Автоматическая оптимизация протеза клапана сердца – подход на основе генетического алгоритма
Автор: Овчаренко Е.А., Онищенко П.С., Костюнин A.Е., Глушкова Т.В., Акентьева Т.Н., Борисова Н.Н., Фокеева М.П., Клышников К.Ю.
Журнал: Сибирский журнал клинической и экспериментальной медицины @cardiotomsk
Рубрика: Цифровые технологии в медицине и здравоохранении
Статья в выпуске: 2 т.40, 2025 года.
Бесплатный доступ
Введение. Разработка новых и совершенствование существующих моделей биопротезов клапанов сердца представляет собой важную задачу современного инжиниринга медицинских изделий. Улучшение геометрии ключевого компонента протеза – створчатого аппарата – способно значительно улучшить его долговечность и, следовательно, клиническую результативность вмешательств на клапанах сердца. Цель исследования: разработка метода автоматической оптимизации створчатого аппарата протеза клапана сердца с использованием генетического алгоритма NSGA-II. Основной задачей является снижение механических напряжений, повышение гидродинамической эффективности и биомеханической устойчивости протезов, что должно способствовать увеличению их срока службы и снижению вероятности осложнений. Материал и методы. В работе использована интеграция параметрического моделирования, численного анализа и направленной оптимизации. Генерация геометрии створок осуществлялась с использованием языка Python и средств автоматизированного проектирования (САПР). Биомеханический анализ проводился методом конечных элементов (МКЭ) в среде Abaqus/CAE. Оптимизация осуществлялась с применением алгоритма NSGA-II, позволяющего автоматически подбирать сбалансированные решения по нескольким критериям: площади открытия и закрытия створок, уровню механических напряжений и степени их деформации. Всего было сформировано 250 поколений геометрий. Оптимизированная конструкция была прототипирована методом 3D-печати с использованием полимерных материалов. Результаты. Оптимизация позволила существенно снизить напряжение в створчатом аппарате и улучшить его функциональные характеристики. В ходе работы алгоритма было установлено, что максимальные улучшения параметров наблюдаются к 42-му и 58-му поколениям, после чего эволюции показателей не отмечалось. Итоговая модель демонстрирует умеренную площадь открытия (66% от максимальной, 2,7 см²), минимальную площадь закрытия (1%), максимальное напряжение 0,89 МПа и отсутствие значительных искажений. Однако процесс 3D-прототипирования выявил технологические сложности, связанные с наличием дефектов из-за использования поддержек при печати. Заключение. Разработанный алгоритм автоматической оптимизации створчатого аппарата клапана сердца продемонстрировал эффективность в повышении механической устойчивости и гидродинамической эффективности конструкции. Методика позволяет значительно сократить время проектирования и уменьшить субъективность инженерных решений. Тем не менее, выявленные технологические сложности прототипирования требуют дальнейшей доработки, включая альтернативные методы производства. Будущие исследования будут направлены на улучшение биосовместимости материалов и экспериментальную валидацию оптимизированных моделей.
Автоматическая оптимизация, протез клапана сердца, генетический алгоритм, метод конечных элементов, численное моделирование, 3D-прототипирование, механические напряжения, гидродинамическая эффективность, биомеханическая устойчивость, параметрическое моделирование
Короткий адрес: https://sciup.org/149148597
IDR: 149148597 | УДК: 616.126.3/.5-77:004.4 | DOI: 10.29001/2073-8552-2025-40-2-191-200
Automatic optimization of heart valve prosthesis – a genetic algorithm-based approach
Introduction. The development of new and improvement of existing models of bioprosthetic heart valves is an important task of current engineering of medical devices. Developing the geometry of the key component of the prosthesis the valve apparatus can significantly improve its durability and, therefore, the clinical effectiveness of interventions on heart valves. Aim: To develop a method for the automatic optimization of the leaflet apparatus of a heart valve prosthesis using the NSGA-II genetic algorithm. The primary goal is to reduce mechanical stress, enhance hydrodynamic efficiency, and improve biomechanical durability, ultimately increasing the lifespan of prosthetic valves and reducing the risk of complications. Material and Methods. The study integrates parametric modeling, numerical analysis, and directed optimization. Leaflet geometry generation was performed using Python and computer-aided design (CAD) tools. Biomechanical analysis was conducted using the finite element method (FEM) in Abaqus/CAE. Optimization was implemented via the NSGA-II algorithm, which automatically selects balanced solutions based on multiple criteria: leaflet opening and closing area, mechanical stress levels, and deformation degree. A total of 250 generations of geometries were formed. The optimized design was prototyped using 3D printing with polymeric materials. Results. The optimization process significantly reduced stress in the leaflet apparatus and improved its functional characteristics. The algorithm's performance showed that optimal parameter improvements occurred by the 42nd and 58th generations, after which the evolution of results stabilized. The final model demonstrated a moderate opening area (66% of the maximum, 2.7 cm²), minimal closing area (1%), maximum stress of 0.89 MPa, and no significant deformations. However, the 3D prototyping process revealed technical challenges, including defects caused by support structures during printing. Conclusion. The developed automatic optimization algorithm for the leaflet apparatus of heart valve prostheses has proven effective in enhancing mechanical stability and hydrodynamic efficiency. This approach significantly reduces design time and minimizes subjective engineering decisions. However, the identified prototyping challenges necessitate further refinement, including alternative manufacturing methods. Future research will focus on improving material biocompatibility and experimental validation of the optimized models.