基于计算流体动力学的虚拟血管图,用于检测内动脉瘤中的流动停滞
Sara Hadad1, Yogesh Karnam1, Fernando Mut1
1Department of Bioengineering, George Mason University, Fairfax, Virginia, USA.
概括
基于计算流体动力学 (CFD) 的虚拟血管图可以自动检测内动脉瘤 (IA) 中的流动停滞. 相反的保留时间 (RET) 可以有效地识别这些条件,即使不考虑引力效应.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 生物医学工程 生物医学工程
- 流体动力学 流体动力学
背景情况:
- 内动脉瘤 (IAs) 具有重大风险,识别流动停滞对于风险评估至关重要.
- 目前用于评估IA中的流动动态的方法可能是主观的或需要复杂的分析.
研究的目的:
- 评估基于计算流体动力学 (CFD) 的虚拟血管图在自动区分带有和没有流动停滞的内动脉瘤 (IAs) 的有效性.
- 评估对比度保留时间 (RET) 作为流量停滞的标志物的作用.
主要方法:
- 从3D旋转血管造影 (3DRA) 数据创建了IA的特定对象的3D模型.
- 进行了CFD模拟,以建模血液流动和对比剂动态.
- 来自数字减去血管学 (DSA) 的时间密度曲线 (TDC) 用于定义注射配置文件.
- 计算并分析了对比度保留时间 (RET) 与流量停滞的相关性.
主要成果:
- 基于CFD的虚拟血管图准确地复制了DSA序列,当使用适当的注射配置文件时.
- 在试点研究中,确定了0.46s的门RET值,以成功检测流量停滞.
- 差价合约对停滞的预测显示,在一个更大的队列中,超过90%的人同意独立的视觉DSA评估.
- 对比剂的重力聚合延长了RET,但没有损害该方法的预测准确性.
结论:
- 基于CFD的虚拟血管造影是一种可行的工具,可以自动检测IA的流量停滞.
- RET是一种可靠的指标,用于识别具有显著流量停滞的动脉瘤,独立于重力效应.
- 这种方法为IA风险分层提供了一个有希望的自动化方法.
