课题基金 / 基金详情

基于深度学习的无创肺动脉血流储备分数快速计算方法研究

批准号:
62101610
项目类别:
青年科学基金项目(C类)
资助金额:
30.0 万元
负责人:
刘修健
依托单位:
学科分类:
医学信息检测与处理
结题年份:
2024
批准年份:
2021
项目状态:
已结题
项目参与者:
刘修健

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
靶病变血管的选择及手术顺序是影响经皮腔内肺动脉成形术远期预后的关键。尽管侵入性血流储备分数(FFR)可降低再灌注肺水肿的发生,但因无法综合评估整个肺动脉树而不能规划多支病变血管的手术顺序。前期我们运用3D-0D耦合仿真方法验证了整个肺动脉树无创FFR计算的可行性。为克服仿真方法因计算时间长而难以广泛应用于临床的问题,本项目将建立一种基于深度学习的无创肺动脉FFR快速计算方法。首先为克服难以获取大量临床患者数据作为训练数据库的问题,通过算法人工合成大量的可覆盖临床常见病变生理状况的肺动脉3D解剖模型,再运用3D-0D耦合仿真方法批量生成FFR数据标签集。然后提出一种融合流体力学知识的深度学习网络架构,以将流体力学Navier-Stokes方程编码到深度学习算法中,获得高鲁棒性的学习模型。本项目提出的无创肺动脉FFR快速计算方法可实时评估整个肺动脉树的FFR分布,有望辅助临床优化治疗策略。
英文摘要
The target lesion vessel selection and procedure sequence are keys to the long-term outcomes of balloon pulmonary angioplasty. Fractional flow reserve-guided strategy increases the safety of the procedure as it reduces the extent of reperfusion edema. However, Invasive FFR cannot comprehensively assess all diseased vessels in the entire pulmonary artery tree. Thus it cannot plan the procedure sequence of multiple diseased vessels. Previously, we verified the feasibility of noninvasive pulmonary FFR calculation using 3D-0D coupled simulation method. However, the computational fluid dynamic simulation method is hard to be used widely in clinical practice due to the long computation time. The study will establish a fast prediction method of noninvasive pulmonary FFR based on deep learning to overcome the simulation method's shortcoming. Firstly, as it is impossible to obtain a large amount of clinical patient data as a training database, we will create a large database of synthetically generated pulmonary artery trees to reflect the anatomical variations representative of chronic thromboembolic pulmonary patients. And then the FFR data label set is generated in batch using 3D-0D coupled simulation method. Then, we will design a fluid mechanics informed deep neural network, in which the Navier-Stokes equations can be encoded in the outputs by using automatic differentiation. We will obtain a highly robust learning model. The fast computational method of noninvasive pulmonary FFR proposed in this study can evaluate the FFR value nearly in real-time. It is expected to assist clinical planning of procedure strategies for balloon pulmonary angioplasty and improve the patient’s long-term outcomes.
慢性血栓栓塞性肺动脉高压常伴有多支血管狭窄或阻塞,介入治疗中靶病变血管的选择和手术顺序会影响远期预后。然而,传统的有创血流储备分数(FFR)测量无法全面评估整个肺动脉树的所有病变情况。为应对这一临床挑战,本项目提出了一种基于常规临床肺动脉CTA影像的无创FFR计算方法。我们首先优化并验证了3D-0D耦合仿真方法。该方法通过构建与患者特征相匹配的肺循环模型,从而准确地计算肺动脉树的FFR值。接着,我们开发了一个人工合成3D肺动脉树的框架。该框架能够迅速生成各种几何形态的肺动脉树几何模型。最后,为了克服计算流体力学仿真的高资源消耗和长时间计算的问题,并增强深度学习对血流动力学预测的解释性,我们提出了基于物理信息神经网络的快速计算方案。一方面考虑到现有深度学习方法未能充分利用内在几何关系和物理规律,我们引入了约束感知学习框架。另一方面针对深度学习模型通常需要大量仿真标签数据的问题,我们还设计了一种无监督物理信息深度神经网络,它通过硬约束边界条件进行训练。实验结果显示,所提出的方案能够高效且精确地预测FFR,并且其结果与传统CFD仿真高度一致。
无创评估冠脉微循环功能障碍的关键技术研究
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    10.0万元
  • 批准年份:
    2025
  • 负责人:
    刘修健
  • 依托单位:
联合心脏CTA和CTP无创评估心肌缺血的多功能学智能诊断方法研究
  • 批准号:
    82472093
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    48.00万元
  • 批准年份:
    2024
  • 负责人:
    刘修健
  • 依托单位:
国内基金
海外基金