⾎流場推定装置、学習装置、⾎流場推定⽅法及びプログラム


更新:2024/12/20
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概要

 

従来技術との比較

 

特徴・独自性
  • 形態画像から直接血流場を推定するニューラルネットワークを使用。
  • 煩雑なプレ処理が不要
  • CFDと比べ、解析に要するリソースが低い。
  • CFD結果を学習させることで、速度や圧力など様々な情報を出力可能。
実用化イメージ

MR,CTなどの医療撮像機器に搭載し,形態画像を取得すると同時に内部流れ場を推定できる。

キーワード

研究者

流体科学研究所
流動創成研究部門
生体流動ダイナミクス研究分野

安西 眸 助教 
博士(工学)(東北大学)/修士(工学)(東北大学)

Hitomi Anzai, Assistant Professor