结合生物力学建模与压力-容积环（Pressure-Volume Loop）分析，辅助复杂先天性心脏病患者的术前规划| 文献速递-医学影像人工智能进展

Title

题目

Biomechanical modeling combined with pressure-volume loop analysis to aid surgical planning in patients with complex congenital heart disease

结合生物力学建模与压力-容积环（Pressure-Volume Loop）分析，辅助复杂先天性心脏病患者的术前规划。

01

文献速递介绍

基于生物力学建模与压力-容积环（PV Loop）分析的双心室评估：助力复杂先天性心脏病术前规划

先天性校正型大动脉转位（ccTGA） 患者存在异常的房室连接（Atrio-Ventricular, AV）和心室-动脉连接（Ventriculo-Arterial, VA）。在这种病理情况下：解剖学上的左心室（LV） 连接 右心房（RA） 和 肺动脉（PA），承担低压肺循环的供血功能。解剖学上的右心室（RV） 连接 左心房（LA） 和 主动脉（AO），需要在高压体循环下维持心输出量。由于 RV 承担远超其生理极限的体循环压力，ccTGA 患者成年后系统性 RV 衰竭的发生率较高（Cui et al., 2021）。为避免这一并发症，临床可采用房室和动脉双开关手术（Double Switch Operation, DSO），使：LV 重新承担体循环功能RV 重新承担肺循环功能然而，LV 长期适应于低压肺循环，导致去适应化（Deconditioning），使其在 DSO 术后难以承受系统循环的高后负荷，进而增加 LV 衰竭的风险。为此，患者通常需在 DSO 术前进行 肺动脉带扎术（Pulmonary Artery Banding, PAB），人为增加 LV 的后负荷，以促进 LV 适应高压环境。PAB 通常维持 6-18 个月，之后再评估 LV 是否具备适应系统循环的能力（Mainwaring et al., 2018）。

2. 现有评估方法的局限性

当前 DSO 术前评估 主要基于：心导管检查（Catheterization）：测量 LV 压力心脏磁共振（MRI）或三维超声（3D Echo）：评估 LV 体积、心肌质量及质量/体积比（Marathe et al., 2022）然而，仅依赖压力（导管检查）和体积（MRI/超声）数据，无法充分评估心室的整体功能，主要存在以下不足：现有方法仅提供 群体平均“临界值”，未考虑个体差异。忽略 LV 与 RV 作为耦合系统共同维持心输出量的作用，无法全面评估 DSO 后 LV 的适应能力。DSO 术后 LV 衰竭率仍高达 15%（Cui et al., 2021; Marathe et al., 2022），表明传统评估方法预测能力有限。

3. 生物力学建模与 PV 环分析的优势

压力-容积（PV）环分析 可用于评估心室的机械性能与能量学特性（Bastos et al., 2020; Hiremath et al., 2023），包括：搏功（Stroke Work, SW）

潜在能量（Potential Energy, PE）压力-容积面积（Pressure-Volume Area, PVA = SW + PE）传统的 PV 环测量依赖 导电导管（Conductance Catheter），但存在如下局限：校准误差：导管基线校准通常基于影像数据，可能导致 舒张末期或收缩末期体积不匹配。

干扰 AV 瓣膜功能：导管插入可能引起房室瓣返流，影响测量精度。不适用于小体型患者：儿童患者的心室尺寸较小，可能无法顺利放置导管。替代方案：非同时获取的 MRI + 导管数据融合整合 MRI 影像与导管压力数据重建双心室 PV 环消除时间同步误差。本研究团队的先前研究表明，多模态压力-容积数据采集（心导管 + MRI）*通常存在时间同步误差（Gusseva et al., 2023a）。采用生物力学建模可有效校正该误差，从而提供更准确的心室功能评估（Gusseva et al., 2023a）。此外，生物力学建模还能推导个体化的生理力学指标，如：心肌收缩性（Myocardial Contractility）心室顺应性（Stiffness）远端循环阻力（Distal Resistance）（Chabiniok et al., 2016）模型推导的收缩性 已被多个临床前研究验证为心肌功能的重要生物标志物（Gusseva et al., 2021a; Ruijsink et al., 2020）。此外，该模型还能模拟不同干预策略（in silico），例如：评估不同水平的后负荷对 RV 收缩力的影响（Gusseva et al., 2021b）优化心脏再同步治疗（CRT） 方案（Ložek et al., 2024; Sermesant et al., 2012）

4. 研究目标

本研究旨在利用心脏 MRI 与导管数据，结合生物力学建模，建立个体化的双心室 PV 环评估框架。 我们的假设是：结合生物力学建模与 PV 环分析，可提供更全面的 DSO 术前评估。

5. 研究方法

我们招募 6 例 PAB 术后的 ccTGA 患者，其 MRI 与导管数据采集时间为 PAB 术后 6-10 个月。基于此数据，构建 个体化 LV 和 RV 生物力学模型，并用于：重建 LV 和 RV 的 PV 环，评估心室的收缩力与能量学状态。模拟 in silico DSO（即计算机模拟手术），分析 LV 适应系统循环后负荷的能力：预测 LV 在连接至系统循环后，所需的收缩力增强幅度与PVA 变化。模拟 in silico PAB 再调整，分析 LV 对 PA 压差增加的适应能力。

6. 预期贡献

本研究的 生物力学模型 结合 PV 环分析，可：

克服传统评估方法的局限性，提供个体化心功能预测。更精确地评估 DSO 术后 LV 适应性，降低术后 LV 衰竭风险。支持计算机模拟个性化外科干预，优化DSO 术前规划。

Aastract

摘要

Patients with congenitally corrected transposition of the great arteries (ccTGA) can be treated with a double switch operation (DSO) to restore the normal anatomical connection of the left ventricle (LV) to the systemic circulation and the right ventricle (RV) to the pulmonary circulation. The subpulmonary LV progressively deconditions over time due to its connection to the low pressure pulmonary circulation and needs to be retrained using a surgical pulmonary artery band (PAB) for 6–12 months prior to the DSO. The subsequent clinical followup, consisting of invasive cardiac pressure and non-invasive imaging data, evaluates LV preparedness for the DSO. Evaluation using standard clinical techniques has led to unacceptable LV failure rates of ~15 % after DSO. We propose a computational modeling framework to (1) reconstruct LV and RV pressure-volume (PV) loops from non-simultaneously acquired imaging and pressure data and gather model-derived mechanical indicators of ventricular function; and (2) perform in silico DSO to predict the functional response of the LV when connected to the high-pressure systemic circulation.Clinical datasets of six patients with ccTGA after PAB, consisting of cardiac magnetic resonance imaging (MRI) and right and left heart catheterization, were used to build patient-specific models of LV and RV – M LV baseline and M** RV baseline. For in silico DSO the models of M LV baseline and M RV baseline were used while imposing the afterload of systemic and pulmonary circulations, respectively. Model-derived contractility and Pressure-Volume Area (PVA) – i.e., the sum of stroke work and potential energy – were computed for both ventricles at baseline and after in silico DSO.In silico* DSO sugge