Correspondence Between Simple 3-D MRI-Based Computer Models and In-Vivo EP Measurements in Swine With Chronic Infarctions
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper was to compare several in-vivo electrophysiological (EP) characteristics measured in a swine model of chronic infarct, with those predicted by simple 3-D MRI-based computer models built from ex-vivo scans (voxel size <1 mm(3)). Specifically, we recorded electroanatomical voltage maps (EAVM) in six animals, and ECG waves during induction of arrhythmia in two of these cases. The infarct heterogeneities (dense scar and border zone) as well as fiber directions were estimated using diffusion weighted DW-MRI. We found a good correspondence (r = 0.9) between scar areas delineated on the EAVM and MRI maps. For theoretical predictions, we used a simple two-variable macroscopic model and computed the propagation of action potential after application of a train of stimuli, with location and timing replicating the stimulation protocol used in the in-vivo EP study. Simulation results are exemplified for two hearts: one with noninducible ventricular tachycardia (VT), and another with a macroreentrant VT (for the latter, the average predicted VT cycle length was 273 ms, compared to a recorded VT of 250 ms).
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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 | 0,000 | 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 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 ».