Инд. авторы:	Киселев И.Н., Семисалов Б.В., Бибердорф Э.А., Шарипов Р.Н., Блохин А.М., Колпаков Ф.А.
Заглавие:	Модульное моделирование сердечно-сосудистой системы человека
Библ. ссылка:	Киселев И.Н., Семисалов Б.В., Бибердорф Э.А., Шарипов Р.Н., Блохин А.М., Колпаков Ф.А. Модульное моделирование сердечно-сосудистой системы человека // Математическая биология и биоинформатика. - 2012. - Т.7. - № 2. - С.703-736. - EISSN 1994-6538.
Внешние системы:	РИНЦ: 18419278;
Реферат:	rus: В работе рассмотрена комплексная модель сердечно-сосудистой системы человека, созданная путем объединения ряда ранее существовавших математических моделей, использующих различные математические формализмы: одномерной модели артериальной системы человека, модели циркуляции крови под действием сокращений желудочка и модели долговременных эффектов регуляции сердца и почки. Объединение этих моделей было осуществлено с применением модульного и агентного подходов, которые были реализованы на языке Java в виде программных модулей к платформе BioUML. Написанные программные модули позволяют графически создавать агентные модели в виде модульных диаграмм, состоящих из связанных между собой блоков (модулей), и проводить численные расчеты. Все описанные модели были реализованы в BioUML и интегрированы в единую модульную модель сердечно-сосудистой системы человека. Модель была протестирована, и получены предварительные результаты симуляции некоторых классических патологий системы кровообращения человека. Модель доступна в составе пакета программ BioUML по адресу http://ie.biouml.org/bioumlweb. eng: We present a complex model of the human cardiovascular system (CVS) created by integration of several preexisted mathematical models, utilizing different formalisms: one-dimensional model of the human arterial system, a heart contraction model and a long-term kidney regulation model. Models integration was conducted with modular and agent-based modeling approaches applying. Those approaches were implemented as a plugin on the for BioUML – software for formal description and simulation of biological systems. The plugin allows graphical creation of agent-based models as modular diagrams comprising interconnected blocks (modules) and numerical simulation. All models were implemented in BioUML, adjusted and integrated in the complex model of the human CVS. The complex model was tested and preliminary results for a classic human CVS pathology were obtained. All models are available as a part of the BioUML software at www.biouml.org.
Ключевые слова:	агентное моделирование; модульное моделирование; почка; регуляция артериального давления; сердечно-сосудистая система человека; numerical simulation; agent-based modeling; modular modeling; kidney; Arterial blood pressure regulation; human cardiovascular system; BioUML; численные методы;
Издано:	2012
Физ. характеристика:	с.703-736
Цитирование:	1. Солодянников Ю.В. Элементы математического моделирования и идентификация системы кровообращения. Самара: Изд-во Самар. ун-та, 1994. 316 с. 2. Karaaslan F., Denizhan Y., Kayserilioglu A., Ozcan Gulcur H. Long-term mathematical model involving renal sympathetic nerve activity, arterial pressure, and sodium excretion. Ann. Biomed. Eng. 2005. V. 33. № 11. P. 1607–1630. 3. Guyton A.C., Coleman T.G., Granger H.J. Circulation: Overall regulation. Ann. Rev. Physiol. 1972. V. 34. P. 13–46. 4. Coleman T.G., Hall J.E. A mathematical model of renal hemodynamics and excretory function Structuring Biological Systems: A Computer Modelling Approach. Ed. Iyengar S.S. Boca Raton, Florida: CRC Press, 1992. P. 89–124. 5. Uttamsingh R.J., Leaning M.S., Bushman J.A., Carson E.R., Finkelstein L. Mathematical model of the human renal system. Med. Biol. Eng. Comput. 1985. V. 23. P. 525–535. 6. Lamponi D. One dimensional and multiscale model for blood flow circulation: Ph. D. Thesis No 3006. Lausanne: Ecole Polytechnique Federale De Lausanne, 2004. URL: http://infoscience.epfl.ch/record/33478/files/EPFL_TH3006.pdf (дата обращения 19.12.2012). 7. Holstein-Rathlou N.H., Marsh D.J. A dynamic model of renal blood flow autoregulation. Bull. Math. Biol. 1994. V. 56. № 3. P. 411–429. 8. Judas L., Bentzen S.M., Stewart F.A. Progression rate of radiation damage to the mouse kidney: a quantitative analysis of experimental data using a simple mathematical model of the nephron. Int. J. Radiat. Biol. 1997. V. 72. № 4. P. 461–473. 9. Proshin A.P., Solodyannikov Y.V. Mathematical modeling of blood circulation system and its practical application. Automat. Rem. Contr. 2006. V. 67. № 2. P. 329–341. 10. Snoep J.L., Bruggeman F., Olivier B.G., Westerhoff H.V. Towards building the silicon cell: a modular approach. Biosystems. 2006. V. 83. № 2–3. P. 207–16. 11. Randhawa R., Shaffer. C.A., Tyson J.J. Model Composition for Macromolecular Regulatory Networks. IEEE/ACM Trans. Comput. Biol. Bioinform. 2010. V. 7. № 2. P. 278–287. 12. Hernández A.I., Le Rolle V., Defontaine A., Carrault G. A Multiformalism and Multiresolution Modelling Environment: Application to the cardiovascular system and its regulation. Philos Transact A Math Phys Eng Sci. 2009. V. 367. № 1908. P. 4923–4940. 13. Fenner J.W., Brook B., Clapworthy G., Coveney P.V., Feipel V., Gregersen H., Hose D.R., Kohl P., Lawford P., McCormack K.M., Pinney D., Thomas S.R., Van Sint Jan S., Waters S., Viceconti M. The EuroPhysiome, STEP and a roadmap for the virtual physiological human. Phil. Trans. R. Soc. 2008. V. 366. № 1878. P. 2979–2999. 14. Perez L., Dragicevic S. An agent-based approach for modeling dynamics of contagious disease spread. Int. J. Health Geogr. 2009. V. 8. № 1. P. 50. 15. Chany N.T., LeBaronz B., Loyy A.W., Poggiozz T. Agent-Based Models of Financial Markets: A Comparison with Experimental Markets. Working Paper. 1999. 16. Glenn Elert. Volume of Blood in a Human. The Physics Factbook™. URL: http://hypertextbook.com/facts/1998/LanNaLee.shtml (дата обращения 01.03.2012). 17. Функциональные методы исследования почек. Медицинская энциклопедия. URL: http://www.medical-enc.ru/m/15/funktsionalnye-metody-issledovania-pochek-3.shtml (дата обращения 01.03.2012). 18. Navar L.G., Hamm L.L. The kidney in blood pressure regulation. In: Atlas of Diseases of the Kidney. Hypertension and the Kidney. Ed. Wilcox C.S. Philadelphia: Current Medicine, 1999. P. 1.1–1.22. 19. Bendel P., Buonocore E., Bockisch A., Besozzi M.C. Blood flow in the carotid arteries: quantification by using phase-sensitive MR imaging. Am. J. Roentgenol. V. 1989. V. 152. № 6. P. 1307–1310.