Vascular wall stress during intravascular optical coherence tomography imaging
Notice bibliographique
Résumé
Biomechanical properties of arterial wall is crucial for understanding the changes in the cardiovascular system. Catheters are used during intravascular optical coherence tomography (IVOCT) imaging. The presence of a catheter alters the flow field, pressure distribution and frictional resistance to flow in an artery. In this paper, we first study the transmural stress distribution of the catheterized vessel. COMSOL (COMSOL 4.4) was used to simulate the blood flow induced deformation in a catheterized vessel. Blood is modeled as an incompressible Newtonian fluid. Stress distribution from an three-layer vascular model with an eccentric catheter are simulated, which provides a general idea about the distribution of the displacement and the stress. Optical coherence elastography techniques were then applied to porcine carotid artery samples to look at the deformation status of the vascular wall during saline or water injection. Preliminary simulation results show nonuniform stress distribution in the circumferential direction of the eccentrically catheterized vascular model. Three strain rate methods were tested for intravascular OCE application. The tissue Doppler method has the potential to be further developed to image the vascular wall biomechnical properties in vivo. Although results in this study are not validated quantitatively, the experiments and methods may be valuable for intravascular OCE studies, which may provide important information for cardiovascular disease prevention, diagnosis and treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».