Projektbeschreibung
Simulationsbasierte Bildgebung zur Bewertung des Risikos der Ruptur eines zerebralen Aneurysmas
Ein nicht rupturiertes zerebrales Aneurysma ist eine relativ häufige zerebrovaskuläre Erkrankung, bei der eine beträchtliche Anzahl von Betroffenen ein hohes Risiko für eine lebensbedrohliche Ruptur des Aneurysmas aufweist. Das Hauptziel des EU-finanzierten Projekts Sim4DFlow ist die Entwicklung eines neuartigen simulationsbasierten Bildgebungssystems, das die fortschrittlichen Berechnungstechniken der 4D-Magnetresonanztomographie (MRT), des maschinellen Lernens (ML) und der numerischen Strömungsmechanik integriert. Die Ermittlung von Faktoren, die zur Ruptur von nicht rupturierten zerebralen Aneurysmen beitragen, und die Anwendung von 4D-Flow-MRT, ML-Algorithmen und Modellen der numerischen Strömungsmechanik werden eine fortschrittliche Quantifizierung der persönlichen Risikoabschätzung für eine Ruptur bei nicht rupturierten zerebralen Aneurysmen ermöglichen.
Ziel
Unruptured intracranial aneurysm (UIA) is a severe, relatively common cerebrovascular disorder in the general population. Although such aneurysms are mostly asymptomatic and may not burst, a considerable number of UIA patients remain on a high risk of aneurysm rupture, a serious life-threatening condition. Thus, is crucial to decide the timing and type (clipping, coils, and/or stent, flow diverter) of surgical intervention. However, the optimal management strategy of UIA is still open to clinical debate, with recommendations for elective repair after diagnosis based primarily on the aneurysm size and location.
While cardiovascular flow imaging has strong potential to provide the required information for surgical decision-making, currently, flow imaging and assessment is not sufficient to reliably predict rupture and quantitatively assess the risk of haemorrhage. By identifying factors contributing to UIA rupture and by incorporating advanced computational techniques, i.e. 4D flow magnetic resonance imaging (MRI), machine learning (ML) algorithms, and computational fluid dynamics (CFD) models, this project will technologically advance quantification of rupture risk assessment on an UIA patient-specific basis.
This project, Sim4DFlow, core technological aim is to develop a novel simulation-based imaging framework that can integrate the advanced computational techniques of 4D flow MRI, ML, and CFD. Subsequently, Sim4DFlow will test and validate the framework prognostic capacity in the laboratory setting against relevant data of UIA patients.
Wissenschaftliches Gebiet
- medical and health sciencesclinical medicineangiologyvascular diseases
- medical and health sciencesclinical medicinesurgerysurgical procedures
- natural sciencesphysical sciencesclassical mechanicsfluid mechanicsfluid dynamicscomputational fluid dynamics
- engineering and technologymedical engineeringdiagnostic imagingmagnetic resonance imaging
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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H2020-WF-03-2020
Finanzierungsplan
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Koordinator
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Zypern