资料来源：DeepTech最近，上海科学与情报学院已开设了全球世界动态计算Aneumo的第一个大规模数据库。上海科学与情报学院主任郭Xin在接受DeepTech采访时说，整个计算过程耗尽了近200万个CPU小时，并且生成的数据存储高达23TB。他说，在生物流体力学领域建立大型模型时，最大的瓶颈是极度缺乏数据。为了解决这个问题，通过使用大量的计算和闩锁动力学仿真技术，可以开发大量相关数据，从而有效地填充该空间。大规模的高保真数据集，包含超过85,000个血液动力学数据样本。根据Thosereport的说法，大规模的高保真数据集包含85,280个血液动力学数据样本。详细说明：首先，它包含一个多阶段的3D动脉瘤模型。回复RCH团队不仅使用真实的动脉瘤数据，而且还通过创新的“控制变形”技术人为地形成不同的动脉瘤形状，以模仿不同阶段的动脉瘤形态变化。这种方法使他们可以更系统地研究动脉瘤的演变。为了确保合成形状的医学真实性，研究小组特别邀请神经外科医生评估和证明其推理。其次，它包含大量的血液动力学数据。对于每个3D模型，研究团队抓住了8种不同的条件NG血流，这些血流稳定并计算基本参数，例如速度和压力，这为研究动脉瘤中血流特性的研究提供了重要的基础。同样，它可以提供一个细分掩码，这是一种可能匹配医学成像数据的数据格式。基于此，研究人员能够将血液动力学检查的结果与真实医学图片结合起来，以进行更深入的探索和验证。最终的Ly，研究团队设定了一个测试基准，用于评估现有的血流参数预测模型。该测试为后续研究提供了基线框架。 。这组数据不仅具有大量的数据和高真实性，而且还满足了各种设计的不同研究需求，预计这将促进与动脉瘤相关的田野的切割开发。研究小组认为，该数据集具有广泛的应用前景，尤其是在促进颅内动脉瘤的准确诊断和治疗方面。首先，它可以促进AI在血液动力学建模中的应用。有了大尺寸的高保真数据集，研究人员可以开发更准确有效的AI算法来预测流向动脉瘤的血液。其次，它将帮助人们更准确地评估动脉瘤破坏的风险。数据集在动脉瘤演变过程中包含丰富的几何信息，这对于建立非常重要风险风险模式。第三，数据集的多模式属性将帮助人们深入了解动脉瘤的出现。发展和破裂的机制。例如，可以评估形态变化或其他动脉瘤和血液动力学因素之间的关系，以找到预测破裂风险的关键生物学指标。郭Xin说：“我们希望这些研究能够帮助医生概述患者的更个性化的诊断和治疗计划，并获得准确的医学治疗。” （来源：ARXIV）机械研究技术的整合，更好地检查血液动力学。据报道，这项研究来自对现有研究方法和数据瓶颈中颅内动脉瘤疾病和深入思考的担忧。颅内动脉瘤是一种严重的脑血管畸变，一种影响世界人口约5％的疾病，其破坏通常会导致死亡率的50％以上。目前，对动脉瘤破裂风险的临床评估主要取决于医生的经历，形态肿瘤的特征以及患者的个体因素，例如年龄和性别。然而，动脉瘤的发育，发育和最终破裂与肿瘤内血流动力学，即动脉瘤囊内血流的特性密切相关。如果可以更准确地预测这些血流特性，则可以为诊断颅内动脉瘤的诊断基础提供目标和数量，从而提高风险评估的准确性并形成更多的科学治疗计划。但是，尽管CFD传统方法可能模仿血液，但由于临床实践的很大程度，因此很难实时进行实时审查，因为它们的计算量较大和长时间耗尽。 。他们在实践中遇到的第一个问题是严重缺乏研究数据。在研究小组发布Aneumo数据集之前，不到100个动脉瘤WOR全世界的LDWIDE数据提供了完整的CFD信息，其最初的目的是执行该数据来制定研究。通过此数据集，研究小组希望促进对颅内动脉瘤的研究，并促进生物流动动力学，生物医学工程和临床风险评估中数据驱动方法的开发。动脉瘤变形可改善真实数据的财富。开发大量数据的过程是“数据马拉松”，它具有相同的技术和PEG挑战。与其他研究不同，该数据集中的大量动脉瘤并非全部来自真实的患者数据，而是通过“变形”获得的少数实际动脉瘤。它的好处是，它可以更系统地模仿不同阶段动脉瘤的形态变化，这对于研究发展和破坏机制至关重要。但是，这种“变化”不是随机的。研究小组需要设计合理的A要确保变形的形状不仅可以涵盖各种可能的形式，而且还符合生物搜索的原则，并且不能“变形”过多的愤怒。为了确定这种变形的参数，他们进行了许多实验和讨论以找到最佳解决方案。在Panin此案中，研究小组确定了大量医学文献，并咨询了神经外科医生的意见，以确保变形方法是科学和合理的。在形成这些三维模型之后，他们还需要进行大规模的CFD模拟来计算血液流向复杂的血管结构。计算资源的请求是巨大的。因此，研究团队使用了Fudan University CFFF计算平台，并称之为大量计算资源来最终完成任务。 “这个过程告诉我们，现代医学研究越来越不可分割配方计算。这不仅是对科学的简单探索，而且是Asistematikong proyekto na nangangailangan ng交叉同伴在namumuhunan ng maraming mga mapagkukukukunan。 Pinlano Din Nila Ang Isang Serye ng Mga Kasunod Na Direksyon，Na ang Isa ay upang upang agnawak ang saklaw ng数据集。科学与智能的研究并受到了广泛的关注。血液，体液和气体流向各种器官系统的流动。通过连接计算计算计算培训，研究团队希望促进个性化医疗的进一步发展。目前，研究团队数据集主要集中在颅内动脉瘤中。但是，将来构建该数据集的程序可能会进一步扩展到包括其他血管疾病，例如动脉狭窄，这意味着研究团队将需要在各种血管病变中收集，组织和包括有关形态学，血液动力学和其他多模式信息的更多多模式信息，从而建立了更全面的研究，从而建立了更全面的研究。 Partikular, batay sa pinalawak na dataset na ito, magpapatuloy silang magsasagawa ng sumusunod na pananaliksik: Una, sa pamamagitan ng pagbuo ng mas advanced na mga modelo ng pag-aaral ng makina upang mahulaan ang hemodynamics sa maraming mga vascular disease, na magpapahintulot sa isa sa mas malalim na paghahambing ng mga katangian ng daloy ng dugo sa pagitan ng iba't ibang mga sakit, matuklasan ang mga potensyal na pagkakapareho at pagkakaiba, at magbigay ng mga klinika ng mas maraming mga tool in support of the universal decision.其次，使用多模式信息探索许多血管疾病的发生，发育和狭窄机制。通过整合不同类型的数据，他们希望以相关的方式更全面地了解血管疾病的病理生理过程，并找到更准确的诊断和预后不可预测的指标。第三，探索AI应用，以优化许多血管疾病的治疗计划。例如，通过开发AI模型来帮助医生为动脉狭窄患者设计更合适的支架，或者预测各种血管重塑治疗方案的影响。简而言之，研究小组希望扩大数据集ND研究范围使这一成功能够提供更广泛的血管疾病的预防和治疗，并将福利带给更多患者。参考材料：1.https：//arxiv.org/pdf/2505.14717操作/类型：He chenlong，liu yakun