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CN118402013A - 导丝和导管选择及实时引导 - Google Patents

导丝和导管选择及实时引导 Download PDF

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CN118402013A
CN118402013A CN202280083500.9A CN202280083500A CN118402013A CN 118402013 A CN118402013 A CN 118402013A CN 202280083500 A CN202280083500 A CN 202280083500A CN 118402013 A CN118402013 A CN 118402013A
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R·M·J·冯克恩
O·范德斯路易斯
P·R·M·范比尔斯
R·L·J·M·乌巴赫斯
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Koninklijke Philips NV
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Abstract

一种血管治疗装置(1)包括电子处理设备(18)，所述电子处理设备包括至少一个电子处理器(20)，所述至少一个电子处理器被编程为：检索要在血管内流程中使用的相关联的血管内器械(10)的血管内器械模型(40)；检索解剖结构的患者模型(38)，所述解剖结构至少包括要经受所述血管内流程的患者的脉管系统；并且在所述血管内流程之前和/或期间，使用所述器械模型和所述患者模型对所述相关联的血管内器械经过相关联的患者的所述脉管系统的通路进行建模；并且基于经建模的所述相关联的血管内器械经过所述相关联的患者的血管的通路来输出用于血管内治疗流程的处置信息。

Description

导丝和导管选择及实时引导
技术领域
下文总体上涉及血管内流程领域、导管领域、血栓切除术领域、成像领域、凝块取出领域、模拟建模领域和相关领域。
背景技术
对于微创血管内流程，有很多种器械(例如，导丝和导管)可供使用。为了到达处置位置，外科医生切开血管，将器械的远端插入血管，然后推动器械经过脉管系统，直到尖端到达处置位置为止。在这样做时，外科医生可能需要导航经过血管分支点、曲折的血管节段和其他挑战。器械插入可以(例如使用外部X射线或超声成像设备和/或安装在器械尖端的血管内超声(IVUS)换能器)在医学成像引导下完成，以提供对器械经过脉管系统的进程的有限可视化。然而，并不总是清楚使用哪种器械对于以下考量是最优的：能够在最少量的时间内被引导到目标区并且对组织或设备的损伤/损坏量最小。此外，医学成像即使可用，也可能难以解释，并且可能对诸如血管分支点之类的重要特征提供低对比度或无对比度。成功插入器械以到达处置位置还可能取决于器械进入脉管系统的初始切口的位置，但是外科医生关于切口位置得到的指导也很有限。
在将器械导航经过患者的组织期间，存在组织损伤和设备损坏的风险，需要医生避免这种情况。如果超过某些阈值，则没有反馈(例如，视觉、触觉或听觉信号)来提供警告。另外，医生在导管或导丝的手柄处感受到的阻力是沿着导管或导丝的整个长度的局部阻力的总和。它并不提供关于患者的组织的潜在局部机械应力集中的信息。
由于器械在组织中的可操纵性有限以及器械必须遵循的血管路径的复杂形状，因此准确到达每个患者的期望位置是一个困难且可能反复的过程。部分原因是患者的解剖结构的巨大差异和大量可用的医疗器械。
下文公开了克服这些问题和其他问题的某些改进。
发明内容
