A model of the cardiovascular system coupling cell, hemodynamics and autonomic nervecontrol function is proposed for analyzing heart mechanics. We developed a comprehensive cardiovascular model with multi-physics and multi-scale characteristics that simulates the physiological events from membrane excitation of a cardiac cell to contraction of the human heart and systemic blood circulation and ultimately to autonomic nerve control. Using this model, we delineatedthe cellular mechanism of heart contractility mediated by nerve control function. To verify the integrated method, we simulated a 10% hemorrhage, which involves cardiac cell mechanics, circulatory hemodynamics, and nerve control function. The computed and experimental results were compared. Using this methodology, the state of cardiac contractility, influenced by diverse properties such as the afterload and nerve control systems, is easily assessed in an integrated manner.
본 연구에서는 슬라이딩 모드를 전기유압식 심실보조기의 직류모터제어기의 속도와 위치제어에 적용하였다. 슬라이딩 모드 컨트롤은 가변구조시스템(varaiable sturucture system)의 일종으로 적절한 내부스위칭 논리를 갖는 연속적인 부시스템(subsystem)의 모임으로 구성된다는 접에서 고정된 제어구조를 갖는 일반적인 제어시스템과 다르다. 이 시스템은 불연속적인 동적시스템이나 시변적인 요소를 갖는 시스템등에서 사용되고 있다. 이 논문에서는 슬라이딩 모드 제어를 적용하여 좌심실보조기를 제어하는 경우에 넓은 작동범위에서도 시스템이 안정적이며 혈류역학적인 외란에 대해서도 기준입력에 대한 속도의 추종이 잘 이루어지는지의 여부를 실제의 구현에 앞서 컴퓨터모델을 통해 검증하고 문제점들을 조사하였다.
혈관에 흐르는 혈류 속도의 측정은 혈압 및 심박수와 관련된 혈류의 역학적 변화를 관찰하는 데 있어서 주로 사용되는 방법 중의 하나이다. 이 혈류 속도는 일반적으로 도플러 효과에 의하여 주파수가 변화하는 현상을 이용하여 추정하게 된다. 그런데 기존의 주파수 추정 방법들은 시불변 시스템을 가정하고 있지만 실제 혈관 속은 혈구가 일정하지 않은 속도를 갖는 시변 시스템이라 할 수 있기 때문에 이러한 시변 특성이 강한 경우 기존의 방법을 이용하게 되면 그 성능이 저하되는 경향을 보인다. 또 피시험자의 몸 상태에 따라서 서로 다른 주파수 변화 추이를 보이므로 하나의 고정 변수로써 최적화된 성능을 기대하기도 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 시변 시스템에서 좋은 성능을 갖는 가변 망각 인자(variable forgetting factor, VFF)를 사용한 순환적인 완전 최소 자승법(recursive total least squares, RTLS) 기법을 이용한 주파수 추정 방법을 제안한다. RTLS란 TLS 기법을 순차적으로 계산하는 방법으로 시변 적응력을 향상시키는 방법이다. 또한 이 기법에 가변 망각 인자(VFF)를 적용시키는 것은 시변 시스템에서 외부적인 변화에 대하여 좀더 효율적으로 대응할 수 있기 위함이다. 기존의 방법과 성능 비교를 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며 그 결과 시변 시스템에서 본 논문에서 제안한 VFF를 이 용한 RTLS 기법이 보다 향상된 성능을 가지고 있음을 확인 할 수 있었다.
뇌혈관 질환의 발생 및 진행 기작을 이해하고 그 질환의 조기진단과 진행예측을 위해서는 경동맥 분지에서의 혈류역학 정보가 매우 중요하다. 본 논문에서는 정상인 경동맥 분지 탄성 모형 혈관과 생체 외 돼지혈액을 이용하여 모의박동 혈액 순환 시스템을 구축하여 혈류를 조절하면서 혈관과 혈액의 초음파 영상을 내부 압력과 시간 동기화하여 측정하였다. 박동 펌프의 박동률이 분당 20회, 40회, 60회(r/min)일 때의 초음파 영상의 에코 값, 혈류속도, 혈관 벽의 움직임, 혈압을 펌프의 5주기 동안 평균하여 한 주기의 데이터를 추출하였다. 결과로 박동률이 20 r/min, 40 r/min, 60 r/min일때 수축기 최고 혈류 속도는 각각 20 cm/s, 25 cm/s, 40 cm/s, 혈압 차는 각각 30 mmHg, 70 mmHg, 85 mmHg, 동맥벽은 각각 0.05 mm, 0.15 mm, 0.25 mm로 확장 하였다. 에코의 주기적 변화는 혈류속도와 압력과는 시간 지연이 있었으며 20 r/min에서는 변화량이 최소였다. 이러한 시간 동기화된 인자들의 주기적 변화는 전산혈류역학 실험의 정확한 입력정보와 검증을 위한 중요한 정보이며 경동맥 협착 질환의 발생 및 진행 기작을 밝히는데도 유용한 정보를 제공할 것이다.
In this study, we developed a whole cardiovascular system model combined with a Laplace heart based on the numerical cardiac cell model and a detailed arterial network structure. The present model incorporates the Laplace heart model and pulmonary model using the lumped parameter model with the distributed arterial system model. The Laplace heart plays a role of the pump consisted of the atrium and ventricle. We applied a cellular contraction model modulated by calcium concentration and action potential in the single cell. The numerical arterial model is based upon a numerical solution of the one-dimensional momentum equations and continuity equation of flow and vessel wall motion in a geometrically accurate branching network of the arterial system including energy losses at bifurcations. For validation of the present method, the computed pressure waves are compared with the existing experimental observations. Using the cell-system-arterial network combined model, the pathophysiological events from cells to arterial network are delineated.
본 연구에서는 심장의 세포 변화에서부터 혈류 순환의 시스템 변화까지 일련의 과정을 시뮬레이션 할 수 있는 통합모델을 개발하였다. 본 통합 모델을 이용하여 대동맥의 탄성도 변화 따른 Pulse Wave Velocity를 추정하였으며 심근의 수축 Mechanics의 변화를 시뮬레이션 하였다. 심장은 단순한 구 형상으로 모델링 되었다. 특히 동맥순환의 특성인 Wave propagation 과 Wave deflection의 현상을 모델링하기 위해 기존 모델에서 사용된 동맥계 순환 모델을 수정하였다. 즉 기존의 동맥 모델을 1차원의 운동방정식과 연속방정식을 기반으로 하는 Distributed arterial model로 대체하였다. Distributed arterial model은 혈액의 점성에 의한 에너지 손실, 혈관의 점탄성 효과 그리고 분지 되는 혈관에서의 에너지 손실을 포함하는 정교한 동맥 순환 모델이다. 정교한 동맥계 순환 모델의 동맥 탄성도 값을 조절함으로써 탄성도 변화에 대한 PWV를 계산 할 수 있었다. 이러한 수치적 방법을 사용하여 노화에 따른 동맥벽 탄성도의 저하가 심근세포의 Cross-bridge 동역학에 미치는 영향을 시뮬레이션 하였다.
본 연구는 찜질 자극이 국소 통증을 완화시킬 뿐만 아니라 편두통과 같은 만성 질환의 통증 완화에 효과적으로 애용되고 있는 이유에 대한 근거를 혈류 역학적인 측면에서 고찰하고자 한다. 이를 위해 찜질 자극에 의한 자극 부위에서의 국소 혈류 변화가 일어나는 것을 관측하고, 이를 통해 두개 내 외부의 혈액 순환에 어떠한 변화를 야기하는지를 정상인 피험자 (n=8, 평균나이: $32.13{\pm}4.61$) 를 대상으로 자기공명영상 시스템을 이용하여 관측하였다. 국소 혈류변화는 찜질 자극에 의한 피부 색깔 및 온도 변화를 통하여 관측하고자 하였고, 두개 내 외부 혈관의 자극에 따른 변화를 자기공명혈관조영술을 통해 관측하고 영상을 분석하여 비교하고자 하였다. 찜질 자극 전 $36.4^{\circ}C$에서 자극 15분 후 $36.7^{\circ}C$, 그리고 자극 30분 후 $37.1^{\circ}C$ 로 피부온도가 상승한 것으로 나타났으며, 찜질 자극이 시작되는 시점과 자극 30분 후의 혈관 영상 분석 결과를 살펴보면 두개 내부 혈관에서는 유의한 변화를 보이지 않은 반면, 두개 외부 혈관에서는 찜질 자극 후 상당한 혈류 신호의 변화를 보여주었다(+38.8%). 결과에서 보듯이 찜질 자극 부위의 이러한 국소 온도의 변화와 두개 외의 혈류의 변화를 통하여 찜질 자극이 국소적으로는 근육 통증 및 편두통과 같은 만성질환의 통증을 완화시키는 효과를 발휘하고 더 나아가 혈액 순환을 촉진시키는 작용을 통하여 전신에 미치는 결림 현상 및 통증의 완화에 실질적으로 효과를 보일 수 있게 되는 것으로 사료된다.
미병의 예방과 관리의 중요성이 거론되고 있으나, 미병에 대한 분류나 진단을 위한 확고한 근거가 미약한 상황으로서 미병 진단 인자 분류를 위한 생리시스템 모델 개발이 필요한 시점이다. 본 연구의 목적은 개발한 생리학적 모델이 미병 단계를 구별하는데 효과 및 유용성이 있는지를 임상 검증하기 위하여 생리학적 모델 인공지능 시뮬레이션을 개발하고자 함이다. 인공지능 계산은 3층으로 구성된 네트워크를 이용하였으며 각 층은 30개의 neuron들로 구성하였다. 인공지능망의 입력 값은 나이, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 심박수 값 (입력 값 4개)이고 출력 값은 혈관 저항값인 Ra이다. 머신러닝 차수를 높이면서 인공지능을 사용하지 않은 생리적 모델로부터 도출된 결과와 인공지능을 통하여 계산된 결과를 비교하였다. 개발된 인공지능계산을 이용한 생리시스템 모델은 대량의 표본집단에서 임상 검증에 기여할 것이다.
이동 작동기형 인공 심장의 원격 모니터링을 위한 시스템을 설계, 구현하였다 동물 실험이나 환자에의 임상 실험 후 인공 심장 동작 상황에 대한 원격 모니터링은 필수적이다. 본 논문에서는 담당자가 환자로부터 멀리 떨어진 곳에 있을 때에도 인터넷을 통해 간편하게 인공 심장의 동작 상황과 혈류역학 정보를 확인할 수 있는 시스템을 제안하여 그 성능을 확인하였다. 기존의 시스템과 쉽게 연결하여 사용할 수 있도록. 또 쉬운 관리와 기능 향상을 위하여 COM(Component Object Model) 기술 기반의 콤포넌트 모듈로 데이터 전송 부분을 구현하였고. 범용의 브라우저를 이용하여 인터넷에 연결, 확인토록 자바 애플릿을 이용하여 실행되도록 하였다. 또한 정해진 룰에 따라 판단하여 인공 심장의 이상 동작시 관리자에게 알려주도록 하였다. 구현된 시스템을 1개월 이상 생존하는 동물에 적용하여 본 결과 아무런 문제없이 정상 동작함을 확인하였다.
A new multi-scale simulation model is proposed to analyze heart mechanics. Electrophysiology of a cardiac cell is numerically approximated using the previous model of human ventricular myocyte. The ion transports across cell membrane initiated by action potential induce an excitation-contraction mechanism in the cell via cross bridge dynamics. Negroni and Lascano model (NL model) is employed to calculate the tension of cross bridge which is closely related to the ion dynamics in cytoplasm. To convert the tension on cell level into contraction force of cardiac muscle, we introduce a simple geometric model of ventricle with a thin-walled hemispheric shape. It is assumed that cardiac tissue is composed of a set of cardiac myocytes and its orientation on the hemispheric surface of ventricle remains constant everywhere in the domain. Application of Laplace law to the ventricle model enables us to determine the ventricular pressure that induces blood circulation in a body. A lumped parameter model with 7 compartments is utilized to describe the systemic circulation interacting with the cardiac cell mechanism via NL model and Laplace law. Numerical simulation shows that the ion transports in cell level eventually generate blood hemodynamics on system level via cross bridge dynamics and Laplace law. Computational results using the present multi-scale model are well compared with the existing ones. Especially it is shown that the typical characteristics of heart mechanics, such as pressure volume relation, stroke volume and ejection fraction, can be generated by the present multi-scale cardiovascular model, covering from cardiac cells to circulation system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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