Teaching Plan Information

Presentation

 “Modelling of Organs and Systems” is a mandatory subject of the 3^rd year of the Biomedical Engineering Bachelor’s degree at the Universitat Pompeu Fabra (UPF), taking place during the 1^st trimester, from September to December. The duration of the subject corresponds to 4 ECTS credits.

The main goal of the subject is to cover the most relevant computational steps in a patient-specific multi-scale modelling workflow, going from three-dimensional patient-specific structural and functional data to personalized biophysical simulations that can help on better understanding the complexity of human systems. Biomedical data of organs and systems has a multi-scale nature across wide ranges of length (including genes, proteins, cells, tissues and organs) and time scales (from microseconds to human lifetime).

Multi-scale modelling of biological systems requires the development of mathematical and engineering tools that can describe in a realistic way the structure and function of the different components of the system and integrated them into a common reference at reasonable computational times. Some of these tools include images and signal processing algorithms (including machine learning techniques), meshing, numerical techniques for solving ordinary and partial differential (ODE, PDE) systems of equations, high-performance computing and validation/verification tools, among others. In this subject the most common of these techniques available nowadays will be presented in lecture sessions. Application to particular human body systems will be the focus of seminars and lab sessions.

Keywords: Principles of mathematical modelling; multi-scale biophysical modelling; finite-element methods; meshing; parameter estimation; verification and validation; high-performance computing

Associated skills

Transversal skills:

Instrumental:

• INS2. Ability to organize and plan
• INS3. Ability to apply knowledge in practice
• INS7. Oral and written communication in English in academic or professional environments.

Interpersonal:

• INT1. Teamwork
• INT3. Leadership capacity, coordination and initiative

Systemic:

• SIS1. Ability to flexibly and creatively apply acquired knowledge to new scenarios.
• SIS5. Motivation for innovation

Specific professional skills:

• B1. Ability to solve mathematical problems that may appear in engineering. Ability to apply knowledge about: linear algebra; geometry; differential geometry; differential and integral calculus; differential equations; numerical methods; numerical algorithms; and statistics
• B2. Ability to use and program computers. Ability to use various operating systems, databases and computer programs intended for engineering.
• B6. Knowledge of linear and non-linear systems, circuit theory, materials technology, fluid mechanics, solid mechanics, etc. and adapt them to biomedical problems.
• B10. Ability to understand the principles and implement computational methods for solving biophysical models with continuous or discrete formulations (e.g. finite element methods, finite difference methods, etc.)

Fundamental learning specific competences

• IB3. To understand the main physiopathological mechanisms and to computationally model the diverse organ and systems of the human body, with emphasis on the cardiovascular system, the nervous system and the locomotor system
• IB4. To apply computational models of human physiology and its personalization through clinical information for planning of minimally-invasive interventions
• BM4. Description and analysis of structure and function of human organs and systems, and their more relevant alterations
• BM10. Analyze and relate the biological fundamentals of structure and function of human beings, and of molecular and cellular basis of diseases

Learning outcomes

Understand the main mechanisms and computationally model the various organs and systems of the human body.

Apply computational models of human physiology and their personalization through clinical information.

Analysis of the structure and function of human organs and systems, and their most relevant alterations

Analyze and relate the biological foundations of the structure and function of human beings, and the molecular and cellular bases of diseases.

Sustainable Development Goals

Modeling is an essential tool to increase understanding of the qualitative and quantitative parameters of any system, whether biological or not. The use of models helps in reducing the use of other resources, whether in vitro or in vivo experiments (with animals or humans) to understand or investigate diseases, phenomena, the implementation of new devices, etc. The models that are intended to be taught throughout the subject need in turn to be verified and validated, confirming and proposing solutions or additional knowledge. In this way, during the course, students learn to create and evaluate the computational model of the various organs and systems and are shown how this form of evaluation of systems and organs allows saving resources and therefore represents a great value in the whole area of ​​sustainability.

Prerequisites

The subject of Modelling of Organs and Systems is focused on advanced computational methods applied on physiological systems. Therefore, it requires good knowledge on different concepts seen in several previous subjects in the Biomedical Engineering degree. Some of these include:

• Mathematical background
  • solving systems of ODE/PDE equations with numerical techniques such as Finite-Element methods
  • subjects related: Numerical Methods (2^nd year)
• Software tools and coding
  • being used to learn open-source and commercial software and coding tools (e.g., Matlab) on computational techniques
  • subjects related: Computational Techniques in Biomedicine (1^st year), Computational Techniques in Biomedicine II (2^nd  year), Numerical Methods (2^nd year)
• Human physiology
  • good knowledge of physiology of the human body
  • subjects related: Systems Physiology I and II (2^nd year), Pathophysiology (3^rd year)

In addition, knowledge about data processing for personalizing simulations with patient-specific data would be useful (related subjects: Signal and Systems Theory, 2^nd year; Biosignals and Biosystems, 2^nd year).

Finally, this subject will ask for intensive teamwork and good communication and writing skills, in particular for lab sessions where teams of 4-5 students will prepare one common project that will be presented in a final session during the last week of the trimester.

Contents

The theoretical content of this subject will cover the more methodological aspects of the whole modelling pipeline, leaving the application side to the seminars and lab sessions.

Lectures

Module 1. Modelling of organs and systems in biomedicine (1.5 lectures)

Principles of mathematical modelling. Multi-scale modelling workflow. Systems modelling. Examples of biophysical modelling: fluid simulations of left atrial appendage occluder devices.

Module 2. Mesh generation (0.5 lectures)

Patient-specific meshes. Geometry concepts. Marching Cubes. Structured and unstructured meshing algorithms. Remeshing. Quality measures. Mesh-less methods.

Module 3. Software demonstration (2 lectures)

Demonstration of different softwares used in a modelling pipeline, including CAD softwares, solvers and Paraview.

Module 4. Boundary conditions (1 lecture)

Concept of boundary conditions, inlets/outlets. Lumped models of haemodynamics. Analogies between electrical circuits and flow properties. Boundary conditions (Windkessel). Models of foetal circulation. 

Module 5. Numerical techniques (2 lectures)

Finite differences. Transient advection-diffusion. Computational Fluid Dynamics.

Module 6. Verification and validation (1 lecture)

VVUQ (Verification, Validation, Uncertainty, Quantification). Convergence and stability. Mesh resolution independence, sources of errors. Phantoms. Experimental models. Tissue experiments. Inverse problems. 

Seminars

Seminars 1-2. Segmentation and Computer-Aided Design (CAD) tools 

Tutorials for medical image segmentation and examples of freeCAD.

Seminar 3. Meshing tools 

Tutorials and examples of mesh format converters, Meshmixer, Gmsh, Meshlab and Blender, among others.

Seminar 4. Multi-physics numerical solvers 

Tutorials and examples of ANSYS.

Seminar 5. Visualization of anatomical models and simulation results

Tutorials and examples of Paraview.

Detailed activity plan

The activity plan, specifying the sessions and deliverables for each week, is detailed in the following:

•  Week 1:
• • Lecture sessions L1 (Intro-I), L2 (Intro-II + meshing), L3 (demos-I)
  • Lab sessions Lab1 (CAD-I), Lab2 (CAD-II)
• Week 2:
  • Seminar session S1 (intro projects)
  • Lecture session L4 (demos-II)
  • Lab session Lab3 (meshing)
  • Deliverable: slides presentation S1
• Week 3:
  • Lecture sessions L5 (lumped models)
  • Lab sessions Lab4 (Ansys)
  • Short telco project update
• Week 4:
  • Lecture session L6 (FD+FEM-I)
  • Lab sessions Lab5 (Visualization)
  • Seminar session S2 (interactive feedback-working session)
• Week 5:
  • Lecture session L7 (FEM-II+CFD)
  • Short telco project update
  • Deliverable: report labs
• Week 6:
  • Lecture session L8 (V&V)
  • Seminar session S3 (interactive feedback-working session)
• Week 7:
  • Short telco project update
• Week 8:
  • Seminar session S4 (result presentation)
  • Deliverable: slides presentation S4
• Week 9:
  • Short telco project update
  • Deliverable: recording of presentation rehearsal to gather feedback
• Week 10:
  • Final presentation of projects
  • Deliverable: slides final presentation; final paper

Teaching Methods

There are three types of sessions in this subject: lectures, seminars and labs.

Lectures

There will be 6 sessions of 2 hours each for lectures on theoretical aspects. They will be quite conventional with slide materials for each session covering the six modules presented above. Theoretical aspects of modelling will be complemented with examples on state-of-the-art biophysical models applied to different human systems. Additionally, there will be two sessions with demonstrations given by the professor of the different software tools used in the subject. Dr. Andy L Olivares will oversee these lectures as well as being the coordinator of the subject.

Seminars

The seminar sessions (5 sessions of 2 hours each, in the first weeks of the trimester) will focus on hands-on tutorials to learn and practice some of the most widespread computational tools to create geometrical models, solve them and visualize the resulting simulations. As a working example, these tools will be used to generate patient-specific meshes of brains and left atrial appendages, among other anatomical structures. Several Open-Source tools will be used in the seminars:

• CAD
  • freeCAD, http://www.freecadweb.org;
• Meshing
  • Meshmixer, http://www.meshmixer.com;
  • Gmsh, http://gmsh.info;
  • MeshLab, http://www.meshlab.net;
  • Blender, https://www.blender.org/).

Additionally, the student version of ANSYS Multiphysics (http://www.ansys.com/products/academic/free-student-products) will be employed as a solver, while the post-processing and visualization of simulation results will be completed with Paraview (http://www.paraview.org). Videos using the required tools will be provided to be reviewed before the seminars. A report should be delivered summarizing the results obtained in the seminars. The seminar sessions will be managed by Xabier Morales and Álvaro Bocanegra. It is key for every student to analyse if the needed software tools can be run in their own personal computers, and early contact professors to solve any related issues.

Labs

The lab sessions (4 sessions with 2h) are designed to support the modelling project to be performed in groups of 4-5 students during the whole trimester. The first seminar (week 2) will be devoted to the presentation of the modelling project chosen by each team. On the other hand, during the second and third seminar sessions, teams will work together on their own project, with professors giving feedback, solving doubts, and having discussions for future steps. Two days before the 2^nd and 3^rd seminars, the students should send some slides on the status of the project, which will be reviewed by professors and give feedback during the session. The final 4^th seminar (8^th week) will focus on the presentation of the obtained results by each team, as a pre-rehearsal of the final project presentation.

During the course, there will be additional weekly short (around 5 min) telcos with a speaker of each team where a briefing of the work, difficulties, questions, and plans will be exposed. These short telcos will take place in some afternoons in weeks without face-to-face lab sessions (i.e., week 3, 5, 7 and 9 of the trimester). They are inspired by the synchronization meetings in the Scrum framework. The students are asked to limit the interaction with professors about the project to the seminars and telco meetings, to avoid channel communication saturation.

The main objective of the modelling project is to apply the theoretical concepts acquired in lectures of the MOS subject and previous subjects of the degree to implement some steps of the pipeline of the modelling of a given human body system. Several modelling projects, which the teams could choose, will be proposed, with the data already available, and a fully controlled environment. The teams will also have the possibility of proposing an original project with their own ideas and interests on a particular human organ/system. However, teams need to be aware that projects will then be more challenging (e.g., getting data), being more difficult to obtain acknowledged feedback from professors, and without guaranteeing having better marks.

For inspiration purposes, a list of past MOS projects is given at the end of the teaching plan. Past teams have been very successful on engaging researchers, clinicians, and healthcare industry professionals to support their projects and advice the students. It is worthy to point out that some projects have been repeated over the years, which is always possible but significant increment over past work is required. 

Student teams will be asked to work on the modelling project mainly outside in-person classes with the assistance and feedback of teachers, having lab sessions as check points to present intermediate results, questions, bottlenecks and re-orient objectives and strategies. It is crucial for MOS students to properly organise working hours devoted to the project, since often it can lead to excessive amount of time in detriment of other subjects. As an approximate average estimation, devoting 4-5 hours per week by each team member (in a team of 5 members), it will easily represent more than 200-250 hours in a project, which would be more than enough.

