論文の概要: Non-Invasive Medical Digital Twins using Physics-Informed Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00177v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 23:04:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 18:44:55.994638
• Title: Non-Invasive Medical Digital Twins using Physics-Informed Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 物理インフォームド自己監督学習を用いた非侵襲型医療デジタル双生児
• Authors: Keying Kuang, Frances Dean, Jack B. Jedlicki, David Ouyang, Anthony Philippakis, David Sontag, Ahmed M. Alaa
• Abstract要約: デジタルツイン(Digital twin)は、数学的モデリングを用いてその定義する特徴を特徴づけ、シミュレートする現実世界の物理現象の仮想レプリカである。 非侵襲的な患者健康データのみを用いてデジタル双対モデルパラメータを同定する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.863958851499099
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A digital twin is a virtual replica of a real-world physical phenomena that uses mathematical modeling to characterize and simulate its defining features. By constructing digital twins for disease processes, we can perform in-silico simulations that mimic patients' health conditions and counterfactual outcomes under hypothetical interventions in a virtual setting. This eliminates the need for invasive procedures or uncertain treatment decisions. In this paper, we propose a method to identify digital twin model parameters using only noninvasive patient health data. We approach the digital twin modeling as a composite inverse problem, and observe that its structure resembles pretraining and finetuning in self-supervised learning (SSL). Leveraging this, we introduce a physics-informed SSL algorithm that initially pretrains a neural network on the pretext task of solving the physical model equations. Subsequently, the model is trained to reconstruct low-dimensional health measurements from noninvasive modalities while being constrained by the physical equations learned in pretraining. We apply our method to identify digital twins of cardiac hemodynamics using noninvasive echocardiogram videos, and demonstrate its utility in unsupervised disease detection and in-silico clinical trials.
• Abstract（参考訳）: デジタル・ツイン(digital twin)は、数学モデルを用いて特徴を特徴付け、シミュレートする現実世界の物理現象の仮想レプリカである。 疾患プロセスのためのデジタル双生児を構築することで、仮想的な環境での仮想的な介入の下で、患者の健康状態や非現実的成果を模倣するインシリコシミュレーションを行うことができる。 これにより、侵襲的な処置や不確実な治療決定が不要になる。 本稿では,非侵襲的な患者健康データのみを用いて,デジタル双対モデルパラメータを同定する手法を提案する。 我々は,デジタル双対モデリングを複合逆問題としてアプローチし,その構造が自己教師付き学習(SSL)における事前学習や微調整に似ていることを観察する。 そこで,本稿では,物理モデル方程式を解くプリテキストタスクでニューラルネットワークを事前学習する物理型sslアルゴリズムを提案する。 その後、モデルは、事前トレーニングで学んだ物理方程式に拘束されながら、非侵襲的なモードから低次元の健康測定を再構築するように訓練される。 本手法は非侵襲的心エコー画像を用いて心臓血行動態のデジタル双生児を同定し,非監督疾患検出およびシリコン内臨床試験における有用性を示す。

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