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Original title:
In-Silico Endovascular Repair of Abdominal Aortic Aneurysms 
Translated title:
Virtuelle endovaskuläre Versorgung von abdominalen Aortenaneurysmen 
Year:
2020 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Maschinenwesen 
Advisor:
Gee, Michael W. (Prof. Dr.) 
Referee:
Gee, Michael W. (Prof. Dr.); Avril, Stéphane (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
MAS Maschinenbau; MAT Mathematik; MED Medizin; MTA Technische Mechanik, Technische Thermodynamik, Technische Akustik 
Keywords:
abdominal aortic aneurysm, endovascular repair, stent-graft, oversizing, patient-specific modeling, computational cardiovascular mechanics, personalized medicine 
Translated keywords:
abdominales Aortenaneurysma, endovaskuläre Aneurysmenversorgung, Stentgraft, Oversizing, patientenspezifische Modellierung, numerische kardiovaskuläre Mechanik, personalisierte Medizin 
TUM classification:
MTA 000d 
Abstract:
This thesis is focused on computational methods that predict the outcome of endovascular repair of abdominal aortic aneurysms. Novelties include improvements of the aneurysm model, the stent-graft model as well as the in-silico stent-graft placement methodology. The newly developed methods are applied to patient-specific cases and are validated against real-world postinterventional data. Further, directions for using the in-silico model of endovascular aneurysm repair as personalized preinterven...    »
 
Translated abstract:
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit numerischen Methoden um den Ausgang einer endovaskulären Versorgung von abdominalen Aortenaneurysmen vorherzusagen. Neuheiten umfassen Verbesserungen des Aneurysmenmodells, des Stentgraftmodells sowie der virtuellen Platzierungsmethode des Stentgrafts. Die neu entwickelten Methoden werden auf patientenspezifische Fälle angewandt und werden mit realen postoperativen Daten validiert. Weiterhin werden klinische Anwendungen des Modells der endovaskulären A...    »
 
Series:
Schriftenreihe Mechanik auf Höchstleistungsrechnern 
Series volume:
ISBN:
978-3-8439-4492-2 
Oral examination:
04.05.2020 
File size:
19580012 bytes 
Pages:
236 
Last change:
11.08.2020