用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法和装置与流程

本发明涉及冠状动脉医学技术领域，特别是涉及一种用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法、装置及系统。

背景技术：

人体血液中的脂类及糖类物质在血管壁上的沉积将在血管壁上形成斑块，继而导致血管狭窄；特别是发生在心脏冠脉附近的血管狭窄将导致心肌供血不足，诱发冠心病、心绞痛等病症，对人类的健康造成严重威胁。据统计，我国现有冠心病患者约1100万人，心血管介入手术治疗患者数量每年增长大于10％。

冠脉造影cag、计算机断层扫描ct等常规医用检测手段虽然可以显示心脏冠脉血管狭窄的严重程度，但是并不能准确评价冠脉的缺血情况。为提高冠脉血管功能评价的准确性，1993年pijls提出了通过压力测定推算冠脉血管功能的新指标——血流储备分数(fractionalflowreserve，ffr)，经过长期的基础与临床研究，ffr已成为冠脉狭窄功能性评价的金标准。

ffr是冠状动脉血管评定参数的一种，微循环阻力指数imr等属于冠状动脉血管评定参数。

在冠状动脉造影图像中，需要结合流体力学分析cfd计算冠状动脉血管评定参数，而现有技术中没有用于流体力学分析的血管数学模型。

技术实现要素：

本发明提供了一种用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法、装置及系统，以解决现有技术中没有用于流体力学分析的血管数学模型的问题。

为实现上述目的，第一方面，本申请提供了一种用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，包括：

根据血管实时直径dt、血管中心线长度l进行三维建模，形成三维血管模型；

沿着所述三维血管模型的圆周面进行n边型网格划分，形成单层网格模型，其中n≥6；

对所述单层网格模型进行表面分层化处理，形成双层网格模型，即圆台血管数学模型。

可选地，上述的用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，所述沿着所述三维血管模型的圆周面进行n边型网格划分，形成单层网格模型，其中n≥6的方法包括：

沿着所述三维血管模型的圆周面，以三角形为最小单元进行网格划分；

按照顺序，每n个三角形组合转换成1个n边形，形成n边形初始网格；

删除所述n边形初始网格中每个n边形内部的连接线，形成单层n边形网格模型，其中n≥6。

可选地，上述的用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，所述沿着所述三维血管模型的圆周面，以三角形为最小单元进行网格划分的方法包括：

将所述三维血管模型分割成k段，

在每分段所述三维血管模型的圆周面上，以三角形为最小单元进行网格划分。

可选地，上述的用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，作为最小单元的所述三角形为等腰三角形。

可选地，上述的用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，所述对所述单层网格模型进行表面分层化处理，形成双层网格模型，即血管数学模型的方法包括：

获取血管壁厚h；

根据所述血管壁厚h、血管起始直径d起、血管结束直径d末和血管中心线长度l进行三维建模，在所述单层网格模型内表面或者外表面形成圆台三维模型；

根据所述单层网格模型的获取方法，沿着所述圆台三维模型的圆周面进行n边型网格划分，形成另一单层网格模型；

两层所述单层网格模型与所述血管壁厚h，形成所述双层网格模型，即所述血管数学模型。

可选地，上述的用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，所述根据血管实时直径dt、血管中心线长度l进行三维建模，形成三维血管模型的方法包括：

获取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像；

根据所述冠状动脉二维造影图像，获得血管实时直径dt，以及血管中心线拉直后的长度l；

根据所述dt和l三维建模，形成圆台三维模型。

可选地，上述的用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，所述根据所述冠状动脉二维造影图像，获得血管实时直径dt，以及血管中心线拉直后的长度l的方法包括：

沿着冠脉入口至冠脉末端方向，从每个体位的所述冠状动脉二维造影图像中均提取一条血管中心线；

根据所述冠状动脉二维造影图像和所述血管中心线获取拉直血管图像；

根据拉直后的所述血管中心线和所述拉直血管图像，获取拉直后的血管轮廓线；

获取拉直后的血管的几何信息，包括：血管实时直径dt，及血管中心线拉直后的长度即中心直线长度l。

可选地，上述的用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，所述根据所述dt和l三维建模，形成圆台三维模型的方法包括：

