DE102005021380A1

DE102005021380A1 - Patientenbezogenes Zuordnen von Koronarbereichen

Info

Publication number: DE102005021380A1
Application number: DE102005021380A
Authority: DE
Inventors: James P. Williams; Thomas O'donnel
Original assignee: Siemens Corporate Research Inc
Current assignee: Siemens Medical Solutions USA Inc
Priority date: 2004-05-05
Filing date: 2005-05-04
Publication date: 2006-01-19
Also published as: US8010175B2; US20050272992A1

Abstract

Ein System (100) und Verfahren (200) zum patientenbezogenen Zuordnen von Koronarbereichen werden bereitgestellt, wobei das System eine Adaptereinheit (112, 128, 130) zum Empfangen von dreidimensionalen ("3-D") Bilddaten, eine Modelliereinheit (170), die in Signalverbindung mit der Adaptereinheit steht, zum Anpassen eines geometrischen Modells auf die empfangenen Daten und zum Segmentieren der Koronargefäße aus den empfangenen Daten, und eine Zuordnungseinheit (180), die in Signalverbindung mit der Modelliereinheit steht, zum Zuordnen der segmentierten Gefäße auf die Oberfläche des Modells umfasst; und wobei das Verfahren den Empfang von 3-D-Bilddaten (212), das Anpassen eines geometrischen Modells auf die empfangenen Daten (214), das Segmentieren von Koronargefäßen aus den empfangenen Daten (216) und das Zuordnen der segmentierten Gefäße auf die Oberfläche des Modells (218) umfasst.

Description

Querverweis auf verwandte Anmeldung
Diese Anmeldung beansprucht die Priorität der vorläufigen US-Anmeldung mit der Seriennummer 60/568,330 (Anwaltsaktenzeichen 2004P07560US), eingereicht am 5. Mai 2004 mit dem Titel "Patientenbezogene Koronarbereich-Abbildungen", die hierin unter Bezugnahme auf ihre Gesamtheit mit einbezogen ist.

Hintergrund

Koronarbereichs-Abbildungen ordnen Herzkranzgefäße den Herzmuskelbereichen zu, die sie mit Blut versorgen. Solche Zuordnungen können verwendet werden, um zu bestimmen, welche Gefäße als Ziele für Eingriffe dienen sollten, wenn gewisse funktionale Anomalitäten im Gewebe der linken Herzkammer (linker Ventrikel, im nachfolgenden mit "LV" abgekürzt) detektiert werden. Die funktionalen Anomalitäten können z.B. Infarkte umfassen.

Wie in 1 dargestellt, ist eine allgemeine Koronarbereichszuordnung der American Heart Association ("AHA") im Allgemeinen mit der Bezugsziffer 10 bezeichnet. Diese Zuordnung 10 der linken Herzkammerbereiche zu Koronararterien ist so wie von der AHA vorgeschrieben. Der erste Bereich 12 wird von der vorderen absteigenden Kranzarterie ("LAD", "RIVA") 22 versorgt. Der zweite Bereich 14 wird von der rechten Kranzarterie ("RCA") 24 versorgt. Der dritte Bereich wird von der umbiegenden Arterie ("LCX") 26 versorgt.

Die AHA veröffentlichte im Jahre 2002 eine wissenschaftliche Stellungnahme, die die Koronarbereiche der linken Herzkammer standardisierte. Unglücklicherweise ist die AHA-Zuordnung 10, obwohl mächtig, nicht patientenbezogen. Sie ist vielmehr ein Durchschnitt, der dabei scheitert, die Unterschiede bei Indi viduen zu erkennen. Insbesondere der apikale Bereich der linken Herzkammer ist dafür bekannt, von Individuum zu Individuum eine erhebliche Schwankung aufzuweisen. Andere Abweichungen können z.B. aufgrund von anomalen anatomischen Verzweigungen oder aufgrund der Erzeugung eines Kollateralgefäßes als Ersatz für eine Verengung (Stenose) auftreten.

Im Allgemeinen hängt der Erfolg von Bildgebungstechniken wie z.B. der Kernspintomographie ("MRI") und der Positron-Emissions-Tomographie ("PET"), wenn sie als Werkzeuge zur Unterstützung der Revaskularisierungsplanung verwendet werden, von der Genauigkeit der Zuordnung zwischen der regionalen Funktion oder Durchblutung oder Vitalität des Herzmuskels und der Koronaranatomie des Patienten ab. Typischerweise werden generische Verteilungsmodelle verwendet, um diese Zuordnung durchzuführen. Diese Modelle basieren auf empirischen Daten, die von Gruppen von Patienten abgeleitet sind, von denen man weiß, dass viele individuelle Patienten davon abweichen.

Als ein Beispiel beurteilte eine kürzliche Studie die Genauigkeit eines generischen 17-Segment-Modells der linken Herzkammer, das sich auf die Koronaranatomie mit Herzmuskelbereichen unter Verwendung von monoplaner Koronarangiographie bei 135 Patienten bezieht. Obwohl das Verteilungsmodell eine gute Übereinstimmung mit einer tatsächlichen Koronaranatomie im Durchschnitt zeigte, gab es eine Abweichung in mehr als vier Segmenten bei 27 Patienten (20%) und eine Abweichung in mehr als fünf Segmenten bei 13 Patienten (10%), von denen acht linke dominante Koronarverteilungen hatten, wo das Modell eine Rechtsdominanz annahm. Der klinische Einfluss solcher Fehler wurde durch die Studie nicht angesprochen.

Darüber hinaus haben die Erfinder der vorliegenden Erfindung eine Studie durchgeführt, die gemeinsam aufgezeichnete Kernspintomographie- (MRI-) und Multidetektor Computer Tomography ("MDCT")-Bilder verwendete, um die Übereinstimmung von 26 individuellen Patienten mit einem generischen Koronarvertei lungsmodell zu beurteilen. Bei diesen Patienten wurden 22 Patienten, oder 85%, ermittelt, die in mindestens einem Segment abwichen. Insgesamt unterschieden sich 76 Herzmuskelsegmente von 442 Gesamtsegmenten, oder 17% der Segmente, von ihrer Zuordnung durch das generische Modell.

Dadurch ist es nicht möglich, obwohl generische Verteilungsmodelle die Koronaranatomie im Durchschnitt genau darstellen können, dass sie zur potentiell erheblichen Schwankung der Koronaranatomie beitragen, die bei unterschiedlichen Individuen existieren kann.

Zusammenfassung

Diese und andere Nachteile und Beeinträchtigungen des Standes der Technik werden durch ein System und ein Verfahren zum patientenbezogenen Zuordnen von Koronarbereichen adressiert.

Ein beispielhaftes System zum patientenbezogenen Zuordnen von Koronarbereichen umfasst eine Adaptereinheit zum Empfangen von dreidimensionalen ("3D")-Bilddaten, eine mit der Adaptereinheit in Signalverbindung stehende Modelliereinheit zum Anpassen eines geometrischen Modells auf die empfangenen Daten und zum Segmentieren der Koronargefäße aus den empfangenen Daten, und eine in Signalverbindung mit der Modelliereinheit stehenden Zuordnungseinheit zum Zuordnen der segmentierten Gefäße auf die Oberfläche des Modells.

Ein entsprechendes beispielhaftes Verfahren zum patientenbezogenen Zuordnen von Koronarbereichen umfasst den Empfang von 3D-Bilddaten, das Anpassen eines geometrischen Modells auf die empfangenen Daten, das Segmentieren der Koronargefäße aus den empfangenen Daten und das Zuordnen der segmentierten Gefäße auf die Oberfläche des Modells.

Diese und weitere Aspekte, Merkmale und Vorteile der vorliegenden Offenbarung werden anhand der nachfolgenden Beschrei bung von beispielhaften Ausführungsformen deutlich, die in Verbindung mit den beigefügten Zeichnungen zu lesen ist.

Kurze Beschreibung der Figuren
Die vorliegende Offenbarung offenbart ein System und ein Verfahren zum patientenbezogenen Zuordnen von Koronarbereichen gemäß der folgenden beispielhaften Figuren, in denen:
1 eine schematische Darstellung einer generischen Zuordnung von Koronarbereichen der American Heart Association ("AHA") zeigt;
2 eine schematische Darstellung eines Systems zum patientenbezogenen Zuordnen von Koronarbereichen gemäß einer anschaulichen Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung zeigt;
3 ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum patientenspezifischen Zuordnen von Koronarbereichen gemäß einer anschaulichen Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung zeigt; und
4 eine schematische Darstellung einer patientenbezogenen Zuordnung von Koronarbereichen gemäß einer anschaulichen Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung zeigt.
Detaillierte Beschreibung der bevorzugten Ausführungsformen
Die vorliegende Offenbarung beschreibt die Entwicklung und Beurteilung von patientenbezogenen Koronarverteilungszuordnungen. Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung umfassen Systeme und Verfahren zum patientenbezogenen Zuordnen von Koronarbereichen.
Modelle, die die Koronararterien mit Bereichen der linken Herzmuskelkammern (Myokardien) in Beziehung setzen, werden routinemäßig verwendet, um die Auswirkungen und die Schwere der koronaren Herzkrankheit in Verbindung mit nicht-invasiver Bildgebung wie z.B. Echokardiographie, Kernspintomographie ("MRI") und dergleichen zu beschreiben. Unglücklicherweise kann, obwohl generische Modelle bei einer Mehrzahl der Patienten relativ genau sein können, die Koronaranatomie eines individuellen Patienten erhebliche Abweichungen aufweisen.
Deshalb schaffen die Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung patientenbezogene Zuordnungen einer Koronarverteilung, die auf nicht-invasiver Bildgebung basiert. Beispielhafte Ausführungsformen stellen Ärzten ein Werkzeug zur Verfügung, das verwendet werden kann, um die koronare Revaskulasierung auf die spezielle Krankheitsdarstellung eines Patienten anzupassen.
Wie in 2 dargestellt ist ein System zum patientenbezogenen Zuordnen von Koronarbereichen gemäß einer veranschaulichenden Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung allgemein mit dem Bezugszeichen 100 gekennzeichnet. Das System 100 umfasst mindestens einen Prozessor oder eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU) 102, die in Signalverbindung mit einem Systembus 104 steht. Ein Festwertspeicher (ROM) 106, ein Schreib-Lese-Speicher (RAM) 108, ein Anzeigeadapter 110, ein Ein-/Ausgabeadapter 112, ein Benutzerschnittstellenadapter 114, ein Netzwerkadapter 128 und ein Bildgebungsadapter 130 stehen ebenfalls in Signalverbindung mit dem Systembus 104. Eine Anzeigeeinheit 116 steht über den Anzeigeadapter 110 mit dem Systembus 104 in Signalverbindung. Eine Plattenspeichereinheit 118 wie z.B. eine magnetische oder optische Plattenspeichereinheit steht über den Ein-/Ausgabeadapter 112 mit dem Systembus 104 in Signalverbindung. Eine Maus 120, eine Tastatur 122 und eine Augenmessvorrichtung (eye tracking device) 124 stehen in Signalverbindung mit dem Systembus 104 über den Benutzerschnittstellenadapter 114. Eine Bildgebungs vorrichtung 132 steht in Signalverbindung mit dem Systembus 104 über den Bildgebungsadapter 130.
Eine Modellierungseinheit 170 und eine Zuordnungseinheit 180 sind ebenfalls in dem System 100 umfasst und stehen in Signalverbindung mit der CPU 102 und dem Systembus 104. Während die Modelliereinheit 170 und die Zuordnungseinheit 180 als an den mindestens einen Prozessor oder CPU 102 gekoppelt dargestellt sind, sind diese Bestandteile vorzugsweise in Computerprogrammcode verkörpert, der in mindestens einem der Speicher 106, 108 und 118 gespeichert ist, wobei der Computerprogrammcode durch die CPU 102 ausgeführt wird.
