Advanced modeling strategy for the analysis of heart valve leaflet tissue mechanics using high-order finite element method
Notice bibliographique
Résumé
Modeling soft tissue using the finite element method is one of the most challenging areas in the field of biomechanical engineering. To date, many models have been developed to describe heart valve leaflet tissue mechanics, which are accurate to some extent. Nevertheless, there is no comprehensive method to modeling soft tissue mechanics, This is because (1) the degree of anisotropy in the heart valve leaflet changes layer by layer due to a variety of collagen fiber densities and orientations that cannot be taken into account in the model and also (2) a constitutive material model fully describing the mechanical properties of the leaflet structure is not available in the literature. In this framework, we develop a new high-order element using p-type finite element formulation to create anisotropic material properties similar to those of the heart valve leaflet tissue in only one single element. This element also takes the nonlinearity of the leaflet tissue into consideration using a bilinear material model. This new element is composed a two-dimensional finite element in the principal directions of leaflet tissue and a p-type finite element in the direction of thickness. The proposed element is easy to implement, much more efficient than standard elements available in commercial finite element packages. This study is one step towards the modeling of soft tissue mechanics using a meshless finite element approach to be applied in real-time haptic feedback of soft-tissue models in virtual reality simulation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».