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亚历山大·达尼洛夫。;帖木儿·M·加米洛夫。;梁福友;阿里娜·雷布罗瓦（Alina A.Rebrova）。;Petr Sh.Chomakhidze。;Kopylov，Philipp Yu。;严·R·布拉维。;谢尔盖·西马科夫。

个性化冠状动脉血流模型中的心肌灌注分割和分割方法。 （英语） Zbl 07767328号

Russ.J.数字。分析。数学。模型。 38，第5期，293-302（2023）.
总结：在这项工作中，我们提出了基于CT图像构建个性化冠状动脉血流动力学模型的方法和算法。该模型提供了分数流量储备、冠状动脉流量储备和瞬时无波比率的估计，其中考虑了从灌注图像获得的跨壁灌注比率指数。该流水线由以下步骤组成：主动脉分割、左室壁分割、冠状动脉分割、一维血管网络构建、左室室壁分割和模型参数个性化。我们专注于一项新技术，该技术生成特定的灌注区域，并根据具有有限数量可见末端冠状动脉的可用医学图像的质量计算跨壁灌注率。数值实验表明，在进行皮前冠脉介入治疗之前，准确评估狭窄程度应同时考虑分数血流储备指数、心肌灌注以及其他指标，以避免误诊。该模型提供了对冠状动脉狭窄可能手术治疗的临床建议背景的更好理解。

MSC公司：

65-XX岁 数值分析
92 C55 生物医学成像和信号处理
65D18天 计算机图形、图像分析和计算几何的数值方面
68单位10 图像处理的计算方法
2005年3月37日 动力系统仿真
92B99型 一般数学生物学

关键词：

医学图像分割;冠状动脉循环;心肌灌注;透壁灌注比;部分流量储备;冠状动脉血流储备;瞬时无波比
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.A.Danilov}等人，Russ.J.Numer。分析。数学。模型。38，编号5，293--302（2023；Zbl 07767328）
全文： 内政部

参考文献：

[1] S.Aggarwal、F.Xie、R.High、G.Pavlides和T.R.Porter，急性ST段抬高型心肌梗死成功同期经皮冠状动脉介入治疗后微血管流量异常的患病率和预测价值。J.Amer。Soc.超声心动图。（2018）第31期，第16期，第674-682页。
[2] A.Coenen、A.Rossi、M.M.Lubbers、A.Kurata、A.K.Kono、R.G.Chelu、S.Segreto、M.L.Dijkshoorn、A.Wragg、R.-J.M.van Geuns、F.Pugliese和K.Nieman，在冠状动脉疾病检查中整合CT心肌灌注和CT-FFR。JACC：心血管成像10（2017），第7期，760-770。
[3] E.Contea、FFRCT和CT灌注：通过心脏CT评估冠状动脉狭窄的功能影响的综述。国际心血管杂志。300 (2020), 289-296.
[4] A.Danilov、Y.Ivanov、R.Pryamonosov和Y.Vassilevski，个性化医疗中的图形网络重建方法。国际期刊数字。方法生物识别。工程32（2015）。编号8，e02754。
[5] A.F.Frangi、W.J.Niessen、K.L.Vincen和M.A.Viergever，多尺度血管增强滤波。收录：《医学图像计算和计算机辅助干预-MICCAI'98》。施普林格，柏林-海德堡，1998年，第130-137页。
[6] R.O.Duda和P.E.Hart，使用霍夫变换检测图片中的直线和曲线。Commun公司。ACM 15（1972），第1期，11-15·Zbl 1296.94027号
[7] X.Ge、Z.Yin、Y.Fan、Y.Vassilevski和L.Fuyou，用于研究跨壁心肌流量的冠状动脉循环多尺度模型。国际期刊数字。方法生物识别。工程4（2018），e3123。
[8] X.Ge，Y.Liu，S.Tu，S.Simakov，Y.Vassilevski，and F.Liang，各种病理条件下FFR和CFR敏感性和诊断意义的基于模型的分析。国际期刊数字。方法生物识别。Eng.37（2019），第11期。
[9] M.Götberg、E.Christiansen、I.Gudmundsdottir、L.Sandhall、M.Danielewicz、L.Jakobsen、S.Olsson、P.Øhagen、H.Olson、E.Omerovic、F.Calais、P.Lindroos、M.Maeng、T.Tödt、D.Venetsanos、S.James、A.Karegen、N.M.、J.Carlsson、D.Hauer、J.Jensen、A.Karlsson、G.Panayi、D.Erlinge和O.Fröbert，用于指导pci的瞬时无波比与分数流量储备。新英格兰。《医学杂志》376（2017），第19期，1813-1823。
[10] K.L.Gould、R.L.Kirkeeide和M.Buchi，冠状动脉血流储备作为狭窄严重程度的生理测量。J.Amer。科尔。心脏病。15（1990），第2期，459-474。
[11] L.大体积的梯度、快速、高质量分割-等周距离树。In:Computer Vision-ECCV 2006。施普林格，柏林-海德堡，2006年，第449-462页。
[12] J.Hashemi、B.Patel、Y.S.Chatzizisis和G.S.Kassab，血管造影分数流量储备的实时降阶模型。计算。方法。生物识别程序。216 (2022) 106674.
[13] A.R.Ihdayhid、T.Sakaguchi、J.J.Linde、M.H.Sörgaard、K.F.Kofoed、Y.Fujisawa、J.Hislop-Jambrich、N.Nerlekar、J.D.Cameron、R.K.Munnur、M.Crosset、D.T.L.Wong、S.Seneviratne和B.S.Ko，使用降阶建模和静态计算机断层扫描应力心肌灌注成像检测血流动力学显著冠状动脉狭窄的计算机断层扫描衍生的血流储备分数的性能。《欧洲心脏杂志》心血管杂志。成像19（2018），第11期，1234-1243。
[14] G.Lavinia、H.Jonathan、R.G.Thomas和N.Curzen，来自冠状动脉计算机断层扫描的分数血流储备：我们现在在哪里，我们要去哪里？《未来心脏病学》17（2020），第6期，723-741。
[15] E.W.Lo、L.J.Menezes和R.Torii，《基于CT的FFR计算的流出边界条件：使用PET图像检查》。医学工程物理。76 (2020), 79-87.
[16] M.McCormick、X.Liu、J.Jomier、C.Marion和L.Ibanez，ITK：实现可再生研究和开放科学。神经信息学前沿8（2014）。
[17] P.D.Morris、F.N.van de Vosse、P.V.Lawford、D.R.Hose和J.P.Gunn，“虚拟”（计算）分数流量储备。JACC：《心血管干预》8（2015），第8期，1009-1017。
[18] H.Omori、M.Hara、Y.Sobue、Y.Kawase、T.Mizukami、T.Tanigaki、T.Hirata、H.Ota、M.Okubo、A.Hirakawa、T.Suzuki、T.Kondo、J.Leipsic、B.L.Nörgaard和H.Matsuo，使用压力线评估作为参考，确定CT血管造影得出的分数流量储备的最佳测量点。阿默尔。《X线学杂志》216（2020），第6期，1492-1499。
[19] C.Pudney，距离有序同伦细化：3D数字图像的骨架化算法。计算。视觉。图像下划线。72（1998），第3期，404-413。
[20] A.Ruiz-Muñoz、F.Valente、L.Dux-Santoy、A.Guala、G.Teixidó-Turá、L.Galián-Gay、L.Gutiérrez、R.Fernández-Galera、G.Casas、T.González-Alujas、I.Ferreira-Gonzáles、A.Evangelista和J.Rodríguez-Palomares，单、双能CT心肌灌注成像定量参数对疑似冠心病患者心肌灌注评估的诊断价值。IJC《心脏与血管》32（2021）100721。
[21] S.Simakov、T.Gamilov、F.Liang和P.Kopylov，合成动脉粥样硬化冠脉网络中血流动力学指数的计算分析。数学9（2021），第18期，2221。
[22] S.S.Simakov、T.M.Gamilov、F.Liang、D.G.Gognieva、M.K.Gappoeva和P.Y.Kopylov，《冠状动脉血运重建有效性的数值评估》。Russ.J.数字。分析。数学。模型36（2021），编号5，303-312·Zbl 1490.92023号
[23] S.S.Simakov、T.M.Gamilov、A.A.Danilov、F.Liang、P.S.Chomakhidze、M.K.Gappoeva、A.A.Rebrova和P.Y.Kopylov，短期和长期经皮冠状动脉介入术后冠状动脉血流相对变化的个性化计算估计。Russ.J.数字。分析。数学。建模37（2022），第5期，279-291·Zbl 07613689号
[24] S.S.Simakov、T.M.Gamilov、F.Liang、P.S.Chomakhidze和P.Y.Kopylov，基于集总参数方法的冠状动脉循环模型边界条件验证。Russ.J.数字。分析。数学。模型38（2023），第3期，161-172·Zbl 07712179号
[25] A.Suyundukova、V.Demkin、A.Mochula、M.Gulya、A.Maltseva和K.Zavadovsky，冠状动脉血流建模的最新数学方法：背景和临床价值。Kardiologia 63（2023），No.3，77-84（俄语）。
[26] C.A.Taylor、T.A.Fonte和J.K.Min，计算流体动力学应用于心脏CT无创定量分数流量储备。J.Amer。科尔。心脏病。61（2013），第22期，2233-2241。
[27] Y.Vassilevski、T.Gamilov、A.Danilov、G.Kopytov和S.Simakov，基于网络的分数流量储备非侵入性估计：模型、算法和诊断应用。收录：生物数学趋势：流行病学、神经和社会动力学建模。瑞士施普林格自然出版社，2023年，第305-316页。
[28] Y.Vassilevski、M.Olshanskii、S.Simakov、A.Kolobov和A.Danilov，个性化计算血液动力学。爱思唯尔，2020年。
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