心血管疾病是威胁人类健康的头号杀手,其发病率和死亡率在全球范围内呈逐年上升趋势,并趋于年轻化。室性心动过速（室速）和心房颤动（房颤）是临床上常见的心脏疾病,由于室速和房颤的内在发生及维持机制尚未得到充分研究,导致临床治疗策略和手段仍存在诸多不足,包括术中成功率不高,术后复发率高等。鉴于临床及实验研究的局限性,国际上越来越多的研究小组利用计算机仿真建模来研究各种心脏疾病的发生及维持机制,并利用这种方法来优化临床手术方案。基于患者个性化的虚拟心脏模型仿真技术是目前心脏建模仿真领域最前沿的研究之一,其应用范围不仅包括辅助临床医生对各种心脏疾病进行风险预测,还能够协助医生制定个性化的手术方案,展现出巨大应用潜力和发展空间。本论文的研究工作主要是构建基于患者个性化心脏建模仿真技术的框架及初步的临床验证,具体研究内容如下:1、初步搭建了基于患者个性化的室速建模仿真的总体框架。在细胞水平上,建立了室速患者正常细胞及梗死细胞的单细胞动作电位模型;在组织水平上,建立了患者个性化的三维心脏仿真模型,包括构建患者个性化的三维解剖模型、心肌纤维旋向的自动生成、临床类似的室速刺激方案的构建、仿真患者在室速下心脏的电兴奋传导。2、提出了一种改进的高斯混合模型（MGMM）来全自动分割梗死区域。该算法首先使用传统的GMM算法对室速患者的临床低分辨率LGE-MRI图像进行初步分割,然后利用本文提出的算法对分割后的组织进行噪声像素去除、梗死区域的自动提取、伪梗死区域的辨别。该算法在60张LGE-MRI图像中进行了验证,这些图像来自不同的医院及不同的采集设备。分割结果显示,相较于临床常用方法（n SD方法和full width at half maximum方法）,该算法具有全自动、高精度、高重复性的优势。3、使用两种不同的梗死分割算法（本文提出的MGMM算法以及阈值法）对来自不同厂商（GE、Simens）的临床LGE-MRI图像进行梗死组织分割,然后基于分割结果,建立个性化室速模型进行仿真,并比较这两种不同梗死分割算法对室速仿真精度的影响。仿真结果表明,阈值法存在以下缺点:（1）阈值模型的仿真结果对其自身所选择的阈值大小相当敏感;（2）与患者临床结果最为匹配的阈值模型所对应的阈值大小不是恒定的,而是在不同患者之间动态变化。MGMM算法不需要调整任何参数就能对不同厂商的图像进行准确分割,且基于此算法构建的模型的仿真结果与临床测量吻合度高,间接证明MGMM法相对于传统阈值法有更强的通用性及鲁棒性。此外,模型中梗死组织的分布是决定模型预测室速准确性的关键。4、研究了5种不同有限元网格空间分辨率（645μm、495μm、420μm、355μm、320μm）对室速仿真精度的影响。结果表明,当模型的有限元网格空间分辨率为420μm时,仿真模型能够在仿真时间的消耗与仿真结果的准确性上达到最佳的平衡,仿真结果为今后将个性化的心脏仿真模型应用到临床消融手术提供了参考,以满足临床应用的时间要求,即从获得患者图像数据到构建个性化模型、完成仿真并提供给临床医生需要的结果要小于48小时。5、初步构建了包含患者个性纤维化分布的房颤模型,并基于构建的模型仿真了不同导管消融策略终止房颤的能力。仿真结果表明,消融结果的好坏并不取决于消融线的数量,驱动房颤的折返是否被消融才是关键。