冠状动脉血流动力学模拟仿真方法及装置

1.本发明涉及医学图像处理的技术领域，尤其涉及一种冠状动脉血流动力学模拟仿真方法，以及冠状动脉血流动力学模拟仿真装置。


背景技术：

2.冠脉血流储备分数，也就是ffr(fraction flow reservation)，ffr的计算公式为：ffr＝pd/pa，其中pd、pa为d点和a点的血流压力。也就是以血管阻塞病变为界，血管远端的血流压力值与近端的血流压力值的比值。
3.测量时，需要放置一根专门的压力导丝到血管内部，压力导丝带有压力测量传感器。分别在a点和d点测量压力，然后计算出ffr。
4.在正常没有阻塞的情况下，假定血管是一根粗细完全均匀的管道，那么d点的压力值pd和a点的压力值pa应该完全相等，也就是ffr＝pd/pa近似为1。当存在阻塞病变时，d点压力值pd会变小，相应ffr值也变小。因此，临床上会设定一个阈值，当ffr小于此阈值时，则认为阻塞会诱发心肌缺血，需要进行手术干预。此外，由于心血管肯定是由粗缓慢变细的，会对血流产生阻力，因此临床上需要使用腺苷或atp等血管扩张剂，来尽可能减轻这种来自血管本身的影响。
5.可以看出，ffr是依靠专门的压力导丝，在血管内部阻塞病变两端，真正测量血流压力。因此ffr可以说是最准确、最可靠的，目前仍然是金标准。但ffr的缺点在于：首先，压力导丝的费用很高，患者和医保的负担重；其次，部分患者对腺苷或atp等药物过敏，影响了ffr的适用范围；再有，由于既要使用导丝，还有注射药物，整个ffr的操作步骤比较复杂，操作时间也长。
6.ffrct则是对ffr缺陷的一种解决方案。ffrct采用常规ct冠脉造影图像(cta)，采用一定算法，从图像中一方面提取血管的解剖学形态信息，另一方面提取血管的生理学信息，将两方面信息相结合，可以建立起血流动力学模型，从而能够在任意的冠脉上的任意位置计算ffr。
7.边界条件是血流动力学模拟仿真的约束条件，其准确性对计算仿真的结果非常关键。然而冠状动脉血管结构复杂，很难通过测量等方法直接获取准确的边界条件，且不同病人之间也存在较大差异。
8.为实现冠状动脉血流动力学精准仿真，合适的边界条件至关重要。由于难以直接获得冠状动脉中的测量值，因而几乎不可能预先知道流量或压力的波形。为解决这个问题，已经开发了的多尺度模拟，可将三维模拟与边界处简化为耦合模型。这些模型将仿真模型上游和下游血管中的压力和流速描述为阻力、顺应性和阻抗，但是如何确定这些患者特定参数的值仍然是一个难题。


技术实现要素：

9.为克服现有技术的缺陷，本发明要解决的技术问题是提供了一种冠状动脉血流动
力学模拟仿真方法，其能够精确获得病人个体化边界条件，同时提高仿真效率，进而获取冠状动脉各个分支的ffrct值。
10.本发明的技术方案是：这种冠状动脉血流动力学模拟仿真方法，其包括以下步骤：
11.(1)构建个体化冠脉三维模型，进行自适应网格划分；
12.(2)构建基于优化降阶的个体化集中参数边界条件；
13.(3)对多尺度模型耦合求解，获取病人的ffrct值；
14.所述步骤(1)包括以下分步骤：
15.(1.1)从患者cta图像中提取血管三维结构；
16.(1.2)在冠脉cta数据中选择控制点生成血管中心线路径；
17.(1.3)从血管中心线的垂面上构建血管管腔横截面，针对狭窄和钙化区域进行多边形耦合；
18.(1.4)通过拟合方法创建血管实体模型。
19.本发明通过构建个体化冠脉三维模型，进行自适应网格划分，构建基于优化降阶的个体化集中参数边界条件，对多尺度模型耦合求解，获取病人的ffrct值，因此能够精确获得病人个体化边界条件，同时提高仿真效率，进而获取冠状动脉各个分支的ffrct值。
20.还提供了冠状动脉血流动力学模拟仿真装置，其包括：
21.建模模块，其配置来构建个体化冠脉三维模型，进行自适应网格划分；
22.条件模块，其配置来构建基于优化降阶的个体化集中参数边界条件；
23.求解模块，其配置来对多尺度模型耦合求解，获取病人的ffrct值；
