基于冠狀動脈CT血管造影的支架置入前后計算血流動力學技術

徐洪增 侯陽 馬躍

?

·新技術介紹·

基于冠狀動脈CT血管造影的支架置入前后計算血流動力學技術

徐洪增 侯陽 馬躍

冠狀動脈CT血管造影； 支架置入

冠心病在國內發病率高。經皮冠狀動脈介入治療(percutaneous coronary intervention，PCI)呈穩定增長趨勢，2014年達到500 946例[1]。PCI是一種治療冠狀動脈狹窄性心臟病的微創手術，已經在冠心病的治療中成為常用治療方法，被認為在高風險的冠心病患者中可以提高患者生存率[2]，但是PCI在治療穩定性冠心病方面仍難以把握。冠狀動脈血流處于生物力學環境中，且冠狀動脈粥樣硬化好發于特殊幾何構型的血管部位，均提示血流動力學對動脈粥樣硬化具有重要的影響[3-4]。血管內支架作為一種微型管狀結構可以改變血管三維幾何結構，改善血流動力學。探討冠狀動脈粥樣硬化狹窄塑形前后的血流動力學機制，并通過對血流動力學參數分布的分析，可為臨床治療提供理論依據。直接測量冠狀動脈內的血流動力學效果是不理想的，但基于冠狀動脈CT血管造影(CT angiography, CTA)的支架置入前后計算血流動力學技術出現,實現深入研究血流動力學因素，準確獲得個體化的冠狀動脈血流動力學參數，為干預粥樣硬化斑塊預后提供了重要依據。

基于冠狀動脈CTA影像的支架置入前后計算血流動力學技術共分為三步。第一步是冠狀動脈CTA圖像信息采集，應用256層iCT(Philips公司)掃描圖像，成像數據保存為醫學數字成像和通信(digital imaging and communications in medicine，DICOM)格式，所選擇序列為302幀圖像，圖像像素為512×512，每層圖像分辨率為0.351 mm(圖1A)。第二步使用三維重建軟件 MIMICS(Materialise公司)進行逆向工程圖像幾何重構，將具有DICOM格式的冠狀動脈CTA數據導入，利用軟件中的圖像灰度閾值分割、三維區域增長算法等功能制作冠狀動脈狹窄模型(圖1B)。圖像編輯功能在冠狀動脈狹窄部位進行管腔擴張來虛擬置入支架。置入支架后血管狹窄程度由80%～90%降為30%～40%。最終生成.stl格式的三維冠狀動脈幾何模型。將三維模型文件導入Geomagic Studio 2013軟件模塊中，進行網格文件校正裁剪，進一步經過Solidworks轉換為實體文件，導入到ANSYS workbench 16.0中。經過網格劃分為下一步的有限元處理做準備。網格劃分采用自由網格劃分中的四面體網格劃分技術。圖2A模型節點數為300 339，網格單元數為1 511 487；圖2B模型節點數為308 487，網格單元數為1 556 401。第三步假定血液是不可壓縮的牛頓流體并且是無滲透性的剛性血管，血液流動為定常、絕熱層流，血液黏滯系數0.0035 Pa·s，血液密度1060 kg/m3，血液流動遵循質量、動量守恒定律：Navier-Stokes方程(1)和連續方程(2)：

(1)

Δμ=0

(2)

ρ為密度，P為壓力，T為應力張量，μ是速度矢量，t為時間。

圖1 冠狀動脈CT血管造影圖像及三維幾何模型構建 A:冠狀動脈CT血管造影圖像；B:冠狀動脈幾何模型構建圖像

圖2 左冠狀動脈網格劃分圖像 A:冠狀動脈狹窄模型網格劃分；B:虛擬支架干預后網格劃分

模擬軟件采用ANSYS Fluent 16.0 CFD模塊，邊界條件設置：入口平面血液流速選擇典型的靜息狀態下冠狀動脈流速0.4 m/s[5]，出口選擇壓力為0 N。冠狀動脈血流在流動過程中要克服重力的影響，因此，在本技術中垂直方向的重力加速度設為-9.8 m/s2。設定上述邊界條件與計算初始條件后，ANSYS Fluent軟件進行穩態二階運算，迭代100次后，當殘差<10-4時得到收斂的解。數值模擬過程使用自組裝刀片式服務器，計算機CPU配置為英特爾至強6核處理器，型號E5670，主頻2.93 GHz，12 M緩存，內存配置為16 G。成功構建為個體化冠狀動脈血流動力學模型后，模型計算結果包括冠狀動脈內血液的管壁剪切力(wall shear stress, WSS)分布、壁面壓力(wall pressure,WP)、血流速度場及血流儲備分數(fractional flow reserve，FFR)。

