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07/07/2023Jüngste Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) haben zur Entwicklung einer bahnbrechenden Technik geführt, die die Geheimnisse des Flüssigkeitsflusses um die Blutgefäße im Gehirn gelüftet hat. Diese revolutionäre KI-Technik, die von einem Team unter der Leitung der University of Rochester entwickelt wurde, könnte wertvolle Erkenntnisse über neurologische Erkrankungen wie Alzheimer und Schlaganfälle liefern, die mit Veränderungen des Flüssigkeitsflusses in Verbindung gebracht werden. In Zusammenarbeit mit der Brown University nutzten die Forscher 2D-Daten und physikalisch informierte neuronale Netze, um Drücke, Kräfte und dreidimensionale Flussraten genau zu bestimmen. Das Verständnis des Drucks ist besonders wichtig, um den Pumpmechanismus des Flüssigkeitsflusses im Gehirn zu verstehen. Die Forschung, die von verschiedenen Programmen unterstützt wurde, darunter das Collaborative Research in Computational Neuroscience-Programm und die Brain Initiative der National Institutes of Health, eröffnet neue Möglichkeiten für weitere Untersuchungen des Hirnwasserflusses und seiner Beziehung zu neurologischen Störungen. In diesem Artikel werden die revolutionäre KI-Technik und ihre Auswirkungen auf die Untersuchung des Hirnstroms vorgestellt.
Was ist das?
Die entwickelte KI-Technik, die 2D-Flüssigkeitsstromdaten mit physikalisch informierten neuronalen Netzen integriert, hat erfolgreich die Drücke, Kräfte und dreidimensionalen Strömungsgeschwindigkeiten des Flüssigkeitsstroms um die Blutgefäße des Gehirns mit hoher Genauigkeit aufgedeckt und wertvolle Einblicke in den Pumpmechanismus des Flüssigkeitsstroms im Gehirn geliefert. Diese revolutionäre Technik hat es den Forschern ermöglicht, die komplexe Flüssigkeitsdynamik in den perivaskulären Räumen des Gehirns zu verstehen, die zuvor unerforscht waren. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz konnte das multidisziplinäre Team unter der Leitung der Universität Rochester die komplizierten Muster des Flüssigkeitsstroms analysieren und die beteiligten Drücke und Kräfte quantifizieren. Diese Informationen sind entscheidend für das Verständnis der Rolle von Strömungsänderungen bei neurologischen Erkrankungen wie Alzheimer und Schlaganfall. Die Integration von 2D-Daten mit physikalisch informierten neuronalen Netzen hat es den Forschern ermöglicht, präzise und detaillierte Messungen durchzuführen, die zu einem tieferen Verständnis der Strömungsdynamik im Gehirn beitragen.
Mechanismus und Veränderungen
Das Verständnis der Mechanismen und Veränderungen des Flüssigkeitsflusses in den Blutgefäßen des Gehirns ist entscheidend für die Untersuchung neurologischer Erkrankungen wie Alzheimer und Schlaganfall. Um Licht in diesen komplexen Prozess zu bringen, hat ein multidisziplinäres Team unter der Leitung der University of Rochester eine revolutionäre KI-Technik entwickelt. Das Verfahren kombiniert 2D-Flüssigkeitsdaten mit physikalisch informierten neuronalen Netzen und ermöglicht so die genaue Messung von Drücken, Kräften und dreidimensionalen Flussraten. Dieser Durchbruch ermöglicht es den Forschern, Einblicke in den Pumpmechanismus der Hirnflüssigkeitsströmung zu gewinnen, der für die Aufrechterhaltung einer ordnungsgemäßen Hirnfunktion unerlässlich ist. Die Forschung, die vom Collaborative Research in Computational Neuroscience Programm, der Brain Initiative der National Institutes of Health und dem Multidisciplinary University Research Initiatives Programm des Army Research Office unterstützt wurde, eröffnet neue Wege für das Verständnis und die mögliche Behandlung von neurologischen Erkrankungen, die mit Veränderungen des Flüssigkeitsflusses im Gehirn zusammenhängen.
Implikationen und Befunde
Die Auswirkungen dieser bahnbrechenden Forschungsarbeit sind weitreichend und bieten neue Einblicke in die Dynamik der zerebrovaskulären Zirkulation und ihre mögliche Rolle bei der Entstehung neurologischer Erkrankungen. Die Anwendung der neu entwickelten KI-Velocimetrie-Technik hat eine genaue Messung des Flüssigkeitsstroms in den Blutgefäßen des Gehirns ermöglicht. Durch die Integration von 2D-Daten mit physikalisch informierten neuronalen Netzen waren die Forscher in der Lage, Drücke, Kräfte und dreidimensionale Flussraten mit hoher Präzision zu ermitteln. Dies hat zu einem tieferen Verständnis des Pumpmechanismus der Hirnflüssigkeitsströmung und insbesondere der Bedeutung des Drucks geführt. Diese Erkenntnisse können für die Erforschung neurologischer Erkrankungen wie Alzheimer und Schlaganfall von großer Bedeutung sein, da Veränderungen des Flüssigkeitsflusses mit diesen Störungen in Verbindung gebracht werden. Darüber hinaus wurde diese Forschung durch gemeinsame Anstrengungen und die Unterstützung verschiedener Programme ermöglicht, darunter das Collaborative Research in Computational Neuroscience Programm, die National Institutes of Health Brain Initiative und das Multidisciplinary University Research Initiatives Programm des Army Research Office.