Engineered Skeletal Muscle Tissues

具有物理特性的Transformer网络分析肌肉组织动力学

研究人员开发了一种新颖的具有物理特性的神经网络（PFNN），它将物理模型与CNN-Transformer架构相结合，以分析工程骨骼肌组织（ESMs）的收缩动力学。该方法通过从力-时间曲线中提取有意义的参数来自动化动力学表型分析，解决了阻碍传统力学模型可扩展应用的复杂性。PFNN采用混合训练策略，首先从合成数据中学习，然后在无标签的真实世界测量数据上进行自我对齐，在各种细胞系和疾病模型中展示了高保真参数化。