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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种流体力学流场速度的预测模型构建方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119626562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411659411.1，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权一种流体力学流场速度的预测模型构建方法和系统是由李鲍;李雪珂;刘有军;张丽媛设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种流体力学流场速度的预测模型构建方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种流体力学流场速度的预测模型构建方法，包括：获取大量冠心病患者的冠状动脉CTA图像并分别构建3D血管几何模型；在不同3D血管几何模型中设置不同的入口流速和生理压力边界条件并进行CFD仿真，得到仿真结果；将得到的流场内造影剂粒子浓度3D点云、实际流场速度和冠脉模型3D点云输入到PDMNN神经网络中进行学习；将平流扩散方程编码到损失函数利用造影剂浓度和流体速度的关系驱动所述PDMNN神经网络计算收敛，得到流体力学流场速度的预测模型。通过本申请构建的预测模型，可以更加精准地快速实现预测效果，同时可以面对不同几何模型和不同边界条件。

本发明授权一种流体力学流场速度的预测模型构建方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种流体力学流场速度的预测模型构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取大量冠心病患者端的冠状动脉CTA图像，根据所述冠状动脉CTA图像分别构建3D血管几何模型； 在所述3D血管几何模型中添加血液和造影剂，模拟造影剂在血液中的流动；在不同所述3D血管几何模型中设置不同的入口流速和生理压力边界条件，并进行CFD仿真，得到仿真结果，根据得到的大量的仿真结果构建PDMNN神经网络的训练样本、测试样本和验证样本；所述仿真结果包括流场内造影剂粒子浓度3D点云、实际流场速度； 将根据大量冠心病患者端的冠状动脉CTA图像得到的所述流场内造影剂粒子浓度3D点云、实际流场速度、3D血管几何模型3D点云以及对应设置的入口流速边界条件输入到PDMNN神经网络中进行学习；将平流扩散方程编码到损失函数利用造影剂浓度和流体速度的关系驱动所述PDMNN神经网络计算收敛，得到流体力学流场速度的预测模型； 所述方法还包括：在所述损失函数中编码在所述3D血管几何模型边界处预测结果的惩罚项； 在所述3D血管几何模型边界处预测结果的惩罚项为： ， 其中，为流速张量，为压力，为3D模型点云坐标，为密度、为粘度、t为时间、为流体边界域、n为模型出口和入口数量； 所述方法还包括：在所述PDMNN神经网络中引入血管半径信息，以使所述PDMNN神经网络进行初步预测血流速度后根据所述血管半径信息对初步预测的血流速度进行校正； 所述平流扩散方程为： ， 其中，为流速张量，为流体内粒子浓度，为时间。

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