論文の概要: Wall Shear Stress Estimation in Abdominal Aortic Aneurysms: Towards Generalisable Neural Surrogate Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22817v1
- Date: Wed, 30 Jul 2025 16:32:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.334309
- Title: Wall Shear Stress Estimation in Abdominal Aortic Aneurysms: Towards Generalisable Neural Surrogate Models
- Title（参考訳）: 腹部大動脈瘤における壁面せん断応力の推定 : 一般化可能なニューラルサロゲートモデルに向けて
- Authors: Patryk Rygiel, Julian Suk, Christoph Brune, Kak Khee Yeung, Jelmer M. Wolterink,
- Abstract要約: 腹部大動脈瘤 (AAA) は腹部大動脈の病的拡張であり,破裂に伴う死亡リスクが高い。
本研究では,AAA患者の血行動態を推定するための幾何学的深層学習手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2742404315918923
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Abdominal aortic aneurysms (AAAs) are pathologic dilatations of the abdominal aorta posing a high fatality risk upon rupture. Studying AAA progression and rupture risk often involves in-silico blood flow modelling with computational fluid dynamics (CFD) and extraction of hemodynamic factors like time-averaged wall shear stress (TAWSS) or oscillatory shear index (OSI). However, CFD simulations are known to be computationally demanding. Hence, in recent years, geometric deep learning methods, operating directly on 3D shapes, have been proposed as compelling surrogates, estimating hemodynamic parameters in just a few seconds. In this work, we propose a geometric deep learning approach to estimating hemodynamics in AAA patients, and study its generalisability to common factors of real-world variation. We propose an E(3)-equivariant deep learning model utilising novel robust geometrical descriptors and projective geometric algebra. Our model is trained to estimate transient WSS using a dataset of CT scans of 100 AAA patients, from which lumen geometries are extracted and reference CFD simulations with varying boundary conditions are obtained. Results show that the model generalizes well within the distribution, as well as to the external test set. Moreover, the model can accurately estimate hemodynamics across geometry remodelling and changes in boundary conditions. Furthermore, we find that a trained model can be applied to different artery tree topologies, where new and unseen branches are added during inference. Finally, we find that the model is to a large extent agnostic to mesh resolution. These results show the accuracy and generalisation of the proposed model, and highlight its potential to contribute to hemodynamic parameter estimation in clinical practice.
- Abstract（参考訳）: 腹部大動脈瘤 (AAA) は腹部大動脈の病的拡張であり,破裂に伴う死亡リスクが高い。
AAAの進行と破裂リスクの研究は、しばしば計算流体力学(CFD)を用いてシリコン内血流をモデル化し、平均壁せん断応力(TAWSS)や振動せん断指数(OSI)のような血液力学的因子を抽出する。
しかし、CFDシミュレーションは計算的に要求されることが知られている。
そのため、近年では3次元形状を直接操作する幾何学的深層学習法が説得力のある代理として提案され、数秒で血行動態パラメータを推定している。
本研究では,AAA患者の血行動態を推定するための幾何学的深層学習手法を提案する。
本稿では,新しい頑健な幾何学的記述子と射影幾何学的代数を応用したE(3)同変深層学習モデルを提案する。
本研究では,100人のAAA患者のCTスキャンデータを用いて一過性のWSSを推定する訓練を行った。
結果は, モデルが分布内だけでなく, 外部テストセットにもよく一般化されることを示す。
さらに、幾何学的リモデリングと境界条件の変化による血行動態を正確に推定することができる。
さらに,新しい枝と見えない枝が推論中に付加され,異なる枝のトポロジーに訓練されたモデルを適用できることが判明した。
最後に、メッシュ解像度に大きく依存しないモデルがあることが分かる。
これらの結果は,提案モデルの精度と一般化を示し,臨床実習における血行動態パラメーター推定に寄与する可能性を強調した。
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