Aort anevrizmalarının hesaplamalı akışkanlar dinamiği (HAD) kullanılarak hemodinamik açıdan incelenmesi
Investigation of aortic aneurysms by using computational fluid dynamics (CFD) in terms of hemodynamics
Yazar: GÖKHAN CANBOLAT
Danışman: DOÇ. DR. MURAT KORU
Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Aort anevrizmaları = Aortic aneurysm ; Hesaplamalı akışkanlar dinamiği (HAD) = Computational fluid dynamics (HAD) ; Kardiyovasküler hastalıklar = Cardiovascular diseases ; Rüptür = Rupture ; Sayısal akışkanlar dinamiği = Computational fluids dynamic ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Vasküler akış koşulları kardiyovasküler hastalıklarının gelişiminde önemli bir rol oynamaktadır. Bu tezde, aort anevrizması Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (HAD) ve Akışkan-Yapı Etkileşimleri (AYE) yöntemleriyle hemodinamik açıdan incelenmiştir. Aort anevrizmalarında Asendan Aort Çapı'nın (AAÇ) artması ile birlikte, oluşabilecek rüptür risklerinin tespiti amaçlanmıştır. Çalışmada bilgisayarlı tomografilerden elde edilmiş gerçek bireylere ait aort geometrileri, segmentasyon tekniği ile torasik aort için oluşturulmuştur. Normal bir aort ve bir hastanın iki farklı anevrizmalı aortu ile hastalara özgü çalışmalar yapılmıştır. Aorttaki hız profili ve sınır koşulları klinik ölçümler ile elde edilerek, rijit ve elastik damar analizleri gerçekleştirilmiştir. Kan için ise Newton tipi kan modeli ve Newton tipi olmayan beş farklı viskozite modeli kullanılmıştır. Bunlara ek olarak, nümerik sonuçlar ile yapay zeka yöntemlerinden biri olan Yapay Sinir Ağları (YSA) metodu kullanılarak rüptür riskleri üzerine Pyhton dilinde bir makine öğrenmesi modeli geliştirilmiştir. HAD sonuçları incelendiğinde, anevrizmalı aortların damar yüzeylerinde normal aorta göre sırasıyla %18.56 ve %24.7 daha yüksek basınç, kayma gerilmelerinin ise anevrizma bölgelerinde daha düşük olduğu gözlemlenmiştir. Viskozite bazlı analizlerde ise Newton tipi olmayan viskozite modellerinin, kayma gerilmelerinde Newton tipi kan modeline göre %32.5, %25.7, %22.4, %12.3 ve %8.7 fark yarattığı görülmüştür. Elastik damar analizleri, rijit damar analizlerine göre daha düşük kayma gerilmesi gösterirken, rüptür riskinin ise AAÇ değişimi ile üç kata kadar arttığı bulunmuştur. Makine öğrenmesi modeli ile de R2 performansının  0.986 olduğu tahminler yapılarak aorttaki rüptür riski, güvenlik faktörü ile tahmin edilmiştir. Sonuç olarak ise HAD ve AYE analizleri ile gerçekleştirilen mühendislik çalışmalarının,  klinik yöntemlere destek olabileceği ve ışık tutabileceği gösterilmiştir.

Abstract:
Vascular flow conditions play an important role in development of cardiovascular diseases. In this dissertation, aortic aneurysm was investigated by Computational Fluid Dynamics (CFD) and Fluid-Structure Interaction (FSI) methods. It is aimed to determine rupture risks that may occur with increase in the Ascending Aortic Diameter (AAD). Aortic geometries of individuals obtained from computed tomography were constructed by segmentation technique. Patient-specific studies were performed with a normal aorta and a aneurpatient with two different aneurysms. The velocity profile and boundary conditions in aorta were obtained by clinical measurements. Rigid and elastic artery analyzes were performed. Newtonian blood model and five different non-Newtonian viscosity models were used. A machine learning model in Python was developed on rupture risks by using Artificial Neural Networks (ANN) method, which is one of artificial intelligence methods with numerical results. When CFD results were examined, it was observed that pressure on vessel of aorta with aneurysm was 18.56% and 24.7% higher than normal aorta. Shear stresses were lower in aneurysm regions. In viscosity-based analyzes, it was observed that non-Newtonian viscosity models present a difference of 32.5%, 25.7%, 22.4%, 12.3% and 8.7% in shear stresses compared to Newtonian blood model. Elastic artery analyzes showed lower shear stress than rigid vessel analyses, while risk of rupture was found to increase up to three times. Risk of rupture in aorta was estimated by safety factor with R2 performance of 0.986. As a result, it has been shown that CFD and FSI analyzes can support clinical methods with engineering studies.