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Clase: Dissertação
Título : Modelagem computacional do crescimento cerebral utilizando a teoria do crescimento finito
Autor(es): Guimarães, Alexsandro Pattiele Rosa
Orientador: Rocha, Bernardo Martins
Co-orientador: Bastos, Flávia de Souza
Miembros Examinadores: Campos, Joventino de Oliveira
Miembros Examinadores: Casas, Estevam Barbosa de Las
Resumo: Os padrões observados no cérebro de mamíferos estão diretamente relacionados às suas funções básicas, de modo que falhas no processo de dobramento cortical podem resultar em distúrbios neurológicos. Esse processo não se restringe a fatores citológicos durante o desenvolvimento embrionário, destacando-se também o papel crucial de aspectos mecânicos. Ademais, desafios clínicos contemporâneos reforçam a relevância dessa investigação, como exemplificado pela microcefalia, uma grave consequência da síndrome congênita associada ao vírus Zika. Neste contexto, este estudo, fundamentado em pesquisas que buscam elucidar o processo de girificação por meio de modelos biomecânicos, investiga os efeitos de diferentes aspectos mecânicos no dobramento cortical. Busca-se compreender como parâmetros físicos, como a espessura cortical inicial, a rigidez dos tecidos e as taxas diferenciais de crescimento, influenciam a formação dos sulcos e giros cerebrais. Para isso, desenvolveu-se um modelo computacional, implementado e resolvido numericamente em um ambiente de elementos finitos, baseado na mecânica do contínuo e na teoria do crescimento finito. Essa formulação permite simular os processos de deformação associados ao desenvolvimento cerebral, oferecendo uma ferramenta para a análise de sua morfogênese. Os resultados obtidos encontram-se em consonância com a literatura, confirmando a influência dos parâmetros mecânicos avaliados na morfogênese cortical. Além disso, o modelo conseguiu reproduzir, de forma qualitativa, os efeitos associados à infecção pelo vírus Zika durante o desenvolvimento fetal.
Resumen : The patterns observed in the mammalian brain are directly related to its basic functions, such that failures in the cortical folding process can result in neurological disorders. This process is not exclusively restricted to cytological factors during embryonic development, mechanical aspects also play a crucial role. Furthermore, contemporary clinical challenges reinforce the relevance of this investigation, as exemplified by microcephaly, a severe consequence of the congenital syndrome associated with the Zika virus. In this context, this study, grounded in research aimed at elucidating the gyrification process through biomechanical models, investigates the effects of different mechanical aspects on cortical folding. The objective is to understand how physical parameters, such as initial cortical thickness, tissue stiffness, and differential growth rates, influence the formation of brain sulci and gyri. To this end, a computational model was developed, implemented, and numerically solved in a finite element environment, based on continuum mechanics and finite growth theory. This formulation enables the simulation of deformation processes associated with brain development, providing a tool for analyzing its morphogenesis. The results obtained are consistent with the literature, confirming the influence of the evaluated mechanical parameters on cortical morphogenesis. Additionally, the model was able to qualitatively reproduce the effects associated with Zika virus infection during fetal development.
Palabras clave : Dobramento cortical
Vírus Zika
Modelo computacional
Mecânica do contínuo
Elementos finitos
Crescimento finito
Cortical folding
Zika virus
Computational model
Continuum mechanics
Finite elements
Finite growth
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Idioma: por
País: Brasil
Editorial : Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Sigla de la Instituición: UFJF
Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
Programa: Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
Clase de Acesso: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
Licenças Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
URI : https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/19115
Fecha de publicación : 27-jun-2025
Aparece en las colecciones: Mestrado em Modelagem Computacional (Dissertações)



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