Гемодинамика аорты
Гемодинамика аорты — это постоянная область исследований, целью которой является определение того, какие модели потока и последующие силы возникают в грудной аорте . Эти закономерности и силы используются для выявления наличия и тяжести сердечно-сосудистых заболеваний, таких как аневризма аорты и атеросклероз . [ 1 ] Некоторые из методов, используемых для изучения гемодинамики аортального кровотока, включают сканирование пациентов, вычислительные модели гидродинамики и велосиметрию с отслеживанием частиц (PTV). Информация, собранная в ходе этих исследований, может быть использована для планирования операции и разработки имплантатов. [ 2 ] Более глубокое понимание этой темы снижает уровень смертности, связанной с сердечно-сосудистыми заболеваниями.
Общие схемы течения
[ редактировать ]Средняя скорость в аорте варьируется в течение сердечного цикла. Во время систолы средняя скорость возрастает до максимума, а затем падает во время диастолы . Эта картина повторяется с каждым сжимающим импульсом сердца. Наибольшие скорости наблюдаются на выходе из клапана во время систолы. На этом этапе большую часть потока можно описать векторами скорости, нормальными к входу, но в плоскостях присутствуют касательные к потоку скорости. [ 3 ] Когда путь в восходящей аорте начинает изгибаться, кровь по направлению к внешней стороне дуги имеет тенденцию вращаться к внутренней стенке, вызывая спиральный рисунок, который наблюдается у большинства людей. Когда кровь движется в дугу аорты, область с наибольшей скоростью обычно оказывается на внутренней стенке. Спиральный поток в восходящей аорте и дуге аорты помогает уменьшить застой потока и увеличить транспорт кислорода. [ 4 ] Когда кровь движется в нисходящую аорту, вращения потока становятся менее заметными. Физиологические нарушения, вызванные образованием чумы или аневризмы, приводят к спиральным потокам и потокам с высокой скоростью в местах, где они обычно не присутствуют или не столь заметны. Области с аномальными высокими скоростями создают большее напряжение сдвига стенки , чем обычно, и способствуют стенозу и дальнейшему образованию бляшек. [ 5 ] Аномальные спиральные структуры подвергают ткани низким напряжениям сдвига стенки, которые в норме они не испытывают. Моделирование этих моделей потока направлено на определение того, какие нормальные условия напряжения сдвига стенки и спиральные потоки присутствуют в конкретном месте аорты. [ нужна ссылка ]
Влияние возраста и пола
[ редактировать ]При оценке значимости гемодинамики больного играют роль его возраст и пол. [ 6 ] У каждого человека будет определенная геометрия аорты, но тенденции можно определить при наблюдении в группе. С возрастом диаметр аорты имеет тенденцию к увеличению, а пиковая скорость систолического кровотока имеет тенденцию к снижению, пока пациенты не достигнут возраста более 60 лет. [ 6 ] У пациентов старше 60 лет наблюдается тенденция к увеличению пиковой систолической скорости. [ 6 ] В то время как оба пола испытывают одинаковую картину изменения скорости с возрастом, мужчины, как правило, испытывают более широкий диапазон и более высокую пиковую скорость с возрастом. [ нужна ссылка ]
Влияние диабета
[ редактировать ]Сахарный диабет (сахарный диабет) является значимым фактором риска сердечно-сосудистых заболеваний. [ 7 ] Наличие сахарного диабета влияет на динамическую вязкость крови и податливость стенок аорты. [ 8 ] Динамическая вязкость крови при диабете выше, чем у здоровой крови, что делает ее немного менее сопротивляющейся течению. стенок Модуль Юнга аорты при диабете выше, чем у здорового пациента, что делает ее более жесткой. При сравнении моделей CFD нормальной крови и свойств стенок с моделями CFD, в которых свойства крови и стенок повторяют свойства крови и стенок человека с диабетом, обнаруживается, что модели с диабетом имеют более низкую среднюю скорость. [ 8 ] Также замечено, что скорость выхода нисходящей аорты ниже в модели диабета. [ 8 ] Кровяное давление в модели диабета ниже, чем в контрольной модели, но средние значения давления во всей аорте в обеих моделях одинаковы. [ 8 ]
Моделирование аортального потока
[ редактировать ]CFD-моделирование аорты
[ редактировать ]Модели CFD позволяют исследователям воссоздать потоки, происходящие в аорте, и оценить факторы, которые невозможно получить с помощью обычного сканирования пациентов. Эти факторы включают напряжение сдвига стенки и спиральность. Эти факторы затем используются для оценки прогрессирования и тяжести сердечно-сосудистых заболеваний. [ нужна ссылка ]
Информация о пациенте
[ редактировать ]Чтобы воспроизвести индивидуальную геометрию пациента, компьютерная томография или МРТ. проводится [ 2 ] На основе этого сканирования входное отверстие, различные выходные отверстия и стены могут быть реконструированы в цифровом виде для создания контрольного объема . Распространенным программным обеспечением, используемым для построения геометрии и дискретизации сетки, является ANSYS. Входное отверстие определяется как поперечное сечение непосредственно над аортальным клапаном . Выходы идентифицируются как плечеголовная артерия , левая и правая общие сонные артерии , подключичная артерия и нисходящая аорта .
Чтобы воспроизвести скорости потока, которые наблюдаются у отдельных пациентов, ПК-МРТ проводится . ПК-МРТ может быть 1D, 3D или 4D. 1D ПК-МРТ фиксирует скорость только в одном направлении, обычно в осевом направлении от входного отверстия. 4D ПК-МРТ может фиксировать осевую плоскую скорость, а также ортогональную плоскую скорость. Хотя 4D ПК-МРТ дает более точную и полезную информацию о кровотоке, 1D ПК-МРТ чаще используется для CFD-моделирования аорты. [ 9 ] Сдвиговое напряжение стенки и спиральность потока обычно зависят от того, какой тип информации о скорости используется в модели. [ 9 ]
Граничные условия
[ редактировать ]Существует множество потоков, которые были смоделированы и изучены в качестве входных граничных условий. Некоторые упрощенные потоки включают поршневой поток , параболический поток, линейный сдвиговый поток и перекошенный кубический поток. [ 2 ] 1D и 3D потоки, полученные на основе сканирований пациента, можно использовать в качестве более точных условий на входе. [ 9 ] 1D-потоки включают в себя индивидуальное для пациента изменение скорости, перпендикулярной входному отверстию. Трехмерные потоки включают скорости, специфичные для пациента, в плоскости входного отверстия в дополнение к скоростям, нормальным к входному отверстию. Более точные условия на входе часто не используются из-за необходимости большого времени сбора данных и низкого пространственного разрешения ПК-МРТ. [ 1 ]
В каждой модели, предназначенной для конкретного пациента, имеется несколько розеток. Наиболее распространенными граничными условиями на выходе являются двух- и трехэлементные модели Виндкесселя . [ 2 ] Двухэлементная модель Виндкесселя воспроизводит вязкостное сопротивление непосредственно за выходным отверстием, а трехэлементная модель Виндкесселя учитывает сопротивление капилляров и венозного кровообращения. [ 2 ] Сравнивая результаты для двух условий выпуска, нет существенной разницы в напряжении сдвига стенки. [ 2 ] Было обнаружено, что выходное граничное условие влияет на меньшую часть общего потока, чем входное граничное условие. [ 2 ] По этой причине в большинстве исследований CFD большее внимание уделялось входному граничному условию.
Ограничения в моделировании
[ редактировать ]Поскольку не существует стандарта для установки входных граничных условий в моделях CFD, их необходимо проверять экспериментальными результатами. Эти результаты могут быть получены либо путем измерений in vivo с использованием 4D ПК-МРТ. 4D ПК-МРТ также ограничены, поскольку время сбора данных велико, пространственное и временное разрешение низкое, а соотношение сигнал/шум также низкое. [ 10 ]
Велосиметрия с отслеживанием частиц
[ редактировать ]Велоциметрия с отслеживанием частиц (PTV) позволяет исследователям создать экспериментальную установку для оценки структуры аортального кровотока.
