Statistical shape modelling of the human nasal cavity and CFD simulations

The nasal cavity plays a crucial role in olfaction. After the global epidemy SARS-CoV 2, the research about olfactory diseases has gained considerable importance. In particular, 3D modelling is contributing meaningfully, as it can generate virtual precise models of anatomical parts of the body. This tool can greatly reduce the time needed to perform analysis because it does not require physical experimentation, and it can be easily computed by experts of the field. An innovative resource to deeply investigate anatomical or physiological factors and to develop advanced treatments is the development of a statistical shape model (SSM). This model represents a wide range of variability within a population which can be studied instead of analysing every single patient. Further research is focused on performing computational fluid dynamics (CFD) simulations to comprehend the behaviour of the airflow in the nasal cavity. CFD can investigate nasal cavity dynamics without invasive procedures. This thesis can be divided into two main sections. The first part is focused on the manual segmentation of CT scans of the human nasal cavity and the surrounding paranasal sinuses. Out of an initial pool of patients, the most suitable 40 have been chosen to develop a statistical shape model of the nasal cavity, including frontal, lateral and ethmoidal sinuses. The validity of this model was tested through a part comparison analysis (PCA) over other SSMs obtained from randomly selected subsets of the same patients. The result emphasizes the model's ability to capture anatomical variations within a population, providing a resource to investigate anatomical and physiological features across demographic samples through a comprehensive model. It represents a powerful tool in medical research and practice. In the second part, a statistical shape model of the cavity without paranasal sinuses has been computed, in order to minimize computational effort and reduce potential errors associated with the thin and irregular borders of the air chamber surrounding the cavity. The model has been post-processed to study airflow dynamics. Standard stationary CFD simulations have been performed applying a pressure gradient of -15 Pa between the nostrils and the nasopharynx. Results show that the greater values of the velocity field are reached in the upper part of the cavity, as found also in the literature [1]. The highest value is close to the superior concha. Many vortices are present through the geometry, especially in the lower concha. Considering that the values of pressure are measured in Pa, the drop is very small and exhibits a peak close to the nostrils. Moreover, the influence of a small sensor into the nostrils has been investigated through a preliminary study of airflow dynamics. Depending on its positioning, the global velocity field changes with a maximum deviation of -4.5%. The global variation in terms of pressure remains very low (1.66%) while along the surface of the sensor, it increases or decreases depending on its positioning. This study’s limitations include the time-consuming manual segmentation process and a small patient dataset, which affect the model accuracy. Future work should focus on automating segmentation and increasing the dataset size. Excluding the paranasal sinuses and computing steady-state simulations are additional limits. Future developments should incorporate sinus geometries, apply transient simulations, explore boundary conditions, and consider non-rigid wall models. Experimental validation with 3D-printed models is also recommended.

La cavità nasale svolge un ruolo fondamentale nell’olfatto. Dopo l’epidemia globale di SARS-CoV-2, la ricerca sui disturbi olfattivi ha acquisito notevole importanza. In particolare, la modellazione 3D sta assumendo un ruolo rilevante nel campo biomeccanico, in quanto consente di generare un modello virtuale preciso che può ridurre notevolmente il tempo necessario per eseguire analisi e constatare una diagnosi, poiché non richiede sperimentazione fisica ed è facilmente ripetibile. Uno strumento innovativo per indagare a fondo i fattori anatomici o fisiologici e sviluppare trattamenti avanzati è lo sviluppo di un modello statistico di forma (SSM). Questo modello rappresenta un’ampia gamma di variabilità all’interno di una popolazione, che può essere studiata anziché analizzare ogni singolo paziente. Ulteriori ricerche si concentrano sull’esecuzione di simulazioni di fluidodinamica computazionale (CFD) per comprendere come funziona il flusso d’aria nella cavità nasale. La CFD può indagare le dinamiche della cavità nasale senza procedure invasive. Il lavoro può essere suddiviso in due parti principali. La prima si focalizza sulla segmentazione manuale della cavità nasale umana e dei seni paranasali che la circondano. Partendo da una selezione di pazienti, 40 sono stati selezionati per sviluppare un modello statistico di forma della cavità nasale, includendo i seni laterali, etmoidali e frontali. La validità del modello è stata testata tramite un’analisi di confronto delle parti (PCA) con altri SSM ottenuti scegliendo in modo casuale alcuni sottogruppi dallo stesso set di pazienti. Il risultato evidenzia la capacità del modello di rappresentare un ampio range di variazioni all’interno di una popolazione, fornendo un considerevole mezzo per indagare l’anatomia e la fisiologia media di un largo gruppo di persone tramite un unico modello. Esso rappresenta una potente risorsa per la ricerca e la pratica medica. Nella seconda parte è stato generato un altro modello statistico di forma della cavità nasale, nel quale i seni paranasali sono stati esclusi per ridurre il peso computazione ed evitare potenziali errori dovuti alle pareti sottili e irregolari tipiche di queste entità. Questo modello è stato post-elaborato per studiare ulteriormente la dinamica del flusso d'aria all'interno del naso. Sono state eseguite simulazioni CFD stazionarie standard per valutare sia il campo di velocità che la distribuzione della pressione sotto un gradiente di pressione di -15 Pa tra le narici e la rinofaringe. I risultati mostrano che i valori maggiori del campo di velocità si raggiungono nella parte superiore della cavità, come riportato in letteratura [1]. Il valore massimo si trova vicino alla conca inferiore. Considerando che i valori di pressione sono misurati in Pa, il calo è molto ristretto e mostra un picco vicino alle narici. Inoltre, è stata studiata l'influenza di un piccolo sensore all'interno delle narici tramite uno studio preliminare. A seconda del suo posizionamento, il campo di velocità varia con una deviazione massima del -4.5%. La variazione in termini di pressione rimane molto bassa (-1.66%) mentre lungo la superficie del sensore aumenta o diminuisce a seconda del suo posizionamento. Le limitazioni di questo studio includono il processo di segmentazione, il quale richiede tempo ed è soggetto a errori, oltre a un dataset ridotti di pazienti. I futuri sviluppi dovrebbero concentrarsi sull’automazione della segmentazione e sull’ampliamento del dataset. L’esclusione dei seni paranasali e l’analisi di simulazioni in stato stazionario rappresentano ulteriori limiti. Le ricerche future dovrebbero quindi includere le geometrie dei seni paranasali, prevedere simulazioni transitorie, esplorare condizioni al contorno diverse e considerare modelli di pareti non rigide. È anche prevista una validazione sperimentale con modelli stampati in 3D.