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基于血流储备分数和血流阻力模型的微循环阻力快速计算方法

阅读：596发布：2021-02-23

IPRDB可以提供基于血流储备分数和血流阻力模型的微循环阻力快速计算方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明提出一种结合血流储备分数(FFR)和血流阻力模型的快速计算冠状动脉微循环阻力的方法，包括：测量感兴趣血管FFR；将基于冠状动脉CT造影图像建立的(压降-血流曲线)模型和模拟为纯阻力单元的冠状动脉微循环阻力模型串联构成集总参数模型；以FFR测量的近端压力为已知条件，预设微循环阻力数值，求解方程得到远端压力值；调整微循环阻力数值，重新迭代仿真，直至计算和测量结果差值小于预设阈值；提取调整后的微循环阻力数值作为冠状动脉微循环阻力计算值。本发明结合血流阻力(压降-血流曲线)模型，在避免了同步测量血流量的同时，提高了准确性；同时本发明相较于其他迭代方法，将求解流体控制方程简化为求解一元二次方程，速度得到巨大提升。，下面是基于血流储备分数和血流阻力模型的微循环阻力快速计算方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于血流储备分数和血流阻力模型的微循环阻力快速计算方法，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)基于冠状动脉CT血管造影图像计算感兴趣血管段血流阻力(压降-血流曲线)模型参数：采用本人申请号为CN201710505979.1，名为“一种基于冠状动脉CT血管造影评估狭窄病灶血流阻力的非侵入式方法”的专利发明方法计算血流阻力(压降-血流曲线)模型参数f和s，则模型表征的血管段两端压力差和流过血管的血流量的关系可表示为：(3)迭代的调整预设MR数值：

a.如图2所示，将微循环阻力模拟为纯阻力单元并串联到上述血流阻力(压降-血流曲线)模型后端，构成由两个阻力单元组成的集总参数模型；

b.入口端施加压力边界条件，压力值为FFR测量的近端压力值Pa；

c.初始设置微循环阻力数值Rm为20-100(mmHg s/cm3)；

d.通过求解如下一元二次方程：

i.得到血流量

e.基于血流量计算Pd'：

f.将计算结果与FFR测量的远端压力(Pd)对比，当|Pd'-Pd|小于预设阈值(如1mmHg)时，结束计算；否则，调整微循环阻力数值Rm，重复上述d、e、f过程。

(4)此时冠状动脉微循环阻力可表示为Rm的数值。

2.如权利要求1的评估算法，其特征在于：将血流阻力(压降-血流曲线)模型与微循环阻力单元串联构成集总参数模型，以FFR测量的近端压力值Pa和预设的微循环阻力数值Rm为已知条件，求解远端压力值。

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，对比求解的远端压力值Pd'，迭代调整微循环阻力数值Rm并重新求解方程，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：冠状动脉微循环阻力可表示为迭代调整后的Rm的数值。

说明书全文

基于血流储备分数和血流阻力模型的微循环阻力快速计算

方法

技术领域

[0001] 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(Fractional Flow Reserve,FFR)和血流阻力模型计算微循环阻力的方法。

背景技术

[0002] 本发明是基于本人申请号为CN201710505979.1，名为“一种基于冠状动脉CT血管造影评估狭窄病灶血流阻力的非侵入式方法”的专利发明的发明。

[0003] 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)。现有技术主要分为侵入式和非侵入式两种：

[0004] 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 to Predict Coronary Microvascular Dysfunction in Patients With Acute Myocardial Infarction or Stable Angina Pectoris."Am J Cardiol 121(1):1-8.)。

[0005] 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])。

[0006] 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

[0007] 有鉴于此，本发明提供一种结合FFR和血流阻力模型的快速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，基于血流阻力模型快速求解冠状动脉微循环阻力(MR)。所采取的技术方案如下：

[0008] 1.FFR测量感兴趣血管最大充血状态下的远、近端压力值；

[0009] 2.基于冠状动脉CT血管造影图像计算感兴趣血管段血流阻力(压降-血流曲线)模型参数；

[0010] 3.将MR模拟为纯阻力单元并串联于计算得到的血流阻力(压降-血流曲线)模型之后，构成集总参数模型；

[0011] 4.以FFR测量的近端压力为已知条件并预设MR数值，求解方程得到远端压力值；对比仿真的远端压力值与FFR测量的远端压力值，迭代的调整预设MR数值，直至计算与仿真的差值小于预设阈值；

[0012] 5.提取调整后的MR数值作为MR计算值；

附图说明

[0013] 图1.基于血流储备分数和血流阻力模型的微循环阻力快速计算方法的整体流程图。

[0014] 图2.集总参数模型。

具体实施方式

[0015] 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。

[0016] 一种基于血流储备分数和血流阻力模型的微循环阻力快速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。

[0017] 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；

[0018] 2.基于冠状动脉CT血管造影图像计算感兴趣血管段血流阻力(压降-血流曲线)模型参数：采用本人申请号为CN201710505979.1，名为“一种基于冠状动脉CT血管造影评估狭窄病灶血流阻力的非侵入式方法”的专利发明方法计算血流阻力(压降-血流曲线)模型参数f和s，则模型表征的血管段两端压力差和流过血管的血流量的关系可表示为：

[0019]

[0020] 3.迭代的调整预设MR数值：

[0021] a.如图2所示，将微循环阻力模拟为纯阻力单元并串联到上述血流阻力(压降-血流曲线)模型后端，构成由两个阻力单元组成的集总参数模型；

[0022] b.入口端施加压力边界条件，压力值为FFR测量的近端压力值Pa；

[0023] c.初始设置微循环阻力数值Rm为20-100(mmHg s/cm3)；

[0024] d.通过求解如下一元二次方程：

[0025]

[0026] 得到血流量

[0027] e.基于血流量计算Pd'：

[0028] f.将计算结果与FFR测量的远端压力(Pd)对比，当|Pd'-Pd|小于预设阈值(如1mmHg)时，结束计算；否则，调整微循环阻力数值Rm，重复上述d、e、f过程。

[0029] 4.此时冠状动脉微循环阻力可表示为Rm的数值。

[0030] 本发明的有益效果在于：

[0031] 以侵入式FFR测量结果为已知条件，基于血流阻力模型，快速仿真获得与FFR测量结果相匹配的血流量及微循环阻力。本发明结合血流阻力(压降-血流曲线)模型，在避免了同步测量血流量的同时，提高了准确性；同时相较于其他迭代求解方法，本发明使用血流阻力模型将迭代求解流体控制方程简化为求解一元二次方程，速度得到巨大提升。

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基于血流储备分数和血流阻力模型的微循环阻力快速计算方法

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