Stanford B 型主動脈夾層計算機仿真研究進展

林奕城， 郭 立， 陳娜娜

主動脈夾層（aortic dissection，AD）是由主動脈內膜破裂、血液從內膜裂口進入后撕裂主動脈形成真腔與假腔的疾病［1］。臨床應用較為廣泛的Stanford分型， 將內膜裂口發生在降主動脈者稱為Stanford B 型AD。 患者一旦出現并發癥如主動脈破裂或分支血管灌注不良，必須予以緊急手術或血管腔內修復治療［2］。 研究表明，血流動力學因素對 AD 患者分類、治療和預后有著重要價值，但臨床上詳實的血流動力學數據不易獲取［3-5］。近年隨著計算機技術不斷應用和發展， 采用計算流體力學（computational fluid dynamics，CFD）方法模擬AD 病變已成為獲取其血流動力學信息較為可靠的替代方法之一。 通過CFD 技術可更好地了解血流動力學因素在AD發生和發展中所起的作用， 并為臨床診治提供重要依據。

1 國內外發展現狀

隨著流體力學、 有限元分析等技術快速發展，許多學者開始對主動脈和主動脈疾病進行大量研究，并建立一系列數字模型，這使主動脈疾病CFD模擬成為可能。 同時，隨著醫學成像技術發展和計算機運算能力不斷提升，主動脈疾病CFD 研究經歷了從簡化的理想模型到復雜的個體化真實模型過程［6］。 近期研究中不少學者采用彈性壁模型模擬主動脈管壁，多相非牛頓流體模擬血流與主動脈管壁間相互作用，以期得到更貼近真實人體的血流動力學參數結果［3，7-8］。

1.1 血流動力參數觀測

計算機仿真可獲取的血流動力學參數有很多。就Stanford B 型AD 而言，血液流速、壁面壓力及壁面剪切應力（wall shear stress，WSS）等是目前研究較多的參數，其中WSS 是廣受關注的血流動力學參數［9］。 WSS 由血液在血管中流動而產生，作用于管腔表面摩擦力［10］。WSS 在主動脈疾病發病原因和風險預測中均有重要參考價值［11-12］。有研究表明，WSS 可影響血管炎性因子表達，在動脈疾病發生發展中可能起到關鍵作用［13］。目前在臨床和基礎研究中常用的由WSS衍生之血流動力學參數有時均WSS（time-averaged WSS，TAWSS）和振蕩剪切指數（oscillatory shear index，OSI）。 然而目前對AD 病理生理學機制尚未完全了解，因此尚不清楚在CFD 模擬中獲取的最有用參數是什么， 這也在一定程度上影響了相關研究進展。

1.2 幾何模型建立

研究者初期是通過計算機輔助設計軟件建立規則的幾何模型（理想化模型）。 但由于血流動力學變化與血管局部幾何形態特征密切相關，理想化模型所獲結果與臨床實際存在不小差別。 因此，構建個性化真實血管模型可獲得更精確的模擬結果。Karmonik 等［14］2008 年首次建立個性化真實 AD 血管模型以來，目前多數研究是通過CT 或MRI 等成像技術采集的圖像數據對目標血管進行逆向三維重建，并進行相應優化和修正，使所獲幾何模型非常貼近真實人體血管，這大大提高了數值模擬結果的準確性。

1.3 材料屬性與邊界條件

正常主動脈管壁是一種具有生物活性且結構復雜的彈性體。 目前對如何通過數據定義主動脈管壁特性尚無共識， 鑒于主動脈管壁特性復雜性，早期研究者常將動脈管壁簡化為剛性、 無滑移的壁面，即稱為剛性壁模型。 但真實的主動脈管壁會受血流作用產生形變和運動，剛性壁模型則忽略了這種相互作用，致使其仿真結果與真實情況間存在一定差別。

為解決上述問題，越來越多研究采用基于任意Lagrangian-Eulerian 方法對血液和血管壁間關系進行流固耦合模擬， 以期得到更準確的仿真結果。Alimohammadi 等［3］及 Qiao 等［7］報道對 Stanford B 型AD 分別制作剛性壁模型和流固耦合模型并進行CFD 模擬分析，模擬結果對比分析顯示，流固耦合模型模擬所得TAWSS 絕對值及分布與剛性壁模型所得相比差異不大， 但OSI 分布卻存在顯著差異。值得注意的是，將管壁設定為彈性材料雖可獲取較為準確的計算結果， 但會明顯增加計算所需時間。有研究顯示1 例剛性壁仿真所需時間約12 h，而流固耦合模擬則需約170 h 方能完成， 為此可采用新型建模“嵌入式網格方法”進行流固耦合模擬，通過簡化 CFD 模型縮短計算所需時間［15］。 然而剛性壁模型計算成本低、完成時間快，且在一些參數（如TAWSS）模擬上與流固耦合模型相差不大，因此在近年研究中仍被應用［16-17］。

血液的主要成分為血漿和血細胞，是一種成分復雜的多組分非牛頓流體。 目前多數研究將血液作為不可壓縮的牛頓流體，但也有學者開始采用非牛頓流體模型進行研究，并取得一些新研究成果。 Liu等［18］研究發現非牛頓多相血流會影響氧氣和低密度脂蛋白運輸以及動脈粥樣硬化發生和進展，因此認為對血液成分分布進行計算，采用多相模型必不可少。 Qiao 等［7］報道采用雙相非牛頓流體模型進行模擬，發現單相模型WSS 通常低于兩相模型WSS。此外，Tse 等［19］研究指出血液內紅細胞分布和聚集與血栓形成有關，故應將紅細胞當作固體顆粒行兩相模型模擬，方能更好地反映血液內紅細胞運動和分布情況，這是單相模型無法實現的。

血液在主動脈內流動狀態可大致分為層流和湍流兩種。 通常情況下，可用雷諾數對血流狀態進行判別。 雷諾數與血流速度有關，此外血液密度、黏度及血管直徑也對雷諾數構成影響。 一般將雷諾數小于2 300 的流動作為層流， 如果雷諾數超過臨界標準（≥4 000）則會發生湍流。 絕大多數情況下，健康人主動脈內血液流動狀態為層流。但發生AD 后，血液流動狀態會因血管形態改變而出現復雜變化，例如原本血管單一管腔變成兩個管腔、真腔被擴大的假腔逐漸壓扁甚至閉塞、假腔逐漸擴張形成動脈瘤樣改變、撕裂口處內膜片隨心動時相變化發生擺動等。 上述這些變化均會對管腔內血流產生影響，可能使得原本處于層流狀態的血流受干擾而轉變成湍流流動。有研究通過CFD 模擬顯示夾層動脈真腔內血流量較少（低于假腔），其血液流動狀態主要以層流為主［4，20］。 假腔血流量較大，其內血流狀態常會出現明顯湍流或渦流。 湍流和渦流則與假腔內血栓形成密切相關［21］。

目前，多數仿真模型邊界條件設置是參考他人研究數據或檢測結果，并未采集患者本人（個體化）數據信息，這同樣使得模擬結果與真實情況存在一定差距。 隨著影像學技術發展，這一情況也得到改善。 如今，獲取個體化邊界條件（如血流流速）已成為可能， 開始采用超聲或相位對比磁共振成像（phase-contrast magnetic resonatnce imaging，PC-MRI）獲取AD 患者血流流速信息， 并將其作為入口處邊界條件進行設置， 所得仿真結果可與4D PC-MRI所觀測結果進行比較， 發現兩者間具有良好的一致性［22］。

2 CFD 模擬 AD 臨床應用

2.1 對AD 風險評估

既往研究認為，擴大的主動脈直徑（≥5.5 cm）在許多主動脈疾病風險預測中為主要觀測指標［23-24］。但近期有研究提出，主動脈直徑可能僅在遺傳性疾病、主動脈瓣血流異常或創傷后主動脈壁無力等情況評估中起關鍵作用，而不是在所有情況下均可發揮關鍵作用［25］。 因此，以往認可的許多形態學方面風險預測指標或許不再適用。 這些研究進展也提示通過檢測或計算方法獲取血流動力學參數，對預測病變風險可能更具有價值。 目前常用于預測或評價動脈夾層破裂風險的血流動力學參數， 有低WSS、高假腔流率、真假腔間較高壓力差、高 WSS 等［26］。此外，Xenos 等［27］分析綜合血流動力學和形態學方面多種重要預測參數，對患者特定WSS 和強度進行定量映射，得到潛在破裂指數（rupture potential index，RPI），發現該指數值在破裂區域較高，在未破裂區域較低。

2.2 模擬臨床手術治療效果

目前對非復雜性Stanford B 型AD 首選治療為胸主動脈腔內修復術（thoracic endovascular aortic repair，TEVAR）。 該術式通過將覆膜支架植入夾層動脈真腔并封閉夾層近端破口， 達到防止假腔繼續擴張，促進假腔內血栓形成的效果［2］。 該術式已廣泛應用于臨床，但仍存在支架移位和內漏、術后新發破口及術后并發癥等問題。CFD 可模擬覆膜支架釋放及相應術后血流動力學特征變化，幫助臨床醫師更好地了解TEVAR 術中所遇問題，預測術后病變轉歸和發展。Qiao 等［28］通過模擬 TEVAR 術前后急性 Stanford B 型AD 變化評估治療效果， 發現覆膜支架對左鎖骨下動脈覆蓋范圍血流動力學參數產生較大影響。 孟莊源等［29］報道模擬 Stanford B 型 AD 覆膜支架治療過程， 以研究支架釋放位置對主動脈WSS 分布的影響，結果發現在主動脈弓與血管分支連接處釋放覆膜支架會使對應血管壁承受較大應力，易引發新的破口，因此應避免在該位置釋放支架。 Ma 等［30］報道模擬TEVAR 術過程發現覆膜支架植入后引起主動脈應力改變，進而損傷主動脈管壁；認為這可能會引起逆行Stanford A 型AD 發生。

Armour 等［16］采用 CFD 預測 TEVAR 術后 AD 血栓形成演變，發現預測與隨訪結果一致，且近端破口與支架遠端間距離會影響血栓形成。Costache 等［31］報道對1 例復雜型Stanford B 型AD 患者采用多層血流調節器（multilayer flow modulator，MFM）治療，并采用CFD 模擬術后3 年隨訪情況，以研究術后血流動力學變化及主動脈重塑過程。 這些研究成果為AD 治療提供了方法學支持， 有助于臨床醫師為患者提供更佳個體化治療方案。

3 展望

隨著計算機技術飛速發展，CFD 技術將會繼續豐富和完善， 得到更準確的仿真結果。 AD 起病急驟，病情危急，這就需要臨床醫師及時準確地做出臨床決策。 高性能計算機和更快、更準確算法，將有助于縮短仿真模擬時間， 從而選擇最佳治療方法，確保病患得到及時治療［5，32］。 Munshi 等［26］最近提出可通過CFD 技術對AD 等疾病進行自動化診療及相應工作流程，以期實現原始影像數據至仿真結果自動化處理，指導臨床實踐。相信隨著AD 計算機仿真研究不斷深入，將會為臨床醫師和患者解決更多臨床難題。