فایل ورد کامل ارزیابی مقاومتِ دریچه در دریچه های آئورت تقسیم بندی شده با استفاده از دینامیک سیالات محاسباتی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ارزیابی مقاومتِ دریچه در دریچه های آئورت تقسیم بندی شده با استفاده از دینامیک سیالات محاسباتی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۳۳ صفحه

تنگی دریچه آئورت با افزایش فشار بطن چپ وافت فشار دریچه ائورت همراه است . پزشکان بصورت مرتب از سونوگرافی داپلر بمنظور تخمین میزان شدت تنگی دریچه آئورت با براورد این افت فشار از سرعت جریان خون استفاده میکنند . با این حال ، این روش افت فشار تقریبی را براورد میکند ، و قادر به اندازه گیری فشار نسبی دیستال ریکاوری روی دریچه نیست . از انجا که افت فشار به جریان وابسته است ، بنابراین ارزیابی تاثیر چشمگیر تنگی روی بیمارانِ مبتلا به جریان پایین ،شیب غلظتی پایین بسیار دشوار است . پیشرفتهای اخیر در تکنیک های تقسیم بندی خاصِ بیماران ، انها را قادر به شبیه سازی دینامیک سیالات محاسباتی (CFD) از طریق دریچه ائورت میکند. در این مطالعه یک چارچوب شبیه سازی شده ارایه شده و از آن برای انالیز داده های مربوط به ۱۸ بیمار استفاده شد . بطن و دریچه با استفاده از داده های بدست امده از تصویربرداری توموگرافی کامپیوتری چهار بعدی مجددا بازسازی شدند . حرکت بطن با استفاده از تصاویر پزشکی استخراج شد و بعنوان مدلی برای انقباض بطن و جریان خون متناظر به آن از طریق دریچه مورد استفاده قرار گرفت . ساده سازی چارچوب با تعریفِ دو مدل ساده سازی CFD انجام شد : مدل ساده وابسته به زمان و مدل حالت پایدار . ساده سازی مدل به دلایل چندی انجام شد بویژه در مورد افت فشار که بالاتر از ۱۰ mmHg (میلیمتر جیوه) بود . علاوه بر این ، ما شاخص مقاومت دریچه را برای تعیین نتایج شبیه سازی پیشنهاد میکنیم . این شاخص را با معیارهای تعیین شده برای تصمیم گیری بالینی مورد مقایسه قرار دادیم ، برای مثال سرعت جریان خون و منطقه دریچه . مشخص شد که معیارهای اندازه گیری سرعت به تنهایی نمیتوانند میزان تنگی دریچه را منعکس نمیکنند . اینکار نشان میدهد که ترکیب داده های تصویر برداری چهار بعدی و CFD پتانسیلی برای بهبود معیارهای فیزیولوژیکی مربوط به اندازه گیری شدت تنگی دریچه ائورت خواهند بود .

واژگان کلیدی: تنگی دریچه آئورت | بیماری دریچه قلب | همودینامیک / دینامیک جریان خون | دینامیک سیالات محاسباتی | خاصِ بیمار .

عنوان انگلیسی:

Estimation of valvular resistance of segmented aortic valves using computational fluid dynamics

~~en~~ writers :

M:J:M:M: Hoeijmakers, D:A: Silva Soto, I: Waechter-Stehle, M: Kasztelnik , J: Weese d, D:R: Hose, F:N: van de Vosse

Aortic valve stenosis is associated with an elevated left ventricular pressure and transaortic pressure
drop. Clinicians routinely use Doppler ultrasound to quantify aortic valve stenosis severity by estimating
this pressure drop from blood velocity. However, this method approximates the peak pressure drop, and
is unable to quantify the partial pressure recovery distal to the valve. As pressure drops are flow dependent, it remains difficult to assess the true significance of a stenosis for low-flow low-gradient patients.
Recent advances in segmentation techniques enable patient-specific Computational Fluid Dynamics
(CFD) simulations of flow through the aortic valve. In this work a simulation framework is presented
and used to analyze data of 18 patients. The ventricle and valve are reconstructed from 4D Computed
Tomography imaging data. Ventricular motion is extracted from the medical images and used to model
ventricular contraction and corresponding blood flow through the valve. Simplifications of the framework are assessed by introducing two simplified CFD models: a truncated time-dependent and a
steady-state model. Model simplifications are justified for cases where the simulated pressure drop is
above 10 mmHg. Furthermore, we propose a valve resistance index to quantify stenosis severity from
simulation results. This index is compared to established metrics for clinical decision making, i.e. blood
velocity and valve area. It is found that velocity measurements alone do not adequately reflect stenosis
severity. This work demonstrates that combining 4D imaging data and CFD has the potential to provide a
physiologically relevant diagnostic metric to quantify aortic valve stenosis severity.

Keywords: Aortic valve stenosis | Heart valve disease | Hemodynamics | Computational fluid dynamics | Patient-specific

$$en!!