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Simulaciones de dinámica de fluidos computacional del flujo sanguíneo en un aneurisma cerebral
 

Simulaciones de dinámica de fluidos computacional del flujo sanguíneo en un aneurisma cerebral

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Las simulaciones dinámicas de fluidos computacionales se utilizan para analizar el flujo sanguíneo en la vasculatura del paciente para guiar el diagnóstico y el tratamiento. La dinámica de fluidos computacional, o CFD, utiliza métodos de análisis numérico para modelar el flujo de fluidos y simular condiciones realistas para muchos escenarios de flujo diferentes, como el flujo de fluidos alrededor de un avión de alta velocidad, a través de redes de tuberías complejas y dentro de nuestras sistema cardiovascular.

En la aplicación médica, se utilizan varias técnicas de diagnóstico por imágenes para obtener geometrías de los vasos sanguíneos. A continuación, se realizan simulaciones CFD, que se utilizan para predecir la progresión de la enfermedad y modelar escenarios de tratamiento para las disfunciones de la vasculatura, incluyendo enfermedades coronarias, malformaciones arteriovenosas y aneurismas.

Este video ilustrará los principios de CFD, demostrará cómo se utilizan las geometrías de los vasos sanguíneos para modelar la hemodinámica de alta resolución y discutir algunas aplicaciones de CFD.

En primer lugar, vamos a entender la dinámica cardiovascular y los principios de CFD.

La hemodinámica cardiovascular describe la dinámica del flujo sanguíneo en el corazón, incluso a través de los ventrículos izquierdo y derecho y las aurículas, y el flujo sanguíneo en los vasos desde el corazón hasta el resto del cuerpo. Las redes vasculares complejas se pueden visualizar mediante angiografía por resonancia magnética y velocimetría o fluoroscopia de rayos X. Estos métodos describen la geometría de los vasos sanguíneos del paciente y definen las condiciones límite de flujo.

Una vez adquirido, los datos de velocidad de la sangre se segmentan en vóxeles, que son unidades de información gráfica que definen un espacio 3D, y el cambio de fase se obtiene en cada voxel. Estos dependen de la relación giromagnética, el campo magnético principal, el campo de gradiente aplicado y la posición del giro. Esto a su vez depende de la posición inicial del giro, la velocidad de giro y la aceleración de giro. Tau es el tiempo que define la cuarta dimensión.

Estos parámetros se definen mediante la RMN y la entrada en simulaciones CFD. La velocidad de flujo 3D se determina resolviendo numéricamente las ecuaciones Navier-Stokes o NS. Las ecuaciones NS son las ecuaciones de gobierno del movimiento del fluido resueltos para determinar las distribuciones de velocidad y presión. Tienen en cuenta la densidad, velocidad, presión y viscosidad dinámica del flujo.

Ahora veremos cómo estos principios de la dinámica de fluidos se aplican a las geometrías reales de los vasos sanguíneos para producir simulaciones CFD de alta resolución.

Antes de empezar, cree un modelo de vasculatura específico del paciente a partir de los datos de MRA. Esto se puede hacer usando software de código abierto para la segmentación de imágenes.

Para esta demostración, se generó una malla de volumen tetraédricos. Ahora abra la GUI de Python del lanzador vmtk. En el PypePad, introduzca el nombre de archivo necesario. Este comando de huesos desnudos extraerá el archivo STL de entrada del escritorio. Seleccione Ejecutar, Ejecutar todo para cargar los datos en el programa. Se abrirá una nueva ventana que muestra instrucciones y una representación del modelo de entrada.

Gire el modelo y coloque el cursor en cada ubicación de entrada. Presione la barra espaciadora para colocar una semilla en una entrada. Repita esto para todas las entradas. A continuación, pulse Q para continuar. Ahora repita la misma colocación de semillas para todos los puntos de venta. Presione Q de nuevo y deje que el programa se ejecute. El archivo de línea central se generará y guardará en el escritorio.

Ahora estamos listos para usar la herramienta de visualización de código abierto ParaView para separar los vóxeles que contienen datos de flujo del tejido estacionario. Busque los siguientes archivos: la malla de volumen específica del paciente, los archivos Deline y los archivos EnSight.case y haga clic en Aceptar para cargar los datos en la interfaz. Vaya a la tabla Propiedades y seleccione Aplicar para cargar y leer toda la información. A continuación, resalte la malla volumétrica en el explorador de canalizaciones.

En la tabla Propiedades, cambie el valor de opacidad a entre 0,2 y 0,5. Las líneas constructivas y el renderizado geométrico ahora deben ser visibles. A continuación, vaya al menú superior y seleccione Filtros, Alfabético, Remuestrear con conjunto de datos y establezca el origen como la malla de volumen y la entrada como el archivo EnSight.case. Haga clic en Aceptar para continuar y aplique el filtro en la tabla Propiedades. A continuación, resalte la nueva remuestrea con conjunto de datos y reduzca la opacidad.

En el menú superior, cambie las líneas constructivas de Superficie a Puntos. Para determinar las condiciones de contorno, vaya al lado derecho de la interfaz y seleccione la herramienta Dividir vista horizontal. Elija la opción Vista De spreadSheet. En el cuadro desplegable Mostrar, seleccione el archivo de línea central y repase los archivos, seleccionando varios puntos para identificar una ubicación dentro de cada entrada y salida. Ahora utilice la vista SpreadSheet para calcular el vector normal entre dos puntos.

Después de encontrar el vector, active ResampleWithDataset y seleccione Filtros, Alfabético, Sector. Asegúrese de que aparece el filtro Sector, luego vaya a la tabla Propiedades y establezca el origen del plano como la misma ubicación de punto X, Y, Z para uno de los dos puntos utilizados para calcular el vector normal. Utilice esta opción para rellenar los valores normales y, a continuación, seleccione Aplicar. Active el filtro de sectores recién creado y seleccione Filtros, Alfabético, Flujo de superficie. Haga clic en Aplicar y, a continuación, active el nuevo elemento Flujo de superficie, seguido de Filtros, Alfabético, Pasos de tiempo de grupo, Aplicar.

En la vista SpreadSheet, abra los datos de GroupTimeSteps y use Exportar hoja de cálculo o copiar y pegar para exportar estos datos a Microsoft Excel. En ParaView, determine los pasos de tiempo y el tamaño del paso de tiempo recorriendo Tiempo. Para la simulación, queremos que el ciclo cardíaco comience en el tiempo es igual a cero. Por lo tanto, genere la escala de tiempo adecuada. A continuación, active el filtro Sector y seleccione Filtros, Alfabético, Integrar variables.

En la ventana emergente, cambie Atributo para mostrar Datos de celda. Esto le proporciona el área de sección transversal del segmento de entrada. Para que los datos de flujo sean compatibles con ANSYS Fluent, determine la escala de tiempo con unidades de segundos y la velocidad de entrada con unidades de metros por segundo.

La primera línea debe contener un nombre de datos, un número de columnas, un número de filas y un desencadenador binario para la repetibilidad. La siguiente línea contiene los nombres de cada una de las columnas de datos. Las velocidades de flujo, no las velocidades, se establecen debajo de la cabecera de columna respectiva. Con el fin de simular múltiples ciclos cardíacos sin problemas, los valores de velocidad inicial y final deben ser equivalentes.

Elija Archivo, Leer, Caso y abra el archivo .cas de malla de volumen que se utilizó anteriormente. Marque la casilla De Mostrar malla después de leer para mostrar la malla una vez importada. Seleccione Escala y aplique la conversión de unidad necesaria para garantizar el tamaño físico correcto del modelo. Seleccione Crear/Editar materiales y introduzca las propiedades del material para la sangre.

Ahora, seleccione la ventana de comandos de la consola y el archivo de entrada/. Utilice la tabla de lectura transitoria para importar las formas de onda de flujo transitorio ubicadas en la misma ubicación que el archivo .cas de malla de volumen. Utilice las formas de onda obtenidas de las mediciones de RMN de flujo 4D para establecer las condiciones de límite de entrada. A continuación, utilice una relación ponderada de entrada a salida para establecer las condiciones de contorno de salida.

Establezca los esquemas numéricos utilizados para el acoplamiento de velocidad de presión y la discretización de las ecuaciones Navier-Stokes. A continuación, en Inicialización de solución, establezca todos los valores iniciales en cero. En Actividades de cálculo, designe una carpeta de solución para guardar los resultados y especifique la frecuencia con Guardar automáticamente, Cada vez pasos. En Ejecutar cálculo, configure el Tamaño del paso de tiempo a partir de los datos de condiciones de límite de Excel. A menudo es preferible seleccionar un paso de tiempo más pequeño y permitir que Fluent interpolar. Repita durante al menos tres ciclos cardíacos.

Por último, establezca las iteraciones máximas entre 300 y 500. El software detendrá automáticamente las iteraciones en cada paso de tiempo una vez que se produce la convergencia. Después de que la simulación se haya configurado completamente, vuelva a Inicialización, Inicializar. Vuelva a Ejecutar cálculo y seleccione Calcular para ejecutar el solucionador. Los datos de la solución ahora se pueden visualizar en el software ANSYS CFD-Post o ParaView.

Ahora examinaremos algunos datos representativos. Este es un ejemplo de un aneurisma cerebral. A partir de los datos de RMN de flujo 4D, se detectaron patrones de flujo de recirculación complejos dentro de la región aneurisma. Sin embargo, la resolución es limitada en las regiones de flujo estancado observadas en la sección superior e inferior de la lesión. Después de ejecutar simulaciones CFD, se obtuvo una mayor resolución del campo de velocidad, particularmente cerca de las paredes del buque.

CFD también se puede utilizar para comparar diferentes condiciones de flujo en el mismo recipiente. Por ejemplo, las simulaciones de un recorte quirúrgico de la arteria cerebral anterior derecha e izquierda ayudan a visualizar los efectos del procedimiento en la dinámica de flujo.

Las simulaciones dinámicas de fluidos computacionales del flujo sanguíneo son herramientas útiles utilizadas en diversas aplicaciones biomédicas.

Por ejemplo, las afecciones hemodinámicas dentro de la vasculatura afectan el desarrollo y la progresión de enfermedades arteriales, incluyendo aterosclerosis y aneurismas. Dado que las mediciones directas son difíciles de adquirir in vivo, CFD es una herramienta de investigación estándar que se utiliza para modelar la dinámica del flujo sanguíneo. Puede proporcionar a los médicos orientación para el diagnóstico, así como diferentes escenarios de tratamiento.

Además del modelado vascular, las simulaciones CFD sirven para simular el flujo de aire basado en modelos nasales de las vías respiratorias. Es particularmente útil diseñar protocolos para entregar, de manera adecuada y controlada, aerosoles farmacéuticos a regiones olfativas dirigidas que interactúan directamente con el cerebro.

Acabas de ver la introducción de JoVE a la dinámica computacional de fluidos para simular el flujo sanguíneo. Ahora debe entender cómo se puede modelar la dinámica de flujo sanguíneo de alta resolución basándose en geometrías tridimensionales de los vasos. ¡Gracias por mirar!

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