Open‐loop Analysis of Transfer Characteristics from Blood Pressure to Heart Rate Using an Effectively Total Artificial Heart
Notice bibliographique
Résumé
It is desirable for the dynamic behavior of the drive rate of the artificial heart to be as similar as possible to that of the recipient's heart rate (HR) before implantation. This requires a model which can simulate the behavior of HR on the basis of only the information measured with the limited number of approvable implanted sensors. This article provides a linear time series model for explaining the behavior of HR only with aortic pressure and right atrial pressure. This could be obtained from open-loop analysis using a total artificial heart, which was introduced for measuring HR in vivo and for eliminating its effect on blood pressure. The model was identified in a goat equipped with a special biventricular assist device called the effectively total artificial heart (ETAH). The ETAH was introduced to make an open loop and awake situation in the animal with almost intact autonomic nerves, which could enhance the accuracy and reliability of the identification of the model. The adequacy of the proposed model was ascertained in several data sets measured in two goats, which were different from the data set used for identification. Most of the mean estimation errors were less than 3 beats/min and auto-correlation analysis showed approvable statistical appropriateness. However, it was clarified through comparison with the 1/R control method that the proposed model has a few problems still to be solved before its future implementation as an automatic controller of the TAH.
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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 ».