Nghiên cứu khả thi của mô hình dựa trên tác nhân cho sụn khớp và cấu trúc của nó

• Tác giả: Quang Thien Duong
• Người hướng dẫn: M.Sc. Quang Thien Duong
• Trường học: Queensland University of Technology
• Chuyên ngành: Applied Mechanics
• Đề tài: Khả Thi Của Mô Hình Dựa Trên Tác Nhân Trong Nghiên Cứu Sụn Khớp
• Loại tài liệu: thesis
• Năm xuất bản: 2003
• Địa điểm: Brisbane

• Keywords
• Abstract
• Table of Contents
• List of Figures
• List of Equations
• List of Diagrams
• List of Tables
• List of Matlab Programs
• List of Abbreviations
• List of Papers and Posters
• Declaration
• Acknowledgements
• 1. Chapter 1 Introduction
• 1.1. The focus of the thesis
• 1.2. Research gap in articular cartilage computational modelling associated research
• 1.1. Current experimental studies of articular cartilage
• 1.2. Some main factors governing the deformation of articular cartilage
• 1.2. Numerical modelling of cartilage and related simulations
• 1.3. The gap in research
• 1.3. Significance and benefits
• 1.1. Articular cartilage degeneration and diseases
• 1.2. Significance and contribution to knowledge of this research
• 1.1. The virtual cartilage concept
• 1.2. Contribution to knowledge
• Summary
• 2. Chapter 2 Articular cartilage and Cellular Automata approach
• 2.2. Constituents of articular cartilage
• 2.3. Fluid in cartilage
• 2.2. Osmosis, osmotic pressure and osmotic unit
• 2.1. Osmosis and osmotic pressure
• 2.2. The osmotic pressure in articular cartilage
• 2.1. Osmotic pressure at macro-scale level
• 2.2. Osmotic pressure at micro-scale level
• 2.3. Osmotic units in cartilage
• 2.3. Cellular automata, the Margolous neighbourhood and partitioning rule
• 2.4. Mechanics of the Margolus partitioning rule
• 3. Chapter 3 The conceptual in-silico structural model of articular cartilage
• 3.1. New conceptual idealization of cartilage structure for computational analysis
• 3.2. Margolus neighbourhood application to cartilage modelling
• 3.1. Physical model of the cartilage structure
• 3.2. The conceptual microscale load-bearing unit of articular cartilage
• 3.3. Osmotic units and the Margolus neighbourhood
• 3.3. Simulation of deformation with the in-silico model
• 3.4. Virtual clay simulation
• 4. Chapter 4 Determination of cartilage matrix components
• The three major Components of cartilage
• Histology
• Image processing
• Volume rendering
• 4.1. Introduction of proteoglycan
• 4.2. Material and method
• 4.4. Calculation of quantities from images using ImageJ
• 4.7. Optical Density Imaging
• 4.8. Converting into unit of (g/cm3)
• 4.4. Summary of proteoglycans quantification results
• 4.2. Collagen quantification
• 4.1. Introduction of collagen
• 4.2. Method and apparatus
• 4.1. An example for calculating collagen concentration from absorbance values
• 4.2. The results of all experiments
• 4.4. Summary of collagen quantification results
• 4.3. Quantification of water content
• 4.4. Determination of the thickness
• 4.5. Calculating osmotic pressure and collagen meshwork stress for articular cartilage
• 4.2. Stress on collagen component
• Summary
• 5. Chapter 5 Deformable cellular automata of articular cartilage
• 5.1. Protocol for creating Voxel and implementing Cellular Automata
• 5.2. Setting up the voxels
• 5.1. Setting up the values of collagen, proteoglycans and water for each cell
• 5.2. Visualization of the change of the thicknesses during the deformation process
• 5.1. Collecting the real sample for 3D laser scanning
• 5.2. Create the base of the object
• 5.3. Creating the grid
• 5.4. Mapping the volume
• 6. Chapter 6 Implementation of forms of the Margolus neighbourhood rules with Matlab I
• The set of rules
• 6.1. Applying virtual clay model for articular cartilage matrix
• 6.2. The set of rules using in the model of articular cartilage
• 6.2. The rules for the threshold condition
• 6.3. The moving plate rules
• 6.4. The One-Zero altering Rules
• 6.5. The Active-Inactive cell rules
• 6.6. Boundary conditions
• II Structure of Matlab program in the thesis
• 6.3. Creating blocks on odd grid
• 6.1. Two-Dimension blocks (2D blocks)
• 6.2. Three-Dimension blocks (3D blocks)
• 6.4. Creating blocks on even grid
• 6.1. Two-Dimension blocks (2D blocks)
• 6.2. Three-Dimension blocks
• 6.5. The main algorithm for the main program
• 6.6. Description for Matlab codes
• 6.2. Preliminary calculation, volume of each voxel
• 6.3. Setting up Threshold
• 6.2. Modelling the special areas
• 6.1. Surface of cartilage
• 6.2. The bottom of the model
• 6.3. The area of loading
• 6.5. The cells next to the indenter
• 6.3. Modelling the boundary conditions
• 6.4. Setting up moving plate
• 6.5. Creating odd grid
• 6.1. Module subprogram “Odd_step_active” (Making 2D odd grid)
• 6.1. Numbering the blocks
• 6.2. Finding the active blocks in the odd grid
• 6.2. The module subprogram “CombineLayer” (Making 3D odd grid)
• 6. Calculating the quantities of active cells in active blocks
• 6.7. Calculating water movement based on the transition rule
• 6.8. Updating the results as input data for the next step
• 6.9. Working on the even steps
• 6.txt file
• 7. Chapter 7 Results and validation
• 7.1. The graphs obtained from the models
• 7.3. Comments
• 8. Chapter 8 Discussion
• References
• Appendixes (all appendixes are stored in the CD)
• Appendix 1 New approach for articular cartilage and expected outcomes
• Appendix 2 Numerical techniques and applications to cartilage modelling
• Appendix 3 Introduction of some common neighbourhoods
• Appendix 4 The consolidation of articular cartilage
• Appendix 5.1 Main program for mode 1
• Appendix 6.2 Main program for mode 2
• Appendix 6.3 Sub program odd_step_active
• Appendix 6.4 Sub program even_step_active
• Appendix 6.5 Sub program CombineLayer
• Appendix 6.6 Sub program odd_step_computation
• Appendix 6.7 Sub program even_step_computation
• Appendix 6.8 Sub program GeneralRules
• Appendix 7 The graphs
• Appendix 8.1 Water_layer
• Appendix 8.2 Collagen_layer
• Appendix 8.1 Map_Rule_1_vs_3
• Appendix 8.2 Pressure_Rule_1_vs_3
• Appendix 8.1 Water_BC_1D_vs_3D
• Appendix 9 Scenario 1_Matlab program
• Appendix 10 Matlab program (changing λ at boundary/ies)
• Appendix 11 Scenario 2

