Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Science Education
Biomedical Engineering

A subscription to JoVE is required to view this content.
You will only be able to see the first 20 seconds.

Simulações de dinâmica de fluidos computacionais do fluxo sanguíneo em um aneurisma cerebral
 
Click here for the English version

Simulações de dinâmica de fluidos computacionais do fluxo sanguíneo em um aneurisma cerebral

Overview

Fonte: Joseph C. Muskat, Vitaliy L. Rayz, e Craig J. Goergen, Weldon School of Biomedical Engineering, Purdue University, West Lafayette, Indiana

O objetivo deste vídeo é descrever os recentes avanços das simulações dinâmicas de fluidos computacionais (CFD) baseadas na vasculatura específica do paciente ou animal. Aqui, foram criadas segmentações de embarcações baseadas em objetos e, usando uma combinação de ferramentas de código aberto e comercial, uma solução numérica de alta resolução foi determinada dentro de um modelo de fluxo. Inúmeros estudos demonstraram que as condições hemodinâmicas dentro da vasculatura afetam o desenvolvimento e a progressão da aterosclerose, aneurismas e outras doenças da artéria periférica; concomitantemente, medidas diretas de pressão intraluminal, estresse de tesoura de parede (SSM) e tempo de residência de partículas (PRT) são difíceis de adquirir in vivo.

A CFD permite que tais variáveis sejam avaliadas de forma não invasiva. Além disso, a CFD é usada para simular técnicas cirúrgicas, o que proporciona aos médicos uma melhor previsão em relação às condições de fluxo pós-operatório. Dois métodos em ressonância magnética (RM), angiografia de ressonância magnética (MRA) com tempo de voo (TOF-MRA) ou MRA (CE-MRA) e contraste de fase (PC-RM), permitem obter geometrias de vasos e campos de velocidade 3D resolvidos pelo tempo, respectivamente. O TOF-MRA baseia-se na supressão do sinal do tecido estático por pulsos rf repetidos que são aplicados ao volume imaged. Um sinal é obtido a partir de giros insaturados movendo-se para o volume com o sangue fluindo. O CE-MRA é uma técnica melhor para os vasos de imagem com fluxos de recirculação complexos, pois utiliza um agente de contraste, como o gadolínio, para aumentar o sinal.

Separadamente, o PC-MRI utiliza gradientes bipolares para gerar mudanças de fase que são proporcionais à velocidade de um fluido, fornecendo assim distribuições de velocidade resolvidas pelo tempo. Embora o PC-MRI seja capaz de fornecer velocidades de fluxo sanguíneo, a precisão deste método é afetada pela resolução espesso limitada e alcance dinâmico de velocidade. A CFD fornece resolução superior e pode avaliar a gama de velocidades desde jatos de alta velocidade até vórtices de recirculação lenta observados em vasos sanguíneos doentes. Assim, embora a confiabilidade do CFD dependa das premissas de modelagem, abre a possibilidade de uma representação abrangente e de alta qualidade dos campos de fluxo específicos do paciente, que podem orientar o diagnóstico e o tratamento.

Principles

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Tof-MRA, CE-MRA e PC-MRI são frequentemente usados como geometria de entrada e condições de limite de fluxo para simulações de CFD. Como discutido acima, as condições de geometria e limite de entrada do vaso (perfis de velocidade através de uma seção transversal) são medidas para cada assunto. Para os dados incluídos neste estudo, a resolução TOF-MRA foi de 0,26 x 0,26 x 0,50 mm, enquanto a resolução PC-MRI foi de 1,00 x 1,00 x 1,20 mm. A sequência de ressonância magnética de fluxo 4D foi usada para adquirir a distribuição de velocidade tridimensional através do ciclo cardíaco. Os dados TOF são segmentados pseudo-automaticamente com uma variedade de ferramentas. A resolução da imagem, ou seja, o tamanho de um voxel, influencia diretamente na qualidade do modelo resultante da geometria. A ressonância magnética de fluxo 4D determina a velocidade Equation 1 do sangue em cada voxel usando mudança de fase de acordo com as Equation 2 seguintes equações:

Equation 3 (1)

Equation 4 (2)

