KR101530352B1 - 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법 - Google Patents

물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법 Download PDF

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Abstract

본 개시는 컴퓨터에 의해, 의료영상을 기초로 복셀(voxel)의 집합으로 분할된(segmented) 혈관을 사용하여, 유한요소망(finite element mesh) 방법에 의해 모델링되어 혈관벽 모델(blood vessel wall)이 생성되는 단계; 컴퓨터에 의해, 혈관벽과 다른 복셀의 집합으로서 분할된 관심영역을 사용하여, 유한요소망(finite element mesh) 방법에 의해 모델링되어 관심영역 3D 모델이 생성되는 단계; 컴퓨터에 의해, 혈관벽 모델 및 관심영역 3D 모델의 각 메시(mesh)에 대응하는 복셀의 의료영상 상의 인텐시티가 각 메시에 물질특성(material properties)으로 매핑되는 단계; 그리고 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics; CFD) 수단에 의해 관심영역의 3D 모델과 관련된 혈류의 흐름(flow)이 분석되는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법에 관한 것이다.

Description

물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법{CFD MODELING AND ANALYSIS METHOD BASED ON MATERIAL PROPERTIES}
본 개시(Disclosure)는 전체적으로 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법에 관한 것으로, 혈관벽 및 플라그의 물질특성에 기반하여 관류를 해석하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법에 관한 것이다.
여기서는, 본 개시에 관한 배경기술이 제공되며, 이들이 반드시 공지기술을 의미하는 것은 아니다(This section provides background information related to the present disclosure which is not necessarily prior art).
경동맥, 관상동맥 등 혈관에 형성된 플라그(plaque)에 의한 혈관 협착(stenosis)은 뇌졸중, 심근 허혈(myocardial ischemia) 등의 중요 위험 요소이다. 협착의 심각성에 따라 치료 방법, 예를 들어, 중재수술(intervention), 스탠트 삽입(stent placement) 또는 약물 치료등의 방법이 결정된다. 협착의 심각성 또는 플라그가 혈관으로부터 떨어질(rupture) 가능성을 평가하기 위해 심근분획혈류예비력(Fractional Flow Reserve; FFR)이라는 지표가 사용된다. 예를 들어, FFR은 심근관류 분석에서는 대동맥의 혈압에 대한 관상동맥의 특정 위치에서 혈압의 비율을 의미한다.
카데터(catheter)가 혈관에 삽입되어 FFR 측정 위치까지 이동되는 방법이 사용된다. 그러나 이 방법은 침습적(invasive)이어서 환자가 불편하고, 신체에 손상을 줄 위험이 있다. 따라서 최근에는 비침습적(non-invasive) 방법으로 혈관의 병변(lesions)을 진단 및 평가하는 방법이 주목 받고 있다. 예를 들어, 전산유체역학(computational fluid dynamics; CFD)을 수단으로 심혈관을 3D 모델링하고, 심근관류(myocardial perfusion)를 해석해서 FFR을 평가하는 방법이 사용된다.
FFR 값은 전술한 것과 같이 병변에 대한 대처 방법의 결정에 중요하므로 매우 신뢰성 있고 정확한 평가가 필요하다. 카데터를 이용한 침습적 방법은 FFR을 실측한 것이지만, CFD 모델에 의해 계산된 FFR(FFR_CT)은 모델에 의한 관류를 해석하고 평가한 것이다. 따라서 FFR_CT가 실측값에 근접하기 위해서는 모델링의 신뢰성이 중요하다.
미국특허 US 8,315,812에는 심혈관 및 심근관류를 모델링 하는데 있어서, 입력 혈압, 혈류속도, 혈관에 의해 먹여 살려지는 심근의 질량, 플라그의 물질특성 등을 반영하고 있다.
그러나, 이 특허 문헌에서는 플라그를 CT 상에서 찾고, 플라그의 CT 이미지로부터 하드(hard) 플라그인지 소프트(soft) 플라그 인지 여부를 구분하고 있지만, 그 다음 과정이 플라그에 대한 CFD 모델링이 아니라, 플라그가 혈관으로부터 떨어질 위험성을 테스트하는 과정을 개시하고 있어서, 신뢰성 높은 FFR_CT를 구하는 데에는 해결책을 제시하지 못한다.
이에 대하여 '발명의 실시를 위한 구체적인 내용'의 후단에 기술한다.
여기서는, 본 개시의 전체적인 요약(Summary)이 제공되며, 이것이 본 개시의 외연을 제한하는 것으로 이해되어서는 아니된다(This section provides a general summary of the disclosure and is not a comprehensive disclosure of its full scope or all of its features).
