論文の概要: Machine Learning based Extraction of Boundary Conditions from Doppler Echo Images for Patient Specific Coarctation of the Aorta: Computational Fluid Dynamics Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09139v1
• Date: Mon, 19 Sep 2022 16:00:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 20:23:39.639558
• Title: Machine Learning based Extraction of Boundary Conditions from Doppler Echo Images for Patient Specific Coarctation of the Aorta: Computational Fluid Dynamics Study
• Title（参考訳）: 超音波ドップラー画像からの機械学習による大動脈特定結節領域の境界条件抽出:計算流体力学による検討
• Authors: Vincent Milimo Masilokwa Punabantu, Malebogo Ngoepe, Amit Kumar Mishra, Thomas Aldersley, John Lawrenson, Liesl Zulke
• Abstract要約: 本研究では,ドップラー心エコー画像から境界条件(BC)を求める機械学習(ML)手法の応用について検討する。 提案手法は,MLとCFDを組み合わせて,関心領域内のヘモダイナミックフローをモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Purpose- Coarctation of the Aorta (CoA) patient-specific computational fluid dynamics (CFD) studies in resource constrained settings are limited by the available imaging modalities for geometry and velocity data acquisition. Doppler echocardiography has been seen as a suitable velocity acquisition modality due to its higher availability and safety. This study aimed to investigate the application of classical machine learning (ML) methods to create an adequate and robust approach for obtaining boundary conditions (BCs) from Doppler Echocardiography images, for haemodynamic modeling using CFD. Methods- Our proposed approach combines ML and CFD to model haemodynamic flow within the region of interest. With the key feature of the approach being the use of ML models to calibrate the inlet and outlet boundary conditions (BCs) of the CFD model. The key input variable for the ML model was the patients heart rate as this was the parameter that varied in time across the measured vessels within the study. ANSYS Fluent was used for the CFD component of the study whilst the scikit-learn python library was used for the ML component. Results- We validated our approach against a real clinical case of severe CoA before intervention. The maximum coarctation velocity of our simulations were compared to the measured maximum coarctation velocity obtained from the patient whose geometry is used within the study. Of the 5 ML models used to obtain BCs the top model was within 5\% of the measured maximum coarctation velocity. Conclusion- The framework demonstrated that it was capable of taking variations of the patients heart rate between measurements into account. Thus, enabling the calculation of BCs that were physiologically realistic when the heart rate was scaled across each vessel whilst providing a reasonably accurate solution.
• Abstract（参考訳）: 資源制約条件におけるAorta (CoA) 患者固有の計算流体力学(CFD) 研究の目的-幾何および速度データ取得のための画像モダリティによって制限される。 ドップラー心エコー法はその高可用性と安全性のために、適切な速度獲得モードと見なされている。 本研究では,従来の機械学習(ML)手法を用いてドップラー心エコー画像から境界条件(BC)を抽出し,CFDを用いた血行動態モデリングを行う手法を提案する。 提案手法は, ml と cfd を組み合わせることで, 関心領域内の流れをモデル化する。 アプローチの重要な特徴は、MLモデルを使用してCFDモデルの入口および出口境界条件(BC)を校正することである。 mlモデルの主要な入力変数は患者の心拍数であり、これは研究内の測定された血管をまたいで時間的に変化するパラメータであった。 ANSYS FluentはCFD成分として,Scikit-Lern pythonライブラリはML成分として用いられた。 結果- 介入前の重篤なCoA症例に対するアプローチを検証した。 シミュレーションで得られた最大凝固速度を, 幾何学的手法を用いた患者から得られた最大凝固速度と比較した。 BCの取得に使用された5つのMLモデルのうち、最上位モデルは最大弧速度の5倍以内であった。 結語-この枠組みは、測定値間での患者の心拍数の変化を考慮に入れることができることを示した。 したがって、心臓の速度が各血管にまたがってスケールされたときに生理的に現実的なBCの計算を可能にし、合理的に正確な解が得られる。

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