JoVE Logo
Yazarlar
Bize Ulaşın

Oturum Aç

Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliği gereklidir. Oturum açın veya ücretsiz deneme sürümünü başlatın.

Bu Makalede

  • Özet
  • Özet
  • Giriş
  • Protokol
  • Sonuçlar
  • Tartışmalar
  • Açıklamalar
  • Teşekkürler
  • Malzemeler
  • Referanslar
  • Yeniden Basımlar ve İzinler

Özet

Bu protokol, transkateter aort kapağının (TAV) in vitro kurulumundan sinüs akışını araştırmak için yapılan partikül görüntü velosimetrisi (PIV) ölçümlerini açıklamaktadır. Hıza dayalı hemodinamik parametreler de belirlenir.

Özet

Transkateter aort kapak implantasyonu (TAVI) hastalarında son zamanlarda aort kapak disfonksiyonu ve inme bildirilmiştir. Aort sinüsünde trombüs ve hemodinamik değişikliklere bağlı neo-sinüs şüphesi vardır. In vitro deneyler, in vivo değerlendirmenin sınırlı olduğu durumlarda hemodinamik özelliklerin araştırılmasına yardımcı olur. İn vitro deneyler de daha sağlamdır ve değişken parametreler kolayca kontrol edilir. Partikül görüntü velosimetrisi (PIV), in vitro çalışmalar için popüler bir velosimetri yöntemidir. Küçük ölçekli akış özelliklerinin bile gözlemleneceği şekilde yüksek çözünürlüklü bir hız alanı sağlar. Bu çalışmanın amacı, TAVI sonrası aort sinüsündeki akış alanını araştırmak için PIV'nin nasıl kullanıldığını göstermektir. Aort hayaletinin in vitro kurulumu, PIV için TAVI ve veri toplama süreci ve işlem sonrası akış analizi açıklanmaktadır. Hemodinamik parametreler, hız, akış durağanlığı, vorteks, vortisite ve parçacık rezidansı dahil olmak üzere türetilir. Sonuçlar, in vitro deneylerin ve PIV'nin aort sinüsündeki hemodinamik özelliklerin araştırılmasına yardımcı olduğunu doğrulamaktadır.

Giriş

Aort darlığı yaşlı erişkinlerde sık görülen bir hastalıktır ve aort kapağının açılmadığı ve kan akışını azalttığı zamandır. Sorun, aort kapağının kalınlaşması veya kalsifikasyonundankaynaklanır 1. Bu nedenle, kan akışını arttırmak ve kalp üzerindeki yükü azaltmak için gerekli bir tedavidir. Aort kapağının yeniden şekillendirilmesi veya yapay bir kapakla değiştirilmesiyle tedavi edilir. Bu çalışma, transkateter aort kapak implantasyonuna (TAVI) odaklanarak, arızalı aort kapağının bir kateter kullanılarak yapay bir kapakla değiştirilmesine odaklanmaktadır.

Cerrahide zorlanan hastalar için TAVI önerilmiştir ve mortalite de düşükolmuştur 2. Son zamanlarda TAVI sonrası hastalarda trombüsün kapak disfonksiyonuna ve inmeye neden olduğu bildirilmiştir 3,4. Aort sinüsü ve neo-sinüsteki trombüsten şüphelenilmektedir, nedeni muhtemelen TAVI'nın neden olduğu hemodinamikteki değişikliklerdir. Doğal broşürleri çıkarmadan gerçekleştirilir; Bu broşürler sinüs akışını bozabilir ve tromboz riskini artırabilir5.

Kan akışının TAVI tarafından nasıl etkilendiğini ve hastalarda trombozun nasıl indüklendiğini belirlemek zordur. Kan akımı ile trombüs oluşumu arasındaki ilişkinin in vivo olarak aydınlatılması arzu edilir. Bununla birlikte, kan akışını ölçmek için pratik tekniklerin eksikliği bunu sorunlu hale getirir. Öte yandan, in vitro teknikler, araştırılması gereken parametreleri sınırlayarak kan akışındaki değişiklikleri izlemesine izin verme avantajına sahiptir. In vitro kurulum ve partikül görüntü velosimetrisi (PIV), tıp alanlarındaki hızı tanımlamak için kullanılmıştır 6,7,8. Bu nedenle, in vitro ve PIV, hastanın durumunu taklit ederek rapor edilecek parametreleri belirlemek için yeterlidir: kalp atış hızı ve basıncı, viskozite ve sinüs geometrisi ve bu parametrelerin kontrol edilmesine izin vermek.

Bu çalışmada, TAVİ sonrası aort sinüsündeki akışı araştırmak için in vitro kurulum ve PIV kullanılmıştır. PIV için aort hayaleti ve TAVI ve veri toplama süreci ve işlem sonrası akış analizi bu protokolde açıklanmaktadır. Hız, durağanlık, vorteks, vortisite ve parçacık yerleşimi dahil olmak üzere çeşitli hemodinamik parametreler türetilir. Sonuçlar, in vitro kurulum ve PIV'nin aort sinüsündeki hemodinamik özelliklerin araştırılmasına yardımcı olduğunu göstermektedir.

Protokol

1. In vitro kurulum

  1. Deney düzeneğini bir pistonlu pompa, veri toplama cihazı (DAQ) ve gerekli sistem mühendisliği yazılımı ve motor kontrol yazılımı içeren bir bilgisayar da dahil olmak üzere optik bir masa üzerinde hazırlayın (bkz.
    NOT: Pistonlu pompa daha önce test edilmiş ve kalibre edilmiştir ve bir motor, motor sürücüsü ve lineer aktüatör9'dan oluşur.
  2. Akış hızı bilgilerini içeren elektronik tablo dosyasını sistem mühendisliği yazılımına aktarın.
    NOT: Örneğin, kalp atış hızı 60 bpm, maksimum akış hızı 20 L / dak, kalp debisi 4.8 L / dak ve inme hacmi 70 mL'dir.
  3. DAQ giriş ve çıkış kanalı gibi sistem mühendisliği yazılımlarında parametreyi ayarlayın; örnek saat 1.000 ve geri bildirim yinelemesi 10'dur.
  4. Motor kontrol yazılımındaki parametreyi ayarlayın; kılavuz vida uzunluğu 10 mm, analog giriş ve çıkış 14,5 mm/voltajdır.
  5. Çek valfi ve direnç valfini rezervuar10'a takın.
    NOT: Çek valf, sistemin girişi olarak pistonlu pompaya bağlanır ve küresel valf, sistemin bir çıkışı olarak akrilik sinüs modeline bağlanır.
  6. Akrilik sinüs modelini (Şekil 2) optik masaya kare alüminyum çubukla sabitleyin.
    NOT: Akrilik sinüs modelinin boyutları Tablo 1'de sunulmuştur.
  7. Başka bir bilgisayardan basınç sinyali almak için basınç göstergesini (~0-15 psi) akrilik sinüs modelinin basınç musluğuna takın.
    NOT: Basınç muslukları sinotübüler bağlantıdan (STJ) 140 mm uzakta bulunur.
  8. Salin ve gliserini karıştırarak ( bakınız Malzeme Tablosu) 60:40 kütle oranında bir çalışma sıvısı hazırlayın.
    NOT: Çalışma sıvısının viskozitesini ve kırılma indisini ölçmek için bir viskozimetre ve bir refraktometre kullanılmıştır. Viskozite ~ 4 cp, kırılma indisi 1.45 ve yoğunluk 1.100 kg /m3'tür.
  9. Rezervuarı, pistonlu pompayı ve akrilik sinüs modelini silikon bir hortumla bağlayın (bkz.
  10. Transkateter aort kapağını (TAV) (bakınız Malzeme Tablosu)11 dişli bir 3D yazıcı tarafından yapılan doğal broşüre bağlayın.
  11. Doğal broşür üzerindeki sabit TAV'ı akrilik sinüs modeliyle birleştirin.
    NOT: Burada kullanılan (ticari olarak elde edilen) TAV'ın çapı 23 mm ve 26 mm, yüksekliği ise sırasıyla 18 mm ve 20 mm'dir. TAV (23 mm) için konuşlandırma derinliği ve doğal broşür uzunluğu 1,8 mm ve 9 mm, TAV (26 mm) için ise sırasıyla 2,0 mm ve 10 mm'dir. Doğal broşürün iç çapı, hastanın anulus büyüklüğü dikkate alındığında 21 mm idi.
    DİKKAT: TAV, tuzlu su çözeltisinde muhafaza edilmezse kurur. Doğal broşüre bağlandıktan sonra bile sıvıda tutulur.
  12. Çalışma sıvısını (adım 1.8) in vitro sistemde doldurun.
    DİKKAT. Akrilik sinüs modelinde kabarcıklar yapmaktan kaçının çünkü PIV sonuçlarını etkiler.

