DE102012206542B4

DE102012206542B4 - Verfahren und Vorrichtung zur Unterstützung der Planung einer Implantation eines strömungsverändernden Implantates

Info

Publication number: DE102012206542B4
Application number: DE102012206542.3A
Authority: DE
Inventors: Jürgen Endres; Markus Kowarschik; Dr. Redel Thomas
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens Healthineers Ag De
Priority date: 2012-04-20
Filing date: 2012-04-20
Publication date: 2015-11-26
Anticipated expiration: 2032-04-21
Also published as: DE102012206542A1

Abstract

Verfahren (1) zur Unterstützung der Planung einer Implantation eines strömungsverändernden Implantates (29), umfassend folgende Verfahrensschritte: S1) Entgegennahme eines mathematischen Modells (20) eines Gefäßsegments eines Patienten, wobei das mathematische Modell (20) wenigstens eine, patientenindividuelle Randbedingung aufweist; S2) Optimierung der wenigstens einen, patientenindividuellen Randbedingung, wobei in die Optimierung der wenigstens einen, patientenindividuellen Randbedingung folgende Verfahrensschritte eingehen: S11) Entgegennahme einer realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie des Gefäßsegments des Patienten; S12) Entgegennahme einer Line-of-Interest (28), die den zu berücksichtigenden Gefäßquerschnitt des einströmenden Blutes definiert; S13) Bestimmung einer Messreihe, durch, für jeden Frame der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie, Integration der Intensitäten entlang der Line-of-Interest (28); S14) Bestimmung einer Herzrate und eines Herzzustands zu Beginn der geladenen realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie durch Extrapolation der R-Peaks (37) zum Anfang der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie; S15) Anpassen einer vorgebbaren, die Kontrastmittelinjektion modellierenden Modellkurve (36) an die Messreihe; S16) Bestimmung eines Geschwindigkeitsfeldes mit Hilfe einer CFD-Simulation unter Verwendung der patientenspezifischen Herzrate und iteratives Durchführen der Verfahrensschritte S17 bis S22 für jeweils einen, einem Frame der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie zugehörigen Zeitpunkt n, wobei jeder Frame sukzessive berücksichtigt wird; S17) Virtuelle Platzierung von diskreten, masselosen und nicht miteinander interagierenden Teilchen an der Inlet-Fläche der CFD-Simulation, wobei die Anzahl der Teilchen für den Zeitpunkt n durch die angepasste, die Kontrastmittelinjektion modellierende Modellkurve gegeben ist; S18) Simulation der Advektion aller im Gefäßsegment befindlichen diskreten Teilchen durch das Geschwindigkeitsfeld; S19) Modellierung der diskreten Teilchen durch ein kontinuisiertes Volumen; S20) Berechnung eines Gradientenfeldes des kontinuisierten Volumens; S21) Simulation der Bewegung aller im Gefäßsegment befindlichen Teilchen durch das berechnete Gradientenfeld; S22) Modellierung der diskreten Teilchen durch ein kontinuisiertes Volumen für den Zustand der Ausbreitung des Kontrastmittels zum Zeitpunkt n; S23) Extraktion von Projektionsmatrizen aus der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie des Gefäßsegments des Patienten; ...

Description

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Unterstützung der Planung einer Implantation eines strömungsverändernden Implantates. Darüber hinaus betrifft die vorliegende Erfindung eine entsprechende Vorrichtung zur Unterstützung der Planung einer Implantation eines strömungsverändernden Implantates.
”Computational Fluid Dynamics”, kurz auch CFD genannt, ist ein Verfahren, um den beispielsweise Blutfluss in einem Gefäßabschnitt oder Gefäßsegment eines Gefäßes, z. B. einem Blutgefäß, zu simulieren, welcher eine pathologische, also eine krankhafte Veränderung beinhalten kann. Eine derartige pathologische Veränderung des Gefäßabschnitts liegt beispielsweise in Form eines Aneurysmas, also einer krankhaften, örtlich begrenzten, häufig sackartigen Erweiterung vor. Ein Aneurysma kann insbesondere in einem Blutgefäß im Bereich des Gehirns oder des Herzens auftreten; jedoch ist das Auftreten eines Aneurysmas im Allgemeinen nicht auf eine spezielle Körperregion begrenzt. Die klinische Bedeutsamkeit eines Aneurysmas, welches beispielsweise im Gehirn lokalisiert ist, besteht insbesondere aufgrund der Gefahr einer Ruptur, also einer Riss- oder Bruchbildung, die beispielsweise zu Einblutungen und Thrombosen führen kann. Die Dynamik des Blutflusses in einem Aneurysma wird in der heutigen Medizin häufig als ein wichtiger Faktor für die Pathogenese des Aneurysmas, also für dessen Entstehung und Entwicklung, erachtet.
Diese Simulation des Blutflusses durch CFD-Verfahren vermittelt eine dreidimensionale Verteilung der Flussparameter, wie beispielsweise WSS (engl. Wall Shear Stress, Wandschubspannung), entlang der Oberfläche des Gefäßlumens.
In der DE 10 2010 039 312 A1 wird beispielsweise ein Verfahren zur Simulation eines Blutflusses in einem Gefäßsegment eines Patienten angegeben, wobei eine Bildaufnahme eines das Gefäßsegment umfassenden Untersuchungsbereichs gewonnen wird, aus der Bildaufnahme ein 3D-Gefäßmodell ermittelt wird, eine Anzahl von Blutflussparametern eingelesen wird und unter Einbeziehung dieser Blutflussparameter der Blutfluss in dem 3D-Gefäßmodell simuliert wird.
Die DE 10 2005 035 181 A1 beschreibt ein Verfahren, bei dem Dreidimensionale Grauwertbilddaten binär segmentiert werden. Daraus entstandene 3D-Gefäßgeometrien werden für eine numerische Simulation ihrer Durchströmung verwendet, wobei benötigte Randbedingungen aus Datenbanken oder aus individuellen nichtinvasiven Messungen extrahiert werden. Hierbei können auch Geometrieänderungen, wie noch einzubringende Implantate, eingebracht werden.
Gegenstand gegenwärtiger Forschung ist es, die aus einer CFD-Simulation gewonnenen Informationen zur Planung von Therapien zu verwenden. Insbesondere bei der Planung des Einsatzes von sogenannten Flow Divertern könnten CFD-Simulationen wichtige Informationen liefern. Unter einem Flow Diverter versteht man allgemein ein medizinisches Implantat, das einen Fluss einer Flüssigkeit, z. B. einen Blutstrom, in einem Zielgefäß gezielt beeinflussen soll, wobei beispielsweise der Einstrom in und der Ausstrom aus einem Aneurysma unterbunden werden soll, ohne dabei Seitenäste zu überdecken und dabei zu verschließen.
Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht nun darin, ein Verfahren anzugeben, das eine patientenangepasste Vorhersage der Wirkung eines strömungsverändernden Implantates ermöglicht. Weiter ist es Aufgabe der Erfindung eine Vorrichtung zur Ausführung eines Verfahrens zur patientenangepassten Vorhersage der Wirkung eines strömungsverändernden Implantates anzugeben.
Die Erfindung löst diese Aufgabe mit einem Verfahren zur Unterstützung der Planung einer Implantation eines strömungsverändernden Implantates mit den Merkmalen des ersten unabhängigen Patentanspruchs und einer Vorrichtung zur Unterstützung der Planung einer Implantation eines strömungsverändernden Implantates mit den Merkmalen des zweiten unabhängigen Patentanspruchs.
