5.3.5 结果分析和比较
下面对轴流血泵植入单、双侧上腔静脉TCPC结构后的水力学性能差异以及溶血风险和血栓形成风险进行定量分析和比较。
1）压力-流量输出特性分析
表5-2为血泵植入单侧上腔和双侧上腔静脉TCPC模型后在3 000 r/min和5 000 r/min两个转速下的压力-流量输出特性。在3 000 r/min的转速下，随着血泵入口流量（即CO的60%）的增大，血泵在Si-SVC和Bi-SVC模型中压升的差距有所增加，但最大偏差未超过0.5%；而在5 000 r/min的转速下，血泵在两种模型中压升的相对差距均为0。因此，TCPC上腔术式的改良对轴流血泵的升压能力未产生明显影响。
表5-2 3 000 r/min和5 000 r/min下轴流血泵在Si-SVC和Bi-SVC模型中的压升
基于上述结论，接下来选取Bi-SVC模型进行轴流血泵压力-流量输出特性的分析，所得结果如图5-3所示。由图可知，轴流血泵在CO为2～4 L/min、转速为2 000～6 000 r/min时，可以提供1～36 mmHg的压升。图5-3a展示了轴流血泵的升压能力和转速之间的关系，随着转速的升高，其升压能力增大，符合轴流血泵设计预期。图5-3b展示了轴流血泵的升压能力和流量的关系，随着输入流量的增加，血泵的升压能力随之下降。可将轴流血泵比作电路中的电源，电源本身存在一定阻抗，因而随着电流的增大，在该阻抗上所消耗的电压逐渐升高，从而使得血泵所提供的压升略微减小。同时可以观察到，随着血泵转速的下降，随着流量升高，血泵压升的下降趋势更加明显，可估计血泵自身阻抗亦同转速相关，高转速下，阻抗减小，低转速下，阻抗增大。
图5-3 Bi-SVC模型中轴流血泵压升、入口流量和转速三者之间的关系
2）能量增量指标分析
表5-3为血泵在3 000 r/min和5 000 r/min两个转速下工作时，血液流经Si-SVC和Bi-SVC两个模型后获得的能量增量。从表5-3中可得，当血泵在两个转速下工作时，血液流经Bi-SVC后获得的能量增量比血液流经Si-SVC后获得的能量增量更大，并且相对差距随着血泵入口流量的增加而增加。当CO为4.0 L/min、转速为3 000 r/min和5 000 r/min时，血液流经两个模型后的能量增量的相对差距分别是5.25%和5.16%。由此可得，上腔分流与否对于全局能量增量的影响较为明显，且Bi-SVC模型要全面优于Si-SVC模型，并且在血泵转速较低时优势更为显著。
表5-3 3 000 r/min和5 000 r/min下血液流经Si-SVC和Bi-SVC模型后的能量增量
依照此结论，选取Bi-SVC模型讨论输入流量、血泵转速和能量增量之间的关系，所得结果如图5-4所示。随着轴流血泵转速的增加，能量增量呈显著上升趋势。随着输入流量的增大，能量增量基本呈升高趋势，但在血泵2 000 r/min和3 000 r/min两个工况中有所出入。特别是血泵以2 000 r/min低转速运转时，随着输入流量的增大，能量指标呈明显下降趋势，并且在较大CO流量4 L/min时，出现能量增量为负的情况，即血泵无法弥补TCPC结构的能量损耗。
图5-4 Bi-SVC模型能量增量与转速和入口流量的关系
3）下腔静脉流量分配分析(https://www.daowen.com)
临床上在Fontan或Glenn手术时采用上腔分流的术式，主要为达到左右肺流量合理分配的目的。此种合理分配可将下腔引入的肝因子等有利于肺发育的微粒合理地分配进入两侧肺中，从而促进左右肺的发育。在动力辅助的Fontan循环中，此种术式是否可得到相同结论，流量分配的效果具体如何有待验证。
由上述结果可知，轴流血泵在CO流量为3 L/min、叶轮转速4 000 r/min的工况下压力-流量特性与能量指标均表现良好。因而根据此工况下的模拟结果绘制整个模型流场的流线图，并给出流量的分配情况，如图5-5所示。从Si-SVC和Bi-SVC模型流场及下腔流量分配可知，Si-SVC模型中下腔静脉来流的23%通过TCPC吻合口向右分配进入RPA，77%的下腔静脉来流进入LPA，存在54%的分配差。同时流场分离位置靠近右侧上腔，很好地缓冲了该处因流场汇聚而带来的紊流，与前人研究结论一致［9］。而Bi-SVC模型中下腔静脉流量的分配更加合理，下腔静脉来流较为均衡地进入左右两侧肺动脉，42%分配至RPA，58%流入LPA，分配差值降低至16%。同时下腔来流的分离点更靠近吻合口中心位置，来流冲击的效果能得到更为平衡的分配，此结果与现有Fontan上腔分流的临床与仿真模拟结果一致［21］。由此可得，从全局流场和下腔流量分配来看，Bi-SVC要优于Si-SVC。
图5-5 Si-SVC和Bi-SVC模型流场与下腔静脉流量分配特性
4）溶血风险分析
选取CO为3 L/min时，血泵三个工作转速（2 000 r/min、4 000 r/min、6 000 r/min）下的Si-SVC和Bi-SVC的稳态流场进行溶血风险分析。从血泵入口释放300个粒子，对这些粒子的标量应力和暴露时间在流线上进行积分，计算得到粒子BDI和PRT。所得结果见表5-4所列。
表5-4 不同转速下Si-SVC和Bi-SVC模型内的细胞破坏分析（CO=3 L/min）
表5-4显示各种情况下的BDI和PRT大部分低于细胞破坏阈值（BDI=2%，PRT=0.6 s）。唯一例外如下：在叶轮转速为6 000 r/min时，Si-SVC模型最大BDI为1.94%，低于阈值，而最大PRT为0.66 s，超出阈值10%。进一步分析可知，随着转速的增加，两个模型中的平均BDI和最大BDI会随之增大，而平均PRT和最大PRT会逐渐减小。但Si-SVC的最大PRT却呈现出截然相反的变化趋势，随着转速的增加，最大PRT反而增加。配合Si-SVC流线可以看到，在下腔来流分离区域，流场的左右分配不均，向右分离的小部分流场同上腔来流呈现明显竞争关系，导致了部分粒子通过此处时的运动速度减慢，从而增加了最大PRT这项指标。而Bi-SVC模型该区域的流速明显大于Si-SVC模型，使得粒子能以较快速度通过。对比Si-SVC和Bi-SVC模型的平均BDI和平均PRT可知，两个模型的溶血风险没有明显区别。
图5-6 不同转速Bi-SVC模型细胞破坏因子（BDI）统计
以下对Bi-SVC模型中粒子的BDI进行统计分析，结果如图5-6所示。在2 000 r/min的低转速下，有283个粒子（94.4%）的BDI取值低于0.12%；在轴流血泵4 000 r/min的转速下，276个粒子（92.0%）的BDI低于0.4%；6 000 r/min的高转速下，300个粒子中有280个粒子（93.4%）的BDI低于0.8%。粒子BDI的分布也展示出随着转速增高，溶血风险逐渐增高。
5）血栓形成风险分析
选取CO为3 L/min、血泵转速为4 000 r/min的瞬态模拟求解结果对血栓形成风险进行分析。两个模型TCPC部分的RRT分布云图如图5-7所示。高RRT区域主要出现在下腔来流向左右肺分流的区域，此外上腔静脉与肺动脉的吻合口也出现高RRT，但区域较小。相比而言，Bi-SVC模型的高RRT区域面积较Si-SVC模型要小得多，表明植入血泵的Si-SVC模型具有更低的血栓形成风险。结合图5-5分析，下腔静脉吻合口处的下腔血流分离以及上腔静脉吻合口处的上、下腔血流冲击均会导致血流流速降低。低流速区域易出现流体滞留的情况，因此导致对应壁面处RRT的升高。
图5-7 Si-SVC和Bi-SVC模型TCPC区域的血管壁面相对滞留时间（RRT）分布（血泵转速4 000 r/min，CO为3 L/min）