《Journal of Industrial Information Integration》：Enhancing precision in window to the brain modeling: Methodology and implementation of hybrid digital twins
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本研究针对脑部植入物Window to the Brain（WttB）的效能预测问题，采用有限元法进行模型构建，利用异步随机粒子群优化算法（arPSO）校准参数，并通过统计可识别性分析验证参数可靠性。进一步引入混合数字孪生技术，结合Grammatical Evolution和Lexicase选择优化模型，最终实现与实验数据高度吻合（MAE=0.1871，标准差0.0013，95%CI[0.1866,0.1876]），有效提升临床应用精度。
Marcos Llamazares López | Macarena Trujillo Guillén | Juan-Carlos Cortés | Rafael-J. Villanueva
瓦伦西亚理工大学多学科数学研究所，西班牙瓦伦西亚
摘要
“通往大脑的窗口”（Window to the Brain, WttB）是一种新型颅内植入物，旨在改进涉及脑组织的治疗程序。以往研究WttB有效性的计算模型与实验结果存在一些差异，并且在某些参数值上也不一致。为了克服这些缺点，我们采取了以下步骤：首先通过有限元方法对模型进行简化处理；然后使用异步随机粒子群优化（arPSO）算法对模型参数进行校准；接着通过统计可识别性分析评估模型参数的估计精度，该分析基于实验数据的数量和质量。之后，我们利用语法演化和词汇选择技术实现混合数字孪生（Hybrid Digital Twins, HDT）以优化模型，同时保持模型的复杂性。最终优化后的模型显示实验结果与计算结果完全一致，所有模型参数的数值也都较为合理。该模型的平均绝对误差为0.1871，标准差为0.0013，95%置信区间为[0.1866, 0.1876]，表明其残差误差非常低且稳定性很高。我们的计算方法改进了以往研究的结果，有助于提升临床实践的效果。
部分内容摘录
引言与技术现状
基于能量的热疗技术利用多种形式的能量（如射频电流、微波功率、超声波和激光光）来提高目标生物组织的温度以达到治疗目的。这些微创技术在广泛的临床应用中展示了良好的效果，包括肿瘤消融、心律失常治疗、角膜重塑、疼痛管理、骨肿瘤干预和胃食管反流病治疗等。
方法概述
图1展示了本文将遵循的方法论概览。在第2.2节“实验模型”和第2.3节“数学模型”中，我们介绍了[14]中描述的实验和计算数学模型，并对其进行了修改以更好地符合问题的物理原理。在第2.4节中，我们分析了参数特征。与[14]不同，我们采用了不同的优化算法来校准模型参数。
结果与讨论
本研究首先关注的是为模型参数估算出真实可靠的数值。PSO优化算法得出了这些数值，如表4所示，所有参数值均落在表3定义的范围内，并使误差函数达到最小。
参数
的值尤为重要，因为它会随温度变化并对模型结果产生决定性影响。其变化范围已通过计算确定。结论
WttB是一种具有前景的透明颅内植入物，可用于脑恶性肿瘤的诊断和治疗。为了预测WttB在热疗中的有效性，理论和实验建模都是必不可少的。理论模型必须能够高精度地预测植入物的实验结果，因为脑组织对温度变化非常敏感。本文的研究旨在提高模型的准确性和可靠性。
CRediT作者贡献声明
Marcos Llamazares López：撰写初稿、可视化处理、软件开发、方法论设计、实验研究、概念构建。
Macarena Trujillo Guillén：审稿与编辑、数据验证、项目监督、方法论设计、实验研究、概念构建。
Juan-Carlos Cortés：审稿与编辑、数据验证、项目监督、资源协调、项目管理。
Rafael-J. Villanueva：审稿与编辑、数据验证、项目监督、资源协调、项目管理。
关于写作过程中使用生成式AI和AI辅助技术的声明
在准备本文时，作者使用了ChatGPT来提升语言表达和可读性。使用该工具/服务后，作者对内容进行了必要的审查和编辑，并对出版物的内容负全责。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。
致谢
资金支持：西班牙科学与创新部（Ministerio de Ciencia e Innovación）、西班牙国家研究机构（Agencia Estatal de Investigación）、欧洲区域发展基金（Fondo Europeo de Desarrollo Regional）（项目编号PID2022-136273OB-C31，由MCIN/AEI/10.13039/501100011033/FEDER, UE资助）。
