Patient-Specific Coronary Hemodynamics by 3D Printing

通过 3D 打印进行患者特定的冠状动脉血流动力学

基本信息

  • 批准号:
    9926910
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 66.44万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2013
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2013-09-01 至 2023-04-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

ABSTRACT. Despite improvements in therapies targeted at reducing disease burden, CAD continues to afflict >16 million US adults, accounting for more than 1/3 of all deaths and responsible for ~1.2 million hospitalizations annually. Coronary revascularization remains a mainstay of treatment for CAD, with >1.2 million percutaneous interventions performed annually in the US. Prior multicenter trials have demonstrated propitious outcomes for individuals with who undergo ischemia-guided revascularization by fractional flow reserve (FFR)—an invasive “gold” standard that determines the physiologic significance of coronary stenoses. More recently we have studied the accuracy of a non-invasive CT-based alternative to FFR, termed FFRCT. While this new method is moderately accurate, it possesses several limitations such as assuming the walls of the coronaries are rigid and flow is non-pulsatile. Therefore, we have determined an alternative approach to assessing coronary hemodynamics via 3D printing, which allows physical measurements of coronary flow using realistic tissue mechanics and pulsatile flow. In this application, we will optimize the hardware, software, workflows, and analysis to build and evaluate coronary hemodynamics based on patient CT images. Extensive clinical imaging data, including 15O-H2O labeled PET imaging will be used to validate the accuracy of these models for predicting coronary hemodynamics. Finally, these 3D printed models will be used to develop clinically useful reports that can provide diagnostic determination of a patient's level of ischemia using only non-invasive CT imaging.
摘要:尽管针对减轻疾病负担的治疗方法有所改进,但 CAD 仍然困扰着患者。 >1600 万美国成年人,占所有死亡人数的 1/3 以上,约 120 万 每年住院治疗的人数>1.2,冠状动脉血运重建仍然是 CAD 的主要治疗方法。 此前的多中心试验表明,美国每年进行数百万次经皮介入治疗。 通过分次血流进行缺血引导血运重建的个体可获得良好的结果 储备(FFR)——确定冠状动脉狭窄生理意义的侵入性“金”标准。 最近,我们研究了基于 CT 的非侵入性 FFR 替代方案(称为 FFRCT)的准确性。 虽然这种新方法具有一定的准确性,但它具有一些局限性,例如假设墙壁为 冠状动脉是刚性的,血流是非脉动的,因此,我们确定了另一种方法。 通过 3D 打印评估冠状动脉血流动力学,从而可以物理测量冠状动脉流量 使用真实的组织力学和脉动流在这个应用程序中,我们将优化硬件、软件、 工作流程以及基于患者 CT 图像构建和评估冠状动脉血流动力学的分析。 广泛的临床影像数据,包括 15O-H2O 标记的 PET 成像,将用于验证 这些模型用于预测冠状动脉血流动力学,最后,这些 3D 打印模型将用于开发。 临床上有用的报告,仅使用即可提供患者缺血水平的诊断确定 非侵入性 CT 成像。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Simon Dunham其他文献

Simon Dunham的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Simon Dunham', 18)}}的其他基金

Prototype development and validation of soft robotic sensor arrays for mapping cardiac arrhythmia
用于绘制心律失常的软机器人传感器阵列的原型开发和验证
  • 批准号:
    10722857
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 66.44万
  • 项目类别:
Soft robotic sensor arrays for fast and efficient mapping of cardiac arrhythmias.
软机器人传感器阵列可快速有效地绘制心律失常图。
  • 批准号:
    10760164
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 66.44万
  • 项目类别:
Prototype development and validation of soft robotic sensor arrays for mapping cardiac arrhythmia
用于绘制心律失常的软机器人传感器阵列的原型开发和验证
  • 批准号:
    10378724
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 66.44万
  • 项目类别:
Patient-Specific Coronary Hemodynamics by 3D Printing
通过 3D 打印进行患者特定的冠状动脉血流动力学
  • 批准号:
    10386845
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 66.44万
  • 项目类别:

相似国自然基金

基于3D生物打印类器官模型探究PAK5调控三阴性乳腺癌铂类耐药的机制研究
  • 批准号:
    82303979
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
3D打印单向流场诱导构筑多级有序电磁屏蔽结构及调控机理研究
  • 批准号:
    52303036
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
3D纳米打印复合金属硫化物阵列反应器光催化CO2还原制C2研究
  • 批准号:
    22378174
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目
自由曲面空间网格结构3D打印节点力学性能与智能优化研究
  • 批准号:
    52378167
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    52 万元
  • 项目类别:
    面上项目
丝内/丝间空洞对3D打印连续纤维复合材料损伤机理影响机制与分析方法
  • 批准号:
    52375150
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

Improving outcomes in endovascular treatment of intracranial aneurysms: Combining additive manufacturing, in-silico modeling, and shape memory polymers
改善颅内动脉瘤血管内治疗的效果:结合增材制造、计算机建模和形状记忆聚合物
  • 批准号:
    10685325
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 66.44万
  • 项目类别:
Improving outcomes in endovascular treatment of intracranial aneurysms: Combining additive manufacturing, in-silico modeling, and shape memory polymers
改善颅内动脉瘤血管内治疗的效果:结合增材制造、计算机建模和形状记忆聚合物
  • 批准号:
    10685325
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 66.44万
  • 项目类别:
Real-Time Bronchoscope Localization Using Machine Learning To Improve Lung Cancer Diagnosis
使用机器学习实时支气管镜定位来改善肺癌诊断
  • 批准号:
    10315198
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 66.44万
  • 项目类别:
Magnetic Bronchoscope for Improved Pulmonary Access
用于改善肺部通路的磁力支气管镜
  • 批准号:
    10152980
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 66.44万
  • 项目类别:
Real-Time Bronchoscope Localization Using Machine Learning To Improve Lung Cancer Diagnosis
使用机器学习实时支气管镜定位来改善肺癌诊断
  • 批准号:
    10450665
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 66.44万
  • 项目类别:
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了