Morphologic evaluation of ruptured abdominal aortic aneurysm by 3D modeling

Abstract

Abdominal aortic aneurysm (AAA) is defined as a dilatation of the abdominal aorta exceeding the normal diameter by more than 50%. The standard and widely used approach to assess AAA size is by measuring the maximal diameter (Dmax). Currently, the main predictors of rupture risk are the Dmax, sex, and the expansion rate of the aneurysm. Yet, Dmax has some limitations. AAAs of vastly different shapes may have the same maximal diameter. Dmax lacks sensitivity for rupture risk, especially among smaller AAAs. Thus, there is a need to evaluate the susceptibility of a given AAA to rupture on a patient-specific basis. We present the design concept and workflow of the AAA segmentation software developed at our institution. We describe the previous validation steps in which we evaluated the reproducibility of manual Dmax, compared software Dmax against manual Dmax, validated reproducibility of software Dmax and volume in cross-sectional and longitudinal studies for detection of AAA growth, and evaluated the reproducibility of software measurements in unenhanced computed tomographic angiography (CTA) and in the presence of stent-graft. In order to define new geometric features associated with rupture, we performed a case-control study in which we compared 63 cases with ruptured or symptomatic AAA and 94 controls with asymptomatic AAA. Univariate logistic regression analysis revealed 14 geometric indices associated with AAA rupture. In the multivariate logistic regression analysis, adjusting for Dmax and sex, the AAA with a higher bulge location and higher mean averaged surface area were associated with AAA rupture. Our preliminary results suggest that incorporating geometrical indices obtained by segmentation of CT shows a trend toward improvement of the classification accuracy of AAA with high rupture risk at CT over a traditional model based on Dmax and sex alone. Larger longitudinal studies are needed to verify the validity of the proposed model. Addition of flow and biomechanical simulations should be investigated to improve rupture risk prediction based on AAA modeling.

Un anévrysme de l'aorte abdominale (AAA) est défini par une dilatation de plus de 50% par rapport au diamètre normal. La méthode standard et largement répandue pour mesurer la dimension d'un AAA consiste à mesurer le diamètre maximal (Dmax). Présentement, les principaux prédicteurs de risque de rupture sont le Dmax, le sexe et le taux d'expansion d'un anévrysme. Toutefois, le Dmax a certaines limitations. Des AAAs de formes très différentes peuvent avoir le même diamètre maximal. Le Dmax manque de sensibilité pour détecter le risque de rupture, en particulier pour les petits anévrysmes. Par conséquent, il y a un besoin d'évaluer de manière spécifique et individuelle la susceptibilité de rupture d'un AAA. Nous présentons le concept et le flux de travail d'un logiciel de segmentation des AAAs développé à notre institution. Nous décrivons les étapes antérieures de validation: évaluation de la reproductibilité du Dmax manuel, comparaison de Dmax par logiciel avec Dmax manuel, validation de la reproductibilité du Dmax et volume par logiciel dans des études transversale et longitudinale pour la détection de croissance et évaluation de la reproductibilité de mesures sur angiographie par tomodensitométrie et en présence d'endoprothèse. En vue d’identifier de nouveaux paramètres géométrique associés avec le risque de rupture, nous avons réalisé une étude cas-témoin comparant 63 cas avec AAA rompu ou symptomatique et 94 contrôles avec AAA asymptomatique. Une analyse de régression logistique univariée a identifié 14 indices géométriques associés avec une rupture de AAA. Dans l'analyse de régression logistique multivariée, en ajustant pour le Dmax et le sexe, les AAA avec un bombement plus haut situé et une surface moyenne plus élevée étaient associés à une rupture. Nos résultats préliminaires suggèrent que l'inclusion d'indices géométriques obtenus par segmentation de tomodensitométrie tend à améliorer la classification de AAA avec un risque de rupture par rapport à un modèle traditionnel seulement basé sur le Dmax et le sexe. De plus larges études longitudinales sont requises pour vérifier la validité du modèle proposé. Des simulations de flux et biomécaniques devraient être envisagées pour améliorer la prédiction du risque de rupture basée sur la modélisation d'anévrysmes.