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Enregistrement W2480589279 · doi:10.1080/10255842.2016.1214270

A novel micro-to-macro approach for cardiac tissue mechanics

2016· article· en· W2480589279 sur OpenAlexafffund
Seyyed Mohammad Hassan Haddad, Abbas Samani

Notice bibliographique

RevueComputer Methods in Biomechanics & Biomedical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElasticity and Material Modeling
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMacroComputer scienceBiomedical engineeringMechanicsMechanical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For studying cardiac mechanics, hyperelastic anisotropic computational models have been developed which require the tissue anisotropic and hyperelastic parameters. These parameters are obtained by tissue samples mechanically testing. The validity of such parameters are limited to the specific tissue sample only. They are not adaptable for pathological tissues commonly associated with tissue microstructure alterations. To investigate cardiac tissue mechanics, a novel approach is proposed to model hyperelasticity and anisotropy. This approach is adaptable to various tissue microstructural constituent's distributions in normal and pathological tissues. In this approach, the tissue is idealized as composite material consisting of cardiomyocytes distributed in extracellular matrix (ECM). The major myocardial tissue constituents are mitochondria and myofibrils while the main ECM's constituents are collagen fibers and fibroblasts. Accordingly, finite element simulations of uniaxial and equibiaxial tests of normal and infarcted tissue samples with known amounts of these constituents were conducted, leading to corresponding tissue stress-strain data that were fitted to anisotropic/hyperelastic models. The models were validated where they showed good agreement characterized by maximum average stress-strain errors of 16.17 and 10.01% for normal and infarcted cardiac tissue, respectively. This demonstrate the effectiveness of the proposed models in accurate characterization of healthy and pathological cardiac tissues.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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