Fugu-MT 論文翻訳(概要): Solving the Inverse Problem of Electrocardiography for Cardiac Digital Twins: A Survey

論文の概要: Solving the Inverse Problem of Electrocardiography for Cardiac Digital Twins: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11445v3
Date: Wed, 3 Jul 2024 05:32:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 19:13:15.012483
Title: Solving the Inverse Problem of Electrocardiography for Cardiac Digital Twins: A Survey
Title（参考訳）: 心電図の逆問題と心電図 : 心電図による検討
Authors: Lei Li, Julia Camps, Blanca Rodriguez, Vicente Grau,
Abstract要約: ECG逆問題の解決は、正確な仮想心臓モデリングに不可欠である。近年の進歩は、仮想心臓モデリングの強化に大きく貢献している。本稿では,ECG逆問題の解法を包括的に検討することを目的とする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1689808850463335
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Cardiac digital twins are personalized virtual representations used to understand complex heart mechanisms. Solving the ECG inverse problem is crucial for accurate virtual heart modelling, enabling the derivation of internal electrical activity information from recorded surface potentials. Despite challenges from cardiac complexity, noisy ECG data, and computational efficiency, recent advancements hold significant promise for enhancing virtual heart modelling, ultimately advancing precision medicine in cardiology. This paper aims to provide a comprehensive review of the methods of solving ECG inverse problem, the validation strategies, the clinical applications, and future perspectives. For the computing methodologies, we broadly classify state-of-the-art approaches into two categories: deterministic and probabilistic methods, including conventional and deep learning-based techniques. Integrating physics laws with deep learning models holds promise, but challenges such as capturing dynamic electrophysiology accurately, accessing accurate domain knowledge, and quantifying prediction uncertainty persist. Integrating models into clinical workflows while ensuring interpretability and usability for healthcare professionals is essential. Overcoming these challenges will drive further research in cardiac digital twins.
Abstract（参考訳）: 心臓デジタル双生児は、複雑な心臓機構を理解するために使用される、パーソナライズされた仮想表現である。心電図逆問題(ECG inverse problem)の解決は、正確な仮想心臓モデリングに不可欠であり、記録された表面電位から内部電気活動情報の導出を可能にする。心臓の複雑さ、ノイズの多い心電図データ、計算効率の課題にもかかわらず、近年の進歩は仮想心臓モデリングの強化に大きく貢献し、最終的には心臓医学における精密医療を進歩させる。本稿では,心電図逆問題,検証戦略,臨床応用,今後の展望を概観する。計算手法については,従来の手法と深層学習技術を含む決定論的手法と確率論的手法の2つのカテゴリに大別する。物理法則をディープラーニングモデルと統合することは有望であるが、動的電気生理学を正確に捉え、正確なドメイン知識にアクセスし、予測の不確実性を定量化するといった課題は継続する。医療専門家にとって、解釈可能性とユーザビリティを確保しながら、モデルを臨床ワークフローに統合することは不可欠である。これらの課題を克服すれば、心臓のデジタル双生児の研究がさらに進むことになる。

関連論文リスト

ECG Arrhythmia Detection Using Disease-specific Attention-based Deep Learning Model [0.0]
短絡心電図記録から不整脈を検出するための病気特異的注意ベースディープラーニングモデル(DANet)を提案する。新しいアイデアは、既存のディープニューラルネットワークにソフトコーディングまたはハードコーディングの波形拡張モジュールを導入することである。 DANetをソフトコーディングするためには、自己教師付き事前学習と2段階教師付きトレーニングを組み合わせた学習フレームワークも開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-25T13:27:10Z)
CMRxRecon2024: A Multi-Modality, Multi-View K-Space Dataset Boosting Universal Machine Learning for Accelerated Cardiac MRI [39.0162369912624]
CMRxRecon2024データセットは、最も大きく、最も多種多様な公開されたk空間データセットである。健常者330名から取得され、一般的に使用されるモダリティ、解剖学的視点、臨床心臓MRIにおける獲得軌跡をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-27T09:50:20Z)
Advanced Neural Network Architecture for Enhanced Multi-Lead ECG Arrhythmia Detection through Optimized Feature Extraction [0.0]
不規則な心臓リズムを特徴とする不整脈は、深刻な診断課題を呈する。本研究では,不整脈分類の複雑さに対処するために,ディープラーニング技術を活用した革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-13T19:56:15Z)
EKGNet: A 10.96{\mu}W Fully Analog Neural Network for Intra-Patient Arrhythmia Classification [79.7946379395238]
心電図不整脈分類におけるアナログ計算と深層学習を組み合わせた統合的アプローチを提案する。本稿では,低消費電力で高精度にアーカイブするハードウェア効率と完全アナログ不整脈分類アーキテクチャであるEKGNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-24T02:37:49Z)
Heart Disease Detection using Vision-Based Transformer Models from ECG Images [0.0]
心臓疾患(英: Heart disease)または心臓血管疾患(英: Cardiovascular disease)は、心臓と血管の障害を特徴とする疾患である。本稿では,心電図画像から心疾患,すなわち視覚変換器モデルを用いて心疾患を検出することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-19T10:27:08Z)
Digital twinning of cardiac electrophysiology models from the surface ECG: a geodesic backpropagation approach [39.36827689390718]
逆等角問題の解法としてGeodesic-BPを提案する。その結果,Geodesic-BPは人工心臓の活性化を高精度に再現できることが示唆された。パーソナライズド医療への将来のシフトを考えると、Geodesic-BPは将来の心臓モデルの機能化に役立つ可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-16T14:57:12Z)
Hierarchical Deep Learning with Generative Adversarial Network for Automatic Cardiac Diagnosis from ECG Signals [2.5008947886814186]
本稿では,ECG信号の自動診断のためのGAN(Generative Adversarial Network)を用いた2階層型階層型ディープラーニングフレームワークを提案する。第1レベルのモデルはメモリ拡張DeepオートエンコーダとGANで構成されており、異常信号と通常のECGを区別して異常検出を行う。第2レベルの学習は、異なる不整脈識別のための堅牢な多クラス分類を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-19T12:29:05Z)
SimGANs: Simulator-Based Generative Adversarial Networks for ECG Synthesis to Improve Deep ECG Classification [37.73516738836885]
心電図(ECG)合成の問題点について検討した。心臓動態を表す常微分方程式の系を用いて、生物学的に妥当な心電図トレーニング例を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-27T12:17:21Z)
ECG-DelNet: Delineation of Ambulatory Electrocardiograms with Mixed Quality Labeling Using Neural Networks [69.25956542388653]
ディープラーニング(DL)アルゴリズムは、学術的、産業的にも重くなっている。セグメンテーションフレームワークにECGの検出とデライン化を組み込むことにより、低解釈タスクにDLをうまく適用できることを実証する。このモデルは、PhyloNetのQTデータベースを使用して、105個の増幅ECG記録から訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-11T16:29:12Z)
Opportunities and Challenges of Deep Learning Methods for Electrocardiogram Data: A Systematic Review [62.490310870300746]
心電図(Electrocardiogram、ECG)は、医学および医療において最も一般的に用いられる診断ツールの1つである。深層学習法は心電図信号を用いた予測医療タスクにおいて有望な結果を得た。本稿では、モデリングとアプリケーションの観点から、ECGデータに対するディープラーニング手法の体系的なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (2019-12-28T02:44:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。