Name: Intravaskulärer Ultraschall Bildbasierter Finite-Elemente-Modellierungsansatz zur Quantifizierung der mechanischen Eigenschaften der menschlichen Koronararterie in vivo (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-12-06T14:20:00.000+00:00
Duration: 6 min 18 s
Description: Erfahren Sie die Finite-Elemente-Modellierung zur Quantifizierung mechanischer Eigenschaften von Koronararterien in vivo mittels intravaskulärem Ultraschall. Diese Methode ermöglicht patientenspezifische kardiovaskuläre Diagnostik.

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Anonymisierte klinische Daten, einschließlich In-vivo-IVUS-Bilder und Blutdruckdaten, wurden von einem Patienten mit KHK im Zhongda Hospital der Southeast University mit Einverständniserklärung aufgenommen. Der Probenpatient wurde aus dem Patientenpool einer klinischen Studie zu intermediären koronaren atherosklerotischen Läsionen ausgewählt, um die Methode zur Quantifizierung der Materialeigenschaften patientenspezifischer Koronargefäßezu demonstrieren 14. Die Studie wurde nach dem Protokoll durchgeführt, das von der Ethikkommission für klinische Forschung des Zhongda Hospital, Southeast University, genehmigt wurde (Zulassungsnummer: 2017ZDSYLL023-p01).
1. Datenerhebung und -verarbeitung
<ol><li>Cine IVUS und VH-IVUS Bilderfassung<ol><li>Platzieren Sie den IVUS-Katheter distal der atherosklerotischen Läsion unter Anleitung eines Koronarangiogramms und ziehen Sie ihn zur proximalen Seite zurück. Generieren Sie nebenbei IVUS-Graustufenbilder, um den Querschnitt des Herzkranzgefäßes zu visualisieren.</li>
		<li>Verwenden Sie das IVUS-Bildgebungssystem, das mit einem leistungsstarken 20 MHz, 2,9F Platinkatheter ausgestattet ist, um IVUS-Bilder des koronaren arteriellen Segments mit atherosklerotischer Plaque von Patienten mit KHK aufzunehmen (Abbildung 1).</li>
		<li>Halten Sie den Katheter während der IVUS-Bildaufnahme an der vorausgewählten Läsionsstelle für ca. 2 s an, um eine Sequenz von IVUS-Bildern zu erhalten, die als cine IVUS bezeichnet wird. Die cine IVUS-Bilder zeigten deutlich die dynamischen Querschnittsveränderungen an der gegebenen Plaquestelle über den Herzzyklus.</li>
		<li>Generieren Sie VH-IVUS-Bilder basierend auf IVUS-Frames, die zum Zeitpunkt des R-Peaks in Elektrokardiogrammen aufgenommen wurden, um Plaquekomponenten in farbcodierter Form mit dem Bildgebungssystem zu visualisieren. HINWEIS: VH-IVUS-Bilder bieten eine intuitive Farbkarte für vier wichtige Plaquekomponenten in der atherosklerotischen Plaque: lipidreicher nekrotischer Kern (Lipid) in rot, Verkalkung in weiß, fibröses Gewebe in dunkelgrün und fibröses Fettgewebe in hellgrün.</li>
		<li>Speichern Sie VH-IVUS- und Cine-IVUS-Bilder im DICOM-Format für die Offline-Analyse.</li>
	</ol></li>
	<li>Bildsegmentierung und -verarbeitung<ol><li>Öffnen Sie DICOM-Dateien mit dem Viewer, doppelklicken Sie auf den entsprechenden Sequenznamen , um das Bild zu öffnen, und klicken Sie auf Exportieren &gt; Bilder exportieren , um jeden Cine-IVUS-Frame oder VH-IVUS-Frame als einzelnes Bild im BMP-Format zu speichern. Jedes BMP-Bild enthält 500 x 500 Pixel, wie in der ursprünglichen DICOM-Datei angegeben.</li>
		<li>Untersuchen Sie das cine IVUS-Bild Bild für Bild, um die aufeinanderfolgenden Bilder zu finden, die während eines Herzzyklus an der vorausgewählten Plaquestelle aufgenommen wurden. Es wurden 26 cine IVUS-Frames während eines Herzzyklus für diese Proben-Plaque-Stelle erzeugt.</li>
		<li>Untersuchen Sie alle generierten VH-IVUS-Bilder, um das VH-IVUS-Bild zu finden, das an der angegebenen Plaquestelle aufgenommen wurde. Die hier verwendeten VH-IVUS-Bilder wurden mit einem IVUS-Frame aus den cine IVUS-Frames in einem Herzzyklus erstellt.</li>
		<li>Segmentieren Sie VH-IVUS- und Cine-IVUS-Bilder mit der ImageJ-Software, um die Konturen von Gefäßgrenzen und Plaquekomponentengrenzen zu erhalten (siehe Abbildung 1C).<ol><li>Wählen Sie auf der Registerkarte "Segmentierte Linie" die Option "Gerade &gt; " und zeichnen Sie die Konturen des Lumens, der äußeren Begrenzung des Herzkranzgefäßes und der Plaquekomponenten auf cine IVUS- und VH-IVUS-Bildern manuell ab. Für das Cine-IVUS-Bild segmentieren Sie nur die Konturen des Lumens und der äußeren Gefäßgrenze, während Sie für das VH-IVUS-Bild die Konturen des Lumens, der äußeren Gefäßgrenze und der Plaquekomponentengrenzen segmentieren.</li>
			<li>Der Einfachheit halber sollten Sie nur große Lipidkomponenten für die Erstellung eines Finite-Elemente-Modells aufbewahren und kleine, isolierte Lipidkomponenten ignorieren. In dieser Plaque-Probe war nur ein Lipid vorhanden. Überlagern Sie die abgegrenzten Konturen mit den Originalbildern auf der Registerkarte "Bild&gt; "Überlagern" &gt; "Auswahl hinzufügen ".</li>
			<li>Navigieren Sie zum Menü Zum ROI-Manager , um Konturen zu verwalten, Eigenschaften anzupassen und Farben und Linienbreite für eine bessere Visualisierung auf die richtigen Werte festzulegen. Wählen Sie die Registerkarte Eigenschaften aus, legen Sie die Strichfarbe auf eine andere Farbe fest, und füllen Sie die Linienbreite in der Breite aus. Legen Sie hier die Linienfarben auf Grün, Blau und Rot für Lumen-, Außengrenz- bzw. Lipidkonturen und die Linienbreite auf 3 fest.</li>
			<li>Glätten Sie Konturen mit der Option "Auswahl bearbeiten" &gt;&gt; "Spline anpassen" in der Befehlsleiste, nachdem Sie eine bestimmte Kontur ausgewählt haben, um eine glatte Kontur zu erhalten. Bei diesem Vorgang werden Techniken zur Anpassung von Spline-Kurven verwendet, um die Konturen automatisch zu glätten.</li>
			<li>Klicken Sie auf der Registerkarte XY-Koordinaten &gt; Speichern unter &gt; Datum, um die Punktkoordinaten jeder Kontur wie Lumen, äußere Begrenzung und Plaque-Komponente in einer separaten txt-Datei zu speichern. Diese Datei enthält die X- und Y-Koordinatenwerte der Punkte, aus denen die Konturlinie besteht, mit Pixeln als Einheit.</li>
		</ol></li>
		<li>Nehmen Sie die tatsächliche physische Größe jedes Pixels in Cine-IVUS- und VH-IVUS-Bildern (als Pixelgröße bezeichnet) aus der DICOM-Datei auf. Der reale Abstand für ein Pixel in den hier verwendeten IVUS-Daten beträgt 0,002 cm. Diese Informationen werden verwendet, um die Punktkoordinaten mit dem Pixel als Einheit in die reale Entfernung mit cm als Einheit umzuwandeln.</li>
	</ol></li>
	<li>Verarbeitung von Konturdaten<ol><li>Cine IVUS Konturdatenverarbeitung<ol><li>Lesen Sie txt-Dateien von Lumenkonturen aus allen cine IVUS-Bildern in einem Herzzyklus mit MATLAB.</li>
			<li>Multiplizieren Sie alle Lumenkonturen mit der Pixelgröße, um die tatsächliche Größe der Lumenkonturen zu erhalten.</li>
			<li>Berechnen Sie die Lumenumfänge für alle Lumenkonturen und identifizieren Sie die IVUS-Rahmen mit maximalen (Cmax) und minimalen (Cmin) Lumenumfängen, die diastolische bzw. systolische Bedingungen darstellen.</li>
		</ol></li>
		<li>VH-IVUS Konturdatenverarbeitung<ol><li>Lesen Sie txt-Dateien der Konturen des Lumens, der äußeren Begrenzung und der Plaque-Komponenten aus dem VH-IVUS-Bild mit MATLAB.</li>
			<li>Multiplizieren Sie alle Konturen mit der Pixelgröße, um die tatsächliche Größe aller Konturen zu erhalten.</li>
			<li>Unterteilen Sie jede Kontur in 100 Punkte mit gleichmäßigem Abstand, und führen Sie eine 2D-Glättung durch, um neue VH-IVUS-Konturdaten zu erhalten, die die alten ersetzen.</li>
		</ol></li>
	</ol></li>
</ol>2. Finite-Elemente-Modell
<ol><li>Rekonstruktion der Koronargefäßgeometrie<ol><li>Erstellen Sie eine Konturschicht im dreidimensionalen Raum, indem Sie den Z-Koordinatenwert für alle Punkte der VH-IVUS-Konturen, einschließlich Lumen, äußerer Begrenzung und Lipid, hinzufügen und z = 0 für alle Punkte festlegen (Abbildung 2).</li>
		<li>Erstellen Sie eine weitere Konturebene, indem Sie den z-Koordinatenwert für alle Punkte der VH-IVUS-Konturen hinzufügen und z = 0,05 cm für alle Punkte zurücksetzen. HINWEIS: Diese beiden Konturschichten rekonstruieren die 3D-Geometrie der Herzkranzgefäße für das reine Dünnschichtstrukturmodell, indem sie den VH-IVUS-Konturen eine feste Schichtdicke von 0,05 cm hinzufügen (Abbildung 2).</li>
	</ol></li>
	<li>Generierung von Finite-Elemente-Netzen<ol><li>Erstellen Sie zwei Hilfskonturen, indem Sie Lumen und äußere Begrenzungskonturen mit den Gewichtungen 1/3 und 2/3 (Abbildung 3A) für jede Schicht linear interpolieren.</li>
		<li>Unterteilen Sie die Gefäßfläche in 8 umlaufende Teile und 3 radiale Teile (siehe Abbildung 3B), indem Sie das Lumen/die äußere Begrenzung mit dem nächstgelegenen Punkt auf der Lipidkontur verbinden (z. B. die Punkte A und B in Abbildung 3B) oder zwei Hilfskonturen mit radialen Linien.</li>
		<li>Verbinden Sie alle Punkte zwischen den Schichten mit geraden Linien und bilden Sie eine 3D-Struktur mit 3 x 8 Volumen (Abbildung 3B). Teilen Sie jedes Volumen mit hexaedrischen Elementen, um das Finite-Elemente-Netz (Abbildung 3C) und verschiedene Materialgruppen (Abbildung 3D) zu erzeugen.</li>
		<li>Führen Sie eine Netzanalyse durch, indem Sie die Netzdichte um 10 % verfeinern, bis die Änderungen der Lösungen 5 % &lt;.</li>
	</ol></li>
	<li>Definition der Materialeigenschaft<ol><li>Verwenden Sie ein modifiziertes anisotropes Mooney-Rivlin-Materialmodell, um die Materialeigenschaften der koronaren Gefäßwand zu beschreiben. Es wurde angenommen, dass Koronargefäße und Plaquekomponenten hyperelastische, anisotrope, nahezu inkompressible und homogene Materialien sind, und die Dehnungsenergiedichtefunktion des modifizierten anisotropen Mooney-Rivlin-Materialmodells lautet: <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/67573/67573eq01.jpg" style="margin: auto;">(1) <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/67573/67573eq02v2.jpg" style="margin: auto;">(2) <img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/67573/67573eq03.jpg" style="margin: auto;">(3) wobei I1 und I2 die erste und zweite Invariante des rechten Cauchy-Green-Verformungstensors C sind, definiert als c = [cij] = XTX, X = [Xij] = [<img alt="Equation 6" src="/files/ftp_upload/67573/67573eq06.jpg" style="margin: auto;">], (Xi) war die aktuelle Position (aj) war die ursprüngliche Position, I4 = cij(nc)i(nc)j, nc war der Einheitsvektor in Umfangsrichtung des Gefäßes. c1, c2, D1, D2, K1 und K2 waren patientenspezifische Materialparameter.</li>
		<li>Ordnen Sie die Anfangswerte der Materialparameter für ein patientenspezifisches Koronargefäß entsprechend den biaxialen ex vivo-Testergebnissen zu, d. h. c1 = -1.312,9 kPa, c2 = 114,7 kPa, D1 = 629,7 kPa, D2 = 2,0, K1 = 35,9 kPa und K2 = 23,5 (Abbildung 4A-B)13,15.</li>
		<li>Weisen Sie die Materialparameter für die Plaque-Komponente zu, falls vorhanden. Genauer gesagt für Lipide: c1 = 0,5 kPa, c2 = 0, D1 = 0,5 kPa und D2 = 1,5; für die Verkalkung verwendeten wir c1=920 kPa, c2=0, D1=360 kPa und D2=2,0 (Abbildung 4B)16. HINWEIS: Es wurde angenommen, dass die Plaquekomponenten (Lipid und Verkalkung) hyperelastisch, isotrop und nahezu inkompressibel sind, und ihre mechanischen Eigenschaften wurden durch ein isotropes Mooney-Rivlin-Materialmodell mit den in Formel (2) angegebenen Dehnungsenergiedichtefunktionen beschrieben.</li>
	</ol></li>
	<li>Festlegen von Gleichungen und Randbedingungen<ol><li>Definieren Sie maßgebende Gleichungen für das reine Dünnschichtstrukturmodell, das die Bewegungsgleichung, die nichtlineare Cauchy-Green-Dehnungs-Verschiebungsbeziehung und das Modell des Koronargefäßmaterials11 umfasst.</li>
		<li>Verschreiben Sie patientenspezifische Blutdruckwellenformen auf der Lumenoberfläche, um reale physiologische Bedingungen zu simulieren (Abbildung 4C). Um patientenspezifische Blutdruck-Wellenformen zu erhalten, skalieren Sie eine typische Aortendruck-Wellenform mit systolischen und diastolischen Druckwerten, die mit der Armmanschette gemessen werden (Abbildung 4D).</li>
	</ol></li>
</ol>3. Finite-Elemente-modellbasierter Aktualisierungsansatz für patientenspezifische Materialeigenschaften der Koronararterien
HINWEIS: Der iterative Prozess zur Bestimmung patientenspezifischer Koronarmaterialeigenschaften ist in Abbildung 5 dargestellt.
<ol><li>Bestimmen Sie die Leerlaufgeometrie, die der Nulldruckbedingung als Anfangsgeometrie für das Berechnungsmodell entspricht, indem Sie die aus dem VH-IVUS-Bild rekonstruierte Koronargeometrie axial mit einer festen Schrumpfungsrate von 95 % und umlaufend mit einer Umfangsschrumpfung (als S bezeichnet) schrumpfen, die ursprünglich auf 98 % festgelegt war. HINWEIS: Da die aus dem VH-IVUS-Bild rekonstruierte Koronargeometrie unter In-vivo-Bedingungen mit Blutdruck auf dem Lumen und axialer Dehnung aus angebundenen distalen und proximalen Koronararteriensegmenten erfolgte, sollte die In-vivo-Koronargeometrie umfangs- und axial schrumpfen, um die Nulldruckgeometrie zu erhalten.</li>
	<li>Fixieren Sie die axiale Schrumpfung auf 95% und aktualisieren Sie die Umfangsschrumpfung in den folgenden Schritten.</li>
