邓冬东(副教授)赞的个人主页 http://faculty.dlut.edu.cn/dengdongdong/zh_CN/index.htm
副教授 硕士生导师
主要任职：无
性别：男
毕业院校：浙江大学
学位：博士
在职信息：在职
所在单位：生物医学工程学院
电子邮箱：
教育经历
2006.9--2012.6 浙江大学  生物医学工程  博士

2002.9--2006.7 电子科技大学  生物医学工程  学士

1999.9--2002.6 四川省宣汉县中学  *


工作经历
2018.11--至今大连理工大学 副教授
2013.8--2018.8美国约翰霍普金斯大学 博士后
2012.6--2014.6浙江大学 博士后

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科学研究 当前位置: 中文主页 >> 科学研究
研究领域
（1）医学图像处理


高分辨率心脏图像的分割，重建及可视化
利用CT扫描离体人体心脏，然后建立了详细的人体心脏解剖及传导系统模型。和国外小组的研究相比，此模型不仅包括腔体结构，而且还包括详细的心内传导束。比如窦房结，界嵴，Bachmann 束，梳妆肌，房室结，His束，浦肯野细胞等等。此模型是目前国际上已发表模型中最为完备的。此模型的建立不仅能够用于心脏病理条件下的发病机制研究，还能对临床医生进行教学以辅助医生直观的了解心脏解剖结构及各种疾病状态下（如房颤，室颤）心脏电生理的表现形式。










临床低分率心脏图像的分割，重建及可视化
利用半自动或者自动算法对临床低分率图像（分辨率大约为1.5x1.5x10毫米）进行分割，差值重建，最后建立有限元模型，为后续仿真提供数据源。











利用人工智能分割临床心脏图像
临床心脏图像的心外膜及心内膜边界非常难分割，其像素的灰度值和周围组织相似度很高，利用传统方法很难进行精确分割，而人工智能的出现让临床低分辨率心脏图像的自动分割成为可能。




（2）心脏心肌纤维旋向的构建
基于规则的重建







基于DTMRI数据的重建



基于映射方法的构建


（3）单细胞动作电位模型的构建
单细胞动作电位模型的构建是心脏电生理的仿真的基础，基于膜片钳数据对各个离子通道建模然后研究细胞的各种特性。构建了 34 种不同心肌细胞的动作电位模型库，此模型库涵盖了窦房结，房室结，心房肌，界嵴，Bachmann束，梳妆肌，浦肯野细胞，心室肌细胞。






（4）心脏电生理及临床疾病（房颤及室性心动过速）的仿真及指导临床消融治疗
对整个心脏的电生理特性进行了仿真并和临床试验比较研究，包括电兴奋传导时序，12 导联 ECG，心脏表面电场分布，体表电位及心电向量图；

首次开创了心脏建模仿真直接应用于临床消融房颤和室性心动过速病人的先例

该研究基于病人个体性钆增强MRI数据，然后建立病人的心脏结构模型，再加入心脏纤维旋向及电生理数据，最后对病人的模型进行仿真并预测病人室性心动过速发作的病灶点，然后把模型中预测的病灶点导入临床标测系统直接指导医生对病人进行消融。此工作在世界上首次开创了心脏建模仿真直接指导临床医生对室性心动过速病人和房颤病人进行射频消融治疗的先例。此方法完全无创，只需要病人MRI数据，后续过程全部由建模仿真完成，然后得到病人消融靶点并提供给医生，最后医生按照我们提供的靶点直接对病人进行消融。此方法已经获得了美国FDA 的批准，并已经在美国约翰霍普金斯大学，犹他大学和宾夕法尼亚大学的医学院进行临床试点。随后这项成果被Nature reviews 副主编Alexandra Le Bras发文评价（链接：https://www.nature.com/articles/s41551-018-0303-1）：这篇文章的研究结果验证了将计算机模拟预测的消融靶点直接应用于临床中的可行性。同时Michael S. Sacks教授在Nature Biomedical Engineering发文评价（链接：https://www.nature.com/articles/s41551-018-0303-1）：这种个性化的虚拟心脏建模方法为心肌梗死相关的室性心动过速消融的临床治疗方式的改变铺平道路。在2019年6月，国际四大顶级心脏协会（美国心率协会，欧洲心率协会，亚太心率协会，拉丁美洲心率协会）发表的专家共识中第一次把心脏建模仿真加入了该共识中，并单独利用一章节对其进行了阐述。