2. PIV kurulumu

  1. Lazeri başka bir optik masaya ve tek eksenli raya yerleştirin.
    NOT: Lazer, 532 nm dalga boyunda ışık yayan ve gücü 10 W'a yükselebilen sürekli bir Nd: YAG lazerdir (bkz. Optikten geçirilen lazer tabakası, akrilik sinüs modelinden 1 m uzaklığa sahiptir.
  2. Yüksek hızlı kamerayı 2 eksenli bir traverste bulun ve dönüşü hareket ettirin.
    DİKKAT: Yüksek hızlı kamera, lazer tabakasına ve akrilik sinüs modeline diktir.
  3. Lensi yüksek hızlı kameraya takın.
    NOT: Yüksek hızlı fotoğraf makinesine takılı makro lensin odak uzaklığı 105 mm'dir ve diyafram açıklığı f/2.8'dir.
  4. Rezervuardaki tohum parçacığı (bakınız Malzeme Tablosu).
    NOT: Parçacık, ortalama çapı 10 μm ve yoğunluğu 1.090 kg/m3 olan içi boş bir cam küredir. Rezervuar dikdörtgen bir şekle sahiptir ve içindeki genişlik, uzunluk ve yükseklik sırasıyla 23 cm, 23 cm, 35 cm'dir. Üst kısımda sabitleme için bir delik vardır. Kapakta ayrıca sabitleme için bir delik ve basınç uygulamak üzere ampul pompasını monte etmek için bir cıvata musluğu vardı.
  5. Açık kaynaklı bir elektronik prototipik platform olan Arduino'yu kullanarak harici bir tetikleyici programlayın (bkz.
    NOT: Pistonlu pompa önceden belirlenmiş bir mesafeyi hareket ettirdiğinde, Arduino'nun çıkışı 1 olur ve bu da fotoğraflanacak bir tetik olarak yüksek hızlı kameraya iletilir.
  6. Fotoğraf makinesi kontrol yazılımını çalıştırın ( bkz. Malzeme Tablosu), Geçerli Oturum Referansı'na (CSR) tıklayın ve lens kapağını çıkarın.
  7. Lazeri açın, 7 W'a ayarlayın ve lazer tabakasını TAV'ın ortasına yerleştirin.
  8. Bir anlık görüntü alın ve parçacık yoğunluğunu ve çapını kontrol edin.
    NOT: Hataları azaltmak için, sorgulama penceresinde ~8-10 parçacık olduğunu ve parçacık çapının 2-4 piksel13 olduğunu doğrulayın.
  9. Kamera kontrol yazılımındaki rastgele kare hızına göre çözünürlük (1280 x 720), rastgele kare hızı, pozlama süresi gibi parametreleri maksimuma ayarlayın.
  10. İlk başta motor kontrol yazılımındaki Etkinleştir düğmesine tıklayın ve pistonlu pompayı çalıştırmak için sistem mühendisliği yazılımındaki Başlat düğmesine tıklayın.
  11. Bir fotoğraf çekin ve maksimum parçacık mesafesinin 4-6 pikselden az olup olmadığını kontrol edin.
    NOT: Bu çalışma, hız vektörleri arasında 16 piksel ayarlayan sorgulama penceresinin %50'sine karşılık gelir. Sorgulama penceresindeki parçacıkların maksimum mesafesi 8 piksel ile sınırlıdır.
  12. 6 pikselden fazlaysa saniyedeki kare sayısını (fps) ayarlayarak ve 4 pikselden azsa fps'yi düşürerek bu aralıktaki maksimum parçacık mesafesini sağlamak için adım 2.11'i tekrarlayın.

