Mechanical behaviour of brain tissue for injury prediction : characterisaton and modelling

Bij botsingen is het hoofd het meest kwetsbare deel van het menselijk lichaam en het loopt daarbij vaak levensbedreigend letsel op. Om inzicht te verwerven in de vervormingen die aan de basis van dit letsel liggen, en deze te kunnen voorspellen voor een gegeven uitwendige belasting op het hoofd, is het noodzakelijk om het mechanisch gedrag van hersenweefsel te kennen. Deze kennis kan vervolgens, in de vorm van een wiskundige beschrijving van het mechanische gedrag, worden gebruikt in een eindige elementen model van het hoofd, waarmee zulke voorspellingen kunnen worden gedaan. Ondanks dat de mechanische eigenschappen van hersenweefsel al worden bestudeerd sinds de jaren zestig van de vorige eeuw, zijn ze tot nu toe niet binnen redelijke marges vastgelegd; de resultaten van verschillende studies liggen soms decades uit elkaar. De hoofddoelen van deze studie zijn het vaststellen van het mechanisch gedrag van hersenweefsel onder invloed van grote rekken bij verschillende typen vervormingen, zoals afschuiving en compressie, het vastleggen van dit gedrag in een constitutief model, en gebruiken van deze beschrijving in een numeriek model dat de respons van de hersenen kan voorspellen tijdens botsingen. Een dergelijk model geeft bovendien de mogelijkheid om de invloed van structurele veranderingen in de constitutieve vergelijking te onderzoeken, in het bijzonder veranderingen van de niet-lineaire termen die het gedrag bij grote vervormingen beschrijven. Het mechanisch gedrag van hersenweefsel kenmerkt zich als viscoelastisch. Voor de karakterisering van dit viscoelastisch gedrag zijn zowel lineaire en niet-lineaire metingen gedaan aan weefsel van varkenshersenen. Varkenshersenen zijn gekozen vanwege beschikbaarheid en de mogelijkheid om de post-mortem tijd gedurende de metingen te minimaliseren. Afschuif- en compressiemetingen zijn uitgevoerd op een ARES-II rotatiereometer, gebruik makend van een plaat-plaat geometrie. Bij de afschuifmetingen werd het monster excentrisch geplaatst om zodoende de signaal-ruis verhouding te verbeteren en een nagenoeg homogene deformatie in het monster te bewerkstelligen. De e??ecten van verschillende testomstandigheden zijn onderzocht voor afschuifproeven; in het bijzonder de procedure voor monsterpreparatie, post-mortem tijd, testtemperatuur, precompressie en eventueel aanwezige anisotropie in relatie tot de afschuifrichting. Voor de compressieproeven is aangetoond dat zowel de, altijd op het weefsel aanwezige, vloeisto??aag en de wrijving tussen weefsel en omgeving een belangrijke rol spelen in de uiteindelijke respons van het monster. Vervolgens is de weefselrespons voor grote afschuifrekken onderzocht. Tot rekken van 0.45 is geen directe mechanische schade, dat wil zeggen een substantiële verandering van de mechanische respons, gevonden en dus kon met deze proeven het materiaalgedrag voor complexe deformatie geschiedenissen worden bepaald. Op basis van de resultaten is een nieuwe constitutieve vergelijking van het di??erentiaal type opgesteld die vervolgens is gevalideerd in gecombineerde afschuif- en compressiemetingen aan dezelfde monsters. Een compressibele versie van dit model, gecombineerd met een expliciet tijdsintegratie schema, is geïmplementeerd in het botssimulatie software pakket MADYMO. Resultaten van simulaties met dit constitutieve model, toegepast in een 3-dimensionaal eindige elementen hoofdmodel, zijn vergeleken met simulatie resultaten op basis van een vereenvoudigde versie van het model en met die van een niet-lineair model uit de literatuur. Hiermee is de gevoeligheid van de resultaten voor niet-lineariteiten in de constitutieve modelvorming van hersenweefsel onderzocht. Verder zijn experimenten uitgevoerd aan plakken hersenweefsel, gebruik makend van beeldcorrelatie technieken, die bedoeld zijn als de opstap naar experimenten die toegankelijk zijn voor het meten van grote vervormingen onder botsingcondities. Aangetoond is dat geometrische en materiaal heterogeniteiten een belangrijke rol spelen in de locale respons van hersenweefsel en dus voor de mechanismen die ten grondslag liggen aan traumatisch hersenletsel. Het inbouwen van zulke heterogeniteiten in de volgende generatie letselanalyse gereedschappen is dan ook aan te bevelen

