豚鼠中耳生物力学模型内边界研究

张小盒 · 发表于 2014-12-2 20:01

摘要：
目的：豚鼠中耳是一个结构复杂的器官，包括诸多尺寸细小、材料各异的组织结构。由于活体很难随时测量耳的传导功能，有限元方法的发展为数值模拟传声机制提供了有效的方法。对于中耳数值模型而言，镫骨底板处于与内耳相连的边界，其中耳腔侧的力学行为以声固耦合为主；内耳迷路对镫骨底板的作用受流固耦合控制。本文着重处理内耳迷路对镫骨底板作用即中耳数值模型内边界力学行为的描述问题，使中耳数值模型能较精确定量描述活体中耳的声学功能。
方法：基于豚鼠中耳结构三维成像，重建耳部结构三维几何模型。设定边界条件、材料参数，进行网格剖分，最终形成三维有限元数值模型。利用多普勒激光振动仪测量鼓膜在声激励作用下，内耳存在和去除两种情况下鼓膜振动位移。通过不考虑内耳的鼓膜位移模拟结果和实验数据比较，验证中耳数值模型的可靠性。中耳数值模型和神经网络识别程序相结合，将内耳对中耳传声作用简化为一组阻尼弹簧单元，作为内边界条件施加在镫骨底板外侧；通过中耳数值模型计算神经网络所需的训练样本；利用训练好的神经网络识别内边界参数。
结果：通过中耳数值模型获取训练样本，将样本带入编制的神经网络程序，当神经网络训练达到要求的目标函数之后，训练结束，而训练好的神经网络权值保存在已有的神经网络之中。用训练好的神经网络识别测试样本，以检验算法的有效性。通过比较测试样本内边界识别参数和设定参数可知所建神经网络程序具有足够的精确性，可以用来识别实测带内耳鼓膜位移测量曲线的内边界参数。
讨论：内耳通过镫骨底板对中耳作用。鉴于直接测量存在困难，将其作用简化阻尼弹簧单元，施加于镫骨底板外侧；将中耳数值模型和神经网络识别程序相结合，通过中耳数值模型获取神经网络训练所需的样本，利用训练成熟的神经网络来识别内边界条件的阻尼弹簧单元相关参数。通过数值模拟及参数识别，说明所提出的研究中耳内边界条件的方法简便可行且精确度高。