Automatic Mapping of Atrial Fiber Orientations for Patient-Specific Modeling of Cardiac Electromechanics using Image-Registration

Knowledge of appropriate local fiber architecture is necessary to simulate patient-specific electromechanics in the human heart. However, it is not yet possible to reliably measure in-vivo fiber directions, especially in human atria. Thus, we present a method which defines the fiber architecture in arbitrarily shaped atria using image registration and reorientation methods based on atlas atria with fibers predefined from detailed histological observations. Thereby, it is possible to generate detailed fiber families in every new patient-specific geometry in an automated, time-efficient process. We demonstrate the good performance of the image registration and fiber definition on ten differently shaped human atria. Additionally, we show that characteristics of the electrophysiological activation pattern which appear in the atlas atria also appear in the patients' atria. We arrive at analogous conclusions for coupled electro-mechano-hemodynamical computations

Modeling cardiac muscle fibers in ventricular and atrial electrophysiology simulations

Since myocardial fibers drive the electric signal propagation throughout the myocardium, accurately modeling their arrangement is essential for simulating heart electrophysiology (EP). Rule-Based-Methods (RBMs) represent a commonly used strategy to include cardiac fibers in computational models. A particular class of such methods is known as Laplace-Dirichlet-Rule-Based-Methods (LDRBMs) since they rely on the solution of Laplace problems. In this work we provide a unified framework, based on LDRBMs, for generating full heart muscle fibers. First, we review existing ventricular LDRBMs providing a communal mathematical description and introducing also some modeling improvements with respect to the existing literature. We then carry out a systematic comparison of LDRBMs based on meaningful biomarkers produced by numerical EP simulations. Next we propose, for the first time, a LDRBM to be used for generating atrial fibers. The new method, tested both on idealized and realistic atrial models, can be applied to any arbitrary geometries. Finally, we present numerical results obtained in a realistic whole heart where fibers are included for all the four chambers using the discussed LDRBMs

lifex-fiber: an open tool for myofibers generation in cardiac computational models

Background: Modeling the whole cardiac function involves the solution of several complex multi-physics and multi-scale models that are highly computationally demanding, which call for simpler yet accurate, high-performance computational tools. Despite the efforts made by several research groups, no software for whole-heart fully coupled cardiac simulations in the scientific community has reached full maturity yet.Results: In this work we present life(x)-fiber, an innovative tool for the generation of myocardial fibers based on Laplace-Dirichlet Rule-Based Methods, which are the essential building blocks for modeling the electrophysiological, mechanical and electromechanical cardiac function, from single-chamber to whole-heart simulations. life(x)-fiber is the first publicly released module for cardiac simulations based on life(x), an open-source, high-performance Finite Element solver for multi-physics, multi-scale and multi-domain problems developed in the framework of the iHEART project, which aims at making in silico experiments easily reproducible and accessible to a wide community of users, including those with a background in medicine or bio-engineering.Conclusions: The tool presented in this document is intended to provide the scientific community with a computational tool that incorporates general state of the art models and solvers for simulating the cardiac function within a high-performance framework that exposes a user-and developer-friendly interface. This report comes with an extensive technical and mathematical documentation to welcome new users to the core structure of life(x)-fiber and to provide them with a possible approach to include the generated cardiac fibers into more sophisticated computational pipelines. In the near future, more modules will be successively published either as pre-compiled binaries for x86-64 Linux systems or as open source software

Integrated Cardiac Electromechanics: Modeling and Personalization

Cardiac disease remains the leading cause of morbidity and mortality in the world. A variety of heart diagnosis techniques have been developed during the last century, and generally fall into two groups. The first group evaluates the electrical function of the heart using electrophysiological data such as electrocardiogram (ECG), while the second group aims to assess the mechanical function of the heart through medical imaging data. Nevertheless, the heart is an integrated electromechanical organ, where its cyclic pumping arises from the synergy of its electrical and mechanical function which requires first to be electrically excited in order to contract. At the same time, cardiac electrical function experiences feedback from mechanical contraction. This inter-dependent relationship determines that neither electrical function nor mechanical function alone can completely reflect the pathophysiological conditions of the heart. The aim of this thesis is working towards building an integrated framework for heart diagnosis through evaluation of electrical and mechanical functions simultaneously. The basic rational is to obtain quantitative interpretation of a subject-specific heart system by combining an electromechanical heart model and individual clinical measurements of the heart. To this end, we first develop a biologically-inspired mathematical model of the heart that provides a general, macroscopic description of cardiac electromechanics. The intrinsic electromechanical coupling arises from both excitation-induced contraction and deformation-induced mechano-electrical feedback. Then, as a first step towards a fully electromechanically integrated framework, we develop a model-based approach for investigating the effect of cardiac motion on noninvasive transmural imaging of cardiac electrophysiology. Specifically, we utilize the proposed heart model to obtain updated heart geometry through simulation, and further recover the electrical activities of the heart from body surface potential maps (BSPMs) by solving an optimization problem. Various simulations of the heart have been performed under healthy and abnormal conditions, which demonstrate the physiological plausibility of the proposed integrated electromechanical heart model. What\u27s more, this work presents the effect of cardiac motion to the solution of noninvasive estimation of cardiac electrophysiology and shows the importance of integrating cardiac electrical and mechanical functions for heart diagnosis. This thesis also paves the road for noninvasive evaluation of cardiac electromechanics

Electro-mechanical whole-heart digital twins: A fully coupled multi-physics approach

Mathematical models of the human heart are evolving to become a cornerstone of precision medicine and support clinical decision making by providing a powerful tool to understand the mechanisms underlying pathophysiological conditions. In this study, we present a detailed mathematical description of a fully coupled multi-scale model of the human heart, including electrophysiology, mechanics, and a closed-loop model of circulation. State-of-the-art models based on human physiology are used to describe membrane kinetics, excitation-contraction coupling and active tension generation in the atria and the ventricles. Furthermore, we highlight ways to adapt this framework to patient specific measurements to build digital twins. The validity of the model is demonstrated through simulations on a personalized whole heart geometry based on magnetic resonance imaging data of a healthy volunteer. Additionally, the fully coupled model was employed to evaluate the effects of a typical atrial ablation scar on the cardiovascular system. With this work, we provide an adaptable multi-scale model that allows a comprehensive personalization from ion channels to the organ level enabling digital twin modeling

Prog Biophys Mol Biol

Patient-specific modeling of ventricular electrophysiology requires an interpolated reconstruction of the 3-dimensional (3D) geometry of the patient ventricles from the low-resolution (Lo-res) clinical images. The goal of this study was to implement a processing pipeline for obtaining the interpolated reconstruction, and thoroughly evaluate the efficacy of this pipeline in comparison with alternative methods. The pipeline implemented here involves contouring the epi- and endocardial boundaries in Lo-res images, interpolating the contours using the variational implicit functions method, and merging the interpolation results to obtain the ventricular reconstruction. Five alternative interpolation methods, namely linear, cubic spline, spherical harmonics, cylindrical harmonics, and shape-based interpolation were implemented for comparison. In the thorough evaluation of the processing pipeline, Hi-res magnetic resonance (MR), computed tomography (CT), and diffusion tensor (DT) MR images from numerous hearts were used. Reconstructions obtained from the Hi-res images were compared with the reconstructions computed by each of the interpolation methods from a sparse sample of the Hi-res contours, which mimicked Lo-res clinical images. Qualitative and quantitative comparison of these ventricular geometry reconstructions showed that the variational implicit functions approach performed better than others. Additionally, the outcomes of electrophysiological simulations (sinus rhythm activation maps and pseudo-ECGs) conducted using models based on the various reconstructions were compared. These electrophysiological simulations demonstrated that our implementation of the variational implicit functions-based method had the best accuracy.DP1 HL123271/HL/NHLBI NIH HHS/United StatesDP1HL123271/DP/NCCDPHP CDC HHS/United StatesR01 HL103428/HL/NHLBI NIH HHS/United StatesR01-HL103428/HL/NHLBI NIH HHS/United States2015-08-19T00:00:00Z25148771PMC425386

Personalized Electromechanical Modeling of the Human Heart : Challenges and Opportunities for the Simulation of Pathophysiological Scenarios

Mathematische Modelle des menschlichen Herzens entwickeln sich zu einem Eckpfeiler der personalisierten Medizin. Sie sind ein nützliches Instrument und helfen klinischen Entscheidungsträgern die zugrundeliegenden Mechanismen von Herzkrankheiten zu erforschen und zu verstehen. Aufgrund der Komplexität des Herzens benötigen derartige Modelle allerdings eine detaillierte Beschreibung der physikalischen Prozesse, welche auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen miteinander interagieren. Aus mathematischer Perspektive stellen vor allem die Entwicklung robuster numerischer Methoden für die Lösung des Modells in Raum und Zeit sowie die Identifizierung von Parametern aus patientenspezifischen Messungen eine Herausforderung dar. In dieser Arbeit wird ein detailliertes mathematisches Modell vorgestellt, welches ein vollgekoppeltes Multiskalenmodell des menschlichen Herzens beschreibt. Das Modell beinhaltet unter anderem die Ausbreitung des elektrischen Signals und die mechanische Verformung des Herzmuskels sowie eine Beschreibung des Herz-Kreislauf-Systems. Basierend auf dem neusten Stand der Technik wurden Modelle der Membrankinetik sowie der Entwicklung der aktiven Kraft zu einem einheitlichen Modell einer Herzmuskelzelle zusammengeführt. Dieses beschreibt die elektromechanische Kopplung in Herzmuskelzellen der Vorhöfe und der Herzkammern basierend auf der Physiologie im Menschen und wurde mit Hilfe von experimentellen Daten aus einzelnen Zellen neu parametrisiert. Um das elektromechanisch gekoppelte Modell des menschlichen Herzens lösen zu können, wurde ein gestaffeltes Lösungsverfahren entwickelt, welches auf bereits existierenden Softwarelösungen der Elektrophysiologie und Mechanik aufbaut. Das neue Modell wurde verwendet, um den Einfluss elektromechanischer Rückkopplungseffekte auf das Herz im Sinusrhythmus zu untersuchen. Die Simulationsergebnisse zeigten, dass elektromechanische Rückkopplungseffekte auf zellulärer Ebene einen wesentlichen Einfluss auf das mechanische Verhalten des Herzens haben. Dahingegen hatte die Verformung des Herzens nur einen geringen Einfluss auf den Diffusionskoeffizienten des elektrischen Signals. Um die verschiedenen Komponenten der Simulationssoftware zu verifizieren, wurden spezielle Probleme definiert, welche die wichtigsten Aspekte der Elektrophysiologie und der Mechanik abdecken. Zusätzlich wurden diese Probleme dazu verwendet, den Einfluss von räumlicher und zeitlicher Diskretisierung auf die numerische Lösung zu bewerten. Die Ergebnisse zeigten, dass Raum- und Zeitdiskretisierung vor allem für das elektrophysiologische Problem die limitierenden Faktoren sind, während die Mechanik hauptsächlich anfällig für volumenversteifende Effekte ist. Weiterhin wurde das Modell verwendet, um zu untersuchen, wie sich eine Verteilung der Faserspannung auf den gesamten Herzmuskel auf die Funktion der linken Herzkammer auswirkt. Hierzu wurde zusätzlich eine Spannung in die Normalenrichtungen der Fasern einer idealisierten linken Herzkammer angewandt. Es zeigte sich, dass insbesondere eine Spannung senkrecht zu den Faserschichten zu einer physiologischeren Kontraktion der Kammer führte. Allerdings konnten diese Ergebnisse auf einem ganzen Herzen nicht vollständig bestätigt werden. In einem zweiten Projekt wurde mit Hilfe eines Modells der linken Herzkammer untersucht, wie sich das Rotationsmuster der Kammer unter Modifikation der lokalen elektromechanischen Eigenschaften verändert. Hierzu wurden in vivo Daten elektromechanischer Parameter von 30 Patienten mit Herzversagen und Linksschenkelblock in das Modell integriert, simuliert und ausgewertet. Die Ergebnisse konnten die klinisch aufgestellte Hypothese nicht bestätigen und es zeigte sich keine Korrelation zwischen den elektromechanischen Parametern und dem Rotationsverhalten. Die Auswirkungen von standardisierten Ablationsstrategien zur Behandlung von Vorhofflimmern in Bezug auf die kardiovaskuläre Leistung wurde in einem Modell des ganzen Herzens untersucht. Aufgrund der Narben im linken Vorhof wurde die elektrische Aktivierung und die Steifigkeit des Herzmuskels verändert. Dies führte zu einem reduzierten Auswurfvolumen, welches in direktem Zusammenhang mit dem inaktiven Gewebe steht. Abhängig von der Steifigkeit der Narben hat sich zusätzlich der Druck im linken Vorhof erhöht. Die linke Herzkammer war nur wenig beeinflusst. Zu guter Letzt wurden schrittweise pathologische Mechanismen in das Herzmodell integriert, welche in Zusammenhang mit Herzversagen stehen und in Patienten mit dilatativer Kardiomyopathie zu beobachten sind. Die Simulationen zeigten, dass vor allem zelluläre Veränderungen bezüglich der elektrophysiologischen Eigenschaften für die schlechte mechanische Aktivtät des Herzens verantwortlich sind. Weiterhin zeigte sich, dass strukturelle Veränderungen der Anatomie und die erhöhte Steifigkeit des Herzmuskels und die damit einhergehenden Anpassungen des Herz-Kreislauf-Systems nötig sind, um in vivo Messungen zu reproduzieren. In dieser Arbeit wurde eine Simulationsumgebung vorgestellt, welche die Berechnung der elektromechanischen Aktivität des Herzens und des Herz-Kreislauf-Systems ermöglicht. Die Simulationsumgebung wurde mit Hilfe von einfachen Beispielen verifiziert und unter Einbeziehung von Daten aus der Magnetresonanztomographie validiert. Zu guter Letzt wurde die Simulationsumgebung genutzt, um klinische Fragen zu beantworten, welche andernfalls im Dunkeln blieben

Whole-heart modelling with valves in a fluid–structure interaction framework

Computational modelling of whole-heart function is a useful tool to study heart mechanics and haemodynamics. Many existing heart models focus on electromechanical aspect without considering physiological valves and use simplified fluid models instead. In this study we develop a four-chamber heart model featuring realistic chamber geometry, detailed valve modelling, hyperelasticity with fibre architecture and fluid–structure interaction analysis. Our model is used to investigate heart behaviours with different modelling assumptions including restricted/free valve annular dynamics, and with/without heart-pericardium interactions. Our simulation results capture the interactions between valve leaflet and surrounding flow, typical left ventricular flow vortices, typical venous and transvalvular flow waveform, and physiological heart deformations such as atrioventricular plane movement. The improvement of ventricular filling and atrial emptying at early diastole is evident with free annulus. In addition, we find that the added pericardial forces on the heart have a predominant effect on atrial wall deformation especially during atrial contraction, and further help with the atrial filling process. Most importantly, the current study provides a framework for comprehensive multi-physics whole-heart modelling considering all heart valves and fluid–structure interactions