内容简介
在医疗和数字孪生快速发展的背景下，如何高效地将医学影像转化为高保真、可用于多物理场仿真的心脏模型，已成为心血管研究和医疗器械开发中的关键挑战。本次网络研讨会围绕 Synopsys Simpleware、Ansys LS-DYNA 与 PyAnsys-Heart 之间的深度集成，重点介绍了一条面向患者特异性心脏建模的自动化仿真流程。
在该工作流程中，首先利用 Simpleware 对 CT 影像进行 AI/ML 驱动的自动分割与网格生成，获得高质量的心脏结构实体模型。在此基础上，PyAnsys-Heart 作为连接影像数据与多物理场心脏仿真的关键工具，对输入的实体网格进行进一步“补全”和增强，自动构建包含心肌力学行为与电生理耦合特性等的患者特异性 LS-DYNA 心脏模型。该过程完显著减少了人工干预，使复杂心脏结构和功能建模具备可重复性与可扩展性。
通过 PyAnsys-Heart，研究人员可以在统一框架内引入电激动传播、心肌收缩与血液系统循环等关键生理机制，实现对心脏整体行为的高保真数值模拟。这为研究心律失常、心肌病变以及装置交互（如起搏器、瓣膜或导管）提供了强有力的工具支持。同时，该自动化流程大幅缩短了从影像到仿真的准备时间，为构建大规模虚拟心脏队列、推进 in silico 临床试验奠定了技术基础。
本次研讨会将帮助与会者深入理解 PyAnsys-Heart 在患者特异性心脏建模中的独特优势，以及它如何推动心血管仿真从“研究原型”走向“可规模化应用”。如果你对结构—电生理耦合建模、数字心脏或计算心脏病学感兴趣，这将是一场不容错过的技术分享。
嘉宾介绍
叶文峰
Ansys首席研发工程师
在计算生物力学与多物理场心脏仿真领域拥有深厚的理论基础和丰富的工业经验。他于2017年在法国里昂大学（University of Lyon）获得博士学位，研究方向聚焦于有限元算法研究及软组织生物力学建模。在博士期间及之后的研究工作中，他系统研究了复杂材料行为、非线性力学问题及其在人体软组织建模中的数值实现，为后续从事高保真生物医学仿真奠定了坚实基础。加入 Ansys 八年以来，他持续关注仿真技术在医疗健康领域的普及化。他的技术专长涵盖有限元分析、多尺度建模以及降阶建模（Reduced Order Modeling， ROM），相关成果被广泛应用于加速临床相关仿真流程和提升计算效率。在当前工作中，叶文峰博士是 PyAnsys-Heart 项目的核心贡献者之一。PyAnsys-Heart 是一个基于 Python 的开源软件库，旨在自动化 LS-DYNA 多物理场心脏仿真流程。该工具能够将患者特异性影像数据生成的心脏几何模型，快速转化为包含结构力学、电生理以及耦合效应的高保真心脏仿真模型，大幅降低了复杂心脏模拟的技术门槛。
活动时间
2026年11月6日 16:00 - 17:00
活动费用
免费
参与方式
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活动咨询
李小姐
电话：18998584819 (微信同号)