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Enregistrement W2131713087 · doi:10.1109/tbme.2011.2147785

Impact of Physiological Ventricular Deformation on the Morphology of the T-Wave: A Hybrid, Static-Dynamic Approach

2011· article· en· W2131713087 sur OpenAlexaff
D. U. J. Keller, Oussama Jarrousse, T. K. Fritz, Sebastian Ley, Olaf Dössel, Gunnar Seemann

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Biomedical Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepolarizationAmplitudeElectrophysiologyDeformation (meteorology)Biomedical engineeringQT intervalDisplacement (psychology)PhysicsMechanicsMaterials scienceEngineeringCardiologyOpticsMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ventricular wall deformation is widely assumed to have an impact on the morphology of the T-wave that can be measured on the body surface. This study aims at quantifying these effects based on an in silico approach. To this end, we used a hybrid, static-dynamic approach: action potential propagation and repolarization were simulated on an electrophysiologically detailed but static 3-D heart model while the forward calculation accounted for ventricular deformation and the associated movement of the electrical sources (thus, it was dynamic). The displacement vectors that describe the ventricular motion were extracted from cinematographic and tagged MRI data using an elastic registration procedure. To probe to what extent the T-wave changes depend on the synchrony/asynchrony of mechanical relaxation and electrical repolarization, we created three electrophysiological configurations, each with a unique QT time: a setup with physiological QT time, a setup with pathologically short QT time (SQT), and pathologically long QT time (LQT), respectively. For all three electrophysiological configurations, a reduction of the T-wave amplitude was observed when the dynamic model was used for the forward calculations. The largest amplitude changes and the lowest correlation coefficients between the static and dynamic model were observed for the SQT setup, followed by the physiological QT and LQT setups.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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