vessel shape, the site of coronary lesions from factors physiology and hemodynamics, systems and methods for predicting the onset and / or change is disclosed. One method, for each of a plurality of individual, at least part of the shape model, the blood flow characteristics, and it acquires the plaque information of the vasculature of said individual each shape model and blood flow characteristics of the plurality of individual and based on the characteristics to be predicted, machine learning algorithms, and features to predict the presence of plaques in the shape model, and to train the blood flow characteristics of a plurality of individuals for each patient, the patients vascular system it obtaining at least a portion of the shape model and blood flow characteristics based on the features to be and predicted, and executes the machine learning algorithm on the shape model and blood flow characteristics of the patient, the patients shape model at least one of and determining plaque information of the patient to a point血管形状、生理機能及び血行動態の因子から冠動脈病変の部位、発症及び/又は変化を予測するためのシステム及び方法が開示される。1つの方法は、複数の個体のそれぞれについて、前記個体の血管系の少なくとも一部の形状モデル、血流特性、及びプラーク情報を取得すること;前記複数の個体のそれぞれの形状モデル及び血流特性、並びに予測される特徴に基づいて、機械学習アルゴリズム、並びに前記形状モデル内のプラークの存在を予測する特徴、及び複数の個体の血流特性をトレーニングすること;各患者について、患者の血管系の少なくとも一部の形状モデル及び血流特性を取得すること;及び予測される特徴に基づき、患者の形状モデル及び血流特性に対して前記機械学習アルゴリズムを実行し、患者の形状モデルの少なくとも1つのポイントに対する患者のプラーク情報を決定することを含む。
