个性化的心血管医学图像计算方法:提高临床适用性和可靠性通过医学成像和实验数据

心血管成像中起着至关重要的作用在指导诊断和支持个性化治疗。这个目的,心血管成像还用于饲料计算机模型,进而越来越多地利用调查心血管障碍,支持临床决策过程,并计划定制的干预措施。

然而,尽管显著增加计算能力和传播新技术能够使自动化工作流(例如,基于ai图像分割),将个性化的和基于计算机的解决方案转化为日常临床实践仍然是一个挑战。为了达到这个目标,一个有效的权衡之间的复杂性,可靠性——针对体内真实数据来衡量和计算时间的建模策略是强制性的。

提供的细粒度计算分析通常是结合医学影像推进心血管研究通过个性化的解决方案为心血管疾病的诊断和治疗。真实成像是利用提要针对病人的体内模型提供解剖现实主义和边界/装载条件最小化模型假设。同时,计算模型应针对病人的数据的验证和确认。然而,在实践中,一些问题仍然没有解决。解剖现实心血管模型提供独特的机会来预测结果与不同的程序和相关医疗器械,但缺乏可靠的边界条件可以不可避免地损害的临床意义和适用性分析。额外的定量数据可以直接从体内成像检索。然而,这个过程可以简单的,通常需要额外的成像,和标准化的数据提取仍缺乏。此外,计算工作流应该尽可能兼容的时间范围内完成临床实践。然而,要求硬件需求和高计算成本被认为是关键因素限制准确的可用性计算模型在实际临床设置。因此,搜索精度与计算成本之间的权衡仍然值得进一步的努力。

目前的研究课题旨在分享先进的计算解决方案在心血管领域的研究集中在提高可靠性和可用性临床心血管成像,通过集成测量数据,计算费用的最小化。感兴趣的主题包括,但不限于:
•新颖的基于图像的方法来提高特定的建模的可靠性
•用户友好的计算方法个性化治疗心血管疾病以及心血管干预措施的计划
•混合computational-experimental方法嵌入新兴技术(例如,数据增强,减少订单建模、数据同化和人工智能)改善患者心血管疾病和干预措施的分析
•先进的方法来调查临床相关的术前危险因素和预测的可行性和结果的过程
•模型验证,验证和不确定性量化(VVUQ)和优化策略,加快构建模拟与适当的模型准确性和复杂性之间的权衡
•进步和小说在翻译概念分析心血管诊所的计算方法。

计算模型应该在提出研究的核心。原始研究和评论文章上面的一个或多个主题是受欢迎的。