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Enregistrement W2149882402 · doi:10.1109/isbi.2008.4541257

Effect of depth of correlation on cross-correlation blood flow measurements in glass microchannels

2008· article· en· W2149882402 sur OpenAlexafffund
Boris Chayer, Jacques A. de Guise, Guy Cloutier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood properties and coagulation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthCanada Research Chairs
Mots-clésVolumetric flow rateBlood flowFlow (mathematics)Focus (optics)Flow velocityGlass tubeMicrocirculationMaterials scienceCross section (physics)MechanicsFlow measurementPlane (geometry)Tube (container)Cross-correlationBiomedical engineeringOpticsMathematicsPhysicsGeometryMedicineComposite materialStatisticsCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to evaluate the effect of the depth of correlation (DOC) on the cross-correlation method (CC) applied to microcirculatory blood flow in vitro. The cross-correlation algorithm was optimized to compute red blood cell velocity profiles in tube flow. Flow rates, estimated by computing the circular integral of mean velocity profiles, were compared with calibrated pump flows for different focus planes of the microscope and different flow rates. Results show a mean flow underestimation of 2.8 plusmn 5% for all positions of the focus plane inside the tube diameter, highlighting the non-negligible DOC effect when CC is applied to study blood microcirculation. An underestimation of 1% was found with an optimal focus plane. To conclude, flow rate estimation in microcirculatory blood flow can be accurate if the DOC effect is properly compensated for by the CC flow estimation method.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,347

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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