醫學建模的案例
基于生物醫學圖像植入建模設計
使用SimpleWare和Marc來建模和分析新植體結構
英國南安普敦大學的Mark Taylor教授和 Simpleware 已經合作研究通過降低股骨假體剛度來影響股骨髖關節置換手術中的載荷傳遞。
SimpleWare提供了世界領先的解決方案，將3D影像數據轉換成高品質的3D打印、CAD, FEA和CFD的表面和體積網格。該軟件被用來建立與外部相同植入設計的股骨模型，但結構或是實體或是空心或是包含微觀結構組織。
SimpleWare中的ScanIPTM模塊被用來生成健康男性的臨床CT掃描的股骨模型。一旦生成3D股骨，可以通過使用3D編輯工具來修改從而模擬外科手術，比如除去股骨頭。Simpleware的+CAD模塊被用來導入和定位基本的CAD植入圖像(圖1)。
一旦定位成功，植入的CAD模型可用于創建初步檢查的三個實例；模型A是一個實心的桿狀結構，模型B是空心的桿狀結構，模型C具備特殊的內部結構。模型B和C的內部細節通過SimpleWare的Internal StructuresWizard來創建。該工具允許用戶以交互選擇的方式從已有數據庫中選擇一個單元細胞的形狀，以便完成任意體積的建模，定義單位尺寸的細胞、體積分數和外部殼狀結構的厚度。
SimpleWare強大而靈活的網格化算法用于幾何模型網格劃分。SimpleWare已經發展到將通過CT,μCT和MRI體積成像捕捉到的任意復雜結構進行重建和網格劃分。因此，創建內部結構復雜的微結構是可能的（圖2）。 在骨骼和植入物之間的接觸界面， 每個網格產生了匹配的節點和單元， 具有較高的網格質量， 可以用MSC軟件公司的Marc非線性模擬軟件進行直接求解。
展開 淺談醫學或生物組織建模與分析流程
(本文是自己的一些看法或經驗,主要針對初學者.如果你是高手,歡迎指點.)
1. 數據獲取
這里的數據主要是指MRI或CT圖像.病人的圖像可以從臨床中獲得,動物的圖像可以從非臨床中獲得.
由于MRI或CT用不同的灰度(grayscale or Hounsfield Units)記載了不同的生物組織,原則上可以重建三維的生物結構.
相關圖像瀏覽與編輯軟件:Radpix, CT/MR viewer.
2. 數據圖像分割(segmentation)
將解剖圖像數據(MRI或CT)轉化為3D模型的過程叫做數據圖像分割(segmentation).這一步非常關鍵.
分割的方法分為自動或手動.手動主要針對分界線模糊的軟組織如肌肉.自動分割的方法有: Threshold, Region Growing and Dynamic Region Growing).
通過分割得到3D模型格式一般為STL (Triangulated surface mesh file:三角形表面網格文件)(也可以保存成其他格式如IGES).STL文件可以很方便導入到其他CAD或有限元軟件中進行設計與分析.
與分割相關的軟件有:Mimics, Analyze, MATLAB, Interachive Data Language, 3D Slicer.
本人推薦使用Mimics或3D Slicer(免費).
(下面介紹得到3D幾何模型后的應用分析)
3. 計算機輔助設計(CAD)
將IGES或STL文件導入CAD文件可以進行設計分析. Mimics中也有專門的CAD模塊.
相關軟件有:AutoCAD,IDES,ProE,Solidworks,UG NX等.
