基于计算流体动力学的冠状动脉疾病诊断中的血压预测:使用冠状动脉计算机断层扫描血管造影
本研究开发了一种端到端的自动化流程,通过从冠状动脉计算机断层扫描血管造影(CCTA)中提取冠状动脉几何结构,简化模拟数据生成,并引入基于扩散的反向条件扩散(ICD)模型,直接从CCTA预测冠状动脉血压分布,避免了推理过程中对计算密集型计算流体动力学(CFD)的需求。该模型在CCTA1000和CCTA36两个数据集上进行了训练和验证,相较于LSTM提高了19.78%的R²分数,降低了19.44%的均方根误差(RMSE),相较于MLP提高了8.38%的R²分数,降低了4.3%的RMSE,代表了向可扩展、非侵入性冠状动脉疾病诊断框架迈出的重要一步。