在本文公开的一些实施例中，一种血管治疗装置包括电子处理设备，所述电子处理设备包括至少一个电子处理器，所述至少一个电子处理器被编程为：检索要在血管内流程中使用的相关联的血管内器械的血管内器械模型；检索解剖结构的患者模型，所述解剖结构至少包括要经受所述血管内流程的患者的脉管系统；并且在所述血管内流程之前和/或期间，使用所述器械模型和所述患者模型对所述相关联的血管内器械经过相关联的患者的所述脉管系统的通路进行建模；并且基于经建模的所述相关联的血管内器械经过所述相关联的患者的血管的通路来输出用于血管内治疗流程的处置信息。
在本文公开的一些实施例中，一种血管治疗包括：检索要在血管内流程中使用的相关联的血管内器械的血管内器械模型；检索解剖结构的患者模型，所述解剖结构至少包括要经受所述血管内流程的患者的脉管系统；并且在所述血管内流程之前和/或期间，使用所述器械模型和所述患者模型对所述相关联的血管内器械经过相关联的患者的血管的通路进行建模；并且基于经建模的所述相关联的血管内器械经过所述相关联的患者的所述血管的通路来输出用于血管内治疗流程的处置信息。
一个优点在于在确定要在血管内医学流程中使用的适当或最优的医疗器械时提供辅助。
另一优点在于使用对医疗器械插入和导航的预测性计算模拟来确定要在血管内流程中使用的器械的最优类型。
另一优点在于使用对患者的预测性计算模拟来确定在血管内流程中医疗器械的最优进入位置。
另一优点在于在血管内流程期间实时确定患者的组织的应力水平并在应力水平逼近临界值时发出警告。
另一优点在于提高了医学流程期间的患者安全性。
给定的实施例可以不提供，提供一个、两个、更多个或所有前述优点，并且/或者可以提供本领域普通技术人员在阅读和理解了本公开内容后将变得明显的其他优点。
附图说明
本公开内容可以采取各种部件和部件布置的形式以及各个步骤和步骤安排的形式。附图仅用于说明优选实施例的目的，且不应被解释为限制本公开内容。
图1图解性地图示了根据本公开内容的血管内治疗装置。
图2图解性地图示了使用图1的装置执行血管内治疗的方法。
图3图解性地图示了由图1的装置生成的示例视觉绘制。
具体实施方式
下文涉及一种在插入导丝或导管时为外科医生提供引导的方法。额外地或替代地，可以在选择器械(即，导丝或导管)时提供指导。
目前，外科医生基于他的知识和专业来选择器械，有时参考患者的计算机断层摄影(CT)医学图像或其他医学图像来辅助选择。根据直径、硬度和尖端结构等特性来选择器械。外科医生将器械插入患者体内通常大约1米左右，但是更一般地，总插入距离取决于器械进入的切口点、处置的位置以及介入的血管路径。在这样做时，外科医生由在手柄处感测到的阻力的感觉来引导，外科医生通过手柄操纵该器械，可能由使用外部成像系统(例如，超声(US))或内部成像设备(例如，使得能够重建血管管腔的三维(3D)图像的光学形状纤维)采集的医学图像来引导。前述反馈是有限的，并且如果出现错误，外科医生就可能会无意中损伤血管或周围组织并且/或者可能损坏器械本身。
在本文公开的一些实施例中，组合了器械的数字孪生(即，模拟模型)，并且器械的数字孪生与患者脉管系统的数字孪生相互作用，以向外科医生提供更多信息。器械模型可以对诸如器械直径、硬度、尖端配置等方面进行建模。患者模型可以对脉管系统的3D几何布局以及组织特性(弹性、模量、密度等)进行建模。患者模型可以是通用患者模型，或者可以是例如通过基于通用患者模型与特定患者的CT或其他医学图像的可变形配准，针对特定患者的特定脉管系统调整通用患者模型而生成的患者特异性模型。在另一示例中，能够仅根据成像数据来生成患者特异性模型。
在预备性实施例中，在实际执行介入流程之前，使用两个数字孪生对介入流程进行建模。以这种方式，能够预测潜在的问题，例如，可能呈现高问题风险的路径的曲折部分，或者从预期的入口位点无法到达目标位点的情况。这些预备性模拟的输出可以包括器械选择、用于将器械插入脉管系统的入口位点的确定，以及“路线图”，在一些实施例中，该“路线图”可以被呈现为脉管系统的3D绘制，其中描画了器械路径并注释了沿着该路径的麻烦点。
在围手术期实施例中，在将器械插入患者体内的过程期间使用两个数字孪生。有利的是，这些实施例能够接收额外的输入，例如，到目前为止插入的器械长度和在手柄处感测到的阻力(并且/或者，在变型实施例中，在尖端或沿着器械的中间点处放置的阻力或其他反馈传感器)。使用这种反馈器械方式，能够实时调整建模以更接近地模拟在插入期间出现的真实世界情况。这里的输出可以包括当器械尖端逼近路径的曲折部分或其他敏感区时降低插入速率的警告，以及显示器械目前的实际位置和器械的剩余路径的图形路线图。在一些示例中，输出能够指导用户对器械的最优操作，使得器械在插入时遵循正确的路径(例如，弯曲导管尖端的正确轴向旋转以进入正确的分支或分叉)。
在变型围手术期实施例中，如果实时成像数据可用(外部成像(例如，外部US)或内部成像(例如，光学形状纤维)，则这能够充当使用两个数字孪生执行的建模的另外的输入。
在任意前述实施例中，建模能够任选地执行“假设”场景，以例如提供对用于特定流程的最佳器械的流程前推荐，或者提供关于在血管分支位置处遵循哪条血管路径的围手术期推荐。
参考图1，图解性地示出了图示性血管内治疗(即，血栓切除术或动脉粥样硬化切除术)装置1。如图1所示，装置1包括用于血管治疗医学流程的血管内器械10(例如，导丝、导管等)。在一些示例中，医疗器械10能够包括一个或多个附着于其上或结合于其中的传感器12。当血管内器械10行进经过正在经历血管内治疗流程的患者的血管V时，传感器12能够测量医疗器械10的位置数据。在静脉内治疗流程(例如，血栓切除术)的情况下，血管V通常可以是静脉脉管系统，或者在动脉内治疗流程(例如，动脉粥样硬化切除术)的情况下，血管V可以是动脉脉管系统。
图1还示出了电子处理设备18，例如，工作站计算机，或者更一般地，计算机。电子处理设备18还可以包括一个服务器计算机或多个服务器计算机(例如互连以形成服务器集群、云计算资源等)以执行更复杂的计算任务。工作站18包括典型的部件，例如，电子处理器20(例如，微处理器)、至少一个用户输入设备(例如，鼠标、键盘、轨迹球等)22和显示设备24(例如，LCD显示器、等离子体显示器、阴极射线管显示器等)。在一些实施例中，显示设备24能够是与工作站18分离的部件，或者可以包括两个或更多个显示设备。
电子处理器20能与一个或多个非瞬态存储介质26操作性连接。作为非限制性说明性示例，非瞬态存储介质26可以包括以下各项中的一项或多项：磁盘、RAID或其他磁性存储介质；固态驱动器、闪存驱动器、电可擦除只读存储器(EEROM)或其他电子存储器；光盘或其他光学存储装置；其各种组合等；并且可以是例如网络存储器、工作站18的内部硬盘驱动器、其各种组合等。应当理解，本文中对一种或多种非瞬态介质26的任何引用都应被广义地解释为涵盖单一介质或相同或不同类型的多种介质。同样，电子处理器20可以被实施为单个电子处理器或两个或更多个电子处理器。非瞬态存储介质26存储能由至少一个电子处理器20运行的指令。指令包括用于生成图形用户界面(GUI)28的可视化以供显示在显示设备24上的指令。
图1还示出了成像设备30，成像设备30被配置为在血管内流程期间采集血管内器械10的图像32。成像设备30与电子处理设备18的至少一个电子处理器20通信。特别地，在说明性示例中，成像设备30包括CT成像设备30；然而，将意识到，可以使用任何合适的成像设备，例如，X射线、超声(US)、磁共振成像(MRI)、核成像或任何其他合适的成像设备。在一些示例中，成像设备30能够是荧光透视成像设备(例如，X射线成像设备、C形臂成像设备、CT扫描器等)，以用于对患者的血管V中的血管内器械10进行可视化。
