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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：一种基于数据驱动的深度学习的冠状动脉流场压力快速预测方法属于人工智能领域。包括以下步骤：收集各冠状动脉个性化的临床数据、0D3D耦合几何多尺度模型计算流体力学模拟的流场数据以及对应的冠状动脉STL文件制作训练集、验证集和测试集；进行平均动脉压以及后负荷阻力的计算，对冠状动脉STL文件进行裁剪、提取中心线、获取中心线节点信息、提取垂直切割面等预处理；将中心线每个离散点对应的垂直切割面上的流场信息平均化，获得中心线上各离散点对应的流场压力作为标签；使用Pytorch深度学习框架构建冠脉流场压力预测网络并进行训练；在测试集上进行验证。本发明准确快速预测不同结构与边界条件的冠脉3D模型的流场压力。
主权项：1.一种基于数据驱动的深度学习的冠状动脉流场压力快速预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A1：获取个性化冠脉3D解剖结构数据，即STL文件，使用Ansys软件进行稳态的冠脉0D3D耦合几何多尺度模型的计算流体力学模拟并获得流场信息，然后划分训练集、验证集和测试集；步骤A2：对个性化冠脉进行平均动脉压以及充血状态下的后负荷阻力的计算；步骤A3：对冠脉STL文件进行裁剪、提取中心线、获得中心线节点信息、提取垂直切割面；步骤A4：基于中心线节点信息、垂直切割面离散点坐标以及流场信息获取深度学习网络训练、验证与预测的标签；步骤A5：使用Pytorch深度学习框架构建冠脉流场压力预测网络，基于训练集进行训练；步骤A6：在测试集上对提出的算法进行验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 一种基于数据驱动的深度学习的冠状动脉流场压力快速预测方法
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