cardiotomskСибирский журнал клинической и экспериментальной медициныSiberian Journal of Clinical and Experimental Medicine2713-29272713-265XTSU publishing10.29001/2073-8552-2025-40-2-191-200cardiotomsk-2744Research ArticleЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В МЕДИЦИНЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИИDIGITAL TECHNOLOGIES IN MEDICINE AND HEALTHCAREАвтоматическая оптимизация протеза клапана сердца – подход на основе генетического алгоритмаAutomatic optimization of heart valve prosthesis – a genetic algorithm-based approachhttps://orcid.org/0000-0001-7477-3979ОвчаренкоЕ. А.OvcharenkoE. A.

Овчаренко Евгений Андреевич, канд. техн. наук, заведующий лабораторией новых биоматериалов, отдел экспериментальной медицины

650002, Кемерово, бульвар имени академика Л.С. Барбараша, стр. 6

Evgeny A. Ovcharenko, Cand. Sci. (Tech.), Head of the Laboratory of New Biomaterials, Department of Experimental Medicine

6, Sosnoviy blvd, Kemerovo, 650002

ovchea@kemcardio.ruhttps://orcid.org/0000-0003-2404-2873ОнищенкоП. С.OnishchenkoP. S.

Онищенко Павел Сергеевич, младший научный сотрудник, лаборатория новых биоматериалов, отдел экспериментальной медицины

650002, Кемерово, бульвар имени академика Л.С. Барбараша, стр. 6

Pavel S. Onishchenko, Junior Research Scientist, Laboratory of New Biomaterials, Department of Experimental Medicine

6, Sosnoviy blvd, Kemerovo, 650002

onisps@kemcardio.ruhttps://orcid.org/0000-0001-6099-0315КостюнинA. Е.KostyuninA. E.

Костюнин Александр Евгеньевич, канд. биол. наук, старший научный сотрудник, лаборатория новых биоматериалов, отдел экспериментальной медицины

650002, Кемерово, бульвар имени академика Л.С. Барбараша, стр. 6

Alexander E. Kostyunin, PhD, Senior Research Scientist, Laboratory of New Biomaterials, Department of Experimental Medicine

6, Sosnoviy blvd, Kemerovo, 650002

kostae@kemcardio.ruhttps://orcid.org/0000-0003-4890-0393ГлушковаТ. В.GlushkovaT. V.

Глушкова Татьяна Владимировна, канд. биол. наук, старший научный сотрудник, лаборатория новых биоматериалов, отдел экспериментальной медицины

650002, Кемерово, бульвар имени академика Л.С. Барбараша, стр. 6

Tatyana V. Glushkova,  PhD,  Senior  Research  Scientist,  Laboratory of New Biomaterials, Department of Experimental Medicine

6, Sosnoviy blvd, Kemerovo, 650002

glushtv@kemcardio.ruhttps://orcid.org/0000-0002-0033-9376АкентьеваТ. Н.AkentуevaT. N.

Акентьева Татьяна Николаевна, младший научный сотрудник, лаборатория новых биоматериалов, отдел экспериментальной медицины

650002, Кемерово, бульвар имени академика Л.С. Барбараша, стр. 6

Tatyana N. Akentуeva, Junior Research Scientist, Laboratory of New Biomaterials, Department of Experimental Medicine

6, Sosnoviy blvd, Kemerovo, 650002

akentn@kemcardio.ruhttps://orcid.org/0009-0004-1138-9653БорисоваН. Н.BorisovaN. N.

Борисова Наталья Николаевна, младший научный сотрудник, лаборатория новых биоматериалов, отдел экспериментальной медицины

650002, Кемерово, бульвар имени академика Л.С. Барбараша, стр. 6

Natalia N. Borisova, Junior Research Scientist, Laboratory of New Biomaterials, Department of Experimental Medicine

6, Sosnoviy blvd, Kemerovo, 650002

borinn@kemcardio.ruhttps://orcid.org/0009-0008-7392-2344ФокееваМ. П.FokeevaM. P.

Фокеева Марина Павловна, младший научный сотрудник, лаборатория новых биоматериалов, отдел экспериментальной медицины

650002, Кемерово, бульвар имени академика Л.С. Барбараша, стр. 6

Marina P. Fokeeva, Junior Research Scientist, Laboratory of New Biomaterials, Department of Experimental Medicine

6, Sosnoviy blvd, Kemerovo, 650002

fokemp@kemcardio.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3211-1250КлышниковК. Ю.KlyshnikovK. Yu.

Клышников Кирилл Юрьевич, канд. мед. наук, старший научный сотрудник, лаборатория новых биоматериалов, отдел экспериментальной медицины

650002, Кемерово, бульвар имени академика Л.С. Барбараша, стр. 6

Kirill Yu. Klyshnikov,  PhD,  Senior  Research  Scientist,  Laboratory of New Biomaterials, Department of Experimental Medicine

6, Sosnoviy blvd, Kemerovo, 650002

klyshku@kemcardio.ruНаучно-исследовательский институт комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеванийРоссияResearch Institute for Complex Issues of Cardiovascular DiseasesRussian Federation202513072025402191200Copyright © Овчаренко Е.А., Онищенко П.С., Костюнин A.Е., Глушкова Т.В., Акентьева Т.Н., Борисова Н.Н., Фокеева М.П., Клышников К.Ю., 20252025Овчаренко Е.А., Онищенко П.С., Костюнин A.Е., Глушкова Т.В., Акентьева Т.Н., Борисова Н.Н., Фокеева М.П., Клышников К.Ю.Ovcharenko E.A., Onishchenko P.S., Kostyunin A.E., Glushkova T.V., Akentуeva T.N., Borisova N.N., Fokeeva M.P., Klyshnikov K.Y.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.sibjcem.ru/jour/article/view/2744Введение

Введение. Разработка новых и совершенствование существующих моделей биопротезов клапанов сердца представляет собой важную задачу современного инжиниринга медицинских изделий. Улучшение геометрии ключевого компонента протеза – створчатого аппарата – способно значительно улучшить его долговечность и, следовательно, клиническую результативность вмешательств на клапанах сердца.

Цель исследования

Цель исследования: разработка метода автоматической оптимизации створчатого аппарата протеза клапана сердца с использованием генетического алгоритма NSGA-II. Основной задачей является снижение механических напряжений, повышение гидродинамической эффективности и биомеханической устойчивости протезов, что должно способствовать увеличению их срока службы и снижению вероятности осложнений.

Материал и методы

Материал и методы. В работе использована интеграция параметрического моделирования, численного анализа и направленной оптимизации. Генерация геометрии створок осуществлялась с использованием языка Python и средств автоматизированного проектирования (САПР). Биомеханический анализ проводился методом конечных элементов (МКЭ) в среде Abaqus/CAE. Оптимизация осуществлялась с применением алгоритма NSGA-II, позволяющего автоматически подбирать сбалансированные решения по нескольким критериям: площади открытия и закрытия створок, уровню механических напряжений и степени их деформации. Всего было сформировано 250 поколений геометрий. Оптимизированная конструкция была прототипирована методом 3D-печати с использованием полимерных материалов.

Результаты

Результаты. Оптимизация позволила существенно снизить напряжение в створчатом аппарате и улучшить его функциональные характеристики. В ходе работы алгоритма было установлено, что максимальные улучшения параметров наблюдаются к 42-му и 58-му поколениям, после чего эволюции показателей не отмечалось. Итоговая модель демонстрирует умеренную площадь открытия (66% от максимальной, 2,7 см²), минимальную площадь закрытия (1%), максимальное напряжение 0,89 МПа и отсутствие значительных искажений. Однако процесс 3D-прототипирования выявил технологические сложности, связанные с наличием дефектов из-за использования поддержек при печати.

