Keskeiset käsitteet
Neuartige Ans??tze auf Basis physik-gesteuerter neuronaler Netzwerke zur Rekonstruktion des intraventrikul??ren Blutflusses aus Farbdoppler-Echokardiographie-Daten, die mit der herkömmlichen iVFM-Methode vergleichbare Leistung zeigen und zus??tzliche Vorteile wie Robustheit gegen??ber d??nnen und abgeschnittenen Dopplerdaten sowie quasi-Echtzeit-F??higkeiten bieten.
Tiivistelmä
Die Studie untersucht zwei Ans??tze zur Lösung des inversen Problems der Vektorflussrekonstruktion aus Farbdoppler-Echokardiographie-Daten:
- Physics-Informed Neural Networks (PINNs):
- Zwei Varianten von PINNs wurden implementiert: RB-PINNs mit einer adaptiven Gewichtungsstrategie und AL-PINNs mit Lagrange-Multiplikatoren.
- PINNs integrieren die physikalischen Gesetze (Massenerhaltung, Randbedingungen) direkt in den Optimierungsprozess.
- Durch eine zweistufige Optimierung und Initialisierung mit voroptimierter Gewichtung konnte die Effizienz der PINNs deutlich gesteigert werden.
- Physik-gesteuertes nnU-Net:
- Ein überwachter Lernansatz, der auf simulierten CFD-Daten und klinischen iVFM-Schätzungen trainiert wurde.
- Zeigte eine hohe Robustheit gegenüber d??nnen und abgeschnittenen Dopplerdaten und erzielte quasi-Echtzeit-Inferenz.
- Lernte die physikalischen Eigenschaften (Massenerhaltung, Randbedingungen) implizit aus den Trainingsdaten.
Beide Ans??tze lieferten vergleichbare Rekonstruktionsleistungen wie die ursprüngliche iVFM-Methode, wobei das physik-gesteuerte nnU-Net aufgrund seiner Robustheit und Effizienz als vielversprechendste Lösung für klinische Anwendungen hervorgeht.
Tilastot
Die maximale Geschwindigkeit im linken Ventrikel beträgt bis zu 0,64 m/s.
Die normierte Wurzel-Mittlere-Quadrat-Abweichung (nRMSE) der iVFM-Methode liegt zwischen 0,4% und 2,8% für die radiale Geschwindigkeit und zwischen 3,8% und 21,2% für die Winkelgeschwindigkeit.
Bei den NN-basierten Methoden weist AL-PINNs die höchste nRMSE von 1,0% bis 8,4% für die radiale und 5,0% bis 34,4% für die Winkelgeschwindigkeit auf.
Lainaukset
"Neuartige Ans??tze auf Basis physik-gesteuerter neuronaler Netzwerke zur Rekonstruktion des intraventrikul??ren Blutflusses aus Farbdoppler-Echokardiographie-Daten, die mit der herkömmlichen iVFM-Methode vergleichbare Leistung zeigen und zus??tzliche Vorteile wie Robustheit gegen??ber d??nnen und abgeschnittenen Dopplerdaten sowie quasi-Echtzeit-F??higkeiten bieten."
"Das physik-gesteuerte nnU-Net erzielte aufgrund seiner Robustheit und Effizienz die vielversprechendsten Ergebnisse für klinische Anwendungen."