Título
A computational method for the covariance matrix associated with extracellular diffusivity on disordered models of cylindrical brain axons
Autor
DANIEL CERVANTES GARCIA
MIGUEL ANGEL MORELES VAZQUEZ
JOAQUIN PEÑA ACEVEDO
ALONSO RAMIREZ MANZANARES
Nivel de Acceso
Acceso Abierto
Referencia de datos
datasetURL/https://www.aimspress.com/article/id/60be01a8ba35de716bb4daef
Materias
Espacio extracelular - (AUTORIDADES UNAM) CUDA (Arquitectura de computadoras) - (AUTORIDADES UNAM) Cerebro -- Localización de funciones - (AUTORIDADES UNAM) Algoritmos heurísticos - (AUTORIDADES UNAM) MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD - (CTI) CIENCIAS MÉDICAS - (CTI) OTRAS ESPECIALIDADES MÉDICAS - (CTI) OTRAS - (CTI) OTRAS - (CTI)
Resumen o descripción
This study developed a method to approximate the covariance matrix associated with the simulation of water molecular diffusion inside the brain tissue. The computation implements the Discontinuous Galerkin method of the diffusion equation. A physically consistent numerical flux is applied to model the interaction between the axon walls and extracellular regions. This numerical flux yields an efficient GPU-CUDA implementation. We consider the two-dimensional case of high axon pack density, valid, for instance, in the brain's corpus callosum region.
Este estudio desarrolló un método para aproximar la matriz de covarianza asociada con la simulación de la difusión molecular del agua dentro del tejido cerebral. El cálculo implementa el método de Galerkin discontinuo de la ecuación de difusión. Se aplica un flujo numérico físicamente consistente para modelar la interacción entre las paredes del axón y las regiones extracelulares. Este flujo numérico produce una implementación GPU-CUDA eficiente. Consideramos el caso bidimensional de alta densidad de paquetes de axones, válido, por ejemplo, en la región del cuerpo calloso del cerebro.
Editor
INFOTEC Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación
Fecha de publicación
30 de mayo de 2021
Tipo de publicación
Artículo
Versión de la publicación
Versión publicada
Recurso de información
Formato
application/pdf
Fuente
Daniel Cervantes, Miguel Ángel Moreles, Joaquín Peña, Alonso Ramírez-Manzanares. (2021). Un método computacional para la matriz de covarianza asociada con la difusividad extracelular en modelos desordenados de axones cerebrales cilíndricos [J].
Idioma
Inglés
Repositorio Orígen
Repositorio Institucional de INFOTEC
Descargas
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