Fortschritte in der 4D Phasenkontrast-Magnetresonanztomographie (PC-MRI) ermöglichen schnelle in-vivo Messungen von instationären Blutströmungen bei Tieren und Menschen. Dennoch verhindern die niedrige räumlich-zeitliche Auflösung, das niedrige Signal-Rausch-Verhältnis und die Messunsicherheit aufgrund von Beschleunigungstechniken eine korrekte Analyse der hämodynamischen Parameter, wodurch ihre Anwendung als diagnostische Marker in der klinischen Routine erschwertwird. Eine datengestützte computerbasierte Strömungssimulation (CFD) ermöglicht die Berechnung von Blutströmung bei hoher räumlich-zeitlicher Auflösung. Das iterative Bestimmen von Simulationsparametern zur Minimierung der Abweichung vom simulierten zum gemessenen Blutfluss ist eine äußerst mühsame Aufgabe und führt häufig zu suboptimalen Lösungen. Wir schlagen vor, die Aufgabe mittels eines Datenanalyseansatzes anzugehen, indem wir ein Simulationsensemble mit vielenmöglichen Parametereinstellungen generieren und das Ensemble im Vergleich zu den Messdaten analysieren. Dieser Ansatz erfordert mehrere Beiträge: Erstens wird eine schnelle zuverlässige PCMRT-Sequenz entwickelt, um qualitativ hochwertige Bilddaten mit geringem Bias in vitro und in vivo in einer angemessenen Messzeit zu erzeugen. Zweitens wird ein datengestützter CFD-Ansatz entwickelt, der Blutströmungen in bewegten Gefäßen effizient berechenbar macht. Drittens wird eine effektive Analysemethode zum Vergleich von gemessenen und simulierten Daten entwickelt. Um Expertenwissen in den Analyseprozess einzubeziehen, schlagen wir einen benutzerzentrierten Ansatz vor, der interaktive visuelle Vergleiche auf globaler Ebene sowie in ausgewählten räumlichen Gebieten und ausgewählten Zeitintervallen ermöglicht. Die Zusammenführung der drei Beiträge in einem Datenassimilationsprozess liefert ein Softwarewerkzeug, um aus gemessenen PC-MRT-Datensätzen subjektspezifische Blutflussfelder mit hoher räumlich-zeitlicher Auflösung zu erzeugen. Durch die Kompensation der in den MRT-Datensätzen limitierten räumlich-zeitlichen Domänen wird eine akkurate quantitative Analyse hämodynamischer Parameter ermöglicht. Unter Verwendung dieses Softwarewerkzeuges werden wir eine umfassende Beschreibung der hämodynamischen Änderungen bei der Entstehung und Entwicklung von Atherosklerose im Mausmodell liefern.
Hörr, Verena | Klinik für Radiologie |
Linsen, Lars | Professur für Praktische Informatik (Prof. Linsen) |
Hörr, Verena | Klinik für Radiologie |
Linsen, Lars | Professur für Praktische Informatik (Prof. Linsen) |