Agent-Based Modelling of Articular Cartilage Feasibility - Quang Duong, QUT
Queensland University of Technology
Biomedical Engineering
Ẩn danh
Luận án
Số trang
338
Thời gian đọc
51 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
60 Point
Mục lục chi tiết
Keywords
Abstract
List of Figures
List of Equations
List of Diagrams
List of Tables
List of Matlab Programs
List of Abbreviations
List of Papers and Posters
Declaration
Acknowledgements
1. Chapter 1 Introduction
1.1. The focus of the thesis
1.2. Research gap in articular cartilage computational modelling associated research
1.1. Current experimental studies of articular cartilage
1.2. Some main factors governing the deformation of articular cartilage
1.2. Numerical modelling of cartilage and related simulations
1.3. The gap in research
1.3. Significance and benefits
1.1. Articular cartilage degeneration and diseases
1.2. Significance and contribution to knowledge of this research
1.1. The virtual cartilage concept
1.2. Contribution to knowledge
1.12. Summary
2. Chapter 2 Articular cartilage and Cellular Automata approach
2.2. Constituents of articular cartilage
2.3. Fluid in cartilage
2.2. Osmosis, osmotic pressure and osmotic unit
2.1. Osmosis and osmotic pressure
2.2. The osmotic pressure in articular cartilage
2.1. Osmotic pressure at macro-scale level
2.2. Osmotic pressure at micro-scale level
2.3. Osmotic units in cartilage
2.3. Cellular automata, the Margolous neighbourhood and partitioning rule
2.4. Mechanics of the Margolus partitioning rule
3. Chapter 3 The conceptual in-silico structural model of articular cartilage
3.1. New conceptual idealization of cartilage structure for computational analysis
3.2. Margolus neighbourhood application to cartilage modelling
3.1. Physical model of the cartilage structure
3.2. The conceptual microscale load-bearing unit of articular cartilage
3.3. Osmotic units and the Margolus neighbourhood
3.3. Simulation of deformation with the in-silico model
3.4. Virtual clay simulation
4. Chapter 4 Determination of cartilage matrix components
4.1. The three major Components of cartilage
4.2. Histology
4.3. Image processing
4.4. Volume rendering
4.1. Introduction of proteoglycan
4.2. Material and method
4.4. Calculation of quantities from images using ImageJ
4.7. Optical Density Imaging
4.8. Converting into unit of (g/cm3)
4.4. Summary of proteoglycans quantification results
4.2. Collagen quantification
4.1. Introduction of collagen
4.2. Method and apparatus
4.1. An example for calculating collagen concentration from absorbance values
4.2. The results of all experiments
4.4. Summary of collagen quantification results
4.3. Quantification of water content
4.4. Determination of the thickness
4.5. Calculating osmotic pressure and collagen meshwork stress for articular cartilage
4.2. Stress on collagen component
4.17. Summary
5. Chapter 5 Deformable cellular automata of articular cartilage
5.1. Protocol for creating Voxel and implementing Cellular Automata
5.2. Setting up the voxels
5.1. Setting up the values of collagen, proteoglycans and water for each cell
5.2. Visualization of the change of the thicknesses during the deformation process
5.1. Collecting the real sample for 3D laser scanning
5.2. Create the base of the object
5.3. Creating the grid
5.4. Mapping the volume
6. Chapter 6 Implementation of forms of the Margolus neighbourhood rules with Matlab
I. I The set of rules
6.1. Applying virtual clay model for articular cartilage matrix
6.2. The set of rules using in the model of articular cartilage
6.2. The rules for the threshold condition
6.3. The moving plate rules
6.4. The One-Zero altering Rules
6.5. The Active-Inactive cell rules
6.6. Boundary conditions
II. II Structure of Matlab program in the thesis
6.3. Creating blocks on odd grid
6.1. Two-Dimension blocks (2D blocks)
6.2. Three-Dimension blocks (3D blocks)
6.4. Creating blocks on even grid
6.1. Two-Dimension blocks (2D blocks)
6.2. Three-Dimension blocks
6.5. The main algorithm for the main program
6.6. Description for Matlab codes
6.2. Preliminary calculation, volume of each voxel
6.3. Setting up Threshold
6.2. Modelling the special areas
6.1. Surface of cartilage
6.2. The bottom of the model
6.3. The area of loading
6.5. The cells next to the indenter
6.3. Modelling the boundary conditions
6.4. Setting up moving plate
6.5. Creating odd grid
6.1. Module subprogram “Odd_step_active” (Making 2D odd grid)
6.1. Numbering the blocks
6.2. Finding the active blocks in the odd grid
6.2. The module subprogram “CombineLayer” (Making 3D odd grid)
6.. Calculating the quantities of active cells in active blocks
6.7. Calculating water movement based on the transition rule
6.8. Updating the results as input data for the next step
6.9. Working on the even steps
6.. 6.txt file
7. Chapter 7 Results and validation
7.1. The graphs obtained from the models
7.3. Comments
8. Chapter 8 Discussion
References
1. New approach for articular cartilage and expected outcomes
2. Numerical techniques and applications to cartilage modelling
3. Introduction of some common neighbourhoods
4. The consolidation of articular cartilage
5.1. Main program for mode 1
6.2. Main program for mode 2
6.3. Sub program odd_step_active
6.4. Sub program even_step_active
6.5. Sub program CombineLayer
6.6. Sub program odd_step_computation
6.7. Sub program even_step_computation
6.8. Sub program GeneralRules
7. The graphs
8.1. Water_layer
8.2. Collagen_layer
8.1. Map_Rule_1_vs_3
8.2. Pressure_Rule_1_vs_3
8.1. Water_BC_1D_vs_3D
9. Scenario 1_Matlab program
10. Matlab program (changing λ at boundary/ies)
11. Scenario 2
Tóm tắt nội dung
I. Khả năng mô phỏng mô hình Agent Based của sụn khớp
Mô hình hóa sụn khớp bằng phương pháp agent-based modeling (ABM) cho phép hiểu rõ hơn về hành vi của chondrocytes và động lực học của extracellular matrix (ECM). Sụn khớp là một cấu trúc phức tạp, nơi các proteoglycans bị nén trong mạng lưới collagen 3D. Mô hình này giúp khám phá mối quan hệ giữa các thành phần vi mô và cơ chế cơ học vĩ mô trong quá trình chức năng sinh lý. Nghiên cứu này mang lại cái nhìn sâu sắc về sự suy thoái sụn và mô hình hóa thoái hóa khớp.
1.1. Tầm quan trọng của Agent Based Modeling ABM
ABM cho phép mô phỏng các tương tác phức tạp giữa các tế bào chondrocytes và môi trường xung quanh. Với ABM, có thể theo dõi sự thay đổi của các yếu tố như áp suất thẩm thấu và sự di chuyển của chất lỏng trong mô sụn.
1.2. Cấu trúc của sụn khớp trong mô hình
Mô hình được xây dựng trên cơ sở các đơn vị thẩm thấu vi mô, kết hợp các yếu tố như proteoglycans, collagen và nước. Cấu trúc này giúp tạo ra một mô hình 3D chính xác về sụn khớp.
II. Cơ chế vi mô trong mô hình hóa sụn khớp
Mô hình hóa vi mô giúp nghiên cứu động lực học của sụn dưới áp lực nén. Nghiên cứu sử dụng các quy tắc lân cận trong cellular automata để mô phỏng áp suất thẩm thấu và chuyển động của nước. Điều này cho phép hiểu rõ hơn về cách mà áp suất thẩm thấu ảnh hưởng đến biến dạng của mô sụn.
2.1. Quy tắc lân cận và di chuyển chất lỏng
Các quy tắc lân cận được phát triển dựa trên nguyên lý của cellular automata cho phép mô phỏng hành vi của chất lỏng trong môi trường sụn khớp. Sự thay đổi trong quy tắc này dẫn đến những biến dạng khác nhau trong mạng lưới collagen.
2.2. Ảnh hưởng của áp suất thẩm thấu
Áp suất thẩm thấu có vai trò quan trọng trong việc điều chỉnh sự phân phối và lưu lượng chất lỏng trong mô sụn. Sự tương tác giữa áp suất và biến dạng của mô cung cấp cái nhìn sâu sắc về quá trình thoái hóa khớp.
III. Ứng dụng mô hình trong nghiên cứu thoái hóa khớp
Mô hình ABM cung cấp công cụ mạnh mẽ để nghiên cứu thoái hóa khớp. Bằng cách mô phỏng các điều kiện khác nhau, nó cho phép phân tích sự tiến triển của bệnh và tương tác với thuốc điều trị. Điều này mở ra hướng đi mới trong nghiên cứu và điều trị các bệnh liên quan đến sụn.
3.1. Giám sát tổn thương vi mô
Mô hình giúp theo dõi các tổn thương vi mô trong cấu trúc sụn, từ đó đưa ra các chỉ số đánh giá sức khỏe của mô. Việc theo dõi này có thể dẫn đến việc phát triển các liệu pháp điều trị hiệu quả hơn.
3.2. Tương tác thuốc sụn
Hiểu biết về cơ chế vi mô cho phép nghiên cứu sự tương tác giữa thuốc và mô sụn, từ đó tối ưu hóa các phương pháp điều trị mới cho bệnh nhân bị thoái hóa khớp.
IV. Triển vọng tương lai của mô hình hóa sụn khớp
Tương lai của mô hình hóa sụn khớp hứa hẹn sẽ tiếp tục phát triển với sự cải tiến của công nghệ và phương pháp mô phỏng. Việc tích hợp các mô hình đa tác nhân và mô hình cá thể sẽ cho phép phân tích sâu hơn về cơ chế bệnh lý và phát triển các liệu pháp điều trị mới.
4.1. Công nghệ mô phỏng tiên tiến
Sự phát triển của công nghệ mô phỏng sẽ cung cấp các công cụ mạnh mẽ hơn để nghiên cứu sụn khớp. Các mô hình phức tạp hơn sẽ giúp hiểu rõ hơn về sự tương tác giữa các yếu tố cơ học và sinh học.
4.2. Tương lai của nghiên cứu bệnh lý
Nghiên cứu về sụn khớp sẽ tiếp tục mở rộng sang các lĩnh vực khác như kỹ thuật mô và sinh học tế bào. Điều này sẽ thúc đẩy sự phát triển của các phương pháp chữa trị mới và cải thiện chất lượng cuộc sống cho bệnh nhân.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (338 trang)Câu hỏi thường gặp
Nghiên cứu tính khả thi mô hình tác nhân (ABM) sụn khớp. Luận án trình bày biểu diễn cấu trúc khái niệm của sụn khớp.
Luận án này được bảo vệ tại Queensland University of Technology.
Luận án "Feasibility of Agent-Based Modelling of Articular Cartilage" thuộc chuyên ngành Biomedical Engineering. Danh mục: Kỹ Thuật Y Học.
Luận án "Feasibility of Agent-Based Modelling of Articular Cartilage" có 338 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.