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Enregistrement W1966886697 · doi:10.1016/j.medengphy.2004.09.017

Measurement and reconstruction of the leaflet geometry for a pericardial artificial heart valve

2004· article· en· W1966886697 sur OpenAlexaff
Hongjun Jiang, Gord Campbell, Fengfeng Xi

Notice bibliographique

RevueMedical Engineering & Physics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityNational Research Council CanadaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReverse engineeringRapid prototypingLeaflet (botany)Heart valveComputer sciencePoint cloudComputer Aided DesignLaser scanningEngineering drawingBiomedical engineeringArtificial intelligenceComputer graphics (images)Computer visionMechanical engineeringEngineeringLaserOpticsGeologyMedicineSurgeryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the measurement and reconstruction of the leaflet geometry for a pericardial heart valve. Tasks involved include mapping the leaflet geometries by laser digitizing and reconstructing the 3D freeform leaflet surface based on a laser scanned profile. The challenge is to design a prosthetic valve that maximizes the benefits offered to the recipient as compared to the normally operating naturally-occurring valve. This research was prompted by the fact that artificial heart valve bioprostheses do not provide long life durability comparable to the natural heart valve, together with the anticipated benefits associated with defining the valve geometries, especially the leaflet geometries for the bioprosthetic and human valves, in order to create a replicate valve fabricated from synthetic materials. Our method applies the concept of reverse engineering in order to reconstruct the freeform surface geometry. A Brown & Shape coordinate measuring machine (CMM) equipped with a HyMARC laser-digitizing system was used to measure the leaflet profiles of a Baxter Carpentier-Edwards pericardial heart valve. The computer software, Polyworks was used to pre-process the raw data obtained from the scanning, which included merging images, eliminating duplicate points, and adding interpolated points. Three methods, creating a mesh model from cloud points, creating a freeform surface from cloud points, and generating a freeform surface by B-splines are presented in this paper to reconstruct the freeform leaflet surface. The mesh model created using Polyworks can be used for rapid prototyping and visualization. To fit a freeform surface to cloud points is straightforward but the rendering of a smooth surface is usually unpredictable. A surface fitted by a group of B-splines fitted to cloud points was found to be much smoother. This method offers the possibility of manually adjusting the surface curvature, locally. However, the process is complex and requires additional manipulation. Finally, this paper presents a reverse engineered design for the pericardial heart valve which contains three identical leaflets with reconstructed geometry.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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