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2022年12月13日

Sim4Life V7.2 发布

Sim4Life V7.2 发布

Sim4Life V7.2 提供了新功能和主要增强功能,加强了世界领先的计算生命科学研究、设备设计和优化以及安全和电磁兼容性评估的计算器工具集。

简言之Sim4Life V7.2的亮点:

  • Sim4Life Python 脚本: 发现 Sim4Life 与JupyterLab集成以及升级到 Python V3.8的强大功能、灵活性和舒适性
  • 曝露: 在整个Sim4Life中有效处理脉冲曝露。例如,作为热和神经模拟中的调制源
  • 求解器P-THERMAL: 由于图形处理单元 (GPU) 加速,速度提高了 50 倍以上 
  • 磁共振成像(MRI)安全:
    • IMAnalytics Suite V1.2: 新的目标导向高阶应用程序处理接口 (API),用于快速计算器评估和与体外测量的比较
    • 将多信道 pTx 线圈数组模型转换为虚拟观察点 (VOP) 以进行实时安全控制的新工具
    • 为 MRI 安全评估生成潜在植入物路径的功能
  • 个人化的建模和人工智能 (AI): 全自动生成基于图像的头部模型以进行个人化仿真,以及我们的新工具在头部10-10系统中进行电极放置的速度和易用性。
  • 超肥胖虚拟人口 (ViP) 模型: 三个病态肥胖版本的成人模型 Ella 和 Fats 已添加到ViP库
  • 剂量测定/合规性: 符合最新和即将到来的 IEEE/IEC 毫米波 APD 和 SAR 标准

其他新版本亮点包括新的计算器辅助设计 (CAD) 建模工具,以从我们详细的解剖模型中获得更多信息、新的生产力功能、一般改进以及错误修复,使您的模拟再次更加有效。

一如既往,热烈欢迎反馈 — 我们倾听!


Sim4Life V7.2 的实际应用: 经颅电刺激和磁刺激的个性化建模。在这里看影片。

Sim4Life Python 脚本的新功能和灵活性

  • V7.2 现在允许用户从实时链接的JupyterLab 窗口开发和执行他们的 Sim4Life Python 脚本
  • 因此,用户可以从强大的脚本文文件功能中受益,并可以快速构建基于小部件的自定义应用程序
  • 这允许过程自动化、工作流共享、复杂的后处理、大规模参数空间探索等等
  • 代码自动完成现在带有类型提示,减少了用户错误并加速了脚本开发
  • Sim4Life V7.2 的 API 已升级到 Python 3.8, 以增强与各种第三方工具的兼容性

Sim4Life V7.2 中新的 Jupyter Scripter 窗口(实时链接)为运行 Python notebooks 提供了一个现代环境,同时与主应用程序保持完全同步。


脉冲/调制曝露

Sim4Life V7.2 在其计算生态系统中引入脉冲/调制曝露作为一等公民。

调幅场

  • 调制是瞬态缩放时间序列,可以从模板、分析以及计算或导入的时间序列数据中创建
  • 3D 场,例如低频或时域有限差分 (FDTD) 求解器的结果,可以通过简单的后处理步骤进行幅度调制
  • 新功能允许将它们变成高效的 3+1D 表示,在整个 Sim4Life 中得到广泛支持,例如作为神经元动力学或感应加热模拟中的暴露源
  • 当然,调制曝露是在整个 Sim4Life 中自然而然地处理的,例如,在提取剂量学量(比吸收率 (SAR)、ICNIRP 限制)或可视化时间平均(均方根 (RMS))值时
  • 调制是有效考虑线性效应的强大概念,例如,正确模拟非理想电极界面、馈电电路(例如,在 MR 线圈或相控阵系统中)或感应神经刺激

脉冲暴露引起的热纹波: 在 Sim4Life V7.2 中使用调幅场进行经颅刺激(经颅电和/或磁刺激)的低频模拟


热模拟

Sim4Life V7.2 中,P-THERMAL模块通过将内核移植到 GPU 上获得了显著的性能和适用性提升。

新的 GPU 加速热解算器: >50 倍加速

  • 使用Sim4Life V7.2,现在可以在现代 GPU 上以单精度和双精度运行热模拟。新的求解器大大缩短了仿真时间,最终提高了开发速度并降低了成本
  • 与基于中央处理器 (CPU) 的建模相比,新的 GPU 支持的求解器将热仿真速度提高了 50 多倍(取决于 GPU 硬件),这使其成为迭代过程和设计优化的理想选择
  • 虽然目前在单 GPU 上运行,但在不久的将来将添加多 GPU 支持以有效处理更大的模拟!