Методы
[ редактировать ]Пациенту проводится компьютерная томография или МРТ, чтобы получить геометрию аорты. Информация этого сканирования затем используется для создания физической модели из прозрачного силиконового материала. [ 11 ] Используемый материал может быть либо податливым, чтобы имитировать расширение клапана, либо жестким. [ 10 ] [ 1 ] Рабочая жидкость внутри модели должна иметь показатель преломления , соответствующий показателю преломления материала, использованного для создания модели. Флуоресцентные индикаторы в рабочей жидкости подсвечиваются лазером в интересующем объеме. Одну высокоскоростную камеру можно использовать для захвата четырех отдельных изображений одного и того же освещенного объема с использованием разделителя изображений и четырех зеркал. [ 12 ]
Пульсирующий поток аорты воспроизводится желудочковым вспомогательным устройством (VAD). VAD приводится в действие насосом, форма волны которого повторяет систолу и диастолу потока. Когда насос работает, высокоскоростная камера собирает изображения трассеров в исследуемом объеме. Трехмерный профиль скорости исследуемого объема может быть создан на основе движения частицы от кадра к кадру. Сосредоточение внимания на различных объемах управления в модели позволяет создавать профили скорости в разных местах аорты.
Применение результатов
[ редактировать ]Информация о скорости PTV может использоваться вместо информации 4D PC-MRI в модели CFD. [ 10 ] Трехмерная информация о скорости от входного отверстия модели PTV может применяться в качестве входного граничного условия в модели CFD. Эта модель CFD может затем учитывать напряжения сдвига в стенах. Информация о скорости от PTV также может быть использована для создания модели МРТ. [ 1 ] Затем моделирование МРТ можно использовать для оценки прогрессирования сердечно-сосудистых заболеваний. [ нужна ссылка ]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Jump up to: а б с д Гюлан, Утку; Кален, Кристель; Дуру, Фират; Хольцнер, Маркус (июль 2018 г.). «Характеристики кровотока и потеря давления в восходящей аорте: сравнительное исследование физиологических и аневризматических состояний» . Журнал биомеханики . 76 : 152–159. doi : 10.1016/j.jbiomech.2018.05.033 . ISSN 0021-9290 . ПМИД 29907330 .
- ^ Jump up to: а б с д и ж г Мадхаван, Судхарсан; Кеммерлинг, Эрика М. Черри (30 мая 2018 г.). «Влияние входных и выходных граничных условий при CFD-моделировании аортального потока» . Биомедицинская инженерия онлайн . 17 (1): 66. дои : 10.1186/s12938-018-0497-1 . ISSN 1475-925Х . ПМЦ 5975715 . ПМИД 29843730 .
- ^ Пирола, С.; Джаррал, ОА; О'Риган, ДП; Асимакопулос, Г.; Андерсон, младший; Пеппер, младший; Афанасиу, Т.; Сюй, XY (июнь 2018 г.). «Вычислительное исследование аортальной гемодинамики у пациентов с аномальным аортальным клапаном: важность вторичного кровотока на входе в восходящий отдел аорты» . АПЛ Биоинженерия . 2 (2): 026101. дои : 10.1063/1.5011960 . hdl : 10044/1/57522 . ISSN 2473-2877 . ПМК 6481743 . ПМИД 31069298 .
- ^ Лю, Сяо; Фан, Юбо; Дэн, Сяоянь (24 декабря 2009 г.). «Влияние спирального потока на транспорт кислорода в аорте: численное исследование». Анналы биомедицинской инженерии . 38 (3): 917–926. дои : 10.1007/s10439-009-9878-8 . ISSN 0090-6964 . ПМИД 20033776 . S2CID 11591750 .
- ^ Чекки, Эмануэле; Джильоли, Кристина; Валенте, Серафина; Лаццери, Кьяра; Дженсини, Джан Франко; Аббате, Розанна; Маннини, Люсия (февраль 2011 г.). «Роль гемодинамического напряжения сдвига в сердечно-сосудистых заболеваниях». Атеросклероз . 214 (2): 249–256. doi : 10.1016/j.atherosclerosis.2010.09.008 . ISSN 0021-9150 . ПМИД 20970139 .
- ^ Jump up to: а б с Гарсия, Хулио; ван дер Пален, Рул Л.Ф.; Боллаш, Эмили; Джарвис, Келли; Роуз, Майкл Дж.; Баркер, Алекс Дж.; Коллинз, Джереми Д.; Карр, Джеймс С.; Робинсон, Джошуа (26 мая 2017 г.). «Распределение скорости кровотока в нормальной аорте: влияние возраста и пола» . Журнал магнитно-резонансной томографии . 47 (2): 487–498. дои : 10.1002/jmri.25773 . ISSN 1053-1807 . ПМК 5702593 . ПМИД 28556277 .
- ^ Уве Янка, Ганс (январь 1996 г.). «Повышение сердечно-сосудистой заболеваемости и смертности при сахарном диабете: выявление пациентов высокого риска». Исследования диабета и клиническая практика . 30 : С85–С88. дои : 10.1016/s0168-8227(96)80043-x . ISSN 0168-8227 . ПМИД 8964198 .
- ^ Jump up to: а б с д Шин, Ынджи; Ким, Чон Джу; Ли, Сонджун; Ко, Кён Су; Ри, Бён Ду; Хан, Джин; Ким, Нари (23 августа 2018 г.). «Гемодинамика в аорте человека с диабетом с использованием вычислительной гидродинамики» . ПЛОС ОДИН . 13 (8): e0202671. Бибкод : 2018PLoSO..1302671S . дои : 10.1371/journal.pone.0202671 . ISSN 1932-6203 . ПМК 6107202 . ПМИД 30138473 .
- ^ Jump up to: а б с Морбидуччи, Умберто; Понзини, Рафаэле; Галло, Диего; Биньярди, Кристина; Риццо, Джованна (январь 2013 г.). «Граничные условия притока для вычислительной гемодинамики на основе изображений: влияние идеализированных и измеренных профилей скорости в аорте человека». Журнал биомеханики . 46 (1): 102–109. дои : 10.1016/j.jbiomech.2012.10.012 . ISSN 0021-9290 . ПМИД 23159094 .
- ^ Jump up to: а б с Галло, Диего; Гюлан, Утку; Ди Стефано, Антониетта; Понзини, Рафаэле; Люти, Бит; Хольцнер, Маркус; Морбидуччи, Умберто (сентябрь 2014 г.). «Анализ гемодинамики грудной аорты с использованием трехмерной велосиметрии с отслеживанием частиц и вычислительной гидродинамики». Журнал биомеханики . 47 (12): 3149–3155. дои : 10.1016/j.jbiomech.2014.06.017 . ISSN 0021-9290 . ПМИД 25017300 .
- ^ Дойл, Би Джей; Моррис, LG; Калланан, А.; Келли, П.; Ворп, Д.А.; МакГлафлин, ТМ (2008). «3D-реконструкция и изготовление реальных аневризм брюшной аорты: от компьютерной томографии до силиконовой модели». Журнал биомеханической инженерии . 130 (3): 034501. дои : 10.1115/1.2907765 . ISSN 0148-0731 . ПМИД 18532870 .
- ^ Гюлан, Утку; Люти, Бит; Хольцнер, Маркус; Либерзон, Алекс; Цинобер, Аркадий; Кинцельбах, Вольфганг (2 сентября 2012 г.). «Экспериментальное исследование аортального кровотока в восходящей аорте с помощью велоциметрии с отслеживанием частиц» (PDF) . Эксперименты с жидкостями . 53 (5): 1469–1485. Бибкод : 2012ExFl...53.1469G . дои : 10.1007/s00348-012-1371-8 . hdl : 20.500.11850/58740 . ISSN 0723-4864 . S2CID 53508056 .