	<li>Definieren Sie das Materialverhältnis (bezeichnet als k), um die patientenspezifischen Materialeigenschaften des Koronargefäßes wie folgt zuzuweisen: c1 = k*(−1.312,9) kPa, c2 = k*114,7 kPa, D1 = k*629,7 kPa, K1 = k*35,9 kPa und fix D2 = 2,0 und K2 = 23,5. HINWEIS: Da nur zwei Datenpunkte (minimale und maximale Lumenumfänge entsprechend dem diastolischen und systolischen Druck) zur Bestimmung der unbekannten Parameter (umlaufende Schrumpfungsrate S und Materialparameter des Mooney-Rivlin-Modells) erhalten wurden, reduzierten wir die Anzahl der unbekannten Parameter, indem wir annahmen, dass die patientenspezifischen Materialeigenschaften des Koronargefäßes in vivo proportional zur anfänglichen Vermutung mit dem Materialverhältnis waren, das als k bezeichnet wurde: das heißt, c1 = k*(−1.312,9) kPa, c2 = k*114,7 kPa, D1 = k*629,7 kPa, K1 = k*35,9 kPa, während D2 = 2,0 und K2 = 23,5 fixiert waren.</li>
	<li>Aktualisieren Sie den festgelegten k-Wert auf einen Anfangswert k von 1 zusammen mit der Umfangsschrumpfungsrate S während des folgenden iterativen Verfahrens.</li>
	<li>Führen Sie eine Software aus, um das Rechenmodell zu lösen und die numerischen Ergebnisse zu erhalten.<ol><li>Schreiben Sie alle Befehle zum Erstellen des reinen Dünnschichtstrukturmodells mit MATLAB in eine Batch-Datei (Ergänzungsdatei 1).</li>
		<li>Laden Sie diese Batch-Datei über die erweiterte Benutzeroberfläche (AUI), um das Modell zu generieren (Abbildung 6A). Lösen Sie das reine Dünnschichtstrukturmodell, indem Sie auf Datendatei/Lösung klicken, und speichern Sie es als .dat Datei (Abbildung 6C). Simulieren Sie drei Herzzyklen und übernehmen Sie die Lösung im letzten Zyklus, um numerische Ergebnisse zu präsentieren.</li>
		<li>Exportieren Sie die Ergebnisse von Knotenkoordinaten in eine txt-Datei, indem Sie in Liste &gt; Werteliste &gt; Zone navigieren und X-POSITION, Y-POSITION und Z-POSITION in Aufzulistende Variablen unter Koordinate auswählen. Klicken Sie auf Anwenden und exportieren , um die Koordinatenergebnisse zu exportieren.</li>
		<li>Speichern Sie Lumenkonturdaten, die den diastolischen und systolischen Druckbedingungen entsprechen, in .txt Dateien für die Berechnung des Lumenumfangs.</li>
	</ol></li>
	<li>Vergleichen Sie die Lumenumfänge, die mit dem FE-Modell (Thin-Slice Layer Structure-Only Model) unter diastolischen Druckbedingungen berechnet wurden, mit in vivo cine IVUS-Daten (Cmin) und prüfen Sie, ob der relative Fehler &lt;1% betrug. Wenn die Bedingung erfüllt war, fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort, oder aktualisieren Sie das Materialverhältnis k mit der Sekantenmethode und fahren Sie mit Schritt 3.3 fort, um 17,18 erneut auszuführen. HINWEIS: In der ersten Iteration wurde die Newton-Methode verwendet, um das Materialverhältnis anstelle der Sekantenmethode zu aktualisieren.</li>
	<li>Vergleichen Sie die vom FE-Modell berechneten Lumenumfänge bei systolischen Druckbedingungen mit in vivo cine IVUS-Daten (Cmax) und prüfen Sie, ob der relative Fehler &lt;1% betrug. Wenn ja, stoppen Sie die iterative Prozedur, oder aktualisieren Sie andernfalls die Umfangsschrumpfungsrate S und leiten Sie zu Schritt 3.4 weiter, um die Ausführung erneut durchzuführen. HINWEIS: In der ersten Iteration wurde die Newton-Methode verwendet, um die Umfangsschrumpfungsrate anstelle der Sekantenmethode zu aktualisieren.</li>
	<li>Erfassen Sie optimale S- und k-Werte und berechnen Sie die entsprechenden Materialparameter des Mooney-Rivlin-Materialmodells.</li>
	<li>Plotten Sie die umlaufenden und axialen Spannungs-Dehnungs-Verhältnis-Kurven des Koronargefäßes (Abbildung 7), die sich wie folgt ableiten lassen: <img alt="Equation 4" src="/files/ftp_upload/67573/67573eq04.jpg" style="margin: auto;">(4) wobei σ die Cauchy-Spannung darstellt, λ das Dehnungsverhältnis, i = c, a die Umfangs- und Achsenrichtung darstellt.<ol><li>Um eine Materialkurve in eine bestimmte Richtung zu zeichnen, fixieren Sie das Dehnungsverhältnis in die andere Richtung auf 1. Berechnen Sie den effektiven Elastizitätsmodul im Umfang und axial (jeweils mit YMc und YMa bezeichnet) als Steigung der Skalenfunktion der Materialkurve im Dehnungsverhältnisintervall [1,0, 1,1], um die allgemeine Materialsteifigkeit der Koronararterien13 widerzuspiegeln: <img alt="Equation 5" src="/files/ftp_upload/67573/67573eq05.jpg" style="margin: auto;">(5)</li>
	</ol></li>
	<li>Extrahieren Sie jederzeit Plaque-Spannungs-/Dehnungsverteilungen und erfassen Sie die Knotenverteilung und die maximalen Stresswerte während der systolischen und diastolischen Phase (Abbildung 8).</li>
</ol>

<meta charset="utf8"></head><body> IVUS-basierte Berechnungsmethode zur Quantifizierung der koronaren mechanischen Eigenschaften

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<li>Thomas, T. W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+vivo+characterization+and+quantification+of+atherosclerotic+carotid+plaque+components+with+multidetector+computed+tomography+and+histopathological+correlation%5BTitle%5D)+AND+%22Arterioscler+Thromb+Vasc+Biol%22%5BJournal%5D)">In vivo characterization and quantification of atherosclerotic carotid plaque components with multidetector computed tomography and histopathological correlation.</a> Arterioscler Thromb Vasc Biol. 26 (10), 2366-2372 (2006).</li>
<li>Masanori, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+vivo+quantitative+tissue+characterization+of+human+coronary+arterial+plaques+by+use+of+integrated+backscatter+intravascular+ultrasound+and+comparison+with+angioscopic+findings%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation%22%5BJournal%5D)">In vivo quantitative tissue characterization of human coronary arterial plaques by use of integrated backscatter intravascular ultrasound and comparison with angioscopic findings.</a> Circulation. 105 (21), 2487-2492 (2002).</li>
<li>Roach, M. R., Burton, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+reason+for+the+shape+of+the+distensibility+curves+of+arteries%5BTitle%5D)+AND+%22Can+J+Biochem+Physiol%22%5BJournal%5D)">The reason for the shape of the distensibility curves of arteries.</a> Can J Biochem Physiol. 35, 681-690 (1957).</li>
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<li>Ohayon, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Influence+of+residual+stress%2Fstrain+on+the+biomechanical+stability+of+vulnerable+coronary+plaques%3A+Potential+impact+for+evaluating+the+risk+of+plaque+rupture%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Physiol+Heart+Circ+Physiol%22%5BJournal%5D)">Influence of residual stress/strain on the biomechanical stability of vulnerable coronary plaques: Potential impact for evaluating the risk of plaque rupture.</a> Am J Physiol Heart Circ Physiol. 293, 1987-1996 (2007).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>&nbsp; Bienen-DICOM-Betrachter</td><td>SinoUnion Healthcare Inc.</td><td>Version 3.5.1</td><td>Eine DICOM-Bildlesersoftware</td></tr><tr><td>ADINA&nbsp;</td><td>Adina R & D</td><td>Version 9.0</td><td>Finite-Elemente-Löser</td></tr><tr><td>ImageJ&nbsp;</td><td>National Institutes of Health</td><td></td><td>Segmentierte IVUS-Konturen</td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>MathWorks&nbsp;</td><td>&nbsp; Version R2018a</td><td>Kommerzielle Programmierplattform</td></tr><tr><td>Volcano s5 Bildgebungssystem</td><td>Volcano Company</td><td></td><td>Intravaskuläres Ultraschall-Bildgebungssystem&nbsp;</td></tr></tbody></table>

