Predicting Brain Morphogenesis via Physics-Transfer Learning
Yingjie Zhao and Yicheng Song and Fan Xu and Zhiping Xu
大脑形态是由遗传和机械因素塑造的,与生物发育和疾病有关。 其分形特征,区域各向异性和复杂的曲率分布阻碍了医疗检查中的定量见解。 认识到潜在的弹性不稳定性和分叉与球体和椭圆等简单的几何形状具有相同的物理原理,我们开发了一个物理转移学习框架来解决几何复杂性。 为了克服数据稀缺的挑战,我们构建了一个高保真连续力学建模的数字库,既描述又预测了大脑生长和疾病的发育过程。 来自简单几何形状的非线性弹性的物理学被嵌入到神经网络中,并应用于大脑模型。 这种物理转移方法在特征表征和形态发生预测方面表现出显着的性能,突出了局部变形在主导背景几何中的关键作用。 数据驱动的框架还提供了一组三维进化表征,可以捕获高度折叠的大脑皮层的基本物理。 通过医学图像和领域专业知识进行验证强调了数字孪生技术在理解大脑形态复杂性方面的部署。
Brain morphology is shaped by genetic and mechanical factors and is linked to biological development and diseases. Its fractal-like features, regional anisotropy, and complex curvature distributions hinder quantitative insights in medical inspections. Recognizing that the underlying elastic instability and bifurcation share the same physics as simple geometries such as spheres and ellipses, we developed a physics-transfer learning framework to address the geometrical complexity. To overcome the ...