論文の概要: InVAErt networks for amortized inference and identifiability analysis of lumped parameter hemodynamic models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08264v1
• Date: Thu, 15 Aug 2024 17:07:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-16 13:16:25.673373
• Title: InVAErt networks for amortized inference and identifiability analysis of lumped parameter hemodynamic models
• Title（参考訳）: ラムプパラメータ血行モデルにおける償却推論と識別可能性解析のためのInVAErtネットワーク
• Authors: Guoxiang Grayson Tong, Carlos A. Sing Long, Daniele E. Schiavazzi,
• Abstract要約: 本研究では、ニューラルネットワークをベースとしたデータ駆動型フレームワークであるinVAErtネットワークを用いて、剛体力学系のディジタル双対解析を強化する。 InVAErtネットワークの柔軟性と有効性について,合成データから欠落成分を含む実データへの6成分ループ型パラメータ血行動態モデルの生理的逆転の文脈で示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimation of cardiovascular model parameters from electronic health records (EHR) poses a significant challenge primarily due to lack of identifiability. Structural non-identifiability arises when a manifold in the space of parameters is mapped to a common output, while practical non-identifiability can result due to limited data, model misspecification, or noise corruption. To address the resulting ill-posed inverse problem, optimization-based or Bayesian inference approaches typically use regularization, thereby limiting the possibility of discovering multiple solutions. In this study, we use inVAErt networks, a neural network-based, data-driven framework for enhanced digital twin analysis of stiff dynamical systems. We demonstrate the flexibility and effectiveness of inVAErt networks in the context of physiological inversion of a six-compartment lumped parameter hemodynamic model from synthetic data to real data with missing components.
• Abstract（参考訳）: 心血管モデルパラメータをEHR(Electronic Health Record)から推定することは、主に識別可能性の欠如により大きな課題となる。 構造的非識別性は、パラメータの空間内の多様体が共通の出力にマッピングされるときに生じるが、実用的な非識別性は、限られたデータ、モデル不特定性、ノイズの破損によって生じる。 結果として生じる逆問題に対処するために、最適化ベースのあるいはベイズ推論アプローチは典型的には正規化を使い、複数の解を見つける可能性を制限する。 本研究では、ニューラルネットワークをベースとしたデータ駆動型フレームワークであるinVAErtネットワークを用いて、剛体力学系のディジタル双対解析を強化する。 InVAErtネットワークの柔軟性と有効性について,合成データから欠落成分を含む実データへの6成分ループ型パラメータ血行動態モデルの生理的逆転の文脈で示す。

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