Rapid cardiac activation prediction for cardiac resynchronization therapy planning using geometric deep learning

论文结构清晰，从问题提出、方法介绍、结果展示到讨论和结论，逻辑流畅。各部分之间关联紧密，易于理解。

强项: 详细描述了合成数据集的生成过程，包括几何生成、电生理模拟模型和参数。, 对两种不同的深度学习模型 (GNN 和 GINO) 进行了系统的介绍和比较。, 采用了多种评估指标（局部误差、全局误差）来量化模型性能。, 评估了模型对噪声和不同离散化的鲁棒性。, 设计并演示了一个基于最优模型的实际应用工作流程（起搏部位优化）。
弱项: 模型训练完全依赖于合成数据，其仿真参数（如 Aliev-Panfilov 参数的固定）可能无法完全捕捉患者的生物变异性。, 缺乏在独立的患者临床数据上的直接验证结果。

结果部分提供了详细的表格和图表，清晰地展示了模型的性能对比、误差分布以及优化工作流程的效果。数据充分支持了 GINO 模型优于 GNN 模型以及所提出工作流程的有效性等主要结论。

将几何信息神经算子 (GINO) 应用于心脏电生理领域的激活时间预测，并与 GNN 进行对比，是一个新颖的方法。同时，结合该模型开发实时优化工作流程和 GUI 也具有原创性，直接针对 CRT 规划中的关键问题。

本研究提出的基于 DL 的实时预测和优化方法，如果能在临床数据上得到充分验证，有望显著提高 CRT 规划的效率和准确性，从而潜在地改善患者预后，具有重要的临床应用潜力。

强项: 使用了准确、正式的学术语言。, 方法描述详细，关键步骤和模型架构解释清楚。, 讨论部分对结果进行了解释并联系了现有研究。
改进点: 部分专业术语和模型细节对非本领域的读者可能理解有难度，尽管这是技术论文的常见情况。