Simulações computacionais de fluidodinâmica do fluxo sanguíneo em um aneurisma cerebral

Visão Geral

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

O objetivo deste vídeo é descrever os recentes avanços das simulações dinâmicas de fluidos computacionais (CFD) baseadas na vasculatura específica do paciente ou animal. Aqui, foram criadas segmentações de embarcações baseadas em objetos e, usando uma combinação de ferramentas de código aberto e comercial, uma solução numérica de alta resolução foi determinada dentro de um modelo de fluxo. Inúmeros estudos demonstraram que as condições hemodinâmicas dentro da vasculatura afetam o desenvolvimento e a progressão da aterosclerose, aneurismas e outras doenças da artéria periférica; concomitantemente, medidas diretas de pressão intraluminal, estresse de tesoura de parede (SSM) e tempo de residência de partículas (PRT) são difíceis de adquirir in vivo.

A CFD permite que tais variáveis sejam avaliadas de forma não invasiva. Além disso, a CFD é usada para simular técnicas cirúrgicas, o que proporciona aos médicos uma melhor previsão em relação às condições de fluxo pós-operatório. Dois métodos em ressonância magnética (RM), angiografia de ressonância magnética (MRA) com tempo de voo (TOF-MRA) ou MRA (CE-MRA) e contraste de fase (PC-RM), permitem obter geometrias de vasos e campos de velocidade 3D resolvidos pelo tempo, respectivamente. O TOF-MRA baseia-se na supressão do sinal do tecido estático por pulsos rf repetidos que são aplicados ao volume imaged. Um sinal é obtido a partir de giros insaturados movendo-se para o volume com o sangue fluindo. O CE-MRA é uma técnica melhor para os vasos de imagem com fluxos de recirculação complexos, pois utiliza um agente de contraste, como o gadolínio, para aumentar o sinal.

Separadamente, o PC-MRI utiliza gradientes bipolares para gerar mudanças de fase que são proporcionais à velocidade de um fluido, fornecendo assim distribuições de velocidade resolvidas pelo tempo. Embora o PC-MRI seja capaz de fornecer velocidades de fluxo sanguíneo, a precisão deste método é afetada pela resolução espesso limitada e alcance dinâmico de velocidade. A CFD fornece resolução superior e pode avaliar a gama de velocidades desde jatos de alta velocidade até vórtices de recirculação lenta observados em vasos sanguíneos doentes. Assim, embora a confiabilidade do CFD dependa das premissas de modelagem, abre a possibilidade de uma representação abrangente e de alta qualidade dos campos de fluxo específicos do paciente, que podem orientar o diagnóstico e o tratamento.

Procedimento

Um precursor do tutorial é a criação de um modelo de vasculatura específico do paciente. Nesta demonstração, as ferramentas Materializar Mimics, 3D Systems Geomagic Design X e Altair HyperMesh foram utilizadas para gerar uma malha de volume tetraédral a partir de dados mra.

1. Gerar linhas centrais de embarcações para o modelo

  1. Abra o vmtk-launcher python GUI. No PypePad, digite: vmtkcenterlines -ifile [arquivo STL salvo em desktop].stl -ofile [nome STL]centerlines.vtp

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Resultados

Nesta demonstração, foi gerado um modelo específico de aneurisma cerebral e utilizado o CFD para simular o campo de fluxo. Ao fornecer recursos de fluxo detalhados e quantificar forças de hemodinâmica não obtidas a partir de dados de imagem, o CFD pode ser usado para aumentar dados de ressonância magnética de fluxo 4D de menor resolução.  A Figura 1 mostra como o CFD dá uma descrição mais completa do fluxo nas regiões próximas à parede, re ci...

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Aplicação e Resumo

A estrutura descrita aqui pode ser usada para realizar simulações de CFD específicas do paciente. Uma malha de alta resolução é usada para interpolar dados de ressonância magnética de fluxo 4D de baixa resolução; isso isola os dados de fluxo e minimiza o erro associado ao ruído externo à parede do vaso. Ao utilizar condições de limite baseadas no paciente para os fluxos de entrada e saída, a simulação é capaz de corresponder às condições hemodinâmicas imagens com ressonância magnética.

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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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