心血管疾病(CVD)是当前全球致病死亡率最高的一种疾病,并且每年因为CVD死亡的人数占到所有因为疾病死亡人数的30%以上,尤其在老年患者当中更为突出。在所有因CVD疾病死亡的病例当中,占比最高的当属动脉粥样硬化疾病(Atherosclerosis)。由于动脉粥样硬化疾病在临床上发病率比较高,因此吸引了大量的科研人员投入毕身心血专注于该疾病的研究。现有的研究揭示,动脉血管内皮功能障碍是动脉粥样硬化疾病形成的关键因素。科学界普遍认为,引起内皮功能障碍的因素非常复杂,复杂的血液动力学环境是引起内皮细胞紊乱的重要原因之一,这些血流环境包括漩涡流,二次流和振荡剪切流等。由于复杂的血液动力学环境总是易发生在动脉分支周围,因此,研究分叉动脉血管系统形态学及血流动力学特性跟动脉粥样硬化疾病之间的关系将具有非常重大的临床意义。随着计算机断层摄影血管造影技术(CTA)硬件和软件的发展,近几十年来,CTA成像技术广泛用于动脉粥样硬化疾病的表征,可视化以及鉴定。应用CTA成像的三维重建技术,可以获得等同于真实血管精度的动脉血管分叉网络结构。基于血管三维重建技术,已有许多研究工作对血管树结构特征进行了分析,包括健康个体与CVD患者之间,青少年人群与成年人群之间,男性人群与女性人群之间。然而,这些研究目前尚未完全弄清楚为何形态特征变化对血管有害或与血管疾病有关,也尚未弄清楚什么样的形态特征变化可能导致疾病相关的复杂流场产生,以及怎样充分利用血管形态特征变化来开发用于早期检测CVD风险的工具。针对上述存在的科学问题,本论文使用来自中国南方人群的冠状动脉CTA影像数据用于血管的三维重建(原始影像数据来自南方医科大学和广东省人民医院),健康的冠状动脉冠脉CTA影像来源于遗体捐赠体外灌注扫描(均已确认冠状动脉血管无病变)和患冠状动脉疾病(CAD)的CTA影像来自于患者体检。在本论文的开始部分,我们首先测量了患CAD疾病患者和健康个体的三维分叉形态特征。然后,基于最小能量工作原理,我们引入了Murray定律以评估动脉分叉结构与其最佳形态特征之间的差异。为了开发用于早期估计CAD风险的决策工具,我们进一步使用机器学习技术(逻辑回归(LR),决策树(DT),线性判别分析(LDA),最邻近(k-NN),人工神经网络(ANN)及三种不同的支持向量机(SVM)算法:Linear-SVM,Polynomial-SVM和RBF-SVM)来构建检测CAD疾病的模型。本研究发现,患有CAD疾病的冠状动脉分叉结构偏离其最佳结构的水平高于没有CAD病变的个体,并且偏离量与患病风险程度保持一致。此外,我们进一步得到两个最具潜力的形态学特征参数((?)和AER)可作为冠状动脉疾病诊断的独立风险指标。通过结合使用形态学测量数据及机器学习分类模型,我们进一步发现,形态学数据在心血管疾病风险估计方面具有非常好的应用前景,我们本论文的机器学习模型结合形态学测量方法在CAD疾病分类方面具有优良且稳定的性能,尤其是对于Polynomial-SVM模型。为了研究由血管分叉的形态特征变化引起患病血管中产生的不良血流动力学环境,在本论文接下来的部分中,我们设计了几组不同偏离最佳结构的分叉血管模型,利用计算流体力学(CFD)技术,进一步分析了血液动力学特征与血管形态变化的关系。结果表明,与最佳分叉结构相比,偏大角度的血管分叉比偏小角度的分叉更容易在分支部位产生复杂的血流环境。此外,具有较高不对称率和较大面积膨胀率的分叉血管在子血管中更容易易产生较低的血流壁面剪应力(WSS)、较高的流场振荡剪切指数(OSI)、较高的流体微元相对停留时间(RRT)以及较高的血流壁面剪应力梯度(WSSG)。此外,我们还系统性的研究了在不同狭窄率条件下,动脉粥样硬化斑块处的血液流场分布随着来流雷诺数变化的情况。结果表明低水平的狭窄率和血流雷诺数可能会促进粘附细胞在血管斑块周围的附着,从而促使动脉血管斑块进行进一步的增生。此外,结果还表明,动脉粥样硬化斑块的破裂可能倾向于发生在斑块的根部,并且狭窄率较低的斑块通常更容易破损。最后,本论文进一步研究了不同环境影响因素对人主动脉血小板细胞粘附的影响。结果表明相比于稳态流,脉动流可以减少血管壁Catch-bond区域的面积,并且脉动频率越高,Catch-bond区域面积减少的越多,这说明脉动状态的血流对动脉血管起到了保护的作用。此外,结果还进一步表明血液流场受较大的体积力作用下会降低人体主动脉动脉壁中的血小板沉积率;并且血流中血红细胞比容及血小板浓度越高,血管壁面的血小板沉积率也越高。由于动脉粥样硬化斑块的形成通常与高水平的血小板沉积有关,因此,此部分研究内容可能为预测局部动脉粥样硬化病变方面提供巨大的潜力。本论文的研究将有助于医学工作者和生理学工作者从血管拓扑形态学和血液流体动力学多方面的角度深入的探究动脉粥样硬化斑块形成的机理机制,并可为血管性疾病的预测和诊断提供新的相关指导性思路。