3. Hemodinamiğin araştırılması

  1. Akrilik sinüs modelinin bağlantı kısmından sızıntı olup olmadığını veya silikon hortumun katlanıp katlanmadığını kontrol edin.
  2. Sistem mühendisliği yazılımında akış hızı ve bpm bilgilerini depolayan excel dosyasını içe aktarın.
    NOT: Örneğin, kalp atış hızı 60 bpm, maksimum akış hızı 20 L / dak, kalp debisi 4.8 L / dak, inme hacmi 70 mL'dir (Şekil 3A).
  3. DAQ aygıt giriş ve çıkış kanalı gibi sistem mühendisliği yazılım parametresini onaylayın. Örnek saat 1.000'dir ve geri bildirim yinelemesi 10'dur.
  4. Motor kontrol yazılımı parametresini onaylayın, örneğin kılavuz vida uzunluğu 10 mm, analog giriş ve çıkış 14,5 mm / voltajdır.
  5. Yüksek hızlı fotoğraf makinesini açın ve fotoğraf makinesi kontrol yazılımını çalıştırın.
  6. CSR'ye tıklayın ve bir lens kapağını çıkarın.
  7. Fotoğraf makinesi kontrol yazılımı parametrelerini ayarlayın, örneğin 1280 x 720 çözünürlük, 300 fps kare hızı, 200 μs ve 150 μs seri çekim süresi, 3 seri çekim sayısı ve pozlama (seri çekim süresi tarafından zorlanır).
  8. Lazeri açın, 7 W'a ayarlayın ve lazer levhasını TAV'ın ortasına yerleştirin. Lensi kontrol ederek lazer tabakasına odaklanın.
  9. Basıncı rezervuara ayarlayın.
    NOT: Pistonlu pompa çalıştırılırken ortalama kapak sonrası basınç 100 mmHg'dir (Şekil 3B,C).
  10. İlk başta motor kontrol yazılımındaki Etkinleştir düğmesine tıklayın ve pistonlu pompayı çalıştırmak için sistem mühendisliği yazılımındaki Başlat düğmesine tıklayın.
  11. Akış hızı stabilize olana kadar bekleyin.
    NOT: Akış hızı, pistonlu pompadan gelen sinyale dayanarak farkı hesaplar ve negatif geri bildirim yürütür, bu nedenle stabilize olana kadar beklemek zaman alır.
  12. Arduino seri plotter'da çalışan bir tetikleyiciyi kontrol edin.
  13. Sürekli 14 döngü boyunca parçacık görüntüleri yakalayın ve toplam yedi kez tekrarlayın.
    NOT: Yüksek hızlı bir kameranın depolama kapasitesi, çözünürlük ve parçacık görüntülerinin sayısı ile ilgilidir. Adım 3.7'de ayarlanan parametreye göre, bir seferde yalnızca 14 döngü için fotoğraf çekmek mümkündür.

