Artykuł metodologiczny

Wewnątrznaczyniowe podejście do modelowania elementów skończonych oparte na obrazach ultrasonograficznych do ilościowego określania in vivo właściwości mechanicznych ludzkiej tętnicy wieńcowej

1.4K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/67573

⸱

6 grudnia 2024

 ,  ,  ,  ,  , 
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

W tym artykule

Podsumowanie

Obrazy ultrasonograficzne in vivo cine pokazują ruch przekroju poprzecznego naczyń wieńcowych odpowiadający różnym warunkom obciążenia ciśnieniem. Opierając się na modelu elementów skończonych, zastosowano schemat iteracyjny w celu określenia specyficznych dla pacjenta właściwości mechanicznych tętnic wieńcowych in vivo, dopasowując ruch naczyń wieńcowych na podstawie modelu obliczeniowego i obrazów medycznych.

Streszczenie

Ilościowe określenie właściwości mechanicznych ścian tętnic wieńcowych może dostarczyć istotnych informacji dla diagnozy, leczenia i leczenia chorób wieńcowych. Ponieważ próbki naczyń wieńcowych specyficzne dla pacjenta nie są dostępne dla pacjentów wymagających ciągłego monitorowania, bezpośrednie eksperymentalne testowanie właściwości materiału naczynia staje się niemożliwe. Obecne modele wieńcowe zazwyczaj wykorzystują parametry materiału z dostępnej literatury, co prowadzi do znacznych błędów w obliczeniach naprężeń mechanicznych/odkształceń. W tym miejscu wprowadzilibyśmy podejście aktualizacyjne oparte na modelu elementów skończonych (FEMBUA) w celu ilościowego określenia specyficznych dla pacjenta właściwości materialnych in vivo tętnic wieńcowych na podstawie obrazów medycznych. U pacjenta z chorobą wieńcową uzyskano obrazy in vivo wewnątrznaczyniowej ultrasonografii (IVUS) i wirtualnej histologii (VH)-IVUS tętnic wieńcowych. Obrazy Cine IVUS przedstawiające ruch naczyń krwionośnych w ciągu jednego cyklu pracy serca podzielono na segmenty, a dwie ramki IVUS z maksymalnymi i minimalnymi obwodami światła zostały wybrane tak, aby reprezentowały geometrię naczyń wieńcowych odpowiednio w warunkach ciśnienia skurczowego i rozkurczowego. Obraz VH-IVUS został również podzielony na segmenty w celu uzyskania konturów naczyń, a do konturów VH-IVUS dodano warstwę o grubości 0,05 cm, aby zrekonstruować geometrię naczyń wieńcowych. Stworzono obliczeniowy model elementów skończonych za pomocą anizotropowego modelu materiałowego Mooneya-Rivlina, który został użyty do opisania właściwości mechanicznych naczynia i warunków pulsacyjnego ciśnienia krwi przepisanych na powierzchnię światła wieńcowego, aby spowodować jej kurczenie się i rozszerzanie. Następnie zastosowano podejście do iteracyjnej aktualizacji w celu określenia parametrów materiałowych anizotropowego modelu Mooneya-Rivlina poprzez dopasowanie minimalnych i maksymalnych obwodów światła z obliczeniowego modelu elementów skończonych z tymi z obrazów IVUS cine. To oparte na obrazach podejście do aktualizacji oparte na modelu elementów skończonych może być z powodzeniem rozszerzone w celu określenia właściwości materiałowych ścian tętnic w różnych łożyskach naczyniowych i ma potencjał w ocenie ryzyka chorób sercowo-naczyniowych.

Wprowadzenie

Choroba wieńcowa (CAD) jest jedną z głównych przyczyn śmiertelności i zachorowalności, odpowiadając za ponad 9,14 miliona zgonów w 2019 roku na całym świecie1,2. Rozwojowi chorób wieńcowych, takich jak miażdżyca i zwężenie, często towarzyszą zmiany sił mechanicznych i zmiany właściwości materiału ściany naczyniowej3. Właściwości materiałowe tętnic wieńcowych są nie tylko podstawą do określenia ich mechanicznej odpowiedzi na obciążenie fizjologiczne, ale także kluczowymi elementami do symulacji mechanicznego zachowania naczyń krwionośnych, przewidywania rozwoju zmian miażdżycowych i oceny efektu terapeutycznego różnych urządzeń medycznych4,5. W związku z tym dogłębne zrozumienie i dokładna kwantyfikacja właściwości materiału wieńcowego mają ogromne znaczenie dla wczesnej diagnostyki chorób, medycyny precyzyjnej i oceny rokowania6.

Eksperymenty mechaniczne izolowanych tkanek wieńcowych, takie jak płaskie testy dwuosiowe, testy wgłębień, testy rozszerzania i jednoosiowego przedłużania, są powszechnymi podejściami do ilościowego określania właściwości mechanicznych ścian naczyń wieńcowych ex vivo7,8,9. Na podstawie tych podejść pobrano próbki tętnic wieńcowych od pacjentów lub zwierząt doświadczalnych. Przeprowadzono testy mechaniczne w celu określenia reakcji ścianki naczynia na odkształcenia w różnych warunkach naprężeń, a następnie określono parametry materiału, dopasowując dane eksperymentalne10. Wcześniejsze badania wykazały, że właściwości wieńcowe są wysoce nieliniowe i anizotropowe11. Chociaż eksperymenty ex vivo mogą dostarczyć dokładnych danych o właściwościach materiałów, istnieją również istotne ograniczenia, które są następujące: Po pierwsze, mechaniczne zachowanie próbki po pobraniu od żywych osób byłoby inne niż w warunkach in vivo, co może mieć wpływ na dokładność wyników testów. Po drugie, ze względu na ograniczenia etyczne i praktyczne, trudno jest uzyskać dużą kolekcję prawidłowych lub patologicznych tkanek tętnic wieńcowych w celu wykonania badania mechanicznego.

Aby przezwyciężyć te ograniczenia, naukowcy zbadali nowe techniki kwantyfikacji właściwości materiału wieńcowego in vivo, w czasie rzeczywistym i specyficzne dla pacjenta. Wśród nich podejście do aktualizacji oparte na modelu elementów skończonych (FEMBUA) oparte na obrazie medycznym daje nadzieję na rozwiązanie tych trudnych problemów. Podejście to wykorzystuje zaawansowane techniki obrazowania, takie jak ultrasonografia wewnątrznaczyniowa (IVUS) i wirtualna histologia (VH)-IVUS, aby uchwycić szczegółową geometrię naczyń wieńcowych, skład tkanek i ich ruch12. Konstruując modele 3D elementów skończonych (FE) i uwzględniając specyficzne dla pacjenta fizjologiczne warunki ciśnienia krwi, można odzyskać dynamiczne zachowanie naczyń krwionośnych podczas cykli pracy serca, optymalizując parametry materiału w celu dopasowania danych obrazowych w celu szybkiej i dokładnej kwantyfikacji właściwości materiału wieńcowego13. Zalety podejścia do aktualizacji FE in vivo w porównaniu z eksperymentami ex vivo obejmują ocenę in vivo bez wycinania tkanek, ułatwianie ocen na dużą skalę oraz symulację dynamiki naczyń w złożonych warunkach, aby pomóc w zrozumieniu patofizjologii chorób wieńcowych.

W tym artykule przedstawiono kluczowe etapy aktualizacji opartej na modelu elementów skończonych, które obejmują szczegółową segmentację i przetwarzanie obrazu cine IVUS i VH-IVUS, rekonstrukcję obliczeniowego modelu struktury cienkowarstwowej, wykonanie schematu iteracyjnego w celu poszukiwania optymalnych parametrów materiałowych dla tkanek tętnic wieńcowych. Celem tego protokołu jest ilościowe określenie właściwości materiałowych tętnicy wieńcowej od próbki pacjenta z CAD przy użyciu metody FEMBUA jako demonstracji, w szczególności zilustrowania metod krok po kroku. Na zakończenie omówiliśmy znaczenie i inne aspekty tej metody in vivo.

Wybrana uczestniczka to 64-letnia kobieta bez wcześniejszej historii klinicznej choroby wieńcowej. U tego pacjenta zdiagnozowano chorobę wieńcową po wystąpieniu objawów bólu w klatce piersiowej. Wykonano angiogram wieńcowy i badanie IVUS w celu potwierdzenia diagnozy. Zmianę blaszki miażdżycowej ze zwężeniem 60% stwierdzono w środku lewej tętnicy zstępującej przedniej. Po dokonaniu oceny przyjęto optymalną terapię medyczną w celu leczenia pacjenta.

Protokół

Anonimowe dane kliniczne, w tym obrazy IVUS in vivo oraz dane dotyczące ciśnienia krwi, pozyskano od pacjenta z CAD w szpitalu Zhongda przy Uniwersytecie Southeast z uzyskaną świadomą zgodą. Wybrano pacjenta reprezentatywnego spośród grupy pacjentów objętej badaniem klinicznym poświęconym pośrednim zmianom miażdżycowym tętnic wieńcowych, aby zademonstrować metodę określania właściwości materiałowych indywidualnych naczyń wieńcowych charakterystycznych dla danego pacjenta14. Badanie przeprowadzono zgodnie z protokołem zatwierdzonym przez Komitet ds. Etyki Badań Klinicznych Szpitala Zhongda przy Uniwersytecie Southeast (numer zgody: 2017ZDSYLL023-p01).

1. Pozyskiwanie i przetwarzanie danych

  1. Nabycie obrazów cine IVUS i VH-IVUS
    1. Umieść katheter IVUS dystalnie do zmiany miażdżycowej przy użyciu naprowadzania przez koronarografię i cofnij go do części proksymalnej. Generuj obrazy w skali szarości IVUS w trakcie cofania, aby zobrazować przekrój poprzeczny naczynia wieńcowego.
    2. Użyj systemu do obrazowania IVUS wyposażonego w wysokowydajny katheter platynowy 20 MHz, 2,9F, aby uzyskać obrazy IVUS segmentu tętnicy wieńcowej z blaszką miażdżycową u pacjenta z chorobą wieńcową (Rycina 1).
    3. Podczas nabycia obrazów IVUS zatrzymaj katheter w uprzednio wybranym miejscu zmiany na około 2 s, aby uzyskać sekwencję obrazów IVUS zwaną cine IVUS. Obrazy cine IVUS wyraźnie pokazują dynamiczne zmiany przekroju poprzecznego w danym miejscu blaszki w cyklu sercowym.
    4. Wygeneruj obrazy VH-IVUS na podstawie klatek IVUS uzyskanych w chwili szczytu R na elektrokardiogramie, aby wizualizować składniki blaszki w formie kolorowej za pomocą systemu obrazowego.
      UWAGA: Obrazy VH-IVUS dostarczają intuicyjnej mapy kolorów dla czterech głównych składników blaszki miażdżycowej: bogate w lipidy jądro martwicze (lipid) w kolorze czerwonym, zwapnienia w białym, tkankę włóknistą w ciemnozielonym oraz tkankę włóknisto-tłuszczową w jasnozielonym.
    5. Zapisz obrazy VH-IVUS i cine IVUS w formacie DICOM do analizy offline.
  2. Segmentacja i przetwarzanie obrazów
    1. Otwórz pliki DICOM za pomocą przeglądarki, kliknij dwukrotnie Odpowiednią Nazwę Sekwencji, aby otworzyć obraz, a następnie kliknij Eksportuj > Eksportuj Obrazy, aby zapisać każdą klatkę cine IVUS lub klatkę VH-IVUS jako osobny obraz w formacie BMP. Każdy obraz BMP zawiera 500 x 500 pikseli, zgodnie z oryginalnym plikiem DICOM.
    2. Przeglądaj klatki cine IVUS klatka po klatce, aby znaleźć kolejne klatki uzyskane w wybranym miejscu blaszki w jednym cyklu sercowym. Dla tego przykładowego miejsca blaszki wygenerowano 26 klatek cine IVUS w jednym cyklu sercowym.
    3. Przeanalizuj wszystkie wygenerowane obrazy VH-IVUS, aby znaleźć obraz VH-IVUS uzyskany w danym miejscu blaszki. Obrazy VH-IVUS użyte tutaj zostały utworzone przy użyciu jednej klatki IVUS z klatek cine IVUS w jednym cyklu sercowym.
    4. Segmentuj obrazy VH-IVUS i cine IVUS za pomocą oprogramowania ImageJ, aby uzyskać kontury granic naczynia i granic składników blaszki (zobacz Rycina 1C).
      1. Wybierz kartę Prosta > Odcinek Liniowy i ręcznie wyznacz kontury światła, zewnętrznej granicy naczynia wieńcowego oraz składników blaszki na obrazach cine IVUS i VH-IVUS. Dla obrazu cine IVUS segmentuj tylko kontury światła i zewnętrznej granicy naczynia, natomiast dla obrazu VH-IVUS segmentuj kontury światła, zewnętrznej granicy naczynia oraz granic składników blaszki.
      2. Dla uproszczenia, w celu stworzenia modelu elementów skończonych uwzględnij tylko duże składniki lipidowe, pomijając małe, odosobnione składniki lipidowe. W tym przykładzie blaszki występował tylko jeden składnik lipidowy. Nałóż wyznaczone kontury na oryginalne obrazy za pomocą karty Obraz > Nakładka > Dodaj Zaznaczenie.
      3. Przejdź do menu Do Menedżera ROI, aby zarządzać konturami, dostosować właściwości oraz ustawić kolory i szerokość linii na odpowiednie wartości dla lepszej wizualizacji. Wybierz kartę Właściwości, ustaw kolor obwiedni na inny kolor i wprowadź szerokość linii. W tym przypadku ustaw kolory linii na zielony, niebieski i czerwony odpowiednio dla konturów światła, zewnętrznej granicy i lipidów, a szerokość linii na 3.
      4. Wygładź kontury za pomocą polecenia Edycja > Zaznaczenie > Dopasuj Spline z paska poleceń po wybraniu konkretnego konturu, aby uzyskać gładki kontur. Operacja ta wykorzystuje technikę dopasowania krzywej spline, aby automatycznie wygładzić kontury.
      5. Kliknij kartę Plik > Zapisz jako > Współrzędne XY, aby zapisać współrzędne punktów każdego konturu, takich jak światło, zewnętrzna granica i składniki blaszki, w oddzielnym pliku txt. Plik ten zawiera wartości współrzędnych x i y punktów tworzących kontur, z jednostką piksel.
    5. Zapisz rzeczywisty rozmiar fizyczny każdego piksela w obrazach cine IVUS i VH-IVUS (oznaczony jako rozmiar piksela) z pliku DICOM. Rzeczywista odległość jednego piksela w danych IVUS użytych tutaj wynosi 0,002 cm. Informacja ta zostanie wykorzystana do przeliczenia współrzędnych punktów z jednostką piksel na rzeczywistą odległość z jednostką cm.
  3. Przetwarzanie danych konturowych
    1. Przetwarzanie danych konturowych cine IVUS
      1. Wczytaj pliki txt z konturami światła ze wszystkich obrazów cine IVUS w jednym cyklu sercowym za pomocą MATLAB.
      2. Pomnóż wszystkie kontury światła przez rozmiar piksela, aby uzyskać rzeczywisty rozmiar konturów światła.
      3. Oblicz obwody światła dla wszystkich konturów światła i zidentyfikuj klatki IVUS z maksymalnym (Cmax) i minimalnym (Cmin) obwodem światła, reprezentujące odpowiednio stan rozkurczu i skurczu.
    2. Przetwarzanie danych konturowych VH-IVUS
      1. Wczytaj pliki txt z konturami światła, zewnętrznej granicy oraz składników blaszki z obrazu VH-IVUS za pomocą MATLAB.
      2. Pomnóż wszystkie kontury przez rozmiar piksela, aby uzyskać rzeczywisty rozmiar wszystkich konturów.
      3. Ponownie podziel każdy kontur na 100 równo rozmieszczonych punktów i wykonaj wygładzanie 2D, aby uzyskać nowe dane konturowe VH-IVUS zastępujące stare.

2. Model elementów skończonych

  1. Rekonstrukcja geometrii naczyń wieńcowych
    1. Utwórz jedną warstwę konturów w przestrzeni trójwymiarowej, dodając wartość współrzędnej z dla wszystkich punktów konturów VH-IVUS, w tym światła, zewnętrznego brzegu i lipidów, oraz ustaw z = 0 dla wszystkich punktówRysunek 2).
    2. Utwórz kolejną warstwę konturów, dodając wartość współrzędnej z do wszystkich punktów konturów VH-IVUS, a następnie ustaw z = 0,05 cm dla wszystkich punktów.
      UWAGA: Te dwie warstwy konturów rekonstruują 3D geometrię naczyń wieńcowych dla modelu obejmującego wyłącznie cienką strukturę poprzez dodanie stałej grubości warstwy równej 0,05 cm do konturów VH-IVUSRycina 2).
  2. Generowanie siatki metodą elementów skończonych
    1. Utwórz dwa kontury pomocnicze, interpolując liniowo kontury światła i zewnętrznego brzegu z wagami 1/3 i 2/3Rycina 3A) dla każdej warstwy.
    2. Podziel obszar naczynia na 8 części obwodowych i 3 części promieniowe (patrz Rycina 3B) poprzez połączenie światła/obwodu zewnętrznego z najbliższym punktem na konturze lipidowym (np. punkty A i B na Rycina 3B) lub dwóch konturów pomocniczych z liniami radialnymi.
    3. Połącz wszystkie punkty między warstwami liniami prostymi, tworząc strukturę 3D z 3 x 8 wolumenami (Rycina 3B). Podziel każdy wolumin za pomocą elementów sześciennych, aby wygenerować siatkę elementów skończonych (Rycina 3C) oraz różne grupy materiałów (Rycina 3D).
    4. Przeprowadź analizę siatki, poprzez zwiększanie gęstości siatki o 10%, aż do momentu, gdy zmiany rozwiązań będą niewielkie < 5%.
  3. Definicja właściwości materiału
    1. Użyj zmodyfikowanego anizotropowego modelu materiału Mooneya-Rivlina do opisu właściwości materiałowych ściany naczynia wieńcowego. Przyjęto, że naczynia wieńcowe oraz składniki blaszki miażdżycowej są materiałami hiperelastycznymi, anizotropowymi, niemal nieściśliwymi i jednorodnymi, a funkcja gęstości energii odkształcenia zmodyfikowanego anizotropowego modelu materiału Mooneya-Rivlina ma postać:
      Wzór równowagi statycznej W=W<sub>iso</sub>+W<sub>aniso</sub>, równanie, zastosowanie edukacyjne.     (1)
      Równanie procesu izotermicznego W_iso do modelowania w naukach materiałowych.   (2)
      Wzór na anizotropowe równanie energii W_aniso stosowane w analizie badań z zakresu nauki o materiałach.    (3)
      gdzie I1 i ja2 są pierwszym i drugim niezmiennikiem tensora odkształcenia Cauchy'ego-Greena C, zdefiniowanym jako c = [cij] = XTX, X = [Xij] = [Pochodna cząstkowa ∂xi/∂aj, równanie matematyczne, reprezentacja symboliczna, pojęcie rachunku różniczkowego], (Xi) było pozycją bieżącą (aj) było pierwotnym położeniem, ja4 = cij(nc)i(nc)j, nc był wektorem jednostkowym w kierunku obwodowym naczynia. c1, c2, D1, D2, K1 i K2 były materiałami charakterystycznymi dla konkretnego pacjenta
    2. Przypisz początkowe wartości parametrów materiałowych dla naczynia wieńcowego konkretnego pacjenta zgodnie z ex vivo wyniki testów dwuosiowych, to jest, c1 = −1312,9 kPa, c2 = 114,7 kPa, D1 = 629,7 kPa, D2 = 2,0, K1 = 35,9 kPa i K2 = 23.5 (Rycina 4A–)13,15.
    3. Przypisz parametry materiałowe dla składnika płytki, jeśli jest obecny. W szczególności, dla lipidów, c1=0,5 kPa, c2=0, D1=0,5 kPa oraz D2=1,5; w przypadku zwapnienia użyto c1=920 kPa, c2=0, D1=360 kPa i D2=2.0 (Rycina 4B)16.
      UWAGA: Przyjęto, że składniki blaszki miażdżycowej (lipidy i zwapnienia) mają charakter nadelastyczny, izotropowy i prawie nieściśliwy, a ich właściwości mechaniczne opisano izotropowym modelem materiału Mooneya-Rivlina za pomocą funkcji gęstości energii odkształcenia podanej we wzorze (2).
  4. Równania rządzące i ustawienie warunków brzegowych
    1. Zdefiniuj równania rządzące dla modelu uwzględniającego jedynie cienką warstwę strukturalną, obejmujące równanie ruchu, nieliniową zależność odkształcenia Cauchy’ego-Greena od przemieszczenia oraz model materiału naczynia wieńcowego11.
    2. Przepisz pacjentowo specyficzne przebiegi ciśnienia krwi na powierzchni światła naczynia, aby zasymulować rzeczywiste warunki fizjologiczne (Rycina 4C). Aby uzyskać krzywą ciśnienia krwi charakterystyczną dla danego pacjenta, przeskaluj typową krzywą ciśnienia aorty za pomocą wartości ciśnienia skurczowego i rozkurczowego zmierzonych mankietem ramieniowymRycina 4D).

3. Opierające się na modelu elementów skończonych podejście aktualizacyjne dla pacjentowo specyficznych właściwości materiałowych tętnic wieńcowych

UWAGA: Iteracyjny proces wyznaczania własności materiałowych tętnic wieńcowych dla konkretnego pacjenta przedstawiono na Rysunku 5.

  1. Ustal geometrię bez obciążenia odpowiadającą warunkowi zerowego ciśnienia jako początkową geometrię modelu obliczeniowego poprzez skrócenie osiowe rekonstruowanej z obrazu VH-IVUS geometrii tętnicy wieńcowej z ustalonym współczynnikiem skrócenia osiowego 95% oraz skrócenie obwodowe (oznaczone jako S) początkowo ustawione na 98%.
    NOTKA: Ponieważ geometria tętnicy wieńcowej odtworzona z obrazu VH-IVUS była uzyskana w warunkach in vivo, z ciśnieniem krwi zadanym na światło oraz rozciągnięciem osiowym wynikającym z przylegających odcinków tętnic wieńcowych (dystalnych i proksymalnych), geometrię tętnicy wieńcowej in vivo należy skrócić obwodowo i osiowo, aby uzyskać geometrię przy zerowym ciśnieniu.
  2. Utrzymaj stały współczynnik skrócenia osiowego na poziomie 95% i aktualizuj skrócenie obwodowe w kolejnych krokach.
  3. Określ współczynnik materiału (oznaczony jako k) w celu przypisania indywidualnych właściwości materiałowych naczynia wieńcowego pacjenta w następujący sposób: c1 = k*(−1,312.9) kPa, c2 = k*114.7 kPa, D1 = k*629.7 kPa, K1 = k*35.9 kPa, przy czym D2 = 2.0 i K2 = 23.5 są ustalone.
    NOTKA: Ponieważ do wyznaczenia nieznanych parametrów (współczynnika skrócenia obwodowego S oraz parametrów materiałowych modelu Mooneya-Rivlina) uzyskano tylko dwa punkty danych (minimalny i maksymalny obwód światła odpowiadające ciśnieniom czynnemu i wstępnemu), zmniejszono liczbę nieznanych parametrów zakładając, że indywidualne właściwości materiałowe naczynia wieńcowego in vivo są proporcjonalne do początkowego przybliżenia z współczynnikiem materiałowym oznaczonym jako k: c1 = k*(−1,312.9) kPa, c2 = k*114.7 kPa, D1 = k*629.7 kPa, K1 = k*35.9 kPa, podczas gdy D2 = 2.0 i K2 = 23.5 są ustalone.
  4. Aktualizuj wartość k, początkowo ustawioną na 1, wraz ze współczynnikiem skrócenia obwodowego S w trakcie poniższej procedury iteracyjnej.
  5. Uruchom oprogramowanie w celu rozwiązania modelu obliczeniowego i uzyskania wyników numerycznych.
    1. Zapisz wszystkie polecenia tworzące model tylko cienkiej warstwy strukturalnej do pliku wsadowego (Supplementary File 1) przy użyciu MATLAB.
    2. Wczytaj ten plik wsadowy za pomocą zaawansowanego interfejsu użytkownika (AUI), aby wygenerować model (Figure 6A). Rozwiąż model tylko cienkiej warstwy strukturalnej, klikając Data File/Solution i zapisz go jako plik .dat (Figure 6C). Przeprowadź symulację trzech cykli serca i przyjmij rozwiązanie z ostatniego cyklu do prezentacji wyników numerycznych.
    3. Eksportuj wyniki współrzędnych węzłów do pliku txt, przechodząc do List > Value List > Zone i wybierając X-POSITION, Y-POSITION, oraz Z-POSITION w polu Zmienne do listy w sekcji Coordinate. Kliknij Apply i Export aby wyeksportować wyniki współrzędnych.
    4. Zapisz dane konturu światła odpowiadające warunkom ciśnienia czynnego i wstępnego do plików .txt w celu obliczenia obwodów światła.
  6. Porównaj obwody światła obliczone przez model MES (model tylko cienkiej warstwy strukturalnej) w warunkach ciśnienia czynnego z danymi in vivo z cine IVUS (Cmin) i sprawdź, czy błąd względny był <1%. Jeśli warunek został spełniony, przejdź do następnego kroku; w przeciwnym razie zaktualizuj współczynnik materiału k metodą siecznych i przejdź do kroku 3.3, aby ponownie uruchomić obliczenia17,18.
    NOTKA: W pierwszej iteracji do aktualizacji współczynnika materiału zastosowano metodę Newtona zamiast metody siecznych.
  7. Porównaj obwody światła obliczone przez model MES w warunkach ciśnienia wstępnego z danymi in vivo z cine IVUS (Cmax) i sprawdź, czy błąd względny był <1%. Jeśli tak, zakończ procedurę iteracyjną; w przeciwnym razie zaktualizuj współczynnik skrócenia obwodowego S i wróć do kroku 3.4, aby ponownie uruchomić obliczenia.
    NOTKA: W pierwszej iteracji do aktualizacji współczynnika skrócenia obwodowego zastosowano metodę Newtona zamiast metody siecznych.
  8. Zanotuj optymalne wartości S i k oraz oblicz odpowiadające im parametry materiałowe modelu materiału Mooneya-Rivlina.
  9. Narysuj krzywe naprężenia względem współczynnika rozciągania w kierunku obwodowym i osiowym dla naczynia wieńcowego (Figure 7), które można wyprowadzić następująco:
    Równanie równowagi statycznej; zależność naprężenie-odkształcenie dla materiałów; zmienne w analizie odkształceń.    (4)
    gdzie σ oznacza naprężenie Cauchy’ego, λ oznacza współczynnik rozciągania, i = c, a oznacza kierunki obwodowy i osiowy.
    1. Aby narysować krzywą materiałową w określonym kierunku, ustal współczynnik rozciągania w drugim kierunku na 1. Oblicz efektywny moduł Younga w kierunku obwodowym i osiowym (oznaczony odpowiednio jako YMc i YMa) jako nachylenie funkcji skalującej krzywej materiałowej w przedziale współczynnika rozciągania [1,0, 1,1], aby odzwierciedlić ogólną sztywność materiałową tętnicy wieńcowej13:
      Wzór na naprężenie sprężyste, sigma_i=YM(lambda_i-1); równanie do analizy mechanicznej.    (5)
  10. Wyodrębnij rozkłady naprężeń/odkształceń w blaszce miażdżycowej w dowolnym momencie czasu oraz zanotuj rozkład węzłów i maksymalne wartości naprężeń w fazach skurczowej i rozkurczowej (Figure 8).

Wyniki

Szczegółowo opisujemy metodę FEMBUA, która umożliwia szybką analizę materiałową i naprężeniową blaszek miażdżycowych w tętnicach wieńcowych po obrazowaniu IVUS w czasie rzeczywistym i pozwala określić in vivo właściwości materiałowe i wyniki biomechaniczne blaszek miażdżycowych. in vivo parametry materiałowe modelu Mooney'a-Rivlina dla tego naczynia wieńcowego podano w Tabela 1Wyniki symulacji modelu elementów skończonych, w tym rozkłady naprężeń/odkształceń w naczyniu wieńcowym, przedstawiono na wykresach w Rysunek 8Szczegółowa analiza wyników przedstawia się następująco.

Cały proces, obejmujący segmentację obrazów cine IVUS i VH-IVUS, budowę obliczeniowego modelu FE oraz wykonanie procedury iteracyjnej w celu ilościowego określenia właściwości materiałowych, zajmuje około 2 h, co pozwala na uzyskanie parametrów materiałowych tego naczynia wieńcowego in vivo. Metoda ta spełnia wymagania szybkiej diagnostyki klinicznej dzięki wysokiej aktualności wyników.

W przypadku tego naczynia wieńcowego dwie wartości określono zgodnie z metodą FEMBUA jako k = 1,125 i S = 98%. Pozostałe parametry materiałowe in vivo modelu materiałowego Mooneya-Rivlina dla tego naczynia wieńcowego przedstawiono w Tabeli 1. Krzywe materiałowe w kierunku okalnym i osiowym przedstawiono na Rysunku 7. W obu kierunkach zaobserwowano krzywą materiałową w kształcie litery J, co wskazuje na nieliniową zależność między naprężeniem a wydłużeniem, z jednoczesnym wzrostem sztywności tkanki przy zwiększeniu współczynnika wydłużenia. Linie proste stanowiły funkcje skali dopasowane do tych nieliniowych krzywych materiałowych, a ich nachylenia odpowiadały efektywnym modułom Younga. Wartości YMc i YMa dla tego naczynia wieńcowego wynoszą odpowiednio 1055,41 i 1835,77 kPa.

Wyniki symulacji modelu elementów skończonych, w tym rozkłady naprężeń/odkształceń w naczyniu wieńcowym, przedstawiono na Rysunku 8. Rozkład naprężeń odpowiadający warunkom ciśnienia skurczowego jest wyższy niż w warunkach ciśnienia rozkurczowego. Zaobserwowano również lokalne koncentracje naprężeń w obszarach o niewielkiej grubości naczynia oraz w regionach czapy włóknistej. Biorąc pod uwagę, że pękanie blaszki miażdżycowej często występuje w obrębie czapy włóknistej i obszarów barkowych, szczytowe wartości naprężeń i odkształceń w tych krytycznych regionach przedstawiono w Tabeli 2.

Analizę siatki przeprowadzono poprzez stopniowe zwiększanie gęstości siatki; proces zagęszczania przerywano, gdy zastosowanie drobniejszej siatki nie powodowało już znaczących zmian w rozwiązaniach. Rozkład elementów/siatki oraz wyniki naprężeń dla tego modelu przedstawiono w Tabeli uzupełniającej 1. Tabela ta zawiera bardziej szczegółowe wyniki porównawcze, wykazując nieznaczące różnice między modelami o różnej liczbie elementów. Wyniki pokazują, że po czterokrotnym zagęszczeniu siatki błędy względne maksymalnego i minimalnego naprężenia mieszczą się w granicach 5%. Ponieważ metoda FEMBUA opiera się na procesie iteracyjnym, przyjęto stosunkowo niską gęstość siatki w celu zmniejszenia kosztów obliczeniowych. Z uzyskanych wyników wynika, że obecna liczba elementów siatki (liczba elementów = 900) spełnia wymagania i ma niewielki wpływ na wyniki naprężeń.

Ultradźwięki wewnątrznaczyniowe, przekroje poprzeczne naczyń, analiza lipidowa, obrazowanie tętnic wieńcowych.
Rycina 1: Pozyskiwanie obrazów i ekstrakcja konturów w badaniach Cine IVUS oraz VH-IVUS. (A) Kierunek wycofywania cewnika IVUS i miejsce zatrzymania cewnika (oznaczone gwiazdką) w celu uzyskania obrazów Cine IVUS. (B) Obrazy Cine IVUS z obwodami światła Cmin i Cmax oraz odpowiadający im obraz VH-IVUS. (C) Ekstrakcja konturów IVUS. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Schemat geometrii 3D przedstawiający strukturę z grubością w osiach XYZ do analizy przestrzennej.
Rysunek 2: Zrekonstruowana geometria naczynia wieńcowego 3D o grubości 0,05 cm.Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

Schemat struktury lipidów z punktami pomocniczymi i oznaczonymi obszarami lipidowymi do analizy.
Rysunek 3: Proces generowania siatki elementów skończonych dla modelu tylko struktury cienkiego przekroju. (A) Punkty konturowe na płaszczyźnie 2D. (B) Linie geometryczne do generowania siatki. (C) Siatka elementów skończonych. (D) Wygenerowane różne grupy materiałów. Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tego rysunku.

Analiza naprężenie-odkształcenie, model tętniczy, wykres ciśnienia; naprężenie wieńcowe, analiza danych ciśnienie-czas.
Rycina 4: Obliczeniowy model naczynia wieńcowego oparty wyłącznie na strukturze cienkich warstw. Model obejmuje definicję właściwości materiałowych oraz ustawienie warunków brzegowych. (A) Wyznaczenie różnych grup materiałów w obrębie tętnicy wieńcowej. (B) Krzywa właściwości materiałów naczynia wieńcowego ex vivo. (C) Obciążenie warunkami brzegowymi. (D) Krzywa ciśnienia. Kliknij tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tej ryciny.

Schemat blokowy właściwości materiałowych naczyń wieńcowych; kroki obejmują symulację FE, iterację, metodę siecznej.
Rysunek 5: Schemat iteracyjny. Schemat iteracyjny służący do ilościowego określenia właściwości materiałowych blaszek miażdżycowych w naczyniach wieńcowych in vivo na podstawie obrazów IVUS. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

Analiza elementów skończonych, oprogramowanie ADINA, dynamika konstrukcji, model siatki, interfejs symulacji.
Rysunek 6: Interfejs użytkownika. Zaawansowany interfejs użytkownika oprogramowania ADINA oraz istotne operacje. Aby zobaczyć powiększoną wersję tego rysunku, kliknij tutaj.

Wykres naprężenia w funkcji współczynnika rozciągnięcia; porównanie modułu Younga; analiza danych; mechanika materiałów.
Rysunek 7: Krzywe materiałowe. Krzywe materiałowe w kierunku obwodowym i osiowym naczynia wieńcowego oraz szacowanie ich efektywnych modułów Younga. Kliknij tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tego rysunku.

Analiza elementów skończonych; schemat rozkładu naprężeń; wyniki naprężeń strukturalnych; porównanie poziomów ciśnienia.
Rysunek 8: Model strukturalny cienkiego przekroju geometrii naczynia wieńcowego i wyniki symulacji. Rysunek przedstawia mapę rozkładu naprężeń w warunkach ciśnienia rozkurczowego i skurczowego. (A) Wyświetlone węzły. (B) Naprężenie rozkurczowe. (C) Naprężenie skurczowe. Pasek kolorów wskazuje wartość naprężenia. Prosimy kliknąć tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

Parametry materiałuS(%)C1(kPa)C2(kPa)D1(kPa)K1(kPa)YMa(kPa)YMc(kPa)
98%-147.7612.91708.6740.41055.411835.77

Tabela 1: Wartości referencyjne parametrów materiałowych modelu próbki.

Czas przy ciśnieniu rozkurczowymCzas przy ciśnieniu skurczowym
PWS (kPa)PWSnPWS (kPa)PWSn
56.530.0540264.510.05402

Tabela 2: Maksymalne wartości naprężeń/odkształceń w obszarach krytycznych z modelu obliczeniowego. Skróty: Maksymalne naprężenie ściany = PWS; Maksymalne odkształcenie ściany = PWSn. Jednostka naprężenia: kPa.

Tabela uzupełniająca 1: Porównanie wyników naprężeń dla różnych ilości siatek w tym samym modelu.> Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Plik uzupełniający 1: Kody MATLAB. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Dyskusja

Krytyczne kroki w protokole
Najbardziej krytycznym krokiem w podejściu do aktualizacji opartym na modelu elementów skończonych jest procedura iteracyjna. W tym podejściu model elementów skończonych powinien dokładnie odtworzyć ruch naczynia wieńcowego w przekroju naczyniowym na podstawie obrazów in vivo cine IVUS. W tym celu w niniejszym badaniu zastosowano minimalizację różnicy obwodu światła między modelem elementów skończonych a obrazami in vivo , aby znaleźć odpowiednie właściwości materiału. W protokołach wykonano również inne kluczowe etapy, w tym segmentację i przetwarzanie obrazu, konstrukcję modelu elementów skończonych oraz schematy iteracyjne w celu ilościowego określenia właściwości materiału naczynia wieńcowego. Ulepszeniem było wdrożenie automatycznego wyznaczania elementów blaszki miażdżycowej w celu zaoszczędzenia czasu.

Znaczenie podejścia aktualizacyjnego opartego na modelowaniu metodą elementów skończonych
Klasycznie, eksperymenty mechaniczne, takie jak jednoosiowa/dwuosiowa próba rozciągania, próba wgłębienia i próba inflacji ciśnieniowej, przeprowadzono w celu ilościowego określenia mechanicznego zachowania tkanek sercowo-naczyniowych ex vivo 8,16. Kliniczne zastosowanie tych podejść było ograniczone z następujących powodów: 1) Próbki ex vivo tkanki tętnic wieńcowych są często niedostępne. Pobranie normalnych próbek wieńcowych w warunkach klinicznych jest prawie niemożliwe; 2) Właściwości materialne tkanek tętniczych mogą ulec zmianie po pobraniu od żywych osób; 3) Nie nadaje się do ciągłego monitorowania w warunkach specyficznych dla pacjenta w celu indywidualnego zarządzania i medycyny precyzyjnej. Na szczęście FEMBUA zapewnia inny sposób określania specyficznych dla pacjenta właściwości tkanek in vivo. Metodę in vivo można łatwo zmodyfikować, aby z powodzeniem zastosować ją do innych tkanek biologicznych, takich jak tkanki aorty19 i tkanki serca20, a nawet materiałów niebiologicznych, takich jak metal21. Wcześniejsze badania wykazały, że specyficzne dla pacjenta właściwości materiału tkankowego in vivo miały znaczący wpływ na biomechanikę układu sercowo-naczyniowego, zwłaszcza w obliczeniach odkształceń, w porównaniu z właściwościami materiału ex vivo 11. W związku z tym właściwości materiału in vivo dostosowane do pacjenta są pożądane w celu spersonalizowanego leczenia.

Mimo że metody in vivo i ex vivo różnią się od siebie, można je zintegrować, aby zainspirować inne podejścia do ilościowego określania właściwości mechanicznych tkanek sercowo-naczyniowych. Dla tkanki tętniaka aorty zaproponowano podejście hybrydowe, które łączy FEMBUA w celu dopasowania danych naprężenie-odkształcenie z eksperymentów dwuosiowych/jednoosiowych22.

Potencjalne zastosowania kliniczne podejścia aktualizacyjnego opartego na modelowaniu elementów skończonych
FEMBUA oparty na obrazie IVUS ma ogromne znaczenie w materiałoznawstwie sercowo-naczyniowym, analizie obrazów medycznych i projektowaniu spersonalizowanych urządzeń medycznych. Proponowana metoda nie musi powodować drastycznych uszkodzeń badanej ściany naczynia wieńcowego, jak w przypadku wyjęcia tkanki z żywego ciała ludzkiego, dlatego nadaje się do ciągłego monitorowania pacjenta, takiego jak badanie wpływu właściwości mechanicznych in vivo na rokowanie pacjenta, czego nie można osiągnąć za pomocą klasycznego mechanicznego podejścia eksperymentalnego. Ponadto proponowana metoda FEMBUA odgrywa kluczową rolę w optymalizacji leczenia stentów wieńcowych oraz diagnostyce chorób sercowo-naczyniowych. Dokładna analiza struktury i charakterystyki zmian w ścianach naczyń krwionośnych może pomóc w doborze rozmiaru i lokalizacji stentu, utrzymując w ten sposób stabilność strukturalną i mechaniczną w tkankach w wyższym stopniu, zmniejszając powikłania i poprawiając rokowanie pacjenta23. Podsumowując, metoda FEMBUA ma szeroki i dalekosiężny potencjał aplikacyjny w dziedzinie układu sercowo-naczyniowego.

Porównanie wyników badań FEMBUA i metod eksperymentalnych ex vivo
Przeprowadzono analizę porównawczą między FEMBUA a klasycznymi podejściami eksperymentalnymi ex vivo w celu oceny dokładności i skuteczności nowatorskiego podejścia in vivo . Dla uproszczenia, sztywność tkanek wieńcowych z podejścia mechanicznego porównano z tymi z badań in vivo z użyciem FEMBUA, a sztywność tkanek z obu metod mieściła się na ogół w tym samym zakresie wielkości11. Konsystencję potwierdzono również w innych łożyskach naczyniowych, takich jak aorta i tętnica szyjna24. Warto zauważyć, że ograniczona liczba badań ex vivo może mieć wpływ na wyżej wymienione wnioski, ponieważ zmienność sztywności tkanek u różnych osób jest również wyraźna. Niemniej jednak wnioski te sugerują, że FEMBUA jest dokładnym i skutecznym podejściem do ilościowego określania właściwości materiałowych ścian tętnic.

Walidację i solidność metody FEMBUA zbadano również, przeprowadzając zarówno metodę FEMBUA in vivo, jak i eksperyment ex vivo na tej samej tkance tętniczej w celach walidacyjnych 25,26,27. Liu i wsp. przeprowadzili eksperymentalne podejścia in vivo i ex vivo na tkankach aorty. Ich odkrycia ujawniły ścisłą korelację między krzywymi zachowania materiału wygenerowanymi przez obie metody, przy średnim bezwzględnym błędzie procentowym mniejszym niż 5%25. Ponadto Cosentino i wsp. przeprowadzili podobną analizę porównawczą na większej kohorcie próby (n=10), uzyskując podobne wnioski27. Odkrycia te wykazały łącznie, że FEMBUA może dać minimalne rozbieżności w wynikach biomechanicznych dla identycznych próbek. Dalsze badanie wykazało również, że proponowana metoda jest powtarzalna i solidna, ponieważ badanie wykazało, że zmiany właściwości mechanicznych miały minimalny wpływ na symulowane wyniki biomechaniczne w modelach tętnic wieńcowych poprzez analizę elementów skończonych27.

Założenia i ograniczenia modelowania
Istnieją pewne założenia związane z MES do identyfikacji in vivo właściwości materialnych ścian tętnic wieńcowych, które wpłynęłyby na wyniki FEMBUA, jak opisano tutaj. Założono, że szybkość skurczu osiowego wynosi 95%, ponieważ rzeczywistego skurczu osiowego nie można było uzyskać w warunkach in vivo. Wpływ rozciągliwości osiowej na właściwości materiału badano we wcześniejszych badaniach, a wyniki wykazały, że mniejsze rozciągnięcie osiowe prowadziło do większego skurczu plastrów i oszacowania sztywności miękkiego materiału 11,28,29,30. W związku z tym należy korzystać z danych dotyczących rozciągnięcia osiowego specyficznych dla pacjenta, jeśli są one dostępne. Ocena jakości siatki elementów skończonych obejmuje kilka kluczowych wskaźników, wśród których głównym kryterium oceny w niniejszej pracy jest kształt elementu siatki, który jest bezpośrednio związany ze stabilnością rozwiązania numerycznego i zbieżnością iteacyjną. W praktycznych zastosowaniach, ze względu na złożoność problemu, konieczne jest ważenie wskaźników, aby spełnić potrzeby analizy, a w razie potrzeby jakość siatki można zoptymalizować, projektując nowe metody segmentacji i dobierając odpowiednie typy siatek31. Szczególną uwagę należy zwrócić na małe lipidy w kluczowych miejscach podczas właściwej segmentacji 32,33,34. W tej implementacji małe lipidy w kluczowych miejscach (włóknista czapeczka i ramię) są zatrzymywane, podczas gdy lipidy w innych miejscach, które mają niewielki wpływ na warunki stresu/obciążenia. Ciśnienie krwi mierzone za pomocą mankietu było używane jako substytut ciśnienia wewnątrzwieńcowego na miejscu, ponieważ inwazyjne ciśnienie wewnątrzwieńcowe nie było dostępne dla pacjenta. Aktywny stres w tętnicy wieńcowej nie był brany pod uwagę, ponieważ wczesne dowody sugerowały, że jego wkład w elastyczne właściwości żywego naczynia krwionośnego był bardzo mały35. Informacje o naprężeniach szczątkowych nie były dostępne i dlatego nie zostały uwzględnione w tym modelu36,37. W metodzie FEMBUA zastosowano modele oparte wyłącznie na strukturze, a nie na bardziej złożonych modelach interakcji płyn-struktura, biorąc pod uwagę, że jest ona bardziej wydajna obliczeniowo, ponieważ procedury iteracyjne zazwyczaj wymagają kilkukrotnego rozwiązania modeli obliczeniowych, aby znaleźć stałe właściwości materiału.

Podsumowując, FEMBUA oparta na obrazie, w odróżnieniu od innych klasycznych podejść eksperymentalnych ex vivo , może być wykorzystana do skutecznego określenia specyficznych dla pacjenta właściwości materiałowych naczyń wieńcowych in vivo. Ponieważ sztywność tkanki tętniczej jest już stosowana w warunkach klinicznych jako czynnik ryzyka chorób sercowo-naczyniowych, FEMBUA umożliwia ciągłe monitorowanie właściwości mechanicznych tętnic wieńcowych w warunkach in vivo , a tym samym ma potencjał w zastosowaniach klinicznych w zakresie spersonalizowanego leczenia i medycyny precyzyjnej.

Oświadczenia

Autorzy deklarują brak konfliktu interesów.

Podziękowania

Badania te były częściowo wspierane przez Shandong Province Medical Health Science and Technology Project (nr 202425020256 i 202403010254), National Natural Science Foundation of China przyznaje granty 11972117 i 11802060, Natural Science Foundation of Jiangsu Province w ramach grantu numer BK20180352, oraz Natural Science Foundation of Shandong Province w ramach grantu numer ZR2024QA110.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
  Przeglądarka DICOM dla pszczół SinoUnion Opieka zdrowotna Inc.Wersja 3.5.1Oprogramowanie czytnika obrazów DICOM
ADINA Adina R & DWersja 9.0Solwer elementów skończonych
ImageJ National Institutes of HealthSegmented IVUS kontury MATLAB
MathWorks   Wersja R2018aKomercyjna platforma programistyczna
System obrazowania Volcano s5FirmaVolcano Wewnątrznaczyniowy system obrazowania ultrasonograficznego 

Bibliografia

  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).

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Obrazy VH IVUSobrazy Cine IVUSmodel Mooney Rivlinsztywno ciany naczyniakszta t fali ci nienia krwigenerowanie siatki
Wewnątrznaczyniowe podejście do modelowania elementów skończonych oparte na obrazach ultrasonograficznych do ilościowego określania in vivo właściwości mechanicznych ludzkiej tętnicy wieńcowej
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki korzystania z usługi

Zasady

Prawa autorskie © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.