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基于等几何的神经介质传输仿真模拟
在复杂几何中的物质运输以保证功能是一个复杂的问题。通过等几何(IGA)模拟物质在生物神经网络中的运输是有意义的。文章使用反应-扩散-运输(reaction-diffusion-transport)方程表示物质传输过程,用截断分层三次B样条(THB-Spline3D)表示神经的几何形状。并通过Navier-Stokes(NS)方程获得物质传输的速度场,最后使用IGA求解器模拟了单个轴突、二分叉轴突与三分叉轴突的物质传输过程。1. 总览文中提出的对神经网络物质传输的建模分析流程图如下所示[外链图片转存失原创 2020-08-23 16:48:43 · 351 阅读 · 0 评论 -
使用等几何分析模拟神经元细胞中物质传输代码运行结果
运行结果这里使用较为简单的单分叉结构作为模拟对象。1. 由骨架生成六面体网格由骨架信息(.swc文件)扫掠生成六面体网格(.vtk文件),其中骨架的分叉部分不能有自交。配置参数为:n_noisesmooth 150 (对噪声进行平滑的迭代次数)ratio_bifur_node 0.3 (分叉节点平滑率,取值0~1)ratio_noisesmooth 0.01 (噪声平滑比率,取值0~1)seg_length 0.2 (Bezier平滑分段长度,该值主要取决于神经元大小)ratio_refi原创 2020-08-20 17:36:11 · 510 阅读 · 0 评论 -
Data-driven 3D human head reconstruction——3D人头重建笔记
数据驱动的3D人头重建文中提出的框架可以通过一张图片重建出3D人头模型。图片首先通过卷积神经网络把图片进行分割,使用Gabor滤波器提取头发方向。之后,以标志点为约束求解FLAME面参数化模型。利用人脸图像的高频信息对细节进行增强,并利用反照率参数化模型对纹理进行补充。最后,建立了条状网格毛发数据库,并利用该数据库和图像中提取的信息,对图像中的头发进行了重建头部重建是人体重建中较为困难的。...原创 2020-03-01 20:23:41 · 3036 阅读 · 3 评论 -
A Deep Learning Framework for Design and Analysis of Surgical Bioprosthetic Heart Valves总结
文章提出了一个基于深度学习的框架来预测心脏瓣膜在生物力学上的形变,而生物力学上的形变不能直接使用医学成像捕获,通常需要复杂的计算专业知识和成本来确定。文章通过CT图像使用NURBS曲面对心脏瓣膜建模,之后利用等几何分析的方法对心脏瓣膜进行应力与应变的分析 。提出的方法是通用的;它也可以应用到分析心脏瓣膜的其他关键性能特性,以及包括流体结构相互作用在内的更复杂的瓣膜模拟。结果对瓣膜的形变,...原创 2020-01-09 10:18:47 · 540 阅读 · 0 评论