LAD，左前降支圖3 左冠狀動脈血流速度場 A:LAD冠狀動脈狹窄模型血流場；B:支架置入LAD狹窄處后血流場

圖3為左冠狀動脈管腔內模擬的血流速度場示意圖。通過有限元分析仿真軟件的后期處理技術可以獲取直觀準確的瞬態速度流線，而在體有創介入手術及動物模型實驗難以獲取這些血流動力學參數。后處理軟件根據運算自動生成速度標尺為0～1 m/s，顏色階梯代表血流速度大小，藍色趨向于低速，紅色趨向于高速。血液沿左前降支(LAD)血管近端向遠端流動過程中，在支架置入前的管腔狹窄處血流速度快，形成了一個高尖的噴射樣血流速度場，其高峰流速達0.62 m/s，這個血流場嚴重影響了下游的血流，使得LAD遠端血流大大減少。支架置入后，在冠狀動脈相同的入口條件下，冠狀動脈狹窄處最大血流速度降為0.36 m/s，同時LAD遠端血流明顯增多。

圖4為血管壁面壓力分布示意圖。不同壓力以不同色階表示，藍色代表低壓力值，紅色代表高壓力值。壁面壓力沿血液流動方向逐漸降低，在血管狹窄鄰近區域出現高低不均一，在血管狹窄處壁面壓力明顯下降。支架置入后，原有血管狹窄處壁面壓力相應提高，其沿著LAD遠端走行處也相應下降，但趨于緩和?；诠跔顒用}CTA計算出的FFR定義為冠狀動脈狹窄遠端壓力(Pd)與冠狀動脈狹窄近端壓力(Pa)的比值，即FFR=Pd/Pa。

LAD,左前降支；WP，壁面壓力圖4 左冠狀動脈WP場 A:LAD冠狀動脈狹窄模型WP分布；B:支架置入LAD狹窄處后WP分布

WSS，管壁剪切力；LAD，左前降支圖5 左冠狀動脈WSS場 A:LAD冠狀動脈狹窄模型WSS分布；B:支架置入LAD狹窄處后WSS分布

WSS對動脈粥樣硬化斑塊具有重要的作用，高的WSS能夠啟動斑塊破裂，低的WSS促進斑塊生長。支架置入前后的WSS分布如圖5所示，壓力數值為相對值，不同顏色圖像代表不同WSS的大小，藍色為低壓力值，紅色為高壓力值。在臨近血管狹窄處WSS高低不均，總體趨于增高，最大狹窄處有最大WSS為10 Pa，而在支架置入干預后的血管外側壁均出現不規則的深藍色低WSS 分布，原有血管狹窄處最大WSS為3.4 Pa。這表明支架置入可以明顯降低WSS。有研究表明，在正常的LAD模型中，一個心動周期平均WSS在12 Pa以下，相對于正常的LAD，只有嚴重狹窄(>75%)斑塊病變能夠明顯影響WSS[6]。

本技術的優勢：(1)冠心病不恰當介入治療會改變冠狀動脈內的局部血流動力學狀況，干擾心肌內血液的正常流動，從而引起血栓、動脈內膜增生、粥樣硬化及冠狀動脈內再狹窄的發生[7]。冠狀動脈血管內支架置入術中，支架尺寸和置入方式的選擇以及支架的準確定位對于手術是否成功十分關鍵。本技術在冠狀動脈三維模型上，無需額外的有創干預，模擬支架對冠狀動脈血管重塑可以改善冠狀動脈的血流動力學參數，得到有效血管的血流模式、渦流、剪切力等血流動力學參數的三維空間分布。(2)個體化設計虛擬支架，可對支架置入后的治療效果進行直觀的預評估，干預冠狀動脈對血流動力學影響具有更深入的理解。有助于術者精確地選擇支架的類型及大小，而不是簡單地依靠粗略的測量或術者經驗，從而降低手術時間、曝光量、減少不必要的支架置入。

