A reliable sinonasal CT segmentation procedure for the CFD of the nasal airflow

This thesis is part of a collaboration between Politecnico di Milano and the Otolaryngology Department of A.O. San Paolo in Milan, aimed at improving diagnostic tools through Computational Fluid Dynamics. Part of the project relies on a Machine Learning approach to identify flow patterns associated with specific nasal pathologies. This requires reliable CFD simulations of patient-specific nasal airways. The main objective of this work is to develop a reliable and repeatable procedure for reconstructing three-dimensional geometries of the nasal cavity from CT scans. Particular attention is given to the treatment of accessory cavities connected to the main nasal airway (such as the paranasal sinuses), whose removal significantly simplifies the computational geometry. High-fidelity, time-resolved CFD simulations (DNS and LES) are performed to assess the impact of sinus removal from both a global and a local perspective. Results show that removing the paranasal sinuses does not significantly affect the global nasal flow rate or the nasal resistance. Differences are found in localized regions in proximity to the closed ostia, where small variations in mean velocity and fluctuation intensity can be observed. In particular, it is discovered that oscillations tend to decrease after sinus removal. Overall, the proposed simplification preserves the functional fidelity of the model, enabling an efficient and standardized reconstruction workflow suitable for CFD simulations.

Questa tesi è parte di una collaborazione tra il Politecnico di Milano e il Dipartimento di Otorinolaringoiatria dell’Ospedale San Paolo di Milano, finalizzata al miglioramento degli strumenti diagnostici tramite l'utilizzo della Fluidodinamica Computazionale (CFD). Una parte dell’attività prevede l’utilizzo di algoritmi di Machine Learning per identificare pattern di flusso associati a specifiche patologie nasali. Ciò richiede la realizzazione di simulazioni CFD accurate all’interno delle cavità nasali di pazienti reali. L’obiettivo principale di questo lavoro è lo sviluppo di una procedura affidabile e ripetibile per la ricostruzione di geometrie tridimensionali delle cavità nasali a partire da scansioni TC. Particolare attenzione è dedicata al trattamento delle cavità accessorie connesse ai canali nasali principali (i seni paranasali, per esempio) la cui rimozione consente una significativa semplificazione della geometria computazionale. Per valutare l’impatto della rimozione dei seni, sia a livello globale sia locale, sono state eseguite simulazioni CFD ad alta fedeltà, risolte nel tempo (DNS e LES). I risultati mostrano che la rimozione dei seni paranasali non altera in modo significativo né il flusso globale né la resistenza nasale. Le differenze riscontrate risultano limitate a regioni localizzate in prossimità degli ostii chiusi, dove si osservano piccole variazioni sia nella velocità media sia nell’intensità delle oscillazioni. In particolare, si è notato che le fluttuazioni tendono a ridursi in assenza dei seni. Nel complesso, la semplificazione proposta preserva la fedeltà funzionale del modello, consentendo una procedura di ricostruzione efficiente e standardizzata, idonea alla generazione di modelli per simulazioni CFD.