Заключение

Заключение. Разработанный алгоритм автоматической оптимизации створчатого аппарата клапана сердца продемонстрировал эффективность в повышении механической устойчивости и гидродинамической эффективности конструкции. Методика позволяет значительно сократить время проектирования и уменьшить субъективность инженерных решений. Тем не менее, выявленные технологические сложности прототипирования требуют дальнейшей доработки, включая альтернативные методы производства. Будущие исследования будут направлены на улучшение биосовместимости материалов и экспериментальную валидацию оптимизированных моделей.

Introduction

Introduction. The development of new and improvement of existing models of bioprosthetic heart valves is an important task of current engineering of medical devices. Developing the geometry of the key component of the prosthesis the valve apparatus can significantly improve its durability and, therefore, the clinical effectiveness of interventions on heart valves.

Aim

Aim: To develop a method for the automatic optimization of the leaflet apparatus of a heart valve prosthesis using the NSGA-II genetic algorithm. The primary goal is to reduce mechanical stress, enhance hydrodynamic efficiency, and improve biomechanical durability, ultimately increasing the lifespan of prosthetic valves and reducing the risk of complications.

Material and Methods

Material and Methods. The study integrates parametric modeling, numerical analysis, and directed optimization. Leaflet geometry generation was performed using Python and computer-aided design (CAD) tools. Biomechanical analysis was conducted using the finite element method (FEM) in Abaqus/CAE. Optimization was implemented via the NSGA-II algorithm, which automatically selects balanced solutions based on multiple criteria: leaflet opening and closing area, mechanical stress levels, and deformation degree. A total of 250 generations of geometries were formed. The optimized design was prototyped using 3D printing with polymeric materials.

Results

Results. The optimization process significantly reduced stress in the leaflet apparatus and improved its functional characteristics. The algorithm's performance showed that optimal parameter improvements occurred by the 42nd and 58th generations, after which the evolution of results stabilized. The final model demonstrated a moderate opening area (66% of the maximum, 2.7 cm²), minimal closing area (1%), maximum stress of 0.89 MPa, and no significant deformations. However, the 3D prototyping process revealed technical challenges, including defects caused by support structures during printing.

Conclusion

Conclusion. The developed automatic optimization algorithm for the leaflet apparatus of heart valve prostheses has proven effective in enhancing mechanical stability and hydrodynamic efficiency. This approach significantly reduces design time and minimizes subjective engineering decisions. However, the identified prototyping challenges necessitate further refinement, including alternative manufacturing methods. Future research will focus on improving material biocompatibility and experimental validation of the optimized models.

 

 

