[論文レビュー] The effects of clinically-derived parametric data uncertainty in patient-specific coronary simulations with deformable walls

Jongmin Seo, Daniele E. Schiavazzi+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 20, 2019

Coronary Interventions and Diagnostics参考文献 88被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、臨床的データから得られた主要な血行動態的および機械的パrameterを用いて、変形可能な壁を有する患者特異的冠動脈シミュレーションにおける不確実性を定量的に評価した。入力圧力および心筋内圧が血流、壁せんぱく応力、変形に顕著に影響することを示し、マルチウェーブレット確率的展開法がモンテカルロ法、準モンテカルロ法、確率的コロケーション法よりも収束性および精度に優れていることを明らかにした。

ABSTRACT

Cardiovascular simulations are increasingly used for non-invasive diagnosis of cardiovascular disease, to guide treatment decisions, and in the design of medical devices. Quantitative assessment of the variability of simulation outputs due to input uncertainty is a key step toward further integration of cardiovascular simulations in the clinical workflow. In this study, we present uncertainty quantification in computational models of the coronary circulation to investigate the effect of uncertain parameters, including coronary pressure waveform, intramyocardial pressure, morphometry exponent, and the vascular wall Young's modulus. We employ a left coronary artery model with deformable vessel walls, simulated via an ALE framework for FSI, with a prescribed inlet pressure and open-loop lumped parameter network outlet boundary conditions. Stochastic modeling of the uncertain inputs is determined from intra-coronary catheterization data or gathered from the literature. Uncertainty propagation is performed using several approaches including Monte Carlo, Quasi MC, stochastic collocation, and multiwavelet stochastic expansion. Variabilities in QoI, including branch pressure, flow, wall shear stress, and wall deformation are assessed. We find that uncertainty in inlet pressures and intramyocardial pressures significantly affect all resulting QoIs, while uncertainty in elastic modulus only affects the mechanical response of the vascular wall. Variability in the morphometry exponent has little effect on coronary hemodynamics or wall mechanics. Finally, we compare convergence behaviors of statistics of QoIs using several uncertainty propagation methods. From the simulation results, we conclude that the multi-wavelet stochastic expansion shows superior accuracy and performance against Quasi Monte Carlo and stochastic collocation methods.

研究の動機と目的

• 臨床的データから得られるパrameterの不確実性が、患者特異的冠動脈血行動態および壁力学に与える影響を評価すること。
• モンテカルロ法、準モンテカルロ法、確率的コロケーション法、マルチウェーブレット確率的展開法といった複数の不確実性伝搬手法が、複雑な3次元流体構造挙動モデルにおいてどのように性能を発揮するかを評価すること。
• 入力パラメータ（例：圧力、縦弾性係数、形態学的指数）のうち、血流、壁せんぱく応力、変形といったシミュレーション出力に顕著に影響を与えるものかどうかを特定すること。
• 変形可能な壁を有する現実的で計算コストの高い心血管シミュレーションにおける不確実性評価手法のベンチマークを提供すること。

提案手法

• 任意ラグランジュアン（ALE）フレームワークを用いて、変形可能な壁を有する3次元左冠動脈モデルを構築し、流体構造挙動を解析した。
• 生理的血行動態を再現するために、所定の入口圧力とオープンループ等価集中パラメータネットワーク境界条件を適用した。
• 不確実な入力（入口圧力、心筋内圧、形態学的指数、壁の縦弾性係数）の確率的分布を、臨床的カテーテル検査データおよび既存の文献から取得した。
• 4つの不確実性伝搬手法（モンテカルロ法、準モンテカルロ法、確率的コロケーション法、マルチウェーブレット確率的展開法）を用いた。
• 収束性および精度を比較するために、3つの解析的ベンチマーク問題と1つの患者特異的冠動脈モデルを用いて不確実性伝搬を実施した。
• 注目すべき主要な量（分岐圧、血流、壁せんぱく応力、壁変形）のばらつきを定量的に評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 入口圧力、心筋内圧、形態学的指数、壁の縦弾性係数といった臨床的データから得られるパラメータの不確実性が、患者特異的モデルにおける冠動脈血行動態および壁力学にどのように影響を与えるか？
• RQ2 モンテカルロ法、準モンテカルロ法、確率的コロケーション法、マルチウェーブレット確率的展開法の中から、複雑な3次元流体構造挙動シミュレーションにおける統計モーメントの推定において、最も正確かつ効率的な手法はどれか？
• RQ3 滑らかでない応答表面において、これらの手法の収束特性は、特に高次元パラメータ空間においてどのように異なるか？
• RQ4 壁せんぱく応力や変形といった血行動態的および機械的出力のばらつきに寄与する各不確実パラメータの相対的寄与度はどの程度か？

主な発見

• 入口圧力および心筋内圧の不確実性が、分岐圧、血流、壁せんぱく応力、壁変形といったすべての注目すべき量に顕著に影響を与える。
• 壁の縦弾性係数の不確実性は、主に機械的応答に影響を与えるが、血流や圧力といった血行動態的出力にはほとんど影響しない。
• 下流抵抗の分配に用いられる形態学的指数のばらつきは、冠動脈血行動態または壁力学に顕著な影響を及ぼさない。
• マルチウェーブレット確率的展開法は、準モンテカルロ法および確率的コロケーション法よりも優れた収束性および精度を示したが、特に50サンプル未満の低サンプル数でも顕著であった。
• 確率的コロケーション法は、標準偏差を正確に推定するためには高いメッシュ細分化が必要であり、特に非滑らかでない応答表面において顕著であった。
• 準モンテカルロ法は収束が遅く、壁せんぱく応力および壁変形の推定値が不正確であったが、マルチウェーブレット手法は精度および収束速度の両面で最も優れた全体的な性能を示した。