[論文レビュー] Efficient identification of myocardial material parameters and the stress-free reference configuration for patient-specific human heart models

Laura Marx, Justyna A. Niestrawska+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 12, 2021

Elasticity and Material Modeling参考文献 68被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、臨床的MRIデータと1つの終舒張期圧-体積データポイントのみを用いて、患者固有の心筋材料パラメータおよび応力なし基準形状を、自動で効率的に同定する新規なアルゴリズムを提示する。この手法は、モデル関数を終舒張期圧-体積関係（EDPVR）にフィットさせる高速かつ頑健な最適化フレームワークを採用しており、最小限の入力で高い精度を達成し、個別化心臓シミュレーションの臨床的応用を可能にする。

ABSTRACT

Image-based computational models of the heart represent a powerful tool to shed new light on the mechanisms underlying physiological and pathological conditions in cardiac function and to improve diagnosis and therapy planning. However, in order to enable the clinical translation of such models, it is crucial to develop personalized models that are able to reproduce the physiological reality of a given patient. There have been numerous contributions in experimental and computational biomechanics to characterize the passive behavior of the myocardium. However, most of these studies suffer from severe limitations and are not applicable to high-resolution geometries. In this work, we present a novel methodology to perform an automated identification of in vivo properties of passive cardiac biomechanics. The highly-efficient algorithm fits material parameters against the shape of a patient-specific approximation of the end-diastolic pressure-volume relation (EDPVR). Simultaneously, a stress-free reference configuration is generated, where a novel fail-safe feature to improve convergence and robustness is implemented. Only clinical image data or previously generated meshes at one time point during diastole and one measured data point of the EDPVR are required as an input. The proposed method can be straightforwardly coupled to existing finite element (FE) software packages and is applicable to different constitutive laws and FE formulations. Sensitivity analysis demonstrates that the algorithm is robust with respect to initial input parameters.

研究の動機と目的

• 現在の非挿入的心筋材料特性同定法の制限を克服することで、個別化心臓シミュレーションの臨床的応用を可能にすること。
• 最小限のin-vivoデータ（具体的には1つの終舒張期圧-体積データポイントと1つの時間点メッシュまたはMRIスキャン）のみを必要とする、自動的かつ頑健なアルゴリズムの開発。
• 1つの最適化フレームワーク内で心筋材料パラメータと応力なし基準形状を同時に推定すること。
• 最適化プロセスにおける新規なフェイルセーフ機構を導入することで収束性と頑健性を向上させること。
• 広範な臨床的適用性を確保するため、さまざまな構成則および有限要素ソフトウェアパッケージとの互換性を確保すること。

提案手法

• 本手法は、臨床的画像データから導出された終舒張期圧-体積関係（EDPVR）にモデル関数をフィットさせることで、シミュレートされたEDPVRとターゲットEDPVRとの差を最小化することを目的としている。
• 材料パラメータおよび基準形状の最適化中に収束性と頑健性を向上させるために、新規なフェイルセーフ機能を実装している。
• EDPVR曲線全体の統合誤差指標を最小化することで、アルゴリズムは同時に材料パラメータと応力なし基準形状を同定する。
• 5種類の異なるモデル関数（エネルギー-デミライ関数、指数関数、指数二乗関数、累乗関数、ラプラス則）をテストし、それぞれが異なる構成的挙動を表現することを目的としている。
• シミュレートされたEDPVRが応力なし基準体積でゼロ圧力を通るように、手法が定式化されており、物理的整合性を保証している。
• 本手法は、さまざまな有限要素法の定式化および構成則と互換性があり、既存の心臓シミュレーションパイプラインへの統合を可能としている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 MRIからの1つのin-vivo圧-体積データポイントと1つの時間点幾何形状のみで、患者固有の心筋材料パラメータと応力なし基準形状を同定することが可能か？
• RQ2 広範な実験的データが欠如する状況下で、パラメータ同定プロセスの収束性と頑健性をどのように向上させられるか？
• RQ3 どのモデル関数が多様な患者幾何形状にわたって終舒張期圧-体積関係に最も正確かつ効率的に適合するか？
• RQ4 本手法は、さまざまな構成則および有限要素ソフトウェアプラットフォームにどの程度一般化可能か？
• RQ5 アルゴリズムは初期パラメータの初期値にどれほど敏感か？また、現実的な臨床的データの不確実性下でも精度を維持できるか？

主な発見

• エネルギー-デミライ関数と指数関数モデル関数は、収束が最も速く、適合精度も最も高く、両テストケースで相対的面積誤差が8%未満であった。
• ケース06-CoAでは、指数二乗関数および累乗関数モデルが収束が遅く、ラプラス則モデルは最大の面積誤差（8.40%）と歪み誤差を示した。
• エネルギー-デミライ関数と指数関数モデルは、それぞれケース06-CoAで相対的体積誤差0.11%および0.13%を達成し、ターゲットKlotz曲線への適合が極めて良好であることを示した。
• 感度解析により、初期パラメータ値に対して頑健であることが確認され、臨床現場での信頼性が裏付けられた。
• ラプラス則モデルは低圧範囲では最も良好な適合を示したが、高圧範囲で著しく逸脱したため、物理的直観にかなっているものの、全体としての適合性は劣っていた。
• アルゴリズムは、シミュレートされたEDPVRと整合的な応力なし基準形状を正常に生成し、パラメータと基準状態の二重推定が妥当であることを検証した。