مدلسازی چندمقیاسی پاسخ بافت عصبی به ایمپلنت های الکترونیکی هوشمند با استفاده از شبکه های عصبی گرافی

در دهه های اخیر، تعامل میان سامانه های زیستی و الکترونیکی به یکی از محورهای اصلی پژوهش در مهندسی پزشکی تبدیل شده است. ایمپلنت های الکترونیکی هوشمند، با هدف بازگرداندن عملکرد عصبی از دست رفته یا افزایش توان شناختی، نیازمند درک عمیق از پویایی بافت عصبی در سطوح مولکولی، سلولی و شبکه ای هستند. در این میان، مدلسازی چندمقیاسی مبتنی بر شبکه های عصبی گرافی (Graph Neural Networks - GNNs) ابزار قدرتمندی برای شبیه سازی و پیش بینی رفتار پیچیده این سامانه ها فراهم می آورد. این مقاله به بررسی نحوه ی استفاده از چارچوب های GNN در تحلیل پاسخ الکتروفیزیولوژیک و ساختاری بافت عصبی در برابر ایمپلنت های هوشمند می پردازد. ابتدا مبانی نظری و چالش های فیزیکی-زیستی تعامل ایمپلنت و بافت تبیین می شود، سپس روش های مدلسازی چندمقیاسی با استفاده از داده های تجربی و الگوریتم های گراف محور تحلیل می گردد. در نهایت، ضمن اشاره به محدودیت ها، مسیرهای آینده ی پژوهش برای بهبود سازگاری زیستی و پایداری عملکردی این ایمپلنت ها پیشنهاد می شود.

کلیدواژه ها:

کلیدواژه ها: مدلسازی چندمقیاسی ، ایمپلنت الکترونیکی هوشمند ، بافت عصبی ، شبکه های عصبی گرافی ، تعامل زیست الکترونیکی