En modell för patientspecifik simulering av hjärtmekanik introduceras, med en tredimensionell finita elementmodell av hjärtats ventrikeldel, som är kopplad till en reducerad 0-dimensionell modell av kärlsystemet, hjärtklaffen och förmakskammaren i ett slutet kretslopp av reducerad ordning. Ventriklarna modelleras med hjälp av en icke-linjär ortotropisk passiv materiallag. Den elektriska aktiveringen efterliknas av en föreskriven parametrerad aktiv spänning som verkar längs en generisk muskelfiberorientering. Vår aktiveringsfunktion är konstruerad så att starten av ventrikulär kontraktion och relaxation samt den aktiva stresskurvans lutning är parametriserade. Den avbildningsbaserade patientspecifika ventrikelmodellen är förspänd till ett lågt enddiastoliskt tryck för att ta hänsyn till den avbildade, stressade konfigurationen. Viskoelastiska Robin-gränsvillkor tillämpas på hjärtbasen och epikardiet för att ta hänsyn till den omgivande inbäddningen. Vi behandlar interaktionen mellan 3D-fast och 0D-vätska som ett starkt kopplat monolitiskt problem, som är konsekvent linjäriserat med avseende på 3D-fast- och 0D-vätskemodellens variabler för att möjliggöra ett lösningsförfarande av Newton-typ. Det resulterande kopplade linjära ekvationssystemet löses iterativt i varje Newton-steg med hjälp av 2 × 2 fysikbaserade blockförutsättningar. Dessutom presenterar vi nya effektiva strategier för att kalibrera aktiva kontraktila och vaskulära motståndsparametrar till experimentella data om tryck och slagvolym i vänster kammare som erhållits i grisförsök. Två exemplariska tillstånd av kardiovaskulärt tillstånd beaktas, nämligen efter applicering av vasodilaterande betablockerare (BETA) och efter injektion av vasokonstriktivt fenylefrin (PHEN). Parameterkalibreringen för den specifika individen och det aktuella kardiovaskulära tillståndet utförs med hjälp av en icke-linjär flerstegsmetod i två steg som använder en låg-fidelitetshjärtmodell för att beräkna en parameterkorrigering för optimeringsproblemet med hög-fidelitetsmodellen. Vi diskuterar 2 olika val av låg-fidelitetsmodeller med avseende på deras förmåga att öka parameteroptimeringen. Eftersom de periodiska tillståndsvillkoren för modellen (aktiv stress, kärltryck och flöden) på förhand är okända och även beroende av de parametrar som ska kalibreras (och vice versa), utför vi parameterkalibrering och uppskattning av de periodiska tillståndsvillkoren samtidigt. Efter ett par hjärtslag konvergerar kalibreringsalgoritmen till ett stabilt, periodiskt tillstånd på grund av bevarandet av blodvolymen i det slutna cirkulationssystemet. Den föreslagna modellen och kalibreringsmetoden med flera nivåer är kostnadseffektiva och möjliggör en effektiv bestämning av en patientspecifik in silico-hjärtmodell som reproducerar fysiologiska observationer mycket väl. En sådan individ- och tillståndsnoggrann modell är ett viktigt prediktivt verktyg vid planering av ingrepp, konstruktion av hjälpmedel och andra medicinska tillämpningar.