As mudanças de fase medidas e as velocidades dependem do campo gradiente, Equation 5 da razão gyrommagnética, Equation 6 da posição inicial do Equation 7 giro, da velocidade de giro Equation 8 e da aceleração do Equation 9 giro. Os campos magnéticos e as constantes materiais são definidos ao inicializar a ressonância magnética. A ressonância magnética de fluxo 4D codifica em três direções ortogonais para obter campos de velocidade tridimensionais. Em seguida, podem ser gerados modelos 3D para cada caso específico do paciente ou animal. Os métodos detalhados na seção de procedimento nos levarão a uma simulação de CFD resolvendo numericamente as equações de Navier-Stokes, que são generalizadas como:

Equation 10(3)

onde Equation 11 é densidade, Equation 12 é velocidade de fluxo, p é pressão, e mu é a viscosidade dinâmica do fluxo.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Procedure

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Um precursor do tutorial é a criação de um modelo de vasculatura específico do paciente. Nesta demonstração, as ferramentas Materializar Mimics, 3D Systems Geomagic Design X e Altair HyperMesh foram utilizadas para gerar uma malha de volume tetraédral a partir de dados mra.

1. Gerar linhas centrais de embarcações para o modelo

  1. Abra o vmtk-launcher python GUI. No PypePad, digite: vmtkcenterlines -ifile [arquivo STL salvo em desktop].stl -ofile [nome STL]centerlines.vtp
  2. Selecione Executar, executar tudo para carregar os dados no programa. Uma nova janela será aberta que exibe instruções e uma renderização do modelo de entrada. Gire o modelo e coloque o curser em cada local de entrada. Pressione a barra espacial para colocar uma semente.
  3. Depois de colocar sementes em todas as entradas, pressione 'Q' para continuar. Repita a mesma colocação de sementes para todas as tomadas. Depois de colocar as sementes de saída, pressione 'Q' novamente e deixe o programa funcionar. Isso salvará o arquivo da linha central na área de trabalho.

2. Configuração de dados em software de visualização

  1. Inicie a ferramenta de visualização de código aberto, ParaView (versão 5.4.1 usada neste procedimento).
  2. Selecione Arquivo, Abra...e localize os arquivos criados anteriormente: a malha de volume específica do paciente, os arquivos de linha central e os arquivos EnSight.case.s. Depois de clicar em Ok,todos os dados devem ser carregados na interface.
  3. Na tabela Propriedades inferiores esquerdas, selecione Aplicar. Este comando carregará e lerá todas as informações que um usuário carregou ou alterou no ParaView. Destaque a malha de volume clicando em seu nome dentro do Navegador Pipeline para ativar esta seleção.
  4. Novamente, na tabela Propriedades, role e altere o valor da Opacidade para algo entre 0,2 e 0,5. Agora, as linhas centrais e renderizações de geometria devem ser visíveis.

3. Remap 4D Flow MRI dados com a grade de malha volumostrica e excluir ruído

  1. No menu superior, selecione Filtros, Alfabética, ResampleWithDataset. Uma nova janela se abrirá. Defina a Fonte como a malha de volume e a entrada como o arquivo EnSight.case. Selecione Ok uma vez que estes são definidos.
  2. Na tabela Propriedades, selecione Aplicar para aplicar o filtro.
  3. Como antes, destaque o novo nome ResampleWithDataset# para ativá-lo. Reduza a opacidade desta nova renderização como mencionado anteriormente. Além disso, altere o centro-da-linha de Superfície para Pontos no menu superior.

4. Determinar as condições do limite de fluxo de entrada e saída

  1. No lado direito da interface, ao lado de maximizar e minimizar as opções de renderização, selecione a ferramenta Criar exibição (quadrado com linha vertical). Selecione a opção Exibir planilha.
  2. Na caixa de dropdown Showing, selecione os arquivos da linha central. Apenas um tipo de arquivo pode ser selecionado por vez. Ciclo através dos dados, selecionando vários pontos para identificar um local dentro de cada entrada e tomada.
  3. Agora, use o SpreadSheet View abaixo de Pontos para calcular o vetor normal entre dois pontos próximos aos mesmos locais encontrados (4.2).
  4. Depois de encontrar o vetor normal para cada local de entrada e saída, selecione Filtros, Alfabética, Fatia. Certifique-se de ativar o ResampleWithDataset# de antemão.
  5. O filtro Slice precisa aparecer sob um novo ramo vindo do ResampleWithDataset#. Na tabela Propriedades, defina a Origem do plano como o mesmo local de ponto XYZ para um dos dois pontos usados para calcular o vetor normal. Use o vetor normal de (4.3) para preencher os valores Normais. Selecione Aplicar.
  6. Destaque/ative o filtro Slice# criado e selecione Filtros, Alfabéticos, Fluxo de Superfíciee, em seguida, Aplique. Ative o novo item SurfaceFlow# no Navegador pipelinee aplique os filtros, alfabéticos, passos de tempo de grupo, aplique.
  7. No SpreadSheet View, abra os dados groupTimeSteps#. Exporte esses dados para o Microsoft Excel através de copiar e colar ou usar planilha de exportação.
  8. No Excel, calcule os valores ponderados correspondentes à razão da taxa de fluxo em cada tomada para a taxa total de fluxo de entrada. Devido ao ruído e erro inerentes aos dados de ressonância magnética de fluxo 4D, identifique o menor navio (geralmente com dados menos confiáveis) para deixar "aberto" para garantir a conservação da massa.
  9. No software de simulação CFD, as formas de onda de fluxo transitórias são importadas usando o comando read-transient-tables; portanto, salve os dados de fluxo de entrada em um formato compatível e .txt descrito nos tutoriais online.

5. Configurar simulações de CFD

  1. Abra o software de simulação CFD. Aqui usamos ANSYS Fluent (versão 18.1 descrita neste procedimento como padrão). Escolha arquivo, leiturae caso...e abra o arquivo de malha de volume .cas usado anteriormente no ParaView. Exibir a malha (este procedimento usa um arquivo .cas gerado com Altair HyperMesh) selecionando Display..., Display.
  2. É importante dimensionar a geometria para garantir o tamanho físico correto do modelo. Selecione Escala... e aplique qualquer conversão de unidade necessária para o caso específico efeche .
  3. Selecione Materiais, Crie/Edite para inserir as propriedades do material para sangue. Este tutorial utiliza valores fisiologicamente relevantes de 1060 kg/s e 0,0035 kg/ms para densidade e viscosidade, respectivamente.
  4. Defina as Condições de Limite de Fluxo Transitório, prescrevendo fluxo de massa ou taxas de fluxo de velocidade em função do tempo para cada entrada. Use as formas de onda obtidas a partir da medição da ressonância magnética de fluxo 4D para prescrever as condições de limite de entrada. As tomadas recebem valores ponderados encontrados em (4,8).
  5. Sob Solução, Métodos, definir os esquemas numéricos utilizados para a discretização espacial e temporal das equações de Navier-Stokes. Para este procedimento, use acoplamento acopladoa pressão total, baseado em células de menos quadrados (gradiente), esquema de Segunda Ordem para pressão, esquema MUSCL de terceira ordem para equações de momento e esquema implícito de segunda ordem para discretização no tempo. Certifique-se de que o parâmetro Time no canto superior esquerdo foi definido como Transinte.
  6. Em Solução, Inicialização,selecione Inicialização padrão. Com todos os Valores Iniciais definidos para 0,selecione Inicializar. Agora o programa está pronto para ser executado. Designe uma pasta de solução para salvar resultados a cada autosave cada (etapas de tempo) abaixo das atividades de cálculo.
  7. Nas etapas finais, configure o Tamanho da etapa de tempo(s) em Cálculo de Execução. Use os dados de condição de limite do Excel em (4.7) para determinar esse valor. Reduzir a etapa de tempo facilita a convergência e melhora a precisão da solução numérica, ao mesmo tempo em que aumenta o tempo de solução. É uma boa prática executar a simulação por pelo menos três ciclos cardíacos completos para eliminar o efeito dos transitórios iniciais.
  8. Por fim, defina as Iterações Max para cada passo de cada vez entre 300 e 500. O software interromperá automaticamente as iterações em cada etapa de tempo, uma vez que a convergência seja alcançada e prossiga para a etapa de tempo seguinte. A convergência pode ser melhorada executando uma simulação de fluxo constante com valores de velocidade médias e, em seguida, usando os resultados como as condições iniciais para a simulação de fluxo pulsante. Selecione Calcular quando estiver pronto para executar o solucionador.
  9. O software executará cada iteração até que a convergência seja alcançada ou as Iterações Max farão com que a iteração continue. Os arquivos serão salvos automaticamente na localização a partir de (5.5), e os dados da solução podem ser visualizados tanto no software ANSYS CFD-Post quanto no ParaView.

