Dr. David Keeling, School of Mechanical Engineering, University of Leeds
Entwickeln einer realistischen, zuverlässigen und rekonfigurierbaren Testumgebung zur Weiterentwicklung und Verbesserung eines neuen Herzunterstützungsgeräts ohne Erfordernis für Tierversuche.
Erstellen einer eigenständigen Hardware-in-the-Loop-(HIL)-Testumgebung mit Hilfe von NI CompactRIO, die ein physisch-mechanisches Herz mit einem Kreislauf-Blutflussmodell kombiniert, um letztlich eine Lösung zu erstellen, die In-Vivo-Modelle physikalisch und hämodynamisch repliziert.
Dr. David Keeling – School of Mechanical Engineering, University of Leeds
Mr Ali Alazmani – School of Mechanical Engineering, University of Leeds
Prof. M. Levesley – School of Mechanical Engineering, University of Leeds
Dr. P. Walker – School of Mechanical Engineering, University of Leeds
Dr. K. Watterson – Leeds General Infirmary
Dr. O. Jaber – Leeds General Infirmary
Herzerkrankungen machen fast die Hälfte aller Todesfälle in Industrieländern aus. Herztransplantationen sind immer noch die effektivste Form der Behandlung dieser Krankheiten, aber die Nachfrage nach Spenderorganen überschreitet das Angebot bei weitem. Um dieses Ungleichgewicht zu beseitigen, haben wir uns mit mechanischen Herzunterstützungsgeräten befasst. Ein solches neues Gerät, das an der University of Leeds entwickelt wird, ist das intelligente Ventricular Assist Device (iVAD, ventrikuläres Herzunterstützungsgerät). Das Gerät fungiert als künstlicher Muskelwickel, der das schwächelnde Herz unterstützt, indem es eine Druckkraft, die mit dem natürlichen Rhythmus synchron geht, auf die äußere Oberfläche der Herzventrikel ausübt. Dieses zyklische „Pressen“ verstärkt die Bemühungen des Herzmuskels, was zu einer verbesserten Leistung für das erkrankte Herz führt.
Wir mussten das iVAD physisch auf den Herzsimulator wirken lassen, um dessen Druckleistung zu messen. Daher war eine realistische In-Vitro-Testumgebung für die Entwicklung unerlässlich. Herkömmliche Herangehensweisen für andere Herzunterstützungsgeräte erfordern umfangreiche mechanische nachgestellte Kreislaufsysteme oder die Verwendung von ausgeschnittenen Herzen, die durch die Blutzufuhr eines anderen Tieres metabolisch unterstützt werden. Da wir keine der beiden Methoden präferierten, entwickelten wir einen eindeutigen HIL-Herz-Simulator, der ein Real-Time-Softwaremodell des Blutflusses mit einem physischen mechanischen 3D-Herz kombiniert. Wir haben die grafische Programmierumgebung NI LabVIEW und CompactRIO verwendet, um die Testumgebung weiter zu verbessern, so dass der Herzsimulator als eigenständiges System fungieren und zuverlässig über längere Zeiträume hinweg betrieben werden konnte.
Wir wollten die Rekonfigurierbarkeit des Herzsimulators erreichen, damit er verschiedene Patientengruppen, Krankheiten und Tiermodelle physikalisch und hämodynamisch replizieren kann. Diese Anpassbarkeit könnte den Bedarf an Tierversuchen verringern, da der Herzsimulator für längere Versuche mit iVAD-Prototypen verwendet werden kann und darüber hinaus Informationen über die physiologischen Auswirkungen des iVAD liefern kann.
Bei einem Hilfsgerät wie dem iVAD ist die Interaktion zwischen dem Hilfsgerät und der Herzoberfläche von entscheidender Bedeutung. Diese Interaktion hängt wahrscheinlich von physikalischen Merkmalen ab, die schwierig zu modellieren sind, so etwa mechanisches Spiel und nicht lineare Reibung. Daher war es unbedingt notwendig, dass der Herzsimulator über ein physikalisches Objekt verfügte, auf das wir das iVAD anwenden und dessen reinen Verdichtungsvorgang wir überwachen konnten.
Wir haben das Entwurfsmodell des Herzsimulators auf der HIL-Simulation basiert, einer in der Branche häufig verwendeten Testmethode. HIL simuliert Komponenten eines Systems mit Software und verknüpft diese mit bestimmten physikalischen Hardwarekomponenten desselben Systems, die getestet werden müssen. Um die Anforderungen an den Herzsimulator zu erfüllen, verwenden wir die HIL-Simulation für ein mechanisches Herz, das als Hardware innerhalb einer simulierten Blutflussmodellschleife fungiert. Die kontinuierliche Rückkopplungsschleife zwischen den beiden wird verwendet, um zu ermitteln, wie sich die durch das Gerät erbrachte physische Unterstützung auf das Herz und den Blutfluss auswirkt, wenn es in den Körper implantiert wird.
Die Form des mechanischen Herzens wird durch zwei modifizierbare Halbkreismuster aus geknickten Federstahlstreifen definiert, die an beiden Enden mit einstellbaren Randbedingungen angebracht sind. Wir haben ein benutzerdefiniertes NI Vision-Programm entwickelt, mit dem die notwendigen Randbedingungen definiert werden können, um das Profil jedes Stahlstreifens an ein Referenzherzmodell anzupassen. Wir verwenden zwei lineare Aktoren, um die Stahlstreifen zyklisch zu binden und die dynamische Bewegung der rechten und linken Herzkammer realistisch darzustellen. Wir steuern die Bewegung des Aktors innerhalb des Blutflussmodells, um das simulierte Herz nachzuahmen, so dass jede Volumenänderung des simulierten Herzens sofort im physischen Herz widergespiegelt wird. Zusätzlich zur Anpassung der Herzform kann je nach Anordnung die lokale Steifigkeit um den Umfang des mechanischen Herzens variieren, indem die mechanischen Eigenschaften der Streifen, z. B. die Dicke, individuell geändert werden. Wir verwenden eine dünne elastische Haut, um die Streifen zu umgeben und das iVAD anzubringen.
