MARC

 008260126s2024        us                              c    eng  d
■001000017360394
■00520260202105518
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798263338626
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32309395
■035    ▼a(MiAaPQ)GeorgiaTech75694
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a611.13
■1001  ▼aSedaghati,  Farbod.
■24510▼a1-D  Mathematical  Modeling  to  Study  the  Mechanics  of  Pregnancy  and  Preeclampsia,  Lymphatics,  And  Peripheral  Artery  Disease
■260    ▼a[Sl]▼bGeorgia  Institute  of  Technology▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a207  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Gleason,  Rudolph  L.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Georgia  Institute  of  Technology,  2024.
■520    ▼aThe  dissertation  delves  into  the  pivotal  role  of  mathematical  modeling  in  unraveling  complex  biological  systems,  ranging  from  cellular  to  organ  levels.  Despite  extensive  research,  certain  conditions  like  preeclampsia  (PE),  lymphedema,  and  peripheral  arterial  disease  (PAD)  remain  insufficiently  explored.  These  disorders  are  intricately  linked  to  the  mechanical  environment,  encompassing  factors  such  as  fluid  transport,  solid  mechanical  responses,  and  growth  and  remodeling  mechanisms.  For  instance,  in  PE,  compromised  vascular  remodeling  of  the  uterine  vasculature  leads  to  reduced  blood  flow  to  the  placenta,  resulting  in  hypertension  and  related  complications.Hemodynamics,  crucial  for  normal  physiological  function,  is  often  studied  using  mathematical  models.  While  simpler  models  lack  the  capacity  to  capture  axial  wave  behavior,  higher-order  models  like  1-D  models  offer  a  balance  between  complexity  and  computational  efficiency.  These  models  account  for  spatial  variations  along  each  vessel  axis,  providing  insights  into  cardiovascular  regions  with  valves  or  bifurcations.The  dissertation  aims  to  assess  the  utility  of  employing  1-D  mathematical  models  to  investigate  biological  phenomena  influenced  by  wall  phenotype,  such  as  during  pregnancy.  The  objective  is  to  validate  whether  these  models,  coupled  with  established  concepts  like  growth  and  remodeling,  can  analyze  biological  events  where  the  vascular  system  significantly  impacts  fluid  transport  mechanisms.  Ultimately,  leveraging  established  mathematical  frameworks  and  paradigms,  the  dissertation  endeavors  to  provide  valuable  insights  into  the  underlying  mechanisms  governing  disease  manifestations.
■590    ▼aSchool  code:  0078.
■650  4▼aCarotid  arteries
■650  4▼aPhysiology
■650  4▼aVein  &  artery  diseases
■650  4▼aInvestigations
■650  4▼aFlow  velocity
■650  4▼aBlood  vessels
■650  4▼aMathematical  models
■650  4▼aLymphedema
■650  4▼aNormal  distribution
■650  4▼aPregnancy  complications
■650  4▼aMechanics
■650  4▼aBoundary  conditions
■650  4▼aPartial  differential  equations
■650  4▼aBlood  pressure
■650  4▼aLymphatic  system
■650  4▼aCoronary  vessels
■650  4▼aHypertension
■650  4▼aHemodynamics
■650  4▼aGestational  age
■650  4▼aFluid  mechanics
■650  4▼aMathematics
■650  4▼aMedicine
■650  4▼aMorphology
■650  4▼aObstetrics
■690    ▼a0346
■690    ▼a0719
■690    ▼a0204
■690    ▼a0405
■690    ▼a0564
■690    ▼a0287
■690    ▼a0380
■71020▼aGeorgia  Institute  of  Technology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05B.
■790    ▼a0078
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360394▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서