Summary

Optisk sammenhæng Tomografi Baseret Biomekanisk Fluid-Struktur Interaktion Analyse af Koronar åreforkalkning Progression

Published: January 15, 2022
doi:

Summary

Der er behov for at afgøre, hvilke aterosklerotiske læsioner vil udvikle sig i koronar vaskulatur til at guide intervention, før myokardieinfarkt opstår. Denne artikel skitserer den biomekaniske modellering af arterier fra optisk sammenhæng tomografi ved hjælp af væske-struktur interaktion teknikker i en kommerciel finite element solver til at hjælpe med at forudsige denne progression.

Abstract

I dette papir præsenterer vi en komplet arbejdsgang for den biomekaniske analyse af aterosklerotisk plak i koronar vaskulatur. Med åreforkalkning som en af de førende årsager til global død, sygelighed og økonomisk byrde er der behov for nye måder at analysere og forudsige dens progression på. En sådan beregningsmetode er brugen af væskestrukturinteraktion (FSI) til at analysere samspillet mellem blodgennemstrømningen og arterie / plak domæner. Kombineret med in vivo imaging, denne tilgang kunne skræddersys til hver patient, bistå med at skelne mellem stabile og ustabile plaques. Vi skitserer den tredimensionelle rekonstruktionsproces, der gør brug af intravaskulær optisk sammenhæng tomografi (OCT) og invasiv koronar angiografi (ICA). Udvindingen af grænsebetingelser for simuleringen, herunder replikering af arteriens tredimensionelle bevægelse, diskuteres, før opsætningen og analysen udføres i en kommerciel finite elementløser. Proceduren for beskrivelse af de meget ikke-lineære hyperelastiske egenskaber af arterievæggen og pulsatile blod hastighed / tryk er skitseret sammen med opsætning af systemet kobling mellem de to domæner. Vi demonstrerer proceduren ved at analysere en ikke-synder, mildt stenotisk, lipid-rige plak i en patient efter myokardieinfarkt. Etablerede og nye markører relateret til aterosklerotisk plak progression, såsom væg forskydning stress og lokale normaliserede helicity, henholdsvis diskuteres og relateret til den strukturelle respons i arterievæggen og plak. Endelig oversætter vi resultaterne til potentiel klinisk relevans, diskuterer begrænsninger og skitserer områder for yderligere udvikling. Den metode, der er beskrevet i dette papir viser lovende for medvirken til bestemmelse af steder i fare for aterosklerotisk progression og dermed kunne bidrage til at styre den betydelige død, sygelighed, og økonomiske byrde åreforkalkning.

Introduction

Koronararteriesygdom (CAD) er den mest almindelige type hjertesygdom og en af de førende dødsårsager og økonomiske byrder globalt1,2. I USA tilskrives omkring hvert ottende dødsfald CAD3,4, mens de fleste globale dødsfald som følge af CAD nu ses i lav- og mellemindkomstlande5. Åreforkalkning er den fremherskende drivkraft for disse dødsfald, med plaque brud eller erosion, der fører til koronararterie okklusion og akut myokardieinfarkt (AMI)6. Selv efter revascularization af synderen koronar læsioner, patienter har betydelig risiko for tilbagevendende store bivirkninger hjerte-kar-hændelser (MACE) efter AMI, hovedsagelig på grund af den samtidige tilstedeværelse af andre ikke-skyldige plaques, der også er sårbare over for brud7. Intracoronary imaging giver mulighed for at opdage disse højrisiko plaques8. Selvom intravaskulær ultralyd (IVUS) er guldstandarden til evaluering af plakvolumen, har den begrænset opløsning til at identificere mikrostrukturelle træk ved sårbar plak i modsætning til den høje opløsning (10-20 μm) af optisk sammenhæng tomografi (OCT). En tynd og betændt fibrøst hætte overlying en stor lipid pool har vist sig at være den vigtigste signatur for en sårbar plak9 og er bedst identificeret og målt ved OLT blandt øjeblikket tilgængelige intrakoronære billeddannelse modaliteter10. Det er vigtigt, at OCT også er i stand til at vurdere andre højrisikopladefunktioner, herunder: lipidbue; infiltration af makrofag; tilstedeværelsen af tynd cap fibroatheroma (TCFA), som er defineret som lipid-rige kerne med overlydende tynd fibrøst hætte (<65 μm); plettet forkalkning; og plak mikrokanaler. OCT-påvisning af disse højrisikofunktioner i ikke-syndere plaques post-AMI har været forbundet med op til en 6-dobling af øget risiko for fremtidig MACE11. På trods af dette er angiografiens og OLT-billeddannelsesevnen til at forudsige, hvilke koronar plaques der vil udvikle sig, og i sidste ende er brud eller eroderer begrænset, med positive prædiktive værdier på kun 20% -30%8. Denne begrænsede prædiktive evne hindrer klinisk beslutningstagning, hvor ikke-skyldige plaques til behandling (f.eks. ved stenting)7,12.

