WikiEdge:ArXiv速遞/2024-08-29

ArXiv-2408.16413v1

• 標題：Chemometrics-aided Surface-enhanced Raman spectrometric detection and quantification of GH and TE hormones in blood
• 中文標題：化學計量學輔助的表面增強拉曼光譜檢測和定量血液中的生長激素和睾酮激素
• 發佈日期：2024-08-29 10:20:32+00:00
• 作者：Annah M. Ondieki, Zephania Birech, Kenneth A. Kaduki, Peter W. Mwangi, Moses Juma, Boniface M. Chege
• 分類：physics.med-ph, physics.optics
• 原文連結：http://arxiv.org/abs/2408.16413v1

摘要：這項工作探討了將表面增強拉曼光譜（SERS）與人工神經網絡（ANN）模型相結合，以檢測和定量施加於斯普拉格-道利（SD）大鼠血液中的生長激素（GH）和睾酮（TE）。使用785 nm激光激發，從注射了GH、TE、兩種激素及未注射對照的SD大鼠血樣中記錄了SERS光譜。樣本與在蒸餾水中合成的銀納米顆粒（AgNPs）混合，塗抹在顯微鏡載玻片上並風乾。結果顯示的SERS光譜在不同激素的情況下表現出相似的特徵，強度變化揭示了在658、798、878、914、932、1064、1190、1354、1410和1658 cm-1處的特定譜帶。主成分分析（PCA）表明，圍繞1378 cm-1（所有組）、658和1614 cm-1（GH注射大鼠）等譜帶的強度變化是時間依賴的，其他譜帶則對應不同的激素組合。這些變化反映了激素注射引起的微妙生化變化。ANN模型在用不同激素濃度摻雜的血液的六個PCA得分上訓練後，顯示出高準確性，決定係數大於87.71%，均方根誤差（RMSE）值低於0.6436。注射大鼠的激素水平最初增加，隨後下降，這一趨勢得到了ELISA試劑盒的確認。儘管ELISA和SERS產生了相似的結果，但SERS提供了快速分析（約兩分鐘）、簡單的樣本準備、小樣本體積和對激素的非特異性等優勢。這表明，結合ANN模型的SERS可以用於檢測外源性運動興奮劑。這些發現擴展了SERS在運動科學、臨床診斷和生物醫學研究中的潛在應用。

ArXiv-2408.16709v1

• 標題：Hydrogen reaction rate modeling based on convolutional neural network for large eddy simulation
• 中文標題：氫反應速率建模基於卷積神經網絡的大渦模擬
• 發佈日期：2024-08-29 17:05:10+00:00
• 作者：Quentin Malé, Corentin J Lapeyre, Nicolas Noiray
• 分類：cs.CE
• 原文連結：http://arxiv.org/abs/2408.16709v1

摘要：這篇論文建立了一個基於數據驅動的建模框架，用於稀氫（H2）-空氣反應速率的湍流反應流的大渦模擬（LES）。這特別具有挑戰性，因為H2分子的擴散速度遠快於熱量，導致燃燒速率的巨大變化、亞濾波尺度上的熱擴散不穩定性以及複雜的湍流-化學反應相互作用。我們基於數據驅動的方法利用卷積神經網絡（CNN），訓練以近似從模擬的LES數據中獲得的濾波燃燒速率。首先，計算五種不同的稀混合湍流H2-空氣火焰的直接數值模擬（DNS），每種都有獨特的全局當量比。其次，DNS快照被濾波和下採樣，以模擬LES數據。第三，訓練CNN以近似燃燒速率，作為LES標量量的函數：進展變量、局部當量比和由於濾波導致的火焰加厚。最後，評估CNN模型在訓練過程中從未見過的測試解上的表現。該模型以非常高的準確度檢索燃燒速率。它還在兩個濾波和下採樣參數以及兩個全局當量比上進行了測試，這些比率在訓練過程中未使用。對於這些插值案例，儘管這些案例未包含在訓練數據集中，模型仍以低誤差近似燃燒速率。這項先驗研究表明，所提出的數據驅動機器學習框架能夠應對建模稀混合H2-空氣燃燒速率的挑戰。這為碳中和氫燃燒系統的模擬開闢了一種新的建模範式。