intravaskulärer ultraschall bildbasierter finite-elemente-modellierungsansatz zur quantifizierung der mechanischen eigenschaften der menschlichen koronararterie in vivo 

Intravascular Ultrasound Image-Based Finite Element Modeling Approach for Quantifying In Vivo Mechanical Properties of Human Coronary Artery

Wir beschreiben ausführlich die FEMBUA-Methode, die eine schnelle Plaquematerial- und Stressanalyse von koronaren Plaques nach Echtzeit-IVUS-Bildgebung ermöglicht und die in vivo Materialeigenschaften und biomechanischen Ergebnisse von Plaques bestimmen kann. Die in vivo Materialparameter des Mooney-Rivlin-Materialmodells für dieses Herzkranzgefäß sind in Tabelle 1 aufgeführt. Die Simulationsergebnisse des Finite-Elemente-Modells, einschließlich der Spannungs-/Dehnungsverteilungen im Koronargefäß, sind in Abbildung 8 dargestellt. Eine detaillierte Analyse der Ergebnisse sieht im Folgenden aus.
Es dauert etwa 2 Stunden, um den gesamten Prozess abzuschließen und in vivo Materialparameter für dieses Koronargefäß zu erhalten, einschließlich der Bildsegmentierung von cine IVUS und VH-IVUS, der Konstruktion des rechnerischen FE-Modells und der Durchführung des iterativen Verfahrens zur Quantifizierung der Materialeigenschaften. Diese Methode kann die Anforderungen an eine schnelle klinische Untersuchung mit hoher Aktualität erfüllen.
Für dieses Herzkranzgefäß wurden die beiden Größen nach der FEMBUA-Methode als k = 1,125 und S = 98% bestimmt. Weitere in vivo Materialparameter des Mooney-Rivlin-Materialmodells für dieses Koronargefäß sind in Tabelle 1 aufgeführt. Seine Materialkurven sowohl in Umfangs- als auch in axialer Richtung sind in Abbildung 7 dargestellt. Beide Richtungen wiesen eine J-förmige Materialkurve auf, was auf die nichtlineare Spannungs-Dehnungs-Beziehung mit erhöhter Gewebesteifigkeit hinweist, wenn das Dehnungsverhältnis erhöht wurde. Die geraden Linien waren die Skalenfunktionen, um diese nichtlinearen Materialkurven anzupassen, und ihre Steigungen waren die effektiven Elastizitätsmodule. Die YMc und YMa für dieses Herzkranzgefäß betragen 1055,41 bzw. 1835,77 kPa.
Die Simulationsergebnisse des Finite-Elemente-Modells, einschließlich der Spannungs-/Dehnungsverteilungen im Koronargefäß, sind in Abbildung 8 dargestellt. Die Spannungsverteilung, die den systolischen Druckbedingungen entspricht, ist höher als die der diastolischen Druckbedingungen. Auch konnte eine lokale Stresskonzentration in Bereichen mit dünner Gefäßdicke oder faserigen Deckbereichen beobachtet werden. Da Plaquerupturen häufig an der fibrösen Kappe und den Schulterregionen auftreten, sind die Spitzenspannungs- und Dehnungswerte über diesen kritischen Bereichen in Tabelle 2 aufgeführt.
Wir führten die Netzanalyse durch, indem wir die Netzdichte schrittweise erhöhten, und die Netzverfeinerung wurde gestoppt, wenn ein feineres Netz zu unbedeutenden Änderungen der Lösungen führen konnte. Die Element-/Gitterverteilung und die Spannungsergebnisse für dieses Modell sind in der ergänzenden Tabelle 1 dargestellt. Die Tabelle enthält vergleichendere und detailliertere Ergebnisse und zeigt unbedeutende Unterschiede zwischen Modellen mit unterschiedlichen Elementnummern. Die Ergebnisse zeigen, dass nach vierfacher Verfeinerung der Netzdichte die relativen Fehler der maximalen und minimalen Spannung innerhalb von 5 % liegen. Da es sich bei der FEMBUA-Methode um einen iterativen Prozess handelt, wurde eine relativ geringe Maschendichte gewählt, um Rechenkosten zu sparen. Anhand der Ergebnisse ist zu erkennen, dass die aktuelle Netzmenge (Elementnummer = 900) die Anforderungen erfüllt und nur einen geringen Einfluss auf die Spannungsergebnisse hat.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67573/67573fig01.jpg"> Abbildung 1: Aufnahme und Konturextraktion von Cine IVUS und VH-IVUS. (A) Richtung der IVUS-Katheterentnahme und Katheterpause (mit einem Stern markiert), um Cine IVUS-Bilder zu erhalten. (B) Cine IVUS mit Lumenumfängen von Cmin und Cmax und entsprechendem VH-IVUS-Bild. (C) Extraktion von IVUS-Konturen. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67573/67573fig01large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67573/67573fig02.jpg"> Abbildung 2: Rekonstruierte 3D-Geometrie eines Koronargefäßes mit einer Dicke von 0,05 cm. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67573/67573fig02large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67573/67573fig03.jpg"> Abbildung 3: Prozess der Generierung von Finite-Elemente-Netzen für ein reines Dünnschichtstrukturmodell. (A) Konturpunkte auf der 2D-Ebene. (B) Geometrische Linien für die Netzgenerierung. (C) Finite-Elemente-Netz. (D) Unterschiedliche Materialgruppen generiert. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67573/67573fig03large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67573/67573fig04.jpg"> Abbildung 4: Computergestütztes Nur-Dünnschicht-Strukturmodell des Koronargefäßes. Das Modell umfasst die Definition der Materialeigenschaften und die Einstellung der Randbedingung. (A) Stellen Sie verschiedene Materialgruppen innerhalb der Koronararterie ein. (B) Kurve der ex vivo Koronargefäßmaterialien. (C) Belastung der Randbedingung. (D) Druckkurve. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67573/67573fig04large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67573/67573fig05.jpg"> Abbildung 5: Iteratives Schema. Das iterative Schema zur Quantifizierung der in vivo Plaque-Materialeigenschaften von Herzkranzgefäßen auf der Grundlage von IVUS-Bildern. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67573/67573fig05large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67573/67573fig06.jpg"> Abbildung 6: Verwenden der Schnittstelle. Die fortschrittliche Benutzeroberfläche der ADINA-Software und die relevanten Vorgänge. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67573/67573fig06large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67573/67573fig07.jpg"> Abbildung 7: Materialkurven. Das Material krümmt sich in umfangs- und axialer Richtung des Koronargefäßes und seine effektive Elastizitätsmodulschätzung. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67573/67573fig07large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
<img alt="Figure 8" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67573/67573fig08.jpg"> Abbildung 8: Nur-Dünnschicht-Strukturmodell der Koronargefäßgeometrie und simulierte Ergebnisse. Die Abbildung enthält die Wolkenkarte der Spannungsverteilung bei diastolischen und systolischen Druckbedingungen. (a) Angezeigte Knoten. (b) Diastolischer Stress. (c) Systolischer Stress. Der Farbbalken zeigt den Spannungswert an. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67573/67573fig08large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td rowspan="2">Material-Parameter</td>
			<td>S(%)</td>
			<td>C1(kPa)</td>
			<td>C2(kPa)</td>
			<td>D1(kPa)</td>
			<td>K1(kPa)</td>
			<td>YMa(kPa)</td>
			<td>YMc(kPa)</td>
		</tr><tr><td>98%</td>
			<td>-147.76</td>
			<td>12.91</td>
			<td>708.67</td>
			<td>40.4</td>
			<td>1055.41</td>
			<td>1835.77</td>
		</tr></tbody></table>Tabelle 1: Referenzwerte für Materialparameter des Beispielmodells.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td colspan="2">Zeit bei diastolischem Druck</td>
			<td colspan="2">Zeit bei systolischem Druck</td>
		</tr><tr><td>PWS (kPa)</td>
			<td>PWSn</td>
			<td>PWS (kPa)</td>
			<td>PWSn</td>
		</tr><tr><td>56.53</td>
			<td>0.05402</td>
			<td>64.51</td>
			<td>0.05402</td>
		</tr></tbody></table>Tabelle 2: Spitzenspannungs-/Dehnungswerte über den kritischen Bereichen aus dem Berechnungsmodell. Abkürzungen: Spitzenwandspannung = PWS; Maximale Wanddehnung = PWSn. Einheit der Spannung: kPa.
Ergänzende Tabelle 1: Der Vergleich der Spannungsergebnisse verschiedener Gittergrößen im selben Modell.&gt; <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67573/Supplementary%20Table%201_RE.xlsx" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.</a>
Ergänzende Datei 1: MATLAB-Codes. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67573/Supplementary%20File%20S1.zip" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.</a>

