Modelo numérico de las trayectorias de las nanopartículas magnéticas en aproximación de un flujo no Newtoniano

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.

• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/31062
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/31062
• Palabra clave: Viscosidad; Euler-Chrome; Cáncer; Nanopartículas magnéticas; Red neuronal; Método numérico; Maestría en Ingeniería - Énfasis en Ingeniería Electrónica - Tesis y disertaciones académicas; Variables (Matemáticas); Nanoparticulas; Ingeniería electrónica; Viscosity; Euler-Chrome; Cancer; Magnetic nanoparticles; Numerical method; Neural networks
• License: CC0 1.0 Universal