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在心脏疾病研究中，为探究二尖瓣（MV）解剖结构不确定性对血流衍生临床指标的影响，研究人员结合 CFD 模拟、降阶模型和敏感性分析展开研究。结果发现 MV 几何参数影响显著，NIPCE 和 GP 模型表现良好。这为临床决策提供了重要参考。
心脏，人体最重要的器官之一，它的健康关乎着生命的质量。血液在心脏中的流动情况与心脏功能紧密相连，而对心脏血流动力学的深入了解，有助于评估心室健康状况，为临床决策提供有力支持。然而，在研究过程中，心脏瓣膜尤其是二尖瓣的精确建模却困难重重。二尖瓣复杂的解剖结构和运动方式，使得从成像数据中提取其准确信息颇具挑战。并且，二尖瓣的解剖结构和位置存在不确定性，这些不确定性对心室局部血流现象以及相关临床指标的影响尚未完全明晰。在此背景下，开展相关研究显得尤为重要。
为了深入探究这些问题，来自国外的研究人员进行了一项研究。他们通过结合计算流体动力学（CFD）心脏血流移动网格模拟、降阶建模（ROMs）和基于方差的全局敏感性分析（GSA），对二尖瓣解剖结构的不确定性进行了量化研究。研究人员利用一名婴儿的超声心动图成像数据，评估了二尖瓣环位移、角度方向和长轴半径等因素的影响。最终，研究发现几何不确定性与血流生物标志物之间存在非线性关系，二尖瓣的大小和角度是最重要的参数。并且，超声心动图测量的不确定性量化显示，不同临床标志物的标准差在 5 - 32% 之间。这一研究成果对于理解心脏血流动力学、优化临床决策具有重要意义，该研究发表在《Computers in Biology and Medicine》上。
研究人员在开展此项研究时，运用了多种关键技术方法。首先，基于三维实时超声心动图记录，通过移动网格模拟确定心室内血流，数据来自一名诊断为左心发育不全综合征（HLHS）的婴儿。其次，采用拉丁超立方抽样法生成 80 个训练模拟，涵盖参数空间。最后，运用 5 种不同的降阶模型进行训练和评估，并通过计算索博尔（Sobol）指数进行全局敏感性分析和不确定性量化（UQ）。
下面来详细看看研究结果：
- CFD 数据分析：通过对输入和输出数据的相关性分析，发现存在 3 个能量损失（Eloss）的异常值，其他输出无异常值。输入参数在设定范围内采样，导致输出参数分布广泛。RL与各输出参数呈强负相关，其他输入参数与输出参数无明显趋势。输出参数变化范围大，如Eloss变化达 486.63%，表明输入和输出变化之间存在非线性关系。
- 代理模型性能评估：对 5 种降阶模型进行 k 折交叉验证，结果显示非侵入式多项式混沌展开（NIPCE）和高斯过程（GP）模型的R2得分最高，均超过 0.7。NIPCE 模型的多项式阶数为 2 时表现最佳，GP 模型的平滑参数ν=0.5时计算效率较高。NIPCE 和 GP 模型产生的输出分布与训练数据匹配度较高，但在输出参数的极值处仍存在偏差。综合考虑，选择 NIPCE 模型进行后续的 GSA 和 UQ 分析。
- 全局敏感性分析和不确定性量化：GSA 结果表明，二尖瓣长轴半径RL对大多数输出参数影响最大，尤其是对壁面剪应力（WSS）、Eloss、动能（Ekin）和多个 WSS 节段。MV 角度α对局部 WSS 影响较大，且不同节段差异明显。位置参数yd和zd对结果影响较弱。不确定性量化结果显示，输入参数的不确定性会导致输出参数的较大变化，如Eloss增加高达 800%，TVPG 增加高达 700%。不同输出参数对输入变化的敏感性不同，标准差在 5 - 32% 之间，且输入和输出不确定性之间存在非线性关系。
研究结论和讨论部分表明，本研究通过系统分析二尖瓣解剖结构的不确定性对血流衍生临床指标的影响，揭示了几何参数与临床指标之间的非线性关系。NIPCE 和 GP 模型在代理建模中表现出色，为后续研究提供了有效工具。二尖瓣的角度和半径对血流生物标志物影响重大，这对于理解心脏血流动力学机制、指导临床治疗具有重要意义。同时，研究还发现 GSA 应在输入参数变化范围内进行，以确保结果的稳健性和普遍性。尽管研究存在一些局限性，如二尖瓣建模方式、边界条件设定等，但该研究仍为心脏功能研究领域提供了重要的参考，为未来进一步研究奠定了基础，有助于推动临床决策模型的完善，提高心脏疾病的诊疗水平。
