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目的:血管性動脈瘤修復(EVAR)中に、血管の変形が、ツールの挿入と動脈内のステントグラフトの展開により発生します。EVAR中の血管変形の特性評価の方法と、血管内シミュレーターの忠実度を改善するために使用される予備レトロスペクティブ分析のための患者データセットへのその応用を提示します。 設計:この方法は、術中蛍光画像からの容器プロファイルの抽出と、強固なガイドワイヤー挿入(Δ%stiff)によって引き起こされるEVAR(Δ%stiff)によって引き起こされるEVAR(Δ%stiff)によって引き起こされるエヴァール中の容器(Δ%)を定量化するために使用される2D蛍光視鏡ビュー(τ2D)の拷問指数の計算を提供します(Δ%剛性)(デバイスが挿入されていません)。さまざまな段階の血管厄介または石灰化の副勾配の血管構造解剖学を含む7 EVAR患者データセットを遡及的に分析する方法を適用しました:2人の患者(PTS)は、拷問と軽度の石灰化がない2人、軽度の漫画と軽度の石灰化を伴う2人、重度の漫画と軽度の石灰化を伴う2人、重度の漫画と重度の石灰化を伴う2人。分析は、左の一般的な腸骨動脈(LCIA)の変形に焦点を当てていました。これは、変形の影響を最も受けている動脈セグメントの1つです。 結果:軽度のLCIA石灰化患者では、LCIAの厄介性の重症度が増加するにつれて、ガイドワイヤーの硬直挿入による血管矯正効果が増加します(Δ%硬直= 0±2%、-19±2%、-45±2%、それぞれ不在、軽度、および重度のマチオス)。軽度/重度のLCIA厄介性の患者では、展開された移植片を伴う動脈は、硬いガイドワイヤーによって引き起こされる矯正効果の一部を保持しているようです(Δ%グラフト= -9±3%、-31±2%、軽度および重度の漫画の場合、それぞれ)。重度のLCIA石灰化の場合、硬いガイドワイヤーは、深刻な血管の拷問にもかかわらず、わずかな矯正効果(Δ%剛性= -12%)のみを引き起こします。 結論:この方法は、EVAR中の実際の血管変形を特徴付けるのに効果的でした。結果は、得られた変形と解剖学的血管の立体構造との関係の証拠を与えました。これらの結果は、忠実度を向上させるために血管内患者固有のシミュレータに実装されるEVAR中の血管変形の予測モデルを駆動するのに役立つ場合があります。
目的:血管性動脈瘤修復(EVAR)中に、血管の変形が、ツールの挿入と動脈内のステントグラフトの展開により発生します。EVAR中の血管変形の特性評価の方法と、血管内シミュレーターの忠実度を改善するために使用される予備レトロスペクティブ分析のための患者データセットへのその応用を提示します。 設計:この方法は、術中蛍光画像からの容器プロファイルの抽出と、強固なガイドワイヤー挿入(Δ%stiff)によって引き起こされるEVAR(Δ%stiff)によって引き起こされるEVAR(Δ%stiff)によって引き起こされるエヴァール中の容器(Δ%)を定量化するために使用される2D蛍光視鏡ビュー(τ2D)の拷問指数の計算を提供します(Δ%剛性)(デバイスが挿入されていません)。さまざまな段階の血管厄介または石灰化の副勾配の血管構造解剖学を含む7 EVAR患者データセットを遡及的に分析する方法を適用しました:2人の患者(PTS)は、拷問と軽度の石灰化がない2人、軽度の漫画と軽度の石灰化を伴う2人、重度の漫画と軽度の石灰化を伴う2人、重度の漫画と重度の石灰化を伴う2人。分析は、左の一般的な腸骨動脈(LCIA)の変形に焦点を当てていました。これは、変形の影響を最も受けている動脈セグメントの1つです。 結果:軽度のLCIA石灰化患者では、LCIAの厄介性の重症度が増加するにつれて、ガイドワイヤーの硬直挿入による血管矯正効果が増加します(Δ%硬直= 0±2%、-19±2%、-45±2%、それぞれ不在、軽度、および重度のマチオス)。軽度/重度のLCIA厄介性の患者では、展開された移植片を伴う動脈は、硬いガイドワイヤーによって引き起こされる矯正効果の一部を保持しているようです(Δ%グラフト= -9±3%、-31±2%、軽度および重度の漫画の場合、それぞれ)。重度のLCIA石灰化の場合、硬いガイドワイヤーは、深刻な血管の拷問にもかかわらず、わずかな矯正効果(Δ%剛性= -12%)のみを引き起こします。 結論:この方法は、EVAR中の実際の血管変形を特徴付けるのに効果的でした。結果は、得られた変形と解剖学的血管の立体構造との関係の証拠を与えました。これらの結果は、忠実度を向上させるために血管内患者固有のシミュレータに実装されるEVAR中の血管変形の予測モデルを駆動するのに役立つ場合があります。
OBJECTIVE: During endovascular aneurysm repair (EVAR), vessel deformations occur due to the insertion of tools and deployment of stent grafts in the arteries. We present a method for the characterization of vessel deformations during EVAR, and its application on patient datasets for a preliminary retrospective analysis that may be used to improve fidelity of endovascular simulators. DESIGN: The method provides the extraction of vessel profiles from intraoperative fluoroscopic images and the calculation of a tortuosity index in the 2D fluoroscopy view (τ2D) used to quantify the vessel deformations (δ%) during EVAR caused by the stiff guidewire insertion (δ%Stiff) and the stent graft deployment (δ%Graft), when compared with the undeformed vessel configuration (no device inserted). We applied the method to analyze retrospectively 7 EVAR patient datasets, including vasculature anatomies with different grades of vessel tortuosity or calcification: 2 patients (Pts) with absent tortuosity and mild calcification, 2 with mild tortuosity and mild calcification, 2 with severe tortuosity and mild calcification, and 1 with severe tortuosity and severe calcification. The analysis was focused on deformations of the left common iliac artery (LCIA), which is one of the arterial segments most affected by deformations. RESULTS: In patients with mild LCIA calcification, the vessel straightening effect due to the stiff guidewire insertion increases as the severity of LCIA tortuosity increases (δ%Stiff = 0 ± 2%, -19 ± 2%, -45 ± 2% for absent, mild, and severe tortuosity, respectively). In patients with mild/severe LCIA tortuosity, the artery with the deployed graft seems to retain part of the straightening effect caused by the stiff guidewire (δ%Graft = -9 ± 3%, -31 ± 2%, for mild and severe tortuosity, respectively). In case of severe LCIA calcification, the stiff guidewire causes only a slight straightening effect (δ%Stiff = -12%) despite the severe vessel tortuosity. CONCLUSION: The method was effective in characterizing real vessel deformations during EVAR. Results gave evidence of a relationship between the obtained deformations and the anatomical vessel conformation. These results may be useful to drive predictive models of vessel deformations during EVAR to be implemented in endovascular patient-specific simulators for improving their fidelity.
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