及びステント輪郭情報を含む前記ステント情報を得るステップと、
前記関心血管セグメントの縦断面ビューを表示するステップと、
前記ステント情報に基づいて前記縦断面ビューにおいて疑似カラーバーで前記ステントを表現するステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の血管画像の処理方法。 the reference information further includes stent information;
obtaining stent parameters for the vessel segment of interest;
detecting a stent based on the stent parameters, reconstructing the stent, and evaluating the stent to obtain the stent information including stent position and stent profile information;
displaying a longitudinal cross-sectional view of the vessel segment of interest;
The method of claim 1 , further comprising: representing the stent in the longitudinal cross-sectional view with a pseudo-color bar based on the stent information.
前記関心血管セグメントのグラフを表示するステップと、
前記グラフにおける前記狭窄率が設定区間にある第１特徴血管セグメントをマークするステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の血管画像の処理方法。 Quantifying a first characteristic vessel segment having a stenosis rate greater than a threshold based on the reference lumen information and the reference information;
displaying a graph of the vessel segment of interest;
The method for processing a blood vessel image according to claim 1 , further comprising the step of marking a first characteristic blood vessel segment in the graph, the stenosis rate of which is within a set interval.
前記参照情報に基づいて前記関心血管セグメント及び前記第２特徴を再構成して表示するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の血管画像の処理方法。 If the vessel segment of interest includes a second feature, the reference information further includes second feature information;
The method of claim 1 , further comprising the step of reconstructing and displaying the vessel segment of interest and the second feature based on the reference information.
前記縦断面輪郭及び／又は前記横断面輪郭を調整するステップと、
調整後の前記縦断面輪郭及び／又は前記横断面輪郭に基づいて前記参照情報、及び／又は前記参照管腔情報、及び前記血流予備量比値を更新するステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の血管画像の処理方法。 displaying a longitudinal cross-sectional contour and/or a transverse cross-sectional contour of the vessel segment of interest based on the reference information;
adjusting the longitudinal cross-sectional profile and/or the transverse cross-sectional profile;
The method for processing blood vessel images according to claim 1, further comprising a step of updating the reference information, and/or the reference lumen information, and the fractional flow reserve value based on the adjusted longitudinal section contour and/or the adjusted transverse section contour.
及び／又は前記関心血管セグメントのグラフを表示し、シミュレートされた引き抜き曲線をオーバーレイ表示するステップと、
及び／又は前記関心血管セグメントを三次元再構成し、三次元再構成後の前記関心血管セグメントを表示するステップとをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の血管画像の処理方法。 displaying the fractional flow reserve values in pseudocolor format on a graph of the vessel segment of interest;
and/or displaying a graph of the vessel segment of interest and overlaying a simulated pull-off curve;
and/or a step of three-dimensionally reconstructing the vessel segment of interest and displaying the vessel segment of interest after the three-dimensional reconstruction.
関心血管セグメントの映像データ及び前記関心血管セグメントの血流パラメータを取得するための取得モジュールと、
前記関心血管セグメントの映像データを検出して分析することで、前記関心血管セグメントの管腔輪郭パラメータ、及び中膜輪郭パラメータを含む参照情報を得る、前記参照情報は分析モジュールと、
前記中膜輪郭パラメータに基づいて参照管腔情報を取得するための第１計算ユニット、及び前記血流パラメータ、前記参照情報及び前記参照管腔情報に基づいて前記関心血管セグメントの血流予備量比値を算出するための第２計算ユニットを備える計算モジュールと、を備えることを特徴とする血管画像の処理システム。 A blood vessel image processing system, comprising:
an acquisition module for acquiring image data of a vessel segment of interest and blood flow parameters of said vessel segment of interest;
The image data of the vessel segment of interest is detected and analyzed to obtain reference information including a lumen contour parameter and a media contour parameter of the vessel segment of interest, the reference information being input to an analysis module;
a calculation module including a first calculation unit for obtaining reference lumen information based on the tunica media contour parameter, and a second calculation unit for calculating a fractional flow reserve value of the vessel segment of interest based on the blood flow parameter, the reference information, and the reference lumen information.
