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心血管血液动力学的多水平和多重不确定性量化。 (英语) Zbl 1442.76162号

摘要:由于大量不确定输入和真实三维模拟的巨大计算成本,心血管建模中不确定性量化的标准方法面临挑战。我们提出了一种有效的不确定性量化框架,利用多级多理想蒙特卡罗(MLMF)估计器来提高感兴趣的血液动力学量的准确性,同时保持合理的计算成本。这是通过利用三种心血管模型可信度来实现的,每种模型都具有不同的空间分辨率,以严格量化血流动力学输出的可变性。我们使用两个低维模型(零维和一维)来构造几个不同的估计量。我们的目标是调查并比较由这两种低维模型替代方案和我们的高保真三维模型组合而成的估计器的效率。我们在主动脉和冠状动脉解剖的健康和疾病模型上演示了该框架,包括材料属性和边界条件参数的不确定性。我们的目标是证明,对于这种应用,可以通过使用MLMF范式来加速估计量的收敛。因此,我们将我们的方法与单保真度蒙特卡罗估值器和仅基于三维模拟但利用多个空间分辨率的多级蒙特卡罗方法进行了比较。我们证明,使用MLMF估计量可以显著降低总计算成本,降幅约为10到100倍。我们还研究了健康与疾病模型中MLMF估计量的不同性质,以及全局与局部感兴趣量。正如预期的那样,出口压力和流量等全局量比局部量(如与壁面剪应力相关的量)减少得更多,因为后者更依赖于最高保真度模型评估。同样,健康模型比患病模型显示出更大的减少。在所有情况下,我们的工作流程将Dakota的MLMF估计器与SimVascular心血管建模框架相结合,使得不确定性量化对于有限的计算预算是可行的。

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76Z05个 生理流量
92立方米 生理流量
76M10个 有限元方法在流体力学问题中的应用
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