Summary
主动脉瓣反流是一种主动脉瓣心脏病。本手稿演示了四维流动磁共振成像如何使用模拟主动脉瓣反流的 体外 心脏瓣膜评估主动脉瓣反流。
Abstract
主动脉瓣反流 （AR） 是指在心室舒张期间从主动脉向后流向左心室 （LV）。由复杂形状产生的反流射流的特征在于三维流动和高速梯度，有时限制了使用2D超声心动图对反流体积的精确测量。最近开发的四维流动磁共振成像（4D流动MRI）可实现三维体积流量测量，可用于准确量化反流量。本研究的重点是（i）磁共振兼容的AR模型制造（扩张，穿孔和脱垂）和（ii）4D流MRI在AR定量中性能的系统分析。结果表明，随着时间的推移，向前和向后射流的形成高度依赖于AR起源的类型。模型类型的反刍体积偏倚量分别为-7.04%、-33.21%、6.75%和37.04%，而从泵冲程容积测得的地面实况（48 mL）体积相比。反流分数的最大误差约为12%。这些结果表明，当绝对反流容量很重要时，需要仔细选择影像学参数。建议的 体外 流动幻象可以很容易地修改以模拟其他瓣膜疾病，如主动脉瓣狭窄或二叶主动脉瓣（BAV），并且可以用作标准平台，以测试将来不同的MRI序列。
Introduction
主动脉瓣反流（AR）是指在心室舒张期从主动脉向左心室的向后流动。AR通常分为主动脉扩张、杯子脱垂、杯子穿孔、杯子缩回等1。慢性AR可能主要由于肥大和扩张而引起左心室的容量超负荷，并最终导致其失代偿2。急性 AR 主要由感染性心内膜炎、主动脉夹层和创伤性破裂引起，可导致血流动力学急症2.
目前 AR 诊断的临床标准主要基于经胸超声心动图 （TTE） 或经食管超声心动图 （TEE）3。尽管具有实时成像和短检查时间的优点，但超声心动图的准确性高度依赖于操作员。特别是对于反流体积测量，反流体积的直接测量受到限制，因为反流射流由于主动脉瓣的运动而移出二维（2D）测量平面。通常使用近端等速表面积 （PISA） 方法进行间接估计，但诸如圆形孔口面积之类的假设通常会限制精确测量4.
最近的医学指南5还推荐心脏MR（CMR），特别是对于中度或重度AR患者，通过测量左心室的质量和整体功能来补偿超声心动图的局限性。.然而，使用左心室整体功能估计的主动脉瓣反流容量可能失败，特别是对于患有其他心脏瓣膜疾病或分流的患者。
或者，4D流动MRI被认为是一种有前途的技术，可以直接测量反流体积，在感兴趣的体积7内具有时间分辨的速度信息。阀门的运动根据时间可以很容易地在测量反流流量8、9时进行跟踪和补偿。此外，垂直于反刍射流的任意平面可以被追溯定位，这增加了测量10的精度。然而，由于4D流MRI本身就获得了时空平均信息，因此该技术的准确性仍然需要通过使用良好控制的 体外 流动实验进行验证。
本研究旨在（i）开发MRI兼容 的体外 实验平台，该平台可以再现AR的不同临床场景（扩张，穿孔和脱垂），并且（ii）丰富我们对4D流MRI性能的理解，以量化这些AR模型的不同AR。此外，根据各种临床场景，基于4D流MRI的3D血流动力学可视化和定量。该方案不仅限于AR，可以扩展到其他类型的瓣膜疾病研究，这些研究需要一系列 体外 实验和血流动力学定量。
Protocol
注意：该协议主要由三个阶段组成：（1）模型制造，（2）MRI扫描和参数选择，以及（3）数据分析。 图1 是显示协议整体流程的流程图。
1. 模型制造
- 主动脉根部模型
- 如图 2所示，确定主动脉根部的参数值，如瓣底直径和窦半径。对于该实验，值为DA = 32.24 mm，DO = 26 mm，LB = 8.84 mm，LA = 26 mm，r最小值 = 16.64 mm，r最大值 = 21.32 mm。
- 通过单击 “草图”>工具“草图工具”>“草图图片”来运行 3D 建模软件。
注意：Solidwork 用于实验中的 3D 建模。 - 要制作正弦模型，请使用圆工具草绘对应于 rmax 和 rmin 的圆。使用自由曲线函数11 绘制正弦的曲线，单击 “阁楼工具 ”，然后选择阁楼的草绘区域。
- 在当前模型的顶部和底部草绘其他圆，单击“ 拉伸工具”，然后选择圆。将选项设置为向下 20 mm，向上设置 30 mm。以相同的方式制作尺寸为 100 mm x 100 mm x 76 mm 的六面体模型。
- 单击插入>要素中的合并工具，>合并。在属性管理器中选择减去。选择六面体模型和正弦模型。根据制造商的说明，使用5轴CNC机床将最终设计制作为丙烯酸模型。
