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Simulazioni fluidodinamiche computazionali del flusso sanguigno in un aneurisma cerebrale

Panoramica

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

L'obiettivo di questo video è descrivere i recenti progressi delle simulazioni fluidodinamiche computazionali (CFD) basate sulla vascolarizzazione specifica del paziente o dell'animale. Qui sono state create segmentazioni delle navi basate su argomenti e, utilizzando una combinazione di strumenti open source e commerciali, è stata determinata una soluzione numerica ad alta risoluzione all'interno di un modello di flusso. Numerosi studi hanno dimostrato che le condizioni emodinamiche all'interno della vascolarizzazione influenzano lo sviluppo e la progressione dell'aterosclerosi, degli aneurismi e di altre malattie delle arterie periferiche; allo stesso tempo, le misurazioni dirette della pressione intraluminale, dello sforzo di taglio della parete (WSS) e del tempo di residenza delle particelle (PRT) sono difficili da acquisire in vivo.

La CFD consente di valutare tali variabili in modo non invasivo. Inoltre, la CFD viene utilizzata per simulare le tecniche chirurgiche, il che fornisce ai medici una migliore lungimiranza per quanto riguarda le condizioni di flusso post-operatorio. Due metodi di risonanza magnetica (MRI), angiografia a risonanza magnetica (MRA) con tempo di volo (TOF-MRA) o MRA con contrasto potenziato (CE-MRA) e contrasto di fase (PC-MRI), ci consentono di ottenere geometrie dei vasi e campi di velocità 3D risolti nel tempo, rispettivamente. TOF-MRA si basa sulla soppressione del segnale dal tessuto statico mediante impulsi RF ripetuti che vengono applicati al volume dell'immagine. Un segnale è ottenuto da spin insaturi che si muovono nel volume con il sangue che scorre. CE-MRA è una tecnica migliore per l'imaging di vasi con flussi di ricircolo complessi, in quanto utilizza un agente di contrasto, come il gadolinio, per aumentare il segnale.

Separatamente, PC-MRI utilizza gradienti bipolari per generare sfasazioni proporzionali alla velocità di un fluido, fornendo così distribuzioni di velocità risolte nel tempo. Mentre la PC-MRI è in grado di fornire velocità di flusso sanguigno, l'accuratezza di questo metodo è influenzata dalla limitata risoluzione spaziotemporale e dalla gamma dinamica della velocità. La CFD fornisce una risoluzione superiore e può valutare la gamma di velocità dai getti ad alta velocità ai vortici a ricircolo lento osservati nei vasi sanguigni malati. Pertanto, anche se l'affidabilità della CFD dipende dalle ipotesi di modellazione, apre la possibilità di una rappresentazione completa e di alta qualità dei campi di flusso specifici del paziente, che possono guidare la diagnosi e il trattamento.

Procedura

Un precursore del tutorial è la creazione di un modello vascolare specifico per il paziente. In questa dimostrazione, gli strumenti Materialise Mimics, 3D Systems Geomagic Design X e Altair HyperMesh sono stati utilizzati per generare una mesh di volume tetraedrico dai dati MRA.

1. Genera le mezze linee di mezzeria della nave per il modello

  1. Apri la GUI python di vmtk-launcher. In PypePad, digitare: vmtkcenterlines -ifile [file STL salvato sul desktop].stl -ofile [nome STL]centerl

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Risultati

In questa dimostrazione, è stato generato un modello specifico per soggetto di un aneurisma cerebrale e la CFD è stata utilizzata per simulare il campo di flusso. Fornendo caratteristiche di flusso dettagliate e quantificando le forze emodinamiche non ottenibili dai dati di imaging, la CFD può essere utilizzata per aumentare i dati MRI 4D Flow a bassa risoluzione.  La Figura 1 mostra come la CFD fornisce una descrizione più completa del flusso nelle regi...

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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

Video da questa raccolta:

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