美敦力:利用数字孪生研究房室传导阻滞

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数字孪生作为再现复杂解剖结构和模拟研究身体与医疗器械之间关系的技术资源,其重要性与日俱增。在医疗行业应用的关键优势之一是能够通过虚拟测试收集数据以补充临床试验,并为制造商增加监管证据。美敦力公司在这方面已经取得一些进展,近期Kevin Sack博士发表的工作成果中使用Simpleware软件创建了一个数字孪生,由经验证的机电全心脏模型研究房室(AV)传导阻滞。 图:示意图展示了机电四腔心脏与由顺应性和阻力项组成集总循环系统之间的连接 创建数字孪生 美敦力构建并验证了一个针对特定受试者的四腔猪心脏模型,从体内数据中研究机电耦合现象。完整工作流程的简要总结为: 对已消融房室结和安装有Micra AV™ 起搏器的家养猪进行CT扫描,将图像数据导入Simpleware中做分割处理,识别出心房并在舒张末期创建心室,然后生成用于仿真的网格。该网格模型的构建是为了研究机电耦合性能,包括用实验记录的LV压力-容积环进行机械校准,通过比较从体内CT扫描创建电子模型的左、右心室表面进行验证。将验证的模型函数与同一受试者的房室传导阻滞仿真进行对比。 从这项研究中,美敦力能够证明除了传导中断,房室传导阻滞还会引起心搏脱漏后舒张期整个心脏应力和应变的增大。更普遍地说,该项目验证了四腔跳动心脏模型的机电功能,用以研究病理功能障碍,并收获了关于心脏的宝贵知识。 深远影响 随着数字孪生成为医疗器械制造商和临床专业人员更加倾向使用的研究工具,美敦力这项研究取得的成果展示出数字孪生在加速新疗法和理解性能方面的巨大潜力。此外,计算模型提供的灵活性意味着可以获得有用的数据,这些数据可能从患者那里收集会非常困难或有风险。 我们也很期待把数字孪生作为计算工作流程的一部分之后还将如何发展。Simpleware软件非常适合为这些应用提供快速准确的图像数据分割服务,尤其是最近推出的人工智能工具可以极大加速处理扫描数据时的常见工作流程。 图:一个完整周期内正常(中图)和房室传导阻滞(上图)机电耦合全心脏模型中的触发激活。左心室压力值对应不同时间(a-f)的标记位置(下图)。 参考 致谢和更多信息请参考英文原文:https://www.synopsys.com/simpleware/news-and-events/digital-twins-medtronic.htmlSack K L, Blauer J J, Campbell M P, et al. Creating a Digital Twin to Investigate AV Block: In-sights From a Validated Electromechanical Full-Heart Model[C]//2020 Computing in Cardiology. IEEE, 2020: 1-4.

用于忆阻器器件的TaOx薄膜中的细丝形成:模拟电子能量损失谱和电子输运

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简介 电阻式随机存取存储器(ReRAM)是由金属氧化物结构堆叠在两个相同或不同的顶部和底部电极之间构成。在导电细丝形成电阻的开关机制中,体系在高电阻状态(HRS)和低电阻状态(LRS)之间切换,这取决于离子在金属氧化物上的迁移。导电细丝的断裂会导致HRS,其重新形成会导致LRS。忆阻器件在提高操作速度、更高密度、无波动性、易于集成和低功耗方面具有优势。根据氧空位起重要作用的氧化物层和电极,潜在的机制有所不同。在价态变化存储单元中,电阻开关的原因是基于氧空位(VO)的导电细丝的形成和断裂,相关的具体细节仍然是一个争论的话题。 研究内容 本项研究选择的亚化学计量比的氧化钽(TaOx)因其耐久性、操作速度、以及三重开关机制提供的多个电阻水平,是ReRAM应用的一个有前途的候选材料。TaOx基ReRAM器件的高耐久性是由于稳定的非晶相及其氧空位的自适应晶格重排。最近基于同步加速器的X射线光电子发射电子显微镜证实,TaOx忆阻器件中没有金属Ta细丝的迹象。此外,添加界面层据说可以提供氧缺陷库,并提高电阻开关器件的可靠性。 理论上早已使用第一原理计算研究对诸如Ta2O5、TiO2、HfO2、和NiO等体系进行了研究,不过以假设体系是晶体结构为主。这项研究讨论了原子水平上非晶TaOx中细丝形成的几个问题。为了验证所采用的模型体系,作者从理论上对材料的电子能量损失谱(EELS)进行了表征,并与实验EELS测量结果进行了比较。此外,作者解释了计算和实验观察到的亚化学计量比增加时的蓝移。作者通过电子输运计算研究了亚化学计量非晶结构的细丝形成,通过输运路径的形成详细解释了本征电子输运的结果,其中亚化学计量的TaOx证明了在低偏压下产生氧空位丝。通过建立合适的界面模型体系,研究了与钽(Ta)清除层或直接与氮化钛(TiN)电极的界面效应,包括TaOx/Ta和TaOx/TiN界面处传导机制的详细分析。 无定形TaOx中的透射导丝形成、电子输运路径 四种界面处a) cTa48O120/Ta[100], b) cTa48O120/TiN[100], c) aTa48O120/Ta[100], and d) aTa48O120/TiN[100]的能带排列 参考 Jiang J, Pachter R, Mahalingam K, et al. Filament Formation in TaOx Thin Films for Memristor Device Application: Modeling Electron Energy Loss Spectra and Electron Transport. Advanced Electronic Materials. 2022, 2200828; doi:10.1002/aelm.202200828

Simpleware ScanIP中的纤维取向分析

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复合材料中纤维的分布和取向对其力学或热学性质有很大的影响,因此对组件的性能也有重大贡献。准确的纤维分析是验证设计的关键,但在一个相对较大的零件中,当纤维排列密集且直径是微米尺度时就非常具有挑战性了。仿真可以通过预测注塑或铸造过程中的流动模式,由此获取可能的纤维取向。然而这些方法并不完美,无法解释零件之间的差异。对于完全工程化的组件,仍然必须要对工艺和制造的零件进行验证。 Simpleware ScanIP 中的纤维取向分析工具可以帮助您从制造零件的 micro-CT 图像中获得取向信息,并应用在多种方法中以了解组件真实的性能和寿命。 Simpleware 纤维取向分析的优势 直接从图像数据进行快速的纤维取向分析,不需要图像分割表征纤维,了解密度和取向可视化的向量和图表方便理解并与同事分享信息导出详细的取向信息,用以改进有限元模拟中的材料属性表征 案例:纤维增强塑料(FRP)零件 我们以由纤维增强塑料(FRP)制成的电机安装支架为例。这种轻质复合材料是短切纤维束嵌入聚合物中形成的,具有高抗压和抗拉强度。这种材料有广泛的应用,包括: 航空航天组件——支架、机翼结构、襟翼等汽车——保险杠、支架、踏板等体育器材——滑雪板、自行车、桨等 与传统的金属组件相比,FRP 提供了更高的强度、弹性、耐热性以及更轻的重量。 micro-CT 扫描可用于检测 FRP 支架中的纤维。对于特定的分辨率,会有一个能够扫描组件的最大尺寸限制。因此,通常需要扫描组件的几个不同部分。可以将这些部分结合构成整个组件高度详细的 micro-CT 扫描,或者它们也可以是零件内不同的感兴趣区域(ROI)。 micro-CT 扫描可以详尽地显示整个零件的纤维,从而进行最佳的纤维密度和取向计算。然而考虑到零件的尺寸、时间和硬件资源等限制可能不满足这样做的条件。因此,扫描不同的 ROI 是一种可行的替代解决方案。基于单个区域的纤维取向信息,采用均质材料属性运行初始结构分析,然后从潜在高应力集中区域中选择出这些 ROI。获取不同 ROI 的扫描数据后进行纤维取向分析,然后将这些关键区域的取向信息添加到仿真模型中。用到的区域越多,局部材料属性的描述越准确,通过仿真获得FRP支架真实性能的表征就越好。 图:Simpleware ScanIP中纤维增强塑料(FRP)零件的纤维取向分析 怎样使用 Simpleware 的纤维取向分析 micro-CT 扫描投影被重建为一系列的 2D 图像切片,将其导入 Simpleware ScanIP。您可以采用 3D 背景体积渲染来可视化零件内纤维的分布和结构。如果使用不同的 ROI,也可以在 Simpleware ScanIP 中将它们配准到更大的 CAD 模型或更低分辨率的零件几何结构CT扫描。 纤维取向分析模型是利用图像数据创建的,不需要分割,只需指定纤维的尺寸(横截面)即可。通过快速的距离测量判定,然后根据图像分辨率和您的需求选择合适的取样大小(以体素为单位)。至此,运行分析前的准备就已经完成了。 虽然不需要,但您也可以进行图像分割,再将获得的能够代表纤维的掩膜添加到分析中。这种情况只考虑掩膜区域(在某些案例中处理速度会更快)的集中分析。建议在纤维填充率低、图像中包含几个相或成像有伪影的时候采用这种方法。 展示结果 分析完成后,您可以通过 Statistics 工具或 Vectors 工具展示结果。统计工具可以显示“全局”或“感兴趣区域”的取向结果,包括: 主要取向,可用于均质化模型特征分析全局取向张量其他 […]

