一种真实脑细胞的生成模型及其在扩散加权 MR 信号数值模拟中的应用
医学物理
2018-06-20 v1 计算工程、金融与科学
生物物理
计算物理
摘要
在这项工作中，我们介绍了一种新开发的计算框架，利用数值模拟以前所未有的细节研究脑组织的微观复杂性。直接受计算神经科学中脑细胞建模进展的启发，我们提出了一种生成模型，使我们能够以完全可控且灵活的方式，在真实数字化的脑细胞（如神经元和胶质细胞）内模拟分子扩散。我们通过展示所生成的脑细胞数字模型与来自公开数据库的真实的脑细胞数字重建在形态和模拟的 DW-MR 信号之间的极好匹配，验证了我们的新方法。我们通过展示一组与 DW-MR 界相关的示例，证明了该框架的多功能性和潜力。进一步的开发正在进行中，将支持更真实的条件，如密集堆积的大量 3D 复杂细胞结构和变化的细胞表面通透性。
引用
@article{arxiv.1806.07125,
title = {A generative model of realistic brain cells with application to numerical simulation of diffusion-weighted MR signal},
author = {Marco Palombo and Daniel C. Alexander and Hui Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.07125},
year = {2018}
}