Der Grundgedanke der Erfindung ist ein Verfahren zur Unterstützung der Planung einer Implantation eines strömungsverändernden Implantates, das folgende Verfahrensschritte umfasst:

S1) Entgegennahme eines mathematischen Modells eines Gefäßsegments eines Patienten, wobei das mathematische Modell wenigstens eine, patientenindividuelle Randbedingung aufweist;
S2) Optimierung der wenigstens einen, patientenindividuellen Randbedingung, wobei in die Optimierung der wenigstens einen, patientenindividuellen Randbedingung folgende Verfahrensschritte eingehen: S11) Entgegennahme einer realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie des Gefäßsegments des Patienten; S12) Entgegennahme einer Line-of-Interest (28), die den zu berücksichtigenden Gefäßquerschnitt des einströmenden Blutes definiert; S13) Bestimmung einer Messreihe, durch, für jeden Frame der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie, Integration der Intensitäten entlang der Line-of-Interest (28); S14) Bestimmung einer Herzrate und eines Herzzustands zu Beginn der geladenen realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie durch Extrapolation der R-Peaks (37) zum Anfang der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie; S15) Anpassen einer vorgebbaren, die Kontrastmittelinjektion modellierenden Modellkurve (36) an die Messreihe; S16) Bestimmung eines Geschwindigkeitsfeldes mit Hilfe einer CFD-Simulation unter Verwendung der patientenspezifischen Herzrate und iteratives Durchführen der Verfahrensschritte S17 bis S22 für jeweils einen, einem Frame der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie zugehörigen Zeitpunkt n, wobei jeder Frame sukzessive berücksichtigt wird; S17) Virtuelle Platzierung von diskreten, masselosen und nicht miteinander interagierenden Teilchen an der Inlet-Fläche der CFD-Simulation, wobei die Anzahl der Teilchen für den Zeitpunkt n durch die angepasste, die Kontrastmittelinjektion modellierende Modellkurve gegeben ist; S18) Simulation der Advektion aller im Gefäßsegment befindlichen diskreten Teilchen durch das Geschwindigkeitsfeld; S19) Modellierung der diskreten Teilchen durch ein kontinuisiertes Volumen; S20) Berechnung eines Gradientenfeldes des kontinuisierten Volumens; S21) Simulation der Bewegung aller im Gefäßsegment befindlichen Teilchen durch das berechnete Gradientenfeld; S22) Modellierung der diskreten Teilchen durch ein kontinuisiertes Volumen für den Zustand der Ausbreitung des Kontrastmittels zum Zeitpunkt n; S23) Extraktion von Projektionsmatrizen aus der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie des Gefäßsegments des Patienten; S24) Erstellen einer virtuellen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie durch Reprojektion der Konzentrationsverteilungsvolumen aus den Verfahrensschritten S22 unter Verwendung der extrahierten Projektionsmatrizen aus Verfahrensschritt S23; S25) Ermittlung eines Übereinstimmungsmaßes zwischen realer und virtueller Angiographie;
S3) Simulation eines Blutflusses innerhalb des Gefäßsegments des Patienten mittels einer CFD-Simulation, wobei in die Simulation das mathematische Modell des Gefäßsegments des Patienten und die wenigstens eine, optimierte, patientenindividuelle Randbedingung eingehen;
S4) Entgegennahme einer Form eines strömungsverändernden Implantates und einer Lage des strömungsverändernden Implantates innerhalb des Gefäßsegments des Patienten;
S5) Simulation des Blutflusses innerhalb des Gefäßsegments des Patienten mit platziertem strömungsverändernden Implantat mittels einer CFD-Simulation, wobei in die Simulation das mathematische Modell des Gefäßsegments des Patienten, die wenigstens eine, optimierte, patientenindividuelle Randbedingung und die Lage und die Form des strömungsverändernden Implantates eingehen.

Im ersten Verfahrensschritt S1 wird ein mathematisches Modell eines Gefäßsegments eines Patienten entgegengenommen, beispielsweise durch Übertragung in einen Speicher eines Computers. Das mathematische Modell kann z. B. ein 3D-Gefäßmodell umfassen, das aus einem Bilddatensatz, der mit Hilfe eines Röntgengerätes aufgenommen wurde, und einen Untersuchungsbereich, der das Gefäßsegment umfasst, generiert wurde. Weiter kann das mathematische Modell Materialeigenschaften und/oder andere Merkmale, die Einfluss auf das Strömungsverhalten von Flüssigkeiten haben, aufweisen. Das mathematische Modell weist dabei wenigstens eine, patientenindividuelle Randbedingung bzw. einen patientenindividuellen Parameter auf, durch deren nachfolgende Bestimmung, das mathematische Modell möglichst gut die realen Gegebenheiten, insbesondere in Bezug auf die Beschreibung von Strömungseigenschaften, des Gefäßsegments des Patienten wiedergibt. Unter einer patientenindividuellen Randbedingung bzw. einem patientenindividuellen Parameter kann z. B. eine Geometrie des Gefäßabschnittes mit Aneurysma, sich zeitlich ändernde Zufluss- und/oder Abflusswerte des Blutes, ein Druck am Zufluss- und/oder Abflussbereich, Bluteigenschaften oder lokale elastische Eigenschaften der Gefäßwand verstanden werden.
Im Verfahrensschritt S2 wird die wenigstens eine, patientenindividuelle Randbedingung optimiert, d. h. derart angepasst, dass das mathematische Modell bei Stimulation mit vorgebbaren Werten, z. B. Ergebnisse einer realen Messung gut wiedergibt. In die Optimierung der wenigstens einen, patientenindividuellen Randbedingung geht eine erfasste Kontrastmittel-Propagierung wenigstens einer, realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie des Gefäßsegments des Patienten und wenigstens eine, virtuelle Angiographie ein. Optimierungsalgorithmen sind prinzipiell aus dem Stand der Technik hinlänglich bekannt. Beispielweise kann dazu ein aus der DE 10 2010 039 312 A1 bekanntes Verfahren verwendet werden. Meist beginnt ein Optimierungsverfahren mit einer Initialisierungsphase, z. B. mit einer vorgebbaren initialen Randbedingung, mit der eine initiale CFD-Simulation des Blutflusses innerhalb des Gefäßsegments des Patienten durchgeführt wird. Die Verfahrensschritte S11 bis S25 beschreiben eine erfindungsgemäße Implementierung des Verfahrensschrittes S2, in dem die wenigstens eine, patientenindividuelle Randbedingung optimiert wird, d. h. derart angepasst wird, dass das mathematische Modell bei Stimulation mit vorgebbaren Werten z. B. Ergebnisse einer realen Messung gut wiedergibt. In die Optimierung der wenigstens einen, patientenindividuellen Randbedingung geht eine erfasste Kontrastmittel-Propagierung wenigstens einer, realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie des Gefäßsegments des Patienten und wenigstens eine, virtuelle Angiographie ein.
In Verfahrensschritt S11 wird eine reale 2D-Angiographie-Aufnahmeserie bzw. -Aufnahmesequenz des Gefäßsegments des Patienten entgegengenommen, beispielsweise durch Übertragung oder Laden in einen Speicher eines Computers.
In Verfahrensschritt S12 wird eine Line-of-Interest, kurz LOI, die den zu berücksichtigenden Gefäßquerschnitt des einströmenden Blutes definiert, entgegengenommen. Die Entgegennahme der Line-of-Interest kann z. B. durch Einzeichnen einer Linie in ein Abbild eines Frames, d. h. eines Bildes, der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie erfolgen.
In Verfahrensschritt S13 wird eine Messreihe bestimmt. In dieser Messreihe wird für jeden Frame der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie durch Integration der Intensitäten entlang der Line-of-Interest ein Messwert gebildet. Alternativ kann statt der Integration der Intensitäten entlang der Line-of-Interest auch die 2D-Verteilung, d. h. der Zeitpunkt und die Position entlang der Line-of-Interest, ausgelesen werden.
In Verfahrensschritt S14 werden die Herzrate und der Herzzustand zu Beginn der geladenen realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie durch Extrapolation der R-Peaks zum Anfang der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie bestimmt. Die Bestimmung der R-Peaks kann beispielsweise durch ein Elektrokardiogramm, kurz EKG, zu Deutsch Herzspannungskurve, erfolgen. Das Elektrokardiogramm bezeichnet die Aufzeichnung der Summe der elektrischen Aktivitäten aller Herzmuskelfasern. Der sogenannte QRS-Komplex, der ca. 0,10 s bis 0,12 s dauert, entspricht der Kammererregung, wobei mit Q der erste negative Ausschlag, mit R der erste positive Ausschlag und mit S der negative Ausschlag nach der R-Zacke bezeichnet wird. Aus dem zeitlichen Abstand zweier R-Peaks kann die patientenspezifische Herzrate errechnet werden und zur Bestimmung des Herzzustands zu Beginn der akquirierten 2D-Angiographie-Aufnahmeserie kann die Reihe der R-Peaks zum Anfang der Messdaten fortgesetzt werden. Sollte zu Beginn der geladenen realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie das Herz im Zustand des ersten positiven Ausschlags sein, d. h. die Messreihe beginnt mit einem R-Peak, so kann dieser Verfahrensschritt ausgelassen werden bzw. die Extrapolation ist Null. Die Herzrate und der Herzzustand zu Beginn der geladenen realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie können auch aus der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie extrahiert werden. Der Abstand zwischen zwei, mit der Dyastole korrelierenden Peaks, die ein, mit der Systole korrelierendes, lokales Minimum einrahmenden, entspricht beispielsweise dem Kehrwert der Herzrate. Der Herzzustand zu Beginn der geladenen realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie kann zum Beispiel durch Extrapolation der Peaks zum Anfang der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie bestimmt werden.
In Verfahrensschritt S15 wird eine vorgebbare, die Kontrastmittelinjektion modellierende Modellkurve an die Messreihe angepasst. D. h. die Modellkurve umfasst wenigstens einen Parameter, der angepasst wird. Die angepasste Modellkurve wird zur mathematischen Beschreibung der Kontrastmittelinjektion verwendet. Vorzugsweise ist die Modellkurve aus einem physiologischen Modell abgeleitet, z. B. insbesondere eine Kondensator-Kurve.
In Verfahrensschritt S16 wird mit Hilfe einer CFD-Simulation unter Verwendung der patientenspezifischen Herzrate ein Geschwindigkeitsfeld bestimmt. Alternativ kann die CFD-Simulation mit einer beliebigen Herzfrequenz durchgeführt werden. Die Anpassung erfolgt dann über eine entsprechende Skalierung des 4D-Geschwindigkeitsfeldes. Weiter wird in Verfahrensschritt S16 eine Wiederholungsstruktur gebildet, wodurch die Verfahrensschritte S17 bis S22 für jeweils einen, einem Frame der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie zugehörigen, Zeitpunkt n iterativ durchgeführt werden, wobei jeder Frame sukzessive berücksichtigt wird. D. h. die Verfahrensschritte S17 bis S22 werden für jeden Frame der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie durchgeführt.
In Verfahrensschritt S17 werden diskrete, masselose und nicht miteinander interagierende Teilchen an der Inlet-Fläche, d. h. an der Einlass-Fläche, der CFD-Simulation virtuell platziert, wobei die Anzahl der Teilchen für den Zeitpunkt n durch die angepasste, die Kontrastmittelinjektion modellierende Modellkurve gegeben ist. Alternativ kann statt einer Inlet-Fläche eine Volumen, d. h. eine Inlet-Box mit dem Umfang der Inlet-Fläche und vorgebbarer Dicke, verwendet werden, in der die diskreten, masselosen und nicht miteinander interagierenden Teilchen der CFD-Simulation virtuell platziert werden.
In Verfahrensschritt S18 wird die Advektion aller im Gefäßsegment befindlichen diskreten Teilchen durch das Geschwindigkeitsfeld simuliert. Als Advektion wird der Transport eines in einer Flüssigkeit gelösten bzw. suspendierten Stoffes mit der Strömung der Flüssigkeit, also mit dessen mittlerer Geschwindigkeit und Richtung, bezeichnet.
In Verfahrensschritt S19 werden die diskreten Teilchen durch ein kontinuisiertes Volumen modelliert. Dabei kann jedem Teilchen eine vorgebbare kontinuierliche Verteilungsfunktion zugeordnet werden. Somit wird das zum jeweiligen Zeitpunkt n vorliegende diskrete Teilchenensemble als kontinuierliche ”Kontrastmittelwolke” repräsentiert bzw. modelliert.
In Verfahrensschritt S20 wird ein Gradientenfeld des kontinuisierten Volumens berechnet. Dies ist für die Simulation der Diffusion des Kontrastmittels, die durch Konzentrationsgradienten verursacht wird, notwendig.
In Verfahrensschritt S21 wird die Bewegung aller im Gefäßsegment befindlichen Teilchen durch das berechnete Gradientenfeld simuliert. Der Diffusionsprozess kann mittels eines vorgebbaren Diffusionsmodells und vorgebbaren Diffusionsparametern simuliert werden.
In Verfahrensschritt S22 werden die diskreten Teilchen durch ein kontinuisiertes Volumen für den Zustand der Ausbreitung des Kontrastmittels zum Zeitpunkt n modelliert. D. h. es wird ein kontinuisiertes Volumen der diskreten Teilchen für den aktuellen Zustand der Ausbreitung des Kontrastmittels, entsprechend der Konzentrationsverteilung, erstellt. Dies ist ein analoger Verfahrensschritt zu Verfahrensschritt S19.
In Verfahrensschritt S23 werden Projektionsmatrizen aus der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie des Gefäßsegments des Patienten extrahiert. D. h. es erfolgt eine Bestimmung der Projektionsrichtung aus der akquirierten 2D-Angiographie-Aufnahmeserie.
In Verfahrensschritt S24 wird eine virtuelle 2D-Angiographie-Aufnahmeserie durch Reprojektion bzw. Vorwärtsprojektion der Konzentrationsverteilungsvolumen aus den Verfahrensschritten S22 unter Verwendung der extrahierten Projektionsmatrizen aus Verfahrensschritt S23 erstellt.
In Verfahrensschritt S25 wird ein Übereinstimmungsmaß zwischen realer und virtueller Angiographie ermittelt. Das Übereinstimmungsmaß basiert somit auf dem Vergleich einer virtuellen Angiographie und einer realen Angiographie aus identischer Angulation und angepasster Aufnahmegeometrie des individuellen Patienten. Das ermittelte Übereinstimmungsmaß kann in einem, an sich bekannten, Optimierungsverfahren zur Optimierung der wenigstens einen, patientenindividuellen Randbedingung verwendet werden.
Im dritten Verfahrensschritt S3 erfolgt mittels einer CFD-Simulation eine Simulation eines Blutflusses innerhalb des Gefäßsegments des Patienten. In die Simulation gehen das mathematische Modell des Gefäßsegments des Patienten und die wenigstens eine, optimierte, patientenindividuelle Randbedingung ein. Die Verfahrensschritte S1 bis S3 beschreiben somit eine erste CFD-Simulation, wobei patientenindividuelle Randbedingungen unter Verwendung einer virtuellen Angiographie und einer realen 2D-DSA Aufnahmeserie durchgeführt werden. Dabei ist weder die Art noch die Dimension der CFD-Simulation eingeschränkt.
