Объем головы: Таблицы размеров мужских головных уборов в официальном магазине MARKS & SPENCER

Содержание

Размер головы ребенка 9 лет

Размер головы ребенка 9 лет в среднем равен 50,8см. — 54,2 сантиметра по данным ВОЗ











































Таблица детские головные уборы размер — возраст — окружность
Возраст Окружность головы в см. Российский размер
Новорожденный 31,9 — 37 35
1 месяц 34,9 — 39,6 35
2 месяца 36,8 — 41,5 40
3 месяца 38,1 — 42,9 40
4 месяца 39,2 — 44 44
5 месяцев 40,1 — 45 44
6 месяцев 40,9 — 45,8 44
7 месяцев 41,5 — 46,4 46
8 месяцев 42 — 47 46
9 месяцев 42,5 — 47,5 46
10 месяцев 42,9 — 47,9 47
11 месяцев 43,2 — 48,3 47
1 год 43,5 — 48,6 47
1 год 3 месяца 44,2 — 49,4 47
1 год 6 месяцев 44,7 — 50 48
1 год 9 месяцев 45,2 — 50,5 48
2 года 45,5 — 51 49
2 года 3 месяца 45,9 — 51,4 49
2 года 6 месяцев 46,1 — 51,7 49
2 года 9 месяцев 46,4 — 52 49
3 года 46,6 — 52,3 50
3 года 3 месяца 46,8 — 52,5 50
3 года 6 месяцев 47 — 52,8 50
3 года 9 месяцев 47,1 — 53 50
4 года 47,3 — 53,1 51
4 года 3 месяца 47,4 — 53,3 51
4 года 6 месяцев 47,5 — 53,5 51
4 года 9 месяцев 47,6 — 53,6 51
5 лет 47,7 — 53,7 52
6 лет 50,2 — 53,6 52
7 лет 50,4 — 53,8 52
8 лет 50,6 — 54 53
9 лет 50,8 — 54,2 53
10 лет 51 — 54,5 53
11 лет 51,3 — 54,9 54
12 лет 51,7 — 55,4 54
13 лет 52,2 — 56,1 55
14 лет 52,6 — 56,6 56
15 лет 52,9 — 56,8 56


Размеры головы ребёнка


Размеры головы и груди у младенцев. Головогрудь)))

Когда ребеночек рождается, его обязательно взвешивают, измеряют рост, окружность головы, окружность груди. Окружность головы и груди должны соответствовать друг другу. Они либо должны быть равны (например: голова – 36, грудь – 36), либо голова должна быть на 1-2 см больше (например: голова – 36, грудь -35). Кроме того, окружность головы и груди должны соответствовать сроку беременности. Если окружность головы больше окружности груди более, чем на 3 см, то или голова больше, чем нужно, или грудь маловата.
Грудь маловата бывает, например, при гипотрофии (т.е. недостаточном весе ребенка).
Теперь про головочку. Важен не только ее размер при рождении, не только соотношение с грудью, но и состояние швов и родничков. Нельзя не обратить внимание на большеватую головку в сочетании с приоткрытыми или открытыми швами и роднички больше обычного.
При рождении доношенного ребенка со средним весом (3000-4000) :
объем головы — 34-36 см
объем груди – 32-34 см
Если ребенок весит более 4000, то, соответственно, объем головки может быть 36-38 см (чаще 36-37), объем груди – 35-36. Безусловно, играет роль наследственность. Родители могут быть «большеголовыми» ( в этом случае больше ориентироваться нужно на швы и родники).
При рождении кости черепа сопоставимы, т. е. швы закрыты (могут быть приоткрыты до 0,2-0,3 см). Большой родничок – до 2*2 (чаще 1,5*1,5), если больше, то обращают внимание. Малый родничок, как правило, до 1*1 (чаще или закрыт, или до 0,5*0,5).
В дальнейшем обращают внимание на прирост объема головки, состояние родничков и швов.
Если ребеночек родился с большеватой головкой, с расхождением швов и большими родничками, то это нуждается в дальнейшем наблюдении. Иногда нужно дополнительное обследование. Особенно, если роднички и швы увеличиваются, а головочка растет быстрее, чем нужно.
Прирост окружности головки до полугода составляет приблизительно 1,5 см.
Швы и роднички постепенно закрываются.

Прежде, чем паниковать о несоответствии размеров нужно вспомнить, что головка ребенка после рождения некоторое время остается отечной и конфигурированной (принимая форму вытянутую, что бы пройти по родовым путям). Что акушерка не всегда меряет сантиметровой лентой, а часто просто клеенчатой ленточкой, которую потом прикладывает к мерной ленте на столике для обработки ребенка. Что акушерка может допустить погрешность из-за латексных перчаток не по размеру. Хотя, справедливости ради, нужно добавить, что опытным акушеркам бывает не нужна измерительная ленточка))) Все эти факты могут вносить погрешность. И волноваться преждевременно..

Измерь свои параметры — Караван

Специалисты утверждают, что чем больше твоя голова, тем больше у тебя мозгов. Увеличенное количество нейронов в голове большего размера также помогает уменьшить эффект повреждения при старении. При обследовании здоровых людей в возрасте 50–80 лет, обладатели голов большего размера быстрее мыслили и имели меньший риск развития слабоумия.

Измерение: Измерь окружность головы над ушами. Средний объем головы для женщин составляет 52,5–53,75 см и 55–57,5 см для мужчин.

Талия

Исследования показывают, что чем больше твоя талия, тем больше дней ты будешь болеть. Это истинная правда, что лишний вес вокруг средней части твоего тела связан с проблемами кровообращения и повышенным риском сердечных болезней.

Измерение: Объем талии более 80 см для женщин и 92,5 см для мужчин увеличивает риск повышения кровяного давления и уровня холестерина. Если объем твоей талии более 87,5 см, то тебе может грозить риск сердечной болезни.

Бедра

Эта грушевидная форма нижний части твоего тела, которую ты ненавидела всю свою жизнь, может спасти тебя от сердечных проблем, повышенного кровяного давления и диабета. Согласно утверждению ученых, женщины, накапливающие жир в области своей попы и бедер, страдают меньшим количеством болезней, тогда как у женщин с худыми бедрами, набирающими лишние килограммы в области живота (известно, как яблоковидная форма), более вероятно развивается сердечно-сосудистое заболевание. Эксперты считают: причина в том, что у яблоковидных женщин жир разрушается и преобразовывается, чтобы попасть в систему кровообращения.

Измерение: Раздели объем своей талии на объем бедер. При яблоковидной форме это соотношение составляет 0,8 и более; соотношение, равное 0,75 – это грушевидная форма, а 0,7 – это очень здоровая груша.

Таз

Размер таза очень важен при родах, поскольку он должен быть достаточно широким для рождения ребенка, иначе может потребоваться кесарево сечение. Размер твоего таза, как правило, соответствует остальной части твоего телосложения. Женщины, имеющие рост до 152 см, больше рискуют получить осложнения при родах.

Измерение: Несмотря на то что точно измерить таз довольно сложно, ляг на пол и измерь расстояние между двумя выступающими бедренными костями. Размер среднего таза составляет 27,5–30 см. Если ты беременна и считаешь себя слишком маленького роста, обсуди эту проблему со своим гинекологом.

Шея

Если ты часто и громко храпишь, то можешь столкнуться с риском возникновения апноэ сна, когда из-за уменьшения потока воздуха во время ночного сна у тебя временно останавливается дыхание. Апноэ может привести к повышению кровяного давления, сердечным проблемам, сердечному приступу или удару, а также это может происходить из-за избыточного веса.

Измерение: Средний объем шеи равен 36,7 см для женщин и 39,3 см для мужчин. Женщины с объемом шеи более 40 см и мужчины с объемом более 42,5 см больше подвержены риску апноэ.

Best. Перевод И. ХАДЖИЕВОЙ

Расчет объема напоров сосудов под давлением

Калькулятор объема напора

Галлонов США для цилиндрических головок

Фигура

Головка
Внутренний диаметр:

размеры в дюймах

Длина прямого фланца:

размеры в дюймах

Головка
Тип:

Выберите тип головки ASME Фланцевый и выпуклый Стандартный Фланцевый и выпуклый 80:10 Фланцевый и угловой Полусферический эллиптический

ASME
Фланцевое и торцевое:

Блюдо
Радиус = диаметр головки
Радиус сустава = 6% диаметра головки

Стандарт
Фланцевое и торцевое:

Блюдо
Радиус = диаметр головки
Радиус сустава = от 3/4 дюйма до 2 дюймов в зависимости от
на головке диаметром

80:10
Фланцевое и торцевое:

Блюдо
Радиус = 80% диаметра головки
Радиус сустава = 10% диаметра головки

полусферическое:

Блюдо
Радиус = 1/2 внутреннего диаметра головки
Радиус сустава = N / A

Эллиптический:

Блюдо
Радиус ≡ 90% диаметра головки
Радиус сустава ≡ 17.3% диаметра головки

ASME:

10% Блюдо
Радиус = диаметр головки
Радиус сустава = 10% диаметра головки

Расчет
Результатов:

Объем
фланца прямого

Галлонов

Литры

Объем
головы
(ли
не включает объем прямого фланца)

Галлонов

Литры

Итого
объем головы

Галлонов

Литры

Затоплено
том

Галлонов

Литры

Объем и смачиваемая площадь частично заполненных горизонтальных сосудов

Расчет смачиваемой площади и объема горизонтальных сосудов требуется для инженерных задач, таких как пожарные исследования и определение аварийных сигналов уровня и контрольных точек.Однако расчет этих параметров затруднен из-за геометрии судна, особенно из-за головок. В этой статье подробно описаны формулы для расчета площади смачивания и объема этих сосудов для различных типов изогнутых концов, включая полусферические, торисферические, полуэллипсоидальные и выпуклые.

Внутренний радиус

Внутренний радиус

: Смачиваемая область
: Внутренний диаметр сосуда
: Внешний диаметр сосуда
: дно сосуда
: Длина сосуда, от линии загара до линии загара
: Прямой фланец
: Радиус внутренней части сосуда
:
:
: Внутренний радиус кулака
: Толщина стенки резервуара
: Частично заполненный объем жидкости
9000 Общий объем резервуара : Внутренняя глубина тарелки
: 90 007

Эксцентриситет эллиптических головок

Расчет объема жидкости или смачиваемой площади частично заполненного горизонтального сосуда лучше всего выполнять по частям, путем расчета значения для цилиндрического сечения сосуда и днищ сосуда и затем сложите области или объемы вместе.Ниже мы представляем смачиваемую площадь и частично заполненный объем для каждого типа головки и цилиндрической секции.

