Все выпуски

В данной статье представлены разработка и верификация алгоритма конечных элементов для моделирования нелинейной деформации в позвоночно-двигательном сегменте (ПДС) поясничного отдела позвоночника человека. Исследование мотивировано растущей распространенностью заболеваний опорно-двигательного аппарата и необходимостью улучшения методов прогнозирования поведения сегментов позвоночника при различных условиях нагрузки и патологиях.

Современные подходы к моделированию часто используют упрощенную геометрию и линейные законы деформации (закон Гука) для всех элементов позвоночника, включая межпозвоночный диск. Однако эти модели неадекватно представляют анатомию человека и физические свойства межпозвоночного диска, который состоит из фиброзного кольца и пульпозного ядра, демонстрирующих выраженные нелинейные и вязкоупругие характеристики.

Для решения этих проблем авторы предлагают математическую модель, в которой позвонки рассматриваются как линейно упругие, неоднородные тела, а межпозвоночный диск моделируется в соответствии с теорией нелинейной деформации. Анатомически точная 3D-реконструкция поясничного отдела позвоночника была создана на основе изображений компьютерной томографии (КТ). Для дискретизации использовались объемные тетраэдрические конечные элементы. Поведение межпозвоночного диска описывается с помощью теории изгиба тонких пластин, основанной на предположениях Кирхгофа – Лава.

Ключевой особенностью алгоритма является двухэтапная процедура решения: сначала получается линейно-упругое решение, а затем вычисляются дополнительные узловые силы для элементов диска, что позволяет проводить эффективный нелинейный анализ без модификации матрицы жесткости.

Проверка модели проводилась с использованием двух геометрических представлений поясничного отдела позвоночника: упрощенной версии, включающей параллелепипеды и цилиндры, и персонализированной модели, полученной из КТ изображений конкретного пациента. Результаты численного моделирования показывают, что учет нелинейных свойств межпозвоночного диска существенно изменяет как характер, так и величину деформаций по сравнению с чисто упругими моделями, создавая нелинейные сегменты на кривых «напряжение – деформация». Расхождение между результатами, полученными с помощью предложенного алгоритма, и результатами, полученными с помощью программного обеспечения Comsol, не превышало 10%, что подтверждает достоверность модели. Данный алгоритм демонстрирует перспективность для исследования биомеханики поясничного отдела позвоночника в нормальных условиях, при дегенеративных изменениях и послеоперационном периоде.

This paper presents the development and verification of a finite element algorithm for modeling nonlinear deformation in the functional spinal unit (FSU) of the human lumbar spine. The study is motivated by the increasing prevalence of musculoskeletal disorders and the need for improved predictive methods for spinal motion segment behavior under various loading conditions and pathologies.

Current modeling approaches often employ simplified geometry and linear deformation laws (Hooke’s law) for all spinal elements, including the intervertebral disc. However, these models inadequately represent human anatomy and the physical properties of the intervertebral disc, which comprises the annulus fibrosus and nucleus pulposus exhibiting pronounced nonlinear and viscoelastic characteristics.

To address these limitations, the authors propose a mathematical model wherein vertebrae are treated as linearly elastic, heterogeneous bodies, while the intervertebral disc is modeled according to nonlinear deformation theory. An anatomically accurate 3D reconstruction of the lumbar spine was generated from computed tomography (CT) images. Volumetric tetrahedral finite elements were employed for discretization. The intervertebral disc behavior is described using thin plate bending theory based on Kirchhoff-Love assumptions.

The algorithm’s key feature is a two-step solution procedure: an initial linear elastic solution is obtained, followed by the calculation of additional nodal forces for disc elements, enabling efficient nonlinear analysis without stiffness matrix modification.

Model verification was performed using two geometric representations of the lumbar spine: a simplified version comprising parallelepipeds and cylinders, and a patient-specific realistic model derived from CT data. Numerical simulation results demonstrate that incorporating nonlinear properties of the intervertebral disc substantially alters both deformation patterns and magnitudes compared to purely elastic models, producing nonlinear segments on stress-strain curves. The discrepancy between results obtained with the proposed algorithm and those from Comsol software did not exceed 10%, confirming the model’s validity. This algorithm shows promise for investigating lumbar spine biomechanics under normal conditions, degenerative changes, and post-surgical states.

В нейробиологии исследование механизмов кодирования запахов требует анализа пространственных паттернов активации обонятельных структур (гломерул), реконструируемых по данным мультифотонной микроскопии. Однако отсутствие формального статистического аппарата для анализа обобщенных карт, полученных на группе животных, ограничивает воспроизводимость результатов и затрудняет синтез прогностических моделей. Для преодоления этих ограничений разработана методология анализа карт ольфакторной активности, суммарно зарегистрированных на нескольких животных, основанная на теории немаркированных случайных точечных процессов. Методология включает процедуру предобработки данных и алгоритм численного анализа, реализованный в среде R с использованием пакета spatstat. Предложенный подход позволяет: (1) перейти от исходных карт гломерулярной активности к точечным паттернам с сохранением информации о размерах гломерул; (2) выполнить анализ точечных паттернов и рассчитать пространственно-морфологические характеристики специфичных для каждого одоранта областей (доменов) устойчивой активации гломерул; (3) выполнить статистическую проверку гипотез о пространственной случайности точечных паттернов с использованием $K$-функции Рипли, $G$-функции ближайших соседей и метода Монте-Карло; (4) синтезировать параметрическую модель парных взаимодействий Штрауса, параметры которой $(r_{PI}, \gamma)$ имеют ясную биологическую интерпретацию — масштаб пространственного взаимодействия гломерул и силу комодуляции ответов соответственно.

Валидация методологии выполнена на экспериментальных данных, полученных на 24 лабораторных крысах (10 особей стимулированы камфорой, 14 — метилбензоатом). Подобранные модели Штрауса продемонстрировали близкие, но специфичные для каждого одоранта параметры: радиус взаимодействия $r_{PI}$ составил 150 мкм для камфоры и 120 мкм для метилбензоата, коэффициент взаимодействия $\gamma$ — 0,95 и 0,89 соответственно. Валидация с использованием $Q$-$Q$-графиков сглаженных остатков подтвердила адекватность моделей, а рассчитанные на этапе (2) суммарная площадь доменов (0,60 мм² и 0,73 мм²) и плотность реакций (38 и 43 точки/мм²) полностью согласуются с параметрическими сигнатурами $(r_{PI}, \gamma)$ моделей.

Предложенный подход обеспечивает воспроизводимую количественную оценку гломерулярных доменов в единой стереотаксической системе координат и может быть распространен на другие одоранты и биологические виды. Все выводы получены на наркотизированных животных; экстраполяция на активные обонятельные стратегии бодрствующих животных требует дополнительных исследований.

In neuroscience, the study of odor coding mechanisms requires the analysis of spatial activation patterns of olfactory structures (glomeruli) reconstructed from multiphoton microscopy data. However, the lack of a formal statistical framework for analyzing population-level summary maps limits result reproducibility and hinders the development of predictive models. To address these limitations, we developed a novel methodology for the analysis of olfactory activity maps aggregated across multiple animals, based on the theory of unmarked spatial point processes. The methodology includes a data preprocessing procedure and a numerical analysis algorithm implemented in the R environment using the spatstat package.

The proposed approach enables: (1) transformation of raw glomerular activity maps into point patterns while preserving information about glomerular sizes (replacing size information with local point density is a methodological compromise reflecting the “functional weight” of glomerular input); (2) analysis of point patterns based on spatial morphometric characteristics of domains — regions of stable glomerular activation in the olfactory bulb, each approximated by an ellipse, with ellipse parameters (center coordinates in stereotaxic space, major and minor axis lengths, orientation angles), areas, and intra-ellipse point densities reflecting odorant-specific response signatures; (3) statistical hypothesis testing for spatial randomness (Complete Spatial Randomness) using Ripley’s $K$-function, the nearest-neighbor G-function, and Monte Carlo simulations; (4) synthesis of a parametric pairwise interaction model (Strauss process), whose parameters $(r_{PI}, \gamma)$ have a clear biological interpretation — the spatial interaction scale of glomeruli and the strength of response comodulation, respectively.

The methodology was validated using experimental data obtained from 24 laboratory rats: 10 animals stimulated with camphor and 14 with methyl benzoate. The fitted Strauss models yielded close but odorant-specific parameters: interaction radii $r_{PI}$ of 150 $\mu$m (camphor) and 120 μm (methyl benzoate); interaction parameters $gamma$ of 0.95 and 0.89, respectively. The total domain areas (0.60 mm² and 0.73 mm²) and point densities (38 and 43 points/mm²) calculated at the first stage of analysis are fully consistent with the parametric signatures $(r_{PI}, \gamma)$ of the Strauss model. Model validation using $Q$-$Q$ plots of smoothed residuals confirmed their adequacy.

