Non‐Newtonian versus numerical rheology: Practical impact of shear‐thinning on the prediction of stable and unstable flows in intracranial aneurysms
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».