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Enregistrement W2801721515 · doi:10.1038/s41598-018-25334-7

Conduction in the Heart Wall: Helicoidal Fibers Minimize Diffusion Bias

2018· article· en· W2801721515 sur OpenAlexaff
Tristan Aumentado‐Armstrong, Amir Kadivar, Peter Savadjiev, Steven W. Zucker, Kaleem Siddiqi

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndocardiumHelicoidContext (archaeology)Purkinje fibersGeometryThermal conductionPhysicsCardiac cycleMechanicsMaterials scienceAnatomyElectrophysiologyMathematicsNeuroscienceCardiologyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mammalian heart must function as an efficient pump while simultaneously conducting electrical signals to drive the contraction process. In the ventricles, electrical activation begins at the insertion points of the Purkinje network in the endocardium. How does the diffusion component of the subsequent excitation wave propagate from the endocardium in a healthy heart wall without creating directional biases? We show that this is a consequence of the particular geometric organization of myocytes in the heart wall. Using a generalized helicoid to model fiber orientation, we treat the myocardium as a curved space via Riemannian geometry, and then use stochastic calculus to model local signal diffusion. Our analysis shows that the helicoidal arrangement of myocytes minimizes the directional biases that could lead to aberrant propagation, thereby explaining how electrophysiological principles are consistent with local measurements of cardiac fiber geometry. We discuss our results in the context of the need to balance electrical and mechanical requirements for heart function.

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)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,264 · 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
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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