Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Đánh giá CFD tương tác nhanh về hemodynamics hỗ trợ bởi biến đổi lưới RBF và mô hình bậc giảm: trường hợp mô hình hóa aTAA
Tóm tắt
Giải pháp số sinh ra cho y tế đang nổi lên như một cơ hội khả thi để cung cấp thông tin cụ thể cho từng bệnh nhân, hữu ích cho việc điều trị, phòng ngừa và lập kế hoạch phẫu thuật. Một nút thắt trong việc sử dụng hiệu quả khi áp dụng các kỹ thuật và công cụ động lực học chất lỏng tính toán (CFD) cho việc dự đoán dòng máu với độ chính xác cao, là chi phí tính toán đáng kể cần thiết. Mô hình điều chỉnh bậc thấp (ROM) có vẻ là một giải pháp đầy hứa hẹn để đối mặt với giới hạn đã đề cập. Thực tế, một khi việc xử lý dữ liệu ROM được hoàn thành, giai đoạn tiêu thụ có thể được thực hiện bên ngoài phần mềm kỹ thuật hỗ trợ tính toán đã được sử dụng cho mô phỏng và, ngoài ra, nó cũng có thể được triển khai trên các giao diện phần mềm hình ảnh tương tác thường được áp dụng trong ngữ cảnh y tế. Trong bài báo này, chúng tôi chứng minh tính hợp lý của khái niệm này bằng cách điều tra số học tác động của hình dạng phồng trong trường hợp phình động mạch chủ ngực lên. Các hàm cơ sở bán kính (RBF) cho phép thực hiện một hình dạng tham số, được sử dụng để xây dựng khung và dữ liệu ROM. Kết quả cuối cùng là một công cụ kiểm tra có khả năng hình dung, một cách tương tác và gần như theo thời gian thực, tác động của các tham số hình dạng lên toàn bộ trường dòng. Phương pháp này đầu tiên được xác minh xem xét một hành động biến đổi đại diện cho sự tiến triển từ một bệnh nhân khỏe mạnh trung bình đến một bệnh nhân phình trung bình (Capellini et al. trong Kỷ yếu Hội nghị lần thứ VII của Chi nhánh Ý của Hiệp hội Sinh cơ học Châu Âu (ESB-ITA 2017), 2017; Capellini et al. trong J. Biomech. Eng. 140(11):111007-1–111007-10, 2018). Sau đó, một tập hợp các tham số hình dạng, phù hợp để thể hiện nhất quán một số lượng lớn các cấu hình phồng có thể có, sẽ được xác định và tạo ra tương ứng. Khái niệm này được trình bày với điều kiện dòng chảy ổn định tại các điều kiện đỉnh tâm thu, sử dụng ANSYS®Fluent®và môi trường ROM của nó cho các phép tính CFD và ROM tương ứng, và phần mềm RBF MorphTM cho việc tham số hóa hình dạng.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
C. A., T., Humphrey, J.: Open problems in computational vascular biomechanics: hemodynamics and arterial wall mechanics. Comput. Methods Appl. Mech. Eng. pp. 3514–3523 (2009)
Alonso, D., Velazquez, A., Vega, J.M.: A method to generate computationally efficient reduced order models. Comput. Methods Appl. Mech. Eng. 198, 2683–2691 (2009)
Andrejašič, M., Eržen, D., Costa, E., Porziani, S., Biancolini, M., Groth, C.: A mesh morphing based FSI method used in aeronautical optimization applications. In: ECCOMAS Congress 2016—Proceedings of the 7th European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering, vol. 1 (2016)
Antiga, L., Piccinelli, M., Botti, L., Ene-Iordache, B., Remuzzi, A., Steinman, D.A.: An image-based modeling framework for patient-specific computational hemodynamics. Med. Biol. Eng. Comput. 46, 1097–1112 (2008). https://doi.org/10.1007/s11517-008-0420-1
Bailey, E.A., Dutton, A.W., Mattingly, M., Devasia, S., Roemer, R.B.: A comparison of reduced-order modelling techniques for application in hyperthermia control and estimation. Int. J. Hyperth. 14(2), 135–156 (1998). https://doi.org/10.3109/02656739809018220
