Computational modelling of cardiac function and myocardial infarction

Includes abstract.Includes bibliographical references.Cardiovascular disease is a leading cause of death in South Africa. In particular non-fatal myocardial infarction is a key determinant for future cardiac failure due to adverse remodelling and electrophysiological dysfunction. Computational modelling of the electrophysiology and mechanics of the heart can provide useful insights into the causes of cardiac failure and the efficacy of treatments designed to combat myocardial infarction. A computational model of the healthy and infarcted left ventricle of a rat was developed using the eikonal diffusion equation to simulate the electrophysiology; a continuum mechanical model incorporating a passive mechanical model of Usyk to describe the nonlinear, anisotropic and nearly compressible nature of cardiac tissue; and an active stress model of Guccione to model the contraction of cardiac tissue. Boundary conditions modelling the blood pressure on the heart wall were applied to simulate the cardiac cycle

Efficient time splitting schemes for the monodomain equation in cardiac electrophysiology

Approximating the fast dynamics of depolarization waves in the human heart described by the monodomain model is numerically challenging. Splitting methods for the PDE-ODE coupling enable the computation with very fine space and time discretizations. Here, we compare different splitting approaches regarding convergence, accuracy and efficiency. Simulations were performed for a benchmark configuration with the Beeler–Reuter cell model on a truncated ellipsoid approximating the left ventricle including a localized stimulation. For this benchmark configuration, we provide a reference solution for the transmembrane potential. We found a semi-implicit approach with state variable interpolation to be the most efficient scheme. The results are transferred to a more physiological setup using a bi-ventricular domain with a complex external stimulation pattern to evaluate the accuracy of the activation time for different resolutions in space and time

Efficient time splitting schemes for the monodomain equation in cardiac electrophysiology

Approximating the fast dynamics of depolarization waves in the human heart described by the monodomain model is numerically challenging. Splitting methods for the PDE-ODE coupling enable the computation with very fine space and time discretizations. Here, we compare different splitting approaches regarding convergence, accuracy, and efficiency. Simulations were performed for a benchmark problem with the Beeler–Reuter cell model on a truncated ellipsoid approximating the left ventricle including a localized stimulation. For this configuration, we provide a reference solution for the transmembrane potential. We found a semi-implicit approach with state variable interpolation to be the most efficient scheme. The results are transferred to a more physiological setup using a bi-ventricular domain with a complex external stimulation pattern to evaluate the accuracy of the activation time for different resolutions in space and time

An isogeometric analysis framework for ventricular cardiac mechanics

The finite element method (FEM) is commonly used in computational cardiac simulations. For this method, a mesh is constructed to represent the geometry and, subsequently, to approximate the solution. To accurately capture curved geometrical features many elements may be required, possibly leading to unnecessarily large computation costs. Without loss of accuracy, a reduction in computation cost can be achieved by integrating geometry representation and solution approximation into a single framework using the Isogeometric Analysis (IGA) paradigm. In this study, we propose an IGA framework suitable for echocardiogram data of cardiac mechanics, where we show the advantageous properties of smooth splines through the development of a multi-patch anatomical model. A nonlinear cardiac model is discretized following the IGA paradigm, meaning that the spline geometry parametrization is directly used for the discretization of the physical fields. The IGA model is benchmarked with a state-of-the-art biomechanics model based on traditional FEM. For this benchmark, the hemodynamic response predicted by the high-fidelity FEM model is accurately captured by an IGA model with only 320 elements and 4,700 degrees of freedom. The study is concluded by a brief anatomy-variation analysis, which illustrates the geometric flexibility of the framework. The IGA framework can be used as a first step toward an efficient workflow for an improved understanding of, and clinical decision support for, the treatment of cardiac diseases like heart rhythm disorders

Parallel multilevel solvers for the cardiac electro-mechanical coupling

We develop a parallel solver for the cardiac electro-mechanical coupling. The electric model consists of two non-linear parabolic partial differential equations (PDEs), the so-called Bidomain model, which describes the spread of the electric impulse in the heart muscle. The two PDEs are coupled with a non-linear elastic model, where the myocardium is considered as a nearly-incompressible transversely isotropic hyperelastic material. The discretization of the whole electro-mechanical model is performed by Q1 finite elements in space and a semi-implicit finite difference scheme in time. This approximation strategy yields at each time step the solution of a large scale ill-conditioned linear system deriving from the discretization of the Bidomain model and a non-linear system deriving from the discretization of the finite elasticity model. The parallel solver developed consists of solving the linear system with the Conjugate Gradient method, preconditioned by a Multilevel Schwarz preconditioner, and the non-linear system with a Newton\u2013Krylov-Algebraic Multigrid solver. Three-dimensional parallel numerical tests on a Linux cluster show that the parallel solver proposed is scalable and robust with respect to the domain deformations induced by the cardiac contraction

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

Abnormal Tissue Zone Detection and Average Active Stress Estimation in Patients with LV Dysfunction

Detection of regional ventricular dysfunction is a challenging problem. This study presents an efficient method based on ultrasound (US) imaging and finite element (FE) analysis, for detecting akinetic and dyskinetic regions in the left ventricle (LV). The underlying hypothesis is that the contraction of a healthy LV is approximately homogeneous. Therefore, any deviations between the image-based measured deformation and a homogeneous contraction FE model should correspond to a pathological region. The method was first successfully applied to synthetic data simulating an acute ischemia; it demonstrated that the pathological areas were revealed with a higher contrast than those observed directly in the deformation maps. The technique was then applied to a cohort of eight left bundle branch block (LBBB) patients. For this group, the heterogeneities were significantly less pronounced than those revealed for the synthetic cases but the method was still able to identify the abnormal regions of the LV. This study indicated the potential clinical utility of the method by its simplicity in a patient-specific context and its ability to quickly identify various heterogeneities in LV function. Further studies are required to determine the model accuracy in other pathologies and to investigate its robustness to noise and image artifacts