論文の概要: Leveraging Cardiovascular Simulations for In-Vivo Prediction of Cardiac Biomarkers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17542v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 13:05:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:55:31.778527
• Title: Leveraging Cardiovascular Simulations for In-Vivo Prediction of Cardiac Biomarkers
• Title（参考訳）: 心臓バイオマーカーのin-Vivo予測のためのレバレッジ心血管シミュレーション
• Authors: Laura Manduchi, Antoine Wehenkel, Jens Behrmann, Luca Pegolotti, Andy C. Miller, Ozan Sener, Marco Cuturi, Guillermo Sapiro, Jörn-Henrik Jacobsen,
• Abstract要約: 我々は、新たに構築された心臓シミュレーションの大規模なデータセットに基づいて、無傷神経後部推定器を訓練する。 シミュレーションデータと実世界の測定値との整合性を改善するために,要素モデリング効果を取り入れた。 提案するフレームワークは,実世界のデータに対する予測能力を向上するために,インバイブなデータソースをさらに統合することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.17768785084301
• License:
• Abstract: Whole-body hemodynamics simulators, which model blood flow and pressure waveforms as functions of physiological parameters, are now essential tools for studying cardiovascular systems. However, solving the corresponding inverse problem of mapping observations (e.g., arterial pressure waveforms at specific locations in the arterial network) back to plausible physiological parameters remains challenging. Leveraging recent advances in simulation-based inference, we cast this problem as statistical inference by training an amortized neural posterior estimator on a newly built large dataset of cardiac simulations that we publicly release. To better align simulated data with real-world measurements, we incorporate stochastic elements modeling exogenous effects. The proposed framework can further integrate in-vivo data sources to refine its predictive capabilities on real-world data. In silico, we demonstrate that the proposed framework enables finely quantifying uncertainty associated with individual measurements, allowing trustworthy prediction of four biomarkers of clinical interest--namely Heart Rate, Cardiac Output, Systemic Vascular Resistance, and Left Ventricular Ejection Time--from arterial pressure waveforms and photoplethysmograms. Furthermore, we validate the framework in vivo, where our method accurately captures temporal trends in CO and SVR monitoring on the VitalDB dataset. Finally, the predictive error made by the model monotonically increases with the predicted uncertainty, thereby directly supporting the automatic rejection of unusable measurements.
• Abstract（参考訳）: 生理的パラメータの関数として血流と圧力波形をモデル化する全身血行動態シミュレータは、現在では心臓血管系の研究に欠かせないツールとなっている。 しかし, 血管内の特定の部位における動脈圧波形の対応する逆問題(例えば, 動脈圧波形)を, 可視的生理的パラメータに戻すことは依然として困難である。 シミュレーションベース推論の最近の進歩を生かして、我々はこの問題を、新たに構築された心シミュレーションの大規模なデータセットに基づいて、償却された神経後部推定器をトレーニングすることで、統計的推論として用いた。 シミュレーションデータと実世界の測定値との整合性を改善するために,外因性効果をモデル化した確率的要素を組み込んだ。 提案するフレームワークは,実世界のデータに対する予測能力を向上するために,インバイブなデータソースをさらに統合することができる。 サイリコでは,動脈圧波形と光胸筋電図から,心拍数,心臓出力,全身血管抵抗,左室誘発時間という4つのバイオマーカーの信頼性の高い予測を可能にした。 さらに,本手法をin vivoで検証し,VitalDBデータセット上でのCOおよびSVRモニタリングの時間的傾向を正確に把握する。 最後に、予測不確実性とともにモデルによる予測誤差が単調に増加し、不使用測定の自動拒絶を直接支援する。

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