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Simulations numériques de la dynamique des fluides du flux sanguin lors d'un anévrisme cérébral

Vue d'ensemble

Source: Joseph C. Muskat, Vitaliy L. Rayz, et Craig J. Goergen, Weldon School of Biomedical Engineering, Purdue University, West Lafayette, Indiana

L'objectif de cette vidéo est de décrire les progrès récents des simulations de dynamique des fluides computationnels (CFD) basées sur la vascularisation spécifique au patient ou à l'animal. En l'espèce, des segmentations de navires en question ont été créées et, à l'aide d'une combinaison d'outils open source et commerciaux, une solution numérique à haute résolution a été déterminée dans un modèle d'écoulement. De nombreuses études ont démontré que les conditions hémodynamiques dans la vascularisation affectent le développement et la progression de l'athérosclérose, des anévrismes, et d'autres maladies périphériques d'artère ; en même temps, les mesures directes de la pression intraluminale, du stress de cisaillement de mur (WSS), et du temps de résidence de particule (PRT) sont difficiles à acquérir in vivo.

Le CFD permet d'évaluer ces variables de manière non invasive. En outre, le CFD est utilisé pour simuler des techniques chirurgicales, ce qui permet aux médecins de mieux faire preuve de prévoyance en ce qui concerne les conditions de débit postopératoire. Deux méthodes d'imagerie par résonance magnétique (IRM), d'angiographie par résonance magnétique (MRA) avec un temps de vol (TOF-MRA) ou un MRA amélioré par contraste (CE-MRA) et un contraste de phase (PC-MRI), nous permettent d'obtenir des géométries de navires et des champs de vitesse 3D résolus dans le temps. Respectivement. TOF-MRA est basé sur la suppression du signal à partir de tissu statique par des impulsions RF répétées qui sont appliquées sur le volume image. Un signal est obtenu à partir de spins insaturés se déplaçant dans le volume avec le sang qui coule. CE-MRA est une meilleure technique pour l'imagerie des navires avec des flux de recirculation complexes, car il utilise un agent de contraste, comme le gadolinium, pour augmenter le signal.

Séparément, PC-MRI utilise des gradients bipolaires pour générer des décalages de phase qui sont proportionnels à la vitesse d'un fluide, fournissant ainsi des distributions de vitesse résolues dans le temps. Tandis que PC-MRI est capable de fournir des vitesses de flux sanguin, la précision de cette méthode est affectée par la résolution spatiotemporal limitée et la gamme dynamique de vitesse. CFD fournit une résolution supérieure et peut évaluer la gamme de vitesses des jets à grande vitesse à la recirculation lente des tourbillons observés dans les vaisseaux sanguins malades. Ainsi, même si la fiabilité du CFD dépend des hypothèses de modélisation, elle ouvre la possibilité d'une représentation complète et de haute qualité des champs d'écoulement spécifiques aux patients, qui peuvent guider le diagnostic et le traitement.

Procédure

Un précurseur du tutoriel est la création d'un modèle de vascularisation spécifique au patient. Dans cette démonstration, les outils Materialise Mimics, 3D Systems Geomagic Design X et Altair HyperMesh ont été utilisés pour générer un maillage de volume tétraèdre à partir de données MRA.

1. Générer des lignes maîtresses de navire pour le modèle

  1. Ouvrez le vmtk-lanceur python GUI. Dans le PypePad, tapez : vmtkcenterlines -ifile [fichier STL enregistré sur le bureau].stl -ofile [STL

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Résultats

Dans cette démonstration, un modèle spécifique d'un anévrisme cérébral a été généré et le CFD a été utilisé pour simuler le champ d'écoulement. En fournissant des caractéristiques de débit détaillées et en quantifiant les forces hémodynamiques qui ne sont pas obtenues à partir des données d'imagerie, le CFD peut être utilisé pour augmenter les données d'IRM 4D Flow à faible résolution.  La figure 1 montre comment le CFD donne une d...

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Applications et Résumé

Le cadre décrit ici peut être utilisé pour effectuer des simulations CFD spécifiques aux patients. Un maillage haute résolution est utilisé pour interpoler les données d'IRM 4D Flow à basse résolution; cela isole les données de débit et minimise les erreurs associées au bruit extérieur à la paroi du navire. En utilisant des conditions limites basées sur le patient pour les flux d'entrées et de sorties, la simulation est capable de faire correspondre les conditions hémodynamiques imageavec l'IRM.

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Valeur vide

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0:07

Overview

1:20

Principles of Computational Fluid Dynamics

3:15

Generating Vessel Centerlines

4:24

Remapping 4D Flow MRI and Determining the Boundary Conditions

8:09

CFD Simulations

10:22

Results

11:17

Applications

12:17

Summary

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