Implementazione di un algoritmo elastostatico inverso con linearizzazione esatta per determinare la geometria vascolare scarica

In the field of biomechanics of the cardiovascular system it is necessary to know patient-specific geometries of the anatomical structures analyzed. However, the patient-specific models are generated using medical images obtained through diagnostic imaging techniques (such as CT), in which the vascular tissue is subjected to pressure: it is therefore in a pre-stressed (deformed) state . The identification of the undeformed zero-pressure geometry (with no pressure loads applied) through the resolution of the so-called inverse problem allows a more accurate risk assessment, for example in surgical procedures, as well as a more accurate estimate of the performance of any implantable devices. This work focuses on the presentation of the aforementioned field of study and the problems to be faced and solved in order to reach the objective of the work, which can be identified in the most precise and efficient modeling of the zero pressure configuration, in order to obtain the effective distribution of stresses to which the anatomical structure is subjected in vivo.

Negli studi nel campo della biomeccanica del sistema cardiovascolare risulta necessario conoscere geometrie paziente-specifiche delle strutture anatomiche in analisi. Tuttavia, i modelli paziente-specifici sono generati a partire dalle immagini mediche ottenute tramite tecniche di imaging diagnostico (come ad esempio la TAC), in cui il tessuto vascolare è sottoposto a pressione: si trova, quindi, in uno stato (deformato) di sforzo iniziale. L'identificazione della geometria (indeformata) a pressione zero (priva di carichi pressori) attraverso la risoluzione del cosiddetto problema inverso consente una più accurata valutazione dei rischi, ad esempio, in procedure chirurgiche, oltre ad una stima più accurata delle prestazioni di eventuali dispositivi impiantati. Questo lavoro si concentra sulla presentazione del suddetto ambito di studio e delle problematiche da affrontare e risolvere per giungere all’obiettivo del lavoro, che può essere identificato nella quanto più precisa ed efficiente modellazione della configurazione a zero pressione, al fine di ricavare l’effettiva distribuzione degli sforzi alla quale è soggetta la struttura anatomica in vivo.