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J-GLOBAL ID：202202290166158465   整理番号：22A0858848

in situ圧力センサによる人工弁モニタリング:教師付き学習を用いたin silico概念評価【JST・京大機械翻訳】

Prosthetic Valve Monitoring viaIn Situ Pressure Sensors: In Silico Concept Evaluation using Supervised Learning

著者 (5件)： Bailoor Shantanu (Department of Mechanical Engineering, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA) ,  Seo Jung-Hee (Department of Mechanical Engineering, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA) ,  Dasi Lakshmi (Department of Biomedical Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Schena Stefano (Division of Cardiac Surgery, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  Mittal Rajat (Department of Mechanical Engineering, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA)
資料名： Cardiovascular Engineering and Technology  (Cardiovascular Engineering and Technology)
巻： 13  号： 1  ページ： 90-103  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4138A  ISSN： 1869-4098  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:経カテーテル大動脈弁置換術(TAVR)を受けている患者は,小葉血栓症関連合併症を予防するための弁補綴の連続的,縦断的モニタリングから利益を得ることができる。弁ステントに包埋されたマイクロセンサからの圧力測定を用いるTAVに対する新規で非侵襲的で非毒性の弁モニタリング技術の計算概念実証研究を提示した。データ駆動解析を行って,個々の小葉における減少した移動性を検出するのに必要な信号処理と機械学習を決定した。方法:健常および狭窄弁を有する上行大動脈モデルにおける経弁膜血流における血流力学差を記述するため,直接数値シミュレーションを用いた。デカルト格子流ソルバと縮小次数バルブモデルは,それぞれ血流と小葉運動の複雑な動力学をシミュレートする。2方向流体-構造相互作用結合を,鋭い界面浸漬境界法を用いて達成した。【結果】21シミュレーションのデータセットから,著者らは,減少した移動性を有する小葉が,特に大動脈洞から洞管接合部(STJ)まで広がる領域で,それらの近傍における大きな非対称圧力変動をもたらすことを示す。ステント表面上の洞とSTJ圧力測定を,個々の小葉状態に相関させることにより,線形分類器アルゴリズムを訓練した。アルゴリズムは個々の小葉機能不全の前向き検出に対して>90%の精度を示した。結論:TAVステント上で,2つの離散圧力測定のみを用いて,個々の小葉状態が正確に予測できることを示した。このようなセンサ化TAVシステムは,人工弁機能不全の安全で安価な検出を可能にする。Copyright Biomedical Engineering Society 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  界面 ,  シミュレーション ,  安全性 ,  信号処理 ,  血栓症 ,  血流 ,  非対称性 ,  圧力変動 ,  機能障害 ,  *人工弁 ,  合併症 ,  ステント
準シソーラス用語： Valsalva洞 ,  経カテーテル大動脈弁留置術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 血行動態 ,  大動脈弁狭窄症 ,  教師付き学習 ,  リーフレット運動の減少

分類 (1件)： 循環系疾患の外科療法  (GJ05030X)

タイトルに関連する用語 (6件)： 圧力センサ ,  人工弁 ,  モニタリング ,  教師付き学習 ,  概念 ,  評価