Augmented Image-Guidance for Transcatheter Aortic Valve Implantation

The introduction of transcatheter aortic valve implantation (TAVI), an innovative stent-based technique for delivery of a bioprosthetic valve, has resulted in a paradigm shift in treatment options for elderly patients with aortic stenosis. While there have been major advancements in valve design and access routes, TAVI still relies largely on single-plane fluoroscopy for intraoperative navigation and guidance, which provides only gross imaging of anatomical structures. Inadequate imaging leading to suboptimal valve positioning contributes to many of the early complications experienced by TAVI patients, including valve embolism, coronary ostia obstruction, paravalvular leak, heart block, and secondary nephrotoxicity from contrast use. A potential method of providing improved image-guidance for TAVI is to combine the information derived from intra-operative fluoroscopy and TEE with pre-operative CT data. This would allow the 3D anatomy of the aortic root to be visualized along with real-time information about valve and prosthesis motion. The combined information can be visualized as a `merged\u27 image where the different imaging modalities are overlaid upon each other, or as an `augmented\u27 image, where the location of key target features identified on one image are displayed on a different imaging modality. This research develops image registration techniques to bring fluoroscopy, TEE, and CT models into a common coordinate frame with an image processing workflow that is compatible with the TAVI procedure. The techniques are designed to be fast enough to allow for real-time image fusion and visualization during the procedure, with an intra-procedural set-up requiring only a few minutes. TEE to fluoroscopy registration was achieved using a single-perspective TEE probe pose estimation technique. The alignment of CT and TEE images was achieved using custom-designed algorithms to extract aortic root contours from XPlane TEE images, and matching the shape of these contours to a CT-derived surface model. Registration accuracy was assessed on porcine and human images by identifying targets (such as guidewires or coronary ostia) on the different imaging modalities and measuring the correspondence of these targets after registration. The merged images demonstrated good visual alignment of aortic root structures, and quantitative assessment measured an accuracy of less than 1.5mm error for TEE-fluoroscopy registration and less than 6mm error for CT-TEE registration. These results suggest that the image processing techniques presented have potential for development into a clinical tool to guide TAVI. Such a tool could potentially reduce TAVI complications, reducing morbidity and mortality and allowing for a safer procedure

Computer Vision Techniques for Transcatheter Intervention

Minimally invasive transcatheter technologies have demonstrated substantial promise for the diagnosis and treatment of cardiovascular diseases. For example, TAVI is an alternative to AVR for the treatment of severe aortic stenosis and TAFA is widely used for the treatment and cure of atrial fibrillation. In addition, catheter-based IVUS and OCT imaging of coronary arteries provides important information about the coronary lumen, wall and plaque characteristics. Qualitative and quantitative analysis of these cross-sectional image data will be beneficial for the evaluation and treatment of coronary artery diseases such as atherosclerosis. In all the phases (preoperative, intraoperative, and postoperative) during the transcatheter intervention procedure, computer vision techniques (e.g., image segmentation, motion tracking) have been largely applied in the field to accomplish tasks like annulus measurement, valve selection, catheter placement control, and vessel centerline extraction. This provides beneficial guidance for the clinicians in surgical planning, disease diagnosis, and treatment assessment. In this paper, we present a systematical review on these state-of-the-art methods.We aim to give a comprehensive overview for researchers in the area of computer vision on the subject of transcatheter intervention. Research in medical computing is multi-disciplinary due to its nature, and hence it is important to understand the application domain, clinical background, and imaging modality so that methods and quantitative measurements derived from analyzing the imaging data are appropriate and meaningful. We thus provide an overview on background information of transcatheter intervention procedures, as well as a review of the computer vision techniques and methodologies applied in this area

Aortography Keypoint Tracking for Transcatheter Aortic Valve Implantation Based on Multi-Task Learning

