球囊膨胀事件的压力和X射线图像预测制造技术

用于支持球囊导管(BC)流程的系统和相关方法。所述系统包括用于接收输入数据的输入接口(IN)。所述输入数据包括i)所采集的在患者(PAT)的血管中的球囊导管的图像数据、以及ii)由所述球囊导管(BC)的压力传感器(S)收集的一个或多个压力读数。经训练的机器学习模块(MLM)被配置为基于所述输入数据来预测预测结果，所述预测结果包括与i)所述球囊导管和/或ii)所述球囊导管能够驻留在其中的血管的区段有关的事件。有关的事件。有关的事件。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】球囊膨胀事件的压力和X射线图像预测


[0001]本专利技术涉及用于支持介入的系统、相关的方法、用于训练机器学习模块的系统、相关的机器学习训练方法、计算机程序单元以及计算机可读介质。

技术介绍

[0002]球囊血管成形术(也称为经皮腔内血管成形术(PTA))是管理动脉粥样硬化斑块中最常用的流程之一。外周动脉的动脉粥样硬化引起外周动脉疾病，其仅在美国就影响大约800万人。通常，球囊导管在导丝上前进到达病变部位，并且然后使用造影物质/试剂和/或其他流体(的混合物)来膨胀，所述造影物质/试剂和/或其他流体(的混合物)被泵送到球囊导管的球囊部分中以引起球囊部分中的内部压力的增加。因此，膨胀的球囊部分可以迫使血管中的现有狭窄变宽和/或打开。球囊血管成形术通常也与其他疗法(之前或之后)结合使用，诸如支架术和激光粥样斑块切除术等。
[0003]治疗后的再狭窄率在处置后数月和数年中相对较高，导致20％的患者接受重复的流程。研究已经表明，再狭窄与例如动脉的过度修复作用相关，这是由于在处置期间引起的机械损伤——例如，由于动脉壁的过度拉伸。对该主题的模拟已经表明，损伤对于病变的特定区域更高，特别是不受钙化层保护的那些区域。相同的研究发现，软化斑块(例如，经由球囊膨胀)可以导致血管壁上的更低峰值应力，并且因此导致更少的损伤。
[0004]最近，药物涂覆的球囊已经在减少再狭窄方面显示出有希望的结果，并且因此需要再介入。这些球囊导管包括药物涂层，例如紫杉醇，其在修复作用中起到抑制动脉平滑肌细胞增殖的作用。一些药物涂覆的球囊导管的使用说明(IFU)指出，为了将药物适当地递送到目标病变，应当将球囊膨胀维持特定时间段，诸如例如最小60秒。有证据表明普通球囊血管成形术期间延长膨胀时间可以具有改善的结果。
[0005]在球囊的膨胀期间，可能发生某些不利事件。防止不利事件是有利的，因为它们可能影响患者和流程，但是记录这些事件并将数据报告给监管机构(诸如FDA(食品和药物管理局)、美国联邦监管机构)也可能是有益的。此外，制造商希望收集关于这些事件的适当数据。这种不利事件包括阻止球囊部分的膨胀或紧缩的球囊破裂、扭曲或折叠。
[0006]当前，医学用户负责将荧光学图像反馈与从球囊导管的膨胀计接收的压力信息一起集成/解读。

