抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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疾患メカニズムおよび治療結果と密接に関連するWillis(CoW)の円における側副循環は,1次元ゼロ次元血流力学シミュレーションを用いて効果的に調査できる。全心血管系がシミュレーションで考慮されるので,局所動脈変化の全身効果を捉え,生物学的現象を反映する側副循環を再現する。シミュレーションは,臨床データを組み込むことにより,患者特異的条件下で臨床的に関連する血液動態量の迅速な評価を促進する。患者特異的シミュレーションの間,信頼できる結果を得るために,シミュレーション量に対する臨床データの不確実性の影響を定量化する必要がある。しかし,不確実性定量化(UQ)は時間がかかり,計算的に高価であるため,時間感受性臨床応用における実用化は,非現実的と考えられている。したがって,シミュレーションデータを用いた機械学習に基づく代理モデルを構築した。モデルは,数ミリ秒のCoWの流量と圧力を正確に予測した。この短縮計算時間は,単一CPUコア上で数分間で100000予測のUQ実行を可能にし,GPU上では1分以下であった。側副循環が適切に機能しない場合,頸動脈狭窄手術後に発生する生命を脅かす状態である脳過潅流(CH)のリスクを予測するためにUQを行った。動脈直径,狭窄パラメータ,および患者臨床データを用いて測定した流量の不確実性を考慮して,CHの尺度であるCoWにおける術後流量増加の統計を予測した。感度解析を行い,流量増加に対する各不確実パラメータの影響を明らかにした。結果は,CHが,2つの条件が同時に満たされたときに起こったことを示した:重度の狭窄と小さな直径の動脈が,狭窄側の大脳動脈への側副経路として役立った。これらの知見は,側副流とCHの間の関係に関して脳循環の生物学的側面を明らかにする。結論:Author Sampleebral動脈は,頸動脈狭窄の場合の血液供給の代替経路を提供するリング様ネットワークを生成する。この側副循環は,狭窄患者における脳卒中および治療転帰の潜在的リスクと密接に関連している。この研究では,患者の臨床データを組み入れた血流シミュレーションを用い,個々の患者の脳循環を明らかにする方法を提案した。著者らのアプローチの重要な特徴は,患者条件の不確実性を考慮して,シミュレーションを用いて異なる出力の確率を得る能力である。この能力は信頼できる結果を得るために必須であるが,プロセスは時間がかかり,多くのコンピュータ資源を必要とする。この問題を,従来のシミュレーションよりも43000倍速い予測を行うために,機械学習との血流シミュレーションを結合することによって,この問題を解いた。狭窄の3人の患者で手術後の脳循環を予測するために提案した方法を適用し,この方法がデスクトップコンピュータでもリアルタイムで手術リスクをほぼ評価できることを検証した。さらに,この方法を用いて得られた広範な予測結果(各患者の100000例)は,側副循環と生命を脅かす外科的転帰の間の関係を明らかにした。【JST・京大機械翻訳】
