Аннотация результатов, полученных в 2017 году
В ходе этапа был произведен широкий обзор современной научно-технической литературы в области персонифицированного моделирования коронарного кровотока и патологических процессов в месте установки стента, популяционного моделирования данных процессов и медицинских СППР, основанных на этих моделях. Был найден и усовершенствован поход позволяющий объединять СППР, основанные на исторических данных и имитационные модели. Преимуществом этого подхода является возможность не только прогнозирования развития клинической картины, но и формирование рекомендаций по проведению дополнительных медицинских тестов с целью уточнения клинической картины. Предложенный подход оказался также применим для проведения популяционных исследований. Методика популяционных исследований была разработана и подробно описана. Была разработана информационная модель клинического случая коронарного синдрома. Информационная модель позволяет порождать выборку клинических случаев для популяционных исследований. Это касается и геометрий коронарных артерий, вариативность которых учтена в предложенной модели. В дополнение к этому был усовершенствован инструмент реконструкции трехмерной структуры коронарных артерий за счет алгоритма сегментации изображения (удаления фона) на основе сверточной нейронной сети. Применение этого инструмента необходимо для инициализации информационной модели геометрии коронарных артерий. В качестве исходных данных используется база данных клинических случаев «СЗФМИЦ им. В. А. Алмазова». Для инициализации прочих параметров информационной модели пациента была проанализирована база данных клинических случаев «СЗФМИЦ им. В. А. Алмазова» о лечении коронарного синдрома, выявлены основные параметры выборки (возраст пациентов, модели стентов, места стенозов, параметры установки стентов) пациентов. Был проведен анализ исходов лечение коронарного синдрома в аспекте повторного обращения пациента и острого тромбоза стента. Сравнение с публикациями подобных статистических исследований выявило хорошую согласованность полученных результатов. Были усовершенствованы структурные модели, лежащие в основе планируемых популяционных исследований. В частности, были проанализированы и реализованы новые методы персонализации модели кровотока. Были проведены исследования с использованием 1-мерной модели кровотока и модели рестеноза стента на основе реальных данных. В результате исследований были получены ценные сведения о соотношении показателя погрешности динамики потока и погрешности в определении гемодинамического значения стенозов. Для модели рестеноза была продемонстрировано хорошая согласованность с реальными данными рестеноза стента. В результате работы будет опубликовано 6 статей (5 опубликовано, 1 находится на рецензировании) в журналах индексируемых WoS и Scopus с индексом SJR > 0.8.

Аннотация результатов, полученных в 2018 году
Этап работы, выполненный в 2018 году, является завершающим для двухлетнего проекта по моделированию динамических процессов в кровеносных сосудах после процедуры стентирования. В ходе этапа проводились исследования на основе имитационных и популяционных моделей, разработанных на первом году работы. Для этих целей была создана виртуальная популяция клинических ситуаций применения операции стентирования. Она основана на исторических данных пациентов ФГБУ «СЗФМИЦ им. В. А. Алмазова», на справочных данных и на данных других исследований о вариативности параметров, учитываемых в разработанных имитационных моделях рестеноза. Группа параметров, определяющая характер кровотока в системе коронарных артерий (КА), используется для инициализации модели на основе 1-мерного приближения гемодинамики и включает в себя: 1. Геометрическая модель коронарных артерии (КА); 2. Гидродинамическое сопротивление периферийных сосудов; 3. Систолическое и диастолическое давление в устье левой коронарной артерии (ЛКА); 4. Место и степень стеноза (установки стента). Другая определяет процесс роста ткани (неоинтимы) после процедуры стентирования и включает: 5. Длина стента; 6. Степень повреждения сосуда стентом (Injury score); 7. Скорость восстановления эндотелия. В ходе проекта были созданы инструменты для инициализации перечисленных параметров модели на основе доступных медицинских данных, самым значительным из них является инструмент распознавания трехмерной структуры КА на основе проекций планарной рентгеновской ангиографии. Он активно использовался при создании выборки клинических ситуаций на текущем этапе. Вариация параметров производилась в соответствии со статистическими закономерностями, найденными при анализе данных ФГБУ «СЗФМИЦ им. В. А. Алмазова» (стохастические модели) и на основе сторонних исследований (анализ литературы). Проведенные популяционные исследования затронули следующие вопросы: - Вероятность развития рестеноза стента в зависимости от параметров клинической ситуации. Была проведена оценка чувствительности модели к вариации времени восстановления эндотелия, глубины раскрытия и скорости течения. Из исследования следует, что самое значительное влияние оказывает время восстановления эндотелия, тогда как влияние глубины раскрытия и скорости течения менее значительно, несмотря на то, что глубина раскрытия значительно влияет на ранний рост ткани. Было выявлено высокое значение гемодинамических условий в месте проведения стентирования, а именно зависимости объемного потока крови через стент от падения давления на стенте. Даже при оптимальных других параметрах модели роста ткани неблагоприятные гемодинамические условия имеют подавляющее значение. - Гемодинамическое значение (ГЗ) стеноза в зависимости от его местоположения. Под ГЗ понимает относительное уменьшение потока через стеноз по сравнению с нормальным сосудом. Результаты исследования показали в целом ожидаемое увеличение ГЗ в дистальных коронарных артериях, однако большая вариативность, наблюдаемая в ходе исследования делает данную тенденцию не существенной и скорее свидетельствует о необходимости проведения персонализованных исследований при оценке ГЗ стеноза. - Соответствие индекса FFR стеноза и видимой степени стеноза его ГЗ, вычисленному на основе среднего потока крови. Исследования показали большую надежность индекса FFR по сравнению с видимой степенью стеноза, однако доля выборки, выходящая за предел 20% погрешности составляет примерно 40%, причем доля выборки, в которой значение стеноза оказалось переоценено – около 7%. Аналогичное исследование было проведено для полной артериальной системы человека, из которого следует меньшая точность FFR для этого случая. Предположительно причиной является более сложная топология полной артериальной сети по сравнению с КА. - Вероятность рестеноза стента в зависимости от его местоположения. Исследование так же показало большую вариативность результата для разных структур КА из выборки, поэтому вывод о такой зависимости сделать нельзя. Данный результат свидетельствует о необходимости проведения персонализованных исследований при оценке риска развития рестеноза. В результате работы был создан прототип программного комплекса для выполнения популяционного моделирования патологических процессов при процедуре коронарного стентирования. Комплекс реализован на базе платформы облачных вычислений CLAVIRE, разработанной в Университете ИТМО. Результаты работы были опубликованы в 6-ти статьях, индексируемые в системах WoS и Scopus, основные из них: A. Nikishova, L. Veen, P. Zun, A.G. Hoekstra, Semi-intrusive Multiscale Metamodeling Uncertainty Quantification with application to a model of In-Stent Restenosis, Philos. Trans. Royal Soc. A (in press). doi:10.1098/rsta.2018.0154 A. Nikishova, L. Veen, P. Zun, A.G. Hoekstra, Uncertainty Quantification of a Multiscale Model for In-Stent Restenosis, Cardiovasc. Eng. Technol. (2018) 1–14. doi:10.1007/s13239-018-00372-4. P.S. Zun, A.J. Narracott, C. Chiastra, J. Gunn, A.G. Hoekstra, Validation of a 3D In-Stent Restenosis Model Using Micro-CT and Histology Data from Porcine In-Vivo Experiments, J. R. Soc. Interface (in press). Результаты исследования были доложены на конференции Virtual Physiological Human – 2018, Zaragoza, Spain.