In Verfahrensschritt S4 werden eine Form eines strömungsverändernden Implantates und eine Lage des strömungsverändernden Implantates innerhalb des Gefäßsegments des Patienten entgegengenommen, z. B. durch Übertragung in einen Speicher eines Computers. Die Form des strömungsverändernden Implantates kann beispielsweise durch ein geometrisches Modell des strömungsverändernden Implantates beschrieben werden. Vorzugsweise gehen in die Form des strömungsverändernden Implantates auch Materialeigenschaften und/oder andere Merkmale, die Einfluss auf das Strömungsverhalten von Flüssigkeiten haben, ein. Bei dem strömungsverändernden Implantat kann es sich z. B. um einen käuflich erwerbbaren Flow Diverter, beispielsweise in Form eines Stents, handeln. Neben der Form des strömungsverändernden Implantates wird auch die Lage des strömungsverändernden Implantates innerhalb des Gefäßsegments des Patienten empfangen. Unter Lage wird die Position, z. B. durch Angabe der karthesischen Koordinaten des Masseschwerpunktes des Implantates, und dessen Ausrichtung, z. B. durch Angabe der drei Raumwinkel einer vorgebbaren Achse des Implantates, verstanden. Die Angabe der Lage innerhalb des Gefäßsegments des Patienten entspricht einer virtuellen Platzierung oder Implantierung des strömungsverändernden Implantates. Bei dieser virtuellen Implantierung in das Gefäßsegment des Patienten, z. B. durch Einberechnung des geometrischen Modells des Implantates in das mathematische Modell des Gefäßsegmentes, können die Gefäßwände und/oder das Implantat als unflexibel angenommen werden, d. h. man geht von rigiden Gefäßwänden und/oder Implantaten aus, oder es werden Deformationen des Implantates und/oder der Gefäßwand berücksichtigt, was vorteilhafterweise eine genauere Simulation ermöglichen kann.
Im fünften Verfahrensschritt S5 erfolgt eine weitere CFD-Simulation des Blutflusses innerhalb des Gefäßsegments des Patienten, wobei bei dieser Simulation zusätzlich das platzierte, strömungsverändernde Implantat berücksichtigt wird, d. h. in die Simulation gehen das mathematische Modell des Gefäßsegments des Patienten, die wenigstens eine, optimierte, patientenindividuelle Randbedingung und die Lage und die Form des strömungsverändernden Implantates ein. Die Ergebnisse der weiteren CFD-Simulation des Blutflusses mit virtuell implantiertem, strömungsverändernden Implantat können Aufschluss über die Strömungsverhältnisse geben, wenn ein solches Implantat in der vorgegebenen Lage innerhalb des Gefäßsegments des Patienten tatsächlich implantiert werden würde. Beispielsweise können Verwirbelungen, Wandschubspannungen oder Stellen mit besonders hohen oder niedrigen Fließgeschwindigkeiten erkannt werden.
Das bisher beschriebene Verfahren und die folgenden erfindungsgemäßen Verfahren sind nicht auf ein einziges, strömungsveränderndes Implantat beschränkt. Vielmehr können die Verfahren auch mit zwei oder mehr strömungsverändernden Implantaten durchgeführt werden. Dazu werden beispielsweise in Verfahrensschritt S4 die Formen von zwei oder mehr strömungsverändernden Implantaten und die Lagen der zwei oder mehr strömungsverändernden Implantate innerhalb des Gefäßsegments des Patienten entgegengenommen. In Verfahrensschritt S5 wird der Blutfluss innerhalb des Gefäßsegments des Patienten mit den zwei oder mehr platzierten strömungsverändernden Implantaten mittels einer CFD-Simulation simuliert, wobei in die Simulation das mathematische Modell des Gefäßsegments des Patienten, die wenigstens eine, optimierte, patientenindividuelle Randbedingung und die Lagen und die Formen der zwei oder mehr strömungsverändernden Implantaten eingehen.
Vorteilhaft wird wenigstens ein, den simulierten Blutfluss innerhalb des Gefäßsegments des Patienten charakterisierender, Parameter visualisiert.
Durch Visualisierung, d. h. zum Beispiel Darstellung auf einem Monitor, eines durch eine CFD-Simulation des Blutflusses gewonnenen und den Blutfluss charakterisierenden Parameters, kann insbesondere ein menschlicher Benutzer, z. B. ein Arzt, die Ergebnisse der Simulation besser und einfacher interpretieren. Denkbar sind z. B. die Darstellung von Geschwindigkeitsvektoren von berechneten Fließgeschwindigkeiten, farbkodierte Geschwindigkeitsprofile oder Stellen maximaler Wandschubspannungen. Dabei kann die Visualisierung direkt berechnete Parameter oder, z. B. durch statistische Algorithmen, aufbereitete Parameter umfassen. Weiter können den Blutfluss charakterisierende Parameter aus der CFD-Simulation des Blutflusses mit oder ohne virtuell implantiertes Implantat visualisiert werden.
Mit besonderem Vorteil werden die Verfahrensschritte S4 und S5 wiederholt ausgeführt, wobei die Form des strömungsverändernden Implantates und/oder die Lage des strömungsverändernden Implantates innerhalb des Gefäßsegments des Patienten mit jeder Wiederholung vorgebbar geändert werden.
Dieses Merkmal bietet den Vorteil, dass mehrere Variationen, bezüglich der Form und/oder bezüglich der Lage des strömungsverändernden Implantates simuliert werden, wodurch beispielsweise die beste Form aus der Reihe der simulierten Formen auswählbar ist. Denkbar wäre z. B. das Sortiment erhältlicher strömungsverändernder Implantate eines Herstellers oder eine Auswahl an potentiell vielversprechenden Positionen des zu implantierenden Implantates zu simulieren und die Ergebnisse zu visualisieren. Die Vorgabe kann z. B. in Form einer Tabelle, einer Liste, oder nach Vorgabe einer Reihe, z. B. die Lage entlang einer Linie mit vorgebbarer Schrittweite erfolgen. Die Vorgabe kann beispielsweise durch Eingabe, z. B. durch eine Bedienperson oder durch Auslesen einer Datei erfolgen. Die dabei erzielten Ergebnisse können als Kontrolle auch angezeigt werden.
In einer vorteilhaften Weiterbildung wird in Verfahrensschritt S5 wenigstens ein, den Blutfluss charakterisierender Parameter bestimmt, wobei wenigstens ein Zielwert des wenigstens einen, den Blutfluss charakterisierenden Parameters entgegengenommen wird und wobei die vorgebbare Änderung der Form des strömungsverändernden Implantates und/oder der Lage des strömungsverändernden Implantates innerhalb des Gefäßsegments des Patienten mittels eines Optimierungsalgorithmus derart erfolgt, dass ein Gütemaß, in das der wenigstens eine, den Blutfluss charakterisierende Parameter und der wenigstens eine Zielwert eingehen, optimiert ist.
Optimierungsalgorithmen oder Optimierungsverfahren, wie die Methode der kleinsten Quadrate, Monte-Carlo-Methode, usw., sind in der Mathematik gängige Verfahren, um zum Beispiel ein Gütemaß, in das ein zu optimierender Parameter und ein Zielparameter eingehen, zu optimieren. Im vorliegenden Fall kann der Parameter z. B. ein Geschwindigkeitsfeld sein, das im Falle eines Aneurysmas z. B. turbulente Strömungen zeigt, der Zielwert kann ein lineares Strömungsfeld sein. Es wird sodann der Einfluss von verschiedenen Stents simuliert und es wird jeweils das resultierende Geschwindigkeitsfeld mit dem gewünschten linearen Strömungsfeld verglichen. Das Gütemaß ist dann die Abweichung vom linearen Strömungsfeld. Das Ergebnis nach der Optimierung ist ein Stent, mit dem das resultierende Geschwindigkeitsfeld am besten dem linearen Strömungsfeld entspricht, d. h. dort ist das Gütemaß optimiert, in diesem Fall minimal. So kann selbstverständlich auch eine optimale Lage des Stents bestimmt werden. Gibt das Gütemaß eine Abweichung an, so ist unter einem optimierten Gütemaß ein minimaler Wert anzusehen. Bei einem Gütemaß, das eine Übereinstimmung repräsentiert, wird ein maximales Gütemaß als optimales Gütemaß angestrebt.
In einer vorteilhaften Ausführungsform wird der, den Blutfluss charakterisierende Parameter aus einer Auswertung einer realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie gewonnen.
