A Feature-Based Morphing Methodology for Computationally Modeled Biological Structures Applied to Left Atrial Fiber Directions
Notice bibliographique
Résumé
To properly simulate the behavior of biological structures through computer modeling, there exists a need to describe parameters that vary locally. These parameters can be obtained either from literature or from experimental data and they are often assigned to regions in the model as lumped values. Furthermore, parameter values may be obtained on a representative case and may not be available for each specific modeled organ. We describe a semiautomated technique to assign detailed maps of local tissue properties to a computational model of a biological structure. We applied the method to the left atrium of the heart. The orientation of myocytes in the tissue as obtained from histologic analysis was transferred to the 3D model of a porcine left atrium. Finite element method (FEM) dynamic simulations were performed by using an isotropic, neo-Hookean, constitutive model first, then adding an anisotropic, cardiomyocyte oriented, Fung-type component. Results showed higher stresses for the anisotropic material model corresponding to lower stretches in the cardiomyocyte directions. The same methodology can be applied to transfer any map of parameters onto a discretized finite element model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».