天然疏水深共晶溶剂捕获预燃烧CO2研究(ACS Sustainable Chem. Eng 2022)

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摘要 本文通过使用COSMO-RS方法,设计疏水性深共晶溶剂(DES)预燃烧CO2捕集溶剂。作者通过AMS软件COSMO-RS模块对CO2在各种化合物与二元溶剂中的溶解度进行了可靠性较高的估算,从筛选的38种天然衍生疏水CO2亲和的化合物中开发出新的DES,根据COSMO-RS预测的活度系数评估这些物质中两两形成DES的可能性,然后进一步预测CO2的溶解度,总共筛选出58个有希望的DES,成功地制备并表征了8个DES。 室温下,这些DES大多数密度大于1.0 g/mL,具有与癸酸-薄荷醇(1:2)类似的低挥发性,在420 K以下具有很好的热稳定性。确定其中香兰素-4-氧代异膦酮(1:3)和水杨酸甲酯-4-氧基异膦(1:1),是非常有前途的预燃烧捕获剂,与众所周知、常规使用的Selexol溶剂具有相当的CO2溶解度和粘度。 参考文献 Kun Xin, Fausto Gallucci, and Martin van Sint Annaland*, Development of Natural Hydrophobic Deep Eutectic Solvents for Precombustion CO2 Capture, ACS Sustainable Chem. Eng. 2022, DOI: 10.1021/acssuschemeng.2c05090

新冠病毒原始株、德尔塔和奥密克戎变异株刺突与人ACE2受体的结合能【QuantumATK应用】

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摘要 新冠病毒 SARS-CoV-2 的受体结合区域(RBD)与人 ACE2 受体结合导致感染。在这项研究中,通过密度泛函理论(DFT)模拟研究了原始毒株、德尔塔和奥密克戎变异株的 SARS-CoV-2 刺突 RBD 与人 ACE2 受体连接形成的复合物,获得了二者之间的结合能。原始毒株、德尔塔和奥密克戎变异株的 SARS-CoV-2 刺突 RBD 与人 ACE2 受体的结合能计算值分别为 −4.76、−6.68 和 −11.77 eV。这些结合能值表明,奥密克戎变异株与 ACE2 的结合比原始毒株和德尔塔变异株的结合有利得多,这可能从分子水平上解释了奥密克戎变异株能取代原始毒株和德尔塔变异株成为流行毒株的原因。本研究中发现的结合能和这些能量的分解有望有助于中和药物的开发。 模型 作者从公开的蛋白质数据库中获得了三种毒株的刺突与受体的冷冻电镜结构数据,并在刺突蛋白与受体接触面附近 15 埃范围内选择了合适的分子大小作为计算模型。结合体的原子数在 3000 以上。 图:三种毒株的刺突受体结合域与人ACE2受体的结合界面结构。(a)原始毒株(b)德尔塔变异株;(c)奥密克戎变异株。 表:区域选择后的模型原子数。 计算与结果 作者对结构进行了基本的优化后,计算了体系能量,计算能量时考虑了基组重叠误差(BSSE)和范德华力泛函校正。计算结果表面,奥密克戎毒株的刺突蛋白具有最大的受体结合能,这与实际观察到的传播能力的表现一致。 参考 Yamacli, S., Avci, M., Computation of the Binding Energies between Human ACE2 and Spike RBDs of the Original Strain, Delta and Omicron Variants […]