Sim4Life V7.2 中的热模拟: 通过 GPU 计算显著加速模拟时间


MRI 安全评估和 MRI 设计工具集

IMANALYTICS 套件 V1.2

Sim4Life V7.2 可与更新后的IMAnalytics Suite V1.2 顺畅协作,并促进 FDA 认证的 IMAnalytics 和 MRIxViP 医疗设备开发工具 (MDDT) 的应用。 

  • Python 应用程序编程接口 (API) 现在具有高阶层面向对象,同时确保与旧笔记本的兼容性。它显著增加了对结果的信心
  • 重写教程 Python Notebooks 现在可以很容易地进行调整,以快速启动您的自定义应用程序。它们介绍并演示了用于 Tier2 和 Tier3 评估的强大且灵活的分析工具
  • MRIxLab 已通过MITS-TableTop (MITS-TT) 场库进行扩展,以使用测试场多样性 (TFD) 方法进行 Tier3 模拟,从而获得更高的准确性和可重复性


使用 IMAnalytics Suite V1.2 预测测试场多样性模型中一个验证路由的沉积功率.


虚拟观察点

Sim4Life V7.2 为高场 MRI 应用提供了一套新的强烈需求的设计和安全工具。这些工具支持从多端口平行发射 MRI 线圈的仿真中计算、压缩和导出 Q 矩阵、VOP 和 SAR 值,从而支持在线安全监控并帮助线圈制造商/用户满足监管要求:

  • 一组工具用于将多信道平行发射线圈数组的仿真结果压缩到一小组 VOP 中
  • 具有保证的保守性和可调性的快速 SAR 预测,对所有可能的匀场配置进行先验已知的高估
  • 最坏情况下的 SAR 识别
  • Q 矩阵和质量平均 Q 矩阵的​​计算
  • 将 Q 矩阵和 VOP 数据导出到MATLAB

在人膝(左)和均匀圆柱体模型(右)的计算模型中,与 8 信道 pTx 线圈数组关联的 VOP 簇图的可视化。


用于安全共享的保密性射频发射器模型(例如 MRI 线圈)

Sim4Life V7.2 为受保护的模型提供了新功能,这些模型是独立的Sim4Life模型,可以在不泄露机密信息的情况下与合作者或客户共享。

  • CAD 实体、材料属性和仿真设置等基本内容被打包到可共享的加密文件中。
  • 这允许创建射频发射器的计算模型,例如 MRI 线圈,这些模型可以在不同的环境中进行模拟,例如: 加载解剖模型,而不暴露入射场是如何生成的。



将 1.5T MRI 线圈导出为加密模型 - 不透露线圈设计 - 供第三方随后共享和使用,以研究特定患者的 SAR 暴露。


自动电极放置

Sim4Life V7.2 具有一个新工具,可自动识别头皮上的 10-10 个电极系统位置并放置自定义电极模板。

  • 各种应用(例如,经颅电和/或磁刺激 (TES/TMS)、时间干扰刺激、脑电图)需要将电极准确放置在头皮上的参考位置。为了支持用户,我们添加了一个工具,可以在任何头部模型上仿真 10-10 系统,无论是使用我们新的自动头部分割工具创建的个人化头部模型,或是一个我们预定义的ViP 模型 
  • 生成 10-10 系统后,可以将适当定向的电极模型自动放置在所需位置



Sim4Life V7.2 中新的“10-10 System”工具在头部模型表面生成 10-10 系统位置。系统建立后,用户可以使用新的“Electrode Placement”工具轻松放置自定义电极设计。


基于人工智能的解剖模型生成

全自动头部模型分割

Sim4Life V7.2 引入了我们的第一个人工智能应用程序 — 我们的自动头部模型生成工具。

  • 该工具结合使用 AI 和经典计算器视觉技术,从 MR 图像创建详细的个性化头部模型
  • 它允许在几分钟内将患者图像数据分割成 16 个组织类别(包括大脑结构、眼睛、粘膜、内部空气以及不同的头骨和头皮层)
  • 自定义后处理步骤可进一步改良分割质量,基于最近邻投票填充孔洞,并在脑脊液和颅骨之间插入硬脑膜层



在 SIM4Life V7.2 中生成整个头部模型: 用户可以加载 T1 MRI 数据集(或 T1 和 T2 数据)并启动自动标记工具。几分钟后,MRI 被分割。然后用户可以轻松提取表面模型并将其用于模拟,或者首先在 iSEG 中编辑卷标区域。


扩展的 ViP 库

新的超肥胖模型

ViP库已经扩展到包括成人模型 Ella 和 Fats 的三个超肥胖版本:

  • 这些模型是通过基于生物力学的变形方法生成的,以确保解剖学上真实的内部器官位置、组织分布和关节几何形状
  • 它们代表病理体重指数 (BMI) 值 >60 的受试者,以提高人口覆盖率。如,在计算器试验应用中
  • 与基本模型 Ella 和 Fats 相比,Ella BMI63和Fats BMI66具有增加的皮下脂肪组织量。脂肪 BMI70 具有增加的皮下脂肪组织(SAT)和肌肉量
  • 所有三个形变模型都包含与相应基础模型相同数量的组织类别,并且与持续维护的 IT'IS 材料特性数据库完全兼容
  • 所有三个形变模型都提供摆姿势功能



Sim4Life V7.2 中的超肥胖 ViP 模型: 从左到右是基本模型 Ella 和 Fats 及其 BMI 为 63(Ella)、66(Fats,SAT 主导版本)和 70(Fats,肌肉版本)的形变版本.


剂量测定和合规性评估

例如 SAR 和功率密度的暴露评估标准不断发展,Sim4Life确保其用户始终了解最新发展并领先于即将发生的变化。

毫米波吸收功率密度

  • 吸收功率密度(APD)的评估在 ICNIRP(2020 年)和 IEEC95.1(2019 年)中建立,也在FDTD模拟的背景下进行标准化。IEC PAS 63446 ED1 标准尚未最终确定,但最新草案已在 Sim4Life 的功率密度评估器中实施 
  • • 全面涵盖整个频率范围 (6 - 300 GHz)

Sim4Life V7.2: 5G 手机在 28 GHz 时产生的吸收功率密度的表面视图


均质体模的 psSAR

  • 根据 IEEE/IEC 62704-1 标准的最新草案,可预览用于均质体模的新峰值空间 SAR (psSAR)平均算法。新算法假定平均立方体不再与网格对齐,允许与来自 DASY8等剂量测量系统的数据进行直接比较。
  • 原始 psSAR 评估器保持不变,目前应继续用于监管应用。

根据 IEEE/IEC 62704-1 的最新草案,在均质 SAM 头部模型中进行 psSAR 评估,现已在 Sim4Life V7.2 中可用。 


生产力和性能工具

POWERFUL MODELING ENHANCEMENTS

  • 路由工具箱现在包含用于修剪/扩展路由的新工具
  • 新工具允许挤压网格补丁、创建薄物理层、检测镜像对称性和创建对称模型
  • 添加了一种新的捕捉模式,允许捕捉切片场查看器以对齐可视化
  • 模型树现在支持进阶实体排序
  • 添加了一个新的 "Interpolate To" 工具以将图像数据插值到另一个图像数据集的网格上,以确保 T1 和 T2 数据的共定位
  • 建模器中存在卷标区域的新可视化模式,包括 “Show Contours”
  • 添加/扩展了对各种格式导入/导出的支持(MMF 体素、iSEG 组织列表、Slicer 3D colortable、Gmsh)
  • Python API 继续扩展(图像数据和卷标区域的新功能、numpy 接口、围绕轴的参数化扫描以及 Mesh Doctor 和 Poser 的 API 接口)



Sim4Life V7.2 中的对称建模工具允许识别镜像对称且使用户在对称平面上切割和镜像模型。


数据压缩

  • Sim4Life V7.2 现在可以在不影响使用的情况下压缩输出文件中的 3D 场数据。这可以通过两种不同的方式完成:
    • 现有模拟结果的就地压缩
    • 实时压缩新模拟结果(仅限 FDTD 求解器)
  • 可以为每个传感器独立定义压缩级别 
  • 无损压缩可节省 2-5 倍的磁盘空间,而不会损失准确性
  • 还可以使用具有用户控制精度的压缩方案,并允许以可忽略不计的精度成本(对于电场/磁场,通常小于 0.1%)节省 8-20 倍的存储空间


Sim4Life V7.2 中的场压缩:两个代表性示例显示如何在不同压缩级别下显着减小输出文件大小。


GUI 增强

  • Sim4Life V7.2 带有一组精简的GUI 元素,以产生更直观的用户体验并方便使用:
    • 清理卷标、功能区
    • 直观的操作栏
    • 简化的 UI 元素


Sim4Life V7.2 中简化且更直观的 GUI。


发行说明中包含更全面的改进、新功能和修复列表。

要体验 Sim4Life V7.2 的强大和优雅或了解更多信息,请发送电子邮件至s4l-sales@zmt.swiss 或致电 +41 44 245 9765 与我们联系。

Win7/Win8/8.1和/Win10/11 64位平台的相关Sim4Life安装包可以在这里下载。具有最新年度维护和支持计划的现有客户将单独收到有关软件安装程序下载和更新许可证的所有相关信息。 

重要提示: 支持配备 CUDA 计算能力 3.5 至 8.6 的 NVIDIA GPU 模型,并且需要支持 CUDA 工具包 11.0 和以上的设备驱动程序。请注意,NVIDIA 可能会选择停止为特定操作系统提供某些驱动程序,例如,对于某些 GPU 系列,CUDA 11.0 驱动程序可能不适用于 Windows 8.1。在这种情况下,更新至Windows 10 或 11 可能允许 GPU 与 Sim4Life 进一步结合使用。. 

在 ZMT,我们致力于为我们的客户提供最具创新性的软件解决方案、测试设备和服务。

Sim4Life 团队

 

 

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