Separation of the reservoir and wave pressure and velocity from measurements at an arbitrary location in arteries
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies based on measurements made in the ascending aorta have demonstrated that it can be useful to separate the arterial pressure P into a reservoir pressure P* generated by the windkessel effect and a wave pressure p generated by the arterial waves: P = P*+p. The separation in these studies was relatively straightforward since the flow into the arterial system was measured. In this study the idea is extended to measurements of pressure and velocity at sites distal to the aortic root where flow into the arterial system is not known. P* is calculated from P at an arbitrary location in a large artery by fitting the pressure fall-off in diastole to an exponential function and assuming that p is proportional to the flow into the arterial system. A local reservoir velocity U* that is proportional to P* is also defined. The separation algorithm is applied to in vivo human and canine data and to numerical data generated using a one-dimensional model of pulse wave propagation in the larger conduit arteries. The results show that the proposed algorithm is reasonably robust, allowing for the separation of the measured pressure and velocity into reservoir and wave pressures and velocities. Application to data measured simultaneously in the aorta of the dog shows that the reservoir pressure is fairly uniform along the aorta, a test of self-consistency of the assumptions leading to the algorithm. Application to data generated with a validated numerical model indicates that the parameters derived by fitting the pressure data are close to the known values which were used to generate the numerical data. Finally, application to data measured in the human thoracic aorta indicates the potential usefulness of the separation.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».