Variability of Computational Fluid Dynamics Solutions for Pressure and Flow in a Giant Aneurysm: The ASME 2012 Summer Bioengineering Conference CFD Challenge
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Stimulated by a recent controversy regarding pressure drops predicted in a giant aneurysm with a proximal stenosis, the present study sought to assess variability in the prediction of pressures and flow by a wide variety of research groups. In phase I, lumen geometry, flow rates, and fluid properties were specified, leaving each research group to choose their solver, discretization, and solution strategies. Variability was assessed by having each group interpolate their results onto a standardized mesh and centerline. For phase II, a physical model of the geometry was constructed, from which pressure and flow rates were measured. Groups repeated their simulations using a geometry reconstructed from a micro-computed tomography (CT) scan of the physical model with the measured flow rates and fluid properties. Phase I results from 25 groups demonstrated remarkable consistency in the pressure patterns, with the majority predicting peak systolic pressure drops within 8% of each other. Aneurysm sac flow patterns were more variable with only a few groups reporting peak systolic flow instabilities owing to their use of high temporal resolutions. Variability for phase II was comparable, and the median predicted pressure drops were within a few millimeters of mercury of the measured values but only after accounting for submillimeter errors in the reconstruction of the life-sized flow model from micro-CT. In summary, pressure can be predicted with consistency by CFD across a wide range of solvers and solution strategies, but this may not hold true for specific flow patterns or derived quantities. Future challenges are needed and should focus on hemodynamic quantities thought to be of clinical interest.
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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 | 0,001 | 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 découle