M3PI-DeepONet

新的深度学习模型增强了AAA血流动力学预测

研究人员开发了一种新颖的改进型多输入多输出物理信息深度算子网络（M3PI-DeepONet）架构，以更准确地预测腹主动脉瘤（AAA）中复杂的3D血流动力学。该新模型集成了Navier-Stokes方程，并采用聚合注入策略融合来自多个输入分支的信息，从而实现自适应坐标基。M3PI-DeepONet的相对L2速度误差低于4%，压力误差约为5%，同时与传统的计算流体动力学模拟相比，推理速度也得到了显著提升。