Reduced order digital twins of cardiovascular devices and complex congenital diseases
Kardiyovasküler cihazlar ve konjenital hastalıkların azaltılmış mertebeden dijital ikizleri
- Tez No: 983032
- Danışmanlar: PROF. DR. KEREM PEKKAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Makine Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Biyomühendislik, Mechanical Engineering, Engineering Sciences, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yenidoğanların yaklaşık %1'i her yıl klinik olarak konjenital kalp hastalığı (KKH) ile doğmakta olup, bu durum dünya genelinde en yaygın doğumsal anomalidir. Bunlar arasında, tek ventrikül (SV) malformasyonları ve şiddetli sağ kalp tıkanıklıkları en zorlayıcı olanlardır ve genellikle karmaşık, çok aşamalı cerrahi tedavi veya uzun süreli mekanik dolaşım desteği (MCS) gerektirir. Bu hastalıkların yönetimi, hastaya özgü anatomik farklılıklar ve geniş klinik veri setlerinin eksikliği nedeniyle karmaşıktır; bu durum tedavi protokollerinin genellenmesini sınırlar. Son yıllarda, bilgisayar tabanlı hesaplamalı modelleme, hem cerrahi planlamada hem de cihaz tasarımında kişiselleştirilmiş karar verme süreçlerini desteklemek için umut vaat eden bir araç olarak ortaya çıkmıştır. Dolayısıyla bu tez, konjenital kalp hastalığının tedavisinde karşılaşılan temel klinik zorluklara yanıt vermek amacıyla kardiyovasküler simülasyonları, sanal hasta modellemesini ve mekanik destek optimizasyonunu birleştiren bu yaklaşımları incelemektedir. Çalışma iki ana bölümden oluşmaktadır. İlk bölüm, sağ ventrikülün (RV) ciddi derecede gelişmemiş olduğu nadir bir durum olan pulmoner atrezi eşliğinde intakt ventriküler septumu olan hastalar için ameliyat öncesi planlamaya odaklanmaktadır. Bu vakalarda, iki ventrikül çevrime dönüş ile bir buçuk ventriküle dönüş operasyonları arasında seçim yapmak çoğunlukla belirsizdir. Karar verme sürecine yardımcı olmak için, farklı anatomik ve fizyolojik özelliklere sahip sanal hasta popülasyonlarını simüle etmek amacıyla bir lumped parametre kardiyovasküler modeli geliştirilmiştir. Her hasta için iki cerrahi strateji hesaplamalı olarak değerlendirilmiş ve önemi kardiyovasküler elemanların post-operatif basınç, akış ve oksijen dağılımı incelenmiştir. Sonuçlar, sağ ventrikül büyüklüğü ve fonksiyonunun cerrahi başarı ile ilişkili desenlerini ortaya koymuş ve klinik müdahale öncesinde tarama aracı olarak hesaplamalı modellerin potansiyelini desteklemiştir. Bu kişiselleştirilmiş modelleme yöntemi, sınırlı kanıta dayalı kılavuzların bulunduğu nadir konjenital hastalıklarda özellikle değerli olabilir. Tezin ikinci bölümü, hem yenidoğanlar hem de daha büyük çocuklarda SV fizyolojisine sahip, özellikle cerrahi başarısızlık riski taşıyan veya transplantasyona ihtiyaç duyan hastalar için MCS stratejilerine odaklanmaktadır. İlk olarak, pulmoner kan akımının mekanik bir pompa kullanılarak desteklendiği Norwood dolaşımı incelenmiştir. Hesaplamalı simülasyonlar, bu yaklaşımın özellikle ventriküler fonksiyonu azalmış hastalarda sistemik perfüzyon ve oksijenasyonu artırabileceğini göstermiştir; bu da yüksek riskli yenidoğanlar için alternatif bir yol sunmaktadır. Buna ek olarak, başarısız Fontan dolaşımına sahip hastalar için yeni bir destek konsepti önerilmiştir; burada native SV pulmoner dolaşımda kullanılırken, mekanik destek cihazı sistemik dolaşımı sürdürür. Bu konfigürasyon, doğrulanmış kardiyovasküler modeller kullanılarak çeşitli başarısızlık senaryolarında test edilmiş ve geleneksel çift pompalı sistemlere göre daha fizyolojik ve etkili bir alternatif olarak umut vadetmiştir. Son olarak, tezin ikinci kısmı, kardiyovasküler modelleme ile pompa tasarım yazılımlarını entegre ederek ventriküler assist cihazlarının tasarım ve optimizasyonu için yeni bir çerçeve sunmaktadır. Bu yaklaşım, pompa performansının gerçekçi fizyolojik koşullar altında etkin değerlendirilmesine olanak tanımakta ve akış kalitesi ile güvenlik ve verimliliği dengede tutan hastaya özgü cihaz konfigürasyonlarının geliştirilmesini desteklemektedir. Özet olarak bu tez, entegre hesaplamalı modellemenin konjenital kalp hastalıklarının yönetiminde hem klinik hem de mühendislik alanlarını nasıl destekleyebileceğini göstermektedir. Sanal hasta popülasyonları oluşturarak, cerrahi ve cihaz sonuçlarını simüle ederek ve dolaşım konfigürasyonlarını optimize ederek, çalışmanın pediatrik kardiyolojideki en karmaşık durumlar için daha kişiselleştirilmiş, öngörücü ve etkili tedavi stratejilerine giden bir yol sunduğu görülmektedir.
Özet (Çeviri)
Almost 1% of neonates are born each year with clinically significant congenital heart disease (CHD), making it the most prevalent birth defect worldwide. Among these, single ventricle (SV) malformations and severe right heart obstructions are among the most challenging, often requiring complex, multi-stage surgical reconstruction or long-term mechanical circulatory support (MCS). The management of such conditions is complicated by patient-specific anatomical variability and the lack of large clinical datasets, which limits the ability to generalize treatment protocols. In recent years, physics-based computational modeling has emerged as a promising tool to support personalized decision-making in both surgical planning and device design. This thesis explores such approaches, combining cardiovascular simulations, virtual patient modeling, and mechanical support optimization to address key clinical challenges in the treatment of CHD. The work is divided into two main parts. The first part focuses on pre-operative planning for patients with pulmonary atresia and an intact ventricular septum—a rare condition characterized by a severely underdeveloped right ventricle (RV). In these cases, choosing between biventricular repair and one-and-a-half ventricle palliation is often uncertain. To assist in this decision-making, a lumped parameter cardiovascular model was developed and used to simulate virtual patient populations with varying anatomical and physiological characteristics. For each patient, both surgical strategies were evaluated computationally, assessing post-operative pressure, flow, and oxygen delivery across the circulatory system. The results revealed patterns linking RV size and function with surgical success, supporting the potential of in silico models to act as screening tools prior to clinical intervention. This personalized modeling framework can be particularly valuable in rare congenital diseases, where evidence-based guidelines are limited. The second part of the thesis shifts focus to MCS strategies for both neonates and older children with SV physiology, particularly those at risk of surgical failure or in need of transplantation. First, a modified Norwood circulation was investigated in which pulmonary blood flow is mechanically assisted using a circulatory pump. Computational simulations showed that this approach could improve systemic perfusion and oxygenation, especially in patients with compromised ventricular function, offering an alternative pathway for high-risk neonates. Building on this, a novel support concept was proposed for patients with failing Fontan circulation, where the native SV is reassigned to support venous return while a mechanical assist device maintains systemic output. This configuration was tested in various failure scenarios using a validated cardiovascular model and showed promise as a more physiological and efficient alternative to traditional dual-pump systems. Finally, the thesis presents a new framework for designing and optimizing ventricular assist devices by integrating cardiovascular modeling with pump design software. This approach allows for efficient evaluation of pump performance under realistic physiological conditions and supports the development of patient-specific device configurations that balance flow quality with safety and efficiency. Altogether, this thesis demonstrates how integrated computational modeling can support both the clinical and engineering aspects of congenital heart disease management. By creating virtual patient populations, simulating surgical and device outcomes, and optimizing circulatory configurations, the work provides a pathway toward more personalized, predictive, and effective treatment strategies for some of the most complex conditions in pediatric cardiology.
Benzer Tezler
- Development of high fidelity aerospace digital twins for improving operational performance
Operasyonel performansı iyileştirmek için yüksek doğruluklu havacılık dijital ikizlerinin geliştirilmesi
MUSTAFA KAYMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
- Türkiye için yapı bilgi modelleri hazırlık göstergesinin ölçülmesi: Mekansal verilerin rolü
Measuring building information modelling readiness index for Turkey: The role of spatial information
CEM KUMOVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDE DEMİREL
- Proje planlama ve plan güncelleme süreçlerinde matematiksel modelleme tabanlı dijital ikiz yaklaşımı
Digital twin approach based on mathematical modelling in project planning and plan revision processes
SEVGİ ÖZLEM KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT CANER TESTİK
DOÇ. DR. CEREN TUNCER ŞAKAR
- Mekânsal dijital ikizlere yönelik yapı modeli üretiminde prosedürel modelleme yönteminin tasarımı ve geliştirilmesi
Design and development of procedural modeling method in generating structure models for spatial digital twins
GÜÇLÜ ŞENYURDUSEV
Doktora
Türkçe
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU
- A digital twin framework for predictive maintenance
Öngörücü bakım için dijital ikiz çerçevesi
MUSTAFA FURKAN SÜVE
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE