核心概念
左心室渦流動力學的變化可以作為心臟疾病(尤其是擴張型心肌病)的早期診斷標記,並有助於改善治療效果。
摘要
研究論文摘要
書目信息
Mahesh S. Nagargoje, Eneko Lazpita, Jesús Garicano-Mena, Soledad Le Clainche. Review on vortex dynamics in the left ventricle as an early diagnosis marker for heart diseases and its treatment outcomes.
研究目標
本綜述旨在探討左心室渦流動力學在心臟病,特別是擴張型心肌病 (DCM) 的早期診斷和治療結果評估中的作用。
方法
作者回顧了过去二十年中超過 129 篇關於心臟血流動力學,特別是左心室渦流動力學的文獻,比較了數值模擬、實驗和醫學數據,並探討了該領域的挑戰、機遇和未來方向。
主要發現
- 健康左心室中的非對稱渦流形成是血液有效運輸的關鍵,而 DCM 患者的渦流模式會發生改變,例如渦流強度降低、流動傳播速度減慢以及心尖部出現更多停滯區域。
- 渦流形成指數,如渦流形成數 (VFN),可用於量化左心室渦流動力學的變化,並可能作為心臟功能監測的指標。
- 計算流體動力學 (CFD) 已成為理解左心室血流動力學和渦流模式的重要工具,但其在臨床實踐中的應用仍存在挑戰,例如需要更精確的模型和患者特異性邊界條件。
主要結論
- 了解左心室渦流動力學對於心臟病的早期診斷和治療至關重要。
- 結合渦流指數和數據驅動方法(如機器學習)的 CFD 模型有望成為評估心臟功能和預測治療結果的寶貴工具。
意義
本綜述為心血管領域的研究提供了有價值的見解,強調了渦流動力學在心臟健康中的重要性,並為未來開發更精確的診斷和治療工具指明了方向。
局限性和未來研究
- 需要使用更大規模的實驗數據和臨床觀察結果來驗證最佳和異常渦流模式。
- 開發更精確的 CFD 模型,包括考慮心臟瓣膜運動、患者特異性條件和疾病改變的影響。
- 探索數據驅動方法(如機器學習)在識別異常渦流模式和預測治療結果方面的潛力。
统计
全球約 31% 的死亡是由於心血管疾病 (CVD) 造成的。
在美國,心臟病和中風是導致死亡的主要原因,造成的死亡人數超過所有癌症和慢性下呼吸道疾病的總和。
健康左心室的渦流形成數 (VFN) 在 3.5-5.5 之間,超過此範圍會導致渦流不穩定和能量耗散過大。
與健康受試者相比,DCM 患者的渦流強度較低,流動傳播速度較慢,心尖部出現更多停滯區域。
與健康左心室相比,DCM 患者的射血分數 (EF) 降低。
引用
"The formation of an asymmetric vortex in a healthy LV shows an efficient way of blood transport."
"The vortex pattern changes before any change in the geometry of LV is noticeable."
"This flow change can be used as a marker of DCM progression."
"Understanding vortex dynamics in LV using various vortex indexes coupled with data-driven approaches can be used as an early diagnosis tool and improvement in DCM treatment."