Our results are consistent with data previously obtained using genetic labeling and functional mapping techniques, demonstrating the correctness of the proposed methodology and the effectiveness of multiphoton laser scanning microscopy for such applications. The proposed framework provides reproducible quantitative assessment of glomerular domains within a unified stereotaxic coordinate system and can be extended to other odorants and biological species. All findings were obtained under anesthesia; extrapolation to active olfactory strategies in awake animals requires further investigation.

Астроциты, ключевой тип клеток глии центральной нервной системы, характеризуются сложной трехмерной морфологией, которая тесно связана с их многочисленными функциями и меняется при развитии, адаптационной пластичности и патологии. Автоматизированная реконструкция этой морфологии из конфокальных микроскопических изображений остается методической проблемой из-за высокого пространственного разнообразия отростков, зашумленности данных и отсутствия специализированных открытых инструментов. Представлен новый алгоритм для автоматической реконструкции морфологии астроцитов, основанный на комбинации многомасштабного анализа анизотропности и метода быстрого марша. Основное нововведение заключается в построении профиля скорости для уравнения эйконала через нормировку отклика фильтра Сато на величину проекции градиента яркости на направление, перпендикулярное центральной линии отростков, позволяя эффективно выделять осевые линии отростков разного калибра. Для параметризации получаемых деревьев использовались топологические морфологические дескрипторы и анализ степенного распределения узлов графа. Алгоритм был валидирован на открытом наборе данных изображений астроцитов разных стадиях созревания морфологии в ходе развития. Показано, что распределение весов узлов реконструкции подчиняется степенному закону, показатель которого монотонно уменьшается с возрастом, отражая увеличение иерархической упорядоченности морфологии. Низкоразмерное UMAP-представление портретов персистентности, построенных на основе реконструкций, выявило четкую «ось созревания», вдоль которой кластеризуются клетки в соответствии с возрастом животного. Предложенный метод предоставляет эффективный инструмент для количественного анализа трехмерной архитектуры астроцитов, что может найти применение в исследованиях роли астроцитов в работе центральной нервной системы.

Astrocytes, a key type of macroglial cell in the central nervous system, are characterized by a complex three-dimensional morphology that is closely linked to their function and undergoes changes during development, plasticity, and pathology. Automated quantitative reconstruction of this morphology from confocal microscopy images remains a methodological challenge due to the high spatial diversity of processes, data noise, and the lack of specialized open-source tools. This paper presents a novel algorithm for the automatic reconstruction of astrocyte morphology, based on a combination of multi-scale anisotropy analysis and the fast marching method. The core innovation lies in constructing a speed profile for the eikonal equation by normalizing the response of the Sato filter with the magnitude of the brightness gradient projection onto the direction perpendicular to the branch centerline. This approach effectively highlights the medial axes of processes of varying calibers. The reconstruction is achieved by building a graph from the trajectories of gradient descent on a time-of-arrival map initiated from the cell soma. For parameterizing the resulting trees, topological morphological descriptors and an analysis of the power-law distribution of the leaf count of the graph nodes were used. The algorithm was validated on an open dataset of hippocampal astrocyte images from rats at different postnatal developmental stages. It is shown that the distribution of node weights in the reconstructions follows a power law, whose exponent monotonically decreases with age, reflecting an increase in the hierarchical order of the morphology. A low-dimensional UMAP representation of persistence images, constructed from the reconstructions, revealed a clear “maturation axis” along which cells cluster according to the animal’s age. The proposed method provides a reliable open-source tool for the objective quantitative analysis of complex three-dimensional astrocyte architecture, which is essential for research in developmental neurobiology, astroglial physiology.

Большинство биомеханических задач, представляющих интерес для клиницистов, могут быть решены только с помощью персонализированных математических моделей. Такие модели позволяют формализовать и взаимоувязать ключевые патофизиологические процессы, на основе клинически доступных данных оценить неизмеряемые параметры, важные для диагностики заболеваний, спрогнозировать результат терапевтического или хирургического вмешательства. Использование моделей в клинической практике накладывает дополнительные ограничения: практикующие врачи требуют валидации модели на клинических случаях, быстроту и автоматизированность всей расчетной технологической цепочки от обработки входных данных до получения результата. Ограничения на время расчета, определяемые временем принятия врачебного решения (порядка нескольких минут), приводят к необходимости использования методов редукции, корректно описывающих исследуемые процессы в рамках численных моделей пониженной размерности или в рамках методов машинного обучения.

Персонализация моделей требует пациентоориентированной оценки параметров модели и создания персонализированной геометрии расчетной области и построения расчетной сетки. Параметры модели оцениваются прямыми измерениями, либо методами решения обратных задач, либо методами машинного обучения. Требование персонализации моделей накладывает серьезные ограничения на количество настраиваемых параметров модели, которые могут быть измерены в стандартных клинических условиях. Помимо параметров, модели включают краевые условия, которые также должны учитывать особенности пациента. Методы задания персонализированных краевых условий существенно зависят от решаемой клинической задачи, зоны ее интереса и доступных клинических данных. Построение персонализированной области посредством сегментации медицинских изображений и построение расчетной сетки, как правило, занимают значительную долю времени при разработке персонализированной вычислительной модели, так как часто выполняются в ручном или полуавтоматическом режиме. Разработка автоматизированных методов постановки персонализированных краевых условий и сегментации медицинских изображений с последующим построением расчетной сетки является залогом широкого использования математического моделирования в клинической практике.

Цель настоящей работы — обзор и анализ наших решений по персонализации математических моделей в рамках трех задач клинической кардиологии: виртуальной оценки гемодинамической значимости стенозов коронарных артерий, оценки изменений системного кровотока после гемодинамической коррекции сложных пороков сердца, расчета характеристик коаптации реконструированного аортального клапана.

Most biomechanical tasks of interest to clinicians can be solved only using personalized mathematical models. Such models allow to formalize and relate key pathophysiological processes, basing on clinically available data evaluate non-measurable parameters that are important for the diagnosis of diseases, predict the result of a therapeutic or surgical intervention. The use of models in clinical practice imposes additional restrictions: clinicians require model validation on clinical cases, the speed and automation of the entire calculated technological chain, from processing input data to obtaining a result. Limitations on the simulation time, determined by the time of making a medical decision (of the order of several minutes), imply the use of reduction methods that correctly describe the processes under study within the framework of reduced models or machine learning tools.

Personalization of models requires patient-oriented parameters, personalized geometry of a computational domain and generation of a computational mesh. Model parameters are estimated by direct measurements, or methods of solving inverse problems, or methods of machine learning. The requirement of personalization imposes severe restrictions on the number of fitted parameters that can be measured under standard clinical conditions. In addition to parameters, the model operates with boundary conditions that must take into account the patient’s characteristics. Methods for setting personalized boundary conditions significantly depend on the clinical setting of the problem and clinical data. Building a personalized computational domain through segmentation of medical images and generation of the computational grid, as a rule, takes a lot of time and effort due to manual or semi-automatic operations. Development of automated methods for setting personalized boundary conditions and segmentation of medical images with the subsequent construction of a computational grid is the key to the widespread use of mathematical modeling in clinical practice.

The aim of this work is to review our solutions for personalization of mathematical models within the framework of three tasks of clinical cardiology: virtual assessment of hemodynamic significance of coronary artery stenosis, calculation of global blood flow after hemodynamic correction of complex heart defects, calculating characteristics of coaptation of reconstructed aortic valve.

В то время как каждая задача воссоздания артефактов уникальна, моделирование фасадов, фундаментов и конструктивных элементов строений может быть параметризовано. В работе рассмотрен комплекс существующих программных библиотек и решений, которые необходимо объединить в единую вычислительную систему для решения такой задачи. Представлен алгоритм генерации трехмерного заполнения реконструируемых объектов. Рассмотрена архитектура решения, необходимая для переноса системы в облачную среду.

Although each task of recreating artifacts is truly unique, the modeling process for façades, foundations and building elements can be parametrized. This paper is focused on a complex of the existing programming libraries and solutions that need to be united into a single computer system to solve such a task. An algorithm of generating 3D filling of objects under reconstruction is presented. The solution architecture necessary for the system's adaptation for a cloud environment is studied.