Bayesエンコーダ-復号器代理を用いた大動脈壁と不確実性定量化における不均一性の確率的モデリング【JST・京大機械翻訳】

Ranftl Sascha; Rolf-Pissarczyk Malte; Wolkerstorfer Gloria; Pepe Antonio; Egger Jan; von der Linden Wolfgang; Holzapfel Gerhard A.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209202776079 整理番号：22P0292856

Bayesエンコーダ-復号器代理を用いた大動脈壁と不確実性定量化における不均一性の確率的モデリング【JST・京大機械翻訳】

Stochastic Modeling of Inhomogeneities in the Aortic Wall and Uncertainty Quantification using a Bayesian Encoder-Decoder Surrogate

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発行年： 2022年02月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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大動脈壁の不均一性は局所ストレス蓄積をもたらし,おそらく解離を開始する。多くの場合,剥離または弾性線維の消失のような病理学的変化からの解離の結果がある。しかし,健康な大動脈壁でさえ固有の不均一微細構造を有することが示された。大動脈の若干の部分は,病理学的変化による不均一性の発生に特に影響を受けやすいが,大動脈壁における分布およびサイズ,形状および型のような空間範囲は予測が困難である。この観察によって動機づけられて,確率的構成モデルを用いて,解剖大動脈壁における弾性繊維劣化の不均一分布を記述した。この目的のために,劣化した弾性繊維の確率的分布をモデル化するランダム場実現を,非等距離格子上で発生させた。次に,ランダム場は,有限要素(FE)法で解決された,病理学的大動脈壁の単軸伸長試験のための入力として機能する。解剖した大動脈壁の微細構造を含めるために,以前の研究で開発した構成モデルを適用し,また,ラメラ間弾性繊維の劣化をモデル化するためのアプローチも含めた。次に,この確率的構成モデルによる出力応力分布の不確実性を評価するために,畳み込みニューラルネットワーク,特にBayes符号器デコーダを,FE解析から得られた出力応力分布にランダム入力場を写像する代理モデルとして用いた。その結果,ニューラルネットワークはFE解析の応力分布を予測でき,計算時間を著しく低減することが分かった。さらに,それは大動脈壁内の臨界応力を超える確率を提供し,剥離または致命的破裂の予測を可能にする。【JST・京大機械翻訳】

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循環系の基礎医学 , 循環系モデル , 循環系の疾患

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