基于机器学习与人工神经网络的头部撞击颅内压力预测框架及其在创伤性脑损伤研究中的应用

本研究针对创伤性脑损伤（TBI）预测中颅内压（ICP）测量依赖侵入性手段或复杂仿真的瓶颈问题，开发了一种基于人工神经网络（ANN）的预测模型。通过输入三轴线性加速度（ax, ay, az）与时间数据，该模型成功预测五个脑区ICP，相关系数R=0.98，均方根误差RMSE=0.008 MPa，为TBI的实时、无创诊断与防护装备优化提供了新范式。

　　

创伤性脑损伤（Traumatic Brain Injury, TBI）一直是全球健康领域的重大挑战，每年影响超过4500万人。由于其高致残率与复杂的病理机制，开发准确的损伤预测方法成为临床与工程领域迫在眉睫的需求。尽管过去几十年间，基于尸体实验和有限元（Finite Element, FE）仿真模型的研究在理解头部损伤机制方面取得了重要进展，但由于人体头部结构的复杂性和响应机制的异质性，尚未形成普适性的损伤预测公式。此外，传统的有限元仿真虽能提供详尽的生物力学响应，但计算成本高昂、耗时巨大，严重限制了其在实时监测与快速评估中的应用。

为解决上述问题，来自澳大利亚斯威本科技大学的研究团队在《Results in Engineering》发表了一项创新研究，他们成功开发了一种基于机器学习的人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）模型，能够仅通过头部运动学数据（线性加速度）快速、准确地预测颅内压（Intracranial Pressure, ICP）——这一与TBI密切相关的关键生物力学指标。

本研究采用了多项关键技术方法。首先，研究人员使用了一款经过验证的简化有限元头模型（IHPC模型），该模型包含颅骨、脑脊液、灰质与白质等关键结构，能高效生成大量头部撞击仿真数据。通过调整撞击方位角（α）和极角（β），团队模拟了多样化的撞击场景，共生成80个样本，每个样本包含177个时间步的数据。在数据预处理阶段，采用指数移动平均法（EMA）平滑噪声，并统一截取撞击时段数据以保证时间对齐。在模型构建方面，研究比较了前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FFNN）和时间序列神经网络（Time-Series Neural Network, TSNN）两种架构，其中输入变量为时间与三轴线性加速度，输出变量为五个脑区（额叶、顶叶、左颞叶、右颞叶、枕叶）的ICP值。网络结构包含三个隐藏层（神经元数分别为20、15、10），采用Sigmoid函数作为隐藏层激活函数，输出层使用ReLU函数，并以Levenberg-Marquardt算法进行训练。

研究结果部分显示，所开发的ANN模型在预测ICP方面表现出色：

通过回归分析与误差分布评估，TSNN模型整体性能优于FFNN，其相关系数R达到0.9784，较FFNN（R=0.9607）提升约2%，误差分布更集中于零值附近。

从脑区特异性来看，TSNN在额叶区域的预测误差降低最为显著（RMSE下降31.9%），而顶叶区域误差原本较低，提升幅度较小（10.6%）。整体上，TSNN的平均RMSE为0.0082 MPa，较FFNN的0.0110 MPa降低了25.5%。

在重现经典实验数据方面，模型成功复现了Nahum等人实验中的撞击配置，预测的ICP波形与有限元仿真结果高度一致，进一步验证了模型的可靠性与适用性。

在讨论与结论部分，作者强调本研究的意义在于首次实现了仅基于运动学数据的高精度ICP预测，避免了传统有限元仿真的计算瓶颈，为实时头部损伤评估提供了可行路径。此外，该模型还能集成于防护设备设计流程中，支持个性化头盔的开发与优化，从而降低TBI风险。尽管当前模型仍限于 blunt impact（钝性撞击）场景，且依赖于简化头模型，但其框架具备扩展至多类型撞击与复杂头模型的潜力。未来工作可结合多中心临床数据与迁移学习技术，进一步提升模型的泛化能力与临床适用性。

总之，这项研究不仅推动了人工智能在生物力学领域的应用，也为TBI的预防、诊断与治疗提供了新的技术手段，具有重要的科学价值与工程应用前景。