面向主动脉狭窄的 AI 驱动多模态个性化血流动力学建模
计算工程、金融与科学
2024-07-02 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
主动脉狭窄（AS）是发达国家最常见的瓣膜心脏病。高保真预临床模型可通过促进疗法创新、早期诊断和个性化治疗计划来改善 AS 的管理。然而，由于复杂的工作流程需要耗时的专家驱动的手动操作，目前其应用受到限制。本文提出了一个 AI 驱动的计算框架，用于从计算断层扫描中实现 AS 血流动力学的加速和民主化个性化建模。首先，我们证明了自动网格生成算法能够比现有方法更准确地以 100 倍的速度生成用于计算和模具台模拟的任务就绪几何。随后，我们展示了该方法可以集成流体-结构相互作用和软体机器人模型，以准确再现多样化 AS 患者的临床血流动力学测量。这些算法的效率和可靠性使其成为个性化 AS 生物力学、血流动力学和治疗计划理想的互补工具。
引用
@article{arxiv.2407.00535,
title = {AI-powered multimodal modeling of personalized hemodynamics in aortic stenosis},
author = {Caglar Ozturk and Daniel H. Pak and Luca Rosalia and Debkalpa Goswami and Mary E. Robakowski and Raymond McKay and Christopher T. Nguyen and James S. Duncan and Ellen T. Roche},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.00535},
year = {2024}
}
备注
CO and DHP contributed equally to this work. JSD and ETR are corresponding authors