New Mechanics of Traumatic Brain Injury

The prediction and prevention of traumatic brain injury is a very important aspect of preventive medical science. This paper proposes a new coupled loading-rate hypothesis for the traumatic brain injury (TBI), which states that the main cause of the TBI is an external Euclidean jolt, or SE(3)-jolt, an impulsive loading that strikes the head in several coupled degrees-of-freedom simultaneously. To show this, based on the previously defined covariant force law, we formulate the coupled Newton-Euler dynamics of brain's micro-motions within the cerebrospinal fluid and derive from it the coupled SE(3)-jolt dynamics. The SE(3)-jolt is a cause of the TBI in two forms of brain's rapid discontinuous deformations: translational dislocations and rotational disclinations. Brain's dislocations and disclinations, caused by the SE(3)-jolt, are described using the Cosserat multipolar viscoelastic continuum brain model. Keywords: Traumatic brain injuries, coupled loading-rate hypothesis, Euclidean jolt, coupled Newton-Euler dynamics, brain's dislocations and disclinationsComment: 18 pages, 1 figure, Late

Non-linear viscoelastic behavior of abdominal aortic aneurysm thrombus

The objective of this work was to determine the linear and non-linear viscoelastic behavior of abdominal aortic aneurysm thrombus and to study the changes in mechanical properties throughout the thickness of the thrombus. Samples are gathered from thrombi of seven patients. Linear viscoelastic data from oscillatory shear experiments show that the change of properties throughout the thrombus is different for each thrombus. Furthermore the variations found within one thrombus are of the same order of magnitude as the variation between patients. To study the non-linear regime, stress relaxation experiments are performed. To describe the phenomena observed experimentally, a non-linear multimode model is presented. The parameters for this model are obtained by fitting this model successfully to the experiments. The model cannot only describe the average stress response for all thrombus samples but also the highest and lowest stress responses. To determine the influence on the wall stress of the behavior observed the model proposed needs to implemented in the finite element wall stress analysis

On the characterization of the heterogeneous mechanical response of human brain tissue

The mechanical characterization of brain tissue is a complex task that scientists have tried to accomplish for over 50 years. The results in the literature often differ by orders of magnitude because of the lack of a standard testing protocol. Different testing conditions (including humidity, temperature, strain rate), the methodology adopted, and the variety of the species analysed are all potential sources of discrepancies in the measurements. In this work, we present a rigorous experimental investigation on the mechanical properties of human brain, covering both grey and white matter. The influence of testing conditions is also shown and thoroughly discussed. The material characterization performed is finally adopted to provide inputs to a mathematical formulation suitable for numerical simulations of brain deformation during surgical procedures.</p

Constitutive modelling of brain tissue for prediction of traumatic brain injury

To develop protective measures for crash situations, an accurate assessment of injury risk is required. By using a Finite Element (FE) model of the head, the mechanical behaviour of the brain can be predicted for any acceleration and improved injury criteria can be developed and implemented into safety standards. Many head models are based on a detailed geometrical description of the anatomical components. However, for reliable predictions of injury, also an accurate constitutive model for brain tissue is required that is applicable for large deformations and complex loading conditions that occur during an impact to the head. This chapter deals with constitutive modelling of brain tissue. Different approaches towards modelling of the mechanical response of biological tissues are discussed. A short overview of the large strain behaviour of brain tissue and constitutive models that have been developed for this material is given. A non-linear viscoelastic model for brain tissue is then discussed in more detail. The model is based on a multi-mode Maxwell model and consists of a non-linear elastic mode in combination with a number of viscoelastic modes. For this model, also a numerical implementation scheme is given. The influences of constitutive non-linearities of brain tissue in numerical head model simulations are shown by comparing the performance of the model of Hrapko et al. with a simplified version, based on neo-Hookean elastic behaviour, and a third non-linear constitutive model from literature

Mechanical properties of brain tissue: characterisation and constitutive modelling

The head is often considered as the most critical region of the human body for life-threatening injuries sustained in accidents. In order to develop effective protective measures, a better understanding of the process of injury development in the brain is required. Finite Element (FE) models are being developed, in order to predict the mechanical response of the contents of the head during impact. To obtain accurate predictions of the mechanical response of the brain, an accurate description of the mechanical behaviour of brain tissue is required. However, up to now no universally accepted data set for the constitutive response of brain tissue exists. The large variation in material properties reported may be caused by differences in testing methods and protocols used. An overview of studies on the mechanical properties of brain tissue is presented, focusing on testing methods. Furthermore, the large strain mechanical response of brain tissue as well as modelling approaches for this behaviour are discussed