bioRxiv 生物工程· Bai, B., Zhou, X., Miyata, K., Shih, T.-C. ·· 1 天前AI 评分37
基于深度学习预测大脑中动脉分叉动脉瘤全心动周期壁面剪应力
Deep learning-based prediction of wall shear stress throughout the cardiac cycle in middle cerebral artery bifurcation aneurysms
AI 导读
研究提出STEP两阶段几何学习框架，用于预测大脑中动脉分叉动脉瘤全心动周期壁面剪应力（WSS）。Stage 0在11,656例稳态CFD数据上预训练几何tokenizer、LaB-GATr主干和WSS解码器，Stage 1用449例瞬态训练案例端到端微调，在80个心动周期时间点上以波形嵌入调制几何特征。
来源：bioRxiv 生物工程 · biorxiv.org