ArXiv-2408.16676v1

• 標題：Pseudogap regime of the unitary Fermi gas with lattice auxiliary-field quantum Monte Carlo in the continuum limit
• 中文標題：單位費米氣體的偽能隙區域：在連續極限下的晶格輔助場量子蒙特卡羅研究
• 發佈日期：2024-08-29 16:23:35+00:00
• 作者：S. Jensen, C. N. Gilbreth, Y. Alhassid
• 分類：cond-mat.quant-gas, cond-mat.supr-con, hep-lat, nucl-th
• 原文連結：http://arxiv.org/abs/2408.16676v1

摘要：單位費米氣體（UFG）是一個由兩種粒子（自旋-1/2）費米子組成的強關聯繫統，具有短程吸引相互作用，通常用接觸相互作用來建模，因而在不同學科中引起了廣泛關注。UFG被視為強關聯超流體的典範，已被廣泛研究，理論與實驗之間通常存在良好的一致性。然而，超流體臨界溫度$T_c$之上的偽能隙區域的範圍仍然在理論和實驗上存在爭議。在這裏，我們使用有限溫度格點輔助場量子蒙特卡羅（AFMC）方法，在固定粒子數的規範系綜中研究UFG在超流體相變過程中的熱力學性質。我們將格點AFMC結果外推到連續時間和連續極限，從而消除了先前AFMC研究中與有限填充因子相關的系統誤差。我們確定臨界溫度為$T_c=0.16(1)\, T_{F}$。對於研究的最大粒子數$N=114$，能量波動配對間隙在配對尺度溫度$T^{*}\approx 0.2\,T_F$以上被抑制。自旋易變性在$T_c$以上顯示出適度抑制，自旋間隙溫度為$T_s\approx 0.2 \,T_F$。我們還計算了自由能波動配對間隙，與能量波動間隙相比，統計誤差顯著減少，從而在有限大小系統中清晰地顯示出配對相關性的特徵。所有結果表明，偽能隙區域較窄，偽能隙特徵在溫度低於$T^{*}\approx 0.2 \, T_F$時出現。自由能間隙的統計誤差減少使得在低溫下進行外推成為可能，從而估計零溫度配對間隙$\Delta_E = 0.576(24) \, \epsilon_F$。

ArXiv-2408.16496v1

• 標題：An automated and time efficient framework for simulation of coronary blood flow under steady and pulsatile conditions
• 中文標題：自動化和時間高效的冠狀動脈血流模擬框架在穩態和脈動條件下的應用
• 發佈日期：2024-08-29 12:51:20+00:00
• 作者：Guido Nannini, Simone Saitta, Luca Mariani, Riccardo Maragna, Andrea Baggiano, Saima Mushtaq, Gianluca Pontone, Alberto Redaelli
• 分類：physics.med-ph, cs.NA, math.NA
• 原文連結：http://arxiv.org/abs/2408.16496v1

摘要：分數流儲備（FFR）是診斷冠狀動脈疾病（CAD）的金標準。FFRCT利用計算流體動力學（CFD）通過模擬從計算機斷層掃描（CT）重建的幾何形狀中的冠狀動脈流動，非侵入性地評估FFR。然而，它面臨着計算成本和定義患者特定邊界條件（BCs）不確定性的問題。我們研究了使用時間平均的穩態邊界條件來替代脈動邊界條件，以減少計算時間，並部署了一種自適應方法來調整BCs以匹配患者臨床數據。我們從CAD患者的CT圖像中重建了133條冠狀動脈。對於每條血管，進行了侵入性FFR測量。CFD的穩態邊界條件分兩步定義：i）從臨床和圖像導出的數據中推斷出靜息邊界條件；ii）從靜息條件計算出高血流邊界條件。在模擬過程中，流量在迭代調整中，直到與患者主動脈壓力匹配。脈動邊界條件使用穩態邊界條件的收斂值進行定義。計算了特定病變的血流動力學指標，並在建議手術的患者組與未建議手術的患者組之間進行了比較。整個流程被實現為一個簡單、完全自動化的過程。穩態和脈動FFRCT顯示出強相關性（r=0.988），並與侵入性FFR相關（r=0.797）。兩種方法預測的壓力和FFRCT場之間的逐點差異分別低於0.01和0.02。兩種方法均表現出良好的診斷性能：穩態和脈動情況下的準確率分別為0.860和0.864，AUC分別為0.923和0.912。穩態邊界條件CFD的計算時間約為脈動情況的30倍更低。這項工作證明了在冠狀動脈中使用穩態邊界條件CFD計算FFRCT的可行性及其在完全自動化流程中的表現。