拟合泪膜破裂的常微分方程模型
数值分析
2023-02-22 v2 数值分析
摘要
本文量化了无自报干眼病史受试者中不同物理效应对泪膜破裂（TBU）的贡献。部署了使用卷积神经网络的自动化系统于荧光（FL）成像视频，以识别每次试验中多个可能的 TBU 实例。一旦识别，提取的 FL 强度数据由包含沿眼表面的切向流动、蒸发、渗透以及泪膜发射的 FL 强度的数学模型拟合。数学模型由描述水层厚度、渗透压和 FL 浓度的常微分方程组构成。优化模型对 FL 强度数据的拟合确定了驱动每次 TBU 实例的机制，并给出了 TBU 内渗透压的估计。对来自 15 名非干眼（non-DED）受试者的 467 个潜在 TBU 实例进行了拟合。结果显示这些健康受试者中 TBU 成因的分布，如由估计的流动与蒸发速率所反映，其似乎与先前发表的数据吻合良好。最终渗透压强烈依赖于 TBU 机制，通常随蒸发速率增加，但受流动依赖性的复杂影响。结果表明，可能对个体受试者进行分类，并为干眼疾病受试者的比较与潜在分类提供基线。
引用
@article{arxiv.2210.03593,
title = {Fitting ODE models of tear film breakup},
author = {Tobin A. Driscoll and Richard J. Braun and Rayanne A. Luke and Dominick Sinopoli and Aashish Phatak and Julianna Dorsch and Carolyn G. Begley and Deborah Awisi-Gyau},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.03593},
year = {2023}
}