技术实现思路

[0007]因此，可能需要特别是对医学介入的改进的支持。
[0008]本专利技术的目的通过独立权利要求的主题来实现，其中，在从属权利要求中并入了另外的实施例。应当注意，本专利技术的以下描述的方面同样适用于所述相关方法、用于训练机器学习模块的系统、所述相关的训练方法、计算机程序单元以及计算机可读介质。
[0009]根据本专利技术的第一方面，提供了一种用于支持球囊导管流程的系统，包括：
[0010]至少一个输入接口，其用于接收输入数据，所述输入数据包括：i)所采集的在患者
的血管中的球囊导管的图像数据，以及ii)由所述球囊导管的压力传感器收集的一个或多个压力读数；
[0011]经训练的机器学习模块，其被配置为基于所述输入数据来预测预测结果，所述预测结果包括与i)所述球囊导管和/或ii)所述球囊导管能够驻留在其中的血管的区段有关的事件。
[0012]输入数据可以作为诸如视频馈送(和/或压力测量馈送)中的一个或多个数据流的一部分被接收。视频馈送可以在特定成像模态中(诸如在荧光透视或其他模态中)生成。然而，数据流的处理在本文中不是必需的。
[0013]在一个实施例中，所述输入数据i)、ii)中的至少一个由对相应的原始数据流进行采样的所述系统的采样器来获得，其中，所述采样器的采样频率是可变的。采样频率可以改变。特别地，采样频率可以取决于更早的预测结果，特别是当输入数据作为诸如如先前所述的一个或多个数据流的一部分被接收时。
[0014]在一个实施例中，所述系统包括报告模块，所述报告模块被配置为以数字和/或图形方式报告所述预测结果。
[0015]在一个实施例中，所述报告模块包括可视化器部件，所述可视化器部件被配置为产生用于在显示设备上显示所述预测结果的图形显示。
[0016]在一个实施例中，所述图形显示还包括所述图像数据中的至少一些和/或所述压力读数中的至少一些。
[0017]在一个实施例中，所述报告模块能作用于利用所述预测结果来注释接收到的图像数据中的至少一些。所述注释可以是全自动的，或可以至少部分地依赖于用户输入，如通过合适的用户接口(键盘、触摸屏、指针工具)等。
[0018]在一个实施例中，其中，基于所述预测结果，所述图像数据中的至少一些和/或所述压力读数中的一些被存储在存储器中。
[0019]在一个实施例中，所述机器学习模块包括所述神经网络类型的经训练的机器学习模型。
[0020]在一个实施例中，，所述机器学习模型包括至少一个卷积层和/或至少一个递归层。
[0021]在一个实施例中，所述事件是由所述球囊的膨胀引起的所述球囊导管的球囊部分的破裂或扭曲和/或所述血管上的应力。
[0022]在另一方面中，提供了一种训练系统，所述训练系统被配置为基于训练数据来训练根据前述实施例中的任一个所述的系统的所述机器学习模块。
[0023]在另一方面中，提供了一种用于支持球囊导管流程的方法，包括：
[0024]接收输入数据，所述输入数据包括：i)所采集的在患者的血管中的球囊导管的图像数据、以及ii)由所述球囊导管的压力传感器收集的一个或多个压力读数；以及
[0025]由经训练的机器学习模块处理所述输入数据以获得针对与i)所述球囊导管和/或ii)所述球囊导管能够驻留在其中的血管的区段有关的事件的预测结果。
[0026]在又一方面中，提供了一种基于训练数据训练根据上述前述实施例中的任一个所述的系统的所述机器学习模块的方法。
[0027]使用机器学习技术来处理这两个输入(图像和(一个或多个)压力读数)的组合允
许捕获球囊与解剖结构之间的相互作用，其可以用于预测血管上的应力和不利事件。数据馈送、影像和压力读数两者的机械学习处理允许可靠且鲁棒的预测，并且因此可能防止不利事件，诸如医学设备(诸如球囊导管)的故障。不利事件可以包括阻止膨胀或紧缩的球囊破裂、折叠或扭曲。已经发现，单独使用任一数据馈送是不太期望的。例如，血管壁中的钙化可能包括尖锐晶体形成，即使对于适度的压力读数，其也可能引起破裂。此外，在某种程度上来说，图像本身可能无法捕获“整个图片”。球囊膨胀在图像馈送中可能看起来是“好的”，但是实际上球囊内的内部压力将要超过其额定值等。感兴趣事件也可以被公式化为由球囊施加在血管壁的特定区段上的预定义的最大允许机械应力水平。
[0028]如果事件确实发生，则该系统还允许可靠地记录/报告事件，从而向制造商、监管机构或其他方提供有价值的反馈。
[0029]虽然在一些情况下处理单个影像或压力读数数据可能是足够的，但是在实施例中为了改善性能，处理图像帧和/或压力读数的两个数据流可以是优选的。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于支持球囊导管(BC)流程的系统，包括：至少一个输入接口(IN)，其用于接收输入数据，所述输入数据包括：i)所采集的在患者(PAT)的血管中的球囊导管的图像数据、以及ii)由所述球囊导管(BC)的压力传感器(S)收集的一个或多个压力读数；经训练的机器学习模块(MLM)，其被配置为基于所述输入数据来预测预测结果，所述预测结果包括与i)所述球囊导管和/或ii)所述球囊导管能够驻留在其中的血管的区段有关的事件。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述输入数据i)、ii)中的至少一项由对相应的原始数据流进行采样的所述系统的采样器(SP)来获得，其中，所述采样器(SP)的采样频率是可变的。3.根据前述权利要求中的任一项所述的系统，包括报告模块(RM)，所述报告模块被配置为以数字和/或图形方式报告所述预测结果。4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述报告模块(RM)包括可视化器部件(VC)，所述可视化器部件被配置为产生用于在显示设备(DD)上显示所述预测结果的图形显示。5.根据权利要求4所述的系统，其中，所述图形显示还包括所述图像数据中的至少一些和/或所述压力读数中的至少一些。6.根据权利要求3
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5中的任一项所述的系统，所述报告模块(RM)能作用于利用所述预测结果来注释接收到的图像数据中的至少一些。7.根据前述权利要求中的任一项所述的系统，其中，基于所述预测结果，所述图像数据中的至少一些和/或所述压力读数中的一些被存储在存储器(MEM)中。8.根据前述权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：皇家飞利浦有限公司，
类型：发明
国别省市：