Dissertation · Universität Karlsruhe (TH), heute KIT · 2009

MoDiSim Aorta

Patientenspezifische Simulation von Blutfluss und Gefäßwand bei Aortenaneurysmen. Eine interaktive Neuauflage der Doktorarbeit von Dr.-Ing. Dilana Hazer.

Schritt
Größe
Max. Wandspannung
–
WSS, Wandmittel
–
Wand mit WSS < 0,5 Pa
–
Pulsation Aneurysma
–
Reynolds / Womersley
–

Herzzyklus Druck Einstrom

Geschwindigkeitsprofil Hals Aneurysma

Strömung im Längsschnitt

Lattice Boltzmann auf der Grafikkarte: Hier rechnet die Strömung selbst, mit Wirbeln und Rückströmung im Sack, die eine Womersley-Formel nicht zeigen kann. Geometrie, Blutmodell und Stent-Graft kommen aus dem Simulator oben.

Feld
anteriorposterior Einstrom →Bifurkation
Zeit im Zyklus
–
Wand mit Rückströmung
–
jetzt, beide Wände
OSI im Sack
–
Halsstück vs. ideales Rohr
–
RMS der WSS, bezogen auf die Spitze; im geraden Kanal 6 %, hier mit Rückwirkung des Sacks
Selbsttest Kanal
…
Womersley α = 5

Wandschubspannung entlang der Achse LBM anterior LBM posterior Womersley 2D

D2Q9-Gitter mit 384 Zellen entlang 130 mm (0,34 mm Zellweite), regularisierte Kollision mit Smagorinsky-Grobstrukturmodell (die Arbeit nutzte k-ε bei hohen Reynolds-Zahlen), Reynolds- und Womersley-Zahl wie im Körper. Ein ebener Längsschnitt ist kein Rohr: Wirbel in 2D leben länger als in 3D, die Werte sind qualitativ. Läuft in Zeitlupe, sichtbar ist die tatsächliche Simulationszeit.

Dieses Modell rechnet im Browser und ist bewusst reduziert: nichtlineare Membran-FE mit den hyperelastischen Materialgesetzen aus der Arbeit, gelöst je Meridian, und die exakte Womersley-Lösung mit starrer Wand für das Blut. Derselbe Rechenkern steckt im Python-Paket und ist dagegen geprüft. Das Original MoDiSim steuerte Abaqus, Fluent und Adina auf patientenspezifischen FE-Netzen aus CT- und MRT-Daten. Die Zahlen zeigen Größenordnungen und Trends, keine klinische Aussage.

Die Prozesskette

Die Segmentierung der Schnittbilder lief in Mimics. Ab dem 3D-Modell automatisiert MoDiSim die Kette in fünf Komponenten mit je eigener Oberfläche.

1

Segmentierung

Lumen, Thrombus und Stent aus CT- oder MRT-Schichten; die Wand erhält eine vorgegebene Dicke.

Mimics · vor MoDiSim
2

Mesh-Gen

Oberflächen- und Volumennetze mit Grenzschichten und Größenfunktionen, netzunabhängig geprüft.

Gambit · TGrid
3

Mesh-Pro

Konvertierung zwischen .vtk, .stl, .neu, .msh, .inp, .in mit FE-Sets für die Randbedingungen.

Konverter-Bibliothek
4

CSM-Sim

Wandmechanik: hyperelastische Gesetze, dynamischer Druck, Shell-Elemente.

Abaqus
5

CFD-Sim

Blutfluss: Navier-Stokes, Newton oder Carreau, k-ε bei Turbulenz, PISO.

Fluent
6

FSI-Sim

Gekoppelte Blut-Wand-Interaktion mit ALE, Womersley-Einstrom und Auslass-spezifischen Drücken.

Adina

Ergebnisse aus der Arbeit

Sieben Aortenmodelle (vier vom Menschen, drei vom Schwein), zehn Simulationen, validiert an drei Tierexperimenten.

Wanddicke entscheidet über die Spitzenspannung

MR-basiertes Bauchaortenaneurysma, fünf homogene Wanddicken. 0,3 mm dünner erhöht die maximale Spannung um 21,8 %, 0,3 mm dicker senkt sie nur um 14,0 %.

Quelle: Tab. 5.2, von-Mises-Spannung über den Herzzyklus

Validierung am Tiermodell

Drei Schweineaorten: dynamisches 4D-CT, Katheter-Druckmessung, Ultraschall-Fluss. RMS-Fehler zwischen Simulation und Messung:

ModellMethodeDurchmesserDruck
4D-CT-P1CSM1,7–2,7 %–
4D-CT-P2FSI1,9–2,5 %1,4 / 6,6 %
4D-CT-P3FSI1,4–3,1 %1,0 / 4,8 %

Quelle: Kap. 8.5; Durchmesser an fünf Querschnitten über 21 Herzphasen, Druck an zwei Messstellen

Wandschubspannung in der gesunden Bauchaorta

Flächengemittelte WSS im CT-Modell: 6,85 Pa in der Spitzensystole (t = 0,18 s), 0,28 Pa in der Diastole (t = 0,50 s). Je nach Phase liegen 88 bis 99,5 % der Wandzellen unter 0,5 Pa.

Quelle: Kap. 6.7.1, Abb. 6.16

Acht Gefäßmodelle

Hyperelastische Polynom-Modelle mit Parametern aus Zug- und Biaxialversuchen der Literatur, das Modell der Schweine-Brustaorta in der Arbeit selbst gefittet, dazu ein linear-elastisches Vergleichsmodell. Sieben sind oben als Wand wählbar, der Thrombus nicht.

Forschungslinie

Messdaten vom Körper, ein physikalisches oder statistisches Modell, ein Werkzeug für die Klinik: das verbindet die Aorta-Arbeit mit allem, was danach kam.

  1. 2006–2010

    Patientenspezifische Aortenmodelle

    CFD und Wandmechanik aus CT, Validierung am 4D-CT, Stent-Graft-Planung. Dr.-Ing. mit summa cum laude.

    SPIE 2008 · SPIE 2009 · AIP 2009 · SPIE 2010

  2. 2011–2014

    Industrie: 3D-Modellierung und Produktmanagement

    Business Development für patientenspezifische 3D-Modelle aus CT und MRT, mit Mimics, der Software, mit der die Arbeit segmentiert wurde. Danach internationales Produktmanagement.

  3. 2014–2022

    Affective Computing und Stresserkennung aus Biosignalen

    Universität Ulm, Medizinische Psychologie: multimodale Emotions- und Stresserkennung, kardiovaskuläre Risikoanalyse, Margarete-von-Wrangell-Habilitationsstipendium, Habilitation.

    uulmMAC, Sensors 2020 · ecgFEAT 2016 · ECSA 2020

  4. seit 2023

    Neuromodulation mit transkranieller Pulsstimulation

    Physik und klinische Evidenz der TPS bei Alzheimer-Demenz und Morbus Parkinson.

    Brain Stimulation 2025 · Bioengineering 2025 · J Neurol 2026

Zur Arbeit

Dilana Hazer entwickelte MoDiSim am Institut für Anthropomatik der Universität Karlsruhe (Lehrstuhl Prof. Rüdiger Dillmann) und an der Diagnostischen Radiologie des Universitätsklinikums Heidelberg (Prof. Götz-Martin Richter), im DFG-Graduiertenkolleg 1126 „Intelligente Chirurgie“. Die Tierexperimente zur Validierung entstanden in Heidelberg, die Modellbildung während eines Forschungsaufenthalts an der Carnegie Mellon University in Pittsburgh.

Das Ziel: ein System, das Radiologen und Chirurgen ohne Simulationswissen nutzen können, um Risiken an der erkrankten Aorta vorherzusagen und Stent-Grafts patientenindividuell zu planen.

Titel
Automated Patient-Specific Modeling of Blood Flow and Vessel Wall Mechanics in Aortic Pathology
Grad
Dr.-Ing., Fakultät für Informatik, Universität Karlsruhe (TH)
Prüfung
14.12.2009
Gutachter
Prof. Dr.-Ing. Rüdiger Dillmann · Prof. Dr. med. Götz-Martin Richter
Verlag
Verlag Dr. Hut, München 2010 · ISBN 978-3-86853-701-7
DOI
10.5445/IR/1000019925