[論文レビュー] Uncertainty quantification of inflow boundary condition and proximal arterial stiffness coupled effect on pulse wave propagation in a vascular network

Antoine Brault, Laurent Dumas+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 21, 2016

Cardiovascular Health and Disease Prevention被引用数 100

ひとこと要約

本研究は、55本の動脈を含む低次元血流モデルにおいて、近位大動脈血流境界条件（心拍出量パラメータ）および空間的に不均一な大動脈剛性の不確実性が脈波伝播に与える影響を定量的に評価する。ストキャスティックなスパース擬スペクトル法を用いて、心拍数の変動が近位圧力および血流に強く影響すること、また大動脈剛性の不均一性が特に遠位領域で応答のばらつきを増幅させることを明らかにした。さらに、脈波の反射感度は近位部では心拍数に支配されるが、遠位部では剛性に支配されるようになる。

ABSTRACT

SUMMARY This work aims at quantifying the effect of inherent uncertainties from cardiac output on the sensitivity of a human compliant arterial network response based on stochastic simulations of a reduced-order pulse wave propagation model. A simple pulsatile output form is utilized to reproduce the most relevant cardiac features with a minimum number of parameters associated with left ventricle dynamics. Another source of critical uncertainty is the spatial heterogeneity of the aortic compliance which plays a key role in the propagation and damping of pulse waves generated at each cardiac cycle. A continuous representation of the aortic stiffness in the form of a generic random field of prescribed spatial correlation is then considered. Resorting to a stochastic sparse pseudospectral method, we investigate the spatial sensitivity of the pulse pressure and waves reflection magnitude with respect to the different model uncertainties. Results indicate that uncertainties related to the shape and magnitude of the prescribed inlet flow in the proximal aorta can lead to potent variation of both the mean value and standard deviation of blood flow velocity and pressure dynamics due to the interaction of different wave propagation and reflection features. These results have potential physiological and pathological implications. They will provide some guidance in clinical data acquisition and future coupling of arterial pulse wave propagation reduced-order model with more complex beating heart models.

研究の動機と目的

• 心拍数、平均血流、最大血流といった不確実な心拍出量パラメータが、人間の動脈ネットワークにおける脈波ダイナミクスに与える影響を定量的に評価すること。
• 空間的に不均一な大動脈剛性（ランダムフィールドとしてモデル化）が脈波伝播および反射に与える役割を調査すること。
• 流入条件と動脈剛性の組み合わせた不確実性が、収縮期圧および脈波反射の大きさに与える影響を評価すること。
• 臨床応用およびデータ収集戦略における低次元モデルの信頼性に関する知見を提供すること。
• 今後のより複雑な心臓モデルとの統合を支援するため、変動の主な要因を特定すること。

提案手法

• 55本の動脈を含む低次元1次元流体-構造相互作用モデルを用いて、全身動脈ネットワークにおける脈波伝播をシミュレートする。
• 心拍数、平均心拍出量、最大血流速度に一様分布を用いたランダム変数を用いて、流入境界条件を確率的にモデル化する。
• 大動脈剛性は、生理的不均一性を反映するための所定の空間相関構造を持つ一般化された Stationary ランダムフィールドとして表現する。
• 脈波圧および波反射の大きさの統計的モーメント（平均、標準偏差）を効率的に計算するために、ストキャスティックなスパース擬スペクトル法を採用する。
• 動脈樹全体における出力ばらつきに寄与する主要なパrameterを特定するために感度分析を実施する。
• 入力不確実性と出力との間の統計的相関を分析し、パrameter間の相互作用および応答の局在化を理解する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 心拍数、平均心拍出量、最大血流速度の不確実性が、動脈ネットワークにおける収縮期圧および波反射にどのように影響を与えるか？
• RQ2 ランダムフィールドとしてモデル化された空間的に不均一な大動脈剛性が、脈波伝播および反射ダイナミクスに与える影響は何か？
• RQ3 大動脈剛性の不確実性を組み込むことで、心拍出量パラメータに対する血行動態的応答の感受度はどのように変化するか？
• RQ4 動脈樹のどの部位で、波反射の大きさおよび収縮期圧のばらつきが入力不確実性に対して最も感受性を示すか？
• RQ5 波の捕獲現象は、分岐ネットワークにおける不確実性効果の空間的分布をどのように調節するか？

主な発見

• 検討された範囲における心拍数の変動は、近位大動脈および上肢における収縮期圧および波反射の大きさに強く影響する。
• 最大血流速度のばらつきは、遠位部および下位大動脈にやや影響を及ぼすが、遠位部の波反射にほとんど影響しない。
• 連続的ランダムフィールドとしてモデル化された大動脈剛性の不確実性は、システム全体の応答ばらつきを増大させるとともに、ネットワーク全体でパrametric感受度の再マップを引き起こす。
• 遠位大動脈および末梢領域では、波反射の大きさの感受度が心拍数支配から、中波長の剛性フラクチュエーションに支配されるものにシフトする。
• 長波長の剛性フラクチュエーションは、その空間的起源から離れた場所での波反射に主に影響を及ぼすが、短波長のフラクチュエーションは局所的効果を示し、より遠位部ではその影響が弱まる。
• 上肢では、左腕への4つの分岐経路と右腕への3つの分岐経路という構造的差異に起因し、統計的応答に顕著な左右非対称性が観察された。これは、このネットワークトポロジーにおいて以前に報告されていなかった特徴である。