Atrial constitutive neural networks

要約

本研究では、構成的ニューラルネットワークを用いて心房組織の力学的挙動を特徴付ける新しいアプローチを提示する。健康なヒト心房の実験的二軸引張試験データに基づいて、最も適切な構成材料モデルを自動的に発見し、それによって従来のあらかじめ定義されたモデルの限界を克服する。このアプローチは心房力学のモデリングに新しい視点を提供し、心臓の健康状態のシミュレーションと予測を改善するための重要な一歩である。

要約(オリジナル)

This work presents a novel approach for characterizing the mechanical behavior of atrial tissue using constitutive neural networks. Based on experimental biaxial tensile test data of healthy human atria, we automatically discover the most appropriate constitutive material model, thereby overcoming the limitations of traditional, pre-defined models. This approach offers a new perspective on modeling atrial mechanics and is a significant step towards improved simulation and prediction of cardiac health.

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arxiv.jp, DeepL