24.其中，建模模块执行：从患者cta图像中提取血管三维结构；在冠脉cta数据中选择控制点生成血管中心线路径；从血管中心线的垂面上构建血管管腔横截面，针对狭窄和钙化区域进行多边形耦合；通过拟合方法创建血管实体模型。
附图说明
25.图1示出了sv中冠脉三维血管模型构建。
26.图2示出了冠脉三维血管自适应网格划分。
27.图3示出了冠脉集中参数模型。
28.图4是根据本发明的冠状动脉血流动力学模拟仿真方法的流程图。
具体实施方式
29.如图4所示，这种冠状动脉血流动力学模拟仿真方法，其包括以下步骤：
30.(1)构建个体化冠脉三维模型，进行自适应网格划分；
31.(2)构建基于优化降阶的个体化集中参数边界条件；
32.(3)对多尺度模型耦合求解，获取病人的ffrct值；(ffrct为基于冠脉ct血管造影计算的无创血流储备分数，computation of fractional flow reserve from ccta data)
33.所述步骤(1)包括以下分步骤：
34.(1.1)从患者cta图像中提取血管三维结构；
35.(1.2)在冠脉cta数据中选择控制点生成血管中心线路径；
36.(1.3)从血管中心线的垂面上构建血管管腔横截面，针对狭窄和钙化区域进行多
边形耦合；
37.(1.4)通过拟合方法创建血管实体模型。
38.本发明通过构建个体化冠脉三维模型，进行自适应网格划分，构建基于优化降阶的个体化集中参数边界条件，对多尺度模型耦合求解，获取病人的ffrct值，因此能够精确获得病人个体化边界条件，同时提高仿真效率，进而获取冠状动脉各个分支的ffrct值。
39.优选地，所述步骤(1)中，自适应网格划分包括：
40.(1.5)根据不同血管尺度自适应更改网格密度；
41.(1.6)在血管中，血流速度在血管壁变化梯度较高，在血管壁区域增加边界层提高计算精度；
42.(1.7)自动识别狭窄病变区域，实现局部网格加密处理。
43.优选地，所述步骤(2)包括以下分步骤：
44.(2.1)采用遗传优化算法，以病人临床参数与仿真参数差异作为优化目标，解决集中参数模型中各个参数的优化问题；
45.(2.2)采用降阶方法将三维血管模型降阶为一维血管模型，用来表示血流和血压在血管中的波传递过程，提高参数优化效率；
46.(2.3)构建分叉、狭窄、分叉狭窄病变波传递损失模型，计算血流流经特殊血管结构的流速和压力损失；
47.(2.4)执行集中模型参数收敛，获得个体化集中参数模型的边界条件。
48.优选地，所述步骤(3)中，构建3d冠状动脉系统和0d集中参数模型的耦合结构，用集中参数模型为3d冠脉模型的血流动力学提供真实的边界条件；
49.三维模型的控制方程为标准navier-stokes方程：
[0050][0051][0052]
其中，ρ是血液密度，v为血流速度，p是压力，τ是应力张量的粘性部分。
[0053]
优选地，所述步骤(3)中，采用开源软件sv中的数值解算器求解，使用基于非结构网格有限元离散来获得公式(1)的数值解；通过设置求解参数获取冠状动脉中血流和血压的分布情况，随后通过各个点的压力除以主动脉压力来获取对应的ffrct值。
[0054]
本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，包括上述实施例方法的各步骤，而所述的存储介质可以是：rom/ram、磁碟、光盘、存储卡等。因此，与本发明的方法相对应的，本发明还同时包括一种冠状动脉血流动力学模拟仿真装置，该装置通常以与方法各步骤相对应的功能模块的形式表示。该装置包获取模块，其配置来获取待分割的图像；
[0055]
建模模块，其配置来构建个体化冠脉三维模型，进行自适应网格划分；
[0056]
条件模块，其配置来构建基于优化降阶的个体化集中参数边界条件；
[0057]
求解模块，其配置来对多尺度模型耦合求解，获取病人的ffrct值；
[0058]
