論文の概要: Data-driven reduced-order modelling for blood flow simulations with geometry-informed snapshots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11006v3
• Date: Sat, 21 Oct 2023 17:44:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 13:35:34.113819
• Title: Data-driven reduced-order modelling for blood flow simulations with geometry-informed snapshots
• Title（参考訳）: 幾何変形スナップショットを用いた血流シミュレーションのためのデータ駆動低次モデル
• Authors: Dongwei Ye, Valeria Krzhizhanovskaya, Alfons G. Hoekstra
• Abstract要約: 類似しているが異なる領域における血流シミュレーションの効率的な予測法として,データ駆動サロゲートモデルを提案する。 幾何パラメータに対する非侵入的還元次数モデルが適切な分解を用いて構築される。 ラジアル基底関数補間器は、縮小順序モデルの縮小係数を予測するために訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parametric reduced-order modelling often serves as a surrogate method for hemodynamics simulations to improve the computational efficiency in many-query scenarios or to perform real-time simulations. However, the snapshots of the method require to be collected from the same discretisation, which is a straightforward process for physical parameters, but becomes challenging for geometrical problems, especially for those domains featuring unparameterised and unique shapes, e.g. patient-specific geometries. In this work, a data-driven surrogate model is proposed for the efficient prediction of blood flow simulations on similar but distinct domains. The proposed surrogate model leverages group surface registration to parameterise those shapes and formulates corresponding hemodynamics information into geometry-informed snapshots by the diffeomorphisms constructed between a reference domain and original domains. A non-intrusive reduced-order model for geometrical parameters is subsequently constructed using proper orthogonal decomposition, and a radial basis function interpolator is trained for predicting the reduced coefficients of the reduced-order model based on compressed geometrical parameters of the shape. Two examples of blood flowing through a stenosis and a bifurcation are presented and analysed. The proposed surrogate model demonstrates its accuracy and efficiency in hemodynamics prediction and shows its potential application toward real-time simulation or uncertainty quantification for complex patient-specific scenarios.
• Abstract（参考訳）: パラメトリックな還元次モデリングは、多値シナリオの計算効率を改善するために、あるいはリアルタイムシミュレーションを実行するために、しばしば血行力学シミュレーションの代理的な手法として機能する。 しかし、この方法のスナップショットは、物理的パラメータの単純なプロセスである同じ離散化から収集する必要があるが、特に、患者固有のジオメトリのような、非パラメータ化とユニークな形状を持つ領域において、幾何学的問題では困難になる。 本研究では,類似する異なる領域における血流シミュレーションの効率的な予測のために,データ駆動サーロゲートモデルを提案する。 提案したサロゲートモデルでは群表面の登録を利用してそれらの形状とそれに対応する公式を基準領域と原領域の間に構築された微分同相写像によって幾何学的インフォームドスナップショットにパラメータ化する。 その後、適切な直交分解を用いて幾何学的パラメータの非侵入的還元次数モデルを構築し、形状の圧縮幾何学的パラメータに基づく還元次モデルの還元係数を予測するために放射状基底関数補間器を訓練する。 狭窄と分岐を流れる血液の2つの例を提示し、分析する。 提案するサーロゲートモデルは,血行動態予測の精度と効率を示し,複雑な患者特有のシナリオに対するリアルタイムシミュレーションや不確実性定量化への可能性を示す。

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