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A computational method for the covariance matrix associated with extracellular diffusivity on disordered models of cylindrical brain axons
DANIEL CERVANTES GARCIA
MIGUEL ANGEL MORELES VAZQUEZ
JOAQUIN PEÑA ACEVEDO
ALONSO RAMIREZ MANZANARES
Acceso Abierto
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https://www.aimspress.com/article/id/60be01a8ba35de716bb4daef
Espacio extracelular
CUDA (Arquitectura de computadoras)
Cerebro -- Localización de funciones
Algoritmos heurísticos
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.
INFOTEC Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación
30-05-2021
Artículo
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].
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