Estimación de la temperatura con la ecuación del Bio-Calor usando DeepONet
Resumen
Este trabajo explora el uso de DeepONet para resolver ecuaciones diferenciales parciales (EDPs), aplicándola a la estimación de temperatura en tejidos biológicos mediante la ecuación del bio-calor, en contextos clínicos como la hipertermia oncológica.
Se comparó el desempeño de DeepONet frente a un método numérico clásico, como Crank-Nicolson, evaluando precisión mediante métricas de error. La red neuronal fue entrenada para resolver la EDP del Bio-Calor simplificandola de manera que no se tuviera en cuenta la fuente metabólica de calor \(Q\).
Los resultados muestran que DeepONet puede aproximar la solución eficazmente en distintos tiempos, con ventajas de generalización respecto a redes PINN convencionales, posicionándose como una herramienta prometedora en el modelado térmico biomédico.