Patient specific cardiovascular disease modelling based on the computational fluid dynamics simulations: segmentation and hemodynamic model of a thoracic artery

Nowadays cardiovascular diseases (CVDs), mostly coronary artery diseases become a leading cause of death. Flow dynamics of a vessel is important to diagnose a CVD in advance. However, hemodynamic parameters may not be measured directly. Hence, computational methods are increasingly being used in the fields of neurosurgery and cardiovascular surgery to obtain realistic physiological simulations. In this study, a patient specific thoracic artery model is first segmented based on the MRI images and then a thoracic aneurysm disease model is simulated to assess blood flow changes under the predefined conditions.

Günümüzde kardiyovasküler hastalıklar, çoğunlukla koroner arter hastalıkları önde gelen ölüm nedenleri arasında bulunmaktadır. Bir arterdeki mevut akış dinamiği, kardiyovasküler bir rahatsızlığın önceden teşhis edilebilmesinde büyük önem taşımaktadır. Bununla birlikte, hemodinamik parametreler, doğrudan ölçülemediği için, gerçekçi fizyolojik simülasyonlar elde edilmesinde beyin ve kalp damar cerrahisi alanlarında hesaplamalı yöntemler oldukça yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu çalışmada, hastaya özgü bir torasik arter modelinin, MRI görüntüleri temelli segmentasyonu gerçekleştirilerek, bu model üzerinde önceden tanımlanmış koşullar altında kan akışı değişikliklerini değerlendirmek üzere bir torasik anevrizma hastalığı simüle edilmiştir.