4. 快速成型或制造(Rapid Prototyping-RP, Rapid Manufacturing)
STL文件是快速成型機器和3D打印機的通用格式文件.通過將
展開 醫學有限元 mimics及ANSYS技建模仿真 培訓
醫學三維圖像mimics及生物力學ANSYS建模仿真技術 培訓班
2020.09.18-2020.09.21
正規國家事業單位下屬培訓中心主辦
由南方醫科大學（第一軍醫大學）副教授張美超老師主講
這是第十五期培訓班
醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS)建模仿真技術遠程培訓班
參會內容：
1、有限元法概述及分析（生物力學基礎）
2、Mimics軟件（上機操作案例分析）
3、ANSYS有限元分析操作（上機操作案例分析）
4、醫學臨床中的有限元（生物力學具體案例分析）
聯系人: 李佳（老師） 手機：13311241619
醫學有限元學習群群號：858387385（加群備注：李佳邀請）
Mimics及ANSYS技術 研討.pdf
展開 醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS)建模仿真
對于廣大醫務工作者來說，有限元建模仿真復雜的理工科背景知識是影響其進一步學習應用的瓶頸，獲取相關入門知識是進一步掌握數字醫學技術的前提基礎。
時間地點:
2020年09月18日— 2020年09月21日 遠程在線直播課程
2020年09月18日— 2020年09月21日 北京.機房上機實踐
課程目標：
1、理解醫學三維圖像重建和有限元建模仿真的基本原理、基礎概念和方法；
2、掌握Mimics三維圖像重建和Ansys有限元計算分析軟件基本操作和使用流程；
3. 針對骨學、關節外科、普外科、口腔科等臨床基礎研究中的數字醫學問題提供實例講解；
4. 為相關臨床課題提供基本科研思路。
課程內容（通過網上直播平臺進行實時授課）
一：有限元法概述及分析（生物力學基礎）有限元建模基礎知識培訓
二：mimics軟件(上機操作案例分析)：醫學有限元模型的特點及建模方法
三：ANSYS有限元分析操作 ANSYS軟件界面及功能模塊介紹
四：醫學臨床中的有限元（生物力學具體案例分析）
輔助課程
1）其它相關軟件介紹 Geomagic，Freeform， hypermesh等
2）結合臨床的課題分析與設計思路
3）自由問答
4）建立QQ群長期學習平臺五、生物力學具體案例分析
1、頸椎前路蝶型鋼板力學分析
2、人工椎間盤置換術后力學分析
3、樞椎前后方不同角度載荷時應力分析
4、股骨-脛骨復合體在人體體重沖擊下的運動力學響應研究
5、帶鎖髓內針、DHS鋼板及近端鎖定鋼板生物力學性能比較
6、人體胸廓急救按壓力學仿真
7、微種植支抗改善露齦笑的有限元分析研究
8、下頜骨體部缺損鈦板重建有限元分析研究
聯系人:朱安寧 手機：15810191373 （微信同號）
展開 
醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS)建模仿真技術
醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS)建模仿真技術
正規國家事業單位下屬培訓中心主辦
由南方醫科大學（第一軍醫大學）副教授張美超老師主講
一、時間地點:
2020年11月26日— 2020年11月29日 遠程在線直播課程
2020年11月26日— 2020年11月29日 北京.機房上機實踐
培訓內容（通過網上直播平臺進行實時授課）
一：有限元法概述及分析（生物力學基礎）有限元建模基礎知識培訓
二：mimics軟件(上機操作案例分析)：醫學有限元模型的特點及建模方法
三：ANSYS有限元分析操作 ANSYS軟件界面及功能模塊介紹
四：醫學臨床中的有限元（生物力學具體案例分析）
輔助課程
1）其它相關軟件介紹 Geomagic，Freeform， hypermesh等
2）結合臨床的課題分析與設計思路
3）自由問答
4）建立QQ群長期學習平臺
五、生物力學具體案例分析
1、頸椎前路蝶型鋼板力學分析
2、人工椎間盤置換術后力學分析
3、樞椎前后方不同角度載荷時應力分析
4、股骨-脛骨復合體在人體體重沖擊下的運動力學響應研究
5、帶鎖髓內針、DHS鋼板及近端鎖定鋼板生物力學性能比較
6、人體胸廓急救按壓力學仿真
7、微種植支抗改善露齦笑的有限元分析研究
8、下頜骨體部缺損鈦板重建有限元分析研究
六、聯系方式：
聯系人: 李連杰老師：13311241619
QQ：1503177939
醫學有限元學習群群號： 858387385（加群備注：李連杰老師邀請）
另有《生物流體力學建模仿真技術培訓班》
2020年12月10日— 2020年12月13日