Unter Bezugnahme auf 3 ist ein Verfahren zum patientenbezogenen Zuordnen von Koronarbereichen mit einer veranschaulichenden Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung im Allgemeinen mit der Bezugsziffer 200 bezeichnet. Das Verfahren 200 umfasst einen Anfangsblock 210, der die Steuerung an einen Eingabeblock 212 weitergibt. Der Eingabeblock 212 empfängt gescannte Bilddaten einer linken Herzkammer "LV", wie z.B. einen Multidetektor-Computertomographie- ("MDCT"-) Datensatz und gibt die Steuerung an einen Funktionsblock 214 weiter. Der Funktionsblock 214 passt ein geometrisches populationsbasiertes Modell auf die LV-Daten an und gibt die Steuerung an einen Funktionsblock 216 weiter. Der Funktionsblock 216 wiederum extrahiert die Koronararterien aus den Bilddaten und gibt die Steuerung an einen Funktionsblock 218 weiter. Der Funktionsblock 218 ordnet die extrahierten Koronararterien der LV-Modelloberfläche zu und gibt die Steuerung an einen Endblock 220 weiter.
In alternativen Verfahrensausführungsformen muss das auf die LV-Daten angepasste geometrische Modell nicht auf Populationsdaten basieren, sondern kann auf einer Finite-Elemente-Analyse (FEA), Nonuniform Rational B-Splines ("NURB") oder ähnlichen Mitteln basieren. Zusätzlich wendet eine weitere alternative Ausführungsform die vorliegende Technik auf Rönt gen-Angiographie-Daten an, wobei es möglich ist, die Koronargefäße, jedoch nicht die Form der linken Herzkammer zu sehen. In diesem Fall wird ein Standard-LV-Modell empfangen und seine Oberfläche wird basierend auf den Koronarstrukturen aufgeteilt.
Wendet man sich nun 4 zu, ist ein beispielhaftes Oberflächenmodell der linken Herzkammer ("LV") im Allgemeinen mit der Bezugsziffer 300 gekennzeichnet. Das Oberflächenmodell 300 ist mittels kompetitivem Bereichswachstum (competitive region growing) gekennzeichnet, was in einer patientenbezogenen Koronarzuordnung resultiert. Das LV-Oberflächenmodell wird in drei Regionen oder Bereiche aufgeteilt, die auf ihrer Nähe zu den segmentierten Koronararterien basieren.
Der Zirkumflex-("CFX")-Bereich 310 wird von der CFX-Arterie 320 versorgt. Der vordere absteigende (left anterior decending; "LAD") Bereich 312 wird von der LAD-Arterie 322 versorgt. Der vordere absteigende diagonale (left anterior decending diagonal; "LADD") Bereich 314 wird von der LADD-Arterie 324 versorgt. Die rechte Kranzarterie ("RCA") 326 ist ebenfalls dargestellt. Zusätzlich können andere Arterien beinhaltet sein, wie z.B. die linke Hauptarterie (left main; "LM"). In Betrieb verwendet eine beispielhafte Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung eine nicht-invasive tomographische Bildgebung wie z.B. Multidetektor-Computertomographie ("MDCT"), um eine dreidimensionale ("3D")-Zuordnung hervorzubringen, die für jeden Punkt auf dem Herzmuskel (Myokardium) die Koronararterien identifiziert, die am wahrscheinlichsten für seine Durchblutung verantwortlich ist. Diese Abbildung oder Zuordnung ist vorzugsweise eine Funktion der Nähe jedes Gefäßes entlang der epikardialen Oberfläche, beeinflusst durch bekanntes Wissen der allgemeinen Durchblutungsmuster im Herzmuskel. Da die resultierende Abbildung dreidimensional ist, kann sie als Muster dienen, um eine zweidimensionale ("2D") Abbildung für jede beliebige Bildorientierung zu erzeugen. Damit ist diese Ausführungsform nicht auf traditionelle Kurzachsen-(short axis) und/oder Langachsen-(long axis) Ansichten beschränkt. Zusätzlich braucht die Abbildung nicht darauf beschränkt zu sein, Bereiche im Sinne von drei Koronar-"Systemen" auszudrücken, sondern setzt Herzmuskelbereiche mit tatsächlichen Arterien einschließlich Verzweigungsgefäßen in Verbindung. Weiterhin können die Arterien noch weiter in Segmente z.B. vor und nach einer Verstopfung (Okklusion) unterteilt werden. Die Abbildungen können z.B. unter Verwendung von Röntgenkoronar-Angiographie validiert werden.
Die Koronaranatomie eines individuellen Patienten weicht oft von generischen LV-Modellen ab. Deshalb können patientenbezogene 3D-Koronarverteilungsabbildungen durch Zuordnen von manuell segmentierten Koronararterien einschließlich primärer und Verzweigungsgefäße auf ein Oberflächenmodell der LV des Individuums erzeugt werden. MDCT-Bilder können für diese Anwendung ausgewählt werden, da sie eine genaue Abgrenzung sowohl des LV-Myokardiums als auch der epikardialen Koronararterien ermöglichen.
