不确定条件下脑组织材料特性反演及损伤评价方法研究

Accurately obtain the material properties of the brain tissue isvery important for brain injury evaluation. The geometry of ultra-soft brain tissue is irregular, and the uncertainty from the material mechanical experiments of brain tissues can not be ignored. Therefore, it is of great value to objectively and effectivelyestimate the effect caused by recognition uncertainty in the material parameter identification.In this project,the technical difficulties aboutthe effect elimination of the geometry differention, the uncertaintymodellingof experimential conditions, the high computational cost and the hard quantification of brain tissue injury evaluation will be investigated. Firstly, the hybrid model of uncertainty is going to be establised based on probabilistic and non-probabilistic,which can quantitative evaluate the effect of the uncertain parameters on the result of material identificaiton for brain tissue . Secondly, the high efficient hybrid uncertainty algorithm with good adaptive capacity for material parameteres idenfication will be developed, which can obtain the material property of brain with high biological fidelity to provide an reliable input for brain injury assessment model. Finally, the method of exploring the relationship between external impact parameters and injury based on FE model and surrogate model will be developed to perform the quantitative analysis of brain injury.The completion of this project can provide a valid method to identify the material properies of ultra-soft tissue under uncertainty conditions. At the same time, it can promote the research of human injury mechanism, tolerance limit and injury prevention.

准确获取脑组织的材料特性对脑损伤评价研究至关重要。脑组织样本质地柔软、几何形状不规则，力学实验中的不确定性因素对测量结果的影响不可忽视。因此，客观估计不确定性对材料特性反演结果的影响有着重要的学术研究价值和实际工程意义。本项目拟综合考虑脑组织材料特性识别时样本几何差异大，不确定性因素多、反演算法计算成本高、脑损伤评价不易定量化等技术难点，研究基于概率-非概率混合度量的不确定性因素建模方法，有效量化不确定性对脑组织材料特性识别结果的影响；研究含混合变量的高适应度快速反演方法，获取生物逼真度更好的材料特性，为脑损伤评价模型提供可靠的输入条件；最后，将代理模型与基于应变的脑损伤预测数字模型融合，研究创伤性脑损伤的定量评价方法。本项目的完成可为不确定条件下的脑类超软组织材料特性反演提供理论和方法支撑，对人体损伤机理、耐受限度及损伤防护研究具有重要意义。

精确的脑组织材料特性对脑损伤评价研究具有重要意义。传统的材料特性识别技术一般局限于确定性反演，而实际参数识别过程中不可避免地存在不确定性。正确客观地估计和评价不确定性因素对材料特性识别结果影响，具有重要学术和工程价值。为此，本项目研究基于概率-非概率混合度量的不确定性材料参数识别理论与方法，具体包括不确定性材料特性识别建模、含混合变量的高适应度快速反演方法、创伤性脑损伤的定量评价方法等。项目组紧紧围绕研究目标和要点，按照时间表有计划系统地展开研究，全面完成项目预定的研究内容，取得的主要研究进展包括：（1）针对脑组织超软材料特性且几何差异对材料特性识别结果影响不可忽视的特点，提出了一种基于三维结构逆向重构算法的超软脑组织样本几何差异消除方法；（2）为量化不确定性因素对脑组织材料特性识别的影响程度，研究了基于直接积分型全局灵敏度分析的反演方法，针对不确定性参数信息量不同，建立了基于概率和区间的不确定性材料特性识别模型；（3）针对不确定性参数样本缺乏的情况，利用区间对不确定性进行建模，并研究了基于非线性区间数规划和区间分析的脑组织材料参数不确定性反演方法；（4）针对不确定性参数样本充足的情况，以概率分布对不确定性进行描述，研究了一种基于一次二阶矩和最大熵原理的脑组织材料参数不确定性反演方法；（5）针对不确定性水平较大的情况，研究了一种基于增强的子区间分析方法的脑组织材料参数不确定性反演方法；（6）针对构建高生物逼真度有限元模型的难点问题，扩展了材料参数反演方法在生物软组织和硬组织材料参数反演中的应用；（7）针对目前脑损伤严重度评价指标的局限性，研究了组织水平应变响应与大脑损伤程度之间的关系，探索了综合考虑平动和转动影响效应的脑损伤评价机制。项目成果不仅实现了不确定条件下材料特性的有效识别，而且为人体损伤机理和损伤防护的定量化研究提供了理论和基础数据支撑。