4. Veri işleme

  1. Kamera kontrol yazılımını kullanarak .cine dosyasından .tiff dosyalarına dönüştürün.
  2. Zaman içindeki tüm parçacık görüntüleri için ortalama görüntüyü hesaplayın. Lazerin duvardaki veya TAV'daki yansımasına karşılık gelen alanı, ortalama görüntü14'ü çıkararak çıkarın.
  3. Analiz edilecek alanları atılacak alanlardan ayırarak maskeyi yapın.
    NOT: Bu çalışmada biri tek başına sinüs bölgesini analiz etmek, diğeri STJ'den sonraki bölgeyi içeren tüm bölgeyi analiz etmek için iki maske kullanılmıştır.
  4. MATLAB15'i temel alan açık kaynaklı bir araç olan PIVlab'ı kullanarak PIV gerçekleştirin (bkz.
    1. Zaman çözümlü yöntemle veya çift yönlü yöntemle kaydedilen parçacık görüntülerini içe aktarın.
    2. Kontrast sınırlı uyarlanabilir histogram eşitleme (CLAHE)16 yürütün.
      NOT: CLAHE, görüntü ön işleme için bir yöntemdir. Parçacık görüntüsünün kontrastı, lazerin parçacık yoğunluğundaki artışı ve azalmayı yansıtması için yeniden dağıtılır. Parçacık görüntüsü 20 piksellik bir pencereye bölünür.
    3. Maskeyi içe aktarın ve tüm parçacık görüntülerine uygulayın.
    4. Çok geçişli sorgulama penceresini ayarlayın.
      NOT: Sorgulama penceresi %50 örtüşme ile 64 x 64'ten 32 x 32'ye düşürülmüştür. İki vektör arasındaki mesafe 16 piksele karşılık gelir.
    5. Hızlı Fourier dönüşümü (FFT)13 kullanarak frekans alanına dönüştürülen parçacık görüntü çifti hakkında çapraz korelasyon 13'ü uygulayın.
    6. Korelasyon sonuçlarında 2 x 3 Gauss uyumu kullanarak bir tepe değeri bulun.
      NOT: Gauss uydurma parçasında seçilen tepe değeri, parçacık mesafesini belirledi.
  5. Aşağıdaki işlemleri içeren yumuşatma işlemini çalıştırın.
    1. MATLAB'daki yerleşik "isoutlier" işlevini kullanarak aykırı değerleri bir "NaN" içine kaldırın.
    2. MATLAB 15'teki "inpaint_nans" işlevini kullanarak bir nan'ı değerebirleştirin.
    3. Kare hızına ve seri çekim süresine göre "piksel / kare" den "m / s" ye dönüştürün.
      NOT: Dönüştürme, kare hızı ve seri çekim süresi tarafından belirlenen zaman aralığıyla ilgilidir. Özellikle, çözümlenen zaman yönteminin katsayısı kare hızı tarafından türetilir ve çift yönlü bir yöntemin katsayısı seri çekim periyodu tarafından türetilir.
    4. Ağırlıklandırma faktörünü kullanarak çift yönlü yöntemi ve zaman çözümlü yöntemi birleştirin.
      NOT: Ağırlıklandırma faktörü hız büyüklüğüne bağlıdır ve her bölümde toplam değeri 1'dir. Hız büyüklüğü belirli bir eşiği aşarsa, çift yönlü yöntemin faktörü, zaman çözümlü yöntemden daha yüksektir.
    5. DCT-PLS'nin "düzgünleştirme" işlevini 0,5915,17 yumuşatma faktörünü kullanarak çalıştırın.
      NOT: "Yumuşatma" ve "inpaint_nans" işlevleri PIVlab'da mevcuttur.

