Pour simuler le flux sanguin à l’intérieur des anévrismes cérébraux, des chercheurs du Japon ont développé une méthode de calcul qui combine l’IRM d’écoulement 4D, la dynamique du fluide informatique et l’assimilation des données, ce qui offre une plus grande précision et efficacité. En se concentrant uniquement sur la région de l’anévrisme, cette approche réduit considérablement le coût de calcul tout en améliorant l’estimation du flux. Lorsqu’il est validé sur les données des patients, il surpasse les modèles conventionnels – offrant un outil pratique pour l’évaluation des risques spécifique au patient et les stratégies de traitement.
L’œuvre est publiée dans la revue Méthodes et programmes informatiques en biomédecine.
Les anévrismes du cerveau, également appelés anévrismes cérébraux, sont des dilations pathologiques des parois des vaisseaux sanguins qui forment des renflements dans les vaisseaux sanguins du cerveau. Ces renflements se forment en raison de l’affaiblissement des vaisseaux sanguins et peuvent résulter de différentes conditions comme l’hypertension artérielle, la génétique, le mode de vie malsain ou les conditions cardiaques sous-jacentes. La rupture des anévrismes cérébraux est un événement sérieux qui peut entraîner un accident vasculaire cérébral ou même la mort. Par conséquent, pour évaluer le risque de rupture, il est important de comprendre comment le sang se déroule dans un anévrisme cérébral.
De nombreuses méthodes de simulation de flux sanguin existent à ce jour, y compris celles utilisant l’imagerie par résonance magnétique à contraste de phase (IRM), également appelée IRM à flux à quatre dimensions (4D) et la dynamique du fluide de calcul (CFD) – une simulation de calcul de l’écoulement des liquides. Mais ces méthodes nécessitent souvent une résolution spatio-temporelle plus élevée ou manquent de données spécifiques au patient.
Une autre approche consiste à optimiser les méthodes avec l’assimilation des données variationnelles (DA) – une technique qui combine des données d’observation avec un modèle numérique. Cependant, les modèles développés avec cette technique nécessitent souvent des coûts de calcul élevés résultant de l’analyse de l’ensemble des principaux navires, en plus des anévrismes, limitant leur utilisation pratique en milieu clinique.
Dans ce contexte, une équipe de recherche dirigée par le professeur Satoshi II du Département de génie mécanique, School of Engineering, Institute of Science Tokyo (Science Tokyo), Japon, a développé une stratégie pratique et efficace pour estimer le flux sanguin dans les anévrismes cérébraux en utilisant une combinaison plus intelligente d’ARM à débit 4D et CFD avec DA.
Contrairement aux modèles précédents qui nécessitent des données complètes pour les vaisseaux, cette nouvelle approche se concentre uniquement sur la région de l’anévrisme, réduisant considérablement les coûts de calcul. De plus, il utilise des données IRM limitées pour analyser spécifiquement les vitesses d’écoulement près du cou de l’anévrisme, qui est requise pour l’entrée dans CFD, et il utilise la méthode DA variationnelle pour estimer le profil de vitesse complet à l’intérieur de l’anévrisme.
« Notre méthode évite la modélisation de l’ensemble du système vasculaire », explique II. « Même avec des données minimales, nous pourrions obtenir des simulations qui correspondent aux schémas de flux sanguin spécifiques au patient avec une précision remarquable. »
Les chercheurs ont validé leur méthode en utilisant à la fois des données synthétiques et des ensembles de données de patients réels. Lorsqu’il est testé avec des données simulées, l’inscription de vitesse entre le modèle développé et la vérité du sol n’était que de 4% à 7%. Alors que dans les tests avec des données d’IRM de trois patients, la méthode a réduit ses erreurs de vitesse de 37% à 44% par rapport aux modèles traditionnels d’IRM à flux 4D 4D et était donc plus efficace. En effet, il a capturé des modèles d’écoulement plus réalistes en utilisant des données limitées et une puissance de calcul minimale.
L’innovation clé de la méthode a été l’utilisation de la réduction de l’ordre des modèles basée sur les séries de Fourier, une technique d’optimisation mathématique qui a simplifié la façon dont le flux de sang variant dans le temps était représenté. Cela a considérablement réduit la complexité de calcul et évité les erreurs de la dynamique des fluides. De plus, non seulement le nouveau modèle a simulé le flux avec une meilleure précision, mais il a également offert des informations plus claires sur des facteurs hémodynamiques critiques tels que la contrainte de cisaillement paroi et la pression de l’écoulement.
En exploitant l’assimilation des données pour se concentrer sur la zone d’anévrisme, la méthode contourne les défis de l’extraction des conditions aux limites propres des analyses IRM bruyantes des branches complètes des vaisseaux, ce qui rend la méthode plus efficace et robuste pour les applications cliniques.
« Cette approche pourrait devenir un outil précieux pour les neurochirurgiens et les radiologues », conclut II, « l’évaluation quantitative du flux sanguin spécifique au patient en utilisant cette méthode pourrait aider les prédictions futures de la croissance et de la rupture de l’anévrisme, soutenant les décisions médicales précoces et une meilleure gestion. »
