ОЦЕНКА КОЛЛАТЕРАЛЬНОГО КРОВОТОКА Российский патент 2015 года по МПК A61B6/00 

Описание патента на изобретение RU2545898C2

Изобретение в целом относится к оцениванию коллатерального кровотока в представляющей интерес ткани на основе данных визуализации с помощью одного или нескольких методов медицинской визуализации, например компьютерной томографии (CT), магнитного резонанса (MR), позитронно-эмиссионной томографии (PET), однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (SPECT), рентгеновской радиографии (X-Ray), ультразвука (US) и/или других методов медицинской визуализации.

Количественные или полуколичественные измерения артериального кровотока и тканевой перфузии предоставляют информацию, которая может использоваться для предотвращения инсульта, диагностики, лечебного решения и контроля результата. Коллатеральный кровоток, который является кровотоком через малые артериальные пути, которые соединяют соседние области, в основном питаемые разными магистральными артериями, идентифицируется как информация, которая может использоваться для предсказания острого инсульта и для оценки риска для пациентов с каротидным стенозом.

Будучи потенциально полезными для указания риска каротидного стеноза и выступающими в качестве показателя острого инсульта, малые коллатеральные пути не подходили и обычно не подходят для визуализации для таких применений. Точнее, визуально оцениваются и последовательно анализируются статические ангиограммы, которые предоставляют измерения внутриартериального просвета, измерения артериального кровотока или скорости и изображения тканевой перфузии. К сожалению, в настоящее время не доступна информация из данных визуализации о коллатеральном притоке для протекания через ткань в пораженной области.

Традиционно статическая оценка коллатерального потока может определяться в областях перфузии с полностью пережатой магистральной питающей артерией. Для этих случаев величина контрастного вещества, видимого в сосудах после полного пережатия, предоставляет информацию о коллатеральном притоке в эту область. Конкретнее, наличие контрастного вещества ниже по потоку от полного пережатия указывает коллатеральный поток, а отсутствие контрастного вещества ниже по потоку от полного пережатия указывает на отсутствие коллатерального потока.

Аспекты настоящей заявки решают вышеуказанные и другие вопросы.

В соответствии с одним аспектом, способ включает в себя получение показателей первого притока и первой перфузии для нездоровой представляющей интерес ткани, получение показателей второго притока и второй перфузии для здоровой представляющей интерес ткани, и одновременное представление показателей первого потока и перфузии для нездоровой представляющей интерес ткани и показателей второго потока и перфузии для здоровой представляющей интерес ткани.

В другом варианте осуществления способ включает в себя получение показателей первого притока и первой перфузии для нездоровой представляющей интерес ткани и показателей второго притока и второй перфузии для здоровой контралатеральной представляющей интерес ткани, вычисление относительного показателя притока на основе показателей притока у нездоровой и здоровой контралатеральной представляющей интерес ткани и относительного показателя перфузии на основе показателей перфузии у нездоровой и здоровой контралатеральной представляющей интерес ткани, и формирование сигнала, указывающего коллатеральную классификационную оценку, на основе относительных показателей притока и перфузии.

В другом варианте осуществления система включает в себя устройство дополнения данных визуализации, которое дополняет данные визуализации нездоровой представляющей интерес ткани и здоровой представляющей интерес ткани показателями притока и перфузии для нездоровой представляющей интерес ткани и здоровой представляющей интерес ткани.

Изобретение может принимать форму различных компонентов и схем компонентов, и различных этапов и схем этапов. Чертежи предназначаются только для целей иллюстрации предпочтительных вариантов осуществления и не должны быть истолкованы как ограничивающие изобретение.

Фиг.1 иллюстрирует примерный анализатор коллатерального потока, который анализирует коллатеральный поток нездоровой (больной или с повышенным риском) ткани на основе показателей притока и перфузии у нездоровой ткани и здоровой контралатеральной ткани и/или основанной на них коллатеральной классификационной оценки.

Фиг.2 иллюстрирует примерный способ оценивания коллатерального потока на основе показателей притока и перфузии для нездоровой ткани и здоровой контралатеральной ткани.

Фиг.3 иллюстрирует примерный способ оценивания коллатерального потока на основе коллатеральной классификационной оценки, определенной из показателей притока и перфузии для нездоровой ткани и здоровой контралатеральной ткани.

Изобретение в целом относится к оцениванию коллатерального кровотока (который является кровотоком в малых сосудах, который может поддерживать основной сосуд, например артерию, в снабжении ткани кровью) на основе данных визуализации. Как подробнее описано ниже, в одном случае это включает в себя представление показателя притока (в питающую артерию) и показателя локальной тканевой перфузии для нездоровой ткани (например, больной ткани или ткани с повышенным риском) и здоровой контралатеральной ткани (то есть здоровой ткани такого же типа) вместе с данными визуализации или без них, и/или формирование на их основе коллатеральной классификационной оценки, указывающей коллатеральный кровоток. Показатели и/или оценка могут использоваться применительно к оцениванию острой ишемической патологии и/или риска такой патологии в будущем.

Для краткости и поясняющих целей нижеследующее описывается применительно к ткани мозга. Как правило, мозг состоит из левого и правого полушарий, и приток в оба полушария практически аналогичен, и перфузия в оба полушария практически аналогична. Поэтому приток и перфузия в здоровом полушарии может использоваться в качестве эталона для притока и перфузии в нездоровом полушарии (например, больной ткани или ткани с повышенным риском), например полушарии, пораженном инсультом. По существу, для нижеследующего обсуждения нездоровая ткань обычно относится к полушарию или некоторой области в полушарии мозга, пораженной инсультом, а здоровая контралатеральная ткань обычно относится к другому (не пораженному) полушарию или соответствующей области мозга. Предпочтительно чтобы такая область являлась областью перфузии, которая получает основное кровоснабжение от одной отдельной артерии.

Однако нужно учитывать, что нижеследующее не ограничивается тканью мозга или тканью, пораженной инсультом. Например, приток и перфузию здорового полушария мозга можно заменить или дополнить притоком и перфузией здоровой немозговой ткани с характеристиками притока и перфузии, аналогичными характеристикам притока и перфузии мозга. К тому же коллатеральный кровоток для другой (не мозговой) нездоровой ткани можно оценить аналогичным образом на основе ткани мозга или другой ткани с характеристиками притока и перфузии, аналогичными характеристикам притока и перфузии исследуемой ткани (представляющей интерес ткани).

Фиг.1 иллюстрирует примерный анализатор 100 коллатерального потока.

Как показано, анализатор 100 коллатерального потока может получать и/или принимать данные визуализации с помощью различных методов медицинской визуализации, например компьютерной томографии (CT), магнитного резонанса (MR), позитронно-эмиссионной томографии (PET), однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (SPECT), рентгеновской радиографии (X-Ray), ультразвука (US) и/или других методов медицинской визуализации. Примеры подходящих данных визуализации включают в себя, без ограничения перечисленным, одни или несколько из данных CT с контрастированием, данных CTA, данных MRI с контрастированием, данных MRA, данных SPECT, данных PET, данных доплеросонографии, данных интервенционной рентгенографии и/или других данных визуализации.

Устройство 102 идентификации ткани идентифицирует представляющую интерес ткань в данных визуализации. Проиллюстрированное устройство 102 идентификации ткани идентифицирует такую ткань на основе сигнала, представляющего заранее установленный тип ткани, выбранный посредством ввода пользователя, параметра по умолчанию, выбранного протокола визуализации и т.д. В качестве примера в одном случае заранее установленный тип ткани является тканью мозга, например, у пациента с инсультом, проходящего исследование инсульта. В этом случае заранее установленная ткань может включать в себя как пораженное инсультом полушарие мозга (больная ткань или ткань с повышенным риском), так и здоровое (не пораженное инсультом) полушарие мозга.

