Un model de leziune cerebrală cu scală de formă și dimensiune bazat pe deep learning pentru simulare dinamică de impact în timp aproape real

Acest studiu extinde un model de învățare profundă pentru predicția leziunilor cerebrale traumatice pentru a ține cont de variațiile individuale în anatomia cerebrală pe populații masculine, feminine și de tineri, permițând simularea rapidă a deformării creierului în timpul impacturilor capului. Rețeaua neurală convoluțională scalabilă a atins o acuratețe ridicată (R² = 0,96 pentru deplasarea de vârf, R² = 0,83 pentru deformare) reducând în același timp timpul de calcul de la peste 30 de minute la mai puțin de 1 secundă, facilitând investigații biomechanice la scară largă ale LCT.