Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Математика поможет предотвратить инсульт
Старший научный сотрудник кафедры прикладной математики ЮУрГУ профессор Нойагдам Самад занимается математическим моделированием гемодинамики – движением крови по артерии. Профессор строит свою модель на основании метода RSM – из области многомерной математической статистики.
Когда кровеносный сосуд сжимается (стеноз), задача усложняется. А ведь приходится учитывать вязкость крови, конвекцию и иные параметры, скачок каждого из которых может привести к сосудистой катастрофе. Но медикам важно строить прогноз состояния сосуда не на глазок, а на основании точных расчетов.
Профессор Нойагдам Самад строит свою модель на основании метода RSM – из области многомерной математической статистики. Результат опубликован недавно в журнале «Исследования тепловой инженерии» (Case Studies in Thermal Engineering) в соавторстве с учеными из Испании, Индии и Саудовской Аравии (Case Studies in Thermal Engineering.
– Почему так важно исследовать гемодинамику артерий? Какие болезни это позволяет предупредить?
– Понимание закономерностей тока крови и кровяного давления помогает врачу выявлять широкий спектр нарушений, а следовательно – предупреждать болезни, повышать результативность их лечения. Гемодинамика важна для выявления и лечения таких заболеваний, как атеросклероз, нарушения работы сердечных клапанов и различные виды кардиомиопатии.
Выявление нарушений циркуляции крови на ранней стадии помогает предупредить инфаркт или такие состояния, как ишемия головного мозга и болезнь периферических артерий, возникающие в результате недостаточно хорошего кровотока.
Гемодинамика также позволяет выявить стеноз (сужение просвета кровеносных сосудов или сердечных клапанов). Благодаря этому врач может оперативно принять меры и избежать неблагоприятных последствий для здоровья пациента. Кроме того, знание гемодинамики помогает контролировать кровяное давление, что позволяет предупреждать нарушения, связанные с гипертонией или гипотонией.
– Важнейшими параметрами вашей модели являются вязкость крови, гематокрит и число Нуссельта. Поясните, за что они отвечают.
– Вязкость крови определяется её густотой и сопротивлением кровотоку в результате внутреннего трения между клетками в жидкости. На это влияет количество эритроцитов, белков плазмы и общий состав крови. Повышенное количество эритроцитов приводит к повышению вязкости.
Гематокрит – это процентный показатель, отражающий долю эритроцитов в единице объема крови. Он тесно связан с вязкостью, так как повышенный показатель гематокрита означает повышенную вязкость крови. Число Нуссельта – это безразмерный параметр, который используется в изучении теплообмена. Например, применительно к кровотоку в сосудах, большое значение числа Нуссельта указывает на то, что конвекция (перемещение жидкости) преобладает над теплопроводностью (передачей тепла по тканям организма).
Повышенная конвекция крови может представлять определенную опасность. Например, при атеросклерозе (скоплении бляшек в артериях), повышенная конвекция может ускорить продвижение клеток очага воспаления к стенкам артерий, ухудшая таким образом состояние пациента. Она также может повлиять на доставку лекарственных средств и препаратов через кровоток и снизить их эффективность.
– В чем заключается суть RSM-методологии, лежащей в основе вашей работы? Каким образом она позволяет моделировать кровоток?
– Методология поверхности отклика (response surface methodology или RSM) – статистический прием для моделирования и анализа взаимоотношений между одной или несколькими независимыми переменными (факторами) и зависимой переменной (переменной отклика).
Суть метода RSM заключается в разработке математической модели, часто представляемой в виде поверхности, по которой выполняется приблизительный расчет поведения переменной отклика при имеющихся вводных факторах. Это позволяет исследователям глубже понять взаимосвязь между переменными, оптимизировать процессы и сделать прогнозы без необходимости проведения долгих и сложных экспериментов.
В случае с моделированием циркуляции крови метод RSM можно применять, чтобы понять, как различные параметры (диаметр кровеносного сосуда, вязкость крови, частота сердечных сокращений) влияют на переменную отклика (скорость кровотока, кровяное давление).
Ученые могут собрать данные для построения модели поверхности отклика путем проведения серии экспериментов или симуляций с различными комбинациями вводных факторов. Поверхность отклика может быть представлена в виде трехмерной диаграммы, где независимые переменные располагаются по осям, а переменная отклика отображается уровнем поверхности или цветом. Благодаря такой визуализации исследователи могут наглядно представить взаимосвязи между различными факторами и их влияние на кровоток. Данная информация полезна для диагностирования и лечения нарушений кровообращения, а также для оптимизации медицинского вмешательства.
Беседовал Остап Давыдов
За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
Ученые заново просмотрели старые записи о наблюдениях с помощью телескопа «Большое Ухо», который поймал знаменитый радиосигнал Wow!, и обнаружили данные о еще двух похожих событиях. Астрономы пришли к выводу, что это не могли быть обыкновенные земные радиопомехи и во всех трех случаях источник действительно располагался в глубоком космосе.
К любопытным выводам привели наблюдения японских ученых за пестролицыми буревестниками. Оказалось, эти птицы испражняются в основном на лету, намеренно избегая такой возможности на поверхности воды. Очевидно, предположили исследователи, это облегчает движения в воздухе взрослым особям с добычей во рту.
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Изображение блазара PKS 1424+240, полученное с помощью радиоинтерферометра VLBA, напомнило астрономам легендарное «Око Саурона» из «Властелина колец» — джет, пронизывающий кольцеобразное магнитное поле объекта, устремлен к нашей планете, а сам блазар может оказаться одним из наиболее ярких источников нейтрино в космосе.
За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии