Numerical assessment of cardio- and neurovascular pathologies : modeling variability, flow transition and treatment planning

Abstract

Various vascular pathologies can arise in the human cardio- and neurovascular systems, impacting human health. This thesis primarily focuses on the neurovascular pathology of intracranial aneurysms (IAs) and secondarily on the cardiovascular pathology of mitral valve insufficiency. Technical advancements in medical imaging over the past years have enabled the capture of vascular lumen geometry, which serves as a basis for numerical fluid dynamic simulations to determine hemodynamics and assess the associated risk status of these pathologies. Furthermore, treatment procedures can be virtually simulated, and medical devices tested for their efficacy. Since the patient-specific input in these simulations is limited to the vascular geometry, numerous assumptions must be made, which can lead to unrealistic hemodynamic results if not appropriately defined. The impact of these variabilities remains insufficiently understood, necessitating further research to enhance patient-specific numerical simulations. In this thesis, five variabilities in hemodynamic modeling are evaluated for their impact on vascular pathology hemodynamics. These include the vasculature complexity incorporated in the model, the segmentation method used to define the vessel lumen, the choice of outlet boundary condition in the simulation, the physiological state of the human heart cycle (resting vs. exercise conditions), and the selected numerical solver. Additionally, based on the impact analysis, a novel treatment device for IAs, the Contour Neurovascular System, is virtually tested through an in silico workflow, utilizing both phantom-specific in vitro data and patient-specific in vivo data. The inclusion of complex vasculature demonstrates notable variations in hemodynamic results, influencing the classification of IAs as ruptured or unruptured. Similar variability is observed with different segmentation methods. The choice of boundary condition reveals a clear trend in the magnitude of hemodynamic results, with this effect reducing when more accurate segmentation is applied and disappearing with the inclusion of complex vasculature. Simulations incorporating exercise conditions show increased intraventricular kinetic energy and, in the context of aneurysmal flow, the occurrence of high-frequency flow fluctuations. These fluctuations, however, can only be detected with high-resolution numerical solvers. Finally, the novel treatment device was successfully evaluated in silico through a virtual mimicking process, demonstrating efficient flow reduction into the IA. The findings of this thesis highlight the importance of accounting for modeling assumptions in numerical hemodynamic simulations to improve patient-specific accuracy. The incorporation of exercise conditions should be further considered to derive the physiological flow behavior. Furthermore, in silico treatment analysis has proven to be efficient. Automated treatment planning through systematic in silico analyses could optimize the efficacy testing of novel medical devices in the future.

Im menschlichen kardiovaskulären und neurovaskulären System können verschiedene vaskuläre Pathologien auftreten, die sich auf die Gesundheit des Menschen auswirken. Diese Dissertation konzentriert sich primär auf die neurovaskuläre Pathologie intrakranieller Aneurysmen (IAs) und sekundär auf die kardiovaskuläre Pathologie der Mitralklappeninsuffizienz. Der technische Fortschritt in der medizinischen Bildgebung hat in den letzten Jahren die Erfassung der Geometrie des Gefäßlumens ermöglicht, die als Grundlage für numerische fluiddynamische Simulationen zur Bestimmung der Hämodynamik und zur Bewertung des damit verbundenen Risikostatus dieser Pathologien dient. Außerdem können Behandlungsverfahren virtuell simuliert und medizinische Implantate auf ihre Wirksamkeit getestet werden. Da sich die patientenspezifischen Daten in diesen Simulationen auf die Gefäßgeometrie beschränken, müssen zahlreiche Annahmen getroffen werden, die bei unzureichender Definition zu unrealistischen hämodynamischen Ergebnissen führen können. Die Auswirkungen dieser Schwankungen sind nach wie vor unzureichend bekannt, so dass weitere Forschungsarbeiten zur Verbesserung der patientenspezifischen numerischen Simulationen erforderlich sind. In dieser Arbeit werden fünf Variabilitäten in der hämodynamischen Modellierung auf ihre Auswirkungen auf die Hämodynamik in der Gefäßpathologie untersucht. Dazu gehören die Komplexität der Gefäßstruktur, die zur Definition des Gefäßlumens verwendete Segmentierungsmethode, die Wahl der Auslassrandbedingung in der Simulation, der physiologische Zustand des menschlichen Herzzyklus (Ruhezustand vs. Belastungszustand) und der gewählte numerische Solver. Darüber hinaus wird auf der Grundlage der Auswirkungsanalyse ein neuartiges Implantat für intrakranielle Aneurysmen, das Contour Neurovascular System, durch einen in-silico-Arbeitsablauf virtuell getestet, wobei sowohl phantomspezifische in-vitro-Daten als auch patientenspezifische in-vivo-Daten verwendet werden. Die Einbeziehung komplexer Gefäßstrukturen führt zu Abweichungen bei den hämodynamischen Ergebnissen, die sich auf die Klassifizierung von IAs als rupturiert oder nicht rupturiert auswirken. Eine ähnliche Variabilität wird bei verschiedenen Segmentierungsmethoden beobachtet. Die Wahl der Randbedingung zeigt einen klaren Trend in der Größenordnung der hämo-dynamischen Ergebnisse, wobei dieser Effekt abnimmt, wenn eine genauere Segmentierung angewandt wird, und verschwindet, wenn komplexe Gefäße einbezogen werden. Simulationen, die Belastungsbedingungen einbeziehen, zeigen eine erhöhte intraventrikuläre kinetische Energie und, im Zusammenhang mit neurovaskulärem Fluss, das Auftreten von hochfrequenten Flussfluktuationen in Aneurysmen. Diese Fluktuationen können jedoch nur mit hochaufgelösten numerischen Solvern erkannt werden. Schließlich wurde die neuartige Behandlungsvorrichtung erfolgreich in-silico durch ein virtuelles Nachahmungsverfahren-Verfahren evaluiert, wobei eine effiziente Reduzierung des Flusses in die Aneurysmen nachgewiesen werden konnte. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, wie wichtig die Berücksichtigung akkurater Modellierungsannahmen in numerischen hämodynamischen Simulationen ist, um die patientenspezifische Genauigkeit zu verbessern. Die Einbeziehung von Belastungsbedingungen sollte zukünftig in Betracht gezogen werden, um ein realistisches physiologisches Flussverhalten abzuleiten. Darüber hinaus hat sich die in-silico-Behandlungsanalyse als effizient erwiesen. Eine automatisierte Behandlungsplanung durch systematische in-silico-Analysen könnte die Bewertung und Wirksamkeitsprüfung neuartiger medizinischer Geräte in Zukunft optimieren.