A Macro Finite-Element Formulation for Cardiac Electrophysiology Simulations Using Hybrid Unstructured Grids
Notice bibliographique
Résumé
Electrical activity in cardiac tissue can be described by the bidomain equations whose solution for large-scale simulations still remains a computational challenge. Therefore, improvements in the discrete formulation of the problem, which decrease computational and/or memory demands are highly desirable. In this study, we propose a novel technique for computing shape functions of finite elements (FEs). The technique generates macro FEs (MFEs) based on the local decomposition of elements into tetrahedral subelements with linear shape functions. Such an approach necessitates the direct use of hybrid meshes (HMs) composed of different types of elements. MFEs are compared to classic standard FEs with respect to accuracy and RAM memory usage under different scenarios of cardiac modeling, including bidomain and monodomain simulations in 2-D and 3-D for simple and complex tissue geometries. In problems with analytical solutions, MFEs displayed the same numerical accuracy of standard linear triangular and tetrahedral elements. In propagation simulations, conduction velocity and activation times agreed very well with those computed with standard FEs. However, MFEs offer a significant decrease in memory requirements. We conclude that HMs composed of MFEs are well suited for solving problems in cardiac computational electrophysiology.
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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 ».