Modeling Numerical analysis
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- Erik Michael Gregory
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1 Modeling Numerical analysis Takashi Saito /Biomedical Engineering /Biomaterial and Biomedical Engineering division / /Graduate School of Medicine /Yamaguchi University yamaguchi-u.ac..ac.jp/~tsaito/common/ (Basic Research) (Applied Research) (Research & Development) (Design Engineering) (Production Engineering)
2 CT MRI Fig. MRI apparatus (Siemens Magnetom Vision)
3 B( r, t) E( r, t) = t D( r, t) H ( r, t) = + J ( r, t) t (1.1) (1.2) 2 E [V/m] H [A/m] D [C/m ] B [T] J [A/m 2 ] mm 8
4
5
6 t = 94 [ps] t = 413 [ps] t = 531 [ps] t = 708 [ps] t = 884 [ps] t = 1061 [ps]
7 Modeling Numerical analysis Applied
8 CLCLC (C:Cell L:Link)
9 0th step 1st step
10 Ca_100%, +-, Offset_10% DES DES:Drug Eluting Stent Strut Drug
11 Radial-force Flexibility etc DES:Drug Eluting Stent Blood Distribution Radial-force Flexibility etc Blood Distribution DES DES
12 Vessel wall Stent 6 Vessel wall Strut Lumen Implant:0% Navier-Stokes, Darcy s Law Convection and Diffusion Vessel wall Stent 6 Vessel wall Strut Lumen Implant:0% Navier-Stokes, Darcy s Law Convection and Diffusion
13 Vessel wall Stent 6 Vessel wall Strut Lumen Implant:0% Navier-Stokes, Darcy s Law Convection and Diffusion S6 S5 S7 strut S1 S4 S2 S8 S3 :Navier-stokes u = 0 u ρ η u + ρ( u ) u + p t 2 = 0 k u = p :Darcy s law η :Convection and Diffusion c + ( D c) + u c = t R
14 S6 S5 S7 strut S1 S4 S2 S8 S3 :Navier-stokes u = 0 u ρ η u + ρ( u ) u + p t 2 = 0 k u = p :Darcy s law η :Convection and Diffusion c + ( D c) + u c = t R S6 S5 S7 strut S1 S4 S2 S8 S3 :Navier-stokes u = 0 u ρ η u + ρ( u ) u + p t 2 = 0 k u = p :Darcy s law η :Convection and Diffusion c + ( D c) + u c = t R
15 S6 S5 S7 strut S1 S4 S2 S8 S3 :Navier-stokes u = 0 u ρ η u + ρ( u ) u + p t 2 = 0 k u = p :Darcy s law η :Convection and Diffusion c + ( D c) + u c = t R Strut Target range C/C 0 [-] Strut
16 Strut Target range C/C 0 [-] Strut Radial-force Flexibility etc Blood Distribution DES DES
17 Transmittance (%) Control Collagenase Hyaluronidase Wavelength (nm)
18 absorbance wavenumber [cm -1 ] 0 Amide Collagen [1] 960~1185 [cm -1 ] Proteoglycan [1] absorbance wavenumber [cm -1 ]
19 Amide absorbance r 2 = % 1.5% 1.0% 0.5% KBr collagen wavenumber [cm -1 ] 10 Amide area density of collagen (%) 125 Porteoglycan 960~1185 [cm -1 ] Collagen Proteoglycan [1] absorbance proteoglycan wavenumber [cm -1 ] [1] Nancy P. Camacho et.al. FTIR Microscopic Imaging of Collagen and Applied Proteoglycan Medical Engineering Bovine Cartilage, Science Biopolymers, Vol.62, 1-8 (2001)
20 豚大腿骨 処理なし Superficial zone 1h 2h 4h 8h 10 0 Deep zone 骨 形状 機能 3次元的に複雑 体幹の支持 運動の伝達 力学環境に適応して形態を変化 構造 運動によって様々な力が負荷 見るスケールで異なる形状 特性 皮質骨 海綿骨 骨単位(オステオン) 20
21 Collagen 3 Collagen Collagen Collagen HAp Collagen HAp Collagen Collagen Collagen 2 Collagen
22 Collagen (2D) y x x,y 2 HAp Collagen T N
23 y x -1 < Model 1 > N = 20 < Model 2 > N = 10 < Model 3 > N = 5
24 -2 y x ( ) -3
25 4-4-
26 Complex system Differential equation models Macroscopic definition of a phenomenon by differential equations Top down Numerical calculation method A complex phenomenon Science, Engineering (Quantum dynamics, Turbulence, Space science) A natural phenomenon (Earthquake, El Nino phenomenon) Life Phenomenon (Tissue formation, Heredity, Immunity, Brain functions) Social Phenomenon (Business fluctuations)
27 A complex phenomenon Science, Engineering (Quantum dynamics, Turbulence, Space science) A natural phenomenon (Earthquake, El Nino phenomenon) Life Phenomenon (Tissue formation, Heredity, Immunity, Brain functions) Social Phenomenon (Business fluctuations) Bottom up Self-organization Automaton models Definition by microscopic interaction between each cell (Neighbourhood rules of simple level) Differential equation models Macroscopic definition of a phenomenon by differential equations Top down Numerical calculation method A complex phenomenon Science, Engineering (Quantum dynamics, Turbulence, Space science) A natural phenomenon (Earthquake, El Nino phenomenon) Life Phenomenon (Tissue formation, Heredity, Immunity, Brain functions) Social Phenomenon (Business fluctuations) Bottom up Self-organization Automaton models Definition by microscopic interaction between each cell (Neighbourhood rules of simple level)
28 Modeling Numerical analysis Applied NASTRAN -FLOW MOPAC ANSYS Fluent
29
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