ANSYS 部落格
May 6, 2024
直擊問題核心
Ansys 的專屬醫療保健研究團隊期望透過創新的建模技術，徹底改變心血管疾病與其他疾病的治療方式。
自工程模擬技術在 50 多年前首度應用於醫療研究以來，它便對醫療領域做出重要貢獻。然而，大多數客戶並不知道，Ansys 擁有一支專屬的醫療研究團隊：Ansys 醫療保健研究 (Ansys Healthcare Research) 團隊，此團隊透過開創性的醫療應用建模技術，進一步擴大模擬技術貢獻的影響力與應用範圍。
該團隊主要設於歐洲，由多位具博士學歷的高階工程師與研究生組成，其研究領域涵蓋大腦研究、骨科模型與呼吸系統模擬等各種醫療保健主題。部分團隊成員更直接進駐頂尖醫院，以促進合作並進行團隊生物模型的實際驗證。
透過建立一套全新的最佳實作範例並將其推廣給 Ansys 客戶，該團隊正協助將進階模擬理論轉化為實際可行的應用。其主要目標之一是讓進階模擬方法普及化，使非模擬專家也能使用這些技術，並進一步將其推廣至學術、臨床與產業等各種合作對象。
這些合作夥伴能運用進階建模技術來設計新的醫療器材、診斷方法與治療計畫，最終甚至可開發出個人化模型，反映真實患者的 (病理) 生理狀態，也就是所謂的個人數位分身。團隊最終希望醫療創新者能將這些模型用於兩大目標：
- 在特定患者的「數位孿生」上測試創新療法，再實際應用於患者本人。
- 建立大量虛擬病患群組，以提供療法安全有效的證據。
全新、非侵入式的心血管疾病觀察方式
自 2019 年起，Ansys 醫療保健研究團隊便開始著手解決一些最迫切的醫療挑戰。其中一項挑戰是改善心血管疾病的檢測與治療方式，而這類疾病是全球的主要死因。
根據世界衛生組織的資料，心血管疾病造成的死亡人數幾乎佔了全球死亡人數的近三分之一，即使在現代醫療與研究持續進展，此統計數據仍持續上升。
世界各地的學術機構、醫院與民間企業皆積極投入資源，試圖深入瞭解心血管疾病的基本機制。然而，其顯而易見的一大障礙是即便透過活體內甚至活體外研究，也無法測量臨床上無法測量的心臟內部數據。
電腦模擬則提供了一種低風險、非侵入式，且日益擬真的替代方案。這類模擬可提供其他方式無法量測但極為相關的其他指標，進而提升臨床醫師對疾病的理解。雖然模擬永遠無法完全取代活體內研究，但電腦模擬建模方式能夠比活體內人體研究與試驗更快速、更有效率，且更具成本效益地進行人體研究，同時完全不會對患者造成風險。此外，這些模型也協助研究人員更深入理解人體生理的基本機制，以及其如何發展為特定病理狀態。
心臟肌肉纖維的幾何結構與排列方向，對其結構強度與電訊號傳導都扮演關鍵角色。PyAnsys Heart 可讓研究人員在後續模擬中對這些纖維進行計算、視覺化與運用。
為了快速開發出合適的工具來理解、診斷與治療心血管疾病，Ansys 醫療保健研究團隊投入大量資源，推動一項名為「PyAnsys-Heart」的專案。在過去四年多的時間裡，該醫療保健研究團隊持續使用 Ansys LS-DYNA 軟體，對血流、組織力學與心臟的電生理行為進行建模。這些模型可用於深入研究實際的流體結構電生理交互作用 (FSEI)，後者可描述特定病患的心臟跳動狀態。
這些極為詳細的 FSEI 模型能夠以非侵入方式，重現心臟中複雜且難以測量的特性，包括結構應力、電訊號激發與心肌纖維的排列方向。這些模型同時也納入了心包膜 (包覆心臟且含有液體的雙層囊膜)，並將心臟瓣膜與心房視為邊界條件納入考量。
由於心臟建模本身具備多尺度與多重物理量場特性，在數值計算與財務方面的需求上都相當高。此外，這也需要結合理論知識與實務模擬經驗。這也是為什麼 Ansys 醫療保健研究團隊積極與臨床及學術夥伴密切合作，為全球的心血管研究團隊建立並提供這些模型。
該團隊開發的 PyAnsys-Heart Python 函式庫，可讓使用者生成部分或完整的心臟解剖結構與模擬模型，並將於近期提供給 Ansys 客戶，協助他們展開自己的心臟建模研究。
要開發一個逼真的人體心臟模型便必須結合三種獨立但高度耦合的物理模擬技術，以研究流體結構電生理交互作用 (FSEI)。這超出了大多數醫療保健研究團隊的能力範圍。
