맞춤형 임상정보 번역

맞춤형 임상정보 번역(한국어 원본)

환자 맞춤형 임상정보 DB
구축혈류역학 인자 및 임상적 특이성을 분석하기 위한 DB 구축을 위한 선행 과정으로서 환자 맞춤형 DB를 생성한다. 기본적으로 환자의 관상동맥 부위의 영상의학정보(CT, Angiography)를 생성한다. 이와 함께 분획혈류 예비력(Fractional Flow Reserve, FFR), 혈류량 및 속도 및 혈액의 Hematocrit과 같은 정보도 함께 취합한다. 혈류/혈액 특성 정보의 경우는 환자별 맞춤 수치해석을 수행할 때 해석의 경계조건으로 사용하여 환자별 혈류역학 인자와 병변 특이성 간의 상관관계 분석을 위한 자료로써 활용한다. 또한, 이후 병변의 특이 예후가 발생할 때마다 DB의 내용을 갱신하며 연구를 수행한다.
– 영상의학정보: CT, Angiography, VH-IVUS
– 혈류/혈액 특성 정보: FFR, 혈류 Profile 초음파 사진, 혈액 Hematocrit
– 병변의 임상적 특이성: 병변의 발생 부위 및 중등도, 병변의 구성성분
영상의학정보를 활용한 혈관모델 생성 및 검토
관상 동맥 내 혈류 유동은 혈관이 작고 분지부 및 많은 곡선 부분을 포함하고 있어 혈관의 형상이 혈류 해석결과에 크게 영향을 미친다. 따라서 융합 연구체계를 통해, 기본적으로 병원에서 얻은 CT 및 Angoigrapy를 통해 학교에서 혈관모델을 생성하고 임상 전문의의 검토 후 보완 과정을 거쳐 보다 더 실제 형상을 반영한 혈관 모델을 생성한다.
컴퓨터 단층(CT) 촬영 영상 및 Angiography기반의 혈관 생성
혈관의 형상은 실제 환자의 방사선 영상인 컴퓨터 단층(CT) 촬영 사진과 angiography를 이용하여 생성한다. 방사선 영상은 조영제가 투입된 대조영역의 3차원 공간 정보를 모두 표현할 수 있으며 그 결과로 혈관의 곡률, 협착, 분지 등의 정보를 효과적으로 가시화 할 수 있다. 그림 2는 컴퓨터 단층(CT)사진을 적층하여 3차원 혈관 형상을 추출하는 과정을 설명하는 그림으로, 각 단층사진에 나타난 혈관의 경계부는 닫힌 형태로 그려진 후 NURBS surface를 이용하여 3차원 폐공간으로 생성된다. 생성된 혈관 형상은 angiography와 비교하여 혈관의 전체적인 형상, 곡률, 경화반 표현 여부를 검토한다. 또한 이를 전문 격자 생성 프로그램을 이용하여 3차원 수치모델로 변환한다.
VH-IVUS를 이용한 혈관벽 생성 연구
자기공명영상(MRI) 촬영이나 컴퓨터단층(CT) 촬영과 같은 방사선 검사는 조영제의 투입을 통해 영상의 대조도차이를 유발시켜 조직이나 혈관을 시각화 한다. 그러나 조영제는 혈관내부의 영역의 가시화가 가능하기에 실제 환자의 혈관벽 정보를 표현하기 위해서는 IVUS와 이를 분석한 VH-IVUS정보가 필요하다. 따라서 그림 [3]과 같이 혈관의 VH-IVUS에서 계산된 혈관 내ㆍ외벽의 경계정보를 혈관벽의 생성에 활용한다. 또한 혈관벽 정보를 포함한 경계부를 적층하기 컴퓨터 단층(CT) 촬영 사진에서 생성된 모델의 중심선을 생성하여 이를 VH-IVUS의 2차원 단면정보와 매칭시키는 연구, 컴퓨터 단층(CT) 사진의 명암 스레드 조절을 통해 혈관벽 영역을 포함시키는 연구를 수행한다.
혈관 유형 별 수치해석 결과의 임상적용 가능성 검토
본 연구를 통해 체계적인 연구 수행 및 임상 적용의 효율성을 높이기 위해 혈관의 병변 유형을 고려하여 유형별로 임상정보 및 수치해석 결과를 통한 데이터베이스를 구축하고자 한다. 이를 위해 많은 환자의 임상 정보 취득 및 각각의 환자별 혈류해석을 통한 혈역학 인자와 임상 결과 간의 상관관계 규명이 필요하다. 임상 전문의의 소견을 반영한 혈관 유형 분류 기준을 마련하고 혈관 유형별 유동 해석을 통해 유형별 병변의 호발 부위 및 병변의 발전 가능성을 알 수 있으며, 이를 통해 임상 전문의는 중재적 시술(Intervention) 판단 기준으로서 신뢰성을 검토한다. 또한 불안정성 경화반(Vulnerable plaque)와 같은 특이 병변에서의 혈류 해석 결과를 분석하여, 본 연구에서 얻은 혈관 유형별 데이터베이스를 이용한 예측 가능성을 검토 후 보완 한다.
관상동맥 경화반의 구성성분을 고려한 FSI 해석
FSI 기법을 이용하여 혈관벽을 모사하기 위해서는 크게 두 가지 항목이 요구된다. 우선적으로 혈관벽의 형상이다. 혈관벽의 경계는 CT 영상에서는 확인하기가 어렵다. 이는 관상동맥의 경우 혈관이 차지하는 영역이 인체 횡단면에 비해 매우 작으며 또한 조영검사의 특성으로 조영제가 투여된 영역에 대해서 구분이 가능하다. 따라서 혈관벽의 형상을 모사하기 위해서는 IVUS영상(VH-IVUS)의 분석이 필요하다. 그림[4]와 같이 내강영역과 혈관벽 영역을 독립적으로 구분하여 혈류 모델과 혈관벽 모델의 형상을 생성 할 수 있다.
혈관 내 협착부 경화반의 경우 크게 경화반의 기하학적 위치와 그 구성성분의 모사가 요구된다. 경화반의 기하학적 위치의 경우 혈류 흐름에 영향을 미치는 주요 인자는 혈관벽의 곡률, 편심, 협착 정도를 모사하고 혈관벽의 구성성분은 VH-IVSU 영상의 스펙트럼 분석을 통해 얻을 수 있는 네 가지 성분(necrotic core, fibrofatty, lipid core, fibrous)으로 모사한다. 내강 영역과 혈관외벽 영역, 그리고 경화반의 네가지 구성성분의 경계를 독립적으로 추적하여 협착부 경화반 구성성분이 모사된 혈관벽 모델을 생성할 수 있다. 이를 활용하여 기존의 혈류 모델과 연동된 양방향 FSI 혈류/혈관벽 해석을 수행할 예정이며 이를 통해 CFD 모델과 FSI 모델에서의 혈류 특성 차이, FSI 모델에서 혈관벽 특이성을 검토한다. 최종적으로 해석 결과를 분석하여 경화반에서의 혈류 및 혈관벽 특성과 임상학적 경화반 불안정성의 상관관계를 도출 할 수 있다.

맞춤형 임상정보 번역(영어 번역본)

Customized clinical information DB by patient
As a precursor to building the DB for analyzing the hemodynamic factors and clinical peculiarities, a DB customized to patients will be created. Basically, the radiological information (CT and angiography) of the patient’s coronary artery will be generated. In addition, information like Fractional Flow Reserve (FFR), blood flow and rate and hematocrit of blood will be collected. Blood flow/blood characteristics information will be used as boundary conditions for the customized numerical analysis of each patient, and as data for analysis of the correlation between hemodynamic factors of each patient and the peculiarities of lesions. Also, each time there is a peculiar prognosis of the lesion, the DB will be updated, and researches will be conducted.
– Radiological information: CT, Angiography, VH-IVUS
– Blood flow/blood characteristics information: FFR, blood flow profile sonogram, blood hematocrit
– Clinical peculiarities of the lesion: lesion area and severity and components of the lesion
Using radiological images to generate and review the blood vessel model

Speaking of the blood flow inside the coronary artery, as the blood vessel is small, and contains bifurcations and many curves, the shape of the blood vessel greatly influences the results of blood flow analysis. Accordingly, through the convergence research system, the school will use the CT and angiography from the hospital to generate the blood vessel model, and the clinical specialist will review and supplement the model to generate a blood vessel model that reflects the actual shape of the blood vessel.
Generating blood vessels based on computer tomography (CT) images and angiography
The radiological images of the patient, i.e. computer tomography (CT) images and angiography, will be used to generate the shape of the blood vessel. The radiological images can express all 3D space information of the contrast area where the contrast media was injected, and as a result, information, such as the curvature, coarctation and bifurcation of the blood vessel, can be shown effectively. Figure 2 computer tomography illustrates the process of laminating (CT) images and extracting the 3D shape of the blood vessel. The boundary of the blood vessel in each tomogram will be drawn in the closed state, and the NURBS surface will be used to generate the 3D enclosure. The shape of the generated blood vessel will be compared to the angiography, and the overall shape and curvature of the blood vessel and plaque expression will be reviewed. Also, the grid generation program will be used to convert it into a 3D numerical model.
A Study on Generation of Vascular Walls Using VH-IVUS
Radiological examinations like Magnetic Resonance Imaging (MRI) and Computed Tomography (CT) inject contrast media, induce a difference in the contrast of images, and visualize the tissue or blood vessel. However, as the contrast media can visualize the area inside the blood vessel, to represent the vascular wall information of the actual patient, IVUS and VH-IVUS information will be necessary. Accordingly, as shown in Figure [3], the boundary information of the interior and exterior wall of the blood vessel, calculated in the VH-IVUS of the blood vessel, will be used to generate the vascular walls. Also, many other researches are being conducted as well: e.g. researches on laminating the boundaries containing the vascular wall information, researches on generating the center line of the model, which was generated by the computer tomography (CT) images, and matching it with the 2D cross-sections of VH-IVUS, and researches on including the vascular wall area by adjusting the contrast thread of the computer tomography (CT) images.
Reviewing the clinical possibilities of the numerical analysis results of each blood vessel type
To ensure that researches are conducted systematically and to enhance the efficiency of clinical application, this study will consider the lesion type of the blood vessel, and build a database based on the clinical information and the results of numerical analysis for each type. To this end, it is necessary to obtain the clinical information of many patients, and identify the correlation between the hemodynamical factors and clinical results based on the analysis of the blood flow of each patient. The blood vessel type classification standard, reflecting the opinions of clinical specialists, will be prepared, and the blood flow analysis of each blood vessel type will make it possible to understand the area where each type of lesion occurs frequently and the possibility of development into a lesion. Then, the clinical specialist will review the reliability as the judgment criterion for intervention. Also, the results of the analysis of the blood flow in an unusual lesion like a vulnerable plaque will be used to review and supplement the predictability using the database of each type of blood vessel, which was obtained in this study.
Database of each type of blood vessel, Provide clinical information of each patient, images, blood flow/blood characteristics, FSI analysis in consideration of hemorheological characteristics and components of the lesion, Review clinical application, hemorheological factors, pressure distribution, shearing stress of the wall, Oscillatory Shear Index, Development of an integrated technique of diagnosing the vascular disease of the coronary artery
FSI analysis in consideration of the components of the coronary artery plaque
To use the FSI technique to simulate vascular walls, two things are required. First of all, the shape of the vascular wall is needed. It is difficult to check the boundary of the vascular wall in CT images. In the coronary artery, the area of the blood vessel is very small as compared to the cross-section of the human body, and due to the characteristics of angiography, it is possible to distinguish the area where the contrast media is injected. Accordingly, to simulate the shape of the vascular wall, VH-IVUS needs to be analyzed. As illustrated in Figure [4], the lumen area and the vascular wall area can be separated, and the shape of the blood flow model and the vascular wall model can be generated.
When it comes to the plaque of the coarctation of the blood vessel, the geometrical position and components of the plaque are required. As for the geometrical position of the plaque, the key factors affecting the blood flow, e.g. the curvature, eccentricity and degree of coarctation of the vascular wall, will be simulated, and the components of the vascular wall will be simulated using the four components that can be obtained through the spectrum analysis of VH-IVSU (necrotic core, fibrofatty, lipid core and fibrous). The lumen area, the exterior wall area of the blood vessel, and the boundaries of the four components of the plaque will be independently traced, and the vascular wall model with simulated components of the coartated plaque can be generated. This model will be used to conduct a two-way analysis of FSI blood flow/vascular wall linked to the existing blood flow model, and thus review the difference in blood flow between the CFD model and the FSI model, and the peculiarity of the vascular wall in the FSI model. Lastly, the analysis results can be analyzed so that the correlation between the characteristics of the blood flow and vascular wall at the plaque and the clinical vulnerability of the plaque can be derived.