图像32能够被存储在非瞬态存储介质26中，或者被存储在服务器计算机36中。另外，服务器计算机36还能够存储处置部位的患者数字孪生模型38(即，模拟模型)。患者数字孪生模型38包括与患者的脉管系统的几何布局、患者的组织的弹性、患者的组织的模量以及患者的组织的密度有关的数据。在一个示例中，患者数字孪生模型38能够包括通用患者，而在另一示例中，患者数字孪生模型38是从具有要经历介入血管治疗流程的患者的成像数据的通用患者模型调整的患者特异性模型。
能够通过使用所采集的CT图像32来生成患者数字孪生模型38，并且能够将CT图像32中示出的患者的脉管系统转换成模拟网格，在该模拟网格上求解离散形式的相关平衡方程(例如，有限元分析、有限体积分析、格子波尔兹曼分析、有限差分方法分析等)。基于血管内器械10的尺寸、设备的(生物)机械特性(例如，装配在血管内器械10中的零件的弹性硬度)和周围患者组织(例如，各向异性的超弹性特性)、组织解剖学、设备与组织之间的相互作用机制(例如，摩擦)以及设备的负载状况(例如，临床医生规定的力)，根据基于物理学的计算来获得血管内器械10的运动和变形。另外，能够通过来自图像32、传感器12等的新的信息的持续流入来更新患者数字孪生模型38。
服务器计算机36还存储一个或多个血管内器械(包括血管内器械10)的血管内器械数字孪生模型40。血管内器械数字孪生模型40能够至少包括医疗器械10的直径、医疗器械10的硬度、医疗器械10的尖端配置等。
如上所述，至少一个电子处理器20被配置为执行血管内治疗方法或过程100。非瞬态存储介质26存储指令，所述指令能由至少一个电子处理器20读取并运行以执行所公开的操作(包括执行血管内治疗方法或过程100)。在一些示例中，方法100可以至少部分地通过云处理来执行。
参考图2并继续参考图1，将血管治疗方法100的说明性实施例图解性地示为流程图。在操作102处，从服务器计算机36检索患者数字孪生模型38和血管内器械模型40。
在(能够在使用医疗器械10的血管内流程之前和/或期间执行的)操作104处，能够使用患者数字孪生模型38和血管内器械模型40对医疗器械10经过患者的血管(即，血管V)的通路(或脉管系统的平均形状)进行建模，以基于该建模来生成处置信息。这能够用多种方式来执行。
在一个示例中，建模操作104包括：针对医疗器械10经过脉管系统的多条不同候选路线并且任选地针对多个不同候选进入位点(即，用于进入脉管系统以初始插入器械的候选切口位点)，对医疗器械10经过患者的脉管系统的通路进行建模。处置信息包括从基于建模选择的候选路线中选择的相关联的血管内器械经过血管的推荐路线，并且任选地还包括推荐的进入位点。在从不同的候选路线中进行选择的过程中，能够使用合适的度量来对每条候选路线进行评分，例如，路线的总长度(优选较短的路线)、沿着路线穿过的血管分支的总数(优选穿过较少的血管分支)和/或测量沿着路线的转弯的数量/锐度的曲折度量(优选较直/不太曲折的路线)。在另一示例中，处置信息包括进行预弯曲的推荐。例如，器械10的导丝。这些仅仅是路线推荐的一些可能度量的说明性示例。
在另一示例中，建模操作104包括：使用与不同的候选血管内器械10相对应的不同的血管内器械模型40，为多个不同的候选医疗器械10进行对医疗器械10经过患者的血管的通路进行建模。处置信息包括基于建模选择的推荐的医疗器械10。在一种推荐器械的方法中，能够分析血管路线以确定沿着血管路线具有最小转弯半径的转弯、沿着该路线遇到的最小血管管腔直径以及该路线的总长度。如果有任何器械的最小允许转弯半径大于所确定的沿着该路线的最小转弯半径，则不推荐使用该器械。同样，如果有任何器械的直径大于沿着该路线的最小血管管腔直径，则不推荐使用该器械。如果有任何器械的可插入总长度小于路线的总长度，则同样不推荐使用该器械。这些仅仅是器械推荐的一些可能度量的说明性示例。
