【技术实现步骤摘要】
本公开的各个方面通常涉及基于冠状动脉系统的血管造影x射线检查来确定血液动力学特性的估计。本公开的各个方面具体涉及基于对二维(2-d)图像操作的单帧度量来确定这种估计。
技术介绍
1、来自x射线血管造影术检查的冠状动脉的形态和功能评估用于冠状动脉疾病(cad)的诊断，因为它能够对冠状动脉狭窄、壁异常或其他血液动力学特性进行视觉检测和量化。此外，它还用于支持治疗决策，例如经皮冠状动脉介入(pci)对冠状动脉旁路移植术(cabg),并指导cad患者的微创手术(例如pci)。
2、为此，对从血管造影x射线检查获得的数据进行处理。这种检查包括在各种角度/视图下获取的每个患者的2-d图像的多个时间序列。
技术实现思路
1、需要基于血管造影x射线检查的2-d图像来确定一个或多个血液动力学特性的估计的先进技术。
2、权利要求的特征满足了这一需求。从属权利要求的特征限定了进一步的方法。
3、一种计算机实现的方法包括获得冠状动脉系统的血管造影x射线检查的多个2-d图像。
4、例如，多个2-d图像的这种获得可以包括控制血管造影系统以获取多个2-d图像。也有可能多个2-d图像已经被预先获取，并从存储器或数据库或云存储装置中加载。
5、该方法还包括，对于多个2-d图像中的每一个，在相应的处理流水线中，将一个或多个分析算法应用于多个2-d图像中的相应一个，以获得冠状动脉系统的血液动力学特性的相应一阶估计。
6、一个或多个分析算法可以确定以
7、一个或多个分析算法中的一些算法可以确定中间处理结果，该中间处理结果需要然后在处理流水线的第二或后续级确定血液动力学特性的相应一阶估计。例如，基于自动视图分类以及血管性/对比度检测，可以检测到狭窄，然后随后分级。然后，可以基于这样的输入来执行ffr计算。因此，换句话说，依赖于中间处理结果，可以通过沿着处理流水线的多个分析算法来实现处理的层级。
8、使用这种技术可以确定各种血液动力学特性，例如血流储备分数、狭窄检测、狭窄等级、狭窄计数，仅给出几个示例。血液动力学特性可以包括冠状动脉系统的冠状动脉的分支标记、血管和背景之间的分割、冠状动脉系统的冠状动脉的拓扑或狭窄检测中的至少一个。
9、使用本文公开的技术确定的血液动力学特性的特定类型与所公开的技术的功能没有密切关系。这是因为通常确定中间处理结果的类似分析算法用于不同类型的血液动力学特性。例如，计算ffr值的估计将需要中间处理结果，该中间处理结果在血管和背景之间分割并捕获冠状动脉的拓扑。ffr值的估计的计算也需要狭窄检测。
10、根据所公开的示例，建立多个(例如，并行)处理流水线，多个2-d图像中的每一个都有一个。多个处理流水线中的每一个可以包括一个或多个分析算法的相应实例。这意味着使用不同的输入针对多个处理流水线中的每一个执行相同的一个或多个分析算法。因此，可能的是，(单独地)基于对多个2-d图像中的每一个的2-d分析，计算血液动力学特性的一阶估计。因此，对于多个2-d图像中的每一个，获得血液动力学特性的多个一阶估计。因此，一个或多个分析算法中的每一个可以采用单帧度量，该单帧度量基于多个2-d图像中的单独的图像和/或从其导出的相应中间处理结果进行操作。
11、该方法还包括通过合并从多个2-d图像中的每一个获得的血液动力学特性的一阶估计来确定血液动力学特性的至少一个二阶估计。
12、这种技术基于这样的发现，即单独的一阶估计的准确性和/或可靠性可能是有限的。这是因为它们是基于单独的2-d图像确定的，而不是基于多个2-d图像的累积/联合处理确定的。为了减轻单独的一阶估计的这种有限的准确性和/或有限的可靠性，可以进行合并。各种选项可用于跨血液动力学特性的一阶估计实现这种合并。例如，异常值可以被移除。确定平均值将是可能的。可以考虑一阶估计的统计分布，然后基于这种分析确定二阶估计。细节将在本公开的下文中描述。
13、一种处理设备包括至少一个处理器和存储器。至少一个处理器被配置为从存储器加载程序代码并执行该程序代码。程序代码的执行使得至少一个处理器获得冠状动脉系统的血管造影x射线检查的多个2-d图像；以及将一个或多个分析算法应用于多个2-d图像中的相应一个，以针对多个2-d图像中的每一个获得冠状动脉系统的血液动力学特性的相应一阶估计。程序代码的执行使得至少一个处理器通过合并针对多个2-d图像中的每一个获得的血液动力学特性的一阶估计来进一步确定血液动力学特性的至少一个二阶估计。
14、计算机程序或计算机程序产品或非暂时性计算机可读存储介质包括可由至少一个处理器执行的程序代码。程序代码的执行使得至少一个处理器获得冠状动脉系统的血管造影x射线检查的多个2-d图像；以及将一个或多个分析算法应用于多个2-d图像中的相应一个，以针对多个2-d图像中的每一个获得冠状动脉系统的血液动力学特性的相应一阶估计。程序代码的执行使得至少一个处理器通过合并针对多个2-d图像中的每一个获得的血液动力学特性的一阶估计来进一步确定血液动力学特性的至少一个二阶估计。
15、应当理解，在不脱离本专利技术的范围的情况下，上面提到的特征和下面将要解释的特征不仅可以用在所示的各个组合中，还可以用在其他组合中或者单独使用。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种计算机实现的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，
