基于高血脂信息获取血管压力差的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于高血脂信息获取血管压力差的方法及装置，所述方法包括：接收一部分血管段的解剖数据，根据解剖数据获取目标血管的几何模型；根据所述解剖数据并结合个体的特异性数据，获取目标血管的血流模型，并根据所述血流模型获取目标血管的血流速度V和第一血液黏度μ0；计算目标血管管腔的形态差异函数f(x)；计算获得所述目标血管任意两位置处的第一压力差数值ΔP0；基于患者高血脂信息测量获得第二血液黏度μ；对所述第一压力差数值ΔP0进行修正，以获得目标血管任意两位置处的第二压力差数值ΔP。本发明专利技术根据患者的高血脂信息修正第一压力差数值ΔP0，从而使得计算出的第二压力差数值ΔP的准确度更高。

Method and device for obtaining blood pressure difference based on hyperlipemia information

The invention provides a method and device for obtaining blood pressure difference based on hyperlipidemia information. The method includes: receiving anatomical data of a part of blood vessel segment, obtaining geometric model of target blood vessel according to anatomical data, obtaining blood flow model of target blood vessel according to the anatomical data and combining individual specific data. According to the blood flow model, the blood flow velocity V and the first blood viscosity Mu 0 of the target vessel are obtained; the shape difference function f(x) of the target vessel lumen is calculated; the first pressure difference value P at any two locations of the target vessel is calculated; the second blood viscosity Mu is obtained based on the patient's hyperlipidemia information measurement; and the first one is calculated. The pressure difference value P0 is modified to obtain the second pressure difference value P at any two locations of the target vessel. The invention modifies the first pressure difference value P according to the patient's hyperlipidemia information, so that the accuracy of the calculated second pressure difference value P is higher.

