This project explores the development of a Long-Range Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) system. Unlike conventional TMS devices that function effectively within 2 to 5 cm from the scalp, this system aims to operate beyond 2 meters.. The system leverages neural networks to analyze and predict the optimal electromagnetic configurations required for long-range operation.
- Deep learning-based simulation of electromagnetic fields.
- Optimization of coil configurations for long-range stimulation.
- Data-driven predictions of required electrical parameters.
- Python-based framework utilizing TensorFlow/PyTorch.
pip install numpy scipy torch matplotlibpython train_model.pyimport numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import matplotlib.pyplot as plt
# Simulated dataset (input: coil parameters, output: effective magnetic field at distance)
def generate_data(num_samples=1000):
np.random.seed(42)
coil_turns = np.random.uniform(100, 1000, num_samples)
current = np.random.uniform(0.1, 10, num_samples)
frequency = np.random.uniform(10, 1000, num_samples)
distance = np.random.uniform(2, 3, num_samples) # Ensuring long-range scenarios
# Magnetic field approximation (dummy function, replace with physics-based model)
B_field = (coil_turns * current * frequency) / (distance**2 + 1)
X = np.stack([coil_turns, current, frequency, distance], axis=1)
y = B_field.reshape(-1, 1)
return X, y
class TMSPredictor(nn.Module):
def __init__(self):
super(TMSPredictor, self).__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Linear(4, 64),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, 64),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, 1)
)
def forward(self, x):
return self.model(x)
# Generate dataset
X, y = generate_data()
X_train, y_train = torch.tensor(X, dtype=torch.float32), torch.tensor(y, dtype=torch.float32)
# Define model and optimizer
model = TMSPredictor()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.MSELoss()
# Training loop
def train(epochs=500):
for epoch in range(epochs):
optimizer.zero_grad()
predictions = model(X_train)
loss = criterion(predictions, y_train)
loss.backward()
optimizer.step()
if epoch % 50 == 0:
print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item():.4f}")
train()
# Save model
torch.save(model.state_dict(), "tms_model.pth")
print("Model trained and saved successfully!")Good luck !! 🚀
PARTE 2: Sistema para la optimización de diseño electromagnético basado en aprendizaje automático y simulación.
Problema de optimización de diseño electromagnético basado en aprendizaje automático y simulación.
📌 Concepto:
Utilizar algoritmos evolutivos o redes generativas adversarias (GANs) para explorar múltiples configuraciones de bobinas y circuitos.
📌 Cómo funciona:
- Se generan miles de diseños de bobinas y circuitos en un entorno paramétrico 3D (como en OpenSCAD o Blender).
- Se simulan sus propiedades magnéticas con Método de Elementos Finitos (FEM) o Maxwell Equations Solver.
- Se optimizan las configuraciones con Genetic Algorithms (GA) o Bayesian Optimization.
- Se usa una GAN para aprender patrones de diseño eficientes.
📌 Herramientas recomendadas:
- OpenSCAD + Python API → para generar modelos 3D.
- Elmer FEM o COMSOL → para simulaciones electromagnéticas.
- PyTorch/TensorFlow + GANs → para aprendizaje de formas óptimas.
- DEAP (Distributed Evolutionary Algorithms in Python) → para optimización evolutiva.
📌 Concepto:
Entrenar una red neuronal diferencial que optimice el diseño en base a derivadas de campo magnético.
📌 Cómo funciona:
- Se define una arquitectura de bobina en un entorno diferenciable (como DiffCAD).
- Se entrena una red neuronal para maximizar la intensidad de campo a 2 metros.
- Se aplican técnicas de Neural Implicit Representations (NeRF) para generar geometrías optimizadas.
📌 Herramientas recomendadas:
- JAX (Google DeepMind) → para cálculos diferenciables.
- Neural Fields (SDF-based 3D representations) → para diseño paramétrico optimizado.
- Blender Python API + PyTorch3D → para visualización avanzada.
📌 Concepto:
Formular el problema como un juego de exploración, donde un agente intenta mejorar el diseño en cada iteración.
📌 Cómo funciona:
- Se usa un agente RL que prueba diferentes geometrías y configuraciones electrónicas.
- Cada diseño es simulado y recibe una recompensa basada en la intensidad del campo magnético en la distancia objetivo.
- Se usan técnicas como Deep Q-Networks (DQN) o Proximal Policy Optimization (PPO) para mejorar el diseño en cada iteración.
📌 Herramientas recomendadas:
- Stable-Baselines3 (SB3) → para entrenar agentes RL.
- PyBullet / Mujoco → para simulaciones de campo electromagnético en entorno físico.
- Blender + RL API → para modelado dinámico.