根据所述几何信息、所述中心线和所述轮廓线进行三维建模，获得三维血管模型；

从所述血管实时直径dt内获取血管起始直径d起和血管结束直径d末；

根据所述d起、d末和l进行三维建模，形成所述圆台三维模型。

可选地，上述的用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，在所述获取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像之后，在所述根据所述冠状动脉二维造影图像，获得血管实时直径dt内获取血管起始直径d起和血管结束直径d末，以及血管中心线拉直后的长度l之前还包括：

从所述冠状动脉二维造影图像中获取感兴趣的血管段；

拾取所述感兴趣的血管段的起始点和结束点；

从所述冠状动脉二维造影图像中分割出所述起始点、结束点对应的局部血管区域图。

可选地，上述的用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，所述从所述冠状动脉二维造影图像中分割出所述起始点、结束点对应的局部血管区域图的方法还包括：

拾取所述感兴趣的血管段的至少一个种子点；

分别对起始点、种子点、结束点的相邻两点间的二维造影图像进行分割，得到至少两个局部血管区域图。

可选地，上述的用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，所述沿着冠脉入口至冠脉末端方向，从每个体位的所述冠状动脉二维造影图像中均提取一条血管中心线的方法包括：

对所述局部血管区域图做图像增强处理，得到对比强烈的粗略血管图；

对所述粗略血管图做网格划分，沿着所述起始点至所述结束点方向，提取至少一条血管路径线；

选取一条所述血管路径线作为所述血管中心线。

可选地，上述的用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，所述对所述粗略血管图做网格划分，沿着所述起始点至所述结束点方向，提取至少一条血管路径线的方法包括：

对所述粗略血管图进行网格划分；

沿着所述起始点至所述结束点的血管延伸方向，搜索所述起始点与周边n个网格上的交叉点的最短时间路径作为第二个点，搜索所述第二个点与周边n个网格上的交叉点的最短时间路径作为第三个点，所述第三个点重复上述步骤，直至最短时间路径到达结束点，其中，n为大于等于1的正整数；

按照搜索顺序，从所述起始点至所述结束点的血管延伸方向连线，获得至少一条血管路径线。

可选地，上述的用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，所述选取一条所述血管路径线作为所述血管中心线的方法包括：

如果血管路径线为两条或两条以上，则对每条血管路径线从所述起始点至所述结束点所用的时间求和；

取用时最少的所述血管路径线作为所述血管中心线。

可选地，上述的用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，所述沿着冠脉入口至冠脉末端方向，从每个体位的冠状动脉二维造影图像中均提取一条血管中心线的方法包括：

对所述局部血管区域图进行图像处理，获取所述起始点和所述结束点之间的血管粗略走向线；

获取血管粗略边缘线，包含有所述血管粗略走向线的所述血管粗略边缘线之间的图像即为血管骨架；

从所述血管骨架上提取所述血管中心线。

可选地，上述的用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，所述从所述血管骨架上提取所述血管中心线的方法包括：

对处理后的所述区域图像进行网格划分；

沿着所述起始点至所述结束点方向，根据rgb值，对所述血管骨架进行搜索，搜索所述起始点与周边m个网格上的交叉点的rgb差值的最小值所在的点作为第二个点，搜索所述第二个点与周边m个网格上的交叉点的rgb差值的最小值所在的点作为第三个点，所述第三个点重复上述步骤，直至到达结束点，其中，m为大于等于1的正整数；

按照搜索顺序，从所述起始点至所述结束点获得至少一条连线；

如果连线为两条或两条以上，选取一条连线作为所述血管中心线。

可选地，上述的用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，所述根据拉直后的所述血管中心线和所述拉直血管图像，获取拉直后的血管轮廓线的方法包括：

在所述拉直血管图像上，设定血管直径阈值d阈；

根据所述d阈，在所述血管中心直线两侧生成血管预设轮廓线；

将所述血管预设轮廓线向所述血管中心直线逐级靠拢，获取拉直后的血管轮廓线。

第二方面，本申请提供了一种用于合成血管数学模型的装置，包括：依次连接的三维血管模型结构、单层网格模型结构和血管数学模型结构，所述血管数学模型结构与所述三维模型结构连接；

所述三维血管模型结构，用于根据血管实时直径dt、血管中心线长度l进行三维建模，形成三维血管模型；

所述单层网格模型结构，用于沿着所述三维血管模型的圆周面进行n边型网格划分，形成单层网格模型，其中n≥6；

所述血管数学模型结构，用于对所述单层网格模型进行表面分层化处理，形成双层网格模型，即血管数学模型。

第三方面，本申请提供了一种冠状动脉分析系统，包括：上述的用于合成血管数学模型的装置。

第四方面，本申请提供了一种计算机存储介质，计算机程序被处理器执行时实现上述的用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法。

本申请实施例提供的方案带来的有益效果至少包括：

本申请提供了用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，解决了现有技术中没有用于流体力学分析的血管数学模型的问题，弥补了行业的空白。由于血管壁具有一定的厚度，且主要在血管内壁会出现狭窄问题，因此本申请将通过将血管数学模型建成双层网格模型，具有一定的厚度，内层网格模型具有弹性，能够对血流速度起到修正作用，且外层网格模型会对内层网格模型起到形状固定的作用，结合力学分析能够有效的缓解血管内壁的变形，更加接近于真实血管狭窄的情况。进一步地，将单层网格模型的最小单元设置成边数≥6的多边形，由于三角形的形变能力较差，在一条边受到外力冲击时，另一条边也会发生形变，导致三角形的形变较大，而六边形在受到外力冲击时，只有两条边发生形变，其余4条边不会发生形变，因此六边形的形变较小，且双层网格模型会形成六边形棱柱，六边形棱柱相对于三角形棱柱更加稳定，且六边形相对于三角形具有采样点数量较少和采样效率较高等优势，在保持原有血管形态的基础上，能有效的提高流体力学分析cfd计算时的是计算效率，极大缩短计算时间。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本申请的用于流体力学分析的圆台血管数学模型的结构示意图；

图2为本申请的用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法的流程图；

图3为本申请的单层网格模型的结构示意图；

图4为本申请的s02的流程图；

图5为本申请的s03的流程图；

图6为本申请的s01的流程图；

图7为本申请的s400的流程图；

图8为本申请的s500的流程图；

图9为本申请的s510的第一种方法的流程图；

图10为本申请的s520的流程图；

图11为本申请的s510的第二种方法的流程图；

图12为本申请的s530’的流程图；

图13为本申请的s600的流程图；

图14为本申请的s700的流程图；

图15为本申请的s730的流程图；

图16为本申请的s900的流程图；

图17为三维血管模型；

图18为用于合成圆台血管数学模型的装置的结构框图；

图19为单层网格模型结构的结构框图；

图20为本申请的三维血管模型结构1的一个实施例的结构框图；

图21为本申请的三维血管模型结构1的一个实施例的另一结构框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

以下将以图式揭露本发明的多个实施方式，为明确说明起见，许多实务上的细节将在以下叙述中一并说明。然而，应了解到，这些实务上的细节不应用以限制本发明。也就是说，在本发明的部分实施方式中，这些实务上的细节是非必要的。此外，为简化图式起见，一些习知惯用的结构与组件在图式中将以简单的示意的方式绘示之。

在冠状动脉造影图像中，需要结合流体力学分析计算冠状动脉血管评定参数，而现有技术中没有用于流体力学分析的血管数学模型。

实施例1：

如图2所示，本申请提供了一种用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，包括：

s01，根据血管实时直径dt、血管中心线长度l进行三维建模，形成三维血管模型；

s02，沿着所述三维血管模型的圆周面进行n边型网格划分，形成如图3所示的单层网格模型，其中n≥6；

s03，对所述单层网格模型进行表面分层化处理，形成双层网格模型，即如图1所示的血管数学模型。

本申请提供了用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，解决了现有技术中没有用于流体力学分析的血管三维网格模型的问题，弥补了行业的空白。由于血管壁具有一定的厚度，且主要在血管内壁会出现狭窄问题，因此本申请将通过将血管数学模型建成双层网格模型，更加接近于血管的真实状态，且外层网格模型会对内层网格模型起到形状固定的作用，结合力学分析能够有效的缓解血管内壁的变形，更加接近于真实血管狭窄的情况。进一步地，将单层网格模型的最小单元设置成边数≥6的多边形，由于三角形的形变能力较差，在一条边受到外力冲击时，另一条边也会发生形变，导致三角形的形变较大，而六边形在受到外力冲击时，只有两条边发生形变，其余4条边不会发生形变，因此六边形的形变较小，且双层网格模型会形成六边形棱柱，六边形棱柱相对于三角形棱柱更加稳定，且六边形相对于三角形具有采样点数量较少和采样效率较高等优势，在保持原有血管形态的基础上，能有效的提高流体力学分析cfd计算时的是计算效率，极大缩短计算时间。

实施例2：

本申请提供了一种用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法，如图2所示，包括：

s01，根据血管实时直径dt、血管中心线长度l进行三维建模，形成三维血管模型，如图6所示，包括：

s100，获取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像；优选地，两个体位之间的夹角大于等于30度；

s200，从所述冠状动脉二维造影图像中获取感兴趣的血管段；

s300，拾取感兴趣的血管段的起始点和结束点；

s400，从冠状动脉二维造影图像中分割出起始点、结束点对应的局部血管区域图，如图7所示，包括：

s410，拾取感兴趣的血管段的至少一个种子点；

s420，分别对起始点、种子点、结束点的相邻两点间的二维造影图像进行分割，得到至少两个局部血管区域图；

s500，根据所述冠状动脉二维造影图像，获得血管实时直径dt，以及血管中心线拉直后的长度l，包括：

沿着冠脉入口至冠脉末端方向，从每个体位的所述冠状动脉二维造影图像中均提取一条血管中心线，包括两种方法：

如图8所示，第一种方法为：

s510，分别从每个体位的局部血管区域图上提取至少一条血管路径线，如图9所示，包括：

s511，在每幅局部血管区域图中，以感兴趣的血管段作为前景，其他区域作为背景，强化前景，弱化背景，得到对比强烈的粗略血管图；

s512，对粗略血管图进行网格划分；

s513，沿着起始点至结束点的血管延伸方向，搜索起始点与周边n个网格上的交叉点的最短时间路径作为第二个点，搜索第二个点与周边n个网格上的交叉点的最短时间路径作为第三个点，第三个点重复上述步骤，直至最短时间路径到达结束点，其中，n为大于等于1的正整数；

s514，按照搜索顺序，从起始点至结束点的血管延伸方向连线，获得至少一条血管路径线；

s520，选取一条血管路径线作为血管中心线，如图10所示，包括：

s521，如果血管路径线为两条或两条以上，则对每条血管路径线从起始点至结束点所用的时间求和；

s522，取用时最少的血管路径线作为血管中心线。

如图11所示，第二种方法为：

s510’，对局部血管区域图进行图像处理，获取起始点和结束点之间的血管粗略走向线；

s520’，获取血管粗略边缘线，包含有血管粗略走向线的血管粗略边缘线之间的图像即为血管骨架；

s530’，从血管骨架上提取血管中心线，如图12所示，包括：

s531’，对处理后的区域图像进行网格划分；

s532’，沿着起始点至结束点方向，根据rgb值，对血管骨架进行搜索，搜索起始点与周边m个网格上的交叉点的rgb差值的最小值所在的点作为第二个点，搜索第二个点与周边m个网格上的交叉点的rgb差值的最小值所在的点作为第三个点，第三个点重复上述步骤，直至到达结束点，其中，m为大于等于1的正整数；

s533’，按照搜索顺序，从起始点至结束点获得至少一条连线；

s534’，如果连线为两条或两条以上，选取一条连线作为血管中心线。

s600，根据所述冠状动脉二维造影图像和所述血管中心线获取拉直血管图像，如图13所示，包括：

s610，将血管中心线拉直，获得血管中心直线；

s620，沿着起始点至结束点的血管延伸方向，将局部血管区域图分为x个单元，其中x为正整数；

s630，将每个单元的血管中心线沿着血管中心直线对应设置；

s640，对应设置后的图像为拉直血管图像；

s700，根据拉直后的所述血管中心线和所述拉直血管图像，获取拉直后的血管轮廓线，如图14所示，包括：

s710，在拉直血管图像上，设定血管直径阈值d阈；

s720，根据d阈，在血管中心直线两侧生成血管预设轮廓线；

s730，将血管预设轮廓线向血管中心直线逐级靠拢，获取拉直后的血管轮廓线，如图15所示，包括：

s731，将血管预设轮廓线分成y个单元，其中y为正整数；

s732，获取每个单元的位于每条血管预设轮廓线上的z个点；

s733，沿着垂直于血管中心直线方向，将z个点分别向血管中心直线分级靠拢，产生z个靠拢点，其中z为正整数；

s734，设定rgb差值阈值为δrgb阈，沿着垂直于血管中心直线方向，每次靠拢均将靠拢点的rgb值与血管中心直线上的点的rgb值作比较，当差值小于等于δrgb阈时，则靠拢点停止向血管中心直线靠拢；

s735，获取靠拢点作为轮廓点；

s736，依次连接轮廓点形成的平滑曲线即为血管轮廓线；

s800，获取拉直后的血管的几何信息，包括：血管实时直径dt，及血管中心线拉直后的长度即中心直线长度l，具体为：

(1)血管实时直径dt、(2)血管中心直线长度l；

(1)血管实时直径dt的获取方法包括：

沿着垂直于血管中心直线方向，获取相对设置的所有轮廓点之间的距离，即为血管实时直径dt。

s900，根据所述dt和l三维建模，形成圆台三维模型，如图16所示，包括：

s910，从所述血管实时直径dt内获取血管起始直径d起和血管结束直径d末，以及血管中心直线长度l；

s920，根据d起和d末和l三维建模，形成如图17所示的圆台三维模型；

s02，沿着所述三维血管模型的圆周面进行n边型网格划分，形成单层网格模型，其中n≥6，如图4所示，包括：

s021沿着所述所述三维血管模型的圆周面，以三角形为最小单元进行网格划分，包括：

将所述三维血管模型分割成k段，

在每分段所述三维血管模型的圆周面上，以三角形为最小单元进行网格划分，优选地，作为最小单元的三角形为等腰三角形；

s022，按照顺序，每n个三角形组合转换成1个n边形，形成n边形初始网格；

s023，删除所述n边形初始网格中每个n边形内部的连接线，形成单层n边形网格模型，其中n≥6；

s03，对所述单层网格模型进行表面分层化处理，形成双层网格模型，即血管数学模型，如图5所示，包括：

s031，获取血管壁厚h；优选地，h＝0.2mm～2mm；

s032，根据所述血管壁厚h、血管起始直径d起、血管结束直径d末和血管中心线长度l进行三维建模，在所述单层网格模型内表面或者外表面形成圆台三维模型；

s033，根据所述单层网格模型的获取方法，沿着所述圆台三维模型的圆周面进行n边型网格划分，形成另一单层网格模型；

s034，两层所述单层网格模型与所述血管壁厚h，形成所述双层网格模型，即所述血管数学模型。

实施例3：

如图18所示，本申请提供了一种用于合成血管数学模型的装置，包括：依次连接的三维血管模型结构1、单层网格模型结构2和圆台血管数学模型结构3，所述血管数学模型结构3与所述三维模型结构1连接；所述三维血管模型结构1用于根据血管实时直径dt、血管中心线长度l进行三维建模，形成三维血管模型；所述单层网格模型结构2用于沿着所述三维血管模型的圆周面进行n边型网格划分，形成单层网格模型，其中n≥6；所述血管数学模型结构3用于对所述单层网格模型进行表面分层化处理，形成双层网格模型，即血管数学模型。

