Aplicación de Redes Neuronales para la Caracterización Mecánica del Tejido Arterial en Modelos Animales de Pequeña Escala

Abstract

Este estudio presenta una metodología para caracterizar la respuesta biomecánica de arterias de pequeña escala. El comportamiento mecánico de los tejidos arteriales desempeña un papel crítico como biomarcador de enfermedades cardiovasculares.El uso de modelos animales de tamaño reducido implica una serie de desafíos para la caracterización mecánica, debido a los estados de deformación presentes en los ensayos empleados. La metodología propuesta en este trabajo permite la caracterización de un modelo constitutivo elástico (HGO) que represente el comportamiento anisotrópico del tejido. Se emplea un método combinado de optimización de parámetros, que utiliza un modelo de red neuronal artificial (ANN) entrenado con datos provenientes de simulaciones numéricas de ensayos de tracción de anillo y tracción uniaxial longitudinal, utilizando el método de elementos finitos (FEM). Esta metodología pretende acelerar la capacidad de caracterización mecánica en arterias pequeñas, con importantes implicaciones para la evaluación de enfermedades cardiovasculares y tratamientos experimentales de algunas patologías.