Johann Guilleminot est\u00e1 ayudando a obtener una visi\u00f3n m\u00e1s precisa y detallada del cerebro para los investigadores que trabajan con estimulaci\u00f3n magn\u00e9tica transcraneal. Cr\u00e9dito: Universidad de Duke <\/p>\n
Cualquiera que haya visto alguna vez una imagen de un cerebro sabe que no es un simple \u00f3valo liso; es m\u00e1s como una mara\u00f1a de gusanos gordos. Pero cuando los investigadores buscan predecir y comprender su comportamiento f\u00edsico y el\u00e9ctrico, tienen que describir campos en esa forma complicada y, a menudo, usan modelos geom\u00e9tricos simplificados, como una forma elipsoidal, para ese prop\u00f3sito. No es que nunca antes hayan visto un cerebro, es que los giros, vueltas y valles de la superficie de un cerebro complican sustancialmente el modelado de par\u00e1metros en \u00e9l. <\/p>\n
Para las simulaciones que involucran geometr\u00edas cerebrales, los errores pueden generarse mediante un proceso llamado segmentaci\u00f3n, que b\u00e1sicamente asigna p\u00edxeles a una materia en particular, como el l\u00edquido cefalorraqu\u00eddeo y la materia gris o blanca. Para los p\u00edxeles ubicados en la interfaz f\u00edsica entre estas regiones, la decisi\u00f3n de asignar una etiqueta particular puede generar errores por peque\u00f1os contrastes, y estas incertidumbres pueden propagarse en an\u00e1lisis posteriores.<\/p>\n
Johann Guilleminot, profesor asistente de ingenier\u00eda civil y ambiental ingenier\u00eda en la Universidad de Duke, ha desarrollado una t\u00e9cnica para superar estos obst\u00e1culos. Y lo est\u00e1 utilizando para ayudar a los investigadores a modelar una amplia gama de objetos, como tensiones dentro de las arterias de un individuo, los efectos de la estimulaci\u00f3n magn\u00e9tica transcraneal en un cerebro y las fuerzas que act\u00faan dentro de los dispositivos ortop\u00e9dicos impresos en 3D implantados quir\u00fargicamente.<\/p>\n
\u00abEn la mayor\u00eda de los trabajos relacionados con la cuantificaci\u00f3n de la incertidumbre, los cerebros suelen aproximarse mediante elipsoides y las arterias a menudo se aproximan mediante cilindros huecos, porque la geometr\u00eda y los sistemas de coordenadas son m\u00e1s f\u00e1ciles de manejar en t\u00e9rminos de modelado estoc\u00e1stico\u00bb, dijo Guilleminot. \u00abPero tan pronto como tratas de dar cuenta de los objetos espec\u00edficos del paciente del mundo real, las t\u00e9cnicas habituales comienzan a fallar. Estamos brindando a las personas que necesitan modelar estas formas complejas y sus propiedades y comportamientos complejos la capacidad de hacerlo de manera eficiente\u00bb. sobre la marcha.\u00bb<\/p>\n
El m\u00e9todo de Guilleminot consta de dos partes. El primero genera un modelo virtual complejo de casi cualquier forma deseada y t\u00e9cnicamente opera de la misma manera de objeto a objeto. El segundo toma un conjunto de caracter\u00edsticas espec\u00edficas de la aplicaci\u00f3n, las propiedades en funcionamiento dentro de un implante de pierna de titanio o la rigidez del tejido espec\u00edfico del paciente dentro de una arteria, y las mapea en el modelo 3D.<\/p>\n
El resultado no es solo un complejo, modelo virtual realista del objeto en cuesti\u00f3n, sino tambi\u00e9n una gama de comportamientos que podr\u00eda exhibir. Al incorporar la variabilidad en los c\u00e1lculos, los modelos permiten vislumbrar un espectro de respuestas que un objeto podr\u00eda tener ante ciertas cargas, tensiones y deformaciones, lo que permite una mejor clasificaci\u00f3n, dise\u00f1o y pron\u00f3stico.<\/p>\n
