論文の概要: Med-Real2Sim: Non-Invasive Medical Digital Twins using Physics-Informed Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00177v2
• Date: Tue, 28 May 2024 04:19:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 01:18:48.179185
• Title: Med-Real2Sim: Non-Invasive Medical Digital Twins using Physics-Informed Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: Med-Real2Sim: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）: 15.106435744696013
• 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 learning a differentiable simulator of a physiological process. Subsequently, the model is trained to reconstruct physiological 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。 デジタル双生児を病気のプロセスのために構築することにより、仮想環境における仮想的な介入の下で、患者の健康状態や反現実的な結果を模倣するシリカ内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。 これを活用することで、生理学的プロセスの微分可能なシミュレータを学習するプリテキストタスクにおいて、まずニューラルネットワークを事前訓練する物理インフォームドSSLアルゴリズムを導入する。 その後、モデルは、事前訓練で学んだ物理方程式に拘束されながら、非侵襲的なモーダルから生理的計測を再構築するように訓練される。 非侵襲的心エコー法による心血行動態のデジタル双生児の同定に本法を適用し,非観血的疾患検出およびサイリコ内臨床試験における有用性を示した。

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