Ud over patientfaktorer og de biologiske egenskaber ved plak er biomekaniske kræfter i kranspulsårerne også vigtige determinanter for plaque progression og ustabilitet13. En teknik, der viser lovende for at hjælpe med at omfattende evaluere disse kræfter er væske-struktur interaktion (FSI)14 simulering. Wall shear stress (WSS), også kaldet endotel forskydning stress, har været et traditionelt omdrejningspunkt for koronar biomekanik forskning15, med en generel forståelse af, at WSS spiller en ætiologisk rolle i åreforkalkning dannelse16. Overvejende simuleret ved hjælp af computational fluid dynamics (CFD) teknikker, lav WSS regioner har været forbundet med intimal fortykkelse17, vaskulær remodeling18 og forudsigelse af læsion progression19 og fremtidige MACE20. Nylige fremskridt i disse analyser tyder på den underliggende WSS vektor felt topologi21, og dens multidirectional egenskaber22, som en bedre prædiktor for åreforkalkning risiko end WSS størrelsesorden alene. WSS fanger dog kun et glimt af det samlede biomekaniske system ved lumenvæggen, og meget gerne billeddannelsesmetoder kan ingen biomekanisk metrik pålideligt skelne højrisiko atherosklerotiske træk.

Yderligere målinger er ved at opstå som potentielt vigtige i åreforkalkning dannelse. Intraluminale flowegenskaber23 er et sådant eksempel, med spiralformet flow, kvantificeret gennem forskellige indeks24, foreslået som at spille en atherobeskyttende rolle ved at undertrykke forstyrrede flowmønstre25,26. Mens CFD teknikker kan analysere disse flow egenskaber og præsentere en bred vifte af nyttige resultater, de ikke overveje de underliggende interaktioner mellem blodgennemstrømningen, arterie struktur og generelle hjerte bevægelse. Denne forenkling af det dynamiske system til en stiv væg misser potentielt kritiske resultater såsom fibrøst cap stress. Mens debatten både for og imod behovet for FSI over CFD fortsætter27,28,29, mange sammenligninger undlader at medtage virkningen af ventrikel funktion. Denne begrænsning kan overvindes med FSI, som har vist, at dynamisk bøjning og kompression udøvet på arterien gennem indflydelse af ventrikelfunktionen kan påvirke plak og arterie strukturel stress samt flowmålinger som WSS30,31,32. Dette er vigtigt, da strukturelle belastninger også er en vigtig parameter for analyse og forudsigelse af plakruptur33,34 og er blevet foreslået at co-lokalisere med regioner med plak stigning14,35. Indfange disse interaktioner giver mulighed for en mere realistisk repræsentation af koronar miljø og de potentielle mekanismer for sygdomsprogression.

Adressering dette, her skitserer vi processen med at udvikle en patient-specifik geometri fra OCT imaging36 og oprettelse og drift af en arterie FSI simulering ved hjælp af en kommerciel finite element solver. Processen til manuelt at udtrække lumen, lipid og ydre arterie væg er detaljeret før den tre-dimensionelle beregningsmæssige rekonstruktion af patientens arterie. Vi skitserer simulering set-up, kobling og processen med at sammenligne baseline, og opfølgende OLT billeddannelse parametre til at bestemme læsion progression. Endelig diskuterer vi efterbehandlingen af numeriske resultater, og hvordan disse data kan have klinisk relevans ved at sammenligne de biomekaniske resultater med læsion progression / regression. Den samlede metode er demonstreret på ikke-skyldige, mildt stenotiske, lipid-rige plaques i højre kranspulsåre (RCA) af en 58-årig kaukasisk mandlig patient, der præsenterede med en akut ikke-ST elevation myokardieinfarkt i indstillingen af hypertension, type 2 diabetes mellitus, fedme (BMI 32,6) og en familie historie for tidlig CAD. Koronar angiografi og OLT billeddannelse blev udført under hans første indlæggelse, og derefter 12 måneder senere som led i et igangværende klinisk forsøg (COCOMO-ACS-studiet ACTRN12618000809235). Vi forventer, at denne teknik kan yderligere raffineres og bruges til at identificere koronar plaques, der er i høj risiko for at udvikle sig.

Protocol

Følgende deidentificerede data blev analyseret fra en patient rekrutteret til det igangværende COCOMO-ACS randomiserede-kontrollerede forsøg (ACTRN12618000809235; Royal Adelaide Hospital HREC referencenummer: HREC/17/RAH/366), med yderligere etisk godkendelse udstedt af Central Adelaide Local Health Network (CALHN) Research Services med henblik på biomekanisk simulering (CALHN Reference Number 14179). Figur 1 opsummerer den komplette arbejdsgang, der er beskrevet i følgende protokol, og…

Representative Results

Repræsentative resultater præsenteres for både etablerede og nye biomekaniske markører for åreforkalkning progression. Etablerede målinger som WSS- og WSS-afledte resultater (herunder tidsgennemsnitsvægsstress (TAWSS) og oscillatorisk forskydningsindeks (OSI)) visualiseres i figur 10. Væggen forskydning stress over hjertecyklussen er i høj grad drevet af blodhastigheden, men arterie geometri og dens bevægelse / sammentrækning spiller en væsentlig rolle i sin rumlige fordeling. De…

Discussion

Brugen af FSI metoder til at analysere koronar biomekanik er stadig et udviklingsfelt fra både numerisk modellering og kliniske resultat aspekter. Her har vi beskrevet omridset af oprettelsen af en patient specifik FSI analyse, baseret på finite element / finite volumen metoder, udnytte OLT og angiografisk billeddannelse. Mens den metode, vi beskriver her, bruger en kommerciel finite element solver, kan proceduren anvendes på enhver FSI-kompatibel software. Der er stadig flere begrænsninger, der skal forbedres i meto…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Forfatterne vil gerne anerkende støtten fra The University of Adelaide, Royal Adelaide Hospital (RAH) og South Australian Health and Medical Research Institute (SAHMRI). COCOMO-ACS-forsøget er en efterforskerinitieret undersøgelse finansieret af projekttilskud fra National Health and Medical Research Council (NHMRC) i Australien (ID1127159) og National Heart Foundation of Australia (ID101370). HJ.C. er støttet af et stipendium fra Westpac Scholars Trust (Future Leaders Scholarship) og anerkender støtte fra The University of Adelaide, School of Mechanical Engineering og Department of Education, Skills and Employment Research Training Program (RTP) stipendium. S.J.N. modtager et Principal Research Fellowship fra NHMRC (ID1111630). P.J.P. modtager et Level 2 Future Leader Fellowship fra National Heart Foundation of Australia (FLF102056) og Level 2 Career Development Fellowship fra NHMRC (CDF1161506).

Materials

ANSYS Workbench (version 19.0) ANSYS Commercial finite element solver
MATLAB (version 2019b) Mathworks Commercial programming platform
MicroDicom/ImageJ MicroDicom/ImageJ Open Source DICOM reader
Visual Studio (version 2019) Microsoft Commercial Integrated Development Environment

References

  1. American Heart Association. Cardiovascular disease: A costly burden for America projections through 2035. American Heart Association. , (2017).
  2. Gheorghe, A., et al. The economic burden of cardiovascular disease and hypertension in low-and middle-income countries: A systematic review. BMC Public Health. 18 (1), 975 (2018).
  3. Virani, S. S., et al. Heart disease and stroke statistics-2020 update: A report from the American Heart Association. Circulation. 141 (9), 139 (2020).
  4. Benjamin, E. J., et al. Heart disease and stroke statistics-2019 update: A report from the American Heart Association. Circulation. 139 (10), 56 (2019).
  5. Cardiovascular diseases (CVDs). World Health Organisation Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/cardiovascular-diseases-(cvds) (2017)
  6. Calvert, J. W., Willis, M. S., Homeister, J. W., Stone, J. R. . Cellular and Molecular Pathobiology of Cardiovascular Disease. , 79-100 (2014).
  7. Baumann, A. A. W., Mishra, A., Worthley, M. I., Nelson, A. J., Psaltis, P. J. Management of multivessel coronary artery disease in patients with non-ST-elevation myocardial infarction: a complex path to precision medicine. Therapeutic Advances in Chronic Disease. 11, 1-23 (2020).
  8. Montarello, N. J., Nelson, A. J., Verjans, J., Nicholls, S. J., Psaltis, P. J. The role of intracoronary imaging in translational research. Cardiovascular Diagnosis and Therapy. 10 (5), 1480-1507 (2020).
  9. Narula, J., et al. Histopathologic characteristics of atherosclerotic coronary disease and implications of the findings for the invasive and noninvasive detection of vulnerable plaques. Journal of the American College of Cardiology. 61 (10), 1041-1051 (2013).
  10. Kim, S. -. J., et al. Reproducibility of in vivo measurements for fibrous cap thickness and lipid arc by OCT. JACC: Cardiovascular Imaging. 5 (10), 1072-1074 (2012).
  11. Prati, F., et al. Relationship between coronary plaque morphology of the left anterior descending artery and 12 months clinical outcome: the CLIMA study. European Heart Journal. 41 (3), 383-391 (2019).
  12. Nelson, A. J., Ardissino, M., Psaltis, P. Current approach to the diagnosis of atherosclerotic coronary artery disease: more questions than answers. Therapeutic Advances in Chronic Disease. 10, 1-20 (2019).
  13. Carpenter, H. J., Gholipour, A., Ghayesh, M. H., Zander, A. C., Psaltis, P. J. A review on the biomechanics of coronary arteries. International Journal of Engineering Science. 147, (2020).
  14. Wang, L., et al. Fluid-structure interaction models based on patient-specific IVUS at baseline and follow-up for prediction of coronary plaque progression by morphological and biomechanical factors: A preliminary study. Journal of Biomechanics. 68, 43-50 (2018).
  15. Shishikura, D., et al. The relationship between segmental wall shear stress and lipid core plaque derived from near-infrared spectroscopy. Atherosclerosis. 275, 68-73 (2018).
  16. Cameron, J. N., et al. Exploring the relationship between biomechanical stresses and coronary atherosclerosis. Atherosclerosis. 302, 43-51 (2020).
  17. Giannoglou, G. D., Soulis, J. V., Farmakis, T. M., Farmakis, D. M., Louridas, G. E. Haemodynamic factors and the important role of local low static pressure in coronary wall thickening. International Journal of Cardiology. 86 (1), 27-40 (2002).
  18. Stone, P. H., et al. Effect of endothelial shear stress on the progression of coronary artery disease, vascular remodeling, and in-stent restenosis in humans: In vivo 6-month follow-up study. Circulation. 108 (4), 438-444 (2003).
  19. Bourantas Christos, V., et al. Shear stress estimated by quantitative coronary angiography predicts plaques prone to progress and cause events. JACC: Cardiovascular Imaging. 13 (10), 2206-2219 (2020).
  20. Stone, P. H., et al. Role of low endothelial shear stress and plaque characteristics in the prediction of nonculprit major adverse cardiac events: The PROSPECT study. JACC: Cardiovascular Imaging. 11 (3), 462-471 (2018).
  21. Arzani, A., Gambaruto, A. M., Chen, G., Shadden, S. C. Wall shear stress exposure time: a Lagrangian measure of near-wall stagnation and concentration in cardiovascular flows. Biomechanics and Modeling in Mechanobiology. 16 (3), 787-803 (2017).
  22. Hoogendoorn, A., et al. Multidirectional wall shear stress promotes advanced coronary plaque development: comparing five shear stress metrics. Cardiovascular Research. 116 (6), 1136-1146 (2020).
  23. Chiastra, C., et al. Healthy and diseased coronary bifurcation geometries influence near-wall and intravascular flow: A computational exploration of the hemodynamic risk. Journal of Biomechanics. 58, 79-88 (2017).
