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摘要。精准心脏病学数字孪生的愿景是将专家知识和患者心脏病理生理数据与先进的计算方法相结合，以生成准确、个性化的治疗策略。在研究心脏电生理学时，孪生管道通常需要大量模拟，例如在探索个性化参数空间时或在大数据研究中扩展到大量虚拟患者时。在这些情况下，最先进的方法在计算上是昂贵的，即使应用相对较快的算法（例如 Eikonal 模型）。在这项工作中，我们研究了基于 U-Net 的模型在整个人体心室内电激发的性能。该方法通过在标准化的三维空间中表示心脏的解剖和电生理特性，提供了减少输入参数空间的优势。结果表明，该模型能够模拟 Eikonal 模拟方案并预测心脏激活时间图，平均准确度为 4.7ms RMSE，预测点性能有所提高，结果速度提高了 500 倍。这种新方法为大量人体心脏模型中个性化心脏传播模拟提供了有希望的结果。
基于深度学习的人类心脏激活模拟...
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