It is assumed then that within each team there is at least one laptop available where Open-Source tools can be run, and they are brought to each lab session. In case no laptop is available, one can be booked from the library. 3D printing facilities are available at UPF in case some groups want to use them for demonstration purposes.

There will be a session in the last week of the trimester where every team will present (15-20 minutes) the modelling project to the rest of students and teachers. At the end of the trimester, teams will prepare a report in the form of a scientific paper summarizing the modelling project and including different sections such as bibliography, design of the methodology, experiments, validation dataset, discussion, and conclusions, among others. During week 9, the teams need to send a very advanced draft of the final presentation (i.e., slides), together with a recording rehearsing the presentation so that teachers can give feedback and have enough time to modify the material. An approximate planning of lab sessions is included in Table 1. MSc. Carlos Albors will coordinate lab sessions and provide feedback to the different teams.

Table 1: Organization of lab sessions

Evaluation

The assessment of the MOS subject is designed assuming continuous learning and work from the students and feedback from teachers during the whole trimester, especially in labs sessions which represent a higher than usual weight in the total assessment. The assessment of the subject, how grades will be computed, minimum requirements and which parts can be retaken (at July call) are summarized in Table 2.

Table 2: Assessment of MOS subject.

Theoretical concepts seen in lectures will be evaluated at the end of the trimester during the exam period in the form of an individual oral exam, which represents 20% of the final grade. Students will need a minimum mark of 5.0 to pass the subject. If failed, this oral exam could be re-taken during the July exam period. Finally, a report summarising the results obtained in the seminars will need to be delivered (20% of final grade).

          The modelling project is the main contributor to the final grades of the MOS subject, accounting for 60% of it, illustrating the relevance of practical and teamwork in this subject. The modelling project grade will be obtained from the evaluation of the final presentation (35%; minimum mark of 5.0) and the final report (scientific paper, 25%; minimum mark of 5.0). Some criteria that will be considered for the evaluation of the scientific papers are: ability to assimilate concepts on the different steps in the pipeline; ability to be familiar with open-source software and coding tools for model implementation; ability for bibliographic searches; ability on designing experiments; ability to explain with scientific rigour and criticism their own work and properly relate to the state of the art; ability to foresee advances and new applications of the existing models.

          Additionally, there will be an extra 0.5 points (within the 60% of the final grades) for the best presentation (voted by all teams during the final session) and an extra 0.5 points (within the 60% of the final grades) for the best scientific paper (voted by teachers).

Very important: copies or plagiarism will not be tolerated at all. Immediate consequence at the slight suspicion will be the reporting to the Committee board of the ESUP and opening of an institutional file and consequently disciplinary actions.

Bibliography and information resources

Suitable books available as free electronic resources at the web site of the UPF library (http://www.upf.edu/bibtic/):

• J. Enderle, J.D. Bronzino. Introduction to Biomedical Engineering. Elsevier / Academic Press Series in Biomedical Engineering. 2011 (3^rd ed.). ISBN: 9780123749796 (covers M1, M4, M5)
• J.P. Keener, J. Sneyd. Mathematical Physiology, Volume 2: Systems Physiology. Springer. 2009 (2^nd ed.). ISBN: 9780387793870 (covers M1 and labs)
• J.J. Batzel, M. Bachar, F. Kappel. Mathematical modelling and validation in physiology: applications to the cardiovascular and respiratory systems. Springer. 2013 (1^st ed.). ISBN: 9783642328817 (covers M4, M5)
• K. Velten. Mathematical modelling simulation: introduction for scientists and engineers. Wiley-VCH. 2009 (1^st ed.). ISBN: 9783527407583 (covers M1, M3, M4)
• O.C. Zienkewicz, R.L. Taylor, J.Z. Zhu. The Finite Element Method: Its basis and fundamentals. Elsevier, Butterworth-Heinemann. 2005 (6^th ed.). ISBN: 9780750663200. (covers M3)

Additional suitable books are:

• J.D. Bronzino. The Biomedical engineering handbook, Volume I. CRC Press. 2000 (2^nd ed.). ISBN: 9780849304613. (covers M1, M4, M5).
• J. Fish, T. Belytschko. A First Subject in Finite Elements. Wiley. 2007. ISBN: 9780470035801 (covers M3)
• M. Kutz. Biomedical Engineering and Design Handbook, Volume 1: Biomedical Engineering Fundamentals. McGraw-Hill Professional. 2009 (2^nd ed.). ISBN: 9780071498388 (covers M1, M4)
• C.L. Dym. Principles of Mathematical Modeling. Elsevier Academic Press, 2004 (2^nd ed.) ISBN: 9780122265518 (covers M1)
• J.F. Thompson, B.K. Soni, N.P. Weatherill. Handbook of Grid Generation. CRC Press. 1998 (1^st ed.). ISBN: 0849326875. (covers M2)

Other didactic resources include the teaching material of lectures in the form of slides that will be available at the Moodle of the subject.

Past projects

• MOS 2021
  • Simulation of left ventricle behaviour in earth and microgravity conditions. A hypothesised method for anticipating thrombus formation previous to space flight.
  • OPTIMIZATION OF THE WARFARIN DOSE IN ATRIAL FIBRILLATED PATIENTS USING COMPUTATIONAL FLOW DYNAMICS
  • In silico determination of the optimal stimulation location for Parkinson's disease using a patient-specific model
  • Computational fluid dynamics modelling to assess respiratory insufficiency in tracheal stenosis
  • Unilateral Vocal Fold Paralysis 3D Model to Develop a Patient-Specific Montgomery Implant Using Computed Tomography Scan Data and Flow Simulations
  • Hippocampal electric distribution patterns during a pre-ictal state between pharmaco-resistant epilepsy patients to predict seizures
  • Computational Patient-Specific Modelling for Brain Aneurysms Study
•  MOS 2020
  •  Study of the deposition of hypertonic saline in the respiratory tract in cases of cystic fibrosis;
  •  A 4D model of a varicose great saphenous vein for assessment of compression stockings;
  •  Automatic framework for the assessment of patient-specific cochlear implantation: a comparison between market leading devices;
  •  Computational model of the cerebrospinal fluid to evaluate the efficacy of the placement of a stent to treat obstructive hydrocephalus in newborns.
  •  New mathematical model for the improvement in prevention and diagnosis of diabetic nephropathy;
  •  Patient-specific CFD portal vein model to predict thrombus formation areas in cirrhotic patients;
  •  Differences on flow patterns on respiratory system between healthy and COPD patients;
  •  3D hemodynamics model of ischemic stroke brain vasculature;
  •  Study of the intraventricular pressure’s temporal evolution in an acute hydrocephalus patient with an external drainage - A computational fluid dynamics model;
  •  Analysis on permeability-induced clot formation in flow-diverted brain aneurysms via computational fluid dynamics simulation techniques;

• MOS 2019
  • Motion analysis of the respiratory system;
  • Blind study of thrombus formation before LAAO;
  • Differences on flow patterns on respiratory system between healthy and asthma patients;
  • Effect of trabecular tissue in LAA haemodynamics;
  • Implementation of an innovative prosthesis for osteoporosis;
  • Modelling of a twin-to-twin transfusion syndrome;
  • Assessment of electrical impact of different electrode designs for radiofrequency cardiac ablation;
  • Study of the mitral valve motion in healthy and IMR patients;
  • Flow modelling in urethral structures;

• MOS 2018
  • Modelling of brain gyrification phenomena in 2D and 3D layers;
  • Endodontic irrigation flux simulations;
  • Computational Fluid Dynamics simulation of blood flow in a Kommerell’s diverticulum before and after surgery;
  • Study of haemodynamics and wall stress before and after the implantation of a left ventricular assisted device;
  • How pulmonary veins configuration and left atrial appendage complexity influence thrombus formation;
  • Computational study comparison between healthy and asthmatic airflow characteristics;
  • Computational model of radiofrequency ablation of arrhythmias;
  • Thrombus formation in the left atrial appendage;
  • In silico simulation of cardiac trans-septal puncture spot guided by optimal allocation of LAAO devices;
  • Right and left ventricle blood flow modelling in a simplified foetal heart with ventricular septal defect;

• MOS 2017
  • In silico analysis of blood flow with different left atrial appendages in atrial fibrillation
  • 2D blood flow simulation of a varicose saphenous vein;
  • Modelling of flow dynamics and stent deployment in a bifurcation of atherosclerotic arteries;
  • Optimization of endodontic irrigation procedure with Computational Fluid Dynamics;
  • Effect of a thoracic aortic aneurysm on the helical flow pattern in the aortic arch;
  • Computational Fluid Dynamics simulation of the blood flow inside an arteriovenous malformation
  • In silico analysis of blood flow in cerebral aneurysms in the presence of coils;
  • Computational Fluid Dynamics of aortic coarctation;
  • Modelling of urethral structures in men and its consequences in urine flux;
  • In silico analysis of blood flow in patient-specific left atria with different LAAO devices;

• MOS 2016
  • Modelling the relation between blood flow deficiency and Alzheimer’s Disease;
  • Canine hind limb prosthesis modelling;
  • Analysis of blood flow in the aorta;
  • Modelling of epithelial-mesenchymal transition;
  • Blood-brain barrier capillary blood flow model;
  • Spirometer optimization using genetic algorithms to enhance the airflow inside the tachometer;
  • Left ventricle’s blood flow model;
  • Analysis of blood flow in cerebral aneurysms;
  • Analysis of blood flow in the right ventricle and comparison with myofibre orientation;
  • Analysis of blood flow in left atria including the LAA;
  • Colon crypt pre-cancerous simulation and 3D printed colon with polyps.

Información del Plan Docente

Presentación

“Modelado de Órganos y Sistemas” es una asignatura obligatoria del 3.º curso del Grado en Ingeniería Biomédica de la Universitat Pompeu Fabra (UPF), que se desarrolla durante el 1.er trimestre, de septiembre a diciembre. La duración de la asignatura corresponde a 4 créditos ECTS.

El objetivo principal de la asignatura es cubrir los pasos computacionales más relevantes en un flujo de trabajo de modelado multiescala para un paciente específico, pasando de datos estructurales y funcionales tridimensionales específicos del paciente a simulaciones biofísicas personalizadas que pueden ayudar a comprender mejor la complejidad de sistemas humanos Los datos biomédicos de órganos y sistemas tienen una naturaleza multiescala en amplios rangos de longitud (incluidos genes, proteínas, células, tejidos y órganos) y escalas de tiempo (desde microsegundos hasta la vida humana).

El modelado multiescala de sistemas biológicos requiere el desarrollo de herramientas matemáticas y de ingeniería que puedan describir de manera realista la estructura y función de los diferentes componentes del sistema e integrarlos en una referencia común en tiempos computacionales razonables. Algunas de estas herramientas incluyen algoritmos de procesamiento de imágenes y señales (incluidas técnicas de aprendizaje automático), mallado, técnicas numéricas para resolver sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarios y parciales (ODE, PDE), computación de alto rendimiento y herramientas de validación/verificación, entre otras. En esta asignatura se presentarán las más comunes de estas técnicas disponibles hoy en día en sesiones de conferencias. La aplicación a sistemas particulares del cuerpo humano será el foco de seminarios y sesiones de laboratorio.

Palabras Claves: Principios de modelación matemática; modelado biofísico multiescala; métodos de elementos finitos; mallado; estimación de parámetros; verificación y validación; computación de alto rendimiento

Competencias asociadas

 Competencias transversales:

Instrumental:

• INS2. Capacidad de organización y planificación
• INS3. Capacidad para aplicar los conocimientos en la práctica
• INS7. Comunicación oral y escrita en inglés en entornos académicos o profesionales.

Interpersonal:

• INT1. Trabajo en equipo
• INT3. Capacidad de liderazgo, coordinación e iniciativa

Sistémico:

• SEIS1. Capacidad para aplicar de forma flexible y creativa los conocimientos adquiridos en nuevos escenarios.
• SEIS5. Motivación para la innovación

Competencias profesionales específicas:

• B1. Capacidad de resolver problemas matemáticos que puedan aparecer en ingeniería. Aptitud para aplicar conocimientos sobre: ​​álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales; métodos numéricos; algoritmos numéricos; y estadísticas.
• B2. Capacidad para utilizar y programar ordenadores. Capacidad para utilizar varios sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos destinados a la ingeniería.
• B6. Conocimientos sobre sistemas lineales y no lineales, teoría de circuitos, tecnología de materiales, mecánica de fluidos, mecánica de sólidos, etc. y adaptarlos a problemas biomédicos.
• B10. Capacidad para comprender los principios e implementar métodos computacionales para la resolución de modelos biofísicos con formulaciones continuas o discretas (por ejemplo, métodos de elementos finitos, métodos de diferencia finitas, etc.)

Competencias específicas fundamentales del aprendizaje

• IB3. Comprender los principales mecanismos fisiopatológicos y modelar computacionalmente los diversos órganos y sistemas del cuerpo humano, con énfasis en el sistema cardiovascular, el sistema nervioso y el aparato locomotor
• IB4. Aplicar modelos computacionales de fisiología humana y su personalización a través de información clínica para la planificación de intervenciones mínimamente invasivas
• BM4. Descripción y análisis de la estructura y función de los órganos y sistemas humanos, y sus alteraciones más relevantes
• BM10. Analizar y relacionar los fundamentos biológicos de la estructura y función del ser humano, y de las bases moleculares y celulares de las enfermedades.

Resultados del aprendizaje

Comprender los principales mecanismos y modelar computacionalmente los distintos órganos y sistemas del cuerpo humano.

Aplicar modelos computacionales de fisiología humana y su personalización mediante información clínica.

Análisis de la estructura y función de los órganos y sistemas humanos, y sus alteraciones más relevantes

Analizar y relacionar los fundamentos biológicos de la estructura y función de los seres humanos, y de las bases moleculares y celulares de las enfermedades.

Objetivos de Desarrollo Sostenible

El modelado es una herramienta esencial para aumentar la comprensión de los prametros cualitativos y cuantitativos de la cualquier sistema, ya sea biológico o no. El uso de modelos ayuda en la reducción del uso de otros recursos, ya sean experimentos in vitro, in vivo (con animales o en humanos) para comprender o investigar enfermedades, fenómenos, la implementación de nuevos dispositivos, etc. Los modelos que se pretenden enseñar a lo largo de la asignatura necesitan a su vez ser verificados y validados confirmando y proponiendo soluciones o conocimientos adicionales. De esta forma durante la asignatura los alumnos aprenden a crear y evaluar el modelo computacional de los diversos órganos y sistemas y se les muestra como esta forma de evaluación de sistemas y organos, permiten el ahorro de recursos y por lo tanto representa un gran valor en toda el area de la sostenibilidad.

Prerrequisitos

La asignatura de Modelización de Órganos y Sistemas se centra en métodos computacionales avanzados aplicados a sistemas fisiológicos. Por tanto, requiere un buen conocimiento de diferentes conceptos vistos en varias asignaturas previas de la carrera de Ingeniería Biomédica. Algunos de estos incluyen:

Antecedentes matemáticos-resolver sistemas de ecuaciones ODE/PDE con técnicas numéricas como los métodos de elementos finitos asignaturas afines: Métodos Numéricos (2º curso).

Herramientas, software y codificación- se utiliza para aprender software comercial o de código abierto y herramientas de codificación (por ejemplo, Matlab, phyton) en técnicas computacionales asignaturas afines: Técnicas Computacionales en Biomedicina (1º curso), Técnicas Computacionales en Biomedicina II (2º curso), Métodos Numéricos (2º curso).

Fisiología humana-buen conocimiento de la fisiología del cuerpo humano asignaturas afines: Fisiología de Sistemas I y II (2º año), Fisiopatología (3º año)

Además, serán de utilidad conocimientos sobre tratamiento de datos para personalizar simulaciones con datos específicos del paciente (asignaturas afines: Teoría de la Señal y Sistemas, 2º curso; Bioseñales y Biosistemas, 2º curso).

Finalmente, esta asignatura requerirá un trabajo intensivo en equipo y buenas habilidades de comunicación y escritura, en particular para las sesiones de laboratorio donde equipos de 4-5 estudiantes prepararán un proyecto común que se presentará en una sesión final durante la última semana del trimestre.

Contenidos

El contenido teórico de esta asignatura cubrirá los aspectos más metodológicos de todo el proceso de modelado, dejando la parte de aplicación para los seminarios y sesiones de laboratorio.

Conferencias

Módulo 1. Modelado de órganos y sistemas en biomedicina (1,5 lecciones)
Principios de modelado matemático. Flujo de trabajo de modelado multiescala. Modelado de sistemas. Ejemplos de modelado biofísico: simulaciones de fluidos de dispositivos oclusores del apéndice auricular izquierdo.

Módulo 2. Generación de mallas (0.5 clases)
Mallas específicas del paciente. Conceptos de geometría. Cubos de marcha. Algoritmos de mallado estructurado y no estructurado. Remallado. Medidas de calidad. Métodos sin malla.

Módulo 3. Demostración de software (2 conferencias)
Demostración de diferentes softwares utilizados en una canalización de modelado, incluidos softwares CAD, solucionadores y Paraview.

Módulo 4. Condiciones de contorno (1 lección)
Concepto de condiciones de contorno, entradas/salidas. Modelos agrupados de hemodinámica. Analogías entre circuitos eléctricos y propiedades de flujo. Condiciones de contorno (Windkessel). Modelos de circulación fetal.

Módulo 5. Técnicas numéricas (2 lecciones)
Diferencias finitas. Advección-difusión transitoria. Dinámica de fluidos computacional.

Módulo 6. Verificación y validación (1 lección)
VVUQ (Verificación, Validación, Incertidumbre, Cuantificación). Convergencia y estabilidad. Independencia de resolución de malla, fuentes de errores. Fantasmas. Modelos experimentales. Experimentos con tejidos. Problemas inversos.

Seminarios

Seminarios 1-2. Herramientas de segmentación y diseño asistido por computadora (CAD)
Tutoriales para la segmentación de imágenes médicas y ejemplos de freeCAD.

Seminario 3. Herramientas de mallado
Tutoriales y ejemplos de conversores de formato de malla, Meshmixer, Gmsh, Meshlab y Blender, entre otros.

Seminario 4. Solvers numéricos multifísicos
Tutoriales y ejemplos de ANSYS.

Seminario 5. Visualización de modelos anatómicos y resultados de simulación
Tutoriales y ejemplos de Paraview.

Plan de actividades detallado

El plan de actividades, especificando las sesiones y los entregables de cada semana, se detalla a continuación:

Semana 1:
Sesiones de lectura L1 (Intro-I), L2 (Intro-II + mallado), L3 (demos-I)
Sesiones de laboratorio Lab1 (CAD-I), Lab2 (CAD-II)

Semana 2:
Sesión de seminario S1 (proyectos de introducción)
Sesión magistral L4 (demos-II)
Sesión de laboratorio Lab3 (mallado)
Entregable: presentación de diapositivas S1

Semana 3:
Sesiones magistrales L5 (modelos agrupados)
Sesiones de laboratorio Lab4 (Ansys)
Breve actualización del proyecto de telecomunicaciones

Semana 4:
Sesión magistral L6 (FD+FEM-I)
Sesiones de laboratorio Lab5 (Visualización)
Seminario sesión S2 (retroalimentación-sesión de trabajo interactiva)

Semana 5:
Sesión magistral L7 (FEM-II+CFD)
Breve actualización del proyecto de telecomunicaciones
Entregable: laboratorios de informes

Semana 6:
Sesión magistral L8 (V&V)
Seminario sesión S3 (retroalimentación-sesión de trabajo interactiva)

Semana 7:
Breve actualización del proyecto de telecomunicaciones

Semana 8:
Seminario sesión S4 (presentación de resultados)
Entregable: presentación de diapositivas S4

Semana 9:
Breve actualización del proyecto de telecomunicaciones
Entregable: grabación del ensayo de la presentación para recopilar comentarios

Semana 10:
Presentación final de proyectos.
Entregable: presentación final de diapositivas; papel final

Metodología docente

Hay tres tipos de sesiones en esta materia: conferencias, seminarios y laboratorios.

Conferencias

Habrá 6 sesiones de 2 horas cada una para la exposición de aspectos teóricos. Serán bastante convencionales con materiales de diapositivas para cada sesión que cubran los seis módulos presentados anteriormente. Los aspectos teóricos del modelado se complementarán con ejemplos sobre modelos biofísicos de última generación aplicados a diferentes sistemas humanos. Además, habrá dos sesiones con demostraciones a cargo del profesor de las distintas herramientas informáticas utilizadas en la asignatura. El Dr. Andy L Olivares supervisará estas conferencias además de ser el coordinador de la materia.

Seminarios

Las sesiones del seminario (5 sesiones de 2 horas cada una, en las primeras semanas del trimestre) se centrarán en tutoriales prácticos para aprender y practicar algunas de las herramientas computacionales más extendidas para crear modelos geométricos, resolverlos y visualizar las simulaciones resultantes. Como ejemplo de trabajo, estas herramientas se utilizarán para generar mallas de cerebros y apéndices auriculares izquierdos específicos para cada paciente, entre otras estructuras anatómicas. En los seminarios se utilizarán varias herramientas de código abierto o versiones comerciales gratuitas:

CAD: freeCAD, http://www.freecadweb.org;
Mallado: Meshmixer, http://www.meshmixer.com; Gmsh, http://gmsh.info; MeshLab, http://www.meshlab.net;
Blender, https://www.blender.org/).
Además, la versión para estudiantes de ANSYS Multiphysics (http://www.ansys.com/products/academic/free-student-products) se empleará como solucionador.

Mientras que el procesamiento posterior y la visualización de los resultados de la simulación se completarán con Paraview (http://www.paraview.org).

Se proporcionarán videos que utilicen las herramientas requeridas para ser revisados ​​antes de los seminarios. Se deberá entregar un informe resumiendo los resultados obtenidos en los seminarios. Las sesiones del seminario estarán dirigidas por Xabier Morales y Álvaro Bocanegra. Es clave que todos los estudiantes analicen si las herramientas de software necesarias se pueden ejecutar en sus propias computadoras personales y que se comuniquen temprano con los profesores para resolver cualquier problema relacionado.

Laboratorios

Las sesiones de laboratorio (4 sesiones con 2h) están diseñadas para apoyar el proyecto de modelado a realizar en grupos de 4-5 alumnos durante todo el trimestre. El primer seminario (semana 2) estará dedicado a la presentación del proyecto de modelado elegido por cada equipo. Por otro lado, durante la segunda y tercera sesión del seminario, los equipos trabajarán juntos en su propio proyecto, con los profesores dando retroalimentación, resolviendo dudas y discutiendo los pasos a seguir. Dos días antes del 2° y 3° seminario, los estudiantes deberán enviar unas diapositivas sobre el estado del proyecto, las cuales serán revisadas por los profesores y retroalimentadas durante la sesión. El 4º seminario final (8ª semana) se centrará en la presentación de los resultados obtenidos por cada equipo, a modo de ensayo previo a la presentación del proyecto final.

Durante el curso, habrá telecos breves semanales adicionales (alrededor de 5 minutos) con un orador de cada equipo donde se expondrá un resumen del trabajo, dificultades, preguntas y planes. Estas telecos breves se llevarán a cabo algunas tardes en semanas sin sesiones de laboratorio presenciales (es decir, semana 3, 5, 7 y 9 del trimestre). Están inspirados en las reuniones de sincronización en el marco Scrum. Se pide a los estudiantes que limiten la interacción con los profesores sobre el proyecto a los seminarios y reuniones de telecomunicaciones, para evitar la saturación del canal de comunicación.

El proyecto de modelización tiene como objetivo principal aplicar los conceptos teóricos adquiridos en las clases teóricas de la asignatura MOS y asignaturas anteriores de la titulación para implementar algunos pasos del pipeline de la modelización de un sistema del cuerpo humano dado. Se propondrán varios proyectos de modelado, que los equipos podrán elegir, con los datos ya disponibles, y un entorno totalmente controlado. Los equipos también tendrán la posibilidad de proponer un proyecto original con sus propias ideas e intereses sobre un órgano/sistema humano en particular. Sin embargo, los equipos deben ser conscientes de que los proyectos serán más desafiantes (por ejemplo, obtener datos), será más difícil obtener comentarios reconocidos de los profesores y no garantizarán obtener mejores calificaciones.

Para fines de inspiración, se proporciona una lista de proyectos MOS anteriores al final del plan de enseñanza. Los equipos anteriores han tenido mucho éxito en involucrar a investigadores, médicos y profesionales de la industria de la salud para apoyar sus proyectos y asesorar a los estudiantes. Vale la pena señalar que algunos proyectos se han repetido a lo largo de los años, lo cual siempre es posible, pero se requiere un incremento significativo con respecto al trabajo anterior.

Se pedirá a los equipos de estudiantes que trabajen en el proyecto de modelado principalmente fuera de las clases presenciales con la ayuda y retroalimentación de los profesores, teniendo sesiones de laboratorio como puntos de control para presentar resultados intermedios, preguntas, cuellos de botella y reorientar objetivos y estrategias. Es crucial que los estudiantes de MOS organicen adecuadamente las horas de trabajo dedicadas al proyecto, ya que a menudo puede conducir a una cantidad excesiva de tiempo en detrimento de otras materias. Como estimación media aproximada, dedicar 4-5 horas a la semana por parte de cada miembro del equipo (en un equipo de 5 miembros), supondrá fácilmente más de 200-250 horas en un proyecto, lo que sería más que suficiente.

Se supone entonces que dentro de cada equipo hay al menos una computadora portátil disponible donde se pueden ejecutar herramientas de código abierto, y se llevan a cada sesión de laboratorio. En caso de que no haya una computadora portátil disponible, se puede reservar una en la biblioteca. Las instalaciones de impresión 3D están disponibles en la UPF en caso de que algunos grupos quieran utilizarlas con fines de demostración.

Habrá una sesión en la última semana del trimestre donde cada equipo presentará (15-20 minutos) el proyecto de modelado al resto de estudiantes y profesores. Al final del trimestre, los equipos prepararán un informe en forma de artículo científico que resuma el proyecto de modelado e incluya diferentes secciones como bibliografía, diseño de la metodología, experimentos, conjunto de datos de validación, discusión y conclusiones, entre otros. Durante la semana 9, los equipos deben enviar un borrador muy avanzado de la presentación final (es decir, diapositivas), junto con una grabación ensayando la presentación para que los maestros puedan dar su opinión y tener suficiente tiempo para modificar el material. En la Tabla 1 se incluye una planificación aproximada de las sesiones de laboratorio. MSc. Carlos Albors coordinará las sesiones de laboratorio y brindará retroalimentación a los diferentes equipos.

Tabla 1: Organización de las sesiones de laboratorios

Evaluación

La evaluación de la asignatura MOS está diseñada suponiendo un aprendizaje y trabajo continuo por parte de los alumnos y el feedback del profesorado durante todo el trimestre, especialmente en las sesiones de laboratorio que suponen un peso superior al habitual en la evaluación total. La evaluación de la asignatura, cómo se computarán las notas, los requisitos mínimos y qué partes se pueden repetir (en la convocatoria de julio) se resumen en la Tabla 2.

Table 2: Evaluación de asignatura de MOS.

Los conceptos teóricos vistos en las conferencias se evaluarán al final del trimestre durante el período de exámenes en forma de examen oral individual, que representa el 20% de la nota final. Los alumnos necesitarán una nota mínima de 5,0 para aprobar la asignatura. Si falla, este examen oral podría volver a tomarse durante el período de exámenes de julio. Finalmente, se deberá entregar una memoria recapitulativa de los resultados obtenidos en los seminarios (20% de la nota final).

El proyecto de modelado es el principal contribuyente a las notas finales de la asignatura MOS, representando el 60% del mismo, ilustrando la relevancia de las prácticas y el trabajo en equipo en esta asignatura. La nota del proyecto de modelización se obtendrá de la evaluación de la presentación final (35%; nota mínima de 5,0) y del informe final (artículo científico, 25%; nota mínima de 5,0). Algunos criterios que se tendrán en cuenta para la evaluación de los trabajos científicos son: capacidad de asimilación de conceptos sobre los diferentes pasos del proceso; capacidad para familiarizarse con software de código abierto y herramientas de codificación para la implementación de modelos; habilidad para búsquedas bibliográficas; habilidad en el diseño de experimentos; capacidad para explicar con rigor científico y crítica su propio trabajo y relacionarse adecuadamente con el estado del arte; capacidad de prever avances y nuevas aplicaciones de los modelos existentes.

Además, habrá 0,5 puntos extra (dentro del 60% de la calificación final) para la mejor presentación (votada por todos los equipos durante la sesión final) y 0,5 puntos extra (dentro del 60% de la calificación final) para la mejor presentación. mejor artículo científico (votado por los profesores).

Muy importante: no se tolerarán en absoluto las copias ni el plagio. La consecuencia inmediata ante la menor sospecha será la denuncia al Comité de Dirección de la ESUP y la apertura de expediente institucional y, en consecuencia, sanción disciplinaria.

Bibliografía y recursos de información

Libros útiles disponibles como recursos electrónicos gratuitos en la web de la biblioteca de la UPF (http://www.upf.edu/bibtic/):

• J. Enderle, J.D. Bronzino. Introduction to Biomedical Engineering. Elsevier / Academic Press Series in Biomedical Engineering. 2011 (3^rd ed.). ISBN: 9780123749796 (covers M1, M4, M5)
• J.P. Keener, J. Sneyd. Mathematical Physiology, Volume 2: Systems Physiology. Springer. 2009 (2^nd ed.). ISBN: 9780387793870 (covers M1 and labs)
• J.J. Batzel, M. Bachar, F. Kappel. Mathematical modelling and validation in physiology: applications to the cardiovascular and respiratory systems. Springer. 2013 (1^st ed.). ISBN: 9783642328817 (covers M4, M5)
• K. Velten. Mathematical modelling simulation: introduction for scientists and engineers. Wiley-VCH. 2009 (1^st ed.). ISBN: 9783527407583 (covers M1, M3, M4)
• O.C. Zienkewicz, R.L. Taylor, J.Z. Zhu. The Finite Element Method: Its basis and fundamentals. Elsevier, Butterworth-Heinemann. 2005 (6^th ed.). ISBN: 9780750663200. (covers M3)

