SIMULATION RELIABILITY OF PHYSIOLOGICAL PHENOMENA BY CARDIAC ACTION POTENTIAL MODEL
Notice bibliographique
Résumé
The single channel recordings not only help understand how a single cell responds to environments but also make the simulation more and more accurate to pinpoint the mechanisms that are not easily found by experiments. In cardiac arrhythmic studies, dynamic action potential models presented by Luo and Rudy are very popular in recent decades. Nevertheless, the simulation results could generate unwanted mistake explanation if the algorithms were not selected carefully. Also, the computing capability of personal computer becomes so powerful to run the cardiac simulations at personal lab or home. To simulate an action potential by L‐Rd model, high order hybrid algorithms, called RK4‐Hybrid, can be 100 times faster than RK4; however, it is rare to mention about the accuracy or reliability of such a simulation on the physiological phenomena. We have found that high order hybrid algorithm, RK4‐hybrid of voltage step (0.05–0.2) could cause fake simulation that always shows R:S (1:2), despite that RK4‐hybrid of voltage step (0.2–0.8) can correctly simulate physiologic phenomena. In this study, we investigate the simulation reliability and accuracy of high order hybrid algorithms in comparison with RK4, so that a suggestion can be given how to select the right algorithm to simulate the physiological phenomena with computing speed fast enough saving huge amount of the computing time in the cardiac simulations.
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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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».