学習させたニューラルネットワークに医療用画像を入力とすると、直接数値解析結果の予測が得られます。これにより、煩雑な手作業を要したプレ処理を行うことなく、また画像から瞬時に流れ場の予測が得られます。

近年では4D flow MRI 等の流れ場の計測技術が開発されていますが、MRI は導入コストが高く中小医療施設において喫緊の普及は難しく、撮像時間の長さも課題として残っています。また従来の血流数値解析（CFD）では、プレ処理として、医療用画像（輝度値情報で断面画像が得られる）から血管内腔を構築し、それを用いて計算格子の生成、数値解析を行ってきました。対して新規技術では、医療用画像から、数値解析とそれに伴うプレ処理を通さず、直接流れ場を予測します。

このシーズは以下のよう特徴を持ちます。
・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。

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ます。

• ⾎流場推定装置
• 学習装置
• ⾎流場推定⽅法
• プログラム