基于物理信息的神经网络对大动脉血液动力学的研究.
Meiyuan Du1, Chi Zhang1,2, Sheng Xie3
1Key Laboratory of Biomechanics and Mechanobiology, Beijing Advanced Innovation Center for Biomedical Engineering, School of Biological Science and Medical Engineering, Beihang University, No. 37 Xueyuan Road, Haidian District, Beijing 100083, China.
一种新的物理信息神经网络 (PINN) 方法可以通过非侵入性方式估计血管内压力. 这种机器学习方法准确地预测血压和速度场,有助于心血管疾病的诊断.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 计算流体动力学的流体动力学.
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 非侵入性动脉压测量仍然具有挑战性.
- 计算流体动力学 (CFD) 提供了精度,但由于复杂的预处理和边界条件要求,缺乏实时应用.
- 机器学习 (ML) 由于其学习能力和速度,在血液动力学方面表现有前途.
研究的目的:
- 提出一种使用物理信息神经网络 (PINN) 的非侵入性血管内压力估计的新方法.
- 为了验证PINN方法与CFD模拟在理想化的大动脉形模型.
- 调查PINN模型对各种生理参数的敏感性.
主要方法:
- 开发了一个理想化的大动脉形模型,并使用双向流体-固体合进行了CFD模拟.
- 利用CFD生成的数据 (时空坐标,速度,压力) 进行PINN培训和验证.
- 将纳维埃-斯托克斯方程和连续性方程集成到PINN损失函数中,用于速度和相对压力计算.
- 实施后处理,根据相对压力,弹性模量和容器壁位移来得出绝对压力.
主要成果:
- PINN准确地预测了速度和压力场,显示了与CFD模拟结果的良好一致性.
- 大动脉最大和平均绝对压力的相对误差分别为7.33%和5.71%.
- 相对压力场对血液速度最敏感,其次是血液粘度和血管弹性.
结论:
- 拟议的PINN方法为非侵入性血管内压力估计提供了一种可行的方法.
- 这种技术在诊断和监测心血管疾病方面具有重大潜力.
- 皮恩的灵敏度分析为血液动力学参数对压力估计的影响提供了宝贵的见解.
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