Resumo Fundamentos Uma metodologia para identificação de pacientes portadores de aneurisma de aorta ascendente (AAAs) sob alto risco de remodelamento aórtico não está completamente definida. Objetivo Esta pesquisa objetiva caracterizar numericamente o fluxo sanguíneo aórtico, relacionando a distribuição do estresse mecânico resultante com o crescimento de AAAs. Métodos Estudo analítico, observacional, unicêntrico, em que um protocolo de fluidodinâmica computacional (CFD - Computacional Fluid Dynamics) foi aplicado a imagens de angiotomografia computadorizada (ATC) de aorta de pacientes portadores de AAAs. Duas ATC de aorta com pelo menos um ano de intervalo foram obtidas. Dados clínicos dos pacientes foram registrados e, a partir das imagens de ATC, foram gerados modelos tridimensionais. Foram realizados estudos do campo de velocidade e estruturas coerentes (vórtices) com o objetivo de relacioná-los ao crescimento ou não do aneurisma e, posteriormente, compará-los com os dados clínicos dos pacientes. O teste de Kolmogorov-Smirnov foi utilizado para avaliar a normalidade da amostra e o teste não-paramétrico Wilcoxon signed-rank foi aplicado para comparações de dados pareados entre os ângulos aórticos. A significância estatística foi fixada em 5%. Resultados Para o grupo que apresentou crescimento do aneurisma, a incidência do jato na parede aórtica gerou áreas de recirculação posterior ao jato, induzindo à formação de vórtices complexos, ocasionando um incremento na pressão média no endotélio aórtico. O grupo sem crescimento do aneurisma apresentou diminuição na pressão média. Conclusão Este estudo piloto mostrou que a CFD baseada em ATC pode, em um futuro próximo, ser uma ferramenta auxiliar na identificação dos padrões de fluxo associados ao processo de remodelamento de AAAs.

Abstract Background A methodology to identify patients with ascending aortic aneurysm (AsAA) under high risk for aortic growth is not completely defined Objetive This research seeks to numerically characterize the aortic blood flow by relating the resulting mechanical stress distribution with AsAA growth. Methods Analytical, observational, single-center study in which a computational fluid dynamics (CFD) protocol was applied to aortic computed tomography angiogram (CTA) images of patients with AsAA. Two CTA exams taken at a minimum interval of one year were obtained. From the CTA-gathered images, three-dimensional models were built, and clinical data were registered. Study of velocity field and coherent structures (vortices) was performed aiming to relate them to the presence or absence of aneurysm growth, as well as comparing them to the patients’ clinical data. The Kolmogorov-Smirnov test was used to evaluate the normality of the distribution, and the non-parametric Wilcoxon signed-rank test, for non-normal distribution, was used to compare the paired data of the aortic angles. Statistical significance was set at 5%. Results The incident jet in the aortic wall generated recirculation areas in the posterior region of the jet, inducing complex vortices formation in the group with aneurysm growth, leading to an average pressure increase in the ascending aortic wall between exams. In the group without aneurysm growth, the average pressure decreased. Conclusion This pilot study showed that CFD based on CTA may in the near future be a tool to help identify flow patterns associated with AsAA remodeling process.

O presente artigo considera o problema de estimação de estados para sistemas não-lineares para o caso no qual informação a priori está disponível na forma de restrições no vetor de estados. Apresenta-se uma revisão de métodos investigados na literatura junto com novos resultados. A principal contribuição deste artigo está na categorização dos estimadores de estado com restrições estudados em cinco classes, de acordo com a maneira em que a informação da restrição é tratada, a saber: abordagem das medições aumentadas, de projeção da estimativa, de projeção dos pontos sigma, de programação quadrátrica, e de truncamento. Dois exemplos ilustrativos são discutidos.

This paper addresses the state-estimation problem for nonlinear systems for the case in which prior knowledge is available in the form of constraints on the state vector. A review of methods investigated in the literature is presented together with new results. The main contribution of this paper is to categorize the investigated constrained state estimators in five groups according to the way in which the constraint information is enforced, namely, measurement augmentation, estimate projection, sigma point projection, quadratic programming, and truncation. Two illustrative examples are discussed.