人工智能有助于显示大脑液体的流动方式

本站发布时间：2023-11-21 14:43:04

一种基于人工智能的测量人体血管内流体流动的技术可能对开发阿尔茨海默氏症的治疗方法有重大意义

阻塞脑血管的血管周围空间会像流体一样在大脑周围流动，并有助于清除废物血液流动的改变与一种泌尿系统疾病有关，包括阿尔茨海默氏症、小血管疾病、中风和创伤性脑损伤，但很难在体内进行测量

罗彻斯特大学的机械工程师、神经科学家和计算机科学家组成的多学科团队DouglasKelley教授开发了一种新的AI速度测量方法，以准确计算流体流量这是《美国国家科学院院刊》发表的研究结果

“在这项研究中，我们将动物模型内部的一些测量与人工智能技术相结合，从而能够有效地测量以前无法测量的东西，”Rochester机械工程部的专家Kelley说

这项工作是由罗彻斯特转化神经医学中心主任MaikenNedergaard教授主持的该小组以前能够对血管内空间的流体流动进行二维研究，方法是向流体中注入微小的物体，并测量其位置和速度但是，科学家们需要更复杂的测量方法来理解该系统的偏心性，并对空腔、流体系统和容器的氯化进行解释

为了应对这一挑战，我与布朗大学的GeorgeKarniadakis合作开发了人工智能他们将现有的2D数据与物理信息神经网络相结合，在系统中创造了前所未有的高分辨率外观

Kelley说：“这是一种以比其他方法更高的精度来测量压力、力和三维流速的方法。”“压力很重要，因为没有人知道泵送机构驱动了所有的水流。这是一个新领域。”

这些科学家在实验室研究机构计算神经科学计划、国家健康大脑研究所倡议和陆军研究办公室多学科大学研究倡议计划的支持下进行了这项研究

来源:

Materials provided by
University of Rochester. Original written by Luke Auburn.
注明: Content may be edited for style and length.

参考:

Kimberly A. S. Boster, Shengze Cai, Antonio Ladrón-de-Guevara, Jiatong Sun, Xiaoning Zheng, Ting Du, John H. Thomas, Maiken Nedergaard, George Em Karniadakis, Douglas H. Kelley.
Artificial intelligence velocimetry reveals in vivo flow rates, pressure gradients, and shear stresses in murine perivascular flows. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2023; 120 (14) DOI: 10.1073/pnas.2217744120

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