방법 논문

인간 관상동맥의 생체 내 기계적 특성을 정량화하기 위한 혈관 내 초음파 이미지 기반 유한 요소 모델링 접근 방식

1.4K 조회수

⸱

DOI:

10.3791/67573

⸱

2024년 12월 6일

 ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Cardiovascular Surgery, Shandong Second Provincial General Hospital, 2School of Biological Science and Medical Engineering, Southeast University, 3School of Mechanical, Medical and Process Engineering, Queensland University of Technology, 4School of Science, Nanjing University of Posts and Telecommunications, 5Department of Cardiology, Zhongda Hospital, Southeast University, 6Mathematical Sciences Department, Worcester Polytechnic Institute

* These authors contributed equally

이 논문에서

요약

생체 내 cine 혈관 내 초음파 이미지는 다양한 압력 부하 조건에 해당하는 관상 동맥 단면 움직임을 보여줍니다. 유한 요소 모델을 기반으로 반복 계획을 사용하여 계산 모델과 의료 이미지의 관상 동맥 움직임을 일치시켜 생체 내에서 관상 동맥의 환자 특정 기계적 특성을 결정했습니다.

초록

관상동맥벽의 기계적 특성을 정량화하면 관상동맥 질환의 진단, 관리 및 치료에 의미 있는 정보를 제공할 수 있습니다. 지속적인 모니터링이 필요한 환자를 위한 환자 맞춤형 관상동맥 샘플이 없기 때문에 혈관 재료 특성에 대한 직접적인 실험적 테스트가 불가능합니다. 현재 관상동맥 모델은 일반적으로 사용 가능한 문헌의 재료 매개변수를 사용하므로 상당한 기계적 응력/변형률 계산 오류가 발생합니다. 여기에서는 의료 이미지를 기반으로 관상동맥의 환자별 생체 내 재료 특성을 정량화하기 위해 FEMBUA(Finite Element Model-Based Updating Approach)를 소개합니다. 관상동맥 질환 환자로부터 관상동맥의 체내 시네 혈관내 초음파(IVUS) 및 가상 조직학(VH)-IVUS 이미지를 획득했습니다. 하나의 심장 주기에 걸친 혈관 움직임을 보여주는 Cine IVUS 이미지를 분할하고, 수축기 및 이완기 압력 조건에서 관상동맥 기하학을 나타내기 위해 각각 최대 및 최소 내강 둘레를 가진 두 개의 IVUS 프레임을 선택했습니다. VH-IVUS 이미지도 분할하여 혈관 윤곽을 얻었고, 관상동맥 기하학을 재구성하기 위해 VH-IVUS 윤곽에 0.05cm의 층 두께를 추가했습니다. 계산 유한 요소 모델은 관상 동맥 내강 표면에 규정된 혈관의 기계적 특성과 박동 혈압 상태를 설명하는 데 사용되는 이방성 Mooney-Rivlin 재료 모델을 사용하여 생성되어 관상 동맥 내강 표면을 수축 및 팽창하게 합니다. 그런 다음 계산 유한 요소 모델의 최소 및 최대 루멘 둘레를 cine IVUS 이미지의 둘레와 일치시켜 이방성 Mooney-Rivlin 모델의 재료 매개변수를 결정하기 위해 반복적인 업데이트 접근 방식을 사용했습니다. 이 이미지 기반 유한 요소 모델 기반 업데이트 접근 방식은 다양한 혈관층에서 동맥 벽의 재료 특성을 결정하기 위해 성공적으로 확장될 수 있으며 심혈관 질환의 위험 평가 가능성을 보유하고 있습니다.

서론

관상동맥질환(CAD)은 사망률과 이환율의 주요 원인 중 하나로, 2019년 전 세계적으로 914만 명 이상이 사망했습니다 1,2. 죽상동맥경화증(atherosclerosis) 및 협착증(stenosis)과 같은 관상동맥질환의 발병은 종종 기계적 힘의 변화와 혈관벽 재료 특성의 변화를 동반한다3. 관상동맥의 물질적 특성은 생리적 부하에 대한 기계적 반응을 결정하는 초석일 뿐만 아니라 혈관의 기계적 거동을 시뮬레이션하고, 죽상경화성 병변의 발달을 예측하고, 다양한 의료기기의 치료 효과를 평가하는 핵심 요소이기도 합니다 4,5. 결과적으로, 관상동맥 물질 특성에 대한 심층적인 이해와 정확한 정량화는 조기 질병 진단, 정밀 의학 및 예후 평가에 가장 중요한 가치를 지닙니다6.

평면 이축 테스트, 압흔 테스트, 인플레이션 확장 및 단축 확장 테스트와 같은 분리된 관상 동맥 조직의 기계적 실험은 생체 외 관상 동맥 혈관 벽의 기계적 특성을 정량화하는 일반적인 접근 방식입니다 7,8,9. 이러한 접근 방식을 통해 환자 또는 실험 동물로부터 관상 동맥 샘플을 얻었습니다. 다양한 응력 조건에서 용기 벽의 변형 반응을 결정하기 위해 기계적 테스트를 수행 한 다음 실험 데이터10을 피팅하여 재료 매개 변수를 결정했다. 선행 연구에서는 관상동맥 특성이 매우 비선형적이고 이방성(anisotropic)인 것으로 나타났다11. 생체 외 실험은 정확한 재료 특성 데이터를 제공할 수 있지만 다음과 같은 중요한 제한 사항도 존재합니다. 첫째, 살아있는 피험자로부터 채취한 후 샘플의 기계적 거동이 생체 내 조건에서와 다를 수 있으며, 이는 테스트 결과의 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다. 둘째, 윤리적, 실용적 제약으로 인해 기계적 검사를 수행하기 위해 관상 동맥의 정상 또는 병리학적 조직을 대량으로 확보하기가 어렵습니다.

이러한 한계를 극복하기 위해 연구자들은 관상 동맥 물질 특성의 생체 내, 실시간 및 환자 맞춤형 정량화를 위한 새로운 기술을 탐구했습니다. 그 중 의료 이미지를 기반으로 한 FEMBUA(Finite Element Model Based Updating Approach)는 이러한 도전적인 문제를 해결할 수 있는 가능성을 가지고 있습니다. 이 접근법은 혈관내 초음파(IVUS) 및 가상 조직학(VH)-IVUS와 같은 고급 이미징 기술을 사용하여 상세한 관상동맥 기하학, 조직 구성 및 움직임을 캡처합니다12. 3D 유한 요소(FE) 모델을 구성하고 환자별 생리학적 혈압 상태를 통합함으로써 관상 동맥 재료 특성의 빠르고 정확한 정량화를 위해 이미지 데이터와 일치하도록 재료 매개변수를 최적화하여 심장 주기 동안의 동적 혈관 동작을 복구할 수 있습니다13. 생체 외 실험에 비해 in vivo FE 업데이트 접근 방식의 장점에는 조직 절제 없이 in vivo 평가, 대규모 평가 촉진, 복잡한 조건에서 혈관 역학 시뮬레이션을 포함하여 관상 동맥 질환의 병태 생리학적 이해를 돕는 것이 포함됩니다.

본 논문에서는 cine IVUS 및 VH-IVUS 이미지의 상세한 분할 및 처리, 전산 박층 구조 전용 모델의 재구성, 관상 동맥 조직에 대한 최적의 재료 매개변수를 검색하기 위한 반복 계획 실행을 포함하는 유한 요소 모델 기반 업데이트 접근 방식의 주요 단계를 소개합니다. 이 프로토콜의 목적은 FEMBUA 방법을 시연으로 사용하여 CAD가 있는 샘플 환자의 관상 동맥 동맥의 재료 특성을 정량화하는 것입니다. 우리는 이 in vivo 방법의 중요성과 다른 측면에 대해 논의함으로써 결론을 내렸습니다.

선정된 참가자는 관상동맥 질환의 이전 임상 병력이 없는 64세 여성입니다. 이 환자는 흉통 증상을 보인 후 관상동맥 질환 진단을 받았습니다. 진단을 확인하기 위해 관상동맥 조영술과 IVUS 스캔을 수행했습니다. 60%의 협착을 동반한 플라크 병변이 좌측 전방 하행 동맥의 중앙에서 발견되었습니다. 평가 후 환자를 치료하기 위해 최적의 의학적 요법이 채택되었습니다.

프로토콜

in vivo IVUS 이미지 및 혈압 데이터를 포함한 비식별화된 임상 데이터는 정보에 입각한 동의를 얻은 상태에서 Southeast University의 Zhongda Hospital의 CAD 환자로부터 획득했습니다. 샘플 환자는 환자 특이적 관상동맥 혈관의 재료 특성을 정량화하는 방법을 입증하기 위해 중간 관상동맥경화성 병변에 대한 임상 연구의 환자 풀에서 선택되었습니다14. 본 연구는 동남대학교 중다병원 임상연구윤리위원회(Clinical Research Ethics Committee)에서 승인한 프로토콜(승인번호: 2017ZDSYLL023-p01)에 따라 수행되었다.

1. 데이터 수집 및 처리

  1. Cine IVUS 및 VH-IVUS 이미지 획득
    1. 관상동맥 혈관 조영술의 안내에 따라 IVUS 카테터를 죽상경화성 병변 원위부에 배치하고 근위부로 다시 당깁니다. 그 과정에서 회색조 IVUS 이미지를 생성하여 관상동맥 혈관의 단면을 시각화할 수 있습니다.
    2. 고성능 20MHz, 2.9F 백금 카테터가 장착된 IVUS 이미징 시스템을 사용하여 CAD가 있는 환자로부터 죽상경화성 플라크가 있는 관상동맥 분절의 IVUS 이미지를 획득합니다(그림 1).
    3. IVUS 이미지를 획득하는 동안 미리 선택된 병변 부위에서 카테터를 약 2초 동안 일시 중지하여 cine IVUS라고 하는 일련의 IVUS 이미지를 얻습니다. cine IVUS 이미지는 심장 주기에 걸쳐 주어진 플라크 부위의 동적 단면 변화를 명확하게 보여주었습니다.
    4. 심전도에서 R이 최고조에 도달하는 순간에 획득한 IVUS 프레임을 기반으로 VH-IVUS 이미지를 생성하고, 이미징 시스템을 사용하여 플라크 성분을 색상으로 구분된 형태로 시각화할 수 있습니다.
      참고: VH-IVUS 이미지는 죽상경화성 플라크의 4가지 주요 플라크 구성 요소, 즉 빨간색의 지질이 풍부한 괴사 코어(지질), 흰색의 석회화, 짙은 녹색의 섬유 조직, 연한 녹색의 섬유 지방 조직에 대한 직관적인 컬러 맵을 제공합니다.
    5. 오프라인 분석을 위해 VH-IVUS 및 cine IVUS 이미지를 DICOM 형식으로 저장할 수 있습니다.
  2. 이미지 세분화 및 처리
    1. 뷰어를 사용하여 DICOM 파일을 열고 해당 시퀀스 이름을 두 번 클릭하여 이미지를 연 다음 내보내기 > 내보내기 이미지를 클릭하여 각 cine IVUS 프레임 또는 VH-IVUS 프레임을 BMP 형식의 개별 이미지로 저장합니다. 각 BMP 이미지에는 원본 DICOM 파일에 표시된 대로 500 x 500 픽셀이 포함되어 있습니다.
    2. cine IVUS 이미지를 프레임별로 검사하여 한 번의 심장 주기 동안 미리 선택된 플라크 부위에서 얻은 연속적인 프레임을 찾습니다. 이 샘플 플라크 부위에 대해 한 번의 심장 주기 동안 26개의 cine IVUS 프레임이 생성되었습니다.
    3. 주어진 플라크 부위에서 얻어진 VH-IVUS 이미지를 찾기 위해 생성된 모든 VH-IVUS 이미지를 검사합니다. 여기에 사용된 VH-IVUS 이미지는 한 번의 심장 주기에서 cine IVUS 프레임의 단일 IVUS 프레임을 사용하여 생성되었습니다.
    4. ImageJ 소프트웨어를 사용하여 VH-IVUS 및 cine IVUS 이미지를 분할하여 혈관 경계와 플라크 구성 요소 경계의 윤곽을 얻습니다( 그림 1C 참조).
      1. Straight > Segmented Line 탭을 선택하고 cine IVUS 및 VH-IVUS 이미지에서 내강의 윤곽, 관상동맥 혈관의 외부 경계 및 플라크 구성 요소를 수동으로 묘사합니다. cine IVUS 이미지의 경우 내강과 외부 혈관 경계의 윤곽만 분할하고 VH-IVUS 이미지의 경우 내강, 외부 혈관 경계 및 플라크 구성 요소 경계의 윤곽을 분할합니다.
      2. 단순화를 위해 유한 요소 모델을 생성하기 위해 큰 지질 성분만 유지하고 작고 분리된 지질 성분은 무시하십시오. 이 플라크 샘플에는 지질이 하나만 존재했습니다. Image > Overlay > Add Selection 탭을 사용하여 윤곽선을 원본 이미지에 오버레이합니다.
      3. To ROI Manager 메뉴로 이동하여 윤곽을 관리하고, 속성을 조정하고, 더 나은 시각화를 위해 색상과 선 너비를 적절한 값으로 설정합니다. Properties 탭을 선택하고, 획 색상을 다른 색상으로 설정하고, 선 너비를 너비로 채웁니다. 여기서 선 색상은 루멘, 외부 경계 및 지질 윤곽에 대해 각각 녹색, 파란색 및 빨간색으로 설정하고 선 너비를 3으로 설정합니다.
      4. 특정 윤곽을 선택한 후 명령 모음에서 Edit > Selection > Fit Spline 을 사용하여 윤곽을 매끄럽게 만들어 윤곽을 매끄럽게 만듭니다. 이 작업은 스플라인 곡선 피팅 기술을 사용하여 윤곽을 자동으로 매끄럽게 합니다.
      5. 파일 > >XY 좌표 탭을 클릭하여 루멘, 외부 경계 및 플라크 구성 요소와 같은 각 윤곽의 점 좌표를 별도의 txt 파일에 저장합니다. 이 파일에는 윤곽을 구성하는 점의 x 및 y 좌표 값이 포함되어 있으며 픽셀을 단위로 합니다.
    5. DICOM 파일의 cine IVUS 및 VH-IVUS 이미지(픽셀 크기로 표시)에 있는 각 픽셀의 실제 물리적 크기를 기록합니다. 여기에 사용된 IVUS 데이터에서 1픽셀의 실제 거리는 0.002cm입니다. 이 정보는 픽셀을 단위로 사용하는 점 좌표를 cm를 단위로 하는 실제 거리로 변환하는 데 사용됩니다.
  3. Contour 데이터 처리
    1. Cine IVUS 윤곽 데이터 처리
      1. MATLAB을 사용하여 한 번의 심장 주기에서 모든 cine IVUS 이미지에서 내강 윤곽의 txt 파일을 읽을 수 있습니다.
      2. 모든 루멘 윤곽에 픽셀 크기를 곱하여 루멘 윤곽의 실제 크기를 구합니다.
      3. 모든 루멘 윤곽에 대한 루멘 둘레를 계산하고 IVUS 프레임을 각각 이완기 및 수축기 상태를 나타내는 최대(Cmax) 및 최소(Cmin) 루멘 둘레로 식별합니다.
    2. VH-IVUS 윤곽 데이터 처리
      1. MATLAB을 사용하여 VH-IVUS 영상에서 내강, 외부 경계 및 플라크 성분의 윤곽에 대한 txt 파일을 읽어 들입니다.
      2. 모든 윤곽선에 픽셀 크기를 곱하면 모든 윤곽선의 실제 크기를 구할 수 있습니다.
      3. 각 윤곽을 100개의 동일한 간격의 점으로 다시 나누고 2D 평활화를 수행하여 이전 윤곽을 대체할 새로운 VH-IVUS 윤곽 데이터를 얻습니다.

2. 유한 요소 모델

  1. 관상동맥 혈관 기하학 재구성
    1. 루멘, 외부 경계 및 지질을 포함한 VH-IVUS 윤곽의 모든 점에 대해 z 좌표 값을 추가하여 3차원 공간에 하나의 윤곽선 레이어를 만들고 모든 점에 대해 z = 0을 설정합니다(그림 2).
    2. VH-IVUS 등고선의 모든 점에 대해 z 좌표 값을 추가하여 윤곽선의 다른 레이어를 만들고 모든 점에 대해 z = 0.05cm를 재설정합니다.
      참고: 이 두 층의 윤곽선은 VH-IVUS 윤곽선에 0.05cm의 고정된 층 두께를 추가하여 박층 구조 전용 모델의 3D 관상동맥 혈관 형상을 재구성합니다(그림 2).
  2. 유한 요소 메쉬 생성
    1. 각 계층에 대해 가중치가 1/3 및 2/3인 루멘 및 외부 경계 윤곽선을 선형 보간하여 두 개의 보조 윤곽을 만듭니다(그림 3A).
    2. 내강/외부 경계를 지질 윤곽에서 가장 가까운 지점(예: 그림 3B의 점 A 및 B) 또는 방사형 선이 있는 2개의 보조 윤곽에 연결하여 혈관 면적을 8개의 원주 부분과 3개의 방사형 부분(그림 3B 참조)으로 나눕니다.
    3. 레이어 사이의 모든 점을 직선으로 연결하여 3 x 8 볼륨의 3D 구조를 형성합니다(그림 3B). 육면체 요소를 사용하여 각 볼륨을 나누어 유한 요소 메시(그림 3C)와 다른 재료 그룹(그림 3D)을 생성합니다.
    4. 솔루션의 변화가 5%가 될 때까지 메쉬 밀도를 10% 미세 조정하여 메쉬 해석< 수행합니다.
  3. 재료 속성 정의
    1. 수정된 이방성 Mooney-Rivlin 재질 모델을 사용하여 관상동맥 혈관 벽의 재질 특성을 설명합니다. 관상동맥 혈관 및 플라크 구성 요소는 초탄성, 이방성, 거의 비압축성 및 균질한 재료로 가정되었으며 수정된 이방성 Mooney-Rivlin 재료 모델의 변형 에너지 밀도 함수는 다음과 같습니다.
      figure-protocol-1(1)
      figure-protocol-2(2)
      figure-protocol-3(3)
      여기서, I1 및 I2 는 c = [cij] = xtx, x = [Xij] = [figure-protocol-4], (X,i)는 현재 위치 (a,j)는 원래 위치, I4 = cij(nc) i (nc) j, nc는 혈관의 원주 방향의 단위 벡터입니다. C1, c2, D1, D2, K1 및 K2는 환자별 재료 매개변수였습니다.
    2. 생체 외 이축 테스트 결과에 따라 환자별 관상동맥 혈관에 대한 재료 매개변수의 초기 값, 즉 c1 = -1,312.9kPa, c2 = 114.7kPa, D1 = 629.7kPa, D2 = 2.0, K1 = 35.9kPa 및 K2 = 23.5(그림 4A-B)13,15.
    3. 플라크 구성 요소가 있는 경우 재료 매개변수를 할당합니다. 보다 구체적으로, 지질의 경우 c1 = 0.5 kPa, c2 = 0, D1 = 0.5 kPa 및 D2 = 1.5; 석회화를 위해 c1 = 920 kPa, c2 = 0, D1 = 360 kPa 및 D2 = 2.0을 사용했습니다 (그림 4B) 16.
      참고: 플라크 성분(지질 및 석회화)은 초탄성, 등방성 및 거의 압축성이 없는 것으로 가정되었으며, 기계적 특성은 공식 (2)에 주어진 변형 에너지 밀도 함수를 사용하여 등방성 Mooney-Rivlin 재료 모델에 의해 설명되었습니다.
  4. 지배 방정식 및 경계 조건 설정
    1. 박막 구조 전용 모델에 대한 지배 방정식을 정의하며, 여기에는 모션 방정식, 비선형 Cauchy-Green 변형-변위 관계 및 관상동맥 혈관 재료 모델11이 포함됩니다.
    2. 실제 생리학적 상태를 시뮬레이션하기 위해 내강 표면에 환자별 혈압 파형을 처방합니다(그림 4C). 환자별 혈압 파형을 얻으려면 팔 커프로 측정한 수축기 및 이완기 압력 값으로 일반적인 대동맥 압력 파형을 조정합니다(그림 4D).

3. 환자별 관상동맥 재료 특성에 대한 유한 요소 모델 기반 업데이트 접근 방식

참고: 환자별 관상동맥 재료 특성을 결정하는 반복적인 프로세스는 그림 5에 설명되어 있습니다.

  1. VH-IVUS 이미지에서 재생성된 관상동맥 형상을 95%의 고정 수축률로 축 방향으로 축소하고 초기에 98%로 설정된 원주 수축(S로 표시)으로 원주 방향으로 수축하여 제로 압력 조건에 해당하는 무부하 형상을 계산 모델의 초기 형상으로 결정합니다.
    참고: VH-IVUS 이미지에서 재구성된 관상동맥 기하학은 내강에 규정된 혈압과 테더링된 원위 및 근위 관상동맥 분절에서 축 방향으로 늘어난 생체 내 조건에서 이루어졌 기 때문에 생체 내 관상동맥 기하학은 제로 압력 기하학을 얻기 위해 원주 및 축 방향으로 축소되어야 합니다.
  2. 축 수축률을 95%로 고정하고 다음 단계를 수행하는 동안 원주 수축을 업데이트합니다.
  3. 관상동맥 혈관의 환자별 재료 특성을 다음과 같이 할당하기 위해 재료 비율(k로 표시)을 정의합니다: 즉, c1 = k*(−1,312.9) kPa, c2 = k*114.7 kPa, D1 = k*629.7 kPa, K1 = k*35.9 kPa, 고정 D2 = 2.0 및 K2 = 23.5.
    참고: 알려지지 않은 매개변수(원주 수축률 S 및 Mooney-Rivlin 모델의 재료 매개변수)를 결정하기 위해 두 개의 데이터 포인트(이완기 혈압 및 수축기 혈압에 해당하는 최소 및 최대 루멘 둘레)만 얻었기 때문에 관상동맥 혈관의 생체 내 환자별 재료 특성이 k로 표시된 재료 비율의 초기 추정값에 비례한다고 가정하여 알려지지 않은 매개변수의 수를 줄였습니다. 즉,c1 = k*(−1,312.9) kPa,c2 = k*114.7 kPa,D1 = k*629.7 kPa,K1 = k*35.9 kPa,D2 = 2.0 및K2 = 23.5는 고정되었다.
  4. 다음 반복 절차를 수행하는 동안 초기 값 k 1로 설정된 k 값을 원주 수축률 S와 함께 업데이트합니다.
  5. 소프트웨어를 실행하여 계산 모델을 풀고 수치 결과를 얻습니다.
    1. MATLAB을 사용하여 박막 구조 전용 모델을 만들기 위한 모든 명령을 배치 파일(보충 파일 1)에 작성합니다.
    2. 고급 사용자 인터페이스(AUI)를 사용하여 이 배치 파일을 로드하여 모델을 생성합니다(그림 6A). 데이터 파일/솔루션을 클릭하여 박막 구조 전용 모델을 해결하고 .dat 파일로 저장합니다(그림 6C). 세 번의 심장 주기를 시뮬레이션하고 마지막 주기의 해를 채택하여 수치 결과를 제시합니다.
    3. Zone > List Value >List를 탐색하고 Coordinate(좌표) 아래의 Variables to List(나열할 변수)에서 X-POSITION, Y-POSITION 및 Z-POSITION을 선택하여 노드 좌표의 결과를 txt 파일로 내보냅니다. Apply and Export를 클릭하여 좌표 결과를 내보냅니다.
    4. 이완기 및 수축기 압력 조건에 해당하는 루멘 등고선 데이터를 루멘 둘레 계산을 위한 .txt 파일에 저장합니다.
  6. 확장기 압력 조건에서 FE 모델(thin-slice layer structure-only model)로 계산한 내강 둘레를 in vivo cine IVUS 데이터(Cmin)와 비교하고 상대 오차가 <1%인지 확인합니다. 조건이 충족되면 다음 단계로 이동하거나 시컨트 방법을 사용하여 재료 비율 k를 업데이트하고 3.3단계로 이동하여다시 실행하십시오 17,18.
    참고: 첫 번째 반복에서는 시컨트 방법 대신 Newton 방법을 사용하여 재료 비율을 업데이트했습니다.
  7. 수축기 압력 조건에서 FE 모델로 계산한 루멘 둘레를 in vivo cine IVUS 데이터(Cmax)와 비교하고 상대 오차가 <1%인지 확인합니다. 대답이 "예"인 경우 반복 절차를 중지하거나 원주 수축률 S를 업데이트하고 3.4단계로 리디렉션하여 다시 실행합니다.
    참고: 첫 번째 반복에서는 시컨트 방법 대신 원주 수축률을 업데이트하는 데 뉴턴 방법이 사용되었습니다.
  8. 최적의 S 및 k 값을 기록하고 Mooney-Rivlin 재료 모델의 해당 재료 매개변수를 계산합니다.
  9. 관상동맥 혈관의 원주 및 축 방향 응력-신장 비율 곡선을 플롯하며(그림 7), 이는 다음과 같이 파생될 수 있습니다.
    figure-protocol-5(4)
    여기서 σ은 코시 응력을 나타내고, λ는 신축 비율을 나타내고, i = c는 원주 방향 및 축 방향을 나타냅니다.
    1. 특정 방향으로 재료 곡선을 그리려면 다른 방향의 신축 비율을 1로 고정합니다. 원주 및 축(각각 YMc 및 YMa로 표시됨)에서 유효 영률(Young's modulus)을 스트레치 비율 구간 [1.0, 1.1]에서 재료 곡선의 스케일 함수의 기울기로 계산하여 관상 동맥13의 일반적인 재료 강성을 반영합니다.
      figure-protocol-6(5)
  10. 언제든지 플라크 응력/변형률 분포를 추출하고 수축기 및 이완기 단계 동안 노드 분포와 최대 응력 값을 기록합니다(그림 8).

결과

실시간 IVUS 이미징 후 관상동맥 플라크의 신속한 플라크 재료 및 응력 분석을 가능하게 하고 플라크의 생체 내 재료 특성 및 생체 역학적 결과를 결정할 수 있는 FEMBUA 방법에 대해 자세히 설명합니다. 이 관상동맥 혈관에 대한 Mooney-Rivlin 재료 모델의 생체 내 재료 매개변수는 표 1에 나와 있습니다. 관상동맥 혈관의 응력/변형률 분포를 포함한 유한 요소 모델의 시뮬레이션 결과는 그림 8에 표시되어 있습니다. 그 결과를 상세히 분석하면 다음과 같다.

전체 프로세스를 완료하고 cine IVUS 및 VH-IVUS 이미지 분할, 계산 FE 모델 구성, 재료 특성을 정량화하기 위한 반복 절차 실행을 포함하여 이 관상동맥 혈관에 대한 생체 내 재료 매개변수를 얻는 데 약 2시간이 걸립니다. 이 방법은 높은 적시성으로 신속한 임상 검사의 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

이 관상동맥 혈관의 경우, k = 1.125 및 S = 98%로 FEMBUA 방법에 따라 두 수량을 측정했습니다. 이 관상동맥 혈관에 대한 Mooney-Rivlin 재료 모델의 다른 생체 내 재료 매개변수는 표 1에 나와 있습니다. 원주 방향과 축 방향 모두의 재료 곡선은 그림 7에 표시되어 있습니다. 두 방향 모두 J자형 재료 곡선을 나타냈으며, 이는 신축비가 상승할 때 증가된 조직 강성과 비선형 응력-신축 관계를 나타냅니다. 직선은 이러한 비선형 재료 곡선에 맞는 스케일 함수였으며 기울기는 유효 Young의 계수였습니다. 이 관상동맥 혈관의 YMc 및 YMa는 각각 1055.41 및 1835.77 kPa입니다.

관상동맥 혈관의 응력/변형률 분포를 포함한 유한 요소 모델의 시뮬레이션 결과는 그림 8에 표시되어 있습니다. 수축기 압력 조건에 해당하는 응력 분포는 이완기 압력 조건의 응력 분포보다 높습니다. 또한, 국소 응력 집중은 얇은 혈관 두께 또는 섬유질 캡 영역이 있는 영역에서 관찰될 수 있습니다. 플라크 파열이 섬유낭과 어깨 부위에서 자주 발생한다는 점을 감안할 때, 이러한 임계 부위에 대한 최대 응력 및 변형률 값이 표 2에 보고되어 있습니다.

우리는 메쉬 밀도를 점진적으로 증가시켜 메쉬 분석을 수행했으며, 더 미세한 메쉬가 솔루션에서 미미한 변화를 일으킬 수 있는 경우 메쉬 미세 조정이 중지되었습니다. 이 모델에 대한 요소/그리드 분포 및 응력 결과는 보충 표 1에 표시되어 있습니다. 이 테이블은 더 비교적이고 상세한 결과를 제공하여 요소 번호가 다른 모델 간의 미미한 차이를 보여줍니다. 결과는 메쉬 밀도를 4번 정련한 후 최대 응력과 최소 응력의 상대 오차가 5% 이내임을 보여줍니다. FEMBUA 방법에는 반복 프로세스가 포함되기 때문에 계산 비용을 절약하기 위해 상대적으로 낮은 메쉬 밀도가 채택되었습니다. 결과에 따르면 현재 메쉬 수량(요소 번호 = 900)이 요구 사항을 충족하고 응력 결과에 거의 영향을 미치지 않음을 알 수 있습니다.

figure-results-1
그림 1: Cine IVUS 및 VH-IVUS의 획득 및 윤곽 추출. (A) Cine IVUS 이미지를 얻기 위해 IVUS 카테터 인출 방향 및 카테터 일시 중지 부위(별표로 표시). (B) Cmin 및 Cmax의 내강 둘레와 해당 VH-IVUS 이미지를 가진 Cine IVUS. (C) IVUS 윤곽 추출. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

figure-results-2
그림 2: 0.05cm 두께의 재구성된 3D 관상동맥 혈관 형상. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

figure-results-3
그림 3: thin-slice 구조 전용 모델을 위한 유한 요소 메쉬 생성 프로세스. (A) 2D 평면의 등고선 점. (B) 메쉬 생성을 위한 기하학적 선. (C) 유한 요소 메쉬. (D) 다른 재료 그룹을 생성했습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

figure-results-4
그림 4: 관상동맥 혈관의 전산 얇은 슬라이스 구조 전용 모델. 모델에는 재료 속성 정의 및 경계 조건 설정이 포함됩니다. (A) 관상동맥 내에서 다른 물질군을 설정합니다. (B) 생체 외 관상동맥 혈관 재료 곡선. (C) 경계 조건 하중. (D) 압력 곡선. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

figure-results-5
그림 5: 반복 체계. IVUS 이미지를 기반으로 관상동맥 혈관의 생체 내 플라크 재료 특성을 정량화하기 위한 반복 계획. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

figure-results-6
그림 6: 인터페이스 사용. ADINA 소프트웨어 및 관련 작업의 고급 사용자 인터페이스. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

figure-results-7
그림 7: 재료 곡선. 관상동맥 혈관의 원주 및 축 방향으로 재료가 곡선을 이루고 있으며 효과적인 Young's moduli 추정이 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

figure-results-8
그림 8: 관상동맥 혈관 형상의 얇은 슬라이스 구조 전용 모델 및 시뮬레이션된 결과. 이 그림에는 이완기 및 수축기 압력 조건에서의 응력 분포 구름 맵이 포함되어 있습니다. (a) 노드가 표시됩니다. (b) 이완기 스트레스. (c) 수축기 스트레스. 색상 막대는 응력 값을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

재료 매개 변수S(%)씨1(kPa)씨2(kPa)디1(kPa)케이1(kPa)YMa(kPa)YMc(kPa)
98%-147.7612.91708.6740.41055.411835.77

표 1: 샘플 모델의 재료 매개변수에 대한 참조 값.

이완기 압박에서의 시간수축기 혈압에서의 시간
PWS(kPa)PWSnPWS(kPa)PWSn
56.530.0540264.510.05402

표 2: 계산 모델의 임계 영역에 대한 최대 응력/변형률 값. 약어: 피크 벽 응력 = PWS; 피크 벽 변형률 = PWSn. 응력 단위: kPa.

보충 표 1: 동일한 모델에서 서로 다른 그리드 수량의 비교 응력 결과입니다.> 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 파일 1 : MATLAB 코드. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

토론

프로토콜의 중요한 단계
유한 요소 모델 기반 업데이트 접근 방식에서 가장 중요한 단계는 반복 절차에 있습니다. 이 접근법에서 유한 요소 모델은 in vivo cine IVUS 이미지에서 혈관 단면의 관상동맥 혈관 움직임을 정확하게 복구해야 합니다. 이를 위해 본 연구에서는 유한 요소 모델과 생체 내 이미지 간의 루멘 둘레 차이를 최소화하여 적절한 재료 특성을 찾는 방법을 채택했습니다. 프로토콜에는 이미지 분할 및 처리, 유한 요소 모델 구성, 관상 동맥 혈관 재료 특성을 정량화하기 위한 반복 계획을 포함한 다른 주요 단계가 있었습니다. 개선 사항은 시간을 절약하기 위해 관상 동맥 플라크 구성 요소의 자동 묘사를 구현하는 것이었습니다.

유한 요소 모델링 기반 업데이트 접근 방식의 중요성
고전적으로 일축/이축 인장 시험, 압흔 시험 및 압력 팽창 시험과 같은 기계 실험을 수행하여 생체 외 심혈관 조직의 기계적 거동을 정량화했습니다 8,16. 이러한 접근법의 임상적 적용은 다음과 같은 이유로 인해 제한적이었습니다: 1) 생체 외 관상 동맥 조직 샘플은 종종 사용할 수 없습니다. 임상 환경에서 정상적인 관상동맥 샘플을 채취하는 것은 거의 불가능합니다. 2) 동맥 조직의 물질적 특성은 살아있는 피험자에서 추출할 때 변할 수 있습니다. 3) 개인 관리 및 정밀 의학을 위한 환자 맞춤형 환경에서 지속적인 모니터링에 적합하지 않습니다. 다행히도 FEMBUA는 in vivo에서 환자 특이적 조직 특성을 결정할 수 있는 또 다른 방법을 제공합니다. in vivo 방법은 대동맥 조직(aortic tissue)19 및 심장 조직(cardiac tissue)20과 같은 다른 생물학적 조직, 그리고 심지어 금속(metal)21과 같은 비생물학적 물질에도 성공적으로 적용하기 위해 쉽게 변형될 수 있다. 선행 연구에서는 환자 특이적인 생체 내 조직 물질 특성이 생체 외 물질 특성과 비교하여 심혈관 생체 역학, 특히 변형률 계산에 상당한 영향을 미친다는 것을 입증했습니다11. 그러므로, 환자 특이적인 생체 내 재료 특성은 개인 맞춤형 치료를 위해 바람직합니다.

in vivo 및 ex vivo 방법은 서로 다르지만 심혈관 조직의 기계적 특성을 정량화하는 다른 접근 방식에 영감을 주기 위해 통합될 수 있습니다. 대동맥류 조직에 대해 이축/단축 실험의 응력-변형률 데이터를 일치시키기 위해 FEMBUA를 결합하는 하이브리드 접근 방식이 제안되었습니다22.

유한 요소 모델링 기반 업데이트 접근 방식의 잠재적 임상 응용
IVUS 이미지를 기반으로 하는 FEMBUA는 심혈관 재료 과학, 의료 이미지 분석 및 맞춤형 의료 기기 설계에서 매우 중요합니다. 이 제안된 방법은 살아있는 인체에서 조직을 제거하는 것과 같은 상황에서와 같이 조사된 관상동맥 혈관 벽에 급격한 손상을 일으킬 필요가 없기 때문에 고전적인 기계적 실험 접근 방식으로는 수행할 수 없는 생체 내 기계적 특성이 환자의 예후에 미치는 영향을 조사하는 것과 같은 지속적인 환자 모니터링에 적합합니다. 또한, 제안된 FEMBUA 방법은 관상동맥 스텐트의 치료 최적화와 심혈관 질환 진단에 핵심적인 역할을 합니다. 혈관 벽의 구조와 병변 특성을 세밀하게 분석하면 스텐트 크기와 위치를 선택하는 데 도움이 될 수 있으며, 이를 통해 조직 내의 구조적, 기계적 안정성을 더 높은 수준으로 유지하고 합병증을 줄이며 환자의 예후를 개선할 수 있다23. 요약하면, FEMBUA 방법은 심혈관 분야에서 광범위하고 광범위한 응용 잠재력을 가지고 있습니다.

FEMBUA와 ex vivo 실험 접근법의 결과 비교
새로운 in vivo 접근법의 정확성과 효능을 평가하기 위해 FEMBUA와 고전적인 ex vivo 실험 접근법 간의 비교 분석이 수행되었습니다. 단순화를 위해 기계적 접근법의 관상동맥 조직 경직도를 FEMBUA를 사용한 생체 내 연구의 관상동맥 경직도와 비교했으며, 두 방법의 조직 경직도는 일반적으로 동일한 크기 범위였다11. 이러한 일관성은 대동맥 및 경동맥24와 같은 다른 혈관층에서도 확인되었습니다. 주목할 점은 제한된 수의 생체 외 연구가 위에서 언급한 결론에 영향을 미칠 수 있다는 것인데, 이는 개인마다 조직 경직도의 변동성도 두드러지기 때문입니다. 그럼에도 불구하고 이러한 결론은 FEMBUA가 동맥 벽의 재료 특성을 정량화하는 정확하고 효과적인 접근 방식임을 시사했습니다.

또한 검증 목적으로 동일한 동맥 조직에 대해 in vivo FEMBUA 방법과 ex vivo 실험을 모두 수행하여 FEMBUA 방법의 검증 및 견고성을 조사했습니다 25,26,27. Liu 등은 대동맥 조직에 대한 생체 내 및 생체 외 실험 접근 방식을 수행했습니다. 그들의 연구 결과는 두 가지 방법으로 생성된 재료 거동 곡선 사이에 밀접한 상관관계가 있음을 보여주었으며 평균 평균 절대 백분율 오류는 5%25보다 작았습니다. 또한, Cosentino 등은 더 큰 표본 코호트(n=10)를 기반으로 유사한 비교 분석을 수행했으며, 유사한 결론을 얻었다 27. 이러한 발견은 FEMBUA가 동일한 샘플에 대한 생체 역학적 결과에서 최소한의 불일치를 산출할 수 있음을 총체적으로 보여주었습니다. 추가 연구에서는 또한 제안된 방법이 재현 가능하고 견고하다는 것을 보여주었는데, 이 연구는 기계적 특성의 변화가 유한 요소 분석을 통해 관상 동맥 모델에서 시뮬레이션된 생체 역학적 결과에 최소한의 영향을 미친다는 것을 보여주었기 때문입니다27.

모델링 가정 및 제한 사항
관상동맥 벽의 재료 특성을 생체 내에서 식별하기 위해 FEM과 관련된 몇 가지 가정이 있으며, 이는 여기에 설명된 바와 같이 FEMBUA의 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 축방향 수축률은 실제 축방향 수축이 생체 조건 하에서 얻어질 수 없기 때문에 95%로 가정되었다. 축 방향 신축성이 재료 특성에 미치는 영향은 이전 연구에서 조사되었으며, 그 결과 축 방향 신축이 작을수록 슬라이스 수축이 커지고 재료 강성이 더 부드러워지는 것으로 나타났습니다 11,28,29,30. 따라서 사용 가능한 경우 환자별 축 스트레치 데이터를 사용해야 합니다. 유한 요소 메쉬의 품질 평가에는 몇 가지 주요 지표가 포함되며, 그 중 메쉬 요소의 모양은 이 논문의 주요 평가 기준이며, 이는 수치 솔루션 및 반복 수렴의 안정성과 직접적인 관련이 있습니다. 실제 적용에서는 문제의 복잡성으로 인해 분석 요구 사항을 충족하기 위해 지표를 가중치화해야 하며, 필요한 경우 새로운 분할 방법을 설계하고 적합한 메쉬 유형(31)을 선택하여 메쉬 품질을 최적화할 수 있습니다. 실제 세분화 32,33,34 동안 주요 부위의 작은 지질에 특별한 주의를 기울여야 합니다. 이 구현에서는 주요 부위(섬유질 캡 및 어깨)의 작은 지질은 유지되는 반면, 스트레스/변형 조건에 거의 영향을 미치지 않는 다른 부위의 지질은 유지됩니다. 팔 커프로 측정한 혈압은 환자가 침습적 관상내압을 사용할 수 없었기 때문에 현장 관상내압의 대용으로 사용되었습니다. 관상동맥의 활동성 스트레스는 초기 증거에 따르면 살아있는 혈관의 탄성 특성에 대한 기여도가 매우 작다는 것을 시사했기 때문에 고려되지 않았다35. 잔류 응력 정보는 사용할 수 없었으므로 이 모델에 포함되지 않았습니다36,37. FEMBUA 방법에는 더 복잡한 유체-구조 상호 작용 모델보다는 구조 전용 모델이 사용되었는데, 이는 반복 절차가 일반적으로 재료 특성을 일정하게 찾기 위해 계산 모델을 여러 번 해결해야 하기 때문에 계산 효율성이 더 높기 때문입니다.

요약하면, 다른 고전적인 생체 외 실험 접근 방식과 다른 이미지 기반 FEMBUA는 in vivo 관상 동맥 혈관의 환자 특이적 재료 특성을 효과적으로 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 동맥 조직의 경직은 이미 임상 환경에서 심혈관 질환의 위험 요인으로 사용되어 왔기 때문에 FEMBUA는 생체 내 조건에서 관상 동맥 기계적 특성을 지속적으로 모니터링 할 수 있도록 하여 개인 맞춤형 치료 및 정밀 의학을 위한 임상 응용 분야에서 잠재력을 보유하고 있습니다.

공개 사항

저자는 이해 상충이 없음을 선언합니다.

감사의 글

이 연구는 산둥성 의료보건과학기술프로젝트(202425020256호, 202403010254호), 중국국립자연과학재단(National Natural Science Foundation of China)의 11972117 및 11802060, 장쑤성 자연과학재단(BK20180352번), 산둥성 자연과학재단(ZR2024QA110)의 지원으로 이루어졌다.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
  Bee DICOM 뷰어 시노유니온 헬스케어버전 3.5.1DICOM 이미지 리더 소프트웨어
ADINA 아디나 R & D버전 9.0유한 요소 솔버
ImageJ 미국 국립보건원(National Institutes of Health세그먼트 IVUS 윤곽
MATLABMathWorks   버전 R2018a상용 프로그래밍 플랫폼
Volcano s5 이미징 시스템Volcano Company혈관 내 초음파 이미징 시스템 
)