Частично заполненный объем в основном используется для расчета времени наполнения резервуара и установки контрольных уставок, уровней срабатывания сигнализации и точек срабатывания системы.

Смоченная область — это область контакта жидкости со стенкой резервуара. Это в первую очередь используется при пожарных исследованиях технологических резервуаров и резервуаров для хранения, чтобы определить мощность аварийной вентиляции, необходимую для защиты резервуара.

Объем и смачиваемая площадь частично заполненных вертикальных сосудов рассматриваются отдельно.

Полусферические головки имеют глубину, равную половине их диаметра. Они имеют самое высокое расчетное давление из всех типов головок и, как таковые, обычно являются самыми дорогими типами головок. Формула для расчета смачиваемой площади и объема одной головы представлена ​​следующим образом.

Смачиваемая область

Volume

Полуэллипсоидальные головки меньше полусферических головок и глубже торисферических головок и, следовательно, имеют расчетное давление и затраты, лежащие между этими двумя конструкциями.

Наиболее распространенным вариантом полуэллипсоидальной головки является эллиптическая головка 2: 1, имеющая глубину, равную 1/4 диаметра сосуда. Формула для расчета смачиваемой площади и объема для одной полуэллиптической головки 2: 1 представлена ​​следующим образом.

Смачиваемая площадь

Для полуэллипсоидального напора 2: 1 ε равно 0,866, для других геометрических форм можно использовать формулу ниже для расчета ε.

Площадь смачивания, рассчитанная с помощью этого метода, не включает прямой фланец головки.Длину прямого фланца необходимо учитывать при расчете смачиваемой площади цилиндрического сечения.

Объем

Где,

для ASME 2: 1 Эллиптические головки:

для DIN 28013 Полуэллиптические головки:

Рассчитанный объем не включает прямой фланец головки, только изогнутую часть. Длину прямого фланца необходимо учитывать при расчете объема цилиндрического сечения.

Торсферические головки являются наиболее экономичными и поэтому являются наиболее распространенным типом головок, используемых для технологических сосудов.Торсферические головки имеют меньшую глубину и обычно имеют более низкое расчетное давление, чем полуэллиптические головки. Формула для расчета смачиваемой площади и объема одной частично заполненной торсферической головки представлена ​​следующим образом.

Смачиваемая площадь

Мы можем аппроксимировать частично заполненную площадь поверхности торисферической головки, используя формулу для эллиптических головок. Это приближение приведет к завышению оценки площади поверхности, поскольку торсферическая головка более плоская, чем эллипсоидальная.Это предположение консервативно для расчетов пожаротушения бассейнов.

Площадь смачивания, рассчитанная с помощью этого метода, не включает прямой фланец головки. Длину прямого фланца необходимо учитывать при расчете смачиваемой площади цилиндрического сечения.

Том

Где,

для торсферических головок ASME:

для торсферических головок DIN 28011:

Рассчитанный объем не включает прямой фланец головки, только изогнутую часть.Длину прямого фланца необходимо учитывать при расчете объема цилиндрического сечения.

верх

Головки с выступом имеют самую низкую стоимость, но также и самое низкое расчетное давление, в отличие от торсферических или эллипсоидальных головок, у них нет поворотного кулака. Обычно они используются в атмосферных резервуарах, таких как горизонтальные резервуары для хранения жидкого топлива или автоцистерны.

Здесь мы представляем формулы для расчета смачиваемой площади и объема для произвольной высоты уровня жидкости в одной напорной головке с ударом.

Смачиваемая площадь

Мы можем аппроксимировать частично заполненную площадь поверхности ударной головки, используя формулу для эллиптических головок. Это приближение приведет к завышению оценки площади поверхности, что является консервативным для расчетов пожаротушения бассейна.

Объем

Уравнение частично заполненного объема является приблизительным, но дает разумную точность для расчета объема емкости.

Здесь представлены формулы для расчета смачиваемой площади и объема для произвольной высоты уровня жидкости в цилиндрической части горизонтального барабана.

Смачиваемая площадь

Объем

Если сосуд имеет торосферическую или эллипсоидальную головку, длина прямого фланца головки должна быть включена в длину цилиндрической секции при расчете объема или площади поверхности.

  1. B Wiencke, 2009, Расчет частичного объема сосудов под давлением
  2. R Doane, 2007, Точные области увлажнения для частично заполненных сосудов
  3. E Ludwing, 1997, Прикладное проектирование технологических процессов для химических и нефтехимических заводов ( Том 2)
  4. E Weisstein, 2013, Цилиндрический сегмент.Материал из MathWorld

Статья Создана: 1 марта 2013 г.


Теги статьи

Объемная проводимость — Scholarpedia

Рис. Рисунок 1 и Рисунок 1 и визуализированы на корональном разрезе моделей. (Перепечатано из (Wol06), Copyright (2007), с разрешения Elsevier) (этот рисунок анимирован. Если он больше не мигает, чтобы показать разницу между изотропным и анизотропным белым веществом, страницу необходимо перезагрузить).

Объемная проводимость , термин, используемый в биоэлектромагнетизме , может быть определен как передача электрического или магнитного поля от источника первичного электрического тока через биологическую ткань к измерительным датчикам. В рассматриваемом низкочастотном диапазоне (частоты ниже 1000 Гц) емкостной составляющей импеданса ткани, индуктивным эффектом и эффектом распространения электромагнитного излучения можно пренебречь, так что передачу можно моделировать с помощью квазистатических уравнений Максвелла (Plo67; Sar87; Mun91).Объемный проводник представлен распределением проводимости различных тканей, через которые передаются поля.

Связь с прямой и обратной задачей

Модели объемных проводников являются основой для анализа источников в электрокардиографии (ЭКГ), магнитокардиографии (МКГ), электроэнцефалографии (ЭЭГ) и магнитоэнцефалографии (МЭГ). Активность, измеряемая в ЭКГ / МКГ (ЭЭГ / МЭГ), является результатом движения ионов, так называемых прикладываемых токов , в активированных областях человеческого сердца (в корковом слое человеческого мозга).Диполь тока обычно используется в качестве «атомной структуры» приложенного тока (Sar87; Mun88a). Диполь тока вызывает прохождение омических обратных токов через окружающую среду. ЭКГ (ЭЭГ) измеряет разность потенциалов обратных токов на поверхности туловища (скальпа), тогда как МКГ (МЭГ) измеряет магнитный поток как наведенных, так и обратных токов на расстоянии нескольких сантиметров от туловища (головы). поверхность. Восстановление распределения подаваемого первичного тока по измеренным поверхностным полям называется обратной задачей .Ее решение требует моделирования распределения поля для токового диполя в соответствующем объемном проводнике с использованием квазистатических уравнений Максвелла, так называемой прямой задачи . Все обратные методы (см., Например, статью об анализе источников), такие как, например, методы дипольной подгонки и сканирования, реконструкции плотности тока и формирователи луча, основаны на решениях прямой задачи и, таким образом, зависят от степени реалистичности изображения. моделирование объемного проводника.

Эффекты объемной проводимости в ЭЭГ и МЭГ

Чтобы понять взаимосвязь между ЭЭГ и МЭГ и лежащей в основе конфигурацией первичного источника, необходимо смоделировать свойства электрической проводимости головы человека (объемного проводника). Прогресс, достигнутый в разработке методов прямого моделирования, привел к появлению множества приложений для анализа источников. Очевидно, что полностью реалистичная модель объемного проводника в настоящее время не может быть получена при обычном анализе источников, но важно указать те характеристики системы, которые играют доминирующую роль.

Знания о проводимости тканей

Анализ обратного источника в головном мозге чувствителен к проводимости тканей головы, которая различается у разных людей и у одного и того же человека из-за различий в возрасте, болезненном состоянии и факторах окружающей среды. Первые попытки измерить электропроводность биологических тканей были сделаны in vitro , часто с использованием образцов, взятых у животных (Ged67). Было измерено, что белое вещество мозга имеет зависящую от направления ( анизотропную ) проводимость с соотношением примерно 1: 9 нормальный: параллельный волокнам ((Nic65), см. Дальнейшие ссылки в (Gue06)).Электропроводность спинномозговой жидкости человека измерялась в (Bau97), а проводимость черепа — в (Hoe03). Человеческий череп состоит из мягкого костного слоя (спонгиоза), заключенного между двумя твердыми костными слоями (компактами). Спонгиоза имеет гораздо более высокую измеренную проводимость, чем компакта (Akh02), то есть череп имеет неоднородную проводимость. Недавно были предложены методы для определения проводимости тканей головы in vivo, , с использованием подхода на основе электроимпедансной томографии (EIT) (Gon03a; Gon03b) или путем их оценки по измеренным данным ЭЭГ (Gut04; Lew09), ЭЭГ и одновременным внутричерепным данным. (Lai05) или комбинированные данные ЭЭГ и МЭГ (Fuc98b; Gon03a; Hua07; Wol10).Что касается внутричерепных тканей, таких как серое и белое вещество мозга, косвенное определение анизотропной проводимости с помощью диффузно-тензорной магнитно-резонансной томографии (DT-MRI) было предложено (Bas94; Tuc01).

Численные подходы к моделированию объемного проводника

Квазианалитические решения

Были использованы различные численные подходы к прямой задаче. Для ЭЭГ первая модель описывала голову одним однородно проводящим отсеком (Fra52).Затем были разработаны три (Ges67) и четыре (Hos78) модели концентрических сфер, в которых слои представляют кожу (спинномозговую жидкость), череп и мозг. В каждом из этих слоев проводимость считалась однородной и изотропной. В (Mun88b; Mun93) было представлено квазианалитическое решение модели объемного проводника, состоящего из произвольного числа концентрических / конфокальных анизотропных слоев с различной проводимостью. Для МЭГ оказывается, что магнитное поле вне головки полностью не зависит от профиля проводимости при условии, что проводник сферически симметричен (Mun91).Для этой модели была получена аналитическая формула (Sar87). Помимо того факта, что эти модели все еще часто используются в рутине анализа источников, они также служат инструментами проверки для более реалистичного численного моделирования.
Наконец, мы упоминаем многообещающий подход к решению очень общих моделей объемного проводника, основанный на анализе возмущений квазианалитических решений (Nol99; Nol01).

