[논문 리뷰] Numerical simulation of liver perfusion: from CT scans to FE model

Vladimír Lukeš, Miroslav Jiřík외 4명|arXiv (Cornell University)|2014. 12. 19.

Medical Image Segmentation Techniques참고 문헌 17인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 임상 CT 스캔의 세분화, 유한요소 메시 생성, 다구역 Darcy 유량 모델링을 통합한 파이썬 기반의 계산 파이프라인을 제시한다. 이는 간 조직을 통해의 대조제 추적을 시뮬레이션하고 수술 계획 수립 및 역매개변수 식별을 위한 시간에 따라 변화하는 혈류도를 생성한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 임상 CT 데이터로부터 환자 특화 간 혈류 모델링을 위한 신뢰성 있고 오픈소스 계산 파이프라인 개발.
• CT 스캔에서의 불완전한 혈관수 재구성 문제를 해결하기 위해 구성 최적화를 사용한 인공 혈관수 생성을 통한 접근.
• 수술 계획 수립 및 진단 검증을 위해 간의 세 가지 구역(문맥, 여과, 간 혈관)으로 구성된 3구역 모델에서의 혈류 및 대조제 동역학 시뮬레이션.
• 시간에 따라 변화하는 추적제 농도 분포를 시뮬레이션하여 임상 혈류 영상과의 비교를 가능하게 함.
• 시뮬레이션된 데이터와 측정된 추적제 데이터를 비교하여 알려지지 않은 혈류 매개변수를 식별하는 역문제 해결 지원.

제안 방법

• 사용자 정의 시드 포인트를 사용한 그래프 컷 알고리즘을 통한 CT 스캔에서 간 실질의 반자동 세분화.
• 마치징 컷스 알고리즘과 타빈 스무딩을 사용한 3차원 체적 유한요소 메시 생성으로 표면 품질 향상.
• 전용 툴체인(LISA, VTreeGen)을 사용한 CT 자료에서의 혈관수 재구성; 자료가 불완전할 경우 구성 최적화를 통한 인공 수 나무 생성.
• SfePy에 구현된 다구역 Darcy 유량 모델; 세 조직 구역에서 압력과 유량에 대한 연관된 편미분 방정식을 풀이.
• 유한요소법을 사용한 Darcy 모델 약한 형태의 수치적 해법; 각 구역 별로 투과도 및 결합 계수 정의.
• 비정규 메esh에서의 2차 정확도를 가진 업윈드 유한체적 방법을 사용한 대조 유체 운반 시뮬레이션; 2단계 룬게-쿠타 시간 적분기와 결합.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 반자동이고 오픈소스인 파이프라인이 임상 CT 스캔에서 환자 특화 간 해부학적 기하학 및 혈관수를 신뢰성 있게 재구성할 수 있는가?
• RQ2 구성 최적화를 통해 생성된 인공 혈관수가 혈류 시뮬레이션에서 실제 혈역학적 행동을 얼마나 정확하게 표현하는가?
• RQ3 시뮬레이션된 시간에 따라 변화하는 추적제 농도 분포가 임상 CT 혈류 영상 측정치와 얼마나 일치하는가?
• RQ4 구역 간 결합 및 투과도 매개변수는 간 내 예측 혈류 패턴에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 시뮬레이션된 혈류 데이터를 사용하여 알려지지 않은 모델 매개변수를 식별하는 역문제를 해결할 수 있는가?

주요 결과

• DICOM2FEM 및 LISA 도구는 해부학적 정확도를 유지하면서 임상 CT 데이터에서 반자동 세분화 및 3차원 메시 생성에 성공적으로 기여하였다.
• CT 자료가 불완전할 경우 구성 최적화를 통해 생성된 인공 혈관수가 혈역학적으로 타당한 대체 수단을 제공하였다.
• SfePy에 구현된 다구역 Darcy 모델은 문맥, 여과, 간 구역 간의 압력 및 유량 분포를 정확하게 시뮬레이션하였다.
• 시간에 따라 변화하는 추적제 농도 지ap을 생성하여 CT 혈류 스캔에서 관찰되는 간 실질 내 동적 대조제 분포를 반영하였다.
• 시뮬레이션 프레임워크는 임상 데이터 검증 및 향후 역매개변수 식별에 적합한 일관되고 재현 가능한 결과를 생성하였다.
• LISA 응용 프로그램은 방사선의사 및 외과의사에 의해 수술 전 간 부피 측정 및 혈류 분석에 검증되고 도입되었다.