Intravaskulärer Ultraschall Bildbasierter Finite-Elemente-Modellierungsansatz zur Quantifizierung der mechanischen Eigenschaften der menschlichen Koronararterie in vivo 

Quantifying the mechanical properties of coronary arterial walls could provide meaningful information for the diagnosis, management, and treatment of ...

Die Quantifizierung der mechanischen Eigenschaften der Herzkranzgefäße ist in der kardiovaskulären biomechanischen Forschung von größter Bedeutung. Koronarkörper arbeiten jedoch typischerweise mit ex vivo Koronargewebe. In dieser Arbeit wird der auf dem Finite-Elemente-Modell basierende, aktualisierte Ansatz zur Quantifizierung der koronaren Materialeigenschaften in vivo auf der Grundlage spezifischer intervaskulärer Ultraschallbilder vorgestellt.Derzeitige mechanische Ansätze zur Quantifizierung der mechanischen Eigenschaften von Koronararterienwänden, wie z. B. planare Gefäßtests und Intentionstests, können nur mit isolierten Koronararteriengeweben ex vivo funktionieren. Dieser Ansatz ist nicht geeignet, um die koronaren mechanischen Eigenschaften patientenspezifisch sicher zu überwachen. Der vorgestellte Finite-Elemente-Modell-basierte, aktualisierte Ansatz könnte die Materialeigenschaften von Koronararteriengewebe in vivo auf der Grundlage von patientenspezifischen intervaskulären Ultraschallbildern und Blutdruckmessungen quantifizieren.Greifen Sie zunächst auf den Ordner zu, der gespeicherte virtuelle Histologie-, intravaskuläre Ultraschall- oder VH-IVUS- oder Cine-IVUS-Bilder enthält, die von Patienten mit koronarer Herzkrankheit im DICOM-Format für die Offline-Analyse aufgenommen wurden. Öffnen Sie die DICOM-Dateien mit dem Viewer. Doppelklicken Sie auf den entsprechenden Sequenznamen, um das Bild zu öffnen.Wählen Sie "Exportieren" und dann "Bilder exportieren", um jeden Cine IVUS-Rahmen und jeden VH IVUS-Rahmen als einzelne BMP-Bilder zu speichern, wobei sichergestellt wird, dass jedes Bild eine Auflösung von 500 bis 500 Pixeln hat. Untersuchen Sie als Nächstes jedes Cine IVUS-Bild Bild für Bild, um aufeinanderfolgende Bilder zu finden, die während eines Herzzyklus an der vorausgewählten Plaquestelle aufgenommen wurden. Untersuchen Sie alle generierten VH IVUS-Bilder, um das VH IVUS-Bild zu identifizieren, das an der angegebenen Plaquestelle aufgenommen wurde.Wählen Sie in der ImageJ-Software für das Cine IVUS-Bild die Option "Gerade", gefolgt von der Registerkarte "Segmentierte Linie", um die Konturen der Gefäßgrenzen und der Plaque-Komponentengrenzen zu skizzieren. Gehen Sie als Nächstes zum Bild, wählen Sie Überlagerung aus und klicken Sie auf Auswahl hinzufügen, um die nachgezeichneten Konturen mit dem Originalbild zu überlagern. Öffnen Sie das Menü Zum ROI-Manager, um Konturen zu verwalten.Weisen Sie auf der Registerkarte "Eigenschaften" den Lumen-, Außen- und Lipidkonturen grüne, blaue und rote Farben mit einer Linienbreite von drei zu. Wählen Sie jede Kontur aus, und glätten Sie sie, indem Sie in der Befehlsleiste auf Bearbeiten, Auswahl und Spline anpassen klicken. Wählen Sie anschließend nacheinander Datei aus, Speichern unter, Registerkarte XY-Koordinaten, um die Punktkoordinaten jeder Kontur, einschließlich des Lumens, der äußeren Begrenzung und der Plaque-Komponente, in einer separaten Textdatei zu speichern.Um die Generierung von Finite-Elemente-Netzen auf VH IVUS- und Cine IVUS-Bildern zu rekonstruieren, erstellen Sie zwei Hilfskonturen, indem Sie das Lumen und die äußeren Randkonturen linear mit Gewichtungen von einem Drittel bzw. zwei Dritteln für jede Schicht interpolieren. Unterteilen Sie den Gefäßbereich in acht umlaufende Teile und drei radiale Teile, indem Sie das Lumen und die äußere Begrenzung mit dem nächstgelegenen Punkt auf der Lipidkontur oder zwei Hilfskonturen mit radialen Linien verbinden. Verbinden Sie als Nächstes alle Punkte zwischen den Schichten mit geraden Linien, um eine dreidimensionale Struktur mit drei mal acht Volumen zu bilden.Teilen Sie jedes Volumen mithilfe von hexaedrischen Elementen, um das Finite-Elemente-Netz und verschiedene Materialgruppen zu generieren. Definieren Sie anschließend unter Verwendung eines modifizierten anisotropen Mooney-Rivlin-Materialmodells die Materialeigenschaften der koronaren Gefäßwand. Verschreiben Sie patientenspezifische Blutdruckwellenformen auf der Lumenoberfläche, um physiologische Bedingungen zu simulieren.Um patientenspezifische Blutdruck-Wellenformen zu erhalten, skalieren Sie eine typische Aortendruck-Wellenform mit systolischen und diastolischen Druckwerten, die an der Armmanschette gemessen werden. Schreiben Sie alle Befehle, die zum Erstellen des reinen Dünnschichtstrukturmodells erforderlich sind, mit MATLAB in eine Batch-Datei. Laden Sie die Batch-Datei über die erweiterte Benutzeroberfläche, um das Modell zu generieren.Generieren Sie das Modell, indem Sie die Datendatei-Lösung auswählen, dann das reine Dünnschichtstrukturmodell lösen und als DAT-Datei speichern. Exportieren Sie die Ergebnisse von Knotenkoordinaten in eine TXT-Datei, indem Sie in Liste, Werteliste und Zone navigieren und X-Position, Y-Position und Z-Position in Variablen auswählen, die unter Koordinate aufgelistet werden sollen. Klicken Sie auf Anwenden und exportieren, um die Koordinatenergebnisse zu exportieren.Innerhalb von zwei Stunden wurden die in vivo Materialparameter für das Herzkranzgefäß auf Basis des Mooney-Rivlin-Materialmodells bestimmt, was die Effizienz und Eignung der Methode für den klinischen Einsatz unter Beweis stellt. Die Ergebnisse der Materialeigenschaften zeigten einen Steifigkeitsfaktor von 1,125 und einen Stabilitätsfaktor von 98 %, wobei sowohl die umlaufenden als auch die axialen Materialkurven eine J-Form zeigten. Die Simulationsergebnisse zeigten, dass die Spannungsverteilung unter systolischem Druck höher war als unter diastolischem Druck, wobei die lokale Spannungskonzentration in Bereichen dünner Gefäßwände oder faseriger Kappen beobachtet wurde.