【技术实现步骤摘要】
基于高血脂信息获取血管压力差的方法及装置
本专利技术应用于医疗领域，尤其涉及基于高血脂信息获取压力差的方法及装置。
技术介绍
人体血液中的脂类及糖类物质在血管壁上的沉积将在血管壁上形成斑块，继而导致血管狭窄；特别是发生在心脏冠脉附近的血管狭窄将导致心肌供血不足，诱发冠心病、心绞痛等病症，对人类的健康造成严重威胁。据统计，我国现有冠心病患者约1100万人，心血管介入手术治疗患者数量每年增长大于10％。冠脉造影CAG、计算机断层扫描CT、血管内超声IVUS等常规医用检测手段虽然可以显示心脏冠脉血管狭窄的严重程度，但是并不能准确评价冠脉的缺血情况。为提高冠脉血管功能评价的准确性，1993年Pijls提出了通过压力测定推算冠脉血管功能的新指标——血流储备分数(FractionalFlowReserve，FFR)，经过长期的基础与临床研究，FFR已成为冠脉狭窄功能性评价的金标准。血流储备分数(FFR)通常是指心肌血流储备分数，定义为病变冠脉能为心肌提供的最大血流与该冠脉完全正常时最大供血流量之比，研究表明，在冠脉最大充血状态下，血流量的比值可以用压力值来代替。即FFR值的测量可在冠脉最大充血状态下，通过压力传感器对冠脉远端狭窄处的压力和冠脉狭窄近端压力进行测定继而计算得出。近年来，基于压力导丝测量FFR值的方法逐渐进入临床应用，成为冠心病患者获得精准诊断的有效方法；然而，由于压力导丝在介入过程中易对病人的血管造成损伤；同时，通过压力导丝对FFR值进行测定需要注射腺苷/ATP等药物保证冠脉达到最大充血状态，部分病人会因药物的注射感到不适，使得基于压力导丝测量FFR值的方法存在较大的局限性。此外，虽然基于压力导丝引导的FFR的测定是冠脉狭窄血液动力学的重要指标，但是由于压力导丝的造价高，介入血管过程操作困难，因此严重限制了基于压力导丝测量FFR值的方法的推广及使用。目前，高血脂症是指血浆脂质中一种或多种成分的浓度超过正常高限的一种病症，由于生活水平的不断提高，高血脂症的发生率正在逐渐增高，而血液粘度的变化将影响到血管段近端终点和远端终点之间的压力差数值，血液粘度大时，血液通过狭窄损失的能量多，压力差数值变大。有鉴于此，有必要设计一种基于高血脂信息获取血管压力差的方法及装置，以解决上述问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种可以提高测试结果准确度的基于高血脂信息获取血管压力差的方法及装置。为实现上述专利技术目的，本专利技术提供一种基于高血脂信息获取血管压力差的方法，包括：接收血管的解剖数据，根据所述解剖数据获取目标血管的几何模型；根据所述解剖数据并结合个体数据，获取目标血管的血流模型，并根据所述血流模型获取目标血管的第一血液黏度μ0；对所述几何模型进行预处理，建立目标血管在近端终点和远端终点之间各个位置处的横截面形态模型；以目标血管的近端终点为参考点，对不同尺度下的所述横截面形态模型进行拟合，计算目标血管管腔的形态差异函数f(x)，所述尺度为计算形态差异函数f(x)时相邻两横截面之间的距离；基于所述目标血管管腔的形态差异函数f(x)和血流模型，计算获得所述目标血管任意两位置处的第一压力差数值ΔP0；基于患者高血脂信息测量获得第二血液黏度μ；基于所述第一血液黏度μ0和所述第二血液黏度μ，对所述第一压力差数值ΔP0进行修正，以获得目标血管任意两位置处的第二压力差数值ΔP。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述血管包括冠脉血管、由冠脉血管发出的分支血管、血管树和单支血管段；所述个体数据包括个体普遍参数和个体特异性参数；所述血流模型至少包括所述目标血管的血流速度V。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述第二压力差数值ΔP与所述第一压力差数值ΔP0之间满足如下关系式：其中，k为经验值，优选的，取值范围为0.27～0.38，μ为第二血液黏度，μ0为第一血液黏度。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述第一压力差数值ΔP0通过目标血管管腔在不同尺度下的形态差异函数f(x)和目标血管的血流模型计算获得，所述第一压力差数值ΔP0在不同尺度下的计算公式为：ΔP0＝(c1V+c2V2+c3V3+…+cmVm)*(α1*∫f1(x)dx+α2*∫f2(x)dx+…+αn*∫fn(x)dx)其中，V为血流速度，为通过所述血流模型直接/间接获取，c1、c2、c3、…、cm为血流速度V的参数系数，α1、α2...αn分别为不同尺度下形态差异函数f1(x)，f2(x)…fn(x)的加权系数，m为大于等于1的自然数；n为尺度为大于等于1的自然数。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述不同尺度包括第一尺度、第二尺度、……、第n尺度；所述第一尺度形态差异函数f1(x)用于检测第一种病变特征所引起的相邻两横截面形态模型所对应的几何形态差异；所述第二尺度形态差异函数f2(x)用于检测第二种病变特征所引起的相邻两横截面形态模型所对应的几何形态差异；……所述第n尺度形态差异函数fn(x)用于检测第n种病变特征所引起的相邻两横截面形态模型所对应的几何形态差异。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述横截面形态模型包括各横截面上斑块的有无、斑块的位置、斑块的大小、斑块的组成、斑块组成的变化、斑块的形状及斑块形状的变化。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述形态差异函数f(x)用于表示目标血管不同位置处的横截面形态变化随着该位置到参考点的距离变化的函数；或者，所述几何模型包括至少一个血管树，所述血管树包括至少一段主动脉或者包括至少一段主动脉和由所述主动脉发出的多个冠状动脉；所述几何模型还可以为至少一段单支血管段。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述血流模型包括固定血流模型及个性化血流模型；所述个性化血流模型包括静息态血流模型和负荷态血流模型；当所述血流模型为静息态血流模型时，所述血流速度V可通过血管内流体充盈的速度计算获得；或者通过血管树的形态计算获得，所述血管树的形态至少包括血管树的体积、面积、长度及血管树中管腔的直径。为实现上述目的，本专利技术还提供了一种基于高血脂信息获取血管压力差的装置，包括：数据采集器，所述数据采集器用于获取及存储血管段的解剖模型中目标血管的几何参数；压力差处理器，所述压力差处理器用于建立目标血管的血流模型并获得目标血管的血流速度V和第一血液黏度μ0，和基于所述几何参数建立对应目标血管的几何模型；血液黏度信息采集器，基于高血脂信息，所述血液黏度信息采集器用于采集患者的第二血液黏度μ；所述压力差处理器还用于基于所述几何模型和血流模型获取横截面形态模型和血管压力差计算模型；同时，根据所述血管压力差计算模型、血流动力学获取目标血管任意两位置间的第一压力差数值ΔP0；基于第一血液黏度μ0和第二血液黏度μ，所述压力差处理器还用于对所述第一压力差数值ΔP0进行修正，以获得目标血管任意两位置间的第二压力差数值ΔP。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述第二压力差数值ΔP与第所述一压力差数值ΔP0之间满足如下关系式：其中，k为经验值，优选的，取值范围为0.27～0.38，μ为第二血液黏度，μ0为第一血液黏度。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述横截面形态模型包括各横截面上斑块的有无、斑块的位置、斑块的大小、斑块的组成、斑块组成的变化、斑块的形状及斑块形状的变化；或者，所述压力本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于高血脂信息获取血管压力差的方法，其特征在于，包括：接收血管的解剖数据，根据所述解剖数据获取目标血管的几何模型；根据所述解剖数据并结合个体数据，获取目标血管的血流模型，并根据所述血流模型获取目标血管的第一血液黏度μ0；对所述几何模型进行预处理，建立目标血管在近端终点和远端终点之间各个位置处的横截面形态模型；以目标血管的近端终点为参考点，对不同尺度下的所述横截面形态模型进行拟合，计算目标血管管腔的形态差异函数f(x)，所述尺度为计算形态差异函数f(x)时相邻两横截面之间的距离；基于所述目标血管管腔的形态差异函数f(x)和血流模型，计算获得所述目标血管任意两位置处的第一压力差数值ΔP0；基于患者高血脂信息测量获得第二血液黏度μ；基于所述第一血液黏度μ0和所述第二血液黏度μ，对所述第一压力差数值ΔP0进行修正，以获得目标血管任意两位置处的第二压力差数值ΔP。