I. Khả thi của mô hình dựa trên tác nhân

Mô hình dựa trên tác nhân trong nghiên cứu sụn khớp đã cho thấy khả năng ứng dụng cao trong việc mô phỏng các hành vi cơ học của sụn. Mô hình dựa trên tác nhân cho phép phân tích các tương tác vi mô giữa các thành phần của sụn, từ đó hiểu rõ hơn về cơ chế hoạt động của nó trong các điều kiện sinh lý. Nghiên cứu này không chỉ cung cấp một cái nhìn sâu sắc về cấu trúc của sụn mà còn mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực y học và sinh học. Việc áp dụng mô hình nghiên cứu sụn khớp giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự biến dạng của sụn, từ đó có thể phát triển các phương pháp điều trị hiệu quả hơn cho các bệnh lý liên quan đến sụn.

1.1. Tác động của mô hình

Mô hình dựa trên tác nhân đã chứng minh được tính khả thi trong việc mô phỏng các hành vi vi mô của sụn khớp. Tác nhân trong nghiên cứu cho phép mô phỏng các tương tác giữa các thành phần như proteoglycans, collagen và nước. Kết quả cho thấy rằng sự phân bố và nồng độ của các thành phần này có ảnh hưởng lớn đến áp lực thẩm thấu và sự khuếch tán của chất lỏng trong sụn. Việc sử dụng mô hình hóa sụn khớp giúp hiểu rõ hơn về cơ chế biến dạng của sụn dưới áp lực, từ đó có thể đưa ra các giải pháp điều trị hiệu quả cho các bệnh lý như thoái hóa khớp.

II. Phân tích cấu trúc và cơ chế hoạt động

Cấu trúc của sụn khớp rất phức tạp, bao gồm các đơn vị thẩm thấu vi mô. Phân tích sụn khớp cho thấy rằng các đơn vị này có thể được mô phỏng bằng các quy tắc đơn giản trong mô hình dựa trên tác nhân. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng sự thay đổi trong nồng độ của collagen và proteoglycans có thể dẫn đến sự thay đổi trong tính thấm và áp lực thẩm thấu. Điều này cho thấy rằng tác nhân sinh học có vai trò quan trọng trong việc điều chỉnh các hành vi cơ học của sụn. Mô hình này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về cấu trúc mà còn cung cấp thông tin quý giá cho việc phát triển các phương pháp điều trị mới.

2.1. Ứng dụng mô hình trong nghiên cứu y học

Mô hình hóa sụn khớp có thể được áp dụng trong nghiên cứu y học để theo dõi sự tiến triển của các bệnh lý liên quan đến sụn. Khả năng ứng dụng của mô hình này cho phép các nhà nghiên cứu theo dõi các tổn thương vi mô trong ma trận sụn, từ đó đưa ra các biện pháp can thiệp kịp thời. Việc hiểu rõ hơn về tác nhân trong y học sẽ giúp phát triển các liệu pháp điều trị hiệu quả hơn cho các bệnh như viêm khớp và thoái hóa khớp.

III. Đánh giá và kết luận

Mô hình dựa trên tác nhân trong nghiên cứu sụn khớp đã cho thấy tính khả thi và ứng dụng thực tiễn cao. Đánh giá khả thi của mô hình cho thấy nó có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cơ chế hoạt động của sụn trong các điều kiện khác nhau. Kết quả nghiên cứu không chỉ có giá trị trong lĩnh vực khoa học mà còn có thể được áp dụng trong thực tiễn y học để cải thiện chất lượng điều trị cho bệnh nhân. Mô hình này mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực mô hình hóa và điều trị các bệnh lý liên quan đến sụn.

3.1. Tương lai của nghiên cứu

Nghiên cứu này đặt nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo về mô hình hóa sụn khớp và các mô hình tương tự trong các hệ thống sinh học khác. Việc phát triển và cải tiến mô hình sẽ giúp mở rộng khả năng ứng dụng của nó trong các lĩnh vực khác nhau, từ y học đến kỹ thuật. Tương lai của nghiên cứu này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều tiến bộ trong việc hiểu và điều trị các bệnh lý liên quan đến sụn.