本人已发表成果汇总：
期刊文章
1) D. Deng, et al, "Characterizing Conduction Channels in Post-infarction Patients Using a Personalized Virtual Heart", Biophysical Journal, vol. 117, pages 1-8, 2019.
2) P. M. Boyle#, T. Zghaib#, S. Zahid, R. L. Ali, D. Deng et al., "Computationally guided personalized targeted ablation of persistent atrial fibrillation", Nature Biomedical Engineering, 2019.（#并列一作）
3) D. Deng, et al., "Sensitivity of Ablation Targets Prediction to Electrophysiological Parameter Variability in Image-based Computational Models of Ventricular Tachycardia in Post-infarction Patients", Frontiers in Physiology, 2019, 10(628), p12.
4) Adityo Prakosa#, Hermenegild J. Arevalo#, Dongdong Deng# et al., "Personalized virtual-heart technology for guiding the ablation of infarct-related ventricular tachycardia", Nature Biomedical Engineering, vol. 2, pages732–740, 2018. (#并列一作)
5) D. Deng, et al., "Optimal contrast-enhanced MRI image thresholding for accurate prediction of ventricular tachycardia using ex-vivo high resolution models", Computers in Biology and Medicine, vol 102, 426–432, 2018.
6) D. Deng, et al., "Sensitivity of reentrant driver localization to electrophysiological parameter variability in image-based computational models of persistent atrial fibrillation sustained by a fibrotic substrate", Chaos, vol. 27, 093932, 2017.
7) D. Deng, et al., "A feasibility study of arrhythmia risk prediction in patients with myocardial infarction and preserved ejection fraction", Europace, vol. 18,, pp. 7, 2016.
8) R. Ranjan, E. Ghafoori, Joshua Blauer, D. Deng et al. "Personalized MRI-Based Modeling for Prediction of VT Vulnerability in Patients Receiving Primary Prevention ICDs", (Abstract), Circulation, vol. 134 no. Suppl 1 A16247, 2016.
9) D. Deng, et al., "Accuracy of prediction of infarct-related arrhythmic circuits from image-based models reconstructed from low and high resolution MRI", Frontiers in Physiology, vol. 6, Article 282, pp. 12, 2015.
10) Y. Gong, Y. Gao, Z. Lu, D. Zheng, D. Deng, L. Xia, "Preliminary Simulation Study of Atrial Fibrillation Treatment Procedure Based on A Detailed Human Atrial Model", J Clin Trial Cardiol, vol. 2, pp 9, 2015.
11) D. Deng, H. Arevalo, H. Halperin, N. Trayanova. “Fully Validated Mri-Based Computational Models of Swine Hearts With Post-Infarction Ventricular Tachycardia”. (Abstract), Circulation, vol. 130 no. Suppl 2 A16824, 2014.
12) D. Deng, et al., "Simulation of biatrial conduction via different pathways during si-nus rhythm with a detailed human atrial model", Journal of Zhejiang University SCIENCE B, vol. 13, pp. 19, 2012.
13) D. Deng, P. Jiao, X. Ye, and L. Xia, "An Image-Based Model of the Whole Human Heart with Detailed Anatomical Structure and Fiber Orientation", Computational and Mathematical Methods in Medicine, vol. 2012, pp. 16, 2012.
14) J. Dou, L Xia, D. Deng, et al., "A Study of Mechanical Optimization Strategy for Cardiac Resynchronization Therapy Based on an ElectromechanicalModel", Computational and Mathematical Methods in Medicine, vol. 2012, pp. 13, 2012.
会议文章
1) D. Deng, J. Zhang, and L. Xia, "Three-Dimensional Mesh Generation for Human Heart Model", in Life System Modeling and Intelligent Computing. p. 157-162, 2010
2) D. Deng and L. Xia. "Study the effect of tissue heterogeneity and anisotropy in atrial fibrillation based on a human atrial model". in Computers in Cardiology, 2010.
3) D. Deng, P. Jiao, G. Shou, and L. Xia. "Registering myocardial fiber orientations with heart geometry using iterative closest points algorithms". in Medical Imaging, Parallel Processing of Images, and Optimization Techniques Yichang, China: Proc. SPIE 2009.
4) G. Yinglan, D. Deng, Z. Yu, and X. Ling. "Automatic location of phase singularities in cardiac spiralwave reentry simulation". in Computing in Cardiology, 2011.
5) G. Shou, D. Deng, L. Xia, and M. Jiang, Choosing Near-Optimal Regularization Parameter for the Inverse Problem of Electrocardiography, in Proceedings of the 2009 Fifth International Conference on Natural Computation - Volume 04, IEEE Computer Society. p. 172-176, 2009
6) L. Xia, J. H. Dou, Y. L. Gong, Y. Zhang, and D. Deng. "Simulation analysis of mechanical properties of the canine heart with bundle branch block based on a 3-D electromechanical model". in Computers in Cardiology, 2007.
7) D. Deng, H. Arevalo, A. Prakosa, R. Blake, S. Nazarian, N. Trayanova. “Feasibility of Predicting Optimal Ablation Targets for Infarct-related Ventricular Tachycardia Using the "Minimum-cut" Algorithm”. (Abstract), In Heart Rhythm, 2017.
D. Deng, A. Prakosa, P. Nikolov, N. Trayanova. “Personalized Virtual-heart Modelling Identifies the Narrowest Conductive Region Sustaining VT which Serves as the Optimal Ablation Target”. (Abstract), In Heart Rhythm, 2018.