前記正常フレーム抽出ユニットは、前記中膜輪郭パラメータに基づいて近位端正常フレーム及び遠位端正常フレームを取得することに用いられ、前記参照管腔計算ユニットは、前記側枝血管セグメントパラメータ、前記近位端正常フレーム及び前記遠位端正常フレームに基づいて前記参照管腔情報を算出することに用いられ、
又は、
前記正常フレーム抽出ユニットは、前記側枝血管セグメントパラメータに基づいて前記関心血管セグメントを複数のサブセグメントに分け、前記中膜輪郭パラメータに基づいて各前記サブセグメント内の正常フレームを得ることに用いられ、前記参照管腔計算ユニットは、各前記サブセグメント内の正常フレームに基づいて前記参照管腔情報を得ることに用いられることを特徴とする請求項１４に記載の血管画像の処理システム。 The reference information further includes a side branch vessel segment parameter of the vessel segment of interest, and the side branch vessel segment parameter is calculated by the analysis module based on the lumen contour parameter, and the first calculation unit includes a normal frame extraction unit and a reference lumen calculation unit;
The normal frame extraction unit is used for obtaining a proximal end normal frame and a distal end normal frame according to the media contour parameters; and the reference lumen calculation unit is used for calculating the reference lumen information according to the side branch vessel segment parameters, the proximal end normal frame and the distal end normal frame;
Or,
The vascular image processing system of claim 14, wherein the normal frame extraction unit is used for dividing the vascular segment of interest into a plurality of subsegments based on the side branch vascular segment parameters, and obtaining normal frames in each of the subsegments based on the tunica media contour parameters, and the reference lumen calculation unit is used for obtaining the reference lumen information based on normal frames in each of the subsegments.
又は、
前記取得モジュールは、前記目標血管の画像をレジストレーションすることで、前記目標血管の映像データの収集過程における誤差を校正するためのレジストレーションユニットをさらに備え、前記表示ユニットは、レジストレーションされた画像を表示することに用いられることを特徴とする請求項２１に記載の血管画像の処理システム。 The acquisition module further includes a resampling unit for resampling and re-sorting the image data of the target vessel acquired by the first acquisition unit, and the reconstruction calculation unit is used for performing reconstruction calculation based on the re-sorted image data of the target vessel and the acquisition parameters;
Or,
The vascular image processing system of claim 21, characterized in that the acquisition module further includes a registration unit for calibrating errors in the process of collecting image data of the target blood vessel by registering the image of the target blood vessel, and the display unit is used to display the registered image.
様々な命令を実現するためのプロセッサと、
前記プロセッサによりロードされて請求項１～１３のいずれか１項に記載の血管画像の処理方法を実行するための複数の命令を記憶するためのメモリと、を備えることを特徴とするコンピューティングデバイス。 1. A computing device comprising:
A processor for implementing various instructions;
A computing device comprising: a memory for storing a plurality of instructions, when loaded by the processor, for executing the method for processing vascular images according to any one of claims 1 to 13.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010289747.9A CN111523538B (en) | 2020-04-14 | 2020-04-14 | Blood vessel image processing method and system, computing device and storage medium |
| CN202010289747.9 | 2020-04-14 | ||
| PCT/CN2020/087304 WO2021208140A1 (en) | 2020-04-14 | 2020-04-27 | Vascular image processing method and system, computing device, and storage medium |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2023514866A JP2023514866A (en) | 2023-04-11 |
| JPWO2021208140A5 JPWO2021208140A5 (en) | 2024-01-30 |
| JP7465361B2 true JP7465361B2 (en) | 2024-04-10 |
Family
ID=71902652
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2022551536A Active JP7465361B2 (en) | 2020-04-14 | 2020-04-27 | Vascular image processing method, system, computing device and storage medium |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7465361B2 (en) |
| CN (1) | CN111523538B (en) |
| WO (1) | WO2021208140A1 (en) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112070778A (en) * | 2020-08-25 | 2020-12-11 | 南京沃福曼医疗科技有限公司 | Multi-parameter extraction method based on intravascular OCT and ultrasound image fusion |
| CN112674736B (en) * | 2021-01-08 | 2023-07-25 | 上海博动医疗科技股份有限公司 | Monitoring display method and system for automatically evaluating vascular deformation |
| CN113040812B (en) * | 2021-02-03 | 2023-08-22 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | Medical image analysis method, medical image analysis device, computer equipment and storage medium |
| CN113616160B (en) * | 2021-09-14 | 2024-02-06 | 苏州博动戎影医疗科技有限公司 | FFR determination method, device, equipment and medium based on multi-mode medical image |
| WO2023115576A1 (en) * | 2021-12-24 | 2023-06-29 | 北京阅影科技有限公司 | Blood vessel information processing method and apparatus, and computer-readable storage medium |
| WO2024071121A1 (en) * | 2022-09-28 | 2024-04-04 | テルモ株式会社 | Computer program, information processing method, and information processing device |
| CN117814727B (en) * | 2024-01-11 | 2024-06-04 | 华中科技大学同济医学院附属同济医院 | Soft mirror imaging method, system, equipment and storage medium |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008168016A (en) | 2007-01-15 | 2008-07-24 | Fujifilm Corp | Ultrasonic diagnostic apparatus, imt measurement method, and imt measurement program |
| JP2018057857A (en) | 2016-10-04 | 2018-04-12 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | Medical information processing apparatus and medical information processing program |
