使用深度神经网络,快速估计狗肺瘤中依赖电穿孔的组织特性
Edward J Jacobs1, Kenneth N Aycock2, Pedro P Santos3
1Department of Biomedical Engineering and Mechanics, Virginia Tech and Wake Forest University, Blacksburg, VA, USA; Wallace H. Coulter Department of Biomedical Engineering, Georgia Tech and Emory University, Atlanta, GA, USA.
Biosensors & bioelectronics
|November 4, 2023
概括
这项研究引入了深度神经网络,以使用电压坡道方法预测组织的电气特性. 这种现场方法通过提供准确的,针对患者的具体数据,有助于电穿孔治疗规划.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 计算生物学 计算生物学
- 医学物理 医学物理
背景情况:
- 电穿孔治疗的有效性取决于精确的电场应用.
- 精确的组织电特性对于治疗规划至关重要,但很难获得.
- 现有的ex vivo方法可能无法代表体内瘤状况.
研究的目的:
- 开发一个深度神经网络,从现场电压测量中预测组织的电特性.
- 为了验证模型的准确性和临床应用的速度.
- 鉴定狗患者肺瘤的电特性.
主要方法:
- 开发了一个深度神经网络,在有限元模型模拟上进行训练.
- 使用电压坡道方法来应用不断增加的电潜和测量电流.
- 在ex vivo肝脏组织和in vivo犬肺瘤上验证了模型.
主要成果:
- 深度神经网络准确地预测了关键的电组织特性 (R2 > 0.94).
- 该模型在100秒内成功预测了ex vivo肝脏模型中的动态导电性曲线 (R2 > 0.93).
- 报告了狗肺瘤的第一个电气组织特性 (R2 > 0.99).
结论:
- 开发的平台可以快速地在现场估计患者特定的组织特性,用于电穿孔.
- 这种方法为传统的ex vivo表征提供了更具临床相关性的替代方案.
- 这些发现支持将这项技术集成到改进的电穿孔处理计划和实时预测中.
关键词:
人工智能的人工智能是人工智能.癌症 癌症 癌症 癌症深度神经网络是一个神经网络.电气组织属性 电气组织属性电穿孔是一种电子穿孔.有限元素方法 有限元素方法脉冲场消去是脉冲场消去的一种方法.组织的剥离是组织的剥离.更多相关视频
07:15Machine Learning Algorithms for Early Detection of Bone Metastases in an Experimental Rat Model
Published on: August 16, 2020
6.8K
09:53Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography
Published on: August 16, 2020
7.3K