Method Article

Karotis Arter Darlığı Olan Hastalarda Plak Morfolojisi ve Hemodinamiğinin Analizi için Manyetik Rezonans Görüntüleme Tabanlı Bir Hesaplama Protokolü

DOI:

10.3791/68447

⸱

August 12th, 2025

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Surgery, University of Michigan, 2Department of Biomedical Engineering, University of Michigan, 3School of Medicine, University of Cincinnati, 4Department of Biomedical Sciences, Cedars Sinai Medical Center, 5Department of Radiology, University of Michigan

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

İnternal karotis arter (İKA) darlığının değerlendirilmesi, plak bileşimi ve hemodinamik gibi inme için fizyolojik olarak ilgili risk faktörlerini hesaba katmayan yüzde darlık tahminine dayanır. Bu protokol, ICA plak kompozisyonunu ve hemodinamiği karakterize etmek için kantitatif manyetik rezonans görüntüleme ve hesaplamalı akışkanlar dinamiğinden yararlanır.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

İnternal karotis arter (İKA) darlığının güncel değerlendirmesi ve yönetimi, plak savunmasızlığı ve hemodinamik gibi inme için fizyolojik olarak ilgili risk faktörlerini hesaba katmayan dubleks ultrason (DUS) veya bilgisayarlı tomografi anjiyografi (BTA) yoluyla yüzde darlık tahminine dayanmaktadır. Karotis plağının bileşimi ve plak üzerindeki hemodinamik yükler hakkında bilgi sahibi olmak, tek başına yüzde stenoz kullanmak yerine plağın embolik potansiyelinin çok daha eksiksiz bir değerlendirmesini sağlamak için kullanılabilir. Manyetik rezonans görüntüleme (MRG) ve hastaya özgü hesaplamalı akışkanlar dinamiği (CFD) eşleştirilerek, bir ICA darlığı ve plak bileşimi boyunca her iki hemodinamikteki farklılıklar tanımlanabilir. Kantitatif çok kontrastlı ateroskleroz karakterizasyonu (qMatch) MRG, plak bileşiminin ayrıntılı analizine izin verir. CFD modelleri, akış dalga formları ve CTA ve/veya uçuş süresi (TOF)-MRI anatomisi elde etmek için kullanılabilen faz kontrastlı (PC) MRI kullanılarak oluşturulabilir. Karotis bifurkasyonunun 3 boyutlu geometrik modeli oluşturulduktan sonra, PC-MRG'den türetilen dalga formları, ortak karotis arter girişine ve dış karotis arter çıkışına reçete edilir. Hastanın kan basıncına uyacak şekilde yinelemeli olarak ayarlanan üç elemanlı bir Windkessel modeli daha sonra ICA'ya reçete edilir. Son olarak, yüksek çözünürlüklü hız ve basınç sağlamak ve böylece karotis bifurkasyonu ve ICA stenozu boyunca hemodinamiği yakalamak için sıkıştırılamaz Navier-Stokes denklemlerine çözümler elde edilir. Bu makale, İKA darlığı olan hastaların plak kompozisyonunun ve hemodinamik yüklerinin non-invaziv ve hastaya özgü karakterizasyonuna izin veren ayrıntılı bir protokol sunmaktadır.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

İnternal karotis arter (ICA) darlığı, inme, uzun süreli sakatlık ve ölümün önde gelen bir nedenidir 1,2,3,4,5,6,7. ICA stenozunun güncel değerlendirmesi ve yönetimi, dupleks ultrason (DUS) hızları veya kesitsel anatomi [bilgisayarlı tomografi, anjiyografi (BTA) ve/veya manyetik rezonans görüntüleme (MRG)] ile stenoz yüzdesinin tahminine dayanmaktadır. Bununla birlikte, yüzde stenoz, plak savunmasızlığı ve plakboyunca hemodinamik yükler gibi inme için fizyolojik olarak ilgili risk faktörlerini hesaba katmaz 8,9,10,11,12,13,14. Karotis endarterektomi (CEA) sonrası inme riskinde azalma %50'den fazla darlığı olan semptomatik hastalarda gösterilmiş olmasına rağmen, asemptomatik hastalarda CEA'nın yararı tartışmalıdır 3,4. Aslında, birçok cerrah stenotik lezyonları olanlarda >%80 ve/veya yüksek riskli (savunmasız) plak morfolojisi olan vakalarda cerrahi müdahaleyi rezerve eder15. Hangi İKA stenozlarının plak embolisi riski altında olduğunu ve dolayısıyla CEA'dan fayda göreceğini belirlemek için geliştirilmiş yöntemler gereklidir.

Kantitatif çok kontrastlı ateroskleroz karakterizasyonu (qMatch), karotis arteriyel plakların kapsamlı ve kantitatif değerlendirmesi için ortak kayıtlı çok kontrastlı koyu kan ve parlak kan görüntüleri ve relaksometri görüntüleri sağlayan yüksek çözünürlüklü 3D görüntülemeyi etkinleştirmek için düşük dereceli modellemeyi kullanan bir MRI tekniğidir16,17. qMatch, konvansiyonel MRG'ye kıyasla 3D izotropik çözünürlüğü, geniş anatomik kapsamı ve karotis arter plak yükünün kantitatif değerlendirmesini geliştirmiştir. Hastaya özgü hesaplamalı akışkanlar dinamiği (CFD), plak üzerindeki hemodinamik yükleri karakterize etmek için kullanılabilir, böylece serebrovasküler embolik olayların hemodinamik ve biyomekanik riski hakkında benzersiz bilgiler sağlar 18,19,20,21,22,23. Karotis plağın bileşimi ve plak üzerindeki hemodinamik yükler hakkında bilgi, embolik potansiyelin tek başına yüzde stenozdan daha kapsamlı bir değerlendirmesini sağlamak için kullanılabilir. Bu çalışmada, bir ICA darlığı boyunca plak bileşimi ve hemodinamikteki farklılıkları belirlemek için hem qMatch MRI hem de MRG bilgili CFD'yi kullanan bir protokol sunuyoruz.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Çalışma, Michigan Üniversitesi Kurumsal İnceleme Kurulu tarafından onaylandı ve her çalışma deneğinden bilgilendirilmiş onam alındı. Bu protokol, ağ oluşturma, sınır koşulu spesifikasyonu ve sonlu elemanlar analizi24,25 gibi temel hesaplamalı modelleme görevlerini gerçekleştiren doğrulanmış, açık kaynaklı bir hesaplamalı hemodinamik çerçeve olan CRIMSON'u kullanır. CRIMSON'ı indirmek ve/veya modelleme eğitimlerini incelemek için web sitesini (https://crimson.software) ziyaret edin. CRIMSON GUI, bir Windows işletim sistemi gerektirir. CRIMSON akış çözücü hem Windows hem de Linux için kullanılabilir.

1. Hasta Alımı ve Hastaya özel veri toplama

  1. DUS ve / veya BTA'da gösterilen ciddi ICA darlığı tanısı olan yetişkin hastaları işe alın (Kuzey Amerika Semptomatik Karotis Endarterektomi Denemesi (NASCET) kriterlerine göre tanımlandığı gibi)26. MRG'ye bilinen bir kontrendikasyonu olmayan hastaları dahil edin (ör., metalik implantlar) veya MRG intoleransı (ör., klostrofobi, düz yatmama / hareketsiz kalamama). Hamileyse veya MRG'ye kontrendikasyonu olan hastaları hariç tutun. Çalışma prosedürü, riskler, faydalar, gizlilik güvenceleri, çalışma süresi ve çalışmadan çekilme hakkı hakkında bir tartışma ve anlamayı içermesi gereken bilgilendirilmiş onay alın.
  2. CFD modellerini bilgilendirmek için retrospektif ve/veya ileriye dönük hasta verileri elde edin. Hasta anatomisi için BTA, MRI ve/veya anjiyografi görüntülerini kullanın.
    NOT: Sınır koşulları daha sonra daha ayrıntılı olarak ele alınacaktır. Bununla birlikte, genel olarak, sınır koşullarını bilgilendirmek için veriler genellikle invaziv olmayan veya invaziv basıncı, DUS hızlarını ve/veya faz kontrastı (PC)-MRG'den türetilen akışı içerir.
  3. MRG'den önce, MRG'ye herhangi bir kontrendikasyonu belirlemek için kayıtlı her hasta için ayrıntılı bir ön tarama MRG güvenlik formu yapın. 2+ çalışma ekibi üyesiyle MRI güvenlik formlarını gözden geçirin. Kayıtlı deneklere tüm metal eşyaları çıkarmalarını ve onlara bir elbise vermelerini söyleyin.
  4. Nesneyi bir 3T MRI sistemine sırtüstü yatırın, hasta konforu için işitme koruması ve battaniye sağlayın ve bir baş ve boyun bobini yerleştirin.
  5. Karotis çatallanması üzerinde uygun oryantasyon oluşturmak için ilk lokalizasyon dizilerini gerçekleştirdikten sonra, aşağıdaki üç diziyi gerçekleştirin:
    1. C5'teki ortak karotis arterden (CCA) distal IKA'ya, foramen magnum'a kadar vaskülatürün anatomik karakterizasyonu için baş ve boynun 3D uçuş zamanı MRG'sini elde edin.
    2. Hacimsel kan akışı dalga formlarını ölçmek için C5'te CCA seviyesinde ve proksimal eksternal karotid arterde (ECA) karotis bifurkasyonunun üzerinde ve lezyonun distalinde orta İKA'da 2D kardiyak kapılı bir PC-MRG elde edin. Hastaya özgü hız kodlaması (Venc), DUS ile ölçülen her damardaki (CCA, ECA ve lezyonun distalindeki orta İKA) tepe sistolik hıza (PSV) dayanır. Genel olarak, ilgilenilen gemideki PSV'den ~%20 daha yüksek bir Venc hedefleyin.
    3. Plak bileşimi ve plak kırılganlığı hakkında ayrıntılı bilgi elde etmek için karotis çatallanması üzerinde lokalize qMatch MRI dizisini kullanın.

2. PC-MRG'den akış dalga formlarının elde edilmesi

  1. Yukarıdaki konumlarda 2D kardiyak kapılı PC-MRG'yi elde ettikten sonra, MRI tarayıcıdaki yerleşik yazılımı kullanarak hacimsel akış dalga formları elde edin.
    1. MRI tarayıcıda, PC-MRI'dan türetilmiş akış dalga formlarını elde etmek için ilgili akış niceleme yazılımını tanımlayın ve kullanın.
    2. İlgilendiğiniz her bir tekneyi (yani CCA, ECA ve ICA) seçin ve otomatik bir akış dalga formu sağlamak için belirtilen teknenin etrafına bir kontur yerleştirin. Geminin doğru alanını sağlamak için konturları manuel olarak düzenleyin.
    3. Akış dalga formlarını ilgili yazılımdan dışa aktarın.
      NOT: Akış niceleme yazılımı, farklı MRI üreticileri arasında farklılık gösterebilir.
  2. Pürüzsüz, sürekli ve daha fazla sayıda veri noktasına sahip bir akış dalga formu oluşturmak ve enterpolasyon yapmak için bir Fourier Dönüşümü kullanın, böylece CFD simülasyonları için daha rafine bir akış profili sağlar.
    NOT: CRIMSON24'e akış empoze etmek (daha sonra tartışılacaktır) dalga biçimi fonksiyonunun sürekli olması önemlidir: hem fonksiyonun kendisi hem de türevleri vardır ve zamanın tüm değerleri için süreklidir. Fourier enterpolasyonu, ölçülen akış veri noktalarının (PC-MRI) ve istenen zaman noktalarının (CFD analizi için) herhangi bir keyfi kombinasyonuna dayalı olarak sürekli bir dalga formu oluşturur.
  3. Giriş ve çıkış yüzleri arasındaki kütlenin korunmasını sağlamak için, Fourier Dönüşümünden sonra CCA, ECA ve ICA'nın ortalama akışını karşılaştırın.
    1. Kütlenin korunumunun (yani, CCA akışı = ECA akışı + ICA akışı) %10 içinde olmadığı durumlarda ilerlemeyin ve sorun gidermeye devam edin.
    2. İlk olarak, Venc için doğru bir PSV kullanıldığını doğrulayın ve ECA PC-MRI'den türetilen akış dalga biçiminin büyük bir daldan (veya dallardan) sonra ölçülüp ölçülmediğini kontrol edin.
    3. PC-MRG akış dalga formunun büyük ECA dallarından sonra elde edildiği durumlarda, ECA'ya akışı artırın ve kütlenin korunumunu yeniden kontrol edin.

3. Hesaplamalı akışkanlar dinamiği modellemesi: geometri

  1. Hastaya özel anatomi (CTA, MRI, anjiyografi) için kimliksizleştirilmiş DICOM görüntü verilerini, veri yöneticisindeki içe aktar düğmesini kullanarak CRIMSON'a aktarın.
  2. Gemi Yolu Düzenleme'yi seçmek için Geometri Modelleme penceresini kullanın ve anatomik ilgi alanından (CCA, ECA ve ICA) oluşan bir damar ağacı oluşturun.
  3. İlgilenilen anatomide (CCA, ECA ve ICA) her bir damarın uzunluğu boyunca merkez çizgisi noktaları yerleştirmek için Damar Yolu Düzenleme penceresini kullanın.
    1. CCA merkez hattı tipik olarak, PC-MRG'den akış dalga formunun elde edildiği konuma karşılık gelen C5 seviyesinde başlatılır.
    2. ICA merkez hattı tipik olarak stenozun 1-2 cm distalinde sona erer, bu da PC-MRG'den akış dalga formunun elde edildiği konuma karşılık gelir.
    3. ECA merkez hattı tipik olarak, PC-MRG'den akış dalga formunun elde edildiği konuma karşılık gelen, ECA'nın birinci dereceden dallarına yakın olarak sonlandırılır.
  4. Gemi Yeniden Dilimleme penceresi kullanılarak, her bir kap boyunca merkez çizgisi noktalarının uzunluğu görselleştirilir. Bu pencere, gemi merkez hattı boyunca en az iki nokta eklendikten sonra görünecek ve merkez hattı boyunca (ona dik) bir kesit görünümü içerecektir.
    NOT: Gemi merkez hatları da CRIMSON formatında içe aktarılabilir (VTK dosya formatında olmalıdırlar).
  5. Damar konturları ekleyerek (daire, elips veya manuel kontur kullanarak) damar duvarının sınırlarını belirtmek için Damar Yeniden Dilimleme penceresini kullanın. Tekne Yeniden Dilimleme penceresi, doğru konturların tanımlanabilmesi için merkez hattı boyunca teknenin bir görünümünü sağlar. Konturlar, Tekne Yeniden Dilimleme penceresindeki tekne merkez hattının çeşitli noktalarına kullanıcı tarafından manuel olarak eklenir.
    NOT: Kap yeniden dilimleme penceresinin sol tarafında orijinal görüntü görüntülenir. Kap yeniden dilimleme penceresinin sağ tarafında, görüntünün gradyanı görüntülenir. Degrade görüntü görünümü, lümenin sınırını daha net gösterebileceğinden, konturları tanımlarken yardımcı olabilir.
    1. Damarın eğriliğini ve değişen geometrisini tam olarak yakalamak için konturları merkez hattı boyunca yeterince sık yerleştirin, ancak aşırı uyum veya artefaktlar oluşturmak için çok yakın değil.
  6. İlgilenilen kaplar boyunca konturlar yerleştirildikten sonra, lofting olarak bilinen bir işlemle her geometrinin birleşik bir 3D katı modelini oluşturmak için Gemi Kontur Modelleme penceresindeki Loft düğmesini kullanın.
  7. Tek bir katı geometrili kap oluşturmak için Gemi Karıştırma penceresini seçin. Karıştırma için en yaygın algoritma filetodur. Tipik fileto boyutu 0,3 ila 1 mm arasındadır.

4. Hesaplamalı akışkanlar dinamiği modellemesi: ağ oluşturma

  1. Mesh Oluşturma ve Çözücü Kurulumu penceresini seçin ve mesh oluşturma seçeneklerini görselleştirmek ve belirli mesh parametrelerini seçmek için mesh oluşturma düğmesini kullanın.
    NOT: Bir ağ, birden fazla tetrahedral elemandan oluşur ve ağ boyunca her noktada (düğüm) hız ve basınç için Navier-Stokes denklemleri çözüldüğü için bir simülasyonu çalıştırmak için gereklidir. Temel bir ağ, genel ve/veya yerel özellikler kullanılarak tanımlanabilir. Spesifik olarak, ağ, eleman boyutu (yani, daha küçük bir eleman boyutu, daha küçük veya daha rafine bir ağa yol açar), eğrilik iyileştirmesi (daha yüksek eğriliğe sahip alanlara daha fazla ağ elemanı ekler) veya diğer yerel ağ iyileştirme özellikleri ile tanımlanabilir. Belirli ağ oluşturma stratejileri, ilgilenilen farklı geometrilere göre farklılık gösterebilir. İlgilenilen mevcut geometrinin (yani CCA, proksimal ICA ve proksimal ECA) ayarlanmasında, hem küresel hem de yerel ağ özelliklerini kullanın.
  2. Global öğe boyutunu 0,5 mm ile 0,75 mm arasında değişen mutlak bir değer olarak ayarlamak için global seçenekler penceresini kullanın.
  3. Sınır katmanı türünü geometrik büyüme olarak belirtmek için genel seçenekler penceresini kullanın. Toplam katman sayısını 3, ilk katman kalınlığını 0,2 mm ve toplam katman kalınlığını 1,0 mm olarak ayarlayın, böylece yüzün dışı boyunca daha ince bir ağ ve yüzün ortası boyunca daha az ince bir ağ elde edilir.
  4. Son olarak, eğriliği olan alanlarda (yani darlıkta) daha fazla ağ elemanı eklemek için bir eğrilik iyileştirmesi kullanın.
    NOT: Yerel ağ iyileştirme seçenekleri, belirli damarlarda, çatallanma alanlarında veya giriş/çıkış yüzlerinde daha ince bir ağ oluşturmak için de kullanılabilir.
  5. Mesh üzerine sağ tıkladıktan sonra Mesh Information (Ağ Bilgileri ) düğmesine tıklayarak kafes elemanlarını inceleyiniz.
    NOT: Son bir ağ, uygun en boy oranlarına sahip elemanlar (belirli bir tetrahedral elemanın en büyük kenarının en küçük kenarına oranı, daha küçük daha iyidir), kritik alanlardaki akış özelliklerini yakalayan elemanların bir dağılımını (yani darlık, damar çıkışları, sınır tabakaları) içermeli ve hücre boyutunda aşırı bozulma veya keskin değişikliklerden kaçınmalıdır.
    Mevcut ilgilenilen geometrinin son ağları 400.000-700.000 eleman içermelidir.
    Şekil 1A , hasta geometrisi ve meshleme ile ilgili kritik adımları göstermektedir.

5. Hesaplamalı akışkanlar dinamiği modellemesi: sınır koşulları

  1. Sınır koşullarını belirtmek için Mesh Oluşturma ve Çözücü Kurulumu penceresini seçin ve ardından Çözücü Kurulumu simgesini seçin. Çözücü Kurulumu penceresinde, bir sınır koşulu kümesi ("BC Kümesi" olarak adlandırılır) ekleyin ve ardından BC simgesini kullanarak belirli bir sınır koşulu seçin.
    NOT: Sınır koşulları, segmentlere ayrılmış modelin sınırlarının ötesindeki basıncı ve kan akışını temsil etmek için kullanılır. Hangi sınır koşullarının kullanılacağına ve nerede reçete edileceğine dair karar, herhangi bir CFD modelinin tartışmasız en önemli ve kritik yönüdür ve kasıtlı olarak yapılmalı ve fizyolojik olarak ilgili anlamlarla desteklenmelidir. Sınır koşulları, hastaya özgü değerlerle eşleşecek şekilde seçilmeli ve ayarlanmalıdır ve hastaya özgü değerlerin mevcut olmadığı durumlarda, hesaplama modelini bilgilendirmek için literatür verileri kullanılabilir.
  2. Şu anda CRIMSON'da mevcut olan sınır koşullarına uyun:
    1. Giriş: Basınç, Öngörülen Hız (Akış Dalga Formu), özel kümelenmiş parametre devresi (dirençlerin, kapasitörlerin, indüktörlerin, basınç düğümlerinin ve bir Python betiği aracılığıyla tanımlanan özel devre elemanlarının herhangi bir rastgele kombinasyonu).
    2. Duvar: Kaymaz (sert veya deforme olmayan bir duvarı ifade eder), Deforme olabilir.
    3. Çıkış: Basınç, RCR, Öngörülen Hız (Akış Dalga Formu), özel toplu parametre devresi.
  3. Belirli bir sınır koşulu seçmek için BC simgesini tıklayın. İlk olarak, sert, deforme olmayan duvarlar uygulamak için Kayma Yok'u seçin ve bunu Tüm duvarlara uygula düğmesini kullanarak tüm duvarlara uygulayın.
  4. Ardından, BC simgesine tıklayın ve önceden tanımlanmış giriş dalga biçimini (yani, Fourier Dönüşümünden sonra PC-MRI'dan türetilen CCA akışı) içe aktarmak için öngörülen hızı seçin. Sınır koşulu penceresinde, parabolik hız profilini CCA'nın girişine eşleyin.
    NOT: CRIMSON'da kural, giriş akışlarının negatif ve çıkış akışlarının pozitif olmasıdır.
  5. Benzer şekilde, PC-MRI'dan yeniden yapılandırılan pulsatil ECA çıkış dalga biçimini (öngörülen hız) içe aktarın ve parabolik hız profilini ECA'nın çıkışına eşleyin.
  6. Bir proksimal direnç (Rp), bir distal direnç (Rd) ve bir kapasitörden (C) oluşan üç elemanlı bir Windkessel modelini (RCR) doldurmak için BC simgesini | RCR'yi seçin. RCR'yi ICA'nın çıkışına eşleyin. PC-MRI akış verilerini ve hastaların kan basıncını kullanarak hastaya özgü yaklaşık RCR değerlerini hesaplayın.
    1. Toplam arteriyel direnç RT = Portalama / QT'dir, burada ortalama kan basıncı Portalaması = 1/3 Psistolik + 2/3 Pdiyastolik ve QT modele giren toplam kardiyak akıştır (bu durumda CCA akışı).
    2. Toplam arteriyel kompliyans CT = (QT, maks-Q T, min) / (Psistolik-P diyastolik) * Δt'dir, burada QT, max ve QT, min CCA girişinin maksimum ve minimum değerleridir ve Δt bu değerler arasındaki zaman atlamasıdır.
    3. Windkessel model parametreleri için ilk tahminler hastaya özel görüntüleme ile bilgilendirilir ve ICA çıkışınaR T ve CT'nin bir fraksiyonunun dağıtılmasıyla elde edilir.
      NOT: Şekil 1B , mevcut modelleme şemasında kullanılan sınır koşullarını göstermektedir. Bu çalışma, yukarıda belirtilen sınır koşulu setini kullanmaktadır; Bununla birlikte, diğer sınır koşulu kümeleri kullanılabilir.

6. Hesaplamalı akışkanlar dinamiği modellemesi: simülasyon

  1. Meshing and Solver Setup (Ağ Oluşturma ve Çözücü Kurulumu) penceresinde Solver Setup (Çözücü Kurulumu) simgesini seçin | CRIMSON içinde çözücü parametrelerini belirtmek için Sovler Parametreleri.
    1. Dört kardiyak döngü için 0,1 ms'lik bir zaman adımı boyutu kullanarak simülasyonları çalıştırın.
      NOT: Bir çözümün her bir zaman adımı için yakınsak olarak kabul edilmesi için gereken kalıntı 1 x 10-4'tür. Çünkü yüksek dereceli İKA stenozları, karmaşık ve yeniden dolaşım akış bölgelerine sahip olduğundan, kanı sıkıştırılamaz bir Newton olmayan sıvı olarak Carreau-Yasuda modeli kullanılarak modelleyin. Bu, çözücü giriş dosyasına bir viskozite sabiti modeli eklenerek yapılabilir (bkz. 6.3.1). Kan yoğunluğunu 1.060 kg·m-3 olarak ayarlayın.
      Sıkıştırılamaz Navier-Stokes denklemleri için stabilize bir sonlu eleman formülasyonu, modellerdeki kan akış hızını ve basınçlarını çözer.
  2. Bir simülasyonu başlatmak için CRIMSON'da Çözücü Kurulumu'nu kullanarak simülasyon dosyalarını hazırlayın. Özellikle, akış verilerini (bct.dat), her zaman adımında giriş akışını (bctFlowWaveform.dat), ağ ve sınır koşulları hakkında bilgileri (geombc.dat), her bir sınır koşulunun uygulandığı yüz için bilgileri (faceinfo.dat), simülasyonun ilk zaman adım numarasını (numstart.dat), 3 elemanlı Windkessel verilerini (rcrt.dat), ağın her noktasındaki basınç ve hız hakkında bilgi içeren dosyaları (yeniden başlatma dosyaları) oluşturun, ve FlowSolver (solver.inp) için talimatlar.
    1. Carreau-Yasuda modelini solver.inp'ye ekleyin ve kanın Newton olmayan bir sıvı olarak modellenmesini sağlamak için simülasyon dosyalarına ekleyin.
  3. Simülasyonları çalıştırmak için aşağıdakilerden birini seçin:
    1. CRIMSON Navier-Stokes akış çözücüsünü çalıştırmanın en basit yolu için, Çözücü Kurulumu penceresinin Etüt bölmesindeki Simülasyonu Çalıştır düğmesine basın. Bu, kullanıcının kaç işlemci kullanacağını belirlemesine izin veren bir komut penceresi açacaktır.
      NOT: Akış çözücü, bir Windows toplu iş dosyası kullanılarak komut satırından da çalıştırılabilir.
      Bazı simülasyonlar (yani, kararlı durum varsayımı altındakiler) yerel bir Windows masaüstü bilgisayarında doğrudan CRIMSON aracılığıyla çalıştırılabilse de, birçok tetrahedral elemandan (200.000 >) oluşan bir ağa sahip pulsatile simülasyonlar, Linux işletim sistemine sahip daha fazla bilgisayar yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) kümesi gerektirecektir.
  4. Bir HPC kümesinde 72-108 çekirdekle hesaplamalar yapmak için CRIMSON Navier-Stokes akış çözücüsünü kullanın. Bir HPC kümesinde simülasyonlar gerçekleştiriyorsanız, tüm presolver dosyalarını kümeye aktarın.
    NOT: Dosyaları bir HPC kümesine aktarma işlemi, kendilerine sunulan teknoloji ve yazılıma bağlı olarak her birey ve kurum için farklılık gösterir.
  5. Çözücü çalışmaya başladığında, komut satırında "histor.dat" adlı bir çıktı dosyasının yazdırıldığını gözlemleyin. Simülasyon çıktı dosyaları, "n-procs-case" adlı yeni bir dizine kaydedilecektir, burada "n" simülasyon için işlemci sayısıdır.
    1. "histor.dat" dosyasını gerçek zamanlı olarak görüntülemek için linux istemini kullanın: tail -f histor.dat . histor.dat dosyası birden çok sütundan oluşur; Ancak, ilk dört sütun en önemlisidir.
      1. İlk sütunun, birden çok kez görünebilen geçerli zaman adımı olduğunu gözlemleyin, çünkü her adımda, bir sonraki adıma geçmeden önce sayısal çözümün doğruluğunu artırmak için Navier-Stokes denklemleri birden çok kez çözülür (yani, belirtilen kalıntıya yaklaşmak).
      2. İkinci sütunun saniye cinsinden geçen simülasyon süresi olduğunu gözlemleyin.
      3. Üçüncü sütunun, mevcut çözümün kalitesinin bir ölçüsü olan doğrusal olmayan artık olduğuna dikkat edin (daha düşük bir sayı, geliştirilmiş bir çözümü gösterir).
      4. Dördüncü sütunun, simülasyonun başlangıcındaki ilk kalıntıya kıyasla kalan akımın logaritmik değeri olduğunu gözlemleyin, bu da başlangıç noktalarına göre kalan akımın bir ölçüsünü sağlar.

7. Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği Modellemesi: İşlem Sonrası

  1. Simülasyon tamamlandıktan sonra yakınsama olup olmadığını kontrol edin (yani, simülasyon yaklaşımı belirtilen kalıntıyı karşılamada başarılı oldu mu). Kalıntıları çizmek ve/veya görselleştirmek için "histor.dat" dosyasında yer alan bilgileri kullanın.
  2. Ayrıntılı simülasyon sonuçlarını görselleştirmek için son işlem gereklidir. "n-procs-case" klasörüne gidin ve son çözücü ve çoklu son çözücü yürütülebilir dosyalarını gerçekleştirin (her ikisi de CRIMSON akış çözücü yükleme dosyalarında bulunabilir).
    1. Ağdaki her düğüm için hataların bir ölçüsünü içeren bir "ybar" dosyası oluşturmak için postsolver yürütülebilir dosyasını (postsolver -sn -td -ph -ybar) kullanın.
    2. İlk ve son belirtilen zaman adımları arasında belirtilen artışta sonuçları alarak yeniden başlatma dosyalarını birleştirmek için çoklu son < > ) kullanın.
  3. CCA girişi ve ECA ve ICA çıkışı için akış dalga biçimlerini içeren "FlowHist.dat" dosyasını inceleyerek kütle korunumunu doğrulayın.
  4. "PressHist.dat" dosyasına bakarak maksimum basınç (SBP), minimum basınç (DBP), MAP ve darbe basıncı (Darbe Basıncı = SBP-DBP) dahil olmak üzere basıncı inceleyin.
  5. Kan basıncı gibi hastaya özel bilgilerle uyum sağlamak için RCR parametrelerini ayarlayın. Spesifik olarak, direnç ve kapasitans, CCA çıkışındaki simüle edilmiş nabız basıncı, hastanın nabız basıncının %5'i ve MAP'ın (manşet ölçümünden) %10'u içinde olacak şekilde ayarlanır.
    NOT: Basıncı artırmak için direnci artırın (SBP, DBP ve MAP) ve darbe basıncını azaltmak için uyumluluğu artırın (tam tersi). RCR'yi ayarlamak, genellikle sabit nokta yinelemesi olarak adlandırılan yinelemeli bir işlemdir.

8. Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği Modellemesi: Veri Analizi

  1. Bir simülasyon belirlenen ayarlamayı geçtikten sonra (yani, hastanın nabız basıncının %5'i dahilinde simüle edilmiş nabız basıncı), verileri dışa aktarın, görselleştirin ve analiz edin.
  2. Multipostsolver yürütülebilir dosyası çalıştırıldıktan sonra oluşturulan klasördeki "view.pht" dosyasını tanımlayın [yani (multipostsolver < artış> )] ve Paraview'a aktarın.
  3. Paraview'da aşağıdaki değişkenleri hesaplayın ve görselleştirin.
    1. Hız (ve Akış): CRIMSON hızı mm/s cinsinden bildirir, ancak DUS görüntülemede hız cm/s cinsinden rapor edilir. Paraview'da bir hesap makinesi kullanarak hızı cm/s'ye dönüştürün.
      NOT: Kaymaz veya rijit bir duvar sınırı koşulu kullanıldığından, duvardaki hız sıfır olacaktır. Bu nedenle, bir hacim oluşturma tekniği kullanarak hızı görselleştirmek en iyisidir.
      1. Paraview'da bir klip veya dilim işlevi kullanarak modelin belirli bir bölümünün (yani maksimum darlık noktasının) hız profilini yakalayın.
    2. Basınç (ve Basınç Oranı)
      NOT: CRIMSON, basıncı Pascal (Pa) cinsinden bildirir; bununla birlikte, klinik olarak, basınç mmHg cinsinden rapor edilir. Basıncı (Pa cinsinden) 133.33'e bölerek bir hesap makinesi kullanarak basıncı mmHg'ye dönüştürün.
      1. ICA darlığının proksimal ve distalindeki basıncı yakalamak için bir klips veya dilim kullanın. Zaman içinde bir basınç dalga formu elde etmek için Paraview'daki "Plot Data Overt Time" filtresini kullanın (invaziv bir basınç ölçümüyle elde edilecek dalga formuna benzer).
      2. Ortalama distal basıncı ortalama proksimal basınca bölerek basınç oranını hesaplayın.
    3. Duvar Kesme Gerilimi (WSS): Önce ilgilenilen alanı (ICA darlığı) seçerek, WSS'nin Büyüklüğünü elde etmek için bir hesap makinesi kullanarak ve "Zamansal İstatistik Filtresi"ni kullanarak zaman ortalamalı WSS'yi hesaplayın.
    4. Zaman ortalaması alınan WSS hesaplandıktan sonra Paraview'da Salınımlı Kesme İndeksini (OSI) hesaplayın (yukarıya bakın).
      NOT: OSI, WSS'nin bir kardiyak döngü sırasında yönünü ve büyüklüğünü ne kadar değiştirdiğinin bir ölçümüdür. OSI değerleri 0 ile 0,5 arasında değişir, burada 0 tek yönlü WSS'yi ve 0,5 zaman ortalaması sıfır olan WSS'yi gösterir.

9. qMatch MRI kullanarak plak morfolojisinin analizi

  1. Dark blood, T1 ağırlıklı, T2 ağırlıklı, MRA, qMatch T1 Map ve qMatch T2 Map görüntüleri dahil olmak üzere sonradan işlenmiş görüntüleri elde etmek için MATLAB görüntü yeniden yapılandırma programı aracılığıyla ham qMatch görüntü verilerini çalıştırın.
  2. İşlem sonrası qMatch MRI görüntülerini görselleştirmek ve plak bileşimini değerlendirmek için bir DICOM görüntüleyici kullanın.
    NOT: qMatch, kalsiyum, intraplak kanaması (IPH), lipid açısından zengin nekrotik çekirdekler (LRNC) ve fibröz başlık kalınlığı ve durumu dahil olmak üzere plak bileşenlerini tanımlayabilir.
    1. Genel olarak, her bileşen qMatch veri kümelerinde aşağıdaki özelliklere sahip olacaktır (Tablo 1).
      1. Kalsiyum: Koyu kanda hipointens, T1 ağırlıklı ve T2 ağırlıklı görüntüler.
      2. Son IPH: T1 ağırlıklı görüntülerde hiper yoğun ve T2 ağırlıklı görüntülerde hiper ila izo-yoğun.
      3. Eski IPH: T1 ağırlıklı görüntülerde hiper yoğun ve T2 ağırlıklı görüntülerde hipoila izo-yoğun.
      4. LRNC: T1 ağırlıklı görüntülerde hiper yoğun ve T2 ağırlıklı görüntülerde Hipo-yoğun.
      5. FC: T2 ağırlıklı görüntülerde hiper ila izo-yoğun.
  3. Modifiye edilmiş Amerikan Kalp Derneği27 ve/veya Plaque-RADS (Raporlama ve Veri Sistemi)28 sınıflandırma sistemlerini kullanarak bileşenlerine göre plakları derecelendirin.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

qMatch MRG ile eşleştirilmiş bu MRG bilgili CFD iş akışının kullanılması, hemodinamik yüklerin ve ICA darlığının ve plağın spesifik bileşenlerinin tanımlanmasına olanak tanır. Öncelikle, kritik alanlardaki akış özelliklerinin doğru bir şekilde temsil edilmesini sağlamak için yüksek kaliteli bir ağa sahip olduğumuzdan emin olmakla başlıyoruz. Son bir ağ, düşük en boy oranlarına sahip yeterli sayıda ağ öğesi içermelidir (Şekil 1A). Yüksek en boy oranlarına sahip kaba bir ağ, büyük olasılıkla yanlış simülasyon sonuçlarına yol açacaktır. Daha sonra sınır koşullarımızın belirlenmesi ile ilerliyoruz (Şekil 1B). Simülasyonun başarılı bir şekilde tamamlanmasından ve uygun sınır koşul ayarlamasından sonra, non-invaziv ve hastaya özgü hemodinamik toplanabilir.

Hız, akış, basınç (basınç oranları ve basınç gradyanları dahil), WSS ve OSI dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere ölçülebilen spesifik hemodinamik metrikler. Şekil 2 , karotis bifurkasyonu ve ICA stenozu boyunca temsili bir hız profilini göstermektedir. Kardiyak döngü boyunca maksimum hız profilinin görselleştirilmesi, DUS'tan türetilmiş bir hız dalga formu için bir vekil görevi görebilir. Böylece, hem PSV hem de diyastol sonu hız (EDV) yaklaşık olarak hesaplanabilir. Şekil 3 , karotis bifurkasyonu ve ICA stenozu boyunca basıncın (mmHg) iki temsili örneğini göstermektedir. Bir basınç gradyanı, stenozun proksimal ve distalindeki basınç dalga formlarının toplanmasıyla ölçülebilir.

Şekil 3A'da, darlığın proksimalinde (kırmızı çizgi) ve distalinde (mavi çizgi) basınç açısından çok az fark vardır veya hiç yoktur. Bununla birlikte, Şekil 3B'de, darlığın proksimalinde (kırmızı çizgi) ve distalinde (mavi çizgi) büyük bir basınç farkı vardır. Şekil 4, karotis bifurkasyonu ve İKA darlığı boyunca haritalanan WSS'nin (PA) iki temsili örneğini göstermektedir. Şekil 4A'da, darlık boyunca düşük bir WSS varken, Şekil 4B'de darlık boyunca büyük bir WSS vardır. Şekil 5, CEA'dan önce (Şekil 5A: ameliyat öncesi) ve sonrası (Şekil 5B: ameliyat sonrası) karotis çatallanması boyunca haritalanan OSI'nin bir karşılaştırmasını göstermektedir. Ameliyat sonrası haritalar, ameliyat öncesine kıyasla daha yüksek OSI alanlarını gösterir.

qMatch görüntülerinin uygun şekilde işlenmesinden sonra, koyu kan, T1 ağırlıklı, T2 ağırlıklı, MRA, qMatch T1 Haritası ve qMatch T2 Harita dizileri dahil olmak üzere altı DICOM seti içeren bir veri kümesi oluşturulacaktır. Bu veri setleri kullanılarak, kalsiyum, IPH, LRNC ve fibröz kapak kalınlığı ve/veya yırtılması dahil olmak üzere plak bileşenleri görselleştirilebilir ve ölçülebilir (T1 haritası ve T2 harita dizileri kullanılarak). Tablo 1 , qMatch veri kümelerindeki her bir plak bileşeninin genel özelliklerini göstermektedir. Şekil 6 , IPH'li bir hastadan alınan temsili bir qMatch veri setini göstermektedir. ICA'nın ana hatları düz beyaz bir çizgi ile gösterilirken, akış lümeni kesikli beyaz çizgi ile gösterilir ve plak kesikli sarı çizgi ile gösterilir. T1 ağırlıklı görüntüde hiperintens sinyal ile gösterilen IPH'nin (düz kırmızı çizgi) özellikleri ve T1 haritasında alçaltılmış T1 ölçümü. Şekil 7 , yoğun kalsifiye plağı olan bir hastadan alınan temsili bir qMatch veri setini göstermektedir. ICA'nın ana hatları düz beyaz çizgi ile gösterilirken, akış lümeni kesikli beyaz çizgi ile gösterilmiştir. Koyu kan, T1 ağırlıklı ve T2 ağırlıklı görüntülerde hipointens sinyal ile gösterilen plağın kalsifiye kısmı (kesikli turuncu çizgi).

figure-results-1
Şekil 1: Hesaplamalı akışkanlar dinamiği modelleme yöntemine genel bakış. (A) Hastaya özel geometri ve meshlemenin oluşturulması ve (B) sınır koşullarının belirlenmesi. (A) CTA'dan kimliği gizlenmiş DICOM görüntü verileri CRIMSON'a aktarılır ve ilgilenilen anatomi (CCA, ICA ve ECA dahil) belirlenir. Merkez çizgisi noktaları, ilgilenilen anatomi içinde her bir damarın uzunluğu boyunca yerleştirilir. Damar duvarının sınırları, konturlar eklenerek belirlenir. Gemi dalları havaya kaldırılır, daha sonra bir fileto işlemi ile birleştirilir. Son geometrik model daha sonra, stenoz seviyesinde yerel ağ inceltmesi ile çoklu tetrahedral elemanlardan oluşan bir ağ halinde ayrıklaştırılır. (B) Basınç ve hızdaki değişikliklere izin vermek için ICA çıkışına 3 elemanlı bir Windkessel reçete edilir. 2D kardiyak kapılı PC-MRG, C5'te CCA seviyesinde (kırmızı daire ve elips) ve proksimal ECA'da (turuncu daire ve elips) karotis bifurkasyonunun üzerinde ve lezyonun distalinde orta İKA (mavi daire ve elips) elde edilir ve hacimsel kan akış dalga formlarını ölçmek için elde edilir. CCA girişine ve ECA çıkışına bir akış dalga formu reçete edilir. Kısaltmalar: CTA = bilgisayarlı tomografi anjiyografi; CCA = ortak karotis arter; ICA = iç karotis arter; ECA = dış karotis arter; PC = Faz Kontrastı. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. 

figure-results-2
Şekil 2: CFD iş akışından hız bilgileri. Sağ) Hız (cm/s), ön görünümde ciddi bir darlık ile CCA, ECA ve ICA dahil olmak üzere bir karotis bifurkasyon modeline eşlenmiştir. Solda) Bir kardiyak döngü için zaman içindeki maksimum hız görselleştirilebilir ve dubleks ultrason için bir vekil görevi görür. Kısaltmalar: CCA = ortak karotis arter; ECA = dış karotis arter; ICA = iç karotis arter. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-3
Şekil 3: Anterior görünümdeki iki vaka için karotis çatallanması boyunca haritalanan temsili basınç örneği (mmHg). Basınç, CCA, ECA ve ICA'nın geometrik modelleriyle eşleştirilir. (A) İKA darlığının proksimalinde (kırmızı çizgi, kırmızı basınç dalga formu) ve distalinde (mavi çizgi, mavi basınç dalga formu) basınç farkı çok az olan veya hiç olmayan durum. (B) ICA darlığının proksimalinde (kırmızı çizgi, kırmızı basınç dalga formu) ve distalinde (mavi çizgi, mavi basınç dalga formu) büyük basınç farkı olan durum. Kısaltmalar: CCA = ortak karotis arter; ECA = dış karotis arter; ICA = iç karotis arter. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-4
Şekil 4: Anterior görünümdeki iki durum için karotis çatallanması boyunca haritalanan duvar kesme gerilmesinin (Pa) temsili örneği. WSS, CCA, ECA ve ICA'nın geometrik modelleriyle eşleştirilir. (A) ICA stenozu boyunca düşük WSS'li olgu. (B) ICA stenozu boyunca büyük WSS'li vaka. Kısaltmalar: WSS = duvar kesme gerilmesi; CCA = ortak karotis arter; ECA = dış karotis arter; ICA = iç karotis arter. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. 

figure-results-5
Şekil 5: Hem anterior hem de posterior görünümler dahil olmak üzere (preoperatif) (preoperatif) ve (postoperatif) karotis endarterektomi sonrası osilasyonel kayma indeksinin karşılaştırılması. OSI, CCA, ECA ve ICA'nın geometrik modelleriyle eşleştirilir. Lezyon ve onarılan lezyon (OSI'nin karşılaştırıldığı segmentler) vurgulanır. Ameliyat sonrası haritalar, ameliyat öncesine kıyasla daha yüksek OSI alanlarını gösterir. Kısaltmalar: OSI = salınımlı kesme indeksi; CCA = ortak karotis arter; ECA = dış karotis arter; ICA = iç karotis arter; CEA = karotis endarterektomi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. 

figure-results-6
Şekil 6: İntraplak kanaması olan bir hastadan temsili bir qMatch veri seti. (A) Dark blood, (B) T1 ağırlıklı, (C) T2 ağırlıklı, (D) MRA, (E) qMatch T1 Haritası ve (F) qMatch T2 Harita dizileri. ICA'nın ana hatları düz beyaz bir çizgi ile gösterilirken, akış lümeni kesikli beyaz çizgi ile gösterilir ve plak kesikli sarı çizgi ile gösterilir. T1 ağırlıklı görüntüde hiperintens sinyal ile gösterilen IPH'nin (düz kırmızı çizgi) özellikleri ve T1 haritasında alçaltılmış T1 ölçümü. Kısaltmalar: IPH = intraplak kanaması. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-7
Şekil 7: Kalsifiye plağı olan bir hastadan temsili bir qMatch veri seti. (A) Koyu kan, (B) T1 ağırlıklı, (C) T2 ağırlıklı, (D) MRA, (E) qMatch T1 Haritası ve (F) qMatch T2 Harita dizileri. ICA'nın ana hatları düz beyaz çizgi ile gösterilirken, akış lümeni kesikli beyaz çizgi ile gösterilmiştir. Koyu kan, T1 ağırlıklı ve T2 ağırlıklı görüntülerde hipointens sinyal ile gösterilen plağın kalsifiye kısmı (kesikli turuncu çizgi). Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Plak BileşeniMRAKaranlık KanT1wT2wT1 haritasıT2 haritası
IPH++Miktar tayini için kullanılırMiktar tayini için kullanılır
Kalsiyum---Miktar tayini için kullanılırMiktar tayini için kullanılır
LRNC (İngilizce)=-Miktar tayini için kullanılırMiktar tayini için kullanılır
Lifli Kapak-/=-/=-Miktar tayini için kullanılırMiktar tayini için kullanılır

Tablo 1: qMatch veri kümelerindeki plak bileşenlerinin özellikleri. Kısaltmalar: MRA = Manyetik rezonans anjiyografi; T1w = T1 ağırlıklı; T2w = T2 ağırlıklı; IPH = intraplak kanaması; LRNC = lipid açısından zengin nekrotik çekirdek; + = aşırı yoğun; - = hipo-yoğun; (=) izo-yoğun.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Burada, bir ICA stenozu boyunca hemodinamik yükleri ve plak bileşimini non-invaziv olarak karakterize etmek için bir protokol sunduk, böylece embolik potansiyelin tek başına yüzde stenozu değerlendiren mevcut tanı modalitelerinden daha kapsamlı bir değerlendirmesini sağladık. CFD modellerimizi bilgilendirmek için CTA, PC-MRG ve kan basıncı manşet verileri dahil olmak üzere hem retrospektif hem de prospektif olarak hasta görüntüleme ve basınç verilerini elde ederek başlıyoruz. Ayrıca, modelimizdeki sınır koşullarını, özellikle de Windkessel modelini, bilinen hasta verilerine karşılık gelecek şekilde ayarlıyoruz. Bu nedenle, bu protokol, plak embolisi ve inme için fizyolojik olarak ilgili risk faktörlerine ilişkin kesin ve hastaya özgü verilerin toplanmasına izin verir.

Fizyolojik olarak doğru ve hastaya özel verilerle modelleri ve sınır koşullarını bilgilendirmek, doğru simülasyon sonuçları için kritik öneme sahiptir. Serebrovasküler boşluktaki bazı hesaplamalı simülasyonlar, giriş dalga formlarınıtüretmek için DUS'a, sayısal yöntemlere veya hastaya özgü olmayan varsayımlara dayanır 21,29,30,31. DUS'un kullanımı, yaygın olarak bulunması, klinik ortamlarda sıklıkla kullanılması, daha düşük maliyetli olması ve kolayca erişilebilir olması nedeniyle caziptir. Bununla birlikte, PC-MRG genellikleakış 32,33,34'ü ölçmek için daha doğru bir yöntem olarak kabul edilir. PC-MRI, lümen içindeki birden fazla yerde hızı doğrudan ölçebilir, böylece bir kap içindeki akış alanı içindeki asimetrilere uyum sağlar ve böylece akış dinamiklerinin daha kapsamlı bir tasvirini sağlar32,33. PC-MRG ayrıca, sorgulama açısı ve ölçüm seçim yeri gibi DUS tarafından getirilen operatöre özgü önyargılara da tabi değildir. Öte yandan, DUS genellikle operatöre bağlıdır ve gemi alanını ve karmaşık akış modellerini yakalamada daha az hassastır ve genellikle yanlış akışlara yol açar. Bununla birlikte, PC-MRI akış ölçümleri yaklaşık %10'luk bir hataylamükemmel değildir 35,36. Uygun kap kodlamasının, damar eksenelinin ortogonal olduğu bir görüntü düzleminin korunmasının, uygun zamansal ve özel çözünürlüklerin ve faz ofset hatalarının en aza indirilmesinin sağlanmasına özel dikkat gösterilmelidir37. Son olarak, MRG, hasta geometrisini değerlendirirken göz önünde bulundurulması gereken BTA'ya kıyasla stenozu abartabilir38. DUS-akış dalga formları tarafından bilgilendirilen CFD modellerinden elde edilen hemodinamik çıktıları ve PC-MRI akış dalga formları tarafından bilgilendirilenleri karşılaştırmaya odaklanan gelecekteki çalışmalar garanti edilmektedir.

Çıkış sınırı koşullarının seçimi, kan akışının CFD simülasyonlarında hız ve basınç alanları üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilir. Yaklaşımımızda, ECA'ya parabolik bir çıkış dalga formu empoze etmeyi ve ICA'yı üç elemanlı bir Windkessel modeline bağlamayı seçtik. Sınır koşulu spesifikasyonu için bu yaklaşım, giriş ve çıkışlar arasında kütlenin korunmasının sağlam bir şekilde uygulanmasına izin verirken, aynı zamanda hastanın kan basıncının doğru bir şekilde eşleştirilmesini sağlar39. Bu nedenle, bunun ICA hemodinamiğinin en doğru tasvirini sağlayacağını düşündük. Bununla birlikte, model çıkışlarımızdan birine (yani ECA) bir akış dalga biçimi uyguladığımız göz önüne alındığında, çıkış dalga biçiminin CCA giriş dalga biçimi39 ile senkronize edilmesini sağlamak önemlidir. Yaklaşımımızda bu, 2D kardiyak kapılı PC-MRG'den akış verilerimizin toplanmasıyla mümkün oldu. Bununla birlikte, bu tür verilerin elde edilmesinin pratik olmadığı durumlarda, farklı bir sınır koşulu yaklaşımı avantajlı olabilir (yani, hem ECA hem de ICA'yı üç elemanlı Windkessel modellerine bağlamak), böylece giriş ve çıkış dalga formlarının zamansal hizalamasında varsayımlar yapılması gerekmez39.

Bu protokolün akılda tutulması gereken önemli sınırlamaları vardır. Birincisi, bu modelleme yaklaşımı sadece ipsilateral karotis bifurkasyonundan oluştuğu için, Willis çemberini ve/veya kollaterallerin varlığı veya kontralateral İKA darlığının derecesi gibi serebral hemodinamiği etkileyen önemli faktörleri içermez. Willis çemberinde eksik kollateral yolları olan hastaların inme sonrası daha yüksek şiddetli inme oranlarına ve daha kötü prognoza sahip olduğu gösterilmiştir40,41,42. Ayrıca, patent teminatlarının varlığı, inme ve geçici iskemik atak riskinin azalması ile ilişkilendirilmiştir 9,43,44. Ek olarak, birçok çalışma kontralateral İKA darlığının (veya oklüzyonun) varlığının ipsilateral İKA hızlarını 45,46,47,48 etkilediğini göstermiştir. Ayrıca, grubumuz son zamanlarda ciddi kontralateral İKA stenozları ve oklüzyonların ipsilateral İKA WSS'yi ve basınçları etkilediğini göstermiştir49. Bununla birlikte, tüm Willis çemberinin modellenmesi kaynak yoğundur ve mevcut protokolümüzün klinik faydasını sınırlar.

Modelimizin ek bir sınırlaması, ICA çıkışında direnç ve uyumdaki değişikliklere izin vermememiz ve bu nedenle farklı stenoz şiddetlerinde kan akışının dağılımını etkileyebilecek serebral otoregülasyonu hesaba katmamamızdır. Ayrıca, gemi duvarlarını deforme olmaktan ziyade sert olarak modelledik. Bununla birlikte, karotis arter darlığı artmış damar sertliği ile ilişkili olduğundan, rijit bir duvar varsayımının makul olduğunu düşünüyoruz. Ek olarak, farklı İKA stenoz seviyeleri için iyi tanımlanmış WSS ve PG eşikleri yoktur ve inme riski ile ilişkiler henüz tanımlanmamıştır, bu nedenle mevcut modelimizde klinik translatabiliteyi doğrulamadık ve henüz bir hastanın inme riskini tahmin edemiyoruz. Son olarak, qMatch MRI dizisi standart MRI tarayıcılarında hazır değildir. qMatch, bir 3T MRI makinesi gerektirir ve standart bir klinik MRI dizisi olmadığı için dizinin manuel olarak içe aktarılmasını gerektirir. Ayrıca, protokolümüzün belirttiği gibi, qMatch, MATLAB'da karmaşık son işlem gerektirir ve bu da yaygın klinik kullanıma genelleştirilebilirliğini daha da sınırlayabilir.

Vasküler Cerrahi Derneği'nin mevcut en önemli araştırma önceliğinin kanıtladığı gibi, İKA darlığının hemodinamik etkisini tanımlamak ve değerlendirmek ve bireyselleştirilmiş inme riskini daha iyi sınıflandırmak için yeni ölçümler gereklidir: asemptomatik İKA darlığının tedavisinden fayda görecek hastaları belirlemeyi amaçlayan tanı araçları, görüntüleme teknikleri ve seçim stratejileri geliştirmek50. Bu protokol, bir İKA darlığı boyunca hem hemodinamik yükleri hem de plak bileşimini non-invaziv olarak karakterize etmek için iyi bir donanıma sahiptir, böylece İKA plak embolik potansiyelinin mevcut tanı modalitelerinden daha kapsamlı bir değerlendirmesini sağlar. Gelecekteki çalışmalarımızda, hemodinamik metriklerin (WSS ve PG gibi) ICA plak embolisi ve inme riski ile ilişkisini daha iyi tanımlamaya çalışıyoruz.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarlar herhangi bir çıkar çatışması beyan etmemektedir.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışma Ulusal Sağlık F32HL168968 Enstitüsü ve Frederick A. Coller Cerrahi Derneği tarafından desteklenmiştir.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
ALYOKYOKAçık kaynaklı çevrimiçi yazılım
HorosHorosYOKAçık kaynaklı çevrimiçi yazılım
MATLAB sürüm 14Matematik İşleriYOK
ParaşütYOKYOKAçık kaynaklı çevrimiçi yazılım
Siemens 3T VIDA MRI tarayıcı Siemens Sağlık ÇalışanlarıYOK

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Flaherty, M. L., et al. Carotid artery stenosis as a cause of stroke. Neuroepidemiology. 40, 36-41 (2013).
  2. Feske, S. K. Ischemic stroke. Am J Med. 134 (12), 1457-1464 (2021).
  3. Kelly-Hayes, M., et al. The influence of gender and age on disability following ischemic stroke: the Framingham study. J Stroke Cerebrovasc Dis. 12 (3), 119-126 (2003).
  4. Virani, S. S., et al. Heart disease and stroke statistics-2020 update: a report from the American Heart Association. Circulation. 141 (9), e139-e596 (2020).
  5. Group Members, W. riting, et al. Heart disease and stroke statistics-2012 update: a report from the American Heart Association. Circulation. 125 (1), e3-e218 (2012).
  6. Lalla, R., Raghavan, P., Chaturvedi, S. Trends and controversies in carotid artery stenosis treatment. F1000Res. 9, 940(2020).
  7. Saini, V., Guada, L., Yavagal, D. R. Global epidemiology of stroke and access to acute ischemic stroke interventions. Neurology. 97, S6-S16 (2021).
  8. Saba, L., et al. Carotid artery wall imaging: perspective and guidelines from the ASNR vessel wall imaging study group and expert consensus recommendations of the American Society of Neuroradiology. AJNR Am J Neuroradiol. 39 (2), E9-E31 (2018).
  9. Bisschops, R. H. C., et al. Collateral flow and ischemic brain lesions in patients with unilateral carotid artery occlusion. Neurology. 60 (9), 1435-1441 (2003).
  10. Li, Y., et al. Clinical features and the degree of cerebrovascular stenosis in different types and subtypes of cerebral watershed infarction. BMC Neurol. 17 (1), 166(2017).
  11. Slager, C., et al. The role of shear stress in the generation of rupture-prone vulnerable plaques. Nat Rev Cardiol. 2 (8), 401-407 (2005).
  12. Liu, J., et al. Functional assessment of cerebral artery stenosis: a pilot study based on computational fluid dynamics. J Cereb Blood Flow Metab. 37 (7), 2567-2576 (2017).
  13. Zhang, C., et al. Flow patterns and wall shear stress distribution in human internal carotid arteries: the geometric effect on the risk for stenoses. J Biomech. 45 (1), 83-89 (2012).
  14. Dolan, J. M., Kolega, J., Meng, H. High wall shear stress and spatial gradients in vascular pathology: a review. Ann Biomed Eng. 41, 1411-1427 (2013).
  15. Howard, D. P. J., et al. Risk of stroke in relation to degree of asymptomatic carotid stenosis: a population-based cohort study, systematic review, and meta-analysis. Lancet Neurol. 20 (3), 193-202 (2021).
  16. Fan, Z., et al. Multi-contrast atherosclerosis characterization (MATCH) of carotid plaque with a single 5-min scan: technical development and clinical feasibility. J Cardiovasc Magn Reson. 16 (1), 53(2014).
  17. Xie, Y., et al. Quantitative multi-contrast atherosclerosis characterization: comprehensive quantitative evaluation of atherosclerosis in a single scan. Abstract #3122. ISMRM 25th annual meeting. , (2017).
  18. Schollenberger, J., et al. A combined computational fluid dynamics and arterial spin labeling MRI modeling strategy to quantify patient-specific cerebral hemodynamics in cerebrovascular occlusive disease. Front Bioeng Biotechnol. 9, 722445(2021).
  19. Schollenberger, J., et al. A magnetic resonance imaging-based computational analysis of cerebral hemodynamics in patients with carotid artery stenosis. Quant Imaging Med Surg. 13 (2), 1126-1137 (2023).
  20. Cibis, M., et al. Wall shear stress calculations based on 3D cine phase contrast MRI and computational fluid dynamics: a comparison study in healthy carotid arteries. NMR Biomed. 27 (7), 826-834 (2014).
  21. Liu, X., et al. Functional assessment of the stenotic carotid artery by CFD-based pressure gradient evaluation. Am J Physiol Heart Circ Physiol. 311 (3), H645-H653 (2016).
  22. Raschi, M., et al. CFD and PIV analysis of hemodynamics in a growing intracranial aneurysm. Int J Numer Method Biomed Eng. 28 (2), 214-228 (2012).
  23. Rayz, V. L., et al. Numerical simulations of flow in cerebral aneurysms: comparison of CFD results and in vivo MRI measurements. J Biomech Eng. 130 (5), 051011(2008).
  24. Arthurs, C. J., et al. CRIMSON: an open-source software framework for cardiovascular integrated modelling and simulation. PLoS Comput Biol. 17 (5), e1008881(2021).
  25. Xiao, N., Humphrey, J. D., Figueroa, C. A. Multi-scale computational model of three-dimensional hemodynamics within a deformable full-body arterial network. J Comput Phys. 244, 22-40 (2013).
  26. Barnett, H. J. M., et al. Benefit of carotid endarterectomy in patients with symptomatic moderate or severe stenosis. N Engl J Med. 339 (20), 1415-1425 (1998).
  27. Cai, J. -M., et al. Classification of human carotid atherosclerotic lesions with in vivo multicontrast magnetic resonance imaging. Circulation. 106 (11), 1368-1373 (2002).
  28. Saba, L., et al. Carotid Plaque-RADS: a novel stroke risk classification system. JACC Cardiovasc Imaging. 17 (1), 62-75 (2024).
  29. Buchanan, J. R., Kleinstreuer, C. Simulation of particle-hemodynamics in a partially occluded artery segment with implications to the initiation of microemboli and secondary stenoses. J Biomech Eng. 120 (4), 446-454 (1998).
  30. Augst, A. D., et al. Accuracy and reproducibility of CFD predicted wall shear stress using 3D ultrasound images. J Biomech Eng. 125 (2), 218-222 (2003).
  31. Allott, C. P., et al. Volumetric assessment of carotid artery bifurcation using freehand-acquired, compound 3D ultrasound. Br J Radiol. 72 (855), 289-292 (1999).
  32. He, Y., et al. Comparison of hemodialysis arteriovenous fistula blood flow rates measured by Doppler ultrasound and phase-contrast magnetic resonance imaging. J Vasc Surg. 68 (6), 1848-1857.e2 (2018).
  33. Chatzimavroudis, G. P., et al. Evaluation of the precision of magnetic resonance phase velocity mapping for blood flow measurements. J Cardiovasc Magn Reson. 3 (1), 11-19 (2001).
  34. Khan, M. A., et al. Measurement of cerebral blood flow using phase contrast magnetic resonance imaging and duplex ultrasonography. J Cereb Blood Flow Metab. 37 (2), 541-549 (2017).
  35. Nayak, K. S., et al. Cardiovascular magnetic resonance phase contrast imaging. J Cardiovasc Magn Reson. 17 (1), 71(2015).
  36. Papaharilaou, Y., Doorly, D. J., Sherwin, S. J. Assessing the accuracy of two-dimensional phase-contrast MRI measurements of complex unsteady flows. J Magn Reson Imaging. 14 (6), 714-723 (2001).
  37. Lotz, J., et al. Cardiovascular flow measurement with phase-contrast MR imaging: basic facts and implementation. Radiographics. 22 (3), 651-671 (2002).
  38. Antiga, L., Wasserman, B. A., Steinman, D. A. On the overestimation of early wall thickening at the carotid bulb by black blood MRI, with implications for coronary and vulnerable plaque imaging. Magn Reson Med. 60 (5), 1020-1028 (2008).
  39. Vignon-Clementel, I. E., et al. Outflow boundary conditions for three-dimensional finite element modeling of blood flow and pressure in arteries. Comput Methods Appl Mech Eng. 195 (29-32), 3776-3796 (2006).
  40. Oumer, M., Alemayehu, M., Muche, A. Association between circle of Willis and ischemic stroke: a systematic review and meta-analysis. BMC Neurosci. 22 (1), 3(2021).
  41. Lin, E., et al. Incomplete circle of Willis variants and stroke outcome. Eur J Radiol. 153, 110383(2022).
  42. Zhou, H., et al. Correlation between the integrity of the circle of Willis and the severity of initial noncardiac cerebral infarction and clinical prognosis. Medicine. 95 (10), e2892(2016).
  43. Henderson, R. D., et al. Angiographically defined collateral circulation and risk of stroke in patients with severe carotid artery stenosis. Stroke. 31 (1), 128-132 (2000).
  44. Hendrikse, J., et al. Collateral ability of the circle of Willis in patients with unilateral internal carotid artery occlusion: border zone infarcts and clinical symptoms. Stroke. 32 (12), 2768-2773 (2001).
  45. Henderson, R. D., et al. Effect of contralateral carotid artery stenosis on carotid ultrasound velocity measurements. Stroke. 31 (11), 2636-2640 (2000).
  46. AbuRahma, A. F., et al. Effect of contralateral severe stenosis or carotid occlusion on duplex criteria of ipsilateral stenoses: comparative study of various duplex parameters. J Vasc Surg. 22 (6), 751-762 (1995).
  47. Sachar, R., et al. Severe bilateral carotid stenosis: the impact of ipsilateral stenting on Doppler-defined contralateral stenosis. J Am Coll Cardiol. 43 (8), 1358-1362 (2004).
  48. Busuttil, S. J., et al. Carotid duplex overestimation of stenosis due to severe contralateral disease. Am J Surg. 172 (2), 144-147 (1996).
  49. Braet, D. J., et al. A systematic evaluation of the impact of contralateral stenosis on ipsilateral internal carotid artery hemodynamics. J Vasc Surg. 80 (3), e57(2024).
  50. Tzeng, E., et al. Updated research priorities of the Society for Vascular Surgery. J Vasc Surg. 76 (6), 1432-1439.e2 (2022).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Carotid Artery StenosisPlaque MorphologyMagnetic Resonance ImagingComputational Fluid DynamicsPlaque HemodynamicsWall Shear StressPlaque CompositionWindkessel ModelVessel ContouringNon Newtonian Blood Flow

Related Articles