본 개시에 따른 일 태양에 의하면(According to one aspect of the present disclosure), 컴퓨터에 의해, 의료영상을 기초로 복셀(voxel)의 집합으로 분할된(segmented) 혈관을 사용하여, 유한요소망(finite element mesh) 방법에 의해 모델링되어 혈관벽 모델(blood vessel wall)이 생성되는 단계; 컴퓨터에 의해, 혈관벽과 다른 복셀의 집합으로서 분할된 관심영역을 사용하여, 유한요소망(finite element mesh) 방법에 의해 모델링되어 관심영역 3D 모델이 생성되는 단계; 컴퓨터에 의해, 혈관벽 모델 및 관심영역 3D 모델의 각 메시(mesh)에 대응하는 복셀의 의료영상 상의 인텐시티가 각 메시에 물질특성(material properties)으로 매핑되는 단계; 그리고 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics; CFD) 수단에 의해 관심영역의 3D 모델과 관련된 혈류의 흐름(flow)이 분석되는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법이 제공된다.
이에 대하여 '발명의 실시를 위한 구체적인 내용'의 후단에 기술한다.
도 1은 심장 CT에 의해 생성된 3D 심장 영상의 일 예를 보여주는 도면,
도 2는 심장 영상을 기초로 분할된 관상동맥 및 플라그의 일 예를 나타내는 도면,
도 3은 분할된 관상동맥 중 혈관의 루멘의 일 예를 보여주는 도면,
도 4는 루멘이 구분된 의료영상에서 플라그 종류에 따라 CT density가 다른 것을 나타내는 도면,
도 5는 유한요소법(finite element method)에 의해 모델링된 혈관벽 모델 및 플라그 모델의 일 예를 나타내는 도면,
도 6은 tetrahedral volume meshe에 의해 모델링된 혈관벽 및 플라그를 나타내는 도면,
도 7은 혈관벽 모델 및 플라그 모델을 구성하는 각 메시에 심장 영상의 인텐시티 값을 매핑하는 방법을 설명하는 도면,
도 8은 본 개시에 따른 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법의 경계조건을 설정하는 방법의 일 예를 설명하는 도면,
도 9는 전산유체역학 수단에 의해 관심영역의 3D 모델과 관련된 흐름(flow)이 컴퓨터 계산되는 것을 설명하는 도면,
도 10은 CFD 수단에 의해 구해진 관상동맥의 FFR_CT를 보여주는 도면.
이하, 본 개시를 첨부된 도면을 참고로 하여 자세하게 설명한다(The present disclosure will now be described in detail with reference to the accompanying drawing(s)).
도 1은 심장 CT에 의해 생성된 3D 심장 영상의 일 예를 보여주는 도면이다.
물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법에서, 도 1에 도시된 것과 같은 의료영상(medical image)에 포함된 관심영역(region of interest)이 유한요소법(finite element method)에 의해 모델링되어 관심영역의 3D 모델이 생성된다. 이후, 관심영역의 3D 모델의 각 유한요소(finite element)에 대응하는 의료영상의 인텐시티(intensity)가 각 유한요소의 물질특성(material properties)으로 매핑된다. 다음으로, 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics; CFD) 수단에 의해 관심영역의 3D 모델과 관련된 흐름(flow)이 분석된다.
먼저, 관심영역의 3D 모델이 생성되는 과정이 설명된다. 예를 들어, 64 slice coronary CT angiography에 의해 도 1에 도시된 것과 같은 심장 영상이 생성된다. 심장 영상에는 관상동맥 영상(관심영역)이 포함된다. 관상동맥 영상 자체로는 관상동맥 병변(플라그)의 혈류역학적(hemodynamic) 중요성에 대한 정보를 주지 못한다. 따라서 전산유체역학의 분석수단을 사용할 수 있도록 관상동맥 및 플라그가 모델링된다.
도 2는 심장 영상을 기초로 분할된 관상동맥 및 플라그의 일 예를 나타내는 도면이다.
심장 영상은 그레이 스케일(gray scale)을 가지는 복셀들의 집합이다. 컴퓨터 계산을 하기 위해 심장 영상을 이진화(image binarization)하여 관심영역 또는 다른 영역을 분할(segmentation)한다. 예를 들어, 어뎁티브 쓰레쉬홀드(adaptive threshold) 방법을 사용하여 심혈관을 분할하고, 관상동맥 트리(tree)가 구해질 수 있다.
도 3은 분할된 관상동맥 중 혈관의 루멘의 일 예를 보여주는 도면이다.
혈관벽은 매우 얇고, 주변의 조직과 인텐시티 차이가 뚜렷하지 않으며, 부분볼륨효과(partial volume effect)로 인해서 심장 영상에서는 잘 보이지 않는다. 다만 혈관벽은 루멘(lumen; 내강)과 접하는 경계부이고, 플라그도 루멘과 접하기 때문에 도 3에 도시된 것과 같이, 루멘의 표면을 먼저 명확히 구분할 필요가 있다.
도 4는 루멘이 구분된 의료영상에서 플라그 종류에 따라 CT density가 다른 것을 나타내는 도면이다.
동맥경화반의 특성은 CT에서 아래 세 가지로 구분될 수 있다. 화살표가 가르키는 것이 칼슘형(calcified), 비칼슘형(non-calcified), 혼합형(mixed) 플라그를 각각 나타낸다. 작은 박스(box)들은 플라그의 단면(혈관 축(axis)에 수직면(orthogonal plane))을 각각 나타낸다. 칼슘형 플라그는 단단하고, 비칼슘형 플라그는 칼슘형 플라그보다는 소프트하지만, 어느 정도 단단할 것으로 추정된다. 플라그는 루멘과 접하며, 혈관벽과는 다른 인텐시티, 예를 들어, 다른 값의 HU(Hounsfield unit)를 가진다. 예를 들어, 칼슘형 플라그, 섬유 조직(fibrous tissue) 플라그 및 지질(lipid) 플라그의 인텐시티는 각각 657-416 HU, 88-18 HU 및 25-19 HU 정도이다.
도 5는 유한요소법(finite element method)에 의해 모델링된 혈관벽 모델 및 플라그 모델의 일 예를 나타내는 도면이다.
예를 들어, 분할된 심장 영상에서 루멘과 접하는 경계부가 3D triangular mesh에 의해 혈관벽으로 모델링된다. 또한, 플라그가 3D triangular mesh에 의해 모델링된다.
도 5(a)은 fluid mesh을 나타내고, 도 5(b)는 solid mesh를 나타내며, 도 5(c)는 크고 거친(coarse) mesh에 의해 모델링된 혈관벽 및 플라그를 나타내고, 도 5(d)는 fine mesh에 의해 플라그의 메시 개수가 도 5(c)보다 현저히 증가한 것을 나타낸다.
도 6는 tetrahedral volume meshe에 의해 모델링된 혈관벽 및 플라그를 나타내는 도면이다.
적절한 표면 메시(surface mash)를 사용하여 혈관벽 및 플라그를 구성하는 4-node tetrahedral volume meshe가 생성될 수 있다. 도 6에서 녹색은 혈관벽이고, 붉은 색은 루멘, 노란색은 지질 플라그, 파란색은 섬유성 플라그를 나타낸다.
복잡한 형상의 혈관벽 및 플라그를 모델링하기 위해 다양한 타입의 메시를 혼합(mixed finite element)하여 사용할 수 있다. 혈류역학에서 플라그가 받는 스트레스 필드(stress field)를 더 정확히 분석하기 위해 플라그를 구성하는 메시가 더 세밀하게(fine) 생성될 수도 있다. Fluid mesh에 의해 fluid domain이 모델링되며, 수십만 개의 tetrahedral volume meshe가 사용될 수 있다.
도 7은 혈관벽 모델 및 플라그 모델을 구성하는 각 메시에 심장 영상의 인텐시티 값을 매핑하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 1 내지 도 6에서 설명된 것과 같이, 관심영역을 모델링하여 혈관벽 모델 및 플라그 모델이 생성되었다.
이후, 혈관벽 모델 및 플라그 모델의 각 메시에 대응하는 심장 영상의 인텐시티(intensity)가 각 메시에 물질특성(material properties)으로 매핑된다.
심장 영상은 복셀의 집합이며, 각 복셀은 인텐시티, 예를 들어, CT 값(CT density)를 가진다. 도 7의 상단에 도시된 것과 같이 복셀의 인텐시티는 심장 영상의 픽셀(pixel) 값으로 구해질 수 있다. 플라그에 대응하는 픽셀들이 주변과 다른 색으로 표시되어 있다.
플라그 모델을 구성하는 각 메시는 심장 영상의 복셀들과 일대일로 매칭되지는 않을 지라도 각 메시에 가장 근접한 복셀이 찾아질 수 있다. 예를 들어, 각 메시의 노드(node)로부터 복셀까지의 거리가 컴퓨터 계산에 의해 구해질 수 있다. 플라그를 구성하는 각 메시의 노드에 가장 근접한 복셀의 CT 값이 해당 메시에 물질특성으로 매핑된다.
이와 마찬가지로, 혈관벽에 대응하는 복셀의 인텐시티가 구해질 수 있다. 혈관벽은 매우 얇기 때문에 루멘과 접하는 경계부에서 메시의 노드에 가장 근접한 복셀의 CT 값이 해당 메시에 물질특성으로 매핑된다.예를 들어, 혈관벽은 루멘과 접하므로, 루멘에 접하는 또는 루멘에 가장 근접한 노드에 대해 루멘의 바깥에서 노드에 가장 근접한 복셀의 CT 값이가 해당 메시에 물질특성으로 매핑된다.
여기서 물질특성은 밀도(density)가 될 수 있다. CT 값은 물질의 밀도를 반영하는 값이므로 그대로 또는 별도의 변환을 통해 플라그의 밀도를 나타내는 값으로 사용될 수 있다.
이와 같이, 혈관벽 모델 및 플라그 모델은 심장 영상에 포함된 관상동맥 영상을 기초로 하므로 그 형상이 실재에 가깝고, 관상동맥 영상의 인텐시티가 혈관벽 모델 및 플라그 모델을 구성하는 각 메시에 밀도로 매핑되어 있다.
따라서, 본 개시에 따른 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법에서는 혈관 및 플라그가 균질화된 것이 아니라, 하나의 혈관 또는 플라그라고 할지라도 위치에 따라 다를 수 있는 밀도를 반영하여 모델링된다. 즉, 각 메시에 매핑된 밀도는 심장 영상의 인텐시티를 기초로 하므로, 혈관 및 플라그의 물리적 실재에 매우 가깝다.
도 8은 본 개시에 따른 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법의 경계조건을 설정하는 방법의 일 예를 설명하는 도면이다.
혈관벽 모델 및 플라그 모델에 관련된 흐름 또는 관류에 대해 전산유체역학 수단으로 분석 또는 해석한 결과의 신뢰성은 전술된 것과 같이 물질특성을 반영하는 모델링뿐만 아니라 경계조건의 정확성이 필요하며, 경계조건의 정확성을 위해서는 환자맞춤(patient specipic) 경계조건이 되는 것이 바람직하다.
경계조건(boundary condition)은 입력조건, 출력조건 등을 포함한다. 입력조건은 환자맞춤 혈류입력(혈압, 혈류속도 등)이 바람직하고, 출력조건은 입력조건을 기초로 다른 조건, 예를 들어, 환자의 심근의 질량 등을 고려하여 계산될 수 있다.
예를 들어, 도 8에는 MRI venc로 측정된 입력경계에서 시간에 따라 변화하는 혈류속도가 나타나 있다. 환자맞춤 혈류입력은 임상데이터, MRI venc 및 심장근육 분할, Left Ventricle Volume 등을 이용한 환자맞춤 혈류입력(Input) 측정을 기반으로 구해질 수 있다.
MRI를 이용하면 몸속의 혈류속도를 in-vivo로 촬영할 수 있는 venc(velocity encoding) 영상을 사용할 수 있다. Venc 영상을 이용하여 관상동맥의 혈류입력을 촬영하고, 이러한 환자맞춤 혈류입력이 CFD 모델의 경계조건으로 입력된다. 또한, 심근분할 방법을 사용하여 관상동맥이 먹여 살리는 심근의 양을 측정할 수 있고, 그 결과 CFD 모델의 출력(output) 경계조건을 구할 수 있다.
또한, 임상데이터로부터 CFD 모델의 다른 경계조건을 구할 수 있다. 예를 들어, 임상데이터로부터 성별, 나이, 맥박수, 혈압, 적혈구용적률(hematocrit) 수치 등의 경계조건을 구할 수 있다.
이러한 환자맞춤 경계조건의 설정과 물질특성에 기반한 CFD 모델은 FFR_CT의 신뢰성을 향상시킨다.
도 9는 전산유체역학 수단에 의해 관심영역의 3D 모델과 관련된 흐름(flow)이 컴퓨터 계산되는 것을 설명하는 도면이다. 도 10은 CFD 수단에 의해 구해진 관상동맥의 FFR_CT를 보여주는 도면이다.
전술된 것과 같이, 혈관벽 및 플라그가 메시를 사용하여 모델링되며, 각 메시에 CT 값이 물질특성으로 매핑되었다. 또한, MRI venc 등을 이용하여 환자맞춤 경계조건을 설정하였다. 이후, CFD 수단에 의해 관심영역의 3D 모델과 관련된 흐름(flow)이 분석된다.
