识别血管进入部位的制作方法

本公开涉及识别用于插入介入设备以便到达脉管系统中的目标部位的血管进入部位。公开了一种计算机实施的方法、计算机程序产品和系统。

背景技术：

1、脉管系统中的介入流程常常可以通过选择多个血管进入部位中的一个以到达预期的目标部位来执行。例如，经皮冠状动脉介入“pci”流程常常可以利用桡动脉进入或股动脉进入来执行。进入部位的选择通常由医师做出，并且基于多个因素，诸如将介入设备从进入部位导航到目标部位的便利性、以及使用血管进入部位在目标部位处执行血管介入的预期结果。

2、通过示例，jolly,s.等人的标题为“radial versus femoral access forcoronary angiography or intervention and the impact on major bleeding andischemic events:asystematic review and meta-analysis of randomized trials”(american heart journal 157(1):132-140(2009))的文献报告了23个随机化试验的元分析，其中，与利用股动脉进入的pci流程相比，利用桡动脉进入的pci流程具有降低73％的出血机会、短0.4天的住院时间和朝向降低的中风发生率的趋势。然而，该元分析还示出了，利用桡动脉进入的流程示出了朝向增加的不能利用丝线、球囊或支架穿过目标病变的趋势。

3、因此，多种因素可能影响医师对血管进入部位的选择，包括目标部位的位置、通向目标部位的脉管系统的弯曲度、脉管系统中可能妨碍导航到目标部位的阻塞(诸如狭窄或钙化)的存在。

4、由于影响选择血管进入部位以在目标部位处执行介入流程的多种因素，医师可以做出关于要使用哪个进入部位的直观决定。然而，在思想上将来自各种源的所有相关信息解析为血管进入部位的最佳选择是复杂且耗时的，而血管进入部位的不良选择可能例如影响流程时间。这是因为目标部位可能是不可到达的，并且流程可能必须从新的进入部位重新开始，从而延长了流程时间。因此，需要一种支持医师对血管进入部位的选择的系统。

5、wo 2017/139894 a1涉及实现用于允许更有效地进入需要血管内/神经介入流程的患者的颈动脉(或椎动脉)的个性化解决方案的系统和方法。特别地，这样的系统可以包括扫描数据读取器，其被配置为基于血管的扫描来确定身体内的血管的路线；存储器，其被配置为存储一个或多个血管管线的物理性质；处理器，其被配置为：基于所确定的血管路线来确定使用血管管线到达所述血管内的目的地点的途径，并且针对所存储的血管管线中的每个血管管线确定是否可能到达所述目的地点。因此，支持用户选择能够沿着所确定的血管路线到达目的地点的血管管线，例如包括导管和导丝的导管系统。

6、然而，仍然存在改进选择血管进入部位以便执行介入流程的任务的空间。

技术实现思路

1、根据本公开的一个方面，提供了一种识别用于插入介入设备以便到达脉管系统中的目标部位的血管进入部位的计算机实施的方法，所述方法包括：

2、接收指示所述目标部位的输入；

3、接收表示所述脉管系统的至少部分的图像数据；并且

4、针对多个潜在血管进入部位：

5、基于所述图像数据来计算表示将所述介入设备从所述血管进入部位经由所述脉管系统导航到所述目标部位的便利性的成功度量，其中，计算所述成功度量包括计算影响使用所述血管进入部位在所述目标部位处执行血管介入的结果的多个成功因素的值，并且对所计算的值进行加权以提供所述成功度量；并且

6、基于针对所述潜在血管进入部位计算的所述成功度量，从所述多个潜在血管进入部位中识别所述血管进入部位。

7、这些操作的结果是识别目标部位的最佳血管进入部位。特别地，对于“最佳”血管进入部位，不仅目标部位是可到达的，而且并发症的风险也尽可能低。例如，如果脉管系统严重钙化或具有偏心斑块或血栓，则介入设备的导航具有并发症的风险，诸如出血、血管损伤(包括切开、外渗和破裂)或甚至栓塞。因此，血管进入部位的次优选择甚至可能伤害患者。

8、为此目的，在权利要求1所述的方法中，考虑并加权影响执行血管介入的结果的成功因素，特别是降低并发症风险的因素。个体地针对一个或多个潜在进入部位确定成功因素，并且所得到的成功度量可以用作确定潜在血管进入部位的排序的基础。然后可以向医师推荐已经相应地识别的最佳血管进入部位。以一致且有效的方式提供最佳血管进入部位，从而消除在确定最佳进入部位方面的一些现有挑战，同时降低了血管介入期间并发症的风险。

9、根据参考附图对示例的以下描述，本公开的其他方面、特征和优点将变得显而易见。

技术特征：

1.一种识别血管进入部位(110)的计算机实施的方法，所述血管进入部位用于插入介入设备(120)以便到达脉管系统中的目标部位(130)，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中，所述成功因素(1501..k)表示以下特征中的一项或多项：

3.根据任一前述权利要求所述的计算机实施的方法，

4.根据权利要求3所述的计算机实施的方法，其中，提供所述潜在血管进入部位(1101..n)的排序包括：

5.根据权利要求4所述的计算机实施的方法，其中，识别(s140)所述血管进入部位(110)包括：

6.根据任一前述权利要求所述的计算机实施的方法，其中，计算(s130)成功度量(150)和/或识别(s140)所述血管进入部位(110)是通过将所述目标部位(130)和表示所述脉管系统的所述至少部分的所述图像数据(140)输入到至少一个神经网络(170)中来确定的；并且

7.根据权利要求6所述的计算机实施的方法，其中，所述至少一个神经网络(170)被训练为还基于电子健康记录数据(180)来预测所述成功度量(150)和/或识别所述血管进入部位(110)；并且其中，所述方法还包括：

8.根据权利要求7所述的计算机实施的方法，其中，将所述电子健康数据输入到所述至少一个神经网络中引起影响流程结果的所述多个成功因素中的一个或多个成功因素的所计算的值和/或其相对加权的变化。

9.根据权利要求7所述的计算机实施的方法，其中，在将所述电子健康记录数据(180)输入到所述至少一个神经网络(170)中之前使用自然语言处理技术来处理所述电子健康记录数据。

10.根据权利要求6至9中的任一项所述的计算机实施的方法，其中，计算(s130)成功度量(150)是通过将所述目标部位(130)和表示所述脉管系统的所述至少部分的所述图像数据(140)输入到多个神经网络(1701..k)中来确定的；并且

11.根据权利要求6至10中的任一项所述的计算机实施的方法，其中，所述图像数据(140)包括在将所述介入设备(120)插入到所识别的血管进入部位中之前生成的超声图像数据。

12.根据权利要求6至11中的任一项所述的计算机实施的方法，其中，所述至少一个神经网络(170)还被训练为预测所述介入设备从所述潜在血管进入部位(1101..n)中的每个潜在血管进入部位到达所述脉管系统中的所述目标部位(130)的模拟路径；并且

13.根据权利要求6至12中的任一项所述的计算机实施的方法，其中，所述至少一个神经网络(170)通过以下操作被训练为预测所述成功度量(150)和/或识别所述血管进入部位(110)：

14.根据权利要求13所述的计算机实施的方法，其中，所述真实情况数据包括针对所述目标部位(130)中的每个目标部位的血管进入部位(110)的排序；并且

15.一种用于识别血管进入部位(110)的系统(200)，所述血管进入部位用于插入介入设备(120)以便到达脉管系统中的目标部位(130)，所述系统包括一个或多个处理器(210)，所述一个或多个处理器被配置为执行根据权利要求1至14中的任一项所述的方法的步骤。

技术总结提供了一种识别用于插入介入设备以便到达脉管系统中的目标部位的血管进入部位的计算机实施的方法。该方法包括针对多个潜在血管进入部位计算成功度量。所述成功度量表示将介入设备从血管进入部位经由脉管系统导航到目标部位的便利性，并且基于图像数据来计算。基于所计算的成功度量来识别血管进入部位。技术研发人员：A·辛哈,M·L·弗莱克斯曼,A·古普塔,A·S·潘斯,L·萨利希,G·A·托波雷克,R·Q·埃尔坎普受保护的技术使用者：皇家飞利浦有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/11