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Enregistrement W2758521080 · doi:10.1063/1.5001459

Demonstration of cardiac rotor and source mapping techniques in embryonic chick monolayers

2017· article· en· W2758521080 sur OpenAlexafffund
Min Ju You, Peter Langfield, Lucas Campanari, M. Dobbs, Alvin Shrier, Leon Glass

Notice bibliographique

RevueChaos An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNonlinear Dynamics and Pattern Formation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésSpiral waveRotor (electric)False positive paradoxComputer scienceCore (optical fiber)Ventricular fibrillationAtrial fibrillationSpiral (railway)AcousticsPhysicsArtificial intelligenceMedicineEngineeringCardiologyTelecommunicationsElectrical engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excitable media, such as the heart, display propagating waves with different geometries including target patterns and rotors (spiral waves). Collision of two waves leads to annihilation of both. We present algorithms for data processing and analysis to identify the core of rotors. In this work, we show that as the spatial sampling resolution decreases it becomes increasingly difficult to identify rotors-there are instances of false negatives and false positives. These observations are relevant to current controversies concerning the role of rotors in the initiation, maintenance, and treatment of cardiac arrhythmias, especially atrial fibrillation. Currently some practitioners target the core of rotors for ablation, but the effectiveness of this procedure has been questioned. In view of the difficulties inherent in the identification of rotors, we conclude that methods to identify rotors need to first be validated prior to assessing the efficacy of ablation.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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