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Biological pacemaker:from biological experiments to computational simulation

Journal of Zhejiang University-Science B(Biomedicine & Biotechnology) 2020年第7期21卷 524-536页

作者： Yacong li Kuanquan WANG qince li Henggui ZHANG School of Computer Science and Technology Harbin Institute of TechnologyHarbin 150001China School of Physics and Astronomy The University of ManchesterM139PLUK Peng Cheng Laboratory Shenzhen 518052China

Pacemaking dysfunction has become a significant disease that may contribute to heart rhythm disorders,syncope,and even *** to now,the best way to treat it is to implant electronic ***,these have many disadvantages such as limited battery life,infection,and fixed pacing *** is an urgent need for a biological pacemaker(bio-pacemaker).This is expected to replace electronic devices because of its low risk of complications and the ability to respond to *** we survey the contemporary development of the bio-pacemaker by both experimental and computational *** former mainly includes gene therapy and cell therapy,whilst the latter involves the use of multi-scale computer models of the heart,ranging from the single cell to the tissue *** to now,a bio-pacemaker has been successfully applied in big mammals,but it still has a long way from clinical uses for the treatment of human heart *** is hoped that the use of the computational model of a bio-pacemaker may accelerate this ***,we propose potential research directions for generating a bio-pacemaker based on cardiac computational modeling.

关键词： Biological pacemaker Gene therapy Cell therapy Cardiac simulation Computational modeling

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基于超声新技术联合聚类分析对肝纤维化患者肝心一体化预测方法的研究

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中华超声影像学杂志 2024年第6期33卷 482-488页

作者：张巍李钦策周康卢天祺蒋健杨秀华哈尔滨医科大学附属第一医院腹部超声科哈尔滨150001 哈尔滨工业大学计算学部计算机科学与技术学院哈尔滨150006

目的基于超声弹性及血流向量成像(VFM)技术联合无监督聚类分析和有监督机器学习方法,实现肝心一体化的早期评估。方法采用观察性研究设计,在无任何干预的条件下,选取2021年12月至2022年9月哈尔滨医科大学附属第一医院收治的肝硬化患者45... 详细信息

目的基于超声弹性及血流向量成像(VFM)技术联合无监督聚类分析和有监督机器学习方法,实现肝心一体化的早期评估。方法采用观察性研究设计,在无任何干预的条件下,选取2021年12月至2022年9月哈尔滨医科大学附属第一医院收治的肝硬化患者45例,肝纤维化患者43例,健康志愿者42例。应用肝脏联合弹性技术及VFM技术分别获取受检者肝脏和心脏信息。对获取的数据进行标准化处理,借助拓扑数据分析(TDA)技术对处理后的数据进行聚类,再基于统计学分析评估聚类结果,最后通过机器学习方法实现有监督的多分类任务。结果依据受检者相似性网络分为5类,各类维度的平均表现为:与其他类别相比,类别1的整体肝心状况最差,类别2、3次之,而类别4则均为肝心正常的健康对照组;类别5较为特殊,此类受检者的肝脏状况不佳,但根据心脏舒张功能评估指南,其心脏表现并无明显的异常,只有少数指标显示出较大的偏差。应用支持向量机(SVM)、随机森林(RFT)、多层感知机(MLP)在测试集多分类任务中准确性平均值分别为70%、81%、84%。结论通过结合肝脏联合弹性、心脏VFM技术及TDA技术构建的患者相似性网络,成功识别出常规心脏指标未显现异常,而可能存在潜在心功能异常的肝纤维化患者,对于指导临床干预措施的选择和优化患者管理分层具有重要意义。

关键词：血流向量成像联合弹性成像肝纤维化拓扑数据分析机器学习

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虚拟生理心脏研究进展

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中国科学基金 2022年第2期36卷 198-205页

作者：骆功宁王玮李钦策王宽全哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院

心脏疾病是威胁人类生命健康的主要杀手之一。虚拟生理心脏建模是科学家研究多种心脏疾病形成机制和药物效果验证的新范式。它依托于计算机的强大计算能力从多个尺度对心脏的功能进行模拟仿真，最终提高科学实验的效率、透明度和可重复... 详细信息

心脏疾病是威胁人类生命健康的主要杀手之一。虚拟生理心脏建模是科学家研究多种心脏疾病形成机制和药物效果验证的新范式。它依托于计算机的强大计算能力从多个尺度对心脏的功能进行模拟仿真，最终提高科学实验的效率、透明度和可重复性，为心脏科学的研究提供新的路径。本文系统性的分析了多尺度虚拟心脏建模的主要研究方向、面临的挑战、应用现状和未来发展方向。从解剖结构建模、多尺度生理功能建模、多模态生理功能建模、多物种生理功能建模、高性能计算及可视化和个体化建模这五个方向进行全面梳理，并深入探讨了虚拟心脏建模在未来5～10年的几个重要发展方向。

关键词：虚拟生理心脏解剖结构电生理仿真建模多尺度多模态多物种

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