Mind the Gap: Impact of Computational Fluid Dynamics Solution Strategy on Prediction of Intracranial Aneurysm Hemodynamics and Rupture Status Indicators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Computational fluid dynamics has become a popular tool for studying intracranial aneurysm hemodynamics, demonstrating success for retrospectively discriminating rupture status; however, recent highly refined simulations suggest potential deficiencies in solution strategies normally used in the aneurysm computational fluid dynamics literature. The purpose of the present study was to determine the impact of this gap. MATERIALS AND METHODS: Pulsatile flow in 12 realistic MCA aneurysms was simulated by using both high-resolution and normal-resolution strategies. Velocity fields were compared at selected instants via domain-averaged error. We also compared wall shear stress fields and various reduced hemodynamic indices: cycle-averaged mean and maximum wall shear stress, oscillatory shear index, low shear area, viscous dissipation ratio, and kinetic energy ratio. RESULTS: Instantaneous differences in flow and wall shear stress patterns were appreciable, especially for bifurcation aneurysms. Linear regressions revealed strong correlations (R(2) > 0.9) between high-resolution and normal-resolution solutions for all indices except kinetic energy ratio (R(2) = 0.25) and oscillatory shear index (R(2) = 0.23); however, for most indices, the slopes were significantly <1, reflecting a pronounced underestimation by the normal-resolution simulations. Some high-resolution simulations were highly unstable, with fluctuating wall shear stresses reflected by the poor oscillatory shear index correlation. CONCLUSIONS: Typical computational fluid dynamics solution strategies may ultimately be adequate for augmenting rupture risk assessment on the basis of certain highly reduced indices; however, they cannot be relied on for predicting the magnitude and character of the complex biomechanical stimuli to which the aneurysm wall may be exposed. This impact of the computational fluid dynamics solution strategy is likely greater than that for other modeling assumptions or uncertainties.
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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 | 0,001 |
| 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 ».