生物流體力學培訓班QQ群號：946428130（加群備注：李連杰老師邀請）
展開 醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS)建模仿真技術
一、有限元法概述及分析 （生物力學基礎） 有限元建模基礎知識培訓： 1）有限單元法的基本原理和常用概念（以 Ansys 軟件為例） 1.1 有限元分析的原理；（數學物理基礎原理） 1.2 有限元分析的對象和范圍；（連續體和離散體，基本物理范 疇） 2）醫學圖像三維重建的基本原理和方法（以 Mimics 軟件為例） 2.1 三維重建的基本原理； 2.2 醫學圖像重建的特點和基本方法。
醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS)建模仿真技術
一、有限元法概述及分析 （生物力學基礎） 有限元建模基礎知識培訓： 1）有限單元法的基本原理和常用概念（以 Ansys 軟件為例） 1.1 有限元分析的原理；（數學物理基礎原理） 1.2 有限元分析的對象和范圍；（連續體和離散體，基本物理范 疇） 2）醫學圖像三維重建的基本原理和方法（以 Mimics 軟件為例） 2.1 三維重建的基本原理； 2.2 醫學圖像重建的特點和基本方法。
醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS) 建模仿真技術培訓班
2020年11月26日--11月29醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS) 建模仿真技術培訓班
遠程在線直播課程
1、理解醫學三維圖像重建和有限元建模仿真的基本原理、基礎概念和方法；
2、掌握 Mimics 三維圖像重建和 Ansys 有限元計算分析軟件基本操作和使用流程；
3. 針對骨科學、關節外科、普外科、口腔科等臨床基礎研究中的數字醫學問題提供實例講解；
4. 為相關臨床課題提供基本科研思路。
聯系人: 封奔達（老師） 手機（微信同號）：17777856230
qq：1542173957 E_mail：1542173957@qq.com
展開 醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS) 建模仿真技術培訓班
醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS) 建模仿真技術培訓班
基于VTK的OpenFOAM數據后處理方法
VTK（visualization toolkit）為免費開源的軟件系統[3]，可實現三維模型的計算機圖形可視化，被廣泛應用于計算流體數據分析、醫學建模成像等多個領域（圖1）。
VTK的閱讀器可直接讀取OpenFOAM的數據文件，并通過數據流的方式實現數據場的3D圖形化渲染，因此成為開發OpenFOAM后處理程序的理想選擇。
圖1 VTK在計算流體、醫學等領域的應用
VTK實質上是一個C++的標準庫，采用面向對象的方式構建，包含600多個類，支持Java、Python等高級語言的調用。KitwarePublic[4]及PENGUINITIS[5]網站上提供了諸多關于Python程序如何調用VTK函數庫繪圖的示例。在調研了現有基于VTK的OpenFOAM數據后處理方法基礎上，重點介紹如何利用Python語言調用VTK函數庫直接讀取OpenFOAM數據，自動執行數據場的3D圖形化渲染。通過該方法可實現多組計算數據的批處理繪圖，大大提高數據后處理效率，并可在此基礎上開發可自定義的新型后處理程序。
1 VTK的工作原理
VTK系統采用數據流的方法，實現數據信息與圖形信息之間的轉變。圖2為基于VTK的3D圖形繪制流程[6]。
展開 有關脊椎三維建模分析
大致介紹：
采用Micro-CT 掃描
利用Simpleware三維建模軟件對圖像進行處理 分割操作 生成可直接用于FE軟件的體網格
運用ABAQUS進行后續分析
文章系統地分析 通過半自動建模的方法建立的脊椎有限元模型的收斂性、靈敏度和精度 并與相應的實驗數據進行比較
期望能以此拋磚引玉 共同學習 努力探討基于醫學圖像的三維建模與后續分析中遇到的疑惑！
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ASSESSMENT OF FACTORS INFLUENCING FINITE ELEMENT VERTEBRAL MODEL PREDICTIONS.rar
展開 
GE 醫療與VA 醫療系統合作，旨在提高3D打印醫療模型創建速度
而用于設計3D打印實體模型的醫學影像技術和建模軟件，是支撐這一3D打印應用的關鍵技術。
針對這個細分應用的專用醫學3D軟件也需獲得醫療監督管理部門的審批。根據3D科學谷的市場觀察，美國FDA 批準了Materialise公司3D打印醫學解剖模型軟件Mimics Inprint，Materialise 通過對3D打印設備合作伙伴進行兼容性認證，來保證其3D操作具有完全兼容性且能夠滿足開發和打印患者定制化3D解剖模型所需的質量標準。
在我國，中華醫學會數字醫學分會發布了3D打印模型專家共識，列出了9個適應癥，讓3D打印醫療模型在診療中的應用更加規范化。
目前3D打印醫療模型在醫院中的應用尚未普及，其中一個制約的原因是這項應用的醫療費用報銷制度還在探索解決過程中，一旦3D打印模型的費用進入到醫療報銷體系，3D打印醫療模型的應用將得到加速發展。
參考資料：
Department of Veterans Affairs and GE Healthcare Partner to Accelerate Use of 3D Printing in Patient Care; 上海交通大學王成燾教授演講：《對醫學3D打印的進一步思考》。
來源：3D科學谷
展開 新興行業 | 9場應用類仿真專題直播，聚焦前沿技術融合
通過機器學習對電磁仿真結果進行快速建模與預測，在保證精度的同時可顯著減少仿真次數，提升設計效率。本次網絡研討會將介紹 Ansys optiSLang 與HFSS 的協同應用方法，結合工程實例，講解基于 AI/ML 的參數優化、多目標權衡及魯棒性設計思路，幫助工程師深入理解 AI 技術在高頻器件設計中的實際應用價值。
點擊立即報名
11/3 | 面向未來的智能資產：optiSLang瞬仿成就高保真AI模型庫
講師簡介：
周小俠 | Ansys主任應用工程師
主題簡介：工程仿真領域，傳統設計流程受困于大量掃參與優化的低效問題，仿真工程師需耗費大量時間探尋最優參數，制約研發效率。optiSLang AI+引入前沿AI技術，以1D結果驅動建模，實現從 “優化輔助” 到 “取代仿真” 的突破，顛覆傳統工作模式。
基于該算法訓練的高保真AI模型庫，具備參數變更即響應、最優方案速求解的優勢。其輕量化適配多場景，高保真保障可靠性，高效率壓縮研發周期，且無需額外學習成本，大幅降低落地門檻。
此流程不僅是工程仿真的效率革新范式，更是高科技企業面向未來的核心智能資產，為研發賦能，引領行業邁入AI驅動的智能仿真新時代。
點擊立即報名
11/6 | 從醫學影像到仿真建模：基于 Synopsys 與 Ansys 的 AI 驅動的個體化心臟仿真工作流
講師簡介：
葉文峰 | Ansys 首席研發工程師
主題簡介：在精準醫療和數字孿生快速發展的背景下，如何高效地將醫學影像轉化為高保真、可用于多物理場仿真的心臟模型，已成為心血管研究和醫療器械開發中的關鍵挑戰。
展開 榮耀揭曉！Ansys 2025 仿真應用大賽結果及大會現場展示
本研究旨在基于醫學影像和計算機建模仿真，定量評估不同數量及植入位置的K-Clip對三尖瓣反流的治療效果，進而為臨床提供個性化手術方案及普適性術式建議。 方法：選取一例接受過K-Clip植入治療的三尖瓣反流患者，基于術前CT影像建立病人特異性右心模型，包含三尖瓣、右心房、右心室和右室流出道等結構。利用LS-DYNA進行有限元仿真，模擬術前狀態及3種植入策略：①前-后葉間(AP)植入1個K-Clip，②后-隔葉間(PL)植入1個K-Clip，③AP+PL兩處植入2個K-Clip。在此基礎上，采用有限元與浸沒邊界法相結合的方法，對所有方案模型進行全心動周期流固耦合仿真，模擬三尖瓣在修復前后的運動。最后，基于舒張峰值時刻構型，在Fluent中開展瞬態計算流體力學分析，補充舒張期血液動力學參數。 結果： K-Clip植入后，所有方案的反流口面積均顯著減小，降幅依次為雙夾58.12%、PL單夾34.31%、AP單夾16.36%。術前反流量為53.54mL（重度反流）；植入單個K-Clip后分別降至41.39mL （AP位點，中度反流）和30.96mL （PL位點，中度反流）；雙夾植入后進一步降至17.93mL（輕度反流），改善效果最佳。各方案殘余反流最大流速基本無明顯變化。舒張期最大流速隨K-Clip植入數量的增加而小幅升高（術前0.42m/s，AP單夾0.54m/s，PL單夾0.59m/s，雙夾0.76m/s），植入位置對其影響不顯著。所有方案舒張期平均跨瓣壓差均小于1mmHg，術后狹窄風險較低。 結論：本研究首次通過數值仿真方法，定量評估不同數量和植入位置K-Clip對三尖瓣反流治療效果的差異。對一例患者的研究結果表明：K-Clip治療三尖瓣反流效果顯著，能夠大幅減少反流量，且在舒張期狹窄風險較低，安全性良好。
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