在另一示例中，建模操作104包括：在医疗器械10经过血管的通路期间根据沿着医疗器械10的位置对医疗器械10上的摩擦力进行建模。处置信息包括在基于建模确定的医疗器械10经过血管的通路期间对医疗器械10上的高摩擦力的区域的识别。任选地，也将在每个这样的区域处的定量摩擦力提供为处置信息。
在另一示例中，建模操作104包括在医疗器械10经过血管的通路期间根据沿着脉管系统的位置对组织损伤风险进行建模。处置信息包括对具有基于建模确定的高组织损伤风险的血管区域的识别。能够基于根据位置的对应摩擦力和根据位置的一种或多种组织特性(例如，血管壁顺应性)来根据位置对组织损伤风险进行建模。
在适用于围手术期实施例的另一示例中，至少一个电子处理器20能够在血管内流程期间从(一个或多个)传感器12接收传感器读取结果，并且使用传感器读取结果以及患者数字孪生模型38和血管内器械模型40来执行建模操作104。在另一示例中，CT图像32以及患者数字孪生模型38和血管内器械模型40可以用于执行建模操作104。在另一示例中，CT图像32能够用于更新患者数字孪生模型38和/或血管内器械模型40。
在另一示例中，患者数字孪生模型38和血管内器械模型40能够用于执行假设场景以生成要在介入血管治疗流程中使用的处置信息。假设场景能够包括外推数据和关于形状、位置、插入速度等的当前信息。另外，能够模拟其他场景，例如，插入速度的变化(例如，停止或撤回)、导管或导丝的旋转、改变为具有另一尖端曲率的另一导丝等。这些模拟的结果能够被包括在处置信息中。这样的假设场景能够在流程前实施例中运行(例如，如前所述，模拟不同的候选入口点和不同的候选路线)和/或在围手术期实施例中运行。在后一种情况下，建模能够提供辅助，例如，当外科医生遇到血管分支点时，以便提供关于遵循哪个血管分支的引导。在另一示例中，在血管治疗流程期间，能够执行假设场景并将其用作在血管治疗流程之前没有预测到的、但是通过用正在进行的血管治疗流程期间获得的信息更新的模型的预测而揭示的可能组织损伤的警告。
在适用于围手术期实施例的其他示例中，处置信息还能够包括以下各项中的一项或多项：关于提高、降低或逆转医疗器械10插入患者体内的插入速度的消息、医疗器械10的插入路线的图形，以及医疗器械10的插入路线中的潜在麻烦位置。在另一示例中，该消息能够包括：通过指定医疗器械10是必须前进还是必须缩回而涉及医疗器械10的轴向旋转、弯曲甚至插入速度的推荐。这些都仅仅是示例，而不应被解释为限制。
在操作106处，例如在电子处理设备18的显示装置24上输出所生成的处置信息。输出操作106能够包括生成和显示医疗器械10经过血管的通路的视觉绘制42，其中，在视觉绘制42中指示医疗器械10经过血管的通路期间医疗器械10上的高摩擦力的区域。在另一示例中，视觉绘制42能够包括医疗器械10经过血管的通路，其中，在视觉绘制中指示具有高组织损伤风险的血管区域。在另一示例中，视觉绘制42能够包括当在显示设备24上显示图像32中的一幅或多幅图像时被标绘在图像32中的一幅或多幅图像旁边的或被叠加在图像32中的一幅或多幅图像上的额外数据。额外数据能够包括例如基于计算出的组织和医疗器械10上的机械负荷而得到的对组织和/或医疗器械10的损伤水平的风险。这种情况下的模拟能够基于在流程前收集的患者几何数据。这些都仅仅是示例，而不应被解释为限制。
图3示出了视觉绘制42的示例。视觉绘制42能够包括对无组织损伤风险或低组织损伤风险的指示(在44处标明)、对中等组织损伤风险的指示(在46处标明)、对高组织损伤风险的指示(在48处标明)、血管(在50处标明)、医疗器械10的导管的表示(在52处标明)、医疗器械10的导丝的表示(在54处标明)、对移动医疗器械10的方向的指示(在56处标明)，以及对警告或建议的指示(在58处标明)。