Метод граничных элементов

Чтобы лучше учесть реалистичную форму поверхностей скальпа и черепа, были разработаны модели головы Boundary Element (BE), подходящие для кусочно-однородных изотропных компартментов.Численная точность подходов BE может быть улучшена за счет подхода изолированной задачи (Mei89; Hae89), использования линейных базисных функций с аналитически интегрированными элементами (Mun92), квадратичных элементов (Frij00), методов локального уточнения сетки (Yve95; Zan95), уточнение виртуальной сетки (Fuc98a), подход Галеркина (Mosh99; Lynn68) или
симметричный БЭМ, использующий комбинацию одно- и двухслойного потенциалов (Kyb05).

Методы 3D дискретизации

Помимо метода конечной разности (FD) (Sal97; Moh03; Moh04; Hal05) и метода конечного объема (FV) (Moh04; Coo06), моделирование объемного проводника Finite Element (FE) может обрабатывать оба реалистичные геометрии и параметры неоднородного и анизотропного материала (Yan91; Ber91; Awa97; Buc97; Bro98; Mar98; Oll99; Wei00; Sch02; Wol02; Gen04; Wol04; Wol06; Wol07a; Dan10).По сравнению с моделированием FD и FV, подход FE часто считается более гибким в отношении представления сложной геометрии и более высокой точностью, особенно при использовании базисных функций более высокого порядка. Одним из препятствий к использованию 3D-методов была высокая вычислительная стоимость проведения моделирования. Использование недавно разработанных достижений в эффективных методах решателя для прямого моделирования ЭЭГ и МЭГ (Wol02; Moh03; Moh04; Lew09b), подходов матрицы передачи для ЭЭГ и МЭГ (Gen04; Wol04; Dre09) и подходов взаимности для ЭЭГ и МЭГ ( Wei00; Moh04; Hal05; Sch07; Val09) резко снижает сложность вычислений, так что главный недостаток 3D-моделирования больше не существует.Исследования чувствительности были выполнены на реалистичных 3D-моделях для влияния CSF (Ram04; Wol06; Wen08; Rul09), неоднородности черепа (Oll99; Ram04; Sad07; Dan10) и реалистичной анизотропии мозга (Hau02; Wol06; Rul09; Gue10). на ЭЭГ и МЭГ. Эти исследования подтверждают гипотезу о том, что моделирование спинномозговой жидкости, неоднородности черепа и анизотропии мозга важно для точной реконструкции источника ЭЭГ и МЭГ. Кроме того, широко признано, что неоднородности проводимости черепа, такие как швы черепа (Poh97) или роднички черепа и другие отверстия черепа, оказывают существенное влияние, особенно на анализ источника ЭЭГ.Изменения локальной проводимости вокруг первичного источника, вызванные поражением головного мозга (Bro98; Rul09), локальной анизотропией (Wol05) или отверстиями в черепе от трепанации (Bro98), оказывают существенное влияние как на ЭЭГ, так и на МЭГ.

Проверка и реалистичные модели головы

Для следующих расчетов КЭ использовалось программное обеспечение SimBio (https://www.mrt.uni-jena.de/simbio).

Меры погрешности

Перед числовым кодом для решения прямой задачи в более реалистичной голове.
объемные проводники могут использоваться в практике анализа источников, численные ошибки должны быть
оценен.Следовательно, численные решения можно сравнить с квазианалитическими решениями:
которые существуют только в упрощенных объемных проводниках, таких как, например, модель многослойной сферы
описано выше. Часто используется статистический показатель, относительный показатель разницы (RDM).
для выражения топографической ошибки между квазианалитическим и численно вычисленным
распределения поверхностного потенциала для диполярных источников тока во внутренней сфере («мозге»)
отсек. i_ {Ana} \) — соответствующий квази -аналитическое решение и \ (|| \ cdot || _2 \) выражает L2-норму вектора.Чтобы проверить точность численного метода, часто принимают стандартную геометрию электрода / магнитометра и вычисляют RDM как функцию эксцентриситета диполя, который определяется как расстояние от местоположения диполя до средней точки модели сферы, деленное на радиус внутренней сферы.

Валидационные исследования

Рисунок 2: Влияние анизотропии «череп» 1:10 (красный) в сравнении с числовой ошибкой в ​​расчетах тетраэдрической (зеленый) и адаптированной к геометрии гексаэдрической модели КЭ (синий) для радиально ориентированного (треугольники) и тангенциально ориентированного (четырехугольники) диполя. источники.

Для проверки кода FE используется модель анизотропной многослойной сферы, описанная выше. Обширная проверка была проведена, например, в (Ber91; Mar98; Sch02; Wol07a; Dre09; Lew09b). На рисунке 2 RDM, рассчитанный на 134 регулярно размещенных электродах на внешней поверхности трехкамерной изотропной (анизотропной) сферической модели с радиусами внешней поверхности 90 мм («кожа»), 80 мм («череп») и 70 мм ( ‘мозг’) и проводимость 0,33 См / м, 0,0042 См / м (0,0042 См / м: 0,042 радиальный: тангенциальный) и 0.33 См / м, соответственно, показано для источников с разным эксцентриситетом. На рисунке показано «влияние анизотропии черепа», то есть погрешность топографии между квазианалитическими прямыми вычислениями в моделях с изотропным («Анаисо») и анизотропным «черепом» 1:10 («Анаанисо»), и сравнивается с численная точность метода вычитания FE (см. математику ниже) вычислений в тетраэдральной модели (FEtet156: 156K узлов, линейные базисные функции) и адаптированной к геометрии (со смещением узла: нс, ) гексаэдральной модели (FEcube398ns: 398K узлов, трилинейная базисные функции).Можно заметить, что для достаточно эксцентричных источников влияние анизотропии «черепа» 1:10 намного больше, чем численные неточности расчетного решения МКЭ. Точность решения МКЭ может быть дополнительно увеличена за счет увеличения порядка интегрирования или уменьшения длины ребра элемента, особенно в элементах, близких к источнику (например, Dre09; Lew09b), или увеличения степени базисной функции за счет более высокой вычислительной сложности.

Результаты в реалистичных моделях головы
Влияние неоднородности проводимости тканей

Рисунок 3: Модель объемного проводника с отверстием для трепанации черепа: дипольный источник, используемый для моделирования поля (желтый), и сагиттальный срез эллипсоидов тензора проводимости модели тетраэдров пациента с эпилепсией с отверстием для трепанации черепа: Проверка и визуализация тензора проводились с использованием программное обеспечение BioPSE (http: // software.sci.utah.edu).
Рисунок 4: Модель объемного проводника с рисунка 3 с закрытым вручную отверстием для трепанации черепа.

В качестве первого примера исследуем влияние неоднородности проводимости тканей головы. Предоперационная Т1-МРТ (256 сагиттальных, 120 коронарных и 256 аксиальных срезов, размер вокселя 0,86×1,6×0,86 мм) и после трепанации черепа послеоперационная КТ (512 сагиттальных, 635 корональных и 68 аксиальных срезов). , размер вокселя 0,49×0,49×2,65 мм) были измерены у пациента с трудноизлечимой эпилепсией (мы благодарим G.Worrell из клиники Mayo Clinic, Рочестер, США, за любезно предоставленные наборы данных). Аффинная регистрация на основе вокселей с использованием взаимной информации использовалась для регистрации T1-MRI на КТ-изображении. Зарегистрированный набор данных был затем сегментирован на четыре класса тканей: кожа, череп с трепанационным отверстием, спинномозговая жидкость ( CSF, ) и мозг. Кожа, череп и спинномозговая жидкость в хирургическом отверстии были извлечены из КТ, в то время как оставшаяся часть спинномозговой полости и мозг были сегментированы из T1-MRI.Чтобы изучить влияние отверстия в черепе на прямую проблему, была создана вторая модель из четырех тканей, в которой отверстие для трепанации было закрыто вручную. Оба сегментированных набора данных были разбиты на тетраэдрические FE-модели примерно из 140 тыс. Узлов и 850 тыс. Элементов. На рисунках 3 и 4 показаны сагиттальные срезы эллипсоидов тензора проводимости в центрах масс элементов тетраэдра при моделировании тканей как изотропных. Тензоры нормированы и раскрашены трассировкой. Самые высокие значения следа могут быть найдены в отсеке CSF (красный), а самые низкие — в отсеке черепа (темно-синий).

Рисунок 5: Распределение электрического потенциала для указанного диполя на поверхности объемного проводника с трепанационным отверстием черепа из рисунка 3 (масштаб в \ (\ mu V \)). Визуализация проводилась с помощью программного обеспечения BioPSE (http://software.sci.utah.edu).
Рисунок 6: Распределение электрического потенциала для указанного диполя на поверхности объемного проводника с вручную закрытым трепанационным отверстием черепа из рисунка 4 (масштаб в \ (\ mu V \)). Визуализацию проводили с помощью программного обеспечения BioPSE (http: // software.sci.utah.edu).

Чтобы показать влияние трепанационного отверстия в черепе на прямую задачу, вычисления электрического потенциала были выполнены в обеих моделях FE для дипольных источников с силой 100 нАм, как показано желтыми конусами на рисунках 3 и 4. Распределение электрические потенциалы на поверхностях обеих моделей головы показаны на рисунках 5 и 6. Как хорошо видно, пренебрежение моделированием отверстия черепа приводит к сильно размытому распределению потенциала, что подтверждает важность моделирования объемного проводника для конкретного пациента. .В (Wol06) было показано, что анизотропия черепа оказывает размывающее влияние на прямые вычисления ЭЭГ и не влияет на МЭГ.
Однако более новые исследования (Dan10; Sad07) показывают, что концепция анизотропии черепа кажется устаревшей и должна быть заменена гораздо более важной концепцией неоднородности черепа, которая связана с трехслойностью черепа в черепе с очень низкой проводимостью. compacta и гораздо более высокий проводящий spongiosa черепа.

