Numerical Haemodynamics in the Human Heart

Numerische patientenspezifische Herzmodelle sind weit davon entfernt im klinischen Alltag angewandt zu werden. Die Erzeugung ist aufwendig und die Nachbearbeitung ist nicht standardisiert. Es wird angenommen, dass die charakteristische Wirbelbildung im Herzen bereits in fr\"uhen Krankheitsstadien beeinflusst wird. Strömungsgrößen zu identifizieren, die in Zusammenhang mit dem Gesundheitszustand des Patienten stehen, ist wichtig. Wissenschaftler verfolgen daher als langfristiges Ziel die Entwicklung einfacher Modelle, die schnell gelöst werden können und dennoch wertvolle Informationen liefern. ... mehrHierzu liefert diese Arbeit einen Beitrag.

Zunächst muss die Verarbeitung der Daten standardisiert werden, um zuverlässige Maßstäbe in Forschung und Klinik zu generieren. In der vorliegenden Arbeit liegt der Fokus auf der Wirbelidentifikation. Eulersche und Lagrangesche Methoden liefern in Kombination viele Informationen, beispielsweise über Wirbelbildung und Aufenthaltszeiten von Partikeln. Die gewählten Methoden werden im Hinblick auf ihre räumlichen und zeitlichen Auflösungen charakterisiert. Es werden objektive Kriterien entwickelt, die eine automatisierte Verarbeitung der Strömungsdaten ermöglichen.

Anschließend müssen Vereinfachungen der in-silico Modelle identifiziert werden. Ziel ist es, die beste Kosten-Nutzen Variante zu finden. Im Fokus liegt die Mitralklappe, da sie die Einströmung in den linken Ventrikel steuert. Allerdings ist die Simulation der komplexen Bewegung schwierig und rechenintensiv. Obwohl verschiedene Modelle existieren, wurden sie selten direkt miteinander verglichen. Die vorliegende Arbeit schließt eine Lücke, indem ein vereinfachtes ebenes Klappenmodell mit einer dreidimensionalen Klappe innerhalb eines vereinfachten Ventrikels verglichen wird.

Numerical patient-specific heart models are far from being used in the daily clinical routine: they are complex to generate and generalised post-processing techniques have not been developed yet. The characteristic vortex formation in the ventricles is believed to be affected at an early stage of heart diseases. As such, the identification of flow quantities connected to a patient's health status can yield important insights and help choosing an appropriate minimally invasive treatment. The development of highly simplified models that can be solved with low computational effort and still provide the desired information is therefore the long-term goal scientists strive for. ... mehrAdvancements in this field are the object of the present thesis.

First, post-processing of patient-specific data has to be standardised because meaningful measures are needed in research and clinic. In the present work, the vortex generation is in the focus of the investigation. Combining Eulerian and Lagrangian techniques provides broad information, such as vortex formation and particle residence times. The chosen methods are characterised by means of necessary spatial and temporal resolutions and objective criteria are developed to enable automatic processing of flow data.

Then, valid simplifications for the in-silico models have to be identified. Thereby, the goal is to find the best cost-benefit approach. Main target is the mitral valve, as it affects the inflow into the left ventricle. However, its complex motion is challenging and costly to model. Although multiple simplified model options exist, they are rarely validated or compared to one another within the same heart geometry. This work closes one gap by comparing an idealised planar model and a three-dimensional valve in an idealised left ventricle.