【技术特征摘要】
1.一种基于高血脂信息获取血管压力差的方法，其特征在于，包括：接收血管的解剖数据，根据所述解剖数据获取目标血管的几何模型；根据所述解剖数据并结合个体数据，获取目标血管的血流模型，并根据所述血流模型获取目标血管的第一血液黏度μ0；对所述几何模型进行预处理，建立目标血管在近端终点和远端终点之间各个位置处的横截面形态模型；以目标血管的近端终点为参考点，对不同尺度下的所述横截面形态模型进行拟合，计算目标血管管腔的形态差异函数f(x)，所述尺度为计算形态差异函数f(x)时相邻两横截面之间的距离；基于所述目标血管管腔的形态差异函数f(x)和血流模型，计算获得所述目标血管任意两位置处的第一压力差数值ΔP0；基于患者高血脂信息测量获得第二血液黏度μ；基于所述第一血液黏度μ0和所述第二血液黏度μ，对所述第一压力差数值ΔP0进行修正，以获得目标血管任意两位置处的第二压力差数值ΔP。2.如权利要求1所述的基于高血脂信息获取血管压力差的方法，其特征在于：所述血管包括冠脉血管、由冠脉血管发出的分支血管、血管树和单支血管段；所述个体数据包括个体普遍参数和个体特异性参数；所述血流模型至少包括所述目标血管的血流速度V。3.如权利要求1所述的基于高血脂信息获取血管压力差的方法，其特征在于：所述第二压力差数值ΔP与所述第一压力差数值ΔP0之间满足如下关系式：其中，k为经验值，优选的，取值范围为0.27～0.38，μ为第二血液黏度，μ0为第一血液黏度。4.如权利要求3所述的基于高血脂信息获取血管压力差的方法，其特征在于：所述第一压力差数值ΔP0通过目标血管管腔在不同尺度下的形态差异函数f(x)和目标血管的血流模型计算获得，所述第一压力差数值ΔP0在不同尺度下的计算公式为：ΔP0＝(c1V+c2V2+c3V3+…+cmVm)*(α1*∫f1(x)dx+α2*∫f2(x)dx+…+αn*∫fn(x)dx)其中，V为血流速度，为通过所述血流模型直接/间接获取，c1、c2、c3、…、cm为血流速度V的参数系数，α1、α2...αn分别为不同尺度下形态差异函数f1(x)，f2(x)…fn(x)的加权系数，m为大于等于1的自然数；n为尺度为大于等于1的自然数。5.如权利要求4所述的基于高血脂信息获取血管压力差的方法，其特征在于：所述不同尺度包括第一尺度、第二尺度、……、第n尺度；所述第一尺度形态差异函数f1(x)用于检测第一种病变特征所引起的相邻两横截面形态模型所对应的几何形态差异；所述第二尺度形态差异函数f2(x)用于检测第二种病变特征所引起的相邻两横截面形态模型所对应的几何形态差异；……所述第n尺度形态差异函数fn(x)用于检测第n种病变特征所引起的相邻两横截面形态模型所对应的几何形态差异。6.根据权利要求5所述的基于高血脂信息获取血管压力差的方法，其特征在于：所述横截面形态模型包括各横截面上斑块的有无、斑块的位置、斑块的大小、...

【专利技术属性】
技术研发人员：张素，涂圣贤，陶魁园，田峰，
申请(专利权)人：博动医学影像科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31