  24. Gallo, D., Steinman, D. A., Bijari, P. B., Morbiducci, U. Helical flow in carotid bifurcation as surrogate marker of exposure to disturbed shear. Journal of Biomechanics. 45 (14), 2398-2404 (2012).
  25. De Nisco, G., et al. The atheroprotective nature of helical flow in coronary arteries. Annals of Biomedical Engineering. 47 (2), 425-438 (2019).
  26. De Nisco, G., et al. The impact of helical flow on coronary atherosclerotic plaque development. Atherosclerosis. 300, 39-46 (2020).
  27. Eslami, P., et al. Effect of wall elasticity on hemodynamics and wall shear stress in patient-specific simulations in the coronary arteries. Journal of Biomechanical Engineering. 142 (2), (2019).
  28. Malvè, M., García, A., Ohayon, J., Martínez, M. A. Unsteady blood flow and mass transfer of a human left coronary artery bifurcation: FSI vs. CFD. International Communications in Heat and Mass Transfer. 39 (6), 745-751 (2012).
  29. Chiastra, C., Migliavacca, F., Martínez, M. &. #. 1. 9. 3. ;., Malvè, M. On the necessity of modelling fluid-structure interaction for stented coronary arteries. Journal of the Mechanical Behavior of Biomedical Materials. 34, 217-230 (2014).
  30. Carpenter, H., Gholipour, A., Ghayesh, M., Zander, A. C., Psaltis, P. In vivo based fluid-structure interaction biomechanics of the left anterior descending coronary artery. Journal of Biomechanical Engineering. 143 (8), (2021).
  31. Tang, D., et al. 3D MRI-based anisotropic FSI models with cyclic bending for human coronary atherosclerotic plaque mechanical analysis. Journal of Biomechanical Engineering. 131 (6), (2009).
  32. Gholipour, A., Ghayesh, M. H., Zander, A. C., Psaltis, P. J. In vivo based biomechanics of right and left coronary arteries. International Journal of Engineering Science. 154, (2020).
  33. Pei, X., Wu, B., Li, Z. -. Y. Fatigue crack propagation analysis of plaque rupture. Journal of Biomechanical Engineering. 135 (10), (2013).
  34. Wang, L., et al. IVUS-based FSI models for human coronary plaque progression study: components, correlation and predictive analysis. Annals of Biomedical Engineering. 43 (1), 107-121 (2015).
  35. Fan, R., et al. Human coronary plaque wall thickness correlated positively with flow shear stress and negatively with plaque wall stress: an IVUS-based fluid-structure interaction multi-patient study. BioMedical Engineering OnLine. 13 (1), 32 (2014).
  36. Migliori, S., et al. Application of an OCT-based 3D reconstruction framework to the hemodynamic assessment of an ulcerated coronary artery plaque. Medical Engineering & Physics. 78, 74-81 (2020).
  37. DIGITIZE07. MATLAB Central File Exchange Available from: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/14703-digitize07 (2021)
  38. interparc. MATLAB Central File Exchange Available from: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/34874-interparc (2021)
  39. Davies Justin, E., et al. Evidence of a dominant backward-propagating "suction" wave responsible for diastolic coronary filling in humans, attenuated in left ventricular hypertrophy. Circulation. 113 (14), 1768-1778 (2006).
  40. Campbell, I. C., et al. Effect of inlet velocity profiles on patient-specific computational fluid dynamics simulations of the carotid bifurcation. Journal of Biomechanical Engineering. 134 (5), (2012).
  41. Chang, W. -. T., et al. Ultrasound based assessment of coronary artery flow and coronary flow reserve using the pressure overload model in mice. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (98), (2015).
  42. Holzapfel, G. A., Sommer, G., Gasser, C. T., Regitnig, P. Determination of layer-specific mechanical properties of human coronary arteries with nonatherosclerotic intimal thickening and related constitutive modeling. American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology. 289 (5), 2048-2058 (2005).
  43. Versluis, A., Bank, A. J., Douglas, W. H. Fatigue and plaque rupture in myocardial infarction. Journal of Biomechanics. 39 (2), 339-347 (2006).
  44. ANSYS Inc. ANSYS Academic Research Mechanical, Release 19.0, Mechanical APDL Theory Reference, Structures with Material Nonlinearities, Hyperelasticity, Mooney-Rivlin. ANSYS Inc. , (2019).
  45. Dong, J., Sun, Z., Inthavong, K., Tu, J. Fluid-structure interaction analysis of the left coronary artery with variable angulation. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. 18 (14), 1500-1508 (2015).
  46. Johnston, B. M., Johnston, P. R., Corney, S., Kilpatrick, D. Non-Newtonian blood flow in human right coronary arteries: Steady state simulations. Journal of Biomechanics. 37 (5), 709-720 (2004).
  47. Abbasian, M., et al. Effects of different non-Newtonian models on unsteady blood flow hemodynamics in patient-specific arterial models with in-vivo validation. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 186, (2020).
  48. Soulis, J. V., et al. Non-Newtonian models for molecular viscosity and wall shear stress in a 3D reconstructed human left coronary artery. Medical Engineering & Physics. 30 (1), 9-19 (2008).
  49. Liu, B., Tang, D. Influence of non-Newtonian properties of blood on the wall shear stress in human atherosclerotic right coronary arteries. Molecular & Cellular Biomechanics: MCB. 8 (1), (2011).
  50. Morbiducci, U., Ponzini, R., Grigioni, M., Redaelli, A. Helical flow as fluid dynamic signature for atherogenesis risk in aortocoronary bypass. A numeric study. Journal of Biomechanics. 40 (3), 519-534 (2007).
  51. Morbiducci, U., et al. In vivo quantification of helical blood flow in human aorta by time-resolved three-dimensional cine phase contrast magnetic resonance imaging. Annals of Biomedical Engineering. 37 (3), (2009).
  52. Sughimoto, K., et al. Effects of arterial blood flow on walls of the abdominal aorta: Distributions of wall shear stress and oscillatory shear index determined by phase-contrast magnetic resonance imaging. Heart and Vessels. 31 (7), 1168-1175 (2016).
  53. Ku, D. N., Giddens, D. P., Zarins, C. K., Glagov, S. Pulsatile flow and atherosclerosis in the human carotid bifurcation. Positive correlation between plaque location and low oscillating shear stress. Arteriosclerosis. 5 (3), 293-302 (1985).
  54. Mazzi, V., et al. Wall shear stress topological skeleton analysis in cardiovascular flows: Methods and applications. Mathematics. 9 (7), 720 (2021).
  55. Moraes, M. C., Cardenas, D. A. C., Furuie, S. S. Automatic lumen segmentation in IVOCT images using binary morphological reconstruction. BioMedical Engineering OnLine. 12 (1), 78 (2013).
  56. Akyildiz, A. C., et al. The effects of plaque morphology and material properties on peak cap stress in human coronary arteries. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. 19 (7), 771-779 (2016).
  57. Tang, D., et al. Quantifying effects of plaque structure and material properties on stress distributions in human atherosclerotic plaques using 3D FSI models. Journal of Biomechanical Engineering. 127 (7), 1185-1194 (2005).
  58. Li, J., et al. Multimodality intravascular imaging of high-risk coronary plaque. JACC: Cardiovascular Imaging. , (2021).
  59. Bourantas Christos, V., et al. Utility of multimodality intravascular imaging and the local hemodynamic forces to predict atherosclerotic disease progression. JACC: Cardiovascular Imaging. 13 (4), 1021-1032 (2020).
  60. Liao, R., Luc, D., Sun, Y., Kirchberg, K. 3-D reconstruction of the coronary artery tree from multiple views of a rotational X-ray angiography. The International Journal of Cardiovascular Imaging. 26 (7), 733-749 (2010).
  61. Holzapfel, G. A., Gasser, T. C., Ogden, R. W. A new constitutive framework for arterial wall mechanics and a comparative study of material models. Journal of Elasticity and the Physical Science of Solids. 61 (1), 1-48 (2000).
  62. Gholipour, A., Ghayesh, M. H., Zander, A., Mahajan, R. Three-dimensional biomechanics of coronary arteries. International Journal of Engineering Science. 130, 93-114 (2018).
  63. Akyildiz, A. C., et al. Effects of intima stiffness and plaque morphology on peak cap stress. BioMedical Engineering OnLine. 10 (1), 25 (2011).
  64. Baranger, J., Mertens, L., Villemain, O. Blood flow imaging with ultrafast doppler. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (164), (2020).
  65. Westra, J., et al. Diagnostic performance of in-procedure angiography-derived quantitative flow reserve compared to pressure-derived fractional flow feserve: The FAVOR II Europe-Japan study. Journal of the American Heart Association. 7 (14), (2018).
  66. Torii, R., et al. The impact of plaque type on strut embedment/protrusion and shear stress distribution in bioresorbable scaffold. European Heart Journal – Cardiovascular Imaging. 21 (4), 454-462 (2020).
  67. Peirlinck, M., et al. Precision medicine in human heart modeling. Biomechanics and Modeling in Mechanobiology. , 1-29 (2021).
  68. Franke, K. B., et al. Current state-of-play in spontaneous coronary artery dissection. Cardiovascular Diagnosis and Therapy. 9 (3), 281 (2019).
  69. Alber, M., et al. Integrating machine learning and multiscale modeling-perspectives, challenges, and opportunities in the biological, biomedical, and behavioral sciences. NPJ Digital Medicine. 2 (1), 115 (2019).
check_url/62933?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Carpenter, H. J., Ghayesh, M. H., Zander, A. C., Ottaway, J. L., Di Giovanni, G., Nicholls, S. J., Psaltis, P. J. Optical Coherence Tomography Based Biomechanical Fluid-Structure Interaction Analysis of Coronary Atherosclerosis Progression. J. Vis. Exp. (179), e62933, doi:10.3791/62933 (2022).

View Video