科学家在世界动脉瘤中打开了第一个流体动力学的数据库，并通过200万CPU生成

资料来源：DeepTech最近，上海科学与情报学院开设了世界上Aneuma Aneumo流体的第一个动态数据库。上海科学与信息学院主任郭Xin在接受DeepTech的采访时说，整个计算机流程将消耗约200万个CPU时间，而无需生成的没有处理数据的数量将为23 TB。他指出，在生物流体力学领域建造大型模型时，最大的瓶颈是极端缺乏数据。为了解决这个问题，大型计算机组和流体动态模拟技术可以生成大量相关数据，从而有效地填补了这种空虚。大量的高保真数据包含超过85,000个血液动力学数据样本。报告表明，这组大量的高保真数据包含85,280个HEM数据样品dapalyamic。首先，详细说明，它包括几个阶段3D动脉瘤模型。研究人员不仅使用了真正的ANEURYSM数据，但也通过创新的“可控变形”技术人为地产生了各种形式的动脉瘤，从而模拟了不同阶段的动脉瘤的形态变化。这种方法允许对动脉瘤的演变进行更系统的研究。为了确保这些合成形式的医学可靠性，研究小组专门邀请神经外科医生评估和验证其理性。其次，它包含大量的血液动力学数据。对于每个3D模型，研究人员模拟了八个不同的固定状态血流条件，并计算了关键参数，例如速度和压力。同样，我们可以提供分割蒙版，这是一种可以容纳医学图像数据的数据格式。根据ESTO的说法，研究人员能够将血液动力学分析的结果与实际医学图像结合起来，以进行更详细的研究和验证。最后，研究人员配置了测试参考点以评估现有预测血流参数的IVE模型。该测试为后续研究提供了参考框架。 （来源：ARXIV）通常，这是该时间段落的多MO模型，大型动脉瘤CFD数据集旨在为动脉瘤研究提供高价值的数据资源。该数据集不仅具有大量数据和高可靠性，而且还可以通过各种设计满足各种研究需求，并且有望在动脉瘤领域促进前卫 - garde的进步。研究人员认为，数据集提供了广泛的应用，尤其是在促进精确诊断和颅内动脉瘤的治疗方面。首先，您可以促进AI在血液动力学建模中的应用。使用大量的高保真数据，研究人员可以开发更精确，有效的算法来预测动脉瘤的血流。其次，它可以帮助人们评估动脉瘤破裂的风险。数据集包含丰富的几何信息动脉瘤进化过程中的rmation。这对于建立定量中断风险预测模型非常有价值。第三，数据集的多模式属性有助于我们更深入地了解动脉瘤的发展。发展和破裂机制。例如，可以分析形态变化或动脉瘤和其他血液动力学因素之间的关系，以发现预测破裂风险的重要生物学指标。郭Xin说：“我们希望这些研究能帮助医生制定更个性化的诊断和治疗计划，并获得精确的治疗。” （来源：ARXIV）对自动学习技术的更有效分析，即血液动力学的组合。报告表明，这项研究源于对颅内动脉瘤疾病的担忧以及对现有研究方法和数据瓶颈的详细思考。颅内动脉瘤是严重的脑血管异常，影响影响的疾病大约5％的世界人口及其破裂通常会导致死亡率的50％以上。目前，对动脉瘤破裂风险的临床评估主要取决于患者的个体因素，例如医生的经验，含含含量的形态学的形态学以及年龄和性别。但是，动脉瘤的形成，发育和最终破裂与肿瘤内血流动力学密切相关，即动脉瘤袋中血流的特征。如果可以更精确地预测血流的这些特征，则可以为诊断颅内动脉瘤的诊断提供客观和定量的诊断基础，从而提高了风险评估的精度。并制定更科学的治疗计划。但是，尽管传统的CFD方法可以模拟血液，但它们很难实现真实的时间分析，因为它们可以应用于临床实践，并且在计算上昂贵，并且要采用很久。 （来源：ARXIV）为了解决这一挑战，研究小组计划将自动学习技术结合起来，以分析更有效的血液动力学。他们真正发现的第一个问题是严重缺乏研究数据。在研究人员发布Aneumo数据集之前，使用完整的CFD信息在全球范围内少于100个动脉瘤数据。