Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Enabling Cardiac Digital Twins of Myocardial Infarction Using Deep Computational Models for Inverse Inference

論文の概要: Towards Enabling Cardiac Digital Twins of Myocardial Infarction Using Deep Computational Models for Inverse Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04421v1
Date: Mon, 10 Jul 2023 08:54:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-11 13:43:03.707177
Title: Towards Enabling Cardiac Digital Twins of Myocardial Infarction Using Deep Computational Models for Inverse Inference
Title（参考訳）: 逆推論のためのDeep Computational Modelを用いた心筋梗塞心電図双極子の実現に向けて
Authors: Lei Li, Julia Camps, Zhinuo Wang, Abhirup Banerjee, Blanca Rodriguez, and Vicente Grau
Abstract要約: 心臓デジタル双生児(CDT)は、非侵襲的に心臓機能の個別評価を行う可能性がある。本研究は心電図(ECG)から心筋組織特性を推定できる可能性について検討する。このプラットフォームは、心MRIや心電図などのマルチモーダルデータを統合し、推測された組織特性の精度と信頼性を高める。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.274304476968396
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Myocardial infarction (MI) demands precise and swift diagnosis. Cardiac digital twins (CDTs) have the potential to offer individualized evaluation of cardiac function in a non-invasive manner, making them a promising approach for personalized diagnosis and treatment planning of MI. The inference of accurate myocardial tissue properties is crucial in creating a reliable CDT platform, and particularly in the context of studying MI. In this work, we investigate the feasibility of inferring myocardial tissue properties from the electrocardiogram (ECG), focusing on the development of a comprehensive CDT platform specifically designed for MI. The platform integrates multi-modal data, such as cardiac MRI and ECG, to enhance the accuracy and reliability of the inferred tissue properties. We perform a sensitivity analysis based on computer simulations, systematically exploring the effects of infarct location, size, degree of transmurality, and electrical activity alteration on the simulated QRS complex of ECG, to establish the limits of the approach. We subsequently propose a deep computational model to infer infarct location and distribution from the simulated QRS. The in silico experimental results show that our model can effectively capture the complex relationships between the QRS signals and the corresponding infarct regions, with promising potential for clinical application in the future. The code will be released publicly once the manuscript is accepted for publication.
Abstract（参考訳）: 心筋梗塞 (MI) の診断は正確で迅速である。心臓デジタル双生児(CDT)は、非侵襲的に心臓機能の個別評価を提供する可能性があり、MIのパーソナライズされた診断と治療計画のための有望なアプローチである。正確な心筋組織特性の推測は、信頼性の高いCDTプラットフォーム、特にMI研究の文脈において重要である。本研究では、心電図(ECG)から心筋組織特性を推定できる可能性について検討し、MIに特化した総合CDTプラットフォームの開発に焦点をあてる。このプラットフォームは、心MRIや心電図などのマルチモーダルデータを統合し、推測された組織特性の精度と信頼性を高める。計算機シミュレーションに基づく感度解析を行い,心電図のqrs複合体に対する梗塞位置,大きさ,経常性,電気的活動変化の影響を体系的に探究し,アプローチの限界を確立する。その後,シミュレーションされたqrsから梗塞の位置と分布を推定する深部計算モデルを提案する。 in silico実験の結果,本モデルはqrs信号とそれに対応する梗塞領域の複雑な関係を効果的に捉えることができ,将来的な臨床応用の可能性も示唆された。原稿が出版されたら、コードは公開される予定だ。

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