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Clase: Tese
Título : Impact of uncertainties in cardiac mechanics simulations
Autor(es): Campos, Joventino de Oliveira
Orientador: Rocha, Bernardo Martins
Co-orientador: Santos, Rodrigo Weber dos
Co-orientador: Sundnes, Joakim
Miembros Examinadores: Sepúlveda, Daniel Esteban Hurtado
Miembros Examinadores: Bastos, Flávia de Souza
Miembros Examinadores: Barra, Luis Paulo da Silva
Miembros Examinadores: Oliveira, Rafael Sachetto
Resumo: A modelagem da mecânica cardíaca tem levado a descobertas interessantes, porém este continua sendo um problema complexo e de alta demanda computacional, especialmente em modelos eletromecânicos fortemente acoplados. O tecido cardíaco é geralmente considerado como um material hiperelástico, quase incompressível e ortotrópico, fatores que dificultam a solução numérica do modelo. Neste trabalho, melhorias foram realizadas em um simulador da mecânica cardíaca para tratar tais problemas numéricos de forma mais eficiente. Com este simulador mais eficiente foi possível tratar problemas que demandam de um maior esfoço computacional, como as análises de sensibilidade e quantificação de incertezas, onde várias simulações precisam ser realizadas. Este tipo de análise tem sido tópico de interesse científico para avaliar a possibilidade de usar simulações personalizadas por paciente em aplicações clínicas. Porém, estas simulações ainda são problemas desafiadores, por causa da grande variabilidade biológica entre pacientes e das incertezas em medidas experimentais e em representações geométricas do coração. Devido a estas incertezas em entradas do modelo, é difícil definir um modelo confiável que possa ser usado em aplicações clínicas. Estudos recentes têm se voltado à investigação de como estas incertezas podem influenciar no resultado de simulações e, consequentemente, descobrir como tornar os modelos mais confiáveis. Então, o presente trabalho quantifica incertezas nas geometrias usadas nas simulações para investigar como quantidades de interesse da mecânica cardíaca podem ser afetadas. A abordagem do polinômio caos é utilizada para a quantificação de incertezas em geometrias do ventrículo esquerdo submetidas a simulações da mecânica cardíaca. Inicialmente, as análises foram realizadas usando geometrias simplificadas em simulações da fase de preenchimento ventricular e, posteriormente, análises de quantificação de incertezas em geometrias mais realísticas submetidas a simulações do ciclo cardíaco completo são realizadas.
Resumen : Modeling the mechanics of the heart have led to considerable insights, but it still representes a complex and demanding computational problem, especially in a strongly coupled electromechanical setting. Passive cardiac tissue is commonly modeled as a hyperelastic, near-incompressible and orthotropic material, which are properties very challenging for the numerical solution of the model. In particular, near-incompressibility is known to cause numerical issues. In this work, some improvements were done in a cardiac mechanics simulator in order to be more efficient in the treatment of these numerical issues. With the improved solver for cardiac mechanics, it was possible to run problems with higher computational cost, such as sensitivity and uncertainty quantification analyses. This type of analysis has been a topic of scientific interest to assess the possibility of translating patient-specific simulations to clinical applications. However, personalized simulations are still challenging problems, because of the wide biological variability among patients, the uncertainties in experimental measurements and in the geometric representation of the heart. Due to these uncertainties in model inputs, it is difficult to define a reliable model that can be translated to clinical applications. Recent studies have focused on quantifying uncertainties for cardiac models in order to investigate how they can influence simulation results and, consequently, how we can make the models more reliable. Then, the present work also quantifies how uncertainties in the geometry can impact in quantities of interest from cardiac mechanics. The polynomial chaos approach was used to quantify uncertainties in geometries of the left ventricle during cardiac mechanics simulations. Initially, we performed some studies using simplified geometries during ventricular filling phase simulations and, after, we quantify uncertainties in more realistic geometries during the full cardiac cycle.
Palabras clave : Modelagem mecânica do coração
Quantificação de incertezas
Formulação do lagrangiano aumentado
Precondicionadores
Cardiac mechanics
Uncertainty quantification
Augmented lagrangian formulation
Preconditioners
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: eng
País: Brasil
Editorial : Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Sigla de la Instituición: UFJF
Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
Programa: Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
Clase de Acesso: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
Licenças Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
URI : https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12129
Fecha de publicación : 25-nov-2019
Aparece en las colecciones: Doutorado em Modelagem Computacional (Teses)



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