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Enregistrement W2784020591

Blood Flow Analysis and Red Blood Cell Aggregation Investigation

2013· article· en· W2784020591 sur OpenAlexaff
Rym Mehri, Jérémie Laplante, Catherine Mavriplis, Marianne Fenech

Notice bibliographique

RevueCMBES Proceedings · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood properties and coagulation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticle image velocimetryHematocritRed blood cellVolumetric flow rateVelocimetryMicrochannelFlow (mathematics)Blood flowShear rateMaterials scienceParticle sizeHigh-speed cameraChemistryMechanicsAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyComputer scienceComputer visionPhysicsNanotechnologyRheologyComposite materialMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work aims to develop a method to quantitatively analyze red blood cell (RBC) aggregates under controlled flow conditions, based on image processing. The set up consists of RBC suspensions entrained by a second fluid in a 150x33 μm microchannel. The experiments are performed by varying the hematocrit (10, 15 & 20%) and the flow rate (Q=5 & 10 μl/hr). The flow is visualized using a high speed camera coupled to a micro Particle Image Velocimetry (μPIV) system. Videos obtained with the high speed camera are processed using a MATLAB program to detect RBC aggregates based on the images intensities. An average aggregate size has been determined for each of the shear rates and hematocrits. The aggregates are shown to be larger at low flow rates and high hematocrits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,185 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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