- 阀架
- 运行 3D 建模软件并打开新的草图。手动绘制一个尺寸为 100 mm x 100 mm 的正方形，并在阀座中心绘制一个 25 mm 的圆。单击 “拉伸工具” ，将阀座的高度调整为 5 mm。
- 拉伸高度为 23.5 mm、厚度为 3 mm 的圆。使用 线条工具 将模型分成 12 个均匀的零件，以便每个零件有 30°。选择三个120°间隔的工件，并以16.5 mm的高度挤出以形成三个支柱。
- 单击 圆角工具 ，然后选择柱子。将顶部和底部的圆角半径分别调整为 4 mm 和 10 mm。将其保存为 STL 文件格式。
- 3D 打印阀架。将填充密度设置为100%，并使用丙烯腈丁二烯苯乙烯作为填充材料。见 图3 ，了解主动脉瓣框架的形状和尺寸。
- 使用发泡聚四氟乙烯 （ePTFE） 的主动脉瓣反流模型
- 运行 3D 建模软件并打开新的草图。参照 图4A绘制一条23.24 mm的水平线和一条15 mm的垂直线。
注：阀门底座、高度和小叶自由边长度的几何参数是根据先前的研究12 选择的。 - 单击 圆弧 命令管理器中的 3 点圆弧工具，然后在水平线的两端设置两个点，在垂直线的末端设置最后一个点。拉伸厚度为 5 mm 的草图。使用 STL 文件格式导出模型并进行 3D 打印。
- 将ePTFE膜重叠两层，并使用印刷的小叶以2mm的间隔绘制三个小叶边框。沿绘制的线条和侧边框以1 mm的间隔缝合直径为0.1 mm的聚酰胺缝合线。以 1 mm 的间隔将 ePTFE 阀从上到下缝合在框架上。
- 切割膜的外侧并相互缝合。执行以下三项修改以获得三个不同的模型。
- 扩张模型：将设计传单参数的比例降低到90%。
- 穿孔模型：用剪刀在一个小叶的中心做一个直径为2毫米的圆形孔。
- 脱垂：将阀门的两个孔固定在柱子高度较低的孔上。
注： 图4 显示了ePTFE阀的材料和制造方法。 图5 显示了每种AR类型的特性。
- 运行 3D 建模软件并打开新的草图。参照 图4A绘制一条23.24 mm的水平线和一条15 mm的垂直线。
2. 磁共振成像扫描和参数选择
- 准备由AR模型，主动脉窦模型，心脏模拟泵和MRI组成的实验系统。
- 在MRI室中设置实验模型，并使用25 mm（内径）硅胶管连接泵，储液罐和模型。使用10厘米长的电缆扎带固定连接部件，以防止可能的泄漏。
- 使用电机控制的柱塞泵模拟主动脉血流波形，通过流动回路系统产生生理流动波形。使用水作为工作流体，并在入口和出口上安装单向阀以防止回流。流量泵的细节可以在以前的研究23中找到。
- 在 MRI 的视场 （FOV） 内定位模型。执行侦察扫描以观察 MRI 操作控制台监视器中日冕、轴向和矢状视图中的幻像图像。此图像用作定位以下图像序列的指南。
- 将 2D 图像平面定位在主动脉模型的中心。运行可变速度编码参数 （VENC） 2D 相差成像，为 4D 流动 MRI 选择最合适的 VENC 值。
- 在 4D 流 MRI 中将 VENC 设置为高 10% 的值，以最大程度地减少可能的速度混叠7.在 MRI 控制台上输入所需的空间分辨率和时间分辨率。主动脉血流的空间和时间分辨率建议分别为2-3 mm和20-40 ms，分别为7。 表2 显示了MRI扫描参数。
- 使用 3 种类型的 AR 阀和不带流量的无流量获取数据。
3. 数据分析
- 数据排序和更正
- 从扫描仪复制原始数据文件以继续进行数据分析。使用Dicom排序软件根据名为系列描述的标题对dicom文件进行排序。在 Dicom 排序软件中单击“对 图像 进行排序”，对不同文件夹中的三向相位图像和大小图像进行排序。
- 将幅度图像加载到 ITK 快照软件中。单击 ITK 捕捉中的“ 画笔 ”，然后使用画笔工具手动绘制幻像的内部流体区域。保存分割图像。
- （可选）加载使用 MATLAB 打开和关闭流程时获得的两个相位图像数据。将有流的数据减去无流的数据以删除后台错误。对每个方向和心脏周期重复此操作。
- 使用供应商特定的像素到速度方程计算 5D 矩阵相位数据（行 x 列 x 切片 x 方向 x 时间）的速度。通常，像素的最大强度对应于所选的 VENC 值。
- 可视化
- 将步骤3.1.4中的5D矩阵速度加载到流量可视化分析软件中。
注：输入速度矩阵可能因分析软件而异。Ensight 用户应遵循 Ensight 金质表壳格式指南13。 - 单击 等值面零件，通过单击等值线按钮将数据类型从等值面更改为等 值线 以进行 3D 分析。在变量命令管理器中拖动速度数据，将其添加到等值线以检查模型的速度分布。
- 单击主菜单中的粒子追踪发射器工具。选中高级选项以获得更准确的分析。在创建中选择所需的可视化效果，例如“简化线”或“路径线”。
- 对于此实验，请设置以下值：“从选项发出”= 部件“、”部件 ID = 2“、”否”。发射器数 = 10000，方向 = +/-。创建并检查一段时间内的结果。
- 右键单击粒子 追踪 模型，然后单击 颜色依据。选取速度分量，用速度为流线着色。
- 将步骤3.1.4中的5D矩阵速度加载到流量可视化分析软件中。
- 量化
- 将速度数据（步骤 3.1.4）和分割图像（步骤 3.1.2）加载到 MATLAB 上。将分割区域外的速度设置为零。这可以通过按元素乘以分段矩阵数据和速度矩阵数据来轻松执行。
- 使用 MATLAB 的 Imshow 函数检查速度数据是否具有相位包装。速度方向的反演表示相位包络。
- 对矩阵数据的所需平面进行切片。求和平面内的所有速度数据，并乘以空间分辨率以计算通过平面的流速。对整个心脏周期中的所有流速求和，并乘以时间分辨率以计算心搏量。
Representative Results
制备了三类代表性的主动脉瓣反流模型，并制作了一个没有瓣膜的病例进行比较（图3）。扩张模型清楚地表明，由于小叶尺寸较小，瓣膜小叶不完全闭合。在其中一个小叶上用剪刀刺穿了一个洞，以模仿穿孔模型。脱垂模型的一个小叶看起来比其他两个小叶小，因为两个小叶在低于原始高度的位置缝合。与俯视图没有显著差异。
使用4D流动MRI随时间获取的3D速度信息，在收缩期和舒张期可视化正常和反流射流的流线（图6）。除穿孔型号外，所有型号的前射流都是直的。在穿孔模型中，在收缩期发生壁偏置射流。反刍射流根据AR分类显示出不同的速度和形状。在没有阀门的情况下，会发生整体的正向和后向流动。扩张模型的反流射流从中心出来，并随着时间的推移倾向于改变方向。穿孔和脱垂模型反流射流向墙壁倾斜。前倾和反流射流的峰值速度在无阀模型中为0.28 m/s，-0.29 m/s，在扩张模型中为2.03 m/s，-3.53 m/s，穿孔模型为2.52 m/s，-3.13 m/s，脱垂模型为2.76 m/s，-2.88 m/s。
图7显示了每个阀门的流速以及远离阀座的3D平面中的正向和反流体积。每种型号的流速显示不同的波形和数量。无瓣膜、扩张、穿孔和脱垂型的反流容积分别为 51.38 mL、63.94 mL、44.76 mL 和 30.22 mL。无瓣膜、扩张、穿孔和脱垂模型的偏倚分别为 -7.04%、-33.21%、6.75% 和 37.04%，而从泵冲程容积测量的地面实况 （48 mL） 相比。正百分比值表示低估，而负百分比值表示过度估计。无瓣膜、扩张、穿孔和脱垂模型的反流分数误差分别为-7.78%、-6.00%、0.33%和-11.18%。
图 1：协议的工作流程图。 该实验方案主要包括模型制作，MRI扫描和数据分析。在模型制作步骤中，制作了外主动脉根部模型和四种不同类型的AR模型（无瓣膜，扩张，脱垂和穿孔）。在MRI扫描期间，进行侦察成像，然后进行多VENC扫描和4D流MRI。数据分析部分包括数据排序、图像分割、速度计算、可视化和量化。 请点击此处查看此图的大图。
图2：主动脉根部的亚克力模型示意图和设计 （A）主动脉根部几何形状的几何特征和参数。（B）多维视图中的主动脉根3D模型。DA：鼻管结直径（STJ），DO：环空直径，r最大值：最大窦直径，r最小：最小窦直径，LA：窦的高度，LB：STJ的高度。 请点击此处查看此图的大图。
图3：主动脉瓣反流框架和模型 （A）用于固定小叶的主动脉瓣框架的几何信息。框架主体周围的孔是缝合线通过的地方。（B）ePTFE膜缝合阀的实例。（C） 体外 模型的面视图：本研究中没有瓣膜，扩张，穿孔和脱垂。箭头表示损坏的尖点。 请点击此处查看此图的大图。
图4：ePTFE小叶的材料和制造步骤。 （A）使用3D打印传单作为指导，使用ePTFE膜制作小叶。（B）ePTFE阀门的拉拔，缝合，切割和固定步骤。 请点击此处查看此图的大图。
图5：不同AR模型的制备方法。 （A）扩张模型，（B）穿孔模型和（C）脱垂模型。 请点击此处查看此图的大图。
图 6：根据主动脉瓣反流类型简化可视化。 根据主动脉瓣反流类型，收缩期（每个面板的左侧）和舒张期（每个面板的右侧）的流线型可视化。（A）无瓣膜模型（由于缺乏瓣膜，舒张/收缩图像相同），（B）扩张，（C）穿孔，（D）脱垂。在心脏周期中入口速度最高和最低的位置获取收缩期和舒张期数据。 请点击此处查看此图的大图。
图 7：流速和冲程量。 （A） 无瓣膜模型、（B） 扩张、（C） 穿孔和 （D） 脱垂的流速和冲程容积。流量和冲程量在阀门环空下游的平面（实线）三直径处测量。蓝色和红色分别表示正向和反刍流。 请点击此处查看此图的大图。
| 率 （直径= 26毫米） |
DA/Do | LA/DO | LB/Do | rmax/do | rmin/do |
| 1.24 | 1 | 0.34 | 0.82 | 0.64 |
表 1.主动脉根部几何的几何参数如图 1 所示。
| 时间分辨率 | 0.025 ms/40 相 |
| 空间分辨率 | 每 1 毫米 2 毫米 x 2 毫米/0.5 像素 |
| 矩阵 | 96 x 160 x 26 像素 |
| 切片厚度 | 2 毫米 |
| 回声时间 | 2.54 毫秒 |
| 编码速度 | 25-330 厘米/秒 |
表 2. 体外4D流量MRI序列参数。
Discussion
四维流动MRI最近已被各种 离体 和 体内 研究验证为临床常规使用的应用14。由于4D流MRI获得整个心脏周期的3D速度信息，一个强大的应用是瓣膜反流体积的直接定量，这是传统的2D多普勒超声心动图无法量化15。使用4D流MRI的 体外 实验可以提供3D流速和相关血流动力学参数，可用于研究心血管疾病与血流动力学之间的关系。然而，尽管它的能力很有希望，但还没有关于这种应用的系统研究报道。这可能是由于缺乏模拟三瓣反流的体 外 实验控制良好。
体外研究的最新进展提供了更准确和现实的实验方法来获取瓣膜前和瓣膜后血液动力学16，17。结合基于光学图像的粒子图像测速（PIV），在以前的体外研究中可以精确测量和量化阀门周围的流量18。然而，由于不透明的模型和折射，精确的3D流场，特别是对于瓣膜后流动，受到限制。另一方面，使用MRI的3D速度测量也受到限制，因为金属部件不能使用19，20。
因此，本研究介绍了一种方案，以构建MR兼容且高度可修改的流动实验平台，以再现瓣膜病的各种临床场景。ePTFE膜用于模拟没有金属成分的三尖瓣，因为它由于其高拉伸强度和耐化学性而被广泛用作瓣膜和血管移植材料17，21，22。基于ePTFE薄膜，已经复制了AR的三种不同起源（扩张，穿孔和脱垂）以及一个没有阀门的模型进行比较。该流程实验方案的下一个重要步骤是MR成像和定量。可以模拟主动脉血流波形的电机控制柱塞泵用于通过流动回路系统产生生理流动波形。流量泵的细节可以在以前的研究23中找到。由于本研究还旨在验证4D流量MRI在流量定量中的准确性，因此所有成像参数都是根据先前的研究选择的，该研究总结了可用于临床常规的参数24。由于MRI系统包括由于诸如涡流和磁场25的非线性等缺陷而产生的固有误差，因此在实际数据量化之前应用背景校正策略，如步骤3.1.3所述。
本研究中建议的手工主动脉瓣反流模型根据模型分类显示反流射流的血流动力学特征相似，因为先前的研究报告了26，27。闭合形状是对称的，在膨胀模型中，阀门的中心发生了直射流。由于穿孔模型中的尖点损伤，出现了后向偏心射流。瓣膜的部分脱垂显示由于活动受限，其方向从罪魁祸首杯弯曲。在没有瓣膜和扩张模型中，使用4D流量MRI直接测量的主动脉反流体积被高估，而与地面事实相比，脱垂模型中在很大程度上低估了。然而，当计算反流分数时，脱垂模型中最大的偏倚仅为11%。这强烈表明，不仅反流流，而且正常的主动脉射流也受到MR扫描的影响。在当前阶段，没有针对每个AR模型优化单个扫描参数。未来的系统参数研究可能会提高反流体积测量的准确性。或者，反流分数的使用更可靠，因为它消除了4D流MRI中的固有误差，而且在临床上也比简单地测量绝对反流体积更重要。
总之，本研究提出了一种MR兼容 的体外 流动实验模型，该模型具有高度可修改性，可以模拟各种类型的AR。此外，还比较了使用4D流量MRI进行AR体积测量的准确性。本研究的局限性在于没有模拟主动脉瓣的运动，这会影响反流射流的实际发展。此外，4D流量MRI的部分体积效应和时间平均性质可能会限制流量测量的准确性，特别是考虑到射流和周围环境内速度的高动态范围。因此，需要进一步的系统参数研究。
Disclosures
作者没有什么可透露的。
Acknowledgments
本研究由韩国国家研究基金会的基础科学研究计划支持，该基金会由教育部资助（2021R1I1A3040346，2020R1A4A1019475，2021R1C1C1003481和HI19C0760）。这项研究还得到了江原国立大学2018年研究资助（PoINT）的支持。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 3D modeling software(SolidWorks) | Dassault Systèmes SolidWorks Corporation | Waltham, MA, USA | |
| 3D printer | Zortrax S.A. | the construction of a three-dimensional object from a CAD model or a digital 3D model,(zortrax m200 plus, Zortrax S.A.,Olsztyn, Poland) | |
| Dicom sort | Open source software | Jonathan Suever, Software Engineer | |
| Ensight | Ansys | Flow visualization software (Canonsburg, PA, USA). | |
| Expanded Polytetrafluoroethylene(ePTFE) | SANG-A-FRONTEC | Medical membrane (ePTFE,SANG-A-FRONTEC, Incheon, korea) | |
| Itk snap software | Open source software | GNU General Public License, | |
| MATLAB | MathWorks | Natick, MA, USA | |
| MRI | Siemens | 3T, Erlangen, Germany | |
| Scissors | Scanlan International Inc | n43 1765 | 7007-454, Scanlan International Inc., Saint Paul, USA |
| Suture | AILEE | NB530 | Ailee, Polyamide suture, UPS 5-0 |
References
- Koo, H. J., et al. Functional classification of aortic regurgitation using cardiac computed tomography: comparison with surgical inspection. The International Journal of Cardiovascular Imaging. 34 (8), 1295-1303 (2018).
- Bekeredjian, R., Grayburn, P. A. Valvular heart disease: aortic regurgitation. Circulation. 112 (1), 125-134 (2005).
- Lancellotti, P., et al. European Association of Echocardiography recommendations for the assessment of valvular regurgitation. Part 1: aortic and pulmonary regurgitation (native valve disease). European Journal of Echocardiography. 11 (3), 223-244 (2010).
- Zo, J. H. Echocardiographic Evaluation of Valvular Regurgitation:Semiquantitation Based on the Color Flow is Enough in Everyday Clinical Practice. Korean Circulation Journal. 29 (10), 1144-1150 (1999).
- Falk, V., et al. ESC/EACTS Guidelines for the management of valvular heart disease. European Journal of Cardio-Thoracic Surgery. 52 (4), 616-664 (2017).
- Members, W. C., et al. ACC/AHA guideline for the management of patients with valvular heart disease: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Joint Committee on Clinical Practice Guidelines. Journal of the American College of Cardiology. 77 (4), 25 (2021).
- Ha, H., Huh, H., Yang, D. H., Kim, N. Quantification of Hemodynamic Parameters Using Four-Dimensional Flow MRI. Journal of the Korean Society of Radiology. 80 (2), 239-258 (2019).
- vander Geest, R. J., Garg, P. Advanced analysis techniques for intra-cardiac flow evaluation from 4D flow MRI. Current Radiology Reports. 4 (7), 38 (2016).
- Blanken, C. P., et al. Quantification of mitral valve regurgitation from 4D flow MRI using semiautomated flow tracking. Radiology: Cardiothoracic Imaging. 2 (5), 200004 (2020).
- Kim, B. G., et al. Evaluation of aortic regurgitation by using PC MRI: a comparison of the accuracies at different image plane locations. Journal of the Korean Physical Society. 61 (11), 1884-1888 (2012).
- de Tullio, M. D., Pedrizzetti, G., Verzicco, R. On the effect of aortic root geometry on the coronary entry-flow after a bileaflet mechanical heart valve implant: a numerical study. Acta Mechanica. 216 (1), 147-163 (2011).
- Fallahiarezoudar, E., Ahmadipourroudposht, M., Yusof, N. M. Geometric modeling of aortic heart valve. Procedia Manufacturing. 2, 135-140 (2015).
- Computational Engineering International. EnSight User Manual for Version 10.2. Computational Engineering International, Inc. , (2017).
- Garg, P., et al. Comparison of fast acquisition strategies in whole-heart four-dimensional flow cardiac MR: Two-center, 1.5 Tesla, phantom and in vivo validation study. Journal of Magnetic Resonance Imaging. 47 (1), 272-281 (2018).
- Gabbour, M., et al. 4-D flow magnetic resonance imaging: blood flow quantification compared to 2-D phase-contrast magnetic resonance imaging and Doppler echocardiography. Pediatric Radiology. 45 (6), 804-813 (2015).
- Kvitting, J. P. E., et al. et al. In vitro assessment of flow patterns and turbulence intensity in prosthetic heart valves using generalized phase-contrast MRI. Journal of Magnetic Resonance Imaging: An Official Journal of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine. 31 (5), 1075-1080 (2010).
- Chang, T. I., et al. In vitro study of trileaflet polytetrafluoroethylene conduit and its valve-in-valve transformation. Interactive Cardiovascular and Thoracic Surgery. 30 (3), 408-416 (2020).
- Kim, D., et al. Comparison of Four-Dimensional Flow Magnetic Resonance Imaging and Particle Image Velocimetry to Quantify Velocity and Turbulence Parameters. Fluids. 6 (8), 277 (2021).
- Bai, K., Katz, J. On the refractive index of sodium iodide solutions for index matching in PIV. Experiments in Fluids. 55 (4), 1-6 (2014).
- Hargreaves, B., et al.
- Zhu, G., Ismail, M. B., Nakao, M., Yuan, Q., Yeo, J. H. Numerical and in-vitro experimental assessment of the performance of a novel designed expanded-polytetrafluoroethylene stentless bi-leaflet valve for aortic valve replacement. PloS One. 14 (1), 0210780 (2019).
- Ebnesajjad, S. Expanded PTFE applications handbook: Technology, manufacturing and applications. , William Andrew. (2016).
- 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).
- Dyverfeldt, P., et al. 4D flow cardiovascular magnetic resonance consensus statement. Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance. 17 (1), 1-19 (2015).
- Stankovic, Z., Allen, B. D., Garcia, J., Jarvis, K. B., Markl, M. 4D flow imaging with MRI. Cardiovascular Diagnosis and Therapy. 4 (2), 173 (2014).
- Patel, P. A., et al. Aortic regurgitation in acute type-A aortic dissection: a clinical classification for the perioperative echocardiographer in the era of the functional aortic annulus. Journal of Cardiothoracic and Vascular Anesthesia. 32 (1), 586-597 (2018).
- Boodhwani, M., et al. Repair-oriented classification of aortic insufficiency: impact on surgical techniques and clinical outcomes. The Journal of Thoracic and Cardiovascular Surgery. 137 (2), 286-294 (2009).
