Cr\u00e9dito: Universidad Tecnol\u00f3gica de Eindhoven <\/p>\n
Los modelos computacionales del coraz\u00f3n podr\u00edan ser una herramienta valiosa para los cardi\u00f3logos durante el diagn\u00f3stico y la toma de decisiones. Pueden ayudar con la interpretaci\u00f3n de las medidas cl\u00ednicas de un paciente para descubrir la patolog\u00eda subyacente o para simular diferentes escenarios de intervenci\u00f3n. Por lo general, el modelo requiere una etapa de personalizaci\u00f3n que incorpore la geometr\u00eda card\u00edaca espec\u00edfica de una persona, pero idealmente tambi\u00e9n deber\u00eda incluir la orientaci\u00f3n de las fibras musculares. Doctor. El candidato Luca Barbarotta del Departamento de Ingenier\u00eda Biom\u00e9dica de TU\/e investig\u00f3 el impacto de diferentes opciones de geometr\u00eda y orientaci\u00f3n de fibra en los resultados del modelo. Defendi\u00f3 con \u00e9xito su tesis el 13 de enero de 2021. <\/p>\n
La personalizaci\u00f3n de modelos de mec\u00e1nica card\u00edaca a menudo incluye informaci\u00f3n geom\u00e9trica adquirida a partir de metodolog\u00edas de im\u00e1genes y datos adicionales de otras m\u00e9tricas de pacientes. A menudo, tambi\u00e9n incluye deformaciones y tensiones vistas a trav\u00e9s de im\u00e1genes no invasivas.<\/p>\n
En este proceso de personalizaci\u00f3n, a menudo se pone gran atenci\u00f3n en la personalizaci\u00f3n de la geometr\u00eda, mientras que la orientaci\u00f3n de la fibra se modela utilizando modelos gen\u00e9ricos basados en reglas. . Esto se debe principalmente a que la medici\u00f3n in vivo de la orientaci\u00f3n de las fibras sigue siendo un desaf\u00edo, mientras que la reconstrucci\u00f3n de la geometr\u00eda espec\u00edfica del paciente es m\u00e1s f\u00e1cil. Tanto la geometr\u00eda como los datos de orientaci\u00f3n de la fibra sufren la presencia de ruido de medici\u00f3n y errores de reconstrucci\u00f3n.<\/p>\n
Primer paso<\/p>\n
Barbarotta cuantific\u00f3 el impacto que tienen las diferentes opciones para el modelado de la geometr\u00eda y la orientaci\u00f3n de la fibra en la predicci\u00f3n de la tensi\u00f3n resultante y dio un primer paso hacia la asimilaci\u00f3n de datos mediante la estimaci\u00f3n de la orientaci\u00f3n de fibra espec\u00edfica del paciente a partir de la tensi\u00f3n sist\u00f3lica final. Tambi\u00e9n propuso una metodolog\u00eda para estimar cu\u00e1n sensibles son las tensiones sist\u00f3licas finales a las variaciones fisiol\u00f3gicas.<\/p>\n
Cre\u00f3 seis modelos de forma que describen la anatom\u00eda de 300 corazones sanos para representar una multitud de geometr\u00edas en la vecindad de una desviaci\u00f3n est\u00e1ndar alrededor de la geometr\u00eda promedio del paciente. Se utiliz\u00f3 informaci\u00f3n de dos atlas de orientaci\u00f3n de fibras, obtenida a partir de im\u00e1genes de tensor de difusi\u00f3n ex vivo, para representar variaciones de una desviaci\u00f3n est\u00e1ndar alrededor de una configuraci\u00f3n promedio.<\/p>\n
Personalizaci\u00f3n de modelos computacionales de mec\u00e1nica card\u00edaca<\/p>\n
Estos hallazgos muestran que la orientaci\u00f3n de las fibras afecta las distribuciones de tensi\u00f3n telesist\u00f3lica al menos dos veces m\u00e1s que la geometr\u00eda. El \u00e1ngulo transversal de las fibras es la principal contribuci\u00f3n, aunque tambi\u00e9n importa su \u00e1ngulo longitudinal. Cuando se compara con la influencia de la geometr\u00eda del coraz\u00f3n, solo el tama\u00f1o del ventr\u00edculo izquierdo tiene un impacto comparable al de la orientaci\u00f3n de las fibras.<\/p>\n
Para ayudar a obtener los valiosos datos de orientaci\u00f3n de las fibras, Barbarotta tambi\u00e9n propone una metodolog\u00eda para estimar esta orientaci\u00f3n a partir de datos que se pueden medir en la cl\u00ednica. Con esta metodolog\u00eda, se encontr\u00f3 que la diferencia entre la orientaci\u00f3n estimada y real de la fibra estaba dentro del error de medici\u00f3n promedio de DT-MRI de 10 grados.<\/p>\n
Juntos, la investigaci\u00f3n de Barbarotta podr\u00eda ser un paso importante hacia la personalizaci\u00f3n de modelos computacionales de la mec\u00e1nica del coraz\u00f3n a\u00fan m\u00e1s, para una mejor interpretaci\u00f3n de los datos del paciente y opciones m\u00e1s apropiadas de escenarios de tratamiento. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
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