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医疗 PyAnsys-Heart:通过AI与仿真推进心脏建模发展

来源: | 作者:佚名 | 发布时间: 2026-10-30 | 1 次浏览 | 🔊 点击朗读正文 ❚❚ ▶ | 分享到:

本文原刊登于 Ansys.com:《PyAnsys-Heart: Advancing Heart Modeling Through AI and Simulation》

作者:Aliyah Mallak | Ansys企业传播撰稿人

编辑整理:郑伟巍 | Ansys 高级应用工程师

 

“传统方法中,需要使用不同的求解器来开展不同的物理场仿真,操作繁琐又耗时。而借助PyAnsys Heart,无需将模型从一个工具传递到另一个工具。您可以构建一个非常详细的电学模型,将其与力学模型耦合,然后与流体模型耦合。整个过程都无需更改几何结构,并且均在同一求解器中完成。”

 

——Mark Palmer,Ansys(现已加入新思科技)医疗行业首席技术专家

 

心脏是一个复杂的器官,涉及流体动力学、组织力学和电生理活动的相互作用。流体-结构-电生理学相互作用(FSEI),对于了解心力衰竭、心律失常和瓣膜病等疾病以及医疗器械和药物如何影响心脏行为至关重要。

 

医疗器械制造商采用计算建模与仿真(CM&S)来更好地了解这些行为,并针对世界上一些最常见的疾病开发相关器械,以挽救生命。然而,要在仿真中复现这些相互作用,需要深厚的技术专业知识,以及能够处理心脏动态特征的工具。尽管成像和计算方法取得了进步,但将这些数据转化为有意义的仿真,仍然是一个技术上极具挑战性且需要投入大量资源的过程。

 

为了让仿真专家和非专业人员都能更轻松地完成这一流程,Ansys创建了PyAnsys-Heart Python接口平台。通过将人工智能(AI)与先进仿真技术的优势相结合,该平台使用户能够在Ansys LS-DYNA非线性动力学结构仿真软件中复现关键的心脏功能——例如电激活、组织收缩和血液流动。该平台专为支持不同的用户需求而设计,并提供了一个模块化框架,用于构建从简单到高度复杂的心脏模型。

 

 

从数周到几分钟:心脏建模一站式平台

PyAnsys-Heart平台可以与AI技术相结合,包括自然语言处理和智能体AI(它们可以独立运行并自主决策),以自动生成用于心脏不同物理场建模所需的Python脚本。这种AI驱动的自动化简化了详细心脏模型的创建流程,显著缩短了几何结构提取、网格生成和患者特异性数据处理所需的时间。工程师无需再手动执行复杂脚本或依赖多个软件工具,因为现在PyAnsys-Heart平台简化了这些步骤。

 

Ansys医疗行业首席技术专家Mark Palmer表示: “我们希望为人们提供构建任何所需心脏模型的工具。但不仅如此,我们还希望为他们提供工具,以构建任何人体组织模型,包括从肌肉等主动组织到皮肤和骨骼等被动组织。LS-DYNA软件现已支持所有这些材料模型及其耦合的多物理场相互作用。”

 

这一进展对于处理心脏建模中所涉及的复杂流程非常重要,例如定义肌肉纤维取向和进行电传导模式仿真。通过将这些要素整合在一起,可以同时对心脏功能的各个方面进行仿真和分析,从而提高模型的实用性和精度。通过在统一环境中对这些相互关联的过程进行仿真,用户可以更准确、更系统化地了解的心血管行为及其与医疗器械之间的相互作用。

 

Palmer博士指出: “传统方法中,需要使用不同的求解器来开展不同的物理场仿真,操作繁琐又耗时。而借助PyAnsys Heart,无需将模型从一个工具传递到另一个工具。您可以构建一个非常详细的电学模型,将其与力学模型耦合,然后与流体模型耦合。整个过程都无需更改几何结构,并且均在同一求解器中完成。”

 

PyAnsys-Heart Python接口平台中提供的不同Python脚本的示意图。每个浅黄色框代表一个Python脚本。这些脚本是开源的,最终用户可以进行编辑和修改 

PyAnsys-Heart Python接口平台中提供的不同Python脚本的示意图。每个浅黄色框代表一个Python脚本。这些脚本是开源的,最终用户可以进行编辑和修改

 

另一方面,NVIDIA NIM AI驱动的聊天机器人系统搭载智能体AI,实现了PyAnsys-Heart平台与AI的耦合。用户只需向聊天机器人输入具体问题,系统就会自动执行相应的PyAnsys-Heart代码。

 

这种易于使用的聊天机器人界面,使行业专家无需接受大量仿真培训以及学习复杂工具系统,即可开展沉浸式心血管系统分析。用户可以基于此工作流程,将患者特异性解剖结构和病理、医疗器械在工作环境中的状态等情况实现可视化。

 

(左)创建四腔心脏机电模型所需的不同Python脚本的示意图。每个绿色框代表可自动运行以创建模型的Python脚本 

 

(右)Ansys LS-DYNA非线性动力学结构仿真软件中的仿真输出 

(左)创建四腔心脏机电模型所需的不同Python脚本的示意图。每个绿色框代表可自动运行以创建模型的Python脚本。(右)Ansys LS-DYNA非线性动力学结构仿真软件中的仿真输出

 

此外,该平台还利用AI来简化从临床图像中提取3D几何结构的过程。其AI驱动的自动分割工具,使用户能够更高效地生成患者特异性模型,从而有助于缩短准备时间,并减少对广泛专业知识的需求。

 

Palmer表示: “在过去,处理临床影像以提取3D几何结构需要数周时间,现在只需几分钟。测量过程只需几秒钟,而不再需要数小时或数天。” 该工作流程还集成了一些高级工具,帮助根据特定需求定制模型。用户可以利用自己的数据修改或替换标准组件,或添加自己的器械设计,这对于创建高度定制化的仿真非常宝贵。这种灵活性,对于应对特定心脏疾病或实现产品开发目标至关重要。凭借这种高水平的控制能力,PyAnsys-Heart平台使用户能够更有信心地开发和验证创新医疗器械。

 

PyAnsys-Heart平台简化了复杂流程,使医疗器械制造商能够优化其设计,并探索新颖的治疗方案。对于旨在开发创新心血管技术,同时保持准确性和效率的研究人员和制造商而言,这样的能力尤为宝贵。此外,该平台对患者特异性解剖细节和生理细节的利用,有助于确保仿真与真实场景高度吻合。

 

无论是潜在风险评估、产品设计优化,还是疾病状态仿真,PyAnsys-Heart平台都能为用户提供高精度和灵活性,以应对心血管建模中的复杂挑战,从而推动医疗器械和疗法开发实现更大创新。

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