预测动脉瘤:特定患者的信息在医疗决策中是一项有价值的资产

使用脑动脉瘤(大脑血管扩张部分)附近血流的新计算机模型，现在可以计算出患者特定情况的每一个细节。这就产生了预测血管壁进一步弱化甚至破裂以及有效干预的强大新技术。Julia Mikhal被特文特大学授予了该课题的博士学位。

大约6%的人口患有脑动脉瘤。它们是血管扩张的部分，随着时间的推移会恶化，直到血管壁破裂，导致出血。这会导致心智功能的丧失和严重的头痛。这种出血甚至可能危及生命。对这类患者的治疗涉及复杂的医疗决策。Julia Mikhal开发的模型在这方面非常有用。她使用从大脑扫描，结合流体动力学模型，来预测大脑受影响部分的流动和力量。

病人具体

使用浸入边界法，Mikhal博士可以计算流体流动以及施加在上面的力血管壁。这使她能够执行通用模型计算并以空间和时间为函数，详细了解病人的具体情况。流量计算揭示了哪个部分血管壁或多或少面临进一步恶化的风险。如果没有这些信息，这是很难做到的准确的预测关于动脉瘤的未来发展。这些计算得出的结论之一是，动脉瘤越大，血流的波动就越大。这些波动可能是衡量风险水平逐渐增加的可靠指标。

Julia Mikhal的工作将使整个过程实现自动化，从收集患者的医疗数据到流体力学分析所涉及的流动和力。这就产生了具有可靠误差范围的预测，这极大地帮助了医学专家在决策过程中。防止局势恶化的关键因素是速度、可靠性和对替代方案的理性考虑。

Julia Mikhal在Bernard Geurts教授的多尺度建模和仿真小组进行了她的研究。该小组隶属于特文特大学的两个研究机构:MIRA生物医学工程和技术医学研究所，以及MESA+纳米技术研究所。

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