JP6300244B2 - 生体シミュレーション装置、生体シミュレーション装置の制御方法、および生体シミュレーション装置の制御プログラム - Google Patents
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Description
別の態様によれば、流体構造連成シミュレーション結果を表示することで、流体構造連成シミュレーション結果から導出された生体器官の動態・機能の予測または医師による現実の手術後の動態・機能の予測を、医師等による臨床応用に供することができる。
〔第1の実施の形態〕
図1は、第1の実施の形態に係る装置の機能構成例を示す図である。生体シミュレーション装置10は、記憶部11と演算部12とを有する。
演算部12は、形状モデル1に基づいて、生体器官の挙動と生体器官内部の流体の運動の両者を相互作用も含めて同時に解き、刻々の動的平衡状態を求める流体構造連成シミュレーションを実行する。演算部12は、流体構造連成シミュレーションを実行する場合、形状モデル1に基づいて、有限要素メッシュモデルを生成する。生成される有限要素メッシュモデルには、例えば生体器官の組織が存在する構造領域を表す構造メッシュモデル2と、生体器官内の流体が存在する流体領域を表すALE流体メッシュモデル3とが含まれる。例えば演算部12は、形状モデル1内の領域のうち、生体器官の組織が存在する構造領域をLagrange表記法による構造メッシュモデル2で表し、生体器官内の流体が存在する流体領域をALE表記法によるALE流体メッシュモデル3で表す。ここで、構造領域と流体領域との境界面のうち、生体器官の特定の部位2a以外の部分が存在する領域と流体領域との間を第1の境界面4とする。また構造領域と流体領域との境界面のうち、生体器官の特定の部位2aが存在する領域と流体領域との間を第2の境界面5とする。特定の部位2aは、例えばALE流体メッシュモデル3が存在する領域内につきだした部位である。特定の部位2aとしては、心臓の弁などがある。
なお記憶部11に、生体器官に対して術式の異なる複数の仮想手術それぞれを施した後の生体器官の構造を表す複数の術後形状モデルを記憶させてもよい。その場合、演算部12は、複数の術後形状モデルそれぞれについて流体構造連成シミュレーションを実行し、複数の仮想手術のシミュレーション結果をモニタなどに比較表示させる。これにより、どの術式が適切なのかを、医師による現実の手術前に的確に判断することができる。
第2の実施の形態は、心臓の手術内容の応じた生体(例えば患者)の予後を予測する予後予測システムである。この予後予測システムは、第1の実施の形態に示す生体シミュレーション装置10の一例である。
図4は、Lagrange未定乗数法を用いた境界面捕捉型解析手法による流体構造連成解析の例を示す図である。図4(A)は、流体メッシュモデルとは独立に作られた大動脈弁の構造メッシュモデルである。図4(B)は、大動脈内の流体領域を表す空間固定のEuler流体メッシュモデルである。図4(C)は、血液の流速をベクトルで表したシミュレーション結果である。但し、ここでは大動脈壁は剛体であり変形しないと仮定しているため流体メッシュは空間固定のEulerメッシュで表すことができる。
図6は、境界面追跡および捕捉のための座標系を示す図である。図6には、Euler(空間)座標系(x1,x2)、Lagrange(物質)座標系(X1,X2)、および任意に運動・変形するALE座標系(χ1,χ2)が示されている。心筋領域ΩSはLagrange座標系により表される。血液領域ΩfはALE座標系により表される。心臓弁44は、血液領域Ωfにせり出している。実際は3次元であるが、表示と理解のし易さから2次元表示している。
この他、心臓弁と壁との接続、心臓弁どうし或いは心臓弁と心臓壁との接触による相互作用、また体循環アナロジー回路との接続も、Lagrange未定乗数法で行うことが可能であり、その場合のシステム全体の停留条件式は式(28)のようになる。
図8は、第2の実施の形態の予後予測システムのハードウェアの一構成例を示す図である。予後予測システム100は、プロセッサ101によって装置全体が制御されている。プロセッサ101には、バス109を介してメモリ102と複数の周辺機器が接続されている。プロセッサ101は、マルチプロセッサであってもよい。プロセッサ101は、例えばCPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、またはDSP(Digital Signal Processor)である。プロセッサ101がプログラムを実行することで実現する機能の少なくとも一部を、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、PLD(Programmable Logic Device)などの電子回路で実現してもよい。
図9は、予後予測システムの機能を示すブロック図である。予後予測システム100は、記憶部110、プレ処理部120、シミュレータ130、およびポスト処理部140を有する。
図10は、予後予測処理手順の一例を示すフローチャートである。
[ステップS101]プレ処理部120は、記憶部110を撮影した画像を取得する。例えばプレ処理部120は、生体のCTまたはMRI画像を取得する。
このようにして、予後予測処理が実行される。以下、図10に示した各処理の詳細を説明する。
このように作成された有限要素メッシュモデルは、トルソと心臓のボクセルメッシュモデル並びに心臓のテトラメッシュモデル(テトラメッシュモデルは心臓壁と内腔血液からなる)の大きく2種類からなる。プレ処理部120は、先ず、後者の心臓テトラメッシュモデルにトルソのボクセルメッシュと整合する形でボクセルメッシュを改めて設定し、心臓ボクセルメッシュモデルとする。これによりテトラメッシュとボクセルメッシュの対応関係が付けられる。次にプレ処理部120は、心臓ボクセルメッシュモデルに線維分布、シート分布を文献値などに基づき設定する。またプレ処理部120は、プルキンエ線維分布または等価な心内膜コンダクタンス分布を設定する。またプレ処理部120は、心内膜に最早期興奮部位を設定する。またプレ処理部120は、3種類のAPD(Action Potential Duration)分布を持つ細胞モデルを長軸・短軸方向に分布させる。これらの設定には、例えば特許文献1に示す方法が用いられる。以上の心臓ボクセルメッシュモデルならびに標準12誘導心電図用の電極を体表面に設定したトルソモデルを組み合せて、シミュレータ130により電気的興奮伝播シミュレーションが行われる。そしてプレ処理部120は、パラメータの調整により生体の標準12誘導心電図検査結果と一致させる。以上の結果、心臓を構成する各テトラ要素(心臓テトラメッシュモデルの各要素)におけるカルシウムイオン濃度の時刻歴(カルシウム濃度履歴)が定められる。
図11は、仮想治療の結果を得る場合のスキームを示す図である。まず生体データ51(CT図、MRI画像または心エコー図など)に基づいて、仮想手術前の心臓メッシュモデルを生成するプレ処理(ステップS110)が行われる。このときのプレ処理では、セグメンテーション(ステップS111)などの処理が行われ、生体の心臓の形状モデル52と有限要素メッシュモデル53が作成される。有限要素メッシュモデル53は、生体の術前の状態にある心臓や胸郭のモデルである。仮想手術前の心臓メッシュモデルを生成するプレ処理の詳細は、後述する(図12参照)。
図12は、仮想手術前の心臓メッシュモデルの生成手順の一例を示す図である。プレ処理部120は、CT・MRIデータ62とそれ以外の生体データ63とから心臓領域のセグメンテーションを行う(ステップS131)。次にプレ処理部120は、部位ごとに分割されたトライアングルサーフェスメッシュを生成する(ステップS132)。そしてプレ処理部120は、サーフェスメッシュを境界にボクセル・テトラボリュームメッシュを生成する(ステップS133)。これにより心臓テトラメッシュモデル64と心臓ボクセルメッシュモデル65が生成される。
[ステップS151]シミュレータ130は、タイムステップの時刻を更新する。例えば、シミュレータ130は、現在の時刻tに所定の時間増分Δtを加算する。なおシミュレーション開始時の時刻はt=0である。
[ステップS154]シミュレータ130は、変数の更新量を求める。
[ステップS156]シミュレータ130は、計算結果が収束したか否かを判断する。収束した場合、処理がステップS157に進められる。収束していなければ、処理がステップS152に進められる。再度計算が実行される。
図15は、微積分計算処理の手順の一例を示すフローチャートである。
[ステップS161]シミュレータ130は、式(30)の内力積分値ffsと剛性行列Afsを求める。
図15に示した処理で求められた行列や積分値などの計算結果から、全体行列Aと全体右辺ベクトルbとが作成され、全体行列Aと全体右辺ベクトルとの合成(ステップS153)が行われる。全体行列Aと全体右辺ベクトルbとの合成は、具体的には以下の通りである。
次に、このように更新された全システムから血液領域が抽出され、ALEメッシュ更新(ステップS155)の計算が行われる。具体的には、新しい心筋との境界面を境界条件として超弾性体などのメッシュ制御のための方程式が解かれ、新たなALEメッシュが生成される。
図19は、記憶部に格納される情報の一例を示す図である。記憶部110は、生体データ111、および実施されたシミュレーションごとのシミュレーション結果112〜114を記憶する。図19の例では、治療前のシミュレーション結果112、「仮想治療A」を施した後のシミュレーション結果113、および「仮想治療B」を施した後のシミュレーション結果が、記憶部110に格納されている。
各シミュレーション結果112〜114には、シミュレーション上のタイムステップごとに、要素および節点の位置と、要素および節点上での物理量が含まれている。要素は、例えばテトラ要素、ボクセル要素、血管要素などである。要素の位置は、要素の重心などの要素内の所定の位置である。節点は、例えば要素の頂点である。
図20は、可視化処理の一例を示す図である。ポスト処理部140は、可視化パラメータ入力部141、データ取得部142、心筋可視化部143a、興奮伝播可視化部143b、冠循環可視化部143c、弁可視化部143d、グラフ可視化部143e、医療用画像可視化部143f、血流可視化部143g、血管可視化部143h、可視化結果画像表示部144a、3次元表示部144b、グラフ表示部144c、および医療用データ重畳表示部144dを有する。
冠循環可視化部143cは、冠循環の状況を可視化する。例えば冠循環可視化部143cは、冠循環系内の血流の速度や圧力などの物理量の変化を、色の変化に置き換える。
グラフ可視化部143eは、シミュレーション結果を統計的に解析し、グラフ化する。例えばグラフ可視化部143eは、仮想手術ごとのシミュレーション結果に基づいて、仮想手術後の生体(例えば患者)の状態を評価し、評価結果を示すグラフを生成する。
血管可視化部143hは、血管要素に基づいて、実際の血管を示す表示用の血管オブジェクトを生成する。例えば血管要素において端点の位置と直径とが設定されている場合に、端点間を結ぶ、該当直径の円筒形の血管オブジェクトを生成する。
図21は、可視化処理手順の一例を示す図である。図21に示す処理は、電気的興奮伝播シミュレーション並びに力学的拍動シミュレーションの1拍分のデータを、1台或いは複数台の計算機により構成されたシステム上で処理する可視化処理である。シミュレーション結果を高速に可視化処理し、1拍の動画として再生することで自然な心臓の動きとして観察可能とするために、計算機内で可視化処理まで行うスレッドを複数起動する。複数のスレッドからなるスレッド群82は、一つのスレッド当たり、1拍分のmステップ(mは1以上の整数)の内、m/n(nはスレッド起動数を示す1以上の整数)個のステップの処理を担当する。そしてスレッド群82の各スレッドは、電気的興奮伝播シミュレーション並びに力学的拍動シミュレーションの結果を最終的には複数枚のビットマップ画像として作成する。このビットマップ画像をメインプロセス81では時系列順に1〜60fpsにより表示する。
なお、パラメータの例は、下記の通りである。
1心拍当たり大動脈流量[L]
大動脈の収縮期圧[mmHg]
大動脈の拡張期圧[mmHg]
大動脈の平均圧[mmHg]
大動脈の脈圧(収縮期圧-拡張期圧)[mmHg]
左室収縮期圧
左室拡張末期圧
1心拍当たり肺動脈流量[L]
肺動脈の収縮期圧[mmHg]
肺動脈の拡張期圧[mmHg]
肺動脈の平均圧[mmHg]
肺動脈の脈圧(収縮期圧-拡張期圧)[mmHg]
右室収縮期圧
右室拡張末期圧
平均右房圧
平均左房圧
1心拍当たりの、肺動脈流量/大動脈流量
1心拍当たりの、肺動脈収縮期圧/大動脈収縮期圧
冠動脈の最大血圧
冠動脈最大血圧-心筋圧
1心拍当たりの冠動脈流量[L]
指定した関心領域の最大流速[m/s]
指定部分の粘性によるエネルギー損失量(1心拍当たり)
指定部分のATP消費量(1心拍当たり)
心臓の拍出仕事量
拍出仕事量・ATP消費量
指定部位の血液の1心拍平均の酸素飽和度[%]
以上のようにして、術式ごとの予後を評価し、適切な術式を容易に判断することが可能となる。このような可視化結果は、医療従事者による患者及びその家族への説明にも活用される。また可視化結果は、教育の教材としても活用される。
− 生体器官の形状モデルを決定する;
− 前記形状モデルから有限要素メッシュモデルを作成する;
− 生体データに基づき、前記有限要素メッシュモデルを用いてシミュレーションを行う、そして
− 前記シミュレーションの結果から、前記生体器官の動態および/または機能を導出する
なる工程を含む方法のことである。
− 生体器官の術前形状モデルを決定する;
− 前記術前形状モデルから術前有限要素メッシュモデルを作成する;
− 前記術前形状モデルおよび/または前記術前有限要素メッシュモデルから術後有限要素メッシュモデルを作成する;
− 生体データに基づき、前記術前有限要素メッシュモデルを用いて術前シミュレーションを行い、調整パラメータを決定する
− 前記調整パラメータに基づき、前記術後有限要素メッシュモデルを用いて術後シミュレーションを行う、そして
− 前記術後シミュレーションの結果から、前記術後生体器官の予測された手術後の動態および/または機能を導出する
なる工程を含む方法のことである。
生体器官の形状モデルとは、生体データを用いて、動態予測の対象となる生体器官やその周辺の立体的形状を可視化等により表すことが可能な数値データであり、例えば曲面を細かいトライアングルの集合体で近似した場合においては頂点座標などに相当する。生体データには、対象となる生体器官やその周辺の立体形状を表す画像データが含まれる。画像データには、生体器官やその周辺のCT図、MRI画像または心エコー図などの2次元または3次元で生体器官の形状を識別できる画像データが含まれ、そのうち一部のデータには経時的変化の情報も付随している。その他生体データとしては、例えば、心血管カテーテル検査、心電図、血圧等の検査データや臨床検査値等の数値データ、その他生理検査、画像検査のデータ、手術歴・過去の手術記録を含む患者の病歴、および医師の知見など、生体の状態を表す指標に関するデータなどが含まれる。
有限要素メッシュモデルは、生体器官の幾何学的特徴、例えば生体器官の構造領域と生体器官内部の流体領域などを表す。
テトラメッシュモデルとボクセルメッシュモデルAの作成方法は、以下の通りである。まず、生体器官の形状モデルのセグメントデータから、トライアングルで構成されたサーフェスメッシュを生成し、更に詳細な部位に分割していく。例えば心室及び内腔血液を、左心室自由壁、左心室乳頭筋、左心室内血液領域、中隔、右心室自由壁、右心室乳頭筋、右心室内血液領域などといった部位に細分化していく。このように部位とは、心筋領域だけでなく血液領域も含む。例えば、心臓であれば、心筋領域だけでなく血液領域も含む。次に、部位ごとに分割されたトライアングルサーフェスメッシュを生成する。そして、このサーフェスメッシュを境界に2種類のボリュームメッシュ(テトラ・ボクセル)を作成する。これによりテトラメッシュモデル(トライアングルサーフェスメッシュおよびテトラボリュームメッシュを含む)およびボクセルメッシュモデルA(ボクセルボリュームメッシュを含む)が生成される。
好ましい実施態様の一つは、シミュレーションが生体器官の運動と生体器官内部の流体の運動とに関する流体構造連成シミュレーションであることである。
図4は、Lagrange未定乗数法を用いた境界面捕捉型解析手法による流体構造連成解析の例を示す図である。図4(A)は、流体メッシュモデルとは独立に作られた大動脈弁の構造メッシュモデルである。図4(B)は、大動脈内の流体領域を表す空間固定のEuler流体メッシュモデルである。図4(C)は、血液の流速をベクトルで表したシミュレーション結果である。但し、ここでは大動脈壁は剛体であり変形しないと仮定しているため流体メッシュは空間固定のEulerメッシュで表すことができる。
図6は、境界面追跡および捕捉のための座標系を示す図である。図6には、Euler(空間)座標系(x1,x2)、Lagrange(物質)座標系(X1,X2)、および任意に運動・変形するALE座標系(χ1,χ2)が示されている。心筋領域ΩSはLagrange座標系により表される。血液領域ΩfはALE座標系により表される。心臓弁44は、血液領域Ωfにせり出している。実際は3次元であるが、表示と理解のし易さから2次元表示している。
この他、心臓弁と壁との接続、心臓弁どうし或いは心臓弁と心臓壁との接触による相互作用、また体循環アナロジー回路との接続も、Lagrange未定乗数法で行うことが可能であり、その場合のシステム全体の停留条件式は式(68)のようになる。
図14は、シミュレーション手順の一例を示すフローチャートである。
[ステップS154]シミュレータ130は、変数の更新量を求める。
[ステップS156]シミュレータ130は、計算結果が収束したか否かを判断する。収束した場合、処理がステップS157に進められる。収束していなければ、処理がステップS152に進められる。再度計算が実行される。
