초록 ▼

본 발명은 협착 병변의 수학적 모델링을 이용한 심혈관 정보 결정 방법에 관한 것으로, 관상동맥에 대한 영상을 포함하는 환자의 기초데이터를 획득하는 기초데이터 획득단계; 상기 관상동맥에 대한 영상으로부터 협착 병변의 기하학적인 형상 인자를 측정하는 형상 인자 측정단계; 상기 기하학적인 형상 인자를 이용하여 관상동맥에 대한 수학적 모델을 생성하는 수학적 모델 생성단계; 상기 기초데이터 및 상기 수학적 모델을 이용하여 혈류역학 시뮬레이션을 수행하는 시뮬레이션 단계; 상기 시뮬레이션단계로부터 환자의 심근 분획 혈류 예비력을 포함하는 심혈관

본 발명은 협착 병변의 수학적 모델링을 이용한 심혈관 정보 결정 방법에 관한 것으로, 관상동맥에 대한 영상을 포함하는 환자의 기초데이터를 획득하는 기초데이터 획득단계; 상기 관상동맥에 대한 영상으로부터 협착 병변의 기하학적인 형상 인자를 측정하는 형상 인자 측정단계; 상기 기하학적인 형상 인자를 이용하여 관상동맥에 대한 수학적 모델을 생성하는 수학적 모델 생성단계; 상기 기초데이터 및 상기 수학적 모델을 이용하여 혈류역학 시뮬레이션을 수행하는 시뮬레이션 단계; 상기 시뮬레이션단계로부터 환자의 심근 분획 혈류 예비력을 포함하는 심혈관 정보를 획득하는 심혈관 정보 획득단계;를 포함한다.

대표청구항 ▼

컴퓨터 프로세서를 이용하여 수학적 모델링을 수행하고 상기 컴퓨터 프로세서를 통해,기하학적인 형상 인자 중 적어도 어느 하나를 변수로 하여 기생성된 관상동맥의 기하학적 형상의 수학적 모델에 대하여 시뮬레이션을 수행하여 획득한 심혈관 정보를 데이터베이스에 저장하는 준비단계;관상동맥에 대한 영상을 포함하는 환자의 기초데이터를 획득하는 기초데이터 획득단계로서, 환자에 대한 임상데이터를 획득하는 임상데이터 획득단계 및 환자의 관상동맥에 대한 영상을 촬영하는 촬영단계를 포함하고, 상기 임상데이터 획득단계는 혈류량, 관상동맥의 수축기 압력 및

컴퓨터 프로세서를 이용하여 수학적 모델링을 수행하고 상기 컴퓨터 프로세서를 통해,기하학적인 형상 인자 중 적어도 어느 하나를 변수로 하여 기생성된 관상동맥의 기하학적 형상의 수학적 모델에 대하여 시뮬레이션을 수행하여 획득한 심혈관 정보를 데이터베이스에 저장하는 준비단계;관상동맥에 대한 영상을 포함하는 환자의 기초데이터를 획득하는 기초데이터 획득단계로서, 환자에 대한 임상데이터를 획득하는 임상데이터 획득단계 및 환자의 관상동맥에 대한 영상을 촬영하는 촬영단계를 포함하고, 상기 임상데이터 획득단계는 혈류량, 관상동맥의 수축기 압력 및 관상동맥의 이완기 혈압 중 적어도 어느 하나를 포함하는, 상기 기초데이터 획득단계;상기 관상동맥에 대한 영상으로부터 협착 병변의 기하학적인 형상 인자를 측정하는 형상 인자 측정단계; 및상기 형상 인자 측정단계로부터 측정된 협착 병변의 기하학적인 형상 인자에 대응되는 수학적 모델 및 상기 기초데이터를 이용하여 상기 데이터베이스로부터 심혈관 정보를 추출하는 심혈관 정보 획득단계;를 포함하고,상기 심혈관 정보 획득단계는 수학적 모델을 이용하여 심혈관 정보를 해석한 데이터베이스를 구축하고, 상기 데이터베이스에 포함된 데이터를 머신 러닝을 통해 학습시켜 환자의 협착 병변에 대한 기하학적인 형상 요인을 통해 환자의 심혈관 정보를 단기간에 도출하고,상기 심혈관 정보 획득단계는 상기 준비단계를 통해 협착 병변의 근위부와 원위부 사이에서의 압력 손실값을 계산할 수 있고, 상기 압력 손실값을 통해 심근 분획 혈류 예비력을 획득하며,상기 준비단계는 협착 병변 근위부 축소 구간에서의 혈관 직경 축소비(KC), 협착 병변 원위부 확장 구간에서의 혈관 직경 확장비(KE), 혈관 직경 기준 협착도(DS), 협착 병변 형상의 상대 거칠기(roughness) 및 협착 병변의 편심도(EC) 및 협착 병변 중앙부 구간 길이를 포함하는 여러 협착병변 형상 인자로서의 상기 기하학적인 형상 인자를 변경하여 다수의 상기 수학적 모델을 생성하고,상기 기하학적인 형상 인자는 협착 병변의 근위부 및 원위부 사이에서의 압력 손실에 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 혈관 형상 인자이고,상기 협착 병변 근위부 축소 구간에서의 상기 혈관 직경 축소비(KC)는 협착 병변의 중앙부의 일단에서 협착 병변 근위부까지의 혈관 직경의 축소를 선형적으로 나타내는 값으로서, 로 규정되고,여기서, D는 혈관의 직경, d는 죽상반에 의한 감소된 혈관의 직경, 및 Lps는 상기 협착 병변의 중앙부와 상기 협착 병변 근위부 사이의 간격이고,상기 협착 병변 원위부 확장 구간에서의 혈관 직경 확장비(KE)는 협착 병변의 중앙부의 타단에서 협착 병변 원위부까지의 혈관 직경의 확장을 선형적으로 나타내는 값으로서, 로 규정되고,여기서, D는 혈관의 직경, d는 죽상반에 의한 감소된 혈관의 직경, 및 Lds는 협착 병변의 중앙부와 협착 병변 원위부 사이의 간격이고,상기 혈관 직경 기준 협착도(DS)는 혈관 직경 대비 협착 병변의 협착된 정도를 나타내는 값으로서, 로 규정되고,여기서, D는 혈관의 직경 및 d는 죽상반에 의한 감소된 혈관의 직경이고,상기 협착 병변 형상의 상대 거칠기(roughness)는 혈관 내면의 거칠기를 죽상반에 의해 감소된 혈관의 직경으로 나눈 값이고, 로 규정되고,여기서, ε은 혈관 내벽면의 표면 거칠기 및 d는 죽상반에 의한 감소된 혈관의 직경이고,상기 협착 병변의 편심도(EC)는 혈관 직경 대비 협착 병변이 혈관 중심으로부터 일측으로 치우친 정도를 나타내는 값으로서, 로 규정되고,여기서, s는 가상의 정상 혈관 중심선으로부터 협착 병변에서의 중심선까지의 거리 및 D는 혈관의 직경인 것을 특징으로 하는 협착 병변의 수학적 모델링을 이용한 심혈관 정보 결정 방법.