Устройство 102 идентификации ткани может применять различные алгоритмы для идентификации представляющей интерес ткани в данных визуализации. Подходящие примеры включают в себя, без ограничения перечисленным, автоматическую сегментацию, полуавтоматическую сегментацию, ручную сегментацию (в диалоге с пользователем), совмещение на основе модели (например, совмещение с данными атласа), изображения, объединенные с анатомическими данными изображения такого же поля обзора, и/или другие методики сегментации. Геометрия артерий и/или другой анатомической структуры и их соответствующие области перфузии могут определяться из данных CTA, данных MRA и/или других данных, которые включают в себя аналогичную информацию.

Определитель 104 объемного расхода определяет объемный приток артериальной крови (Q) (и/или скорость (v)) для идентифицированной ткани, включающей как здоровые, так и нездоровые (пораженные или с повышенным риском) полушария мозга. Такая информация может определяться с помощью доплеросонографии, фазоконтрастного MR, иного MR, интервенционной рентгенографии (например, оценки кровотока из концентрации артериального контрастного вещества) и/или других данных визуализации. В другом варианте осуществления определитель 104 объемного расхода не используется, и информация о притоке крови определяется и/или получается от устройства или запоминающего устройства, удаленных от определителя 104 коллатерального потока.

Определитель 106 перфузии определяет локальную тканевую перфузию (P), например мозговой кровоток (CBF), для идентифицированной ткани, включающей как здоровые, так и нездоровые (пораженные или с повышенным риском) полушария мозга. Локальная тканевая перфузия может определяться из динамической CT с контрастированием, динамической MRI с контрастированием, MRI без контрастирования, SPECT, PET и/или других данных визуализации. Средняя локальная перфузия для здоровой и нездоровой ткани может определяться как среднее или срединное значение из соответствующих сегментированных данных визуализации. Также в другом варианте осуществления определитель 106 перфузии не используется, и информация о локальной тканевой перфузии определяется и/или получается от устройства или запоминающего устройства, удаленных от определителя 104 коллатерального потока.

Устройство 108 дополнения данных визуализации дополняет сегментированные данные визуализации от устройства 102 идентификации ткани и/или данные визуализации информацией о притоке и перфузии. В одном случае это включает в себя формирование карты цветов или т.п. с разными цветами, соответствующими разным значениям потока и перфузии, и карта цветов совмещается или накладывается на сегментированные данные изображения и/или данные изображения. Дополнительно или в качестве альтернативы численное значение, соответствующее карте потока и перфузии, совмещается или накладывается на сегментированные данные изображения и/или данные изображения. Дополнительно или в качестве альтернативы в этом документе также предполагаются другие подходы для дополнения данных визуализации.

Определитель 110 оценки определяет коллатеральную классификационную оценку или указывающий ее сигнал на основе информации о притоке и перфузии. Для коллатеральной классификационной оценки определитель 110 оценки вычисляет относительный показатель притока Q contra Q Q contra , который указывает сокращение притока в нездоровой ткани относительно здоровой ткани, и относительный показатель перфузии p contra p p contra , который указывает сокращение перфузии в нездоровой ткани относительно здоровой ткани.

Из этих показателей определитель 110 оценки определяет коллатеральную классификационную оценку C на основе Уравнения 1:

Уравнение 1:

C = Q contra Q Q contra p contra p p contra ,

которое сравнивает сокращение артериального притока в нездоровой ткани с сокращением тканевой перфузии (если есть) в нездоровой ткани на основе притока в здоровой ткани и перфузии в здоровой ткани.

В уравнении 1 C=0 там, где сокращение перфузии в нездоровой ткани пропорционально сокращению притока в нездоровой ткани. Это указывает отсутствие или практически отсутствие коллатерального потока. Там, где перфузия в здоровой и нездоровой ткани одинакова, оценка C в диапазоне 0<C≤1 указывает долю притока в нездоровой ткани, которая обеспечивается коллатеральными путями.

Анализатор 112 оценки анализирует оценку C на основе набора правил в банке 114 правил и формирует сигнал, указывающий анализ. Например, правило может указывать, что там, где C=0, анализатор 112 оценки формирует сигнал, указывающий, что коллатеральный поток является несуществующим или практически несуществующим (так как сокращение притока для нездоровой ткани сопровождается сокращением перфузии для нездоровой ткани). Другое правило может указывать, что там, где C=X (где 0<X≤1), анализатор 112 оценки формирует сигнал, указывающий, что доля нормального притока, обеспеченного коллатеральным потоком, составляет X% от нормального потока (так как сокращение притока для нездоровой ткани больше сокращения перфузии для нездоровой ткани). Банк 114 правил дополнительно или в качестве альтернативы может включать в себя другие правила.

Дополненные данные визуализации, дополненные сегментированные данные визуализации, показатели притока, показатели перфузии, коллатеральная классификационная оценка, результаты анализа и/или другая информация могут предоставляться одному или нескольким устройствам 116 вывода, включая, но не только, дисплей 118, локальное хранилище 120, репозиторий 122 данных (например, RIS и/или HIS), устройство 124 вывода на пленку и/или другое устройство вывода.

Дисплей 118 может показывать различную информацию. В одном случае сегментированные данные визуализации для здоровой и нездоровой ткани одновременно представляются вместе с соответствующей информацией о притоке и перфузии, например картами цветов, численными значениями и т.д. Такое представление позволяет клиницисту визуально наблюдать информацию о потоке и перфузии для здоровой и нездоровой ткани. Это позволяет клиницисту сравнивать приток в здоровую и нездоровую ткань и перфузию здоровой и нездоровой ткани.

Это может позволить клиницисту оценить коллатеральный поток в нездоровой ткани. В качестве примера там, где приток в нездоровой ткани меньше притока в здоровой ткани, а перфузия для обеих тканей одинакова или почти одинакова, эта информация указывает, что коллатеральный поток для нездоровой ткани является компенсирующим для уменьшенного притока. Сравнение, в зависимости от данных притока и перфузии может указывать другую информацию.

В связи с вышеупомянутым клиницист может оценить коллатеральный поток нездоровой ткани, например там, где имеется сокращение притока между здоровой тканью и нездоровой тканью, но либо отсутствует сокращение перфузии, либо есть сокращение перфузии в нездоровой ткани, которое меньше сокращения притока в здоровой ткани, и/или для других ситуаций. Дополнительно или в качестве альтернативы оценка C представляется посредством дисплея 118, предоставляя аналогичную информацию касательно коллатерального потока. Оценка предоставляет клиницисту значение, указывающее коллатеральный поток. Дополнительно или в качестве альтернативы результат анализа представляется посредством дисплея 118, предоставляя аналогичную информацию касательно коллатерального потока.

Нужно учитывать, что проиллюстрированный анализатор 100 коллатерального потока может быть частью вычислительной системы, которая включает в себя один или несколько процессоров, которые выполняют машиночитаемые команды, кодированные на машиночитаемом носителе информации.

Фиг.2 и 3 иллюстрируют различные способы. Нужно учитывать, что описанные в способах действия предназначены для поясняющих целей, а не ограничения. Например, один или несколько способов могут включать в себя больше или меньше действий, включая другие действия. К тому же одно или несколько действий в одном или нескольких способах могут происходить в отличном от перечисленного порядке. Кроме того, один или несколько способов могут объединяться.

Ссылаясь сначала на фиг.2, иллюстрируется способ оценивания коллатерального потока на основе показателей притока и перфузии для нездоровой ткани (больной или ткани с повышенным риском) и здоровой контралатеральной ткани.

На этапе 200 различная визуализация получается, как описано выше.

На этапе 202 нездоровая ткань (больная или с повышенным риском) сегментируется из данных визуализации, как описано выше.

На этапе 204 здоровая ткань сегментируется из данных визуализации, как описано выше.

На этапе 206 определяются показатели притока и перфузии для нездоровой ткани.

На этапе 208 определяются показатели притока и перфузии для здоровой контралатеральной ткани.

На этапе 210 показатели притока и перфузии представляются соответственно для нездоровой и здоровой контралатеральной ткани.

При желании, на этапе 212 показатели притока и перфузии накладываются или совмещаются с данными визуализации и/или сегментированными данными визуализации для нездоровой и здоровой контралатеральной ткани.

Обращаясь к фиг.3, иллюстрируется способ для формирования коллатеральной классификационной оценки.

Ссылаясь сначала на фиг.2, иллюстрируется способ оценивания коллатерального потока на основе коллатеральной классификационной оценки, определенной из показателей притока и перфузии для нездоровой ткани (больной или ткани с повышенным риском) и здоровой контралатеральной ткани.

На этапе 300 различная визуализация получается, как описано выше.

На этапе 302 нездоровая ткань и здоровая контралатеральная ткань сегментируются из данных визуализации.

На этапе 304 показатели потока и перфузии определяются для нездоровой ткани и здоровой контралатеральной ткани на основе сегментированных данных визуализации.

На этапе 306 коллатеральная классификационная оценка вычисляется для нездоровой ткани на основе показателей потока и перфузии. Коллатеральная классификационная оценка предоставляет указание величины общего притока, обеспечиваемого коллатеральным потоком.

На этапе 308 коллатеральная классификационная оценка представляется вместе с данными визуализации или без них.

Описанные в этом документе действия могут быть реализованы посредством машиночитаемых команд, которые при выполнении процессором (процессорами) компьютера предписывают процессору (процессорам) выполнять описанные в этом описании действия. В таком случае команды сохраняются на машиночитаемом носителе информации, например, в запоминающем устройстве, ассоциированном и/или доступном иным образом для соответствующего компьютера.

Хотя вышеприведенное описывается применительно к компьютерному томографу, нужно учитывать, что вышеприведенное также относится к применениям, не связанным с компьютерной томографией, в которых изображение предварительного сканирования используется для планирования последовательности получения изображений, где перемещение пациента может привести к плановому полю обзора (FOV), уже не являющемуся желательным FOV. Примеры таких применений формирования изображений включают в себя, без ограничения перечисленным, MRI, интервенционную рентгенографию и/или другие применения формирования изображений.

Изобретение описано в этом документе со ссылкой на различные варианты осуществления. После прочтения описания в этом документе могут возникнуть идеи о модификации и изменениях. Подразумевается, что изобретение должно толковаться как включающее в себя все такие модификации и изменения в той мере, как они входят в объем прилагаемой формулы изобретения либо ее эквивалентов.

Похожие патенты RU2545898C2

название год авторы номер документа
Способ оконтуривания аномальных зон на результатах перкуссионного томографического сканирования 2022
  • Макаров Валерий Иванович
RU2815435C2
ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ГОЛОВНОГО МОЗГА ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ И ОЦЕНКИ ОБМАНА И СКРЫТОГО ПРИЗНАНИЯ, И КОГНИТИВНОЙ/ЭМОЦИОНАЛЬНОЙ РЕАКЦИИ НА ИНФОРМАЦИЮ 2002
  • Лэнглебен Дэниел
RU2296508C2
СПОСОБ КОРРЕКЦИИ НАРУШЕНИЙ МИКРОЦИРКУЛЯЦИИ ПРИ ХРОНИЧЕСКОЙ ИШЕМИИ ГОЛОВНОГО МОЗГА В ЭКСПЕРИМЕНТЕ 2014
  • Киричук Вячеслав Федорович
  • Иванов Алексей Николаевич
  • Сахань Максим Алексеевич
RU2546916C1
СПОСОБ ДИАГНОСТИКИ ИЗМЕНЕНИЙ В ПЕРИФОКАЛЬНОЙ ОБЛАСТИ ПРИ МАЛЫХ СУПРАТЕНТОРИАЛЬНЫХ ВНУТРИМОЗГОВЫХ КРОВОИЗЛИЯНИЯХ 2008
  • Суслина Зинаида Александровна
  • Брюхов Василий Валерьевич
  • Кротенкова Марина Викторовна
  • Максимова Марина Юрьевна
  • Коновалов Родион Николаевич
  • Суслин Александр Станиславович
RU2363380C1
Способ оценки скорости церебрального кровотока в зонах нейрональной активации 2018
  • Селиверстова Евгения Валерьевна
  • Сергеева Анастасия Николаевна
  • Добрынина Лариса Анатольевна
  • Кротенкова Марина Викторовна
  • Гаджиева Зухра Шарапутдиновна
  • Забитова Марьям Руслановна
  • Суслина Анастасия Дмитриевна
  • Ахметзянов Булат Митхатович
RU2702587C1
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ПЕРФУЗИИ 2010
  • Метс Кирстен Р.
  • Карлсен Ингвер-Курт
  • Бредно Йорг
RU2541126C2
Способ определения реабилитационного потенциала пациента, перенесшего острое нарушение мозгового кровообращения 2020
  • Кулеш Алексей Александрович
  • Кайлева Надежда Александровна
  • Дробаха Виктор Евгеньевич
  • Собянин Кирилл Валентинович
  • Каракулова Юлия Владимировна
  • Шестаков Владимир Васильевич
RU2727009C1
СПОСОБ ОЦЕНКИ ИЗМЕНЕНИЙ КЛЕТОЧНОЙ ПЕРФУЗИИ ГОЛОВНОГО МОЗГА 2018
  • Короткевич Алексей Григорьевич
  • Короткевич Алексей Алексеевич
  • Коков Александр Николаевич
RU2704201C1
СПОСОБ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДВИГАТЕЛЬНОГО ВОССТАНОВЛЕНИЯ БОЛЬНЫХ, ПЕРЕНЕСШИХ ИНСУЛЬТ 2005
  • Суслина Зинаида Александровна
  • Умарова Роза Муратовна
  • Танашян Маринэ Мовсесовна
  • Кротенкова Марина Викторовна
  • Коновалов Родион Николаевич
  • Черникова Людмила Александровна
RU2303952C2
СПОСОБ ДИНАМИЧЕСКОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОБЪЁМА РЕВАСКУЛЯРИЗАЦИИ ГОЛОВНОГО МОЗГА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНТРАОПЕРАЦИОННОЙ МАГНИТНО-РЕЗОНАНСНОЙ ТОМОГРАФИИ 2023
  • Усачёв Дмитрий Юрьевич
  • Лукшин Василий Андреевич
  • Шульгина Анна Алексеевна
  • Баталов Артём Игоревич
  • Пронин Игорь Николаевич
RU2811955C1

Иллюстрации к изобретению RU 2 545 898 C2

Реферат патента 2015 года ОЦЕНКА КОЛЛАТЕРАЛЬНОГО КРОВОТОКА

Группа изобретений относится к медицине, а именно к способам и системам анализа коллатерального потока. Способ включает в себя получение показателей первого притока и первой перфузии для нездоровой представляющей интерес ткани, получение показателей второго притока и второй перфузии для здоровой представляющей интерес ткани, и одновременное представление показателей первого потока и перфузии для нездоровой представляющей интерес ткани и показателей второго потока и перфузии для здоровой представляющей интерес ткани. Система включает в себя устройство дополнения данных визуализации, выполненное с возможностью дополнения данных визуализации нездоровой представляющей интерес ткани и здоровой представляющей интерес ткани показателям притока и перфузии для нездоровой и здоровой представляющей интерес ткани. Система также включает в себя определитель оценки, выполненный с возможностью формирования сигнала, указывающего коллатеральную классификационную оценку, на основе показателей притока и перфузии. 2 н. и 13 з. п. ф-лы, 3 ил.

Формула изобретения RU 2 545 898 C2

1. Способ оценивания коллатерального потока, содержащий этапы, на которых
получают показатели первого притока и первой перфузии для нездоровой представляющей интерес ткани;
получают показатели второго притока и второй перфузии для здоровой представляющей интерес ткани;
вычисляют относительный показатель притока на основе показателей притока нездоровой и здоровой представляющей интерес ткани;
вычисляют относительный показатель перфузии на основе показателей перфузии нездоровой и здоровой представляющей интерес ткани;
формируют коллатеральную классификационную оценку на основе относительных показателей притока и перфузии; и
одновременно представляют показатели первого притока и перфузии для нездоровой представляющей интерес ткани и показатели второго притока и перфузии для здоровой представляющей интерес ткани.

2. Способ по п. 1, в котором здоровая представляющая интерес ткань и нездоровая представляющая интерес ткань обладают аналогичными характеристиками притока и перфузии.

3. Способ по любому из пп. 1-2, дополнительно содержащий этап, на котором
одновременно представляют показатели притока и перфузии вместе с соответствующими данными визуализации для нездоровой и здоровой представляющей интерес ткани.

4. Способ по п. 3, дополнительно содержащий этапы, на которых
накладывают показатели первого притока и первой перфузии и данные визуализации нездоровой представляющей интерес ткани; и
накладывают показатели второго притока и второй перфузии и данные визуализации здоровой представляющей интерес ткани.

5. Способ по п. 4, в котором первый и второй показатели накладываются в виде карты цветов с цветами, соответствующими величине притока и перфузии.

6. Способ по любому из пп. 1-2, дополнительно содержащий этап, на котором
сегментируют данные визуализации, соответствующие
нездоровой представляющей интерес ткани и здоровой представляющей интерес ткани, из набора данных визуализации.

7. Способ по п. 6, дополнительно содержащий этап, на котором
определяют показатели притока и перфузии на основе сегментированных данных визуализации.

8. Способ по п. 1, в котором относительный показатель притока указывает сокращение притока в нездоровой ткани относительно здоровой представляющей интерес ткани.

9. Способ по п. 1, в котором относительный показатель перфузии указывает сокращение перфузии в нездоровой ткани относительно здоровой представляющей интерес ткани.

10. Способ по п. 1, дополнительно содержащий вывод, что сокращение перфузии в нездоровой ткани пропорционально сокращению притока в нездоровой ткани, и указание отсутствия коллатерального потока в ответ на коллатеральную классификационную оценку, равную нулю.

11. Способ по любому из пп. 1-2, дополнительно содержащий вывод, что коллатеральный поток имеет место в нездоровой ткани в ответ на коллатеральную классификационную оценку в диапазоне от нуля до единицы.

12. Способ по п. 11, дополнительно содержащий вывод, что доля притока в нездоровой ткани обеспечена коллатеральными путями, в ответ на значение коллатеральной классификационной оценки в упомянутом диапазоне.

13. Способ по любому из пп. 1-2, в котором нездоровая ткань является больной тканью мозга или тканью мозга с повышенным риском, а здоровая ткань является нормальной тканью мозга.

14. Система (100) для оценивания коллатерального потока, содержащая
устройство (108) дополнения данных визуализации, выполненное с возможностью дополнения данных визуализации нездоровой представляющей интерес ткани и здоровой представляющей интерес ткани показателями притока и перфузии для нездоровой представляющей интерес ткани и здоровой представляющей интерес ткани; и
определитель оценки (110), выполненный с возможностью формирования сигнала, указывающего коллатеральную
классификационную оценку на основе показателей притока и перфузии.

15. Система (100) по п. 14, в которой коллатеральная классификационная оценка указывает долю притока в нездоровой ткани, которая обеспечивается коллатеральными путями, и варьируется от нуля, что указывает отсутствие коллатерального потока, до единицы, что указывает только коллатеральный поток.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2015 года RU2545898C2

Sa de Camargo E C et al "Neuroimaging of Ischemia and Infarction" JOURNAL OF THE AMERICAN SOCIETY FOR EXPERIMENTALNEUROTHERAPEUTICS, 01.04.2005 XX, XX - ISSN 1545-5343, vol
Аппарат для очищения воды при помощи химических реактивов 1917
  • Гордон И.Д.
SU2A1
САННЫЙ ВЕЛОСИПЕД С ВЕДУЩИМ КОЛЕСОМ, СНАБЖЕННЫМ ШИПАМИ 1921
  • Аркадьев К.И.
SU265A1
Bruno P Soares et al "Reperfusion Is a More Accurate Predictor of Follow-Up Infarct Volume Than Recanalization: A Proof of Concept Using CT in

RU 2 545 898 C2

Авторы

Бредно Йорг

Винтермарк Макс

Даты

2015-04-10Публикация

2010-11-18Подача