[發明專利]不同狀態下血管微循環阻力計算方法、系統、設備及介質

在審

• 申請號: 202211648799.6
• 申請日: 2022-12-21
• 公開（公告）號: CN115983152A
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 常云霄;凌莉;陳樹湛
• 申請（專利權）人: 上海博動醫療科技股份有限公司
• 主分類號: G06F30/28
• 分類號: G06F30/28;A61B5/026;A61B5/021;A61B5/00;G06F113/08;G06F119/14
• 代理公司: 北京創賦致遠知識產權代理有限公司 11972
• 代理人: 邱曉寧

1.一種不同狀態下血管微循環阻力計算方法，其特征在于，包括：

獲取目標血管段的圖像狀態參數和幾何參數，所述圖像狀態參數包括充血態參數和靜息態參數，幾何參數至少包括所述目標血管段的起點和終點；

根據所述圖像狀態參數和所述幾何參數，建立所述目標血管段的形態模型和血流模型；

基于所述血流模型，獲取所述目標血管段的平均血流速度V_p；結合所述平均血流速度V_p及血流動力學，獲取最大血流速度V_max，以及所述最大血流速度V_max下所述目標血管段的近端終點處的第一血流壓力P₁；及相應狀態下所述近端終點處與遠端終點處的最大壓力差數值ΔP；

計算所述目標血管段的血管微循環阻力MR，所述血管微循環阻力MR表示為：

2.根據權利要求1所述的不同狀態下血管微循環阻力計算方法，其特征在于：所述圖像狀態參數為所述目標血管段處于充血態時所述目標血管段的充血態圖像參數；所述形態模型為所述目標血管段處于充血態時的充血態形態模型；所述血流模型為所述目標血管段處于充血態時的充血態血流模型。

3.根據權利要求2所述的不同狀態下血管微循環阻力計算方法，其特征在于：基于所述充血態血流模型獲取所述目標血管段在充血態下的平均血流參數V_p，并基于所述充血態血流模型獲取所述目標血管段在充血狀態下的所述最大壓力差數值ΔP以及所述目標血管段遠端終點處的第二血流壓力P₂，且當所述形態模型為所述充血態血流模型時，在充血態下的所述平均血流參數V_p與所述最大血流速度V_max相等，所述血管微循環阻力MR表示為：

4.根據權利要求1所述的不同狀態下血管微循環阻力計算方法，其特征在于：所述圖像狀態參數為所述目標血管段處于靜息態時所述目標血管段的靜息態圖像參數；所述形態模型為所述目標血管段處于靜息態時的靜息態形態模型，所述血流模型為所述目標血管段處于靜息態時的靜息態血流模型。

5.根據權利要求4所述的不同狀態下血管微循環阻力計算方法，其特征在于：根據所述靜息態血流模型獲取所述目標血管段的平均血流速度V_p，通過所述平均血流速度V_p轉換獲取所述目標血管段處于靜息態時的所述最大血流速度V_max和所述最大壓力差數值ΔP。

6.根據權利要求5所述的不同狀態下血管微循環阻力計算方法，其特征在于：所述血管微循環阻力MR還包括靜息態血管微循環阻力MR_rest，所述靜息態血管微循環阻力MR_rest表示為：

其中，V_rest為根據所述靜息態血流模型獲取的所述目標血管段在靜息態下的平均血流速度V_p。

7.一種計算不同狀態下血管微循環阻力的系統，其特征在于，所述基于病史信息獲取血流儲備分數的系統包括：

數據采集器，所述數據采集器用于獲取及存儲冠脈系統的目標血管段的圖像狀態參數和幾何參數，所述圖像狀態參數包括充血態參數和靜息態參數，幾何參數至少包括所述目標血管段的起點和終點；

血流特征處理器，基于所述圖像狀態圖像參數和所述幾何參數，建立目標血管段的形態模型和血流模型；

所述血流特征處理器還用于，基于所述血流模型，獲取所述目標血管段的平均血流速度V_p；結合所述平均血流速度V_p及血流動力學，獲取最大血流速度V_max，以及所述最大血流速度V_max下所述目標血管段的近端終點處的第一血流壓力P₁；及相應狀態下所述近端終點處與遠端終點處的最大壓力差數值ΔP；計算所述目標血管段的血管微循環阻力MR。