其中，建模模块执行：从患者cta图像中提取血管三维结构；在冠脉cta数据中选择控制点生成血管中心线路径；从血管中心线的垂面上构建血管管腔横截面，针对狭窄和钙
化区域进行多边形耦合；通过拟合方法创建血管实体模型。
[0059]
优选地，所述建模模块还执行：根据不同血管尺度自适应更改网格密度；在血管中，血流速度在血管壁变化梯度较高，在血管壁区域增加边界层提高计算精度；自动识别狭窄病变区域，实现局部网格加密处理。
[0060]
优选地，所述条件模块执行：
[0061]
采用遗传优化算法，以病人临床参数与仿真参数差异作为优化目标，解决集中参数模型中各个参数的优化问题；
[0062]
采用降阶方法将三维血管模型降阶为一维血管模型，用来表示血流和血压在血管中的波传递过程，提高参数优化效率；
[0063]
构建分叉、狭窄、分叉狭窄病变波传递损失模型，计算血流流经特殊血管结构的流速和压力损失；
[0064]
执行集中模型参数收敛，获得个体化集中参数模型的边界条件。
[0065]
优选地，所述求解模块执行：
[0066]
构建3d冠状动脉系统和0d集中参数模型的耦合结构，用集中参数模型为3d冠脉模型的血流动力学提供真实的边界条件；
[0067]
三维模型的控制方程为标准navier-stokes方程：
[0068][0069][0070]
其中，ρ是血液密度，v为血流速度，p是压力，τ是应力张量的粘性部分。
[0071]
优选地，所述求解模块中，采用开源软件sv中的数值解算器求解，使用基于非结构网格有限元离散来获得公式(1)的数值解；通过设置求解参数获取冠状动脉中血流和血压的分布情况，随后通过各个点的压力除以主动脉压力来获取对应的ffrct值。
[0072]
以下更详细地说明本发明的内容。
[0073]
本发明的方法包括：
[0074]
1.个体化冠脉三维模型构建与网格划分
[0075]
为研究冠状动脉血管内部的血流动力学情况，需创建冠状动脉的三维血管模型。本文采用斯坦福大学研发的开源软件simvascular(sv)从患者cta图像中提取血管三维结构。首先在冠脉cta数据中选择控制点生成血管中心线路径，然后从血管中心线的垂面上构建血管管腔横截面，针对狭窄和钙化区域进行多边形耦合，最后通过拟合算法创建血管实体模型。对于冠状动脉ffrct的计算，生成的三维模型包括部分升主动脉，左冠和右冠。具体结构如图1所示，1(a)为正常情况的血管管腔截面构建，1(b)为存在钙化狭窄情况下，利用灰度梯度等信息实现的狭窄管腔截面构建，1(c)为整个血管树的路径与截面总和，1(d)为最后生成的三维血管模型，生成过程基于b样条拟合算法。
[0076]
血流动力学仿真中，网格的疏密会影响计算效率与计算精度，本文基于tetgen开源软件，提出自适应网格划分算法。针对冠状动脉血流动力学仿真过程中三维模型几何尺度特点与血流在管腔内的流动特征，通过三个方案优化网格划分步骤：1)主动脉和冠脉血管管径相差为十倍左右，采用统一大尺度导致小血管网格划分精度低，采用统一小尺度导致计算时间大大增加，根据不同血管尺度自适应更改网格密度，如图2(a)所示。2)在血管
中，血流速度在血管壁变化梯度较高，在血管壁区域增加边界层提高计算精度，如图2(b)所示。3)在狭窄病变区域，血流变化较大，且需要较高的计算精度，自动识别狭窄病变区域，实现局部网格加密处理，如图2(c)所示。最终网格划分效果如图2(d)所示。
[0077]
2.基于优化降阶的个体化集中参数边界条件构建
[0078]
为实现冠状动脉血流动力学精准仿真，合适的边界条件至关重要。由于难以直接获得冠状动脉中的测量值，因而几乎不可能预先知道流量或压力的波形。为解决这个问题，已经开发了的多尺度模拟，可将三维模拟与边界处的简化为耦合模型。这些模型将仿真模型上游和下游血管中的压力和流速描述为阻力、顺应性和阻抗，但是如何确定这些患者特定参数的值仍然是一个难题。
[0079]
