An Optimization Framework to Personalize Passive Cardiac Mechanics

要約

パーソナライズされた心臓力学モデリングは、健康状態や疾患における心臓機能のバイオメカニクスを理解し、治療計画を支援するための強力なツールである。しかし、現在のモデルは、単一の心位相で取得された医用画像を使用することに制限されており、多くの場合、動的画像取得の処理への適用が制限されている。本研究では、時間依存の医用画像データを用いて心臓組織の受動的力学特性を推定するための逆有限要素解析（iFEA）フレームワークを導入する。このiFEAフレームワークは、新しい入れ子式最適化スキームに依存しており、外側の反復では従来の最適化手法を利用して画像データに適合する材料パラメータを最適に近似し、内側の反復では拡張Sellierのアルゴリズムを利用して応力のない基準配置を推定する。受動的な力学的挙動の特徴付けに焦点を当て、このフレームワークは、心筋力学をシミュレートするために、構造ベースの異方性超弾性構成モデルと生理学的に適切な境界条件を採用している。支配方程式である非線形エラストダイナミクス方程式を解くために安定化変分マルチスケール定式化を用いており、心臓力学への応用を検証している。このフレームワークは、健常人と3人の閉塞性肥大型心筋症（HOCM）患者の心臓位相分解CT画像から得られた二心室と左心房の心筋モデルでテストされた。最適化手法の選択や、繊維方向パラメータ、メッシュサイズ、最適化のための初期パラメータ、最適材料パラメータへの摂動を含むその他の数値設定の影響を、厳密な感度解析を用いて評価した。現在のiFEAの性能は、単相画像取得に一般的に使用される、仮定されたべき乗則に基づく圧力-体積関係と比較される。

要約(オリジナル)

Personalized cardiac mechanics modeling is a powerful tool for understanding the biomechanics of cardiac function in health and disease and assisting in treatment planning. However, current models are limited to using medical images acquired at a single cardiac phase, often limiting their applicability for processing dynamic image acquisitions. This study introduces an inverse finite element analysis (iFEA) framework to estimate the passive mechanical properties of cardiac tissue using time-dependent medical image data. The iFEA framework relies on a novel nested optimization scheme, in which the outer iterations utilize a traditional optimization method to best approximate material parameters that fit image data, while the inner iterations employ an augmented Sellier’s algorithm to estimate the stress-free reference configuration. With a focus on characterizing the passive mechanical behavior, the framework employs structurally based anisotropic hyperelastic constitutive models and physiologically relevant boundary conditions to simulate myocardial mechanics. We use a stabilized variational multiscale formulation for solving the governing nonlinear elastodynamics equations, verified for cardiac mechanics applications. The framework is tested in myocardium models of biventricle and left atrium derived from cardiac phase-resolved computed tomographic (CT) images of a healthy subject and three patients with hypertrophic obstructive cardiomyopathy (HOCM). The impact of the choice of optimization methods and other numerical settings, including fiber direction parameters, mesh size, initial parameters for optimization, and perturbations to optimal material parameters, is assessed using a rigorous sensitivity analysis. The performance of the current iFEA is compared against an assumed power-law-based pressure-volume relation, typically used for single-phase image acquisition.

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