Bubble Dynamics Transformer: Microrheology at Ultra-High Strain Rates

要約

レーザー誘導慣性キャビテーション（LIC） – 焦点を合わせた高エネルギーパルスレーザーのためにマイクロスケール蒸気泡が核形成し、周囲の高局所圧力監督の下で激しく崩壊し、非常に高いひずみ速度（> 1000 1/s）で軟質生物学的材料メカニクスを調査するユニークな機会を激しく崩壊させます。
従来のレオロジーツールは、速度、解像度、または侵襲性を負荷することにより、これらのレジームで制限されることがよくあります。
ここでは、LICを活用して超高ひずみ速度で生物材料の粘弾性特性を特徴付ける新しい機械学習（ML）ベースの微小球体フレームワークを導入します。
超高速イメージングを利用して、さまざまな柔らかい粘弾性材料でのLICイベント中に、時間分解されたバブル半径のダイナミクスをキャプチャします。
これらのバブル半径と時間測定は、物理ベースのシミュレーションデータでトレーニングされたニューラルネットワークである新しく開発されたバブルダイナミクストランス（BDT）を使用して分析されます。
BDTは、材料の粘弾性パラメーターを正確に推進し、反復継手または複雑な反転プロセスの必要性を排除します。
これにより、生物医学的アプリケーションと材料科学に大きな意味を持つ、極端な負荷条件下での柔らかい材料の迅速で正確な接触特性を可能にします。

要約(オリジナル)

Laser-induced inertial cavitation (LIC)-where microscale vapor bubbles nucleate due to a focused high-energy pulsed laser and then violently collapse under surrounding high local pressures-offers a unique opportunity to investigate soft biological material mechanics at extremely high strain rates (>1000 1/s). Traditional rheological tools are often limited in these regimes by loading speed, resolution, or invasiveness. Here we introduce novel machine learning (ML) based microrheological frameworks that leverage LIC to characterize the viscoelastic properties of biological materials at ultra-high strain rates. We utilize ultra-high-speed imaging to capture time-resolved bubble radius dynamics during LIC events in various soft viscoelastic materials. These bubble radius versus time measurements are then analyzed using a newly developed Bubble Dynamics Transformer (BDT), a neural network trained on physics-based simulation data. The BDT accurately infers material viscoelastic parameters, eliminating the need for iterative fitting or complex inversion processes. This enables fast, accurate, and non-contact characterization of soft materials under extreme loading conditions, with significant implications for biomedical applications and materials science.

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