論文の概要: Thermodynamics-informed graph neural networks for real-time simulation of digital human twins

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12034v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 18:01:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:55:49.513766
• Title: Thermodynamics-informed graph neural networks for real-time simulation of digital human twins
• Title（参考訳）: 人工双生児のリアルタイムシミュレーションのための熱力学インフォームドグラフニューラルネットワーク
• Authors: Lucas Tesán, David González, Pedro Martins, Elías Cueto,
• Abstract要約: 本稿では,軟組織シミュレーション研究の進展をめざした新しい手法を提案する。 提案手法は, グラフニューラルネットワークの幾何学的バイアスと, 垂直構造の配置から導かれる物理的バイアスを統合する。 そこで本研究では,ヒト肝臓のトラクションおよび圧縮負荷に対する応答を7.3ミリ秒以内で予測するモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6811507121199325
• License:
• Abstract: The growing importance of real-time simulation in the medical field has exposed the limitations and bottlenecks inherent in the digital representation of complex biological systems. This paper presents a novel methodology aimed at advancing current lines of research in soft tissue simulation. The proposed approach introduces a hybrid model that integrates the geometric bias of graph neural networks with the physical bias derived from the imposition of a metriplectic structure as soft and hard constrains in the architecture, being able to simulate hepatic tissue with dissipative properties. This approach provides an efficient solution capable of generating predictions at high feedback rate while maintaining a remarkable generalization ability for previously unseen anatomies. This makes these features particularly relevant in the context of precision medicine and haptic rendering. Based on the adopted methodologies, we propose a model that predicts human liver responses to traction and compression loads in as little as 7.3 milliseconds for optimized configurations and as fast as 1.65 milliseconds in the most efficient cases, all in the forward pass. The model achieves relative position errors below 0.15\%, with stress tensor and velocity estimations maintaining relative errors under 7\%. This demonstrates the robustness of the approach developed, which is capable of handling diverse load states and anatomies effectively. This work highlights the feasibility of integrating real-time simulation with patient-specific geometries through deep learning, paving the way for more robust digital human twins in medical applications.
• Abstract（参考訳）: 医療分野におけるリアルタイムシミュレーションの重要性の高まりは、複雑な生物学的システムのデジタル表現に固有の限界とボトルネックを明らかにしている。 本稿では,軟組織シミュレーション研究の進展をめざした新しい手法を提案する。 提案手法は, グラフニューラルネットワークの幾何学的バイアスと, 化学構造体をソフトで硬い制約として配置した物理バイアスとを統合し, 肝組織を散逸特性でシミュレートできるハイブリッドモデルを提案する。 このアプローチは、これまで見られなかった解剖学の顕著な一般化能力を保ちながら、高いフィードバック率で予測を生成することができる効率的なソリューションを提供する。 これらの特徴は、精密医療と触覚レンダリングの文脈において特に関係している。 提案手法は,ヒト肝臓のトラクションおよび圧縮負荷に対する応答を,最適化された構成で7.3ミリ秒,最も効率的な場合で1.65ミリ秒の速さで予測するモデルを提案する。 このモデルでは相対的な位置誤差が0.15\%以下であり、応力テンソルと速度推定は7\%以下である。 これは、様々な負荷状態や解剖を効果的に扱うことができるアプローチの堅牢性を示している。 この研究は、深層学習を通じて患者固有の測地とリアルタイムシミュレーションを統合する可能性を強調し、医療応用におけるより堅牢なデジタルヒト双生児への道を開いた。

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