Capillary Network Morphology and Capillary Flow
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the authors' research on capillary network morphology and the heterogeneity of capillary red cell (RBC) perfusion in skeletal muscle with the aim of demonstrating that capillary network structure plays a major role in determining flow distribution. Capillary network morphology was examined by quantifying the heterogeneity of capillary diameters, path and segment lengths, as well as the changes in configuration that occur as vessels accommodate themselves to continual changes of fiber length. Because of the network complexity and the two-phase nature of the perfusing blood, both spatial (i.e. among capillaries) and temporal heterogeneity of capillary perfusion were predicted to result. By means of computer analysis of video images of the microcirculation in vivo, we have demonstrated that more than 70% of the total spatial heterogeneity of capillary RBC perfusion arises from the capillary network as opposed to the arterioles, and that RBC flow continuously redistributes among capillaries. The spatial heterogeneity increases substantially as the arteriolar input to the network falls, and the data predict that during low-flow states, the network will fail to distribute blood properly among its constituent vessels. Thus passive rheological mechanisms and capillary network morphology are important determinants of functional capillary density.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».