面向人体血流动力学数值模拟的高性能算法研究

发布时间：2020-11-22 04:12

　　近年来,随着高性能计算机和数值计算方法的不断发展,数值模拟的应用也越来越广泛,已经成为科学研究中除理论推理和实验研究之外的第三种方法。通过数值模拟,我们可以对一些成本较高并且难以重复的物理实验进行仿真研究,而且可以更好更快的解决许多科学和工程问题,比如数值风洞实验,全球大气污染扩散问题等。数值模拟还广泛的应用于生物医学领域,其已经成为人体血流动力学研究的重要手段。人体血流动力学数值模拟起步于上个世纪八十年代,经过几十年的发展已经有了大量的研究成果,但是仍然存在着一些不足,比如现有的研究中所采用的血管模型真实度还不够高,与真实的人体血管还存在一定的差距;现有研究大多借助于通用的流体力学软件,使得优良的算法得不到应用,当模拟的问题的规模较大时计算时间过长。总而言之,需要展开进一步的研究。本硕士论文基于真实的医学影像数据,建立人体脑血管的三维形态学模型及相应的计算网格,构造一套能够快速求解大规模血流动力学方程的并行算法和相应的软件包,然后对北京天坛医院提供的一例真实病例(包括术前和术后)数据进行了血流动力学瞬态模拟,用来验证我们研发的系统的可靠性和稳定性。模拟结果显示,计算获得的物理参数,包括压力、速度和WSS等与临床观察结果基本一致,因而从一定程度上验证了系统的正确性。此外,我们还对心血管血流动力学数值模拟进行了尝试,尽管模拟的结果和真实数据还有一定的差距,但足以说明数值模拟可以作为心脏动脉血流动力学研究的一个选项。算法的并行性能测试结果显示,当模型的网格单元数量为62.12?10,CPU核数扩展至128时,系统仍具有高达72.43%的并行效率,因而表明该系统具有利用更多处理器更加快速地求解更大规模问题的潜能(由于受计算机资源的限制,我们目前只测试了128个CPU核)。
【学位单位】：江西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2017
【中图分类】：R318;TP38
【部分图文】：

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进而得到包括大脑前循环、大脑中动脉、基底动脉和椎动脉等构成的脑血管主体部分的三维模型（如图3.1 所示）。然后再对模型进行初步光滑处理，最后另存为 STL 格式，为下一步的处理做准备。图 3.1 原始影像和经 Mimics 处理得到的初步模型3.1.2 模型的优化处理将从 Mimics 得到的脑血管模型 STL 格式文件导入 Geomagic2012，对模型做进一步的优化，主要包括：根据我们数值实验所需，保留我们需要的主干部分，去掉远端的细枝，把粘在一起的血管进行分离，将粗糙的表面进行平滑，最后将出口和入口进行平整，尽量使出入口的横截面垂直于血管壁。最后得到质量较优的三维血管模型，存为 STL 格式。处理后的血管几何模型如图 3.2 所示。

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