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Enregistrement W2900770291 · doi:10.32474/oajbeb.2018.02.000135

A Novel Finite Element Model on Atherosclerotic Plaques: Effect of Heart Rate

2018· article· en· W2900770291 sur OpenAlexafffund
Hadi Mohammadi

Notice bibliographique

RevueOpen Access Journal of Biomedical Engineering and Biosciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElasticity and Material Modeling
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésFinite element methodCardiologyInternal medicineMedicineStructural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atherosclerotic plaques are highly heterogeneous, nonlinear materials with uncharacteristic structural behaviors. It is well known that mechanics of atherosclerotic plaques significantly depend on plaque geometry, location, composition, and loading conditions. Computational studies have shown great potential to characterize this mechanical behavior. Different types of plaque morphologies and mechanical properties have been used in a computational platform to estimate the stability of rupture-prone plaques and detect their locations. In this study, we hypothesize that heart rate (HR) is also one of the major factors that should be taken into account while mechanics of plaques is studied. We propose a tunable viscoelastic constitutive material model for the fibrous cap tissue in order to calculate the peak cap stress (PCS) in normal physiological (dynamic) conditions while HR changes from 60 bpm to 150 bpm in 2D plane stress models. A critical discussion on stress distribution in the fibrous cap area is made with respect to HR for the first time. Results strongly suggest the viscoelastic properties of the fibrous cap tissue and HR together play a major role in the estimation of the PCS values. The results of current study may provide a better understanding on the mechanics of vulnerable atherosclerotic plaques.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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