[发明专利]一种血流机械能损失确定方法、装置、电子设备及介质

说明书

本发明公开了一种血流机械能损失确定方法、装置、电子设备及介质。通过获取待分析血管段的血管输入信息，将血管输入信息输入到预先训练的流速分布系数预测模型中得到待分析血管段的输出端流速分布系数，基于血管输入信息和输出端流速分布系数，输入机械能损失预测模型，得到待分析血管段的机械能损失值。基于血管输入信息和输出端流速分布系数对待分析血管段的机械能损失值进行计算，解决了现有的机械能损失计算公式无法反应下游处的机械能损失，精度较低，计算误差大的问题，实现提高能量损失的计算精度的效果。

技术领域

本发明实施例涉及血流动力学仿真计算技术，尤其涉及一种血流机械能损失确定方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

随着生活水平的提高，血管疾病越来越成为人类健康的威胁，如冠状动脉相关疾病(CAD)，脑血管疾病，主动脉疾病等等。对于血流疾病的评估而言，功能学参数如FFR，血流速度，血流压降等血流动力学参数在这些疾病中的诊断评估中变得越来越重要。

侵入式的检查因其高昂的经济成本以及使用的药物对某些病人过敏，使得其使用范围受限。近年来，基于CTA的无创功能学评估越来越受到重视。在无创的功能学评估中，血流动力学大多采用3D CFD方法求解流体力学方程。3D CFD方法精度高，提供的血流参数最为充分和完整。但其计算计算效率偏低，计算时间偏长使其应用场景受到限制。因此基于降阶模型的功能学评估手段被提出。然而，基于降阶模型的血流动力学计算方法在提升计算效率的同时，由于一些几何信息的缺失，不得不耦合经验公式来计算关键区域的血流动力学损失。

然而，这些经验公式只能评估血管管腔几何变化剧烈的部位(比如血管管腔的收缩和扩张、分叉和弯曲)的机械能损失。实际上，几何变化而导致的额外机械能损失不仅仅体现在几何剧烈变化的部位，同时通过影响血管横截面的流速分布进而影响后续血管管段的机械能损失。现有的机械能损失计算公式(经验公式或其他回归模型(包括机器学习模型))无法反应下游处的机械能损失。当使用该类公式进行机械能阻力计算时，必然带来误差。

发明内容

本发明提供一种血流机械能损失确定方法，以实现提升血流机械能损失的计算精度。

第一方面，本发明实施例提供了一种血流机械能损失确定方法，包括：

对待分析血管段，获取所述待分析血管段的血管输入信息；

将所述血管输入信息输入到预先训练的流速分布系数预测模型中，得到待分析血管段的输出端流速分布系数；

将所述血管输入信息和所述输出端流速分布系数输入到机械能损失预测模型中，得到待分析血管段的机械能损失值。

可选的，所述血流机械能损失确定方法还包括：

对待分析血管进行分段处理，得到多个待分析血管段，所述待分析血管段的血管输入信息包括血流量信息、输入端流速分布系数和血管段几何参数，所述输入端流速分布系数为初始流速分布系数或上一待分析血管段的输出端流速分布系数；

相应的，所有待分析血管段的机械能损失值的和为所述待分析血管的机械能损失值。

可选的，所述血流机械能损失确定方法还包括：

获取待分析血管段的输入端压力和输出端压力；

基于所述待分析血管段的血流量信息、流速分布系数、输入端压力、输出端压力和所述待分析血管段的机械能损失值进行能量守恒验证；

若能量守恒验证失败，则更新所述待分析血管段的血管输入信息，并基于更新的血管输入信息重新确定所述待分析血管段的机械能损失值。

可选的，所述基于所述待分析血管段的血流量信息、流速分布系数、输入端压力、输出端压力和所述待分析血管段的机械能损失值进行能量守恒验证，包括：

基于血流量信息和流速分布系数确定血流动能；