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4Dスキャンからシミュレーションまで、たったの20分！
当資料は、Ansysのヘルスケア専門研究チームの革新的な 心臓モデリング手法について解説しております。 心臓血管疾患に対する新たな非侵襲的な視点をはじめ、普及を促進する オープンプラットフォーム、ヘルスケアのイノベーションについて掲載。 Ansysは、ヘルスケアに携わる世界中のユーザーと密接に協力する専門の ヘルスケア研究チームを設立し、PyAnsys Heartモデルをお客様に提供することで 心臓血管疾患との戦いに寄与する革新的なイノベーションを推進しています。 【掲載内容】 ■心臓血管疾患に対する新たな非侵襲的な視点 ■普及を促進するオープンプラットフォーム ■ヘルスケアのイノベーションに全力で取り組む ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
動脈瘤の予防と治療の未来に向けたデジタルツイン戦略について説明！
当資料では、Ansysのツールを使用した動脈瘤の診断について解説しております。 MeDiTATe(動脈瘤の予防と治療のための医療デジタルツイン)の概要をはじめ、 デジタルツインとリアルタイムシミュレーション、Ansysのソフトウェアについて 掲載。 MeDiTATeの研究は、Ansysとソフトウェア企業RBF Morph社との長年にわたる パートナーシップによって支えられています。 【掲載内容】 ■動脈瘤の予防と治療の未来に向けたデジタルツイン戦略 ■デジタルツインとリアルタイムシミュレーション ■Ansysのソフトウェアが回復への新たな道を開く ■メッシュモーフィングとデジタルツイン モデルの作成を3次元に ■シミュレーションで循環系を再現 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
組込みシステムで要求されるセキュリティ要件への準拠を保証できるような方法でシステムを設計
当資料では「シミュレーションからレースコースまで：学生が設計した 水素自動車」について掲載しております。 ポーランドのルブリン工科大学のHydrogreen学生チームは、Ansysの シミュレーションツールを導入し、高性能な水素駆動車両「HYDROS」で レースに参加しています。 学生たちは研究で得た知識やスキルを車両の開発に応用し、さらに知識を 深め、10年以上にわたり、HYDROSの開発を進めてきました。 【掲載内容】 ■Ansysのソリューションを活用して変化に迅速に対応 ■シミュレーションを活用した分野間のコラボレーション ■キャリアとHYDROS設計の推進 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
フィリップス主席データおよび人工知能サイエンティストのコメントもご紹介！
当資料は、先進技術を用いて高度に個別化されたデジタルヘルスケアを 推進するフィリップスの取り組みについて解説しております。 フィリップスの事業展開の3点の柱をはじめ、製品開発プロセスを加速させる ための設計、デジタルツインでの患者のモデリングなどについて掲載。 フィリップスの仮想設計および仮想適格性評価の活動は、研究開発における 役割を果たすだけでなく、運用および臨床分野におけるデジタルツインの基盤を 築く可能性もあります。 【掲載内容】 ■最初から正しく ■デジタルツインで患者をモデリング ■イノベーションの無限の可能性 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
消化器系の複雑さを確実にモデリング出来ることを示す有望な結果についてご紹介！
当資料では、胃の機能の科学的な解明について、解説しております。 消化に関するインビボ研究をはじめ、消化器系のインシリコモデルの開発と 妥当性確認、胃の動きのモデリングなどについて掲載。 食道から胃、小腸、大腸に至る消化器系とそのすべての構成部位を正確に 再現した実用的なインシリコモデルを使用すれば、実際に人間を被験者として テストするかなり前に、食品や医薬品の新規開発時または改良後に消化器系の 反応についての知見を得ることができます。 【掲載内容】 ■消化器系のインシリコモデルの開発と妥当性確認 ■胃の動きをモデリング ■今後の方針 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
研究の結果、シミュレーションとMLのコラボレーションによって解析を大幅に改善できることが示されました！
当資料では「ミッションエンジニアリングと機械学習：解析を改善する コラボレーション」について掲載されております。 人工知能をミッションシミュレーションと組み合わせることで、実際の 開発やテストにかかるコストのわずか数分の一で、新しい問題に対する 解決策を検証できるようになります。 実際に、デジタルミッションエンジニアリングソフトウェアである 「STK」では、ミッションシミュレーションと機械学習(ML)モデルを 組み合わせたワークフローを使用して、解析を向上させることができます。 【掲載内容】 ■問題の理解 ■データセットワークフローの作成 ■機械学習パイプラインの実装方法 ■ワークフローの実証 ■次のステップへ ■詳細はこちら ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
