2024年第十七届 认证杯 网络挑战赛 (B题)| 神经外科手术的定位与导航 | 有限元方法 泊松分布 |数学建模完整代码+建模过程全解全析

本文主要是介绍2024年第十七届 认证杯 网络挑战赛 (B题)| 神经外科手术的定位与导航 | 有限元方法 泊松分布 |数学建模完整代码+建模过程全解全析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

当大家面临着复杂的数学建模问题时,你是否曾经感到茫然无措?作为2022年美国大学生数学建模比赛的O奖得主,我为大家提供了一套优秀的解题思路,让你轻松应对各种难题。

让我们来看看认证杯 网络挑战赛 (B题)

CS团队倾注了大量时间和心血,深入挖掘解决方案。通过有限元方法、泊松分布等算法,设计了明晰的项目,耗费时间确保可行性。为客户选择了最适项目,以数据支持、文献分析和可视化手段深刻展示思路。这综合团队努力体现在每个步骤,确保方案既创新又可行,为大家提供了全面而深入的洞见噢~
完整内容可以在文章末尾领取!

在这里插入图片描述

问题一: 在术中可以测得颅内压的情况下,根据已有数据计算全脑在开颅后的变形情况。

首先,我们可以将颅腔的三维形状和手术部位的位置作为初始条件,利用有限元分析方法建立一个三维颅脑模型。然后,根据颅内压和颅骨窗口的大小和位置,我们可以在模型中施加一定的压力和约束条件,模拟开颅后脑组织的变形情况。

接着,我们可以利用生物力学理论,将脑组织视为一种可塑性材料,根据其力学特性和受力情况,建立相应的数学模型。通过对模型进行求解,可以得到开颅后脑组织的变形情况,包括膨出高度和位置改变等。

最后,我们可以利用术前测量得到的其他生理指标,如脑组织的弹性模量和剪切模量等,来进一步优化模型,提高预测精度。

综上所述,我们可以通过建立三维颅脑模型,并结合生物力学理论和其他生理指标,来预测开颅后脑组织的变形情况。这样的数学模型可以为神经外科手术提供重要的辅助信息,帮助医生制定更加精准的手术方案,从而最大程度地减小手术对脑组织的损伤。

根据已有数据,我们可以建立如下数学模型来计算全脑在开颅后的变形情况:

首先,我们假设颅内压对脑组织的变形具有线性影响,即颅内压越高,脑组织的变形越大。同时,我们假设颅内压对脑组织的变形具有均匀的影响,即在开颅后,脑组织的变形在整个颅腔内是均匀的。

根据这些假设,我们可以得到如下数学公式:

设颅内压为P,颅内压对脑组织的变形影响系数为k,开颅后脑组织的变形高度为h,则有:

h = k P h = kP h=kP

其中,k为一个常数,代表颅内压对脑组织变形的影响程度。

根据已有数据,我们可以计算出颅内压P,开颅后脑组织的变形高度h,以及开颅窗口的大小和位置,从而可以计算出k的值。

接下来,我们需要考虑颅腔的三维形状和手术部位在三维空间中的位置。我们可以将颅腔分为若干个小的立方体单元,每个单元的大小可以根据颅腔的实际形状来确定。然后,我们可以根据颅腔的三维形状和手术部位的位置,确定每个单元的初始位置和变形后的位置。最后,我们可以根据每个单元的初始位置和变形后的位置,计算出每个单元的变形高度,从而得到整个颅腔的变形情况。

综上所述,我们可以建立如下数学模型来计算全脑在开颅后的变形情况:

设颅内压为P,颅内压对脑组织的变形影响系数为k,开颅后脑组织的变形高度为h,颅腔被分为N个立方体单元,每个单元的初始位置为x,变形后的位置为x’,则有:

h ( x ) = k P h(x) = kP h(x)=kP

其中,k为一个常数,代表颅内压对脑组织变形的影响程度。

x ′ = x + h ( x ) x' = x + h(x) x=x+h(x)

其中,x为每个单元的初始位置,x’为变形后的位置。

最后,我们可以根据每个单元的变形高度h(x),计算出整个颅腔的变形情况。

h ( x ) = k P \begin{equation} h(x) = kP \end{equation} h(x)=kP

x ′ = x + h ( x ) \begin{equation} x' = x + h(x) \end{equation} x=x+h(x)
其中,k为常数,P为颅内压,x为单元的初始位置,x’为变形后的位置。

# 导入需要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D# 定义函数,计算脑组织的变形情况
def brain_deformation(pressure, window_size, window_position, brain_bulge):# 计算脑组织的变形情况deformation = pressure * window_size * window_position / brain_bulgereturn deformation# 定义函数,绘制脑组织的变形情况
def plot_brain_deformation(deformation):# 生成网格点x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.linspace(0, 10, 100)X, Y = np.meshgrid(x, y)# 计算变形情况Z = deformation * np.sin(X) * np.cos(Y)# 绘制三维图像fig = plt.figure()ax = Axes3D(fig)ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')plt.show()# 调用函数,计算并绘制脑组织的变形情况
deformation = brain_deformation(10, 5, 2, 0.5)
plot_brain_deformation(deformation)

根据已有数据,我们可以计算出脑组织的变形情况。首先,我们需要根据术前的CT成像结果,确定颅腔的三维形状以及手术部位在三维空间中的位置。然后,根据术前的颅内压,以及在颅骨上打开的窗口的大小和位置,我们可以计算出脑组织的膨出高度。最后,将这些数据带入我们定义的函数中,就可以得到脑组织的变形情况。通过绘制三维图像,我们可以直观地观察到脑组织的变形情况。

在这里插入图片描述

第二个问题:在术中无法测得颅内压的情况下,如何根据我们能够取得的数据,尽可能精细地计算全脑在开颅后的变形情况。

首先,我们可以利用术前的 CT 成像结果,结合颅腔的三维形状和手术部位在三维空间中的位置,建立一个颅腔模型。在这个模型中,我们可以将颅腔分为多个小区域,每个小区域的形状和大小可以根据 CT 成像结果进行调整。然后,我们可以根据术前的颅内压和其他生理指标,建立一个颅内压模型。这个模型可以根据颅内压的大小和分布情况,预测在开颅后脑组织的变形情况。

接着,我们可以利用术前测得的颅内压和颅内压模型,结合开颅后在颅骨窗口处可观察到的脑组织膨出高度,建立一个脑组织变形模型。这个模型可以根据颅内压的大小和分布情况,预测在开颅后脑组织的变形情况。同时,我们还可以根据开颅后在颅骨窗口处可观察到的脑组织膨出高度,结合术前的颅内压和其他生理指标,对脑组织变形模型进行修正,以提高模型的精度。

最后,我们可以将颅腔模型和脑组织变形模型结合起来,建立一个整体的数学模型。这个模型可以根据术前的CT成像结果、颅内压和其他生理指标,预测在开颅后脑组织的变形情况。同时,我们还可以根据开颅后在颅骨窗口处可观察到的脑组织膨出高度,对整体模型进行修正,以提高模型的精度。

综上所述,我们可以建立一个整体的数学模型,通过结合颅腔模型、颅内压模型和脑组织变形模型,预测在开颅后脑组织的变形情况。这个模型可以根据我们能够取得的数据,尽可能精细地计算全脑在开颅后的变形情况。

为了解决这个问题,我们可以建立一个数学模型来预测开颅后脑组织的变形情况。首先,我们可以假设脑组织是一个弹性体,受到外力作用后会发生变形。然后,我们可以利用有限元方法来建立一个三维模型,将脑组织分割成小的单元,每个单元都有一定的弹性特性。接下来,我们可以根据术前的CT成像结果,将颅腔的三维形状和手术部位的位置导入模型中。然后,我们可以根据窗口的大小和位置,确定哪些单元会受到牵拉和移位的影响。最后,我们可以根据术前的颅内压和其他生理指标,来确定每个单元受到的外力大小。通过这样的方法,我们可以得到开颅后脑组织的变形情况。

数学公式如下:

  1. 假设脑组织是一个弹性体,受到外力作用后会发生变形,可以用弹性模量E来描述:
    σ = E ε \sigma = E\varepsilon σ=
    其中, σ \sigma σ为应力, ε \varepsilon ε为应变。
  2. 利用有限元方法,将脑组织分割成小的单元,每个单元都有一定的弹性特性,可以用单元刚度矩阵 K K K来表示:
    K = E 1 − ν 2 [ 1 ν ν 0 0 0 ν 1 ν 0 0 0 ν ν 1 0 0 0 0 0 0 1 − ν 2 0 0 0 0 0 0 1 − ν 2 0 0 0 0 0 0 1 − ν 2 ] K = \frac{E}{1-\nu^2}\begin{bmatrix} 1 & \nu & \nu & 0 & 0 & 0\\ \nu & 1 & \nu & 0 & 0 & 0\\ \nu & \nu & 1 & 0 & 0 & 0\\ 0 & 0 & 0 & \frac{1-\nu}{2} & 0 & 0\\ 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{1-\nu}{2} & 0\\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{1-\nu}{2} \end{bmatrix} K=1ν2E 1νν000ν1ν000νν100000021ν00000021ν00000021ν
    其中, ν \nu ν为泊松比。
  3. 根据术前的CT成像结果,将颅腔的三维形状和手术部位的位置导入模型中,可以得到每个单元的初始位置和术中受到的牵拉和移位的影响。
  4. 根据窗口的大小和位置,确定哪些单元会受到牵拉和移位的影响,可以得到受到影响的单元的刚度矩阵 K ′ K' K
  5. 根据术前的颅内压和其他生理指标,来确定每个单元受到的外力大小,可以得到外力向量 f f f
  6. 利用有限元方法,求解出每个单元的位移向量 u u u,即脑组织的变形情况。
  7. 根据位移向量 u u u,可以得到开颅后脑组织的变形情况。
    在这里插入图片描述
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 读取CT成像数据
ct_data = np.loadtxt("ct_data.txt")# 定义颅腔的三维形状和手术部位的位置
skull_shape = ct_data[:, :, :, 0]
lesion_position = ct_data[:, :, :, 1]# 定义颅内压
intracranial_pressure = 15 # mmHg# 定义窗口大小和位置
window_size = 10 # mm
window_position = (50, 50) # (x, y) coordinates in mm# 计算脑组织膨出高度
brain_bulge = intracranial_pressure * window_size / (2 * skull_shape[window_position[0], window_position[1], 0])# 绘制脑组织膨出高度图
plt.imshow(brain_bulge, cmap='gray')
plt.colorbar()
plt.title("Brain Bulge Height (mm)")
plt.show()

更多内容具体可以看看我的下方名片!里面包含有认证杯一手资料与分析!
另外在赛中,我们也会陪大家一起解析认证杯的一些方向
关注 CS数模 团队,数模不迷路~

这篇关于2024年第十七届 认证杯 网络挑战赛 (B题)| 神经外科手术的定位与导航 | 有限元方法 泊松分布 |数学建模完整代码+建模过程全解全析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/895478

相关文章

浅析Spring Security认证过程

类图 为了方便理解Spring Security认证流程,特意画了如下的类图,包含相关的核心认证类 概述 核心验证器 AuthenticationManager 该对象提供了认证方法的入口,接收一个Authentiaton对象作为参数; public interface AuthenticationManager {Authentication authenticate(Authenti

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案

墙体画线地图切分方案 针对问题:墙体两侧特征混淆误匹配,导致建图和定位偏差,表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路:预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线,先使用切分地图的工程化方案,即墙体两侧切分为不同地图,在某一侧只使用该侧地图进行定位 方案思路 切分原理:切分地图基于关键帧位置,而非点云。 理论基础:光照是直线的,一帧点云必定只能照射到墙的一侧,无法同时照到两侧实践考虑:关

作业提交过程之HDFSMapReduce

作业提交全过程详解 (1)作业提交 第1步:Client调用job.waitForCompletion方法,向整个集群提交MapReduce作业。 第2步:Client向RM申请一个作业id。 第3步:RM给Client返回该job资源的提交路径和作业id。 第4步:Client提交jar包、切片信息和配置文件到指定的资源提交路径。 第5步:Client提交完资源后,向RM申请运行MrAp

2024年流动式起重机司机证模拟考试题库及流动式起重机司机理论考试试题

题库来源:安全生产模拟考试一点通公众号小程序 2024年流动式起重机司机证模拟考试题库及流动式起重机司机理论考试试题是由安全生产模拟考试一点通提供,流动式起重机司机证模拟考试题库是根据流动式起重机司机最新版教材,流动式起重机司机大纲整理而成(含2024年流动式起重机司机证模拟考试题库及流动式起重机司机理论考试试题参考答案和部分工种参考解析),掌握本资料和学校方法,考试容易。流动式起重机司机考试技

【专题】2024飞行汽车技术全景报告合集PDF分享(附原数据表)

原文链接: https://tecdat.cn/?p=37628 6月16日,小鹏汇天旅航者X2在北京大兴国际机场临空经济区完成首飞,这也是小鹏汇天的产品在京津冀地区进行的首次飞行。小鹏汇天方面还表示,公司准备量产,并计划今年四季度开启预售小鹏汇天分体式飞行汽车,探索分体式飞行汽车城际通勤。阅读原文,获取专题报告合集全文,解锁文末271份飞行汽车相关行业研究报告。 据悉,业内人士对飞行汽车行业

【C++】_list常用方法解析及模拟实现

相信自己的力量,只要对自己始终保持信心,尽自己最大努力去完成任何事,就算事情最终结果是失败了,努力了也不留遗憾。💓💓💓 目录   ✨说在前面 🍋知识点一:什么是list? •🌰1.list的定义 •🌰2.list的基本特性 •🌰3.常用接口介绍 🍋知识点二:list常用接口 •🌰1.默认成员函数 🔥构造函数(⭐) 🔥析构函数 •🌰2.list对象

活用c4d官方开发文档查询代码

当你问AI助手比如豆包,如何用python禁止掉xpresso标签时候,它会提示到 这时候要用到两个东西。https://developers.maxon.net/论坛搜索和开发文档 比如这里我就在官方找到正确的id描述 然后我就把参数标签换过来

高效录音转文字:2024年四大工具精选!

在快节奏的工作生活中,能够快速将录音转换成文字是一项非常实用的能力。特别是在需要记录会议纪要、讲座内容或者是采访素材的时候,一款优秀的在线录音转文字工具能派上大用场。以下推荐几个好用的录音转文字工具! 365在线转文字 直达链接:https://www.pdf365.cn/ 365在线转文字是一款提供在线录音转文字服务的工具,它以其高效、便捷的特点受到用户的青睐。用户无需下载安装任何软件,只

Linux 网络编程 --- 应用层

一、自定义协议和序列化反序列化 代码: 序列化反序列化实现网络版本计算器 二、HTTP协议 1、谈两个简单的预备知识 https://www.baidu.com/ --- 域名 --- 域名解析 --- IP地址 http的端口号为80端口,https的端口号为443 url为统一资源定位符。CSDNhttps://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor