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Enregistrement W1580134939 · doi:10.1111/j.1525-1594.2008.00644.x

Numerical Simulations of Blood Flow in Artificial and Natural Hearts With Fluid–Structure Interaction

2008· article· en· W1580134939 sur OpenAlexaff
Matthew G. Doyle, Jean‐Baptiste Vergniaud, Stavros Tavoularis, Yves Bourgault

Notice bibliographique

RevueArtificial Organs · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesInstitut national de recherche en informatique et en automatique (INRIA)
Mots-clésPulsatile flowFluid–structure interactionDiaphragm (acoustics)MechanicsFluid dynamicsFlow (mathematics)Blood flowCurrent (fluid)Computer simulationComputer scienceBiomedical engineeringSimulationPhysicsEngineeringAcousticsMedicineCardiologyFinite element methodThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article describes two ongoing numerical studies of fluid-structure interaction in the cardiovascular system: an idealized pulsatile ventricular assist device (VAD), consisting of two fluid chambers separated by a flexible diaphragm; and blood flow and heart wall motion during passive filling of a canine heart. Simulations have been performed for the VAD and compared with the results of a previous study and to our own preliminary experimental results. Detailed measurements of the flow field in the VAD model and additional simulations are in progress. Preliminary simulations using both an idealized model of the natural heart as well as a realistic model have identified the limitations of the current numerical methods in dealing with large three-dimensional deformations. Ongoing research aims at extending the range of simulations to include large deformations and to incorporate an anisotropic material model for the heart wall to account for the muscle fibers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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