Epicardial coronary arteries bifurcate to small vessels and transport blood to the heart tissue. As some of these vessel sizes are below the image resolution of typical imaging modalities, they are often missed when segmenting coronary arteries. These vessels, however, transport blood to the myocardium and pressure loss can be overestimated when they are not modeled in the coronary arteries as they generally taper after vessels bifurcate. We developed methods to model vessels below image resolution using the assumption that healthy epicardial coronary arteries transport blood while minimizing pressure loss. Ideal pressure loss was computed using the Poiseuille pressure loss when the vessel has no tapering while maintaining an input flow rate along the vessel path. Pressure loss of actual vessel without diseases is computed and continually updated as unseen branches are added until the same pressure loss as in the ideal vessel is obtained. Flow to the added unseen branches is computed using scaling laws. The unseen branch model was validated using ideal cylinder models with various tapering ratios and image-based patient-specific coronary artery models. Further, perfusion simulation was performed by incorporating the unseen branch models and blood pressure and perfusion territories were compared against the ones without them.
심외막 관상동맥은 작은 혈관으로 분기하면서 심장 조직에 혈액을 운반한다. 몇몇 혈관의 크기가 의료영상 기법의 분해능보다 작기 때문에 혈관 모델을 만드는 과정에서 누락되곤 한다. 그렇지만 혈관은 분기 이후 보편적으로 직경이 감소하기 때문에 이러한 분기 혈관의 누락은 압력 손실을 과대평가하거나 관류 시뮬레이션에서의 오류를 발생시킬 수 있다. 이 연구에서는 이미지 분해능보다 작은 혈관을 건강한 관상동맥이 혈압 손실을 최소화한다는 가정하에 찾는 알고리즘을 개발했다. 이상적 압력 손실은 혈관이 단면적과 입구 혈류량을 유지한다는 가정하에 계산되며 실제 압력 손실은 단면적 감소와 분기 혈관의 추가를 고려하여 업데이트되어 둘이 각 세그먼트 끝에서 같아지게 만드는 것을 목표로 분기 혈관을 추가한다. 이 알고리즘은 단면적이 감소하는 실린더 모델 및 환자 관상동맥 모델을 이용하여 검증되었다. 마지막으로 우리가 사용한 모델을 적용한 관류 시뮬레이션을 통해, 적용하지 않았을 때와 관류 영역을 비교했다.
