换一批摘要心血管疾病是全球死亡的主要病因,血流动力学对于理解心血管疾病机制、预测疾病发展和指导治疗策略意义重大.临床获取患者个性化血流动力学参数的传统方法存在诸多局限,而深度学习技术的兴起为其计算带来新契机.本文综述聚焦深度学习在临床获取血流动力学参数中的应用,涵盖其在计算流体力学预处理、血流动力学计算(数据驱动与PINN方法)以及磁共振血流成像技术中的进展,分析各方法的优势、面临的挑战,探讨未来发展方向,为利用人工智能方法在临床获取血流动力学参数的研究提供参考.
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关键词
深度学习血流动力学计算流体力学人工智能计算机辅助诊断deep learninghemodynamicscomputational fluid dynamicsartificial intelligencecomputer-aided diagnosis
分类号
R318.01（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.16156/j.1004-7220.2025.05.035
发布时间
2025-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（12172018）
北京工业大学星火基金项目（XH-2024-06-07）
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