Modeling the Role of the Coronary Vasculature During External Field Stimulation
Notice bibliographique
Résumé
The exact mechanisms by which defibrillation shocks excite cardiac tissue far from both the electrodes and heart surfaces require elucidation. Bidomain theory explains this phenomena through the existence of intramural virtual electrodes (VEs), caused by discontinuities in myocardial tissue structure. In this study, we assess the modeling components essential in constructing a finite-element cardiac tissue model including blood vessels from high-resolution magnetic resonance data and investigate the specific role played by coronary vasculature in VE formation, which currently remains largely unknown. We use a novel method for assigning histologically based fiber architecture around intramural structures and include an experimentally derived vessel lumen wall conductance within the model. Shock-tissue interaction in the presence of vessels is assessed through comparison with a simplified model lacking intramural structures. Results indicate that VEs form around blood vessels for shocks > 8 V/cm. The magnitude of induced polarizations is attenuated by realistic representation of fiber negotiation around vessel cavities, as well as the insulating effects of the vessel lumen wall. Furthermore, VEs formed around large subepicardial vessels reduce epicardial polarization levels. In conclusion, we have found that coronary vasculature acts as an important substrate for VE formation, which may help interpretation of optical mapping data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».