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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

윤수진 (경북대학교, 경북대학교 대학원)

지도교수
최상헌.
발행연도
2021
저작권
경북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수4

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

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배경/목적
천식은 기관지 염증 및 기관지 과민증에 의해 호흡에 어려움을 겪는 질병이다. 많은 연구들이 천식환자의 기관지 유동특성을 해석하기 위한 3차원 CFD 모델을 개발해왔지만, 3차원 CFD는 상당한 비용을 요구한다. 따라서 본 연구에서는 기관지의 동적 변형을 모사하고, 폐 컴플라이언스, 기관지 벽 컴플라이언스 및 acinar inertance를 반영한 효율적인 1차원 전산유체역학 모델을 소개하고자 한다. 본 1차원 모델은 정상인과 천식 환자의 압력 분포, tidal volume (Vtidal)과 압력 간의 이력 곡선에 대해 탐구한다.
방법
본 연구는 5명의 정상인과 5명의 천식 환자로부터 11-14개의 time point에서 획득한 4D CT 영상을 기반으로 이루어졌다. 기관지의 직경, 길이와 같은 기관지 구조는 volume filling method, Horsefield ordering, random heterogeneity 기법을 활용하여 각각 획득되었다. 획득된 기관지 직경 및 길이는 곡선의 불필요한 파동을 예방하기 위해 Akima spline을 활용하여 보간하였다. 등온 에너지 평형식을 1차원 형태로 단순화하였고, 두 가지의 다른 압력 경계 조건은 각각 acinar unit (Model A), pleural 영역 (Model B)에 부여하였다. 그리고 기관지 벽 컴플라이언스 및 acinar inertance 모델이 지배 방정식에 새롭게 적용되었으며, 지배 방정식은 행렬 형태로서 계산의 효율성을 위해 새로운 행렬 솔버 AGMG를 이용하여 계산되었다.
결과
시뮬레이션 케이스와 상관없이 AGMG 솔버를 사용 했을 때 GMRES와 비교하여 계산시간이 거의 1/10에 가깝게 감소되었다. 본 연구에서는 4D CT로부터 획득한 공기 체적 분율 (?Vairf)과 1D CFD를 통해 계산된 ?Vairf을 두 개의 서로 다른 경계조건에 대해 비교하였다. 폐 컴플라이언스를 반영한 Model B를 적용했을 때 상관 계수가 더 높게 도출되었다. Vtidal-z 곡선에서는, 폐의 강성이 더 높은 천식 환자의 이력 곡선 단면적이 정상인 보다 더 작게 나타났다. 동적 변형 모델, 벽 컴플라이언스 모델 및 acinar inertance 모델 중 동적 변형 모델이 기관지의 저항 및 압력 분포에 가장 큰 영향을 미치는 주된 요소로 나타났다.
결론
본 연구에서 제안된 폐 컴플라이언스, 기관지 벽 컴플라이언스 및 acinar inertance가 반영된 1차원 CFD 모델을 성공적으로 기관지의 동적 변형을 모사하였다. 우리는 1D CFD 모델을 폐기능 검사(Pulmonary function test)의 대체재로 사용하여 호흡 메커니즘을 평가할 수 있다. 본 연구에서는 1차원 CFD 모델이 정상인과 천식환자의 기관지 구조 및 지역적 압력 분포 및 이력 곡선을 평가하기에 유용한 도구임을 확인하였다.

목차

LIST OF TABLES iii
LIST OF FIGURES iv
ABSTRACT vi
PARMETERS USED viii
Chapter 1. INTRODUCTION 1
1.1 Airway network model using CT images 1
1.2 Previous studies of dynamic deforming model applications 2
1.3 Importance of development 1D CFD model 3
1.4 Purpose of the current study 4
Chapter 2. METHODS 5
2.1 Subjects and CT images 5
2.2 Energy balance equations for 1D model 5
2 .3 Lung compliance model using static air-volume change 8
2.4 Applications of dynamic deforming model 10
2.5 Applications of airway wall compliance 14
2.6 Applications of dynamic acinar compliance model 15
2.7 Replacement of sparse matrix solver 17
2.8 Six simulation cases 18
Chapter 3. RESULTS 21
3.1 Flow-rate distributions depending on boundary conditions 21
3.2 Comparison of GMRES and AGMG solver according to computational time 22
3.3 Hysteresis curve for lung displacement and diameter 23
3.4 The influence of dynamic deforming model 29
3.5 The influence of the integrated computational models 34
Chapter 4. DISCUSSION 40
4.1 Vtidal vs. z curve for healthy and asthmatic subjects 40
4.2 The effects of dynamic deforming models 41
4.3 The effects of integrated computational models and performance of simulations in high frequency ventilation 42
4.4 Limitations and future studies 43
4.5 Conclusions 43
REFERENCES 45
(초록) 48

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