XFdtd SAR-Simulationen eines künstlichen Hirncomputerimplantats | Remcom

Dieses Beispiel zeigt Simulationen der spezifischen Absorptionsrate (SAR) für ein Brain Computer Implant (BCI) in erster Näherung. Es wurde unter Verwendung eines quelloffenen und anonymisierten Datensatzes von Kopfmodellen von Patienten erstellt, der fünf Gewebekompartimente umfasst (Kopfhaut, Schädel, Liquor, graue und weiße Substanz) [1]. 

Typischerweise können menschliche Modelle als Gruppen von Voxeln (d. h. volumetrische oder 3D-Pixel) dargestellt werden. Dies ermöglicht es dem Benutzer, Gewebe voneinander zu unterscheiden oder detaillierte Strukturen zu erstellen, die die menschliche Anatomie darstellen. XFdtd erlaubt den Import beliebiger Matrizen, so dass der Benutzer Volumen aus Python oder MATLAB importieren kann. Die Gewebesegmentierung medizinischer Bilder wie MRT, CT oder hybrider Verfahren führt häufig zu detaillierten voxelbasierten Darstellungen menschlicher Modelle [2].

Hochdetaillierte/segmentierte Modelle wie die scatterBrains-Daten werden häufig zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen (ML) oder neuronale Netze (NN) verwendet, um anatomisch genaue menschliche Modelle oder elektromagnetische Felder im menschlichen Gewebe zu erzeugen [3].

Schlussfolgerungen:

XFdtd unterstützt den Import beliebiger Gewebematrizen aus Python oder Matlab und ist damit ein hervorragendes Werkzeug für die Simulation elektromagnetischer Felder in detaillierten menschlichen Modellen.

Andere Details:

• Auflösung des Kopfmodells: 1x1x1 mm^3
• Die Antenne ist eine Doppelresonanz-PIFA
• Die Antenne befindet sich außerhalb des Körpers

Quellen für XFdtd-unterstützte menschliche Modelle:

• ICRP (kostenlos für kommerzielle und akademische Nutzer)
• *VisibleHuman Project (kostenlos für kommerzielle und akademische Zwecke) 
• NICT (kostenlos für Akademiker)
• Virtuelle Population (Gebühren für akademische und kommerzielle Zwecke)

*Das Visible Human Project (männlich und weiblich) ist in der Installation von XFdtd enthalten und umfasst Modelle mit unterschiedlichen Gewebeauflösungen.

Referenzen:

[1] Melissa M. Wu, Roarke W. Horstmeyer, Stefan A. Carp, "scatterBrains: an open database of human head models and companion optode locations for realistic Monte Carlo photon simulations," J. Biomed. Opt. 28(10) 100501 https://doi.org/10.1117/1.JBO.28.10.100501

[2] Lenchik, Leon et al. "Automated Segmentation of Tissues Using CT and MRI: A Systematic Review." Academic Radiology Vol. 26,12 (2019): 1695-1706. doi:10.1016/j.acra.2019.07.006

[3] Di Barba, Paolo et al. "Electromagnetic Wave Absorption in the Human Head: A Virtual Sensor Based on a Deep-Learning Model." Sensors (Basel, Schweiz) vol. 23,6 3131. 15 Mar. 2023, doi:10.3390/s23063131