論文の概要: Patient-specific prediction of glioblastoma growth via reduced order modeling and neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05330v2
• Date: Tue, 01 Apr 2025 14:23:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-02 14:11:10.026323
• Title: Patient-specific prediction of glioblastoma growth via reduced order modeling and neural networks
• Title（参考訳）: 低次モデリングとニューラルネットワークによるグリオ芽腫増殖の患者特異的予測
• Authors: D. Cerrone, D. Riccobelli, S. Gazzoni, P. Vitullo, F. Ballarin, J. Falco, F. Acerbi, A. Manzoni, P. Zunino, P. Ciarletta,
• Abstract要約: 本稿では,GBL成長の数学的モデルに対する概念実証を行い,リアルタイム予測と患者固有のパラメータ同定を可能にする。 ニューラルネットワークサロゲートは、腫瘍の進化からモデルパラメータへの逆マッピングを学習し、計算速度を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Glioblastoma is among the most aggressive brain tumors in adults, characterized by patient-specific invasion patterns driven by the underlying brain microstructure. In this work, we present a proof-of-concept for a mathematical model of GBL growth, enabling real-time prediction and patient-specific parameter identification from longitudinal neuroimaging data. The framework exploits a diffuse-interface mathematical model to describe the tumor evolution and a reduced-order modeling strategy, relying on proper orthogonal decomposition, trained on synthetic data derived from patient-specific brain anatomies reconstructed from magnetic resonance imaging and diffusion tensor imaging. A neural network surrogate learns the inverse mapping from tumor evolution to model parameters, achieving significant computational speed-up while preserving high accuracy. To ensure robustness and interpretability, we perform both global and local sensitivity analyses, identifying the key biophysical parameters governing tumor dynamics and assessing the stability of the inverse problem solution. These results establish a methodological foundation for future clinical deployment of patient-specific digital twins in neuro-oncology.
• Abstract（参考訳）: グリオ芽腫は成人で最も攻撃的な脳腫瘍の1つであり、下層の脳ミクロ構造によって引き起こされる患者固有の浸潤パターンが特徴である。 本研究では,GBL成長の数学的モデルに対する概念実証を行い,縦型神経画像データからリアルタイムな予測と患者固有のパラメータ同定を可能にする。 このフレームワークは、腫瘍の進化を記述するために拡散界面の数学的モデルと、磁気共鳴イメージングと拡散テンソルイメージングから再構成された患者固有の脳解剖から得られた合成データに基づいて訓練された適切な直交分解に依存する低次モデリング戦略を利用する。 ニューラルネットワークサロゲートは、腫瘍の進化からモデルパラメータへの逆マッピングを学習し、高精度を維持しながら計算速度を著しく向上する。 強靭性と解釈可能性を確保するため,腫瘍動態を規定する重要な生体物理パラメータを同定し,逆問題解の安定性を評価する。 これらの結果は、神経腫瘍学における患者特異的デジタル双生児の今後の臨床展開のための方法論的基盤を確立している。

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