Cerebral aneurysm progression is a result of a complex interplay of the biomechanical and clinical risk factors that drive aneurysmal growth and rupture. Subjects with multiple aneurysms are unique cases wherein clinical risk factors are expected to affect each aneurysm equally, thus allowing for disentangling the effect of biomechanical factors on aneurysmal growth. Towards this end, we performed a comparative computational fluid--structure interaction analysis of aneurysmal biomechanics in image-based models of stable and growing aneurysms in the same subjects, using the cardiovascular simulation platform SimVascular. We observed that areas exposed to low shear and the median peak systolic arterial wall displacement were higher by factors of 2 or more and 1.5, respectively, in growing aneurysms as compared to stable aneurysms. Furthermore, we defined a novel metric, the oscillatory stress index (OStI), that indicates locations of oscillating arterial wall stresses. We observed that growing aneurysms were characterized by regions of combined low wall shear and low OStI, which we hypothesize to be associated with regions of collagen degradation and remodeling. Such regions were either absent or below 5% of the surface area in stable aneurysms. Our results lay the groundwork for future studies in larger cohorts of subjects, to evaluate the statistical significance of these biomechanical parameters in cerebral aneurysm growth.


翻译:脑动脉瘤的进化是生物机能和临床风险因素复杂相互作用的结果,这些相互作用导致动脉瘤的生长和破裂。多动脉瘤是临床风险因素预计对每个动脉瘤同样产生影响的独特案例,因此可以分解生物机能因素对动脉瘤生长的影响。为此,我们用心血管模拟平台SimVascal,对同一科目中稳定且不断增长的动脉瘤成像参数模型中的动脉瘤生物机能进行了比较液-结构互动分析。我们观察到,暴露于低剪切片和中位峰状动脉壁变化的区域分别因2个或2个以上和1.5个因素而升高,与稳定的动脉瘤生长相比,这些因素使动脉动细胞细胞细胞生长变异。此外,我们定义了一种新型的测量、骨质压力指数(OSI),表明在同一科目下,动脉动动动动脉动壁压力不断升高的地点。我们观察到,在低位结构下进行这种结构变化的区域,其形态变化的形态变化区域与结构变的形态变变的形态变化区域为:我们低的表变的形态变的形态变的形态区域,其形态变的形态变的形态变的形态变的形态区域为:我们的形态变的形态变的形态变的形态变的形态变的形态变的形态变的形态变的形态变的形态变的形态变的形态变的形态变的形态区域为结构变的形态区域为低的形态至的形态为结构区域为:

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年1月13日
Arxiv
0+阅读 · 2023年1月11日
VIP会员
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员