一个用于任意几何空间跨尺度血管网络生成的组合算法

目的跨尺度的血管网络在人类和动物的活体器官和组织中扮演至关重要的角色,其生成方法是限制目前组织工程和生物3D打印技术的关键环节之一,本文旨在报道一种用于任意几何空间跨尺度血管网络生成的组合算法。方法综合采用生物流体力学理论、最优化方法和心血管生理学理论,建立了任意几何空间内生成血管网络的准静态优化模型和动态适应性演化模型,并采用Python语言开发了两个模型的求解算法;采用Python语言开发了针对开源网格划分软件Gmsh的前处理接口程序,可使用Gmsh对任意几何空间划分网格后作为血管路径优化的基础网络,同时开发了可直观展示血管网络优化结果的后处理程序;采用高分辨率micro CT图像重建了6只大鼠的下肢血管网络,对本文提出的组合算法进行了验证和优化。结果组合算法生成的大鼠下肢血管网在大尺寸血管的位置、走向和拓扑结构上与CT成像结果具有良好的一致性,100μm以上血管数量与直径的分布规律与CT数据符合良好。结论组合算法的仿真结果与大鼠下肢CT成像数据的对比结果表明,本文提出的组合算法具备在任意几何空间内生成合理的大尺度范围血管网络能力。