https://zbmath.org/atom/cc/92C35 2024-04-15T15:10:58.286558Z Werkzeug公司 https://zbmath.org/1530.92001 2024-04-15T15:10:58.286558Z “科普，托拜厄斯” https://zbmath.org/authors/？q=ai:koppl.tobias “赫尔米格，雷纳” https://zbmath.org/authors/？q=ai:helmig.rainer网址 初审/出版商描述：本专著对大血管（大循环）层面的血流降维模型进行了深入而连贯的处理。作者通过结合一维Navier-Stokes方程和简化的FSI概念来降低复杂性。大容器出口之后的遗漏容器的影响由常微分方程组（0D模型）解释。目标受众主要包括生物医学工程领域的研究专家，但这本书也可能对研究生有益。 https://zbmath.org/1530.92049 2024-04-15T15:10:58.286558Z “奇特兰詹·潘迪” https://zbmath.org/authors/？q=ai:pandey.chitranjan “B.V.Rathish Kumar” https://zbmath.org/authors/？q=ai:kumar.bayya-文卡苏鲁-拉希什 摘要：磁流体力学（MHD）Stokes方程在生物流体动力学领域有多种应用。在本研究中，我们提出了求解MHD-Stokes方程的交错有限体积法（S-FVM），并建立了其与非协调有限元近似的等价性。我们还从理论上证明了所提出的S-FVM的收敛性。误差估计是在非结构化网格框架中进行的，该框架在处理复杂域时具有灵活性和鲁棒性。先验估计表明，压力和速度分量的误差L_2范数为h阶，即空间网格尺寸。在对基准测试用例验证了该方案的数值性能后，我们对损伤小动脉的血流进行了数值模拟，并分析了损伤状态下磁力对小动脉血流动力学的影响。 https://zbmath.org/1530.92050 2024-04-15T15:10:58.286558Z “坂井，高石” https://zbmath.org/authors/？q=ai:sakajo.takashi “伊塔尼，庆一” https://zbmath.org/authors/？q=ai:itatani.keiichi 摘要：心脏左心室（LV）内的漩涡血流结构在心脏向器官的有效血液供应中起着至关重要的作用。近年来，医学成像和计算技术的进步为我们带来了超声心动图和心脏MRI中的血流可视化工具。然而，由于流动高度不稳定和湍流，目前仍很少有工具能够精确捕捉涡流结构。由于涡旋流功率对心脏病患者心脏功能预后的重要性，毫无疑问地确定涡旋流结构在医学上至关重要。本文提出了一种用符号图表达式描述二维流拓扑特征的数学方法，称为COT表示法。由于心脏在短时间内反复收缩和放松，沿着这个移动边界的瞬时血流模式将显示为源/汇结构。这意味着该流不满足前面2D流拓扑分类理论中假设的滑移边界条件[T.Sakajo和T.Yokoyama，\textit{IMA J.Appl.Math.}，83（2018），pp.380-411]，[T.Sakajo and Y.Yokoyana，\textit{离散数学算法应用}，15（2023），2250143]。通过引入一个退化奇异点，即捆绑ss-saddle，我们建立了一种新的拓扑分类理论和一种适用于具有移动边界条件的血流的算法。将该理论应用于通过可视化工具获得的二维血流模式，我们成功地将涡流结构识别为拓扑涡流结构。这实现了一种新的图像处理方法，可以表征健康的血流模式以及疾病心脏中的低效模式。 https://zbmath.org/1530.92071 2024-04-15T15:10:58.286558Z “阿迪蒂·贾恩” https://zbmath.org/authors/？q=ai:jain.aditi 阿文德·库马尔·古普塔 https://zbmath.org/authors/？q=ai:gupta.arvind-库马尔 摘要：动力系统在理解许多复杂运输现象的不同生物物理方面发挥着关键作用。不同场地大小的核糖体流动模型（RFMD）是一个动态系统，用于模拟各种生物和物理过程，如磷流失、车辆沿隔离道路的运动等。然而，许多运输过程同时发生，从而产生由多个轨道组成的网络，例如车辆运动、细胞骨架公路沿线的货物运输等。这里，我们提出了两个大规模网络模型：带池的RFMDs网络（RFMDNP）和RFMDs广义网络（RFMDN）。RFMDNP是一个封闭系统，可以对粒子在资源有限的环境中沿着具有不同容量的轨道的同时运动进行建模。我们证明了RFMDNP允许一个连续的线性有序稳态点，并且它总是与参数中的周期激励相锁定。此外，我们还表明，增加RFMD中的任何参数都会导致该RFMD的输出速率增加，而其他RFMD输出速率都会增加或减少。接下来，我们分析了一个广义的RFMD网络，该网络对RFMD之间的静态连接进行建模，并证明了重要的数学性质：（a）网络允许唯一的稳态，（b）确定连接权重以使稳态网络输出率最大化的问题是一个凸优化问题。我们相信，这些网络可以广泛适用于建模各种非线性现象，因为它们的行为是可预测和有序的。 https://zbmath.org/1530.92098 2024-04-15T15:10:58.286558Z “巴维尼·普拉萨德” https://zbmath.org/authors/？q=ai:prasad.bhawini 小结：本文讨论了细胞治疗中的一个新想法，即纳米颗粒（NP）吸附在红细胞（RBC）上。红细胞是吸附在红细胞膜上的NP或纳米药物的药物载体。为了进行检测，Fe（_3）O（_4）NP被吸附在红细胞上，统称为NP-RBC复合物。红细胞是一种天然的血管载体，具有较高的输血率和生物相容性。这项数学研究为尝试通过作为纳米药物载体的红细胞向动脉狭窄部位输送纳米药物提供了基础。建立了考虑NP-RBC复合物温度和速度的狭窄动脉和导管的数学模型。将涂有NP-RBC复合物的导管插入狭窄动脉的管腔。这个数学问题是用伯恩斯坦多项式进行数值求解的。通过使用MATLAB绘制的图形对物理特征进行了讨论。研究了血液中NP-RBC复合物的体积分数、半径和纳米层厚度等参数对红细胞的影响。一个值得注意的结果表明，最佳厚度约为50-40nm的纳米层适合于此目的。因此，这是一次尝试，旨在研究吸附在红细胞表面的纳米颗粒的传递，以开发具有高精度和高效率的纳米医学新策略。