Non‐Newtonian versus numerical rheology: Practical impact of shear‐thinning on the prediction of stable and unstable flows in intracranial aneurysms
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Computational fluid dynamics (CFD) shows promise for informing treatment planning and rupture risk assessment for intracranial aneurysms. Much attention has been paid to the impact on predicted hemodynamics of various modelling assumptions and uncertainties, including the need for modelling the non-Newtonian, shear-thinning rheology of blood, with equivocal results. Our study clarifies this issue by contextualizing the impact of rheology model against the recently demonstrated impact of CFD solution strategy on the prediction of aneurysm flow instabilities. Three aneurysm cases were considered, spanning a range of stable to unstable flows. Simulations were performed using a high-resolution/accuracy solution strategy with Newtonian and modified-Cross rheology models and compared against results from a so-called normal-resolution strategy. Time-averaged and instantaneous wall shear stress (WSS) distributions, as well as frequency content of flow instabilities and dome-averaged WSS metrics, were minimally affected by the rheology model, whereas numerical solution strategy had a demonstrably more marked impact when the rheology model was fixed. We show that point-wise normalization of non-Newtonian by Newtonian WSS values tended to artificially amplify small differences in WSS of questionable physiological relevance in already-low WSS regions, which might help to explain the disparity of opinions in the aneurysm CFD literature regarding the impact of non-Newtonian rheology. Toward the goal of more patient-specific aneurysm CFD, we conclude that attention seems better spent on solution strategy and other likely "first-order" effects (eg, lumen segmentation and choice of flow rates), as opposed to "second-order" effects such as rheology.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle