基于U-net上气道流体力学分析研究

目的本研究针对阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)相关的上气道流体力学难题,提出了一种创新的基于U-net的深度学习方法。本研究通过深度学习技术,旨在实现更高效、准确的上气道流体力学分析,以克服传统计算流体力学方法和传统机器学习在处理此类问题时的局限性。方法首先,通过精细的图像处理技术,将流场数据转换为适用于深度学习的格式。进而,设计出一种改进的嵌入注意力模块的U-net网络架构,使得模型能够更精准地捕捉上气道流体力学中的关键信息。此网络架构融合了编码器和解码器的功能,前者专注于提取流体力学特征,后者则负责重构流体力学的详细特征。同时,基于流体动力学的控制方程,设计了一种物理约束的损失函数,以确保模型预测结果的物理合理性。结果通过严格的实验验证,本研究证实了所提出的基于U-net的方法在上气道流体力学分析中的有效性,不仅在准确性上有所提升,还更大幅提高了分析效率。结论本研究通过深度学习技术,为OSAHS相关的上气道流体力学分析提供了一种新颖且高效的解决方案。这一成果对于深入研究上气道的流体力学特性,以及对OSAHS患者的上气道结构和功能状态进行精确评估,具有显著的价值。