基于3D图像和仿真应对电池设计挑战

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锂离子和其他类型的电池对许多应用都至关重要,制造商需要创新采用更轻、更持久、更安全的能源技术满足消费者的需求。电池的改进有助于推动从智能手机到电动汽车的未来技术,Simpleware 软件可以帮助研究人员通过三维图像建模、工业CT和其他类型的数据应对这些挑战。 图:AAA电池的Micro-CT扫描 基于3D图像和仿真优化电池性能 利用micro-CT和FIB-SEM等3D成像技术扫描电池,获得其独特的结构。根据这些数据,可以在微纳尺度分析离子分布、不同材料间的相互作用和孔隙率等特性,研究电池性能并识别缺陷,从而改进设计决策。 Simpleware提供的软件环境能够可视化、处理、分析电池图像数据,导出可用于模拟的有限元网格和3D打印文件。该软件可为用户提供许多关键优势: 创建复杂材料几何结构的详细模型,探索对性能的影响;通过计算模拟测试的途径作为补充,潜在地减少对昂贵实验测试的依赖;用户界面友好,可生成直接用于仿真的严密网格;依据工作流程的自定义设置和脚本选项。 Simpleware软件在电池建模中的一些常见应用包括: 电池内部结构的可视化图像的统计分析,如孔隙率创建用于仿真的高质量FE / CFD网格通过设计件与制造件的偏差分析识别缺陷有效材料性质(刚度、渗透率等)的计算 案例:AAA电池 图:Simpleware软件中AAA电池数据的分割 通过查看从标准现成的AAA电池中提取的信息,我们可以了解到Simpleware软件如何帮助处理电池的3D图像数据,本例为在Simpleware软件中处理由Micro Photonics提供AAA电池的micro-CT数据。使用不同技术获得的各种信息,如: 导入和可视化未经处理的2D和3D图像数据,通过将灰度信息映射为彩色和不透明度进行3D渲染,使用聚焦对比度突出感兴趣的特征。自动和手动的分割方式识别特征,包括阈值、Flood Fill、区域生长和Otsu操作,使用形态学、平滑和局部校正滤波器提升分割质量。采用Simpleware的局部校正滤波器处理大规模数据集,如电池这样的数据。先大幅缩减取样的扫描进行粗略分割,然后再转换为对全分辨率扫描应用滤波器。这样可以进行快速的初始处理,同时通过考虑灰度变化以减少射束硬化伪影的影响。获取测量数据,包括点/距离/角度、体积统计和中心线分析,以及面向对象的边界框、壁厚分析、原始形状自动拟合等高级测量选项。 图:在Simpleware软件中对AAA电池数据进行的一些测量和统计 在Simpleware软件中处理电池数据时,更重要的功能之一是用于质量控制的数据集配准和表面对比。任何类型的数据都可以使用手动标注和自动的方法进行对齐和比较,比如图像对图像、CAD对图像、CAD对CAD。 图:Simpleware软件中的数据集配准:扫描分割出的电池集电器与理想集电器CAD模型的对比(左);配准表面的偏差分析(右) 该项技术能够可视化表面偏差、统计信息和原始数据,从而研究电池的CAD设计与传统制造或增材制造版本的不同,以及将如何影响性能。 视频:Simpleware软件中AAA电池的可视化与分割 用户成功案例 其他Simpleware软件应用于电池建模的一些案例,包括滑铁卢大学、阿克伦大学、卡耐基梅隆大学、印第安纳大学和普渡大学的研究,如锂离子电池异质微观结构的分析。这项应用研究了锂离子电池LiFePo4电极的微观结构,由nano-CT重建模型,导出到COMSOL Multiphysics模拟不同放电速率下的阴极性能。通过这项工作,研究人员可以更好地了解锂离子在电池电极真实微观结构中的空间分布如何影响性能。 视频:在Simpleware ScanIP中由nano-CT数据重建锂离子电池 关于使用Simpleware软件的其他项目,如帝国理工学院和伦敦大学学院开展固体氧化物燃料电池寿命与降解方面的工作,研究电池在纳米和微观尺度上与热、电化学和应力因素的关系。Simpleware软件为处理图像数据和导出用于仿真的网格模型提供解决方案,使研究人员能够探索不同尺度下燃料电池的寿命和降解,表征不同阶段主应力和界面。 参与该项目的Farid Tariq博士描述了Simpleware Software如何“成为工作流程的一部分,提供了可能难以通过实验测量获得一些结果的见解,这些可能就是性能退化的来源及微结构优化的目标区域”。 图:固体氧化物燃料电池的三维重建:绿色的孔隙和透明的陶瓷 鉴于采用成像捕获电池具体细节这项技术的潜力以及运算能力的增长有助于实现更真实的模拟,这些工作流程对电池行业只会越来越重要。 参考 致谢和更多信息参考英文原文:https://www.synopsys.com/simpleware/news-and-events/battery-modeling-solutions.html

