MR Imaging of Human Brain Mechanics In Vivo: New Measurements to Facilitate the Development of Computational Models of Brain Injury.
MR Imaging of Human Brain Mechanics In Vivo: New Measurements to Facilitate the Development of Computational Models of Brain Injury.
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人体机械师体内的MR成像：促进脑损伤计算模型的新测量。
DOI：
10.1007/s10439-021-02820-0
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发表时间：
2021-10
影响因子：
3.8
通讯作者：
Johnson CL
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bayly PV;Alshareef A;Knutsen AK;Upadhyay K;Okamoto RJ;Carass A;Butman JA;Pham DL;Prince JL;Ramesh KT;Johnson CL
脑的计算模型及其对颅骨加速度的生物力学响应是理解和预测创伤性脑损伤（TBI）的重要工具。然而，大多数模型都是使用动物模型和尸体标本收集的实验数据开发的，两者都不同于活体人脑。在这里，我们描述的努力，以非侵入性测量的生物力学响应的人脑磁共振成像在非损伤应变水平，并生成数据，可用于开发，校准和评估计算脑生物力学模型。具体而言，本文报告了一个由国家神经疾病和中风研究所支持的项目，以全面成像脑解剖结构和几何形状，机械性能，以及脑变形所产生的脉冲和谐波颅骨负荷。这项工作的成果将是一个可供公众查阅的数据集（http：//www.nitrc.org/projects/bbir），其中包括对从青春期到成年年龄段的男性和女性的测量。本文介绍了这项研究的基本原理和方法，可用的数据，以及如何使用这些数据来开发新的计算模型和增强现有的方法，它将作为一个参考有兴趣使用这些数据的研究人员。
Computational models of the brain and its biomechanical response to skull accelerations are important tools for understanding and predicting traumatic brain injuries (TBIs). However, most models have been developed using experimental data collected on animal models and cadaveric specimens, both of which differ from the living human brain. Here we describe efforts to noninvasively measure the biomechanical response of the human brain with MRI—at non-injurious strain levels—and generate data that can be used to develop, calibrate, and evaluate computational brain biomechanics models. Specifically, this paper reports on a project supported by the National Institute of Neurological Disorders and Stroke to comprehensively image brain anatomy and geometry, mechanical properties, and brain deformations that arise from impulsive and harmonic skull loadings. The outcome of this work will be a publicly available dataset (http://www.nitrc.org/projects/bbir) that includes measurements on both males and females across an age range from adolescence to older adulthood. This article describes the rationale and approach for this study, the data available, and how these data may be used to develop new computational models and augment existing approaches; it will serve as a reference to researchers interested in using these data.
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DOI：
10.1117/12.2006460
发表时间：
2013-03-13
期刊：
Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering
影响因子：
--
作者：
Bilgel M;Roy S;Carass A;Nyquist PA;Prince JL
通讯作者：
Prince JL
DOI：
10.1115/1.4036146
发表时间：
2017-05-01
影响因子：
1.7
作者：
Badachhape, Andrew A.;Okamoto, Ruth J.;Bayly, Philip V.
通讯作者：
Bayly, Philip V.
DOI：
10.1115/1.4040230
发表时间：
2018-10-01
影响因子：
1.7
作者：
Chan, Deva D.;Knutsen, Andrew K.;Pham, Dzung L.
通讯作者：
Pham, Dzung L.
DOI：
10.1016/j.jmbbm.2016.03.005
发表时间：
2016-06-01
影响因子：
3.9
作者：
Anderson, Aaron T.;Van Houten, Elijah E. W.;Johnson, Curtis L.
通讯作者：
Johnson, Curtis L.
影响因子：
1.8
作者：
Elkin, Benjamin S.;Gabler, Lee F.;Siegmund, Gunter P.
通讯作者：
Siegmund, Gunter P.