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在过去的几十年中，血液动力学模拟量已经稳步发展，并且已成为研究心血管系统中的选择工具。通常使用此类工具从生理参数中模拟全身血液动力学，但解决了将波形映射回到合理的生理参数的相应反问题仍然是诺言和具有挑战性的。受基于仿真推理（SBI）进展的动机，我们将此反问题作为统计推断。与替代方法有关，SBI为互动的参数提供了分布，为单个测量值提供了不确定性的多维表示。我们通过对五个临床兴趣的生物标志物进行近距离的不确定性分析来展示这种能力，并比较了几种测量模态。除了对已知事实的佐证（例如估计心率的可行性）之外，我们的研究突出了从护理标准测量值中估算新生物标志物的潜力。sbi揭示了实际相关的发现，这些发现无法通过标准灵敏度分析来捕获，例如，参数估计表现出不同的不确定性状态的亚种群的存在。最后，我们研究了与模拟波形数据库的体内和silico之间的差距，并批判性地讨论了心血管模拟如何为真实世界数据分析提供信息。
基于仿真的心血管模型推断
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