主动脉夹层血栓预测新突破！血流CFD仿真帮你打通技术落地最后一公里

详细信息

作者优秀: 优秀教师/意见领袖/博士学历/特邀专家/独家讲师
平台推荐: 内容稀缺

9月前浏览1074

近期，复旦大学中山医院王利新教授团队在《Nature Communications》发表重磅研究，揭示了主动脉夹层中免疫微环境调控机制 —— 通过抑制中性粒细胞胞外陷阱（NETs）形成，可显著改善夹层进展与破裂风险，为临床治疗提供了全新免疫靶向思路。与此同时，另一项关于主动脉夹层血栓预测的研究同样引发关注：研究者创新提出多相多孔介质方法，仅用 40 分钟就能精准预测 TEVAR 术后假腔血栓演变，预测值与实际值相关系数高达 0.974，将血流动力学仿真的临床实用性推向新高度。

这两项研究的相继突破，再次印证了血流动力学仿真技术在心血管疾病诊疗中的核心价值 —— 从发病机制解析到手术效果预测，从风险分层评估到个性化方案制定，流体力学与医学的交叉融合正成为拯救高危患者的关键力量。但对于临床医生、医工研究者而言，如何将这些前沿科研成果转化为实际工作中的分析能力？如何快速掌握血管 CFD 仿真、体外实验与 AI 深度学习工具，让血流动力学技术真正服务于患者？强烈推荐读者关注我的视频教程《血流动力学临床医学研究高级进阶33讲：自学CFD仿真、体外循环实验和AI深度学习》。

001

写在文前

主动脉夹层是一种致死率极高的危急病变。其特征为主动脉壁内膜与中膜撕裂，血液由此侵入形成假腔。该假腔可迅速延伸、扩张，并可能产生二次破入口，带来极大风险。胸主动脉腔内修复术（TEVAR）已成为主动脉夹层的标准治疗，通过在病变处植入支架阻止血液进入假腔。因此，及时评估手术效果并准确预测术后预后至关重要。

本文是专题“流体动力学及其应用的最新进展”的一部分，研究者提出了一种用于预测各类主动脉夹层中血栓形成的新型多相多孔介质方法，并创新性地将其应用于大量患者特异性的主动脉模型。通过引入扩展的Darcy–Brinkman–Stokes（DBS）方程显式模拟固液两相之间的相互作用，并引入新的孔隙率方程简化血小板运输与沉积过程，该方法在计算效率上实现了显著提升。本研究旨在通过整合基于力学原理的血栓演化模型，实现快速、动态的预测，为及时临床决策提供支持，并推动主动脉夹层个体化治疗策略的发展。

002

研究亮点与方法

本研究从力学角度重新审视假腔血栓生长，将血栓形成参数精简至3个，显著提升计算效率；提出全新多相多孔介质算法处理固-液相变，并导出血栓生长新公式，以提高传统多孔介质方法的精度和准确性。在21例患者中，模型仅用40分钟即准确预测完全与部分假腔的血栓演变，临床可实施性大幅增强。此外，利用多例随访数据探讨模拟时间与实际时程的对应关系，为血栓仿真提供新见解，并提升术后预后评估能力。

1、多中心回顾性队列：收集并分析了21例TEVAR术后不同患者的模型数据，将其分为两组：12例术后表现为部分假腔（PFL）（TEVAR-A组），9例表现为完全假腔（CFL）（TEVAR-B组）。所有患者均为复杂病例，并在急性期接受了TEVAR治疗。

2、生理级边界条件：出口压力边界条件参考主动脉模拟领域已验证的文献，采用髂动脉压力脉动波形以反映整个心动周期的压力变化。鉴于本研究旨在预测假腔血栓，其余血管分支均设为零梯度边界，以模拟出口处的无反射边界。

3、模型创新：采用扩展的Darcy–Brinkman–Stokes方程来刻画血栓与血液在流动过程中的相互作用，并引入一条全新的孔隙率演化方程，以精确反映流体与固体区域之间界面的变化。与传统的血栓预测框架相比，本模型在显著缩短计算时间的同时，较传统多孔介质方法具有更高的鲁棒性与精度。

4、提高计算效率：从力学角度重新审视假腔血栓生长，将血栓形成参数精简至3个，显著提升了计算效率，在21例患者中，模型仅用40分钟即准确预测完全与部分假腔的血栓演变，临床可实施性大幅增强。

图 1 主动脉几何模型的三维重建与边界条件设置。(A) 原始图像、主动脉分割图像及重建后的三维模型；(B) 入口随时间变化的速度与出口压力条件。

本文研究TEVAR术后假腔内的血栓发展，假设血管壁为不可变形的刚性结构。主动脉血流被建模为牛顿流体，主动脉的压力与速度参数采用有限体积法在开源软件OpenFOAM中求解。

003

研究结果

在该模型中，整个血管在连续尺度上被视为多孔介质，计算网格内以不同孔隙率区分血栓与流体相。模拟过程中，当局部剪切率低于1s⁻¹时，凝血级联被触发，血小板开始逐步黏附于受损区域。随着时间推移，血小板在血管高凝区不断累积，孔隙率由初始值1逐渐降低，标志血栓形成；当孔隙率降至0时，该区域血栓已稳定。

图 2 与图 3 分别展示了部分假腔（PFL）组和完全假腔（CFL）组的典型病例。图 2 A与 3 A给出不同心动周期节点假腔血栓的预测变化：红色区域为液相，孔隙率=1；其余区域孔隙率由1向0过渡，表示血栓正在形成；当孔隙率稳定为0的蓝色区域不再变化，即血栓沉积完成，模拟结束。

图 2 B与 3 B将两组各一例患者的预测假腔形态与真实随访模型对比。CFL患者血栓首先于假腔上部形成，随后逐渐在腹段稳定；PFL患者因盲端空间有限，血栓体积较小。预测中的蓝色区域与实际随访血栓生长范围吻合，两组随访均显示假腔缩小与预测血栓位置一致，验证了模型的准确性。

此外，观察到两组患者的血栓发展速率存在差异。完全假腔（CFL）组血栓形成更快，于第4个心动周期即趋稳定；而部分假腔（PFL）组血栓生长较慢，直至第6个周期才稳定。这种速率差异反映了术后恢复程度的不同：出现完全假腔血栓者预后更佳，可能与其较大的盲端空间有关。该结果与临床观察一致，进一步验证了模型的准确性与临床适用性。

图 2 通过TEVAR术后存在部分假腔的患者临床数据（TEVAR-A组），对血栓生长预测模型进行验证。(A)7号患者4个心动周期内血栓演变的预测结果，红色区域代表血管，蓝色区域代表血栓；(B)预测残余假腔形态与实际假腔形态的对比。

图 3 通过TEVAR术后存在完全假腔的患者临床数据（TEVAR-B组），对血栓生长预测模型进行验证。(A)15号患者4个心动周期内血栓演变的预测结果，红色区域代表血管，蓝色区域代表血栓；(B)预测残余假腔形态与实际假腔形态的对比。

为进一步验证模型准确性，对21例患者的预测血栓体积与实际随访体积进行了统计分析，结果见图 4 。其中12例为部分假腔（PFL，绿色），9例为完全假腔（CFL，红色）。预测值与实际值的Pearson相关系数r=0.974，表明二者高度相关，充分说明模型在不同患者群体中均具备稳健的预测性能，可精准预报血栓发展。

此外，两组间血栓体积差异显著。图中可见，完全假腔患者血栓体积普遍大于部分假腔患者。这主要归因于假腔远端破口的闭合形成盲端，为血栓沉积提供了理想环境；而PFL患者腹段破口持续开放，血小板难以聚集，导致术后恢复较差，甚至出现假腔扩大（即血栓体积“负增长”），提示血栓稳定与生长效果不佳。

图 4 预测血栓体积与实际血栓体积的相关性分析。绿色圆点表示12例部分假腔患者（TEVAR-A组），红色方框表示9例完全假腔患者（TEVAR-B组）。

此外，分析了两组患者术后首次随访时的血流分布，以探究假腔形态差异导致术后血栓分布不同的潜在机制。图 5 给出了峰值时刻两名代表病例——完全假腔（7号患者）与部分假腔（15号患者）——的剪切率（shear rate）与滞留时间（RT）分布，揭示了血管系统内促进血栓生成与稳定的动态交互。

首先，真、假腔的RT与剪切率差异显著。真腔为术后主要血流通道，流速远高于假腔；假腔因存在盲端，血流淤滞，易呈高凝状态，RT明显升高。同时，假腔内剪切率显著低于真腔，成为触发血栓形成的关键。当局部剪切率降至临界值以下时，凝血级联启动，血小板在RT增大区聚集，孔隙率遂由1逐步下降，标志血栓向前推进。

组间比较显示，完全假腔组的假腔RT普遍高于部分假腔组。原因在于完全血栓化者盲端更大，RT上升更快，血小板聚集加速；且其破口多位于腹段，低剪切区面积及可供血栓沉积的表面积均更大。相反，部分假腔者内膜损伤范围小，血栓体积亦相应较小。

临床上，假腔血栓化程度是评估主动脉夹层疗效的核心指标。完全假腔者血栓沉积广泛，真腔血流更顺畅，术后恢复更佳；部分假腔者因分支血管及远端破口存在，局部剪切率较高，血栓形成受限，与临床观察一致。

图 5 两例患者（左侧：完全假腔患者；右侧：部分假腔患者）的峰值时刻滞留时间（RT）与剪切率分布，以及真、假腔横截面对比。(A) 两例患者的滞留时间分布；(B) 两例患者的剪切率分布。

血流动力学与血栓生长在不同的时间尺度上运行。以往的研究常常人为地加快血栓生长过程，目前尚未就模拟时间与真实时间之间的关系达成共识。在本文的模型中，独立于计算时间分析了血栓生长的时间尺度。鉴于部分假腔患者血栓尺寸变化极小，对完全假腔患者的随访时间与模拟时间进行了统计分析。通过调整加速因子，建立了模拟时间与真实时间之间的直接对应关系。具体而言，依据图 6 所示各时间点血栓形态的一致性，对模拟时间进行了校准，使其与真实时间相匹配。

特别进行了模拟时间与实际时间之间的线性曲线拟合，得出关系式为y=2.17x。该模型拟合优度达0.95，确定的加速因子为2.17。此方法建立了模拟时间与真实时间之间的可靠关联，显著提升了模拟结果的可信度与准确性。

图 6 模拟时间与真实时间的关系

004

AI+医疗行业深度学习教程

在本研究中，开发了一种创新的多孔介质多相模型，专门用于预测主动脉夹层不同阶段患者的假腔血栓化。该模型表现出卓越的预测准确性，在21例患者（12例部分假腔和9例完全假腔）的研究队列中，预测血栓体积与实际血栓体积之间的相关系数达到0.974，平均预测误差小于15%。通过将复杂的血栓生化过程抽象为多孔介质内渗透率的变化，将预测血栓生长所需的时间显著缩短至约40分钟。关键的是，本文的模型通过更有效地整合固液界面的变化，提升了传统多孔介质算法的精度。此外，它还建立了模拟时间框架与实际临床随访之间的可靠联系，极大地增强了临床医生为TEVAR患者制定及时、个性化治疗策略的能力。这一进步不仅简化了预测过程，还通过提供更准确、更具操作性的患者护理洞察，显著改善了临床结果。

前不久，笔者在仿真秀官网独家原创发布视频课程《血流动力学临床医学研究高级进阶33讲：自学CFD仿真、体外循环实验和AI深度学习》正式上线了，让用户掌握CFD仿真+体外循环实验+AI深度学习技能，全面判断血管疾病和制定科学治疗方案。

希望帮助血流动力学基础的临床医生、医学科研人员和高校学生快速地掌握血流动力学的基础概念和流程，以及了解血流动力学在血管疾病的起因、发展，手术疗效评估和手术方案设计中的应用。

血流动力学临床医学研究高级进阶33讲：自学CFD仿真、体外循环实验和AI深度学习

为了让大家更好地将所学知识应用到实际工作中，欢迎读者朋友联系仿真秀与我开展技术交流与合作。

与我开展项目合作咨询

来源：仿真秀App

OpenFOAM 多孔介质冶金电力人工智能

著作权归作者所有，欢迎分享，未经许可，不得转载

首次发布时间：2025-12-25