换一批面向心脏生物力学与数字孪生的多模态基础模型研究进展
Advances in Multimodal Foundation Models for Cardiac Biomechanics and Digital Twins
摘要心血管领域的人工智能(artificial intelligence,AI)研究正由面向单一任务的专用模型,逐步转向具备更强迁移能力和多任务适配能力的基础模型(foundation models,FMs).传统深度学习方法受限于标注数据稀缺、模态异构及跨中心泛化能力不足,难以有效整合电生理信号、医学影像和临床文本等多源信息,进而制约了对复杂心血管疾病的系统性认知与患者特异性建模.本文围绕 FMs 在心脏医学中的应用路径,系统综述其在心脏生物力学与数字孪生领域的研究进展:首先,梳理心电图、胸部 X 线、超声心动图、冠状动脉血管造影、心脏磁共振及核医学成像等单模态预训练 FMs 的发展脉络,阐明其在疾病筛查、结构识别和功能量化中的作用;随后,总结多模态信息融合技术在疾病识别与功能表征中的应用,探讨跨模态对齐与多尺度融合等机制在心律失常、心力衰竭、瓣膜病、冠心病及心肌病精准评估中的促进作用;进而,分析人工智能与有限元分析、计算流体力学及电生理模型相结合,在心肌材料参数反演、电激活图重建、血流动力学快速求解及模型校准中的应用价值,并阐述智能化组件在数字孪生工作流中的集成方式;最后,本文归纳跨中心泛化、缺失模态补全、不确定性量化及临床转化等关键挑战,并展望数据驱动与机理驱动深度融合的发展方向.本文可为构建高精度、可解释、可交互的心脏数字孪生系统提供参考.
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关键词
心脏人工智能基础模型多模态融合心脏生物力学数字孪生cardiac artificial intelligencefoundation modelsmultimodal fusioncardiac biomechanicsdigital twins
分类号
R318.01（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.16156/j.1004-7220.2026.02.005
发布时间
2026-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（62501166）
上海启源国资创新策源公益基金
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