數據驅動下合并狹窄左冠狀動脈瘤血流動力學參數反演方法

摘要： 目的 探究應用機器學習預測合并狹窄左冠狀動脈瘤血流動力學參數預測。方法 首先根據臨床統計的合并狹窄左冠狀動脈瘤幾何參數范圍進行參數化建模和仿真，將得到的仿真數據作為數據集，通過搭建兩種常見的機器學習模型并訓練優(yōu)化，對壁面剪切力(wall shear stress, WSS)和壓力這兩個關鍵的血流動力學參數進行預測反演。通過對比分析這些模型在訓練集和測試集上的表現，評估各個模型的... ... （共7頁）