DESIGN OF INTELLIGENT AND ADAPTIVE LVAD CONTROLLER FOR DIASTOLIC HEART FAILURE PATIENTS. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF 202318090-Ashhad Ali Shahid-MS Thesis-Signed.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 22 December 2026. Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (5MB)

Arabic Abstract

تعالج هذه الأطروحة مسألة التحكم في أجهزة مساعدة البطين الأيسر (LVAD) مع التركيز على فشل القلب مع الكسر القذفي المحفوظ (HFpEF)، وهو نمط سريري لم يحظَ بخدمة كافية. استعرضنا أولًا تطوّر تقنية الـLVADواستراتيجيات التحكم، مبرزين الفجوات في القابلية للتكيّف، وعبء الاستشعار، والمزامنة الفسيولوجية. ويرسم تحليل سيانتومتري (علم القياسات العلمية) لخمسةٍ وعشرين عامًا (2000-2025) من أدبيات نمذجة الـLVAD والتحكم فيه خريطةً للمساهمين الرئيسيين، والمنصّات، والاتجاهات، مؤكّدًا النمو السريع للمجال مع محدودية التركيز على حلول مخصّصة الـHFpEF. وبالاستناد إلى هذه الرؤى، نصوغ نموذجًا مدمجًا للجهاز القلبي الوعائي (CVS) ونوسّعه إلى نموذج CVS–LVAD من المرتبة السادسة يوجّه الجريان من الأذين الأيسر إلى البطين الأيسر لتعزيز الامتلاء الانبساطي. وقد جرى التحقق من صحة النموذج تحت اضطرابات الانتقال من الراحة إلى التمرين، مع إعادة إنتاج الديناميكيات الدموية المتوقعة. بعد ذلك نصمّم متحكمًا ذا مستويين يعتمد على وحدة انحدار المتجهات الداعمة (SVR) خفيفة الوزن التي تستنتج أهدافًا مخصّصة للمريض (مثل قيم النتاج القلبي والمقاومة الجهازية) من البيانات الديموغرافية ومعدّل القلب، ومتحكمًا تنبؤيًا مبنيًا على النموذج (MPC) يزامن المضخة مع الدورة القلبية الذاتية، مُقدِّمًا المساعدة تفضيليًا أثناء الانبساط مع فرض قيود السلامة. وتُظهر المحاكاة عبر مستويات نشاط ثابتة ومتغيرة زمنيًا ضغوطًا فسيولوجية، وتجنّب ظاهرة الشفط، وتتبعًا للنتاج القلبي، مع تقليل المتحكم لعمل المضخة غير الضروري عند ارتفاع الطلب الذاتي. وتشمل الإسهامات نموذج CVS–LVAD موجّهًا لـHFpEF، وهيكلية MPC بتعلّم آلي «ضمن الحلقة» مضبوطة للنشر الآني، وأدلة على أن التحكم المتكيّف مع المريض والنشاط يمكنه تحسين التكامل الفسيولوجي مقارنةً بمقاربات السرعة أو الكسب الثابتين.

English Abstract

This thesis addresses the control of left ventricular assist devices (LVADs) with an emphasis on heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF), an underserved clinical phenotype. We first surveyed the evolution of LVAD technology and control strategies, highlighting gaps in adaptability, sensing burden, and physiological synchronization. A scientometric analysis of 25 years (2000–2025) of LVAD modelling and control literature maps key contributors, venues, and trends, and confirms the field’s rapid growth yet limited focus on HFpEF-specific solutions. Building on these insights, we formulate a compact cardiovascular system (CVS) model and extend it to a sixth-order CVS–LVAD model that routes flow from the left atrium to the left ventricle to augment diastolic filling. The model is validated under rest-to-exercise perturbations, reproducing expected hemodynamics. We then design a two-tier controller based on a lightweight Support Vector Regression (SVR) module that infers patient-specific targets (e.g., cardiac output and systemic resistance values) from demographics and heart rate, and a model predictive controller (MPC) that synchronizes the pump with the native cardiac cycle, delivering assistance preferentially in diastole while enforcing safety constraints. Simulations across fixed and time-varying activity levels demonstrate physiological pressures, avoidance of suction, and cardiac output tracking, with the controller reducing unnecessary pump work at higher intrinsic demand. The contributions include an HFpEF-oriented CVS–LVAD model an ML-in-the-loop MPC architecture tuned for real-time deployment, and evidence that patient- and activity-adaptive control can improve physiologic integration beyond fixed-speed or fixed-gain approaches.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Systems Engineering Research Research > Engineering Physics
Department:	College of Engineering and Physics > Control and Instrumentation Engineering
Committee Advisor:	Shakoor, Adnan
Committee Members:	Gulzar, Muhammad Majid and Habib, Salman
Depositing User:	ASHHAD ALI SHAHID (g202318090)
Date Deposited:	23 Dec 2025 07:21
Last Modified:	23 Dec 2025 07:21
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/143788