Standardized static and dynamic evaluation of myocardial tissue properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction. Quantifying the mechanical behaviors of soft biological tissues is of considerable research interest. However, validity and reproducibility between different researchers and apparatus is questionable. This study aims to quantify the mechanical properties of myocardium while investigating methodologies that can standardize biological tissue testing. Materials and Methods. Tensile testing was performed to obtain Young’s modulus and a dynamic mechanical analysis (DMA) determined the viscoelastic properties. A frequency range of 0.5 Hz (30bpm) to 3.5 Hz (210bpm) was analyzed. For tensile testing three different preconditioning settings were tested: no load, 0.05 N preload, and a cyclic preload at 2.5% strain and 10 cycles. Samples were placed in saline and tested at 37 °C. Five ovine and five porcine hearts were tested. Results and Discussion. Cyclic loading results in the most consistent moduli values. The modulus of ovine/porcine tissue was mean = 0.05/.06 MPa, SD = 0.02/0.03 MPa. The storage/loss modulus varied from = 0.02/0.003 MPa at 0.5 Hz to 0.04/0.008 MPa at 3.5 Hz; Stiffness increases linearly from 400 to 800 N m −1 with a tan delta around 0.175. Conclusions. Static analysis of the mechanical properties of myocardial tissue confirms that; preconditioning is necessary for reproducibility, and DMA provides a platform for reproducible testing of soft biological tissues.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».