Zwei lineare Aktoren (LinMOT PS01-23x1 60H) werden verwendet, um die Stahlstreifen zyklisch zu biegen und eine realistische dynamische Bewegung der rechten und linken Herzkammer zu erzeugen. Die Bewegung der beiden Aktoren wird mit Hilfe der PID-Steuerung (Proportional Integral Derivative) bei 40 Hz durch Algorithmen gesteuert, die auf dem FPGA innerhalb der CompactRIO-Backplane ausgeführt werden. Die Positionsanforderung für das PID wird aus dem sich ändernden Volumen des Herzens innerhalb des Blutflussmodells abgeleitet, wodurch sichergestellt wird, dass die Bewegung des physischen Herzens das simulierte Herz nachahmt.
Wie bereits erwähnt, verwenden wir eine Rückkopplungsschleife, um die iVAD-Unterstützung für das Herz-Kreislauf-System zu bewerten. Vier kompatible Drucksensoren befinden sich in gleichmäßigen Abständen um das mechanische Herz herum, um Daten zur iVAD-Unterstützung (Komprimierungsdaten) bereitzustellen. Signale, die von den vier Sensoren stammen, werden bei 50 kHz erfasst und auf dem FPGA gemittelt, um das Rauschen zu reduzieren. Mithilfe eines DMA (Direct Memory Access, First-In, First-Out) werden diese Mittelwerte dann vom FPGA an das auf dem CompactRIO-Controller laufende Echtzeitmodell weitergeleitet und für jedes Ventrikel in einen unterstützenden Druck umgewandelt. Die anschließende Auswirkung auf den Blutfluss wird berechnet. Daraus wird die Reaktionsbewegung des mechanischen Herzens auf die Unterstützung durch das Gerät bestimmt, so wie sie das Herz zeigen würde, wenn es derselben physischen Interaktion ausgesetzt wäre. Wenn das CompactRIO mit einem Windows-Computer verbunden ist, werden die Druckdaten über TCP an eine LabVIEW-Benutzeroberfläche gesendet, wo sie als STL-Grafik entlang der Oberfläche eines 3D-Herzens zugeordnet werden. Dadurch erhalten wir wichtige visuelle Informationen zur Leistung des Geräts rund um den Umfang des mechanischen Herzens.
Das Blutflussmodell funktioniert als ein geschlossenes Klumpen-Parametermodell basierend auf einer elektrischen Netzwerkanalogie, wobei der Druck eines Kammers durch den Widerstand gegenüber dem Blutfluss, die Kapazität (Gefäßnachgiebigkeit) und die Induktivität (Flussträgheit) definiert wird. Das erstellte numerische Modell besteht aus sechs blutspeichernden Abteilen (Abbildung 2), wobei jede Region separat modelliert ist. Dies ermöglicht die lokale Steuerung des Herz-Kreislauf-Systems und somit durch Anpassung der drei Modellterme die Implementierung bestimmter Krankheiten und Zustände. Um eines unserer Hauptziele zu erreichen, haben wir in LabVIEW VI unter einem Windows-Host einen separaten Zustand erstellt, mit dem das Blutflussmodell mithilfe eines speziell erstellten Parameterschätzungsalgorithmus mit einer nicht linearen Levenberg-Marquardt-Funktion der kleinsten Quadrate automatisch realen physiologischen Drucksignalverläufen angepasst werden kann. Nach der Ausführung können die Parameter für die beste Anpassung dann sofort in das Echtzeitmodell geladen werden, und der Herzsimulator ist in der Lage, die Hämodynamik jeder Patientengruppe, Herz-Kreislauf-Erkrankung oder jedes In-Vivo-Modells genau zu widerspiegeln.
Wir verwenden CompactRIO, um das mechanische Herz zu steuern, die Simulation durchzuführen und Daten über TCP an den Windows-Host zur Anzeige und Speicherung zu senden. Der Real-Time-Controller führt zwei parallele Schleifen aus: eine Regelschleife mit hoher Priorität für das Blutflussmodell und eine Kommunikationsschleife mit niedriger Priorität, die TCP-Daten in die Warteschlange mit dem Windows-Host sendet und vom Windows-Host empfängt. Die Schleife für das Blutflussmodell mit hoher Priorität läuft mit 500 Hz und wandelt die beiden Vektorvolumina in eine kalibrierte Positionsspannung um, die an den FPGA-I/O (Feldprogrammierbares Gate-Array) gesendet wird, und der jeder der linearen Aktoren folgt. Das FPGA ist so kompiliert, dass es alle I/O des CompactRIO verarbeiten kann und eine PI-Steuerung (Proportional-Integral-Steuerung) eines Heizelements ermöglicht, mit dem das Herzsimulatorgehäuse auf einer konstanten Temperatur von 37 °C gehalten wird.
CompactRIO bietet eine robuste und zuverlässige eigenständige Plattform zum Erstellen des Herzsimulators, wodurch unser Team längere Tests eines neuen Herzassistenzgeräts durchführen konnte, was auf einem herkömmlichen Computer nicht möglich wäre. Die Kompaktheit des Systems und die Vielzahl von Plug-in-Modulen haben uns bei der erfolgreichen Erstellung einer Lösung unterstützt.
Dr. David Keeling
School of Mechanical Engineering, University of Leeds