Perspective: Challenges and opportunities in computational brain mechanics research: How can we use recent experimental data to improve models of brain mechanics?

Q3 Engineering Brain multiphysics Pub Date : 2023-01-01 DOI:10.1016/j.brain.2023.100075
Philip V. Bayly
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透视:计算脑力学研究的挑战和机遇:我们如何利用最近的实验数据来改进脑力学模型?
大脑的重要性,它在头骨内的位置,以及它柔软、细腻的性质,给研究大脑力学带来了多重实际挑战。这些挑战提升了脑力学的理论模型和计算研究在理解脑外伤和制定对策、深入了解皮层折叠和错误折叠以及提高脑外科手术精度方面的作用。最终,实验测量对于建立准确的计算模型和客观评估这些模型仍然是必要的,这样这些模型就可以放心地用于告知关注TBI、大脑发育和神经外科的科学家和临床医生。这一观点回顾了使用实验数据改进大脑力学计算机模型的最新进展、未解决的问题和未来的挑战。意义陈述脑力学的计算模型将在预防创伤性脑损伤、了解大脑发育和改进脑外科方面发挥重要作用。全面的实验测量对于建立准确的计算模型和客观地评估这些模型仍然是必要的。大脑的脆弱性及其根本重要性使可以进行什么测量以及如何解释这些测量的问题变得复杂。这一观点回顾了使用实验数据改进大脑力学计算机模型的最新进展、未解决的问题和未来的挑战。
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来源期刊
Brain multiphysics
Brain multiphysics Physics and Astronomy (General), Modelling and Simulation, Neuroscience (General), Biomedical Engineering
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68 days
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Diffusive secondary injuries in neuronal networks following a blast impact: A morphological and electrophysiological study using a TBI-on-a-Chip model Two for tau: Automated model discovery reveals two-stage tau aggregation dynamics in Alzheimer’s disease Scaling in the brain Quantifying CSF Dynamics disruption in idiopathic normal pressure hydrocephalus using phase lag between transmantle pressure and volumetric flow rate Increased hindbrain motion in Chiari I malformation patients measured through 3D amplified MRI (3D aMRI)
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GB/T 7714-2015
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