An innovative method for automatic image-based patient-specific stent reconstruction for computational fluid dynamics analyses

Computational fluid dynamics simulations are useful tools to study the causes of failure of coronary stents. It is important that the model used in the simulation is patient-specific. Appropriate imaging techniques are needed to obtain patient-specific models of stented coronary arteries. To this purpose, the most suitable imaging technique is optical coherence tomography (OCT) because its resolution enables the correct identification of the implanted stent. OCT images are a series of cross-sectional images of the lumen. To reconstruct the stent geometry, in each OCT frame the centroids of the stent struts must be identified by using segmentation algorithms. A point cloud is thus obtained, representing the stent struts. The points must be conveniently linked to reconstruct the stent geometry. In this thesis work a new method for stent geometry reconstruction from OCT images has been developed. The developed method, based on a polyline-to-point-cloud registration algorithm, is accurate, automatic and can be applied to patient-specific cases, potentially with any stent design. The method was validated by applying it to the reconstruction of a stent implanted in a 3D printed phantom coronary artery. The obtained reconstruction results were compared with the ones obtained with another validated method present in literature. Then the method was applied to two patient-specific cases.

Le simulazioni fluidodinamiche computazionali sono strumenti utili per studiare le cause di fallimento di stent coronarici. È importante che il modello utilizzato nella simulazione sia patient-specific. Per ottenere modelli patient-specific di arterie coronarie con stent servono adeguate tecniche di imaging. La tecnica più adatta è la tomografia a coerenza ottica (OCT), poiché la sua risoluzione permette di identificare correttamente lo stent impiantato nel vaso. Le immagini OCT sono una serie di immagini della sezione del vaso. Per ricostruire la geometria dello stent, in ogni sezione vengono identificati i centroidi delle strut dello stent tramite algoritmi di segmentazione. Si ottiene così una nuvola di punti che rappresentano le strut dello stent. Questi punti vanno opportunamente connessi tra loro per ricostruire la geometria dello stent. In questo lavoro di tesi è stato un nuovo metodo per ricostruire la geometria dello stent a partire da immagini OCT. Il metodo sviluppato, basato su un algoritmo di registrazione di una polline su una nuvola di punti, è accurato, automatico e permette di trattare casi patient-specific con potenzialmente qualsiasi tipo di stent. Il metodo è stato validato applicandolo ad uno stent impiantato in una replica di arteria umana ottenuta con stampa 3D. I risultati ottenuti da questa ricostruzione sono stati confrontati con quelli ottenuti tramite un altro metodo di ricostruzione validato presente in letteratura. Successivamente, il metodo è stato applicato a due casi reali.