流变动力学中生物流动的磁射线建模与人工神经网络优化——在狭窄动脉域
医学物理
2025-07-17 v2 人工智能
数值分析
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生物物理
摘要
心血管疾病的日益复杂以及传统疗法的局限，要求发明新的药物递送系统，以确保靶向、有效和受控的治疗，直接促进联合国可持续发展目标3号和9号，从而鼓励在医疗保健中利用可持续医疗技术。本研究考察了在狭窄动脉域中流动的 Casson-Maxwell 纳米流体。详细分析了皮肤摩擦力和热传递率等数量指标。Casson-Maxwell 流体的速度轮廓低于 Casson 流体，这表明疗效更佳的药物递送居留时间。热传递率随铜和铝氧化物纳米粒子体积分数增大而上升，但随着银纳米粒子体积分数增大而下降。当麦克斯韦参数单位增加时，皮肤摩擦系数下降 219%，而当卡森参数单位上升时，皮肤摩擦系数上升 66.1%。该工作通过促进流体动力学与医疗创新之间的跨学科学习和合作，支持联合国可持续发展目标4号和17号。此外，在磁射线、线性热源和 Casson-Maxwell 参数以及三金属纳米粒子体积分数的影响下，使用 Levenberg-Marquardt 反向传播训练方案预测了热流率（总 R 值为 0.99457）。还观察到，阻力系数对麦克斯韦参数变化最为敏感。
引用
@article{arxiv.2507.06273,
title = {Magneto-radiative modelling and artificial neural network optimization of biofluid flow in a stenosed arterial domain},
author = {S P Shivakumar and Gunisetty Ramasekhar and P Nimmy and Sujesh Areekara and L Thanuja and T V Smitha and S Devanathan and Ganesh R Naik and K V Nagaraja},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.06273},
year = {2025}
}