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Bioengineering

सिलिको में कार्डियोवैस्कुलर रोग के लिए नैदानिक परीक्षण

Published: May 27, 2022 doi: 10.3791/63573
Automatic Translation
1,2, 2,3, 1,2, 2,3, 1,2, 2,3, 1,4, 1,5
1Bioengineering Research and Development Center BioIRC, 2Faculty of Engineering, University of Kragujevac, 3Institute for Information Technology, University of Kragujevac, 4Faculty of Science, University of Kragujevac, 5Serbian Academy of Science and Arts

Summary

यह प्रोटोकॉल हृदय के बहु-स्तरीय इलेक्ट्रोमैकेनिकल मॉडल को लागू करके रोगी-विशिष्ट अल्ट्रासाउंड छवियों से बाएं वेंट्रिकल के पैरामीट्रिक मॉडल को स्वचालित रूप से उत्पन्न करने के लिए SILICOFCM प्लेटफॉर्म के वर्कफ़्लो को प्रदर्शित करता है। यह मंच सिलिको नैदानिक परीक्षणों में सक्षम बनाता है जिसका उद्देश्य वास्तविक नैदानिक परीक्षणों को कम करना और सकारात्मक चिकित्सीय परिणामों को अधिकतम करना है।

Abstract

SILICOFCM परियोजना का उद्देश्य मुख्य रूप से पारिवारिक कार्डियोमायोपैथी (FCM) के सिलिको नैदानिक परीक्षणों के लिए एक कम्प्यूटेशनल प्लेटफॉर्म विकसित करना है। मंच की अनूठी विशेषता रोगी-विशिष्ट जैविक, आनुवंशिक और नैदानिक इमेजिंग डेटा का एकीकरण है। मंच सकारात्मक चिकित्सीय परिणामों को अधिकतम करने के लिए चिकित्सा उपचार के परीक्षण और अनुकूलन की अनुमति देता है। इस प्रकार, प्रतिकूल प्रभाव और नशीली दवाओं के इंटरैक्शन से बचा जा सकता है, अचानक कार्डियक मृत्यु को रोका जा सकता है, और दवा उपचार शुरू होने और वांछित परिणाम के बीच के समय को कम किया जा सकता है। यह लेख हृदय के इलेक्ट्रोमैकेनिकल मॉडल को लागू करके रोगी-विशिष्ट अल्ट्रासाउंड छवियों से स्वचालित रूप से उत्पन्न बाएं वेंट्रिकल का एक पैरामीट्रिक मॉडल प्रस्तुत करता है। दवा प्रभाव को इनलेट और आउटलेट प्रवाह, ईसीजी माप और हृदय की मांसपेशियों के गुणों के लिए कैल्शियम फ़ंक्शन के लिए विशिष्ट सीमा स्थितियों के माध्यम से निर्धारित किया गया था। रोगियों से आनुवंशिक डेटा को वेंट्रिकल दीवार की भौतिक संपत्ति के माध्यम से शामिल किया गया था। एपिकल व्यू विश्लेषण में पहले से प्रशिक्षित यू-नेट फ्रेमवर्क का उपयोग करके बाएं वेंट्रिकल को विभाजित करना और डायस्टोलिक और सिस्टोलिक चक्र में बाएं वेंट्रिकल की लंबाई के आधार पर सीमावर्ती आयत की गणना करना शामिल है। एम-मोड दृश्य विश्लेषण में एम-मोड दृश्य में बाएं वेंट्रिकल के विशिष्ट क्षेत्रों की सीमा शामिल है। बाएं वेंट्रिकल के आयामों को निकालने के बाद, जाल विकल्पों के आधार पर एक परिमित तत्व जाल उत्पन्न किया गया था, और उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए इनलेट और आउटलेट वेगों के साथ एक परिमित तत्व विश्लेषण सिमुलेशन चलाया गया था। उपयोगकर्ता सीधे मंच पर विभिन्न सिमुलेशन परिणामों जैसे दबाव-मात्रा, दबाव-तनाव और मायोकार्डियल कार्य-समय आरेखों के साथ-साथ विस्थापन, दबाव, वेग और कतरनी तनाव जैसे विभिन्न क्षेत्रों के एनिमेशन की कल्पना कर सकते हैं।

Introduction

हाल के वर्षों में सूचना प्रौद्योगिकियों, सिमुलेशन सॉफ्टवेयर पैकेज और चिकित्सा उपकरणों का तेजी से विकास बड़ी मात्रा में नैदानिक जानकारी एकत्र करने का अवसर प्रदान करता है। इसलिए, उपलब्ध डेटा की प्रचुरता से विशिष्ट जानकारी को संसाधित करने के लिए व्यापक और विस्तृत कम्प्यूटेशनल टूल बनाना आवश्यक हो गया है।

चिकित्सकों के दृष्टिकोण से, रोग की प्रगति, चिकित्सीय प्रतिक्रियाओं और भविष्य के जोखिमों का अनुमान लगाने के लिए एक विशिष्ट रोगी में "सामान्य" बनाम "असामान्य" फेनोटाइप को अलग करना सर्वोपरि महत्व का है। हाल के कम्प्यूटेशनल मॉडल ने हाइपरट्रॉफिक (एचसीएम) और पतला (डीसीएम) कार्डियोमायोपैथी1 में हृदय की मांसपेशियों के व्यवहार की एकीकृत समझ में काफी सुधार किया है। पूरे दिल की विद्युत गतिविधि के एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन, विस्तृत और शारीरिक रूप से सटीक मॉडल का उपयोग करना महत्वपूर्ण है, जिसके लिए बड़े पैमाने पर गणना समय, समर्पित सॉफ्टवेयर और सुपर कंप्यूटर 1,2,3 की आवश्यकता होती है। एक वास्तविक 3 डी हृदय मॉडल के लिए एक पद्धति हाल ही में होल्ज़ाफेल प्रयोगों के आधार पर एक रैखिक लोचदार और ऑर्थोट्रोपिक सामग्री मॉडल का उपयोग करके विकसित की गई है, जो हृदय4 के भीतर विद्युत संकेत परिवहन और विस्थापन क्षेत्र की सटीक भविष्यवाणी कर सकती है। नवीन एकीकृत मॉडलिंग दृष्टिकोण का विकास मल्टीजेनिक विकारों वाले रोगियों में लक्षणों के प्रकार और गंभीरता को अलग करने और सामान्य शारीरिक गतिविधि में हानि की डिग्री का आकलन करने के लिए एक प्रभावी उपकरण हो सकता है।

हालांकि, रोगी-विशिष्ट मॉडलिंग के लिए कई नई चुनौतियां हैं। मानव हृदय के भौतिक और जैविक गुणों को पूरी तरह से निर्धारित करना संभव नहीं है। गैर-इनवेसिव माप में आमतौर पर शोर डेटा शामिल होता है जिससे व्यक्तिगत रोगी के लिए विशिष्ट मापदंडों का अनुमान लगाना मुश्किल होता है। बड़े पैमाने पर गणना को चलाने के लिए बहुत समय की आवश्यकता होती है, जबकि नैदानिक समय सीमा सीमित है। रोगी के व्यक्तिगत डेटा को इस तरह से प्रबंधित किया जाना चाहिए कि उत्पन्न मेटाडेटा को रोगी की गोपनीयता से समझौता किए बिना पुन: उपयोग किया जा सके। इन चुनौतियों के बावजूद, मल्टी-स्केल हार्ट मॉडल में भविष्यवाणियों को प्राप्त करने के लिए पर्याप्त स्तर का विवरण शामिल हो सकता है जो देखे गए क्षणिक प्रतिक्रियाओं का बारीकी से पालन करते हैं, जिससे संभावित नैदानिक अनुप्रयोगों के लिए वादा प्रदान किया जाता है।

हालांकि, कई शोध प्रयोगशालाओं द्वारा पर्याप्त वैज्ञानिक प्रयास और अनुदान सहायता की महत्वपूर्ण मात्रा के बावजूद, वर्तमान में, मल्टीस्केल और पूरे दिल सिमुलेशन के लिए केवल एक व्यावसायिक रूप से उपलब्ध सॉफ्टवेयर पैकेज है, जिसे सिमुलिया लिविंग हार्ट मॉडल5 कहा जाता है। इसमें गतिशील इलेक्ट्रो-मैकेनिकल सिमुलेशन, परिष्कृत हृदय ज्यामिति, एक रक्त प्रवाह मॉडल, और निष्क्रिय और सक्रिय विशेषताओं, रेशेदार प्रकृति और विद्युत मार्गों सहित पूर्ण हृदय ऊतक लक्षण वर्णन शामिल हैं। यह मॉडल व्यक्तिगत चिकित्सा में उपयोग के लिए लक्षित है, लेकिन सक्रिय सामग्री लक्षण वर्णन गुसियोन एट अल.6,7 द्वारा पेश किए गए एक घटनात्मक मॉडल पर आधारित है। इसलिए, सिमुलिया कई हृदय रोगों में देखे गए सिकुड़ा हुआ प्रोटीन कार्यात्मक विशेषताओं में परिवर्तन को सीधे और सटीक रूप से अनुवाद नहीं कर सकता है। ये परिवर्तन आणविक और उपकोशिकीय स्तरों पर उत्परिवर्तन और अन्य असामान्यताओं के कारणहोते हैं। नैदानिक अभ्यास में अनुप्रयोगों की एक छोटी संख्या के लिए सिमुलिया सॉफ्टवेयर का सीमित उपयोग उच्च-स्तरीय मल्टीस्केल मानव हृदय मॉडल विकसित करने में आज के संघर्षों का एक बड़ा उदाहरण है। दूसरी ओर, यह मल्टीस्केल प्रोग्राम पैकेज की एक नई पीढ़ी के विकास को प्रेरित करता है जो आणविक से अंग पैमाने तक उत्परिवर्तन के प्रभावों का पता लगा सकता है।

हृदय के इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी का मुख्य उद्देश्य धड़ के अंदर संकेत प्रसार और सभी डिब्बों के गुणों को निर्धारित करना है 4,5,6। SILICOFCM8 परियोजना रोगी-विशिष्ट जैविक, आनुवंशिक और नैदानिक इमेजिंग डेटा का उपयोग करके कार्डियोमायोपैथी रोग के विकास की भविष्यवाणी करती है। यह यथार्थवादी सरकोमेरिक प्रणाली, रोगी की आनुवंशिक प्रोफ़ाइल, मांसपेशी फाइबर दिशा, द्रव-संरचना बातचीत और इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी युग्मन के मल्टीस्केल मॉडलिंग के साथ प्राप्त किया जाता है। बाएं वेंट्रिकल विरूपण, माइट्रल वाल्व गति और जटिल हेमोडायनामिक्स के प्रभाव एक विशिष्ट रोगी में हृदय की स्थिति का विस्तृत कार्यात्मक व्यवहार देते हैं।

यह लेख इलेक्ट्रोमैकेनिकल युग्मन के साथ द्रव-संरचना हृदय मॉडल का उपयोग करके रोगी-विशिष्ट अल्ट्रासाउंड छवियों से स्वचालित रूप से उत्पन्न बाएं वेंट्रिकल (एलवी) के पैरामीट्रिक मॉडल के लिए एसएलआईसीओएफसीएम प्लेटफॉर्म के उपयोग को दर्शाता है। एलवी के एपिकल व्यू और एम-मोड व्यू विश्लेषण एक गहरी सीखने के एल्गोरिदम के साथ उत्पन्न किए गए थे। फिर, जाल जनरेटर का उपयोग करके, एलवी संकुचन9 के लिए पूर्ण चक्र की विभिन्न सीमा स्थितियों को अनुकरण करने के लिए परिमित तत्व मॉडल स्वचालित रूप से बनाया गया था। इस प्लेटफ़ॉर्म पर, उपयोगकर्ता सीधे सिमुलेशन परिणामों जैसे दबाव-मात्रा, दबाव-तनाव और मायोकार्डियल कार्य-समय आरेखों के साथ-साथ विस्थापन, दबाव, वेग और कतरनी तनाव जैसे विभिन्न क्षेत्रों के एनिमेशन की कल्पना कर सकते हैं। विशिष्ट रोगियों के इनपुट पैरामीटर अल्ट्रासाउंड छवियों से ज्यामिति, एलवी के लिए इनपुट और आउटपुट सीमा प्रवाह की स्थिति में वेग प्रोफ़ाइल, और विशिष्ट दवा चिकित्सा (जैसे, एंट्रेस्टो, डिगॉक्सिन, मावकैमटेन, आदि) हैं।

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Protocol

इस अध्ययन में प्रोटोकॉल को यूके नेशनल हेल्थ सर्विस हेल्थ रिसर्च अथॉरिटी नॉर्थ ईस्ट-टाइन एंड वियर साउथ रिसर्च एथिक्स कमेटी द्वारा 6 फरवरी 2019 को संदर्भ संख्या 18/एनई /0318 के साथ अनुमोदित किया गया था और प्रत्येक भाग लेने वाले केंद्र के संस्थागत समीक्षा बोर्ड द्वारा अपनाया गया था। अध्ययन अच्छे नैदानिक अभ्यास के सिद्धांतों के भीतर और हेलसिंकी की घोषणा के बाद आयोजित किया गया था। अध्ययन में शामिल सभी विषयों से सूचित सहमति प्राप्त की गई थी। रोगी की जानकारी अनाम रखी जाती है।

1. अल्ट्रासाउंड एम-मोड या एपिकल व्यू डीआईसीओएम छवि विश्लेषण और एलवी पैरामीटर निष्कर्षण के लिए वर्कफ़्लो

नोट: इस प्रोटोकॉल को शुरू करने के लिए, उपयोगकर्ता को SILICOFCM प्लेटफ़ॉर्म8 में लॉग इन करना होगा और उपयुक्त वर्कफ़्लो (यानी, एम-मोड या एपिकल दृश्य का उपयोग करके अल्ट्रासाउंड छवि विश्लेषण) चुनना होगा। उदाहरण के लिए, अल्ट्रासाउंड एम-मोड डीआईसीओएम छवि विश्लेषण और एलवी पैरामीटर निष्कर्षण के लिए वर्कफ़्लो में कई चरण शामिल हैं। पहला चरण टेम्पलेट मिलान है। मिलान किए जाने वाले टेम्प्लेट में सभी प्रासंगिक आवश्यक सीमाएं शामिल हैं। यह जोर दिया जाना चाहिए कि, प्रत्येक नए डेटासेट के लिए, टेम्पलेट को प्रत्येक डेटासेट के लिए मैन्युअल रूप से केवल एक बार निकाला जाना चाहिए जो एक विशिष्ट अल्ट्रासाउंड मशीन से मेल खाता है। वर्कफ़्लो आरेख चित्र 1 में प्रस्तुत किया गया है। फेलसेंसवाल्ब के कुशल ग्राफ-आधारित छवि विभाजन एल्गोरिथ्म को "मजबूत" सीमाएं मिलने के बाद टेम्पलेट से मिलान करने वाले क्षेत्र को विश्लेषण की गई छवि से निकाला जाएगा जो सेप्टम और एलवी की दीवार की सीमाओं के अनुरूप हैं। इन सीमाओं और उन स्थानों के आधार पर जहां हृदय व्यास सबसे बड़ा है (डायस्टोलिक में व्यास से मेल खाता है) और सबसे छोटा (सिस्टोल में व्यास से मेल खाता है), विभिन्न एलवी आयामों की गणना की जाएगी। उपयोगकर्ता को यह निर्धारित करना चाहिए कि दृश्य एम-मोड या एपिकल दृश्य है या नहीं।

  1. उपयोगकर्ता नाम और पासवर्ड के साथ प्लेटफ़ॉर्म पर लॉग इन करें। वर्चुअल पॉपुलेशन मॉड्यूल के तहत, अल्ट्रासाउंड एम-मोड या एपिकल व्यू वर्कफ़्लो चुनें।
  2. उपलब्ध वर्कफ़्लोज़ की सूची में, अल्ट्रासाउंड-मर्ज किए गए वर्कफ़्लो का चयन करें.
  3. फ़ाइल अपलोड अनुभाग में, उपयोगकर्ता के कंप्यूटर पर स्थानीय रूप से संग्रहीत छवियाँ और DICOM फ़ाइलें अपलोड करें (चित्रा 2).
    नोट: मॉड्यूल एम-मोड व्यू के इनपुट एक विशिष्ट रोगी से DICOM छवि विश्लेषण और LV पैरामीटर निष्कर्षण परीक्षण छवि (उपयोगकर्ता द्वारा M-मोड या एपिकल दृश्य का प्रतिनिधित्व करने वाले DICOM प्रारूप में प्रदान की जाती है) और स्थिर फाइलें (चित्रा 1) हैं। स्थैतिक फ़ाइलों में ए) इनपुट.txt फ़ाइल शामिल है, जो मॉड्यूल से गणना किए गए आउटपुट उपायों को ओवरराइट करने के लिए उपयोग की जाने वाली टेम्पलेट फ़ाइल है (नई आउटपुट फाइलें बनाई जाती हैं, बदले में, इस फ़ाइल से), और बी) टेम्पलेट छवि फ़ाइल, जिसका उपयोग टेम्पलेट मिलान (यानी, template_dicom_GEMS.jpg) के लिए किया जाता है।
  4. फ़ाइलों के लिए गंतव्य फ़ोल्डर के रूप में निजी या सार्वजनिक फ़ोल्डरों का चयन करें। वर्कफ़्लो प्रारंभ करने से पहले टिप्पणी अनुभाग में वांछित टिप्पणी या नोट लिखें. एपिकल दृश्य और एम-मोड एलवी अल्ट्रासाउंड छवियों और पहले अपलोड की गई DICOM फ़ाइलों का चयन करें (चरण 1.3.) (चित्र 3)।
    नोट: अल्ट्रासाउंड हार्ट सेगमेंटेशन टूल में दो उप-मॉड्यूल होते हैं: एपिकल व्यू और एम-मोड व्यू। दोनों मॉड्यूल को प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से एक्सेस किया जाता है। विश्लेषण में संबंधित क्रॉस-सेक्शन में दिखाई देने वाले विशिष्ट मापदंडों की गणना शामिल है। दोनों मामलों में, आवश्यक मान एक फ़ाइल पर लिखे जाते हैं जिसे उपयोगकर्ता पक्ष से पैरामीट्रिक हृदय मॉडल में इनपुट के रूप में लिया जाता है (विवरण के लिए चर्चा देखें)।
  5. निष्पादित बटन पर क्लिक करें। चल रहे वर्कफ़्लो समाप्त होने पर इंटरैक्टिव प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ता को सूचित करता है।
  6. सीधे प्लेटफॉर्म पर एलवी की बनाई गई ज्यामिति की कल्पना करें (एक 3 डी मॉडल स्क्रीन पर स्वचालित रूप से दिखाई देगा, जिसे माउस का उपयोग करके घुमाया जा सकता है)। उपलब्ध विकल्पों में विज़ुअलाइज़ेशन के लिए छायांकित और वायरफ्रेम मॉडल शामिल हैं।
    नोट: जाल विकल्पों के आधार पर एलवी आयाम निकाले जाने के बाद, परिमित तत्वों का जाल उत्पन्न होता है, और परिमित तत्व विश्लेषण सिमुलेशन उपयोगकर्ता-निर्धारित इनलेट और आउटलेट वेगों के साथ चलाया जाता है (नीचे देखें)।

2. द्रव-संरचना (एफएस) सिमुलेशन के लिए पीएके परिमित तत्व सॉल्वर

नोट: इस उपकरण का उपयोग युग्मित ठोस-द्रव समस्याओं के परिमित तत्व विश्लेषण के लिए किया जा सकता है। यह ठोस और तरल पदार्थ के बीच मजबूत और ढीले युग्मन दोनों का समर्थन करता है। तत्व तत्व के केंद्र में एक अतिरिक्त नोड के साथ या उसके बिना हेक्साहेड्रॉन या टेट्राहेड्रॉन हो सकते हैं। इस सॉल्वर में अंतर्निहित सामग्री मॉडल हैं जैसे कि होल्ज़ाफेल मॉडल, शिकारी मांसपेशी मॉडल, आदि। पीएके-एफएस सूचना प्रवाह आरेख चित्र 4 में दर्शाया गया है। यह इनपुट फ़ाइल और पीएके प्रीप्रोसेसर से शुरू होता है। पीएके प्रीप्रोसेसर टूल एक डीएटी फ़ाइल आउटपुट करता है, जो परिमित तत्व सॉल्वर के लिए इनपुट फ़ाइल के रूप में काम करेगा। सॉल्वर से अंतिम आउटपुट वीटीके फाइलें हैं जिनमें परिमित तत्व सिमुलेशन के परिणाम शामिल हैं: बाएं वेंट्रिकल में वेग, दबाव, उपभेद और तनाव।

  1. नीचे अनुभाग में बटन का उपयोग करके इनलेट और आउटलेट वेगों की सीमा स्थितियों के लिए टेम्पलेट फ़ाइलें डाउनलोड करें (चित्रा 3); यदि रोगी-विशिष्ट प्रवाह सीमा की स्थिति उपलब्ध है, तो इन फ़ाइलों को डाउनलोड और उपयोग करें। नीचे अनुभाग में संबंधित बटन पर क्लिक करके जाल विकल्प डाउनलोड करें। इन फ़ाइलों को निजी या सार्वजनिक फ़ोल्डरों में सहेजें.
  2. इन फ़ाइलों को छवियों को अपलोड करने के समान ही अपलोड करें (चित्रा 3)। निर्धारित इनलेट और आउटलेट वेग दवा की स्थिति का अनुकरण करते हैं, जबकि जाल विकल्प परिमित तत्व जाल के घनत्व को नियंत्रित करते हैं। रोगी-विशिष्ट स्थितियों का अनुकरण करने के लिए, दबाव, प्रवाह, भौतिक गुणों और कैल्शियम फ़ंक्शन के डिफ़ॉल्ट मूल्यों को संशोधित करें।
  3. निष्पादित बटन पर क्लिक करें। सूची में एक नया चल रहा वर्कफ़्लो दिखाई देगा. यदि वर्कफ़्लो का कोई भी अनुभाग स्पष्ट नहीं है, तो इस वर्कफ़्लो का उपयोग करने के तरीके के बारे में विस्तृत निर्देश देखने के लिए मदद फ़ाइल बटन (चित्रा 3) पर क्लिक करें, साथ ही परिणामों की व्याख्या करें.
    नोट: यदि सब कुछ त्रुटियों के बिना निष्पादित होता है, तो वर्कफ़्लो की स्थिति "चलने" से "समाप्त ठीक" में बदल जाएगी।
  4. कई विकल्पों के साथ परिणाम देखें। वैकल्पिक रूप से, परिणाम डाउनलोड करें; परिणाम फ़ोल्डर में VTK फ़ाइलें, CSV फ़ाइलें और ऐनिमेशन शामिल हैं।
    1. इजेक्शन अंश और वैश्विक कार्य दक्षता मूल्यों को देखने के लिए आंख बटन पर क्लिक करें, साथ ही दबाव बनाम मात्रा, दबाव बनाम तनाव, और मायोकार्डियल कार्य बनाम समय के आरेख।
    2. विस्थापन, दबाव, कतरनी तनाव और वेग क्षेत्रों के एनिमेशन का पूर्वावलोकन और चलाने के लिए कैमरा बटन पर क्लिक करें।
    3. पैराव्यू ग्लांस में आउटपुट को ऑनलाइन विज़ुअलाइज़ करने के लिए 3 डी विज़ुअलाइज़ेशन बटन पर क्लिक करें।
      1. परिणाम के रूप में पहले डाउनलोड की गई एकाधिक VTK फ़ाइलों को लोड करें। रुचि के कई मापदंडों को देखें और फ़ील्ड को बदलें, उदाहरण के लिए, विज़ुअलाइज़ेशन के लिए वेग में।
      2. मॉडल घुमाएं या रंग योजना बदलें। सतह के प्रतिनिधित्व के लिए किनारों या वायरफ्रेम के साथ सतह चुनें। प्रत्येक लोड की गई VTK फ़ाइल के लिए एक ही पद्धति लागू करें।

3. ईसीजी माप से वेंट्रिकुलर सक्रियण अनुक्रम का निर्धारण

नोट: कार्डियक सेल का एक संशोधित फिट्ज़ह्यूग-नागुमो मॉडल लागू किया गया था। प्रीकॉर्डियल लीड को मानक छह इलेक्ट्रोड के साथ मॉडलिंग किया गया था। हृदय की क्षमता को उलटा ईसीजी के साथ अनुकूलित किया गया था। साइनोएट्रियल नोड (जो समय का एक कार्य है) में सक्रियण से शुरू होकर, हृदय और धड़ के माध्यम से विषम कार्रवाई क्षमता के साथ, उपयोगकर्ता कुल धड़ मॉडल पर विद्युत गतिविधि प्राप्त कर सकता है। पाक-टोरसो सूचना प्रवाह आरेख चित्र 5 में दिया गया है। उपयोगकर्ता सभी दिशाओं (x, y, z) और ECG सिग्नल फ़ंक्शन में धड़ मॉडल की स्केलिंग प्रदान करता है। फिर स्केल किए गए मॉडल बनाए जाते हैं, और इसके व्यवहार को पीएके-एफएस सॉल्वर का उपयोग करके अनुकरण किया जाता है। उपयोगकर्ता किसी पाठ फ़ाइल में ये इनपुट मान प्रदान करता है। सिमुलेशन का आउटपुट धड़-एम्बेडेड वातावरण में दिल की विद्युत गतिविधि के साथ एक वीटीके फ़ाइल है।

  1. मुखपृष्ठ पर, वर्कफ़्लो निष्पादित करें पर जाएँ और तब उपलब्ध वर्कफ़्लोज़ की सूची में टॉर्स-cwl चुनें. वर्कफ़्लो निष्पादित करने से पहले टिप्पणी अनुभाग में कोई टिप्पणी या नोट जोड़ें.
  2. इनपुट टेम्प्लेट फ़ाइल बटन पर क्लिक करें और वेबपेज पर दिखाई गई सामग्री को इनपुट.txt फ़ाइल के रूप में सहेजें, जिसका उपयोग धड़ मॉडल के लिए किया जाएगा। इनपुट फ़ाइल फ़ील्ड में, डाउनलोड किए गए इनपुट.txt फ़ाइल का चयन करें। फ़ाइल आयात होने के बाद, गणना शुरू करने के लिए निष्पादित बटन पर क्लिक करें।
    नोट: एक नया वर्कफ़्लो नीचे बाईं ओर दिखाई देगा, जिसकी स्थिति "चल रही" के रूप में दिखाई देगी; गणना लगभग 0.5 घंटे तक चलती है, और फिर स्थिति "समाप्त ठीक" में बदल जाएगी।
  3. प्लेटफ़ॉर्म पर सीधे उपलब्ध सिमुलेशन रिपोर्ट या एनिमेशन की कल्पना करने के लिए निचले बाएं कोने में आंख या कैमरा बटन पर क्लिक करें।
    नोट: परिणामों में प्रत्येक समय चरण में विद्युत क्षेत्र, वेग, दबाव, कतरनी तनाव और विरूपण का वितरण शामिल है। इनमें से प्रत्येक वितरण के लिए एनिमेशन कुल हृदय चक्र के लिए देखना संभव है।
  4. वैकल्पिक रूप से, पैराव्यू ग्लांस में आउटपुट को ऑनलाइन विज़ुअलाइज़ करने के लिए 3 डी विज़ुअलाइज़ेशन बटन पर क्लिक करें।
    1. एक फ़ाइल खोलें बटन का चयन करें, गर्डर टैब पर जाएं, यदि संकेत दिया जाए तो उपयोगकर्ता क्रेडेंशियल्स दर्ज करें, और निजी फ़ोल्डर खोलें।
    2. अगले पृष्ठ पर, वर्कफ़्लो-आउटपुट फ़ोल्डर का चयन करें, और धड़-cwl फ़ोल्डर खोलें। सूची में पहला फ़ोल्डर खोलें।
    3. सिमुलेशन परिणामों का प्रतिनिधित्व करने वाली VTK फ़ाइलों की सूची देखें। एक या अधिक फ़ाइलें चुनें और ParaView ग्लांस में फ़ाइल लोड करने के लिए SELECT बटन पर क्लिक करें।
    4. माउस का उपयोग करके मॉडल ज्यामिति (यानी, स्थानांतरित करें, घुमाएं, ज़ूम इन या आउट, आदि) में हेरफेर करें।
    5. निम्नानुसार मॉडल प्रतिनिधित्व के लिए विभिन्न विकल्पों का चयन करें।
      1. धड़ के भीतर शामिल दिल के साथ धड़ के इंटीरियर को देखने के लिए वायरफ्रेम विकल्प चुनें। पूरे दिल की जाली के साथ धड़ मॉडल का एक डॉटेड प्रतिनिधित्व प्रदर्शित करने के लिए पॉइंट विकल्प चुनें।
      2. प्रदर्शन परिणाम बदलने के लिए बिंदु आकार मान समायोजित करें। धड़ के इंटीरियर को देखने और हृदय जाल के अंदर परिणाम प्रदर्शित करने के लिए ओपेसिटी मूल्य समायोजित करें।
      3. ड्रॉप-डाउन मेनू द्वारा रंग पर क्लिक करें और वांछित विकल्प चुनें, उदाहरण के लिए, विद्युत क्षमता। डिफ़ॉल्ट रंग स्केल को किसी भी सूचीबद्ध विकल्प में बदलें.

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Representative Results

एक उदाहरण के रूप में, अल्ट्रासाउंड एम-मोड डीआईसीओएम छवि विश्लेषण और एलवी पैरामीटर निष्कर्षण के लिए वर्कफ़्लो चित्रा 1 में प्रस्तुत किया गया है। रुचि के मापदंडों के आधार पर एम-मोड और एपिकल दृश्य को अलग-अलग या एक के बाद एक परीक्षण किया जा सकता है। यदि एक के बाद एक परीक्षण किया जाता है, तो परिणाम एक सामान्य फ़ाइल (सिस्टोल और डायस्टोलिक चरणों के लिए अलग से) में संलग्न होते हैं। यदि केवल एक दृश्य का परीक्षण किया जाता है, तो अज्ञात पैरामीटर के मान डिफ़ॉल्ट फ़ाइल इनपुट.txt (चित्रा 1) से लिए जाते हैं। SILICOFCM उपकरण दृश्य मोड के आधार पर छवियों का विश्लेषण करता है, निम्नानुसार।

एपिकल व्यू विश्लेषण में पहले से प्रशिक्षित यू-नेट फ्रेमवर्क का उपयोग करके एलवी को विभाजित करना और सीमावर्ती आयत की गणना करना शामिल है, जिसके आधार पर पैरामीटर एलवी लंबाई, डायस्टोलिक, 2 डी (एलवीएलडी [सेमी]) और एलवी लंबाई, सिस्टोलिक, 2 डी (एलवीएल [सेमी]) की गणना की जाती है। उपयोगकर्ता को परिभाषित करना चाहिए कि दृश्य सिस्टोलिक या डायस्टोलिक चरण का प्रतिनिधित्व करता है या नहीं। आउटपुट फाइलें निम्नानुसार हैं: ए) input_parametric_diastole.stl या input_parametric_systole.stl, जो बनाई गई ज्यामिति के साथ PAK सॉल्वर के लिए इनपुट फ़ाइल का प्रतिनिधित्व करता है, जिसमें LVLd[cm] या LVLs[cm] के लिए गणना की गई मान शामिल है, जो उपयोगकर्ता इनपुट पर निर्भर करता है कि छवि डायस्टोलिक या सिस्टोल का प्रतिनिधित्व करती है या नहीं; बी) output_Apical_view.txt, जिसमें एलवीएलडी [सेमी] या एलवीएल [सेमी] के लिए डेटा होता है, जो उपयोगकर्ता इनपुट पर निर्भर करता है कि छवि डायस्टोलिक या सिस्टोल का प्रतिनिधित्व करती है या नहीं।

एम-मोड दृश्य विश्लेषण में इस दृश्य में एलवी के विशिष्ट क्षेत्रों की सीमा शामिल है। इन क्षेत्रों के आधार पर, विभिन्न मापदंडों की गणना की जाती है। आउटपुट फाइलें इस प्रकार हैं: ए) input_parametric_diastole.एसटीएल और input_parametric_systole.एसटीएल, जो पीएके सॉल्वर के लिए इनपुट ज्यामिति का प्रतिनिधित्व करते हैं, जिसमें इंटरवेंट्रिकुलर सेप्टम मोटाई, डायस्टोलिक, एम-मोड (आईवीएसडी [सेमी]), इंटरवेंट्रिकुलर सेप्टम मोटाई, सिस्टोलिक, एम-मोड (आईवीएस [सेमी]), एलवी आंतरिक आयाम, डायस्टोलिक, एम-मोड (एलवीआईडी[सेमी]), एलवी आंतरिक आयाम, सिस्टोलिक, एम-मोड (एलवीआईडी) के लिए गणना किए गए मान शामिल हैं। डायस्टोलिक, एम-मोड (एलवीपीडब्ल्यूडी[सेमी]), और एलवी पश्चवर्ती दीवार मोटाई, सिस्टोलिक, एम-मोड (एलवीपीडब्ल्यू[सेमी]); ख) output_M_mode.txt, जिसमें आईवीएसडी [सेमी], आईवीएस [सेमी], एलवीआईडी [सेमी], एलवीआईडी [सेमी], एलवीपीडी [सेमी], और एलवीपीडब्ल्यू [सेमी] के लिए डेटा शामिल है।

एलवी का एक उदाहरण उत्पन्न करने के लिए, यथासंभव यथार्थवादी, विशिष्ट भागों के साथ एक पैरामीट्रिक प्रकार का मॉडल, अर्थात् आधार भाग, वाल्व (महाधमनी और माइट्रल), और कनेक्टिंग भाग (यानी, आधार और वाल्व के बीच संबंध), एलवी ज्यामिति के गणना मापदंडों का उपयोग करके पीएके परिमित तत्व सिमुलेशन (चरण 2) के माध्यम से उत्पन्न किया गया था। प्रत्येक भाग की अपनी लंबाई और त्रिज्या होती है, साथ ही परतों (विभाजन) की संख्या भी होती है। परिमित तत्व मॉडल में एक ठोस दीवार से घिरा एक द्रव डोमेन होता है जो आधार और कनेक्शन परत के हिस्से से जुड़ा होता है। एलवी मॉडल के यथार्थवादी व्यवहार का अनुकरण करने के लिए, इनलेट (माइट्रल) पर वेगों के लिए निर्धारित कार्य; चित्र 6A) और आउटलेट (महाधमनी; चित्र 6B) वाल्व का उपयोग किया गया था। फाइबर दिशा की स्वचालित गणना के लिए एक एल्गोरिथ्म इस परिमित तत्व मॉडल पर लागू किया गया था। एक परत और तीन-स्तरीय ठोस प्रतिनिधित्व के परिणाम चित्रा 7 में दिखाए गए हैं।

चित्रा 8 1 एस के समय चक्र के दौरान पैरामीट्रिक मॉडल के अंदर दबाव वितरण प्रदर्शित करता है, जिसे 10 समय चरणों में विभाजित किया गया है। पहले पांच चरणों के दौरान, संकुचन तक कोई महत्वपूर्ण दबाव परिवर्तन नहीं होता है, जब यह पैमाने पर उच्चतम मूल्य तक पहुंच जाता है और मॉडल की मात्रा एक ही समय में बढ़ने लगती है। चित्रा 9 दिखाता है कि एलवी मॉडल के द्रव भाग के अंदर वेग कैसे वितरित किया जाता है। जैसा कि दिखाया गया है, शाखाओं के अंदर उल्लेखनीय मूल्य शिखर हैं, जो लोडिंग / अनलोडिंग चक्र के दौरान द्रव प्रवाह के कारण होते हैं। चित्र 10 दिखाता है कि मॉडल के साथ विस्थापन कैसे वितरित किए जाते हैं। दबाव परिवर्तन के समान, पहले दो चरणों के दौरान, विस्थापन संकुचन तक नगण्य होते हैं, जब वे मॉडल के निचले हिस्से में अधिकतम हो जाते हैं। शेष समय के दौरान, मॉडल धीरे-धीरे अपनी अविकृत स्थिति में लौटता है। चित्र 11 परिणामी दबाव-आयतन (पीवी) आरेख दिखाता है। चित्र 12 वेंट्रिकल मॉडल के द्रव भाग के अंदर वेगों के वेक्टर प्रतिनिधित्व को दर्शाता है। द्रव प्रवाह के दौरान माइट्रल वाल्व के अंदर चरण वेग वैक्टर मौजूद होते हैं और, वेंट्रिकल को 0.7 सेकंड से तरल पदार्थ से भरने के बाद, द्रव महाधमनी भाग के माध्यम से बाहर चला जाता है।

इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी का अनुकरण करने के लिए पूरी तरह से युग्मित हृदय धड़ प्रणाली के लिए मोनोडोमेन समीकरण लागू किए गए थे। मायोकार्डियल और धड़ चालकता को तालिका 1 10,11,12,13,14 में परिभाषित किया गया है। फेफड़ों, धड़ और हृदय के संपर्क में सभी आंतरिक सीमाओं के लिए एक सीमा स्थिति के रूप में वीएम के लिए शून्य प्रवाह का उपयोग किया गया था। इसलिए, −n · Γ = 0, जहां एन सीमा पर इकाई बाहरी सामान्य वेक्टर है और Γ इंट्रासेल्युलर वोल्टेज के लिए उस सीमा के माध्यम से फ्लक्स वेक्टर है, जो Γ = − σ के बराबर है। ∂Vm/∂n. इसके बाद, एपिकार्डियल संभावित सूत्रीकरण का उपयोग करके ईसीजी व्युत्क्रम समस्या को हल करने के लिए शास्त्रीय दृष्टिकोण लागू किए गए थे। उपयोग की जाने वाली विधियां तिखोनोव विधियों और एल नियमितीकरण-आधारित विधियों का परिवार 10,11,12,13,14 थीं।

धड़-एम्बेडेड वातावरण में पूरे दिल की विद्युत गतिविधि चित्र 13 में प्रस्तुत की गई है। पूरे दिल में विषम क्रिया संभावित आकृति विज्ञान के साथ एक विशेष चालन प्रणाली को साइनोएट्रियल नोड में सक्रियण की शुरुआत में शामिल किया गया था। चित्रा 14 नौ अनुक्रमों में वेंट्रिकुलर सक्रियण की प्रगति के दौरान एक स्वस्थ विषय में शरीर की सतह क्षमता के नक्शे दिखाता है जो मापा ईसीजी सिग्नल के अनुरूप है।

Figure 1
चित्रा 1: अल्ट्रासाउंड एम-मोड डीआईसीओएम छवि विश्लेषण और एलवी पैरामीटर निष्कर्षण के लिए सूचना प्रवाह आरेख। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 2
चित्रा 2: विश्लेषण के लिए नई फ़ाइलें अपलोड करना. कृपया इस आंकड़े का बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें.

Figure 3
चित्रा 3: अल्ट्रासाउंड एपिकल व्यू DICOM छवि विश्लेषण और LV पैरामीटर निष्कर्षण के लिए उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस. कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 4
चित्र 4: PAK-FS सूचना प्रवाह आरेख. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 5
चित्र 5: PAK-TORSO सूचना प्रवाह आरेख. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 6
चित्र 6: वेग प्रोफ़ाइल( ए) माइट्रल वाल्व क्रॉस-सेक्शन पर वेग का इनलेट फ़ंक्शन, और (बी) महाधमनी वाल्व क्रॉस-सेक्शन पर आउटलेट वेग फ़ंक्शन। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 7
चित्र 7: फाइबर दिशा के साथ पैरामीट्रिक एलवी मॉडल। (ए) एक-स्तरित ठोस दीवार, और (बी) तीन-स्तरीय ठोस दीवार प्रतिनिधित्व। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 8
चित्रा 8: पैरामीट्रिक एलवी मॉडल के अंदर दबाव क्षेत्र। पांच अलग-अलग समय चरण प्रस्तुत किए गए हैं। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 9
चित्रा 9: पैरामीट्रिक एलवी मॉडल के अंदर वेग क्षेत्र। पांच अलग-अलग समय चरण प्रस्तुत किए गए हैं। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 10
चित्रा 10: पैरामीट्रिक एलवी मॉडल में विस्थापन। पांच अलग-अलग समय चरण प्रस्तुत किए गए हैं। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 11
चित्रा 11: एलवी द्रव-संरचना इंटरैक्शन मॉडल के लिए दबाव बनाम मात्रा (पीवी) आरेख। 1 सेकंड की निर्धारित चक्र अवधि को 10 समय चरणों में विभाजित किया गया है। पांच प्रतिनिधि समय चरण दिखाए गए हैं। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 12
चित्रा 12: बाएं वेंट्रिकल के पैरामीट्रिकल मॉडल में वेगों का वेक्टर प्रतिनिधित्व। चार प्रतिनिधि समय चरण दिखाए गए हैं। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 13
चित्र 13: लीड II ECG सिग्नल पर विभिन्न समय बिंदुओं पर पूरे दिल की सक्रियता का सिमुलेशन। (B) में 1-9 सक्रियण अनुक्रम (A) में ECG सिग्नल के अनुरूप हैं। एमवी में ट्रांसमेम्ब्रेन क्षमता को रंग पट्टी द्वारा निरूपित किया जाता है। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 14
चित्र 14: एक स्वस्थ विषय में शरीर की सतह की क्षमता के नक्शे। ईसीजी सिग्नल (ऊपरी पैनल) के अनुरूप नौ अनुक्रमों (निचले पैनल) में वेंट्रिकुलर सक्रियण की प्रगति। एमवी में हृदय गतिविधि सीमा को रंग पट्टी द्वारा निरूपित किया जाता है। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

प्राचल सैन Atria AVN उसका BNL Purkinje वेंट्रिकल्स
एक -0.6 0.13 0.13 0.13 0.13 0.13 0.13
B -0.3 0 0 0 0 0 0
c1(AsV-1 m-3) 1000 2.6 2.6 2.6 2.6 2.6 2.6
c2 (AsV-1 m-3) 1 1 1 1 1 1 1
D 0 1 1 1 1 1 1
e 0.066 0.0132 0.0132 0.005 0.0022 0.0047 0.006
A (mV) 33 140 140 140 140 140 140
B (mV) -22 -85 -85 -85 -85 -85 -85
k 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000
σ (ms.m-1) 0.5 8 0.5 10 15 35 8

तालिका 1: संशोधित फिट्ज़ह्यूग-नहुमो समीकरणों के साथ मोनोडोमेन मॉडल के लिए पैरामीटर।

