3D ANEURYSM
该数据集是一个包含101个半理想化几何结构的医学影像数据集，通过数值模拟生成颅内动脉瘤的血流动力学数据，主要模态为三维网格和血流场数据，用于计算流体动力学和医学影像分析研究，旨在模拟完整心动周期内的血流行为以辅助动脉瘤的临床诊断与治疗规划。
基本信息
资源简介
3D ANEURYSM数据集由巴黎高等矿业学院的研究团队创建，旨在模拟颅内动脉瘤中的血液流动。该数据集包含101个半理想化的几何结构，每个网格包含超过25万个节点和300万条边的数值网格，数据来源于患者特定的医学影像。通过数值求解瞬态不可压缩Navier-Stokes方程，模拟了一个完整心动周期内的血流动力学。该数据集主要应用于计算流体动力学（CFD）和医学影像分析领域，用于研究颅内动脉瘤的血流行为、辅助临床诊断与治疗规划。
下载信息
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使用方式
数据集说明
3D ANEURYSM 对应论文数据集（arXiv 预印本）。
数据获取指引
- 打开论文页面获取作者与项目信息：https://arxiv.org/abs/2501.08738v1
- 论文 Data Availability / Code Availability 章节标注了数据实际托管位置；
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论文摘要：Abstract:We introduce a novel masked pre-training technique for graph neural networks (GNNs) applied to computational fluid dynamics (CFD) problems. By randomly masking up to 40% of input mesh nodes during pre-training, we force the model to learn robust representations of complex fluid dynamics. We pair this masking strategy with an asymmetric encoder-decoder architecture and gated multi-layer perceptrons to further enhance performance. The proposed method achieves state-of-the-art results on seven CFD datasets, including a new challenging dataset of 3D intracranial aneurysm simulations with over 250,000 nodes per mesh. Moreover, it significantly improves model performance and training efficiency across such diverse range of fluid simulation tasks. We demonstrate improvements of up to 60% in long-term prediction accuracy compared to previous best models, while maintaining similar computational costs. Notably, our approach enables effective pre-training on multiple datasets simultaneously, significantly reducing the time and data required to achieve high performance on new tasks. Through extensive ablation studies, we provide insights into the optimal masking ratio, architectural choices, and training strategies.
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