基于Laplacian的个性化血管移植物自动形状优化数据
数据围绕先天性心脏病新生儿治疗，提供六名患者的影像与血流数据，用于结合 Bayesian optimization、OpenFOAM 有限体积求解器与新型移植物变形算法的自动形状优化流程，以优化修复主动脉弓的个性化组织工程血管移植物
基本信息
资源简介
基于Laplacian的个性化血管移植物自动形状优化数据
Automatic Laplacian-based shape optimization for patient-specific vascular grafts
该数据集来自 search.dataone.org，对应论文《Automatic Laplacian-based shape optimization for patient-specific vascular grafts》，本站归类为心血管系统疾病 / 主动脉缩窄。数据围绕先天性心脏病新生儿治疗，提供六名患者的影像与血流数据，用于结合 Bayesian optimization、OpenFOAM 有限体积求解器与新型移植物变形算法的自动形状优化流程，以优化修复主动脉弓的个性化组织工程血管移植物。可用于研究自动形状优化、组织工程血管移植物设计及相关血流模拟（来源 DataONE）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：先天性心脏病是新生儿死亡的主要原因之一。组织工程血管移植物具有帮助治疗先天性心脏病新生儿的潜力。本文提出了一种计算框架，用于自动优化患者特异性组织工程血管移植物的形状，以修复主动脉弓，旨在改善当前的治疗效果。核心创新在于一个自动形状优化流程，它将贝叶斯优化技术与开源有限体积求解器 OpenFOAM 以及一种新颖的移植物变形算法相结合。在本研究中，我们使用了从六名被诊断为先天性心脏病的患者处获得的影像和血流数据。我们的框架从 Laplacian 模式计算和近似一个计算成本低的高斯过程代理模型开始，以捕捉最小
【主题与分类】
主题标签：Automatic Shape Optimization、TEVGs、Tissue engineering、Bayesian optimization。本站分类：心血管系统疾病/主动脉缩窄。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ade6c4bded8bbadd1f7ea5af1e836a66bb43864c4ec28a02c95335716880b3fc6
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- OpenDataLab:
数据说明
Milad Habibi; Seda Aslan; Xiaolong Liu; Yue-Hin Loke; Axel Krieger; Narutoshi Hibino; Laura Olivieri; Mark Fuge (2025). Automatic Laplacian-based shape optimization for patient-specific vascular grafts [Dataset]. http://doi.org/10.5061/dryad.x0k6djhtg
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