Multi-fidelity Fluid-Structure Interaction다중충실도 유체-구조 연성
We develop efficient multi-fidelity fluid-structure interaction modeling frameworks for pulsatile blood flow in deformable biological tissues. Our approach couples 1D deformable flow with 3D tissue mechanics, achieving computational cost reductions of 9–46x compared to full 3D analysis while maintaining less than 2% pressure error.변형 가능한 생체 조직 내 박동성 혈류를 위한 효율적인 다중충실도 유체-구조 연성 모델링 프레임워크를 개발합니다. 1D 변형 유동과 3D 조직 역학을 결합하여 전체 3D 분석 대비 9–46배의 계산 비용 절감을 달성하면서 2% 미만의 압력 오차를 유지합니다.
Multiscale Transport Modeling멀티스케일 전달 모델링
We develop frameworks combining one-dimensional vessel flow equations with three-dimensional tissue domains for heat and mass transport, capturing vessel-tissue interactions more effectively than homogeneous models. This multiscale approach enables simulation of mass and heat transfer across tissue structures at varying spatial scales.열 및 물질 전달을 위해 1차원 혈관 유동 방정식과 3차원 조직 영역을 결합하는 프레임워크를 개발하여, 균일 모델보다 효과적으로 혈관-조직 상호작용을 포착합니다. 이 멀티스케일 접근법은 다양한 공간 스케일에서 조직 구조의 물질 및 열 전달 시뮬레이션을 가능하게 합니다.
Reduced-Order Models & Uncertainty Quantification축소차수 모델 및 불확실성 정량화
We develop one-dimensional reduced-order models for pulsatile blood flow calibrated from minimal 3D CFD simulations while preserving geometry-dependent hemodynamics. We also apply sensitivity analysis to identify key factors affecting fractional flow reserve assessment, demonstrating that FFR variability increases systematically as stenosis severity increases.기하학적 의존 혈류역학을 보존하면서 최소한의 3D CFD 시뮬레이션으로 보정된 박동성 혈류를 위한 1차원 축소차수 모델을 개발합니다. 또한 민감도 분석을 적용하여 분획혈류예비력 평가에 영향을 미치는 주요 요인을 규명하며, 협착 심각도가 증가함에 따라 FFR 변동성이 체계적으로 증가함을 입증합니다.
Cerebrovascular Autoregulation뇌혈관 자동조절
We develop computational models integrating arterial and venous networks with perfusion domains to simulate posture-dependent cerebrovascular hemodynamics and autoregulatory coupling. Our physiologic model examines the coupled effects of aortic pressure, body posture, and vessel wall stiffness on brain blood flow across varying conditions.동맥 및 정맥 네트워크와 관류 영역을 통합한 전산 모델을 개발하여 자세 의존적 뇌혈관 혈류역학과 자동조절 결합을 시뮬레이션합니다. 다양한 조건에서 대동맥 압력, 신체 자세, 혈관벽 강성의 결합 효과가 뇌혈류에 미치는 영향을 연구합니다.
Vascular Rupture Risk & Compression Therapy혈관 파열 위험 및 압박 치료
We develop stress-to-strength ratio metrics integrating pulsatile loading and material fatigue to assess abdominal aortic aneurysm rupture susceptibility, improving prediction compared to conventional metrics. We also employ multi-fidelity frameworks to evaluate intermittent pneumatic compression effects on venous hemodynamics, finding that compression pressure and hold duration are the primary determinants of hemodynamic response.박동성 하중과 재료 피로를 통합하는 응력-강도 비율 지표를 개발하여 복부대동맥류 파열 위험성을 기존 지표보다 정확하게 평가합니다. 또한 다중충실도 프레임워크를 활용하여 간헐적 공압 압박이 정맥 혈류역학에 미치는 영향을 평가하며, 압박 압력과 유지 시간이 혈류역학적 반응의 주요 결정 요인임을 규명합니다.
Patient-Specific Vascular Modeling & Perfusion환자 맞춤형 혈관 모델링 및 관류
We generate patient-specific cardiac vascular networks using hybrid image-based and synthetic geometric models, and perform perfusion simulation using realistically generated synthetic trees for healthy and stroke patients. Our multiscale modeling demonstrates vasodilation as the dominant compensatory mechanism for tissue perfusion under ischemic conditions.하이브리드 영상 기반 및 합성 기하학적 모델을 사용하여 환자 맞춤형 심장 혈관 네트워크를 생성하고, 건강인과 뇌졸중 환자를 위한 사실적 합성 트리를 활용한 관류 시뮬레이션을 수행합니다. 멀티스케일 모델링을 통해 허혈 조건에서 혈관 확장이 조직 관류의 주요 보상 메커니즘임을 입증합니다.