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Novel Closed-Loop Control System of Dual Rotary Blood Pumps in Total Artificial Heart Based on the Circulatory Equilibrium Framework: A Proof-of-Concept In Vivo Study
循環平衡フレームワークに基づく完全人工心臓用デュアルロータリー血液ポンプの新しい閉ループ制御システム：生体内研究での概念実証

Shohei Yokota, Kazunori Uemura ® ®  ^("® "){ }^{\text {® }}, Takashi Unoki, Hiroki Matsushita ® ®  ^("® "){ }^{\text {® }}, Midori Kakuuchi, Yuki Yoshida, Kazumasu Sasaki ( ∘ ) ∘ ^((^(@))){ }^{\left({ }^{\circ}\right)}, Toru Kawada, Takuya Nishikawa ( ∘ , ∘ , ^((^(@),:}){ }^{\left({ }^{\circ},\right.} Member, IEEE, Yasuyuki Kataoka ( ∘ ) ∘ ^((^(@))){ }^{\left({ }^{\circ}\right)}, Jon Peterson ® ®  ^("® "){ }^{\text {® }}, Senior Member, IEEE, Kenji Sunagawa, Fellow, IEEE, Joe Alexander, Jr. ( ∘ ) ∘ ^((^(@))){ }^{\left({ }^{\circ}\right)}, and Keita Saku
横田 翔平、上村 和典 ® ®  ^("® "){ }^{\text {® }} 、鵜木 崇、松下 裕樹 ® ®  ^("® "){ }^{\text {® }} 、角内 みどり、吉田 祐樹、佐々木 一益 ( ∘ ) ∘ ^((^(@))){ }^{\left({ }^{\circ}\right)} 、川田 徹、西川 卓也 ( ∘ , ∘ , ^((^(@),:}){ }^{\left({ }^{\circ},\right.} IEEE メンバー、片岡 康之 ( ∘ ) ∘ ^((^(@))){ }^{\left({ }^{\circ}\right)} 、ジョン ピーターソン ® ®  ^("® "){ }^{\text {® }} 、IEEE シニア メンバー、砂川 健二、IEEE フェロー、Joe Alexander, Jr. ( ∘ ) ∘ ^((^(@))){ }^{\left({ }^{\circ}\right)} 、佐久 啓太

Abstract  抽象的な

Objective: Total artificial heart (TAH) using dual rotary blood pumps (RBPs) is a potential treatment for end-stage heart failure. A well-noted challenge with RBPs is their low sensitivity to preload, which can lead to venous congestion and ventricular suction. To address this issue, we have developed an innovative closed-loop control system of dual RBPs in TAH. This system emulates the Frank-Starling law of the heart in controlling RBPs while monitoring stressed blood volume (V) based on the circulatory equilibrium framework. We validated the system in in-vivo experiments. Methods: In 9 anesthetized dogs, we prepared a TAH circuit using 2 centrifugal-type RBPs. We first investigated whether the flow and inlet atrial pressure in each RBP adhered to a logarithmic Frank-Starling
目的：デュアルロータリー式血液ポンプ（RBP）を用いた完全人工心臓（TAH）は、末期心不全の治療法として有望である。RBPの課題として、前負荷に対する感度が低いことが挙げられ、これが静脈うっ血や心室吸引につながる可能性がある。この問題に対処するため、我々はTAHにおけるデュアルRBPの革新的な閉ループ制御システムを開発した。このシステムは、循環平衡の枠組みに基づいて負荷血液量（V）をモニタリングしながらRBPを制御するという、心臓のフランク・スターリングの法則を模倣する。我々はこのシステムをin vivo実験で検証した。方法：麻酔犬9頭を用いて、2つの遠心型RBPを用いたTAH回路を作成した。まず、各RBPにおける流量と入口心房圧が対数フランク・スターリングの法則に従うかどうかを調べた。

curve. We then examined whether the RBP flows and atrial pressures were maintained stably during aortic occlusion (AO) and pulmonary cannula stenosis (PS), whether averaged flow of dual RBPs and bilateral atrial pressures were controlled to their predefined target values for a specific V , and whether this system could maintain the atrial pressures within predefined control ranges under significant changes in V. Results: This system effectively emulated the logarithmic Frank-Starling curve. It robustly stabilized the flow and atrial pressures during AO and PS without venous congestion or ventricular suction, accurately achieved target values in averaged flow and atrial pressures, and efficaciously maintained these pressures within the control ranges. Conclusion: This system controls dual RBPs in TAH accurately and stably. Significance: This system may accelerate clinical application of TAH with dual RBPs.
曲線。次に、大動脈閉塞（AO）および肺カニューレ狭窄（PS）中に RBP フローおよび心房圧が安定して維持されるかどうか、特定の V に対してデュアル RBP の平均フローおよび両側心房圧が事前に定義された目標値に制御されるかどうか、およびこのシステムが V の大幅な変化下で心房圧を事前に定義された制御範囲内に維持できるかどうかを検査しました。結果：このシステムは対数 Frank-Starling 曲線を効果的にエミュレートしました。静脈うっ血や心室吸引のない AO および PS 中のフローおよび心房圧をロバストに安定化し、平均フローおよび心房圧の目標値を正確に達成し、これらの圧を制御範囲内に効果的に維持しました。結論：このシステムは、TAH でデュアル RBP を正確かつ安定的に制御します。意義：このシステムは、デュアル RBP を使用した TAH の臨床応用を加速させる可能性があります。
Index Terms-Total artificial heart, rotary blood pump, closed-loop control, frank-starling law, circulatory equilibrium.
索引用語 - 完全人工心臓、回転式血液ポンプ、閉ループ制御、フランク・スターリングの法則、循環平衡。

I. Introduction  I. はじめに

SURGICAL biventricular mechanical support systems including biventricular assist devices (BiVAD) and total artificial heart (TAH) are potentially important options to treat patients with end-stage biventricular heart failure [1]. In BiVAD or TAH, although pulsatile flow pumps have been used heretofore [2], [3], rotary blood pumps (RBPs) including the centrifugal and axial pumps are preferred over the pulsatile pumps due to their smaller size, higher durability, and energy efficiency [4]. However, one critical disadvantage of the use of two RBPs for biventricular support is their low sensitivity to preload compared to pulsatile pumps or the native heart [5], [6].
両心室補助装置（BiVAD）や完全人工心臓（TAH）などの外科的両心室機械的サポートシステムは、末期両心室心不全患者の治療における重要な選択肢となる可能性があります [1]。BiVAD や TAH では、これまで脈動流ポンプが使用されていましたが [2]、[3]、小型で耐久性が高く、エネルギー効率が高いことから、遠心ポンプや軸流ポンプなどの回転式血液ポンプ（RBP）が脈動ポンプよりも好まれています [4]。しかし、両心室サポートに 2 つの RBP を使用する場合の重要な欠点の 1 つは、脈動ポンプや自己心臓と比較して前負荷に対する感度が低いことです [5]、[6]。
In the native heart, cardiac output (CO) from the left or right ventricle increases sensitively with increase in preload, as indicated by left ( P LA ) P LA (P_(LA))\left(\mathrm{P}_{\mathrm{LA}}\right) or right atrial pressure ( P RA ) P RA (P_(RA))\left(\mathrm{P}_{\mathrm{RA}}\right), respectively (the Frank-Starling law of the heart). With the venous return properties of the systemic and pulmonary circuits (venous return correlates negatively with atrial pressure), the balance between
生体心臓では、左心室または右心室からの心拍出量（CO）は、それぞれ左心房圧 ( P LA ) P LA (P_(LA))\left(\mathrm{P}_{\mathrm{LA}}\right) または右心房圧 ( P RA ) P RA (P_(RA))\left(\mathrm{P}_{\mathrm{RA}}\right) で示されるように、前負荷の増加に伴って敏感に増加します（心臓のフランク・スターリングの法則）。体循環と肺循環の静脈還流特性（静脈還流は心房圧と負の相関を示す）により、
outputs from the left and right ventricles is maintained, and the blood volume distributes stably between the systemic and pulmonary circuits [7]. However, because of the low preload sensitivity of RBP, using dual RBPs in biventricular support has the risk of causing an imbalance between the left and right RBP flows and maldistribution of the blood volume between systemic and pulmonary circuits, thereby leading to venous congestion and ventricular suction events [5], [6]. This risk would be especially high in the TAH setting, in which the native ventricles have been removed owing to specific cardiac pathology, and are therefore not available to compensate for flow mismatches [8], [9]. To prevent such events, the speed of each RBP should be adjusted appropriately. However, manual adjustments by healthcare providers require strict hemodynamic monitoring. This process is difficult and complicated even in hospitalized patients [8], [9], and is practically impossible in outpatients.
両心室からの出力が維持され、血液量は体循環と肺循環の間で安定して分配される [7]。しかし、RBP の前負荷感度は低いため、両心室サポートでデュアル RBP を使用すると、左右の RBP フロー間の不均衡や体循環と肺循環間の血液量の不均衡が生じて、静脈うっ血や心室吸引イベントを引き起こすリスクがある [5], [6]。このリスクは、特定の心臓病のために生来の心室が除去されており、そのため血流不均衡を代償するために利用できない TAH 設定で特に高い [8], [9]。このようなイベントを防ぐには、各 RBP の速度を適切に調整する必要がある。しかし、医療従事者が手動で調整するには、厳密な血行動態モニタリングが必要である。このプロセスは、入院患者であっても困難で複雑であり [8], [9]、外来患者では事実上不可能である。
To overcome this difficulty, several closed-loop systems for automated control of the speeds of dual RBPs in biventricular support have been reported [5]. To prevent suction and congestion, it is reasonable to control the RBPs physiologically as if the RBPs obey the Frank-Starling law [7]. Some previous systems indeed attempted to emulate the Frank-Starling law of the heart in controlling dual RBPs. However, most of the previous systems were tested only by numerical simulation [10] or in vitro mock circulation [11], [12]. Only one experimental study using anesthetized sheep reported in vivo validation of a control system of dual RBPs in BiVAD setting [13], but not in TAH. This situation may suggest difficulties in emulating the Frank-Starling law for the control of dual RBPs in biventricular support, especially in TAH. Furthermore, emulating the Frank-Starling law alone may not be sufficient to optimize the hemodynamics. Indeed, pulmonary congestion remains a complication in TAH using dual pulsatile pumps [3], although those pulsatile pumps have substantial preload sensitivities comparable to the native heart [6]. We hypothesize that for hemodynamic optimization, emulation of the Frank-Starling law in controlling dual RBPs should be in accordance with the status of the blood volume. This would be especially the case when the volume status changes over a wide range, e.g., pathologically in postoperative period [14], [15] or physiologically in exercise [5]. Although some previous systems attempted to control dual RBPs in TAH [11] or BiVAD [12] in accordance with the volume status, it was unclear how these systems evaluated the volume status. Above all, these systems were not tested in vivo circulation.
この困難を克服するため、二心室補助におけるデュアル RBP の速度を自動制御する閉ループシステムがいくつか報告されている [5]。吸引やうっ血を防ぐためには、RBP が Frank-Starling の法則に従うかのように生理的に RBP を制御するのが合理的である [7]。確かに、いくつかの以前のシステムは、デュアル RBP を制御する際に心臓の Frank-Starling の法則を模倣しようとした。しかし、以前のシステムのほとんどは、数値シミュレーション [10] または in vitro 模擬循環 [11]、[12] によってのみテストされていた。麻酔をかけたヒツジを使用した 1 つの実験研究のみが、BiVAD 設定でのデュアル RBP の制御システムの in vivo 検証を報告したが [13]、TAH では報告されていない。この状況は、特に TAH の場合、二心室補助におけるデュアル RBP の制御に Frank-Starling の法則を模倣することの難しさを示唆しているのかもしれない。さらに、Frank-Starling の法則を模倣するだけでは、血行動態を最適化するのに十分ではないかもしれない。確かに、デュアル拍動ポンプを使用したTAHでは肺うっ血が依然として合併症として残る[3]が、これらの拍動ポンプは生体心臓に匹敵するかなりの前負荷感度を持っている[6]。我々は、血行動態の最適化のためには、フランク・スターリングの法則を模倣してデュアルRBPを制御することが、血液量の状態に応じて行われるべきであると仮定している。これは特に、術後期間の病理学的変化[14]、[15]や運動中の生理学的変化[5]など、血液量の状態が広範囲に変化する場合に当てはまる。これまでにいくつかのシステムでTAH [11]やBiVAD [12]におけるデュアルRBPを血液量の状態に応じて制御することが試みられたが、これらのシステムが血液量の状態をどのように評価するかは不明であった。何よりも、これらのシステムは生体内循環でテストされていなかった。
We recently invented a novel system for closed-loop control of dual RBPs in TAH, based on the circulatory equilibrium framework we previously established [16], [17]. Theoretically, the framework allows not only emulation of the Frank-Starling law in controlling dual RBPs in TAH, but also accurate monitoring of the blood volume; more specifically, the stressed blood volume, thereby actively optimizing hemodynamics; i.e., achievement of normal target hemodynamics comprising flows of dual RBPs, P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}}, and P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} according to the stressed blood volume [16], [17]. This proof-of-concept study aimed to develop a closed-loop control system of dual RBPs in TAH and experimentally validate the stability and accuracy in controlling hemodynamics by the developed system in anesthetized dogs.
我々は最近、以前に確立した循環平衡フレームワーク [16]、[17] に基づいて、TAH でのデュアル RBP の閉ループ制御の新しいシステムを発明しました。理論的には、このフレームワークにより、TAH でのデュアル RBP の制御において Frank-Starling の法則をエミュレートできるだけでなく、血液量、より具体的には負荷血液量を正確に監視して、血行動態を積極的に最適化する、つまり負荷血液量に応じてデュアル RBP、 P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}} 、および P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} のフローで構成される正常な目標血行動態を達成することができます [16]、[17]。この概念実証研究の目的は、TAH でのデュアル RBP の閉ループ制御システムを開発し、麻酔犬で開発したシステムによる血行動態制御の安定性と精度を実験的に検証することです。

II. Materials and Methods
II. 材料と方法

A. Circulatory Equilibrium Framework
A. 循環平衡フレームワーク

We have modeled the entire cardiovascular system by extending Guyton’s framework of circulatory equilibrium [17], [18]. As shown in Fig. 1(a), the extended framework is analyzed in a 3D diagram of CO (or venous return), P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}}, and P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}}, and consists of an integrated CO curve characterizing the pumping ability of the left and the right heart and a venous return surface characterizing the venous return property of the systemic and pulmonary circuits. The intersection between the integrated CO curve and the venous return surface predicts the equilibrium point of CO , P LA CO , P LA CO,P_(LA)\mathrm{CO}, \mathrm{P}_{\mathrm{LA}}, and P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} (Fig. 1(a)).
我々はガイトンの循環平衡の枠組み[17], [18]を拡張して心血管系全体をモデル化した。図1(a)に示すように、拡張された枠組みは、CO（または静脈還流）、 P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}} 、および P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} の3次元図で解析され、左心と右心のポンプ能力を特徴付ける積分CO曲線と、体循環と肺循環の静脈還流特性を特徴付ける静脈還流面から構成される。積分CO曲線と静脈還流面の交点は、 CO , P LA CO , P LA CO,P_(LA)\mathrm{CO}, \mathrm{P}_{\mathrm{LA}} 、および P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} の平衡点を予測する（図1(a)）。
In the integrated CO curve (Fig. 1(a)), CO is related to P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}} and P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} by the following equations [18], [19]:
積分CO曲線（図1(a)）において、COは P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}} および P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} と次の式で関係している[18]、[19]。
C O = S L ⋅ [ ln ⁡ ( P L A − 2.03 ) + 0.8 ] C O = S R ⋅ [ ln ⁡ ( P R A − 1.0 ) + 0.88 ] C O = S L ⋅ ln ⁡ P L A − 2.03 + 0.8 C O = S R ⋅ ln ⁡ P R A − 1.0 + 0.88 {:[CO=S_(L)*[ln(P_(LA)-2.03)+0.8]],[CO=S_(R)*[ln(P_(RA)-1.0)+0.88]]:}\begin{aligned} & C O=S_{L} \cdot\left[\ln \left(P_{L A}-2.03\right)+0.8\right] \\ & C O=S_{R} \cdot\left[\ln \left(P_{R A}-1.0\right)+0.88\right] \end{aligned}
where S L S L S_(L)\mathrm{S}_{\mathrm{L}} and S R ( ml ⋅ min − 1 ⋅ kg − 1 ) S R ml ⋅ min − 1 ⋅ kg − 1 S_(R)(ml*min^(-1)*kg^(-1))\mathrm{S}_{\mathrm{R}}\left(\mathrm{ml} \cdot \mathrm{min}^{-1} \cdot \mathrm{~kg}^{-1}\right) are parameters representing the preload sensitivity of CO, i.e., slopes of the Frank-Starling curves of the left and right heart, respectively. The venous return surface is mathematically expressed by the following equation:
ここで、 S L S L S_(L)\mathrm{S}_{\mathrm{L}} と S R ( ml ⋅ min − 1 ⋅ kg − 1 ) S R ml ⋅ min − 1 ⋅ kg − 1 S_(R)(ml*min^(-1)*kg^(-1))\mathrm{S}_{\mathrm{R}}\left(\mathrm{ml} \cdot \mathrm{min}^{-1} \cdot \mathrm{~kg}^{-1}\right) は、それぞれ左心房と右心房のFrank-Starling曲線の傾き、すなわちCOの前負荷感度を表すパラメータです。静脈還流面は数学的に以下の式で表されます。
C O = V / 0.129 − 19.61 P R A − 3.49 P L A C O = V / 0.129 − 19.61 P R A − 3.49 P L A CO=V//0.129-19.61P_(RA)-3.49P_(LA)C O=V / 0.129-19.61 P_{R A}-3.49 P_{L A}
V ( ml ⋅ kg − 1 ) V ml ⋅ kg − 1 V(ml*kg^(-1))\mathrm{V}\left(\mathrm{ml} \cdot \mathrm{kg}^{-1}\right) is the stressed blood volume, the basic concept of which is provided in Supplemental material. V is used to parametrize the venous return surface [17].