如图20所示，三维血管模型结构1还包括：依次连接的中心线提取单元100、拉直单元200、轮廓线单元300、几何信息单元400和三维建模单元500；拉直单元200与几何信息单元400连接，三维建模单元500与拉直单元200、轮廓线单元300连接；中心线提取单元100用于沿着冠脉入口至冠脉末端方向，从至少两个体位的冠状动脉二维造影图像中均提取一条血管中心线；拉直单元200用于接收中心线提取单元100发送的血管中心线，根据冠状动脉二维造影图像和血管中心线获取拉直血管图像；轮廓线单元300用于接收拉直单元200发送的拉直血管图像，根据拉直后的血管中心线和拉直血管图像，获取拉直后的血管轮廓线；几何信息单元400用于接收拉直单元200发送的拉直血管图像、轮廓线单元300发送的血管轮廓线，获取拉直后的血管的几何信息；三维建模单元500用于接收拉直单元200发送的拉直血管图像、轮廓线单元300发送的血管轮廓线、几何信息单元400发送的血管的几何信息，根据几何信息、中心线和轮廓线进行三维建模，获得三维血管模型。

如图21所示，本申请的一个实施例中，上述装置还包括：与中心线提取单元100连接的图像分割单元600；图像分割单元600，用于从冠状动脉二维造影图像中分割出起始点、结束点对应的局部血管区域图，或者对起始点、种子点、结束点的相邻两点间的二维造影图像进行分割，得到至少两个局部血管区域图。

如图21所示，本申请的一个实施例中，中心线提取单元100还包括：依次连接的血管路径模块110和血管中心线提取模块120，血管路径模块110与图像分割单元600连接；血管路径模块110，用于分别从每个体位的局部血管区域图上提取至少一条血管路径线；血管中心线提取模块120，用于从血管路径模块110发送的血管路径线中选取一条作为血管中心线。

如图19所示，本申请的一个实施例中，单层网格模型结构2还包括：依次连接的三角形网格划分单元21、n边形网格划分单元22和单层网格模型单元23，单层网格模型单元23与血管数学模型结构3连接；三角形网格划分单元21与三维建模单元500连接，三角形网格划分单元用于沿着所述三维血管模型的圆周面，以三角形为最小单元进行网格划分；n边形网格划分单元22用于按照顺序，将每n个三角形组合转换成1个n边形，形成n边形初始网格；单层网格模型单元23用于删除所述n边形初始网格中每个n边形内部的连接线，形成单层n边形网格模型，其中n≥6。

本申请提供了一种冠状动脉分析系统，包括：上述的用于合成血管数学模型的装置。

本申请提供了一种计算机存储介质，计算机程序被处理器执行时实现上述的用于流体力学分析的圆台血管数学模型的合成方法。

所属技术领域的技术人员知道，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、驻留软件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本发明的各个方面还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。本发明的实施例的方法和/或系统的实施方式可以涉及到手动地、自动地或以其组合的方式执行或完成所选任务。

例如，可以将用于执行根据本发明的实施例的所选任务的硬件实现为芯片或电路。作为软件，可以将根据本发明的实施例的所选任务实现为由计算机使用任何适当操作系统执行的多个软件指令。在本发明的示例性实施例中，由数据处理器来执行如本文的根据方法和/或系统的示例性实施例的一个或多个任务，诸如用于执行多个指令的计算平台。可选地，该数据处理器包括用于存储指令和/或数据的易失性储存器和/或用于存储指令和/或数据的非易失性储存器，例如，磁硬盘和/或可移动介质。可选地，也提供了一种网络连接。可选地也提供显示器和/或用户输入设备，诸如键盘或鼠标。

可利用一个或多个计算机可读的任何组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举列表)将包括以下各项：

具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括(但不限于)无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。

例如，可用一个或多个编程语言的任何组合来编写用于执行用于本发明的各方面的操作的计算机程序代码，包括诸如java、smalltalk、c++等面向对象编程语言和常规过程编程语言，诸如"c"编程语言或类似编程语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络--包括局域网(lan)或广域网(wan)-连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些计算机程序指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。

也可以把这些计算机程序指令存储在计算机可读介质中，这些指令使得计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备以特定方式工作，从而，存储在计算机可读介质中的指令就产生出包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的指令的制造品(articleofmanufacture)。

还可将计算机程序指令加载到计算机(例如，冠状动脉分析系统)或其它可编程数据处理设备上以促使在计算机、其它可编程数据处理设备或其它设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现过程，使得在计算机、其它可编程装置或其它设备上执行的指令提供用于实现在流程图和/或一个或多个框图方框中指定的功能/动作的过程。

本发明的以上的具体实例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。