Programa del congreso
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Resumen diario |
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Ju-S5.2-IAMod: Inteligencia artificial y modelado computacional Lugar: Aula 0.01 Presidente de la sesión: Gonzalo Ricardo Ríos Muñoz Presidente de la sesión: Begoña Acha Piñero | |
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16:00 - 16:15
Non-invasive arterial wall Young modulus and cardiac output reconstruction from scarce data using Physics-Informed Neural Networks Universidad de Zaragoza, España Two clinical scenarios focused on inference of non-measurable cardiovascular signals and parameters within the human arterial system are presented. In the first scenario, we use Physics-Informed Neural Networks (PINNs) constrained with zero-dimensional (0D) hemodynamical models to jointly reconstruct the Young modulus of each of the elastic vessels of a mock arterial circulatory system, from lumen area in-silico data. In the second scenario, we use PINNs to reconstruct the cardiac flow rate at the ascending aorta inlet of a healthy adult thoracic network using exclusively an in-vivo pressure signal measured non-invasively with tonometry at the left common carotid artery of a healthy young adult.
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