Impact of uncertainties in cardiac mechanics simulations
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFJF |
Texto Completo: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12129 |
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. |
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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.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.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorengUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)Programa de Pós-graduação em Modelagem ComputacionalUFJFBrasilICE – Instituto de Ciências ExatasAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOModelagem mecânica do coraçãoQuantificação de incertezasFormulação do lagrangiano aumentadoPrecondicionadoresCardiac mechanicsUncertainty quantificationAugmented lagrangian formulationPreconditionersImpact of uncertainties in cardiac mechanics simulationsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFJFinstname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)instacron:UFJFORIGINALjoventinodeoliveiracampos.pdfjoventinodeoliveiracampos.pdfPDF/Aapplication/pdf13146986https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/12129/2/joventinodeoliveiracampos.pdfc6d2ae7f44affc0fda600b398b25d870MD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/12129/3/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/12129/4/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD54TEXTjoventinodeoliveiracampos.pdf.txtjoventinodeoliveiracampos.pdf.txtExtracted texttext/plain246265https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/12129/5/joventinodeoliveiracampos.pdf.txtc8b7023d83d623d32f4859b0a97ddbbfMD55THUMBNAILjoventinodeoliveiracampos.pdf.jpgjoventinodeoliveiracampos.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1166https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/12129/6/joventinodeoliveiracampos.pdf.jpg8d8f705abd23f70b35b852d52b823934MD56ufjf/121292021-01-07 04:08:05.34oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/12129Tk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufjf.br/oai/requestopendoar:2021-01-07T06:08:05Repositório Institucional da UFJF - Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)false |
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