Simulações dinâmicas de fluidos computacionais são usadas para analisar o fluxo sanguíneo na vasculatura do paciente para orientar diagnósticos e tratamentos. A dinâmica do fluido computacional, ou CFD, usa métodos de análise numérica para modelar o fluxo de fluidos e simular condições realistas para muitos cenários de fluxo diferentes, como o fluxo de fluidos ao redor de um avião de alta velocidade, através de redes de tubulação complexas, e dentro do nosso sistema cardiovascular.

Na aplicação médica, várias técnicas de imagem são usadas para obter geometrias dos vasos sanguíneos. Em seguida, são realizadas simulações de CFD, que são utilizadas para prever a progressão da doença e modelo de cenários de tratamento para disfunções vasculaturas, incluindo doença cardíaca coronariana, malformações arteriovenosas e aneurismas.

Este vídeo ilustrará os princípios do CFD, demonstrará como as geometrias dos vasos sanguíneos são usados para modelar hemodinâmica de alta resolução e discutir algumas aplicações de CFD.

Primeiro, vamos entender a dinâmica cardiovascular e os princípios da CFD.

A hemodinâmica cardiovascular descreve a dinâmica do fluxo sanguíneo no coração, incluindo através dos ventrículos esquerdo e direito e atria, e fluxo sanguíneo nos vasos do coração para o resto do corpo. Redes vasculares complexas podem ser visualizadas usando angiografia de ressonância magnética e velocimetria ou fluoroscopia de raios-X. Esses métodos descrevem a geometria dos vasos sanguíneos do paciente e definem as condições de limite de fluxo.

Uma vez adquiridos, os dados de velocidade sanguínea são segmentados em voxels, que são unidades de informações gráficas definindo um espaço 3D, e a mudança de fase é obtida em cada voxel. Estes dependem da razão gyrommagnética, do campo magnético principal, do campo gradiente aplicado e da posição do giro. Isso, por sua vez, depende da posição inicial do giro, da velocidade de giro e da aceleração do giro. Tau é o tempo que define a quarta dimensão.

Esses parâmetros são definidos pela ressonância magnética e entrada em simulações de CFD. A velocidade de fluxo 3D é determinada pela resolução numericamente das equações de Navier-Stokes ou NS. As equações NS são as equações que regem o movimento fluido resolvidas para determinar distribuições de velocidade e pressão. Eles levam em conta a densidade, velocidade, pressão e viscosidade dinâmica do fluxo.

Veremos agora como esses princípios da dinâmica dos fluidos são aplicados às geometrias reais dos vasos sanguíneos para produzir simulações de CFD de alta resolução.

Antes de começar, crie um modelo de vasculatura específico para o paciente a partir de dados de MRA. Isso pode ser feito usando software de código aberto para segmentação de imagens.

Para esta demonstração, foi gerada uma malha de volume tetraédral. Agora abra o vmtk launcher Python GUI. No PypePad, digite o nome do arquivo necessário. Este comando de ossos nus puxará o arquivo STL de entrada da área de trabalho. Selecione Executar, executar tudo para carregar os dados no programa. Uma nova janela será aberta que exibe instruções e uma renderização do modelo de entrada.

Gire o modelo e coloque o cursor em cada local de entrada. Pressione a barra de espaço para colocar uma semente em uma entrada. Repita isso para todas as entradas. Em seguida, pressione Q para continuar. Agora repita a mesma colocação de sementes para todas as tomadas. Pressione Q novamente e deixe o programa funcionar. O arquivo central será gerado e salvo na área de trabalho.

Agora estamos prontos para usar a ferramenta de visualização de código aberto ParaView para separar os voxels que contêm dados de fluxo do tecido estacionário. Localize os seguintes arquivos: a malha de volume específica do paciente, os arquivos Centerline e os arquivos EnSight.case e clique em OK para carregar os dados na interface. Navegue até a tabela Propriedades e selecione Aplicar para carregar e ler todas as informações. Em seguida, destaque a malha volumosa no navegador do pipeline.

