基于贝叶斯推断的虚拟人群队列方法在胎儿心脏瓣膜建模中的应用研究

为解决胎儿心脏瓣膜模型中参数调优困难、缺乏生理真实性等问题，荷兰研究团队采用贝叶斯推断(Bayesian inference)驱动的虚拟人群队列(virtual population cohort)方法，构建了标准化胎儿主动脉瓣模型。通过定义模板模型和参数空间，成功识别出反映健康胎儿瓣膜行为的参数分布，为动态模拟胎儿心脏生长提供了可扩展框架。

　　

胎儿心血管系统的精确建模一直是围产期医学研究的难点。传统数学模型在模拟胎儿心脏瓣膜时面临两难选择：简化模型（如二极管模型）虽计算高效但无法反映真实瓣膜动力学，而基于伯努利方程(Bernoulli equation)的复杂模型虽能捕捉瓣膜开闭行为，却需要针对每个病例反复调参，难以适应胎儿生长过程中持续变化的生理条件。这种局限性严重制约了胎儿先天性心脏病机制研究和临床干预策略的开发。

针对这一挑战，荷兰埃因霍温理工大学的研究团队在《Journal of Computational Science》发表创新成果，提出基于贝叶斯推断的虚拟人群队列方法。研究人员以40周胎儿的主动脉瓣为研究对象，将标准化瓣膜模板整合到闭环0D-1D心血管系统模型中，通过自适应多重重要性采样(AMIS)技术生成参数空间分布，最终构建出能反映生理真实性的虚拟人群队列。

关键技术包括：1）建立包含惯性项、对流加速度和泊肃叶阻力的标准化瓣膜方程；2）采用贝叶斯推断结合AMIS算法进行参数空间探索；3）定义最大流速(v_max
)、平均流量(q?_v
)等4项生理输出标准；4）从后验分布中筛选1024个虚拟成员构建队列。

【2. Method】
研究团队开发了包含左心室(LV)、主动脉瓣(AV)等结构的闭环模型，通过无量纲化处理将瓣膜压力-流量关系转化为含X₁
（欧拉数/斯特劳哈尔数）、X₂
（逆斯特劳哈尔数）等5个参数的方程。贝叶斯推断中设置初始参数范围（如X₃
∈[0,1000]），通过迭代优化使输出符合临床测量值（如v_max
=0.72±0.11 m/s）。

【3. Results】
• 参数重要性：X₃
（黏性力相关项）与所有输出变量显著相关（p<0.01），其增大导致流速降低而压差升高
• 队列验证：虚拟成员产生的左心输出量（596-626 mL/min）与文献值吻合，压力-容积环形态一致
• 异常过滤：12.3%参数组合因产生>10 mmHg压差或瓣膜反流被排除

这项研究首次将虚拟人群队列方法应用于胎儿心脏建模，其创新性体现在：1）通过标准化方程整合不同瓣膜模型的物理原理；2）揭示X₃
参数对血流动力学的主导影响；3）建立可扩展的胎儿生长模拟框架。未来结合超声血流波形数据，该方法有望实现患者特异性建模，为胎儿先心病早期诊断提供计算工具。值得注意的是，当前模型尚未考虑涡流脱落等复杂流体现象，后续研究需进一步完善能量损失项的数学描述。