Introduction: Although surgical specialties utilize static models for preoperative planning, the evolution of dynamic planning methods and computer simulations created the opportunity for the introduction of dynamic parameters in cardiac surgery. Our aim was to apply 3D models in cardiac surgical practice, predicting fluid dynamic results, ventricular shape, volume and function before the operation.
Methods: Using a script developed by us, the raw DICOM files were imported, the dilated left ventricle was modeled and fluid dynamic parameters were simulated, such as flow kinematic and profile analysis, turbulence calculation and myocardial response to shear stress. Then step-by-step simulation of the surgical ventricle restoration procedure was accomplished and the calculated variables were imbedded in silico model. The length of resection lines was modified based on the previous computer simulation and applied during the operation, if feasible.
Results: The sphericity and conicity indexes were improved significantly in postoperative period (0.42 vs. 0.67 and 0.36 vs. 0.72, p < 0.05). The occurred shear stress at endocardium decreased 83% due to the normalization of flow kinematic pattern of the ventricle in postoperative period (132.21 ± 29.5 dyne/cm2 vs. 22.92 ± 10.3 p < 0.05 dyne/cm2). The postoperative turbulent flow pattern significantly decreased, according to our computational method (2712 vs. 1823, p < 0.0001).
Conclusion: With our method, the standardization of the surgical ventricle reconstruction was achievable and the surgical steps were predictable. Therefore, a new decision making support system was established in cardiac surgery for high risk patients. A personalized surgical technique was offered to our patients, improving their life expectancy and quality of life.
Absztrakt: Bevezetés: A sebészi diszciplínákban a műtétetek megtervezése statikus modelleken alapulnak. Azonban a számítástechnikai fejlődése lehetőséget nyitott a dinamikus modellek preoperatív megtervezésére és intraoperatív alkalmazásukra. Célunk volt, olyan döntéstámogató rendszer megalkotása a szívsebészeti gyakorlatban, melynek segítségével az áramlástani, kamramorfológiai, térfogat és posztoperatív kamrafunkció predikcióját végezhetjük kamrarekonstrukciós műtéteknél. Módszerek: Saját fejlesztésű szoftver használatával DICOM fájlok importálását követően a dilatált bal kamrát három dimenzióban modellezzük. Ezt követő áramlástani modellezések segítségével az idővel és a kamratérfogat változásával dinamikusan változó paramétereket: az áramlástani profilt, turbulenciát és a bal kamrában fellépő nyíróerők hatását a myocardium funkciójára kiszámítjuk. In silico modellben – a prediktált adatokat felhasználva – megtervezzük a balkamra-rekonstrukciós műtét egyes lépéseit. A tervezés alapján a kiszámított rezekciós vonalak hosszát alkalmazva történtek a műtétek. Eredmények: Összesen 50 esetben történt 3D tervezés. A bal kamra geometriáját jellemző konicitási és sphericitási indexek szignifikánsan javultak a műtétet követően (0,42 vs. 0,67 és 0,36 vs. 0,72, p < 0,05). A bal kamra izomzatára ható nyíróerő szignifikánsan 83%-kal csökkent, illetve a kamra turbulens áramlásprofilja szignifikánsan javult (2712 vs. 1823, p < 0,05). Következésképpen a szív pumpafunkciója javult a műtétet követően. Konklúzió: Technikánk alkalmazásával a balkamra-rekonstrukciós műtétek egyes lépéseinek standardizálásával és e lépések intraoperatív alkalmazásának kidolgozásával sikerült egy új sebészi döntéstámogató rendszert létrehoznunk. Az így megtervezett és személyre szabott műtétekkel növelhettük ezen magas kockázatú betegcsoport posztoperatív életminőségét és túlélését.
Keywords: 3D modeling; 3D modellezés; aneurysm; aneurysma; computational fluid dynamics; in silico; personalized medicine; személyre szabott orvoslás; áramlástani predikciók.