Defesa de Dissertação de Mestrado: Estimação de parâmetros de um modelo 1D do sistema cardiovascular usando otimização bayesiana

Orientadores:
Pablo Javier Blanco - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Luis Alonso Mansilla Alvarez - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Banca Examinadora:
Pablo Javier Blanco - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC (presidente)
Regina Célia Cerqueira de Almeida - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Rodrigo Weber dos Santos - Universidade Federal de Juiz de Fora - UFJF

Suplentes:
Antônio André Novotny - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Helcio Rangel Barreto Orlande - UFRJ - Departamento/Programa de Engenharia Mecânica - POLI/COPPE

Resumo:

A aplicação da hemodinâmica computaci onal, como ferramenta na tomada de decisões na prática médica, depende da adaptação dos modelos físicos que descrevem o escoamento sanguíneo às características fisiológicas de cada paciente. Neste trabalho, abordamos a calibração de um modelo unidimensional do sistema cardiovascular humano, denominado ADAN86, utilizando técnicas de otimização bayesiana para a estimação de parâmetros físicos e geométricos em pacientes sintéticos e reais, cujos dados foram obtidos através de exames de ultrassom e cateterismo. O processo de otimização é conduzido no domínio da frequência, minimizando as discrepâncias entre as principais características das formas de onda preditas e medidas pelo modelo. O objetivo é estabelecer uma metodologia viável para a estimação de parâmetros envolvidos na modelagem do sistema cardiovascular, e compreender o impacto destes perante informações de vazão e pressão aferidos em pacientes específicos.