Currently, transcatheter aortic valve implantation (TAVI) represents the most efficient treatment option for patients with aortic stenosis, yet its clinical outcomes largely depend on the accuracy of valve positioning that is frequently complicated when routine imaging modalities are applied. Therefore, existing limitations of perioperative imaging underscore the need for the development of novel visual assistance systems enabling accurate procedures. In this paper, we propose an original multi-task learning-based algorithm for tracking the location of anatomical landmarks and labeling critical keypoints on both aortic valve and delivery system during TAVI. In order to optimize the speed and precision of labeling, we designed nine neural networks and then tested them to predict 11 keypoints of interest. These models were based on a variety of neural network architectures, namely MobileNet V2, ResNet V2, Inception V3, Inception ResNet V2 and EfficientNet B5. During training and validation, ResNet V2 and MobileNet V2 architectures showed the best prediction accuracy/time ratio, predicting keypoint labels and coordinates with 97/96% accuracy and 4.7/5.6% mean absolute error, respectively. Our study provides evidence that neural networks with these architectures are capable to perform real-time predictions of aortic valve and delivery system location, thereby contributing to the proper valve positioning during TAVI

Interfaces for Modular Surgical Planning and Assistance Systems

Modern surgery of the 21st century relies in many aspects on computers or, in a wider sense, digital data processing. Department administration, OR scheduling, billing, and - with increasing pervasion - patient data management are performed with the aid of so called Surgical Information Systems (SIS) or, more general, Hospital Information Systems (HIS). Computer Assisted Surgery (CAS) summarizes techniques which assist a surgeon in the preparation and conduction of surgical interventions. Today still predominantly based on radiology images, these techniques include the preoperative determination of an optimal surgical strategy and intraoperative systems which aim at increasing the accuracy of surgical manipulations. CAS is a relatively young field of computer science. One of the unsolved "teething troubles" of CAS is the absence of technical standards for the interconnectivity of CAS system. Current CAS systems are usually "islands of information" with no connection to other devices within the operating room or hospital-wide information systems. Several workshop reports and individual publications point out that this situation leads to ergonomic, logistic, and economic limitations in hospital work. Perioperative processes are prolonged by the manual installation and configuration of an increasing amount of technical devices. Intraoperatively, a large amount of the surgeons'' attention is absorbed by the requirement to monitor and operate systems. The need for open infrastructures which enable the integration of CAS devices from different vendors in order to exchange information as well as commands among these devices through a network has been identified by numerous experts with backgrounds in medicine as well as engineering. This thesis contains two approaches to the integration of CAS systems: - For perioperative data exchange, the specification of new data structures as an amendment to the existing DICOM standard for radiology image management is presented. The extension of DICOM towards surgical application allows for the seamless integration of surgical planning and reporting systems into DICOM-based Picture Archiving and Communication Systems (PACS) as they are installed in most hospitals for the exchange and long-term archival of patient images and image-related patient data. - For the integration of intraoperatively used CAS devices, such as, e.g., navigation systems, video image sources, or biosensors, the concept of a surgical middleware is presented. A c++ class library, the TiCoLi, is presented which facilitates the configuration of ad-hoc networks among the modules of a distributed CAS system as well as the exchange of data streams, singular data objects, and commands between these modules. The TiCoLi is the first software library for a surgical field of application to implement all of these services. To demonstrate the suitability of the presented specifications and their implementation, two modular CAS applications are presented which utilize the proposed DICOM extensions for perioperative exchange of surgical planning data as well as the TiCoLi for establishing an intraoperative network of autonomous, yet not independent, CAS modules.Die moderne Hochleistungschirurgie des 21. Jahrhunderts ist auf vielerlei Weise abhängig von Computern oder, im weiteren Sinne, der digitalen Datenverarbeitung. Administrative Abläufe, wie die Erstellung von Nutzungsplänen für die verfügbaren technischen, räumlichen und personellen Ressourcen, die Rechnungsstellung und - in zunehmendem Maße - die Verwaltung und Archivierung von Patientendaten werden mit Hilfe von digitalen Informationssystemen rationell und effizient durchgeführt. Innerhalb der Krankenhausinformationssysteme (KIS, oder englisch HIS) stehen für die speziellen Bedürfnisse der einzelnen Fachabteilungen oft spezifische Informationssysteme zur Verfügung. Chirurgieinformationssysteme (CIS, oder englisch SIS) decken hierbei vor allen Dingen die Bereiche Operationsplanung sowie Materialwirtschaft für spezifisch chirurgische Verbrauchsmaterialien ab. Während die genannten HIS und SIS vornehmlich der Optimierung administrativer Aufgaben dienen, stehen die Systeme der Computerassistierten Chirugie (CAS) wesentlich direkter im Dienste der eigentlichen chirugischen Behandlungsplanung und Therapie. Die CAS verwendet Methoden der Robotik, digitalen Bild- und Signalverarbeitung, künstlichen Intelligenz, numerischen Simulation, um nur einige zu nennen, zur patientenspezifischen Behandlungsplanung und zur intraoperativen Unterstützung des OP-Teams, allen voran des Chirurgen. Vor allen Dingen Fortschritte in der räumlichen Verfolgung von Werkzeugen und Patienten ("Tracking"), die Verfügbarkeit dreidimensionaler radiologischer Aufnahmen (CT, MRT, ...) und der Einsatz verschiedener Robotersysteme haben in den vergangenen Jahrzehnten den Einzug des Computers in den Operationssaal - medienwirksam - ermöglicht. Weniger prominent, jedoch keinesfalls von untergeordnetem praktischen Nutzen, sind Beispiele zur automatisierten Überwachung klinischer Messwerte, wie etwa Blutdruck oder Sauerstoffsättigung. Im Gegensatz zu den meist hochgradig verteilten und gut miteinander verwobenen Informationssystemen für die Krankenhausadministration und Patientendatenverwaltung, sind die Systeme der CAS heutzutage meist wenig oder überhaupt nicht miteinander und mit Hintergrundsdatenspeichern vernetzt. Eine Reihe wissenschaftlicher Publikationen und interdisziplinärer Workshops hat sich in den vergangen ein bis zwei Jahrzehnten mit den Problemen des Alltagseinsatzes von CAS Systemen befasst. Mit steigender Intensität wurde hierbei auf den Mangel an infrastrukturiellen Grundlagen für die Vernetzung intraoperativ eingesetzter CAS Systeme miteinander und mit den perioperativ eingesetzten Planungs-, Dokumentations- und Archivierungssystemen hingewiesen. Die sich daraus ergebenden negativen Einflüsse auf die Effizienz perioperativer Abläufe - jedes Gerät muss manuell in Betrieb genommen und mit den spezifischen Daten des nächsten Patienten gefüttert werden - sowie die zunehmende Aufmerksamkeit, welche der Operateur und sein Team auf die Überwachung und dem Betrieb der einzelnen Geräte verwenden muss, werden als eine der "Kinderkrankheiten" dieser relativ jungen Technologie betrachtet und stehen einer Verbreitung über die Grenzen einer engagierten technophilen Nutzergruppe hinaus im Wege. Die vorliegende Arbeit zeigt zwei parallel von einander (jedoch, im Sinne der Schnittstellenkompatibilität, nicht gänzlich unabhängig voneinander) zu betreibende Ansätze zur Integration von CAS Systemen. - Für den perioperativen Datenaustausch wird die Spezifikation zusätzlicher Datenstrukturen zum Transfer chirurgischer Planungsdaten im Rahmen des in radiologischen Bildverarbeitungssystemen weit verbreiteten DICOM Standards vorgeschlagen und an zwei Beispielen vorgeführt. Die Erweiterung des DICOM Standards für den perioperativen Einsatz ermöglicht hierbei die nahtlose Integration chirurgischer Planungssysteme in existierende "Picture Archiving and Communication Systems" (PACS), welche in den meisten Fällen auf dem DICOM Standard basieren oder zumindest damit kompatibel sind. Dadurch ist einerseits der Tatsache Rechnung getragen, dass die patientenspezifische OP-Planung in hohem Masse auf radiologischen Bildern basiert und andererseits sicher gestellt, dass die Planungsergebnisse entsprechend der geltenden Bestimmungen langfristig archiviert und gegen unbefugten Zugriff geschützt sind - PACS Server liefern hier bereits wohlerprobte Lösungen. - Für die integration intraoperativer CAS Systeme, wie etwa Navigationssysteme, Videobildquellen oder Sensoren zur Überwachung der Vitalparameter, wird das Konzept einer "chirurgischen Middleware" vorgestellt. Unter dem Namen TiCoLi wurde eine c++ Klassenbibliothek entwickelt, auf deren Grundlage die Konfiguration von ad-hoc Netzwerken während der OP-Vorbereitung mittels plug-and-play Mechanismen erleichtert wird. Nach erfolgter Konfiguration ermöglicht die TiCoLi den Austausch kontinuierlicher Datenströme sowie einzelner Datenpakete und Kommandos zwischen den Modulen einer verteilten CAS Anwendung durch ein Ethernet-basiertes Netzwerk. Die TiCoLi ist die erste frei verfügbare Klassenbibliothek welche diese Funktionalitäten dediziert für einen Einsatz im chirurgischen Umfeld vereinigt. Zum Nachweis der Tauglichkeit der gezeigten Spezifikationen und deren Implementierungen, werden zwei modulare CAS Anwendungen präsentiert, welche die vorgeschlagenen DICOM Erweiterungen zum perioperativen Austausch von Planungsergebnissen sowie die TiCoLi zum intraoperativen Datenaustausch von Messdaten unter echzeitnahen Anforderungen verwenden

A Two-Part Study of Step Counter Accuracy and Ecological Momentary Assessment of Correlates to Total Physical Activity in Phase II Cardiac Rehabilitation Patients

Cardiac rehabilitation (CR) is an exercise and education program aimed to help individuals improve fitness levels to return to their careers and social lives. The dropout rate is high, between 25% to 50%, and is related to several factors with an early predictor being higher anxiety levels. It is important to understand the patterns and consistency of this variable as it changes throughout the day and its association physical activity (PA) in order to influence interventions. Ecological momentary assessment (EMA) and actigraphy can capture momentary anxiety and PA, respectively, for temporal analysis. This dissertation includes two studies. Study I examined the error in daily steps of four wearable PA monitors (Fitbit Charge 2, Apple Watch Series 2, Fitbit Zip, ActiGraph GT9X) in phase II CR patients. Nineteen patients wore activity monitors on the ankle, non-dominant wrist, and waist on two days that they attended CR and two days when they did not. Steps from each monitor were compared to criterion steps from the StepWatch (SW). The Fitbit Charge and Apple Watch captured within 10% of SW steps and most other monitors underestimated steps. Study II examined the consistency and intra- and inter-individual patterns in state anxiety (SA) and PA and described the feasibility of mobile EMA for those in phase II CR. Nine adults received four mobile phone surveys each day, assessing momentary SA, for 14 consecutive days while concurrently wearing an ActiGraph GT3X+ across the day. In this study, participants demonstrated consistent, low levels of SA (ICC = 0.68, average = 9.1 on a scale of 6 to 24). The relationship between PA and SA varied between individuals, showing positive and negative slopes for individual participants. Survey compliance rate and ActiGraph wear time met a priori benchmarks for feasibility, but recruitment did not. Lack of smartphone ownership and limited smartphone access at work were the primary challenges to recruitment. This study was the first to describe the patterns of momentary SA for this population. Individual pattern analysis is necessary for classifying individuals, but further study is needed to direct development of interventions based on ecologically valid data

Development of a Surgical Assistance System for Guiding Transcatheter Aortic Valve Implantation

Development of image-guided interventional systems is growing up rapidly in the recent years. These new systems become an essential part of the modern minimally invasive surgical procedures, especially for the cardiac surgery. Transcatheter aortic valve implantation (TAVI) is a recently developed surgical technique to treat severe aortic valve stenosis in elderly and high-risk patients. The placement of stented aortic valve prosthesis is crucial and typically performed under live 2D fluoroscopy guidance. To assist the placement of the prosthesis during the surgical procedure, a new fluoroscopy-based TAVI assistance system has been developed. The developed assistance system integrates a 3D geometrical aortic mesh model and anatomical valve landmarks with live 2D fluoroscopic images. The 3D aortic mesh model and landmarks are reconstructed from interventional angiographic and fluoroscopic C-arm CT system, and a target area of valve implantation is automatically estimated using these aortic mesh models. Based on template-based tracking approach, the overlay of visualized 3D aortic mesh model, landmarks and target area of implantation onto fluoroscopic images is updated by approximating the aortic root motion from a pigtail catheter motion without contrast agent. A rigid intensity-based registration method is also used to track continuously the aortic root motion in the presence of contrast agent. Moreover, the aortic valve prosthesis is tracked in fluoroscopic images to guide the surgeon to perform the appropriate placement of prosthesis into the estimated target area of implantation. An interactive graphical user interface for the surgeon is developed to initialize the system algorithms, control the visualization view of the guidance results, and correct manually overlay errors if needed. Retrospective experiments were carried out on several patient datasets from the clinical routine of the TAVI in a hybrid operating room. The maximum displacement errors were small for both the dynamic overlay of aortic mesh models and tracking the prosthesis, and within the clinically accepted ranges. High success rates of the developed assistance system were obtained for all tested patient datasets. The results show that the developed surgical assistance system provides a helpful tool for the surgeon by automatically defining the desired placement position of the prosthesis during the surgical procedure of the TAVI.Die Entwicklung bildgeführter interventioneller Systeme wächst rasant in den letzten Jahren. Diese neuen Systeme werden zunehmend ein wesentlicher Bestandteil der technischen Ausstattung bei modernen minimal-invasiven chirurgischen Eingriffen. Diese Entwicklung gilt besonders für die Herzchirurgie. Transkatheter Aortenklappen-Implantation (TAKI) ist eine neue entwickelte Operationstechnik zur Behandlung der schweren Aortenklappen-Stenose bei alten und Hochrisiko-Patienten. Die Platzierung der Aortenklappenprothese ist entscheidend und wird in der Regel unter live-2D-fluoroskopischen Bildgebung durchgeführt. Zur Unterstützung der Platzierung der Prothese während des chirurgischen Eingriffs wurde in dieser Arbeit ein neues Fluoroskopie-basiertes TAKI Assistenzsystem entwickelt. Das entwickelte Assistenzsystem überlagert eine 3D-Geometrie des Aorten-Netzmodells und anatomischen Landmarken auf live-2D-fluoroskopische Bilder. Das 3D-Aorten-Netzmodell und die Landmarken werden auf Basis der interventionellen Angiographie und Fluoroskopie mittels eines C-Arm-CT-Systems rekonstruiert. Unter Verwendung dieser Aorten-Netzmodelle wird das Zielgebiet der Klappen-Implantation automatisch geschätzt. Mit Hilfe eines auf Template Matching basierenden Tracking-Ansatzes wird die Überlagerung des visualisierten 3D-Aorten-Netzmodells, der berechneten Landmarken und der Zielbereich der Implantation auf fluoroskopischen Bildern korrekt überlagert. Eine kompensation der Aortenwurzelbewegung erfolgt durch Bewegungsverfolgung eines Pigtail-Katheters in Bildsequenzen ohne Kontrastmittel. Eine starrere Intensitätsbasierte Registrierungsmethode wurde verwendet, um kontinuierlich die Aortenwurzelbewegung in Bildsequenzen mit Kontrastmittelgabe zu detektieren. Die Aortenklappenprothese wird in die fluoroskopischen Bilder eingeblendet und dient dem Chirurg als Leitfaden für die richtige Platzierung der realen Prothese. Eine interaktive Benutzerschnittstelle für den Chirurg wurde zur Initialisierung der Systemsalgorithmen, zur Steuerung der Visualisierung und für manuelle Korrektur eventueller Überlagerungsfehler entwickelt. Retrospektive Experimente wurden an mehreren Patienten-Datensätze aus der klinischen Routine der TAKI in einem Hybrid-OP durchgeführt. Hohe Erfolgsraten des entwickelten Assistenzsystems wurden für alle getesteten Patienten-Datensätze erzielt. Die Ergebnisse zeigen, dass das entwickelte chirurgische Assistenzsystem ein hilfreiches Werkzeug für den Chirurg bei der Platzierung Position der Prothese während des chirurgischen Eingriffs der TAKI bietet

Context-aware learning for robot-assisted endovascular catheterization

Endovascular intervention has become a mainstream treatment of cardiovascular diseases. However, multiple challenges remain such as unwanted radiation exposures, limited two-dimensional image guidance, insufficient force perception and haptic cues. Fast evolving robot-assisted platforms improve the stability and accuracy of instrument manipulation. The master-slave system also removes radiation to the operator. However, the integration of robotic systems into the current surgical workflow is still debatable since repetitive, easy tasks have little value to be executed by the robotic teleoperation. Current systems offer very low autonomy, potential autonomous features could bring more benefits such as reduced cognitive workloads and human error, safer and more consistent instrument manipulation, ability to incorporate various medical imaging and sensing modalities. This research proposes frameworks for automated catheterisation with different machine learning-based algorithms, includes Learning-from-Demonstration, Reinforcement Learning, and Imitation Learning. Those frameworks focused on integrating context for tasks in the process of skill learning, hence achieving better adaptation to different situations and safer tool-tissue interactions. Furthermore, the autonomous feature was applied to next-generation, MR-safe robotic catheterisation platform. The results provide important insights into improving catheter navigation in the form of autonomous task planning, self-optimization with clinical relevant factors, and motivate the design of intelligent, intuitive, and collaborative robots under non-ionizing image modalities.Open Acces

Funktionelle Herzklappen-Stent Designs für zukünftige autologe, transkatheter Klappenprothesen in pulmonaler Position

Background Transcatheter pulmonary valve replacement (TPVR) has asserted its position as a cornerstone in cardiology and become a nonsurgical alternative for patients with a dysfunctional right ventricular outflow tract (RVOT), demonstrating excellent early and late clinical outcomes. Short- and long-term complications of TPVR include stent fracture and migration, coronary compression, and valve regurgitation. Objective The purpose of this study is to describe methodology for developing Nitinol stents by conducting a computational design and finite element analysis in conjunction with 3D reconstruction of animal cardiac CT for TPVR. Methods 3D cardiac CT reconstruction was achieved using 3D Slicer, from which the RVOT + pulmonary artery (PA) was exported for blood flow simulation and hoop force acquisition with the stents. Functional stents were designed using Autodesk Fusion 360 and divided into three morphological geometries: group 1–straight tubular stents, group 2–corollaceous stents, and group 3–corollaceous stents with an elliptic geometry. Stent simulations for stent life and radial force, and the hoop force of the stent during expansion with the RVOT+PA model were obtained in Ansys. The blood flow simulation of RVOT+PA was performed using Ansys with the velocity-based coupled solver. Results 3D cardiac CT reconstructions were obtained in STL format, from which the right ventricle (RV) +PA model was performed for the blood flow simulation and the hoop force was obtained with the stents. Twelve functional stents were successfully designed and exported in SAT and STP formats for simulation. All stent life (Times)/radial force (N) were achieved: Group 1 comprised the stents DGS 3 (3219.2/1.88E+05), DGS 5 (16406/1.94E+05), DGS 7 (1.00E+06/1.89E+05), DGS 8B (0/3.74E+05), DGS-10B (8370.1/2.41E+05), DGS 12D (1.00E+06/2.41E+08); Group 2 comprised the stents DGS 8A (0/3.60E+05), DGS 9A (0/3.60E+05), DGS 10A (46093/2.28E+05), DGS 12C (2.50E+005/1.69E+05); Group 3 comprised the stents DGS 12A (1.00E+06/2.38E+08), DGS 12B (54509/2.20E+05). Hoop force (N) was obtained from the 12 stents: Group 1–DGS 5 (57802), DGS 7 (54647), DGS 8B (53248), DGS 10B (56650), DGS 12D (46297). Group 2–DGS 8A (50490), DGS 9A (60393), DGS 10A (23639), DGS 12C (29802). Group 3–DGS 12A (16368), DGS 12B (16368). The RV+PA blood flow simulation demonstrated that the anterior part of the PA wall had the largest shear force. Conclusions DGS 12C, DGS 12D, DGS 10A, DGS 10B, DGS 7, and DGS 5 can be subsequently tested in vitro. Autologous pulmonary valves could be sutured onto the functional stents to maintain their original geometry prior to implantation. Pre-implantation 3D CT reconstruction and stent simulation can be performed for better evaluation and visualization. The RV+PA blood flow simulation may serve as a significant input for the design of stents and pulmonary valve to determine the shear force throughout the cardiac cycle.Hintergrund Der katheterbasierte Pulmonalklappenersatz ist ein Eckpfeiler der Kardiologie und bietet zudem eine nicht-chirurgische Alternative für die Behandlung funktionsgestörter rechtsventrikulärer Ausflusstrakte oder bioprothetischer Klappen mit hervorragenden frühen und späten klinischen Ergebnissen. Kurz- und langfristige Komplikationen von TPVR umfassen Stentfraktur/-migration, Komprimierung der Koronararterien und Klappeninsuffizienz. Ziel Ziel dieser Studie ist es, die Methodik und das Konzept für Nitinol-Stents mithilfe rechnerischer Entwürfe und Finite-Elemente-Analysen anhand von 3D-Rekonstruktionen kardialer CT-Untersuchungen in Tieren für die Anwendung von TPVR zu beschreiben. Methoden Die 3D-Rekonstruktion der CT-Untersuchungen erfolgte mit der Software 3D Slicer, aus der die RVOT und Pulmonalarterie (PA) in Verbindung mit den Stents für die Blutflusssimulation und die Umfangsspannung exportiert wurde. Die funktionellen Stents wurden mit Fusion 360 entworfen und danach in die Formate SAT und STP exportiert. Simulationen für die Lebensdauer und Radialkraft sowie für die Umfangsspannung der Stents bei der Freisetzung mit dem RVOT+PA-Modell wurden in Ansys berechnet. Die Blutflusssimulation von RVOT+PA wurde in Ansys mit dem geschwindigkeitsbasierten gekoppelten Solver durchgeführt. Ergebnisse Zwölf funktionelle Stents wurden mithilfe von Fusion 360 generiert. SAT- und STP-Dateien wurden zur Simulation in Ansys exportiert. 3D Kardio-CT-Rekonstruktionen wurden mithilfe im STL-Format kreiert, aus dem das RVOT+PA-Modell des Prä-CT ausgewählt wurde, um die Blutflusssimulation durchzuführen und die Ringkraft der Stents zu erhalten. Die Lebensdauer (Anzahl) und Radialkraft (N) der Stents wurden wie folgt berechnet: DGS-3 (3219.2/1.88E+05), DGS-5 (16406/1.94E+05), DGS-7 (1.00E+06/1.89E+05), DGS-8A (0/3.60E+05), DGS-8B (0/3.74E+05), DGS-9A (0/3.60E+05), DGS-10A (46093/2.28E+05), DGS-10B (8370.1/2.41E+05), DGS-12A (1.00E+06/2.38E+08), DGS-12B (54509/2.20E+05), DGS-12D (1.00E+06/2.41E+08), DGS-12C (2.50E+005/1.69E+05). Die jeweilige Umspannungskraft (N) wurde wie folgt berechnet: DGS-5 (57802), DGS-7 (54647), DGS-8A (50490), DGS-8B (53248), DGS-9A (60393), DGS-10A (23639), DGS-10B (56650), DGS-12A (16368), DGS-12B (16368), DGS-12C (29802), DGS-12D (46297). Die RV+PA-Blutflusssimulation zeigte, dass der vordere Teil der PA-Wand die größte Scherkraft aufwies. Schlussfolgerungen DGS-12C, DGS-12D, DGS-10A, DGS-10B, DGS-7 und DGS-5 können nachfolgend in vitro getestet werden. Autologe Pulmonalklappen können zur Erhaltung der ursprünglichen Geometrie vor der Implantation auf funktionelle Stents aufgenäht werden. Vor der Implantation können Kardio-CT 3D-Rekonstruktion und Stentsimulationen zur besseren Bewertung und Visualisierung durchgeführt werden. Die Blutflusssimulation von RVOT+PA kann einen bedeutsamen Beitrag zur Gestaltung von Stents und Pulmonalklappen leisten, um die Scherkraft während des gesamten Herzzyklus zu erhalten

3D reconstruction of coronary arteries from angiographic sequences for interventional assistance

Introduction -- Review of literature -- Research hypothesis and objectives -- Methodology -- Results and discussion -- Conclusion and future perspectives