intravascular-ultrasound-image-based-finite-element-modeling-approach

Research

Forschung

JoVE Journal

Engineering

Ingenieurwesen

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Concurrent Quantitative Leitfähigkeit und mechanische Eigenschaften Measurements of Organic Photovoltaic Materials mittels AFM

Ultraschall-Velocimetrie wird verwendet, um das Mischen durch Flüssigkeitsströmung in Flüssigmetallelektroden zu untersuchen. Der Schwerpunkt dieses Manuskripts liegt auf der Veranschaulichung der Methoden, die zur Durchführung präziser, ortsaufgelöster Ultraschallmessungen unter Begrenzung der Oxidation sowie zur Steuerung und Überwachung der Temperatur, des angelegten Stroms und der zugeführten Heizleistung verwendet werden.

Ultraschall-Geschwindigkeitsmessung in einem Liquid Metal Electrode

Die Herstellung von kontrastreichen Gittern als paralleles spektrumspaltendes dispersives Element in einer konzentrierten Photovoltaikanlage wird demonstriert. Herstellungsprozesse wie Nanoimprint-Lithographie, TiO2-Sputtern und reaktives Ionenätzen werden beschrieben. Die Ergebnisse der Reflexionsmessung werden zur Charakterisierung der optischen Leistung verwendet.

Herstellung von High Contrast Roste für die Spectrum Splitting dispersives Element in einer konzentrierten Photovoltaik-Anlage

Diese Studie beschreibt ein Protokoll, um die targeting-Genauigkeit in der Brennebene eines Ultraschall-geführte hochintensiven fokussierten Ultraschall phased Array Systems zu bewerten.

Bewertung der Targeting-Genauigkeit in der Brennebene für eine Ultraschall-geführte hochintensivem konzentriert Ultraschall Phased-Array-System

Erfahren Sie die Finite-Elemente-Modellierung zur Quantifizierung mechanischer Eigenschaften von Koronararterien in vivo mittels intravaskulärem Ultraschall. Diese Methode ermöglicht patientenspezifische kardiovaskuläre Diagnostik.

Intravaskulärer Ultraschall Bildbasierter Finite-Elemente-Modellierungsansatz zur Quantifizierung der mechanischen Eigenschaften der menschlichen Koronararterie in vivo (Video) | JoVE Journal

Intravaskulärer Ultraschall Bildbasierter Finite-Elemente-Modellierungsansatz zur Quantifizierung der mechanischen Eigenschaften der menschlichen Koronararterie in vivo

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