受损心脏电力耦合问题高效数值模拟方法及其应用研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11871399
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    52.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0504.微分方程数值解
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Injury of the heart can lead to dysfunction, decline and even loss of pump blood function of the heart. It is urgent to study how to construct computable models and numerical methods for the accurate medical treatment of the injured heart. In this project, some researches on modeling, computation and application of the human atriums, ventricles, vessels, valves and stents of the injured heart are investigated. Based on the large deformation diffeomorphic metric mapping, the new image mapping method is proposed to obtain the high accuracy strain. Combining the action potential model of the cardiac myocytes with the monodomain electrical potential model of atriums and ventricles, the electro-mechanical coupling model of the injured heart is presented. The model is more consistent with electrophysiological characteristics. By using the stable schemes and the immersed boundary method without generating complex body fitted grids, the hybrid immersed boundary method is established to solve the FSI problems of the injured heart. On the basis of local grid generation method and the task equilibrium principle, the high efficient node-based finite method is proposed to solve the obtained electrophysiological model. Finally, a platform for the computation and application of electro-mechanical coupling problems of the injured heart is founded. In the platform, the key scientific problems in the numerical methods for the corresponding FSI and electro-mechanical coupling problems of the injured heart can be solved successfully. Based on the obtained results, an efficient, reliable and complete research framework for the modeling, computation, analysis and its application of the injured heart can be provided. The obtained achievements will promote the interdisciplinary researches between different fields, such as computational mathematics, image processing, computational cardiology and clinical medicine on some relevant issues.
心脏受损会导致其泵血功能紊乱、衰退甚至丧失,故急需为受损心脏的精准医疗提供可计算模型与数值方法支撑。本项目以受损心脏为研究对象,拟开展相应的建模、计算与应用研究:基于大形变微分同胚映射方法,建立适用于高精度应变计算的图像配准方法;基于心肌细胞动作电势模型与心房室单域电势模型,建立更符合电生理特性的受损心脏电力耦合模型;构造稳定、高效的数值格式,与无需生成复杂贴体网格的浸没边界方法结合,建立高效求解受损心脏流固耦合问题的混合浸没边界方法;基于局部网格生成方法与任务均衡原则,建立求解受损心脏电势模型的基于节点的高性能有限元方法。本项目将建立受损心脏电力耦合计算与应用平台,解决受损心脏流固耦合、电力耦合相关问题的数值模拟方法中的关键科学问题,为受损心脏的建模、计算、分析与应用提供高效、可靠、完整的研究框架。本项目的研究将推进计算数学与图像处理、计算心脏力学、临床医学等领域在相关问题上的交叉研究。

结项摘要

心血管疾病是我国居民首要致死和致残的原因,而心脏功能的好坏直接影响人类的健康与生命。由于心脏结构复杂,任何一部分受损,都可能导致其泵血功能紊乱、衰退甚至丧失,故急需为受损心脏的精准医疗提供可计算模型与数值方法支撑。本项目以受损心脏为研究对象,围绕相关的电力耦合问题开展了建模、计算与应用研究,建立了基于心脏电势传播模型与心脏流固耦合模型的受损心脏电力耦合模型,提出了求解该电力耦合模型的高性能数值方法,揭示了心脏相关部位受损后的力学特性。..项目组主要针对心肌本构参数识别问题提出了快速有效的机器学习方法,针对主动脉、心脏瓣膜等建模问题提出了基于医学图像的重构方法,针对主动脉、心脏瓣膜、心房室等流固耦合系统数值模拟问题提出了混合浸没边界(IB)方法,针对整数阶与分数阶心脏电势模型提出了高效数值模拟方法,最终建立了求解心脏电力耦合系统的数值模拟方法,并基于IBAMR建立了以混合IB方法为核心的受损心脏电力耦合计算平台——IB-NPUHeart计算平台。..本项目解决了受损心脏流固耦合、电力耦合相关问题的数值模拟方法中的关键科学问题,为受损心脏的建模、计算、分析与应用提供了高效、可靠、完整的研究框架,推进计算数学与计算心脏病学、临床医学等领域在相关问题上的交叉研究。

项目成果

期刊论文数量(19)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Simulation of action potential propagation based on the ghost structure method
基于鬼结构法的动作电位传播模拟
  • DOI:
    10.1038/s41598-019-47321-2
  • 发表时间:
    2019-07
  • 期刊:
    Scientific Reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Wang Yongheng;Cai Li;Luo Xiaoyu;Ying Wenjun;Gao Hao
  • 通讯作者:
    Gao Hao
An elastic shell model for the human pulmonary valve
人体肺动脉瓣弹性壳模型
  • DOI:
    10.1007/s41808-020-00058-w
  • 发表时间:
    2020-06
  • 期刊:
    Journal of Elliptic and Parabolic Equations
  • 影响因子:
    0.8
  • 作者:
    Shen Xiaoqin;Xue Yongjie;Bai Lin;Cai Li
  • 通讯作者:
    Cai Li
Modelling floppy iris syndrome and the impact of pupil size and ring devices on iris displacement.
虹膜松弛综合症建模以及瞳孔大小和环形装置对虹膜位移的影响
  • DOI:
    10.1038/s41433-020-0782-7
  • 发表时间:
    2020-12
  • 期刊:
    Eye (London, England)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Lockington D;Wang Z;Qi N;Malyugin B;Cai L;Wang C;Tang H;Ramaesh K;Luo X
  • 通讯作者:
    Luo X
Surrogate models based on machine learning methods for parameter estimation of left ventricular myocardium.
基于机器学习方法的左心室心肌参数估计替代模型
  • DOI:
    10.1098/rsos.201121
  • 发表时间:
    2021-01
  • 期刊:
    Royal Society open science
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Cai L;Ren L;Wang Y;Xie W;Zhu G;Gao H
  • 通讯作者:
    Gao H
A new active contraction model for the myocardium using a modified hill model
使用改进的希尔模型的新的心肌主动收缩模型
  • DOI:
    10.1016/j.compbiomed.2022.105417
  • 发表时间:
    2022-03
  • 期刊:
    Computers in Biology and Medicine
  • 影响因子:
    7.7
  • 作者:
    Debao Guan;Hao Gao;Li Cai;Xiaoyu Luo
  • 通讯作者:
    Xiaoyu Luo

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其他文献

左心室多尺度模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国科学:物理学 力学 天文学
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    --
  • 作者:
    蔡力;高昊;罗小玉;聂玉峰
  • 通讯作者:
    聂玉峰
41Ca AMS生物样品的制备
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    中国原子能科学研究院年报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐永宁;蓝小淅;蔡力;姜山
  • 通讯作者:
    姜山
闪电连接高度对地面电场波形的影响
  • DOI:
    10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.191805
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    电工技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周蜜;丁文汉;王建国;蔡力;樊亚东
  • 通讯作者:
    樊亚东
实验室类回击电流与通道光强度的关系
  • DOI:
    10.13336/j.1003-6520.hve.20201511
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    高电压技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    范雅蓓;周蜜;王建国;薛健;丁文汉;蔡力
  • 通讯作者:
    蔡力

其他文献

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AI项目思路

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蔡力的其他基金

心肌灌注跨尺度多场耦合建模与计算
  • 批准号:
    12271440
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    46 万元
  • 项目类别:
    面上项目
人类左心室3D重构及相关流固耦问题的数值方法研究
  • 批准号:
    11471261
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
液体晃动相关问题的数值方法研究
  • 批准号:
    11101333
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    23.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 批准年份:
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相似海外基金

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  • 项目类别:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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