Patientenspezifische Simulation der aortalen Blutströmung unter Berücksichtigung der Gefäßwandinteraktion
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Aortale Pathologien wie Aneurysmen (Aussackungen) oder Stenosen (Verengungen) lassen sich zwar relativ leicht diagnostizieren, ihre Behandlung erfordert jedoch eine sorgfältige Risikostratifizierung. Es gilt beispielsweise die Wahrscheinlichkeit lebensbedrohlicher Entwicklungen wie die Gefäßruptur gegen die Risiken eines aortenchirurgischen Eingriffs abzuwägen. Eine zuverlässige Prognose ist jedoch häufig nicht möglich. Patientenspezifische Strömungs-Struktur-gekoppelte Simulationen gelten als erfolgsversprechender Weg, eine differenziertere Beurteilung zu ermöglichen, indem etwa aus berechneten Druck- und Spannungsverteilungen neue Indikatoren für die Prognose abgeleitet werden. Solche Simulationen erfordern hinreichend genaue und patientenspezifische physikalische Modelle ebenso wie robuste mathematische Formulierungen und Löser. Zudem müssen Parameter und Randbedingungen korrekt gewählt werden. In diesem Projekt wurde ein Verfahren zur gekoppelten Simulation von Blutströmung und Gefäßwandverhalten aufgebaut. Es umfasst die Segmentierung tomographischer Bilddaten, die Erstellung und Vernetzung geometrischer Modelle, die Wahl realistischer Randbedingungen und die numerische Simulation selbst. Besonderes Augenmerk wurde darauf gelegt, die Komplexität der Simulationen zu reduzieren und diese somit klinischen Forschungsprojekten leichter zugänglich zu machen. Durch die sorgfältige physikalische Modellierung und die ausgiebige Analyse des Einflusses verschiedener Parameter und Modellvarianten ist es gelungen, zahlreiche Optimierungsfunktionen zu entwickeln, mit denen automatisch bestimmt wird, was bislang manuell vorgegeben werden musste. Damit wurde ein vereinfachtes und zugleich zuverlässiges Simulationssystem für aortale Pathologien etabliert. Das System wurde anhand von Datensätzen von Tieren, von gesunden Probanden und Patienten mit Aortenaneurysma evaluiert. In Zukunft soll das Modell um Stents und Endoprothesen erweitert werden.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- Automatic generation of individual finite-element models for computational fluid dynamics and computational structure mechanics simulations in the arteries. Proc. International Conference on Computational Methods in Sciences and Engineering (ICCMSE), vol. 1148, pp. 133–136, 2008
D. Hazer, E. Schmidt, R. Unterhinninghofen, G. M. Richter and R. Dillmann
- Imagebased biomechanical modeling of aortic wall stress and vessel deformation: response to pulsatile arterial pressure simulations. Proc. SPIE Medical Imaging, vol. 6916, p. 69160L, 2008
D. Hazer, M. Bauer, R. Unterhinninghofen, R. Dillmann and G. Richter
- Automated Patient-Specific Modeling of Blood Flow and Vessel Wall Mechanics in Aortic Pathology. Ph.D. dissertation, Karlsruhe Institute of Technology, 2009
D. Hazer
- Computational biomechanics and experimental validation of vessel deformation based on 4D-CT imaging of the porcine aorta. Proc. SPIE Medical Imaging, vol. 7262, p. 72621F, 2009
D. Hazer, E. A. Finol, M. Kostrzewa, M. Kopaigorenko, G. M. Richter and R. Dillmann
- Flow-based segmentation of the large thoracic arteries in tridirectional phase-contrast MRI. Proc. SPIE Medical Imaging, vol. 7259, p.725914, 2009
M. Schmidt, R. Unterhinninghofen, S. Ley and R. Dillmann
- Computational blood flow and vessel wall modeling in a CT-based thoracic aorta after stent-graft implantation. Proc. SPIE Medical Imaging, vol. 7626, p. 76260K, 2010
D. Hazer, M. Stoll, E. Schmidt, G. Richter and R. Dillmann
