传统的心脏电生理研究大多依赖于实验室的动物模型和临床数据，但此类方法往往受到伦理问题、实验条件和数据采集复杂性的限制。随着计算技术的发展，计算机模拟已成为一种新兴且强大的研究工具。通过建立数学模型和计算机程序，研究人员可以构建数字孪生心脏，可以在虚拟环境中模拟再现心脏器官（虚拟生理心脏）的电生理活动，分析其动态特性，并在不同生理和条件下进行实验。病理状况。实验。
虚拟心脏电生理模拟对计算资源的要求极高。即使是几毫秒的模拟也需要数十亿个微分方程的累积解。当使用复杂的虚拟心脏模型进行研究时，重新创建一秒钟的心电活动可能需要数小时或更长时间。这给虚拟生理心脏的临床应用和药物开发带来了重大挑战。
针对这一问题，致远研究院开发了实时心脏电生理模拟系统。该系统不仅可以实时模拟心脏的3D电活动，还可以通过多个参数的调整，深入探讨不同生理和病理因素对心脏功能的影响。
这个实时心脏模拟平台可以在基础医学研究领域发挥作用，帮助临床医生和研究人员更直观地了解心脏的电生理过程，探索心律失常的机制，预测猝死的发生率等；另一方面，可用于构建虚拟药品安全评价平台，对促进药品安全评价的发展具有重要意义；更重要的是，它可以在临床应用中提供手术方案预览和决策支持，例如射频消融方案规划、最佳起搏器植入方案规划等。该技术的进步将为医学研究和临床治疗提供新的范式。
虚拟心脏模拟的发展历史
虚拟生理心脏的构建可以利用生理组学研究方法，整合分子生物学、生物化学、生理学、解剖学和临床医学的最新成果，从基因、蛋白质、细胞、组织到器官进行数学和模型整合。解剖学（多个物理尺度：空间尺度跨越10^9量级，跨时间尺度：时间尺度跨越10^15量级，如图1所示）、生理生化信息，并应用强大的计算和图形显示能力计算机赋予它心脏的动态特性、生化特性以及各种生理病理特性。特点，使其能够在形状、结构和功能方面真实地再现心脏的生理和病理活动过程。
图1：构建虚拟生化和生理人体的时间和空间尺度。时间尺度涵盖从分子事件 (μs)、细胞信号传导 (ms)、细胞功能 (s) 到人类寿命 () 的 10^15 跨度。空间尺度跨越10^9，从分子（nm）、细胞（μm）、器官（cm）到躯干（m）。
虚拟生理心脏的研究可以追溯到20世纪50年代。 1952年，诺贝尔奖获得者建立了世界上第一个细胞计算模型——乌贼神经元细胞模型[1]，开创了利用计算模型研究生物问题的先河。 1960年，Denis Noble[2]在杂志上发表了第一个心肌细胞计算模型——浦肯野心肌细胞模型，开创了虚拟生理心脏模型的先例。在随后几十年的研究中，研究人员不断开发针对不同物种和不同心脏组织的复杂而精密的心肌细胞电生理模型[3]。 1991 年，彼得等人。 [4]基于狗实验数据构建了第一个心脏解剖结构模型，融合多种物理尺度和电生理学的虚拟心脏模型研究进入了新阶段。此后，多尺度、多物理模态的心脏计算模型相继出现，并成功应用于心功能研究和药物安全性评估[5-8]。
在早期的虚拟生理心脏研究中，心脏一生物秒的电生理活动往往需要数天甚至数月的时间来模拟和计算。随着显存技术的发展，这个时间已经缩短到几天。近年来，研究致力于提高虚拟生理心脏的计算速度。例如，并行心脏模拟是通过将三维心脏空间划分为矩形子区域来实现的[9]，这大大提高了计算速度。另一项研究通过 WebGL 将高性能心脏模拟扩展到普通计算机[10]。即使是带有 GPU 的手机也可以模拟三维心室的电动力学。一些研究尝试通过自适应时间步长来提高运行速度[11,12]，结果表明固定时间步长比自适应时间步长方法具有更好的效率[11]。
然而，这些研究只能实现“准实时计算”。距离真正意义上的“实时计算”还有难以逾越的距离，即模拟时间与生物时间的比例达到1:1，更不用说模拟精度的提升了。计算量呈爆炸式增长。高计算复杂度带来的海量计算使得虚拟生理心脏模型难以实现实时计算，阻碍了其大规模应用。
实时计算
为了实现更高分辨率、更高精度、更大规模的心脏模型实时模拟，驰远研究院开发了具有精细细胞电生理和解剖结构的人体心室模型。该模型包含19个细胞生理状态变量和70多个公式，可以实现复杂的心脏电生理和病理模拟，为临床和制药行业应用提供丰富的场景。
为了实现实时计算，致远对模型底层计算进行了深度优化。针对心脏模拟中计算强度大、I/O密集等瓶颈问题，充分结合A100平台的硬件特性，设计了量化、循环扩展等多种优化策略。这些措施有效降低了计算复杂度和 I/O，使更大规模、更复杂的心脏模型速度提高了 180 倍。
最终，致远虚拟心脏模拟系统实现了心脏电生理功能的实时模拟，实现了生物时间与计算时间的比例为1：0.84。这一成果不仅提升了心脏模拟系统的性能，也为更广泛的医学研究和临床应用提供了有力支持，标志着心脏模拟技术的又一重大里程碑。
图 2：实时心脏计算概述
2.1 技术路线
在GPU的架构设计中，对内存的顺序访问（如连续数据访问）比随机访问具有更高的性能。另外，在进行顺序访问时，通常会采用预取技术提前加载数据，以进一步提高访问效率。
同时，在虚拟心脏模型中，大约2/3的物理空间是空腔空间，有效的心肌组织仅占据1/3的物理空间。心脏模拟的主要计算和 I/O 操作侧重于活性心肌组织中每个细胞的离子通道和细胞膜电位的时间细粒度更新，同时考虑到相邻细胞电耦合的影响。
根据GPU内存访问的特点和心脏解剖的特殊性，我们设计了适合稀疏数据的数据结构。利用顺序内存访问来提高 I/O 速度并确保并行线程仅处理有效单元，从而最大限度地提高 GPU 内存利用率。通过这种创新结构，计算性能得到显着优化，使心脏模拟在IO内存访问方面达到最佳结果。
图3：有效心脏模型数据在GPU内存上的排列
在计算层面，采用量化策略有效简化模型中对数、指数等复杂计算，从而显着降低计算复杂度。
另外，为了进一步减少I/O操作次数，采用了循环扩展策略，一次读进行多次计算，大大减少了I/O，显着提高了SM核的计算利用率。
基于A100平台，我们设计了高效的P2P通信方式，利用GPU直连实现节点内的快速数据交换，保证数据传输的低延迟和高带宽。节点之间采用RDMA（远程直接内存访问），进一步提升跨节点数据传输效率，充分发挥硬件平台的并行计算和通信能力。
图4：技术路线图
2.2 仿真结果
我们测试了不同优化策略对用于模拟2生物秒心脏功能的计算时间的影响，结果如下图所示。对于2生物秒心脏功能的模拟，基线模型在未优化的情况下A100单卡需要304.25秒的计算时间。采用分布式、量化、循环扩展策略后，耗时分别为9.75、3.93、1.68秒。采用循环扩展后，计算时间达到2秒以内，达到计算时间/生物比小于1，达到实时/超实时计算的要求。其中，分布式计算对系统仿真速度影响最大，实现了32倍的加速。量化策略和循环展开策略分别使仿真速度提高了2.48倍和2.34倍。通过同时采用分布式、量化和循环扩展策略，系统整体仿真速度提升181倍。
图5：不同优化策略的计算时间
图6：不同优化策略的速度提升
2.2.1 膨胀曲线
图7：不同优化策略的扩展曲线
如图7的扩展曲线所示，随着GPU卡数量的增加，基线模型和优化模型的仿真时间均减少。基线模型增加到48卡后，计算时间不再减少。此时的生物：计算时间比例为1：5。采用量化和循环扩展策略后，可实现32张卡的实时计算，生物：计算时间比达到1：0.84。
2.2.2 GPU主要指标
图8：不同优化策略的计算密度和强度
图 9：不同优化策略的内存和 SM 利用率
从GPU指标（图8、图9）可以看出，量化策略通过增加IO同时减少计算量来提高整体计算性能；循环展开通过显着减少 I/O 同时提高计算密度来提高计算性能。
2.2.3 计算精度
我们计算了加速前后结果的误差，以及模拟膜电位V的时程差异
图10：模拟前后节拍间细胞主离子通道电流和细胞内离子浓度的变化
总结
驰源研究院根据心脏模型的解剖结构、心肌细胞电生理的计算特点以及计算系统的硬件架构，设计了心脏模拟系统的数据结构和优化策略，以提高计算效率。我们采用先进的并行处理方法，充分利用现代GPU设备强大的计算能力，优化数据传输和通信方式，减少延迟，提高数据吞吐量。通过这些策略，不仅提高了仿真系统的计算速度，而且保证了计算精度在可接受的误差范围内，最终成功实现了心脏仿真的实时计算目标，达到了超实时的计算结果。该成果为进一步研究心律失常的离子通道和分子机制等关键医学问题，以及房颤射频消融等手术方案的临床应用，以及新药研发和心脏安全筛查奠定了坚实的基础。 。它还为其他非常大和复杂的物理系统的实时仿真提供了坚实的基础。
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