A low-dimensional dynamic model based on proper orthogonal decomposition achieved a maximum normalized root mean square error of 2.7% for estimated pressure and 5.5% for flow fields using three noisy sensors.
A novel computational method using Proper Orthogonal Decomposition can accurately reconstruct flow and pressure fields in rotary blood pumps from just three noisy pressure measurements, potentially enabling early detection of complications.
Linksventrikuläre Herzunterstützungssysteme sind implantierbare, kontinuierlich arbeitende Blutpumpen, die das Herz von Patienten mit Herzinsuffizienz im Endstadium mechanisch unterstützen. Obwohl technologische Fortschritte ihre Leistungsfähigkeit erheblich verbessert haben, treten Komplikationen weiterhin häufig auf. Diesen Komplikationen können subtile Veränderungen des Strömungsfeldes innerhalb der Blutpumpe vorausgehen, die als frühe Indikatoren dienen könnten. Eine Echtzeitüberwachung könnte solche Veränderungen frühzeitig erkennen. Die direkte Messung des Strömungsfeldes ist jedoch nach dem Stand der Technik unpraktikabel. Um dieser Limitation zu begegnen, wird in der vorliegenden Arbeit eine Methode zur Rekonstruktion des Strömungsfeldes in Blutpumpen vorgestellt, die ausschließlich auf punktuellen Druckmessungen basiert. Hierfür wurden Strömungsdaten aus numerischen Simulationen mittels Proper Orthogonal Decomposition (POD) analysiert, um die dominanten Strömungskomponenten zu extrahieren. Auf Basis der POD des Druckfeldes wurde ein niedrigdimensionales dynamisches Modell entwickelt, das die zeitliche Entwicklung des Druckfeldes beschreibt. Das resultierende Zustandsraummodell dient als Grundlage für die Konstruktion eines optimalen Beobachters, welcher das vollständige Druckfeld aus einer begrenzten Anzahl von Druckmessungen schätzt. Des Weiteren wurde ein mathematischer Zusammenhang zwischen Druck- und Geschwindigkeitsfeld entwickelt, der auf Galerkin-Projektionen der Navier–Stokes-Gleichungen sowie der Druck-Poisson-Gleichung basiert. Dies ermöglicht die Rekonstruktion des Geschwindigkeitsfeldes aus dem geschätzten Druckfeld, wobei die physikalische Konsistenz gewährleistet ist. Numerische Studien zeigten eine maximale normalisierte Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers von 2,7% für das geschätzte Druckfeld und 5,5% für das Strömungsfeld, wenn die Felder mittels drei verrauschten Druckmessungen geschätzt werden. Diese Ergebnisse verdeutlichen das Potenzial des vorgestellten Ansatzes als ersten Schritt hin zu einer Echtzeitüberwachung des Strömungsfeldes in Blutpumpen, mit dem Ziel, Komplikationen frühzeitig zu identifizieren.
Moritz Michael Rauscher (Mon,) conducted a other in End-stage heart failure (Rotary blood pumps). Pressure field observer using Proper Orthogonal Decomposition (POD) vs. Computational fluid dynamics (CFD) simulation data was evaluated on Normalized root mean squared error (NRMSE) of the estimated pressure and flow fields. A low-dimensional dynamic model based on proper orthogonal decomposition achieved a maximum normalized root mean square error of 2.7% for estimated pressure and 5.5% for flow fields using three noisy sensors.