在EVAR期间进行大动脉路线图:联合FEM-EM跟踪可行性研究
Monica Emendi1, Geir A Tangen2, Pierluigi Di Giovanni3
1Department of Industrial Engineering, University of Tor Vergata, Rome, Italy. monica.emendi@alumni.uniroma2.eu.
概括
这项研究引入了一种新的方法,使用电磁跟踪和有限元建模来改善在内血管动脉瘤修复 (EVAR) 期间的手术内成像. 这种方法提高了大动脉路线图预测的准确性,以实现更安全的航行.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 医疗成像医学成像
- 计算力学 计算力学 计算力学
背景情况:
- 在内血管动脉瘤修复 (EVAR) 中的手术内可视化目前依赖于基于对比度的成像.
- 传统的图像融合技术无法解释由导线插入引起的动态容器变化.
- 准确的实时船只映射对于安全有效的EVAR程序至关重要.
研究的目的:
- 开发和评估一种新的图像融合方法,将电磁跟踪 (EM) 和有限元模型 (FEM) 结合起来.
- 通过考虑EVAR期间的血管变形来改善手术期间的可视化.
- 提高预测大动脉路线图的准确性,以改善外科导航.
主要方法:
- 为细分和制造创建了一个针对患者的腹腔大动脉模型.
- 创建了一个具有不同插入角度的数值模拟数据库.
- 设计了一种具有嵌入式电磁传感器的特设工具,用于在导线插入时进行跟踪.
- 形束计算机断层扫描 (CBCT) 图像被获得以确定地面真实性大动脉变形.
主要成果:
- 模拟最小化了in silico预测和in vitro传感器位置之间的差异,产生了最准确的大动脉移位结果.
- 集成EM跟踪数据改善了数值模拟的预测准确性.
- 对CBCT衍生的基底真相的验证证明了拟议方法的有效性.
结论:
- 在EMAR期间,可以利用EM跟踪技术来最大限度地减少预测大动脉路线图中的错误.
- 联合EM跟踪和FEM方法为实时,变形感知图像融合提供了一个有希望的解决方案.
- 这种新的方法有可能显著提高EVAR程序的安全性和精度.
