[发明专利]基于冠脉血流量分配的血流储备分数预测方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于冠脉血流量分配的血流储备分数预测方法及系统，包括：采用获取患者心脏医学影像和特征参数；将获取的心脏医学影像中的管腔轮廓进行分割；并将分割后的冠脉树转为有向图；根据特征参数和有向图结构，由有向图的根节点开始，依次为每条边分配血流；计算目标血管的各个边和分叉节点的压力损失，获取目标血管上的压力分布，计算血流储备分数。利用有向图结构和特征参数，根据有向图的结构进行详细的血流分配，基于精确血流分配和降维模型计算血流储备分数，无需额外的介入手术，计算速度快，精度高，降低患者检查的风险和费用，方法便捷。

技术领域

本发明涉及医学影像处理技术领域，尤其涉及一种基于冠脉血流量分配的血流储备分数预测方法及系统。

背景技术

血流储备分数(Fractional Flow Reserve简称FFR)是指冠状动脉在发生病变时和理论上未发生病变时给其对应心肌区域供应的最大血流量之比。经过大量的科学研究和临床试验证明，FFR可以准确评价患者心肌缺血严重程度，在临床实践中作为一项功能学评价指标指导是否需要冠脉介入治疗，以及进行术后评价。但FFR测量前需要注射腺苷等血管扩张药物使血管达到最大充血状态，对此类药物过敏或者肝肾功能有缺失的患者无法进行FFR测量，且FFR属于侵入式检查，存在一定风险。此外，FFR测量所需的压力导丝造价较高，增加了病患负担，故目前FFR并未在临床检查中普及。

为解决上述FFR缺点，相关研究者开发出通过医学图像计算FFR的方法。目前已公开的通过医学图像计算FFR的方法多基于流体力学仿真，这种方法计算时间较长，临床应用性较差；此外，基于深度学习的方法受限于数据集，多利用流体力学仿真结果进行训练，精确度受限；而基于降维流体力学模型的方法通常假设血管段整体流量不发生改变，计算出的FFR存在偏差。例如：公开号为CN114972677A和公开号为CN110477877B的专利公开了一种根据子血管半径或面积进行流量分配的方法，但没有考虑病变血管对流量的影响，因此，得到的结果精确度欠佳。

发明内容

因此，本发明的目的在于提供一种基于冠脉血流量分配的血流储备分数预测方法及系统，在流量分配中过程中引入了狭窄血管的作用，在此基础上利用降维流体力学模型计算FFR，该方法计算速度快，结果精确。

为了实现上述目的，本发明提供的一种基于冠脉血流量分配的血流储备分数预测方法，包括以下步骤：

S1、获取多帧连续的患者心脏医学影像和特征参数；

S2、将获取的心脏医学影像中的每帧管腔轮廓进行分割；将分割后的冠脉树转为有向图，其中，为图的节点；表示图的边；

S3、根据特征参数和有向图结构，由有向图的根节点开始，依次为每条边分配血流；

S4、计算目标血管的各个边和分叉节点的压力损失，获取目标血管上的压力分布，计算血流储备分数。

进一步优选的，在S1中，所述医学影像包括腔内影像和腔外影像，所述特征参数包括冠脉开口血压、流量以及心脏优势型。

可选的，在S2中，所述医学影像为腔内影像时，管腔轮廓的分割后形成有向图的过程包括：

将腔内影像序列起始帧作为根节点，最后帧作为终止节点，确认分叉帧作为分叉节点；

两分叉帧间图像、起始帧和与起始帧相邻的分叉帧间图像、终止帧和与终止帧相邻的分叉帧间图像组成有向图中的边；

提取有向图的边的特征，所述边的特征包括图片帧的索引、该帧处血管的真实面积、真实半径、参考半径、面积、参考面积和狭窄程度；

可选的，在S2中，所述医学影像为腔外影像时，管腔轮廓的分割后形成有向图的过程包括：

根据影像中血管的整体轮廓，提取血管中心线；