A Simple “Streak Length Method” for Quantifying and Characterizing Red Blood Cell Velocity Profiles and Blood Flow in Rat Skeletal Muscle Arterioles
Notice bibliographique
Résumé
Please cite this paper as: Al‐Khazraji BK, Novielli NM, Goldman D, Medeiros PJ, Jackson DN. A simple “Streak Length Method” for quantifying and characterizing red blood cell velocity profiles and blood flow in rat skeletal muscle arterioles. Microcirculation 19: 327–335, 2012. Abstract Objectives: To develop a valid experimental method for quantifying blood flow in continuously branching skeletal muscle arterioles, and to derive an empirical relationship between velocity ratio (VMax/VMean) and arteriolar diameter. Methods: We evaluated arteriolar trees using IVVM of rat gluteus maximus muscle and developed a method to acquire single fluorescent‐labeled RBC velocities across arteriolar lumens to create velocity profiles. These data were used to calculate the blood flow for 37 vessel segments (diameters: 21–115 μm). Results: Mass balance at arteriolar bifurcations had 0.6 ± 3.2% error. Velocity ratios ranged from 1.35 to 1.98 and were positively correlated with diameter (p < 0.0001), and VRBC profiles were blunted with decreasing diameter. Conclusions: We present a means for quantifying blood flow in continuously branching skeletal muscle arterioles. Further, we provide an equation for calculating velocity ratios based on arteriolar diameter, which may be used by others for blood flow calculations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».