使用 Ansys 在心跳中診斷動脈瘤

根據世界衛生組織 (WHO) 的數據，心臟病仍然是世界上導致死亡的主要原因。其中，升主動脈瘤 (AsAAs) 是非常常見的危及生命的心血管疾病，其特征是主動脈（人體的主要動脈）異常膨脹或薄弱點。我們大多數人都熟悉動脈瘤，因為它們以導致血管突然破裂而聞名——而且往往是致命的。

然而，AsAA 診斷并不總是死刑判決。在某些情況下，有效的治療需要改變一些生活方式，或者——在更嚴重的情況下——手術。好消息是，在接受 AsAA 手術的患者中，79% 的患者在治療后至少能存活 10 年。

然而，在破裂的情況下，最初的 48 小時非常關鍵。在最初的 48 小時內不進行緊急手術，只有一半的人可以存活下來。1無論如何，基于家族史、醫學專業知識和涉及不同成像技術的相關測試的詳細臨床評估和明確診斷可能會在很大程度上影響患者的生存。 

解剖學和臨床問題。進行升主動脈瘤手術的標準目前僅基于對升主動脈直徑的評估。

將來，在模擬環境中的一天內，醫療團隊可能會更快、更準確地確定在動脈瘤的情況下該怎么做，然后立即采取行動成功治療它。需要明確的是，這項活動不會憑空發生。它還將以主治醫師的專業知識、更大的醫療團隊的評估以及各種成像和測試結果為指導。

未來動脈瘤預防和治療的結對策略

感謝 MeDiTATe——用于動脈瘤預防和治療的醫學數字孿生——模擬可能成為動脈瘤診斷和治療的重要因素。 MeDiTATe 研究得到Ansys 與軟件公司 RBF Morph 之間長期合作伙伴關系的支持。

目前有三個 MeDiTATe 研究項目專注于使用與一些參與者重疊相互關聯的數字孿生。RBF Morph 支持在所有三個項目中使用網格變形與 Ansys 計算機輔助工程 (CAE) 解決方案和Ansys Twin Builder，以更好地了解 AsAA 和其他醫療條件。

“進入 MeDiTATe 后，我們已經圍繞這個主題開展了活動，”RBF Morph 首席技術官兼創始人兼羅馬大學機械設計副教授 Marco Evangelos Biancolini 博士說。“我們認為動脈瘤研究非常重要也非常困難，需要學術界和醫療行業為共同目標共同努力。我們為這個項目提供了 400 萬美元的預算，包括 Ansys 在內的許多合作伙伴，以及 14 名 100% 致力于這項工作的研究人員，這相當于一個近 100 人的醫療數字孿生工作組。”

MeDiTATe 的大型研究人員聯盟正在使用醫學成像分割軟件與 Ansys 合作。研究人員將患者的圖像與 Twin Builder 中生成的降階模型 (ROM) 進行比較，以實時查看病理學的演變。使用這種醫學數字孿生模型，他們可以用模擬結果增強圖像，使他們能夠提取索引/生物標記并進一步了解醫學上正在發生的事情。 

數字孿生和實時仿真。

最終，在 Twin Builder 中創建醫療數字孿生可以針對特定患者的幾何形狀對患者進行高保真模擬。目標是為外科醫生提供更多信息并降低動脈瘤事件的死亡率。在更多證據和知識的支持下，使用醫療數字孿生可以在醫療決策過程中引入更大的確定性。

“顯然，如果我是一名患者并且我有這種情況，而你提供了更多的觀點或額外的信息來幫助我做出這個決定，那總是更好，”Biancolini 說。“引入模擬可為您提供基于附加技術的更權威、定義明確的信息。未來，數字孿生也有可能成為醫療設備的重要組成部分或一部分，例如超聲波機載數字孿生。”

Ansys 軟件支持新的恢復途徑

面對許多未知數，仿真的廣泛使用為 MeDiTATe 團隊部署基于 Ansys 的醫療數字孿生帶來了諸多好處。它首先反映在使用高保真仿真軟件（包括Ansys Fluent、Ansys Mechanical和Ansys LS-Dyna）的集體體驗中。這三者在流體、結構和電生理學流體-結構相互作用的研究中都是不可或缺的，這些是團隊工作的重要組成部分。MeDiTATe 研究人員還部署了帶有 Twin Builder 的解決方案，使 ROM 生成在過程中有效且用戶友好。

使用非常完善的工具來支持數字孿生開發的新技術，使研究人員能夠更清楚地了解他們的前進方向以及他們在此過程中可能遇到的挑戰，從而更清楚地開展工作。

“要部署有效的醫療數字孿生，您需要來自我們研究的最先進的數據，但這還不夠，”Biancolini 說。“你還需要兩個不同的東西——一個是降階模型數據壓縮，它可以通過高性能計算獲得，另一個是運行它的模型。Twin Builder 使我們能夠提取大量數據，然后使用它來創建一個模型，該模型無需運行許多小時的計算，而是可以實時運行。高級可視化的能力使翻譯成為可能，因此這些數據可以用于醫學界。”

網格變形和孿生建筑到三個維度

使用 RBF 網格變形研究主動脈瓣。

RBF Morph 網格變形技術是參數化形狀和形式（具有彎曲特性的形狀）的關鍵推動因素。該軟件不僅可用于定義形狀參數——例如，假肢部件的定位——而且還需要用于統計形狀建模（即提取患者隊列的常見形狀特征）。當研究人員的任務是創建普通患者時，它在項目中非常有用。如果統計模型是用大型隊列構建的，則該軟件使 Twin Builder 中的數字孿生能夠輕松適應和代表新患者，而無需進一步的 CAE 計算。

目前，這種方法正應用于主動脈弓，以便在用于醫學圖像分割的3D Slicer軟件中可以輕松獲得新患者的全流量模擬。這導致從磁共振成像 (MRI) 或計算機斷層掃描 (CT) 掃描等橫截面成像模式中成功提取感興趣區域 (ROI) 的 3D 圖像數據。使用類似的過程，DITAID（人體氣道氣流和藥物輸送的數字孿生體）團隊也在創建參數化氣道，以實現更基于患者的方法來決定治療各種肺部疾病需要哪些藥物輸送。

文章來源：ansys