МҰРЫН ПЕРДЕСІНІҢ ҚИСАЮЫ БАР НАУҚАСТАРДА МҰРЫН АҒЫНЫН CFD МОДЕЛДЕУ
Өзектілігі: мұрын пердесінің қисаюы - мұрын қуысының өте кең таралған патологиясы. CFD модельдеу сияқты жаңа әдістің пайда болуы науқастардың мұрын қуысында болатын биофизикалық процесcтерді зерттеуге мүмкіндік берді.
Эксперимент мақсаты: бұл эксперименттің мақсаты мұрын пердесінің әр түрлі қисаю типтерінде ауа ағынының жылдамдығы мен ішіндегі қысымын зерттеу болды.
Материалдар мен тәсілдер: зерттеу барысында 7 науқастың компьютерлік томограммалары қолданылды. CFD модельдеуге арналған арнайы бағдарламалық жасақтама алгоритмдерін қолдана отырып, осы суреттерден мұрынның 3D модельдері мен виртуалды ауа ағындары алынды. Біз мұрын пердесінің қисаюының әрбір типі үшін мұрын ағынының орташа жылдамдығын және парциалдық қысымын қарастырдық.
Нәтижелер: мұрын пердесінің қисаюының 4 және 7 типтеріндегі орташа ағынның жылдамдығы 7,3 және 7,6 м / с құрады, ал парциалды қысым сәйкесінше - 10,2 және - 9,8 Ра құрады, бұл басқа мұрын пердесінің қисаюының типтері бойынша мәліметтерден әлдеқайда басқаша болды.
Қорытынды: мұрын пердесінің қисаю типі мұрын қуысындағы ағын жылдамдығы мен қысымға әсер етеді.
Назым С. Сагандыкова *1, https://orcid.org/0000-0002-7274-8101,
Майкл Йонг Джао 2, Сауле А. Таукелева 1
1 С.Д. Асфендияров атындағы Қазақ Ұлттық Медициналық Университеті,
Алматы қ., Қазақстан Республикасы;
2 Назарбаев Университеті, Нур-Султан қ., Қазақстан Республикасы.
1 Palchun V.T., Magomedov M.M., Luchikhin L.A. Otorhinolaryngology: textbook / - 3rd ed., revised and add. - Moscow: GEOTAR-Media, 2014.- 284 p. [in Russian]
2 Chen Xiao Bing et al. Assessment of septal deviation effects on nasal air flow: a computational fluid dynamics model. The Laryngoscope vol. 119,9 (2009): 1730-6. doi:10.1002/lary.20585
3 Cherobin Giancarlo B. et al. Sensitivity of nasal airflow variables computed via computational fluid dynamics to the computed tomography segmentation threshold\ //. PloS one vol. 13,11 e0207178. 16 Nov. 2018, doi:10.1371/journal.pone.0207178
4 Clement P. A R et al. Consensus report on acoustic rhinometry and rhinomanometry // Rhinology vol. 43,3 (2005): 169-79.
5 de Gabory, Ludovic et al. Numerical simulation of two consecutive nasal respiratory cycles: toward a better understanding of nasal physiology // International forum of allergy & rhinology vol. 8,6 (2018): 676-685. doi:10.1002/alr.22086
6 De Vos W. et al. Cone-beam computerized tomography (CBCT) imaging of the oral and maxillofacial region: a systematic review of the literature // International journal of oral and maxillofacial surgery Vol. 38,6 (2009): 609-25. doi:10.1016/j.ijom.2009.02.028
7 Garcia Guilherme J.M. et al. Septal deviation and nasal resistance: an investigation using virtual surgery and computational fluid dynamics // American journal of rhinology & allergy. Vol. 24,1 (2010): e46-53. doi:10.2500/ajra.2010.24.3428
8 Hsu H.C. et al. Evaluation of nasal patency by visual analogue scale/nasal obstruction symptom evaluation questionnaires and anterior active rhinomanometry after septoplasty: a retrospective one-year follow-up cohort study // Clinical otolaryngology : official journal of ENT-UK ; official journal of Netherlands Society for Oto-Rhino-Laryngology & Cervico-Facial Surgery. Vol. 42,1 (2017): 53-59. doi:10.1111/coa.12662
9 Kim Sung Kyun et al. Correlation between nasal airflow characteristics and clinical relevance of nasal septal deviation to nasal airway obstruction // Respiratory physiology & neurobiology. Vol. 192 (2014): 95-101. doi:10.1016/j.resp.2013.12.010
10 Kim Sung Kyun et al. Patient specific CFD models of nasal airflow: overview of methods and challenges // Journal of biomechanics. Vol. 46,2 (2013): 299-306. doi:10.1016/j.jbiomech.2012.11.022
11 Li Lifeng et al. Impact of Varying Types of Nasal Septal Deviation on Nasal Airflow Pattern and Warming Function: A Computational Fluid Dynamics Analysis // Ear, nose, & throat journal, 145561319872745. 30 Sep. 2019, doi:10.1177/0145561319872745
12 Liu Ting et al. Effects of septal deviation on the airflow characteristics: using computational fluid dynamics models // Acta oto-laryngologica. Vol. 132,3 (2012): 290-8. doi:10.3109/00016489.2011.637233
13 Mladina Ranko et al. Clinical Implications of Nasal Septal Deformities // Balkan medical journal. Vol. 32,2 (2015): 137-46. doi:10.5152/balkanmedj.2015.159957
14 Orlandi R.R. A systematic analysis of septal deviation associated with rhinosinusitis // Laryngoscope. 2010;120(8):1687-1695. doi:10.1002/lary.20992
15 Quadrio Maurizio et al. Review of computational fluid dynamics in the assessment of nasal air flow and analysis of its limitations. European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS): affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery. Vol. 271,9 (2014): 2349-54. doi:10.1007/s00405-013-2742-3
16 Ramanathan M. et al. Evaluation of airflow characteristics before and after septoplasty in unilateral cleft patients with a deviated nasal septum: a computational fluid dynamics study. International journal of oral and maxillofacial surgery. Vol. 50,4 (2021): 451-456. doi:10.1016/j.ijom.2020.07.032
17 Spataro Emily and Sam P. Most. Measuring Nasal Obstruction Outcomes // Otolaryngologic clinics of North America. Vol. 51,5 (2018): 883-895. doi:10.1016/j.otc.2018.05.013
18 Teixeira Jeffrey et al. Nasal Septal Deviations: A Systematic Review of Classification Systems // Plastic surgery international. Vol. 2016 (2016): 7089123. doi:10.1155/2016/7089123
19 Teixeira Jeffrey et al. Nasal Septal Deviations: A Systematic Review of Classification Systems // Plastic surgery international. Vol. 2016 (2016): 7089123. doi:10.1155/2016/7089123
20 Vainio-Mattila J. Correlations of nasal symptoms and signs in random sampling study // Acta oto-laryngologica. Supplementum. Vol. 318 (1974): 1-48. doi:10.3109/00016487409129567
21 Wang T. et al. Investigation on the nasal airflow characteristics of anterior nasal cavity stenosis // Brazilian journal of medical and biological research = Revista brasileira de pesquisas medicas e biologicas. Vol. 49,9 e5182. 1 Aug. 2016, doi:10.1590/1414-431X20165182
22 Wang T. et al. Association between subjective nasal patency and airflow characteristics of nasal cavity on nasal septum deviation // Journal of clinical otorhinolaryngology, head, and neck surgery. Vol. 32,20 (2018): 1557-1562;1567. doi:10.13201/j.issn.1001-1781.2018.20.006
23 Xiong Guan-xia et al. Computational fluid dynamics simulation of airflow in the normal nasal cavity and paranasal sinuses // American journal of rhinology. Vol. 22,5 (2008): 477-82. doi:10.2500/ajr.2008.22.3211
24 Zhao Kai, and Jianbo Jiang. What is normal nasal airflow? A computational study of 22 healthy adults // International forum of allergy & rhinology. Vol. 4,6 (2014): 435-46. doi:10.1002/alr.21319
25 Zhao Kai, and Pamela Dalton. The way the wind blows: implications of modeling nasal airflow // Current allergy and asthma reports. Vol. 7,2 (2007): 117-25. doi:10.1007/s11882-007-0009-z
26 Zhu Jian Hua et al. Assessment of airflow ventilation in human nasal cavity and maxillary sinus before and after targeted sinonasal surgery: a numerical case study // Respiratory physiology & neurobiology. Vol. 194 (2014): 29-36. doi:10.1016/j.resp.2014.01.004
Көрген адамдардың саны: 160
Мақалалар санаты:
Біртума зерттеулер
Библиографиялық сілтемелер
Сагандыкова Н.С., Майкл Йонг Джао, Таукелева С.А. Мұрын пердесінің қисаюы бар науқастарда мұрын ағынын CFD моделдеу // Ғылым және Денсаулық сақтау. 2021. 4 (Т.23). Б. 123-129. doi 10.34689/SH.2021.23.4.013Ұқсас жариялымдар:
РАДИОЛОГИЯДА ЖАЛПЫ ТРУНКУС АРТЕРИОЗЫН ЗЕРТТЕУДІҢ ДИАГНОСТИКАЛЫҚ ӘДІСТЕРІ
МЕХАНИКАЛЫҚ САРҒАЮ ОПЕРАЦИЯСЫ КЕЗІНДЕ КОАГУЛОПАТИЯЛЫҚ ҚАН КЕТУДІҢ АЛДЫН АЛУ ӘДІСІ
ТҮЙІРШІКТЕЛГЕН ІРІҢДІ ЖАРАЛАРДЫ АУТОТЕРІЖАМАУМЕН ЕМДЕУДІҢ ОҢТАЙЛАНДЫРУ НӘТИЖЕЛЕРІ
ЖУАН ІШЕК ПЕН АНОРЕКТАЛДЫ АЙМАҚҚА ОПЕРАЦИЯ ЖАСАҒАН БАЛАЛАРДЫ РЕАБИЛИТАЦИЯЛАУ НЕГІЗДЕРІ
ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫНДАҒЫ 2013-2022 ЖЫЛДАРҒА АРНАЛҒАН ӨМІРІНІҢ БІРІНШІ ЖЫЛЫНДАҒЫ БАЛАЛАРДЫҢ ДЕНСАУЛЫҚ КӨРСЕТКІШТЕРІ