A coupled mitral valve -- left ventricle model with fluid-structure interaction
了解瓣膜和心脏壁之间的相互作用对于评估和随后治疗心脏功能障碍非常重要。随着心脏成像、非线性力学和计算技术的进步，现在可以使用解剖学和生理学上真实的模型来探索瓣膜-心脏相互作用的力学。本研究提出了一个集成模型的二尖瓣（MV）耦合到左心室（LV），几何形状来自在体临床磁共振图像。使用这种耦合MV-LV模型的数值模拟开发使用浸没边界/有限元法。该模型结合了详细的瓣膜特征、左心室收缩、非线性软组织力学以及MV和LV壁之间的流体介导的相互作用。我们利用该模型模拟了心脏从舒张期到收缩期的功能，并研究了心肌主动舒张功能对左心室泵功能的影响。新模型的结果与在体测量结果一致，并表明舒张期充盈压显着增加与受损的心肌主动舒张，以维持正常的心输出量。耦合模型有可能推进MV-LV相互作用机制的基础知识，并有助于心脏病的风险分层和治疗优化。
2017-03-29 cs.CE physics.med-ph
Automatic Segmentation of the Left Ventricle in Cardiac CT Angiography Using Convolutional Neural Network
University Medical Center Utrecht（乌得勒支大学医学中心）
准确描绘左心室（LV）是评价心功能的重要步骤。在本文中，我们提出了一种自动分割的心脏CT血管造影（CCTA）扫描中的LV的方法。分割分两个阶段进行。首先，使用三个卷积神经网络（CNN）的组合来检测LV周围的限界框。随后，为了获得LV的分割，使用CNN在定义的限界框内执行体素分类。该研究包括60例患者的CCTA扫描，50次扫描用于训练用于LV定位的CNN，5次扫描用于训练LV分割，其余5次扫描用于测试该方法。自动分割的平均Dice系数为0.85，平均绝对表面距离为1.1 mm。结果表明，在CCTA扫描中使用体素分类与卷积神经网络的LV自动分割是可行的。
2017-04-19 cs.CV physics.med-ph
Review on vortex dynamics in the left ventricle as an early diagnosis marker for heart diseases and its treatment outcomes
本文综述了计算流体动力学在分析健康与扩张型心肌病左心室血流模式中的应用，指出涡流模式变化可作为早期诊断标志物，结合数据驱动方法能改善DCM治疗。
2024-11-18 cs.NA math.NA physics.med-ph
A geometric multiscale model for the numerical simulation of blood flow in the human left heart
本文提出了一种新的计算模型，用于人体左心血液流动的数值模拟。为此，我们使用的Navier-斯托克斯方程的任意拉格朗日欧拉制定占endoepromotion和我们模拟的心脏瓣膜的电阻浸没隐式曲面方法的装置。为了施加生理位移的域边界，我们使用一个三维心脏机电模型的左心室耦合到一个集总参数（0 D）的闭环模型的剩余循环。因此，我们得到一个单向耦合的机电流体动力学模型在左心室。为了将左心室运动扩展到左心房的内膜和升主动脉的内膜，我们引入了一个预处理过程，根据该预处理过程，基于0 D模型将左心室位移的谐波扩展与左心房的运动相结合。为了更好地匹配三维心脏流体流动与外部血液循环，我们耦合的三维Navier-斯托克斯方程的0维循环模型，获得一个多尺度耦合的三维-0维流体动力学模型，我们解决了通过一个分离的数值方案。我们进行了数值模拟的健康的左心脏，我们验证我们的模型，显示有意义的血流动力学指标正确再现。
2022-07-07 cs.NA math.NA physics.flu-dyn
Mathematical modeling applied to the left ventricle of heart
背景：数学如何帮助我们理解心脏运动的机制？最著名的方法是采用纤维结构的数学模型，将其插入或多或少复杂的心脏结构模型中，然后研究通过心肌传播的激活纤维。在我们的论文中，我们试图创建一个新的软件，能够显示左心室（LV）模型在正常心脏。方法：对70例健康志愿者进行超声心动图检查。评价的数据包括：所有16个LV心肌节段的速度（径向、纵向、旋转和矢量点）、位移（纵向和旋转）、应变率（纵向和周向）和应变（径向、纵向和周向）。使用这些数据，心肌样本的力矢量估计MATLAB软件，在超声心动图系统接口。每个单独的心肌纤维的动态定向收缩（通过心动周期）可以通过将该纤维的多个碎片扇区的顺序步骤加在一起来创建。这样，我们试图机械地说明全局LV模型。测试结果：我们的研究表明，在正常情况下，心肌纤维起源于心脏的后基底区，继续通过LV游离壁，到达间隔，环周围的顶点，上升，并在LV的上前缘结束。结论：利用MATLAB软件，我们能够从数学上定义正常人的整个左室心肌模型。这将使医生能够诊断和跟进许多心脏疾病时，该软件是在超声心动图机接口。
2014-06-24 physics.med-ph q-bio.TO
A Novel Deep Learning Based Approach for Left Ventricle Segmentation in Echocardiography: MFP-Unet
Med Fanavarn Plus Co.（梅德法纳瓦尔恩普拉斯公司）；Sharif University of Technology（谢里夫理工大学）；Rajaie Cardiovascular Medical and Research Center（拉贾伊心血管医疗与研究中心）；Iran University of Medical Science（伊朗医科大学）；Geneva University Hospital（日内瓦大学医院）；The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）；KU Leuven（鲁汶大学）
左心室（LV）的分割是定量测量（如面积、体积和射血分数）的关键步骤。然而，2D超声心动图图像中的自动LV分割是一项具有挑战性的任务，这是由于边界不明确和操作员依赖性问题（再现性不足）。U-net是一种著名的医学图像分割架构，它通过编码器-解码器路径解决了这个问题，尽管U-net的整体性能非常出色，但它忽略了所有语义强度在分割过程中的贡献。在本研究中，我们提出了一种新的架构来解决这个缺点。U-net的解码器路径的所有级别中的特征映射被级联，它们的深度被均衡，并且被上采样到固定维度。这个特征图的堆栈将是语义分割层的输入。与使用相同数据集的U-net，dilated U-net和deeplabv 3的结果相比，所提出的网络产生了最先进的结果。平均Dice度量（DM）为0.945，Hausdorff距离（HD）为1.62，Jaccard系数（JC）为0.97，平均绝对距离（MAD）为1.32。相关图、bland-altman分析和箱形图显示自动和手动计算的体积、面积和长度之间非常一致。
2019-12-22 cs.CV eess.IV physics.med-ph
Three-Dimensional Segmentation of the Left Ventricle in Late Gadolinium Enhanced MR Images of Chronic Infarction Combining Long- and Short-Axis Information
National University of Singapore（新加坡国立大学）；National University Heart Centre（新加坡国立大学心脏中心）；National University Hospital（新加坡国立大学医院）
由于造影剂在梗死心肌中的累积引起的强度不均匀性，在晚期钆增强（LGE）心脏MR（CMR）图像中自动分割左心室（LV）是困难的。在本文中，我们提出了一个全面的框架自动三维分割的LV在LGE CMR图像。给定电影图像中的心肌轮廓作为先验知识，该框架最初通过2D平移配准将先验分割从电影图像传播到LGE图像。两个网格分别代表心内膜和心外膜表面，然后构建与传播的轮廓。构造完成后，在统一的三维坐标系中，将两个网格分别向长轴和短轴LGE图像中检测到的心肌边缘点变形。考虑到LGE图像中LV的强度特性，我们提出了一种新的LV参数模型，用于一致的心肌边缘点检测，而不管心肌的病理状态（梗死或健康）和LGE图像的类型（短轴或长轴）。我们已经评估了建议的框架与21套真实的病人和4套模拟体模数据。基于距离和区域的性能指标都证实了该框架可以为LGE图像的心肌分割生成准确可靠的结果。我们还测试了不同的先验分割在实际和模拟设置的框架的鲁棒性。实验结果表明，所提出的框架可以大大补偿在给定的先验知识的变化，并始终产生准确的分割。
2022-05-21 cs.CV eess.IV physics.med-ph
Assessment of wall stresses and mechanical heart power in the left ventricle: Finite element modeling versus Laplace analysis
简介：狭窄性主动脉瓣疾病（AS）导致左心室（LV）压力超负荷，可能引发不良重塑并加速进展为心力衰竭（HF）。由于心肌能量学在AS期间可能受损，LV壁应力和生物力学功率提供了LV性能的补充视图，可能有助于更好地评估疾病状态。目的：使用LV的高分辨率电子机械（EM）模型作为参考，我们评价了临床上可行的基于拉普拉斯的方法，用于评估全球LV壁应力和生物力学功率。方法：我们使用N = 4的硅有限元（FE）EM模型的左室和主动脉的患者患有AS。所有模型均在治疗前条件下使用临床数据进行个性化。根据FE运动学数据准确计算LV壁应力和生物力学功率，并与应用于相同FE模型数据的基于拉普拉斯的估计方法进行比较。结果与结论：左心室壁应力的拉普拉斯估计能够提供左心室周向-纵向平面中的总体平均应力的粗略近似。然而，根据有限元结果，左心室壁的应力空间异质性显著，导致局部应力和整体平均应力之间存在较大差异。用拉普拉斯方法评估机械功率是可行的，但与有限元模型相比，这些方法的精度较差。只有基于患者特定的FE建模，才能准确评估LV壁中的应力和功率密度分布。
2019-01-15 physics.app-ph physics.bio-ph physics.med-ph
Exact Modeling of Cardiovascular System Using Lumped Method
电模拟（集总法）是一种简单的方法来模拟人体心血管系统。本文采用集总法模拟了一个完整的模型。描述了一个36支血管的人体模型和心脏系统，详细描述了心血管系统的流体动力学参数。本文还包括肺，心房，左，右心室的等效电路的建模。右心室和左心室压力的精确建模增加了我们模拟的准确性。在本文中，我们表明，从我们的复杂的电路计算的主动脉压力是接近使用先进的医疗仪器测量的压力。
2014-11-19 physics.med-ph q-bio.TO
Ventricular torsional relation to ventricular fiber arrangement
由螺旋定向肌纤维引起的左心室扭转是心脏性能的关键参数。在超声心动图上、在心导管插入术期间或在手术室中观察心脏运动的医生对收缩期间左心室的扭转或旋转运动印象深刻。从概念上讲，心脏被视为一个压力室。基础科学家对旋转或扭转变形了解甚少，缺乏临床相关性。本文旨在探讨：心室扭转是否与心室纤维排列有关？这取决于左心室结构的假设模型。
2014-08-02 physics.med-ph
A computational study of aortic reconstruction in single ventricle patients
左心发育不全综合征（HLHS）患者出生时左心发育不全。他们通常会接受一系列手术，导致单心室生理学称为Fontan循环。虽然这些患者通常存活到成年早期，但他们有发生医疗并发症的风险，部分原因是他们的心输出量低于正常水平，导致大脑和肠道灌注不足。虽然临床成像数据可以提供对成像区域内的心血管功能的详细了解，但是难以使用该数据来评估身体其余部分的缺陷和导出血压动态。本文中使用的患者数据包括三维磁共振血管造影（MRA）、时间分辨相位对比心脏磁共振图像（4D-MRI）和血压计血压测量。4D-MRI图像提供了对成像区域内血管中的速度和流量的详细了解，但它们不能预测身体其他部位的流量，也不能提供血压值。为了弥补这些局限性，本研究将MRA，4D-MRI和压力数据与1D流体动力学模型相结合，以预测主要系统动脉（包括脑和肠道血管）的血液动力学。为了研究术后效应，我们将HLHS患者的模拟与具有自体主动脉的右心室双出口（DORV）生理学的匹配对照患者的模拟进行了比较。我们的研究结果表明，HLHS患者有高血压的压力，在大脑中，以及减少流量的肠道。波强度分析表明，HLHS患者在轻度直立运动条件下循环功能不规则，预测壁面剪切应力低于正常值，表明HLHS患者可能患有高血压。
2022-05-20 math.DS physics.med-ph q-bio.TO
Elucidating the turbulence nature of the intracardiac flow: from medical images to multi-cycle Large Eddy Simulations
这篇简短的文章伴随着一个流体动力学视频，介绍了一个真实的左心脏流动的大涡模拟结果。从医学图像中提取从肺静脉到主动脉根部的左心几何形状，并通过图像配准重建心脏内的运动。因此，在患者特异性心脏模型中执行大涡模拟，其中规定了几何形状的患者特异性移动。所获得的流动是间歇性的，在左心房和左心室中都显示出与流动减速相关的湍流点。
2013-10-11 physics.flu-dyn physics.med-ph
Numerical simulation of electrocardiograms for full cardiac cycles in healthy and pathological conditions
Sorbonne Universités UPMC（索邦大学巴黎第六大学）；Inria Paris-Rocquencourt（法国国家信息与自动化研究所巴黎-罗格纳库尔中心）；Inria Saclay Ile-de-France（法国国家信息与自动化研究所萨克雷法兰西岛中心）
本文基于真实人体解剖结构，利用双域方程模拟心脏电活动及体表电位，采用两种离子模型模拟心房和心室，通过Robin边界条件连接心脏与躯干，模拟健康及病理心电图，并评估数值结果的准确性和实用性。
2015-09-01 cs.NA math.NA physics.med-ph
Quantification of Trabeculae Inside the Heart from MRI Using Fractal Analysis
University of Burgundy（勃艮第大学）
左心室致密化不全（LVNC）是一种罕见的心肌病（CMP），由于其潜在的并发症包括心力衰竭、室性心律失常和栓塞事件，因此应被视为可能的诊断。为了分析心脏功能，从左心室（LV）提取信息已经是医学成像的广泛领域。已经开发了半自动或自动的不同算法和策略，以从心脏的这种关键结构中获得有用的信息。心脏内的小梁经历了从实心到海绵状的不同变化。由于该过程失败，发生了左心室致密化不全。在这个项目中，我们将展示心脏的磁共振成像（MRI）的分形维数（FD）和手动分割，量化心脏内的小梁数量。心脏内部的分形维数值越大，表明心脏中小梁的图案越复杂。
2018-10-14 cs.CV physics.med-ph q-bio.QM
Exploratory Simulation of Thrombosis in a Temporary LVAD Catheter Pump within a Virtual In-vivo Left Heart Environment
本文报告一项探索性 CFD 研究，在虚拟体内左心环境中模拟临时 LVAD 导管泵的血流动力学与血栓形成，以弥补孤立稳态评估与临床搏动条件之间的差距。
2023-12-08 physics.flu-dyn physics.med-ph
Physical model of end-diastolic and end-systolic pressure-volume relationships of a heart
针对现有心脏EDPVR与ESPVR研究缺乏统一物理解释模型的问题，提出统一框架下参数具物理意义的评估模型，拟合效果优于现有模型，可预测左心室压力-容积关系，助力心脏研究与临床应用。
2023-03-28 physics.bio-ph physics.med-ph
Stochastic Modelling and Dynamic Analysis of Cardiovascular System with Rotary Left Ventricular Assist Devices
左心室辅助装置（LVAD）已被用作终末期心力衰竭患者的治疗选择。主动脉瓣在心力衰竭及其LVAD治疗中起着关键作用。心血管-LVAD模型常用于研究患者的生理需求和预测LVAD支持的自体心脏的血流动力学。作为恢复治疗的桥梁，重要的是保持主动脉瓣和天然心脏的心输出量的适当和主动的动力学，这要求必须调节LVAD泵，使得通过主动脉瓣和泵贡献的血液之间保持适当的平衡。在本文中，我们的目标是确定一个临界值的泵功率，以确保LVAD泵不接管心血管泵系统中的泵送功能，并与左心室共享喷出的血液，以帮助心脏恢复。此外，由于患者的异质性和心血管系统的随机性，血流动力学经常涉及变异性。这种变异性对理解主动脉瓣和心输出量的动态行为提出了重大挑战。在这项工作中使用的广义多项式混沌（gPC）扩展开发一个随机心血管泵模型有效的不确定性传播，从它可以快速计算的方差在主动脉瓣打开持续时间和心输出量的存在下的变异性。仿真结果表明，基于gPC的心血管泵模型是一个可靠的平台，可以提供有用的信息，了解LVAD泵对心脏血流动力学的影响。
2018-12-18 physics.med-ph q-bio.TO
