AI‐Powered Multimodal Modeling of Personalized Hemodynamics in Aortic Stenosis
Rattachement africain : gb, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Aortic stenosis (AS) is the most common valvular heart disease in developed countries. High-fidelity preclinical models can improve AS management by enabling therapeutic innovation, early diagnosis, and tailored treatment planning. However, their use is currently limited by complex workflows necessitating lengthy expert-driven manual operations. Here, we propose an AI-powered computational framework for accelerated and democratized patient-specific modeling of AS hemodynamics from computed tomography (CT). First, we demonstrate that the automated meshing algorithms can generate task-ready geometries for both computational and benchtop simulations with higher accuracy and 100 times faster than existing approaches. Then, we show that the approach can be integrated with fluid-structure interaction and soft robotics models to accurately recapitulate a broad spectrum of clinical hemodynamic measurements of diverse AS patients. The efficiency and reliability of these algorithms make them an ideal complementary tool for personalized high-fidelity modeling of AS biomechanics, hemodynamics, and treatment planning.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- AI‐Powered Multimodal Modeling of Personalized Hemodynamics in Aortic Stenosis
- Date Crossref
- 12/12/2024
- Éditeur
- Wiley
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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University of Southampton Institute for Life Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Massachusetts Institute of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Yale University Departments of Biomedical Engineering and Radiology & pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Harvard University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Palo Alto University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Stanford University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Cleveland Clinic Department of Biomedical Engineering pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Innovation Research Center pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Cleveland State University Department of Chemical and Biomedical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Hartford Hospital Interventional Cardiology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Hartford Financial Services (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Cleveland Clinic Lerner College of Medicine pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
Institute for Life Sciences — University of Southampton, Massachusetts Institute of Technology et Departments of Biomedical Engineering and Radiology & — Yale University, avec 9 autres affiliations.
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