Asymptotic-Preserving Neural Networks for Viscoelastic Parameter Identification in Multiscale Blood Flow Modeling

Este estudo aplica Redes Neurais com Preservação Assintótica para identificar parâmetros viscoelásticos em um modelo multiescala de fluxo sanguíneo, visando melhorar a aplicabilidade prática em fenômenos cardiovasculares. A abordagem permite inferir parâmetros e reconstruir a evolução temporal das variáveis dos vasos sanguíneos a partir de formas de onda de pressão, incorporando princípios físicos no aprendizado.