【摘 要】
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虚拟手术是虚拟现实技术在医学领域的一个重要应用,它是从医学图像数据出发,应用计算机图形学重构出虚拟人体软组织模型,并利用触觉交互设备进行交互的模拟仿真系统。血流仿真是现阶段虚拟手术的重点研究问题之一,实现快速逼真的血流仿真对于提升虚拟手术的质量具有重要意义,也是一个极具挑战的课题。光滑粒子流体动力学方法（Smoothed Particle Hydrodynamics,SPH）因具有边界自适应性以及
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虚拟手术是虚拟现实技术在医学领域的一个重要应用,它是从医学图像数据出发,应用计算机图形学重构出虚拟人体软组织模型,并利用触觉交互设备进行交互的模拟仿真系统。血流仿真是现阶段虚拟手术的重点研究问题之一,实现快速逼真的血流仿真对于提升虚拟手术的质量具有重要意义,也是一个极具挑战的课题。光滑粒子流体动力学方法（Smoothed Particle Hydrodynamics,SPH）因具有边界自适应性以及良好的计算性能而被广泛应用于血流仿真。然而,由于血流是一种复杂的不可压非牛顿流体,且虚拟手术场景中同时有柔性器官、手术器械以及多相耦合的存在,血流仿真在视觉真实感和计算效率上的要求远远没有被满足。本文针对上述问题,主要进行了以下研究工作:1)构建基于Carreau方程的血流动力学模型,在不可压粘性流体控制方程的基础上,针对血流的非牛顿粘性建立血流动力学方程,并采用标准SPH方法离散化求解。2)研究和改进压力迭代的血流密度校正方法,利用预测-校正SPH思想实现血流的不可压缩性约束,并采用虚粒子边界方法处理血流血管壁耦合,实现逼真无压缩的血流仿真。3)提出数据驱动的血流密度校正方法和血流加速度预测方法,在构造基于混合邻域的血流粒子特征向量的基础上,利用神经网络训练出模型,利用模型预测代替复杂的物理计算步骤,在保证不可压缩性的基础上提高血流仿真效率。
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