在慢性四肢威胁性缺血症中实时外周血管化规划使用HarVI:数字双胞胎方法
Cyrus Tanade1, Christopher W Jensen2, Guinevere Ferreira1
1Department of Biomedical Engineering, Duke University, 534 Research Dr., Durham, NC, 27705, USA.
一个新的数字双胞胎,HarVI,在外围动脉干预后快速预测血液流动. 这个工具帮助外科医生实时做出决定,在慢性四肢威胁性缺血症 (CLTI) 患者中挽救四肢.
科学领域:
- 血管外科 血管外科
- 医疗成像医学成像
- 计算流体动力学的流体动力学.
背景情况:
- 周围动脉疾病 (PAD) 和慢性肢体威胁性缺血症 (CLTI) 构成重大全球健康挑战,往往导致肢体丧失.
- 目前的图像导向内血管干预缺乏实时,患者特定的血液动力学预测结果工具,用于手术内规划.
- 现有的计算流体动力学 (CFD) 方法对于交互式外科指导来说太慢了.
研究的目的:
- 将 HarVI (HARVEY虚拟干预) 数字双胞胎框架扩展到外围循环.
- 评估HarVI在表面大腿动脉 (SFA) 病变中实时预测术后血流的能力.
- 评估HarVI在PAD患者的重血管化决策指导方面的潜力.
主要方法:
- 在HarVI框架内将1D CFD与机器学习集成在一起,以快速进行患者特定分析.
- 使用机器学习代用模型对各种内血管干预的自动边界条件调整和模拟.
- 预测血液动力学与临床双重超声测量在七个SFA疾病患者队列的验证.
主要成果:
- 哈尔维精确预测了手术后的缩速度峰值,并复制了1D CFD结果.
- 机器学习的替代模型提供了干预场景的快速评估,与高保真模拟密切匹配.
- 几乎可以实时评估治疗选择,支持手术内规划.
结论:
- 作为一个数字双胞胎平台,HarVI显示出显著的前景,用于实时,针对患者的PAD干预计划.
- 该框架有助于快速,数据驱动的术后血液动力学预测.
- 哈尔维有潜力增强手术期间的决策支持,并改善CLTI患者的复血管化结果.
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