Aus einer realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie können beispielsweise Zeit-Intensitätskurven berechnet werden und aus Zeit-Intensitätskurven können wiederum Parameter, wie Anstiegszeiten, Halbwertsbreiten, Ankunftszeiten, mittlere Anstiegszeiten, Maximum-Zeiten, Abfallszeiten oder Boluszeiten extrahiert werden, die bevorzugt als den Blutfluss charakterisierende Parameter verwendet werden.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung erfolgt nach einer realen Implantation eines strömungsverändernden Implantates in das Gefäßsegment des Patienten eine weitere Optimierung der wenigstens einen, patientenindividuellen Randbedingung des mathematischen Modells des Gefäßsegments des Patienten, wobei in die Optimierung eine erfasste Kontrastmittel-Propagierung wenigstens einer, realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie des Gefäßsegments des Patienten mit implantierten, strömungsverändernden Implantat und wenigstens eine, virtuelle Angiographie mit virtuell implantierten, strömungsverändernden Implantat eingehen.
Dieses Merkmal kann der Kontrolle und Überprüfung der Ergebnisse dienen. Beispielsweise kann nach der Optimierung der Randbedingungen auf die Strömungsverhältnisse nach der Implantation geschlossen werden. Weiter kann bei nicht wesentlich unterschiedlichen Randbedingungswerten auf die Korrektheit der ersten Optimierung geschlossen werden.
Es hat sich als vorteilhaft erwiesen, wenn in das Übereinstimmungsmaß wenigstens eine Kenngröße aus der Menge von voller Halbwertsbreite, Steigung einer Kurve, parametrisches Bild, parametrisches Bild mit Zeitinformationen oder aus der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie ermittelbaren Parameter, eingeht. Das bedeutet, dass der Vergleich von realer und virtueller Angiographie vorteilhaft anhand der vorgegebenen Line-of-Interest, der Berechnung von Kenngrößen, wie volle Halbwertsbreite, Steigungen an den Kurven, parametrische Bilder, z. B. Bilder mit Zeitinformationen, die etwa mittels des aus dem Stand der Technik bekannten Systems „syngo iFlow” der Firma Siemens erstellt sein können, und der 2D-Angiographie-Aufnahmeserie, erfolgt. Statt Line-of-Interests können auch Region-of-Interests, kurz ROIs, zur Berechnung von Kenngrößen verwendet werden. Bevorzugt werden Parameter verwendet, die direkt aus der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie extrahiert werden können.
Günstig erfolgt die virtuelle Platzierung der diskreten, masselosen und nicht miteinander interagierenden Teilchen an der Inlet-Fläche der CFD-Simulation aus Verfahrensschritt S17 über den Gefäßquerschnitt gleichförmig, einem vorgebbaren Verteilungsprofil folgend oder aus einem aus Patientendaten ermittelten Verteilungsprofil folgend. Allgemein gilt, je genauer die Verteilungsfunktion angegeben werden kann, desto genauere Ergebnisse der Simulation sind zu erwarten.
Darüber hinaus lassen sich weitere Verbesserungen erzielen, wenn in die Erstellung der virtuellen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie die aus der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie extrahierte Phase des Herzrhythmus eingeht. D. h. neben der Bestimmung der Herzrate werden auch Informationen aus der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie verwendet, um den Phasenunterschied zwischen der realen und virtuellen Angiographie zu eliminieren, und die virtuelle Kontrastmittelinjektion zum gleichen Zeitpunkt der Herzphase beginnen zu lassen, wie sie in der realen Angiographie erfolgte.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung geht in die Erstellung der virtuellen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie ein, während der Akquisition der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie herrschendes, Gravitationsfeld ein. In der Praxis wird häufig in der CFD-Simulation das Blut-Kontrastmittelgemisch als eine einzige Fluidphase behandelt. Da das Kontrastmittel aber eine höhere Dichte als Blut aufweist, kann die Berücksichtigung des während der Akquisition der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie herrschenden Gravitationsfeldes genauere Simulationsergebnisse liefern. Die Richtung des Gravitationsfeldes, welches ein zusätzliches, z. B. gleichgerichtetes und konstantes, Geschwindigkeitsfeld erzeugt, kann aus der Orientierung des Patienten in der 2D-Angiographie-Aufnahmeserie ermittelt werden. Dankbar ist, den Teilchen eine vorgebbare, virtuelle Masse, z. B. eine Einheitsmasse, zuzuweisen.
Ein weiterer Grundgedanke der Erfindung beschreibt eine Vorrichtung zur Unterstützung der Implantation eines strömungsverändernden Implantates, die wenigstens ein Rechenmittel, ein Eingabemittel und ein Ausgabemittel zur Durchführung eines der vorangegangen beschriebenen Verfahren umfasst.
Die Vorrichtung kann beispielsweise einen Computer mit einer Tastatur und/oder einem computermausähnlichen Eingabemittel und einen Computermonitor umfassen. Mit Hilfe eines Computerprogramms kann eines der beschriebenen, erfindungsgemäßen Verfahren ausgeführt werden, wobei Eingaben über das Eingabemittel und Ausgaben über das Ausgabemittel erfolgen. Unter einem Eingabemittel kann auch eine Eingangsschnittstelle, wie eine Computereingabeschnittstelle, und unter einem Ausgabemittel kann auch eine Ausgangsschnittstelle, wie eine Computerausgabeschnittstelle verstanden werden. Ein- bzw. Ausgaben erfolgen dabei durch eine Datenübertragung zum bzw. vom Rechenmittel. Die Vorrichtung ist nicht auf die Unterstützung der Implantation eines einzigen strömungsverändernden Implantates beschränkt, sondern kann auch zur Unterstützung der Implantation von zwei oder mehr strömungsverändernden Implantaten eingesetzt werden.
Die nachfolgend näher geschilderten Ausführungsbeispiele stellen bevorzugte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung dar.
Weitere vorteilhafte Weiterbildungen ergeben sich aus den nachfolgenden Figuren samt Beschreibung. Es zeigen:
1 beispielhaft ein Ablaufdiagramm eines erfindungsgemäßen Verfahrens zur Unterstützung der Planung einer Implantation eines strömungsverändernden Implantates;
2 beispielhaft und schematisch ein mathematisches Modell eines Gefäßsegmentes;
3 beispielhaft und schematisch ein mathematisches Modell eines Gefäßsegmentes mit virtuell implantiertem Stent;
4 beispielhaft und schematisch ein mathematisches Modell eines Gefäßsegmentes mit visualisierten Parametern, die die Simulation eines Blutflusses charakterisieren;
5 beispielhaft ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zur Bestimmung eines Gütemaßes, das in die Optimierung einer patientenindividuellen Randbedingung eines mathematischen Modells eines Gefäßsegmentes eingehen kann;
6 beispielhaft und schematisch ein Bild einer realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie eines Gefäßsegmentes mit eingezeichneter Line-of-Interest;
7 beispielhaft und vereinfacht eine gemessene Zeit-Intensitätskurve und eine angepasste, eine Kontrastmittelinjektion modellierende Modellkurve;
8 eine Zeit-Intensitätskurve mit beispielhaft eingezeichneten, charakteristischen Kenngrößen;
9 beispielhaft und vereinfacht eine gemessene Zeit-Intensitätskurve und eine virtuelle Zeit-Intensitätskurve;
10 beispielhaft und symbolhaft ein Ablaufdiagramm zum Vergleich einer virtuellen mit einer realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie eines Gefäßsegmentes;
11 schematisch ein Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung zur Unterstützung der Planung einer Implantation von zwei strömungsverändernden Implantaten.
1 zeigt beispielhaft ein Ablaufdiagramm eines erfindungsgemäßen Verfahrens 1 zur Unterstützung der Planung einer Implantation eines strömungsverändernden Implantates. Das Verfahren 1 umfasst die Verfahrensschritte S1 bis S5. Es beginnt mit Verfahrensschritt S1 und endet, „End”, nach Verfahrensschritt S5. Die einzelnen Verfahrensschritte lauten:

S1) Entgegennahme eines mathematischen Modells eines Gefäßsegments eines Patienten, wobei das mathematische Modell wenigstens eine, patientenindividuelle Randbedingung aufweist;
S2) Optimierung der wenigstens einen, patientenindividuellen Randbedingung, wobei in die Optimierung eine erfasste Kontrastmittel-Propagierung wenigstens einer, realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie des Gefäßsegments des Patienten und wenigstens eine, virtuelle Angiographie eingehen;
S3) Simulation eines Blutflusses innerhalb des Gefäßsegments des Patienten mittels einer CFD-Simulation, wobei in die Simulation das mathematische Modell des Gefäßsegments des Patienten und die wenigstens eine, optimierte, patientenindividuelle Randbedingung eingehen;
S4) Entgegennahme einer Form eines strömungsverändernden Implantates und einer Lage des strömungsverändernden Implantates innerhalb des Gefäßsegments des Patienten;
S5) Simulation des Blutflusses innerhalb des Gefäßsegments des Patienten mit platziertem strömungsverändernden Implantat mittels einer CFD-Simulation, wobei in die Simulation das mathematische Modell des Gefäßsegments des Patienten, die wenigstens eine, optimierte, patientenindividuelle Randbedingung und die Lage und die Form des strömungsverändernden Implantates eingehen.

In 2 ist beispielhaft und schematisch ein mathematisches Modell 20 eines Gefäßsegmentes eines menschlichen oder tierischen Patienten dargestellt. Das Gefäßsegment ist im Allgemeinen ein Teil eines Gesamtgefäßes, zum Beispiel eines Blutgefäßes. Es umfasst ein zuführendes Gefäß 21, mit einem Einflussbereich 25, ein erstes abführendes Gefäß 22, mit einem ersten Ausflussbereich 26, ein zweites abführendes Gefäß 23, mit einem zweiten Ausflussbereich 27 und ein Aneurysma 24. Das Aneurysma 24 ist eine sackartige Erweiterung des Blutgefäßes. Bei einem Aufbrechen des Aneurysmas 24 besteht die Gefahr von Einblutungen und Thrombosen. Ziel einer CFD-Simulation kann es sein, die Dynamik des Blutflusses in einem Aneurysma zu bestimmen, um darüber Informationen über dessen Entstehung und Entwicklung zu erlangen. Das in 2 gezeigte mathematische Modell 20 des Gefäßsegmentes umfasst ein 3D-Gefäßmodell oder ein 3D-Gefäßoberflächenmodell, d. h. eine räumliche Repräsentation des Gefäßsegmentes, das beispielsweise aus einem Bilddatensatz, der mit Hilfe eines Röntgengerätes aufgenommen wurde, generiert wurde. Vorzugsweise weist das mathematische Modell 20 Materialeigenschaften und weitere andere Merkmale, die Einfluss auf das Strömungsverhalten von Flüssigkeiten haben, auf. Nicht dargestellt ist, dass das mathematische Modell 20 wenigstens eine, patientenindividuelle Randbedingung bzw. einen patientenindividuellen Parameter aufweist, z. B. eine Geometrie des Gefäßabschnittes mit Aneurysma, sich zeitlich ändernde Zufluss- und/oder Abflusswerte des Blutes, ein Druck am Zufluss- und/oder Abflussbereich, Bluteigenschaften oder lokale elastische Eigenschaften der Gefäßwand. Durch Bestimmung dieser wenigstens einen, patientenindividuellen Randbedingung, zum Beispiel durch eines der beschriebenen Verfahren, kann das mathematische Modell an die realen, patientenindividuellen Gegebenheiten angepasst werden, so dass insbesondere die Strömungseigenschaften einer Flüssigkeit innerhalb des Gefäßsegmentes exakt simuliert bzw. bestimmt werden können.
3 zeigt beispielhaft und schematisch ein mathematisches Modell 20 eines Gefäßsegmentes mit einem virtuell implantierten strömungsverändernden Implantat 29, hier ein Stent. Der Stent verschließt den Zugang zu dem Aneurysma 24 und beeinflusst gleichzeitig die Strömungsverhältnisse innerhalb des Gefäßes. Der Stent ist somit ein sogenannter Flow Diverter. Die Lage des Stents kann durch seine Position 31, hier in Bezug auf ein karthesisches Koordinatensystem, und seine Orientierung, z. B. in Bezug seiner Längsachse zu den Achsen des karthesischen Koordinatensystems, angegeben werden.
In 4 ist beispielhaft und schematisch ein mathematisches Modell 20 eines Gefäßsegmentes mit visualisierten Parametern 39, die die Simulation eines Blutflusses charakterisieren dargestellt. Neben dem zuführenden Gefäß 21, dem ersten abführenden Gefäß 22, dem zweiten abführenden Gefäß 23 und dem Aneurysma 24 sind Vektorpfeile 39 erkennbar. Diese repräsentieren simulierte Strömungsgeschwindigkeiten von Flüssigkeitspartikeln eines Blutstromes, der in den Einflussbereich 25 in das zuführende Gefäß 21 einströmt. Dabei stellen die Längen der Pfeile die Geschwingkeitsbeträge, die Richtung der Pfeile die Flussrichtung der Flüssigkeitspartikeln dar.
5 zeigt beispielhaft ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zur Bestimmung eines Gütemaßes, das in die Optimierung einer patientenindividuellen Randbedingung eines mathematischen Modells eines Gefäßsegmentes eingehen kann. Das Verfahren umfasst die Verfahrensschritte S11 bis S25, und endet, „End”, nach Verfahrensschritt S25. Die Verfahrensschritte S11 bis S15 entsprechen den zuvor genannten Verfahrenschritten S11 bis S15. In Verfahrensschritt S16 erfolgt die Bestimmung eines Geschwindigkeitsfeldes mit Hilfe einer CFD-Simulation unter Verwendung der patientenspezifischen Herzrate. Weiter wird eine Schleifenstruktur für ein iteratives Durchführen der Verfahrensschritte S17 bis S22 für jeweils einen, einem Frame der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie zugehörigen Zeitpunkt n, wobei jeder Frame sukzessive berücksichtigt wird, aufgebaut. Die Schleifenstruktur ist dadurch erkennbar, dass zwischen Verfahrensschritt S22 und Verfahrensschritt S23 eine Abfrage erfolgt, ob die Verfahrensschritte S17 bis S22 für alle Frames durchgeführt wurden. Ist dies nicht der Fall, d. h. die Antwort lautet „nein”, „N”, dann wird zu Verfahrensschritt S17 verzweigt, ansonsten, „Y”, wird mit Verfahrensschritt S23 bis S25 weiter gemacht. Die Verfahrensschritte S17 bis S25 entsprechen den zuvor beschriebenen Verfahrensschritten S17 bis S25.
In 6 ist beispielhaft und schematisch ein Bild 30 einer realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie eines Gefäßsegmentes dargestellt. Es umfasst ein zuführendes Gefäß 21, mit einem Einflussbereich 25, ein erstes abführendes Gefäß 22, mit einem ersten Ausflussbereich 26, ein zweites abführendes Gefäß 23, mit einem zweiten Ausflussbereich 27 und ein Aneurysma 24. Weiter ist eine Line-of-Interest 28, die beispielsweise den zu berücksichtigenden Gefäßquerschnitt des einströmenden Blutes im zuführenden Gefäß 21 definiert, dargestellt.
7 zeigt beispielhaft und vereinfacht eine gemessene Zeit-Intensitätskurve 35 und eine angepasste, eine Kontrastmittelinjektion modellierende Modellkurve 36. Die gemessene Zeit-Intensitätskurve 35 weist nach einem rauschartigen Verlauf einen Anstieg auf, wobei in diesem Beispiel drei ausgeprägte Maxima 37 und zwei ausgeprägte Minima 39 erkennbar sind. Die Maxima 37 korrelieren mit der Dyastole, die Minima 39 korrelieren mit der Systole. Die Herzrate lässt sich zum Beispiel über den Kehrwert der Dauer 38 zwischen zwei Maxima bestimmen. Die Kontrastmittelinjektion modellierende Modellkurve 36 hat die Form einer Kondensator-Kurve. Durch z. B. ein Optimierungsverfahren wurde die Modellkurve 36 so angepasst, dass sie die gemessene Zeit-Intensitätskurve 35 optimal modelliert.
In 8 ist eine beispielhafte Zeit-Intensitätskurve mit eingezeichneten charakteristischen Kenngrößen, die in eine Gütefunktion eingehen können, dargestellt. Bei der Zeit-Intensitätskurve ist der Blutfluss als Intensität I über der Zeit t aufgetragen. Nach einem rauschartigen Verlauf der Boluskurve 40 steigt die Intensität I bis zum Intensitätsmaximum 41 an, um dann wieder auf einen Rauschpegel abzufallen. Die Boluskurve 40 wird weiterhin durch ihre Halbwertsbreite 42 charakterisiert, die zwischen dem mittleren Anstieg und dem mittleren Abfall der Boluskurve liegt. Die Ankunftszeit 43 ist die Zeit, die bis zum Auftreten des Kontrastmittelbolus an der untersuchten Stelle und damit bis zu dem Anstieg der Boluskurve 40 vergeht. Die mittlere Anstiegszeit 44 ist die Zeit, die bis zum Auftreten der Halbwertsbreite 42 der Boluskurve 40 vergeht, d. h., bis die Boluskurve 40 die Hälfte des Intensitätsmaximums 41 erreicht hat. Die Zeit bis zum Intensitätsmaximum 41 wird Maximum-Zeit 45 genannt. Die Anstiegszeit 47 oder Einwaschzeit kennzeichnet den steilen Anstieg der Boluskurve 40. Der Abfall der Boluskurve 40 wird durch die Abfallszeit 46 oder Auswaschzeit gekennzeichnet. Die Dauer des Auftretens des Kontrastmittelbolus wird durch die Bolus- oder Maximalzeit 48 gekennzeichnet.
9 zeigt beispielhaft und vereinfacht eine gemessene Zeit-Intensitätskurve 35 und eine virtuelle Zeit-Intensitätskurve 49. Die gemessene Zeit-Intensitätskurve 35 wurde aus einer realen Angiographie-Aufnahmeserie bestimmt. Nach Durchführung eines der zuvor beschriebenen Verfahren liegt ein mathematisches Modell mit wenigstens einer, patientenindividuellen Randbedingung, die bestimmt wurde, eines Gefäßsegments eines Patienten vor. Mit Hilfe dieses mathematischen Modells kann eine Angiographie-Aufnahmeserie simuliert werden, die sog. virtuelle Angiographie-Aufnahmeserie, und daraus die virtuelle Zeit-Intensitätskurve 49 bestimmt werden.
In 10 ist beispielhaft und symbolhaft ein Ausführungsbeispiel eines Ablaufdiagramms 50 zum Vergleich einer virtuellen mit einer realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie eines Gefäßsegmentes dargestellt. In Verfahrensschritt S30 werden Bilddaten aus einer 3D-Angiographie, die beispielsweise mit einem C-Bogen-Röntgengerät und einer 3D-Rotationsangiographie gewonnen wurden, akquiriert. Aus diesen Bilddaten aus der 3D-Angiographie werden in Verfahrensschritt S34 geometrische Informationen eines Gefäßsegments eines Patienten extrahiert und ein mathematisches 3D-Modell des Gefäßsegments, z. B. als 3D-Oberflächengitter-Modell mit definierten Eingangs- und Ausgangsbereichen. Eine 2D-Angiographie-Aufnahmeserie des Gefäßsegments des Patienten wird in Verfahrensschritt S31 gewonnen. Aus der 2D-Angiographie-Aufnahmeserie wird in Verfahrensschritt S35 beispielsweise als eine patientenindividuelle Randbedingung die Herzrate des Patienten bestimmt, in Verfahrensschritt S37 wird als patientenindividuelle Randbedingung ein Kontrastmittelinjektionsprofil, mit zum Beispiel einem oder mehreren der Parameter Halbwertsbreite, Ankunftszeit, mittlere Anstiegszeit, Maximum-Zeit, Anstiegszeit, Abfallszeit oder Boluszeit extrahiert. In Verfahrensschritt S32 wird eine CFD-Simulation durchgeführt, die den bereits beschriebenen Verfahrensschritt S34 und einen Verfahrensschritt S33 umfasst. In Verfahrensschritt S33 wird ein zeitbehaftetes Geschwindigkeitsfeld eines Einlassvolumens mit dem Umfang einer Inlet-Fläche und einer vorgebbaren Dicke erzeugt. In das zeitbehaftete Geschwindigkeitsfeld, d. h. ein 4D-Geschwindigkeitsfeld, geht beispielsweise die in Verfahrensschritt S35 bestimmte Herzrate ein. In Verfahrensschritt S36 wird aus der CFD-Simulation aus Verfahrensschritt S32 und der aus Verfahrensschritt S37 bestimmten, wenigstens einen, patientenindividuellen Randbedingung eine virtuelle Angiographie berechnet. In Verfahrensschritt S38 wird aus den Ergebnissen der virtuellen Angiographie eine virtuelle 2D-Angiographie-Aufnahmeserie berechnet, die in Verfahrensschritt S39 mit der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie des Gefäßsegments des Patienten verglichen wird. Das Ergebnis dieses Vergleichs kann in ein Gütemaß eingehen, das ein Maß für die Übereinstimmung von virtueller und realer 2D-Angiographie-Aufnahmeserie ist. Das Gütemaß wiederum kann in ein Optimierungsverfahren eingehen, mit dem Ziel, die wenigstens eine, patientenindividuelle Randbedingung derart zu optimieren, dass das Gütemaß, d. h. die Übereinstimmung, maximal wird.
11 schließlich zeigt schematisch ein Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung 100 zur Unterstützung der Planung einer Implantation von zwei strömungsverändernden Implantaten 29.
Die Vorrichtung 100 umfasst ein Rechenmittel 101, hier einen Computer, ein Eingabemittel 102, hier eine Computertastatur und ein Ausgabemittel 103, hier einen Computermonitor. Mit Hilfe zum Beispiel eines Computerprogramms, das auf dem Rechenmittel 101 abgearbeitet wird, kann eines der beschriebenen, erfindungsgemäßen Verfahren ausgeführt werden, wobei Eingaben über das Eingabemittel 102 und Ausgaben über das Ausgabemittel 103 erfolgen. In dem Ausführungsbeispiel von 11 wird auf dem Anzeigemittel 103 ein mathematisches Modell eines Gefäßsegmentes 20 eines Patienten mit zwei virtuell implantierten strömungsverändernden Implantaten 29, hier zwei Stents, dargestellt. Weiter zeigt das Ausgabemittel 103 in Form von Pfeilen visualisierte Parameter 39, die die Simulation des Blutflusses charakterisieren, hier ein Geschwindigkeitsvektorfeld. Die visualisierten Parameter 39 repräsentieren simulierte Strömungsgeschwindigkeiten von Flüssigkeitspartikeln eines Blutstromes, der in den Einflussbereich in das zuführende Gefäß des Gefäßsegmentes 20 einströmt. Dabei stellen die Längen der Pfeile die Geschwingkeitsbeträge, die Richtung der Pfeile die Flussrichtung der Flüssigkeitspartikeln dar.
Die vorgeschlagenen, erfindungsgemäßen Verfahren und die vorgeschlagene, erfindungsgemäße Vorrichtung befassen sich zum einen mit der iterativen Optimierung von CFD-Simulationsergebnissen, basierend auf dem Vergleich mit akquirierten 2D-Angiographie-Aufnahmeserien und zum anderen mit der anschließenden Simulation der Hämodynamik nach virtueller Implantation eines strömungsverändernden Implantates, wie Stent oder Flow Diverter, in dem betrachteten Gefäßabschnitt. Das Ergebnis kann eine verbesserte patientenindividuelle Simulation einer therapeutischen Intervention und somit eine Vorhersage ihres klinischen Erfolgs sein.

Claims

Verfahren (1) zur Unterstützung der Planung einer Implantation eines strömungsverändernden Implantates (29), umfassend folgende Verfahrensschritte: S1) Entgegennahme eines mathematischen Modells (20) eines Gefäßsegments eines Patienten, wobei das mathematische Modell (20) wenigstens eine, patientenindividuelle Randbedingung aufweist; S2) Optimierung der wenigstens einen, patientenindividuellen Randbedingung, wobei in die Optimierung der wenigstens einen, patientenindividuellen Randbedingung folgende Verfahrensschritte eingehen: S11) Entgegennahme einer realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie des Gefäßsegments des Patienten; S12) Entgegennahme einer Line-of-Interest (28), die den zu berücksichtigenden Gefäßquerschnitt des einströmenden Blutes definiert; S13) Bestimmung einer Messreihe, durch, für jeden Frame der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie, Integration der Intensitäten entlang der Line-of-Interest (28); S14) Bestimmung einer Herzrate und eines Herzzustands zu Beginn der geladenen realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie durch Extrapolation der R-Peaks (37) zum Anfang der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie; S15) Anpassen einer vorgebbaren, die Kontrastmittelinjektion modellierenden Modellkurve (36) an die Messreihe; S16) Bestimmung eines Geschwindigkeitsfeldes mit Hilfe einer CFD-Simulation unter Verwendung der patientenspezifischen Herzrate und iteratives Durchführen der Verfahrensschritte S17 bis S22 für jeweils einen, einem Frame der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie zugehörigen Zeitpunkt n, wobei jeder Frame sukzessive berücksichtigt wird; S17) Virtuelle Platzierung von diskreten, masselosen und nicht miteinander interagierenden Teilchen an der Inlet-Fläche der CFD-Simulation, wobei die Anzahl der Teilchen für den Zeitpunkt n durch die angepasste, die Kontrastmittelinjektion modellierende Modellkurve gegeben ist; S18) Simulation der Advektion aller im Gefäßsegment befindlichen diskreten Teilchen durch das Geschwindigkeitsfeld; S19) Modellierung der diskreten Teilchen durch ein kontinuisiertes Volumen; S20) Berechnung eines Gradientenfeldes des kontinuisierten Volumens; S21) Simulation der Bewegung aller im Gefäßsegment befindlichen Teilchen durch das berechnete Gradientenfeld; S22) Modellierung der diskreten Teilchen durch ein kontinuisiertes Volumen für den Zustand der Ausbreitung des Kontrastmittels zum Zeitpunkt n; S23) Extraktion von Projektionsmatrizen aus der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie des Gefäßsegments des Patienten; S24) Erstellen einer virtuellen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie durch Reprojektion der Konzentrationsverteilungsvolumen aus den Verfahrensschritten S22 unter Verwendung der extrahierten Projektionsmatrizen aus Verfahrensschritt S23; S25) Ermittlung eines Übereinstimmungsmaßes zwischen realer und virtueller Angiographie; S3) Simulation eines Blutflusses innerhalb des Gefäßsegments des Patienten mittels einer CFD-Simulation, wobei in die Simulation das mathematische Modell (20) des Gefäßsegments des Patienten und die wenigstens eine, optimierte, patientenindividuelle Randbedingung eingehen; S4) Entgegennahme einer Form eines strömungsverändernden Implantates (29) und einer Lage des strömungsverändernden Implantates (29) innerhalb des Gefäßsegments des Patienten; S5) Simulation des Blutflusses innerhalb des Gefäßsegments des Patienten mit platziertem strömungsverändernden Implantat (29) mittels einer CFD-Simulation, wobei in die Simulation das mathematische Modell (20) des Gefäßsegments des Patienten, die wenigstens eine, optimierte, patientenindividuelle Randbedingung und die Lage und die Form des strömungsverändernden Implantates (29) eingehen.
Verfahren (1) nach Anspruch 1, wobei wenigstens ein, den simulierten Blutfluss innerhalb des Gefäßsegments des Patienten charakterisierender, Parameter (39) visualisiert wird.
Verfahren (1) nach Anspruch 1 oder Anspruch 2, wobei die Verfahrensschritte S4 und S5 wiederholt ausgeführt werden und wobei die Form des strömungsverändernden Implantates (29) und/oder die Lage des strömungsverändernden Implantates (29) innerhalb des Gefäßsegments des Patienten mit jeder Wiederholung vorgebbar geändert werden.
Verfahren (1) nach Anspruch 3, wobei in Verfahrensschritt S5 wenigstens ein, den Blutfluss charakterisierender Parameter (41 bis 48) bestimmt wird und wobei wenigstens ein Zielwert des wenigstens einen, den Blutfluss charakterisierenden Parameters (41 bis 48) entgegengenommen wird und wobei die vorgebbare Änderung der Form des strömungsverändernden Implantates (29) und/oder der Lage des strömungsverändernden Implantates (29) innerhalb des Gefäßsegments des Patienten mittels eines Optimierungsalgorithmus derart erfolgt, dass ein Gütemaß, in das der wenigstens eine, den Blutfluss charakterisierende Parameter (41 bis 48) und der wenigstens eine Zielwert eingehen, optimiert ist.
Verfahren (1) nach Anspruch 4, wobei der wenigstens eine, den Blutfluss charakterisierende Parameter (41 bis 48) aus einer Auswertung einer realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie gewonnen wird.
Verfahren (1) nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei nach einer realen Implantation eines strömungsverändernden Implantates (29) in das Gefäßsegment des Patienten eine weitere Optimierung der wenigstens einen, patientenindividuellen Randbedingung des mathematischen Modells (20) des Gefäßsegments des Patienten erfolgt, wobei in die Optimierung eine erfasste Kontrastmittel-Propagierung wenigstens einer, realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie des Gefäßsegments des Patienten mit implantierten, strömungsverändernden Implantat (29) und wenigstens eine, virtuelle Angiographie mit virtuell implantierten, strömungsverändernden Implantat (29) eingehen.
Verfahren (1) nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei in das Übereinstimmungsmaß wenigstens eine Kenngröße aus der Menge von voller Halbwertsbreite, Steigung einer Kurve, parametrisches Bild, parametrisches Bild mit Zeitinformationen oder aus der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie ermittelbaren Parameter, eingeht.
Verfahren (1) nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei die virtuelle Platzierung der diskreten, masselosen und nicht miteinander interagierenden Teilchen an der Inlet-Fläche der CFD-Simulation aus Verfahrensschritt S17 über den Gefäßquerschnitt gleichförmig, einem vorgebbaren Verteilungsprofil folgend oder aus einem aus Patientendaten ermittelten Verteilungsprofil folgend, erfolgt.
Verfahren (1) nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei in die Erstellung der virtuellen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie die aus der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie extrahierte Phase des Herzrhythmus eingeht.
Verfahren (1) nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei in die Erstellung der virtuellen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie ein, während der Akquisition der realen 2D-Angiographie-Aufnahmeserie herrschendes, Gravitationsfeld eingeht.
Vorrichtung (100) zur Unterstützung der Planung einer Implantation eines strömungsverändernden Implantates (29), umfassend wenigstens ein Rechenmittel (101), ein Eingabemittel (102) und ein Ausgabemittel (103) zur Durchführung eines der Verfahren nach Anspruch 1 bis 10.