[논문 리뷰] Abaqus/Standard-based quantification of human cardiac mechanical properties

Martin Genet, Lik Chuan Lee외 2명|arXiv (Cornell University)|2016. 02. 19.

Elasticity and Material Modeling참고 문헌 18인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 자기공명영상(MRI) 기반 개인화와 NL-Opt 기반 이중 매개변수 최적화를 활용하여 수축성 심장 조직 물성 특성을 정량화하는, Abaqus/Standard 기반의 환자 특화 심장 좌심실 기계적 거동 모델링을 위한 계산 파이프라인을 제시한다. 이 방법은 완전히 암시적이고 고정밀도 시뮬레이션을 가능하게 하며, 개인화된 심부전 치료 계획 수립에 필수적인 정확한 환자 특화 기계적 물성 특성 식별을 제공한다.

ABSTRACT

Computational modeling can provide critical insight into existing and potential new surgical procedures, medical or minimally-invasive treatments for heart failure, one of the leading causes of deaths in the world that has reached epidemic proportions. In this paper, we present our Abaqus/Standard-based pipeline to create subject-specific left ventricular models. We first review our generic left ventricular model, and then the personalization process based on magnetic resonance images. Identification of subject-specific cardiac material properties is done by coupling Abaqus/Standard to the python optimization library NL-Opt. Compared to previous studies from our group, the emphasis is here on the fully implicit solving of the model, and the two-parameter optimization of the passive cardiac material properties.

연구 동기 및 목표

• 인간 좌심실 기계적 거동을 위한 강력하고 환자 특화된 계산 프레임워크 개발.
• 심장 조직의 정확한 환자 특화 수축성 기계적 물성 특성 식별 과제 해결.
• Abaqus/Standard에서 완전히 암시적 해법을 적용하여 시뮬레이션 정밀도 향상.
• 파이썬 기반 최적화 라이브러리(NL-Opt)를 활용한 수축성 심장 조직 물성 특성의 이중 매개변수 최적화 기능 제공.

제안 방법

• 기본 개인화 기반으로 Abaqus/Standard에서 일반적인 좌심실 유한요소 모델 개발.
• 환자 특화 자기공명영상(MRI) 데이터를 활용한 이미지 기반 모델 개인화.
• 파이썬 인터페이스 내 NL-Opt를 활용한 수축성 심장 조직 물성 특성에 대한 이중 매개변수 최적화 프레임워크 구현.
• Abaqus/Standard와 NL-Opt를 연계하여 시뮬레이션된 변형 데이터와 측정된 데이터 간의 차이를 반복적으로 최소화.
• 비선형 기계 문제의 해법에서 수치적 안정성과 정확도를 확보하기 위해 완전히 암시적 시간 적분 사용.
• 수축성 심장 조직 거동을 표현하기 위해 초탄성 구성 모델 적용.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 Abaqus/Standard를 활용하여 MRI 데이터에서 효율적으로 환자 특화 좌심실 모델을 생성할 수 있는가?
• RQ2 인간 심장 조직의 수축성 기계적 물성 특성을 환자 특화 방식으로 최적화하는 데 가장 적합한 접근은 무엇인가?
• RQ3 완전히 암시적 해법은 명시적 방법 대비 심장 기계적 시뮬레이션의 정확도와 안정성에 어떻게 기여하는가?
• RQ4 제한된 실험 데이터를 바탕으로 한 이중 매개변수 최적화 프레임워크가 기계적 특성을 얼마나 정확하게 정량화할 수 있는가?
• RQ5 Abaqus/Standard와 NL-Opt의 통합은 신뢰성 있고 재현 가능한 물성 특성 식별을 가능하게 하는가?

주요 결과

• MRI 유도 데이터를 활용하여 높은 기하학적 정밀도를 확보한 환자 특화 좌심실 모델을 성공적으로 생성하였다.
• 이중 매개변수 최적화 과정을 통해 수축성 기계적 물성 특성이 정확하게 식별되었으며, 모델-환자 데이터 일치도가 향상되었다.
• Abaqus/Standard에서의 완전한 암시적 해법은 큰 변형을 포함한 시뮬레이션 동안 수치적 안정성과 수렴성을 향상시켰다.
• NL-Opt와 Abaqus/Standard의 통합은 역매개변수 식별을 위한 강력하고 효율적인 최적화 프레임워크를 제공하였다.
• 이 방법은 환자 특화 심장 모델링 응용 분야에서 재현 가능성과 확장성을 입증하였다.
• 환자 특화 기계적 거동 정량화를 통해 심부전 개인화 치료 계획 수립을 위한 기반을 마련하였다.