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GMDS 2012: 57. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

16. - 20.09.2012, Braunschweig

Durchgängige Prozesskette zur Integration eines patientenspezifischen Finite Elemente Modells in den EVAR-Planungsprozess

Meeting Abstract

  • Sandra von Sachsen - Universität Leipzig, Medizinische Fakultät, Innovationszentrum für Computerassistierte Chirurgie (ICCAS), Leipzig, Deutschland
  • Oliver Burgert - Hochschule Reutlingen, Medizinisch-Technische Informatik, Reutlingen, Deutschland
  • Björn Senf - Fraunhofer IWU, Dresden, Deutschland
  • Hans-Joachim Florek - Weißeritztalklinik Freital GmbH, Klinik für Gefäßchirurgie, Vaskuläre und endovaskuläre Chirurgie, Phlebologie, Freital, Deutschland
  • Christian Daniel Etz - Mount Sinai Hospital, Cardiothoracic Surgery, New York, USA
  • Friedrich Wilhelm Mohr - Klinik für Herzchirurgie, Herzzentrum Leipzig GmbH, Universitätsklinik, Leipzig, Deutschland

GMDS 2012. 57. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Braunschweig, 16.-20.09.2012. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2012. Doc12gmds017

DOI: 10.3205/12gmds017, URN: urn:nbn:de:0183-12gmds0170

Published: September 13, 2012

© 2012 von Sachsen et al.
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Text

Einleitung und Fragestellung: Zur Planung einer endovaskulären Aortenrekonstruktion(EVAR) mittels Stentgraft stehen Softwareprogramme zur Verfügung, die sich im Wesentlichen hinsichtlich ihrer Darstellungsmöglichkeiten (2D/3D) unterscheiden [1], [2], [3]. Das Defizit derzeit verfügbarer Programme liegt in deren funktioneller Limitation auf die Identifikation von kalzifizierten Plaques, intraluminaler Thromben (ILT) und der Dimensionsanalyse des zu untersuchenden Gefäßabschnitts. Eine quantitative Bewertung des Stentgraftverhaltens im implantierten Zustand ist nicht möglich. Diesbezüglich stellt der Einsatz eines Finite-Elemente (FE) Modells einen vielversprechenden Ansatz dar [4], [5]. Hinsichtlich der Integration eines solchen Simulationsmodells in den Planungsprozess des Gefäßmediziners ergeben sich folgende Fragestellungen:

  • Welche Daten werden für die Erstellung eines patientenspezifischen FE-Modells zur Stentgraftplanung benötigt und können diese auch erfasst werden?
  • Welche Schritte sind zur anwendungsspezifischen Modellierung erforderlich?
  • Wie könnte eine Integration von Simulationsergebnissen in eine Planungssoftware umgesetzt werden?

Material und Methoden: Zur Ermittlung anwendungsspezifisch relevanter Modellbestandteile wurden eine Arbeitsprozessanalyse und Interviews durchgeführt. Die Gewinnung von Gefäß- und Plaquegeometrie erfolgte aus Computertomographie Angiographie (CTA) Daten unter Einsatz der Segmentierungssoftware „Mimics“ [6]. Die Konstruktionsdaten für den Stentgraft wurden vom Hersteller in Form von CAD-Daten bereitgestellt. Das Oberflächenmodell von Gefäß und Plaque wurde mit der Software „3-matic“ [7] für die FE-Modellierung optimiert. Nach der Positionierung der Stentgraftringe im Modell wurde dieses zur Weiterverarbeitung in der FE-Software ANSYS [8] als Tetraedernetz exportiert. Es folgte die Materialparameterzuweisung für Gefäß, Plaque und Stentringe. Zur Beschreibung von Gefäßwand- und Plaqueeigenschaften wurden die von Holzapfel experimentell ermittelten Parameter verwendet [9], [10]. Die Beschreibung der Stentgraftringe erfolgte anhand der vom Hersteller bereitgestellten Daten. Es wurden Randbedingungen wie Blutdruck und Vorspannung im Gefäß berücksichtigt. Der Export von Geometrie- und Ergebnisdaten erfolgte in einer optimierten Datenstruktur mittels eines ANSYS-spezifischen Makros. Zur Bereitstellung der Daten in Form von Datencontainern wurde eine Einleseroutine implementiert. Zur Visualisierung der knotenbasierten Skalarwerte Radialkraft und Kontaktstatus wurden unter Einsatz der C++ basierten Entwicklungsumgebung „Medical Interaction Toolkit MITK“ [11], geeignete Methoden entwickelt.

Ergebnisse: Die Segmentierung von Gefäßlumen und Verkalkungen konnte problemlos durchgeführt werden. Die Gefäßwanddicke ist aus CTA-Daten nicht zu ermitteln, weshalb statistisch ermittelte Werte aus experimentellen Arbeiten verwendet wurden [12]. Anhand berechnungstechnisch wichtiger Netzkriterien wie maximale Kantenlänge und minimaler Dreieckswinkel konnte in 3-matic ein Modell mit FE-geeigneter Netzqualität generiert werden. Die Platzierung der Stentringe im Gefäßmodell musste manuell entlang der Gefäßmittellinie durchgeführt werden. Die Berechnungszeit liegt derzeit noch über den 60 Minuten, die nach Ansicht der Mediziner im klinischen Alltag akzeptabel sind. Der im Ergebnis exportierte Datensatz mit einem Datenvolumen von 6 MB kann innerhalb der entwickelten Applikation interaktiv in Echtzeit ausgewertet werden. Die explizite Visualisierung ausgewählter Ergebnisse am 3D-Modell erfolgt ebenfalls ohne merkliche Verzögerung.

Diskussion: Die Bereitstellung eines FE-Modells zur Stentgraftbewertung ist nach derzeitigem Stand der Wissenschaft und Technik prinzipiell machbar. Die patientenspezifische Modellierung ist jedoch nur eingeschränkt möglich. Für einen Einsatz in der klinischen Praxis ist sowohl die Segmentierung von anwendungsrelevanten Gefäßbestandteilen als auch die Positionierung der Stentgraftgeometrie im Berechnungsmodell zu automatisieren. Hinsichtlich der Berechnungszeit kann davon ausgegangen werden, dass eine Reduktion der Modellkomplexität sowie die Verwendung eines Berechnungsclusters perspektivisch eine Annäherung an die Vorgabe ermöglichen.


Literatur

1.
Knopke A. K-PACS DICOM Viewing Software. Available from: http://www.k-pacs.net [cited 19.04.2012] External link
2.
Rosset A. OxiriX Imaging Software. Available from: http://www.osirix-viewer.com [cited 19.04.2012] External link
3.
3mensio Medical Imaging BV. 3mensio vascular. Available from: http://www.3mensio.com/product-3mensio-vascular.aspx [cited 19.04.2012] External link
4.
Scherer S, Treichel T, Ritter N, Triebel G, Drossel WG, Burgert O. Surgical Stent Planning – Simulation Parameter Study for Models Based on DICOM Standards. Int J CARS. 2011; 6(3):319-27.
5.
De Bock S, De Beule M, De Santis G, Vermassen F, Segers P, Verhegghe B. A simulation tool for virtual stent graft deployment in patient-specific abdominal aortic aneurysms. In: Proceedings of the ASME 2011 Summer Bioengineering Conference.
6.
Materialise. Mimics. Available from: http://biomedical.materialise.com/mimics [cited 19.04.2012] External link
7.
Materialise. 3-matic. Available from: http://biomedical.materialise.com/3-matic-0 [cited 19.04.2012] External link
8.
ANSYS Germany GmbH. ANSYS. Available from: http://www.ansys.com [cited 19.04.2012] External link
9.
Holzapfel GA. Arterial tissue in health and disease: experimental data, collagen-based modelling and simulation, including aortic dissection. Biomechanical Modelling at the Molecular, Cellular and Tissue Levels, CISM Courses and Lectures. 2009;508:259-343.
10.
Holzapfel GA, Sommer G, Regitnig P. Anisotropic Mechanical Properties of Tissue Components in Human Atherosclerotic Plaques. J Biomech Eng. 2004;126:657-65. DOI: 10.1115/1.1800557 External link
11.
German Cancer Research Center Division of Medical and Biological Informatics Heidelberg. Medical Interaction Toolkit (MITK). Available from: http://www.mitk.org [cited 19.04.2012] External link
12.
Holzapfel GA. Biomechanics of soft tissues with application to arterial walls. In: Mathematical and Computational Modelling of Biological Systems. Coimbra, Portugal: Centro Internacional de Matemática CIM; 2002. p. 1-37.