| 基于深度学习的心血管血流动力学参数反演 |
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| 引用本文： | 周阳,潘怡,崔畅,陈明龙,孙蓓蓓. 基于深度学习的心血管血流动力学参数反演[J]. 东南大学学报(自然科学版), 2022, 52(2): 394-401. DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2022.02.023 |
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| 作者姓名： | 周阳 潘怡 崔畅 陈明龙 孙蓓蓓 |
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| 作者单位： | 东南大学机械工程学院,南京211189,南京医科大学第一附属医院心血管内科,南京210029 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划资助项目（2019YFB2006404）； |
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| 摘 要： | 考虑现有血流动力学参数反演方法在实际应用中存在计算量大、迭代易发散等问题,提出一种新的基于深度学习的心血管血流动力学参数反演方法.首先建立一维-零维耦合的多尺度血流动力学模型;随后基于卷积神经网络和全连接神经网络提出一种用于参数反演的混合多源输入深度网络模型;针对测量波形中的噪声干扰问题,提出一种同时利用多个深度网络的...
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| 关 键 词： | 心血管 血流动力学 参数反演 深度学习 集成网络模型 |
Parameter inversion for cardiovascular hemodynamics based on deep learning |
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| Zhou Yang,Pan Yi,Cui Chang,Chen Minglong,Sun Beibei. Parameter inversion for cardiovascular hemodynamics based on deep learning[J]. Journal of Southeast University(Natural Science Edition), 2022, 52(2): 394-401. DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2022.02.023 |
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| Authors: | Zhou Yang Pan Yi Cui Chang Chen Minglong Sun Beibei |
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