In recent years, much research on image-based blood flow simulation has been conducted to non-invasively and accurately predict the cerebrovascular diseases. To obtain reliable results, it is essential to set accurate boundary conditions that reflect the physiological conditions of the cerebrovascular system. For the cerebrovascular system, the boundary conditions have mainly been set using Murray’s law or measurements. However, Murray’s law is highly sensitive to the number of vessels and vessel radii, and it is difficult to measure in relatively small vessels. Therefore, the existing methods may not be suitable for multi-vessel or complex geometries. To extend blood flow simulation for actual diagnosis, a more reliable and robust boundary condition method is required. This study presents a physiological model of the cerebrovascular system based on a supply-demand relationship between arteries and tissues. To investigate the applicability of the developed model to the cerebrovascular system, blood flow distribution and perfusion territories of the major cerebral arteries of 40 healthy young patients were estimated and compared against the literature. Additional validation was performed with perfusion imaging. The developed model can predict cerebrovascular blood flow in a patient-specific manner using only medical imaging without measurements and can be used as boundary conditions to simulate blood flow in the cerebrovascular system. Future studies will validate the model with direct measurements.
그동안 뇌혈관 질환을 비침습적이면서 정확하게 예측하기 위한 뇌혈관계 혈액 유동 해석 연구가 많이 진행되어 왔다. 혈액 유동 해석에서 신뢰할 수 있는 해석 결과를 얻기 위해서는 몸속 상황을 실제처럼 모사할 수 있게 경계조건을 설정하여야 한다. 지금까지 뇌혈관계 혈액 유동 해석에서는 주로 머레이의 법칙이나 측정값을 통해 경계조건을 설정해 왔다. 그러나 머레이의 법칙은 추출한 혈관의 개수와 반지름에 크게 민감하며 크기가 작은 혈관에서는 측정이 어려워 기존 경계조건 방법을 분기가 많고 복잡한 형상에 적용하기에는 적절하지 않을 수 있다. 혈액 유동 해석을 더욱 폭넓게 뇌혈관계에 적용하기 위해서는 정확하면서도 다양한 경우에서 신뢰할 수 있는 새로운 경계조건 방법이 요구되었다. 본 연구에서는 혈관과 조직의 수요-공급 관계에 기반한 뇌혈관계 생리학 모델을 개발하여 혈액 유동을 예측하고자 하였다. 개발한 모델이 뇌혈관계에 적용 가능한지 알아보기 위해 40명의 건강한 환자의 주요 혈관에서의 혈류 분포와 관류 영역을 추정하여 문헌과 비교하였고, 추가로 관류 영상을 통한 검증도 일부 진행하였다. 그 결과 개발한 모델이 혈액 유동과 관류 영역을 실제적으로 예측할 수 있으며, 최소 반지름을 조절해 가며 민감도 평가를 진행했을 때 머레이의 법칙에 비해 형상 추출 방식에 덜 민감함을 나타내었다. 개발한 모델은 측정값 없이 의료영상만으로 환자 개개인에게 맞게 뇌혈관 혈액 유동을 예측할 수 있으며, 뇌혈관계 혈액 유동 해석에서 경계조건을 설정하는 데 사용될 수 있다. 추후 연구에서는 실제 환자의 측정값을 바탕으로 개발한 모델을 검증할 예정이다.
