Fugu-MT 論文翻訳(概要): Physics-constrained Deep Learning for Robust Inverse ECG Modeling

論文の概要: Physics-constrained Deep Learning for Robust Inverse ECG Modeling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12780v1
Date: Mon, 26 Jul 2021 01:30:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-28 14:36:00.056815
Title: Physics-constrained Deep Learning for Robust Inverse ECG Modeling
Title（参考訳）: ロバスト逆心電図モデリングのための物理制約深層学習
Authors: Jianxin Xie, Bing Yao
Abstract要約: 本稿では,高次元逆ECGモデリングのための物理制約付きディープラーニング(P-DL)フレームワークを提案する。提案手法は,逆心電図モデルと心内電位の時間変化分布の予測に有効である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.913755431537592
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The rapid developments in advanced sensing and imaging bring about a data-rich environment, facilitating the effective modeling, monitoring, and control of complex systems. For example, the body-sensor network captures multi-channel information pertinent to the electrical activity of the heart (i.e., electrocardiograms (ECG)), which enables medical scientists to monitor and detect abnormal cardiac conditions. However, the high-dimensional sensing data are generally complexly structured and realizing the full data potential depends to a great extent on advanced analytical and predictive methods. This paper presents a physics-constrained deep learning (P-DL) framework for high-dimensional inverse ECG modeling. This method integrates the physical laws of the complex system with the advanced deep learning infrastructure for effective prediction of the system dynamics. The proposed P-DL approach is implemented to solve the inverse ECG model and predict the time-varying distribution of electric potentials in the heart from the ECG data measured by the body-surface sensor network. Experimental results show that the proposed P-DL method significantly outperforms existing methods that are commonly used in current practice.
Abstract（参考訳）: 高度なセンシングとイメージングの急速な発展は、複雑なシステムの効果的なモデリング、監視、制御を容易にするデータ豊富な環境をもたらす。例えば、体-センサーネットワークは、心臓の電気活動に関連する多チャンネル情報(心電図(ECG))をキャプチャし、医学者が異常な心臓状態を監視し、検出することができる。しかし、高次元センシングデータは一般に複雑に構成され、完全なデータポテンシャルを実現するには、高度な分析と予測の方法に大きく依存する。本稿では,高次元逆心電図モデリングのための物理制約付き深層学習(p-dl)フレームワークを提案する。本手法は,複雑な系の物理法則と高度な深層学習基盤を統合し,システムのダイナミクスを効果的に予測する。体表面センサネットワークで測定した心電図データから逆心電図モデルを解き、心電電位の経時的分布を予測するために提案するp-dl法を実装した。実験の結果, p-dl法は, 現行の手法をはるかに上回っていることがわかった。

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