참고문헌

  1. Roth, G. A., et al. Global burden of cardiovascular diseases and risk factors, 1990-2019: update from the GBD 2019 study. J Am Coll Cardiol. 76 (25), 2982-3021 (2020).
  2. Kanwar, S. S., et al. Acute coronary syndromes without coronary plaque rupture. Nat Rev Cardiol. 13 (5), 257-265 (2016).
  3. Milzi, A., et al. Coronary plaque composition influences biomechanical stress and predicts plaque rupture in a morpho-mechanic OCT analysis. Elife. 10, e64020(2021).
  4. Stefanati, M., et al. Effect of variability of mechanical properties on the predictive capabilities of vulnerable coronary plaques. Comput Methods Programs Biomed. 254, 108271(2024).
  5. Laurent, S., et al. Expert consensus document on arterial stiffness: methodological issues and clinical applications. Eur Heart J. 27 (21), 2588-2605 (2006).
  6. Daisuke, K., et al. Coronary plaque phenotype associated with positive remodeling. J Cardiovasc Comput Tomogr. 18 (4), 401-407 (2024).
  7. Macrae, R. A., Miller, K., Doyle, B. J. Methods in mechanical testing of arterial tissue: A review. Strain. 52, 380-399 (2016).
  8. Hayashi, K. Experimental approaches on measuring the mechanical properties and constitutive laws of arterial walls. J Biomech Eng. 115 (4B), 481-488 (1993).
  9. Sacks, M. S., Sun, W. Multiaxial mechanical behavior of biological materials. Annu Rev Biomed Eng. 5, 251-284 (2003).
  10. Charis, C., et al. Impact of combined plaque structural stress and wall shear stress on coronary plaque progression, regression, and changes in composition. Eur Heart J. 40 (18), 1411-1422 (2019).
  11. Wang, L., et al. Quantifying patient-specific in vivo coronary plaque material properties for accurate stress/strain calculations: An IVUS-based multi-patient study. Front Physiol. 12, 721195(2021).
  12. Guo, X. Y., et al. Quantify patient-specific coronary material property and its impact on stress/strain calculations using in vivo IVUS data and 3D FSI models: a pilot study. Biomech Model Mechanobiol. 16 (1), 333-344 (2017).
  13. Wang, L., et al. Quantification of patient-specific coronary material properties and their correlations with plaque morphological characteristics: An in vivo IVUS study. Int J Cardiol. 371, 21-27 (2023).
  14. Lu, W., et al. Accurate identification of potential critical coronary lesions for the reduction of risk of cardiovascular events: study protocol for a randomized, open-label, active-controlled multi-center trial. Clin Trial Degenerat Dis. 3 (3), 106-110 (2018).
  15. Lv, R., et al. Using optical coherence tomography and intravascular ultrasound imaging to quantify coronary plaque cap stress/strain and progression: A follow-up study using 3D thin-layer models. Front Bioeng Biotechnol. 9, 713525(2021).
  16. Camasao, D. B., Mantovani, D. The mechanical characterization of blood vessels and their substitutes in the continuous quest for physiological-relevant performances. A critical review. Mater Today Bio. 10, 100106(2021).
  17. Holistic Numerical Methods Institute at University of South Florida. Secant Method. , Florida, FL, USA. (2003).
  18. Barnes, J. An algorithm for solving nonlinear equations based on the secant method. Comp J. 8 (8), 66-72 (1965).
  19. Liu, M., Liang, L., Sun, W. A new inverse method for estimation of in vivo mechanical properties of the aortic wall. J Mech Behav Biomed Mater. 72, 148-158 (2017).
  20. Yu, H., et al. Patient-specific in vivo right ventricle material parameter estimation for patients with tetralogy of Fallot using MRI-based models with different zero-load diastole and systole morphologies. Int J Cardiol. 276, 93-99 (2019).
  21. Meuwissen, M. H. H., Oomens, C. W. J., Baaijens, F. P. T., Petterson, R., Janssen, J. D. Determination of the elasto-plastic properties of aluminium using a mixed numerical-experimental method. J Mater Process Technol. 75, 204-211 (1998).
  22. Davis, F. M., Luo, Y., Avril, S., Duprey, A., Lu, J. Local mechanical properties of human ascending thoracic aneurysms. J Mech Behav Biomed Mater. 61, 235-249 (2016).
  23. Fan, L., Wang, H., Kassab, G. S., Lee, L. C. Review of cardiac-coronary interaction and insights from mathematical modeling. WIREs Mech Dis. 16 (3), e1642(2024).
  24. Andreas, W., et al. A finite element updating approach for identification of the anisotropic hyperelastic properties of normal and diseased aortic walls from 4D ultrasound strain imaging. J Mech Behav Biomed Mater. 58, 122-138 (2016).
  25. Liu, M., et al. Identification of in vivo nonlinear anisotropic mechanical properties of ascending thoracic aortic aneurysm from patient-specific CT scans. Sci Rep. 9, 12983(2019).
  26. Trabelsi, O., Duprey, A., Favre, J. P., Avril, S. Predictive models with patient specific material properties for the biomechanical behavior of ascending thoracic aneurysms. Ann Biomed Eng. 44, 84-98 (2016).
  27. Cosentino, F., et al. On the role of material properties in ascending thoracic aortic aneurysms. Comput Biol Med. 109, 70-78 (2019).
  28. Krauz, K., et al. The role of epicardial adipose tissue in acute coronary syndromes, post-infarct remodeling and cardiac regeneration. Int J Mol Sci. 25 (7), 3583(2024).
  29. McCracken, I. R., Smart, N. Control of coronary vascular cell fate in development and regeneration. Semin Cell Dev Biol. 155 (Pt C), 50-61 (2024).
  30. Holzapfel, G. A., et al. Determination of layer-specific mechanical properties of human coronary arteries with nonatherosclerotic intimal thickening and related constitutive modeling. Am J Physiol Heart Circ Physiol. 289 (5), H2048-H2058 (2005).
  31. Han, Y., et al. Ventricle stress/strain comparisons between Tertalogy of Fallot patients and healthy using models with different zero-load diastole and systole morphologies. PLoS One. 14 (8), e0220328(2019).
  32. Ryo, K., et al. Role of the low-density lipoprotein-cholesterol/high-density lipoprotein-cholesterol ratio in predicting serial changes in the lipid component of coronary plaque. Circ J. 81 (10), 1439-1446 (2017).
  33. Thomas, T. W., et al. In vivo characterization and quantification of atherosclerotic carotid plaque components with multidetector computed tomography and histopathological correlation. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 26 (10), 2366-2372 (2006).
  34. Masanori, K., et al. In vivo quantitative tissue characterization of human coronary arterial plaques by use of integrated backscatter intravascular ultrasound and comparison with angioscopic findings. Circulation. 105 (21), 2487-2492 (2002).
  35. Roach, M. R., Burton, A. C. The reason for the shape of the distensibility curves of arteries. Can J Biochem Physiol. 35, 681-690 (1957).
  36. Fung, Y. C., Liu, S. Q. Strain distribution in small blood vessel with zero-stress state taken into consideration. Am J Physiol. 262, 544-552 (1992).
  37. Ohayon, J., et al. Influence of residual stress/strain on the biomechanical stability of vulnerable coronary plaques: Potential impact for evaluating the risk of plaque rupture. Am J Physiol Heart Circ Physiol. 293, 1987-1996 (2007).

재인쇄 및 허가

태그

VH IVUSCine IVUS
인간 관상동맥의 생체 내 기계적 특성을 정량화하기 위한 혈관 내 초음파 이미지 기반 유한 요소 모델링 접근 방식
문의하기
도서관에 추천하기

개인정보 처리방침

이용 약관

정책

저작권 © 2026 MyJoVE Corporation. 모든 권리 보유.