Bemutatunk egy modellt a betegspecifikus szívmechanika szimulációjához, amely a szív kamrai részének 3 dimenziós végeselemes modelljét tartalmazza, amely egy csökkentett rendű 0-dimenziós zárt hurkú érrendszer, szívbillentyű és pitvari kamra modelljével van összekapcsolva. A kamrákat nemlineáris ortotróp passzív anyagtörvénnyel modellezzük. Az elektromos aktiválást egy általános izomrost-orientáció mentén ható, előírt, paraméterezett aktív feszültség utánozza. Az aktivációs függvényünket úgy alakítottuk ki, hogy a kamrai kontrakció és relaxáció kezdetét, valamint az aktív feszültséggörbe meredekségét paraméterezzük. A képalkotáson alapuló páciens-specifikus kamrai modellt alacsony végdiasztolés nyomásig előfeszítjük, hogy a képalkotott, terhelt konfigurációt figyelembe vegyük. A szívbázison és az epikardiumon viszkoelasztikus Robin peremfeltételeket alkalmazunk a beágyazódási környezet figyelembevétele érdekében. A 3D szilárdtest-0D folyadék kölcsönhatást erősen kapcsolt monolitikus problémaként kezeljük, amelyet következetesen linearizálunk a 3D szilárdtest és a 0D folyadékmodell változók tekintetében, hogy lehetővé tegyük a Newton-típusú megoldási eljárást. Az így kapott kapcsolt lineáris egyenletrendszert minden Newton-lépésben iteratív módon oldjuk meg 2 × 2 fizikai alapú blokk-előkondicionálással. Továbbá új, hatékony stratégiákat mutatunk be az aktív kontraktilis és érrendszeri ellenállási paraméterek kalibrálására a sertéskísérletekben nyert kísérleti bal kamrai nyomás- és lüktetési térfogatadatokhoz. A kardiovaszkuláris állapot két példaértékű állapotát vesszük figyelembe, nevezetesen az értágító béta-blokkolók (BETA) és az érösszehúzó fenilefrin (PHEN) beadása után. A paraméterek kalibrálása az adott egyénre és kardiovaszkuláris állapotra egy kétlépcsős, nemlineáris, többszintű módszerrel történik, amely egy alacsony hűségű szívmodellt használ a nagy hűségű modell optimalizálási problémájához szükséges paraméterkorrekció kiszámításához. 2 különböző alacsony hűségű modellválasztást tárgyalunk a paraméteroptimalizálás kiegészítésére való képességük tekintetében. Mivel a modell periodikus állapotfeltételei (aktív feszültség, érnyomás és fluxusok) a priori ismeretlenek és a kalibrálandó paraméterektől is függnek (és fordítva), a paraméterkalibrációt és a periodikus állapotfeltételek becslését egyszerre végezzük. Néhány szívverés után a kalibrációs algoritmus konvergál egy megállapodott, periodikus állapothoz, mivel a zárt hurkú keringési rendszerben a vérmennyiség megmarad. A javasolt modell és a többszintű kalibrációs módszer költséghatékony, és lehetővé teszi egy páciens-specifikus in silico szívmodell hatékony meghatározását, amely nagyon jól reprodukálja a fiziológiai megfigyeléseket. Egy ilyen egyedi és állapotpontos modell fontos előrejelző eszköz a beavatkozások tervezésében, a segédeszköz-tervezésben és más orvosi alkalmazásokban.