図15は、微積分計算処理の手順の一例を示すフローチャートである。
[ステップS161]シミュレータ130は、式(70)の内力積分値ffsと剛性行列Afsを求める。
図15に示した処理で求められた行列や積分値などの計算結果から、全体行列Aと全体右辺ベクトルbとが作成され、全体行列Aと全体右辺ベクトルとの合成(ステップS153)が行われる。全体行列Aと全体右辺ベクトルbとの合成は、具体的には以下の通りである。
次に、このように更新された全システムから血液領域が抽出され、ALEメッシュ更新(ステップS155)の計算が行われる。具体的には、新しい心筋との境界面を境界条件として超弾性体などのメッシュ制御のための方程式が解かれ、新たなALEメッシュが生成される。
まず、心臓テトラメッシュモデルに心臓ボクセルメッシュモデルと同様、線維分布、シート分布を設定し、力学的なシミュレーションを行うための境界条件を設定し、併せて力学解析用の圧力節点二重化、血液と心筋の境界面での節点の二重化などを行う。また、心臓の部位ごとの情報も付与する。次に、心臓テトラメッシュモデルから自然状態心臓モデル(テトラ要素)を作成する。すなわち、心臓テトラメッシュモデルは、心臓の拡張期に対して作成されたものであるが、無応力状態に相当する自然形状を求めるため、適当な力学的有限要素解析を実行して縮小することにより、自然状態心臓モデル(テトラ要素)を作成する。この縮小操作に伴って内腔血液領域のテトラメッシュも同時に変形させる。内腔血液領域のメッシュの歪みが大きくなった場合は新たにテトラメッシュを切り直す。
パラメータ調整後のシミュレーション結果には、シミュレーション上のタイムステップごとに、要素または節点の位置と、要素または節点上での物理量が含まれている。要素は、例えば心臓のテトラ要素、ボクセル要素、内腔血液のテトラ要素などである。要素の位置は、要素の重心などの要素内の所定の位置である。節点は、例えば要素の頂点である。これらのシミュレーション結果は、例えば、可視化やグラフ化等を行うことにより、生体器官の動態および/または機能を導出することができる。
冠循環可視化部143cは、冠循環の状況を可視化する。例えば冠循環可視化部143cは、冠循環系内の血流の速度や圧力などの物理量の変化を、色の変化に置き換える。
グラフ可視化部143eは、シミュレーション結果を統計的に解析し、グラフ化する。例えばグラフ可視化部143eは、仮想手術ごとのシミュレーション結果に基づいて、仮想手術後の患者の状態を評価し、評価結果を示すグラフを生成する。
血管可視化部143hは、血管要素に基づいて、実際の血管を示す表示用の血管オブジェクトを生成する。例えば血管要素において端点の位置と直径とが設定されている場合に、端点間を結ぶ、該当直径の円筒形の血管オブジェクトを生成する。
術後有限要素メッシュモデルは、術前形状モデルを変形して術後形状モデルを作成することで、あるいは、術前有限要素メッシュモデルを直接変形することで作成される。
術後シミュレーションは、術後有限要素メッシュモデルに対して、調整パラメータに基づき、前述のシミュレーション(以下、術前シミュレーションという)と同様の方法で行う。調整パラメータは、術前シミュレーションおよびパラメータ調整で得られた生体データを最も良く近似するパラメータの組み合わせ(ベストパラメータセット)を用いることができる。また、調整パラメータは、生体器官の機能の仮想的変化や流体物性・運動の仮想的変化等、生体器官の仮想的な状態変化から設定された仮想的な生体データを最も良く近似するパラメータの組み合わせを、術後有限要素メッシュモデルに対して、シミュレーションおよびパラメータ調整を行うことにより得ることもできる。最適化されたパラメータとしては、例えば、心筋の電気的コンダクタンス、最早期興奮部位、APDの空間分布、興奮収縮連関モデル、体循環モデルなどに含まれるパラメータがある。
術後生体器官の動態予測および/または機能予測は、術後シミュレーションの結果から、術前シミュレーションによる動態予測および/または機能予測の導出と同様の方法で導出される。
2 構造メッシュモデル
2a 特定の部位
3 ALE流体メッシュモデル
4 第1の境界面
5 第2の境界面
10 生体シミュレーション装置
11 記憶部
12 演算部
Claims (8)
- 生体器官の構造を表す形状モデルを記憶する記憶部と、
前記形状モデル内の領域のうち、前記生体器官の組織が存在する構造領域をLagrange表記法による構造メッシュモデルで表し、前記生体器官内の流体が存在する流体領域をALE(Arbitrary Lagrangian Eulerian)表記法によるALE流体メッシュモデルで表し、シミュレーションの進行に伴い前記生体器官の運動に従って前記構造メッシュモデルを変形させ、前記構造領域内の前記生体器官の特定の部位以外の部分が存在する領域と前記流体領域との間の第1の境界面において隙間や前記構造領域との重複が生じないように前記ALE流体メッシュモデルを変形させることで、前記ALE流体メッシュモデルに前記第1の境界面を追跡させ、前記構造領域内の前記特定の部位が存在する領域と前記流体領域との間の第2の境界面について、前記ALE流体メッシュモデルを基準として位置を捕捉することで、前記生体器官の運動と前記生体器官内部の流体の運動の両者を相互作用も含めて同時に解き、刻々の動的平衡状態を求める流体構造連成シミュレーションを実行する演算部と、
を有する生体シミュレーション装置。 - 前記記憶部は、前記生体器官に対して術式の異なる複数の仮想的な手術である仮想手術それぞれを施した後の前記生体器官の構造を表す複数の術後形状モデルを記憶し、
前記演算部は、前記複数の術後形状モデルそれぞれについて流体構造連成シミュレーションを実行し、前記複数の仮想手術のシミュレーション結果を表示する、
ことを特徴とする請求項1記載の生体シミュレーション装置。 - 前記演算部は、仮想手術に用いる手技の候補を表示し、選択された手技に応じて前記形状モデルを変形させた術後形状モデルを生成し、該術後形状モデルを前記記憶部に格納することを特徴とする請求項2記載の生体シミュレーション装置。
- 前記演算部は、前記複数の術後形状モデルそれぞれについてのシミュレーション結果を所定の基準で評価し、前記複数の仮想手術を評価結果に基づいて並べ替えて表示する、
ことを特徴とする請求項2または3記載の生体シミュレーション装置。 - 前記演算部は、ALE法を用いて前記ALE流体メッシュモデルを変形させ、Lagrange未定乗数法を用いて前記ALE流体メッシュモデルを基準とする前記第2の境界面の位置を捕捉することを特徴とする請求項1乃至4のいずれかに記載の生体シミュレーション装置。
- 前記生体器官は心臓であり、前記特定の部位は前記心臓内の弁であることを特徴とする請求項1乃至5のいずれかに記載の生体シミュレーション装置。
- 生体シミュレーション装置が、
生体器官の構造を表す形状モデル内の領域のうち、前記生体器官の組織が存在する構造領域をLagrange表記法による構造メッシュモデルで表し、前記生体器官内の流体が存在する流体領域をALE表記法によるALE流体メッシュモデルで表し、
シミュレーションの進行に伴い前記生体器官の運動に従って前記構造メッシュモデルを変形させ、前記構造領域内の前記生体器官の特定の部位以外の部分が存在する領域と前記流体領域との間の第1の境界面において隙間や前記構造領域との重複が生じないように前記ALE流体メッシュモデルを変形させることで、前記ALE流体メッシュモデルに前記第1の境界面を追跡させ、前記構造領域内の前記特定の部位が存在する領域と前記流体領域との間の第2の境界面について、前記ALE流体メッシュモデルを基準として位置を捕捉することで、前記生体器官の運動と前記生体器官内部の流体の運動の両者を相互作用も含めて同時に解き、刻々の動的平衡状態を求める流体構造連成シミュレーションを実行する、
生体シミュレーション装置の制御方法。 - 生体シミュレーション装置に、
生体器官の構造を表す形状モデル内の領域のうち、前記生体器官の組織が存在する構造領域をLagrange表記法による構造メッシュモデルで表し、前記生体器官内の流体が存在する流体領域をALE表記法によるALE流体メッシュモデルで表し、
シミュレーションの進行に伴い前記生体器官の運動に従って前記構造メッシュモデルを変形させ、前記構造領域内の前記生体器官の特定の部位以外の部分が存在する領域と前記流体領域との間の第1の境界面において隙間や前記構造領域との重複が生じないように前記ALE流体メッシュモデルを変形させることで、前記ALE流体メッシュモデルに前記第1の境界面を追跡させ、前記構造領域内の前記特定の部位が存在する領域と前記流体領域との間の第2の境界面について、前記ALE流体メッシュモデルを基準として位置を捕捉することで、前記生体器官の運動と前記生体器官内部の流体の運動の両者を相互作用も含めて同時に解き、刻々の動的平衡状態を求める流体構造連成シミュレーションを実行する、
処理を実行させる生体シミュレーション装置の制御プログラム。
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