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Discussion

SILICOFCM परियोजना जोखिम की भविष्यवाणी, औषधीय उपचार के प्रभावों का परीक्षण करने और पशु प्रयोगों और मानव नैदानिक परीक्षणों को कम करने के लिए आभासी रोगी आबादी को डिजाइन करने के लिए एक इनसिलिको नैदानिक परीक्षण मंच है। फार्माकोलॉजिकल उपचार के प्रभावों का परीक्षण निर्धारित इनलेट / आउटलेट सीमा प्रवाह की स्थिति, कैल्शियम फ़ंक्शन और सामग्री दीवार गुणों के साथ मॉडलिंग किया गया था। यह मंच कार्डियोमायोपैथी रोग की प्रगति के दौरान रोगी-विशिष्ट स्थितियों के जोखिम की भविष्यवाणी के लिए पूरे दिल के प्रदर्शन और कार्यात्मक अनुकूलन स्तर के साथ सरकोमेरिक स्तर पर मल्टीस्केल विधियों को एकीकृत करता है।

सिलिकोफसीएम8 परियोजना में एलवी के कार्डियोमायोपैथी और इलेक्ट्रोमैकेनिकल युग्मन के लिए हृदय मॉडलिंग प्रस्तुत की गई है। हृदय मॉडल की ज्यामिति में सात अलग-अलग क्षेत्र शामिल थे: 1) सिनोएट्रियल नोड; 2) एट्रिया; 3) एट्रियोवेंट्रिकुलर नोड; 4) उसका बंडल; 5) बंडल फाइबर; 6) पर्किन्जे फाइबर; और 7) वेंट्रिकुलर मायोकार्डियम। ईसीजी सिग्नल के अनुरूप नौ अनुक्रमों में वेंट्रिकुलर सक्रियण की प्रगति के दौरान एक स्वस्थ विषय में शरीर की सतह के संभावित नक्शे प्रस्तुत किए गए हैं।

जाल विकल्पों के आधार पर बाएं वेंट्रिकल के आयाम निकाले जाने के बाद, परिमित तत्वों का जाल उत्पन्न होता है और परिमित तत्व विश्लेषण सिमुलेशन उपयोगकर्ता-निर्धारित इनलेट और आउटलेट वेगों के साथ चलाया जाता है। उपयोगकर्ता उपलब्ध एनिमेशन और आरेखों को देखकर सीधे प्लेटफ़ॉर्म पर समाधान की कल्पना कर सकते हैं। उपयोगकर्ता आंखों के प्रतीक पर क्लिक करके दबाव-मात्रा, दबाव-तनाव और मायोकार्डियल कार्य-समय आरेखों की कल्पना कर सकते हैं। यदि उपयोगकर्ता कैमरा बटन पर क्लिक करते हैं, तो विभिन्न क्षेत्रों (विस्थापन, दबाव, वेग, कतरनी तनाव) के उपलब्ध एनिमेशन की सूची दिखाई देती है।

अध्ययन की कुछ सीमाएं हैं। पैरामीट्रिक एलवी ज्यामिति अल्ट्रासाउंड छवियों से निकाली गई थी। भविष्य का संस्करण अधिक विस्तृत ज्यामितीय पुनर्निर्माण में जाएगा। कार्डियोमायोपैथी के लिए विशिष्ट दवाओं के साथ एक सीधा संबंध इस पांडुलिपि में प्रस्तुत नहीं किया गया है। इस अध्ययन में, इसे प्रवाह और दबाव के लिए सीमा की स्थिति के माध्यम से नियंत्रित किया जाता है। आनुवंशिक डेटा वर्तमान में कैल्शियम हृदय मांसपेशी समारोह और दीवार की गैर-रेखीय सामग्री संपत्ति के माध्यम से शामिल किया गया है। भविष्य के संस्करण में, रोगी-विशिष्ट कार्डियोमायोपैथी रोग (हाइपरट्रॉफिक और पतला आनुवंशिक संस्करण) के लिए छवि पुनर्निर्माण और आनुवंशिक डेटा से अधिक विवरण पर विचार किया जाएगा।

SILICOFCM कम्प्यूटेशनल प्लेटफॉर्म8 सिलिको नैदानिक परीक्षणों के लिए एक नया एवेन्यू खोलेगा, विशेष रूप से हृदय रोग और रोगी-विशिष्ट स्थिति के लिए जोखिम की भविष्यवाणी के लिए। जोखिम की भविष्यवाणी के लिए आज के नैदानिक अभ्यास के लिए स्वर्ण मानक कार्डियोमायोपैथी रोगियों के लिए मानक उत्तरजीविता कैलकुलेटर है। यहां उपयोग किया जाने वाला मंच वर्तमान चिकित्सा मानक की तुलना में अधिक जानकारी दे सकता है, क्योंकि मॉडलिंग में न केवल बायोमार्कर शामिल हैं, बल्कि रोगी-विशिष्ट ज्यामिति, प्रवाह और दबाव हेमोडायनामिक्स स्थितियां, दीवार सामग्री गुण (छवियों में विरूपण से), और सीमा स्थितियों, कैल्शियम फ़ंक्शन और भौतिक गुणों के विभिन्न संयोजनों के साथ दवा प्रतिक्रिया भी शामिल है।

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Disclosures

लेखकों के हितों का कोई टकराव नहीं है।

Acknowledgments

यह अध्ययन यूरोपीय संघ के क्षितिज 2020 अनुसंधान और नवाचार कार्यक्रम द्वारा अनुदान समझौते SILICOFCM 777204 और अनुबंध संख्या 451-03-68/2022-14/200107 के माध्यम से सर्बिया गणराज्य के शिक्षा, विज्ञान और तकनीकी विकास मंत्रालय द्वारा समर्थित है। यह लेख केवल लेखकों के विचारों को दर्शाता है। यूरोपीय आयोग किसी भी उपयोग के लिए जिम्मेदार नहीं है जो लेख में शामिल जानकारी से बना हो सकता है।

Materials

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References

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बायोइंजीनियरिंग अंक 183
<em>सिलिको में</em> कार्डियोवैस्कुलर रोग के लिए नैदानिक परीक्षण
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Filipovic, N., Saveljic, I.,… More

Filipovic, N., Saveljic, I., Sustersic, T., Milosevic, M., Milicevic, B., Simic, V., Ivanovic, M., Kojic, M. In Silico Clinical Trials for Cardiovascular Disease. J. Vis. Exp. (183), e63573, doi:10.3791/63573 (2022).

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