\u00abSi ejecuta el mismo experimento en 10 implantes de titanio reales, todos procesados en condiciones aparentemente similares, no siempre obtendr\u00e1 los mismos resultados\u00bb, dijo Guilleminot. \u00abObtiene variabilidad, hasta un 20 %, y a veces es una gran diferencia porque puede afectar la durabilidad y el rendimiento de un implante durante los primeros a\u00f1os\u00bb.<\/p>\n
Guilleminot est\u00e1 ayudando a obtener una informaci\u00f3n m\u00e1s precisa y detallada vista del cerebro para los investigadores que trabajan con estimulaci\u00f3n magn\u00e9tica transcraneal (TMS), que aplica campos electromagn\u00e9ticos desde el exterior de la cabeza para inducir la actividad neuronal. En esta imagen, el azul representa la perturbaci\u00f3n geom\u00e9trica hacia el interior, mientras que el rojo representa la perturbaci\u00f3n geom\u00e9trica hacia el exterior. Al crear estas perturbaciones virtuales en modelos cerebrales y resolverlas, Guilleminot puede aproximar y dar cuenta de los errores creados durante las resonancias magn\u00e9ticas.<\/p>\n
Cr\u00e9dito: Universidad de Duke <\/p>\n
Los implantes quir\u00fargicos ortop\u00e9dicos a menudo se usan para ayudar a sanar y fortalecer huesos rotos. Los ingenieros est\u00e1n desarrollando formas m\u00e1s complejas que ayudan a que el hueso crezca en el implante y hacen que la uni\u00f3n sea m\u00e1s fuerte, pero la geometr\u00eda avanzada hace que sea m\u00e1s dif\u00edcil modelar las tensiones y tensiones en el dispositivo. En esta imagen, los reflejos rojo y azul muestran las fluctuaciones espaciales creadas al tener en cuenta las caracter\u00edsticas geom\u00e9tricas y el proceso de fabricaci\u00f3n. Esto no solo ayuda en los aspectos mec\u00e1nicos y cl\u00ednicos, sino que tambi\u00e9n proporciona un circuito de retroalimentaci\u00f3n sobre el procesamiento de materiales.<\/p>\n
Cr\u00e9dito: Universidad de Duke <\/p>\n
Esta imagen muestra el campo promedio de tensiones de Von Mises, una cantidad que generalmente se usa para evaluar fallas. de una estructura dentro de una arteria humana espec\u00edfica. El campo resulta de un acoplamiento entre la geometr\u00eda, el modelo material y la forma en que se prescriben las fluctuaciones estad\u00edsticas en la pared arterial. La investigaci\u00f3n eventualmente podr\u00eda respaldar simulaciones espec\u00edficas de pacientes para ayudar a los m\u00e9dicos a desarrollar t\u00e9cnicas no invasivas para el diagn\u00f3stico temprano e identificar posibles dificultades antes de realizar procedimientos m\u00e9dicos. <\/p>\n
Explorar m\u00e1s<\/p>\n
Contabilizaci\u00f3n de la variabilidad en modelos vasculares Proporcionado por la Universidad de Duke Cita<\/strong>: Mapeo de variabilidad compleja en modelos virtuales intrincados (8 de diciembre de 2021) consultado el 29 de agosto de 2022 en https:\/\/ medicalxpress.com\/news\/2021-12-complex-variability-intricate-virtual.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Johann Guilleminot est\u00e1 ayudando a obtener una visi\u00f3n m\u00e1s precisa y detallada del cerebro para los investigadores que trabajan con estimulaci\u00f3n magn\u00e9tica transcraneal. Cr\u00e9dito: Universidad de Duke Cualquiera que haya visto alguna vez una imagen de un cerebro sabe que no es un simple \u00f3valo liso; es m\u00e1s como una mara\u00f1a de gusanos gordos. Pero … Continuar leyendo \u00abMapeando la variabilidad compleja en modelos virtuales intrincados\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-4968","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4968","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4968"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4968\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4968"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4968"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4968"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}