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/2307.04421v3
• Date: Wed, 14 Feb 2024 22:52:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-17 00:01:19.468240
• 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 (Jenny) Wang, Abhirup Banerjee, Marcel Beetz, Blanca Rodriguez, and Vicente Grau
• Abstract要約: シミュレーションされたQRSから脳梗塞の位置と分布を推定するために,二分岐変分オートエンコーダと推論モデルからなる新しい深部計算モデルを提案する。 感度分析により、脳梗塞の特徴と電気生理学的特徴との複雑な関係の理解が促進される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.447210290674733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: 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 my-ocardial infarction (MI). The inference of accurate myocardial tissue properties is crucial in creating a reliable CDT of MI. In this work, we investigate the feasibility of inferring myocardial tissue properties from the electrocardiogram (ECG) within a CDT platform. 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 ac-tivity alteration on the simulated QRS complex of ECG, to establish the limits of the approach. We subsequently present a novel deep computational model, comprising a dual-branch variational autoencoder and an inference model, to infer infarct location and distribution from the simulated QRS. The proposed model achieves mean Dice scores of 0.457 \pm 0.317 and 0.302 \pm 0.273 for the inference of left ventricle scars and border zone, respectively. The sensitivity analysis enhances our understanding of the complex relationship between infarct characteristics and electrophysiological features. The in silico experimental results show that the model can effectively capture the relationship for the inverse inference, 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、心筋梗塞(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、MIの信頼性の高いCDTを作成する上で重要である。 本研究は,CDTプラットフォーム内の心電図(ECG)から心筋組織特性を推定できる可能性を検討した。 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。 コンピュータシミュレーションに基づく感度解析を行い,心電図の模擬QRS複合体に対する梗塞位置,大きさ,横隔膜度,電気的交流度変化の影響を系統的に検討し,アプローチの限界を確立する。 次に,2分岐変分オートエンコーダと推論モデルからなる新しい深部計算モデルを提案し,シミュレーションQRSから脳梗塞の位置と分布を推定する。 提案モデルは,左室壁と境界域を推定するために0.457 \pm 0.317と0.302 \pm 0.273の平均サイススコアを達成する。 感度解析は、梗塞の特徴と電気生理学的特徴の複雑な関係の理解を深める。 in silico 実験の結果,このモデルでは逆推論の関係を効果的に捉え,将来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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