Modelo numérico de las trayectorias de las nanopartículas magnéticas en aproximación de un flujo no Newtoniano
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2022-09-01
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Descripción
En este trabajo se estudió las variables biofísicas presentes en la distribución de nanofármacos en el sistema circulatorio, se empleó el modelo de Casson con el cual se describió el comportamiento de la sangre como un coloide, asumiendo la viscosidad como una variable que depende del gradiente de velocidad, el esfuerzo cortante y la temperatura. Para ello se relacionaron los factores físicos presentes durante el suministro de las nanopartículas magnéticas (NPMs) tales como: campo gravitacional, campo magnético, fuerza de Stokes, fuerza de empuje y fuerza de arrastre. Así se elaboró un modelo numérico de la trayectoria de dichas NPMs con la intención de estimar su distribución en regiones específicas del organismo. A partir de las ecuaciones de movimiento se desarrolló un modelo numérico que se resolvió computacionalmente por medio del algoritmo Euler-Chrome, que permitió analizar de forma detallada la trayectoria de dichas partículas, construyendo así una base de datos que alimento una red neuronal, por medio del cual se estimó el comportamiento de las NPMs, para ello se implementó redes neuronales artificiales, como el perceptrón multicapa, con algoritmos de optimización en los que destaca el algoritmo de Levenberg Marquadt. A partir de lo anterior se estimó diferentes trayectorias de las NPMs en arterias coronarias, incluyendo parámetros como el tiempo, la posición en X y en Y, la velocidad que pueden alcanzar las nanopartículas. La arquitectura obtenida con la red neuronal artificial, que contiene el algoritmo de optimización [5 4 3 2], presentó el mejor desempeño con un MSE de entrenamiento de 1.763E-07, uRMSE de validación de 0.0049 y probabilidades de tendencia en X 0,62 y de 0,57 en Y.
Resumen
In this work, the biophysical variables present in the distribution of nanopharmaceuticals in the circulatory system were studied, using the Casson model with which the behavior of blood as a colloid was described, assuming viscosity as a variable that depends on the gradient of speed, shear stress and temperature. For this, the physical factors present during the supply of the magnetic nanoparticles (NPMs) were related, such as: gravitational field, magnetic field, Stokes force, thrust force and drag force. Thus, a numerical model of the trajectory of these NPMs was developed with the intention of estimating their distribution in specific regions of the organism. From the equations of motion, a numerical model was developed that was computationally solved by means of the Euler-Chrome algorithm, which allowed a detailed analysis of the trajectory of said particles, thus building a database that feeds a neural network, by means of from which the behavior of the NPMs was estimated, for which artificial neural networks were implemented, such as the multilayer perceptron, with optimization algorithms in which the Levenberg Marquadt algorithm stands out. From the above, different trajectories of the NPMs in coronary arteries were estimated, including parameters such as time, the position in X and Y, the speed that the nanoparticles can reach. The architecture obtained with the artificial neural network, which contains the optimization algorithm [5 4 3 2], presented the best performance with a training MSE of 1.763E-07, validation uRMSE of 0.0049 and trend probabilities at X 0, 62 and 0.57 in Y.
Palabras clave
Viscosidad, Euler-Chrome, Cáncer, Nanopartículas magnéticas, Red neuronal, Método numérico