Конечно-элементный анализ при моделировании структур сердца и аорты

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Трехмерное моделирование различных анатомических структур стало в последнее время самостоятельным направлением топографо-анатомических и биомеханических исследований. Существующие методы визуализации in vivo и количественного анализа in silico позволяют выполнять точное моделирование этих процессов с целью изучения патогенеза заболеваний сердечно-сосудистой системы, прогнозирования рисков, планирования хирургических вмешательств и виртуальной отработки их отдельных этапов.

Цель – разработка методов создания, анализа и валидации персонализированных моделей различных структур сердца и дуги аорты с учетом их морфологических особенностей.

Материал и методы. В ходе работы были использованы 14 компьютерно-томографических исследований рандомизированных больных, не имеющих аномалий и/или патологии сердца, аортального клапана и луковицы аорты. Анализ и дальнейшие преобразования томограмм осуществляли с помощью программного обеспечения (ПО) Vidar DICOM Viewer, SolidWorks 2016, VMTKLab. Для FSI-моделирования дуги аорты по данным функциональной мультиспиральной компьютерной томографической (МСКТ)-коронарографии (женщина, 55 лет) была создана персонализированная модель восходящего отдела аорты и дуги аорты в момент начала систолы. В ПО HyperMesh (Altair Engineering Inc., США) построена сетка конечных элементов проточной области, адвентиции и медии аорты. Для моделирования механических свойств структур аорты применена анизотропная гиперупругая модель материала Хольцапфеля – Гассера – Огдена. Моделирование материалов, постановку граничных условий и анализ взаимодействия жидкости и структуры (англ. fluid-structure interaction, FSI) проводили в ПО Abaqus CAE 6.14 (Simulia, Johnston, США). При создании конечно-элементного шаблона левого желудочка сердца использовали стратегию адаптивного мешинга изображения, предложенную Янгом. Реализация алгоритма выполнена в среде программной разработки IDE PyCharm на языке Python 3.7. Базисом для реализации алгоритма стали библиотеки с открытым исходным кодом (англ. opensource libraries) OpenCV, NumPy, Matplotlib и SciPy.

Результаты. Первым этапом разработки модели аортального клапана стало построение его виртуального 3D-шаблона, после чего была построена целостная геометрическая модель. Следующим этапом работы над шаблоном было преобразование геометрической модели аортального клапана в параметрическую, что было реализовано путем применения встроенного в SolidWorks инструмента «Уравнения». В ходе работы с моделью каких-либо проблем с геометрией при деформации не выявлено. Для моделирования сегмента аорты были использованы данные функциональной МСКТ-коронарографии. На основе этих данных с применением ПО Inobitec DICOM Viewer генерировалась мультипланарная реконструкция зоны интереса, включающая анатомические структуры сердца и дуги аорты. Из полученного набора контуров была создана трехмерная модель, которая затем конвертировалась в полигональную STL-модель (англ. stereolithography). Разработан алгоритм адаптивного мешинга для создания полигонального деформируемого шаблона, применимого для регистрации как сетчатыми методами (B-Spline), так и на основе особенностей изображения (гомологичные пиксели).

Заключение. Разработанная параметрическая 3D-модель анатомических структур аортального клапана способна адекватно изменять свою геометрию при внешних воздействиях и может быть использована в симуляторах эндоваскулярных кардиохирургических вмешательств.

Об авторах

А. А. Смирнов

ГОУ ВО МО Московский государственный областной
университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: savmeda@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2661-3759

Смирнов Александр Александрович – кандидат медицинских наук, доцент, исполняющий обязанности заведующего кафедрой фундаментальных медицинских дисциплин

197082, г. Санкт-Петербург, Лыжный пер., 8–1–366,

142400, Московская обл., г. Ногинск, ул. 3-го Интернационала, 117

Россия

А. Л. Овсепьян

ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)»

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0002-4050-214X

Овсепьян Артур Левонович – магистрант кафедры биотехнических систем

197376, г. Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова, 5

Россия

П. А. Квиндт

ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)»

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0001-8867-6440

Квиндт Павел Александрович – магистрант кафедры биотехнических систем

197376, г. Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова, 5

Россия

Ф. Н. Палеев

ГБУЗ МО «Московский областной научноисследовательский клинический институт им. М.Ф. Владимирского»;
ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр кардиологии» Минздрава России

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0001-9481-9639

Палеев Филипп Николаевич – доктор медицинских наук, профессор, член-корреспондент РАН, заведующий кафедрой терапии факультета усовершенствования врачей ГБУЗ МО «Московский областной научноисследовательский клинический институт им. М.Ф. Владимирского»; первый заместитель генерального директора, заместитель генерального директора по научной работе ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр кардиологии» Минздрава России

129110, г. Москва, ул. Щепкина, 61/2, 

121552, г. Москва, ул. 3-я Черепковская, 15а

Россия

Е. В. Борисова

ГБУЗ МО «Московский областной научно-исследовательский клинический институт им. М.Ф. Владимирского»

Email: fake@neicon.ru

Борисова Екатерина Викторовна – доктор медицинских наук, старший научный сотрудник отделения кардиологии

129110, г. Москва, ул. Щепкина, 61/2

Россия

Е. В. Яковлев

ГОУ ВО МО Московский государственный областной
университет

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0002-8435-7562

Яковлев Евгений Васильевич – кандидат медицинских наук, доцент кафедры фундаментальных медицинских дисциплин

142400, Московская обл., г. Ногинск, ул. 3-го Интернационала, 117

Россия

Список литературы

  1. Гейдаров НА, Гайнуллова КС, Дрыгина ОС. Компьютерные методы моделирования течения крови в задачах кардиологии и кардиохирургии. Комплексные проблемы сердечно-сосудистых заболеваний. 2018;7(2):129–136. doi: 10.17802/2306-1278-2018-7-2-129-136.
  2. Bahraseman HG, Languri EM, Yahyapourjalaly N, Espino DM. Fluid-structure interaction modeling of aortic valve stenosis at different heart rates. Acta Bioeng Biomech. 2016;18(3):11–20.
  3. Mao W, Caballero A, McKay R, Primiano C, Sun W. Fully-coupled fluid-structure interaction simulation of the aortic and mitral valves in a realistic 3D left ventricle model. PLoS One. 2017;12(9):e0184729. doi: 10.1371/journal.pone.0184729.
  4. Gilmanov A, Barker A, Stolarski H, Sotiropoulos F. Image-guided fluid-structure interaction simulation of transvalvular hemodynamics: Quantifying the effects of varying aortic valve leaflet thickness. Fluids. 2019;4(3):119. doi: 10.3390/fluids4030119.
  5. Kunzelman KS, Grande KJ, David TE, Cochran RP, Verrier ED. Aortic root and valve relationships. Impact on surgical repair. J Thorac Cardiovasc Surg. 1994;107(1):162–170.
  6. Шихвердиев НН, Марченко СП. Основы реконструктивной хирургии клапанов сердца. СПб.: Дитон; 2007. 340 с.
  7. Spühler JH, Jansson J, Jansson N, Hoffman J. 3D Fluid-Structure Interaction Simulation of Aortic Valves Using a Unified Continuum ALE FEM Model. Front Physiol. 2018;9:363. doi: 10.3389/fphys.2018.00363.
  8. Колсанов АВ, Манукян АА, Зельтер ПМ, Чаплыгин СС, Капишников АВ. Виртуальное моделирование операции на печени на основе данных компьютерной томографии. Анналы хирургической гепатологии. 2016;21(4):16–22. doi: 10.16931/1995-5464.2016416-22.
  9. Колсанов АВ, Мякотных МН, Миронов АА, Канаев ЕИ. 3D-анатомия конфлюэнса воротной вены по данным компьютерной томографии. Оперативная хирургия и клиническая анатомия (Пироговский научный журнал). 2020;4(1):9–18. doi: 10.17116/operhirurg202040119.
  10. Колсанов АВ, Зельтер ПМ, Хобта РВ, Чаплыгин СС, Манукян АА. Первые результаты применения интраоперационной навигации на основе данных КТ и МРТ у пациента с опухолью межжелудочковой перегородки. Российский электронный журнал лучевой диагностики. 2020;10(4): 271–276. doi: 10.21569/2222-7415-2020-10-4-271-276.
  11. Ovsepyan AL, Kvindt PA, Pustozerov EA. Development of the Software Complex for Planning and Simulation of Robot-Assisted Radical Prostatectomy. 2018 Third International Conference on Human Factors in Complex Technical Systems and Environments (ERGO) [Internet]. IEEE. 2018. doi: 10.1109/ERGO.2018.8443860.
  12. Колсанов АВ, Воронин АС. Программа для отработки алгоритма выполнения хирургических операций «Виртуальный хирург». Свид. о регистрации программы для ЭВМ RU 2019619242 от 15.07.2019.
  13. Колсанов АВ, Линева ОИ, Иванова ВД. Разработка и внедрение российских симуляционных и виртуальных технологий в современный образовательный процесс. Акушерство и гинекология. 2016;(7):83–87. doi: 10.18565/aig.2016.7.83-87.
  14. Ovsepian A, Smirnov A, Dydykin S, Vasil'ev Yu, Trunin E, Shatunova O, Aleksandrov A, Ostyakova A, Utkin A. Personalized FSI-modeling of the aortic bulb and arch to predict its mechanical behavior and assess the loads during the cardiac cycle. Archiv Euromedica. 2021;11(2): 13–16. doi: 10.35630/2199-885X/2021/11/2/3.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Смирнов А.А., Овсепьян А.Л., Квиндт П.А., Палеев Ф.Н., Борисова Е.В., Яковлев Е.В., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах