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문제 정의
- 본 연구에서는 심근의 수축을 모델링 하기 위하여 TNNP 모델[4]에 NL 모델[5]을 결합하였다. 심방세포는 Nygren 모델[6]을 사용하였으며 심실 모델과 같은 방법으로 NL 모델을 적용하였다.
- 이전 연구에서는 심실세포 모델과 수축모델과 통합하였다[2]. 본 연구에서는 심장의 기능을 분석하기 위하여 세포를 기반으로 하는 Laplace heart에 자율조절 신경모델을 결합하고 혈류역학적 심혈관 모델에 통합하였다. 심근 세포의 컴퓨터 시뮬레이션의 접근은 Nygren[6]과 ten Tusscher[4]에 의해 전기생리학적으로 모델링된 인간의 수치적 심방세포와 심실세포 모델에 기반한다.
- 실제 지오메트리를 가진 4×4×4 mm 조직 모델의 경우 한번의 수축 계산시간은 43시간이 걸리지만 본 연구의 시뮬레이션 시간은 1ms 이만으로 소요된다. 심근 세포와 신경계 모델 사이의 관계를 모델링 하기 위하여 본 연구에서는 LCC 와 SERCA의 증가로 모델링 하였다. LCC와 SERCA에 대한 gain value는 실험적인 데이터를 통하여서 계산되었고 10% 혈액이 유출되었을 경우 심박동수와 대동맥 압력의 변화를 계산 하였다.
가설 설정
- 심장은 Laplace heart로 가정함으로써 세포와 신경계와의 복잡함을 단순화 시켰다. Laplace heart로 가정은 계산속도를 향상 시켰다. 실제 지오메트리를 가진 4×4×4 mm 조직 모델의 경우 한번의 수축 계산시간은 43시간이 걸리지만 본 연구의 시뮬레이션 시간은 1ms 이만으로 소요된다.
- 이전 연구에서는 세포모델은 심실 모델로만 구성이 되어 있었지만 Nygren모델을 추가 하여 심방 모델을 추가 하였다. 심장은 Laplace heart로 가정함으로써 세포와 신경계와의 복잡함을 단순화 시켰다. Laplace heart로 가정은 계산속도를 향상 시켰다.
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