脑组织颅内相对运动及生物力学边界状态研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31870941
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    59.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C1001.生物力学与生物流变学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Quantitative analysis of the stress and strain of the brain in traumatic brain injury (TBI) is important to understand the injury mechanism. However, the brain motion and the biomechanical boundary conditions of the brain are still largely unknown. Our preliminary studies have measured the displacement and strain of the brain under external forces in non-injury conditions. Qualitative analysis of the constraint effect of the brain-skull interface was also carried out. Therefore, we proposed that the physical connections between the brain and skull, which represent the biomechanical boundary conditions of the brain, could greatly influence the motion and deformation of the brain and are keys to inducing TBI. In this study, we propose to use MR fast imaging techniques to acquire the dynamic response images of the brain during different mild impact conditions, and to establish a finite element model to optimize the the boundary conditions of the brain. The quantified relative motion of the brain and the brain boundary conditions will help understand the injury mechanism, improve the current brain computational models, and are important for TBI prediction and prevention.
脑外伤的发生伴随着脑组织的形变和应力产生,其量化分析和模型建立对研究成伤机制具有重要意义。然而,外力作用下脑组织在颅内相对运动情况,以及脑组织与颅骨间的生物力学边界状态尚不清楚。申请人前期研究对无损伤外力作用下脑组织的在体位移和形变进行了初步的定量测试,并对脑组织的边界条件对其形变的约束作用开展了定性分析。因此,我们提出脑组织颅内的固定与连接状态,即脑组织的生物力学边界条件对脑组织的颅内相对运动和形变具有重要影响,对脑外伤的致伤起到关键作用。本项目采用磁共振快速影像技术,对人脑组织在不同幅度轻微碰撞情况下脑组织的在体动态响应进行测量,建立脑组织有限元计算模型并对脑组织的生物力学边界条件开展优化分析。脑组织的颅内相对运动和生物力学边界条件的分析可以为确定成伤机制,构建准确的脑组织的计算模型提供科学依据,对有效的预测与防护脑外伤具有重要意义。

结项摘要

脑外伤的发生伴随着脑组织的形变和应力产生,其量化分析和模型建立对研究成伤机制具有重要意义。本项目基于生物力学的理论和方法,结合磁共振成像技术,对脑组织生物力学特性和脑外伤组织的生物力学特性开展了一系列研究。自制了小鼠脑皮质可控冲击伤造模的仪器和组织粘弹力学参数测量仪器,揭示了脑组织粘弹力学特性在损伤后和不同损伤条件下的显著变化特征,提出了基于组织粘弹特性的损伤组织生物标志物。通过建立基于磁共振影像的脑组织有限元计算模型,模拟了脑皮质冲击伤的过程,并实现了基于深度学习的组织应力应变超分辨率显示。通过建立脑组织的流固耦合模型,从脑血管的形态变化和脑血流的变化角度出发,揭示了损伤脑组织生物力学变化的力学机制。通过开发基于电磁驱动的脑组织磁共振弹性成像测试仪,实现了脑组织生物力学特性参数的在体测量,揭示了脑组织生物力学特性随振动变化的频率特征。项目开展获得的脑组织试验结果和模型为脑外伤发生发展机制的理解提供了数据支持和理论基础。所开发的小动物脑外伤造模和软组织生物力学参数测量仪器可以推广到其他损伤生物力学相关测试,所开发的弹性成像测试仪器可以广泛应用于其他人体软组织。项目实施过程共发表期刊论文13篇,获批中国发明专利4,项,毕业硕士研究生3人。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(4)
Low-Rank and Framelet Based Sparsity Decomposition for Interventional MRI Reconstruction
用于介入性 MRI 重建的低秩和基于框架的稀疏分解
  • DOI:
    10.1109/tbme.2022.3142129
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Biomedical Engineering
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    He Zhao;Zhu Ya-Nan;Qiu Suhao;Wang Tao;Zhang Chencheng;Sun Bomin;Zhang Xiaoqun;Feng Yuan
  • 通讯作者:
    Feng Yuan
A preliminary study of the local biomechanical environment of liver tumors in vivo
体内肝脏肿瘤局部生物力学环境的初步研究
  • DOI:
    10.1002/mp.13434
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Medical Physics
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Ma Shengyuan;Zhu Mo;Xia Xiaolong;Guo Liang;Genin Guy M.;Sacks Michael S.;Gao Mingyuan;Mutic Sasa;Hu Yanle;Hu Chun-hong;Feng Yuan
  • 通讯作者:
    Feng Yuan
The brain as a structure: A model of how fluid–structure interactions stiffen brain tissue after injury
大脑作为一种结构:流体与结构相互作用如何使受伤后脑组织变硬的模型
  • DOI:
    10.1016/j.engstruct.2022.113960
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Engineering Structures
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Feng Yuan;Chen Yu;Yao Yifei;Li Xiaowei;Zhang Aili;Genin Guy M.
  • 通讯作者:
    Genin Guy M.
An electromagnetic actuator for brain magnetic resonance elastography with high frequency accuracy
一种高频精度脑磁共振弹性成像电磁执行器
  • DOI:
    10.1002/nbm.4592
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    NMR in Biomedicine
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Qiu Suhao;He Zhao;Wang Runke;Li Ruokun;Zhang Aili;Yan Fuhua;Feng Yuan
  • 通讯作者:
    Feng Yuan
A feature-based convolutional neural network for reconstruction of interventional MRI
用于重建介入 MRI 的基于特征的卷积神经网络
  • DOI:
    10.1002/nbm.4231
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    NMR in Biomedicine
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Zufiria Blanca;Qiu Suhao;Yan Kang;Zhao Ruiyang;Wang Runke;She Huajun;Zhang Chengcheng;Sun Bomin;Herman Pawel;Du Yiping;Feng Yuan
  • 通讯作者:
    Feng Yuan

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白藜芦醇通过调控S1P/SIPR3抑制非小细胞肺癌细胞迁移及侵袭
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  • 通讯作者:
    孙桂丽
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    --
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黎展华;周继红;陈斯宁;潘玲;冯原;罗美群;李瑞祥;王浩舟;刘剑
  • 通讯作者:
    刘剑

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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