CARDIOPHYDAT - CARDIOvascular PHYsics and DATa integration for digital twins

Das Forschungsprojekt CARDIOPHYDAT (CARDIOvascular PHYsics and DATa integration for digital twins) konzentriert sich auf die Entwicklung innovativer Kernmethoden für die genaue patientenspezifische Kalibrierung elektromechanischer Herzmodelle anhand von klinischen In-vivo-Messungen. 

Insbesondere werden effiziente und robuste personalisierte digitale Herz-Zwillinge auf der Grundlage physikalisch informierter Methoden des maschinellen Lernens generiert, um die lokale Verteilung patientenspezifischer biophysikalischer und mechanischer Eigenschaften zu schätzen und klinische Biomarker abzuleiten. Darüber hinaus wird die vorgeschlagene Methodik zur Beurteilung von fibrotischen Narben im Herzgewebe eingesetzt, die bei vielen Herzerkrankungen eine bedeutende Rolle spielen. 

Diese Methoden werden einen wesentlichen Beitrag zur Entwicklung eines einzigartigen, personalisierten Ansatzes zur kardiovaskulären Modellierung leisten, der sich modernster mathematischer Methoden bedient und die Grundlagenforschung im Bereich der kardiovaskulären Modellierung vorantreibt. Darüber hinaus hat das Projekt durch die Integration klinischer Daten in Computermodelle praktische Anwendungen im klinischen Umfeld – z. B. die Schätzung wichtiger klinischer Biomarker, die mit herkömmlichen Methoden nicht direkt gemessen werden können –, um die Diagnose und Vorhersage von Therapieergebnissen innerhalb der klinischen Zeitvorgaben zu unterstützen.

 

Projektförderung

Förderung EUR 333.579,-