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Direct parameter identification in a model of the cardiovascular system

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Academic year: 2021

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Texte intégral

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A.  Pironet

1

,  P.C.  Dauby

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,  T.  Desaive

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University  of  Liège  (ULg),  GIGA-­‐Cardiovascular  Sciences,  Liège,  Belgium  

DIRECT  PARAMETER  IDENTIFICATION    

IN  A  MODEL  OF  THE  CARDIOVASCULAR  SYSTEM  

IntroducAon  

Methods  

•  Parameter  idenAficaAon  is  crucial  if  models  are  to  be  used  to  track  an  individual  paAent’s  condiAon.  

•  In   cardiovascular   system   modeling,   model-­‐dependent   iden,fica,on   methods   can   find   the   best   set   of   parameters,  whereas  in  general  nonlinear  regression  methods  cannot*.  

•  In  this  work,  a  model-­‐dependent  method  is  developed  which  allows  compuAng  model  parameters  without   requiring  any  model  simulaAon.  

Ppu   Plv,  Vlv   LV   Elv   Rmt   Pao,  Vao   Aorta   Eao   Rav   Pvc   Rsys   Model  outputs:  

•  leO  ventricle  pressure  Plv(t),   •  aorAc  pressure  Pao(t),   •  stroke  volume  SV,  

Lumped  model  of  the  leK  ventricle  (LV)  and  systemic  circulaNon*   Model  inputs:  LV  driver  funcAon  e(t),  heart  rate  HR  

EquaNons  for  direct   parameter  computaNon:  

•  opening  Ame  of  the  mitral  valve  tMVO,   •  closing  Ame  of  the  mitral  valve  tMVC,   •  opening  Ame  of  the  aorAc  valve  tAVO,   •  closing  Ame  of  the  aorAc  valve  tAVC.  

Results  

•  The  equaAons  permit  us  to  directly  and  exactly  retrieve  model  parameters  without  any  model  simulaAon.   •  This  work  proves  that  the  model  is  structurally  globally  idenNfiable  from  the  selected  model  outputs.   •  Finding  bounds  on  the  equaAons  provides  physiological  limits  on  the  parameter  values.  

Reference  

*Hann,  C.  E.  et  al.  Unique  parameter   idenAficaAon   for   cardiac   diagnosis   in   criAcal   care   using   minimal   data   sets.  

Comput   Methods   Programs   Biomed,  

99(1),  75-­‐87,  2010.     •  This   method   is   not   clinically   applicable   as   it   relies   on   ventricular  

pressure,  which  is  not  available  in  a  clinical  se]ng.  

•  This  invasive  measurement  can  easily  be  replaced  by  the  result  of   model  simulaAons,  implying  iteraAons  of  the  method*.  

This  work  was  financially  supported  by  the  FederaAon  Wallonia-­‐ Brussels  (AcAons  de  Recherches  Concertées).  

Conclusion  

Acknowledgments  

A.Pironet@ulg.ac.be  

Contact  

Pulmonary  

vein   Mitral  valve   AorAc  valve   resistance  Systemic   Vena   cava   Ppu=Plv(tMVO) =Plv(tMVC) Rmt= RtMVC tMVOPpu Plv(t)dt SV Rav= RtAVC tAVOPlv(t) Pao(t)dt SV Rsys= ¯ Pao Pvc HR·SV Eao= Rsys tAVO tAVCln ✓ Pmaxao Pvc Pmin ao Pvc ◆ Elv= 1 SV ✓ Pao(tAVO) e(tAVO) Pao(tAVC) e(tAVC) ◆ 1

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