5. Veri analizi

  1. PIV verilerini MATLAB'a yükleyin.
  2. PIV verilerinden "u" ve "v" bileşenlerini ayıklayın.
  3. Hız alanı18'i hesaplayın (Denklem 1, Ek Dosya 1).
  4. Şirket içi kodu ve yerleşik işlev19'u kullanarak hemodinamik parametreleri türetin.
    1. MATLAB yerleşik fonksiyonu "curl"18 ile vortisiteyi türetin (Denklem 2, Ek Dosya 1).
    2. Durağanlığı kurum içi kod20 ile türetin (Denklem 3, Ek Dosya 1).
    3. Γ1'i şirket içi kod21 ile türetin (Denklem 4, Ek Dosya 1).
    4. Parçacık ikametgahını kurum içi kod19 ile türetin (Denklem 5, Ek Dosya 1).
  5. Hemodinamik parametrelerin ortalama ve standart sapmasını hesaplayın (Tablo 2).
    NOT: Toplam 98 döngü için tepe hızı, vortisite, Γ1 ve staz hesaplanmıştır. Bozunum, parçacık ikamet yüzdesine üstel uyum yoluyla elde edildi. Bozunum, 14 döngüyü tek bir veri kümesi olarak belirledi ve yedi kez ortalama ve standart sapmayı hesapladı.

Sonuçlar

Hız alanları, Şekil 4'teki valf çapına bağlı olarak farklı bir sinüs akış yapısı göstermiştir. TAV (23 mm) için hız, TAV ile STJ arasında erken sistolden tepe sistolüne kadar 0,05 m/s'den yüksekti ve TAV yönlendirme jeti kullanılarak açıldı. Yüksek hız daha sonra geç sistolde stent yakınında dar bir aralıkta dağıtıldı. Diyastoldeki hız 0.025 m / s'den düşüktü ve düşük hıza sahip iki vorteks ortaya çıktı. TAV (26 mm) için valf açıldığında S...

Tartışmalar

Sinüs akışı, TAVI'den sonra farklı sinüs geometrisi nedeniyle değişti. Vorteks, aort kapağının açılması ve sistol22'nin ileri jeti ile etkileşimi ile oluşturulmuştur. Doğal broşürsüz yapay cerrahi kapak çalışmasında, sistolde sinüs bölgesinde gözlenen vorteks normal23 idi. Bu çalışma, ileri jeti indirgeyerek ve sinüse gelerek diyastolde sunulan vorteksi oluşturur. Sinüs akışı doğal broşürle karşılaştı; Sonuç olarak, yerel broşü...

Açıklamalar

Yazarların açıklayacak hiçbir şeyleri yoktur.

Teşekkürler

Bu araştırma, Eğitim Bakanlığı (NRF-2021R1I1A3040346 ve NRF-2020R1A4A1019475) tarafından finanse edilen Kore Ulusal Araştırma Vakfı'nın Temel Bilim Araştırma Programı tarafından desteklenmiştir. Bu çalışma ayrıca Kangwon Ulusal Üniversitesi'nden 2018 Araştırma Bursu (PoINT) tarafından da desteklenmiştir.

