近年、動脈の血流の診断などに、数値計算力学（CFD）が使われてきている。診断にCFDと医用画像を組み合わせた方法の方が、医用画像のみを使用する方法よりも優れていることが示されてきた。しかしながら、CFDシミュレーションは計算量が多く、場合によっては数時間かかる。そこで、本研究でこのプロセスを加速する方法として、ディープラーニングを使用することで、大規模3D血流シミュレーション結果を近似的に求める高速な代替手法を構築することを目指す。