Automatically hemodynamic analysis of AAA from CT images based on deep learning and CFD approaches

Y. V. Fedotova, R. U.I. Epifanov, A. A. Karpenko, R. I. Mullyadzhanov

Результат исследования: Научные публикации в периодических изданияхстатья по материалам конференциирецензирование

Аннотация

Abdominal aortic aneurysm is a serious disease which course is accompanied by the development of health complications and often leads to patient death due to aortic rupture. One of the powerful methods to estimate the risk of rupture is three-dimensional patient-specific hemodynamic analysis. In this study, we develop a software tool based on deep learning and CFD methods to perform automated computational hemodynamics with patient-specific geometry reconstructed from computed tomography images.

Язык оригиналаанглийский
Номер статьи012069
ЖурналJournal of Physics: Conference Series
Том2119
Номер выпуска1
DOI
СостояниеОпубликовано - 15 дек 2021
Событие37th Siberian Thermophysical Seminar, STS 2021 - Novosibirsk, Российская Федерация
Продолжительность: 14 сен 202116 сен 2021

Предметные области OECD FOS+WOS

  • 1.03 ФИЗИЧЕСКИЕ НАУКИ И АСТРОНОМИЯ

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «Automatically hemodynamic analysis of AAA from CT images based on deep learning and CFD approaches». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать