電気心臓学における深層学習代理モデル：物理ベースモデルのスケーラブルな代替案

この研究は、電気心臓学における複雑なフォワード問題に対する代理モデルを構築するために、深層学習の使用を検討しています。このアプローチは、従来の物理ベースモデルと比較して、計算速度とスケーラビリティの点で大きな利点をもたらす可能性があります。

• •深層学習を使用して、電気心臓学のフォワード問題に対する代理モデルを作成。
• •計算効率とスケーラビリティの向上を目指すアプローチ。
• •これにより、より高速でアクセスしやすい心臓シミュレーションにつながる可能性がある。