Los libros adecuados adicionales son:

• J.D. Bronzino. The Biomedical engineering handbook, Volume I. CRC Press. 2000 (2^nd ed.). ISBN: 9780849304613. (covers M1, M4, M5).
• J. Fish, T. Belytschko. A First Subject in Finite Elements. Wiley. 2007. ISBN: 9780470035801 (covers M3)
• M. Kutz. Biomedical Engineering and Design Handbook, Volume 1: Biomedical Engineering Fundamentals. McGraw-Hill Professional. 2009 (2^nd ed.). ISBN: 9780071498388 (covers M1, M4)
• C.L. Dym. Principles of Mathematical Modeling. Elsevier Academic Press, 2004 (2^nd ed.) ISBN: 9780122265518 (covers M1)
• J.F. Thompson, B.K. Soni, N.P. Weatherill. Handbook of Grid Generation. CRC Press. 1998 (1^st ed.). ISBN: 0849326875. (covers M2)

Otros recursos didácticos incluyen el material didáctico de las clases magistrales en forma de diapositivas que estarán disponibles en el Moodle de la asignatura.

Proyectos pasados:

• MOS 2021
  • Simulation of left ventricle behaviour in earth and microgravity conditions. A hypothesised method for anticipating thrombus formation previous to space flight.
  • OPTIMIZATION OF THE WARFARIN DOSE IN ATRIAL FIBRILLATED PATIENTS USING COMPUTATIONAL FLOW DYNAMICS
  • In silico determination of the optimal stimulation location for Parkinson's disease using a patient-specific model
  • Computational fluid dynamics modelling to assess respiratory insufficiency in tracheal stenosis
  • Unilateral Vocal Fold Paralysis 3D Model to Develop a Patient-Specific Montgomery Implant Using Computed Tomography Scan Data and Flow Simulations
  • Hippocampal electric distribution patterns during a pre-ictal state between pharmaco-resistant epilepsy patients to predict seizures
  • Computational Patient-Specific Modelling for Brain Aneurysms Study
•  MOS 2020
  •  Study of the deposition of hypertonic saline in the respiratory tract in cases of cystic fibrosis;
  •  A 4D model of a varicose great saphenous vein for assessment of compression stockings;
  •  Automatic framework for the assessment of patient-specific cochlear implantation: a comparison between market leading devices;
  •  Computational model of the cerebrospinal fluid to evaluate the efficacy of the placement of a stent to treat obstructive hydrocephalus in newborns.
  •  New mathematical model for the improvement in prevention and diagnosis of diabetic nephropathy;
  •  Patient-specific CFD portal vein model to predict thrombus formation areas in cirrhotic patients;
  •  Differences on flow patterns on respiratory system between healthy and COPD patients;
  •  3D hemodynamics model of ischemic stroke brain vasculature;
  •  Study of the intraventricular pressure’s temporal evolution in an acute hydrocephalus patient with an external drainage - A computational fluid dynamics model;
  •  Analysis on permeability-induced clot formation in flow-diverted brain aneurysms via computational fluid dynamics simulation techniques;

• MOS 2019
  • Motion analysis of the respiratory system;
  • Blind study of thrombus formation before LAAO;
  • Differences on flow patterns on respiratory system between healthy and asthma patients;
  • Effect of trabecular tissue in LAA haemodynamics;
  • Implementation of an innovative prosthesis for osteoporosis;
  • Modelling of a twin-to-twin transfusion syndrome;
  • Assessment of electrical impact of different electrode designs for radiofrequency cardiac ablation;
  • Study of the mitral valve motion in healthy and IMR patients;
  • Flow modelling in urethral structures;

 MOS 2018

• • Modelling of brain gyrification phenomena in 2D and 3D layers;
  • Endodontic irrigation flux simulations;
  • Computational Fluid Dynamics simulation of blood flow in a Kommerell’s diverticulum before and after surgery;
  • Study of haemodynamics and wall stress before and after the implantation of a left ventricular assisted device;
  • How pulmonary veins configuration and left atrial appendage complexity influence thrombus formation;
  • Computational study comparison between healthy and asthmatic airflow characteristics;
  • Computational model of radiofrequency ablation of arrhythmias;
  • Thrombus formation in the left atrial appendage;
  • In silico simulation of cardiac trans-septal puncture spot guided by optimal allocation of LAAO devices;
  • Right and left ventricle blood flow modelling in a simplified foetal heart with ventricular septal defect;

• MOS 2017
  • In silico analysis of blood flow with different left atrial appendages in atrial fibrillation
  • 2D blood flow simulation of a varicose saphenous vein;
  • Modelling of flow dynamics and stent deployment in a bifurcation of atherosclerotic arteries;
  • Optimization of endodontic irrigation procedure with Computational Fluid Dynamics;
  • Effect of a thoracic aortic aneurysm on the helical flow pattern in the aortic arch;
  • Computational Fluid Dynamics simulation of the blood flow inside an arteriovenous malformation
  • In silico analysis of blood flow in cerebral aneurysms in the presence of coils;
  • Computational Fluid Dynamics of aortic coarctation;
  • Modelling of urethral structures in men and its consequences in urine flux;
  • In silico analysis of blood flow in patient-specific left atria with different LAAO devices;

 MOS 2016

• • Modelling the relation between blood flow deficiency and Alzheimer’s Disease;
  • Canine hind limb prosthesis modelling;
  • Analysis of blood flow in the aorta;
  • Modelling of epithelial-mesenchymal transition;
  • Blood-brain barrier capillary blood flow model;
  • Spirometer optimization using genetic algorithms to enhance the airflow inside the tachometer;
  • Left ventricle’s blood flow model;
  • Analysis of blood flow in cerebral aneurysms;
  • Analysis of blood flow in the right ventricle and comparison with myofibre orientation;
  • Analysis of blood flow in left atria including the LAA;
  • Colon crypt pre-cancerous simulation and 3D printed colon with polyps.