声波辐射力用于分析超声波神经调节中的机械应力
Young Hun Kim1, Chang Hoon Lee1, Kamyar Firouzi2
1Mechanical Convergence Engineering, Hanyang University, Seoul, Republic of Korea.
Physics in medicine and biology
|June 27, 2023
概括
雷诺兹应力 (RSF) 方程准确地估计了超声波神经调节期间大脑组织中的机械应力,与其他方法不同. 这一发现对于理解聚焦超声波至关重要.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 声学 声学 在声学方面
- 神经科学是一个神经科学.
背景情况:
- 机械应力对于超声波神经调节至关重要.
- 缺乏通过聚焦超声波精确估计组织中的机械应力.
- 现有的声辐射力 (ARF) 方程是针对位移而不是应力进行验证的.
研究的目的:
- 评估不同ARF方程预测的机械应力.
- 确定最佳的ARF方程来估计大脑组织中的机械应力.
- 提高对神经调节中的聚焦超声波效应的理解.
主要方法:
- 脑组织的数值有限元素模拟.
- 应用三个ARF方程:雷诺兹应力 (RSF),动量流量密度张量力和衰减力.
- 模拟单个和双重传感器设置用于压力场生成.
主要成果:
- 这三个ARF方程都给出了单个传感器的类似位移结果.
- 只有RSF准确地预测了焦点的强应力张量.
- RSF是使用两个传感器计算与静电波相关的位移和应力张量场的唯一方法.
结论:
- 雷诺兹应力 (RSF) 方程对于估计大脑组织中的机械应力是最佳的.
- 使用超声波神经调节的RSF模型,可以实现精确的应力张量分析.
- 这项研究为集中式超声波应用中精确的机械应力评估提供了基础.
