Data-driven Neural Networks for Windkessel Parameter Calibration
Benedikt Hoock, Tobias Köppl
在这项工作中,我们提出了一种新的方法来校准Windkessel(WK)参数在尺寸减小的1D-0D耦合血流模型中。 为此,我们设计了一个数据驱动的神经网络(NN),训练在左侧胸腔动脉的模拟血压。 一旦训练,NN模拟整个模拟域的压力脉冲波,即随着时间的推移,空间和不同的WK参数,误差和计算工作量可以忽略不计。 为了校准测量脉冲波上的WK参数,NN由虚拟神经元扩展,并且仅对这些神经元进行再训练。 这项工作的主要目标是评估该方法在各种情况下的有效性 - 特别是当确切的测量位置未知或数据受到噪声影响时。
In this work, we propose a novel method for calibrating Windkessel (WK) parameters in a dimensionally reduced 1D-0D coupled blood flow model. To this end, we design a data-driven neural network (NN)trained on simulated blood pressures in the left brachial artery. Once trained, the NN emulates the pressure pulse waves across the entire simulated domain, i.e., over time, space and varying WK parameters, with negligible error and computational effort. To calibrate the WK parameters on a measured pu...