心脏数字双生体的逆问题求解：综述

该研究探讨了利用心电图推断心肌组织特性和开发心脏数字模型的可行性。

研究结果表明，该模型能够有效捕捉QRS信号与梗死区域之间的复杂关系，具有临床应用潜力。

基于数字孪生技术的个性化心脏病检测模型能够生成高质量的心电图信号，并有效管理患者数据。

提出了一种新的混合建模框架，结合物理基础模型和深度学习方法，展示了其可行性和广泛适用性。

引入了Geodesic-BP方法，能够在模型不准确的情况下准确重建心脏激活，适用于GPU加速的机器学习框架。

通过构建数字孪生病程模型，利用非侵入性患者健康数据识别模型参数，展示了在无监督疾病检测中的实用性。

利用概率方法识别浦肯野网络，构建精确的心脏数字孪生模型，为精准心脏学提供可靠预测。

提出了一种新方法生成锐实的心电图图像，用于训练深度学习算法，保护个人身份信息。

系统性总结了2010至2020年间深度学习模型在心电图数据中的应用，指出了存在的挑战和未来研究方向。