Family Cites Families (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108294735B (en) * | 2012-03-13 | 2021-09-07 | 西门子公司 | Method and system for non-invasive functional assessment of coronary artery stenosis |
| EP2962283B1 (en) * | 2013-03-01 | 2019-09-25 | Boston Scientific Scimed, Inc. | Systems and methods for lumen border detection in intravascular ultrasound sequences |
| CN106999052B (en) * | 2014-12-08 | 2021-08-24 | 皇家飞利浦有限公司 | Interactive cardiac test data and associated devices, systems, and methods |
| US9940723B2 (en) * | 2014-12-12 | 2018-04-10 | Lightlab Imaging, Inc. | Systems and methods to detect and display endovascular features |
| CN105326486B (en) * | 2015-12-08 | 2017-08-25 | 博动医学影像科技（上海）有限公司 | Vascular pressure difference and the computational methods and system of blood flow reserve fraction |
| CN107115108B (en) * | 2017-04-27 | 2020-09-15 | 博动医学影像科技（上海）有限公司 | Method and system for rapidly calculating blood vessel pressure difference |
| CN107133959B (en) * | 2017-06-12 | 2020-04-28 | 上海交通大学 | Rapid blood vessel boundary three-dimensional segmentation method and system |
| JP2020533055A (en) * | 2017-09-07 | 2020-11-19 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | Automatic normalization of intravascular devices |
| CN108022650B (en) * | 2017-12-07 | 2020-11-17 | 博动医学影像科技（上海）有限公司 | Lumen modeling method and system for calculating blood vessel pressure difference |
| CN110448319B (en) * | 2018-05-08 | 2023-04-28 | 上海博动医疗科技股份有限公司 | Blood flow velocity calculation method based on contrast image and coronary artery |
| CN109044324B (en) * | 2018-06-20 | 2021-11-19 | 博动医学影像科技（上海）有限公司 | Method and device for correcting blood flow characteristic value based on plaque position |
| CN109009061B (en) * | 2018-06-20 | 2021-11-19 | 博动医学影像科技（上海）有限公司 | Calculation method and device for obtaining blood flow characteristic value based on blood pressure correction |
| CN109166101B (en) * | 2018-07-24 | 2021-05-14 | 博动医学影像科技（上海）有限公司 | Blood vessel image processing method and device, computer storage medium and imaging equipment |
| CN112022137B (en) * | 2018-11-30 | 2021-07-13 | 博动医学影像科技（上海）有限公司 | Method and device for establishing blood vessel section function and blood vessel stress |
| CN109907772B (en) * | 2019-04-15 | 2020-11-10 | 博动医学影像科技（上海）有限公司 | Method and device for obtaining coronary blood flow volume and blood flow velocity |
-
2020
- 2020-04-14 CN CN202010289747.9A patent/CN111523538B/en active Active
- 2020-04-27 WO PCT/CN2020/087304 patent/WO2021208140A1/en active Application Filing
- 2020-04-27 JP JP2022551536A patent/JP7465361B2/en active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008168016A (en) | 2007-01-15 | 2008-07-24 | Fujifilm Corp | Ultrasonic diagnostic apparatus, imt measurement method, and imt measurement program |
| JP2018057857A (en) | 2016-10-04 | 2018-04-12 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | Medical information processing apparatus and medical information processing program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111523538B (en) | 2021-09-17 |
| JP2023514866A (en) | 2023-04-11 |
| WO2021208140A1 (en) | 2021-10-21 |
| CN111523538A (en) | 2020-08-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP7465361B2 (en) | Vascular image processing method, system, computing device and storage medium | |
| JP7203077B2 (en) | Method of operating an intravascular imaging system | |
| US20230075598A1 (en) | Lumen Morphology And Vascular Resistance Measurements Data Collection Systems Apparatus And Methods | |
| US20220117551A1 (en) | Stent and Vessel Visualization and Diagnostic Systems, Devices, and Methods | |
| CN111161342B (en) | Method, apparatus, device, system and readable storage medium for obtaining fractional flow reserve based on coronary angiography image | |
| EP3361933B1 (en) | Intravascular imaging system and methods to determine cut plane view angle of side branch | |
| US8155411B2 (en) | Method, apparatus and computer program for quantitative bifurcation analysis in 3D using multiple 2D angiographic images | |
| JP2022119785A (en) | Intravascular imaging system interface and shadow detecting method | |
| JP5129480B2 (en) | System for performing three-dimensional reconstruction of tubular organ and method for operating blood vessel imaging device | |
| US20170103520A1 (en) | Intravascular Imaging User Interface Systems and Methods | |
| US20190096063A1 (en) | Detection of Stent Struts Relative to Side Branches | |
| Klingensmith et al. | B-spline methods for interactive segmentation and modeling of lumen and vessel surfaces in three-dimensional intravascular ultrasound | |
| CN117064423B (en) | Method, computing device, and medium for determining stent over-expansion |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220825 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230823 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230926 |
|
| A524 | Written submission of copy of amendment under article 19 pct |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A524 Effective date: 20231222 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20231225 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240319 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240329 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7465361 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |