探索一条生物心脑血管CFD及血液流体力学仿真的学习路线
本文摘要:(由ai生成)
本文探讨了血流动力学仿真在心脑血管疾病研究中的应用及挑战。该交叉领域对仿真工程师和医疗人员存在知识鸿沟。实施仿真时面临血管复杂几何结构、边界条件确定、流固耦合、多相流动标识及医学指标参数提取等困难。特别是从仿真结果中提取临床医学指标参数,需要专业知识和经验确保准确性和可信度。这些挑战强调了血流动力学仿真在医学领域的重要性和复杂性。
作者 | 热血仿真 仿真秀专栏作者
首发 | 仿真秀App
血流动力学和流体力学仿真技术在心脑血管疾病研究中发挥着重要作用,通过模拟血液在血管中的流动行为,可以预测疾病的发展或治疗效果,指导临床决策和治疗方案的制定。血流动力学仿真属于医学领域和计算流体力学仿真领域的交叉学科,对于仿真工程师和医疗领域工作人员而言,往往面临如下尴尬问题:医生可能不了解仿真,但想获取具有临床指导意义的医学指标参数;流体工程师懂仿真,但却不清楚血流的出入口边界条件和特定参数提取方法。
二、血流动力学仿真到底难在哪里?
以下是咱一个所谓拥有十年仿真经验的高级流体仿真工程师初次从事血动仿真研究遇到的感人场面:
搞过血动仿真研究的人应该比较清楚,血动仿真在实施过程中主要面临如下几方面困难:
1、复杂的几何结构
血管系统的几何结构非常复杂,包括分支、弯曲和狭窄等特征。准确地建模这些结构对于仿真的准确性至关重要。从医学DICOM影响提取的三维模型往往是stl刻面文件,几何表面有诸多凹凸不平和尖锐点等瑕疵,也没有规整的出入口边界,需要通过逆向工程提取具有实体特征的三维模型,并进行几模型何的修复,这样才能开展下一步的仿真研究。
2、边界条件的确定
血动的仿真结果对边界条件非常敏感。准确地定义血流的入口和出口条件以及血管壁的边界条件是保证仿真结果准确性的关键。血管是血液输送的载体,它主要具有两大功能:一是进行血液的输送;二是弹性缓冲功能。血管的体积随血压变化而变化的能力被称为血管的顺应性 ,其表达式为:
式中, 为体积增量;V为初始体积; 为压力增量。
式中, 为血管压降;Q为血液体积流量。Westerhof提出的三元件集总参数模型(lumped parameter model, LPM)是被广泛应用于心血管系统建模的方法之一。它参数少,模型组件的生理意义明确,非常适合计算简单的血流动力学参数。然而在仿真过程中,需要通过二次开发编制这种边界条件的定义表达式:对于仿真工程师来讲,难度较大。本套课程介绍了三元件集中参数模型的理论计算和详细公式推导过程。编制并调试了自定义程序,用于以实现LPM边界条件的计算。
视频节选《人体心脑血管CFD及血流体力学仿真进阶22讲》
3、流固耦合的设置
在血动研究过程中,动脉瓣和血管壁的流固耦合仿真场景较为常见,但是流固双向耦合计算量大,收敛困难,本系列教程也提供了相应的案例介绍。
4、多相流动标识
在血栓、夹层、肿瘤形成机理的研究过程中往往需要标识血液流动轨迹或某一区域内的血液更新情况,通过血液更新速率判断病变发生的可能性,涉及到多项流动标识问题。5、医学指标参数提取
流体力学计算得到的直接结果是速度、压力、压差、血流量、壁面剪切力等等,但是血动研究过程中,往往需要得到更具有临床指导意义的参数指标,这些指标要求对结果数据进行二次处理。例如下表所示参数。对于一部分学生而言,这些参数只在一些高影响因子的SCI文章中看到,却不清楚是怎么提取的这些数据。里面有一些参数比较容易得到但是涉及到时均参数、梯度参数时,提取难度较大,甚至需要通过联合使用二次开发工具UDF、UDM和UDS才能得到。而在本系列课程中,将系统的介绍这些参数的获取过程和方法。
需要注意的是,从仿真结果中提取临床医学指标参数是一个复杂的过程,需要结合专业知识和实际应用经验,确保结果的准确性和可信度。