Влияние анизотропии проводимости тканей

Рисунок 7: Сагиттальный разрез четырехгранной модели объемного проводника FE с пятью отсеками головы человека (перепечатано из (Wol06), Copyright 2007, с разрешения Elsevier).Рисунок 8: Осевой срез эллипсоидов тензора проводимости модели тетраэдров из рисунка 7. Проверка и визуализация тензора выполнялись с использованием программного обеспечения BioPSE (http://software.sci.utah.edu). (Перепечатано из (Wol06), Copyright 2007, с разрешения Elsevier).

Во втором примере мы изучаем влияние анизотропии проводимости тканей головы. Таким образом, из бимодального набора данных T1- / PD-MRI была сегментирована пятикомпонентная модель головы (кожа, череп, спинномозговая жидкость, серое вещество мозга и белое вещество) из бимодального набора данных T1- / PD-MRI, а тетраэдрическая модель FE (147K узлов и 892K элементов) была сгенерирована как показано на рисунке 7.Человеческий череп показывает проводимость с более высоким сопротивлением в радиальном, чем в тангенциальном направлении. Мы определили радиальное направление по сильно сглаженной треугольной сетке, которая сморщивалась от внешнего черепа на внешнюю поверхность губки с использованием модели дискретной деформируемой поверхности. Мы начали с обычно используемого значения изотропной проводимости и использовали ограничение объема для моделирования анизотропии проводимости черепа, как подробно описано в (Wol06). Измеренные данные DT-MRI были использованы в качестве основы для определения анизотропии проводимости белого вещества.Следуя предложению (Bas94), мы предположили, что тензоры проводимости имеют общие собственные векторы с измеренными тензорами диффузии. (Shi99) измерил диффузионную анизотропию в 12 интересующих областях в белом и сером веществе человека и показал, что в комиссуральном, проекционном, а также в ассоциативном белом веществе форма диффузионных эллипсоидов является сильно вытянутой («сигарообразной»). Поэтому мы предположили вытянутые осесимметричные тензорные эллипсоиды для компартмента белого вещества. Мы начали с обычно используемого значения изотропной проводимости (Ged67) и использовали ограничение объема для моделирования анизотропии проводимости белого вещества, как подробно описано в (Wol06).На рисунке 8 показан осевой срез эллипсоидов тензора проводимости в центре масс элементов тетраэдра из рисунка 7 при моделировании черепа и белого вещества как анизотропных. Тензоры снова нормализовали и раскрашивали по трассе. Обратите внимание на направление волокон пирамидных трактов в основном верх-низ и ориентацию в основном влево-вправо над мозолистым телом. Чтобы показать влияние анизотропии проводимости белого вещества на прямую задачу, была использована методика свертки интегральных линий для визуализации объемных токов, вычисленных для таламического дипольного источника с использованием либо изотропного, либо анизотропного отсека белого вещества 1:10, как показано на анимированный рисунок 1.Как заключено в (Wol06), анизотропная проводимость белого вещества заставляет обратные токи течь в направлениях, параллельных трактам волокна белого вещества. Чем глубже залегает источник и чем больше он окружен анизотропной тканью, тем больше влияние этой анизотропии на результирующие ЭЭГ и МЭГ.

Математические основы

В квазистатическом приближении уравнений Максвелла распределение электрических потенциалов \ (\ Phi \) в головной области \ (\ Omega \) проводимости \ (\ sigma \, \) в результате первичного тока \ (j ^ p \) подчиняется уравнению Пуассона
\ [\ тег {2}
\ nabla \ cdot \ left (\ sigma \ nabla \ Phi \ right) = \ nabla \ cdot j ^ p \ \ in \ \ Omega
\]

с однородными граничными условиями Неймана на поверхности головы
\ [
\ langle \ sigma \ nabla \ Phi, n \ rangle = 0 \ \ на \ \ Gamma = \ partial \ Omega
\]
с \ (n \) нормалью к поверхности и электродом сравнения с заданным потенциалом, т.е.p (y)} {| xy |} dy \ cdot dx + \ oint _ {\ Upsilon} \ frac {\ mu} {4 \ pi} \ int _ {\ Omega} \ frac {- \ sigma (y) \ nabla \ Phi (y)} {| xy |} dy \ cdot dx =: \ Psi_p + \ Psi_ {sec}
\]
Первая часть этого магнитного потока называется первичным магнитным потоком , который далее обозначается \ (\ Psi_p \), а вторая — так называемый вторичный магнитный поток \ (\ Psi_ {sec} \. \) \ (\ Psi_p \) зависит только от модели источника и, как правило, может быть вычислено путем простого вычисления аналитической формулы (Sar87). Если мы определим
\ [\ тег {4}
C (y) = \ oint _ {\ Upsilon} \ frac {1} {| x-y |} dx,
\]

и если задано распределение потенциала \ (\ Phi \), окончательное уравнение для \ (\ Psi_ {sec} \) возникает из вторичных (обратных) токов и может быть задано следующим образом:
\ [\ тег {5}
\ Psi_ {sec} = — \ frac {\ mu} {4 \ pi} \ int _ {\ Omega} (\ sigma (y) \ nabla \ Phi (y), C (y)) dy
\]

Квазианалитические решения

Когда геометрия распределения проводимости \ (\ sigma_ (x) \) имеет сферическую симметрию, квазианалитическое решение (2) может быть найдено, выразив его в сферических координатах (Mor53).{\ infty} (2n + 1) R_n (r_0, r) P_n (\ frac {} {r_0 r})
\]

где \ (P_n () \) — полином Лежандра порядка n. Обратите внимание, что разложение в ряд впервые было получено для монополярного источника, чтобы получить максимальную симметрию и простоту геометрии задачи. Решение диполя получается путем вычисления производной относительно положения источника. На практике бесконечный ряд (7) должен быть аппроксимирован конечным числом членов. Похоже, что чем ближе \ (r \) и \ (r_0 \, \), тем больше требуется терминов.Количество членов можно уменьшить, добавляя и вычитая одну и ту же функцию, один раз в аналитически закрытой форме и один раз в виде расширения в ряд. При выборе соответствующего коэффициента умножения появляется ряд различий с более быстрым поведением сходимости, чем исходный ряд. В зависимости от соотношения \ (r \) и \ (r_0 \) количество требуемых членов колеблется от 10 до 300. Функция, которая складывается и вычитается, может интерпретироваться как потенциал из-за токового диполя в бесконечной среде с постоянная проводимость. {\ infty} \) — потенциал диполя в бесконечной и однородной среде с единичной проводимостью (см. Уравнения (13) и (14)).{\ infty} () \) — магнитное поле, создаваемое диполем тока в бесконечной среде постоянной проводимости. Это поле не зависит от проводимости.

Рисунок 9: Одна и та же треугольная сетка (A) может приводить к различным функциям интерполяции с разной гладкостью и количеством точек данных. В (B) неизвестные берутся из каждого треугольника, и функция интерполируется кусочно-постоянной функцией. В (C) неизвестные приписываются каждому узлу сетки, а функции в форме палатки приводят к схеме кусочно-линейной интерполяции.N \ varphi_n (x) u_n
\]

Можно сделать несколько вариантов для \ (\ varphi_n (x) \). Можно предположить, что каждый \ (\ varphi_n (x) \) принимает постоянное значение в каждом треугольнике, или, в качестве альтернативы, можно использовать ту же самую треугольную сетку и предположить, что \ (\ varphi_n (x) \) изменяется линейно от одного треугольника к следующему. {N} w_n u_n = 0 \, \) для устранения сингулярности из (11).При подходе Галеркина (например, Mosh99) левая и правая части (8) умножаются на базовые функции \ (\ varphi_n (x) \, \) и интегрируются по поверхностям. Для каждого \ (n \) это дает уравнение с \ (N \) неизвестными. Эту систему уравнений также можно решить стандартными средствами. Недостатком подхода Галеркина является то, что вычисление матричных элементов занимает больше времени, чем метод коллокации, но большим преимуществом является то, что он дает более точные результаты, особенно для эксцентрических источников.В литературе описано гораздо больше вариантов БЭМ. Чтобы справиться с большим скачком проводимости черепа, можно использовать подход изолированной задачи (Mei89; Hae89; Fuc98a). В этом подходе сначала вычисляется потенциал на модели, изолированной в головном мозге, а затем этот потенциал распространяется через череп на кожу. Более глубокий способ повысить точность — итеративное решение (11). Недостатком, конечно же, является то, что эти итерации необходимо выполнять для каждой правой части заново.Однако за счет внесения крошечных изменений в \ (A_ {nm} \) с использованием метода кластеризации панелей (Hac89) умножение \ (A_ {nm} \) на \ (N \) — вектор значительно ускоряется. Таким образом становятся возможными гораздо более тонкие триангуляции, несмотря на полную матрицу системы. Метод группирования панелей породил множество новых вариантов БЭМ. Наконец, важно упомянуть симметричный БЭМ-подход из (Kyb05), где используется комбинация одно- и двухслойного потенциалов, что приводит к очень высокой точности для трех изотропных компартментов БЭМ-ЭЭГ и прямого моделирования МЭГ.{\ infty} \) равен нулю. В (Wol07c) дается доказательство существования и единственности слабого решения в функциональном пространстве потенциальных функций с нулевым средним и формулируются свойства сходимости метода FE для численного решения поправочного потенциала. Для численной аппроксимации корректирующего потенциала метод FE может использоваться, например, с кусочно-линейными базисными функциями \ (\ varphi_i \) в узлах \ (\ xi_i \, \), т.е. \ (\ varphi_i (x) = 1 \) для \ (x = \ xi_i \) и \ (\ varphi_j (x) = 0 \) для всех \ (j \ ne i \.{\ infty} \) равно нулю, так что при условии, что источник не слишком близок к следующему скачку проводимости, (16) и (17) соответствующим образом моделируются с помощью представленного линейного подхода FE (Wol07c). Алгебраический многосеточный метод предварительно обусловленного сопряженного градиента (AMG-CG) может затем использоваться в качестве эффективного решателя для системы уравнений (18) с симметричной положительно определенной матрицей жесткости (Wol02; Lew09b). Вышеупомянутый подход был назван подходом прогнозируемого вычитания в (Dre09). Однако при дополнительном моделировании CSF источники в отсеке серого вещества находятся на расстоянии всего миллиметра от следующего скачка проводимости (скачка от серого вещества к CSF).В (Dre09) было показано, что в этом случае так называемый метод полного вычитания , который более точно интегрирует правую часть в (16), имеет важные преимущества в отношении числовой точности по сравнению с представленным прогнозируемым вычитанием. подход (Dre09), однако, за счет большего времени вычислений.

Метод FE также позволяет моделировать протяженные источники, которые могут быть более реалистичными в практических приложениях, чем традиционный математический диполь (см.{[j, i]} = — \ frac {\ mu} {4 \ pi} \ int _ {\ Omega} (\ sigma (y) \ nabla \ varphi_i (y), C_j (y)) dy \ quad \ forall 1 \ le i \ le N
\]

где \ (C_j (y) \) обозначает функцию (4) для \ (j \) — го магнитометра МЭГ \ (\ Upsilon_j \. \) Для вычисления элементов матрицы \ (S \, \ ) можно использовать FE-анзац для подынтегрального выражения и интегрирования по Гауссу.

Подход с передаточной матрицей (см. (Wei00) для ЭЭГ и (Gen04; Wol04; Dre09) для ЭЭГ и MEG) должен использоваться, чтобы сохранить вычислительную сложность обратной задачи ЭЭГ и МЭГ на основе FE в разумных пределах. , где необходимо выполнить большое количество прямых вычислений.Подход матрицы переноса ограничивает общее количество систем линейных уравнений КЭ, которые необходимо решить для любого обратного метода, числом датчиков измерения \ (s \. \). После вычисления векторов \ (s \) матрицы переноса каждая прямая задача может быть решена путем однократного умножения правой части FE на матрицу, что приводит к значительному сокращению вычислительных затрат для заходов на посадку вперед FE (Wol04; Dre09; Lew09b).

Генерация сетки

Методы построения сетки граничных элементов

Треугольные сетки для БЭМ могут быть получены из МРТ-сканирования с использованием методов сегментации изображения (Wag95).Таким образом можно получить очень точные сегменты мозга. Поскольку эти методы никогда не бывают полностью автоматическими, на практике они могут занять очень много времени. Вопрос также в том, действительно ли нужны очень точные геометрические модели, учитывая численные неточности и неточности моделирования, которые так или иначе присутствуют в БЭМ-моделях. Более простые и менее точные сетки могут быть получены из МРТ-изображений путем подгонки функций формы к вручную очерченным мозгу, черепу и коже (Ent01). К
ограничивая базовые функции, достаточно только самого разграничения курса, чтобы вывести БЭМ-модели для
МЭГ.

Методы построения сеток методом конечных элементов

Рис. 10: Распределение изопотенциалов для дипольного источника в соматосенсорной коре с использованием метода вычитания потенциала в трех отсеках (кожа, череп и мозг) адаптированной к геометрии гексаэдрической модели объемного проводника конечных элементов головы человека. Визуализацию проводили с помощью программного обеспечения BioPSE.

При моделировании КЭ необходимо создать трехмерную сетку для представления геометрических и электрических свойств объемного проводника.

Генерация сетки КЭ на практике часто считается чрезвычайно сложной, но, напротив, может быть очень простой при использовании гексаэдрического подхода.Воксели из сегментированного объема MR могут использоваться непосредственно как гексаэдрические элементы, возможно, уменьшая разрешение за счет предварительной субдискретизации объема. Чтобы повысить соответствие реальной геометрии и смягчить ступенчатые эффекты воксельной сетки, можно применить методику смещения узлов на границах раздела материалов для получения более гладких и точных границ (Wol07a). Узлы на границе раздела двух материалов перемещаются в направлении центроида набора падающих вокселей с неосновным материалом , т.е.е., материал встречается три раза или меньше в 8 окружающих вокселях. Если центроид этих вокселей меньшинства относительно узла равен \ ((x, y, z) \, \), он сдвигается на \ ((\ Delta x, \ Delta y, \ Delta z) = (ns * x, ns * y, ns * z) \) с определяемым пользователем коэффициентом сдвига узла \ (ns \ in [0,0.5) \. \) Выбор \ (ns \ in [0,0.5) \) гарантирует, что внутренний углы при вершинах элементов остаются выпуклыми, а определитель Якоби остается положительным. Затем необходим изопараметрический КЭ-подход для обработки гексаэдрических элементов с адаптированной геометрией (Wol07a).На рисунке 10 изопотенциальное распределение было вычислено с использованием метода прогнозируемого вычитания в трехкамерной модели головы реалистичной геометрии с адаптированной геометрией (\ (ns = 0,49 \)) с анизотропным отделом черепа 1:10. Для создания гексаэдральной сетки с адаптированной геометрией использовалось программное обеспечение (VGRID). Другой интересный гексаэдрический подход был представлен в (Val10), где границы раздела тканей были представлены с помощью наборов уровней, а пространство конечных элементов было локально изменено, чтобы лучше аппроксимировать разрывы решения.

Более сложный способ построения сетки FE использует основанную на поверхности тетраэдрическую мозаику сегментированных компартментов ткани. На практике процедура более сложна, потому что качественно хорошая тетраэдрическая сетка требует непересекающихся поверхностей из отделов ткани (как и при моделировании БЭМ), которые часто нелегко создать. В программном обеспечении TetGen используется подход с ограниченной тетраэдризацией Делоне (CDT) (Si08; Dre09). Процедура построения сетки начинается с подготовки подходящей граничной дискретизации модели.Поверхностные сетки разных слоев не должны пересекаться друг с другом. Затем подход CDT используется для построения тетраэдрической формы, соответствующей поверхностным сеткам. Сначала он строит тетраэдризацию Делоне вершин поверхностных сеток. Затем он использует алгоритм удаления локального вырождения, объединяющий возмущение вершины и вставку вершины, чтобы построить новый набор вершин, который включает входной набор вершин. На последнем этапе используется алгоритм быстрого восстановления фасета для построения CDT (Si08; Dre09).Этот подход сочетается с двумя дополнительными ограничениями на размер и форму тетраэдров. Первое ограничение можно использовать для ограничения объема генерируемых тетраэдров в определенном отсеке. Второе ограничение важно для создания качественных тетраэдров.
Если \ (R \) обозначает радиус уникальной описанной сферы тетраэдра, а \ (L \) — его наименьшую длину ребра, так называемое отношение радиуса к краю
тетраэдра может быть определено как \ (Q = \ frac {R} {L} \. \) Отношение радиуса к краю позволяет обнаружить почти все тетраэдры плохой формы, кроме одного типа тетраэдров, так называемого \ (осколки \.\) Лепешка — это очень плоский тетраэдр, у которого нет маленьких ребер, но могут быть сколь угодно большие двугранные углы (близкие к \ (\ pi \)). По этой причине дополнительное сглаживание сетки и
Шаг оптимизации следует использовать для удаления осколков и улучшения общего качества сетки (Si08; Dre09).
Как показано в (Dre09), качественно хорошая сетка CDT в сочетании с подходом полного вычитания может привести к очень высокой числовой точности. Тетраэдрическая КЭ-модель из рисунка 7 была создана с использованием метода построения сеток, подробно описанного в (Wag98), с использованием программного обеспечения CURRY.

Благодарность

Этот проект поддержан Немецким исследовательским фондом (DFG) WO1425 / 1-1, JU445 / 5-1.

Список литературы

  • [Akh02] М. Ахтари, Х.С. Брайант, А. Мармелак, Э.Р. Флинн, Л. Хеллер, Дж. Дж. Ши, М. Манделькерн, А. Матлахов, Д.М. Ранкен, Э. Бест, М.А.Димауро, Р.Р.Ли и В.В. Сазерлинг, Проводимость трехслойного живого человеческого черепа, Топография мозга, Vol. 14 (3), 2002, стр. 151-167.
  • [Awa97] К.А. Авада, Д.Р. Джексон, Дж. Т. Уильямс, Д.Р., Уилтон, С.Б. Бауманн, А.К. Папаниколау, Вычислительные аспекты моделирования конечных элементов при локализации источника ЭЭГ, IEEE Trans.Biomed.Eng., Vol.44 (8), 1997, pp.736-751.
  • [Bar67] Barnard A.C.L. Дак Дж. М. Линн М.С. и Тимлейк В. Применение электромагнитной теории к электрокардиологии II, Biophys. J. 7, 1967, стр. 463-491.
  • [Bas94] P.J. Basser, J. Mattiello и D. LeBihan, MR диффузионная тензорная спектроскопия и визуализация, Biophys.J., 66, 1994, стр. 259-267.
  • [Bau97] S.B. Бауманн, Д. Возны, С. Келли и Ф. Мено, Электропроводность спинномозговой жидкости человека при температуре тела, IEEE Trans. Биомед. Eng., 44 (3), 1997, стр. 220-223.
  • [Ber91] О. Бертран, М. Тевенет и Ф. Перрен, Метод трехмерных конечных элементов в исследованиях электрической активности мозга, В: Дж. Ненонен, Х.М. Раджала и Т. Катила (ред.), Биомагнитная локализация и 3D-моделирование, Отчет Деп. of Tech.Physics, Хельсинкский технологический университет, 1991, стр.154-171.
  • [Bro98] С.П. ван ден Брук, Ф. Рейндерс, М. Дондервинкель и М.Дж. Петерс, Эффекты объемной проводимости в ЭЭГ и МЭГ, Electroenc.Clin.Neurophysiol., Vol.108, 1998, pp.522-534.
  • [Buc97] Х. Бюхнер, Г. Кнолль, М. Фукс, А. Ринеккер, Р. Бекманн, М. Вагнер, Дж. Сильны и Дж. Пеш, Обратная локализация источников электрического дипольного тока в конечно-элементных моделях Human Head, Electroenc.Clin.Neurophysiol. 102, 1997, стр. 267-278.
  • [Coo06] M.J.D.Кук и З.Дж. Колес, Анизотропная модель головы конечного объема с высоким разрешением для анализа источников ЭЭГ, Proc. 28-й Ежегодной Междунар. Конф. Общества инженеров IEEE в медицине и биологии, стр. 4536-4539, 2006.
  • [Dan10] M. Dannhauer, B. Lanfer, C.H. Вольтерс и Кнёше Т., Моделирование человеческого черепа в анализе источников ЭЭГ, Картирование мозга человека, DOI: 10.1002 / hbm.21114, PMID: 206

    , 2010.

  • [Dre09] F. Drechsler, C.H. Уолтерс, Т. Диркес, Х. Си и Л. Граседик, Подход полного вычитания для анализа источника на основе метода конечных элементов с использованием ограниченной тетраэдрализации Делоне, NeuroImage, 46 (4), стр.1055-1065, DOI, 2009.
  • [Ent01] Д. ван ‘Энт, Дж. К. де Мунк, А. Л. Каас, Автоматизированная процедура получения реалистичных моделей объемных проводников для локализации источника MEG / EEG, IEEE Trans. Биомед. Eng., BME 48 (12), 2001, стр: 1434—1443.
  • [Fra52] Э. Франк, Электрический потенциал, создаваемый двумя точечными источниками тока в однородной проводящей сфере, J. Appl. Phys., Т. 23, 1953, с. 1225–1228.
  • [Frij00] J.H.M. Frijns S.L. де Лоо и Р. Шунховен, Повышение точности метода граничных элементов за счет использования функции интерполяции второго порядка, IEEE Trans.Биомед. Англ. IEEE BME 47 (10), 2000, стр. 1336—1346.
  • [Fuc98a] M. Fuchs, R. Drenckhahn, H.A. Вишманн и М. Вагнер, Усовершенствованный метод граничных элементов для реалистичного моделирования объемного проводника, IEEE Trans.Biomed.Eng., Том 45 (8), 1998, стр. 980-997.
  • [Fuc98b] М. Фукс, М. Вагнер, Х.А. Вишманн, Т. Келер, А. Тайссен, Р. Дренкхан и Х. Бюхнер, Улучшение реконструкции источников путем объединения биоэлектрических и биомагнитных данных, Electroenc. Clin. Neurophysiol., 107, 1998, стр.93—111.
  • [Ged67] L.A. Geddes and L.E. Бейкер, Удельное сопротивление биологического материала. Сборник данных для биомедицинского инженера и физиолога, Med.Biol.Eng., 5, 1967, стр. 271—293.
  • [Gen04] N.G. Генцер, К. Э. Акар, Чувствительность измерений ЭЭГ и МЭГ к проводимости ткани, Физико-медицинская биология, т. 49, 2004, с. 701-717.
  • [Ges67] Гезеловиц Д. Б. О биоэлектрических потенциалах в неоднородном объемном проводнике. Biophys J, том 7, 1967, стр.1-11.
  • [Gon03a] S.I. Gonçalves, J.C. de Munck, J.P.A. Вербунт, Р. Heethaar и F.H. Lopes da Silva, Измерение сопротивления мозга и черепа in vivo с использованием метода на основе EIT и комбинированного анализа данных SEP / SEF, IEEE Trans Biomed Eng, 50 (9), 2003, стр 1124-1127.
  • [Gon03b] S.I. Goncalves, J.C. de Munck, J.P.A. Вербунт, Ф. Биджма, Р.М. Heethaar и F.H. Lopes da Silva, Измерение сопротивляемости мозга и черепа in vivo с использованием метода на основе EIT и реалистичных моделей головы, IEEE Trans.Биомед. Англ., 50 (6), 2003, стр. 754-767.
  • [Gue06] D. Güllmar, J. Haueisen, M. Eiselt, F. Giessler, L. Flemming, A. Anwander, T. Knösche, C.H. Wolters, M. Dümpelmann, D.S. Tuch и J.R. Reichenbach, Влияние анизотропной проводимости на реконструкцию источника ЭЭГ: исследования на модели кролика, IEEE Trans. Биомед. Eng., Vol.53, 2006, pp. 1841-1850.
  • [Gue10] D. Güllmar, J. Haueisen, J.R. Reichenbach, Влияние анизотропной электропроводности в ткани белого вещества на прямое и обратное решение ЭЭГ / МЭГ.Исследование моделирования всей головы с высоким разрешением, NeuroImage, 51 (1), стр.145-163, 2010, DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2010.02.014.
  • [Gut04] Д. Гутьеррес, А. Нехораи и С.Х. Муравчик, Оценка проводимости мозга и сигналов дипольных источников с помощью массивов ЭЭГ, IEEE Trans. Биомед. Eng., Vol. 51 (12), 2004, с. 2113—2122.
  • [Hac89] W. Hackbusch, Z. K. Nowak, О быстром умножении матриц в методе граничных элементов с помощью панельной кластеризации, Numer. Math., 54, 1989, стр. 463–491.
  • [Hal05] Hallez, H., Vanrumste, B., Van Hese, P., D’Asseler, Y., Lemahieu, I., and Van de Walle, R., Метод конечных разностей с взаимностью, используемый для включения анизотропия в локализации дипольного источника электроэнцефалограммы., Phys.Med.Biol., Vol. 50, 2005, pp. 3787—3806.
  • [Hae89] M.S. Хямяляйнен и Дж. Сарвас, Реалистичная геометрическая модель проводимости головы человека для интерпретации нейромагнитных данных, IEEE Trans. Биомед. Eng., 36, 1989, с. 165-171.
  • [Hau02] Haueisen, J., Tuch, D., Ramon, C., Schimpf, P., Wedeen, V., George, J., Belliveau, J., 2002. Влияние анизотропии ткани мозга на ЭЭГ и МЭГ человека. NeuroImage 15, 2002, 159—166.
  • [Hoe03] R. Hoekema, G.H. Винеке, F.S.S. Leijten, C.W.M. van Veelen, P.C. van Rijen, G.J.M. Huiskamp, ​​J. Ansems и A.C. van Huffelen, Измерение проводимости черепа, временно удаленного во время операции по эпилепсии, Топография мозга, 16 (1), 2003, стр. 29-38.
  • [Hos78] Р. С. Хосек, А. Сансес, Р.У. Джодат и С. Дж. Ларсон, Вклад внутрицеребрального тока в ЭЭГ и вызванные потенциалы, IEEE Trans Biomed Eng, 25, 1978, стр 405-413.
  • [Hua07] M.X. Хуанг, Т. Сонг, Д.Дж. Hagler, I. Podgorny, V. Jousmaki, L.Cui, K.Gaa, D.L.Harrington, A.M. Дейл, Р. Р. Ли, Дж. Эльман и Э. Халгрен, Новый интегрированный метод анализа МЭГ и ЭЭГ для диполярных источников, NeuroImage, 2007, 37, стр. 731-748.
  • [Kyb05] Дж. Кибич, М. Клерк, Т. Аббуд, О. Фогерас, Р. Керивен и Т. Пападопуло, Общий формализм для интегральных формулировок прямой задачи ЭЭГ, IEEE Trans.Med. Imag., 24 (1), 2005, стр. 12-18.
  • [Lai05] Y. Lai, W. van Drongelen, L. Ding, K.E. Hecox, V.L. Тоул, Д. Фрим и Б. Хе, Оценка отношения проводимости мозга к черепу человека in vivo на основе одновременных записей экстра- и внутричерепного электрического потенциала, Clin.Neurophysiol., 115, 2005, стр. 456-465.
  • [Lan07] B. Lanfer, C.H. Вольтерс, С. Демокритов, С. Пантев, Проверка достоверности расчетов ЭЭГ и МЭГ на основе метода конечных элементов, Proc. 41-го ежегодного собрания, DGBMT, Ахен, Германия, ISSN: 0939-4990, стр.140-141, сен. 26-29, (2007).
  • [Lew09] S. Lew, C.H. Уолтерс, А. Анвандер, С. Макейг и Р.С. MacLeod, Улучшенный анализ источника ЭЭГ с использованием оценки проводимости с низким разрешением в четырехкомпонентной модели головы с конечными элементами, Human Brain Mapping, 30 (9), pp.2862-2878, 2009, doi.
  • [Lew09b] S. Lew, C.H. Вольтерс, Т. Диркес, К. Рёер и Р.С. Маклеод, Точность и сравнение времени выполнения для различных потенциальных подходов и итерационных решателей в анализе источников ЭЭГ на основе метода конечных элементов, Прикладная вычислительная математика, 59 (8), 2009, стр.1970-1988, дои
  • [Lynn68] M.S. Линн и В.П. Тимлейк, О численном решении сингулярных интегральных уравнений теории потенциала, Numer. Математика. 11 (1968), стр.77—98.
  • [Mar98] Г. Марин, К. Герен, С. Байе, Л. Гарнеро и Г. Менье Г., Влияние анизотропии черепа на прямую и обратную задачи ЭЭГ: имитационные исследования с использованием МКЭ на реалистичных моделях головы. Составление карты человеческого мозга, том 6, 1998, с. 250—269.
  • [Mei89] J.W.H Meijs, O.W. Вейер, М.J. Peters и A. van Oosterom, О численной точности метода граничных элементов, IEEE Trans Biomed. Eng., 36, 1989, стр. 1038-1049.
  • [Moh03] М. Мор и Б. Ванрумст, Сравнение итерационных решателей для линейных систем, связанных с конечной разностной дискретизацией прямой задачи в электроэнцефалографическом анализе источников, Med. Биол. Англ. Comp., 41, 2003, стр. 75-84.
  • [Moh04] М. Мор, Моделирование биоэлектрических полей: прямая и обратная задачи электроэнцефалографического анализа источников, Университет Фридриха Александра, Эрланген-Нюрнберг, Arbeitsberichte des Instituts fuer Informatik, Band 37, Nummer 6, ISSN 1611-4 2004 г.
  • [Mor53] П. Морс, Х. Фешбах: методы теоретической физики, том I и II, McGraw-Hill, (1953)
  • [Mosh99] J.C. Mosher, R.M. Лихи и П.С. Льюис, ЭЭГ и МЭГ: прямые решения для обратных методов, IEEE Trans. Биомед. Англ. IEEE BME 46 (3), 1999, стр. 245—259.
  • [Mun88a] J.C. de Munck, B.W. ван Дейк и Х. Спекрейсе, Математические диполи адекватны для описания реалистичных генераторов активности человеческого мозга, IEEE Trans. Биомед. Eng., 1988, 35 (11), с.~ 960-966.
  • [Mun88b] J.C. de Munck, Распределение потенциала в слоистом анизотропном объемном сфероидальном проводнике, J. Appl. Phys., 1988, 64, с. ~ 465-469.
  • [Mun91] J.C. de Munck en B.W. ван Дейк, Соображения симметрии в квазистатическом приближении теории объемного проводника, Phys. Med. Biol., 1991, 36 (4), стр ~ 521-529.
  • [Mun92] J.C. de Munck, Линейная дискретизация интегрального уравнения границы объемного проводника с использованием аналитически интегрированных элементов, IEEE Trans.Биомед. Eng., 39 (9), 1992, стр. ~ 986-990.
  • [Mun93] J.C. de Munck и M. Peters, Быстрый метод вычисления потенциала в многосферной модели, IEEE Trans. Биомед. Eng., Vol.40 (11), 1993, pp.1166-1174.
  • [Nic65] P.W. Николсон, Удельный импеданс белого вещества мозга, Exp. Neurol., 13, 1965, стр. 386-401.
  • [Nol99] Г. Нольте, Дж. Курио, Пертурбативные решения прямой задачи электрического тока для реалистичных объемных проводников, J. Appl. Phys. 86 (5), 1999, стр.~ 2800-2812.
  • [Nol01] Г. Нольте, Т. Физелер и Г. Курио, Пертурбативные аналитические решения прямой магнитной задачи для реалистичных объемных проводников, J. Appl. Phys. 89 (4), 2001, стр ~ 2360-2370.
  • [Oll99] J. Ollikainen, M. Vauhkonen, P.A. Карьялайнен, Дж. П. Кайпио, Влияние локальных неоднородностей черепа на оценку источника ЭЭГ, Med.Eng.Phys., 21, 1999, стр. 143-154.
  • [Plo67] Р. Плонси и Д. Хеппнер, Соображения о квазистационарности в электрофизиологических системах, Bull.math.Biophys., 29 (1967), стр. ~ 657—664.
  • [Poh97] Pohlmeier, R., Buchner, H., Knoll, G., Rienäcker, A., Beckmann, R. и Pesch, J. Влияние неправильной спецификации проводимости черепа на обратную локализацию источника в конечных элементах реалистичной формы модели головы. Brain Top., 9 (3), 1997, стр. 157-162.
  • [Pur07] С. Пурсиайнен, Прямое моделирование ЭЭГ / МЭГ с помощью конечных элементов h- и p-типа, Journal of Physics: Conference Series, Proceedings of Applied Inverse Problems (AIP), стр.1-11, 2007.
  • [Ram04] К. Рамон, П. Шимпф, Дж. Хауэйзен, М. Холмс и А. Ишимару, Роль мягких костей, спинномозговой жидкости и серого вещества в моделировании ЭЭГ, Топография мозга, 16 (4), 2004, стр. 245-248.
  • [Rul09] M. Rullmann, A. Anwander, M. Dannhauer, S. Warfield, F.H. Duffy и C.H. Уолтерс, Анализ источника ЭЭГ эпилептиформной активности с использованием модели головы конечных элементов с анизотропным гексаэдром размером 1 мм, NeuroImage, 44 (2), стр. 399-410, 2009 г., DOI.
  • [Sad07] R.J. Sadleir, A. Argibay, Моделирование электрических свойств черепа, Ann.Биомед. Инж., 35 (10), 2007, стр. 1699-1712.
  • [Sal97] Х. Салехин и Т. Квонг, Новые конечные разностные формулировки для общих неоднородных анизотропных биоэлектрических задач, IEEE Trans.Biomed.Eng., 44, 1997, стр. 800-809.
  • [Sar87] Дж. Сарвас, Основные математические и электромагнитные концепции обратной задачи биомагнетизма, Phys.Med.Biol., Vol.32 (1), 1987, pp. 11-22.
  • [Sch02] P.H. Schimpf, C.R. Ramon и J. Haueisen, Дипольные модели для ЭЭГ и МЭГ, IEEE Trans.Биомед. Eng., Vol.49 (5), 2002, pp. 409-418.
  • [Sch07] P.H. Шимпф, Применение квазистатической магнитной взаимности к моделям конечных элементов свинцового поля МЭГ, IEEE Trans.Biomed.Eng., 54 (11), 2007, стр. 2082-2088, DOI: 10.1109 / TBME.2007.895112.
  • [Shi99] J.S. Шимони, Р. МакКинстри, Э. Акбудак, Дж. А. Ароновиц, А. З. Снайдер, Н. Ф. Лори, Т. С. Калл, Т. Э. Контуро, МРТ-визуализация мозга с количественной диффузионно-тензорной анизотропией: нормативные данные человека и анатомический анализ, Радиология, Vol.212, 1999, стр. 770-784.
  • [Si08] Х. Си. Генерация адаптивной тетраэдрической сетки с помощью ограниченного уточнения Делоне, Int. J. для Чис. Meth. in Eng., 75 (7), pp.856-880, 2008.
  • [Tan05] О. Танзер, С. Ярвенпяя, Дж. Ненонен и Э. Сомерсало, Представление биоэлектрических источников тока с использованием элементов Уитни в методе конечных элементов, Phys.Med.Biol., 50, 2005, стр.3023-3039 .
  • [Tuc01] Д.С. Туч, В.Дж. Ведин, А. Дейл, Дж. Джордж и Дж. Белливо, Картирование тензора проводимости мозга человека с помощью МРТ с тензором диффузии, Proc.Национальная академия наук США, 98 (20), 2001, стр. 11697-11701.
  • [Oos83] A Van Oosterom и J Strackee, Телесный угол плоского треугольника, IEEE Trans. Биом. Eng., Том БМЭ-30, No 2, 1983, стр 125—126.
  • [Val09] С. Валлаге, Т. Пападопуло и М. Клерк, Сопряженный метод для общих уравнений поля отведений на основе датчиков ЭЭГ и МЭГ, Phys.Med.Biol., 54, стр.135-147, 2009.
  • [Val10] С. Валлаге и Т. Пападопуло, Метод трехлинейных погруженных конечных элементов для решения прямой задачи электроэнцефалографии, SIAM J.Sci. Comput., 32 (4), стр. 2379-2394, 2010.
  • [Wag95] Wagner M, Fuchs M, Wischmann HA, Ottenberg K, Dössel O: Сегментация коры головного мозга из трехмерных МР-изображений для реконструкций МЭГ, Баумгартнер С. и др., Биомагнетизм: фундаментальные исследования и клиническое применение, Амстердам, Elsevier / IOS Press 1995, 433-438.
  • [Wag98] М. Вагнер, Реконструкционный нейрональный агент Ströme aus bioelektrischen und biomagnetischen Messungen auf der aus MR-Bildern segmentierten Hirnrinde, Shaker-Verlag Aachen, ISBN 3-8265-4293-2, 1998.
  • [Wei00] Д. Вайнштейн, Л. Жуков и К. Джонсон, Основы свинцового поля для формирования изображений источников электроэнцефалографии, Annals of Biomed.Eng., Vol. 28 (9), 2000, стр 1059-1066.
  • [Wen08] K.Wendel, N.G. Нарра, М. Ханнула, П. Кауппинен и Дж. Мальмивуо, Влияние CSF на распределение чувствительности ЭЭГ в многослойных моделях головы, IEEE Trans. Биомед. Eng., 55 (4), 2008, с.1454-1456.
  • [Wol02] C.H. Wolters, M. Kuhn, A. Anwander и S. Reitzinger, Параллельный алгебраический многосеточный решатель для локализации источника на основе метода конечных элементов в человеческом мозге, Comp.Vis.Sci., 5 (3), 2002, с. 165-177.
  • [Wol04] C. H. Wolters, L. Grasedyck и W. Hackbusch, Эффективное вычисление базовых полей отведений и матрицы влияния для основанных на МКЭ обратной задачи ЭЭГ и МЭГ, Обратные задачи, Vol. 20 (4), 2004, стр. 1099-1116.
  • [Wol05] C.H. Уолтерс, А. Анвандер, X. Трикош, С. Лью и К. Р. Джонсон, Влияние локальной и удаленной анизотропии проводимости белого вещества таламического источника на поле ЭЭГ / МЭГ и вычисление обратного тока, Международный журнал биоэлектромагнетизма, 7 (1) , 2005, стр.203-206.
  • [Wol06] C.H. Wolters, A. Anwander, D. Weinstein, M. Koch, X. Tricoche и R.S. Маклеод, Влияние анизотропии проводимости ткани на поле ЭЭГ / МЭГ и вычисление обратного тока в реалистичной модели головы: моделирование и визуализация с использованием конечно-элементного моделирования с высоким разрешением. NeuroImage, 30 (3), 2006, стр. 813-826.
  • [Wol07a] C.H. Wolters, A. Anwander, G. Berti и U. Hartmann, Гексаэдральные сетки с адаптированной геометрией повышают точность анализа источников ЭЭГ на основе метода конечных элементов, IEEE Trans.Биомед. Eng., 54 (8), с.1446-1453, 2007.
  • [Wol07b] C.H. Wolters, H. Köstler, C. Möller, J. Härdtlein и A. Anwander, Численные подходы к дипольному моделированию в анализе источников на основе метода конечных элементов. Серия международных конгрессов, ICS, Vol.1300, pp.189-192, doi, 2007.
  • [Wol07c] C.H. Wolters, H. Köstler, C. Möller, J. Härdtlein и A. Anwander Вольтерс и Х. Кёстлер, К. Мёллер, Й. Хертлейн, Л. Граседик и В. Хакбуш, Численная математика метода вычитания для моделирования токового диполя при реконструкции источника ЭЭГ с использованием конечно-элементных моделей головы.SIAM J. по научным вычислениям, 30 (1), стр. 24-45, DOI, 2007.
  • [Wol10] C.H. Wolters, S.Lew, R.S.MacLeod и M.S.Hämäläinen, Анализ комбинированного источника ЭЭГ / МЭГ с использованием калиброванных конечно-элементных моделей головы, Proc. 44-го ежегодного собрания, DGBMT, Росток-Варнемюнде, Германия, 5-8 октября 2010 г., веб.
  • [Yan91] Y. Yan, P.L. Нуньес и Р. Харт, Конечно-элементная модель головы человека: потенциалы скальпа, обусловленные дипольными источниками, Med.Biol.Eng.Comput., 29, 1991, стр. 475-481.
  • [Yve95] Б.Иверт, О. Бертран, Дж. Ф. Эшалле и Дж. Пернье, Улучшенные прямые расчеты ЭЭГ с использованием локального уточнения сетки реалистичных геометрий головы, Electroenc.Clin.Neurophysiol., Vol.95, 1995, pp. 381-392.
  • [Zan95] Ф. Занов и М.Дж. Петерс, Модели головы с объемным проводником индивидуальной формы в локализации источника ЭЭГ, Med. & Biol.Eng. & Comp, Vol.7, 1995, pp.151-161.

