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J-GLOBAL ID：201702218708666290   整理番号：17A0885657

脳血液動態のコンパートメントモデルとデータに基づくモデリング:非線形解析【Powered by NICT】

Compartmental and Data-Based Modeling of Cerebral Hemodynamics: Nonlinear Analysis

著者 (4件)： Henley Brandon Christian (Department of Biomedical Engineering, University of Southern California, Los Angeles, CA, USA) ,  Shin Dae C. (Department of Biomedical EngineeringUniversity of Southern California) ,  Zhang Rong (Southwestern Medical CenterUniversity of Texas) ,  Marmarelis Vasilis Z. (Department of Biomedical EngineeringUniversity of Southern California)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 64  号： 5  ページ： 1078-1088  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0236A  ISSN： 0018-9294  CODEN： IEBEAX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 【目的】線形動的脳自動調節(CA)とCO_2~-血管運動反応性(VR)の推定コンパートメントとデータに基づくモデルを比較する本研究の拡張として,非線形文脈でCA VR過程を研究した。コンパクトでより容易に解釈可能な入力-出力モデルを得るために【方法】,主要動的モード(PDM)の概念を使用した。このin silico研究は,脳循環の調節制御の推定構造モデルを用いた古典的な恒常性CAとVR曲線をシミュレートするために十分に大きいダイナミックレンジをもつ入力データの使用を可能にした。理論と実験データを用いて得られたPDMモデルを比較した。【結果】がPDMモデルは関連する非線形関数(ANF)での模擬静的CAとVR曲線の両方を正確に反映できることが分かった。実験観察と同様に,PDMモデルは本質的に遅い動力学と高速動力学と非線形成分をもつ線形成分への圧力-流量関係を分離する。添加では,動的理論的および実験的CO_2~-流れ関係を表すPDMの間の良好な定性的一致を見出した。【結論】モデリング仮定の下で,他の実験結果を考慮して,著者らは実験データから得られたPDMは受動的流体力学と活性調節機構に対応すると仮定した。意義:仮説とデータに基づくモデリングアプローチはヒト実験データから得られたPDMモデルの生理学的基礎にいくつかの洞察を提供するために組み合わせることができる。PDMモデリング手法は,潜在的にCA VR過程で特異的な調節機構の状態を定量化するための実用的な方法を提供する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *非線形解析 ,  流体力学 ,  脳血液循環 ,  *線形性 ,  *モデル ,  *コンパートメントモデル ,  ヒト ,  自己調節 ,  *モデリング ,  生理学 ,  ダイナミックレンジ ,  反応性
準シソーラス用語： 構造モデル ,  血管運動 ,  *脳血液動態 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 脳血液動態 ,  コンパートメントモデル ,  モデリング ,  非線形解析