Modelagem e simulação do sistema cardiovascular humano baseado em sistemas híbridos - variáveis contínuas e eventos discretos.

Abstract

Dados estatísticos globais confirmam que doenças cardiovasculares são a principal causa de mortalidade e que o diagnóstico precoce e o prognóstico dessas doenças poderiam mitigar essa alta taxa de mortalidade. Assim, existe uma demanda para o desenvolvimento de novas ferramentas, a fim de compreender melhor os processos e fenômenos fisiológicos do sistema cardiovascular (SCV), que provocam o início e a progressão de diversas doenças cardiovasculares. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é propor uma sistematização para a modelagem do SCV, utilizando uma abordagem baseada em sistemas híbridos, ou seja, considerando as interações entre as dinâmicas de variáveis contínuas com eventos discretos, visto que este tipo de modelagem pode representar de modo mais efetivo as abstrações consideradas para o comportamento deste sistema. Entre os desafios, está a modelagem e análise da dinâmica do SCV sob diferentes situações, pois esta modelagem deve considerar não só as condições normais, mas também as doenças que afetam o seu comportamento. Neste sistema, os vasos sanguíneos podem ser divididos em diversos segmentos, passando pela aorta até a veia pulmonar. A atuação das válvulas cardíacas, assim como as diferentes posições do corpo e estados de saúde, pode ser abordada sob a visão de eventos e/ou estados discretos, por outro lado, o fluxo de sangue nos vasos sanguíneos é melhor caracterizado por variáveis contínuas. Desta forma, a sistematização da modelagem do SCV é desenvolvida, utilizando o formalismo da Rede de Petri Híbrida Diferencial, devido a sua característica intrínseca de descrever e manipular variáveis contínuas e eventos discretos. A verificação do modelo foi realizada por meio de simulações numéricas com o uso do software Matlab®/Simulink, sob condições normais. O modelo também foi utilizado na análise de dados em caso de doenças cardiovasculares, gerando resultados que confirmam que as variáveis hemodinâmicas do modelo possuem uma alta correlação com dados da literatura médica e com trabalhos correlatos publicados, indicando a validade da proposta.