一种左心室压力个性化估计模型参数子集选择方法

Journal of Northeastern University(Natural Science)(2022)

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摘要
针对模型估计左心室压力波形的临床个性化需求和大量参数优化计算复杂情况,提出基于灵敏度分析的模型参数子集选择策略.以左心室压力波形特征作为体循环模型的输出,通过自适应稀疏多项式混沌展开算法构建原始模型的元模型,改进索贝尔灵敏度指标计算,选出模型中对左心室压力波形特征有重要影响的参数作为参数子集.本文提出的选择策略可以为左心室压力波形估计中的模型参数临床个性化提供参考依据;参数子集中模型参数数量的减少,可以降低优化空间和参数求解的复杂度.实验结果表明,采用参数子集的左心室压力波形及特征估计与模型的全体参数估计具有很高的一致性.
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