14.01.21 | Математические модели в областях, близких к реальной анатомии. Часть 2

Докладчик: Василевский Юрий Викторович, ИВМ РАН, заместитель директора, Сеченовский университет, заведующий лаборатории и заведующий кафедры, МФТИ, заведующий кафедры
Аннотация. Математическое моделирование физиологических процессов в областях, близких к реальной анатомии, остается сложной задачей. Реалистичные расчетные геометрии, отражающие анатомическую структуру, важны как для пациент-ориентированных моделей, так и для фантомных моделей. Многие биомедицинские приложения основаны на персонализированной трехмерной реконструкции частей тела или всего тела человека, представленных медицинскими изображениями. Для таких приложений важными являются как уравнения модели и методы их приближенного решения, так и расчетные области и сетки. В докладе мы рассмотрим методологию построения персонализированных математических моделей для нескольких медицинских приложений: моделирование электроимпедансной диагностики, моделирование ультразвуковой диагностики, оценка гемодинамической значимости стенозов коронарных артерий, моделирование кровотока в левом желудочке сердца, моделирование закрытия реконструированного аортального клапана. Доклад представляет результаты, полученные в группе, состоящей из исследователей ИВМ РАН, МФТИ, Сеченовского Университета.

Mathematical modeling for real human anatomy. Part 2
Speaker: Yuri Vassilevski, INM RAS, deputy director, Sechenov University, head of laboratory and head of department, MIPT, head of department
Annotation. Mathematical modeling of physiological processes in domains close to real human anatomy remains a challenge. Realistic geometry that reflects an anatomical structure is important for both patient-oriented models and phantom models. Many biomedical applications are based on personalized 3D reconstruction of parts of the human body or the entire body represented by medical images. For such applications, the model equations and methods of their approximate solution, computational domains and grids are equally important. In the lecture, we will consider a methodology for building personalized mathematical models for several medical applications: modeling of electrical impedance diagnostics, modeling of ultrasound diagnostics, assessment of the hemodynamic significance of coronary artery stenosis, modeling blood flow in the left ventricle of the heart, modeling the closure of the reconstructed aortic valve. We present results obtained in a group consisting of researchers from the INM RAS, MIPT, and Sechenov University.