血流动力学模拟研究：动脉瘤发生与治疗后复发的定量分析

本研究论文聚焦于"大数据-算法-颅内动脉瘤发生与治疗后复发的血流动力学数值模拟"这一主题，主要目标是深入探讨颅内动脉瘤破裂与蛛网膜下腔出血之间的关系，以及介入治疗后动脉瘤复发的血流动力学因素。研究利用了计算流体力学有限元方法，通过对29例后交通动脉瘤患者的数据进行三维重建和处理，构建了动脉瘤发生前的原始血管模型，并在ANSYS ICEM中建立有限元网格进行数值模拟，以分析血流动力学参数如壁面切应力、压力、流线和速度等。 研究首先对动脉瘤发生前的血流动力学进行了自身对照分析，旨在揭示正常情况下血流动力学参数的特点，为理解动脉瘤的发生机制提供线索。随后，通过选择经致密栓塞后复发和未复发的10例动脉瘤进行配对比较，对比两组动脉瘤的血流动力学特性，试图找出可能导致动脉瘤复发的特定血流动力学因素。这种方法不仅有助于识别可能的风险因素，还为动脉瘤的预防和治疗策略提供了定量的理论依据。 作者关注的是动脉瘤破裂的高病死率和病残率，因此这项工作对于临床实践具有重要意义。通过数值模拟技术，他们希望揭示动脉瘤在形成和发展过程中的血流动力学变化，这在疾病的早期识别和干预中具有潜在价值。研究结果不仅有助于改进现有的诊断和治疗手段，还有助于开发新的预防策略，从而降低动脉瘤相关并发症的风险。 综述部分，论文回顾了动脉瘤病理机制的研究现状，同时提及了作者在校期间发表的相关论文，表明他们在该领域的持续贡献。最后，致谢部分表达了作者对支持和参与研究的各方的感谢。 这篇论文以大数据和算法为工具，通过严谨的数值模拟研究，深入剖析了颅内动脉瘤的发生和治疗后复发的血流动力学特征，为医学界提供了有价值的新见解，有望推动动脉瘤防治工作的进步。