已经参考优选实施例描述了本公开内容。在阅读和理解了前面的详细描述后，其他人可以想到修改和变更。本文旨在将示例性实施例解释为包括所有这样的修改和变更，只要它们落入所附权利要求或其等同物的范围内即可。

Claims (20)

1.一种血管治疗装置(1)，包括：
电子处理设备(18)，其包括至少一个电子处理器(20)，所述至少一个电子处理器被编程为：
检索要在血管内流程中使用的相关联的血管内器械(10)的血管内器械模型(40)；
检索解剖结构的患者模型(38)，所述解剖结构至少包括要经受所述血管内流程的患者的脉管系统；并且
在所述血管内流程之前和/或期间，使用所述器械模型和所述患者模型对所述相关联的血管内器械经过相关联的患者的所述脉管系统的通路进行建模；并且
基于经建模的所述相关联的血管内器械经过所述相关联的患者的血管的通路来输出用于血管内治疗流程的处置信息。
2.根据权利要求1所述的血管治疗装置(1)，其中，所述至少一个电子处理器(20)被编程为：
针对所述相关联的血管内器械(10)经过所述相关联的患者的所述血管的多条不同候选路线，对所述相关联的血管内器械经过所述血管的所述通路进行建模，
其中，所述处置信息包括从基于所述建模选择的所述候选路线中选择的所述相关联的血管内器械经过所述血管的推荐路线。
3.根据权利要求1所述的血管治疗装置(1)，其中，所述至少一个电子处理器(20)被编程为：
使用与不同的候选相关联的血管内器械相对应的不同的血管内器械模型(40)，为多个所述不同的候选相关联的血管内器械进行对所述相关联的血管内器械(10)经过所述相关联的患者的所述血管的所述通路的建模，
其中，所述处置信息包括基于所述建模选择的推荐的相关联的血管内器械。
4.根据权利要求1所述的血管治疗装置(1)，其中，对所述相关联的血管内器械(10)经过所述相关联的患者的所述血管的所述通路进行建模包括：
在所述相关联的血管内器械经过所述血管的所述通路期间根据沿着所述相关联的血管内器械的位置对所述相关联的血管内器械上的摩擦力进行建模，
其中，所述处置信息包括在基于所述建模确定的所述相关联的血管内器械经过所述血管的所述通路期间对所述相关联的血管内器械上的高摩擦力的区域的识别。
5.根据权利要求4所述的血管治疗装置(1)，其中，输出所述处置信息包括：
生成对所述相关联的血管内器械(10)经过所述血管的所述通路的视觉绘制(42)，其中，在所述视觉绘制中指示在所述相关联的血管内器械经过所述血管的所述通路期间所述相关联的血管内器械上的高摩擦力的所述区域。
6.根据权利要求4和5中的任一项所述的血管治疗装置(1)，其中，在所述血管内流程期间执行所述建模，并且所述至少一个电子处理器(20)还被编程为：
从被附接到相关联的介入器械(10)的一个或多个传感器(12)接收传感器读取结果；并且
使用所述器械模型(40)和所述患者模型(38)并且还使用接收到的传感器读取结果来执行所述建模。
7.根据权利要求1所述的血管治疗装置(1)，其中，对所述相关联的血管内器械(10)经过所述相关联的患者的所述血管的所述通路进行建模包括：
在所述相关联的血管内器械经过所述血管的所述通路期间根据沿着所述脉管系统的位置对组织损伤风险进行建模，
其中，所述处置信息包括对具有基于所述建模确定的高组织损伤风险的血管区域的识别。
8.根据权利要求7所述的血管治疗装置(1)，其中，输出所述处置信息包括：
生成所述相关联的血管内器械(10)经过所述血管的所述通路的视觉绘制(42)，其中，在所述视觉绘制中指示具有高组织损伤风险的所述血管区域。
9.根据权利要求1-8中的任一项所述的血管治疗装置(1)，其中，在所述血管内流程期间执行所述建模，并且所述至少一个电子处理器(20)还被编程为：
接收描绘在所述血管内流程期间所述相关联的血管内器械(10)经过所述脉管系统的通路的医学图像(32)；并且
