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초록 동맥경화증은 심혈관 질환의 주요 원인으로, 사망, 높은 의료 비용, 생산성 감소, 그리고 개인과 지역사회의 삶의 질 저하를 초래합니다. 이는 그 기초 원인에 대한 이해 부족과 현재 치료 개입의 한계로 인해 악화되며, 동맥경화증의 정교한 모델이 필요함을 강조합니다. 이 리뷰는 동맥경화증의 컴퓨터 및 생물학적 모델을 비판적으로 평가하며, 동맥경화성 관상동맥의 혈역학 연구에 초점을 맞춥니다. 컴퓨터 모델은 혈관과 협착의 기하학적 복잡성과 혈역학을 고려하지만, 동맥경화증과 관련된 복잡한 생물학적 과정을 포착하지 못합니다. 다양한 인 비트로 및 인 비보 생물학적 모델은 건강한 혈관과 협착된 혈관의 생물학적 복잡성의 측면을 포착할 수 있지만, 인간 해부학과 생리적 혈역학을 모방하는 경우는 드물며, 상당한 시간, 비용, 자원을 필요로 합니다. 따라서 컴퓨터 및 생물학적 모델을 통합하는 새로운 전략이 검토되며, 영상, 생체 제작 및 기계 학습의 발전이 더 효과적인 동맥경화증 모델 개발에서의 잠재력에 대해 탐구됩니다.
Vuong 외 (Sun,)은 이 문제를 연구했습니다.