Hemodynamika aorty - Hemodynamics of the aorta

Anatomické umístění hrudní aorty

The hemodynamika aorty je pokračující pole výzkumu, jehož cílem je identifikovat, jaké proudění a následné síly se vyskytují v EU hrudní aorta. Tyto vzorce a síly se používají k identifikaci přítomnosti a závažnosti kardiovaskulární choroby jako aneuryzma aorty a ateroskleróza.[1] Některé z metod používaných ke studiu hemodynamiky toku aorty jsou skeny pacientů, výpočetní modely dynamiky tekutin, a velocimetrie pro sledování částic (PTV). Informace shromážděné prostřednictvím těchto studií lze použít pro plánování chirurgického zákroku a vývoj implantátů.[2] Lepší porozumění tomuto tématu snižuje úmrtnost související s kardiovaskulárními chorobami.

Obecné vzory proudění

Průměrná rychlost v aortě se mění v průběhu srdečního cyklu. V době systola střední rychlost stoupá k vrcholu, poté klesá během diastola. Tento vzorec se opakuje s každým mačkáním srdce. Nejvyšší rychlosti se nacházejí na výstupu z ventilu během systoly. V této fázi lze většinu toku popsat pomocí vektorů rychlostí kolmých ke vstupu, ale jsou přítomny rovinné rychlosti tečné k toku.[3] Jak se cesta začíná křivit ve vzestupné aortě, krev směrem ven z oblouku má tendenci rotovat směrem k vnitřní stěně, což způsobuje spirálovitý vzor, ​​který je pozorován u většiny jedinců. Když se krev pohybuje do aortálního oblouku, oblast s nejvyšší rychlostí má tendenci být na vnitřní stěně. Spirálovitý tok ve vzestupné aortě a aortální oblouk pomáhají snižovat stagnaci toku a zvyšovat transport kyslíku.[4] Jak se krev pohybuje do sestupné aorty, rotace v toku jsou méně přítomné. Fyziologické abnormality způsobené tvorbou moru nebo aneuryzmatem vedou ke spirálovým tokům a tokům vysoké rychlosti v místech, kde by normálně nebyly přítomné nebo tak výrazné. Abnormální oblasti s vysokou rychlostí generují vyšší míru smykového napětí stěny než obvykle a přispívají ke stenóze a další tvorbě plaku.[5] Abnormální spirálové struktury vystavují tkáň nízkým střihovým namáháním, které by za normálních okolností nezažila. Simulace těchto modelů proudění se snaží zjistit, jaké jsou normální podmínky smykového napětí stěny a spirálovité proudy přítomné na konkrétním místě v aortě.

Vliv věku a pohlaví

Při hodnocení významnosti hemodynamiky pacienta hraje roli jejich věk a pohlaví.[6] Každý jednotlivec bude mít specifické aortální geometrie, ale trendy lze identifikovat při sledování skupiny. Jak se zvyšuje věk, průměr aorty má tendenci se zvyšovat a maximální rychlost systolického toku má tendenci se snižovat, dokud pacienti nedosáhnou věku více než 60 let.[6] U pacientů starších 60 let dochází ke zvýšení maximální systolické rychlosti.[6] Zatímco obě pohlaví zažívají stejný vzorec změny rychlosti s věkem, muži mají tendenci zažívat širší rozsah a vyšší maximální rychlost s věkem.

Účinek cukrovky

Diabetes mellitus (cukrovka) je významným rizikovým faktorem pro kardiovaskulární onemocnění.[7] Přítomnost cukrovky ovlivňuje dynamická viskozita krve a dodržování aortálních stěn.[8] Dynamická viskozita krve, kde je přítomen diabetes, je vyšší než viskozita zdravé krve, takže je mírně méně odolná vůči proudění. The Youngův modul stěn aorty, kde je přítomna cukrovka, je vyšší než u zdravého pacienta, což ztuhne. Při porovnání CFD modelů normálních vlastností krve a stěn s CFD modely, kde vlastnosti krve a stěn replikují vlastnosti jedince s diabetem, bylo zjištěno, že modely s diabetem mají nižší střední rychlost.[8] Rovněž je pozorováno, že výstupní rychlost sestupné aorty je v modelu diabetu nižší.[8] Krevní tlak v modelu s diabetem je nižší než v kontrolním modelu, ale střední tlaky celé aorty jsou mezi oběma modely podobné.[8]

Modelování toku aorty

CFD modelování aorty

Modely CFD umožňují vědcům obnovit toky probíhající v aortě a vyhodnotit faktory, které nelze získat pomocí běžných skenů pacientů. Mezi tyto faktory patří smykové napětí ve stěně a helicita. Tyto faktory se poté použijí k vyhodnocení progrese a závažnosti kardiovaskulárních onemocnění.

Specifické informace pro pacienta

Za účelem replikace geometrií specifických pro pacienta a CT vyšetření nebo je provedena MRI.[2] Z tohoto skenování lze digitálně rekonstruovat vstup, různé výstupy a stěny, aby se vytvořil ovládání hlasitosti. Běžným softwarem používaným ke konstrukci geometrie a diskretizaci sítě je ANSYS. Vstup je označen jako průřez přímo nad aortální chlopně. Zásuvky jsou označeny jako brachiocefalická tepna, vlevo a vpravo společná krční tepna, podklíčkové tepny a sestupná aorta.

Aby se replikovaly rychlosti proudění, které se vyskytují u jednotlivých pacientů a PC-MRI je vzat. PC-MRI může být 1D, 3D nebo 4D. 1D PC-MRI zachycují rychlost pouze v jednom směru, obvykle axiálně se vstupem. 4D PC-MRI dokáže zachytit axiální rychlost v rovině, stejně jako ortogonální v rovině. Přestože 4D PC-MRI poskytují přesnější a užitečnější informace o toku, 1D PC-MRI se běžněji používají a používají při CFD modelování aorty.[9] Napětí ve smyku stěny a helicita toku bývají ovlivňovány tím, jaký typ informace o rychlosti je použit v modelu.[9]

Okrajové podmínky

Existuje řada toků, které byly modelovány a studovány jako okrajová podmínka vstupu. Některé zjednodušené toky zahrnují průtok zátky, parabolický tok, lineární smykový tok a zkosený kubický tok.[2] Jako přesnější vstupní podmínky lze použít 1D a 3D toky generované ze skenů pacientů.[9] 1D toky zahrnují variabilitu rychlosti od normálu k vstupu specifickou pro pacienta. 3D toky zahrnují rychlosti specifické pro pacienta ve vstupní rovině navíc k rychlostem normálním ke vstupu. Přesnější vstupní podmínky se často nepoužívají, protože je nutná vysoká akviziční doba a nízké prostorové rozlišení PC-MRI.[1]

V každém modelu specifickém pro pacienta existuje více prodejen. Nejběžnějšími hraničními podmínkami výstupu jsou dva a tři prvky Windkessel modely.[2] Dvouprvkový model Windkessel replikuje viskózní odpor bezprostředně za výstupem a tříprvkový model Windkessel odpovídá odporu kapiláry a venózní oběh.[2] Při srovnání výsledků těchto dvou výstupních podmínek není významný rozdíl ve smykovém napětí stěny.[2] Bylo zjištěno, že okrajová podmínka výstupu má vliv na menší celkový průtok než okrajová podmínka vstupu.[2] Z tohoto důvodu byla ve většině studií CFD více zaměřena vstupní okrajová podmínka.

Omezení v modelování

Protože v modelech CFD neexistuje žádný standard pro nastavení okrajové podmínky vstupu, je nutné je ověřit pomocí experimentálních výsledků. Tyto výsledky lze získat buď měřením in vivo pomocí 4D PC-MRI. 4D PC-MRI jsou také omezené, protože doba pořízení je vysoká, prostorové a časové rozlišení je nízké a poměr signálu k šumu je také nízký.[10]

Velocimetrie pro sledování částic

Velocimetrie pro sledování částic (PTV) umožňuje výzkumným pracovníkům vytvořit experimentální nastavení pro vyhodnocení vzorců aortálního toku.

Metody

K získání geometrie aorty se pacientovi provede CT nebo MRI. Informace z tohoto skenování se poté použijí k vytvoření fyzického modelu vyrobeného z průhledný silikonový materiál.[11] Použitý materiál může být buď poddajný, aby bylo možné replikovat dilataci ventilu, nebo tuhý.[10][1] Pracovní tekutina v modelu by měla mít a index lomu aby odpovídalo materiálu použitému k vytvoření modelu. Fluorescenční indikátory v pracovní tekutině jsou osvětleny laserem v požadovaném objemu. Jediný vysokorychlostní fotoaparát lze použít k zachycení čtyř samostatných obrazů se stejným osvětleným objemem pomocí rozdělovače obrazu a čtyř zrcadel.[12]

Pulzující tok aorty je replikován a komorové asistenční zařízení (VAD). VAD je poháněn čerpadlem s průběhem vlny, aby replikoval systolu a diastolu toku. Když je čerpadlo v provozu, vysokorychlostní kamera shromažďuje obrazy sledovacích látek v rámci vyšetřovaného svazku. Z pohybu částic od rámu k rámu lze vytvořit 3D profil rychlosti zkoumaného objemu. Zaměření na různé regulační objemy v rámci modelu umožňuje vytváření rychlostních profilů na různých místech v aortě.

Aplikace výsledků

Informace o rychlosti PTV lze použít místo informací 4D PC-MRI v modelu CFD.[10] Informace o 3D rychlosti ze vstupu modelu PTV lze použít jako okrajovou podmínku vstupu v modelu CFD. Tento model CFD pak může vyřešit smykové napětí stěny. Informace o rychlosti z PTV lze také použít k vytvoření simulace MRI.[1] Simulaci MRI lze poté použít k hodnocení progrese kardiovaskulárních onemocnění.

