心脏数字双生体的逆问题求解：综述
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。心脏数字孪生是个体化的虚拟表示，用于理解复杂的心脏机制。本文综述了解决心电图反问题的方法、验证策略、临床应用和未来展望，涵盖了确定性和概率方法，包括传统和基于深度学习的技术。整合物理定律与深度学习模型有潜力，但需要克服动态电生理学的准确捕捉、获得准确的领域知识和量化预测不确定性等挑战。将模型整合到临床工作流中，确保对医疗专业人员的解释性和可用性至关重要，克服这些挑战将推动心脏数字孪生领域的进一步研究。
研究人员通过匹配临床记录和基于 eikonal 的心电图 (ECG)，提出了一种名为 Geodesic-BP 的新方法来解决逆 eikonal 问题。该方法适用于 GPU 加速的机器学习框架，可以优化 eikonal 方程的参数以重现给定的 ECG。研究人员展示了 Geodesic-BP 在合成测试案例和兔子模型数据集中的积极结果。该方法有潜力在满足临床时间约束条件的同时保持先进心脏模型的生理准确性，有助于未来心脏模型的功能化。
