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/2406.11445v4
Date: Thu, 12 Sep 2024 19:36:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-16 23:07:35.882443
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: 心臓デジタル双生児(英: Cardiac Digital twins、CDT)は、複雑な心臓機構を理解するために使用される仮想表現である。近年の計算手法の進歩により、ECG逆推論の精度と効率が大幅に向上した。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。
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 (CDTs) are personalized virtual representations used to understand complex cardiac mechanisms. A critical component of CDT development is solving the ECG inverse problem, which enables the reconstruction of cardiac sources and the estimation of patient-specific electrophysiology (EP) parameters from surface ECG data. Despite challenges from complex cardiac anatomy, noisy ECG data, and the ill-posed nature of the inverse problem, recent advances in computational methods have greatly improved the accuracy and efficiency of ECG inverse inference, strengthening the fidelity of CDTs. 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 methodologies, we broadly classify state-of-the-art approaches into two categories: deterministic and probabilistic methods, including both 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 CDTs.
Abstract（参考訳）: 心臓デジタル双生児(英: Cardiac Digital twins、CDT)は、複雑な心臓機構を理解するために使用される仮想表現である。 CDT開発における重要な要素は、心電図逆問題(ECG inverse problem)の解決であり、心電図データから心電図源の再構築と患者特異的電気生理学的パラメータ(EP)の推定を可能にする。複雑な心臓解剖学、ノイズの多い心電図データ、逆問題の性質などの課題にもかかわらず、近年の計算手法の進歩により、心電図逆推論の精度と効率が大幅に向上し、CDTの忠実度が向上した。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。提案手法は,従来の手法と深層学習技術の両方を含む,決定論的手法と確率論的手法の2つのカテゴリに大別される。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、CDTの研究がさらに進むことになる。

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