Mechanical hemolysis in blood flow: user-independent predictions with the solution of a partial differential equation
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents for the first time numerical predictions of mechanical blood hemolysis obtained by solving a hyperbolic partial differential equation (PDE) modelling the hemolysis in a Eulerian frame of reference. This provides hemolysis predictions over the entire computational domain as an alternative to the Lagrangian approach consisting in evaluating cell hemolysis along their trajectories. The solution of a PDE over a computational domain, such as in the approach presented herein, yields a unique solution. This is a clear advantage over the Lagrangian approach, which requires the human-made choice of a limited number of trajectories for integration and inevitably results in the incomplete coverage of the computational domain. The hyperbolic hemolysis model is solved with a Discontinuous Galerkin finite element method. The solution algorithm also includes adaptive remeshing to provide high accuracy simulations. Predictions of the modified index of hemolysis (MIH) are presented for flows in dialysis cannulae and sudden contractions. MIH predictions for cannulae differ significantly from those obtained by other authors using the Lagrangian approach. The predictions for flows in sudden contractions are used, along with our own experimental measurements, to assess the value of the threshold shear stress required for hemolysis that is included in the hemolysis model.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».