使用所述器械模型(40)和所述患者模型(38)并且还使用接收到的医学图像来执行所述建模。
10.根据权利要求1-9中的任一项所述的血管治疗装置(1)，其中，所述处置信息包括以下各项中的一项或多项：关于提高、降低或逆转所述相关联的血管内器械(10)插入患者体内的插入速度的消息、所述相关联的血管内器械的插入路线的图形，以及所述相关联的血管内器械的所述插入路线中的潜在麻烦位置。
11.根据权利要求1-10中的任一项所述的血管治疗装置(1)，其中，所述至少一个电子处理器(20)被编程为：
使用所述器械模型(40)和所述患者模型(38)来执行假设场景以生成要在介入血管治疗流程中使用的处置信息。
12.根据权利要求1-11中的任一项所述的血管治疗装置(1)，其中，所述器械模型(40)至少包括：所述相关联的血管内器械(10)的直径、所述相关联的器械的硬度，以及所述相关联的器械的尖端配置。
13.根据权利要求1-12中的任一项所述的血管治疗装置(1)，其中，所述患者模型(38)包括：患者的脉管系统的几何布局、所述患者的组织的弹性、所述患者的组织的模量，以及所述患者的组织的密度。
14.根据权利要求13所述的血管治疗装置(1)，其中，所述患者模型(38)包括以下各项中的一项：
通用患者模型；或者
根据将要经受所述介入血管治疗流程的患者的成像数据调整的患者特异性模型。
15.一种血管治疗方法(100)，包括：
检索要在血管内流程中使用的相关联的血管内器械(10)的血管内器械模型(40)；
检索解剖结构的患者模型(38)，所述解剖结构至少包括要经受所述血管内流程的患者的脉管系统；并且
在所述血管内流程之前和/或期间，使用所述器械模型和所述患者模型对所述相关联的血管内器械经过相关联的患者的血管的通路进行建模；并且
基于经建模的所述相关联的血管内器械经过所述相关联的患者的所述血管的通路来输出用于血管内治疗流程的处置信息。
16.根据权利要求15所述的血管治疗方法(100)，还包括：
针对所述相关联的血管内器械(10)经过所述相关联的患者的所述血管的多条不同候选路线，对所述相关联的血管内器械经过所述血管的所述通路进行建模，
其中，所述处置信息包括从基于所述建模选择的所述候选路线中选择的所述相关联的血管内器械经过所述血管的推荐路线。
17.根据权利要求15所述的血管治疗方法(100)，还包括：
使用与不同的候选相关联的血管内器械(10)相对应的不同的血管内器械模型(40)，为多个所述不同的候选相关联的血管内器械进行对所述相关联的血管内器械经过所述相关联的患者的所述血管的所述通路的建模，
其中，所述处置信息包括基于所述建模选择的推荐的相关联的血管内器械。
18.根据权利要求15-17中的任一项所述的血管治疗方法(100)，还包括：
从被附接到相关联的介入器械(10)的一个或多个传感器(12)接收传感器读取结果；并且
使用所述器械模型(40)和所述患者模型(38)并且还使用接收到的传感器读取结果来执行所述建模。
19.根据权利要求15所述的血管治疗方法(100)，其中，对所述相关联的血管内器械(10)经过所述相关联的患者的所述血管的所述通路进行建模包括：
在所述相关联的血管内器械经过所述血管的所述通路期间根据沿着所述脉管系统的位置对组织损伤风险进行建模，
其中，所述处置信息包括对具有基于所述建模确定的高组织损伤风险的血管区域的识别。
20.根据权利要求15-19中的任一项所述的血管治疗方法(100)，其中，还包括：
接收描绘在所述血管内流程期间所述相关联的血管内器械(10)经过所述脉管系统的通路的医学图像(32)；并且
使用所述器械模型(40)和所述患者模型(38)并且还使用接收到的医学图像来执行所述建模。
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