論文の概要: Rapidly and accurately estimating brain strain and strain rate across
head impact types with transfer learning and data fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13577v1
- Date: Tue, 31 Aug 2021 01:45:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-02 04:30:42.145350
- Title: Rapidly and accurately estimating brain strain and strain rate across
head impact types with transfer learning and data fusion
- Title（参考訳）: 転写学習とデータ融合による頭部衝撃型における脳のひずみとひずみ速度の迅速かつ正確に推定
- Authors: Xianghao Zhan, Yuzhe Liu, Nicholas J. Cecchi, Olivier Gevaert, Michael
M. Zeineh, Gerald A. Grant, David B. Camarillo
- Abstract要約: 脳のひずみとひずみ速度は頭部の損傷による外傷性脳損傷(TBI)を予測するのに有効である。
FEMは計算にかなりの計算時間を必要とし、リアルタイムのTBIリスク監視への応用を制限する。
機械学習ヘッドモデル(MLHM)を開発し、トレーニング/テストデータセットが異なるヘッドインパクトタイプから得られた場合、モデルの精度が低下することが判明した。
MLHMを13,623個の頭部衝撃、アメリカンフットボール、混成格闘技、カークラッシュで訓練し、シミュレーションのみまたはフィールド上の衝撃でトレーニングされたモデルと比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.216657815393579
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Brain strain and strain rate are effective in predicting traumatic brain
injury (TBI) caused by head impacts. However, state-of-the-art finite element
modeling (FEM) demands considerable computational time in the computation,
limiting its application in real-time TBI risk monitoring. To accelerate,
machine learning head models (MLHMs) were developed, and the model accuracy was
found to decrease when the training/test datasets were from different head
impacts types. However, the size of dataset for specific impact types may not
be enough for model training. To address the computational cost of FEM, the
limited strain rate prediction, and the generalizability of MLHMs to on-field
datasets, we propose data fusion and transfer learning to develop a series of
MLHMs to predict the maximum principal strain (MPS) and maximum principal
strain rate (MPSR). We trained and tested the MLHMs on 13,623 head impacts from
simulations, American football, mixed martial arts, car crash, and compared
against the models trained on only simulations or only on-field impacts. The
MLHMs developed with transfer learning are significantly more accurate in
estimating MPS and MPSR than other models, with a mean absolute error (MAE)
smaller than 0.03 in predicting MPS and smaller than 7 (1/s) in predicting MPSR
on all impact datasets. The MLHMs can be applied to various head impact types
for rapidly and accurately calculating brain strain and strain rate. Besides
the clinical applications in real-time brain strain and strain rate monitoring,
this model helps researchers estimate the brain strain and strain rate caused
by head impacts more efficiently than FEM.
- Abstract（参考訳）: 脳のひずみとひずみ速度は頭部衝撃による外傷性脳損傷(tbi)の予測に有効である。
しかし、最先端有限要素モデリング(FEM)では計算にかなりの時間を要するため、リアルタイムのTBIリスクモニタリングにおける適用が制限される。
機械学習ヘッドモデル(mlhms)が開発され、トレーニング/テストデータセットがヘッドインパクトタイプによって異なる場合、モデルの精度が低下することが判明した。
しかし、特定のインパクトタイプのデータセットのサイズは、モデルのトレーニングには不十分かもしれない。
本研究では,FEMの計算コスト,限られたひずみ速度予測,およびMLHMの現場データセットへの一般化可能性に対処するため,MLHMの最大主ひずみ(MPS)と最大主ひずみ(MPSR)を予測するための一連のMLHMを開発するために,データ融合と移動学習を提案する。
MLHMを13,623個の頭部衝撃、アメリカンフットボール、混成格闘技、カークラッシュで訓練し、シミュレーションのみまたはフィールド上の衝撃でトレーニングされたモデルと比較した。
トランスファーラーニングで開発されたMLHMは、MPSとMPSRを他のモデルよりも正確に推定し、平均絶対誤差(MAE)はMPSを0.03以下、MPSRを全てのインパクトデータセットで予測すると7 (1/s)以下である。
MLHMは様々な頭部衝撃タイプに適用でき、脳のひずみとひずみ率を迅速かつ正確に計算できる。
リアルタイム脳ひずみおよびひずみ速度モニタリングにおける臨床応用の他に、このモデルは、頭部衝撃による脳ひずみとひずみ速度をfemよりも効率的に推定するのに役立つ。
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