Malzemeler

NameCompanyCatalog NumberComments
3D PrinterPrusa ResearchOriginal Prusa i3 MK2; FDM printer
Aluminum bar (square)APSPROKHP-3030, KHP-6060Dimension: 30 mm x 30 mm, 60 mm x 60 mm
Bulb pumpSkyhopeMHL-1
Camera controlling softwarePhantomPCC 3.4 softwareThe software controll the high speed camera
Check valveHANJU STEEL PIPECheck valve; 1/2 inch (15A)
Digital Aqusition deviceNational InstrumentsUSB-6001
GlycerinANU KoreaIt used for making a working fluid
High-speed cameraPhantomPhantom VEO 710E-L
LaserChangchun New Industries Optoelectronics TechnologyMGL-W-532; CW Nd:YAG Laser
Linear actuatorTHOMSONPC-40; it converts the rotational motion to lenear motion
Macro lensNikonVR Micro-NIKKOR 105mm, f/2.8 G
MotorKOLLMORGENAKM33H-ANCNR-00; DC servo motor
Motor controlling softwareKOLLMORGENKollmorgen software; the software controll the motor driver
Motor driverKOLLMORGENAKD-B00606-NBAN-0000
Open-source electronic prototypic platformArduinoA000066Arduino Uno R3. It used for making a external trigger
Optic tableSMTECH1800 (W) x 900 (B) x 800 (H)
ParticleDantec Dynamics80A6011Hollow Glass Sphere. Mean diameter:10 µm, Density: 1090 kg/m3
PIVlabPIVlabOpen source algorithm based on MATLAB
https://kr.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/27659-pivlab-particle-image-velocimetry-piv-tool-with-gui
Pressure gaugeOMEGAPX309-015A5V. Measurement range: 0~15psi
RefractometerATAGO2350R-5000. Hand held refractometer; measurement range: 1.333-1.520
Resistance valveHANJU STEEL PIPEBall valve; 1/2 inch (15A)
SalineDAI HAN PHARMIt is used for making a working fluid and for preserving the TAV
Silicone hoseHSWInner diameter 26mm, Outter diameter 30mm; Inlet length 5m, Outlet length 1.5m
System enginnering softwareNational InstrumentsLabVIEW software. The software controlls the DAQ.
Transcatheter Aortic Valve, TAV (23 mm) and TAV (26 mm)Edwards LifesciencesSAPIEN3 23mm, SAPIEN3 26mm. It is supported by Seoul Asan Medical
ViscosmeterBrookfiledDVELV; Measurement range: 1-2x109 cp

