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CN111067495A - 基于血流储备分数和造影图像的微循环阻力计算方法 - Google Patents

基于血流储备分数和造影图像的微循环阻力计算方法 Download PDF

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CN111067495A
CN111067495A CN201911381448.1A CN201911381448A CN111067495A CN 111067495 A CN111067495 A CN 111067495A CN 201911381448 A CN201911381448 A CN 201911381448A CN 111067495 A CN111067495 A CN 111067495A
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resistance
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谢辛舟
张瑞晨
谢松云
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Northwestern Polytechnical University
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Northwestern Polytechnical University
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Abstract

本发明提出一种结合血流储备分数(FFR)和造影图像的微循环阻力计算方法，包括：测量感兴趣血管FFR，获得最大充血状态下的远、近端压力值；基于造影图像重建感兴趣血管三维模型；以FFR测量压力值作为已知条件，通过数值方法反复迭代求解流体控制方程；对比计算结果与测量的远端压力值，调整数值模型边界条件参数，重复数值仿真直至计算与测量结果相差小于预设阈值；提取调整后的数值模型边界条件即为冠状动脉微循环阻力。基于造影图像和附属的FFR测量结果，仿真获得与FFR测量结果相匹配的血流量及微循环阻力。本发明在避免同步测量血流量的同时，提高了准确性，并且不需造影以外的其它影像数据。

Description

基于血流储备分数和造影图像的微循环阻力计算方法
技术领域
本发明涉及微循环计算领域，尤其涉及应用在结合血流储备分数(FractionalFlow Reserve,FFR)和造影图像计算微循环阻力的方法。
背景技术
冠状动脉微循环阻力(microcirculatory resistance,MR)是反映冠状动脉微循环功能的有效指标，其定义为冠脉远端动脉压力(Pd)除以最大充血状态下的冠脉血流量(Qmax)。现有技术主要分为两类：
第一类方法通过集成了压力传感器和血流量传感器的导丝置入冠状动脉远端，在药物诱导最大充血状态的条件下同时测量压力和血流量，进而计算MR。依据采用的血流量传感器的不同，又可分为热稀释法和超声多普勒测速法(Williams,R.P.,et al.(2018)."Doppler Versus Thermodilution-Derived Coronary Microvascular Resistance toPredict Coronary Microvascular Dysfunction in Patients With Acute MyocardialInfarction or Stable Angina Pectoris."Am J Cardiol 121(1):1-8.)。
第二类方法主要通过序列造影图像估算Qmax，基于血流动力学模型仿真计算最大充血状态下远、近端压力差(ΔP)，基于测量的静息态冠脉入口压力和深度学习模型估算最大充血状态下冠脉入口压力(Pa)(“快速计算微循环阻力的方法与系统”，中国201711258493.9[P])或直接测量最大充血状态下Pa(“基于造影图像和流体力学模型的微循环阻力指数计算方法”，中国201810413391.8[P])。
上述技术尽管从不同角度、不同计算方法中给出了确定MR的方法，但其都至少具有以下这个技术缺陷，即无法精确的测量(或计算)最大充血状态下的Qmax：第一类方法由于测量原理以及导管置入对血流量的影响等原因，而造成无法精确测量Qmax；第二类方法采用估算Qmax的方式，精度难以保证。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种结合FFR和造影图像计算微循环阻力的方法。该方法将侵入式FFR测量远、近端压力值作为已知条件，基于造影图像和数值计算方法求解冠状动脉微循环阻力(MR)。所采取的技术方案如下：
1.FFR测量感兴趣血管最大充血状态下的远、近端压力值；
2.基于造影图像重建感兴趣血管三维模型；
3.通过数值方法反复迭代求解流体控制方程，并根据计算结果与FFR测量的远端压力值之差迭代的调整数值模型边界条件参数，最终使得计算和测量结果差值小于预设阈值；
4.提取数值模型边界条件参数作为MR计算值；
附图说明
图1.基于血流储备分数和造影图像的微循环阻力计算方法的整体流程图。
图2.数值模型边界条件示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
一种基于血流储备分数和造影图像的微循环阻力计算方法的整体流程图如图1所示。以下将结合图1对具体实施方式进行详细说明。
1.FFR测量感兴趣血管最大充血状态下的远、近端压力值：通过药物诱导最大充血状态，利用压力导丝测量感兴趣血管远、近端压力值；
2.基于造影图像重建感兴趣血管三维模型：多角度拍摄的冠脉造影图像进行分割，分别得到冠脉中心线及直径；通过三维空间投影计算生成冠脉三维模型。
3.通过用数值方法反复迭代求解流体控制方程：
a.如图2所示，入口施加压力边界条件，压力值为FFR测量的近端压力值Pa；
b.出口耦合包含阻力单元的集总参数模型；
c.初始设置集总参数模型的血流阻力R为20-100(mmHg s/cm3)；
d.通过数值方法(包括有限差分法、有限元法、有限体积法等)求解流体控制方程，得到压力分布；
e.提取与FFR测量远端压力(Pd)位置对应的血管截面平均压力Pd'；
f.当|Pd'-Pd|小于预设阈值(如1mmHg)时，结束计算；否则，调整集总参数模型的血流阻力R，重复上述d-f过程。
4.调整后的集总参数模型的血流阻力值R即为冠状动脉微循环阻力。
本发明的有益效果在于：
基于造影图像和附属的FFR测量结果，仿真获得与FFR测量结果相匹配的血流量及微循环阻力。本发明在避免同步测量血流量的同时，提高了准确性，并且不需造影以外的其它影像数据。

Claims (4)

1.一种基于血流储备分数和造影图像的微循环阻力计算方法，包括如下步骤：
(1)FFR测量感兴趣血管最大充血状态下的远、近端压力值：通过药物诱导最大充血状态，利用压力导丝测量感兴趣血管远、近端压力值；
(2)基于造影图像重建感兴趣血管三维模型：多角度拍摄的冠脉造影图像进行分割，分别得到冠脉中心线及直径；通过三维空间投影计算生成冠脉三维模型。
(3)通过用数值方法反复迭代求解流体控制方程：
a.如图2所示，入口施加压力边界条件，压力值为FFR测量的近端压力值Pa；
b.出口耦合包含阻力单元的集总参数模型；
c.初始设置集总参数模型的血流阻力R为20-100(mmHg s/cm3)；
d.通过数值方法(包括有限差分法、有限元法、有限体积法等)求解流体控制方程，得到压力分布；
e.提取与FFR测量远端压力(Pd)位置对应的血管截面平均压力Pd'；
f.当|Pd'-Pd|小于预设阈值(如1mmHg)时，结束计算；否则，调整集总参数模型的血流阻力R，重复上述d-f过程。
(4)调整后的集总参数模型的血流阻力值R即为冠状动脉微循环阻力。
2.如权利要求1的评估算法，其特征在于：基于造影图像重建的三维模型，结合FFR测量的近端压力值Pa和集总参数模型边界条件，通过数值方法求取压力分布。
3.如权利要求1的评估算法，其特征在于：以FFR测量的远端压力值Pd为参考，对比数值计算结果，迭代调整集总参数模型的血流阻力R，直至|Pd'-Pd|小于预设阈值(如1mmHg)时结束计算。
4.如权利要求1的评估算法，其特征在于：(4)调整后的集总参数模型的血流阻力值R即为冠状动脉微循环阻力。
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