論文の概要: Physics-informed neural networks for improving cerebral hemodynamics
predictions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11498v1
- Date: Wed, 25 Aug 2021 22:19:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-28 02:42:54.511614
- Title: Physics-informed neural networks for improving cerebral hemodynamics
predictions
- Title（参考訳）: 脳循環動態予測のための物理インフォームニューラルネットワーク
- Authors: Mohammad Sarabian, Hessam Babaee, Kaveh Laksari
- Abstract要約: 本研究では,高速計算流体力学シミュレーションを用いて,スパースな臨床測定を増強する物理インフォームド・ディープラーニング・フレームワークを提案する。
本フレームワークでは,脳内数箇所のリアルタイムTD速度測定と,3次元画像から取得した基線血管断面領域を用いた。
4次元MRIで得られた生体内速度測定に対して,本モデルの有効性を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Determining brain hemodynamics plays a critical role in the diagnosis and
treatment of various cerebrovascular diseases. In this work, we put forth a
physics-informed deep learning framework that augments sparse clinical
measurements with fast computational fluid dynamics (CFD) simulations to
generate physically consistent and high spatiotemporal resolution of brain
hemodynamic parameters. Transcranial Doppler (TCD) ultrasound is one of the
most common techniques in the current clinical workflow that enables
noninvasive and instantaneous evaluation of blood flow velocity within the
cerebral arteries. However, it is spatially limited to only a handful of
locations across the cerebrovasculature due to the constrained accessibility
through the skull's acoustic windows. Our deep learning framework employs
in-vivo real-time TCD velocity measurements at several locations in the brain
and the baseline vessel cross-sectional areas acquired from 3D angiography
images, and provides high-resolution maps of velocity, area, and pressure in
the entire vasculature. We validated the predictions of our model against
in-vivo velocity measurements obtained via 4D flow MRI scans. We then showcased
the clinical significance of this technique in diagnosing the cerebral
vasospasm (CVS) by successfully predicting the changes in vasospastic local
vessel diameters based on corresponding sparse velocities measurements. The key
finding here is that the combined effects of uncertainties in outlet boundary
condition subscription and modeling physics deficiencies render the
conventional purely physics-based computational models unsuccessful in
recovering accurate brain hemodynamics. Nonetheless, fusing these models with
clinical measurements through a data-driven approach ameliorates predictions of
brain hemodynamic variables.
- Abstract（参考訳）: 脳循環動態の決定は、様々な脳血管疾患の診断と治療において重要な役割を果たす。
本研究では, 高速計算流体力学(CFD)シミュレーションを用いて, 脳循環動態パラメータの物理的に一貫した高時空間分解能を生成することにより, スパース臨床測定を増強する物理インフォームド・ディープラーニング・フレームワークを提案する。
経頭蓋ドプラ(TCD)超音波は、脳動脈内の血流速度を非侵襲的かつ瞬時に評価できる、現在の臨床ワークフローにおいて最も一般的な手法の1つである。
しかし、頭蓋骨の音響窓を通してのアクセシビリティが制限されているため、脳血管の至る所には空間的に限られている。
深層学習フレームワークでは,脳内数箇所のリアルタイムTD速度測定と3次元血管造影画像から得られた血管横断領域を用いて,血管全体の速度,面積,圧力の高解像度マップを提供する。
4次元フローmriスキャンで得られた生体内速度測定から予測したモデルの有効性を検証した。
次に, 血管内皮の局所血管径の変化を正常に予測し, 脳血管拡張症(CVS)の診断における本手法の臨床的意義を明らかにした。
ここでの鍵となる発見は、出口境界条件のサブスクリプションにおける不確実性と物理モデリングの欠陥が組み合わさって、従来の純粋に物理学に基づく計算モデルが正確な脳血行動態の回復に失敗したことである。
それでも、これらのモデルをデータ駆動アプローチによる臨床測定で融合することで、脳の血行動態変数の予測が改善される。
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