Unter Rückbezugnahme auf 3 können Abbildungen in Schritten durch Anpassen eines geometrischen, populationsbasierten Modells auf die LV in einem MDCT-Datensatz erzeugt werden; durch Extrahieren der Koronararterien aus den MDCT-Bildern; und durch Zuordnen der extrahierten Koronararterien auf die LV-Modelloberfläche. Der Zuordnungsschritt kann in einem Voronoi-Diagramm auf der epikardialen Oberfläche dargestellt werden, durch Teilen der Oberfläche basierend auf der Nähe zu den Ursprungsarterien. Solche eine nähebasierte Zuordnung hat eine solide Grundlage.
Segmentierte Gefäße werden auf die epikardiale Oberfläche des LV-Modells projiziert. Die vielen Projektionen werden gleichzeitig über die Oberfläche expandiert, um die Durchblutungsbereiche zu bilden. Da die resultierende 3D-Koronarverteilungsabbildung auf tomographischen Bildern ba siert, kann es für die Anzeige in einer beliebigen Bildorientierung wieder als Probe dienen.
Die segmentierten Koronararterien werden auf die epikardiale Oberfläche des MDCT-abgeleiteten LV-Modells projiziert. Dies wird durch Diskretisieren des Gefäßweges und durch Finden des nächsten Punktes auf der epikardialen Oberfläche für jeden Punkt entlang des Wegs durchgeführt. Der Punkt auf der Oberfläche wird die Bezeichnung des Gefäßes behalten. Weiter als etwa 5 mm von der LV-epikardialen Oberfläche entfernte Gefäßbereiche werden von dieser Verarbeitung ausgeschlossen, um Segmente zu entfernen, die nicht für die Versorgung der linken Herzkammer verantwortlich sind, wie z.B. die proximale rechte Kranzarterie (RCA), da sie z.B. die rechte Herzkammer ("RV") umhüllt.
Die epikardiale Oberfläche des Modells wird dann ausgewählte Punkte aufweisen, die als einem der Koronargefäße entsprechend gekennzeichnet sind. Diese Kennzeichnung wird auf die gesamte Oberfläche ausgeweitet, so dass jeder Punkt auf der Oberfläche mit dem Gefäß assoziiert ist, für dessen Durchblutung es am wahrscheinlichsten verantwortlich ist. Diese Ausweitung kann durch Zufallswegsimulation (random walk Simulation), optimierte Koronarbaummodelle oder kompetitives Bereichswachstum durchgeführt werden. Beim kompetitiven Bereichswachstum weitet sich jede Gruppe von Punkten gleichzeitig über die Oberfläche aus, und hält dann an, wenn die Front eines Bereichs auf die Front eines anderen trifft. Nicht direkt durchblutete Bereiche wie z.B. die Mitralklappe können ausgenommen werden.
Somit erzeugen beispielhafte Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung patientenbezogene Abbildungen von Koronarbereichen, die Ärzten helfen können, die geeigneten Zuordnungen für irgendein bestimmtes Individuum zu bestimmen. Während der Ansatz auf der Annahme basiert, dass ein Bereich vom nächsten Gefäß durchblutet wird, können andere Daten wie z.B. histori sche Daten, Temperatur, Druck, Volumen- und/oder Impulszeitdaten zur Berücksichtigung mit einbezogen werden.
In einigen Ausführungsformen kann Vorwissen der Anatomie zur Anwendung gebracht werden. Z.B. weist das Septum kein nahes primäres Gefäß auf, das es versorgt, sondern es wird bekannter Weise von der rechten Herzkranzarterie (RCA) versorgt. Damit schließt eine Ausführungsform ein derartiges Vorwissen in einem finalen Verfahren mit ein, wo man aufgrund der Nähe allein möglicherweise nicht zu einer korrekten Lösung gelangen würde.
Ein Voronoi-Diagramm kann auf der epikardialen Oberfläche der linken Herzkammer berechnet werden, so dass jeder Punkt auf der Oberfläche als mit dem nächsten Gefäß assoziiert, wie auf dieser Topologie berechnet, gekennzeichnet ist. Die epikardiale Oberfläche der linken Herzkammer wird modelliert, um die Wege der Koronararterien zu bestimmen. Für jede Arterie werden die nächsten Punkte auf der Oberfläche berechnet und als mit der entsprechenden Koronarie assoziiert gekennzeichnet. Anschließend wird ein kompetitives Bereichswachstum aufgerufen, um jeden der gekennzeichneten Sätze von Punkten auszudehnen, bis die gesamte Oberfläche als mit einer der Arterien assoziiert gekennzeichnet ist.
Das Ergebnis ist eine echte 3D-Koronarbereichsabbildung, die in einer beliebigen Bildebene umformatiert werden kann. Dies steht im Gegensatz zur Standard AHA-Abbildung, die lediglich vier kanonische Querschnitte darstellt.
Eine weitere Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung ermöglicht es, eine durchschnittliche AHA-ähnliche Bereichsabbildung zu berechnen, die zusätzlich Zuverlässigkeitswerte aufweist, die mit den Bereichszuordnungen verbunden sind. Diese Zuverlässigkeitswerte können für eine große Population erstellt werden und könnten einen statistischeren Ansatz der Koronarzuordnung beim Fehlen von sichtbaren Koronarien bieten.
Eine weitere Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung kann die patientenbezogene Abbildung der Koronarbereiche mit einer Herzfunktionsabbildung vereinigen, um zusätzliche Informationen für Ärzte zur Verfügung zu stellen.
Noch eine weitere Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung stellt patientenbezogene Abbildungen zur Verfügung, die die myokardiale Vitalität beschreiben. Parametrische Abbildungen, die die myokardiale Vitalität und Funktion beschreiben, könnten die Analysezeit reduzieren, indem man Ärzten eine globale Ansicht des Ausmaßes der kardiovaskulären Krankheit gibt, insbesondere wenn sie in Verbindung mit patientenbezogenen Abbildungen der Koronarbereiche verwendet wird.
Diese Ausführungsform erzeugt deshalb 3D-Abbildungen, die visuell relevante Herzparameter wie z.B. die myokardiale Vitalität mittels Kernspintomographie (MRI) oder PET oder die Wanddicke mittels z.B. MCDT oder MRI verschlüsseln. Diese Abbildungen entsprechend der LV-Form und verdichten die Daten aus tomographischen Bildern auf eine Oberflächenanzeige zur leichteren Ansicht, wodurch es Ärzten möglich wird, Bereiche mit vornehmlichen Interesse schnell zu identifizieren. Wie die Koronarverteilungsabbildungen können die 3D-Abbildungen beliebig in jeglicher Orientierung umformatiert werden. Die Exaktheit der sich ergebenden Abbildungen kann durch erfahrene kardiovaskuläre Bildgeber mit Zugriff auf die Rohbilder beurteilt werden, aus denen die Abbildungen abgeleitet sind.
Es versteht sich, dass die Lehre der vorliegenden Offenbarung in verschiedenen Formen von Hardware, Software, Firmware, Prozessoren mit speziellem Zweck oder aus Kombinationen davon implementiert werden kann. Am Meisten vorzuziehen ist es, die Lehre der vorliegenden Offenbarung als eine Kombination von Hardware und Software zu implementieren.
Des Weiteren ist die Software vorzugsweise als Anwendungsprogramm implementiert, das konkret auf einer Programmspeichereinheit enthalten ist. Das Anwendungsprogramm kann von einer Maschine und durch eine Maschine geladen und ausgeführt werden, die irgendeine geeignete Architektur aufweist. Vorzugsweise ist die Maschine auf einer Computerplattform implementiert, die Hardware wie z.B. ein oder mehrere Hauptverarbeitungseinheiten (CPU), einen Schreiblesespeicher (RAM) und Eingabe-/Ausgabe-(I/O)-Schnittstellen aufweist.
Die Computerplattform kann ebenfalls ein Betriebsystem und Mikrobefehlscode aufweisen. Die verschiedenen Prozesse und Funktionen, die hierin beschrieben sind, können entweder Teil des Mikrobefehlscode oder Teil des Anwendungsprogramms oder eine beliebige Kombination davon sein, die durch eine CPU ausgeführt werden können. Darüber hinaus können verschiedene andere Peripherieeinrichtungen mit der Computerplattform verbunden sein wie z.B. eine zusätzliche Datenspeichereinheit und eine Druckeinheit.
Es versteht sich des Weiteren, da einige der in den beigefügten Zeichnungen abgebildeten Systembestandteile und – verfahren vorzugsweise in Software implementiert sind, dass die tatsächlichen Verbindungen zwischen Systembestandteilen und den Prozessfunktionsblöcken sich je nach Art und Weise unterscheiden können, in der die vorliegende Offenbarung programmiert ist. Mit den hierin angegebenen Lehren wird ein mit dem angemessenen Fachwissen ausgestatteter Fachmann in der Lage sein, diese und ähnliche Implementierungen oder Konfigurationen der vorliegenden Offenbarung zu betrachten.
Obwohl die veranschaulichenden Ausführungsformen hierin unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben wurden, versteht es sich, dass die vorliegende Offenbarung nicht auf diese genauen Ausführungsformen beschränkt ist, und dass verschiedene Änderungen und Modifikationen darin durch den Fachmann bewirkt werden können, ohne vom Wesen der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Sämtliche derartigen Änderungen oder Modifikationen sind mit Absicht als innerhalb des Umfangs der vorliegenden Offenbarung mit eingeschlossen wie sie in den beigefügten Ansprüchen dargestellt ist.

Claims

Verfahren zum patientenbezogenen Zuordnen von Koronarbereichen, das umfasst: Empfangen von dreidimensionalen (3D)-Bilddaten; Anpassen eines geometrischen Modells auf die empfangenen Daten; Segmentieren der Koronargefäße aus den empfangenen Daten; und Zuordnen der segmentierten Gefäße auf die Oberfläche des Modells.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Modell auf der Population, einer Finite-Elemente-Analyse (FEA) und/oder auf Nonuniform Rational B-Splines ("NURB") basiert.
Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin umfasst: Empfangen von Daten, die ein Standardmodell der linken Herzkammer ("LV") anzeigen; und Aufteilen der Oberfläche der Standard-LV basierend auf den Koronarstrukturen.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei die 3D-Bilddaten Röntgen-Angiographiedaten sind.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei: das geometrische Modell eine linke Herzkammer anzeigt; und die extrahierten Gefäße eine vordere Kranzarterie, eine umbiegende Arterie, eine Koronararterie oder eine Hauptarterie umfassen.
Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin das Kennzeichnen des Modells mittels kompetitivem Bereichswachstum aufweist, um eine patientenbezogene Koronarzuordnung bereitzustellen.
Verfahren nach Anspruch 6, das weiterhin das Aufteilen des Modells der Oberfläche in mindestens drei Gebiete gemäße der Nähe der segmentierten Gefäße aufweist.
Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin nicht-invasive tomographische Bildgebung umfasst, um die Bilddaten bereitzustellen.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Zuordnung die für die Durchblutung eines beliebigen Punktes auf einem Herzmuskel am Meisten verantwortliche Koronararterie identifiziert.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Zuordnung eine Funktion der Nähe jedes Gefäßes entlang einer epikardialen Oberfläche und des Vorwissens von allgemeinen Durchblutungsmustern bei Herzmuskeln (Myokardien) ist.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei das Vorwissen auf Scheidewände (Septa) schließen lässt, die eine mangelnde Versorgung von nahen Primärgefäßen aufweisen können, die von der rechten Kranzarterie ("RCA") versorgt werden.
Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin umfasst: Abtasten der sich ergebenden 3D-Abbildung, um eine zweidimensionale ("2D") Abbildung einer beliebigen Bildorientierung zu erzeugen.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Zuordnung Herzmuskelbereiche mit tatsächlichen Arterien einschließlich primärer und Verzweigungsgefäße in Bezug setzt.
Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin das Unterteilen der Gefäße in Segmente vor und nach einem Verschluss (Okklusion) umfasst.
Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin aufweist: Berechnen eines Voronoi-Diagramms reagierend auf die Zuordnung auf einer epikardialen Oberfläche; und Aufteilen der Oberfläche basierend auf der Nähe zu den Quellarterien.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Zuordnung umfasst: Projizieren der segmentierten Gefäße auf die epikardiale Oberfläche der linken Herzkammer ("LV"); und Expandieren der mehrfachen Projektionen gleichzeitig über die Oberfläche, um Durchblutungsbereiche zu bilden.
Verfahren nach Anspruch 16, wobei die sich ergebende 3D-Koronarverteilungszuordnung auf tomographischen Bildern basiert, wobei das Verfahren weiterhin das erneute Abtasten (Resampling) der Zuordnung zur Anzeige in einer beliebigen Bildorientierung aufweist.
Verfahren nach Anspruch 16, wobei das Projizieren der segmentierten Gefäße die Diskretisierung des Gefäßwegs und das Finden des nächsten Punktes auf der epikardialen Oberfläche für jeden Punkt entlang des Wegs umfasst.
Verfahren nach Anspruch 18, wobei die weiter als ein Grenzwertabstand von der linken ventrikulären epikardialen Oberfläche entfernten Gefäßbereiche ausgenommen werden, um für die Blutversorgung der linken Herzkammer nicht verantwortliche Segmente zu entfernen.
Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin das Kennzeichnen der gesamten Oberfläche des Modells umfasst, so dass jeder Punkt auf der Oberfläche mit dem für seine Durchblutung am wahrscheinlichsten verantwortlichen Gefäß assoziiert ist.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei die Kennzeichnung Zufallswegsimulation, optimierte Koronarbaummodellierung oder kompetitives Bereichswachstum umfasst.
Verfahren nach Anspruch 21, wobei jede Gruppe von Punkten beim kompetitiven Bereichswachstum sich gleichzeitig über die Oberfläche ausdehnt und anhält, wenn die Front einer Gruppe auf die Front einer anderen Gruppe trifft.
Verfahren nach Anspruch 20, wobei die nicht direkt durchbluteten Bereiche von der Kennzeichnung ausgenommen sind.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Zuordnung mindestens einen Bereich, der von dem nächsten Gefäß durchblutet wird, die historische Wahrscheinlichkeit eines Bereichs, von einem bestimmten Gefäß durchblutet zu werden, und eine Korrelation der physikalischen Daten für ein bestimmtes Gefäß anzeigt.
Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin die Berechnung einer durchschnittlichen Bereichsabbildung für eine große Menge von Subjekten umfasst, wobei die Abbildungen Zuverlässigkeitswerte beinhalten, die mit den Bereichszuordnungen assoziiert sind.
Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin das Vereinigen der patientenbezogenen Koronarbereichszuordnung mit Herzfunktionszuordnungen umfasst, um zusätzliche Daten bereitzustellen.
Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin das Bereitstellen von patientenbezogenen parametrischen Abbildungen umfasst, die die myokardiale Vitalität anzeigen.
Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin das visuelle Verschlüsseln von Herzparametern gemäß der Form der linken Herzkammer umfasst, um Informationen von tomographischen Bildern auf einer Oberflächenanzeige zur leichteren Ansicht zu verdichten.
System zum patientenbezogenen Zuordnen von Koronarbereichen mit: einer Adaptereinheit zum Empfangen von dreidimensionalen ("3D") Bilddaten; einer Modelliereinheit, die in Signalverbindung mit der Adaptereinheit steht, zum Anpassen eines geometrischen populationsbasierten Modells auf die empfangenen Daten und zum Segmentieren der Koronargefäße aus den empfangenen Daten; einer Zuordnungseinheit, die in Signalverbindung mit der Modelliereinheit steht, zum Zuordnen der segmentierten Gefäße auf die Oberfläche des Modells.
System zum patientenbezogenen Zuordnen von Koronarbereichen mit: Adaptermitteln zum Empfangen von dreidimensionalen ("3D") Bilddaten; Anpassmitteln, die in Signalverbindung mit den Adaptermitteln stehen, zum Anpassen eines geometrischen populationsbasierten Modells auf die empfangenen Daten; Segmentiermitteln, die in Signalverbindung mit den Anpassmitteln stehen, zum Segmentieren der Koronargefäße aus den empfangenen Daten; und Zuordnungsmitteln, die in Signalverbindung mit den Segmentiermitteln stehen, zum Zuordnen der segmentierten Gefäße auf die Oberfläche des Modells.
Maschinenlesbare Programmspeichervorrichtung, die konkret ein Programm von maschinenausführbaren Befehlen verkörpert, um Programmschritte zum patientenbezogenen Zuordnen von Koronarbereichen durchzuführen, wobei die Programmschritte umfassen: Empfangen von dreidimensionalen ("3D") Bilddaten; Anpassen eines geometrischen populationsbasierten Modells auf die empfangenen Daten; Segmentieren der Koronargefäße aus den empfangenen Daten; und Zuordnen der segmentierten Gefäße auf die Oberfläche des Modells.