Referanslar

  1. Carabello, B. A., Paulus, W. J. Aortic stenosis. The Lancet. 373 (9667), 956-966 (2009).
  2. Jakobsen, L., et al. Short-and long-term mortality and stroke risk after transcatheter aortic valve implantation. The American Journal of Cardiology. 121 (1), 78-85 (2018).
  3. Koo, H. J., et al. Computed tomography features of cuspal thrombosis and subvalvular tissue ingrowth after transcatheter aortic valve implantation. The American Journal of Cardiology. 125 (4), 597-606 (2020).
  4. Midha, P. A., et al. The fluid mechanics of transcatheter heart valve leaflet thrombosis in the neosinus. Circulation. 136 (17), 1598-1609 (2017).
  5. Abubakar, H., Ahmed, A. S., Subahi, A., Yassin, A. S. Thrombus in the Right Coronary Sinus of Valsalva Originating From the Left Atrial Appendage Causing Embolic Inferior Wall Myocardial Infarction. Journal of Investigative Medicine High Impact Case Reports. 6, 2324709618792023 (2018).
  6. Charonko, J., Karri, S., Schmieg, J., Prabhu, S., Vlachos, P. In vitro, time-resolved PIV comparison of the effect of stent design on wall shear stress. Annals of Biomedical Engineering. 37 (7), 1310-1321 (2009).
  7. Hariharan, P., et al. Inter-laboratory characterization of the velocity field in the FDA blood pump model using particle image velocimetry (PIV). Cardiovascular Engineering and Technology. 9 (4), 623-640 (2018).
  8. Lim, W., Chew, Y., Chew, T., Low, H. Pulsatile flow studies of a porcine bioprosthetic aortic valve in vitro: PIV measurements and shear-induced blood damage. Journal of Biomechanics. 34 (11), 1417-1427 (2001).
  9. Kim, J., Lee, Y., Choi, S., Ha, H. Pulsatile flow pump based on an iterative controlled piston pump actuator as an in-vitro cardiovascular flow model. Medical Engineering & Physics. 77, 118-124 (2020).
  10. Moore, B. L., Dasi, L. P. Coronary flow impacts aortic leaflet mechanics and aortic sinus hemodynamics. Annals of Biomedical Engineering. 43 (9), 2231-2241 (2015).
  11. Evans, B. . Practical 3D printers: The science and art of 3D printing. , (2012).
  12. Yudi, M. B., Sharma, S. K., Tang, G. H., Kini, A. Coronary angiography and percutaneous coronary intervention after transcatheter aortic valve replacement. Journal of the American College of Cardiology. 71 (12), 1360-1378 (2018).
  13. Adrian, R. J., Westerweel, J. . Particle Image Velocimetry. , (2011).
  14. Deen, N. G., et al. On image pre-processing for PIV of single-and two-phase flows over reflecting objects. Experiments in Fluids. 49 (2), 525-530 (2010).
  15. Thielicke, W., Stamhuis, E. PIVlab-towards user-friendly, affordable and accurate digital particle image velocimetry in MATLAB. Journal of Open Research Software. 2 (1), (2014).
  16. Pizer, S. M., et al. Adaptive histogram equalization and its variations. Computer Vision, Graphics, and Image Processing. 39 (3), 355-368 (1987).
  17. Garcia, D. Robust smoothing of gridded data in one and higher dimensions with missing values. Computational Statistics & Data Analysis. 54 (4), 1167-1178 (2010).
  18. Elger, D. F., LeBret, B. A., Crowe, C. T., Roberson, J. A. . Engineering Fluid Mechanics. , (2020).
  19. Raghav, V., Sastry, S., Saikrishnan, N. Experimental assessment of flow fields associated with heart valve prostheses using particle image velocimetry (PIV): recommendations for best practices. Cardiovascular Engineering and Technology. 9 (3), 273-287 (2018).
  20. Ncho, B., Sadri, V., Ortner, J., Kollapaneni, S., Yoganathan, A. In-Vitro Assessment of the Effects of Transcatheter Aortic Valve Leaflet Design on Neo-Sinus Geometry and Flow. Annals of Biomedical Engineering. 49 (3), 1046-1057 (2021).
  21. Graftieaux, L., Michard, M., Grosjean, N. Combining PIV, POD and vortex identification algorithms for the study of unsteady turbulent swirling flows. Measurement Science and Technology. 12 (9), 1422 (2001).
  22. Yap, C. H., Saikrishnan, N., Tamilselvan, G., Yoganathan, A. P. Experimental measurement of dynamic fluid shear stress on the aortic surface of the aortic valve leaflet. Biomechanics and Modeling in Mechanobiology. 11 (1), 171-182 (2012).
  23. Toninato, R., Salmon, J., Susin, F. M., Ducci, A., Burriesci, G. Physiological vortices in the sinuses of Valsalva: an in vitro approach for bio-prosthetic valves. Journal of Biomechanics. 49 (13), 2635-2643 (2016).
  24. Raghav, V., Midha, P., Sharma, R., Babaliaros, V., Yoganathan, A. Transcatheter aortic valve thrombosis: a review of potential mechanisms. Journal of the Royal Society Interface. 18 (184), 20210599 (2021).
  25. Ramanathan, T., Skinner, H. Coronary blood flow. Continuing Education in Anaesthesia, Critical Care & Pain. 5 (2), 61-64 (2005).
  26. Nobach, H., Bodenschatz, E. Limitations of accuracy in PIV due to individual variations of particle image intensities. Experiments in Fluids. 47 (1), 27-38 (2009).
  27. Gülan, U., et al. Performance analysis of the transcatheter aortic valve implantation on blood flow hemodynamics: An optical imaging-based in vitro study. Artificial Organs. 43 (10), 282-293 (2019).

Yeniden Basımlar ve İzinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi

Izin talebi

Daha Fazla Makale Keşfet

M hendislikSay 180Aort darlin vitro transkateter aort kapa TAVtrombozhemodinamikpartik l g r nt velosimetrisi PIV

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Gizlilik

Kullanım Şartları

İlkeler

Bize Ulaşın

KÜTÜPHANEYE TAVSİYE ET

JoVE HABER BÜLTENLERİ

Araştırma

Eğitim

Yazarlar

Kütüphaneciler

JoVE Hakkında

Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır