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뇌동맥류 내 혈류의 전산 유체 역학 시뮬레이션
 
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뇌동맥류 내 혈류의 전산 유체 역학 시뮬레이션

Overview

출처: 조셉 C. 머스킷, 비탈리 엘 레이즈, 크레이그 J. 괴르겐, 웰던 생물 의학 공학 대학, 퍼듀 대학, 웨스트 라파예트, 인디애나

이 비디오의 목적은 환자 또는 동물별 혈관을 기반으로 한 전산 유체 동적(CFD) 시뮬레이션의 최근 발전을 설명하는 것입니다. 여기서, 주체 기반 선박 세분화가 만들어졌고, 오픈 소스및 상용 공구의 조합을 사용하여, 고해상도 수치 솔루션은 유량 모델 내에서 결정되었다. 수많은 연구는 혈관 내의 혈역학적 조건이 동맥 경화증, 동맥류 및 기타 말초 동맥 질환의 발달 과 진행에 영향을 미친다는 것을 입증했습니다. 수반되 게도, 직루압, 벽전단 응력(WSS) 및 입자 거주 시간(PRT)의 직접 측정은 생체 내에서획득하기 어렵다.

CFD를 사용하면 이러한 변수를 비침습적으로 평가할 수 있습니다. 또한 CFD는 수술 후 흐름 조건에 관한 의사에게 더 나은 선견지명을 제공하는 수술 기술을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. 자기 공명 영상(MRI), 자기 공명 혈관 조영술(MRA) 중 비행 시간(TOF-MRA) 또는 대조적으로 향상된 MRA(CE-MRA) 및 위상 대비(PC-MRI)의 두 가지 방법을 통해 각각 선박 기하학 및 시간 해결 된 3D 속도 필드를 얻을 수 있습니다. TOF-MRA는 영상 부피에 적용되는 반복된 RF 펄스에 의해 정적 조직에서 신호의 억제를 기반으로 합니다. 신호는 흐르는 혈액으로 부피로 이동하는 불포화 스핀에서 얻어진다. CE-MRA는 가돌리늄과 같은 조영제를 사용하여 신호를 증가시키기 때문에 복잡한 재순환 흐름을 가진 혈관을 이미징하는 더 나은 기술입니다.

이와 는 별도로 PC-MRI는 양극성 그라데이션을 사용하여 유체의 속도에 비례하는 위상 시프트를 생성하므로 시간 해결 속도 분포를 제공합니다. PC-MRI는 혈류 속도를 제공할 수 있지만, 이 방법의 정확도는 제한된 실조 적 해상도 및 속도 역학 범위에 의해 영향을 받습니다. CFD는 우수한 해상도를 제공하며 고속 제트기에서 병들인 혈관에서 관찰되는 배회 소용돌이를 늦추는 속도의 범위를 평가할 수 있습니다. 따라서 CFD의 신뢰성은 모델링 가정에 따라 다르지만 진단 및 치료를 안내할 수 있는 환자 별 흐름 필드의 고품질 포괄적 인 묘사 가능성을 열어줍니다.

Principles

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TOF-MRA, CE-MRA 및 PC-MRI는 종종 CFD 시뮬레이션을 위한 입력 형상 및 흐름 경계 조건으로 사용됩니다. 위에서 설명한 바와 같이, 선박 형상 및 유입 경계 조건(단면을 통한 속도 프로파일)은 각 피험자에 대해 측정됩니다. 이 연구에 포함된 데이터의 경우 TOF-MRA 해상도는 0.26 x 0.26 x 0.50mm, PC-MRI 해상도는 1.00 x 1.00 x 1.20 mm였습니다. 4D 플로우 MRI 서열은 심장 주기를 통해 3차원 속도 분포를 획득하는 데 사용되었습니다. TOF 데이터는 다양한 도구로 자동으로 분할된 의사입니다. 이미지 해상도, 즉 복셀 크기는 형상의 결과 모델의 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 4D 플로우 MRI는 Equation 1 다음 방정식에 따라 위상 변화를 사용하여 각 복셀에서 혈액의 속도를 Equation 2 결정합니다.

Equation 3 (1)

Equation 4 (2)

측정된 위상 시프트 및 속도는 그라데이션 Equation 5 필드, 자이로자성 Equation 6 비, 스핀의 초기 Equation 7 위치, 스핀 속도 및 스핀 가속에 따라 Equation 8 Equation 9 달라집니다. 자기장 및 재료 상수는 MRI 스캔을 초기화하는 동안 정의됩니다. 4D Flow MRI는 3개의 직교 방향으로 인코딩하여 3차원 속도 필드를 얻습니다. 이어서, 각 환자 또는 동물특이적 케이스에 대한 3D 모델이 생성될 수 있다. 절차 섹션에 자세히 설명된 메서드는 다음과 같이 일반화된 Navier-Stokes 방정식을 숫자로 해결하여 CFD 시뮬레이션으로 안내합니다.

Equation 10(3)

Equation 11밀도가 있는 곳, Equation 12 흐름 속도, p는 압력, 뮤는 흐름의 동적 점도이다.

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Procedure

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튜토리얼의 선구자는 환자 별 혈관 모델의 생성입니다. 이 데모에서는 모방, 3D 시스템 지오매직 디자인 X 및 알테어 하이퍼메시를 구체화하여 MRA 데이터에서 테트라헤드랄 볼륨 메시를 생성하는 데 사용되었습니다.

1. 모델에 대한 선박 중심선 생성

  1. vmtk-런처 파이썬 GUI를 엽니다. PypePad에서 유형: vmtkcenterlines-ifile [STL 파일 바탕 화면에 저장].stL -ofile [STL 이름] centerlines.vtp
  2. 실행 을 선택합니다 . 지침과 입력 모델렌더링이 표시되는 새 창이 열립니다. 모델을 회전하고 각 입구 위치에 저주자를 배치합니다. 스페이스바를 눌러 씨앗을 놓습니다.
  3. 모든 입구에 씨앗을 놓은 후 'Q'를 눌러 계속합니다. 모든 콘센트에 대해 동일한 씨앗 배치를 반복합니다. 콘센트 씨앗을 배치 한 후, 다시 'Q'를 누르고 프로그램을 실행하자. 이렇게 하면 중심선 파일을 바탕 화면에 저장합니다.

2. 시각화 소프트웨어의 데이터 설정

  1. 오픈 소스 시각화 도구인 ParaView(이 절차에 사용된 버전 5.4.1)를 시작합니다.
  2. 파일, 열기 를선택하고 이전에 만든 파일을 찾습니다: 환자 별 볼륨 메시, 중심선 파일 및 EnSight.case 파일(들). 확인을클릭한 후 모든 데이터를 인터페이스에 로드해야 합니다.
  3. 왼쪽 하단 속성 테이블에서 적용을 선택합니다. 이 명령은 사용자가 ParaView에서 로드하거나 변경한 모든 정보를 로드하고 읽습니다. 파이프라인 브라우저 내에서 이름을 클릭하여 볼륨 메시를 강조 표시하여 이 선택을 활성화합니다.
  4. 다시 속성 테이블에서 불투명도 값을 스크롤하여 0.2 - 0.5사이의 어딘가에 변경합니다. 이제 중심선과 형상 렌더링이 표시되어야 합니다.

3. 체적 메쉬 그리드로 4D 플로우 MRI 데이터를 다시 매핑하고 노이즈를 삭제합니다.

  1. 상단 메뉴에서 필터, 알파벳, 리샘플링을 선택합니다. 새 창이 열립니다. 소스를 볼륨 메시로 설정하고 입력을 EnSight.case 파일로 설정합니다. 이 옵션을 설정하면 확인을 선택합니다.
  2. 속성 테이블에서 필터를 적용하려면 적용을 선택합니다.
  3. 이전과 마찬가지로 새 ResampleWithDataset# 이름을 강조 표시하여 활성화합니다. 앞에서 설명한 대로 이 새 렌더링의 불투명도를 줄입니다. 또한 맨 위 메뉴의 서피스에서 점으로 중심선을 변경합니다.

4. 입구 및 출구 흐름 경계 조건 결정

  1. 인터페이스의 오른쪽에 렌더링 옵션을 최대화하고 최소화하려면 보기 도구 만들기(세로 선이 있는 사각형)를 선택합니다. 스프레드시트 보기 옵션을 선택합니다.
  2. 드롭다운 표시 상자에서 중심선 파일을선택합니다. 한 번에 하나의 유형의 파일만 선택할 수 있습니다. 데이터를 순환하여 다양한 점을 선택하여 각 입구 및 콘센트 내의 위치를 식별합니다.
  3. 이제 아래에 있는 스프레드시트 뷰를 사용하여 (4.2)에 있는 동일한 위치 근처의 두 점 사이의 일반 벡터를 계산합니다.
  4. 각 입구 및 콘센트 위치에 대한 일반 벡터를 찾은 후 필터, 알파벳, 슬라이스를 선택합니다. 사전에 ResampleWithDataset#을 활성화해야 합니다.
  5. 슬라이스 필터는 ResampleWithDataset #에서오는 새 분기 아래에 표시해야합니다. 속성 테이블에서 평면 Origin을 일반 벡터를 계산하는 데 사용되는 두 점 중 하나에 대해 동일한 XYZ 점 위치로 설정합니다. 일반 벡터(4.3)를 사용하여 일반 값을 작성합니다. 적용을 선택합니다.
  6. 방금 만든 슬라이스# 필터를 강조 표시/활성화하고 필터, 알파벳, 표면 흐름을선택한 다음 적용합니다. 파이프라인 브라우저에서SurfaceFlow# 항목을 활성화하고 필터, 알파벳, 그룹 시간 단계, 적용을 적용합니다.
  7. 스프레드시트 뷰에서 그룹타임스텝# 데이터를 엽니다. 이 데이터를 복사 및 붙여넣기를 통해 Microsoft Excel에 내보내거나 내보내기 스프레드시트를사용합니다.
  8. Excel에서 각 출구의 유량 비율에 해당하는 가중 값을 총 입구 유량으로 계산합니다. 4D Flow MRI 데이터의 고유한 소음 및 오류로 인해 질량 보존을 보장하기 위해 "열린" 선박을 남기는 가장 작은(일반적으로 신뢰성이 떨어지는 데이터)을 식별합니다.
  9. CFD 시뮬레이션 소프트웨어에서는 과도 흐름 파형이 읽기-과도 테이블 명령을 사용하여 가져옵니다. 따라서 온라인 자습서에 설명된 호환되는 .txt 형식으로 입구 흐름 데이터를 저장합니다.

