論文の概要: A Probabilistic Neural Twin for Treatment Planning in Peripheral
Pulmonary Artery Stenosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00854v1
- Date: Fri, 1 Dec 2023 14:54:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 20:26:24.564342
- Title: A Probabilistic Neural Twin for Treatment Planning in Peripheral
Pulmonary Artery Stenosis
- Title（参考訳）: 末梢肺動脈狭窄症に対する治療計画のための確率論的ニューラルツイン
- Authors: John D. Lee, Jakob Richter, Martin R. Pfaller, Jason M. Szafron,
Karthik Menon, Andrea Zanoni, Michael R. Ma, Jeffrey A. Feinstein, Jacqueline
Kreutzer, Alison L. Marsden and Daniele E. Schiavazzi
- Abstract要約: 末梢肺動脈疾患における多発狭窄の修復への応用について検討した。
確率で問題を定式化し、サンプルベースのアプローチで解決する。
確率的リアルタイム処理計画のためのオフラインオフラインパイプラインを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8116671390518397
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The substantial computational cost of high-fidelity models in numerical
hemodynamics has, so far, relegated their use mainly to offline treatment
planning. New breakthroughs in data-driven architectures and optimization
techniques for fast surrogate modeling provide an exciting opportunity to
overcome these limitations, enabling the use of such technology for
time-critical decisions. We discuss an application to the repair of multiple
stenosis in peripheral pulmonary artery disease through either transcatheter
pulmonary artery rehabilitation or surgery, where it is of interest to achieve
desired pressures and flows at specific locations in the pulmonary artery tree,
while minimizing the risk for the patient. Since different degrees of success
can be achieved in practice during treatment, we formulate the problem in
probability, and solve it through a sample-based approach. We propose a new
offline-online pipeline for probabilsitic real-time treatment planning which
combines offline assimilation of boundary conditions, model reduction, and
training dataset generation with online estimation of marginal probabilities,
possibly conditioned on the degree of augmentation observed in already repaired
lesions. Moreover, we propose a new approach for the parametrization of
arbitrarily shaped vascular repairs through iterative corrections of a
zero-dimensional approximant. We demonstrate this pipeline for a diseased model
of the pulmonary artery tree available through the Vascular Model Repository.
- Abstract（参考訳）: 数値血行動態学における高忠実度モデルの計算コストは, 主にオフライン処理計画に比例して低下している。
データ駆動アーキテクチャの新しいブレークスルーと高速なサロゲートモデリングのための最適化技術は、これらの制限を克服するエキサイティングな機会を提供し、このような技術を時間クリティカルな決定に使用できる。
肺動脈リハビリテーションや手術による末梢動脈疾患における多発性狭窄の修復について検討し, 患者へのリスクを最小化しつつ, 所望の圧力と肺動脈樹の特定の部位での血流の確保が目的である。
治療中に様々な成功度を達成できるため、確率的に問題を定式化し、サンプルベースのアプローチで解決する。
我々は,境界条件のオフライン同化,モデル縮小,トレーニングデータセット生成と限界確率のオンライン推定を組み合わせ,すでに修復済みの病変で観察された拡張度を条件とした,確率的リアルタイム処理計画のための新しいオフラインオフラインパイプラインを提案する。
さらに,ゼロ次元近似体の反復補正により任意形状の血管修復をパラメトリゼーションするための新しいアプローチを提案する。
血管モデルリポジトリを介して肺動脈ツリーの病型モデルにこのパイプラインを適用できることを実証する。
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