Ansys博客
May 6, 2024
直击心脏：创新建模方法推动医疗变革
Ansys专门的医疗研究团队正在利用创新的建模方法，帮助推动心血管和其他疾病治疗方案的革新。
自50多年前首次推出以来，工程仿真已为医疗研究做出了重要贡献。不过，大多数客户或许还不了解，Ansys其实有一个专门的医疗研究团队，其通过引领医疗应用的建模技术创新来扩大这些贡献的影响力和规模。
该团队主要驻扎于欧洲，成员包括博士级工程师和学生，他们致力于脑科学、骨骼建模及呼吸系统仿真等多个医疗健康领域的研究。一些成员被派驻到主要医院，以促进合作并借此机会对团队的生物模型进行实际验证。
该团队正在打造并推广全新的最佳实践方法，助力Ansys客户把复杂的仿真理论高效转化为现实世界中的实际成果。其主要目标之一是普及高级仿真方法，让非仿真专家也能更容易地加以使用，同时，向学术、临床和工业合作伙伴推广此类方法。
这些合作伙伴可以利用先进的建模实践来设计新的医疗设备、诊断方法和治疗计划，并最终开发能够反映实际人类患者（病理）生理状态的个性化模型，即个人数字模型/数字化身。最终，Ansys希望这些模型能够让医疗创新者实现两个目的：
- 实施创新疗法之前，在特定患者的“数字孪生”上进行测试。
- 创建大量患者的虚拟模型分组，以证明治疗安全有效。
了解心血管疾病的全新、无创方法
自2019年以来，Ansys医疗研究团队一直致力于解决医疗领域的一些最紧迫挑战。其中一大挑战是改进心血管疾病的检测和治疗——心血管疾病是全球主要的致死原因。
世界卫生组织的数据显示，心血管疾病导致了全球近三分之一的死亡——尽管现代医学和研究工作在不断努力进步，但这一统计数字仍在上升。
全球的学术机构、医院和私营企业正在进行大力投资，以了解心血管疾病的根本机制。但难点在于，无论是通过体内（in vivo）还是体外（ex vivo）研究，都难以获得临床上无法测得的心脏内部数据。
不过，计算机仿真提供了一种低风险、非侵入性、日益逼真的替代方案。仿真可以提供其他方式无法测量但十分关键的指标，从而帮助临床医生更好地理解疾病。尽管无法完全取代体内研究，但计算机医疗仿真建模方法能够比体内人体研究和试验更快、更高效、更具成本效益地进行人体研究（包括心血管系统），并且不会对患者人体造成任何风险。此外，这些模型还可帮助研究人员更好地了解人体生理学的基本机制，以及某些病症是如何形成的。
心脏肌肉纤维的几何结构和方向，在心脏的结构强度和电激动过程中发挥着关键作用。利用PyAnsys Heart，研究人员能够在后续仿真中计算和使用这些纤维，并将其可视化。
为了在开发合适的工具方面取得快速进展，以了解、诊断和治疗心血管疾病，Ansys医疗研究团队为一个名为“PyAnsys-Heart”的项目投入了大量资源。四年多来，该医疗研究团队的成员一直使用Ansys LS-DYNA软件对血液流动、组织力学和心脏的电生理行为进行建模。这些模型支持对真实世界的流体-结构-电生理学相互作用（FSEI）进行详细研究，以描述特定患者心脏跳动的特征。
这些详细的FSEI模型，能够以无创方式复现复杂、难以测量的心脏特征，包括结构应力、电激动和肌肉纤维方向。这些模型还考虑了心包（环绕心脏的双层流体填充囊袋结构），并将心脏瓣膜和心房视为边界条件考虑在内。
由于多尺度和多物理场特性，心脏建模不仅需要大量的计算资源，还需要大量资金投入。此外，进行该工作需要理论知识和实践仿真专业技术。在该背景下，Ansys医疗研究团队与临床和学术合作伙伴密切合作，为全球心血管研究团队生成并提供这些模型。
该团队的PyAnsys-Heart Python库能够生成部分心脏和全心脏解剖结构以及仿真模型，并快速提供给Ansys客户，以促进他们自己的心脏建模工作。
开发逼真的人体心脏模型，意味着要将三个独立的紧密耦合物理场结合起来，以便研究流体-结构-电生理学相互作用（FSEI），而这超出了大多数医疗研究团队的能力范围。
推动广泛应用的开放平台
由于PyAnsys-Heart的重要目标是让不同研究方向的广泛用户都能使用该团队的模型，因此，其基于开源Python编程语言，具有直观、用户友好的界面，并与Python生态系统的其他元素完全兼容。得益于此，即便是非专业人士也能轻松完成PyAnsys-Heart模型前处理、仿真和后处理的基本步骤。
Ansys的PyAnsys-Heart模型使用户能够专注于与其特定应用相关的心脏的各组成部分，从而降低计算复杂性，简化工作流程，并节省时间、人力和其他资源。研究人员可以执行全面的系统级仿真，也可以仅对流体流动、组织力学或电生理活动进行建模。LS-DYNA的多物理场功能包括在统一环境中提供的计算流体力学（CFD）求解器、有限元分析（FEA）求解器和电磁（EM）求解器，因此十分适合捕获人体心脏的物理复杂性。
第一个版本的PyAnsys-Heart建模库，已经在基于心力衰竭患者的多个公开可用的心脏几何结构上进行了测试。展望未来，随着仿真功能的发展，Ansys医疗研究团队希望能帮助用户创建大量定制的特定患者模型分组。
通过为医疗设备制造商、高校研究团队和临床医生提供这些构建模块，Ansys正在支持并帮助加速创新型设备、检测方法和治疗方法的研发和采用。PyAnsys的开源特性意味着它可以轻松与研究人员自己的内部工作相结合。用户可以在PyAnsys-Heart中现有功能的基础上构建自己的仿真工作流程或模型，并根据自己的需求进行仿真。
Ansys在PyAnsys-Heart项目上进行了大量投资，期待该项目在提升患者治疗效果方面产生显著成效，并从长期有效降低每年新增心血管疾病患者的数量。同时，这也将促进仿真工具在整个医疗行业中得到更广泛的采用。
PyAnsys-Heart模型由Ansys医疗研究团队开发而成，可提供一种可视化、图形化的方法，便于了解和研究充满血液、跳动的人体心脏的复杂性。
为心脏治疗领域带来医疗创新
PyAnsys-Heart项目只是Ansys致力于通过普及仿真来造福社会的途径之一。
许多医疗企业和医院都有自己的特定患者心脏医学成像数据库，对于他们而言，PyHeart方法是充分利用这些宝贵数据的绝佳途径。一些用户可能愿意创建通用的心脏模型，以根据不同的仿真进行定制；为此，他们可能需要使用更多通用的现成工具。
尽管市场上的细分软件众多，但从成像到仿真的一般流程可能非常耗时，需要大量资源，并且可能会带来意想不到的挑战。Ansys的Peggy Huang和Christoph Maurath，与Synopsys的George Hyde-Linaker和Chris Goddard携手合作，利用Synopsys的AI工具AS Cardio开发了一个完善的工作流程，可将临床影像自动转换为心脏网格，并顺利导入LS-DYNA软件中进行仿真分析。
采用这种方法，并依靠现成的工具，从患者的4D扫描到使用LS-DYNA软件准确仿真患者特定心脏的瞬态血流的整个过程，可以在20分钟内完成。在LS-DYNA软件中获得精细可靠的网格后，用户就可以进行标准的通用建模，包括流体、结构、电生理学以及这些物理场的某些组合。该工作流程已在多个心脏上成功测试，但将其应用于成千上万个特定患者的心脏图像，将能够进一步改进工作流程。
事实上，仿真可以推动令人惊叹的医疗研究成果，然而，许多学术、临床和工业研发团队根本负担不起聘用经验丰富、接受过计算建模解决方案和方法培训的工程师的费用。此外，在过去，当面临多物理场、多尺度生物建模的需求和挑战时，仿真软件的新用户通常需要很长一段时间才能快速启动工作。
如今，通过组建专门的医疗研究团队，与全球从事医疗行业的同仁密切互动，并向客户提供PyAnsys Heart模型，Ansys正在为推动变革性医疗创新，为心血管疾病治疗贡献自己的一份力量。
进一步了解Ansys LS-DYNA软件如何帮助您实现医疗创新。