Reference

  1. ^ A b C d Gülan, Utku; Calen, Christelle; Duru, Firat; Holzner, Markus (červenec 2018). „Průtoky krve a ztráta tlaku ve vzestupné aortě: srovnávací studie fyziologických a aneuryzmatických podmínek“. Journal of Biomechanics. 76: 152–159. doi:10.1016 / j.jbiomech.2018.05.033. ISSN  0021-9290. PMID  29907330.
  2. ^ A b C d E F G Madhavan, Sudharsan; Kemmerling, Erica M. Cherry (2018-05-30). "Vliv okrajových podmínek na vstupu a výstupu v obrazovém CFD modelování toku aorty". Biomedicínské inženýrství OnLine. 17 (1): 66. doi:10.1186 / s12938-018-0497-1. ISSN  1475-925X. PMC  5975715. PMID  29843730.
  3. ^ Pirola, S .; Jarral, O. A .; O'Regan, D. P .; Asimakopoulos, G .; Anderson, J. R .; Pepper, J. R .; Athanasiou, T .; Xu, X. Y. (červen 2018). „Výpočtová studie hemodynamiky aorty pro pacienty s abnormální aortální chlopní: Význam sekundárního průtoku na vstupu stoupající aorty“. APL Bioinženýrství. 2 (2): 026101. doi:10.1063/1.5011960. hdl:10044/1/57522. ISSN  2473-2877. PMC  6481743. PMID  31069298.
  4. ^ Liu, Siao; Fan, Yubo; Deng, Xiaoyan (2009-12-24). „Vliv spirálního toku na transport kyslíku v aortě: numerická studie“. Annals of Biomedical Engineering. 38 (3): 917–926. doi:10.1007 / s10439-009-9878-8. ISSN  0090-6964. PMID  20033776.
  5. ^ Cecchi, Emanuele; Giglioli, Cristina; Valente, Serafina; Lazzeri, Chiara; Gensini, Gian Franco; Abbate, Rosanna; Mannini, Lucia (únor 2011). "Role hemodynamického smykového stresu při kardiovaskulárních onemocněních". Ateroskleróza. 214 (2): 249–256. doi:10.1016 / j.atheroskleróza.2010.09.008. ISSN  0021-9150. PMID  20970139.
  6. ^ A b C Garcia, Julio; van der Palen, Roel L.F .; Bollache, Emilie; Jarvis, Kelly; Rose, Michael J .; Barker, Alex J .; Collins, Jeremy D .; Carr, James C .; Robinson, Joshua (2017-05-26). „Distribuce rychlosti průtoku krve v normální aortě: Vliv věku a pohlaví“. Journal of Magnetic Resonance Imaging. 47 (2): 487–498. doi:10,1002 / jmri.25773. ISSN  1053-1807. PMC  5702593. PMID  28556277.
  7. ^ Uwe Janka, Hans (leden 1996). „Zvýšená kardiovaskulární morbidita a mortalita na diabetes mellitus: identifikace vysoce rizikového pacienta“. Výzkum diabetu a klinická praxe. 30: S85 – S88. doi:10.1016 / s0168-8227 (96) 80043-x. ISSN  0168-8227. PMID  8964198.
  8. ^ A b C d Shin, Eunji; Kim, Jung Joo; Lee, Seonjoong; Ko, Kyung Soo; Rhee, Byoung Doo; Han, Jin; Kim, Nari (2018-08-23). "Hemodynamika u diabetické lidské aorty pomocí výpočetní dynamiky tekutin". PLOS ONE. 13 (8): e0202671. doi:10.1371 / journal.pone.0202671. ISSN  1932-6203. PMC  6107202. PMID  30138473.
  9. ^ A b C Morbiducci, Umberto; Ponzini, Raffaele; Gallo, Diego; Bignardi, Cristina; Rizzo, Giovanna (leden 2013). „Přítokové okrajové podmínky pro obrazovou výpočetní hemodynamiku: Dopad idealizovaných versus měřených rychlostních profilů v lidské aortě“. Journal of Biomechanics. 46 (1): 102–109. doi:10.1016 / j.jbiomech.2012.10.012. ISSN  0021-9290. PMID  23159094.
  10. ^ A b C Gallo, Diego; Gülan, Utku; Di Stefano, Antonietta; Ponzini, Raffaele; Lüthi, Beat; Holzner, Markus; Morbiducci, Umberto (září 2014). „Analýza hemodynamiky hrudní aorty pomocí 3D velocimetrie pro sledování částic a výpočetní dynamiky tekutin“. Journal of Biomechanics. 47 (12): 3149–3155. doi:10.1016 / j.jbiomech.2014.06.017. ISSN  0021-9290. PMID  25017300.
  11. ^ Doyle, B. J .; Morris, L. G .; Callanan, A .; Kelly, P .; Vorp, D. A .; McGloughlin, T. M. (2008). "3D rekonstrukce a výroba skutečných břišních aortálních aneuryzmat: od CT skenování po silikonový model". Journal of Biomechanical Engineering. 130 (3): 034501. doi:10.1115/1.2907765. ISSN  0148-0731. PMID  18532870.
  12. ^ Gülan, Utku; Lüthi, Beat; Holzner, Markus; Liberzon, Alex; Tsinober, Arkady; Kinzelbach, Wolfgang (02.09.2012). "Experimentální studie toku aorty ve vzestupné aortě pomocí částicové sledovací rychlosti" (PDF). Experimenty s tekutinami. 53 (5): 1469–1485. doi:10.1007 / s00348-012-1371-8. ISSN  0723-4864.

externí odkazy