论文成果
暂无内容
专利
暂无内容
著作成果
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科研项目
基于病人个体化的心脏建模仿真预测心律失常引起的心脏性猝死风险的无创评估方法, 国家自然科学基金项目, 2019/08/16, 进行
科研团队
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高分辨率心脏图像的分割，重建及可视化
利用CT扫描离体人体心脏，然后建立了详细的人体心脏解剖及传导系统模型。和国外小组的研究相比，此模型不仅包括腔体结构，而且还包括详细的心内传导束。比如窦房结，界嵴，Bachmann 束，梳妆肌，房室结，His束，浦肯野细胞等等。此模型是目前国际上已发表模型中最为完备的。此模型的建立不仅能够用于心脏病理条件下的发病机制研究，还能对临床医生进行教学以辅助医生直观的了解心脏解剖结构及各种疾病状态下（如房颤，室颤）心脏电生理的表现形式。










临床低分率心脏图像的分割，重建及可视化
利用半自动或者自动算法对临床低分率图像（分辨率大约为1.5x1.5x10毫米）进行分割，差值重建，最后建立有限元模型，为后续仿真提供数据源。











利用人工智能分割临床心脏图像
临床心脏图像的心外膜及心内膜边界非常难分割，其像素的灰度值和周围组织相似度很高，利用传统方法很难进行精确分割，而人工智能的出现让临床低分辨率心脏图像的自动分割成为可能。




（2）心脏心肌纤维旋向的构建
基于规则的重建







基于DTMRI数据的重建



基于映射方法的构建


（3）单细胞动作电位模型的构建
单细胞动作电位模型的构建是心脏电生理的仿真的基础，基于膜片钳数据对各个离子通道建模然后研究细胞的各种特性。构建了 34 种不同心肌细胞的动作电位模型库，此模型库涵盖了窦房结，房室结，心房肌，界嵴，Bachmann束，梳妆肌，浦肯野细胞，心室肌细胞。






（4）心脏电生理及临床疾病（房颤及室性心动过速）的仿真及指导临床消融治疗
对整个心脏的电生理特性进行了仿真并和临床试验比较研究，包括电兴奋传导时序，12 导联 ECG，心脏表面电场分布，体表电位及心电向量图；

首次开创了心脏建模仿真直接应用于临床消融房颤和室性心动过速病人的先例

该研究基于病人个体性钆增强MRI数据，然后建立病人的心脏结构模型，再加入心脏纤维旋向及电生理数据，最后对病人的模型进行仿真并预测病人室性心动过速发作的病灶点，然后把模型中预测的病灶点导入临床标测系统直接指导医生对病人进行消融。此工作在世界上首次开创了心脏建模仿真直接指导临床医生对室性心动过速病人和房颤病人进行射频消融治疗的先例。此方法完全无创，只需要病人MRI数据，后续过程全部由建模仿真完成，然后得到病人消融靶点并提供给医生，最后医生按照我们提供的靶点直接对病人进行消融。此方法已经获得了美国FDA 的批准，并已经在美国约翰霍普金斯大学，犹他大学和宾夕法尼亚大学的医学院进行临床试点。随后这项成果被Nature reviews 副主编Alexandra Le Bras发文评价（链接：https://www.nature.com/articles/s41551-018-0303-1）：这篇文章的研究结果验证了将计算机模拟预测的消融靶点直接应用于临床中的可行性。同时Michael S. Sacks教授在Nature Biomedical Engineering发文评价（链接：https://www.nature.com/articles/s41551-018-0303-1）：这种个性化的虚拟心脏建模方法为心肌梗死相关的室性心动过速消融的临床治疗方式的改变铺平道路。在2019年6月，国际四大顶级心脏协会（美国心率协会，欧洲心率协会，亚太心率协会，拉丁美洲心率协会）发表的专家共识中第一次把心脏建模仿真加入了该共识中，并单独利用一章节对其进行了阐述。







