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申请/专利权人：深圳先进技术研究院
摘要：本申请涉及一种血流流场计算方法、装置、计算机设备以及存储介质。所述方法包括：构建血流动力学的数学物理模型；利用所述数学物理模型生成血流流场训练数据；利用所述数学物理模型构建基于物理信息的扩散模型；将所述血流流场训练数据输入所述扩散模型，并采用互学习训练策略对所述扩散模型进行训练，通过训练好的扩散模型输出血流流场信息预测结果。本申请实施例采用物理信息与扩散模型融合的深度神经网络架构，实现物理信息与深度学习模型的深度融合，可以高效高精度计算复杂的血流流场信息，并具有时间外推性，为心脑血管疾病的研究提供了新的方法，具有重要的科学意义和应用价值。
主权项：1.一种血流流场计算方法，其特征在于，包括：构建血流动力学的数学物理模型；利用所述数学物理模型生成血流流场训练数据；利用所述数学物理模型构建基于物理信息的扩散模型；将所述血流流场训练数据输入所述扩散模型，并采用互学习训练策略对所述扩散模型进行训练，通过训练好的扩散模型输出血流流场信息预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳先进技术研究院 一种血流流场计算方法、装置、计算机设备及存储介质
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