예를 들어, 혈관벽 모델의 특정 위치에서 플라그 전후의 혈류에 대해 FFR(Fractional Flow Reserve)가 컴퓨터 계산되어 FFR_CT가 획득된다. FFR_CT를 기초로 플라그의 안정성(stability)이 평가된다.
CFD 수단에 의한 분석을 위해, 먼저, 혈관벽 모델 및 플라그 모델을 포함하는 전산유체역학 모델이 다듬어지고(trimed), 전술된 것과 같이 경계조건이 정의된다.
이후, 예를 들어, 도 9에 도시된 것과 같이, 혈류, 혈압, 혈류속도 등이 최대충혈(maximum hyperemia) 상태에서 컴퓨터 계산된다. 그 결과, 도 10에 도시된 것과 같이, FFR_CT 값이 모델의 특정 위치마다 구해진다.
FFR은 수학식(1)
Figure 112013061758713-pat00001
와 같이 정의된다.
여기서, Pd는 원위 관상동맥 혈압(Distal coronary Pressure)으로서 몸 중심으로부터 말단측 혈압이고, Pa는 근위 관상동맥 압력(Proximal coronary Pressure)으로서 몸 중심측 혈압이며, 동맥혈압이 사용될 수 있다.
Pd는 플라그를 통과한 혈류의 압력이다. 주어진 관심영역의 모델이 CFD 수단에 의해 혈류역학적 해석이 이루어져서 Pd가 구해진다. 따라서 Pd 값이 실측값에 근접할 때, 실측된 FFR과 계산된 FFR(FFR_CT)의 차이가 허용오차 범위 내에 들어올 수 있다.
상기 수학식(1)에서 알 수 있듯이 Pd이 몇 퍼센트만 달라져도 FFR_CT가 정상과 비정상의 경계를 넘어갈 수 있다. 따라서 모델이 물리적 실재를 더욱 정확하게 반영하는 것이 중요하다.
본 개시에서는 전술된 것과 같이 혈관벽 및 플라그가 균질의 물질이 아니라 메시의 위치에 따라 밀도가 달라질 수 있는 것으로 모델링되어 있다. 또한 혈관벽 및 플라그의 형태적 특징도 심장 영상에 기초하여 실재에 가깝게 모델링되어 있다. 또한, 외부 경계조건은 특히 MRI venc를 이용하여 환자맞춤 경계조건이 찾아졌다. 따라서 혈류역학적 해석에서 더욱 환자의 물리적 실재에 근접한 해석이 가능하다.
혈관벽 모델 및 플라그 모델을 구성하는 각 메시에 물질특성, 예를 들어, 밀도가 매핑된 점은 혈류역학 해석에 사용되는 여러 유동 방정식들의 해(solution)에 영향을 미친다. 예를 들어, 혈관벽 및 플라그를 균질한 것으로 모델링하는 경우와 본 개시를 따라 각 메시에 물질특성을 매핑한 경우 상기 유동 방정식들의 해에 차이가 있을 수 있다.
예를 들어, CFD가 계산하는 유동방정식들은 아래의 질량보존방정식(Mass Conservationequation)과
Figure 112013061758713-pat00002
아래의 모멘트평형방정식(Momentum Balance equation)에 기초하여 유도된다.
Figure 112013061758713-pat00003
incompressible Newtonian fluid and solid domains에 관련된 운동방정식은 아래와 같이 표시될 수 있다.
Figure 112013061758713-pat00004
Figure 112013061758713-pat00005
여기서, ρf및 ρs는 각각 fluid density 및 solid density이고, P는 fluid pressure, μ는 Newtonian fluid viscosity이다.
Figure 112013061758713-pat00006
,
Figure 112013061758713-pat00007
,
Figure 112013061758713-pat00008
는 각각 각각 fluid velocity, mesh velocity 및 solid displacement vector를 나타낸다. τ는 Cauchy stress tensor, 그리고f B는 body force the solid experiences를 나타낸다.
상기 유동방정식에 나타난 것과 같이, solid의 밀도, 메시의 운동 및 변위(displacement) 등이 방정식에 포함됨을 알 수 있다. 따라서 본 개시에 따라 혈관벽 및 플라그의 메시에 각각 밀도가 매핑되어 있는 경우 혈관벽 및 플라그의 물질특성을 균일하게 모델링하는 경우에 비하여 스트레스-스트레인(stress-strain) 해석이 더욱 정확하게 될 수 있다. 그 결과, FFR_CT가 더 정확해지고, 플라그의 안정성(stability) 또는 혈관으로부터 떨어질 가능성 등이 보다 정확하게 평가될 수 있다.
칼슘형 플라그는 스트레스에 의한 스트레인의 크기가 매우 작거나 무시할 수 있는 경우가 있다. 그러나, 섬유성 플라그 및 지질성 플라그는 혈류압력에 의한 변형(strain)의 크기를 고려해야 하고, 특히 지질성 플라그는 상대적으로 더 소프트하다. 따라서, 단순히 플라그의 형태적 특징만을 고려하거나 또는 균질한 물질로 모델링하는 것으로는 플라그에 대한 스트레스-스트레인 해석의 신뢰성이 떨어진다.
본 개시에서는 플라그의 밀도가 각 메시마다 매핑되어 있으므로, 혈관벽 및 플라그에 대한 스트레스-스트레인 CFD 계산 결과가 매우 정확하다. 그 결과 플라그 전후의 혈압의 계산값도 실측값에 매우 근접하게 되고, FFR_CT와 실측된 FFR의 차이가 허용오차 범위 내로 있게 된다. 특히 지질성 플라그에 가해지는 스트레스는 지질성 플라그의 형태적인 변형을 반영하여 계산된 것이어서 FFR_CT에 의한 지질성 플라그의 혈관으로부터 떨어질 가능성을 평가하는 데 더 정확한 정보를 얻을 수 있다.
도 1 내지 도 10에서 설명된 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법은 하나 이상의 소프트웨어에 의해 자동으로 또는 사용자 인터페이스와 결합하여 수행될 수 있다.
이하 본 개시의 다양한 실시 형태에 대하여 설명한다.
(1) 관심영역의 3D 모델이 생성되는 단계는 유한요소망(finite element mesh)에 의해 관심영역이 모델링되는 과정;을 포함하며, 의료영상의 인텐시티가 각 유한요소의 물질특성으로 매핑되는 단계는 각 메시(mesh)에 대응하는 의료영상의 인텐시티가 각 메시에 물질특성으로 매핑되는 과정;을 포함하며, 관심영역의 3D 모델과 관련된 흐름(flow)이 분석되는 단계는 관심영역의 3D 모델의 특정 위치에서 FFR(Fractional Flow Reserve)가 컴퓨터 계산되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
(2) 관심영역의 3D 모델이 생성되는 단계는 의료영상을 기초로 관심영역 또는 다른 영역이 복셀(Boxel)의 집합으로 분할(segmentation)되어 분할된 의료영상이 생성되는 과정;그리고, 분할된 의료영상을 기초로 관심영역이 유한요소법(finite element method)에 의해 모델링되어 관심영역의 3D 모델이 생성되는 과정;을 포함하며, 의료영상의 인텐시티가 각 유한요소의 물질특성(material properties)으로 매핑되는 단계는 각 유한요소에 가장 근접한 복셀의 인텐시티가 각 유한요소의 물질특성으로 매핑되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
(3) 관심영역의 3D 모델이 생성되는 단계는 의료영상을 기초로 관심영역 또는 다른 영역이 복셀(Boxel)의 집합으로 분할(segmentation)되어 분할된 의료영상이 생성되는 과정;그리고, 분할된 의료영상을 기초로 관심영역이 유한요소망(finite element mesh)에 의해 모델링되는 과정;을 포함하며, 의료영상의 인텐시티가 각 유한요소의 물질특성(material properties)으로 매핑되는 단계는 각 메시(mesh)의 노드(node)에 가장 근접한 복셀의 인텐시티가 각 메시에 물질특성으로 매핑되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
(4) 관심영역의 3D 모델이 생성되는 단계는 혈관을 포함하는 의료영상이 생성되는 과정; 의료영상을 기초로 혈관의 루멘(Lumen)이 분할(segmentation)되는 과정; 루멘과 접하는 관심영역이 유한요소망(finite element mesh)에 의해 모델링되어 혈관벽(blood vessel wall) 모델이 생성되는 과정; 그리고 루멘과 접하며 혈관벽과 다른 인텐시티를 가지는 관심영역이 유한요소망(finite element mesh)에 의해 모델링되어 병변(lesions) 모델이 생성되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
(5) 의료영상의 인텐시티가 각 유한요소의 물질특성(material properties)으로 매핑되는 단계는 혈관벽 모델의 각 mesh에 대응하는 의료영상의 픽셀값(pixel value)이 혈관벽 모델의 각 메시에 물질특성으로 매핑되는 과정; 그리고 병변 모델의 각 mesh에 대응하는 의료영상의 픽셀값이 병변 모델의 각 메시에 물질특성으로 매핑되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