本人已发表成果汇总：
期刊文章
1) D. Deng, et al, "Characterizing Conduction Channels in Post-infarction Patients Using a Personalized Virtual Heart", Biophysical Journal, vol. 117, pages 1-8, 2019.
2) P. M. Boyle#, T. Zghaib#, S. Zahid, R. L. Ali, D. Deng et al., "Computationally guided personalized targeted ablation of persistent atrial fibrillation", Nature Biomedical Engineering, 2019.（#并列一作）
3) D. Deng, et al., "Sensitivity of Ablation Targets Prediction to Electrophysiological Parameter Variability in Image-based Computational Models of Ventricular Tachycardia in Post-infarction Patients", Frontiers in Physiology, 2019, 10(628), p12.
4) Adityo Prakosa#, Hermenegild J. Arevalo#, Dongdong Deng# et al., "Personalized virtual-heart technology for guiding the ablation of infarct-related ventricular tachycardia", Nature Biomedical Engineering, vol. 2, pages732–740, 2018. (#并列一作)
5) D. Deng, et al., "Optimal contrast-enhanced MRI image thresholding for accurate prediction of ventricular tachycardia using ex-vivo high resolution models", Computers in Biology and Medicine, vol 102, 426–432, 2018.
6) D. Deng, et al., "Sensitivity of reentrant driver localization to electrophysiological parameter variability in image-based computational models of persistent atrial fibrillation sustained by a fibrotic substrate", Chaos, vol. 27, 093932, 2017.
7) D. Deng, et al., "A feasibility study of arrhythmia risk prediction in patients with myocardial infarction and preserved ejection fraction", Europace, vol. 18,, pp. 7, 2016.
8) R. Ranjan, E. Ghafoori, Joshua Blauer, D. Deng et al. "Personalized MRI-Based Modeling for Prediction of VT Vulnerability in Patients Receiving Primary Prevention ICDs", (Abstract), Circulation, vol. 134 no. Suppl 1 A16247, 2016.
9) D. Deng, et al., "Accuracy of prediction of infarct-related arrhythmic circuits from image-based models reconstructed from low and high resolution MRI", Frontiers in Physiology, vol. 6, Article 282, pp. 12, 2015.
10) Y. Gong, Y. Gao, Z. Lu, D. Zheng, D. Deng, L. Xia, "Preliminary Simulation Study of Atrial Fibrillation Treatment Procedure Based on A Detailed Human Atrial Model", J Clin Trial Cardiol, vol. 2, pp 9, 2015.
11) D. Deng, H. Arevalo, H. Halperin, N. Trayanova. “Fully Validated Mri-Based Computational Models of Swine Hearts With Post-Infarction Ventricular Tachycardia”. (Abstract), Circulation, vol. 130 no. Suppl 2 A16824, 2014.
12) D. Deng, et al., "Simulation of biatrial conduction via different pathways during si-nus rhythm with a detailed human atrial model", Journal of Zhejiang University SCIENCE B, vol. 13, pp. 19, 2012.
13) D. Deng, P. Jiao, X. Ye, and L. Xia, "An Image-Based Model of the Whole Human Heart with Detailed Anatomical Structure and Fiber Orientation", Computational and Mathematical Methods in Medicine, vol. 2012, pp. 16, 2012.
14) J. Dou, L Xia, D. Deng, et al., "A Study of Mechanical Optimization Strategy for Cardiac Resynchronization Therapy Based on an ElectromechanicalModel", Computational and Mathematical Methods in Medicine, vol. 2012, pp. 13, 2012.
会议文章
1) D. Deng, J. Zhang, and L. Xia, "Three-Dimensional Mesh Generation for Human Heart Model", in Life System Modeling and Intelligent Computing. p. 157-162, 2010
2) D. Deng and L. Xia. "Study the effect of tissue heterogeneity and anisotropy in atrial fibrillation based on a human atrial model". in Computers in Cardiology, 2010.
3) D. Deng, P. Jiao, G. Shou, and L. Xia. "Registering myocardial fiber orientations with heart geometry using iterative closest points algorithms". in Medical Imaging, Parallel Processing of Images, and Optimization Techniques Yichang, China: Proc. SPIE 2009.
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5) G. Shou, D. Deng, L. Xia, and M. Jiang, Choosing Near-Optimal Regularization Parameter for the Inverse Problem of Electrocardiography, in Proceedings of the 2009 Fifth International Conference on Natural Computation - Volume 04, IEEE Computer Society. p. 172-176, 2009
6) L. Xia, J. H. Dou, Y. L. Gong, Y. Zhang, and D. Deng. "Simulation analysis of mechanical properties of the canine heart with bundle branch block based on a 3-D electromechanical model". in Computers in Cardiology, 2007.
7) D. Deng, H. Arevalo, A. Prakosa, R. Blake, S. Nazarian, N. Trayanova. “Feasibility of Predicting Optimal Ablation Targets for Infarct-related Ventricular Tachycardia Using the "Minimum-cut" Algorithm”. (Abstract), In Heart Rhythm, 2017.
D. Deng, A. Prakosa, P. Nikolov, N. Trayanova. “Personalized Virtual-heart Modelling Identifies the Narrowest Conductive Region Sustaining VT which Serves as the Optimal Ablation Target”. (Abstract), In Heart Rhythm, 2018.

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生物系统建模与仿真/2019-2020/春学期/32课时/2.0学分/**
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本科生课程
课程名称学年学期学时学分课程号 生物系统建模与仿真 2019-2020 春学期 32 2 ** 生物系统建模与仿真 2019-2020 春学期 32 2 **

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