本技術的局限性：(1)在高分辨率CTA數據的基礎上，應用數字三維建模軟件重建冠狀動脈的幾何模型，通過CFD技術分析了支架置入前后局部血流動力學的特性。受限于圖像分辨率、計算量等因素，只有少數的研究基于臨床實際患者數據構建冠狀動脈個體化幾何模型[8]。雖然血管內超聲或光學相干斷層成像等影像設備具有高的橫斷面分辨率，近年來有研究應用于冠狀動脈CFD模型，但是其三維重構難度大，且三維分辨率精度不夠[9-10]。(2)血流動力學模擬結果與CFD軟件求解時設定的入口壓力、入口速度、出口壓力、流速等邊界條件密切相關。本技術未考慮心臟運動及血管彈性方面對血流的影響[11]。(3)流體性質方面也基于一些簡化的假設，如血流為穩態、牛頓流體，管壁為剛性等，進一步的研究可以采用更接近患者實際的生理參數作為邊界條件進行建模評估。隨著計算機技術的不斷發展及與臨床醫學更為廣泛的結合，以CFD技術為代表的無創數值模擬技術將成為探索冠狀動脈粥樣硬化斑塊形成機制及干預粥樣硬化斑塊轉歸的有效手段，對動脈粥樣硬化的預警、診斷及選擇最佳治療方式起到重要的指導作用。

本技術的應用體會：通過對冠狀動脈塑性實現從血流動力學角度預測個體冠狀動脈血管內支架置入后的血流動力學改變，為冠狀動脈虛擬支架置入帶來新方法，幫助醫師評估支架對冠狀動脈局部血流動力學的影響。本研究表明基于冠狀動脈CTA的虛擬支架置入對預測冠狀動脈血流動力學的模型可行，并且可能在臨床有創介入冠狀動脈支架置入前提供優化治療策略。

[1] 陳偉偉，高潤霖, 劉力生, 等.《中國心血管病報告2015》概要. 中國循環雜志，2016，31(6): 521-528.

[2] 中華醫學會心血管病學分會介入心臟病學組, 中國醫師協會心血管內科醫師分會血栓防治專業委員會, 中華心血管病雜志編輯委員會.中國經皮冠狀動脈介入治療指南(2016). 中華心血管病雜志，2016，44(5)：382-400.

[3] Warboys CM, Amini N, de Luca A,et.al.The role of blood flow in determining the sites of atherosclerotic plaques. F1000 Med Rep，2011,3:5

[4] Cheng C, Tempel D, van Haperen R,et al. Atherosclerotic lesion size and vulnerability are determined by patterns of fluid shear stress. Circulation，2006，113(23)：2744-2753.

[5] Johnston BM, Johnston PR, Corney S,et.al. Non-Newtonian blood flow in human right coronary arteries: steady state simulations. J Biomech，2004，37(5): 709-720.

[6] Su B, Huo Y, Kassab GS, et al. Numerical investigation of blood flow in three-dimensional porcine left anterior descending artery with various stenoses. Comput Biol Med，2014，47:130-138.

[7] Kim KH, Doh JH, Koo BK, et al. (2014) A novel noninvasive technology for treatment planning using virtual coronary stenting and computed tomography-derived computed fractional flow reserve. JACC Cardiovasc Interv，2014， 7(1): 72-78.

[8] Foin N, Torii R, Mortier P, et al., Kissing balloon or sequential dilation of the side branch and main vessel for provisional stenting of bifurcations: lessons from micro-computed tomography and computational simulations. JACC Cardiovasc Interv，2012，5(1): 47-56.

[9] Chiastra C, Montin E, Burzotta F, et.al.Coronary stenting: From optical coherence tomography to fluid dynamic simulations. IEEE International Conference on Bioinformatics & Bioengineering， 2013，7789(1)：1-4.

[10] Ellwein LM, Otake H, Gundert TJ, et al. Optical coherence tomography for patient-specific 3D artery reconstruction and evaluation of wall shear stress in a left circumflex coronary artery. Cardiovascular Engineering and Technology,2011,2(3): 212-227.

[11] Li G, Hu R, Gao F. Numerical simulation of coronary artery stenosis before and after stenting. Journal of Medical & Biological Engineering, 2015,35(4):1-7.

10.3969/j.issn.1004-8812.2017.04.014

遼寧省博士啟動基金資助(20160119)

110004 遼寧沈陽，中國醫科大學附屬盛京醫院影像科(徐洪增、侯陽、馬躍);中國醫科大學附屬第四醫院心內科(徐洪增)

侯陽，Email：houyang1973@163.com

R541.4

2016-11-22)