这是对该数据集进行调查的最初意图。通过此数据集，研究人员希望促进对颅内动脉瘤的研究，并促进生物流体动力学，生物医学工程和临床风险评估中基于数据的方法的发展。动脉瘤的变形增加了实际动脉瘤数据的丰度。生成这一庞大数据的过程是“数据马拉松”，涉及技术挑战和团队合作。与其他研究不同，该数据集中的许多动脉瘤被“变形”了少数实际动脉瘤，尽管并非全部patient数据。这样做的优点是，它允许在不同阶段进行更系统地模拟形态学变化。这对于研究其发展和破裂机制很重要。但是，这种“转换”不是随机的。研究团队必须设计合理的策略，并且不能“变形”，以确保变形形式不仅可以涵盖各种可能的方式，而且还可以适应生物力学原理。为了确定这些变形参数，他们进行了许多实验和讨论以找到最佳解决方案。在此期间，研究人员提到了大量的医学文献，并咨询了神经外科医生的意见，以确认转化方法是科学和理性的。在生成了这三个维模型之后，还必须进行大型CFD模拟来计算这些复杂的血管结构的血流。情况。对计算机资源的需求很大。 ther因此，研究团队拥有来自Fudan大学的CFFF计算机。我们使用Ting平台并致电许多计算机资源来最终完成工作。 Guosings说：“这一过程深深地认识到，现代医学研究越来越与大数据和高性能计算的支持。这不仅是一个简单的科学探索，而且是一个系统的项目，需要在多个学科之间相互合作。” （资料来源：ARXIV）最后，相关文档已在标题“ Aneuma：大型多模式动脉瘤”标题上发布在Pre Implys网站Aneumo [1]上，并使用计算流体动力学和深度学习视图进行了模拟”。图|相关文档（来源：ARXIV）还根据本研究计划了一系列随后的方向。一个人正在扩大数据集的范围。这项研究是在中国数字建筑峰会峰会的第8个子峰会上发起的。峰会的科学数据是科学与信息研究所的一部分以及上海信息的信息，并且据了解，它引起了广泛的关注。启动Pref Prestression文档后，我收到了上海人工智能研究所Opencompass社区的邀请，以参加OpenCompass Open评估系统。研究人员期望这一数据集和自动学习框架不仅会加深对颅内动脉瘤的理解和管理，而且还感受到了生物流体动力学应用的基础。通过Ejemplo，类似的方法可以模拟与医疗设备的血管，优化设计有关的其他疾病的研究，甚至是不同器官系统中血液，体液和气体的生理流动。通过将计算机建模与临床实践联系起来，研究小组希望促进更大的PERS占用医学的开发。目前，研究小组组主要集中于颅内动脉瘤。但是，将来构建此数据集的方法可以扩展更多，以包括其他血管疾病，例如动脉狭窄。换句话说，研究小组表明，形态学，血液动力学和其他有关各种类型的血管病变。必须收集，组织和整合多模式信息，从而建立更透明的血管疾病研究。具体来说，根据此扩展数据集，我们将继续下一个调查。首先，当开发更先进的自动学习模型以预测多种血管疾病的血液动力学时，我们为医生提供了对不同疾病之间血流特征的更详细比较，发现了共同点和差异，并为医生提供了支持更普遍决策的工具。其次，多动菌l信息用于研究多种血管疾病的破裂/狭窄的发展，发展和机制。通过整合不同类型的数据，他们希望对血管疾病的病理生理过程有足够的了解，并找到更精确的诊断和预后指标。第三，我们研究了AI在优化多种疾病血管的优化计划中的应用，例如，可以开发AI模型来帮助医生为动脉狭窄的患者设计合适的支架，或者预测血管重塑中多种治疗选择的有效性。总而言之，研究小组希望扩大数据集和研究范围，以使该结果在预防和治疗血管疾病方面更有用，并为更多患者提供良好的状态。参考文献：1.https：//arxiv.org/pdf/2505.14717operation/type：他是Chenlong Yakun