Comparison of Analytical and Finite Element Implementation of Exponential Constitutive Models for Valve Tissue Under Micropipette Aspiration
Notice bibliographique
Résumé
Micropipette aspiration (MA) has been widely used to measure the biomechanical properties of cells and biomaterials [1]. Typically a linear elastic half-space model is used to fit the experimental load-deformation data [1]. However, load-deformation relationships for most biological tissues are highly nonlinear, suggesting alternative constitutive models are necessary. In the case of aortic heart valve tissue, exponential-type constitutive models have been found to fit the biaxial stress-strain behavior well [2]. Based on these studies, Butcher et al. used an exponential constitutive model to characterize the response of chicken embryonic valve (atrioventricular cushion) under MA [3]. To do so, they implemented an analytical exponential constitutive model [2] and directly related the stress and strain to the experimentally measured pressure and aspiration length. This allowed the authors to fit the tissue MA data without accounting for the complexities of the boundary conditions and multicomponent strain field inherent in MA. However, it is unclear whether the material parameters estimated using this approach are different from those estimated by solving the more complex boundary value problem, which presumably more faithfully simulates the physical process of tissue aspiration.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».