Оценка влияния параметров конструкции на изгибную жесткость протеза аортального клапана на основе машинного обучения

Транскатетерная имплантация аортального клапана (ТИАК) является малоинвазивным методом лечения аортального стеноза, однако успешность процедуры во многом определяется не только размерами протеза, но и его механическими характеристиками: в частности, изгибной жесткостью стенткаркаса. Целью настоящей работы является разработка вычислительного подхода для анализа и прогнозирования изгибной жесткости каркаса протеза ТИАК в зависимости от его геометрических параметров на основе численного моделирования и методов машинного обучения. Для этого был реализован алгоритм построения параметризованных геометрий каркаса, позволяющий автоматически генерировать сетчатые конструкции, управляя формой профиля и структурой ячеек. Далее были проведены численные эксперименты на чистый изгиб. В результате автоматизированной генерации и конечноэлементного моделирования была сформирована выборка из 2409 конфигураций. Максимальное и минимальное значения изгибной жесткости, наблюдаемые в сформированной выборке расчетных моделей, составляют 16,2 Н⸱м2 и 0,42 Н⸱м2 соответственно. Более того, выполнен корреляционный анализ, который показал, что наибольшее влияние на изгибную жесткость оказывают диаметр зоны сужения (WD, r = 0,18), количество ячеек по вертикали (N, r = –0,23) и горизонтали (K, r = –0,59), а также параметр кривизны верхней части каркаса (UB, r = 0,42). На основе полученной выборки построены нейросетевые суррогатные модели для решения прямой и обратной задач. Прямая модель продемонстрировала хорошее совпадение с результатами конечноэлементных расчетов, тогда как точность обратной модели снижалась в областях значений жесткости, недостаточно представленных в обучающей выборке. Таким образом, предложенный подход может использоваться для ускоренного анализа влияния геометрии каркаса на его механические характеристики и дальнейшей оптимизации конструкции протеза.