Estimação de parâmetros de um modelo 1D do sistema cardiovascular usando Otimização Bayesiana

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Mussolin, Diovana de Oliveira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Laboratório Nacional de Computação Científica
• Palavras-chave em Português: Hemodinâmica computacional; Otimização Bayesiana; Estimação de parâmetros.; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: https://tede.lncc.br/handle/tede/400

A aplicação da hemodinâmica computacional, como ferramenta na tomada de decisões na prática médica, depende da adaptação dos modelos físicos que descrevem o escoamento sanguíneo às características fisiológicas de cada paciente. Neste trabalho, abordamos a calibração de um modelo unidimensional do sistema cardiovascular humano, denominado modelo ADAN86, utilizando técnicas de Otimização Bayesiana para a estimação dos parâmetros físicos e geométricos em pacientes sintéticos e reais, cujos dados foram obtidos através de exames de ultrassom e cateterismo. O processo de otimização é conduzido no domínio da frequência, em vez de utilizar o domínio temporal. Essa abordagem, apresenta duas motivações principais: (i) atua como regularizador diante de ruídos inerentes aos aparelhos de medição e falta de sincronização entre as medidas, e (ii) minimiza as discrepâncias entre as principais características das formas de onda preditas pelo modelo e as medidas. É importante destacar que os cenários apresentados aqui procuram reproduzir situações encontradas na prática médica, em que as medidas dos pacientes são limitadas. O objetivo é estabelecer uma metodologia viável para a estimação de parâmetros envolvidos na modelagem do sistema cardiovascular, e compreender o impacto destes perante informações de vazão e pressão aferidos em pacientes específicos. Os resultados iniciais deste trabalho demonstram a eficácia da combinação da Otimização Bayesiana com o modelo ADAN86 na seleção dos parâmetros físicos e geométricos em cenários realistas em termos de informações disponíveis.