3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述合并基于一个或多个比较度量，所述比较度量比较与多个二维图像相关联的处理流水线的一个或多个数据结构。
4.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其中所述一个或多个数据结构包括多个二维图像。
5.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其中所述一个或多个数据结构包括一个或多个分析算法的至少一个中间处理结果。
6.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其中所述一个或多个数据结构包括血液动力学特性的一阶估计。
7.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，
8.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其中所述一个或多个比较度量包括血液动力学特性的一阶估计的分布的统计分析。
9.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其中所述一个或多个比较度量包括血液动力学特性的一阶估计对或所述一个或多个分析算法的中间处理结果对中的至少一对之间的至少一个相似性度量。
10.根据权利要
11.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述合并基于血液动力学特性的一阶估计的加权组合。
12.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述合并基于针对多个图像中的每一个确定的图像质量得分。
13.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述合并基于与血液动力学特性的一阶估计相关联的不确定性水平或者一个或多个分析算法的输入的分布外似然性得分中的至少一个。
14.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述一个或多个分析算法是基于多个二维图像中的单独的二维图像操作的单帧度量。
15.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述多个二维图像与冠状动脉系统的多个视图相关联。
16.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其中所述一个或多个分析算法是基于多个二维图像中的单独的二维图像操作的单帧度量。
17.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其中所述多个二维图像与冠状动脉系统的多个视图相关联。
18.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中所述合并基于一个或多个比较度量，所述比较度量比较与多个二维图像相关联的处理流水线的一个或多个数据结构。
...【技术特征摘要】
1.一种计算机实现的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，
3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述合并基于一个或多个比较度量，所述比较度量比较与多个二维图像相关联的处理流水线的一个或多个数据结构。
4.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其中所述一个或多个数据结构包括多个二维图像。
5.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其中所述一个或多个数据结构包括一个或多个分析算法的至少一个中间处理结果。
6.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其中所述一个或多个数据结构包括血液动力学特性的一阶估计。
7.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，
8.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其中所述一个或多个比较度量包括血液动力学特性的一阶估计的分布的统计分析。
9.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其中所述一个或多个比较度量包括血液动力学特性的一阶估计对或所述一个或多个分析算法的中间处理结果对中的至少一对之间的至少一个相似性度量。
10.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，
11.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：D·诺伊曼，A·图尔恰，L·M·伊图，T·帕塞里尼，M·A·古尔孙，M·伯杰，
申请(专利权)人：西门子医疗有限公司，
类型：发明
国别省市：
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