(6) 관심영역의 3D 모델이 생성되는 단계는 조영증강 심장 CT에 의해 의료영상이 생성되는 과정; 의료영상을 기초로 심혈관이 복셀(Boxel)의 집합으로 분할(segmentation)되는 과정; 심혈관의 루멘과 접하는 연조직(soft tissue)의 관심영역이 3D triangular mesh에 의해 모델링되어 혈관벽 모델이 생성되는 과정; 그리고 심혈관의 루멘과 접하며 연조직과과 다른 인텐시티를 가지는 관심영역이 3D triangular mesh에 의해 모델링되어 플라그(plaque) 모델이 생성되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
(7) 의료영상의 인텐시티가 각 유한요소의 물질특성(material properties)으로 매핑되는 단계는 루멘 바깥에서 혈관벽 모델의 각 3D triangular mesh에 가장 근접한 복셀의 CT 값(CT density)이 해당 3D triangular mesh의 밀도(density)로 매핑되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
(8) 의료영상의 인텐시티가 각 유한요소의 물질특성(material properties)으로 매핑되는 단계는 루멘 바깥에서 플라그 모델의 각 3D triangular mesh에 가장 근접한 복셀의 CT 값이 해당 3D triangular mesh의 밀도로 매핑되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
(9) 관심영역의 3D 모델과 관련된 흐름(flow)이 분석되는 단계는 심혈관 내에서 플라그 통과 전후의 관류(perfusion)에 대해 FFR(Fractional Flow Reserve)이 컴퓨터 계산되는 과정; 그리고 계산된 FFR을 기초로 플라그의 안정성(stability)이 평가되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
(10) 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics; CFD) 수단에 의해 관심영역의 3D 모델과 관련된 흐름(flow)이 분석되는 단계 이전에, 환자맞춤 경계조건을 설정하는 단계;를 포함하며, 환자맞춤 경계조건을 설정하는 단계는 MRI Venc 영상을 이용하여 심혈관의 혈류입력을 촬영하는 과정; 그리고 촬영된 혈류입력을 기초로 CFD 수단에 환자맞춤 입력 경계조건이 설정되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
(11) 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics; CFD) 수단에 의해 관심영역의 3D 모델과 관련된 흐름(flow)이 분석되는 단계 이전에, 환자맞춤 경계조건을 설정하는 단계;를 포함하며, 환자맞춤 경계조건을 설정하는 단계는 심근분할 방법을 사용하여 심혈관이 먹여 살리는 심근의 양이 측정되는 과정; 그리고 측정된 심근의 양을 기초로 CFD 수단에 환자맞춤 출력 경계조건이 설정되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
(12) 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
본 개시에 따른 하나의 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법에 의하면, 관심영역의 3D 모델을 CFD 모델로 해석한 결과와 실재 측정된 결과의 차이를 허용오차 범위 내로 줄일 수 있다.
또한, 본 개시에 따른 다른 하나의 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법에 의하면, CFD에 의해 계산된 FFR_CT와 실측된 FFR와의 차이를 허용오차 범위 내로 줄일 수 있다.
또한, 본 개시에 따른 또 다른 하나의 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법에 의하면, 비침습적으로 혈관의 병변의 심각성 정도를 평가하는 방법의 신뢰성이 향상된다.