Внутренние ссылки

Внешние ссылки

См. Также

Анализ источников, электроэнцефалография (ЭЭГ), магнитоэнцефалография (МЭГ), Cortex

Минетаро Мочизуки: 9781595329141: Амазонка.com: Книги

Еженедельно от издателей

Избранный обзор. Представьте, что вы просыпаетесь в черном как смоль обломках поезда, заполненном битым стеклом и телами. Никто не отвечает, когда вы зовете на помощь — и когда вы начинаете ориентироваться, вы понимаете, что это могло быть потому, что все вокруг вас мертвы. Мотидзуки открывает эту историю широкими, пораженными ужасом глазами школьника Аоки Теру, когда он просыпается в таком кошмарном сне, и оттуда неизвестность никогда не утихает. Не то чтобы это была особенно динамичная книга — вместо неистовых действий мы получаем тонкие градации паники и истощения.Каждая новая информация усугубляет растущее чувство страха: поезд не только разбился, но и заблокирован падающими камнями. Аоки не совсем один, но из двух других товарищей, которых он находит, один без сознания, а другой сходит с ума. А еще есть странная удушающая жара. Повествовательный темп Мотидзуки настолько искусен, а его рисунки настолько эффективны в передаче нюансов эмоций, что история разворачивается для нас с той же неотложностью и непосредственностью, что и для Аоки и его товарищей.В результате получилась эмоционально и психологически неотразимая драма, которая обещает стать незабываемым путешествием во тьму с будущими томами. (фев)
© Reed Business Information, подразделение Reed Elsevier Inc. Все права защищены.

Из журнала школьной библиотеки

Повышение на 10 класс Глубоко психологическая и мрачная, «Голова дракона» — это невероятно пугающая и тревожная сказка. По возвращении домой из классной поездки Аоки Теру едет в поезде, который сошел с рельсов, находясь внутри туннеля, и теряет сознание.Когда он приходит в себя, он обнаруживает, что его одноклассники, учителя и обучающий персонал мертвы. В поисках выживших и припасов он встречает двух других учеников: Ако Сето без сознания и невменяемого Нобу Такаши. Туннель обрушился, выхода нет. Трое подростков окружены ужасающей бойней; еда на исходе; туннель загадочным образом становится все горячее и горячее; Ако тяжело ранен, а Нобу серьезно теряет рассудок. Теру должен держать себя и остальных вместе. Забрызганные кровью иллюстрации с большим количеством деталей для глаз передают большую часть интуитивного опыта трех главных героев и помогают передать ужас там, где невозможно передать словами.Эта книга отлично знакомит с сериалом и создает напряжение, а также интерес читателей к тому, как развивается сюжет. Зловещий и динамичный, с изрядным количеством кровопролития и грубым языком, этот первый том из 10 представляет собой хорошо сделанный психологический хоррор, который должен понравиться поклонникам этого жанра. Дженнифер Фейгельман, Публичная библиотека и историческое общество Гошена, Нью-Йорк
Авторские права © Reed Business Information, подразделение Reed Elsevier Inc. Все права защищены.

The New York Head — точная стандартизированная модель объемного проводника для локализации источника ЭЭГ и нацеливания tES

При локализации источника электроэнцефалографических сигналов (ЭЭГ), а также при целевой транскраниальной стимуляции электрическим током (tES) требуется модель объемного проводника для описания протекания электрического тока в голове. Модели граничных элементов (BEM) могут быть легко вычислены для представления основных тканевых компартментов, но не могут кодировать подробную анатомическую информацию внутри компартментов.Конечно-элементные модели (FEM) могут охватывать больше типов тканей и сложных анатомических структур, но с более высокой точностью также возникает потребность в полуавтоматической сегментации и более высоких вычислительных затратах. В любом случае адаптация к индивидуальной анатомии человека требует дорогостоящей магнитно-резонансной томографии (МРТ), и, таким образом, моделирование головы часто основывается на анатомии «произвольного» человека (например, Colin27). Кроме того, существующие эталонные модели головы человека часто не включают спинномозговую жидкость (CSF), а их поле зрения исключает части головы и шеи — два фактора, которые явно влияют на структуру тока.Здесь мы представляем очень подробный МКБ, который мы называем ICBM-NY, или «Нью-Йорк Хэд». Он основан на анатомическом шаблоне ICBM152 (нелинейное среднее значение МРТ 152 головного мозга взрослого человека), определенном в координатах MNI, для которого мы расширили поле зрения до шеи и выполнили детальную сегментацию шести типов тканей (скальп , череп, ликвор, серое вещество, белое вещество, воздушные полости) при разрешении 0,5 мм 3 . Модель решалась для 231 расположения электродов. Чтобы оценить его производительность, для четырех отдельных субъектов были построены дополнительные МКЭ и БЭМ.Каждый из четырех отдельных МКБ (рассматриваемых как «наземная истина») сравнивается с его БЭМ-аналогом, МБР-NY, БЭМ анатомии МБР, «индивидуализированной» МГБ анатомии МБР, деформированной на индивидуальной поверхности головы, и МКЭ других людей. Производительность измеряется с точки зрения локализации источника ЭЭГ и ошибок нацеливания tES. Результаты показывают, что ICBM-NY превосходит МКБ несоответствующей индивидуальной анатомии, а также БЭМ анатомии межконтинентальной баллистической ракеты по обоим критериям. Поэтому мы предлагаем New York Head в качестве новой стандартной модели головы для использования в будущих исследованиях ЭЭГ и tES, когда индивидуальная МРТ недоступна.Мы публикуем все данные о моделях на сайте neuralengr.com/nyhead/, чтобы облегчить их широкое внедрение.

Взаимосвязь объема и результата хирургии рака головы и шеи в универсальной системе здравоохранения


Цели / гипотеза:

Мы стремились оценить, предсказывает ли объем резекции хирурга и / или учреждения долгосрочную общую выживаемость при раке головы и шеи в системе здравоохранения, финансируемой государством.


Дизайн исследования:

Популяционное ретроспективное когортное исследование.


Методы:

В нашу когорту вошли пациенты с раком головы и шеи в Онтарио, Канада, которым была проведена резекция, подтвержденная административными данными как на уровне больниц, так и на уровне врача в период с 1993 по 2010 год (N = 5720).Объемы врачей и больниц были рассчитаны на основе количества случаев, проведенных в предыдущем году врачом и в учреждении, которое занималось каждым случаем, соответственно. Многоуровневая иерархическая регрессионная модель Кокса использовалась для оценки влияния на общую выживаемость каждого 25 увеличения объема процедуры.


Полученные результаты:

Грубая модель без характеристик пациента или лечения продемонстрировала, что объем хирурга (отношение рисков [HR]: 0.927, 95% доверительный интервал [CI]: 0,879–0,978, P = 0,006) и объем больницы (HR: 0,980, 95% CI: 0,970–0,991, P = 0,0003) были связаны с улучшением общей выживаемости. После учета кластеризации и ковариат пациент / лечение объем больницы (HR: 0,976, 95% ДИ: 0,955-0,997, P = 0,02), но не объем врача (HR: 1,042, 95% ДИ: 0,941-1,155, P = .43), оставался статистически значимым предиктором общей выживаемости. Это означает снижение HR на 2,4% на каждые 25 дополнительных дел, выполненных в учреждении.


Выводы:

Как крупные хирурги, так и больницы являются прогностическими факторами более высокой общей выживаемости пациентов с раком головы и шеи. Однако эффект во многом объясняется объемом госпиталя. Это преимущество на уровне учреждения потенциально можно объяснить важными процессами оказания помощи, которые способствуют общей выживаемости.


Ключевые слова:

Рак головы и шеи; клиническая эпидемиология; исследования служб здравоохранения; объем больницы; результаты исследования; объем хирурга.

Руководство по моделированию проводников объема головы в ЭЭГ и МЭГ

Для точного анализа источника ЭЭГ / МЭГ необходимо максимально реалистично смоделировать проводник головного объема. Это включает различение различных проводящих отделов в голове человека. В этом исследовании мы исследовали влияние моделирования / отсутствия моделирования проводящих отделов губчатого вещества черепа, компакта черепа, спинномозговой жидкости (ЦСЖ), серого вещества и белого вещества, а также включения анизотропии белого вещества на прямое решение ЭЭГ / МЭГ.Поэтому мы создали высокореалистичную модель головы с 6 отсеками с анизотропией белого вещества и использовали современный подход конечных элементов. Начав с трехкомпонентного сценария (кожа, череп и мозг), мы впоследствии усовершенствовали нашу модель головы, выделив еще один из вышеупомянутых отделов. Для каждой из пяти сгенерированных моделей головы мы измерили влияние на топографию сигнала и величину сигнала как в отношении эталонной модели с высоким разрешением, так и модели, созданной на предыдущем этапе уточнения.Мы оценили результаты этих симуляций, используя различные методы визуализации, что позволило нам получить общее представление о силе эффекта, о наиболее важных исходных параметрах, запускающих эти эффекты, и о наиболее затронутых областях мозга. Таким образом, начиная с подхода с тремя отсеками, мы определили наиболее важные дополнительные шаги уточнения в моделировании проводника объема головы. Мы смогли показать, что включение высокопроводящего отсека спинномозговой жидкости, значение проводимости которого хорошо известно, оказывает сильнейшее влияние как на топографию сигнала, так и на величину в обеих модальностях.Мы обнаружили, что эффект различия серого / белого вещества почти такой же большой, как и от включения CSF, и для обоих этих шагов мы выявили четкую закономерность в пространственном распределении эффектов. По сравнению с этими двумя этапами введение анизотропии белого вещества привело к явно более слабому, но все же сильному эффекту. Наконец, различие между губчатым черепом и компактом вызывало самые слабые эффекты в обеих модальностях при использовании оптимизированного значения проводимости для гомогенизированного компартмента.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *