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수면 무호흡증 환자의 심혈관 질환 위험도를 분석하는 시스템에 있어서,대상 환자의 생체 관련 정보들을 입력받는 생체정보 입력부(100);상기 생체정보 입력부(100)로 입력된 상기 생체 관련 정보들을 이용하여, 전산유체해석(CFD, Computational Fluid Dynamics) 수행을 위한 경계조건으로 변환하는 경계조건 변환부(200);상기 경계조건 변환부(200)에서 변환한 상기 경계조건을 적용하여, 대상 환자의 심혈관 CFD 시뮬레이션을 수행하는 CFD 수행부(300); 및상기 CFD 수행부(300)의 수행 결과를 이용하여, 대상 환자의 심혈관 질환 위험도를 분석하는 결과 분석부(400);를 포함하며,상기 경계조건 변환부(200)는생체정보 입력부(100)를 통해서 입력된 생체 관련 정보들 중 최고 혈압, 최저 혈압을 이용하여, 박동혈류(pulsatile flow)를 산출하여 입구단 경계조건(inlet boundary condition)으로 변환하는 제1 변환부(210);생체정보 입력부(100)를 통해서 입력된 생체 관련 정보들 중 심혈관 CT 이미지, 상기도 CT 이미지를 이용하여 대상 환자의 AHI 값을 예측하고, 예측한 AHI 값과 입력된 상기 생체 관련 정보를 기저장된 변환 모델식에 적용하여, 출구단 경계조건(outlet boundary condition)으로 변환하는 제2 변환부(220); 및생체정보 입력부(100)를 통해서 입력된 생체 관련 정보들 중 적혈구 밀도, 혈액 내 칼슘 농도를 이용하여, 혈류 점성(blood viscosity)을 산출하여 유체 점도조건으로 변환하는 제3 변환부(230);를 더 포함하는, 수면 무호흡증 인자를 고려한 심혈관 질환 위험도 분석 시스템
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제 1항에 있어서,상기 생체정보 입력부(100)는대상 환자의 성별, 나이, 키, 몸무게, 최고 혈압, 최저 혈압, 적혈구 밀도, 혈액 내 칼슘 농도, 심혈관 CT 이미지 및 상기도(upper airway) CT 이미지를 포함하는 생체 관련 정보들을 입력받는, 수면 무호흡증 인자를 고려한 심혈관 질환 위험도 분석 시스템
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제 2항에 있어서,상기 제2 변환부(220)는상기 심혈관 CT 이미지, 상기도 CT 이미지를 이용하여 상기도 형상(upper airway morphology)에 대한 3차원 모델링을 수행하고, 상기 상기도 형상 데이터에 대한 전산유체해석을 수행하여, 수행 결과를 분석하여 대상 환자의 AHI(Apnea-Hypopnea Index) 값을 연산하는, 수면 무호흡증 인자를 고려한 심혈관 질환 위험도 분석 시스템
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제 4항에 있어서,상기 제2 변환부(220)는기저장된 변환 모델식으로 하기의 수식을 적용하는, 수면 무호흡증 인자를 고려한 심혈관 질환 위험도 분석 시스템
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제 1항에 있어서,상기 CFD 수행부(300)는LBM(Lattice Boltzmann Method)를 적용하여 대상 환자의 심혈관 CFD 시뮬레이션을 수행하는, 수면 무호흡증 인자를 고려한 심혈관 질환 위험도 분석 시스템
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제 1항에 있어서,상기 결과 분석부(400)는상기 CFD 수행부(300)의 수행 결과를 전달받아, 대상 환자의 FFR(Fractional Flow Reserve, 심근분확혈류예비력), WSS(Wall Shear Stress, 벽면전단응력도)를 이용하여 대상 환자의 심혈관 질환 위험도를 분석하는, 수면 무호흡증 인자를 고려한 심혈관 질환 위험도 분석 시스템
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수면 무호흡증 환자의 심혈관 질환 위험도를 분석하기 위해, 컴퓨터로 구현되는 수면 무호흡증 인자를 고려한 심혈관 질환 위험도 분석 시스템에 의해 각 단계가 수행되는 수면 무호흡증 인자를 고려한 심혈관 질환 위험도 분석 방법에 있어서,생체정보 입력부에서, 대상 환자에 대한 기설정된 항목의 생체 관련 정보들을 입력받는 생체정보 입력 단계(S100);경계조건 변환부에서, 상기 생체정보 입력 단계(S100)에 의해 입력된 상기 생체 관련 정보들을 이용하여, 전산유체해석(CFD, Computational Fluid Dynamics) 수행을 위한 경계조건으로 변환하는 경계조건 변환 단계(S200);CFD 수행부에서, 상기 경계조건 변환 단계(S200)에 의해 변환한 경계조건들을 적용하여, 대상 환자의 심혈관 CFD 시뮬레이션을 수행하는 CFD 수행 단계(S300); 및결과 분석부에서, 상기 CFD 수행 단계(S300)의 수행 결과인 대상 환자의 FFR(Fractional Flow Reserve, 심근분확혈류예비력), WSS(Wall Shear Stress, 벽면전단응력도)를 이용하여 심혈관 질환 위험도를 분석하는 위험도 분석 단계(S400);를 포함하며,상기 경계조건 변환 단계(S200)는입력된 상기 생체 관련 정보들 중 최고 혈압, 최저 혈압을 이용하여, 박동혈류(pulsatile flow)를 산출하여 입구단 경계조건(inlet boundary condition)으로 변환하는 제1 변환 단계(S210);입력된 상기 생체 관련 정보들 중 심혈관 CT 이미지, 상기도 CT 이미지를 이용하여 대상 환자의 AHI 값을 예측하고, 예측한 AHI 값과 입력된 상기 생체 관련 정보를 기저장된 변환 모델식에 적용하여, 출구단 경계조건(outlet boundary condition)으로 변환하는 제2 변환 단계(S220); 및입력된 상기 생체 관련 정보들 중 적혈구 밀도, 혈액 내 칼슘 농도를 이용하여, 혈류 점성(blood viscosity)을 산출하여 유체 점도조건으로 변환하는 제3 변환 단계(S230);를 더 포함하며,상기 CFD 수행 단계(S300)는LBM(Lattice Boltzmann Method)를 적용하여 대상 환자의 심혈관 CFD 시뮬레이션을 수행하는, 수면 무호흡증 인자를 고려한 심혈관 질환 위험도 분석 방법
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제 8항에 있어서,상기 생체정보 입력 단계(S100)는대상 환자의 성별, 나이, 키, 몸무게, 최고 혈압, 최저 혈압, 적혈구 밀도, 혈액 내 칼슘 농도, 심혈관 CT 이미지 및 상기도(upper airway) CT 이미지를 포함하는 생체 관련 정보들을 입력받는, 수면 무호흡증 인자를 고려한 심혈관 질환 위험도 분석 방법
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제 9항에 있어서,상기 제2 변환 단계(S220)는상기 심혈관 CT 이미지, 상기도 CT 이미지를 이용하여 상기도 형상(upper airway morphology)에 대한 3차원 모델링을 수행하고, 상기 상기도 형상 데이터에 대한 전산유체해석을 수행하여, 수행 결과를 분석하여 대상 환자의 AHI(Apnea-Hypopnea Index) 값을 연산하는, 수면 무호흡증 인자를 고려한 심혈관 질환 위험도 분석 방법
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