Jul, 2023

自然液压减震器特性的研究：一种基于图像的方法来研究人体半月板组织内的流体流动行为

PDF
TL;DR研究 meniscus 内的液流行为及其结构影响的方法，将计算流体力学与图像分析相结合，通过高分辨率的三维微型 CT 扫描，在一定范围的入口速度下分析人类 meniscus 内部结构的液流。
meniscal tissuecollagen channelscomputational fluid dynamicsimage analysisfluid flow parameters
发现论文，激发创造
  • 从神经网络增强流体流动测量中揭示壁面剪切应力动态

    通过深度光流估计器从流动测量中获取带有令人印象深刻的空间与时间分辨率的速度和壁面剪切应力场，以推导流动量的有效性和物理正确性

    Oct, 2023

  • 人体软组织信息处理

    本研究发现人类柔软的生物组织可以作为一种物理谐振器的类型，在模拟非线性动力学系统时具有积极作用，这表明人类柔软的组织可以被用作一种潜在的计算资源。

    May, 2023

  • 物理启发神经网络无创推断血栓材料特性

    本文采用物理信息神经网络 (PINNs) 和合成数据推断生物材料的特性，特别是我们成功地应用于推断血栓渗透性和粘弹性模量，验证了该模型在噪声合成数据中的鲁棒性。

    May, 2020

  • 密集活性物质模型的聚合细胞单层运动模式

    研究表明，上皮细胞单层在长度超过十个细胞大小的距离上表现出类似于超冷液体和活性向列相的位移和速度相关性，这可以在密集活性物质的框架下进行描述，并且通过连续活性线性弹性学和模态分析证实，模拟和模态分析在组织层次时空重组时间大于细胞运动持续时间时是完美匹配的。

    Jan, 2019

  • 非定常流体流动的深度动力学建模和控制

    通过 CFD 数据直接学习气流在圆柱上的强迫和自由动力学的方法，基于 Koopman 理论，使用模型预测控制产生了稳定的动态模型，寻找了一个简单易懂的控制策略来抑制圆柱尾流中的涡 shedding。

    May, 2018

  • 异质无固定动力学神经算子：从数字图像相关测量中发现生物组织本构定律和微观结构

    我们介绍了异质的 Peridynamic 神经算子 (HeteroPNO) 方法，用于数据驱动的异质各向异性材料的本构建模。该方法可以从加载场 - 位移场测量中学习非局部本构定律和材料微结构，包括异质的纤维方向场，以实现生物组织的各向异性响应的本构模型学习和预测。

    Mar, 2024

  • 功能梯度多孔梁的 AI 增强有限元多尺度建模与结构不确定性分析

    本文旨在通过多尺度建模和深度学习相结合的方法，建立中等孔隙度密闭铝泡沫的细胞形态与泡沫有效杨氏模量之间的直接联系，并通过模糊等价模型来评估模型预测模量的不确定性，进而简化 FG 多层泡沫结构的评估。

    Nov, 2022

  • 个性化被动心脏力学优化框架

    个性化心脏力学建模是理解心脏在健康和疾病中的生物力学以及辅助治疗规划的强大工具。本研究引入了反向有限元分析（iFEA）框架，利用时变的医学图像数据估计心脏组织的被动力学特性。

    Apr, 2024

  • 软组织非线性生物力学模型中的物质特性基于物理知识的神经网络估计

    基于物理信息神经网络（PINNs）与三维柔性组织非线性生物力学模型的结合，本研究提出了一种新的方法，能够重建位移场并估算异质病人个体的生物物理特性，通过在临床环境中常规获取的有限位移和应变数据，结合问题的物理性质和偏微分方程的数学模型，提高问题的稳定性和收敛性能，进而在疾病诊断等方面发展个性化的模拟模型，并演示了 PINN 能够检测瘢痕组织的存在、位置和严重程度的能力。

    Dec, 2023

  • 常规血管造影过程中腹主动脉 CT 密度的造影剂诱导决定性成分：概念验证研究

    通过对公开可获得的 CTA 数据进行分析和拟合，提出了一个描述血管中动态对比剂行为的模型，该模型可以有助于个性化的对比剂建模、CTA 图像处理的改进，并为人工智能的合成 CT 训练数据的准备提供支持。

    Oct, 2023