Core Concepts
物理情報カーネルを使用したGaussian Process Regressionによるデータ貧困地域での血流再構築
Abstract
このコンテンツは、データ貧困地域における血流再構築の重要性とその方法に焦点を当てています。主なポイントは以下の通りです:
Abstract:
血管内の血流再構築が臨床応用に重要である。
データ不足地域での血流再構築を可能にする物理情報カーネルを使用したGaussian Process Regressionアプローチ。
Introduction:
正確な血流再構築が臨床応用で重要。
画像ベースモデルや計算流体力学技術が挑戦的。
Data Extraction:
「u(x,t) = ∑nx i=1 ∑nt j=1 wi,jψi(x)χj(t)」というナイーブな線形回帰モデルが必要とするデータ量は一般的な臨床設定では利用できない。
物理情報ニューラルネットワーク(PINNs)はDNNのトレーニング問題を解決するために使用されている。
Methodology:
カスタムカーネル関数を選択することがGP予測精度に大きく影響する。
GPを1次元血液流れシミュレーションに適用し、物理情報カーネルを構築。
Stats
「u(x,t) = ∑nx i=1 ∑nt j=1 wi,jψi(x)χj(t)」というナイーブな線形回帰モデルが必要とするデータ量は一般的な臨床設定では利用できない。
物理情報ニューラルネットワーク(PINNs)はDNNのトレーニング問題を解決するために使用されている。
Quotes
「u(x,t) = ∑nx i=1 ∑nt j=1 wi,jψi(x)χj(t)」というナイーブな線形回帰モデルが必要とするデータ量は一般的な臨床設定では利用できない。