High performance neural network for solving coronary artery flow velocity field based on fluid component concentration

物理 组分(热力学) 人工神经网络 流量(数学) 流速 流体力学 领域(数学) 机械 心脏病学 医学 内科学 人工智能 热力学 数学 计算机科学 纯数学
作者
Bao Li,Hao Sun,Yang Yang,Luyao Fan,Xueke Li,J. C. Liu,Guangfei Li,Boyan Mao,Liyuan Zhang,Yi Zhang,Jinping Dong,Jian Liu,Chang Hou,Lihua Wang,Honghui Zhang,Suqin Huang,Tengfei Li,Liyuan Kong,Zijie Wang,Huanmei Guo,Aike Qiao,Youjun Liu
出处
期刊:Physics of Fluids [American Institute of Physics]
卷期号:37 (1)
标识
DOI:10.1063/5.0244812
摘要

Rapid methods that can replace traditional inefficient computational fluid dynamics (CFD) for solving flow field are missing. We reconstructed three-dimensional (3D) coronary vascular tree models based on coronary computed tomography angiography (CCTA) images from 205 patients. Two fluid materials, blood and contrast agent, were mixed to simulate the flow field with concentration information under diverse boundary conditions, obtaining 2255 CFD simulations as deep learning samples. A dual-path physics-data multi-derived neural network (PDMNN) was designed, inputting geometric 3D point cloud and concentration information, respectively, and outputting 3D flow velocity field. Flow velocity in the coronary artery was clinically measured in 26 patients to verify the proposed PDMNN. For the 100 cases in a test set, the mean square error of the flow field velocity between the CFD calculations and the PDMNN predictions is 0.0309. However, the time taken by the PDMNN is significantly reduced (10 s VS 0.5 h). Clinically measured mean blood flow velocity and PDMNN predictions did not yield statistically significant differences (0.00 ± 0.05 m/s, P > 0.05). The proposed PDMNN present excellent computation accuracy and efficiency, holding a significant technical value for the clinical and engineering application.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
waive完成签到,获得积分10
1秒前
wu完成签到,获得积分10
2秒前
星辰大海应助楠楠采纳,获得10
2秒前
2秒前
Qiao应助耍酷曼雁采纳,获得30
3秒前
阳佟半仙发布了新的文献求助10
3秒前
乐观的海雪完成签到,获得积分20
3秒前
4秒前
4秒前
miao发布了新的文献求助10
4秒前
moneymoney完成签到,获得积分10
4秒前
清新的Q完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
高高高完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
6秒前
7秒前
xiaochuan完成签到,获得积分10
7秒前
尊敬的扬发布了新的文献求助10
7秒前
文静的翠安完成签到,获得积分10
7秒前
猫猫发布了新的文献求助10
7秒前
UU完成签到,获得积分10
7秒前
善良身影发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
DEREK发布了新的文献求助10
8秒前
xmz完成签到,获得积分10
8秒前
李太白云游四海完成签到,获得积分10
8秒前
Zgrey完成签到,获得积分10
8秒前
烂漫的汲完成签到,获得积分10
9秒前
jingyi完成签到,获得积分10
9秒前
石石刘发布了新的文献求助10
9秒前
yang完成签到,获得积分10
9秒前
zhaofw完成签到,获得积分10
10秒前
甜酒发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
wyl发布了新的文献求助10
10秒前
传奇3应助ty采纳,获得10
10秒前
10秒前
willow完成签到,获得积分10
10秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3968934
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513835
关于积分的说明 11170238
捐赠科研通 3249167
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794650
邀请新用户注册赠送积分活动 875278
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804755