Na tabela Propriedades, altere o valor da opacidade para entre 0,2 e 0,5. As linhas centrais e a renderização geométrica devem agora ser visíveis. Em seguida, vá para o menu superior e selecione Filtros, Alfabéticos, Resample com Dataset e defina a origem como a malha de volume e a entrada como o arquivo EnSight.case. Clique em OK para continuar e aplique o filtro na tabela Propriedades. Em seguida, destaque o novo Resample com dataset e reduza a opacidade.

Do menu superior, altere as linhas centrais de Superfície para Pontos. Para determinar as condições de limite, vá para o lado direito da interface e selecione a ferramenta Split Horizontal Create View. Escolha a opção Exibir planilha. Na caixa de dropdown Showing, selecione o arquivo Centerline e pedale através dos arquivos, selecionando vários pontos para identificar um local dentro de cada entrada e tomada. Agora use o SpreadSheet View para calcular o vetor normal entre dois pontos.

Depois de encontrar o vetor, ative o ResampleWithDataset e selecione Filtros, Alfabéticos, Fatia. Certifique-se de que o filtro Slice apareça, em seguida, vá para a tabela Propriedades e definir a origem do plano como o mesmo local de ponto X, Y, Z para um dos dois pontos usados para calcular o vetor normal. Use isso para preencher os valores normais e selecione Solicitar. Ative o filtro slice recém-criado e selecione Filtros, Alfabéticos, Fluxo de Superfície. Clique em Aplicar e, em seguida, ative o novo item Surface Flow, seguido por Filtros, Alfabética, Passos do Tempo em Grupo, Aplicar.

No SpreadSheet View, abra os dados do GroupTimeSteps e use planilha de exportação ou copie para exportar esses dados para o Microsoft Excel. Dentro do ParaView, determine as etapas de tempo e o tamanho do passo de tempo pedalando através do tempo. Para a simulação, queremos que o ciclo cardíaco comece no momento é igual a zero. Portanto, gere a escala de tempo adequada. Em seguida, ative o filtro Cortar e selecione Filtros, Alfabéticos, Integrar Variáveis.

A partir do pop-up, altere atributo para exibir dados celulares. Isso fornece a área transversal da fatia de entrada. Para tornar os dados de fluxo compatíveis com o ANSYS Fluent, determine a escala de tempo com unidades de segundos e a velocidade de entrada com unidades de metros por segundo.

A primeira linha deve conter um nome de dados, uma série de colunas, um número de linhas e um gatilho binário para repetibilidade. A linha seguinte contém os nomes de cada uma das colunas de dados. As velocidades de fluxo, não as taxas, são definidas sob o cabeçalho da respectiva coluna. Para simular vários ciclos cardíacos sem problemas, os valores de velocidade inicial e final devem ser equivalentes.

Escolha Arquivo, Leitura, Caso e abra o arquivo de malha de volume .cas que foi usado anteriormente. Verifique na caixa para exibir malha após a leitura para mostrar a malha uma vez importada. Selecione Escala e aplique a conversão necessária da unidade para garantir o tamanho físico correto do modelo. Selecione Materiais Criar/Editar e inserir propriedades de material para sangue.

Agora, selecione a janela de comando console e o arquivo de entrada/. Use a tabela read-transient para importar as formas de onda de fluxo transitórios localizadas no mesmo local que o arquivo de malha de volume .cas. Use as formas de onda obtidas a partir das medições de ressonância magnética de fluxo 4D para definir as condições do limite de entrada. Em seguida, use uma razão ponderada de entrada para saída para definir as condições de limite de saída.

Defina os esquemas numéricos usados para acoplamento de velocidade de pressão e discretização das equações de Navier-Stokes. Em seguida, dentro da Inicialização da Solução, defina todos os Valores Iniciais como zero. Em Atividades de Cálculo, designe uma pasta de solução para salvar os resultados e especifique a frequência com Autosave, Every Time Steps. Em Cálculo de execução, configure o Tamanho da etapa de tempo a partir dos dados de condições de limite do Excel. Muitas vezes é preferível selecionar um Passo de Tempo menor e permitir que fluente interpolar. Repita por pelo menos três ciclos cardíacos.

Por fim, defina as Iterações Máximas entre 300 e 500. O software interromperá automaticamente as iterações em cada Passo do Tempo assim que a convergência ocorrer. Depois que a simulação estiver totalmente configurada, volte para a Inicialização, Inicialize. Retorne ao cálculo de execução e selecione Calcular para executar o solucionador. Os dados da solução agora podem ser visualizados no software ANSYS CFD-Post ou ParaView.

Agora examinaremos alguns dados representativos. Aqui está um exemplo de aneurisma cerebral. A partir de dados de ressonância magnética de fluxo 4D, foram detectados padrões complexos de fluxo de recirculação dentro da região aneurismal. No entanto, a resolução é limitada nas regiões de fluxo estagnado observado na parte superior e inferior da lesão. Após a execução de simulações de CFD, obteve-se maior resolução do campo de velocidade, particularmente perto das paredes do navio.

CFD também pode ser usado para comparar diferentes condições de fluxo no mesmo vaso. Por exemplo, simulações de um recorte cirúrgico da artéria cerebral anterior direita e esquerda ajudam a visualizar os efeitos do procedimento na dinâmica do fluxo.

Simulações dinâmicas de fluidos computacionais do fluxo sanguíneo são ferramentas úteis usadas em várias aplicações biomédicas.

Por exemplo, as condições hemodinâmicas dentro da vasculatura afetam o desenvolvimento e a progressão de doenças arteriais, incluindo aterosclerose e aneurismas. Como as medições diretas são difíceis de adquirir in vivo, a CFD é uma ferramenta de pesquisa padrão que é usada para modelar a dinâmica do fluxo sanguíneo. Pode fornecer orientação médica para diagnósticos, bem como diferentes cenários de tratamento.

Além da modelagem vascular, as simulações de CFD servem para simular o fluxo de ar com base em modelos nasais das vias aéreas. É particularmente útil projetar protocolos para entregar, de forma adequada e controlada, aerossóis farmacêuticos para regiões olfativas direcionadas que interagem diretamente com o cérebro.

Você acabou de assistir a introdução do JoVE à dinâmica dos fluidos computacionais para simular o fluxo sanguíneo. Agora você deve entender como a dinâmica do fluxo sanguíneo de alta resolução pode ser modelada com base em geometrias tridimensionais de vasos. Obrigado por assistir!

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Results

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Nesta demonstração, foi gerado um modelo específico de aneurisma cerebral e utilizado o CFD para simular o campo de fluxo. Ao fornecer recursos de fluxo detalhados e quantificar forças de hemodinâmica não obtidas a partir de dados de imagem, o CFD pode ser usado para aumentar dados de ressonância magnética de fluxo 4D de menor resolução.  A Figura 1 mostra como o CFD dá uma descrição mais completa do fluxo nas regiões próximas à parede, re circulando.

Figure 1
Figura 1: A) Visualização dos dados de ressonância magnética de fluxo 4D dentro da geometria da embarcação. B) Visualização dos resultados da simulação de CFD. Em geral, as agilizações de CFD dão uma compreensão mais completa dos padrões de fluxo sanguíneo dentro deste aneurisma cerebral.

A Figura 1 mostra que os resultados da CFD estão de acordo com a ressonância magnética de fluxo 4D in vivo. A Figura 1 (A) mostra os padrões complexos de fluxo recirculando dentro da região aneurismal, a dilatação em termos de balão da artéria, que foram detectadas com ressonância magnética de fluxo 4D. No entanto, regiões de fluxo estagnado nas partes superior e inferior da lesão não são preenchidas com aeronáuticas. Isso porque a relação sinal/ruído nessas regiões é baixa. O fluxo simulado de CFD, mostrado na Figura 1 (B), fornece um campo de velocidade de maior resolução, particularmente perto das paredes do vaso. Assim, os modelos de CFD são capazes de fornecer estimativas de maior precisão de métricas clinicamente relevantes, derivadas do fluxo, como pressão, WSS e PRT, que podem ser usadas para prever a progressão aneurisma da doença.

Além disso, simulações de CFD podem ser usadas para modelar condições de fluxo pós-operatório que resultariam de opções alternativas de tratamento. Por exemplo, as Figuras 2 (A) e (B) comparam o fluxo através do mesmo vaso com diferentes taxas de entrada. Ao prescrever condições variadas de limite, como simular a oclusão do vaso sem fluxo, o fluxo após uma variedade de tratamentos cirúrgicos é mostrado.

Figure 2
Figura 2: A) Simulação para corte cirúrgico da artéria cerebral anterior direita (ACA). B) Simulação para corte cirúrgico da ACA esquerda. Para a simplicidade, este valor mantém a taxa de entrada pré-operatória na entrada não modificada; na realidade, a taxa de fluxo aumentaria no navio aberto para compensar. C) As taxas normais de fluxo sanguíneo prescrevem as condições de entrada para este modelo. Os dados do paciente da ressonância magnética de fluxo 4D fornecem condições de entrada para visualização realista dos padrões de fluxo.

A capacidade de simular campos de fluxo pós-operatório resultantes de vários tratamentos cirúrgicos é uma importante vantagem dos modelos de CFD. Aplicando geometrias realistas e específicas do paciente e dados de entrada, diferentes cenários de tratamento podem ser demonstrados para fornecer aos médicos informações sobre o efeito de um procedimento planejado sobre padrões de fluxo. Por exemplo, a Figura 2 (A) e (B) mostram fluxos de recirculação que ocorreriam se uma ou outra artéria proximal fosse cortada. Tratamentos como o recorte de vasos ou a implantação de um desviante de fluxo podem ser simulados, permitindo que médicos e pacientes decidam o que funcionará melhor em cada caso específico.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Applications and Summary

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

A estrutura descrita aqui pode ser usada para realizar simulações de CFD específicas do paciente. Uma malha de alta resolução é usada para interpolar dados de ressonância magnética de fluxo 4D de baixa resolução; isso isola os dados de fluxo e minimiza o erro associado ao ruído externo à parede do vaso. Ao utilizar condições de limite baseadas no paciente para os fluxos de entrada e saída, a simulação é capaz de corresponder às condições hemodinâmicas imagens com ressonância magnética.

Novos métodos para PC-MRI são capazes de mostrar faixas maiores e dinâmicas de velocidades. No entanto, isso é severamente limitado pelo tempo de varredura do paciente. Muitas vezes, os dados dos pacientes são adquiridos em resoluções mais baixas para reduzir o tempo gasto dentro do scanner. Infelizmente, isso pode resultar em dados aliased ou queda de sinal, um problema exacerbado quando o gradiente de codificação de velocidade (VENC) é definido muito alto. Isso pode perder dados de fluxo lentos e recirculados. Emparelhar fluxo e geometria específicos do paciente com CFD fornece um método eficaz para capturar dinâmicas de fluxo sanguíneo de alta resolução.

O que torna a modelagem baseada no paciente inerentemente útil é sua capacidade de fornecer informações detalhadas sem a necessidade de generalizar entre pacientes, doenças ou tratamentos que normalmente possuem características muito diferentes. As simulações permitem que médicos e engenheiros modelem cenários alternativos de tratamento antes de realizar um procedimento real. A dinâmica do fluxo sanguíneo simulada pode ser usada para modelar stents de desvio de fluxo, enxerto de bypass da artéria e injeção de contraste à base de cateter, entre outras aplicações. Enquanto médicos e pacientes desejam o melhor resultado, o CFD fornece um método para olhar para o fluxo pós-operatório, que proporciona melhor previsão. Além de retratar o fluxo após a introdução de um dispositivo ou tratamento, o CFD permite estimativas de tensões de cisalhamento na parede. Isso, combinado com o conhecimento de que o baixo WSS muitas vezes se correlaciona com a progressão da doença arterial, permite a previsão ou modelagem de probabilidade. O uso de ferramentas computacionais para identificar precursores para o crescimento do aneurisma, formação de coágulos ou hemorragia abre a possibilidade de identificar pacientes em risco mais cedo. Em resumo, a combinação de dados de imagem específicos do paciente com simulações de CFD é uma poderosa ferramenta para avaliação de doenças e previsão cirúrgica.

AGRADECIMENTOS

Os autores gostariam de agradecer à Dra.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Transcript

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the English version.

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter