Estimating the deposition efficiency of micro-particles in human upper airway using computerized tomography imaging and bio-inspired evolvable extreme learning machine interpolator
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this investigation, an intelligent technique is used to analyze the deposition efficiency (DE) of micro-particles in a realistic human upper airway model. To do so, firstly a numerical framework including computerized tomography (CT) imaging, geometry production software and mesh generation tool is utilized to provide a bed for simulating the human airway. Thereafter, the simulated airway is exposed to computational fluid-particle dynamics (CFPD) system to study the complete upper trachea-bronchial airway from trachea (G0) to second generation of bifurcations (G2). At the numerical phase, low Reynolds number (LRN) k-ω turbulence model is considered to simulate the laminar to turbulent occurred airflow. At the final stage, the obtained knowledge is used to provide a continuous model suited for analyzing the DE value in different sections of human upper airway. Here, the authors utilize a fast yet accurate intelligent interpolator called extreme learning machine (ELM) neural network to capture the knowledge of the obtained database. Bio-inspired metaheuristics are also used to evolve the architecture of ELM neural network such that it can predict the DE values with a high degree of accuracy and robustness. The results of the conducted experiments indicate that the proposed bio-inspired ELM interpolator is capable of providing a fast and accurate model which can yield proper information in a very short period of time as compared to the existing numerical techniques such as CFD. On the other hand, by using different types of bio-inspired metaheuristics, i.e. mutable smart bee algorithm (MSBA), particle swarm optimization (PSO), firefly algorithm (FA) and scale-factor local search differential evolution (SFLSDE), it is observed that the structure of ELM neural network can be easily trained using metaheuristics. In general, the experimental results demonstrate the applicability and efficacy of soft computing techniques for predicting the DE values in human upper airway.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle