Blood Flow Velocimetry Using Digital Subtraction Angiography

使用数字减影血管造影进行血流速度测量

基本信息

  • 批准号:
    9137447
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 22.5万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2016
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2016-08-01 至 2017-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

 DESCRIPTION (provided by applicant): Diseases in the vascular system are still the leading cause of mortality and morbidity in developed countries despite considerable therapeutic progress in recent years. Blood flow velocity provides critical information needed for the diagnosis of vascular diseases, planning of interventional surgery treatment, and monitoring of endovascular treatment of brain arteriovenous malformations. The lack of such flow characteristics prevents understanding the underlying hemodynamics and its correlation with multiple cerebrovascular diseases. Therefore, there is a critical need to obtain precise blood flow velocities in the vascular system, which can be used to estimate the blood pressure, wall shear stress on the arterial wall and other hemodynamic indicators, and aid in diagnosing and treating a host of vascular diseases. Current diagnostic tools suffer from poor accuracy or low spatial and temporal resolutions. To overcome this limitation, we propose to develop an ultrafast, high-resolution X-ray blood flow velocimetry system that will provide quantitative blood velocity maps in the endovascular system. Furthermore, researchers using numerical simulations to understand the hemodynamics desperately seek detailed blood velocity and stress measurements for comparison and validation of their computer codes. The proposed project aims at providing a novel blood flow velocimetry tool using an ultrafast X-ray probing and inexpensive digital subtraction angiography (DSA) that can recover precise velocity distribution inside of the vascular systems especially for complex geometries. The long-term goal of the proposed research is to provide critical blood flow characteristics in vascular systems allowing scientists to predict the formation, evolution and failure risk of vascular pathology such as arteriovenous malformations, arterial occlusions, stenosis, and aneurysms. The proposed technology has a great potential in generating a real-time perioperative assessment of the blood velocity during a DSA routine. The novel technology will enable medical scientists to gain more fundamental knowledge about the nature and behavior of hemodynamics in cerebrovascular systems. The project is highly relevant to NIH's mission because the precise real-time assessment of blood velocities will lead to more educated therapeutic decisions which could save more lives, improve health, and reduce operation cost. The expanded knowledge base will enhance the Nation's economic well-being and ensure a continued high return on the public investment in research.
 描述(由申请人提供):尽管近年来治疗取得了相当大的进展,但血管系统疾病仍然是发达国家死亡和发病的主要原因。血流速度为血管疾病的诊断、介入手术的规划提供了所需的关键信息。脑动静脉畸形的血管内治疗和监测缺乏这种血流特征阻碍了对潜在血流动力学及其与多种脑血管疾病的相关性的了解。血管系统中的血流速度,可用于估计血压、动脉壁上的壁剪切应力和其他血流动力学指标,并有助于诊断和治疗许多血管疾病。为了克服这一限制,我们建议开发一种超快、高分辨率的 X 射线血流测速系统,该系统将提供定量的血液。 此外,研究人员使用数值模拟来了解血流动力学,迫切需要详细的血流速度和压力测量,以对其计算机代码进行比较和验证。该项目旨在提供一种使用超快 X 的新型血流测速工具。射线探测和廉价的数字减影血管造影(DSA)可以恢复血管系统内部的精确速度分布,特别是对于复杂的几何形状。拟议研究的长期目标是提供血管系统中的关键血流特征,使科学家能够预测血管病理的形成、演变和失败风险,例如动静脉畸形、动脉闭塞、狭窄和动脉瘤。所提出的技术在 DSA 常规技术的围手术期实时评估方面具有巨大的潜力。使医学科学家能够获得有关脑血管系统血流动力学的性质和行为的更多基础知识该项目与 NIH 的使命高度相关,因为精确的实时评估。血流速度将导致更明智的治疗决策,从而挽救更多生命、改善健康并降低运营成本。扩大的知识库将增强国家的经济福祉,并确保公共研究投资持续获得高回报。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
An In-Vitro Flow Study Using an Artificial Circle of Willis Model for Validation of an Existing One-Dimensional Numerical Model.
使用威利斯模型人工圈验证现有一维数值模型的体外流动研究。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019-04
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Yu, Hongtao;Huang, George P;Ludwig, Bryan R;Yang, Zifeng
  • 通讯作者:
    Yang, Zifeng
Velocimetry based on dye visualization for a pulsatile tubing flow measurement.
基于染料可视化的测速法,用于脉动管流量测量。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019-04-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Yang, Zifeng;Johnson, Mark
  • 通讯作者:
    Johnson, Mark
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    $ 22.5万
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