Predicting the onset of period-doubling bifurcations in noisy cardiac systems
Notice bibliographique
Résumé
Biological, physical, and social systems often display qualitative changes in dynamics. Developing early warning signals to predict the onset of these transitions is an important goal. The current work is motivated by transitions of cardiac rhythms, where the appearance of alternating features in the timing of cardiac events is often a precursor to the initiation of serious cardiac arrhythmias. We treat embryonic chick cardiac cells with a potassium channel blocker, which leads to the initiation of alternating rhythms. We associate this transition with a mathematical instability, called a period-doubling bifurcation, in a model of the cardiac cells. Period-doubling bifurcations have been linked to the onset of abnormal alternating cardiac rhythms, which have been implicated in cardiac arrhythmias such as T-wave alternans and various tachycardias. Theory predicts that in the neighborhood of the transition, the system's dynamics slow down, leading to noise amplification and the manifestation of oscillations in the autocorrelation function. Examining the aggregates' interbeat intervals, we observe the oscillations in the autocorrelation function and noise amplification preceding the bifurcation. We analyze plots--termed return maps--that relate the current interbeat interval with the following interbeat interval. Based on these plots, we develop a quantitative measure using the slope of the return map to assess how close the system is to the bifurcation. Furthermore, the slope of the return map and the lag-1 autocorrelation coefficient are equal. Our results suggest that the slope and the lag-1 autocorrelation coefficient represent quantitative measures to predict the onset of abnormal alternating cardiac rhythms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».