Mathematical Modelling of the Human Brain II : From Glymphatics to Deep Learning
Lingua: inglese
Editore: Palgrave Macmillan Dez 2025, 2025
- Brossura
- Nuovo
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Neuware - This open access book revolves around predictive mathematical modelling and simulation of brain multiphysics with an emphasis on cerebrospinal fluid flow and solute transport in and around the human brain. The book consists of 10 self-contained and relatively short chapters, each offering a rapid introduction to a key problem or topic, supported by open source software. Readers will gain insights into state-of-the-art mathematical tools and techniques for modelling and simulation of brain multiphysics ranging from classical finite element approaches, network-based modelling techniques and deep neural networks. The target audiences are researchers in applied mathematics, scientific computing, biophysics, bioengineering or computational neuroscience interested in a compact introduction to image-based computational modeling of brain multiphysics and cutting-edge available tools.
Codice articolo 9783032006783
- Titolo
- Mathematical Modelling of the Human Brain II : From Glymphatics to Deep Learning
- Autore
- Vegard Vinje
- Editore
- Palgrave Macmillan Dez 2025
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3032006783
- ISBN 13
- 9783032006783
- Peso dell'articolo
- 289 grammi
- Dimensioni
- 235x155x9 mm
This open access book revolves around predictive mathematical modelling and simulation of brain multiphysics with an emphasis on cerebrospinal fluid flow and solute transport in and around the human brain. The book consists of 10 self-contained and relatively short chapters, each offering a rapid introduction to a key problem or topic, supported by open source software. Readers will gain insights into state-of-the-art mathematical tools and techniques for modelling and simulation of brain multiphysics ranging from classical finite element approaches, network-based modelling techniques and deep neural networks. The target audiences are researchers in applied mathematics, scientific computing, biophysics, bioengineering or computational neuroscience interested in a compact introduction to image-based computational modeling of brain multiphysics and cutting-edge available tools.
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