主动脉（COA）患者特异性计算流体动力学（CFD）研究的目的 - 在资源约束设置中的研究受到可用成像方式和速度数据采集的可用成像方式的限制。多普勒超声心动图被视为合适的速度获取方式，因为其可用性和安全性较高。这项研究旨在调查经典机器学习（ML）方法的应用，以创建一种适当且可靠的方法，用于从多普勒超声心动图图像中获得边界条件（BCS），用于使用CFD进行血液动力学建模。方法 - 我们提出的方法结合了ML和CFD，以模拟感兴趣区域内的血流动力学流动。该方法的关键特征是使用ML模型来校准CFD模型的入口和出口边界条件（BCS）。 ML模型的关键输入变量是患者心率，因为这是研究中测得的血管的时间变化的参数。在研究的CFD组件中使用ANSYS Fluent，而Scikit-Learn Python库则用于ML分量。结果 - 我们在干预前对严重COA的真实临床案例进行了验证。将我们的模拟的最大缩回速度与从研究中使用的几何形状获得的患者获得的测量最大骨质速度进行了比较。在用于获得BCS的5 mL模型中，顶部模型在测得的最大骨质速度的5 \％之内。结论 - 该框架表明，它能够考虑在测量之间考虑患者心率的变化。因此，当在每个血管上缩放心率时，可以在生理上逼真的BC计算，同时提供合理准确的溶液。
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