Image-based Computational Fluid Dynamics: A New Paradigm for Monitoring Hemodynamics and Atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Complex blood flow dynamics are thought to play a key role in the development and treatment of atherosclerosis; however, the exact nature of this role is incompletely understood owing to the practical difficulties associated with measuring important local hemodynamic factors, notably wall shear stresses, in vivo. Only recently has it become possible to consider mapping these hemodynamic factors in a prospective, patient-specific manner via the coupling of in vivo medical imaging and computational fluid dynamics (CFD) modelling. CFD models derived from intravascular ultrasound have already been used to elucidate the role that hemodynamic forces play in mechanical and pharmacological interventions for coronary atherosclerosis. CFD models derived from magnetic resonance imaging and three-dimensional ultrasound provide a less invasive window into more superficial vessels such as the carotid bifurcation, and thus are promising tools for clarifying the role of, and eventually exploiting, purported local geometric and hemodynamic risk factors for atherosclerosis and its response to therapeutic options. Efforts to improve the ease and robustness with which these models are constructed have led to concomitant improvements in accuracy and precision, data for which are presented to facilitate estimation of sample sizes for future studies. Current limitations and anticipated future directions for these powerful new tools are discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».