Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tối ưu hóa đo tốc độ dòng chảy và ứng suất cắt dựa trên MRI pha tương phản
Tóm tắt
Nghiên cứu này được thiết kế để đo tốc độ dòng chảy và ứng suất cắt ở từng điểm ảnh từ các hình ảnh MRI pha tương phản. Một phương pháp tối ưu đã được đề xuất và việc sử dụng phương pháp này đã được xác nhận. Một hệ thống mô hình dòng chảy liên tục, tự phát triển đã được quét bằng MRI với chuỗi pha tương phản mã hóa tốc độ. Phần mềm tự phát triển đã được sử dụng để đo tốc độ dòng chảy và ứng suất cắt từng điểm ảnh và các phép đo này đã được so sánh với tốc độ trung bình và ứng suất cắt đo được bằng vật lý. Một so sánh giữa việc sử dụng phần mềm đo tốc độ trong nhà và một hệ thống đo tốc độ thương mại cũng đã được thực hiện. Các mô hình dòng chảy cong đã được quét bằng MRI pha tương phản. Sau đó, tốc độ và ứng suất cắt đã được đo để xác nhận sự dịch chuyển của tốc độ dòng chảy đỉnh và ứng suất cắt về phía bên ngoài của lòng mạch. Tốc độ đỉnh và ứng suất cắt đã được tính toán cho cả phần trong và ngoài của lòng mạch và đã được so sánh theo thống kê. Tốc độ trung bình đo được bằng phần mềm nội bộ có sự tương quan đáng kể với các phép đo vật lý của tốc độ trung bình; ngoài ra, phép đo này chính xác hơn so với hệ thống thương mại (R² = 0,85 so với 0,75, tương ứng). Ứng suất cắt trung bình tính được có sự tương quan đáng kể với các phép đo vật lý của ứng suất cắt trung bình (R² = 0,95). Mô hình dòng chảy cong cho thấy sự dịch chuyển đáng kể của các vùng tốc độ đỉnh và ứng suất cắt về phía bên ngoài dòng chảy (P < 0,0001). Kỹ thuật để đo tốc độ và ứng suất cắt từng điểm ảnh của dòng chảy ổn định từ MRI pha tương phản mã hóa tốc độ đã được tối ưu hóa. Kỹ thuật này có sự tương quan tốt với các phép đo vật lý và vượt trội hơn so với một hệ thống có sẵn trên thị trường.
Từ khóa
#MRI #pha tương phản #đo tốc độ dòng chảy #ứng suất cắt #tối ưu hóa.Tài liệu tham khảo
Pyorala K, Laakso M, Uusitupa M (1987) Diabetes and atherosclerosis: an epidemiologic view. Diabetes Metab Rev 3(2):463–524
Wissler RW, Strong JP (1998) Risk factors and progression of atherosclerosis in youth. PDAY Research Group. Pathological determinants of atherosclerosis in youth. Am J Pathol 153(4):1023–1033
Simon A, Gariepy J, Chironi G et al (2002) Intimal-media thickness: a new tool for diagnosis and treatment of cardiovascular risk. J Hypertens 20(2):159–169
Gamble G, Zorn J, Sanders G et al (1994) Estimation of arterial stiffness, compliance, and distensibility from M-mode ultrasound measurements of the common carotid artery. Stroke 25(1):11–16
Younis HF, Kaazempur-Mofrad MR, Chan RC et al (2004) Hemodynamics and wall mechanics in human carotid bifurcation and its consequences for atherogenesis: investigation of inter-individual variation. Biomech Model Mechanobiol 3(1):17–32
Nerem RM (1992) Vascular fluid mechanics, the arterial wall, and atherosclerosis. J Biomech Eng 114(3):274–282
Efstathopoulos EP, Patatoukas G, Pantos I et al (2008) Wall shear stress calculation in ascending aorta using phase contrast magnetic resonance imaging. Investigating effective ways to calculate it in clinical practice. Phys Med 24(4):175–181
Shin SH (2005) Hemodynamics. In: Yoo SS (ed) Fluid mechanics, 1st edn. Scitech Media, Seoul, pp 632–715
Christopher WM (1994) Elastic Solid. In: Christopher WM (ed) RHEOLOGY principles, measurements, and applications, 1st edn. WILEY-VCH, New York, pp 5–62
Gatehouse PD, Keegan J, Crowe LA et al (2005) Application of phase-contrast flow and velocity imaging in cardiovascular MRI. Eur Radiol 15(10):2172–2184
Oyre S, Ringgaard S, Kozerke S et al (1998) Quantitation of circumferential subpixel vessel wall position and wall shear stress by multiple sectored three-dimensional paraboloid modeling of velocity encoded cine MR. Magn Reson Med 40(5):645–655
Groβe S, Schroeder W (2008) Dynamic wall-shear stress measurements in turbulent pipe flow using the micro-pillar sensor MPS. Int J Heat Fluid Fl 29(3):830–840
Hom JJ, Ordovas K, Reddy GP (2008) Velocity-encoded cine MR imaging in aortic coarctation: functional assessment of hemodynamic events. Radiographics 28(2):407–416
Walker MF, Souza SP, Dumoulin CL (1988) Quantitative flow measurement in phase contrast MR angiography. J Comput Assist Tomogr 12(2):304–313
Firmin DN, Nayler GL, Klipstein RH et al (1987) In vivo validation of MR velocity imaging. J Comput Assist Tomogr 11(5):751–756
Tarnawski M, Padayachee S, West DJ et al (1990) The measurement of time-averaged flow by magnetic resonance imaging using continuous acquisition in the carotid arteries and its comparison with Doppler ultrasound. Clin Phys Physiol Meas 11(1):27–36
Varaprasathan GA, Araoz PA, Higgins CB et al (2002) Quantification of flow dynamics in congenital heart disease: applications of velocity-encoded cine MR imaging. Radiographics 22(4):895–905
Didier D, Ratib O, Lerch R et al (2000) Detection and quantification of valvular heart disease with dynamic cardiac MR imaging. Radiographics 20(5):1279–1299
Ku DN, Giddens DP, Zarins CK et al (1985) Pulsatile flow and atherosclerosis in the human carotid bifurcation. Positive correlation between plaque location and low oscillating shear stress. Arteriosclerosis 5(3):293–302
Xue Y, Gao P, Lin Y et al (2007) Preliminary study of hemodynamics in human carotid bifurcation by computational fluid dynamics combined with magnetic resonance angiography. Acta Radiol 48(7):788–797
Michal MM, Lars RS (2004) Microparticle image velocimetry—an overview. J Turbul 10:83–90
Poelma C, Vennemann P, Heiden K et al. (2000) Wall shear stress measurements using μPIV in the outflow tract of a chick embryo. 14th internatinal symposium on applications of lawer techniques to fluid mechanics Lisbon, Portugal 2008:1–6