面向主动脏血流的患者专属 CFD 仿真的 AI 驱动自动模型构建
计算机视觉与模式识别
2025-03-18 v1 机器学习
医学物理
摘要
图像基因建模是理解心血管血流动力学并推动心血管疾病诊断和治疗的关键。构建患者专属血管模型仍然 Labor-intensive、error-prone且耗时,限制了其临床应用。本研究引入了深度学习框架,自动从医学影像创建仿真就绪的血管模型。该框架集成了用于精确体素级血管描绘的分割模块,并包含利用医学影像数据引导进行解剖学一致性无监督表面细化的表面变形模块。通过将体素分割和表面变形统一为单一连贯的管道,该框架解决了现有方法的关键局限性，提高了几何精度和计算效率。在公开数据集上进行评估,该方法在分割和网格质量方面表现出拔得头筹,显著减少了手动工作量和处理时间。本工作推进了图像基因计算建模的可扩展性和可靠性,促进了更广泛的临床和科研应用。
引用
@article{arxiv.2503.12515,
title = {AI-Powered Automated Model Construction for Patient-Specific CFD Simulations of Aortic Flows},
author = {Pan Du and Delin An and Chaoli Wang and Jian-Xun Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.12515},
year = {2025}
}
备注
42 pages, 8 figures