向前列动脉的患者特异性血液动力学:一个全面的CT指导的方法,移动边界CFD模拟

科学领域:

• 心血管研究的心血管研究.
• 生物医学工程 生物医学工程
• 计算流体动力学 计算流体动力学

背景情况:

• 胸前动脉 (TA) 血液动力学对心血管健康至关重要.
• 传统的计算流体动力学 (CFD) 通常使用刚性壁假设,忽视容器变形.
• 流体结构相互作用 (FSI) 模型考虑船舶的合规性,但计算密集,并依赖于假设.

研究的目的:

• 开发基于人工智能的框架,用于在整个胸前动脉的CFD模拟中针对患者特定的移动边界.
• 为了创建大动脉的数字双胞胎,进行先进的血液动力学分析.
• 克服传统的CFD和FSI方法的局限性.

主要方法:

• 利用多相心电图 (ECG) 启动的CT扫描,在整个心脏周期中创建患者特定的TA和左心室 (LV) 模型.
• 在每个阶段使用非刚性注册和辐射基础功能来产生表面网格.
• 在CFD模拟 (CFD_MB) 中实施基于AI的框架,用于患者特定的移动边界,患者特定的输入条件来自LV体积变化.

主要成果:

• 该CFD_MB方法准确地捕获了心脏周期期间的TA形态变化,而不会影响网状质量.
• 在CFD_MB和传统CFD模拟之间观察到血液动力学结果的显著差异.
• 成功建模的CFD_MB流波形沿TA光线移动,使得脉冲波速度的估计成为可能.

结论:

• 开发的基于人工智能的管道为患者特定的胸前动脉血液动力学研究提供了一个有希望的方法.
• 这种方法克服了传统的CFD和FSI模拟的计算和基于假设的限制.
• 数字双胞胎模型提高了血液动力学模拟在临床环境中的准确性和适用性.