Mechanical stress in abdominal aortic aneurysms using artificial neural networks
Visualitza/Obre
ESoudah_MECHANICAL STRESS IN ABDOMINAL AORTIC ANEURYSMS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS.pdf (1,341Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
ESoudah_AAA&ANN.pdf (1,341Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/85112
Tipus de documentArticle
Data publicació2015-06-01
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Combination of numerical modeling and artificial intelligence (AI) in bioengineering processes are a promising pathway for the further development of bioengineering sciences. The objective of this work is to use Artificial Neural Networks (ANN) to reduce the long computational times needed in the analysis of shear stress in the Abdominal Aortic Aneurysm (AAA) by finite element methods (FEM). For that purpose two different neural networks are created. The first neural network (Mesh Neural Network, MNN) creates the aneurysm geometry in terms of four geometrical factors (asymmetry factor, aneurism diameter, aneurism thickness, aneurism length). The second neural network (Tension Neural Network, TNN) combines the results of the first neural network with the arterial pressure (new factor) to obtain the maximum stress distribution (output variable) in the aneurysm wall. The use of FEM for the analysis and design of bioengineering processes often requires high computational costs, but if this technique is combined with artificial intelligence, such as neural networks, the simulation time is significantly reduced. The shear stress obtained by the artificial neural models developed in this work achieved 95% of accuracy respect to the wall stress obtained by the FEM. On the other hand, the computational time is significantly reduced compared to the FEM.
CitacióSoudah, E., Rodriguez, J., López, R. Mechanical stress in abdominal aortic aneurysms using artificial neural networks. "Journal of mechanics in medicine and biology", 01 Juny 2015, vol. 15, núm. 3, p. 1550029-1-1550029-13.
ISSN0219-5194
Versió de l'editorhttp://www.worldscientific.com/doi/10.1142/S0219519415500293
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
ESoudah_MECHANI ... FICIAL NEURAL NETWORKS.pdf | 1,341Mb | Accés restringit | ||
ESoudah_AAA&ANN.pdf | 1,341Mb | Accés restringit |