捕捉主动脉力学的区域变异：用于材料参数识别与生物学关联的双重估计方法

主动脉在几何形态和组成方面表现出显著的区域差异。这种复杂性使数值建模具有挑战性，因为其需要识别材料参数。通常采用Holzapfel-Gasser-Ogden模型。然而，该模型存在非唯一性并且对离群值敏感，从而可能掩盖生物学差异。此外，采用体积-等容分裂的标准可压缩形式无法耦合体积响应与各向异性响应。 为解决这些问题，提出了一种正则化双重估计框架。该框架将全局基线估计器与局部细化相结合，同时保持结构性材料连续性。此外，该框架采用修正各向异性模型，以改进对可压缩性物理机制的表征。 在验证方面，该方法包括对Wistar大鼠进行单轴拉伸试验和蛋白质定量分析。结果表明，近端升主动脉/主动脉弓段在低拉伸水平下最为顺应，而腹主动脉更早发生硬化，并在较低拉伸水平下即表现为纤维主导。值得注意的是，这些趋势在方向上与区域组成相一致。然而，拟合得到的应力分量是基于模型的描述符，而非各个组分的直接测量值。

主动脉在几何形态和组成方面表现出显著的区域差异。这种复杂性使数值建模面临挑战，因为其需要识别材料参数。通常采用Holzapfel-Gasser-Ogden模型。然而，该模型存在解的不唯一性以及对离群值敏感的问题，这可能掩盖生物学变异。此外，采用体积-等容分裂的标准可压缩形式无法耦合体积响应与各向异性响应。

为解决这些问题，提出了一种正则化双重估计框架。该框架将全局基线估计器与局部细化相结合，同时保持结构材料连续性。此外，该框架采用改进的各向异性模型，以改进对可压缩性物理机制的表征。

为进行验证，该方法纳入了来自Wistar大鼠的单轴拉伸试验和蛋白质定量分析。结果表明，近端升主动脉/主动脉弓节段在低拉伸水平下最为顺应，而腹主动脉更早发生硬化，并在较低拉伸水平下即由纤维主导。值得注意的是，这些趋势在方向上与区域组成相一致。然而，拟合得到的应力分量是基于模型的表征，而非各个组分的直接测量值。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.29.728673v1?rss=1

🏷️ 主动脉力学 材料参数识别 双重估计 各向异性模型 区域异质性 生物力学建模