A coupled mitral valve-left ventricle model with fluid-structure interaction.
A coupled mitral valve-left ventricle model with fluid-structure interaction.
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DOI：
10.1016/j.medengphy.2017.06.042
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发表时间：
2017-09
影响因子：
2.2
通讯作者：
Luo X
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gao H;Feng L;Qi N;Berry C;Griffith BE;Luo X
了解瓣膜和心脏壁之间的相互作用对于评估和随后治疗心脏功能障碍非常重要。本研究提出了一个集成模型的二尖瓣（MV）耦合到左心室（LV），几何形状来自在体临床磁共振图像。使用这种耦合MV-LV模型的数值模拟开发使用浸没边界/有限元法。该模型结合了详细的瓣膜特征、左心室收缩、非线性软组织力学以及MV和LV壁之间的流体介导的相互作用。我们使用该模型来模拟心脏从舒张期到收缩期的功能。数值预测的LV泵功能与成像的健康志愿者的体内数据一致，包括峰值主动脉流速、收缩期射血持续时间和LV射血分数。定性捕获体内MV动力学。我们进一步证明，舒张充盈压显着增加与受损的心肌主动舒张，以维持正常的心输出量。这与临床观察结果一致。耦合模型有可能推进我们对MV-LV相互作用机制的基础知识，并有助于心脏病的风险分层和治疗优化。
Understanding the interaction between the valves and walls of the heart is important in assessing and subsequently treating heart dysfunction. This study presents an integrated model of the mitral valve (MV) coupled to the left ventricle (LV), with the geometry derived from in vivo clinical magnetic resonance images. Numerical simulations using this coupled MV-LV model are developed using an immersed boundary/finite element method. The model incorporates detailed valvular features, left ventricular contraction, nonlinear soft tissue mechanics, and fluid-mediated interactions between the MV and LV wall. We use the model to simulate cardiac function from diastole to systole. Numerically predicted LV pump function agrees well with in vivo data of the imaged healthy volunteer, including the peak aortic flow rate, the systolic ejection duration, and the LV ejection fraction. In vivo MV dynamics are qualitatively captured. We further demonstrate that the diastolic filling pressure increases significantly with impaired myocardial active relaxation to maintain a normal cardiac output. This is consistent with clinical observations. The coupled model has the potential to advance our fundamental knowledge of mechanisms underlying MV-LV interaction, and help in risk stratification and optimisation of therapies for heart diseases.
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影响因子：
2.4
作者：
Chen WW;Gao H;Luo XY;Hill NA
通讯作者：
Hill NA
影响因子：
2.2
作者：
Lau, K. D.;Diaz, V.;Scambler, P.;Burriesci, G.
通讯作者：
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DOI：
10.1002/cnm.2691
发表时间：
2014-12
影响因子：
2.1
作者：
Gao H;Ma X;Qi N;Berry C;Griffith BE;Luo X
通讯作者：
Luo X
DOI：
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发表时间：
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作者：
Gao H;Wang H;Berry C;Luo X;Griffith BE
通讯作者：
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DOI：
10.1002/cnm.2858
发表时间：
2017-10
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2.1
作者：
Gao H;Qi N;Feng L;Ma X;Danton M;Berry C;Luo X
通讯作者：
Luo X