Simpleware自动化解决方案助力药物递送的微结构透皮系统研发【应用领域新闻】

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Kindeva 与 Synopsys 开展合作 2022 年 6 月 Kindeva 药物递送公司(简称Kindeva)宣布与 Synopsys 公司合作,利用 Simpleware 软件的自动化解决方案,协助创建一个能够准确测量 Kindeva 微结构透皮系统(MTS)阵列的最先进系统。 此次合作将利用Simpleware图像处理和基于机器学习的人工智能(AI)技术,实现快速准确测量Kindeva的MTS阵列。借助于这个定制化的软件,Kindeva 将能够采用更有效的方式分析计算机断层扫描(CT)图像。之前通过传统方式测量Kindeva阵列微针和涂层几何属性是一个耗时且技术上非常复杂的过程。 Kindeva是一家全球性的合同定制研发生产机构(CDMO),微针平台开发领域的国际领先者。Kindeva 已将微针递送系统带入第III阶段开发状态,并持续改进制造工艺,以达到客户和患者所需的质量和效率。 “通过使用 Simpleware 软件,Kindeva 将能够在几分钟内完成以前需要几天才能完成的工作,它的能力确实令人惊讶。以往我们必须手动测量阵列的各组数据,甚至要依靠统计计算获取每个阵列的整体测量值。现在我们可以通过测量获得所有的数据,不再需要统计概率计算,大大提高了质量和整体速度。”Kindeva研发副总裁 Raj Khankari 评价道。 Synopsys 的工程副总裁 Terry Ma 说“在由 AI 技术支持的 Simpleware 定制化模块帮助下,Kindeva 基于 CT的自动化检测工作流程可以有效地扩大规模。我们的解决方案将确保提供一致的高质量、高准确性和可重复性,减少在手动重复性任务上的耗时,并加快新入职工程师的培训过程。我们非常期待与 Kindeva 之后的合作,进一步深化伙伴关系,为客户带来更高的价值。” 关于 Kindeva 药物递送公司 Kindeva 药物递送公司总部位于美国明尼苏达州,全球拥有约 1000 名员工。在明尼苏达州伍德伯里、加利福尼亚州北岭以及英国拉夫堡和克利瑟罗都设有重要的研发和生产基地。Kindeva 为客户提供从配方、产品研发到商业生产完整过程中的独有技术和优质服务。Kindeva 专注于复杂的药物项目,其目前的产品涵盖吸入、透皮、微针透皮系统和连接药物递送。 参考 原文与更多信息请参考:https://www.kindevadd.com/news/kindeva-drug-delivery-announces-collaboration-with-synopsys/

我感兴趣的关于COSMO-RS/SAC、UNIFAC的课程内容征集【长期有效】

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2022年11月5日,AMS(Amsterdam Modeling Suite)开发者荷兰SCM公司与费米科技,结合广大老师、同学们前期对讲座内容需求的反馈,联合举办COSMO-RS和COSMO-SAC在线讲座。SCM公司陈威霖博士将介绍有关COSMO-RS的理论以及计算溶液热力学性质的现实溶剂法和分段活度系数法,并展示在AMS的图形窗口中如何进行简单计算,并使用python脚本展示更强大的应用案例,包括:溶解度筛选、共晶筛选、共熔溶剂、离子液体。讲义、视频、脚本等资料,详见链接。 未来我们计划继续开展类似讲座,因此长期面向广大师生征集讲座课题,敬请填写下表,我们将在开课时通过邮件通知您参与信息。

通过新颖的颅外皮层刺激技术进行微创神经调节【Simpleware应用】

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概述 颅外皮层刺激(ECS)是一种新型神经调节技术,优点是以微创的方式向大脑传递强电场。为了展示它的潜力,计算模型在评估软组织内电场的研究中不可或缺。鲁汶大学的研究人员使用Simpleware软件创建了一个植入ECS电极的真实人体头部模型,并生成四面体网格模型,然后将其导出至仿真软件(COMSOL Multiphysics)进行模拟。Simpleware软件的一个重要特点是能够在感兴趣区域(ROI)生成致密的高质量网格,从而以低成本高效益的方式产生准确的结果。该项目成果已发表在《神经科学前沿》。 亮点 颅外皮层刺激被认为能够在大脑中引发强电场在Simpleware ScanIP中创建植入ECS电极的真实人体头部模型在Simpleware FE中对ROI生成高密度的四面体网格将网格模型导出至COMSOL Multiphysics仿真结果表明ECS可以向大脑传递强电场 介绍 皮层刺激技术已被证明可以有效治疗不同病理和精神疾病,包括侵入式和非侵入式的方法。就前者而言,直接皮层电刺激(DCS)需要通过开颅手术将电极直接放置在大脑上。DCS能够产生强烈的神经调节作用,但患者面临着较高的风险。相比之下,经颅电刺激(tES)是一种非侵入式的神经调节技术,附着在头皮上的电极之间传递较弱的电流更为安全。 鲁汶大学的研究人员开发了一种新颖的微创神经调节技术 – – 颅外皮层刺激(ECS),通过将刺激电极直接放置在皮下颅骨上,进而提高治疗效果。该项目研究了ECS向大脑传递强电场的潜力,使用计算模型评估ECS期间感应皮层电场,并与tES和DCS进行比较。为此,他们使用Simpleware软件生成包含所需电极的高质量人体头部模型,然后导出至COMSOL Multiphysics模拟电场分布。 人体头部建模 为了生成人体头部模型,将详细模型MIDA(Iacono et al., 2015)导入Simpleware ScanIP。该模型由115个面网格组成,代表着从头部扫描中分割出的不同组织。使用Simpleware CAD模块将面网格转换为基于图像的掩膜,然后合并形成感兴趣的5个主要掩膜:皮肤、颅骨、脑脊液、灰质、白质,以及空气。这些掩膜显示导入的表面之间有一些跟实际情况不一致的现象,比如间隙,即两个相邻代表组织的掩膜之间出现了空的体素。这些缺陷是不真实的,还可能会影响网格的生成。利用Simpleware ScanIP中的图像处理工具可以填充孔洞,修正这种情况。 图:人体头部模型矢状位视图(在Simpleware ScanIP中获取)的截图清晰地展示了不同颜色区分的分割组织:皮肤(橙色)、颅骨(淡黄色)、脑脊液(蓝色)、灰质(深灰色)、白质(浅灰色)和空气(黑色)。 电极建模 所述ECS电极由中心圆盘、环形电极以及防止电流通过皮肤的绝缘背层组成。首先通过使用Simpleware 3D编辑工具扩张皮肤掩膜的副本创建电极层,然后应用布尔运算工具保持掩膜部分与皮肤相交。 生成电极层后,在此基础上创建一个具有特定半径、方向和位置的圆柱形掩膜,将它与电极层交叉的部分定义为中心圆盘。同样地,环形电极是通过两个半径分别为环形内缘和外缘的圆盘电极相减获得。为了模拟绝缘背层,同样采用了类似生成电极的方法,确保各层覆盖到了所有电极以防止与皮肤直接接触。 图:植入电极后的人体头部模型。左:矢状位视图(在Simpleware ScanIP中获取),中心圆盘和环形电极呈红色,绝缘层呈绿色。右图:Simpleware ScanIP中3D视图的截图,对皮肤和绝缘层设置了较高的透明度,可以更好地展示颅骨上的电极。 生成四面体网格 在创建了人体头部和电极的模型后,在Simpleware FE模块中生成四面体网格。为了得到更精确的模拟结果,在电极周围区域增加了四面体网格的单元数量。这是一个非常有用的功能,在保持合理网格数量和模拟时间的同时,提高了模型结果的准确性。 图:在Simpleware FE中生成的人体头部多部分体积网格模型,包括:白质、灰质、脊髓液、颅骨、电极组件、软组织和空气。 模拟和结果 将四面体网格模型导入COMSOL Multiphysics,设置边界条件,通过求解Laplace方程计算电场。结果表明,ECS期间产生的电场是tES产生电场的20倍以上,感应皮层电场的强度和焦距取决于电极尺寸和中心电极与环形电极之间的距离。 图:同样施加1 mA电流时,COMSOL仿真结果显示ECS(左)和tES(右)期间的电场分布(请注意刻度的范围)。从图中可以看出,与tES相比,ECS期间的电场强度更强、更集中。 结论 颅外皮层刺激(ECS)是一种新型的微创神经调控技术,能够产生较强的皮层电场,已由Simpleware软件和COMSOL Multiphysics生成的计算模型证实。该技术可应用于刺激不同的皮层区域,治疗多种神经和心理疾病。研究结果表明,电极的配置会影响大脑中的电场强度和聚焦。为了避免不必要的副作用并实现最佳治疗效果,未来的计算研究应侧重于优化电极设计,达到只针对特定皮层区域而不刺激其他部位的目的。 参考 致谢和更多信息请参考英文原文:https://www.synopsys.com/simpleware/resources/case-studies/epicranial-cortical-stimulation.htmlKhatoun, A., Asamoah, B., Mc Laughlin, M., 2018. Investigating the Feasibility of […]

基于单层氧化镓的高性能低功率 MOSFET 的性能研究

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摘要 研究者在密度泛函理论(DFT)和非平衡格林函数(NEGF)理论的框架下,模拟了单层(ML) $\mathrm{Ga}_2 \mathrm{O}_3$的电子性质和 ML- $\mathrm{Ga}_2 \mathrm{O}_3$ 基 n 型金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET)的输运性质。结果表明,ML $\mathrm{Ga}_2 \mathrm{O}_3$ 具有 4.92eV 的准直接带隙。在充分考虑声子散射的情况下,计算得到 x 和 y 方向的电子迁移率分别为 1210 和 816 $\mathrm{cm}^2 \mathrm{V}^{-1} \mathrm{s}^{-1}$(300K) 。电子—声子散射机制表现出温度依赖性行为,声学模在 300K 以下占主导地位,光学模在 300K 以上占主导地位。在$\mathrm{L}_g$= 5 nm 的栅极长度下,用于高性能(HP)应用的 ML $\mathrm{Ga}_2 \mathrm{O}_3$ n-MOSFET 的导通电流为 2890 μA/μm,高于已有报道的二维材料的导通电流。ML $\mathrm{Ga}_2 \mathrm{O}_3$ MOSFET 的延迟时间和功率延迟积可以满足最新的国际半导体技术路线图(ITRS)对HP和低功率(LP)应用的要求,$\mathrm{L}_g$ 可以小于 4 或 5 nm。通过优化 Underlap 结构和掺杂策略,ML $\mathrm{Ga}_2 \mathrm{O}_3$ n-MOSFET 可以进一步满足 1 nm 的 ITRS 要求。最后,将基于 ML […]