Ballarin, F., Faggiano, E., Ippolito, S., Manzoni, A., Quarteroni, A., Rozza, G., Scrofani, R.: Fast simulations of patient-specific haemodynamics of coronary artery bypass grafts based on a POD-Galerkin method and a vascular shape parametrization. J. Comput. Phys. 315, 609–628 (2016). https://doi.org/10.1016/j.jcp.2016.03.065
Beckert, A., Wendland, H.: Multivariate interpolation for fluid–structure-interaction problems using radial basis functions. Aerosp. Sci. Technol. 5(2), 125–134 (2001). https://doi.org/10.1016/S1270-9638(00)01087-7
Biancolini, M., Cella, U., Groth, C., Genta, M.: Static aeroelastic analysis of an aircraft wind-tunnel model by means of modal RBF mesh updating. J. Aerosp. Eng. 29(6) (2016). https://doi.org/10.1061/(ASCE)AS.1943-5525.0000627
Biancolini, M., Ponzini, R., Antiga, L., Morbiducci, U.: A new workflow for patient specific image-based hemodynamics: parametric study of the carotid bifurcation. Model Objects Represented Images III: Fundam Methods Appl. Comput. (2012)
Biancolini, M.E., Valentini, P.P.: Virtual human bone modelling by interactive sculpting, mesh morphing and force-feedback. Int. J. Interact. Des. Manuf., pp. 1–12 (2018)
Biancolini, M.E.: Mesh morphing and smoothing by means of radial basis functions (RBF): a practical example using fluent and RBF morph. In: Handbook of Research on Computational Science and Engineering: Theory and Practice, pp. 347–380. IGI Global (2012)
Biancolini, M.E.: Fast Radial Basis Functions for Engineering Applications. Springer, Berlin (2018)
Biancolini, M.E., Viola, I.M., Riotte, M.: Sails trim optimisation using CFD and RBF mesh morphing. Computers and Fluids 93, 46–60 (2014). https://doi.org/10.1016/j.compfluid.2014.01.007
Biancolini, M., Costa, E., Cella, U., Groth, C., Veble, G., Andrejasic, M.: Glider fuselage-wing junction optimization using CFD and RBF mesh morphing. Aircraft Eng. Aerosp. Technol. 88, 740–752 (2016). https://doi.org/10.1108/AEAT-12-2014-0211
Boccadifuoco, A., Mariotti, A., Celi, S., Martini, N., Salvetti, M.V.: Uncertainty quantification in numerical simulations of the flow in thoracic aortic aneurysms. In: ECCOMAS Congress, pp. 6226–6249 (2016)
Boccadifuoco, A., Mariotti, A., Celi, S., Martini, N., Salvetti, M.: Impact of uncertainties in outflow boundary conditions on the predictions of hemodynamic simulations of ascending thoracic aortic aneurysms. Comput. Fluids 165, 96–115 (2018)
Buhmann, M.D.: Radial basis functions. Acta Numer. 9(247), 1–38 (2000). https://doi.org/10.1017/S0962492900000015
Caiazzo, A., Guibert, R., Vignon-Clementel, I.E.: A reduced-order modeling for efficient design study of artificial valve in enlarged ventricular outflow tracts. Comput. Methods Biomech. Biomed. Eng. 19(12), 1314–1318 (2016)
Capellini, K., Costa, E., Biancolini, M., Vignali, E., Positano, V., Landini, L., Celi, S.: An image-based and RBF mesh morphing CFD simulation for parametric ataa hemodynamics. In: Proceedings VII Meeting Italian Chapter of the European Society of Biomechanics (ESB-ITA 2017). Giuseppe Vairo, Editor (2017)
Capellini, K., Vignali, E., Costa, E., Gasparotti, E., Biancolini, M., Landini, L., Positano, V., Celi, S.: Computational fluid dynamic study for aTAA hemodynamics: an integrated image-based and RBF mesh morphing approach. J. Biomech. Eng. 140(11), 111007–1–111007–10 (2018)
Celi, S., Berti, S.: Biomechanics and fe modelling of aneurysm: review and advances in computational models. In: Aneurysm. InTech (2012)
Celi, S., Di Puccio, F., Forte, P.: Advances in finite element simulations of elastosonography for breast lesion detection. J. Biomech. Eng. 133(8), 081006–081006–13 (2011). https://doi.org/10.1115/1.4004491
Celi, S., Berti, S.: Three-dimensional sensitivity assessment of thoracic aortic aneurysm wall stress: a probabilistic finite-element study. Eur. J. Cardio-thorac. Surg. 45(3), 467–475 (2013)
Celi, S., Berti, S., Mariani, M., Di Puccio, F., Forte, P.: Investigation on the effect of the wall thickness in rupture risk estimation of aaa by a probabilistic finite element approach. Eur Heart J. 31, 284 (2010)
Celi, S., Losi, P., Berti, S.: Investigation on regional variation of intraluminal thrombus: a mechanical and histological study. Bioinspired Biomimetic Nanobiomater. 1(3), 183–194 (2012)
Celi, S., Martini, N., Emilio Pastormerlo, L., Positano, V., Berti, S.: Multimodality imaging for interventional cardiology. Curr. Pharm. Des. 23(22), 3285–3300 (2017)
Cella, U., Groth, C., Biancolini, M.E.: Geometric Parameterization Strategies for Shape Optimization Using RBF Mesh Morphing, pp. 537–545. Springer, Cham (2017). https://doi.org/10.1007/978-3-319-45781-9_54
Chang, G.H., Schirmer, C.M., Modarres-Sadeghi, Y.: A reduced-order model for wall shear stress in abdominal aortic aneurysms by proper orthogonal decomposition. J. Biomech. 54, 33–43 (2017)
Chaturantabut, S., Sorensen, D.C.: A state space error estimate for POD-DEIM nonlinear model reduction. SIAM J. Numer. Anal. 50(1), 46–63 (2012). https://doi.org/10.1137/110822724
Chau, K.H., Elefteriades, J.A.: Natural history of thoracic aortic aneurysms: size matters, plus moving beyond size. Prog. Cardiovasc. Dis. 56, 74–80 (2013). https://doi.org/10.1016/j.pcad.2013.05.007
de Boer, A., van der Schoot, M.S., Bijl, H.: Mesh deformation based on radial basis function interpolation. Comput. Struct. 85(11–14), 784–795 (2007). https://doi.org/10.1016/j.compstruc.2007.01.013
Dopico-González, C., New, A.M., Browne, M.: A computational tool for the probabilistic finite element analysis of an uncemented total hip replacement considering variability in bone-implant version angle. Comput. Methods Biomech. Biomed. Eng. 13(1), 1–9 (2010)
Dowell, E.H., Hall, K.C.: Modeling of fluid–structure interaction. Annu. Rev. Fluid Mech. 33(1), 445–490 (2001). https://doi.org/10.1146/annurev.fluid.33.1.445
Gennaretti, M., Mastroddi, F.: Study of reduced-order models for gust-response analysis of flexible fixed wings. J. Aircraft 41(2), 304–313 (2004). https://doi.org/10.2514/1.9325
Groth, C., Chiappa, A., Biancolini, M.: Shape optimization using structural adjoint and RBF mesh morphing. Procedia Struct. Integrity 8, 379–389 (2018). https://doi.org/10.1016/j.prostr.2017.12.038
Group, A.W., Timmis, A., Townsend, N., Gale, C., Grobbee, R., Maniadakis, N., Flather, M., Wilkins, E., Wright, L., Vos, R., et al.: European society of cardiology cardiovascular disease statistics 2007. Eur. Heart J. 39(7), 508–579 (2017)
Karpel, M.: Reduced-order models for integrated aeroservoelastic optimization. J. Aircraft 36(1), 146–155 (1999). https://doi.org/10.2514/2.2420
Lassila, T., Manzoni, A., Quarteroni, A., Rozza, G.: Model Order reduction in fluid dynamics: challenges and perspectives in reduced order methods for modeling and computational reduction. MS&A Series 9, 235–274 (2013). Cited by 1
Laz, P.J., Browne, M.: A review of probabilistic analysis in orthopaedic biomechanics. Proc. Inst. Mech. Eng. Part H: J. Eng. Med. 224(8), 927–943 (2010). https://doi.org/10.1243/09544119JEIM739
Luboz, V., Bailet, M., Grivot, C.B., Rochette, M., Diot, B., Bucki, M., Payan, Y.: Personalized modeling for real-time pressure ulcer prevention in sitting posture. J. Tissue Viability 27(1), 54–58 (2018)
Manzoni, A., Quarteroni, A., Rozza, G.: Model reduction techniques for fast blood flow simulation in parametrized geometries. Int. J. Numer. Methods Biomed. Eng. 28(6–7), 604–625 (2012)
Micchelli, C.A.: Interpolation of scattered data: distance matrices and conditionally positive definite functions. Constr. Approx. 2(1), 11–22 (1986). https://doi.org/10.1007/BF01893414
Miki, K., Subramaniyan, A., Pai, M., Balasubramanyam, P.: Probabilistic optimization of two-phase flow using bayesian models (45615), V02BT45A018 (2014). https://doi.org/10.1115/GT2014-26490
Niroomandi, S., Alfaro, I., Gonzlez, D., Cueto, E., Chinesta, F.: Real-time simulation of surgery by reduced-order modeling and X-FEM techniques. Int. J. Numer. Methods Biomed. Eng. 28(5), 574–588 (2012). https://doi.org/10.1002/cnm.1491
Petrone, G., Hill, D.C., Biancolini, M.E.: Track by track robust optimization of a F1 front wing using adjoint solutions and radial basis functions. In: 32nd Applied Aerodynamics Conference, pp. 1–9 (2014)
Piccinelli, M., Veneziani, A., Steinman, D.A., Remuzzi, A., Antiga, L.: A framework for geometric analysis of vascular structures: application to cerebral aneurysms. IEEE Trans. Med. Imaging 28, 1141–1155 (2009). https://doi.org/10.1109/TMI.2009.2021652
Quarteroni, A., Tuveri, M., Veneziani, A.: Computational vascular fluid dynamics: problems, models and methods. Comput. Vis. Sci. 2(4), 163–197 (2000). https://doi.org/10.1007/s007910050039
Telenta, M., Batista, M., Biancolini, M.E., Prebil, I., Duhovnik, J.: Parametric numerical study of wind barrier shelter. Wind and Structures, An International Journal 20(1), 75–93 (2015). https://doi.org/10.12989/was.2015.20.1.075
Valentini, P.P., Biancolini, M.E.: Interactive sculpting using augmented-reality, mesh morphing, and force feedback: force-feedback capabilities in an augmented reality environment. IEEE Consum. Electron. Mag. 7(2), 83–90 (2018)
Viola, I.M., Biancolini, M.E., Sacher, M., Cella, U.: A CFD-based wing sail optimisation method coupled to a VPP. In: 5th High Performance Yacht Design Conference, pp. 1–7 (2015)
Wilkins, E., Wilson, L., Wickramasinghe, K., Bhatnagar, P., Leal, J., Luengo-Fernandez, R., Burns, R., Rayner, M., Townsend, N.: European Cardiovascular Disease Statistics 2017. European Heart Network, Brussels (2017)
Woon, S.K., Marshall, S.A.: Design of multivariable control systems using reduced-order models. Electron. Lett. 11(15), 341–342 (1975). https://doi.org/10.1049/el:19750261