V ( ml ⋅ kg − 1 ) V ml ⋅ kg − 1 V(ml*kg^(-1))\mathrm{V}\left(\mathrm{ml} \cdot \mathrm{kg}^{-1}\right) は応力血液量であり、その基本的な概念は補足資料に記載されている。Vは静脈還流面をパラメータ化するために使用される[17]。

B. Closed-Loop Control System of Dual RBPs
B. デュアルRBPの閉ループ制御システム

Fig. 1(b) illustrates a block diagram of the closed-loop control system of dual RBPs [16]. To control the RBP as if it obeys the Frank-Starling law of the heart is equivalent to controlling the speed of RBP so that its flow and inlet atrial pressure are positively related. More specifically, according to (1) and (2), it is to control rotational speeds ( ω ) ( ω ) (omega)(\omega) of the left and right RBPs so that left RBP flow ( F LP F LP F_(LP)\mathrm{F}_{\mathrm{LP}} ) and P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}}, and right RBP flow ( F RP F RP F_(RP)\mathrm{F}_{\mathrm{RP}} ) and P R A P R A P_(RA)P_{R A} are related by the following equations:
図1(b)はデュアルRBPの閉ループ制御システムのブロック線図を示している[16]。RBPを心臓のフランク・スターリングの法則に従って制御することは、RBPの速度を制御してその流量と入口心房圧が正の相関関係にあるようにすることと等価である。より具体的には、(1)と(2)によれば、左RBP流量( F LP F LP F_(LP)\mathrm{F}_{\mathrm{LP}} )と P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}} 、および右RBP流量( F RP F RP F_(RP)\mathrm{F}_{\mathrm{RP}} )と P R A P R A P_(RA)P_{R A} が次式の関係にあるように、左右のRBPの回転速度 ( ω ) ( ω ) (omega)(\omega) を制御することである。
F L P = S L P ⋅ [ ln ⁡ ( P L A − 2.03 ) + 0.8 ] F R P = S R P ⋅ [ ln ⁡ ( P R A − 1.0 ) + 0.88 ] F L P = S L P ⋅ ln ⁡ P L A − 2.03 + 0.8 F R P = S R P ⋅ ln ⁡ P R A − 1.0 + 0.88 {:[F_(LP)=S_(LP)*[ln(P_(LA)-2.03)+0.8]],[F_(RP)=S_(RP)*[ln(P_(RA)-1.0)+0.88]]:}\begin{aligned} & F_{L P}=S_{L P} \cdot\left[\ln \left(P_{L A}-2.03\right)+0.8\right] \\ & F_{R P}=S_{R P} \cdot\left[\ln \left(P_{R A}-1.0\right)+0.88\right] \end{aligned}
where S L P S L P S_(LP)S_{L P} and S R P ( ml ⋅ min − 1 ⋅ kg − 1 ) S R P ml ⋅ min − 1 ⋅ kg − 1 S_(RP)(ml*min^(-1)*kg^(-1))S_{R P}\left(\mathrm{ml} \cdot \mathrm{min}^{-1} \cdot \mathrm{~kg}^{-1}\right) are parameters representing the preload sensitivity of F LP F LP F_(LP)\mathrm{F}_{\mathrm{LP}} and F RP F RP F_(RP)\mathrm{F}_{\mathrm{RP}}, i.e., slopes of the Frank-Starling curves of the left and right RBP, respectively. Increase/decrease in S L P S L P S_(LP)S_{L P} or S R P S R P S_(RP)S_{R P} increases/decreases F L P F L P F_(LP)F_{L P} or F R P F R P F_(RP)F_{R P} for given P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}} or P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}}, respectively. Once target values of S LP S LP S_(LP)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} ( S LP ∗ ) S LP ∗ (S_(LP)^(**))\left(\mathrm{S}_{\mathrm{LP}}{ }^{*}\right) and S RP ( S RP ∗ ) S RP S RP ∗ S_(RP)(S_(RP)^(**))\mathrm{S}_{\mathrm{RP}}\left(\mathrm{S}_{\mathrm{RP}}{ }^{*}\right) are given, the system controls S LP S LP S_(LP)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} and S R P S R P S_(RP)S_{R P} to the targets through a negative feedback mechanism.
ここで、 S L P S L P S_(LP)S_{L P} と S R P ( ml ⋅ min − 1 ⋅ kg − 1 ) S R P ml ⋅ min − 1 ⋅ kg − 1 S_(RP)(ml*min^(-1)*kg^(-1))S_{R P}\left(\mathrm{ml} \cdot \mathrm{min}^{-1} \cdot \mathrm{~kg}^{-1}\right) はそれぞれ F LP F LP F_(LP)\mathrm{F}_{\mathrm{LP}} と F RP F RP F_(RP)\mathrm{F}_{\mathrm{RP}} のプリロード感度、すなわち左右のRBPのFrank-Starling曲線の傾きを表すパラメータです。 S L P S L P S_(LP)S_{L P} または S R P S R P S_(RP)S_{R P} の増加/減少は、それぞれ P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}} または P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} に対して F L P F L P F_(LP)F_{L P} または F R P F R P F_(RP)F_{R P} を増加/減少させます。 S LP S LP S_(LP)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} 、 ( S LP ∗ ) S LP ∗ (S_(LP)^(**))\left(\mathrm{S}_{\mathrm{LP}}{ }^{*}\right) 、 S RP ( S RP ∗ ) S RP S RP ∗ S_(RP)(S_(RP)^(**))\mathrm{S}_{\mathrm{RP}}\left(\mathrm{S}_{\mathrm{RP}}{ }^{*}\right) の目標値が与えられると、システムは負のフィードバック機構を通じて S LP S LP S_(LP)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} と S R P S R P S_(RP)S_{R P} を目標値に制御します。
Real-time values of S LP S LP S_(LP)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} and S RP S RP S_(RP)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}} are calculated by the following equations [orange rectangle in Fig. 1(b)]:
S LP S LP S_(LP)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} と S RP S RP S_(RP)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}} のリアルタイム値は、次の式で計算されます（図1(b)のオレンジ色の四角形）。
S L P = F L P / [ ln ⁡ ( P L A − 2.03 ) + 0.8 ] S R P = F R P / [ ln ⁡ ( P R A − 1.0 ) + 0.88 ] S L P = F L P / ln ⁡ P L A − 2.03 + 0.8 S R P = F R P / ln ⁡ P R A − 1.0 + 0.88 {:[S_(LP)=F_(LP)//[ln(P_(LA)-2.03)+0.8]],[S_(RP)=F_(RP)//[ln(P_(RA)-1.0)+0.88]]:}\begin{aligned} S_{L P} & =F_{L P} /\left[\ln \left(P_{L A}-2.03\right)+0.8\right] \\ S_{R P} & =F_{R P} /\left[\ln \left(P_{R A}-1.0\right)+0.88\right] \end{aligned}
Values of S LP S LP S_(LP)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} * and S RP S RP S_(RP)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}} * are calculated from the target flow ( F ∗ ) F ∗ (F^(**))\left(\mathrm{F}^{*}\right) for both RBPs, target P LA ( P LA ∗ ) P LA P LA ∗ P_(LA)(P_(LA)^(**))\mathrm{P}_{\mathrm{LA}}\left(\mathrm{P}_{\mathrm{LA}}{ }^{*}\right), and target P RA ( P RA ∗ ) P RA P RA ∗ P_(RA)(P_(RA)^(**))\mathrm{P}_{\mathrm{RA}}\left(\mathrm{P}_{\mathrm{RA}}{ }^{*}\right)
S LP S LP S_(LP)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} * と S RP S RP S_(RP)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}} * の値は、両方の RBP のターゲット フロー ( F ∗ ) F ∗ (F^(**))\left(\mathrm{F}^{*}\right) 、ターゲット P LA ( P LA ∗ ) P LA P LA ∗ P_(LA)(P_(LA)^(**))\mathrm{P}_{\mathrm{LA}}\left(\mathrm{P}_{\mathrm{LA}}{ }^{*}\right) 、およびターゲット P RA ( P RA ∗ ) P RA P RA ∗ P_(RA)(P_(RA)^(**))\mathrm{P}_{\mathrm{RA}}\left(\mathrm{P}_{\mathrm{RA}}{ }^{*}\right) から計算されます。
Fig. 1. (a) Diagram of circulatory equilibrium for cardiac output ( CO ), venous return ( CO V CO V CO_(V)\mathrm{CO}_{\mathrm{V}} ), and left ( P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}} ) and right ( P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} ) atrial pressure. The equilibrium point of C O , P L A C O , P L A CO,P_(LA)C O, P_{L A}, and P R A P R A P_(RA)P_{R A} is obtained as the intersection of the venous return surface and integrated CO curve. Modified from Uemura et al. [17]. (b) Block diagram of a closed-loop control system of dual rotary blood pumps (RBP). Flow of left ( F L P F L P F_(LP)F_{L P} ) and right ( F R P F R P F_(RP)F_{R P} ) RBPs, P L A P L A P_(LA)P_{L A}, and P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} are monitored to calculate real-time values of pumping ability of left ( S LP S LP S_(LP)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} ) and right ( S RP S RP S_(RP)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}} ) RBPs (orange rectangle), and stressed blood volume ( V ) ( V ) (V)(\mathrm{V}) (cyan rectangle). F ∗ , P LA ∗ F ∗ , P LA ∗ F^(**),P_(LA)^(**)\mathrm{F}^{*}, \mathrm{P}_{\mathrm{LA}}{ }^{*}, and P RA ∗ P RA ∗ P_(RA)^(**)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}}{ }^{*} represent target flow for both RBPs, target P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}}, and target P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}}, respectively. From these target variables, target values of S L P ( S L P ∗ ) S L P S L P ∗ S_(LP)(S_(LP)^(**))S_{L P}\left(S_{L P}{ }^{*}\right) and S R P ( S R P ∗ ) S R P S R P ∗ S_(RP)(S_(RP)^(**))S_{R P}\left(S_{R P}{ }^{*}\right) are calculated (purple rectangle). Proportional-integral (PI) controllers adjust rotational speeds ( ω ) ( ω ) (omega)(\omega) of left and right RBPs to minimize the difference between S LP S LP S_(LP)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} and S LP S LP S_(LP)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} * ( Δ S LP ) Δ S LP (DeltaS_(LP))\left(\Delta \mathrm{S}_{\mathrm{LP}}\right) and the difference between S RP S RP S_(RP)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}} and S RP S RP S_(RP)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}} * ( Δ S RP ) Δ S RP (DeltaS_(RP))\left(\Delta \mathrm{S}_{\mathrm{RP}}\right). © Block diagram of the PI controller. K p K p K_(p)K_{p} and K i K i K_(i)K_{i} represent the proportional and integral gain constants, respectively; s s ss is a Laplace operator.
図 1. (a) 心拍出量 ( CO )、静脈還流 ( CO V CO V CO_(V)\mathrm{CO}_{\mathrm{V}} )、左心房 ( P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}} ) と右心房 ( P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} ) 圧の循環平衡の図。 C O , P L A C O , P L A CO,P_(LA)C O, P_{L A} 、 P R A P R A P_(RA)P_{R A} の平衡点は、静脈還流面と積分 CO 曲線の交点として得られる。Uemura ら [17] より改変。(b) デュアル回転式血液ポンプ (RBP) の閉ループ制御システムのブロック図。左 ( F L P F L P F_(LP)F_{L P} ) と右 ( F R P F R P F_(RP)F_{R P} ) RBP、 P L A P L A P_(LA)P_{L A} 、 P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} の流量を監視して、左 ( S LP S LP S_(LP)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} ) と右 ( S RP S RP S_(RP)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}} ) RBP のポンプ能力 (オレンジ色の四角形) と負荷血液量 ( V ) ( V ) (V)(\mathrm{V}) (シアンの四角形) のリアルタイム値を計算します。 F ∗ , P LA ∗ F ∗ , P LA ∗ F^(**),P_(LA)^(**)\mathrm{F}^{*}, \mathrm{P}_{\mathrm{LA}}{ }^{*} 、 P RA ∗ P RA ∗ P_(RA)^(**)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}}{ }^{*} は、それぞれ両RBPの目標流量、目標値 P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}} 、目標値 P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} を表します。これらの目標変数から、 S L P ( S L P ∗ ) S L P S L P ∗ S_(LP)(S_(LP)^(**))S_{L P}\left(S_{L P}{ }^{*}\right) と S R P ( S R P ∗ ) S R P S R P ∗ S_(RP)(S_(RP)^(**))S_{R P}\left(S_{R P}{ }^{*}\right) の目標値が計算されます（紫色の四角形）。比例積分（PI）コントローラは、左右のRBPの回転速度 ( ω ) ( ω ) (omega)(\omega) を調整して、 S LP S LP S_(LP)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} と S LP S LP S_(LP)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} * ( Δ S LP ) Δ S LP (DeltaS_(LP))\left(\Delta \mathrm{S}_{\mathrm{LP}}\right) の差、および S RP S RP S_(RP)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}} と S RP S RP S_(RP)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}} * ( Δ S RP ) Δ S RP (DeltaS_(RP))\left(\Delta \mathrm{S}_{\mathrm{RP}}\right) の差を最小化します。© PIコントローラのブロック図。 K p K p K_(p)K_{p} と K i K i K_(i)K_{i} はそれぞれ比例ゲイン定数と積分ゲイン定数を表します。 s s ss はラプラス演算子です。
by the following equations [purple rectangle in Fig. 1(b)]:
次の式によって表されます[図1(b)の紫色の四角形]。
S L P ∗ = F ∗ / [ ln ⁡ ( P L A ∗ − 2.03 ) + 0.8 ] S R P ∗ = F ∗ / [ ln ⁡ ( P R A ∗ − 1.0 ) + 0.88 ] S L P ∗ = F ∗ / ln ⁡ P L A ∗ − 2.03 + 0.8 S R P ∗ = F ∗ / ln ⁡ P R A ∗ − 1.0 + 0.88 {:[S_(LP)^(**)=F^(**)//[ln(P_(LA)^(**)-2.03)+0.8]],[S_(RP)^(**)=F^(**)//[ln(P_(RA)^(**)-1.0)+0.88]]:}\begin{aligned} S_{L P}{ }^{*} & =F^{*} /\left[\ln \left(P_{L A}{ }^{*}-2.03\right)+0.8\right] \\ S_{R P}{ }^{*} & =F^{*} /\left[\ln \left(P_{R A}{ }^{*}-1.0\right)+0.88\right] \end{aligned}
To minimize the difference between S LP ∗ S LP ∗ S_(LP)^(**)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}}{ }^{*} and S LP ( Δ S LP S LP Δ S LP S_(LP)(DeltaS_(LP):}\mathrm{S}_{\mathrm{LP}}\left(\Delta \mathrm{S}_{\mathrm{LP}}\right. = S LP ∗ − S LP = S LP ∗ − S LP =S_(LP)^(**)-S_(LP)=\mathrm{S}_{\mathrm{LP}}{ }^{*}-\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} ) and the difference between S RP ∗ S RP ∗ S_(RP)^(**)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}}{ }^{*} and S RP S RP S_(RP)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}} ( Δ S RP = S RP ∗ − S RP ) Δ S RP = S RP ∗ − S RP (DeltaS_(RP)=S_(RP)^(**)-S_(RP))\left(\Delta \mathrm{S}_{\mathrm{RP}}=\mathrm{S}_{\mathrm{RP}}{ }^{*}-\mathrm{S}_{\mathrm{RP}}\right), proportional-integral (PI) feedback controllers adjust ω ω omega\omega of the left and right RBP, respectively. In the PI controller (Fig. 1©), Δ S LP Δ S LP DeltaS_(LP)\Delta \mathrm{S}_{\mathrm{LP}} (or Δ S RP Δ S RP DeltaS_(RP)\Delta \mathrm{S}_{\mathrm{RP}} ) scaled by a proportional gain ( K p K p K_(p)K_{p} ) and the difference integrated with an integral gain ( K i K i K_(i)K_{i} ) are summed to give ω ω omega\omega of left RBP (or right RBP). Values of K p K p K_(p)K_{p} and K i K i K_(i)K_{i} in the PI controllers are determined according to the mechanical properties of RBPs.
