Robuste Blutdruckberechnung mittels physikalischer Regularisierung von Daten der Phasenkontrast-Magnetresonanztomographie
Zusammenfassung der Projektergebnisse
In der kardiovaskulären Diagnostik stellt die Form einer krankhaften Gefäßveränderung nur einen Aspekt dar, der beim jeweiligen Patienten beurteilt werden muss. Die lokalen Auswirkungen der Gefäßpathologie auf den Blutdruck sind ebenfalls von entscheidender Bedeutung zur Risikobewertung und Therapieentscheidung. Im klinischen Umfeld lassen sich detaillierte Blutdruckwerte bisher nur durch intravaskuläre Katheter bzw. durch Simulationen mittels Computational Fluid Dynamics (CFD) bestimmen. Für den klinischen Einsatz sind diese Techniken allerdings wegen der Invasivität der Kathetersondierung bzw. des hohen Modellierungsaufwandes der CFD nur bedingt geeignet. Abhilfe könnte die Berechnung von Blutdruckwerten aus Strömungsdaten der Phasenkontrast-Magnetresonanztomographie (MRT) schaffen, wobei die Strömungsdaten als zeitlich aufgelöste, dreidimensionale Vektorfelder der Strömungsgeschwindigkeiten vorliegen. In diesem Projekt wurde ein Gesamtverfahren zur Bestimmung zeitabhängiger Blutdruckfelder in den herznahen Gefäßen des Menschen entwickelt, das auf Strömungsdaten der Magnetresonanztomographie basiert. Dazu wurden bislang nur getrennt bekannte Ansätze zur Berechnung der räumlichen und der zeitlichen Blutdruckinformation vereint. Durch den Einsatz spezialisierter Teilverfahren in allen Einzelschritten der Prozesskette gelang es, die in früheren Ansätzen eingeschränkte Genauigkeit auf rauschbehafteten MRT-Bildern zu steigern. Insbesondere ist hier die Möglichkeit der Verwendung eines Flussdatenmodells zu nennen, welches eine Repräsentation der gemessenen Flussgeschwindigkeiten durch kontinuierliche Funktionen in Kombination mit Regularisierungsverfahren darstellt. Das Gesamtverfahren wurde in ein Softwaresystem integriert, in dem geeignete Werkzeuge eine effiziente Auswertung der Blutdruckwerte ermöglichen. Eine umfassende Evaluation mit Hilfe von experimentellen Phantomaufbauten und Datensätzen von Probanden und Patienten konnte abschließend die Leistungsfähigkeit des Gesamtverfahrens aufzeigen und eine Einschätzung des medizinischen Mehrwertes liefern.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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“Estimation of aortic pressure waveforms from 4D phase-contrast MRI,” Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc, pp. 731–734, 2013
M. Delles, F. Rengier, Y. Jeong, H. von Tengg-Kobligk, S. Ley, H.-U. Kauczor, R. Dillmann, and R. Unterhinninghofen
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“MRI-based hemodynamical analysis in patients with surgically treated aortic coarctations,” in Proc. SPIE Medical Imaging: Biomedical Applications in Molecular, Structural, and Functional Imaging, vol. 8672, p. 867209, 2013
M. Delles, M. Noe, Y. Jeong, S. Ley, H. von Tengg-Kobligk, H.-U. Kauczor, R. Dillmann, and R. Unterhinninghofen
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“Bestimmung zeitabhängiger Blutdruckfelder aus Strömungsdaten der Magnetresonanztomographie,” Dissertation, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2014
M. Delles
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“Non-invasive computation of aortic pressure maps: A phantom-based study of two approaches,” in Proc. SPIE Medical Imaging: Biomedical Applications in Molecular, Structural, and Functional Imaging, vol. 9038, p. 9038N, 2014
M. Delles, S. Schalck, Y. Chassein, T. Müller, F. Rengier, S. Speidel, H. von Tengg- Kobligk, H.-U. Kauczor, R. Dillmann, and R. Unterhinninghofen
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“Noninvasive Pressure Difference Mapping Derived from 4D Flow MRI in Patients with Unrepaired and Repaired Aortic Coarctation,” Cardiovascular Diagnosis and Therapy, vol. 4, no. 2, 2014
F. Rengier, M. Delles, J. Eichhorn, Y. Azad, H. von Tengg-Kobligk, J. Ley- Zaporozhan, R. Dillmann, H.U. Kauczor, R. Unterhinninghofen, S. Ley
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“Noninvasive 4D pressure difference mapping derived from 4D flow MRI in patients with repaired aortic coarctation: comparison with young healthy volunteers”. The International Journal of Cardiovascular Imaging, April 2015, Volume 31, Issue 4, pp 823–830
F. Rengier, M. Delles, J. Eichhorn, Y. Azad, H. von Tengg-Kobligk, J. Ley- Zaporozhan, R. Dillmann, H.U. Kauczor, R. Unterhinninghofen, S. Ley
