論文の概要: A Physics-Conditioned Neural Operator for Generalization of Atrioventricular Valve Mechanics across Pressure and Tissue Properties
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.23826v2
- Date: Tue, 29 Sep 2026 00:10:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-30 21:28:46.509494
- Title: A Physics-Conditioned Neural Operator for Generalization of Atrioventricular Valve Mechanics across Pressure and Tissue Properties
- Title（参考訳）: 圧力・組織特性を考慮した房室弁機構の一般化のための物理制御型ニューラル演算子
- Abstract要約: 僧帽弁逆流と三尖弁逆流は最も一般的な逆流性弁膜病変である。
本稿では, 収縮期血圧, 組織特性を条件としたリーフレットの変位, ひずみ, 応力場を予測するトランスフォーマー型ニューラルオペレータPCNOについて紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.280600751281406
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Mitral and tricuspid regurgitation are the most common regurgitant valvular lesions, yet only a minority of severe cases undergo corrective surgery. Rapid assessment of valve mechanics could enable earlier, more precise intervention, but finite element (FE) analysis is slow to repeat across the many loading and tissue-property values of interest, which for a given valve are not known in advance. We introduce the Physics-Conditioned Neural Operator (PCNO), a transformer-based neural operator predicting leaflet displacement, strain, and stress fields conditioned on systolic blood pressure and tissue properties. PCNO is trained on, and evaluated against, FEBio simulations of functional and regurgitant mitral and tricuspid valves and of three mitral pathologies. With pressure and all material parameters simultaneously outside the training support, displacement error against FE reaches 4.48% and the mean errors of unsupervised geometric measures of valve function stay within 3.5%, indicating a conditioned solution operator over parameter space rather than an interpolator of the training set. Under this shift, PCNO is also more accurate than graph neural network and graph neural operator baselines trained on the same simulations, with the largest margins in stress.
- Abstract（参考訳）: 僧帽弁逆流と三尖弁逆流は最も一般的な逆流性弁膜病変である。
弁力学の迅速な評価は、より早期により正確な介入を可能にするが、有限要素(FE)分析は、与えられたバルブについて事前に分かっていない多くの負荷値と組織-適合値の間を繰り返すのが遅い。
本稿では, 収縮期血圧, 組織特性を条件としたリーフレットの変位, ひずみ, 応力場を予測するトランスフォーマー型ニューラルオペレータPCNOについて紹介する。
機能的および逆行性三尖弁および三尖弁のFEBioシミュレーションおよび3つの僧帽弁の訓練および評価を行った。
トレーニングサポートの外での圧力と全ての材料パラメータにより、FEに対する変位誤差は4.48%に達し、弁関数の教師なし測度の平均誤差は3.5%以内であり、トレーニングセットの補間子ではなくパラメータ空間上の条件付き解演算子を示している。
このシフトの下では、PCNOは、同じシミュレーションに基づいてトレーニングされたグラフニューラルネットワークやグラフ演算子ベースラインよりも正確で、ストレスのマージンが最も大きい。
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