автоматическая оптимизацияпротез клапана сердцагенетический алгоритмметод конечных элементовчисленное моделирование3D-прототипированиемеханические напряжениягидродинамическая эффективностьбиомеханическая устойчивостьпараметрическое моделированиеautomatic optimizationheart valve prosthesisgenetic algorithmfinite element methodnumerical modeling3D prototypingmechanical stresshydrodynamic efficiencybiomechanical stabilityparametric modelingДанная работа выполнена в рамках фундаментальной темы № 0419-2022-0001 «Молекулярные, клеточные и биомеханические механизмы патогенеза сердечно-сосудистых заболеваний в разработке новых методов лечения заболеваний сердечно-сосудистой системы на основе персонифицированной фармакотерапии, внедрения малоинвазивных медицинских изделий, биоматериалов и тканеинженерных имплантатов».This work was carried out within the framework of the fundamental topic No. 0419-2022-0001 “Molecular, cellular and biomechanical mechanisms of the pathogenesis of cardiovascular diseases in the development of new methods of treatment of cardiovascular diseases based on personalized pharmacotherapy, the implementation of minimally invasive medical devices, biomaterials and tissue-engineered grafts”.ReferencesБокерия Л.А., Милиевская Е.Б., Прянишников В.В., Юрлов И.А. Сердечно-сосудистая хирургия – 2023. Болезни и врожденные аномалии системы кровообращения. М.: ФГБУ «НМИЦ ССХ им. А.Н. Бакулева» Минздрава России; 2024:368. https://doi.org/10.17802/23061278-2015-4-6-16Bokeria L.A., Milievskaya E.B., Pryanishnikov V.V., Yurlov I.A. Cardiovascular surgery – 2023. Diseases and congenital abnormalities of the circulatory system. Moscow: A.N. Bakulev National medical research center for cardiovascular surgery of the Russian Ministry of Health; 2024:368. (In Russ.).Kudryavtseva Yu.A. Biological prosthetic heart valves. From idea to clinical application. Kompleksnye problemy serdechno-sosudistykh zabolevanii. 2015;(4):6–16. (In Russ.). https://doi.org/10.17802/23061278-2015-4-6-16Kudryavtseva Yu.A. Biological prosthetic heart valves. From idea to clinical application. Kompleksnye problemy serdechno-sosudistykh zabolevanii. 2015;(4):6–16. (In Russ.). https://doi.org/10.17802/23061278-2015-4-6-16Халивопуло И.К., Евтушенко А.В., Шабалдин А.В., Трошкинев Н.М., Стасев А.Н., Кокорин С.Г. и др. Сравнительный анализ результатов хирургического лечения дисфункции биологических протезов митрального клапана классическим методом и методом «протез-в-протез» с использованием propensity score matching. Комплексные проблемы сердечно-сосудистых заболеваний. 2023;12(2):57–69. https://doi.org/10.17802/2306-12782023-12-2-57-69Khalivopoulo I.K., Evtushenko A.V., Shabaldin A.V., Troshkinev N.M., Stasev A.N., Kokorin S.G. et al. Comparative analysis of the results of surgical treatment of dysfunction of biological mitral valve prostheses by the classical method and the “prosthesis-to-prosthesis” method using propensity score matching. Kompleksnye problemy serdechnososudistykh zabolevanii. 2023;12(2):57–69. (In Russ.). https://doi.org/10.17802/2306-12782023-12-2-57-69Барбараш Л.С., Борисов В.В., Рутковская Н.В., Бураго А.Ю., Одаренко Ю.Н., Стасев А.Н. и др. Клинико-морфологическое исследование причин дисфункций эпоксиобработанных ксеноаортальных биопротезов в митральной позиции. Кардиология и сердечно-сосудистая хирургия. 2014;7(4):84–86. URL: https://www.mediasphera.ru/issues/kardiologiya-i-serdechno-sosudistaya-khirurgi ya/2014/4/031996-63852014413 (22.05.2025).Barbarash L.S., Borisov V.V., Rutkovskaya N.V., Burago A.Y., Odarenko Yu.N., Stasev A.N. et al. Clinical and morphological study of the causes of dysfunctions of epoxy-treated xenoaortic bioprostheses in the mitral position. Cardiology and cardiovascular surgery. 2014;7(4):84–86. (In Russ.). URL: https://www.mediasphera.ru/issues/kardiologiya-i-serdechno-sosudistaya-khirurgiya/2014/4/031996-63852014413 (22.05.2025).Zhuravleva I.Y., Nushtaev D.V., Timchenko T.V., Trebushat D.V., Mayorov A.P., Zheleznev S.I. et al. The concept of a device for the redo transcatheter mitral valve implantation. Sovrem. Tehnol. v Med. 2017;9(3):7. https://doi.org/10.17691/stm2017.9.3.01Zhuravleva I.Y., Nushtaev D.V., Timchenko T.V., Trebushat D.V., Mayorov A.P., Zheleznev S.I. et al. The concept of a device for the redo transcatheter mitral valve implantation. Sovrem. Tehnol. v Med. 2017;9(3):7. https://doi.org/10.17691/stm2017.9.3.01Fazzari F., Baggiano A., Fusini L., Ghulam Ali S., Gripari P., Junod D. et al. Early biological valve failure: structural valve degeneration, thrombosis, or endocarditis? J. Clin. Med. 2023;12(17):5740. https://doi.org/10.3390/jcm12175740Fazzari F., Baggiano A., Fusini L., Ghulam Ali S., Gripari P., Junod D. et al. Early biological valve failure: structural valve degeneration, thrombosis, or endocarditis? J. Clin. Med. 2023;12(17):5740. https://doi.org/10.3390/jcm12175740Фадеев А.А. Конструктивные формы и функциональные свойства протезов клапанов сердца. Анналы хирургии. 2013;(3):9–18. URL: https://rusannsurg.com/catalog/detail.php?SECTION_ID=677&ID=18093 (22.05.2025).Fadeev A.A. Structural forms and functional properties of heart valve prostheses. Annals of surgery. 2013;(3):9–18. (In Russ.). URL: https://rusannsurg.com/catalog/detail.php?SECTION_ID=677&ID=18093 (22.05.2025).Xu F., Morganti S., Zakerzadeh R., Kamensky D., Auricchio F., Reali A. et al. A framework for designing patient-specific bioprosthetic heart valves using immersogeometric fluid-structure interaction analysis. Int. J. Numer. Method. Biomed. Eng. 2018;34(4):e2938. https://doi.org/10.1002/cnm.2938Xu F., Morganti S., Zakerzadeh R., Kamensky D., Auricchio F., Reali A. et al. A framework for designing patient-specific bioprosthetic heart valves using immersogeometric fluid-structure interaction analysis. Int. J. Numer. Method. Biomed. Eng. 2018;34(4):e2938. https://doi.org/10.1002/cnm.2938Li K., Sun W. Simulated transcatheter aortic valve deformation: A parametric study on the impact of leaflet geometry on valve peak stress. Int. J. Numer. Method. Biomed. Eng. 2017;33(3):e02814. https://doi.org/10.1002/cnm.2814Li K., Sun W. Simulated transcatheter aortic valve deformation: A parametric study on the impact of leaflet geometry on valve peak stress. Int. J. Numer. Method. Biomed. Eng. 2017;33(3):e02814. https://doi.org/10.1002/cnm.2814Travaglino S., Murdock K., Tran A., Martin C., Liang L., Wang Y. et al. computational optimization study of transcatheter aortic valve leaflet design using porcine and bovine leaflets. J. Biomech. Eng. 2020;142(1):011007. https://doi.org/10.1115/1.4044244Travaglino S., Murdock K., Tran A., Martin C., Liang L., Wang Y. et al. computational optimization study of transcatheter aortic valve leaflet design using porcine and bovine leaflets. J. Biomech. Eng. 2020;142(1):011007. https://doi.org/10.1115/1.4044244Deb K., Pratap A., Agarwal S., Meyarivan T. A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Trans. Evol. Comput. 2002;6(2):182– 197. https://doi.org/10.1109/4235.996017Deb K., Pratap A., Agarwal S., Meyarivan T. A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Trans. Evol. Comput. 2002;6(2):182– 197. https://doi.org/10.1109/4235.996017Hall J.E. Guyton and hall: Textbook of medical physiology. 12th ed., Gruliow R., ed. Philadelphia: Elsevier Saunders (2011). [Electronic resource] URL: https://archive.org/stream/guytonandhalltextbookofmedicalphysiology12thed_202004/Guyton-and-Hall-Textbook-of-Medical-Physiology-12th-Ed_djvu.txt (22.05.2025).Hall J.E. Guyton and hall: Textbook of medical physiology. 12th ed., Gruliow R., ed. Philadelphia: Elsevier Saunders (2011). [Electronic resource] URL: https://archive.org/stream/guytonandhalltextbookofmedicalphysiology12thed_202004/Guyton-and-Hall-Textbook-of-MedicalPhysiology-12th-Ed_djvu.txt (22.05.2025).Смирнов А.А., Овсепьян А.Л., Квиндт П.А., Палеев Ф.Н., Борисова Е.В., Яковлев Е.В. Конечно-элементный анализ при моделировании структур сердца и аорты. Альманах клинической медицины. 2021;49(6):375–384.Smirnov A.A., Ovsepyan A.L., Kvindt P.A., Paleev F.N., Borisova E.V., Yakovlev E.V. Finite element analysis in modeling the structures of the heart and aorta. Almanac of Clinical Medicine. 2021;49(6):375–384. (In Russ.). https://doi.org/10.18786/2072-0505-2021-49-043Rego M.F., Pinto J.C.E.M., Cota L.P., Souza M.J.F. A mathematical formulation and an NSGA-II algorithm for minimizing the makespan and energy cost under time-of-use electricity price in an unrelated parallel machine scheduling. Peer. J. Comput. Sci. 2022;8:e844. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.844Rego M.F., Pinto J.C.E.M., Cota L.P., Souza M.J.F. A mathematical formulation and an NSGA-II algorithm for minimizing the makespan and energy cost under time-of-use electricity price in an unrelated parallel machine scheduling. Peer. J. Comput. Sci. 2022;8:e844. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.844Zhang J., Yao Y., Sun W., Tang L., Li X., Lin H. Application of the Nondominated Sorting Genetic Algorithm II in Multi-objective Optimization of Orally Disintegrating Tablet Formulation. AAPS Pharm. Sci. Tech. 2022;23(6):224. https://doi.org/10.1208/s12249-022-02379-6Zhang J., Yao Y., Sun W., Tang L., Li X., Lin H. Application of the Nondominated Sorting Genetic Algorithm II in Multi-objective Optimization of Orally Disintegrating Tablet Formulation. AAPS Pharm. Sci. Tech. 2022;23(6):224. https://doi.org/10.1208/s12249-022-02379-6Cattelani L., Fortino V. Improved NSGA-II algorithms for multi-objective biomarker discovery. Bioinformatics. 2022;38(Supplement_2):ii20–ii26. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac463Cattelani L., Fortino V. Improved NSGA-II algorithms for multi-objective biomarker discovery. Bioinformatics. 2022;38(Supplement_2):ii20–ii26. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac463Joshi M., Ghadai R.K., Madhu S., Kalita K., Gao X.-Z. Comparison of NSGA-II, MOALO and MODA for Multi-Objective Optimization of Micro-Machining Processes. Materials (Basel). 2021;14(17):5109. https://doi.org/10.3390/ma14175109Joshi M., Ghadai R.K., Madhu S., Kalita K., Gao X.-Z. Comparison of NSGA-II, MOALO and MODA for Multi-Objective Optimization of MicroMachining Processes. Materials (Basel). 2021;14(17):5109. https://doi.org/10.3390/ma14175109Masheane L.R., du Preez W., Combrinck J. Evaluation of the impact of stress distribution on polyurethane trileaflet heart valve leaflets in the open configuration by employing numerical simulation. Math. Comput. Appl. 2024;29(4):64. https://doi.org/10.3390/mca29040064Masheane L.R., du Preez W., Combrinck J. Evaluation of the impact of stress distribution on polyurethane trileaflet heart valve leaflets in the open configuration by employing numerical simulation. Math. Comput. Appl. 2024;29(4):64. https://doi.org/10.3390/mca29040064Майоров А.П., Тарасов В.М., Гончаренко A.M., Глушкова Т.В., Бураго А.Ю. Лазерный раскрой элементов кардиоваскулярных протезов. Альманах клинической медицины. 2008;17(2):115.Mayorov A.P., Tarasov V.M., Goncharenko A.M., Glushkova T.V., Burago A.Yu. Laser cutting of cardiovascular prosthesis elements. Almanac of Clinical Medicine. 2008;17(2):115. (In Russ.).Онищенко П.С., Глушкова Т.В., Костюнин А.Е., Резвова М.А., Акентьева Т.Н., Барбараш Л.С. Компьютерные модели биоматериалов, применяемых для изготовления створчатого аппарата протезов клапанов сердца. Материаловедение. 2023;(7):30–39. https://doi.org/10.31044/1684-579X-2023-0-7-30-39Onishchenko P.S., Glushkova T.V., Kostyunin A.E., Rezvova M.A., Akentyeva T.N., Barbarash L.S. Computer models of biomaterials used for the manufacture of the valve apparatus of heart valve prostheses. Materials Science. 2023;(7):30–39. (In Russ.). https://doi.org/10.31044

The authors declare that there are no conflicts of interest present.