Claims (13)

  1. 컴퓨터에 의해, 의료영상을 기초로 복셀(voxel)의 집합으로 분할된(segmented) 혈관을 사용하여, 유한요소망(finite element mesh) 방법에 의해 모델링되어 혈관벽 모델(blood vessel wall)이 생성되는 단계;
    컴퓨터에 의해, 혈관벽과 다른 복셀의 집합으로서 분할된 관심영역을 사용하여, 유한요소망(finite element mesh) 방법에 의해 모델링되어 관심영역 3D 모델이 생성되는 단계;
    컴퓨터에 의해, 혈관벽 모델 및 관심영역 3D 모델의 각 메시(mesh)에 대응하는 복셀의 의료영상 상의 인텐시티가 각 메시에 물질특성(material properties)으로 매핑되는 단계; 그리고
    전산유체역학(Computational Fluid Dynamics; CFD) 수단에 의해 관심영역의 3D 모델과 관련된 혈류의 흐름(flow)이 분석되는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    관심영역의 3D 모델과 관련된 혈류의 흐름(flow)이 분석되는 단계는:
    CFD 수단에 의해 관심영역의 3D 모델의 특정 위치에서 FFR(Fractional Flow Reserve)가 계산되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    인텐시티가 각 메시에 물질특성으로 매핑되는 단계에서,
    각 메시에 가장 근접한 복셀의 인텐시티가 각 메시에 물질특성으로 매핑되는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    인텐시티가 각 메시에 물질특성으로 매핑되는 단계에서,
    각 메시(mesh)의 노드(node)에 가장 근접한 복셀의 인텐시티가 각 메시에 물질특성으로 매핑되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    혈관벽 모델이 생성되는 단계는:
    컴퓨터에 의해, 혈관을 포함하는 의료영상을 사용하여, 의료영상을 기초로 혈관의 루멘(Lumen)이 분할(segmentation)되는 과정;
    루멘과 접하는 영역이 유한요소망(finite element mesh) 방법에 의해 모델링되어 혈관벽 모델이 생성되는 과정; 그리고
    루멘과 접하며 혈관벽과 다른 인텐시티를 가지는 관심영역이 유한요소망(finite element mesh) 방법에 의해 모델링되어 관심영역 3D 모델로서 병변(lesions) 모델이 생성되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    인텐시티가 각 메시에 물질특성으로 매핑되는 단계는:
    혈관벽 모델의 각 메시에 가장 가까운 루멘에 접하는 영역의 픽셀값(pixel value)이 혈관벽 모델의 각 메시에 물질특성으로 매핑되는 과정; 그리고
    병변 모델의 각 메시에 대응하는 의료영상의 픽셀값이 병변 모델의 각 메시에 물질특성으로 매핑되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    혈관벽 모델이 생성되는 단계는:
    심장 CT에 의해 의료영상이 생성되는 과정;
    컴퓨터에 의해, 의료영상을 기초로 심혈관이 복셀(voxel)의 집합으로 분할(segmentation)되는 과정; 그리고
    심혈관의 루멘과 접하는 연조직(soft tissue) 영역이 3D mesh 방법에 의해 모델링되어 혈관벽 모델이 생성되는 과정;을 포함하며,
    관심영역의 3D 모델이 생성되는 단계는:
    컴퓨터에 의해, 심혈관의 루멘과 접하며 연조직과 다른 인텐시티를 가지는 관심영역이 3D mesh 방법에 의해 모델링되어 관심영역 3D 모델로서 플라그(plaque) 모델이 생성되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    인텐시티가 각 메시에 물질특성으로 매핑되는 단계는:
    루멘에 접하는 영역에서 혈관벽 모델의 각 3D mesh에 가장 근접한 복셀의 CT 값(CT density)이 해당 3D mesh의 밀도(density)로 매핑되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
  9. 청구항 7에 있어서,
    인텐시티가 각 메시에 물질특성으로 매핑되는 단계는:
    루멘 바깥에서 플라그 모델의 각 3D mesh에 가장 근접한 복셀의 CT 값이 해당 3D mesh의 밀도로 매핑되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
  10. 청구항 7에 있어서,
    관심영역의 3D 모델과 관련된 혈류의 흐름(flow)이 분석되는 단계는:
    CFD 수단에 의해, 심혈관 내에서 플라그 통과 전후의 혈류에 대해 FFR(Fractional Flow Reserve)이 계산되는 과정; 그리고
    컴퓨터에 의해, 계산된 FFR을 기초로 플라그의 안정성(stability)이 평가되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
  11. 청구항 7에 있어서,
    관심영역의 3D 모델과 관련된 혈류의 흐름(flow)이 분석되는 단계 이전에, 환자맞춤 경계조건을 설정하는 단계;를 포함하며,
    환자맞춤 경계조건을 설정하는 단계는:
    MRI Venc 영상 장치에 의해 심혈관의 혈류입력이 촬영되는 과정; 그리고
    컴퓨터에 의해, 촬영된 혈류입력을 기초로 CFD 수단에 환자맞춤 입력 경계조건이 설정되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
  12. 청구항 7에 있어서,
    관심영역의 3D 모델과 관련된 혈류의 흐름(flow)이 분석되는 단계 이전에, 환자맞춤 경계조건을 설정하는 단계;를 포함하며,
    환자맞춤 경계조건을 설정하는 단계는:
    심근분할 방법을 사용하여 심혈관이 먹여 살리는 심근의 양이 측정되는 과정; 그리고
    측정된 심근의 양을 기초로 CFD 수단에 환자맞춤 출력 경계조건이 설정되는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법.
  13. 삭제
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