血管血行動態マッピングに基づく低侵襲脳介入の患者固有の計画

血管内治療としても知られる、血管に挿入されたカテーテルを使用した血管の治療の数は、過去数十年にわたって増加しています。 この技術には、侵襲性が低く、合併症のリスクが低いなど、いくつかの利点があります。 この技術は、頭蓋内動脈瘤および動静脈奇形（AVM）の好ましい治療法となることが期待されています。

血管内処置には利点があるにもかかわらず、その有効性と安全性に影響を与える可能性のある技術的な課題がまだあります。 臨床実践では、ガイドワイヤー (約 1.5 ～ 2.0 m) が X 線透視画像下で特定の脳領域に向けられます。 近位端を操作してパッシブ ガイドワイヤの先端を正確に移動するには、長年の経験が必要であり、経験豊富なインターベンション放射線科医にとっても面倒な作業になる可能性があります。 さらに、カテーテルを標的の脳領域までナビゲートするのにすでに手術時間の大部分が費やされている可能性があります。 2 番目の課題は、不完全な塞栓または再開通のリスクです。 AVM は複雑な構造をしているため、不完全な塞栓形成のリスクが特に存在します。 塞栓形成の実行により、その特定の脳領域の血行力学が変化し、その結果、他の優先的な流路が生じ、後に別の塞栓形成処置が行われる可能性があります。 これにより、血管造影評価を繰り返し行う必要が生じ、また、より長く高価な処置が必要となり、患者の放射線被ばく量が増加します。 上記の課題は、患者が受ける放射線量が低く、完全かつ持続的な塞栓形成の可能性が高く、より迅速かつ効率的な神経学的介入を可能にする方法が必要であることを示しています。

研究の目標は、脳血管系のマッピングと関連する動脈血管系を通る血流のモデリングに基づいて、カテーテルのナビゲーションと塞栓術の術前計画のための新しい方法論を開発することです。 心臓病学では、X線透視による誘導を必要とせずに、ガイドワイヤーやその他のツールをガイド付きでナビゲーションする技術がすでに存在しています。 これらの技術では、患者固有の血管構造がマッピングされ、血管網の詳細な 3D 表現が、正確な 3D 基準フレーム内のこのマップに対するカテーテルの位置の追跡とともに表示されます。 しかし、脳血管系は本質的に複雑な動脈血管系であるため、これらの技術はまだ神経血管介入には拡張されていません。

現在の研究には 2 つの主な目的があります。 この研究の最初の主な目的は、カテーテルのナビゲーションのための血管系のアクセスしやすさを評価し、カテーテルの追跡をサポートすることを目的として、3D 血管造影データを定量化して分析することによって脳血管系をマッピングすることです。

2 番目の主な目的は、術前計画をサポートすることを目的として、脳血流の数値流体力学 (CFD) および人工知能 (AI) モデルを開発および検証することです。 これらの AI モデルは、CFD モデルを高速化するのに役立ちます。 この研究の臨床的側面には、遡及的および将来的患者データの収集のみが含まれるため、患者に追加の臨床リスクはありません。 好ましくは、医用画像（脳MRI画像（解像度：0.3～0.5mm）、3D回転血管造影法（3DRA、解像度：0.05～0.28mm）、バイプラナーデジタルサブトラクションアンギオグラフィー（DSA、解像度：0.15～0.62mm））と、症例報告書（CRF、治療パラメータと反応を含む）。 データ収集後、脳血管内の血管構造と体液分布の患者固有のモデルが UGent (研究グループ IbiTech BioMMedA、MEDISIP、電子情報システム部門、研究グループ IPI) 側で開発されます。 、電気通信および情報処理学科、両方ともユージェントの工学部と建築学部に所属）。 医療画像は、これらのモデルの開発と検証において重要な役割を果たします。 これらのモデルが検証されると（3D プリントされたファントムを備えた in vitro モデルの使用を含む）、長期的には臨床応用にも使用できる可能性があります。 臨床介入設定におけるこれらのモデルの検証は、この研究にはまだ適用されていません。