Resumen de Constitutive modeling of the male pelvic system to improve the accuracy of the location of neoplasms in MRI-TRUS fusion prostate biopsy

Muhammad Qasim

• español

  El modelado computacional de la pelvis humana utilizando el método de elementos finitos (FE) se ha vuelto extremadamente importante para comprender la mecánica del movimiento y la deformación de la próstata cuando se realiza una biopsia guiada por ultrasonido transrectal (TRUS). El número de modelos FE constitutivos confiables y validados de la región de la pelvis masculina es limitado, y los modelos dados no describieron con precisión el comportamiento anatómico de los órganos de la pelvis, principalmente de la próstata y la ubicación de sus neoplasias. Las lesiones de próstata son visibles en imágenes de recursos magnéticos (MRI), pero es difícil para los radiólogos localizarlas en el momento de realizar una biopsia guiada por ultrasonido transrectal (TRUS). En consecuencia, se requieren múltiples muestras de biopsia para apuntar a una sola lesión. El modelo anatómico tridimensional (3-D) de la región pélvica (compuesto por el recto, la vejiga, los músculos pélvicos, la zona de transición de la próstata (TZ) y la zona periférica (PZ)), basado en imágenes médicas, se construye y utiliza para las simulaciones. Implementamos nuestra nueva metodología que puede ayudar a predecir la ubicación de las neoplasias durante una biopsia de próstata. Además, la nueva metodología está completamente desarrollada en software de código abierto, lo que significa que su implementación sería asequible para todos los proveedores de atención médica. Por último, pero no menos importante, presentamos nuestro nuevo modelo para el comportamiento anisotrópico-viscoelástico de la próstata.

• català

  El modelatge computacional de la pelvis humana mitjançant el mètode d'elements finits (FE) ha esdevingut extremadament important per entendre la mecànica del moviment i la deformació de la pròstata quan es realitza una biòpsia guiada per ecografia transrectal (TRUS). El nombre de models FE constitutius fiables i validats de la regió de la pelvis masculina és limitat, i els models donats no descriuen amb precisió el comportament anatòmic dels òrgans de la pelvis, principalment de la pròstata i la ubicació de les seves neoplàsies. Les lesions de pròstata són visibles a la imatge de recursos magnètics (MRI), però és difícil per als radiòlegs localitzar-les en el moment de realitzar una biòpsia guiada per ecografia transrectal (TRUS). En conseqüència, es necessiten múltiples mostres de biòpsia per orientar una única lesió. Es construeix i s'utilitza el model d'anatomia tridimensional (3-D) de la regió pèlvica (composat pel recte, la bufeta, els músculs pèlvics, la zona de transició de la pròstata (TZ) i la zona perifèrica (PZ)), basat en imatges mèdiques. per a les simulacions. Hem implementat la nostra nova metodologia que pot ajudar a predir la ubicació de les neoplàsies durant una biòpsia de pròstata. A més, la nova metodologia està totalment desenvolupada en programari de codi obert, la qual cosa significa que la seva implementació seria assequible per a tots els proveïdors de salut. Per últim, però no menys important, vam presentar el nostre nou model per al Comportament anisòtrop-viscoelàstic de la pròstata.

• English

  Computational modeling of human pelvis using finite element (FE) method has become extremely importan! to understand the mechanics of prostate motion and deformation when transrectal ultrasound (TRUS) guided biopsy is performed. The number of reliable and validated constitutive FE models of the male pelvis region is limited, and given models did not precisely describe the anatomical behavior of pelvis organs, mainly of the prostate and its neoplasms location.

  Prostate lesions are visible in Magnetic Resource lmaging (MRI) but it is difficult for radiologists to locate them at the time of performing transrectal ultrasound (TRUS) guided biopsy. Consequently, multiple biopsy samples are required to target one single lesion. The three-dimensional (3-D) anatomy model of the pelvic region (comprised of the rectum, bladder, pelvic muscles, prostate transitional zone (TZ), and peripheral zone (PZ)), based on medica! images, is constructed and used for the simulations.

  In this work, a new methodology is developed to help predict the location of neoplasms during the prostate biopsy. We investigated the biomechanical pelvis model simulations induced by soft tissue's linear and non--linear material properties. More specifically, we targeted the relocation of five prostate lesions when the TRUS probe exerted a force at the inside rectum wall. Thi superimposed projections of slices are provided to target the lesions with a reasonable degree of accuracy. \texttt{Code\_Aster} open source software is used for all the finite element (FE) numerical simulations. Moreover, we also developed a new constitutiv model for anisotropic--viscoelastic behavior of the human prostate. The new model is the independence of anisotropic and viscoelastic parts which are based on polynomial functions of certain invariants.

  Our 3--D pelvis model simulations show that pressure exerted by the TRUS probe leads to two impacts on the prostate; motion and deformation. The prostate deformation and neoplasms displacement in between the linear and non-linear models showed tha the varying material properties to organs altered the resulting lesion's migration parametrically. As a result, the distance traveled by the lesions in the linear elastic model ranged between 5.20 and 13.93 mm compared to those between 5.35 and 11.12 mm in the hyperelastic model. The PI-RAIDS (Prostate lmaging-Reporting and Data System) map and superimposition of slices using the registration technique provided an extra !ayer of information about prostate neoplasms location. However, additional research is required to validate our findings.

  Our new constitutive model for anisotropic-viscoelastic behavior reproduces the probing (indentation) test data for prostate geometry in the corresponding FE numerical simulation. Furthermore, the invariants of the new model are the polynomial functions, which can provide a good fil to data where the linear and exponential functions of the invariants do not.