在人体血管的主要动脉中，可观测到的动脉壁相对位移改变量约为5％-10％，因而可假设血管壁为刚性壁；对主动脉入口边界条件而言，从文献中可获取血流量随时间变化的波形，根据病人心率、舒张压、收缩压以及病人左心室质量可推算出病人周期内总血流量q，通过尺度变化可以得到病人特异性血流量入口边界条件；对出口边界条件而言，主动脉出口采用三元素windkessel模型，通过总血流量以及血压可以计算出windkessel模型中的参数。冠脉与动脉系统其他部分的流量不同，当心室收缩并增加心肌内压力时，冠状动脉流量减少，心肌内压力对冠状动脉血管施加血管外压力。心室放松时冠状动脉流量增加，从而降低心肌内压和血管外压。为真实地模拟冠状动脉流量和压力，有必要建立心脏模型和动脉系统模型，同时考虑两个模型之间的相互作用，构建病人个体化边界条件。
[0080]
本文采用kim等人提出的冠脉出口集中参数边界条件，如图3所示。包括心外膜血管阻力r_a，微循环阻力r_im和静脉血管阻力r_v，动脉血管顺应性c_a和微循环血管顺应性c_im，以及心肌压力pim。在使用集中参数对不同案例进行仿真时，采取的集中参数大多都是手动调节的方法，在三维模型上进行仿真参数调节都会大大提高时间和人工成本，需要一种便捷、迅速、准确的方法确定集中参数模型中各参数的值。
[0081]
因此本文提出基于优化降阶的个体化集中参数边界条件构建。采用遗传优化算法，以病人临床参数与仿真参数差异作为优化目标，解决集中参数模型中各个参数的优化问题，若优化过程在三维血管模型上迭代将耗费大量时间，因而采用降阶方法将三维血管模型降阶为一维血管模型，用来表示血流和血压在血管中的波传递过程，提高参数优化效率。然而冠状动脉血管形态复杂，血管分叉、狭窄病变以及分叉病变等情况会影响一维降阶模型的仿真准确性，迭代过程中会产生累积误差，针对该情况，本文构建分叉、狭窄、分叉狭窄病变波传递损失模型，计算血流流经特殊血管结构的流速和压力损失。最后实现集中模型参数收敛，获得个体化集中参数模型边界条件。
[0082]
2.3 0d-3d多尺度模型耦合求解与后处理
[0083]
为了获取冠状动脉血管树中各个分支的血流动力学细节，需要精确的三维模型结构以及各个分支真实的边界条件。构建3d冠状动脉系统和0d集中参数模型的耦合结构，用集中参数模型为3d冠脉模型的血流动力学提供真实的边界条件。三维模型的控制方程为标准navier-stokes方程：
[0084][0085]
[0086]
式中，ρ是血液密度，v为血流速度，p是压力，τ是应力张量的粘性部分。采用开源软件sv中的数值解算器求解，使用基于非结构网格有限元离散来获得navier-stokes方程的数值解。通过设置合适的求解参数获取冠状动脉中血流和血压的分布情况，随后通过各个点的压力除以主动脉压力即可获取对应的ffrct值。
[0087]
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属本发明技术方案的保护范围。

技术特征：
1.冠状动脉血流动力学模拟仿真方法，其特征在于：其包括以下步骤：(1)构建个体化冠脉三维模型，进行自适应网格划分；(2)构建基于优化降阶的个体化集中参数边界条件；(3)对多尺度模型耦合求解，获取病人的ffrct值；所述步骤(1)包括以下分步骤：(1.1)从患者cta图像中提取血管三维结构；(1.2)在冠脉cta数据中选择控制点生成血管中心线路径；(1.3)从血管中心线的垂面上构建血管管腔横截面，针对狭窄和钙化区域进行多边形耦合；(1.4)通过拟合方法创建血管实体模型。2.根据权利要求1所述的冠状动脉血流动力学模拟仿真方法，其特征在于：所述步骤(1)中，自适应网格划分包括：(1.5)根据不同血管尺度自适应更改网格密度；(1.6)在血管中，血流速度在血管壁变化梯度较高，在血管壁区域增加边界层提高计算精度；(1.7)自动识别狭窄病变区域，实现局部网格加密处理。3.