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学生设计低成本、挽救生命的心脏泵
AI、基于模型的设计和代码生成优化生物医学设备开发
对于数百万充血性心力衰竭患者来说，这种疾病可能是致命的。在等待名单上的 20 万人中，只有约 1 万人能接受移植。一种称为左心室辅助装置 (LVAD) 的手术植入式心脏泵，可以延长等待移植患者的预期寿命，并为其他人提供长期治疗。然而，高昂的成本和有限的获取途径往往使这种至关重要的干预措施令人难以负担。
Kamuran Kadıpaşaoğlu 登场，他是伊斯坦布尔耶尔德兹理工大学 (YTU) 电气与电子工程学院的生物医学工程副教授。在美国领导心血管外科研究实验室数十年后，他现在领导 YTU 的生理控制实验室 (PCL)。他的学生正在开发一种比市售 LVAD 更智能、成本更低的替代品。
“在技术上，我们正试图改进现有技术，最终目标是创造一种具有竞争力、可靠、高效、安全且经济的泵，以填补市场空白，” Kadıpaşaoğlu 说。
在土耳其，单个 LVAD 的费用（包括手术）起价为 75,000 美元。Kadıpaşaoğlu 表示，他学生的机械循环支持系统的成本应该不到其一半。而且，与需要患者手动调节速度的心脏泵不同，学生们的设备有望实现实时的动态变化。
实验室的学生充分利用了大学的 MathWorks Campus-Wide License，通过使用 Simulink® 进行基于模型的设计来开发他们创新的心脏泵系统。MATLAB® 奠定了基础。
“MATLAB 很容易学，你可以用它创造出你脑海中的任何东西。”
YTU 的生理控制实验室 (PCL)。Kamuran Kadıpaşaoğlu 和他的学生正在开发一种比市售 LVAD 更智能、成本更低的替代品。
（图片所有权：YTU Davutpaşa 校区，生理控制实验室）
“我们尝试过其他软件，但创建模型和系统要困难得多，”研究助理 Mert Yiğit 说道，他是一名刚毕业的生物医学工程专业学生，专攻涡轮设计和计算流体动力学。“MATLAB 很容易学，你可以用它创造出你脑海中的任何东西。”
该实验室的机械循环支持系统包括一个电池供电的植入式心脏泵、一个智能控制器，以及一个用于生命体征监测的无线便携式患者单元。学生们在现场制作了其原型机所需的几乎所有硬件。
在考虑通往临床试验的道路时，这支年轻的 YTU 团队想出了一种方法，以最大限度地减少对其 LVAD 和其他心脏设备的动物测试。他们在 MATLAB 中建立了一个混合气动-液压模拟回路，使其能够在现实的心血管条件下进行严格的测试。学生们利用 GPU Coder™ 和强大的 NVIDIA® 工作站优化并加速了计算。
“学生们是整个项目的动力源泉，” Kadıpaşaoğlu 说。他们的研究发表在《国际稳健与非线性控制期刊》。
实践经验
自 20 世纪 60 年代早期人工心脏取得进展以来，LVAD 技术已发生了重大演变。到 1994 年，一种大型的体外气动驱动装置在美国获得了 FDA 批准。随后的几代产品转向了连续流旋转泵系统，并且变得更小、可植入且更耐用。但局限性依然存在。
Kadıpaşaoğlu 在休斯顿的德克萨斯心脏研究所工作了近 20 年，致力于研究心力衰竭的新外科干预措施。他对心脏泵技术及其面临的普及障碍有着第一手的了解。
“在我们想到使用 MATLAB 之前，我曾经整夜使用其他软件工作，却总是遇到报错。当我意识到可以直接用 MATLAB 来构建它时，那真是一种最棒的体验。”
“我们来自土耳其，很难为这些设备提供资金，” Kadıpaşaoğlu 指出。“而且土耳其外科医生没有经历过与设备工程师一起研发的阶段，所以他们缺乏经验。他们在接受了一两天的培训后就会将泵植入患者体内，有时会导致灾难性的后果。”
他将自己的知识和经验带回祖国，向有进取心的 YTU 学生传授 LVAD 开发知识，培养与医疗部门的学术联系，并为在土耳其制造负担得起的心脏泵奠定基础。Kadıpaşaoğlu 担任生物医学、电气和控制工程职业道路上学生的导师。
“我正试图帮助他们在医院和手术室获得培训机会，这样他们就能获得关于血液、开胸手术和跳动心脏的亲身经验，”他说。
Kadıpaşaoğlu 鼓励自主研究。实验室的墙上排列着艾萨克·牛顿爵士和约瑟夫-路易·拉格朗日等有影响力的科学家的微型肖像，以激发灵感。该小组约有 20 名学生，其中包括两名以最优等成绩毕业的学生：Derya Sahin 和 Ahmed Alhajyounis。学生们提出项目、撰写助学金申请并合著期刊文章。
Yiğit 展示了团队最新的 LVAD 原型，这是一个刚性的、长 7.2 厘米（2.8 英寸）的圆柱形涡轮，由该小组使用生物相容性钛合金制成。
“我们试图自动化一个模拟 LVAD 的系统。在我们想到使用 MATLAB 之前，我曾经整夜使用其他软件工作，却总是遇到报错，” Yiğit 回忆道。“当我意识到可以直接用 MATLAB 来构建它时，那真是一种最棒的体验。”该实验室得到了 MathWorks 客户成功工程师 Marco Rossi 和当地 MathWorks 分销商 Figes 学术团队的关键支持。
在他们的 LVAD 设计中，血液既充当轴承的润滑剂，又充当磁通无刷直流电机的冷却剂。双电机确保设备即使在发生故障时也能继续运行，使患者能够继续活动，直到他们可以去医院就诊。
“内部的轴流设计是新颖的，” Yiğit 说，他展示了两个电机在微型涡轮内的安放位置。Simulink 和 Simscape™ 帮助学生最大限度地提高了电机性能以及与涡轮的兼容性。他们通过迭代电磁仿真确定了最佳的电机部件几何形状。
每个电机的运动部分均由软磁复合材料和安装在其顶部的塑料模板制成，该模板用于固定微型磁铁。他们还将这种磁性复合材料用于带齿的静止核心（定子），并在其周围缠绕细铜线以产生磁场，从而与运动部件发生相互作用。
在项目早期，学生们曾为了等待一个外部团队制造单个电机而耗费了整整一年的时间。“当我们的团队决定自主制造电机时，我们仅用一个月就完成了，” Yiğit 解释道。
逼真的心血管设备测试
该 LVAD 拥有更多创新之处。患者通常需要手动调节心脏泵的速度，运动时调高，睡眠时调低。学生们正在利用 MATLAB 为他们的 LVAD 开发一种无创智能控制器，该控制器可根据患者的心脏泵数据估算血压等关键参数，并自动调节速度。团队使用了 Simulink Control Design™ 和 Simulink Real-Time™ 来微调参数。
一个无线便携式患者单元原型可显示佩戴者的生命体征以及该单元的剩余电量。这使得患者的医生能够实时监测健康状况并做出数据驱动的决策，根据需要远程调节泵速。
在 YTU 机械循环支持系统进入动物和临床试验之前，学生们正在利用他们自己先进的电子心血管模型完善原型。
“我们的混合模拟回路将这种仿真带入了物理世界，” Yiğit 说。“硬件设置基于心血管模型复制了真实的生理条件，使我们能够在高度逼真且安全的环境中测试像 LVAD 这样的生物医学设备。”
“过去，单次仿真需要一分钟才能处理完所有信息。使用 GPU Coder 和 Jetson 后，现在只需 10 秒。”
粒子图像测速 (PIV) 工作站。（图片所有权：YTU Davutpaşa 校区，生理控制实验室）
实验室使用 Simulink 和 MATLAB 构建了该工程系统的复杂心血管模型，其中多个系统相互串联运行。Kadıpaşaoğlu 指出，调整一个系统中的单个参数会同时影响其他参数。
“Simulink 使构建心血管系统模拟器变得容易，但最困难的部分是针对特定患者的预期结果进行调整，”他说。
Yiğit 展示了实验室中最新的物理混合模拟回路设置，他们最新的 LVAD 原型清晰可见地放置在一个连接液压装置的光滑充水腔体内。他解释说，为这些物理组件内部的泵流量和压力创建控制器极其困难，因为气动系统是非线性的。
“压力会在内部积聚，所以如果输入错误的指令，水可能会喷得到处都是，” Yiğit 警告道。
为了找到控制系数，他们在 MATLAB 中创建了混合模拟回路的数字孪生。该小组利用 Q 学习（一种基于强化的方法）和 Statistics and Machine Learning Toolbox™ 来识别其心血管系统的控制系数。PCL 成员开发了一种自动调整控制器的机器学习算法。现在，如果有人输入了错误的指令，就不会发生液体爆炸了。
该小组还解决了其他挑战。心血管建模数据就像一碗意大利面一样错综复杂。称为粒子图像测速 (PIV) 的流动成像技术使研究人员能够可视化血流模式和速度。团队在 MATLAB 中致力于图像处理和重建工作，但发现模拟流体动力学、血流和心血管系统场景对计算要求很高。
在 MATLAB 中使用 Image Processing Toolbox™ 处理 PIV 图像的代码生成工作流。（图片所有权：YTU Davutpaşa 校区，生理控制实验室）
“当我在 MATLAB 论坛上查找有关并行计算的信息时，我看到 GPU Coder 可以加速这一过程，” Yiğit 说道，并补充说文档很容易理解。
他们最初使用 NVIDIA Quadro® P1000 GPU 工作站，后来升级到了 NVIDIA Jetson™ TX2。使用 GPU Coder 生成针对 GPU 执行进行优化的 CUDA® 代码，使他们能够在 TX2 上更高效地运行其心血管模型。
“过去，单次仿真需要一分钟才能处理完所有信息。使用 GPU Coder 和 Jetson 后，现在只需 10 秒，” Yiğit 说道。
通过这种设置，学生们可以在不同条件下轻松测试他们的心血管模型，同时对物理参数进行频繁调整。此外，他们利用 MATLAB Coder™ 将 MATLAB 算法转换为 C 和 C++ 代码，以便部署在 dSPACE® 实时处理系统上，从而使他们能够操作混合模拟回路。他们通过在只有一个电机运行的情况下模拟患者的生理状况，在混合模拟回路中成功验证了心脏泵原型的双电机系统。
PCL 成员正在开展一项新工作，利用机器学习来确定 LVAD 原型的最佳血流量。整个团队正致力于将心脏泵的尺寸缩小 20%，同时提高其效率。他们还试图使混合模拟回路更加紧凑，并将其推向市场。
该小组计划最终用 Jetson TX2 板取代 dSPACE 实时处理系统，以大幅提高实时仿真的性能。该小组在仿真阶段对 GPU Coder 的使用将有助于简化这一迁移过程。
“我们不断问自己，一项技术是我们必须购买的，还是我们可以自己创造的，” Yiğit 说。“如果我们能自己创造它，我们就围绕它开发一个项目。”
Kadıpaşaoğlu 认为，自他在耶尔德兹理工大学建立实验室以来，他已经超额完成了目标。“我们开始在版图上崭露头角，”他说。“人们来找我们进行采访。该实验室已成为其他大学派遣本科生来进行培训的地方。”
