下肢数字孪生体的鲁棒几何参数化方法及其在压力治疗中的应用研究

本研究针对压力治疗中患者下肢软组织机械响应预测的临床难题，开发了基于降阶模型(ROM)的实时仿真工具。通过自适应采样策略优化参数空间，结合本征正交分解(POD)与插值技术(PODI)，实现了高精度、低计算成本的虚拟患者建模。该研究为个性化压力治疗方案设计提供了创新性数值工具，显著提升了传统有限元分析(FEA)在临床转化中的可行性。

　　

下肢静脉功能不全和水肿的临床治疗长期依赖经验性压力疗法，但治疗效果存在显著个体差异。传统有限元分析(FEM)虽能模拟软组织机械响应，却受限于高昂计算成本难以临床推广。Aratz Garcia-LLona团队在《Computer Methods and Programs in Biomedicine》发表的研究，通过创新性降阶建模技术破解了这一难题。

研究团队开发了融合自由形变(FFD)几何参数化与自适应采样策略的混合算法。首先建立下肢三维形态参数空间，采用并行化自适应采样替代传统拉丁超立方采样，通过本征正交分解(POD)提取主导模态构建降阶基。在离线阶段，基于参数敏感度动态优化采样点分布；在线阶段则通过POD插值(PODI)实现实时预测。针对200例虚拟患者队列的分析显示，该方法在保持90%以上精度前提下，将单次仿真时间从小时级缩短至秒级。

方法论突破
几何参数化采用控制点稀疏的FFD技术，将复杂形态变化映射到低维空间。ROM构建阶段创新性地引入误差导向的自适应采样，通过并行计算加速参数空间探索。材料本构模型涵盖线弹性与超弹性假设，压力边界条件通过织物-皮肤耦合算法实现。

关键结果

1. 采样效率：自适应策略使离线阶段计算量减少63%，显著优于静态采样
2. 模型精度：在15%应变范围内，ROM预测与FEA参考解的相关系数达0.96
3. 临床转化：成功识别出影响压力分布的三大关键几何参数（踝周长比、腓肠肌凸度、胫骨曲率）

讨论与展望
该研究首次实现了压力治疗效果的实时个性化预测，其自适应ROM框架可扩展至其他生物力学领域。值得注意的是，软组织各向异性与黏弹性特征的引入将是下一阶段重点。研究获得法国BPI和西班牙PID2022-1366680A-I00项目支持，为欧盟"塑造欧洲"计划的重要组成部分。Stéphane Avril团队强调，该数字孪生平台将推动压力袜智能设计系统的临床转化，预计可使治疗有效率提升30%以上。