Прогнозирование результатов имплантации транскатетерного протеза клапана аорты на основе метода конечных элементов и данных микрокомпьютерной томографии

Размещено на http://allbest.ru

Прогнозирование результатов имплантации транскатетерного протеза клапана аорты на основе метода конечных элементов и данных микрокомпьютерной томографии

Е.А. Овчаренко, К.Ю. Клышников, Г.В. Саврасов,

А.В. Батранин, В.И. Ганюков, А.Н. Коков,

Д.В. Нуштаев, В.Ю. Долгов, Ю.А. Кудрявцева, Л.С. Барбараш

Введение

Спустя десятилетие с момента первой процедуры, выполненной Аланом Кребье, транскатетерная имплантация фактически стала новым стандартом коррекции аортального стеноза неоперабельных пациентов и пациентов высокого периоперационного риска [1].

Накопленный в последующие годы клинический опыт, с одной стороны, позволил подтвердить эффективность данного метода, с другой -- выявить ряд его недостатков: в частности, риск возникновения значимой регургитации, непосредственно коррелирующий с возрастанием уровня смертности [2, 3].

Основной причиной такого осложнения, как это было показано в ряде исследований, является деформация каркаса протеза: его эллиптичность, несоответствие размера и пространственной конфигурации [4, 5]. Полученные данные наглядно продемонстрировали важность досконального исследования анатомии пациента и предоперационного планирования процедуры транскатетерной имплантации, что способствовало развитию сопутствующих технологий ассистирования вмешательства и систем прогнозирования [6].

В последние годы в качестве метода моделирования работы биотехнических систем наибольшее распространение получил метод конечных элементов (МКЭ) [7].

Кроме того, развитие систем компьютерной томографии фактически привело к появлению нового специализированного раздела -- пациент-специфического компьютерного моделирования [8].

Подобный подход показал себя наиболее перспективным в решении задачи прогнозирования транскатетерной имплантации протеза клапана аорты [9, 10].

С другой стороны, пациент-специфический подход требует тщательной подготовки и сбора исходных данных -- их совокупная погрешность (разрешающая способность компьютерной и микрокомпьютерной томографии, качество сетки конечных элементов аорты и кальциевых конгломератов, модели материалов и общие настройки системы) может привести к значительному расхождению прогнозируемых и реальных результатов.

К сожалению, на сегодняшний день в литературе присутствует лишь небольшое количество публикаций, затрагивающих влияние описанных компонентов на качество и достоверность моделирования. Более того, упрощенность подхода к оценке различий результатов моделирования и клинических данных усугублена использованием упрощенных моделей физико-механических характеристик исследуемых объектов [3, 11, 12]. Все это ставит под вопрос возможность широкого применения подобного метода в реальной клинической практике и требует его верификации.

Цель исследования -- оценка возможностей пациент-специфического метода моделирования для прогнозирования исхода имплантации транскатетерного протеза клапана аорты в реальной клинической практике.

Материалы и методы

Моделирование имплантации транскатетерного биопротеза выполнено на основе клинических данных пациента И., 72 лет, от которого получено информированное согласие на проведение исследования. Пациенту был установлен клинический диагноз: «атеросклеротический аортальный стеноз, кальциноз IV степени, артериальная гипертензия III стадии, гипертрофия левого желудочка (ЛЖ)». По данным предоперационной эхоКГ отмечены нормальная сократительная способность ЛЖ, критический кальцинированный стеноз клапана аорты с градиентом 100 мм рт. ст., выраженная гипертрофия миокарда ЛЖ (до 2 см). В ходе оперативного вмешательства пациенту с использованием трансфеморальной доставочной системы был имплантирован биопротез клапана аорты CoreValve (Medtronic, США) 29-го типоразмера (рис. 1).

имплантация биопротез аорта кальциевый

Контрольная ангиография продемонстрировала правильное положение клапана, отсутствие регургитации, нарушения атриовентрикулярной проводимости и компрометации коронарного кровотока. По результатам вмешательства отмечено снижение градиента до 5 мм рт. ст., отсутствие клинических осложнений.

До оперативного вмешательства пациенту была выполнена мультиспиральная компьютерная томография (МСКТ) на компьютерном томографе Somatom Sensation 64 (Siemens, Германия). Направление сканирования -- краниокаудальное. Характеристики МСКТ: поле обзора FOV -- 200 мм, шаг -- 0,7 мм, напряжение на трубке -- 120 кВ, ЭКГ-синхронизация, толщина среза -- 1 мм. Для внутривенного введения использовали неионное контрастное вещество Ультравист с концентрацией йода 370 мг/мл (из расчета 1-1,5 мл/кг массы тела). Реконструкцию снимков осуществляли с помощью программного обеспечения Amira (FEI, Германия). Использование градиентного окрашивания спектра градаций серого позволило наглядно визуализировать стенку аорты, а также кальциевые отложения (рис. 2).

На основе полученных срезов с использованием средств автоматизированного проектирования (UGS NX 8.0; Siemens, Германия) осуществляли реконструкцию геометрии аорты и клапанного аппарата с последующей генерацией сетки конечных элементов в программе ABAQUS/CAE (Dassault Systems, Франция): 29 000 кубических (C3D8)-элементов -- для аорты и 2800 S4-элементов -- для створчатого аппарата (рис. 3).

Как правило, тяжелый аортальный стеноз сопряжен с кальцинозом створчатого аппарата, и типичный паттерн подобного поражения описан в литературе [13]. Однако, несмотря на выраженность патологии, стоит учитывать, что перед имплантацией протезов данного типа пациентам всегда проводят баллонную вальвулопластику -- в этом случае имеет смысл использовать ограниченное число моделей кальцинатов наибольшего размера и плотности. Построение модели кальциевыx конгломератов осуществляли с использованием тетраэдральной сетки из 7000 С3D4-элементов непосредственно в программе Amira на основе заданной рентгенологической плотности материала (см. рис. 3).

Несмотря на то, что МСКТ не входит в стандартный протокол постоперационного обследования [10], данная процедура была выполнена пациенту с его согласия с целью оценки позиции имплантированного биопротеза. На основе полученных данных с использованием программного обеспечения Amira была реконструирована модель каркаса протеза в имплантированном состоянии (рис. 4).

Для проведения МКЭ-моделирования предварительно на основе выбранного для имплантации биопротеза методом микрокомпьютерной томографии была реконструирована модель каркаса клапана. Работа была выполнена с использованием исследовательской томографической установки на базе Томского политехнического университета (рис. 5).

Основные компоненты установки: - рентгеновская трубка MXR-451HP/11 (Comet, Швейцария) с диапазоном ускоряющего напряжения 20-450 кВ, минимальным размером фокального пятна 0,4 мм, мощностью до 500 Вт;

- плоскопанельный детектор рентгеновского излучения XRD 1622 AP (PerkinElmer, США) с размером пикселя 0,2 мм, рабочей областью 2048Ч2048 пикселей, 16-битным динамическим диапазоном;

- механический манипулятор с возможностью вращения и продольного перемещения объекта исследования, точность позиционирования -- 0,01° и 0,01 мм соответственно.

Режимы томографического сканирования были выбраны исходя из размеров и рентгеновской плотности объекта: напряжение -- 200 кВ, сила тока -- 2,7 мА, толщина медного фильтра -- 0,5 мм, экспозиция кадра -- 1 с, угловой шаг -- 0,4°, число проекций -- 900, размер вокселя -- 64,4 мкм.

По результатам сканирования на основе серии проекционных изображений с использованием математических алгоритмов была реконструирована 3D-модель каркаса, с помощью которой была построена трехмерная сетка из 17 000 C3D8-элементов (рис. 6).

Из-за высокой разности рентгенологических плотностей материала каркаса и створчатого аппарата реконструкция последнего не представлялась возможной. На полученную сетку конечных элементов были наложены свойства модели материала нитинола [14] согласно экспериментальным данным моделирования сжатия каркаса биопротеза CoreValve и его последующей верификации, представленным в исследовании S. Tzamtzis с соавт.

В момент непосредственной имплантации протеза биотехническая система представляет собой комплекс взаимодействующих объектов «протез-аорта-система доставки».

В связи с этим была реконструирована упрощенная модель системы доставки, описывающая граничные условия для каркаса имплантируемого биопротеза (рис. 7).

Данная модель содержала два основных контура ограничения: внутренний контур (5000 M3D4-элементов) -- статичный, внешний (5000 M3D4-элементов) -- подвижный, общая конструкция соответствовала основным компонентам доставочной системы в зоне имплантации [15].

Также модель содержала катетер для проводника, однако он фактически не участвовал в моделировании, поскольку функцию внутреннего ограничения выполнял внутренний контур, представляющий собой цилиндр, состоящий из суммы объемов сжатого створчатого аппарата и катетера для проводника.

Для наиболее полного моделирования процесса имплантации предварительно проводили симуляцию баллонной дилатации кальцинированного створчатого аппарата -- вальвулопластику -- с использованием дополнительного баллона, представляющего собой поверхность со следующими свойствами: толщина стенки -- 0,15 мм, модуль Юнга -- 290 МПа, коэффициент Пуассона н=0,3. Нагружение баллона осуществляли номинальным давлением 0,2 МПа.

После полного раскрытия баллона снижали давление до нулевого значения. Полученную таким образом геометрию створчатого аппарата, кальцинатов и корня аорты использовали для дальнейшего взаимодействия этих компонентов с опорным каркасом протеза CoreValve.

С целью стабилизации динамической составляющей компонентов системы и их контактов после взаимодействия протеза с корнем аорты был добавлен искусственный компонент вязко-эластичного демпфирования, энергетический вклад которого не превышал 0,8% от общей энергии системы (рис. 8). Для моделирования взаимодействия всех элементов системы использовали попарное смягченное (penalty) описание контакта с коэффициентом трения м=0,2 [16].

Взаимодействие «баллон-опорный каркас» происходило без трения и взаимного проникновения тел (hard-контакт). В экспериментах створчатый аппарат был связан с аортой через геометрический контакт сеток с жестко заданным расстоянием между узлами (tie-контакт). Для недопущения взаимного проникновения конечных элементов каркаса превентивно был использован self-контакт.

Моделирование взаимодействия компонентов биотехнической системы с помощью МКЭ было выполнено в виде ряда последовательных этапов: предварительная баллонная дилатация -- сжатие каркаса в катетер -- извлечение каркаса из катетера (рис. 9).

В исследовании были использованы нелинейные модели материала для описания корня аорты (полиномиальная модель II порядка [17]) и стента (модель Ауриччио [18]), а также линейные -- для кальцинированного фиброзного кольца, створчатого аппарата (E=22,6 МПа) [19] и для моделей кальциевых конгломератов (E=10 МПа) [20].

Для оценки сходимости результатов эксперимента и клинических данных МСКТ пациента с имплантированным биопротезом был разработан оригинальный алгоритм в среде MATLAB R2014a (The MathWorks, США). В качестве входных данных использованы массивы точек, соответствующих центру балки, полученных в 11 ортогональных срезах каркаса по данным МСКТ и МКЭ-моделирования (рис. 10).

С помощью алгоритма программного обеспечения реализовывали поиск центральной оси и предварительную минимизацию ошибки поворота всех срезов относительно друг друга, вычисляли центр масс среза как среднюю координату всех точек.

Далее программа автоматически анализировала каждый в отдельности скорректированный срез, минимизируя расстояние между соответствующими точками -- ошибку моделирования д. Исходя из радиальной координаты в цилиндрической системе координат программа вычисляла среднюю относительную ошибку (дrel) среза как среднее отношение ошибки моделирования д к длине вектора V радиальной компоненты (в цилиндрической системе координат) для точки МСКТ данных (см. рис. 10).

Так же вычисляли суммарную абсолютную ошибку по каждому из 11 срезов (дsum) как сумму всех ошибок моделирования д среза. Дополнительно программа производила аппроксимацию массива данных моделирования МКЭ каноническим уравнением эллипса с последующим расчетом малого и большого эллиптических радиусов, эксцентриситета (е) и площади эллипса (S).

Результаты

В процессе эксперимента установлено, что показатель суммарной абсолютной ошибки дsum в значительной степени различался в разных срезах. Так, наибольшее значение данного показателя было получено в зонах каркаса, непосредственно контактирующих с аортой, -- выводной (срез №11 -- 33,37 мм) и приточной (срез №2 -- 35,07 мм) (рис. 11). В то же время при сравнении полученных показателей с исходной «неимплантированной» геометрией наибольшее расхождение было отмечено в выводной зоне (срез №11 -- 40%), при этом соотношение суммарной ошибки среза и суммы радиальной компоненты исходной геометрии составило в среднем 0,68±0,16.

Полученные значения средней относительной ошибки (дrel) полностью согласовывались с вышеописанными результатами: наибольшее отклонение было зафиксировано в приточной зоне -- 19 и 20% для первых двух срезов, а исходная геометрия отличалась на 25 и 23% соответственно. Среднее значение отклонения по срезам составило 12±4% в эксперименте.

В клинической практике в качестве одного из способов оценки позиции имплантированных транскатетерных биопротезов используют измерение эксцентриситета (е) каркаса по срезам [21]. Согласно проведенным ранее исследованиям [22], данный показатель имеет первостепенное значение в качестве критерия оценки работы створчатого аппарата, а также наличия регургитации. В данном исследовании удалось достичь высокой сходимости данных МКЭ и МСКТ для приточной зоны (расхождение результатов моделирования по первым трем слоям не превышало 4%), в то же время эллиптичность средней и выводной зон по данным МКЭ значительно отличалась от МСКТ. Общая погрешность метода, определенного данным способом, не превысила 26%.

Другим, не менее важным показателем оценки эффективности имплантации протеза является площадь его проходного сечения (S). Данный показатель косвенно характеризует пропускную способность клапана и в целом позволяет оценить адекватность имплантированного типоразмера протеза.

В процессе исследования данный показатель был распределен в соответствии с исходной геометрией протеза в виде «песочных часов»: нисходящий тренд -- в приточной и восходящий -- в выводной зоне.

Соотношение площади проходного сечения МКЭ модели протеза по данным МКЭ и МСКТ продемонстрировало наилучшие результаты оценки моделирования: более 90% для приточной и средней зон каркаса (срезы №1-8).

При этом различия с исходной «неимплантированной» геометрией были гораздо более выраженными в сравнении с другими способами оценки погрешности моделирования.

Стоит отметить, что представленному распределению не соответствовал последний срез, однако это в целом отвечает характерному поведению каркаса протеза при значительном сжатии ввиду особенности его геометрии.

В действительности совокупность результатов исследования подтверждает наибольшее радиальное перемещение именно выводной зоны каркаса, однако при рассмотрении данных результатов вкупе с эпюрами напряжения видно, что зона синотубулярного сочленения подвергается наибольшему напряжению. Это свидетельствует о «якорной» функции выводной зоны каркаса (рис. 12).

Обсуждение

В ходе аналогичной работы C. Russ с соавт. [3] оценивали суммарную ошибку компьютерного моделирования и МСКТ-данных реальной имплантации биопротеза CoreValve. Было показано, что в случаях использования комплексных нелинейных моделей материала (гиперэластических) для описания поведения корня аорты, а также для включения в расчет конгломератов кальция возможно сократить ошибку моделирования до 5,5-4,2%.

В настоящем исследовании погрешность моделирования -- средняя относительная ошибка (дrel) -- составила 12%.

Среднее значение ошибки составило 1,6 мм, что в целом соответствует порядку разрешающей способности использованного в данном исследовании томографа -- 0,625 мм.

Стоит отметить, что в приведенном исследовании [3] сходимость результатов МКЭ и МСКТ оценивали лишь по одному параметру (аналогично дrel), что, по мнению авторов настоящей статьи, является недостаточной характеристикой. В связи с этим в нашей работе был использован комплексный многокомпонентный подход к верификации данных МКЭ -- расчет ошибок как внутри каждого среза, так и суммарно по всей модели, а также параметр эллиптичности.

Примечательно, что наибольшая сходимость клинических МСКТ и экспериментальных МКЭ-результатов, рассчитанная через сумму отклонений балок, была получена для выводной зоны протеза -- последних двух срезов. Отчасти данный эффект можно объяснить более простой геометрией зоны синотубулярного сочленения.

Таким образом, результат моделирования был определен лишь одной компонентой -- моделью материала.

Несмотря на то, что исследование выполнено на базе одного клинического случая, разработанная методика и набор исследуемых параметров могут быть использованы для решения задач оценки сходимости моделирования МКЭ и клинических данных.

Заключение

Использование наибольшего уровня детализации, включающего моделирование кальциевых конгломератов и комплексное нелинейное описание элементов системы, дает возможность с сопоставимой с разрешающей способностью томографа точностью произвести моделирование имплантации транскатетерного биопротеза клапана аорты. Это позволяет рекомендовать метод конечных элементов для применения с целью прогнозирования результатов имплантации малоинвазивных устройств.

Финансирование. Исследование проведено в рамках финансирования НИИ комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний.

Конфликт интересов. У авторов нет конфликта интересов.

Библиография

1. Mortier P., Holzapfel G.A., De Beule M., Van Loo D., Taeymans Y., Segers P., Verdonck P., Verhegghe B. A novel simulation strategy for stent insertion and deployment in curved coronary bifurcations: comparison of three drug-eluting stents. Ann Biomed Eng 2010; 38(1): 88-99, http://dx.doi.org/10.1007/s10439-009-9836-5.

2. Zajarias A., Cribier A.G. Outcomes and safety of percutaneous aortic valve replacement. J Am Coll Cardiol 2009; 53(20): 1829-1836, http://dx.doi.org/10.1016/j.jacc.2008.11.059.

3. Russ C., Hopf R., Hirsch S., Sьndermann S., Falk V., Szйkely G., Gessat M. Simulation of transcatheter aortic valve implantation under consideration of leaflet calcification. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc 2013; 2013: 711-714, http://dx.doi.org/10.1109/EMBC.2013.6609599.

4. Gйnйreux P., Head S.J., Hahn R., Daneault B., Kodali S., Williams M.R., van Mieghem N.M., Alu M.C., Serruys P.W., Kappetein A.P., Leon M.B. Paravalvular leak after transcatheter aortic valve replacement: the new Achilles' heel? A comprehensive review of the literature. J Am Coll Cardiol 2013; 61(11): 1125-1136, http://dx.doi.org/10.1016/j.jacc.2012.08.1039.

5. Cribier A., Eltchaninoff H., Bash A., Borenstein N., Tron C., Bauer F., Derumeaux G., Anselme F., Laborde F., Leon M.B. Percutaneous transcatheter implantation of an aortic valve prosthesis for calcific aortic stenosis: first human case description. Circulation 2002; 106(24): 3006-3008, http://dx.doi.org/10.1161/01.cir.0000047200.36165.b8.

6. Buellesfeld L., Wenaweser P., Gerckens U., Mueller R., Sauren B., Latsios G., Zickmann B., Hellige G., Windecker S., Grube E. Transcatheter aortic valve implantation: predictors of procedural success -- the Siegburg-Bern experience. Eur Heart J 2010; 31(8): 984-991, http://dx.doi.org/10.1093/eurheartj/ehp570.

7. Овчаренко Е.А., Клышников К.Ю., Глушкова Т.В., Бураго А.Ю., Журавлева И.Ю. Нелинейная изотропная модель материала корня аорты человека. Технологии живых систем 2014; 6: 43-47.

8. Овчаренко Е.А., Клышников К.Ю., Журавлева И.Ю. Зависимость гидродинамических показателей биопротеза «3f enable» от степени деформации каркаса. Клиническая физиология кровообращения 2014; 2: 41-47.

9. Auricchio F., Conti M., Morganti S., Reali A. Simulation of transcatheter aortic valve implantation: a patient-specific finite element approach. Comput Methods Biomech Biomed Engin 2014; 17(12): 1347-1357, http://dx.doi.org/10.1080/10255842.2012.746676.

10. Schultz C.J., Weustink A., Piazza N., Otten A., Mollet N., Krestin G., van Geuns R.J., de Feyter P., Serruys P.W., de Jaegere P. Geometry and degree of apposition of the CoreValve ReValving system with multislice computed tomography after implantation in patients with aortic stenosis. J Am Coll Cardiol 2009; 54(10): 911-918, http://dx.doi.org/10.1016/j.jacc.2009.04.075.

11. Capelli C., Bosi G.M., Cerri E., Nordmeyer J., Odenwald T., Bonhoeffer P., Migliavacca F., Taylor A.M., Schievano S. Patient-specific simulations of transcatheter aortic valve stent implantation. Med Biol Eng Comput 2012; 50(2): 183-192, http://dx.doi.org/10.1007/s11517-012-0864-1.

12. Wang Q., Sirois E., Sun W. Patient-specific modeling of biomechanical interaction in transcatheter aortic valve deployment. J Biomech 2012; 45(11): 1965-1971, http://dx.doi.org/10.1016/j.jbiomech.2012.05.008.

13. Halevi R., Hamdan A., Marom G., Mega M., Raanani E., Haj-Ali R. Progressive aortic valve calcification: three-dimensional visualization and biomechanical analysis. J Biomech 2015; 48(3): 489-497, http://dx.doi.org/10.1016/j.jbiomech.2014.12.004.

14. Tzamtzis S., Viquerat J., Yap J., Mullen M.J., Burriesci G. Numerical analysis of the radial force produced by the Medtronic-CoreValve and Edwards-SAPIEN after transcatheter aortic valve implantation (TAVI). Med Eng Phys 2013; 35(1): 125-130, http://dx.doi.org/10.1016/j.medengphy.2012.04.009.

15. Li K., Sun W. Simulated thin pericardial bioprosthetic valve leaflet deformation under static pressure-only loading conditions: implications for percutaneous valves. Ann Biomed Eng 2010; 38(8): 2690-2701, http://dx.doi.org/10.1007/s10439-010-0009-3.

16. Dйtaint D., Lepage L., Himbert D., Brochet E., Messika-Zeitoun D., Iung B., Vahanian A. Determinants of significant paravalvular regurgitation after transcatheter aortic valve: implantation impact of device and annulus discongruence. JACC Cardiovasc Interv 2009; 2(9): 821-827, http://dx.doi.org/10.1016/j.jcin.2009.07.003.

17. Morganti S., Conti M., Aiello M., Valentini A., Mazzola А., Reali A., Auricchio F. Simulation of transcatheter aortic valve implantation through patient-specific finite element analysis: two clinical cases. J Biomech 2014; 47(11): 2547-2555, http://dx.doi.org/10.1016/j.jbiomech.2014.06.007.

18. Hamdan A., Guetta V., Konen E., Goitein O., Segev A., Raanani E., Spiegelstein D., Hay I., Di Segni E., Eldar M., Schwammenthal E. Deformation dynamics and mechanical properties of the aortic annulus by 4-dimensional computed tomography: insights into the functional anatomy of the aortic valve complex and implications for transcatheter aortic valve therapy. J Am Coll Cardiol 2012; 59(2): 119-127, http://dx.doi.org/10.1016/j.jacc.2011.09.045.

19. Wong D.T., Bertaso A.G., Liew G.Y., Thomson V.S., Cunnington M.S., Richardson J.D., Gooley R., Lockwood S., Meredith I.T., Worthley M.I., Worthley S.G. Relationship of aortic annular eccentricity and paravalvular regurgitation post transcatheter aortic valve implantation with CoreValve. J Invasive Cardiol 2013; 25(4): 190-195.

20. Kalejs M., von Segesser L.K. Rapid prototyping of compliant human aortic roots for assessment of valved stents. Interact Cardiovasc Thorac Surg 2009; 8(2): 182-186, http://dx.doi.org/10.1510/icvts.2008.194134.

21. Baillargeon B., Rebelo N., Fox D.D., Taylor R.L., Kuhl E. The living heart project: a robust and integrative simulator for human heart function. Eur J Mech A Solids 2014; 48: 38-47, http://dx.doi.org/10.1016/j.euromechsol.2014.04.001.

22. Овчаренко Е.А., Клышников К.Ю., Саврасов Г.В., Нуштаев Д.В., Глушкова Т.В. Выбор оптимальных геометрических параметров ячейки опорного каркаса транскатетерного протеза клапана аорты. Компьютерные исследования и моделирование 2014; 6(6): 943-954.

Аннотация

Прогнозирование результатов имплантации транскатетерного протеза клапана аорты на основе метода конечных элементов и данных микрокомпьютерной томографии. Е.А. Овчаренко, К.Ю. Клышников, Г.В. Саврасов, А.В. Батранин, В.И. Ганюков, А.Н. Коков, Д.В. Нуштаев, В.Ю. Долгов, Ю.А. Кудрявцева, Л.С. Барбараш

Цель исследования -- оценка возможности прогнозирования исхода имплантации транскатетерного протеза клапана аорты в реальной клинической практике на основе пациент-специфического метода моделирования.

Материалы и методы. Моделирование имплантации транскатетерного биопротеза было проведено на основе клинических данных одного пациента в возрасте 72 лет. Пациенту до и после оперативного вмешательства была выполнена мультиспиральная КТ. На основе полученных срезов с использованием средств автоматизированного проектирования осуществляли реконструкцию геометрии аорты и клапанного аппарата.

С помощью микрокомпьютерной томографии на основе серии проекционных изображений с использованием математических алгоритмов была реконструирована 3D-модель каркаса, на основании которой была построена трехмерная сетка из 17 000 кубических (C3D8)-элементов.

Моделирование взаимодействия компонентов исследуемой системы проводили с помощью метода конечных элементов в виде ряда последовательных этапов: предварительная баллонная дилатация -- сжатие каркаса в катетер -- извлечение каркаса из катетера.

Для оценки точности результатов моделирования относительно клинических данных мультиспиральной КТ пациента с имплантированным биопротезом был разработан собственный алгоритм в среде MATLAB R2014a (The MathWorks, США). В качестве входных данных были использованы массивы точек, соответствующих центру ячеек опорного каркаса (балки), полученных в 11 ортогональных срезах.

Результаты. Проанализированы особенности использования пациент-специфического подхода к моделированию имплантации транскатетерного биопротеза CoreValve с помощью разработанного биоинформационного алгоритма. Удалось достичь высокой сходимости результатов моделирования и клинических данных мультиспиральной КТ для приточной зоны каркаса (расхождение результатов моделирования по первым трем слоям не превышало 4%).

Сравнение результатов с точки зрения площади проходного сечения также продемонстрировало высокую сходимость: более 90% совпадения для приточной и средней зон опорного каркаса.

Заключение. Наибольший уровень детализации, включающий моделирование кальциевых конгломератов, а также комплексное нелинейное описание элементов исследуемой системы с высокой точностью воспроизводят процесс имплантации транскатетерного протеза клапана аорты.

Ключевые слова: пациент-специфический метод моделирования; метод конечных элементов; транскатетерный протез клапана аорты; моделирование имплантации.

Размещено на Allbest.ru