この例は、第一近似のブレインコンピュータインプラント（BCI）の比吸収率（SAR）シミュレーションを示しています。これは、5つの組織区画（頭皮、頭蓋骨、髄液、灰白質、白質）を含む患者頭部モデルのオープンソースで匿名化されたデータセットを使用して生成されました[1]。
一般的に、人体モデルはボクセル（すなわち、体積または3Dピクセル）のグループとして表現されることがある。これにより、ユーザーは組織を互いに区別したり、人体構造を表す詳細な構造を作成したりすることができます。XFdtdでは任意の行列をインポートできるため、ユーザーはPythonやMATLABからボリュームをインポートすることができます。MRI、CTなどの医用画像の組織セグメンテーション、またはハイブリッド法では、人体モデルの詳細なボクセルベースの表現が得られることが多い[2]。
scatterBrainsデータのような非常に詳細でセグメント化されたモデルは、解剖学的に正確な人体モデルや人体組織内の電磁場を生成するための機械学習（ML）やニューラルネットワーク（NN）モデルの学習によく使用される[3]。
結論
XFdtdは、PythonやMatlabからの任意の組織マトリックスのインポートをサポートしており、詳細な人体モデルにおける電磁場のシミュレーションに最適なツールです。
その他の詳細
- ヘッドモデルの解像度：1x1x1 mm^3
- アンテナは二重共振PIFA
- アンテナは体外にある
XFdtd がサポートする人体モデルの情報源：
- ICRP （商用・学術用とも無料）
- *ビジブル・ヒューマン・プロジェクト（商用・学術用とも無料）
- NICT（学術関係者は無料）
- バーチャル・ポピュレーション（アカデミック、コマーシャルともに有料）
*Visible Human Project (Male and Female)はXFdtdのインストール時に含まれており、様々な組織解像度のモデルが含まれています。
参考文献
[1] Melissa M. Wu, Roarke W. Horstmeyer, Stefan A. Carp, "scatterBrains: an open database of human head models and companion optode locations for realistic Monte Carlo photon simulations," J. Biomed.Opt. 28(10) 100501https://doi.org/10.1117/1.JBO.28.10.100501
[2] Lenchik, Leon et al. "Automated Segmentation of Tissues Using CT and MRI：系統的レビュー".Academic radiology 26,12巻(2019)：1695-1706. doi:10.1016/j.acra.2019.07.006
[3] Di Barba, Paolo et al. "Electromagnetic Wave Absorption in the Human Head: A Virtual Sensor Based on a Deep-Learning Model".Sensors (Basel, Switzerland) vol. 23,6 3131.15 Mar. 2023, doi:10.3390/s23063131