5. CFD 시뮬레이션 설정

  1. CFD 시뮬레이션 소프트웨어를 엽니다. 여기서는 ANSYS Fluent(이 절차에 기본으로 설명된 버전 18.1)를 사용합니다. 파일, 읽기대/소문자를선택하고 ParaView에서 이전에 사용한 볼륨 메시 .cas 파일을 엽니다. 디스플레이를 선택하여 메시표시(이 절차는 Altair HyperMesh로 생성된 .cas 파일을 사용)를 표시합니다...
  2. 모델의 올바른 물리적 크기를 보장하기 위해 형상을 조정하는 것이 중요합니다. 배율을 선택하고 특정 경우에 필요한 단위 변환을 적용한 다음 닫습니다.
  3. 혈액에대한 재료 특성을 입력하려면 재질을 선택, 생성/편집. 이 자습서에서는 각각 밀도와 점도에 대해 1060kg/s 및 0.0035 kg/ms의 생리학적 관련 값을 사용합니다.
  4. 각 입구에 대한 시간 함수로 질량 흐름 또는 속도 유량 속도를 규정하여 일시적인 흐름 경계 조건을 설정합니다. 4D Flow MRI 측정에서 얻은 파형을 사용하여 인렛 경계 조건을 처방합니다. 콘센트에는 (4.8)에 있는 가중 값이 주어집니다.
  5. 솔루션, 방법에서Navier-Stokes 방정식의 공간 및 시간 적 불일치에 사용되는 숫자 체계를 설정합니다. 이 절차에 대해 결합을사용하면 완전한 압력 속도 커플링, 최소 사각형 셀 기반(그라데이션), 압력을 위한 두 번째 순서 체계, 모멘텀 방정식을 위한 3차 MUSCL 체계 및 제시간에 이산화를 위한 제2 차 암시적 방식을 사용합니다. 왼쪽 상단의 시간 매개 변수가 과도로 설정되어 있는지 확인합니다.
  6. 솔루션에서 초기화, 표준 초기화선택 . 모든 초기 값이 0으로설정되어 초기화를 선택합니다. 이제 프로그램이 실행되도록 설정됩니다. 계산 활동 아래에 있는 모든 자동 저장(시간 단계) 결과를 저장하는 솔루션 폴더를 지정합니다.
  7. 마지막 단계에서 실행 계산에서 시간 단계크기(들)를 설정합니다. Excel 경계 조건 데이터(4.7)를 사용하여 이 값을 결정합니다. 시간 단계를 줄이면 수렴을 용이하게 하고 수액 솔루션의 정확도를 향상시키는 동시에 솔루션 시간을 증가시킵니다. 초기 과도의 효과를 제거하기 위해 적어도 3개의 전체 심장 주기에 대한 시뮬레이션을 실행하는 것이 좋습니다.
  8. 마지막으로 300-500사이의 각 시간 단계에 대해 최대 반복을 설정합니다. 이 소프트웨어는 수렴에 도달하면 각 단계에서 자동으로 반복을 중지하고 다음 시간 단계로 진행합니다. 수렴은 평균 속도 값으로 꾸준한 흐름 시뮬레이션을 실행한 다음 결과를 맥동 흐름 시뮬레이션의 초기 조건으로 사용하여 개선할 수 있습니다. 솔버를 실행할 준비가 되면 계산을 선택합니다.
  9. 통합이 이루어지거나 최대 반복으로 인해 반복이 계속될 때까지 소프트웨어가 각 반복을 실행합니다. 파일은 (5.5)에서 위치에 자동으로 저장되며 솔루션 데이터는 ANSYS CFD-Post 또는 ParaView 소프트웨어에서 시각화될 수 있습니다.

전산 유체 동적 시뮬레이션은 진단 및 치료를 안내하기 위해 환자 혈관의 혈류를 분석하는 데 사용됩니다. 전산 유체 역학 또는 CFD는 수치 분석 방법을 사용하여 유체 흐름을 모델링하고 고속 비행기 주위의 유체 흐름, 복잡한 배관 네트워크 및 심혈관 시스템 내에서 유체 흐름과 같은 다양한 흐름 시나리오에 대한 사실적인 조건을 시뮬레이션합니다.

의료 응용 프로그램에서는 다양한 이미징 기술이 혈관 기하학을 얻는 데 사용됩니다. 그런 다음 CFD 시뮬레이션이 수행되며, 이는 관상 동맥 심장 질환, 동맥 기형 및 동맥류를 포함한 혈관 부전 장애에 대한 질병 진행 및 모델 치료 시나리오를 예측하는 데 사용됩니다.

이 비디오는 CFD의 원리를 설명하고, 혈관의 기하학이 고해상도 혈역학을 모델링하는 데 어떻게 사용되는지 설명하고 CFD의 일부 응용 프로그램에 대해 논의합니다.

먼저, 심혈관 역학과 CFD의 원리를 이해합시다.

심혈관 혈역학은 심장의 혈류의 역학을 설명합니다, 왼쪽과 오른쪽 심실과 atria를 통해 포함, 신체의 나머지 부분에 심장에서 혈관에 혈액 흐름. 복잡한 혈관 네트워크는 자기 공명 혈관 조영술 및 속도 또는 X 선 형광법을 사용하여 시각화 할 수 있습니다. 이러한 방법은 환자의 혈관의 기하학을 설명하고 유동 경계 조건을 정의합니다.

일단 이것이 획득되면, 혈액 속도 데이터는 3D 공간을 정의하는 그래픽 정보의 단위인 복셀로 분할되고, 위상 변화는 각 복셀에서 얻어진다. 이들은 자이로자성 비, 주 자기장, 적용된 그라데이션 필드 및 스핀의 위치에 따라 달라집니다. 이것은 차례로 스핀의 초기 위치, 스핀 속도 및 스핀 가속에 따라 달라집니다. 타우는 네 번째 차원을 정의하는 시간입니다.

이러한 매개 변수는 MRI에 의해 정의되고 CFD 시뮬레이션에 입력합니다. 3D 흐름 속도는 Navier-Stokes 또는 NS 방정식을 수치적으로 해결하여 결정됩니다. NS 방정식은 속도 및 압력 분포를 결정하기 위해 해결된 유체 모션의 관리 방정식입니다. 그들은 흐름의 밀도, 속도, 압력 및 동적 점도를 고려합니다.

우리는 이제 유체 역학의 이러한 원리가 고해상도 CFD 시뮬레이션을 생성하기 위해 실제 혈관 기하학에 어떻게 적용되는지 볼 수 있습니다.

시작하기 전에 MRA 데이터에서 환자 별 혈관 모델을 만듭니다. 이 작업은 이미지 세분화를 위해 오픈 소스 소프트웨어를 사용하여 수행할 수 있습니다.

이 데모에서는 테트라헤드랄 볼륨 메시가 생성되었습니다. 이제 vmtk 런처 파이썬 GUI를 엽니 다. PypePad에서 필요한 파일 이름을 입력합니다. 이 베어 본 명령은 바탕 화면에서 입력 STL 파일을 가져옵니다. 실행을 선택하고 모두 실행하여 프로그램에 데이터를 로드합니다. 지침과 입력 모델렌더링이 표시되는 새 창이 열립니다.

모델을 회전하고 각 입구 위치에 커서를 배치합니다. 스페이스 바를 눌러 하나의 입구에 씨앗을 놓습니다. 모든 입구에 대해 이 것을 반복합니다. 그런 다음 Q를 눌러 계속합니다. 이제 모든 콘센트에 대해 동일한 씨앗 배치를 반복합니다. Q를 다시 누르고 프로그램을 실행하십시오. 중심선 파일이 생성되어 바탕 화면에 저장됩니다.

이제 오픈 소스 시각화 도구 인 ParaView를 사용하여 흐름 데이터를 포함하는 복셀을 고정 조직으로부터 분리 할 준비가되었습니다. 다음 파일: 환자 별 볼륨 메시, Centerline 파일 및 EnSight.case 파일을 찾아 확인을 클릭하여 데이터를 인터페이스에 로드합니다. 속성 테이블로 이동하여 로드하고 모든 정보를 읽을 수 있도록 적용을 선택합니다. 그런 다음 파이프라인 브라우저에서 볼륨 메시를 강조 표시합니다.

속성 테이블에서 불투명도 값을 0.2에서 0.5 사이로 변경합니다. 이제 중심선과 기하학적 렌더링이 표시됩니다. 다음으로 상위 메뉴로 이동하여 필터, 알파벳, 데이터 집합으로 다시 샘플링을 선택하고 소스를 볼륨 메시및 입력을 EnSight.case 파일로 설정합니다. 확인을 클릭하여 계속하고 속성 테이블에 필터를 적용합니다. 그런 다음 데이터 집합을 사용하여 새 리샘플링을 강조 표시하고 불투명도를 줄입니다.

상단 메뉴에서 중심선을 Surface에서 점으로 변경합니다. 경계 조건을 확인하려면 인터페이스의 오른쪽으로 이동하여 분할 가로 만들기 보기 도구를 선택합니다. 스프레드시트 보기 옵션을 선택합니다. 드롭다운 표시 상자에서 Centerline 파일을 선택하고 파일을 순환하여 다양한 점을 선택하여 각 입구 및 콘센트 내의 위치를 식별합니다. 이제 스프레드시트 뷰를 사용하여 두 점 사이의 일반 벡터를 계산합니다.

벡터를 찾은 후 ResampleWithDataset을 활성화하고 필터, 알파벳, 슬라이스를 선택합니다. 슬라이스 필터가 나타나는지 확인한 다음 속성 테이블로 이동하여 일반 벡터를 계산하는 데 사용되는 두 점 중 하나에 대해 동일한 X, Y, Z 점 위치로 평면 원점을 설정합니다. 일반 값을 작성하려면 이 값을 사용한 다음 적용을 선택합니다. 새로 만든 슬라이스 필터를 활성화하고 필터, 알파벳, 표면 흐름을 선택합니다. 적용을 클릭한 다음 새 서피스 흐름 항목을 활성화한 다음 필터, 알파벳, 그룹 시간 단계, 적용을 합니다.

스프레드시트 보기에서 GroupTimeSteps 데이터를 열고 스프레드시트 또는 복사 붙여넣기를 사용하여 이 데이터를 Microsoft Excel으로 내보냅니다. ParaView 내에서 시간을 통해 자전거를 타면 시간 단계와 시간 단계 크기를 결정합니다. 시뮬레이션의 경우, 우리는 심장 주기가 시간에 0과 같으면 합니다. 따라서 적절한 시간 척도를 생성합니다. 그런 다음 슬라이스 필터를 활성화하고 필터, 알파벳, 통합 변수를 선택합니다.

팝업에서 속성을 변경하여 셀 데이터를 표시합니다. 이렇게 하면 입구 슬라이스의 단면 영역이 있습니다. 유동 데이터를 ANSYS Fluent와 호환하도록 하려면 초 단위로 시간 배율을 결정하고 초당 미터 단위로 유입 속도를 결정합니다.

첫 번째 줄에는 반복성을 위해 데이터 이름, 여러 열, 행 수 및 이진 트리거가 포함되어야 합니다. 다음 줄에는 각 데이터 열에 대한 이름이 포함되어 있습니다. 속도가 아닌 흐름 속도가 각 열 헤더 아래에 설정됩니다. 여러 심장 주기를 원활하게 시뮬레이션하려면 초기 및 최종 속도 값과 동일해야 합니다.

이전에 사용했던 파일, 읽기, 대/소문자를 선택하고 볼륨 메시 .cas 파일을 엽니다. 읽기 후 표시 메시에 대 한 확인 함을 확인 하 여 한 번 가져온 된 메시를 표시 합니다. 모델의 올바른 물리적 크기를 보장하기 위해 배율을 선택하고 필요한 단위 변환을 적용합니다. 혈액에 대한 재료 생성/편집 및 입력 재질 특성을 선택합니다.

이제 콘솔 명령 창 및 입력 파일/를 선택합니다. 읽기-과도 테이블을 사용하여 볼륨 메시 .cas 파일과 동일한 위치에 있는 일시적인 흐름 파형을 가져옵니다. 4D 흐름 MRI 측정에서 얻은 파형을 사용하여 입구 경계 조건을 설정합니다. 그런 다음 콘센트에 인렛의 가중 비율을 사용하여 콘센트 경계 조건을 설정합니다.

Navier-Stokes 방정식의 압력 속도 커플링 및 이산에 사용되는 숫자 체계를 설정합니다. 그런 다음 솔루션 초기화 내에서 모든 초기 값을 0으로 설정합니다. 계산 활동에서 결과를 저장하고 자동 저장, 매시간 단계로 빈도를 지정하는 솔루션 폴더를 지정합니다. 실행 계산에서 Excel 경계 조건 데이터에서 시간 단계 크기를 설정합니다. 더 작은 시간 단계를 선택하고 Fluent가 보간되도록 허용하는 것이 바람직합니다. 적어도 3개의 심장 주기를 위해 반복하십시오.

마지막으로 최대 반복을 300에서 500 사이로 설정합니다. 통합이 발생하면 소프트웨어가 각 시간 단계에서 자동으로 반복을 중지합니다. 시뮬레이션이 완전히 설정된 후 초기화로 돌아가 초기화하십시오. 계산 실행으로 돌아가서 계산을 선택하여 솔버를 실행합니다. 이제 솔루션 데이터를 ANSYS CFD-Post 또는 ParaView 소프트웨어에서 시각화할 수 있습니다.

이제 일부 대표 데이터를 살펴보겠습니다. 다음은 뇌 동맥류의 예입니다. 4D 흐름 MRI 데이터로부터 동맥류 영역 내의 복잡한 재순환 흐름 패턴이 검출되었습니다. 그러나, 해상도는 병변의 위쪽 및 하단 단면에서 관찰되는 정체된 흐름의 영역에서 제한된다. CFD 시뮬레이션을 실행한 후, 특히 선박 벽 근처에서 속도 필드의 높은 해상도를 획득했습니다.

CFD는 동일한 선박의 다른 유량 조건을 비교하는 데도 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 좌우 전방 뇌동맥의 외과 클리핑 시뮬레이션은 유동 역학에 대한 절차의 효과를 시각화하는 데 도움이 됩니다.

혈류의 전산 유체 동적 시뮬레이션은 다양한 생체 의학 응용 분야에 사용되는 유용한 도구입니다.

예를 들면, 혈관 내의 혈역학 조건은 동맥 경화증 과 동맥류를 포함하여 동맥 질병의 발달 그리고 진행에 영향을 미칩니다. 직접 측정은 생체 내에서 취득하기 어렵기 때문에 CFD는 혈류 역학을 모델링하는 데 사용되는 표준 연구 도구입니다. 그것은 진단에 대 한 의사 지침을 제공할 수 있습니다., 다른 치료 시나리오.

CFD 시뮬레이션은 혈관 모델링 외에도 비강 기도 모델을 기반으로 공기 흐름을 시뮬레이션하는 역할을 합니다. 특히 적절하고 통제된 방식으로 뇌와 직접 상호 작용하는 후각 부위에 대한 제약 에어로졸을 제공하는 프로토콜을 설계하는 것이 특히 유용합니다.

혈류를 시뮬레이션하기 위해 조브가 계산 유체 역학에 대한 소개를 방금 시청했습니다. 이제 3차원 혈관 형상을 기반으로 고해상도 혈류 역학을 모델링할 수 있는 방법을 이해해야 합니다. 시청해 주셔서 감사합니다!

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Results

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이 데모에서는 뇌 동맥류의 주체 별 모델이 생성되고 CFD가 유동 필드를 시뮬레이션하는 데 사용되었습니다. CFD는 상세한 흐름 기능을 제공하고 이미징 데이터에서 얻을 수 없는 혈역학 력을 정량화함으로써 저해상도 4D Flow MRI 데이터를 보강하는 데 사용할 수 있습니다.  그림 1은 CFD가 벽 근처의 재순환 영역의 흐름에 대한 보다 완전한 설명을 제공하는 방법을 보여줍니다.

Figure 1
그림 1: A) 선박 형상 내의 4D 플로우 MRI 데이터의 시각화. B) CFD 시뮬레이션 결과의 시각화. 일반적으로 CFD는 이 뇌 동맥류 내의 혈류 패턴을 더 잘 이해할 수 있게 합니다.

그림 1은 CFD 결과가 생체 내 4D 플로우 MRI와 일치한다는 것을 보여줍니다. 1(A)은 동맥류 영역 내의 복잡하고 재순환되는 흐름 패턴을 나타내며, 4D 플로우 MRI로 검출된 동맥의 풍선과 같은 팽창을 나타낸다. 그러나 병변의 위쪽 및 하단 섹션에서 정체된 흐름 영역은 유선형으로 채워지지 않습니다. 이 지역의 신호 대 잡음 비율이 낮기 때문입니다. 1(B)에 표시된 CFD 시뮬레이션 흐름은 특히 선박 벽 근처에서 더 높은 해상도의 속도 필드를 제공합니다. 따라서 CFD 모델은 동맥류 질환 진행을 예측하는 데 사용할 수 있는 압력, WSS 및 PRT와 같은 임상적으로 관련된 유동 유래 메트릭의 정확도를 더 높은 정확도로 제공할 수 있습니다.

또한 CFD 시뮬레이션을 사용하여 대체 치료 옵션으로 인한 수술 후 유량 조건을 모델링할 수 있습니다. 예를 들어 그림 2(A) 및 (B)는 동일한 선박을 통한 흐름을 서로 다른 유입률로 비교합니다. 유동 없이 혈관 폐색을 시뮬레이션하는 등 다양한 경계 조건을 처방함으로써, 다양한 수술 후의 흐름이 나타난다.

Figure 2
그림 2: A) 오른쪽 전방 대뇌 동맥 (ACA)의 외과 클리핑시뮬레이션. B) 왼쪽 ACA의 수술 클리핑 시뮬레이션. 단순성으로 이 수치는 변형되지 않은 입구에서 수술 전 유입 속도를 유지합니다. 실제로, 유량은 보상하기 위해 열린 선박의 증가할 것입니다. C) 정상적인 혈류속도는 이 모형을 위한 입구 조건을 처방합니다. 4D Flow MRI의 환자 데이터는 흐름 패턴의 사실적인 시각화를 위한 유입 조건을 제공합니다.

다양한 수술 치료로 인한 수술 후 유동장을 시뮬레이션하는 능력은 CFD 모델의 중요한 이점입니다. 사실적이고 환자별 기하학 및 유입 데이터를 적용함으로써, 다른 치료 시나리오는 의사에게 유동 패턴에 대한 계획된 절차의 효과에 대한 정보를 제공하는 데 입증될 수 있습니다. 예를 들어 그림 2(A) 및 (B)는 하나 또는 다른 근위 동맥이 잘린 경우 발생하는 재순환 흐름을 보여 준다. 선박 클리핑 또는 유량 전환기를 배포하는 것과 같은 치료는 시뮬레이션 할 수 있으므로 의사와 환자가 각 특정 경우에 가장 적합한 것을 결정할 수 있습니다.

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Applications and Summary

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여기에 설명된 프레임워크는 환자별 CFD 시뮬레이션을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 고해상도 메쉬는 저해상도 4D Flow MRI 데이터를 보간하는 데 사용됩니다. 이렇게 하면 흐름 데이터를 격리하고 선박 벽 외부의 노이즈와 관련된 오류를 최소화합니다. 입구 및 출구 흐름에 대한 환자 기반 경계 조건을 사용하여 시뮬레이션은 MRI와 이미지된 혈역학 조건을 일치시킬 수 있습니다.

PC-MRI에 대한 새로운 방법은 더 크고 역동적인 속도를 보여줄 수 있습니다. 그러나, 이것은 환자 검사 시간에 의해 심각하게 제한됩니다. 종종 환자 데이터는 스캐너 내에서 소요되는 시간을 줄이기 위해 낮은 해상도로 수집됩니다. 안타깝게도 별칭 데이터 또는 신호 드롭오프가 발생할 수 있으며, VENC(VENC)의 속도 인코딩 그라데이션이 너무 높게 설정되면 문제가 악화될 수 있습니다. 이렇게 하면 흐름 데이터가 느리고 다시 순환되지 않을 수 있습니다. 환자별 흐름과 지오메트리를 CFD와 결합하면 고분해능 혈류 역학을 포착하는 효과적인 방법을 제공합니다.

환자 기반 모델링이 본질적으로 유용하게 만드는 것은 일반적으로 매우 다른 특성을 지닌 환자, 질병 또는 치료 전반에 걸쳐 일반화할 필요 없이 상세한 정보를 제공하는 능력입니다. 시뮬레이션을 통해 의사와 엔지니어는 실제 절차를 수행하기 전에 대체 치료 시나리오를 모델링할 수 있습니다. 혈류 역학을 시뮬레이션하면 다른 응용 분야 중 스텐트, 동맥 우회 접목 및 카테터 기반 대비 주입을 우회하는 흐름을 모델링하는 데 사용할 수 있습니다. 임상의와 환자가 최상의 결과를 원하지만 CFD는 수술 후 흐름을 보는 방법을 제공하므로 더 나은 선견지명을 제공합니다. CFD는 장치 또는 치료를 도입한 후 흐름을 묘사하는 것 외에도 벽에 있는 전단 응력을 추정할 수 있습니다. 이것은 낮은 WSS가 수시로 동맥 질병 진행과 상관관계가 있다는 지식과 결합하여, 예측 또는 확률 모델링을 허용합니다. 계산 도구를 사용하여 동맥류 성장, 응고 형성 또는 출혈에 대한 전구체를 식별하면 위험에 처한 환자를 조기에 식별할 수 있습니다. 요약하자면, CFD 시뮬레이션과 환자 별 이미지 데이터의 조합은 질병 평가 및 외과 적 예측을위한 강력한 도구입니다.

승인

저자는 우리의 수치에 사용되는 4D 환자 데이터를 우리에게 제공 노스 웨스턴 대학의 수잔 슈넬 박사와 마이클 마크렐 박사에게 감사드립니다.

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