KCI등재
SCOPUS
SCIE
Numerical Model for Cerebrovascular Hemodynamics with Indocyanine Green Fluorescence Videoangiography
저자
Hwayeong Cheon (Biomedical Engineering Research Center, Asan Institute for Life Sciences, Asan Medical Center) ; Young Je Son (Department of Neurosurgery, Seoul National University Boramae Hospital) ; Sung Bae Park (Department of Neurosurgery, Seoul National University Boramae Hospital) ; Pyoung-Seop Shim (System Configuration Team, Korea Institute of Atmospheric Prediction Systems) ; Joo-Hiuk Son (Department of Physics, University of Seoul) ; Hee-Jin Yang (Department of Neurosurgery, Seoul National University Boramae Hospital)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS,SCIE
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
382-392(11쪽)
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제공처
소장기관
Objective : The use of indocyanine green videoangiography (ICG-VA) to assess blood flow in the brain during cerebrovascular surgery has been increasing. Clinical studies on ICG-VA have predominantly focused on qualitative analysis. However, quantitative analysis numerical modelling for time profiling enables a more accurate evaluation of blood flow kinetics. In this study, we established a multiple exponential modified Gaussian (multi-EMG) model for quantitative ICG-VA to understand accurately the status of cerebral hemodynamics.
Methods : We obtained clinical data of cerebral blood flow acquired the quantitative analysis ICG-VA during cerebrovascular surgery. Varied asymmetric peak functions were compared to find the most matching function form with clinical data by using a nonlinear regression algorithm. To verify the result of the nonlinear regression, the mode function was applied to various types of data.
Results : The proposed multi-EMG model is well fitted to the clinical data. Because the primary parameters—growth and decay rates, and peak center and heights—of the model are characteristics of model function, they provide accurate reference values for assessing cerebral hemodynamics in various conditions. In addition, the primary parameters can be estimated on the curves with partially missed data. The accuracy of the model estimation was verified by a repeated curve fitting method using manipulation of missing data.
Conclusion : The multi-EMG model can possibly serve as a universal model for cerebral hemodynamics in a comparison with other asymmetric peak functions. According to the results, the model can be helpful for clinical research assessment of cerebrovascular hemodynamics in a clinical setting.
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