論文の概要: Simulation-based Inference for Cardiovascular Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13918v1
- Date: Wed, 26 Jul 2023 02:34:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-27 13:47:57.288422
- Title: Simulation-based Inference for Cardiovascular Models
- Title（参考訳）: 心血管モデルのシミュレーションによる推論
- Authors: Antoine Wehenkel, Jens Behrmann, Andrew C. Miller, Guillermo Sapiro,
Ozan Sener, Marco Cuturi, J\"orn-Henrik Jacobsen
- Abstract要約: シミュレーションに基づく推論を用いて、波形をプラプシブルな生理的パラメータにマッピングする逆問題を解決する。
臨床応用5種類のバイオマーカーのin-silico不確実性解析を行った。
我々はMIMIC-III波形データベースを用いて,ビビオとシリカのギャップについて検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.92535897767929
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Over the past decades, hemodynamics simulators have steadily evolved and have
become tools of choice for studying cardiovascular systems in-silico. While
such tools are routinely used to simulate whole-body hemodynamics from
physiological parameters, solving the corresponding inverse problem of mapping
waveforms back to plausible physiological parameters remains both promising and
challenging. Motivated by advances in simulation-based inference (SBI), we cast
this inverse problem as statistical inference. In contrast to alternative
approaches, SBI provides \textit{posterior distributions} for the parameters of
interest, providing a \textit{multi-dimensional} representation of uncertainty
for \textit{individual} measurements. We showcase this ability by performing an
in-silico uncertainty analysis of five biomarkers of clinical interest
comparing several measurement modalities. Beyond the corroboration of known
facts, such as the feasibility of estimating heart rate, our study highlights
the potential of estimating new biomarkers from standard-of-care measurements.
SBI reveals practically relevant findings that cannot be captured by standard
sensitivity analyses, such as the existence of sub-populations for which
parameter estimation exhibits distinct uncertainty regimes. Finally, we study
the gap between in-vivo and in-silico with the MIMIC-III waveform database and
critically discuss how cardiovascular simulations can inform real-world data
analysis.
- Abstract（参考訳）: 過去数十年間、血液力学シミュレーターは着実に進化し、シリコン中の循環器系を研究するためのツールとなった。
このようなツールは、生理的パラメータから全身血行動態をシミュレートするために日常的に使用されているが、波形を可算な生理的パラメータにマッピングする逆問題の解決は、有望かつ困難なままである。
シミュレーションベース推論 (SBI) の進歩により, この逆問題を統計的推論として捉えた。
代替アプローチとは対照的に、SBIは興味のあるパラメータに対して \textit{posterior distributions} を提供し、 \textit{individual} 測定に対して不確実性の \textit{multi-dimensional} 表現を提供する。
本研究は, 臨床関心の5つのバイオマーカーのシリコン内不確実性解析を行い, 測定精度を比較した。
心拍数推定の可能性など、既知の事実の確証のほかに、標準的なケア指標から新しいバイオマーカーを推定する可能性についても注目する。
SBIは、パラメータ推定が異なる不確実な状態を示すサブポピュレーションの存在など、標準感度分析では捉えられない事実上の関連した発見を明らかにしている。
最後に,in-vivoとin-silicoのギャップをミームiii波形データベースを用いて検討し,心血管シミュレーションが実世界データ解析にどのように寄与するかを批判的に論じる。
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