推動廣泛採用的開放平台
由於團隊的關鍵目標之一是讓模型能被各領域、具多元研究興趣的使用者廣泛採用，PyAnsys-Heart 模型採用開源 Python 程式語言作為基礎，並具備直觀且易於操作的介面。這些模型與 Python 生態系中的其他元素完全相容。即使是非專業人員，也能輕鬆完成 PyAnsys-Heart 模型的前處理、模擬與後處理等基本步驟。
Ansys 推出的 PyAnsys-Heart 模型可針對與使用者應用相關的心臟部位進行模擬，協助他們降低計算複雜度、簡化工作流程，並節省時間、人力與資源。研究人員可以選擇進行完整的系統層級模擬，或只針對流體流動、組織力學，或電生理活動進行建模。LS-DYNA 的多重物理量功能於單一模擬環境中涵蓋了計算流體力學 (CFD) 求解器、有限元素分析 (FEA) 求解器與電磁 (EM) 求解器，使其成為捕捉人類心臟物理複雜性的理想工具。
第一版 PyAnsys-Heart 建模函式庫已經在多個實際心衰竭病患的公開心臟幾何資料上進行測試。未來，隨著模擬能力持續提升，Ansys 醫療保健研究團隊期望能讓使用者建立大量客製化、對應特定病患的模型群組。
透過向醫療器材製造商、大學研究團隊與臨床醫師提供這些建模元件，Ansys 將可支持並加速創新醫療設備、檢測方法與治療技術的開發與普及。PyAnsys 的開源特性代表研究人員可以輕鬆將其與自身內部開發成果整合。使用者可在 PyAnsys-Heart 現有功能上擴充自有模擬流程或模型，並依照自身需求進行量身打造的模擬。
Ansys 正大力投資於 PyAnsys-Heart 專案，期望這項技術最終能大幅改善病患治療成效，且就長遠而言可降低每年罹患心血管疾病的人口數量。這也將推動模擬工具在整個醫療保健產業中更為廣泛的應用。
由 Ansys 醫療保健研究團隊開發的 PyAnsys-Heart 模型提供了一種視覺化且圖形化的方式，以便理解並研究充滿血液、跳動中人類心臟的複雜性。
將醫療保健創新放在「心」上
PyAnsys-Heart 專案只是 Ansys 實踐模擬普及化、創造社會價值承諾的其中一環。
許多公司與醫院都擁有屬於自己的病患專屬心臟醫學影像資料庫。對這些機構而言，PyHeart 方法是一個可善用這些寶貴資料的絕佳工具。而有些單位則可能希望建立可針對不同模擬需求進行客製化的通用心臟模型；這類應用可能需要結合現成的通用工具。
儘管現有的影像切割軟體功能已非常優異，但從影像到模擬的一般流程依然耗費大量時間和資源，且可能會出現預期之外的挑戰。Ansys 的 Peggy Huang 與 Christoph Maurath，以及 Synopsys 的 George Hyde-Linaker 與 Chris Goddard 合作打造一套精心完善的工作流程，可利用 Synopsys 的 AI 驅動工具 AS Cardio，從臨床影像中順利產生心臟網格並匯入至 LS-DYNA 軟體中使用。
透過這項方法並搭配現成工具，可從病患的 4D 掃描影像著手，在不到 20 分鐘內準確模擬該患者特定心臟的暫態血液流動，並於 LS-DYNA 軟體中進行分析。一旦在 LS-DYNA 軟體中產生高品質且穩定的網格後，使用者便可執行各種通用標準建模，包括：流體、結構、電生理模擬，或這些物理量之間的任意組合模擬。該流程已成功在數個實際心臟模型上進行測試，但若能擴展應用至數以千計的病患特定心臟影像資料，將有助於進一步改善整體流程。
事實上，儘管模擬技術能推動驚人的醫療保健研究成果，但許多學術、臨床與產業開發團隊卻難以負擔人事費用，來聘請接受過計算建模解決方案和方法訓練的資深工程師。模擬軟體的新使用者在面對多重物理量、多尺度生物建模的需求和挑戰時，向來需要很長時間才能上手。
透過成立與從事醫療保健之全球同僚緊密互動的專屬醫療保健研究團隊，以及向客戶開放其 PyAnsys Heart 模型，Ansys 正積極投入實現變革性創新，從而協助對抗心血管疾病。
深入瞭解 Ansys LS-DYNA 軟體如何協助您推動醫療保健創新。