S LP ∗ S LP ∗ S_(LP)^(**)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}}{ }^{*} と S LP ( Δ S LP S LP Δ S LP S_(LP)(DeltaS_(LP):}\mathrm{S}_{\mathrm{LP}}\left(\Delta \mathrm{S}_{\mathrm{LP}}\right. の差（ = S LP ∗ − S LP = S LP ∗ − S LP =S_(LP)^(**)-S_(LP)=\mathrm{S}_{\mathrm{LP}}{ }^{*}-\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} ）および S RP ∗ S RP ∗ S_(RP)^(**)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}}{ }^{*} と S RP S RP S_(RP)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}} の差（ ( Δ S RP = S RP ∗ − S RP ) Δ S RP = S RP ∗ − S RP (DeltaS_(RP)=S_(RP)^(**)-S_(RP))\left(\Delta \mathrm{S}_{\mathrm{RP}}=\mathrm{S}_{\mathrm{RP}}{ }^{*}-\mathrm{S}_{\mathrm{RP}}\right) ）を最小化するために、比例積分（PI）フィードバック制御器はそれぞれ左右のRBPの ω ω omega\omega を調整します。PI制御器（図1©）では、比例ゲイン（ K p K p K_(p)K_{p} ）でスケーリングされた Δ S LP Δ S LP DeltaS_(LP)\Delta \mathrm{S}_{\mathrm{LP}} （または Δ S RP Δ S RP DeltaS_(RP)\Delta \mathrm{S}_{\mathrm{RP}} ）と、積分ゲインで積分された差（ K i K i K_(i)K_{i} ）が合計され、左RBP（または右RBP）の ω ω omega\omega が得られます。PI制御器の K p K p K_(p)K_{p} と K i K i K_(i)K_{i} の値は、RBPの機械的特性に応じて決定されます。
F ∗ , P LA ∗ F ∗ , P LA ∗ F^(**),P_(LA)^(**)\mathrm{F}^{*}, \mathrm{P}_{\mathrm{LA}}{ }^{*}, and P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} * are determined by the user, details of which are provided in Supplemental Material. In brief, F ∗ , P LA ∗ F ∗ , P LA ∗ F^(**),P_(LA)^(**)\mathrm{F}^{*}, \mathrm{P}_{\mathrm{LA}}{ }^{*}, and P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} * are determined as the coordinates of an equilibrium point on the subject’s venous return surface in the 3D diagram (Fig. 1(a)), and P LA ∗ P LA ∗ P_(LA)**\mathrm{P}_{\mathrm{LA}} * and P RA ∗ P RA ∗ P_(RA)**\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} * were set higher than the asymptotic pressures of the logarithmic functions of (4) and (5), i.e., 2.03 and 1.0 mmHg , respectively. The subject’s venous return surface is known from the real-time value of V , which is calculated from the measured values of F LP , F RP , P LA F LP , F RP , P LA F_(LP),F_(RP),P_(LA)\mathrm{F}_{\mathrm{LP}}, \mathrm{F}_{\mathrm{RP}}, \mathrm{P}_{\mathrm{LA}}, and
F ∗ , P LA ∗ F ∗ , P LA ∗ F^(**),P_(LA)^(**)\mathrm{F}^{*}, \mathrm{P}_{\mathrm{LA}}{ }^{*} 、 P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} *はユーザーが決定するものであり、詳細は補足資料に記載されています。簡単に言うと、 F ∗ , P LA ∗ F ∗ , P LA ∗ F^(**),P_(LA)^(**)\mathrm{F}^{*}, \mathrm{P}_{\mathrm{LA}}{ }^{*} 、 P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} *は、3D図（図1(a)）における被験者の静脈還流面上の平衡点の座標として決定され、 P LA ∗ P LA ∗ P_(LA)**\mathrm{P}_{\mathrm{LA}} * と P RA ∗ P RA ∗ P_(RA)**\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} * は、（4）と（5）の対数関数の漸近圧、すなわちそれぞれ2.03と1.0 mmHgよりも高く設定されました。被験者の静脈還流面は、 F LP , F RP , P LA F LP , F RP , P LA F_(LP),F_(RP),P_(LA)\mathrm{F}_{\mathrm{LP}}, \mathrm{F}_{\mathrm{RP}}, \mathrm{P}_{\mathrm{LA}} の測定値から計算されるVのリアルタイム値からわかります。
P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} by the following equation [cyan rectangle in Fig. 1(b)]:
P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} は次の式で表されます[図1(b)の青色の四角形]。
V = 0.129 ⋅ [ ( F L P + F R P ) / 2 + 19.61 P R A + 3.49 P L A ] V = 0.129 ⋅ F L P + F R P / 2 + 19.61 P R A + 3.49 P L A V=0.129*[(F_(LP)+F_(RP))//2+19.61P_(RA)+3.49P_(LA)]V=0.129 \cdot\left[\left(F_{L P}+F_{R P}\right) / 2+19.61 P_{R A}+3.49 P_{L A}\right]
By defining F ∗ , P LA ∗ F ∗ , P LA ∗ F^(**),P_(LA)^(**)\mathrm{F}^{*}, \mathrm{P}_{\mathrm{LA}}{ }^{*}, and P RA ∗ P RA ∗ P_(RA)^(**)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}}{ }^{*} as above, this system aims to control the two RBPs so that an integrated “pump flow” curve characterized by S L P S L P S_(LP)S_{L P} and S R P S R P S_(RP)S_{R P} intersects with the subject’s venous return surface at the coordinates of ( F ∗ , P LA ∗ , P RA ∗ F ∗ , P LA ∗ , P RA ∗ F^(**),P_(LA)^(**),P_(RA)^(**)\mathrm{F}^{*}, \mathrm{P}_{\mathrm{LA}}{ }^{*}, \mathrm{P}_{\mathrm{RA}}{ }^{*} ). Thus, this system controls the dual RBPs in accordance with V, i.e., the volume status.
上記のように F ∗ , P LA ∗ F ∗ , P LA ∗ F^(**),P_(LA)^(**)\mathrm{F}^{*}, \mathrm{P}_{\mathrm{LA}}{ }^{*} および P RA ∗ P RA ∗ P_(RA)^(**)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}}{ }^{*} を定義することで、本システムは、 S L P S L P S_(LP)S_{L P} および S R P S R P S_(RP)S_{R P} で特徴付けられる統合された「ポンプ流量」曲線が被験者の静脈還流面と F ∗ , P LA ∗ , P RA ∗ F ∗ , P LA ∗ , P RA ∗ F^(**),P_(LA)^(**),P_(RA)^(**)\mathrm{F}^{*}, \mathrm{P}_{\mathrm{LA}}{ }^{*}, \mathrm{P}_{\mathrm{RA}}{ }^{*} の座標で交差するように、2つのRBPを制御することを目指します。このように、本システムはV、すなわち容積状態に応じて2つのRBPを制御します。
The developed system (Fig. 1(b)) has two modes of operation: constant- S and adaptive- S mode. In the constant- S mode, once S LP S LP S_(LP)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} * and S RP S RP S_(RP)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}} * are determined as described above, they are fixed until the user updates S LP ∗ S LP ∗ S_(LP)^(**)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}}{ }^{*} and S RP ∗ S RP ∗ S_(RP)^(**)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}}{ }^{*}. The control ranges of P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}} and P R A P R A P_(RA)P_{R A} are also defined in the adaptive- S S SS mode. Once P L A P L A P_(LA)P_{L A} or P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} is outside the control range, the system autonomously updates S LP S LP S_(LP)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} * and/or S RP S RP S_(RP)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}} * to restore P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}} and P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} to within the predefined control ranges. A detail of the control algorithm of the adaptive-S mode is provided in Supplemental Material. The adaptive-S mode is developed to autonomously respond to abrupt and drastic changes in V as observed in exercise (increase in V ) [7] and maintain P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}} and P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} to within normal ranges.
開発されたシステム（図 1(b)）には、定数 S モードと適応 S モードの 2 つの動作モードがあります。定数 S モードでは、上記のように S LP S LP S_(LP)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} * と S RP S RP S_(RP)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}} * が決定されると、ユーザーが S LP ∗ S LP ∗ S_(LP)^(**)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}}{ }^{*} と S RP ∗ S RP ∗ S_(RP)^(**)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}}{ }^{*} を更新するまで固定されます。 P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}} と P R A P R A P_(RA)P_{R A} の制御範囲も、適応 S S SS モードに定義されます。 P L A P L A P_(LA)P_{L A} または P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} が制御範囲外になると、システムは S LP S LP S_(LP)\mathrm{S}_{\mathrm{LP}} * や S RP S RP S_(RP)\mathrm{S}_{\mathrm{RP}} * を自律的に更新して、 P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}} と P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} を事前定義された制御範囲内に戻します。適応 S モードの制御アルゴリズムの詳細は、補足資料に記載されています。適応 S モードは、運動（V の増加）[7] で観測される V の急激で劇的な変化に自律的に対応し、 P LA P LA P_(LA)\mathrm{P}_{\mathrm{LA}} と P RA P RA P_(RA)\mathrm{P}_{\mathrm{RA}} を正常範囲内に維持するように開発されています。
The developed system is equipped also with a constant flow mode ( F F FF mode) and a fixed speed mode (fixed- ω ω omega\omega mode) [not
開発されたシステムは、定流量モード（ F F FF モード）と固定速度モード（固定 ω ω omega\omega モード）も備えている[
  1. Manuscript received 22 November 2023; revised 1 April 2024 and 12 May 2024; accepted 26 June 2024. Date of publication 1 July 2024; date of current version 22 November 2024. This work was supported by in part a joint research grant from NTT Research, Inc., in part by a research grant from the Futaba Foundation, JSPS KAKENHI under Grant 22K12776 and Grant 22K08222, in part by the Intramural Research Fund for Cardiovascular Diseases of National Cerebral and Cardiovascular Center (21-2-7, 21-2-9), and in part by research grant from Japan Science and Technology Agency under Grant JPMJPF2018. (Shohei Yokota and Kazunori Uemura contributed equally to this work.) (Corresponding authors: Kazunori Uemura; Keita Saku.)
    原稿受付日：2023年11月22日、改訂日：2024年4月1日および5月12日、受理日：2024年6月26日。出版日：2024年7月1日、最新版発行日：2024年11月22日。本研究は、NTTリサーチ・インクの共同研究助成金、双葉財団の研究助成金、JSPS科研費22K12776および22K08222、国立循環器病研究センター循環器病研究基金（21-2-7、21-2-9）および科学技術振興機構（JST）の助成金（JPMJPF2018）の支援を受けて実施されました。（横田翔平と上村和典は本研究に同等に貢献しました。）（責任著者：上村和典、佐久敬太）
    Shohei Yokota, Hiroki Matsushita, Midori Kakuuchi, Yuki Yoshida, and Toru Kawada are with the Department of Cardiovascular Dynamics, National Cerebral and Cardiovascular Center, Japan.
    横田翔平、松下浩樹、角内みどり、吉田雄貴、河田徹は、国立循環器病研究センター心臓血管部門に所属しています。
    Kazunori Uemura and Keita Saku are with the Department of Cardiovascular Dynamics, and NTTR-NCVC Bio Digital Twin Center, National Cerebral and Cardiovascular Center, Suita 564-8565, Japan (e-mail: kuemura@ncvc.go.jp; saku.keita@ncvc.go.jp).
    上村 和則と佐久 啓太は、〒564-8565 吹田市国立循環器病研究センター、心臓血管ダイナミクス部、NTTR-NCVC バイオデジタルツインセンターに所属しています (電子メール: kuemura@ncvc.go.jp ; saku.keita@ncvc.go.jp )。
    Takashi Unoki is with the Department of Cardiology, Saiseikai Kumamoto Hospital, Japan.
    鵜木隆氏は、熊本済生会病院循環器科に所属しています。
    Kazumasu Sasaki is with the Research Institute for Brain and Blood Vessels, Akita Cerebrospinal and Cardiovascular Center, Japan.
    佐々木 一益氏は秋田県立循環器病センター脳血管研究所に所属しています。
    Takuya Nishikawa is with the Department of Research Promotion and Management, National Cerebral and Cardiovascular Center, Japan.
    西川卓也は、国立循環器病研究センター研究推進部に所属しています。
    Yasuyuki Kataoka, Jon Peterson, and Joe Alexander, Jr. are with the NTT Research, Inc., USA.
    片岡康之、ジョン・ピーターソン、ジョー・アレクサンダー・ジュニアは、米国 NTT Research, Inc. に所属しています。
    Kenji Sunagawa is with Circulatory System Research Foundation, Japan.
    砂川健二氏は、公益財団法人日本循環器系研究財団に所属しています。
    This article has supplementary downloadable material available at https://doi.org/10.1109/TBME.2024.3420907, provided by the authors.
    この記事には著者らが提供した補足資料がhttps://doi.org/10.1109/TBME.2024.3420907からダウンロードできます。
    Digital Object Identifier 10.1109/TBME.2024.3420907
    デジタルオブジェクト識別子 10.1109/TBME.2024.3420907