心血管疾病是全世界最常见的死亡原因之一。迄今为止，心血管建模模拟已经在冠心病、瓣膜病、心力衰竭、高血压、心肌梗塞和其他心血管疾病的背景下发展起来。然而，这种类型的模拟仍然具有巨大的发展潜力。
我们的目标是通过大数据分析处理来建立一个具有解剖意义上多维度拓扑变形能力的数字网格模型（如图1所示）。
图1.左心室可变形数字网格模型示例（图左显示了不同方向上随机的变形参数所生成的图形，图右显示了在图左基础上加入解剖信息后，生物理论上正确的变形）
通过利用病人的医学图像数据来初步确定特定病人的心脏结构，再通过将该数字模型向这些图像数据进行拓扑变形来最终生成该病人特有的心脏结构网格，以便于进行后续的有限元特征分析（流程图如图2所示）。
图2.通过可变形模型生成特定病人心脏左心室模型的流程图
本研究的突破性在于生成网格的独一性和效率性。在有了完全贴合特定病人心脏结构的网格之后，会在心脏手术预模拟以及术后处理结果预判中起到至关重要的作用，极大程度的增加手术的精确性并减少手术给病患带来的副作用。但是目前根据图像信息生成一个网格需要数十小时或更甚，且需要医生花费大量的时间精力；而通过可变形数字模型来进行拓扑优化生成特定结构只需要几分钟，可以进一步推进该医疗方法的传播和利用，并降低医疗成本，使更多人可以享受到这项特定服务。
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