根据权利要求1所述的冠状动脉血流动力学模拟仿真方法，其特征在于：所述步骤(2)包括以下分步骤：(2.1)采用遗传优化算法，以病人临床参数与仿真参数差异作为优化目标，解决集中参数模型中各个参数的优化问题；(2.2)采用降阶方法将三维血管模型降阶为一维血管模型，用来表示血流和血压在血管中的波传递过程，提高参数优化效率；(2.3)构建分叉、狭窄、分叉狭窄病变波传递损失模型，计算血流流经特殊血管结构的流速和压力损失；(2.4)执行集中模型参数收敛，获得个体化集中参数模型的边界条件。4.根据权利要求3所述的冠状动脉血流动力学模拟仿真方法，其特征在于：所述步骤(3)中，构建3d冠状动脉系统和0d集中参数模型的耦合结构，用集中参数模型为3d冠脉模型的血流动力学提供真实的边界条件；三维模型的控制方程为标准navier-stokes方程：stokes方程：其中，ρ是血液密度，v为血流速度，p是压力，τ是应力张量的粘性部分。5.根据权利要求4所述的冠状动脉血流动力学模拟仿真方法，其特征在于：所述步骤(3)中，采用开源软件sv中的数值解算器求解，使用基于非结构网格有限元离散来获得公式(1)的数值解；通过设置求解参数获取冠状动脉中血流和血压的分布情况，随后通过各个点的压力除以主动脉压力来获取对应的ffrct值。6.冠状动脉血流动力学模拟仿真装置，其特征在于：其包括：建模模块，其配置来构建个体化冠脉三维模型，进行自适应网格划分；
条件模块，其配置来构建基于优化降阶的个体化集中参数边界条件；求解模块，其配置来对多尺度模型耦合求解，获取病人的ffrct值；其中，建模模块执行：从患者cta图像中提取血管三维结构；在冠脉cta数据中选择控制点生成血管中心线路径；从血管中心线的垂面上构建血管管腔横截面，针对狭窄和钙化区域进行多边形耦合；通过拟合方法创建血管实体模型。7.根据权利要求6所述的冠状动脉血流动力学模拟仿真装置，其特征在于：所述建模模块还执行：根据不同血管尺度自适应更改网格密度；在血管中，血流速度在血管壁变化梯度较高，在血管壁区域增加边界层提高计算精度；自动识别狭窄病变区域，实现局部网格加密处理。8.根据权利要求7所述的冠状动脉血流动力学模拟仿真装置，其特征在于：所述条件模块执行：采用遗传优化算法，以病人临床参数与仿真参数差异作为优化目标，解决集中参数模型中各个参数的优化问题；采用降阶方法将三维血管模型降阶为一维血管模型，用来表示血流和血压在血管中的波传递过程，提高参数优化效率；构建分叉、狭窄、分叉狭窄病变波传递损失模型，计算血流流经特殊血管结构的流速和压力损失；执行集中模型参数收敛，获得个体化集中参数模型的边界条件。9.根据权利要求8所述的冠状动脉血流动力学模拟仿真装置，其特征在于：所述求解模块执行：构建3d冠状动脉系统和0d集中参数模型的耦合结构，用集中参数模型为3d冠脉模型的血流动力学提供真实的边界条件；三维模型的控制方程为标准navier-stokes方程：stokes方程：其中，ρ是血液密度，v为血流速度，p是压力，τ是应力张量的粘性部分。10.根据权利要求9所述的冠状动脉血流动力学模拟仿真装置，其特征在于：所述求解模块中，采用开源软件sv中的数值解算器求解，使用基于非结构网格有限元离散来获得公式(1)的数值解；通过设置求解参数获取冠状动脉中血流和血压的分布情况，随后通过各个点的压力除以主动脉压力来获取对应的ffrct值。

技术总结
冠状动脉血流动力学模拟仿真方法及装置，能够精确获得病人个体化边界条件，同时提高仿真效率，进而获取冠状动脉各个分支的FFRct值。方法包括：(1)构建个体化冠脉三维模型，进行自适应网格划分；(2)构建基于优化降阶的个体化集中参数边界条件；(3)对多尺度模型耦合求解，获取病人的FFRct值；所述步骤(1)包括：从患者CTA图像中提取血管三维结构；在冠脉CTA数据中选择控制点生成血管中心线路径；从血管中心线的垂面上构建血管管腔横截面，针对狭窄和钙化区域进行多边形耦合；通过拟合方法创建血管实体模型。体模型。体模型。


技术研发人员：杨健 晏清 艾丹妮 肖德强
受保护的技术使用者：北京理工大学
技术研发日：2022.03.03
技术公布日：2022/5/25