Исследователи оценили эффективность переноса данных в моделях аорты

Команда ученых опубликовала результаты исследования, посвященного созданию суррогатных моделей для анализа взаимодействия жидкости и структуры (FSI) в аорте человека. Работа направлена на проверку возможности переноса анатомических данных между различными моделями для построения цифровых двойников сердечно-сосудистой системы.

В ходе эксперимента использовались четыре деидентифицированные модели аорты, реконструированные в домены просвета и стенок толщиной 1,5 мм. Исследователи применили модель LightGBM в качестве априорного метода, который прошел обучение на трех анатомиях и был протестирован на четвертой. Результаты показали, что «zero-shot» перенос между разными анатомиями оказался неэффективным для предсказания параметров потока.

При использовании 5% анкерных точек (203 анкера, 3 852 узла оценки) метод адаптации достиг коэффициента детерминации R2 = 0,603 для осцилляторного индекса сдвига (OSI). В то же время прямая интерполяция внутри одной анатомии показала более высокие результаты: метод радиально-базисных функций достиг R2 = 0,917 для OSI, 0,714 для пикового напряжения по фон Мизесу и 0,778 для среднего напряжения.

Авторы предоставили исходный код и данные для дальнейшего изучения методов заполнения полей в медицинских симуляциях. Исследование подтверждает, что на текущем этапе развития технологий прямое интерполирование данных внутри одной анатомии превосходит попытки переноса знаний между различными биологическими структурами.