Глобальні та локальні характеристики течії крові у великих судинах, що базуються на чотиривимірних даних МРТ

Abstract

Background. Magnetic resonance imaging (MRI) using three-dimensional velocity encoding phase contrast (PC) methods offers the opportunity to quantify time-resolved 3D flow patterns in vivo. This technique can have a breakthrough impact on the evaluation, risk stratification and surgical planning in hemodynamic-related pathologies, e.g., cardiac valve diseases, arterial stenos or insufficiency, aortic dilation, dissection or coartaction. However, its applicability in clinics is limited due to the complex post-processing required to extract the information and the difficulty to synthesize the obtained data into clinical useful parameters.Objective. In this work, a software tool is presented which analyzes the row data and provides information along the whole vessel, between two selected cross-sections and in the vicinity of the selected points.Methods. A fully automatic algorithm based on the properties of the steady Hagen–Poiseuille flow was developed which in few minutes segments the vessel shape, visualize the blood flow and calculates its characteristics. Since the time and space resolutions of the data are limited, we avoid the differentiation of the velocity field.Results. The algorithm has been tested on datasets of patients with bicuspid aortic valve and healthy volunteers. Results are provided both as maximum and time-averaged values in aorta, pulmonary artery, left and right ventricles.Conclusions. The results demonstrate that the presented approach could be useful for medical doctors in order to classify and stratify different valve and/or vessel pathologies.Проблематика. Магнитно-резонансная томография, использующая методы фазового контраста для определения трех компонент скорости, позволяет in vivo получить числовую информацию о временных изменениях трехмерных течений. Эта технология может иметь решающее влияние на оценку, определение рисков и планирование хирургического вмешательства при патологиях кровотока, например при болезнях сердечных клапанов, артериальных стенозах или недостаточности, деформации, рассечении или сужении аорты. Однако ее клиническое использование ограничено из-за сложной обработки данных, необ­ходимой для выделения информации, и проблемы синтеза полученных данных в клинически полезные параметры.Цель исследования. В работе представлен программный продукт, анализирующий исходные данные и представляющий информацию вдоль всего сосуда, между двумя выбранными сечениями и в окрестности выбранных точек.Методика реализации. Разработан полностью автоматизированный алгоритм, основанный на свойствах течения Хагена–Пуазейля и в считанные минуты выделяющий форму сосуда, визуализирующий кровоток и рассчитывающий его характеристики. Поскольку разрешающая способность данных в пространстве и времени ограничена, мы избегаем дифференцирования поля скоростей.Результаты исследований. Алгоритм протестирован на данных пациентов с двустворчатым аортальным клапаном и здоровых добровольцах. Приведены результаты для максимальных и осредненных по времени значений в аорте, легочной арте­рии, левом и правом желудочках.Выводы. Результаты демонстрируют, что предложенный подход может быть полезным для медиков для классификации и диагностики разных патологий клапанов и сосудов.Проблематика. Магнітно-резонансна томографія, що використовує методи фазового контрасту для визначення трьох компонент швидкості, дає змогу in vivo отримати числову інформацію про зміну в часі тривимірних течій. Ця технологія може мати вирішальний вплив на оцінювання, визначення ризиків і планування хірургічного втручання при патологіях кровообігу, наприклад при захворюванні клапанів серця, артеріальних стенозах або недостатності, деформації, розшаруванні чи звуженні аорти. Однак її клінічне застосування є обмеженим через складну обробку даних, необхідну для виділення інформації, та проблеми синтезу отриманих даних у клінічно корисні параметри.Мета дослідження. В роботі представлений програмний продукт, що аналізує первинні дані і надає інформацію вздовж всієї судини, між двома вибраними перерізами та в околі вибраних точок.Методика реалізації. Розроблено повністю автоматизований алгоритм, що спирається на властивості течії Гагена–Пуазейля та в лічені хвилини виділяє форму судини, візуалізує течію крові та розраховує її характеристики. Оскільки роздільна здатність даних у просторі та часі є обмеженою, ми уникаємо диференціювання поля швидкостей.Результати досліджень. Алгоритм протестований на даних пацієнтів із двостулковим аортальним клапаном та здорових добровольцях. Наведено результати для максимальних та усереднених у часі значень в аорті, легеневій артерії, лівому і правому шлуночках.Висновки. Результати показують, що запропонований підхід може бути корисним для медиків для класифікації та діаг­нос­тики різних патологій клапанів і судин