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Enregistrement W2116303141

Non-invasive epicardial imaging of human ventricular fibrillation

2013· article· en· W2116303141 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueComputing in Cardiology Conference · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTorsoTikhonov regularizationInverse problemBody surfaceFibrillationVentricular fibrillationMathematicsCardiologyMathematical analysisMedicineAtrial fibrillationGeometryAnatomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spatial distribution of ECG torso potentials during ventricular fibrillation (VF) might provide useful information about underlying electrical dynamics. We used an inverse solution technique to non-invasively construct images of epicardial activity of human VF. A 120-lead mapping system was used to record body surface potential maps (BSPM) from eight anesthetized patients during VF induction following implantable defibrillator placement. Epicardial potential maps of VF were derived mathematically by inverse solution using Tikhonov regularization and L-curve method, assuming a homogenous bounded torso. To assess accuracy, VF was simulated in a large-scale numerical anisotropic heart model incorporating ionic currents. Potential fields were simulated within the torso volume conductor and on the body surface by forward solution to assess the degree of spatial information attenuation. Calculated inverse solution was compared with epicardial activity on the heart model. Spatial features of VF attenuate with distance from the heart due to the volume conductor; however, the model results demonstrate that inverse solution can resolve epicardial VF patterns to a limited, but potentially useful, degree with larger spatial scales being preserved.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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