[論文レビュー] Numerical simulation of liver perfusion: from CT scans to FE model

Vladimír Lukeš, Miroslav Jiřík+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 19, 2014

Medical Image Segmentation Techniques参考文献 17被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、CTスキャンのセグメンテーション、有限要素メッシュ生成、マルチコンpartメントDarcy流体モデルを統合したPythonベースの計算パイプラインを提示する。このパイプラインにより、肝臓組織内を通過する対比トレーサーの輸送をシミュレートでき、手術計画および逆パrameter同定に適した時間分解能のある灌流マップが得られる。

ABSTRACT

We use a collection of Python programs for numerical simulation of liver perfusion. We have an application for semi-automatic generation of a finite element mesh of the human liver from computed tomography scans and for reconstruction of the liver vascular structure. When the real vascular trees can not be obtained from the CT data we generate artificial trees using the constructive optimization method. The generated FE mesh and vascular trees are imported into SfePy (Simple Finite Elements in Python) and numerical simulations are performed in order to get the pressure distribution and perfusion flows in the liver tissue. In the post-processing steps we calculate transport of a contrast fluid through the liver parenchyma.

研究の動機と目的

• 臨床的CTデータから患者特異的肝臓灌流モデリングを実行する信頼性が高く、オープンソースの計算パイプラインの開発を目的とする。
• CTスキャンにおける不完全な血管樹再構築の課題に対処するため、構築的最適化を用いて人工血管樹を生成する。
• 手術計画および診断的妥当性検証を目的として、3つのコンpartメント（門脈、濾過、肝静脈）からなる肝臓モデルにおける血液灌流および対比トレーサー動態のシミュレーションを実施する。
• 時間依存のトレーサー濃度分布をシミュレートすることで、臨床的灌流画像と比較可能とする。
• シミュレートされたデータと測定済みトレーサーデータの比較を通じて、未知の灌流パrameterを同定する逆問題の解決を支援する。

提案手法

• ユーザー定義のシードポイントを用いたGraph-Cutアルゴリズムを用いた、CTスキャンからの肝実質の半自動的セグメンテーション。
• マーチング・キューブス法とTaubinスムージングを用いた3次元ボリュームメッシュの生成により、表面品質を向上。
• CTデータからの血管樹再構築には専用ツールチェーン（LISA, VTreeGen）を用い、データが不完全な場合には構築的最適化による人工樹の生成を実施。
• SfePyに実装されたマルチコンpartメントDarcy流体モデルにより、3つの組織コンpartメントにおける圧力と流れの連立偏微分方程式を解く。
• 各コンpartimentごとに定義された透水率および結合係数を用いて、有限要素法によるDarcyモデルの弱形式の数値解法を実装。
• 非構造格子上での2次精度のアップウィンド有限体積法を用いた対比流体輸送のシミュレーションを、2段階のルンゲ＝クッタ時間積分法と結合。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 臨床的CTスキャンから、半自動的かつオープンソースのパイプラインが、患者特異的肝臓幾何学および血管樹を信頼性高く再構築できるか？
• RQ2 構築的最適化を用いて生成された人工血管樹は、灌流シミュレーションにおける実際の血行動態をどの程度正確に再現できるか？
• RQ3 時間依存のトレーサー濃度分布のシミュレーション結果は、臨床的CT灌流測定値とどの程度一致するか？
• RQ4 コンpartiment結合および透水率パrameterの影響は、肝臓における予測灌流パターンにどのような影響を及えるか？
• RQ5 シミュレートされた灌流データは、未知のモデルパrameterを同定する逆問題の解決に利用可能か？

主な発見

• DICOM2FEMおよびLISAツールは、臨床的CTデータから解剖学的正確性を保った半自動的セグメンテーションおよび3次元メッシュ生成を実現した。
• CTデータが不完全な場合に、構築的最適化による人工血管樹が、血行動態的に妥当な代替手段を提供した。
• SfePyに実装されたマルチコンpartimentDarcyモデルは、門脈、濾過、肝静脈コンpartiment間の圧力および流れの分布を正確にシミュレートした。
• 時間分解能のあるトレーサー濃度マップが生成され、CT灌流スキャンで観察される肝実質内での動的対比分布の様子が再現された。
• シミュレーションフレームワークは一貫性があり、再現可能であり、臨床データとの検証および将来的な逆パrameter同定に適した結果を提供した。
• LISAアプリケーションは、放射線科医および外科研修医によって検証され、術前肝臓容積測定および灌流分析に採用された。