Non-Invasive Reconstruction of Cardiac Activation Dynamics Using Physics-Informed Neural Networks
作者: Nathan Dermul, Hans Dierckx
分类: physics.med-ph, cs.LG
发布日期: 2026-03-04
💡 一句话要点
提出基于物理信息神经网络的非侵入式心脏激活动力学重建方法
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 物理信息神经网络 心脏激活动力学 非侵入式重建 有限元方法 心律失常 生物力学建模 数据驱动建模
📋 核心要点
- 心脏电机械相互作用复杂且体内不可直接观察，导致难以准确重建心脏激活动力学。
- 利用物理信息神经网络，将非线性本构模型、纤维方向等物理约束嵌入训练，从形变数据重建激活模式。
- 实验证明该框架在噪声和低分辨率下仍能准确重建时空激活动力学，保持全局传播模式。
📝 摘要（中文）
心脏心律失常的发生受复杂的心脏电机械相互作用支配，这些作用在体内无法直接观察。因此，本文提出了一种基于物理信息神经网络的框架，用于重建三维心脏激活模式、主动张力传播、形变场和静水压力。该方法在简化的左心室几何结构中，从可测量的形变数据出发，整合了非线性各向异性本构模型、异质纤维方向、控制力学的弱公式以及基于有限元的损失函数，从而将物理约束直接嵌入到训练中。实验结果表明，该框架能够在不同程度的测量噪声和降低的空间分辨率下，准确地重建时空激活动力学，同时保持全局传播模式和激活时间。通过将机械建模与数据驱动的推理相结合，该方法为患者特异性的、非侵入式的心脏激活重建建立了一条途径，在数字表型和心律失常评估的计算支持方面具有潜在的应用价值。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决从可测量的形变数据中非侵入式地重建三维心脏激活动力学的问题。现有方法难以直接观察体内的心脏电机械相互作用，限制了对心律失常机理的深入理解和个体化治疗方案的制定。
核心思路：论文的核心思路是将物理信息融入到神经网络的训练过程中。通过将心脏力学的控制方程（如非线性各向异性本构模型）作为约束条件，神经网络可以在学习形变数据的同时，满足物理规律，从而更准确地重建心脏激活模式、张力传播等关键信息。这种方法结合了数据驱动的神经网络和基于物理的建模，克服了传统方法的局限性。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 数据输入模块：接收可测量的形变数据作为输入。2) 物理模型模块：包含非线性各向异性本构模型、异质纤维方向等心脏力学模型。3) 神经网络模块：使用神经网络学习形变数据与心脏激活动力学之间的关系。4) 损失函数模块：基于有限元方法构建损失函数，将物理模型的约束嵌入到神经网络的训练中。整个流程通过优化损失函数，使得神经网络的输出既能拟合形变数据，又能满足物理规律。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将物理信息以弱公式的形式嵌入到神经网络的损失函数中。这种方法避免了直接求解复杂的偏微分方程，而是通过神经网络学习其解，大大提高了计算效率。同时，通过将物理约束融入到训练过程中，神经网络可以更好地泛化到未见过的数据，提高了重建的准确性和鲁棒性。
关键设计：论文中关键的设计包括：1) 使用非线性各向异性本构模型来描述心脏组织的力学行为。2) 采用异质纤维方向来模拟心脏组织的复杂结构。3) 基于有限元方法构建损失函数，将物理模型的约束嵌入到神经网络的训练中。4) 针对不同的测量噪声和空间分辨率，设计了不同的实验方案，验证了该方法的鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够在不同程度的测量噪声和降低的空间分辨率下，准确地重建时空激活动力学，同时保持全局传播模式和激活时间。即使在存在较高测量噪声的情况下，该方法仍然能够有效地重建心脏激活模式，表明其具有较强的鲁棒性。此外，该方法还能够准确地预测心脏组织的张力分布，为心脏力学的研究提供了新的手段。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于心脏疾病的诊断和治疗，例如心律失常的评估和预测。通过非侵入式地重建患者个体化的心脏激活动力学，医生可以更好地了解心律失常的发生机制，制定更有效的治疗方案。此外，该方法还可以用于数字表型分析，为心脏疾病的研究提供新的工具。
📄 摘要（原文）
Cardiac arrhythmogenesis is governed by complex electromechanical interactions that are not directly observable in vivo, motivating the development of non-invasive computational approaches for reconstructing three-dimensional activation dynamics. We present a physics-informed neural network framework for recovering cardiac activation patterns, active tension propagation, deformation fields, and hydrostatic pressure from measurable deformation data in simplified left ventricular geometries. Our approach integrates nonlinear anisotropic constitutive modeling, heterogeneous fiber orientation, weak formulations of the governing mechanics, and finite-element-based loss functions to embed physical constraints directly into training. We demonstrate that the proposed framework accurately reconstructs spatiotemporal activation dynamics under varying levels of measurement noise and reduced spatial resolution, while preserving global propagation patterns and activation timing. By coupling mechanistic modeling with data-driven inference, this method establishes a pathway toward patient-specific, non-invasive reconstruction of cardiac activation, with potential applications in digital phenotyping and computational support for arrhythmia assessment.