A streak length‐based method for quantifying red blood cell flow in skeletal muscle arteriolar networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To develop an experimental method to quantify RBC flow throughout skeletal muscle arteriolar networks. Methods Data on arteriolar geometry were obtained using IVVM of the rat GM. RBC velocities and number densities were also obtained during these experiments using fluorescently labeled RBCs. Arteriolar and RBC data were combined to estimate blood volume flow rates, HT and HD values, and RBC volume flow rates. Validation of hematocrit and RBC flow results was performed at arteriolar bifurcations using both mass balance and comparisons to an established model of the PS effect. Results Estimated HT values were within the expected range (6%‐34%) for the arterioles considered (29‐130 μm). RBC mass balance error was 18 ± 16% (mean ± SD, n = 7 bifurcations). RBC outflow from diverging bifurcations as a function of RBC inflow was given by Y = 0.986*X + 0.331 with R2 = 0.987. Outflow HT as a function of the PS prediction was given by Y = 1.034*X + 0.004 with R2 = 0.691. RBC outflow as a function of the prediction was given by Y = 0.917*X + 0.804 with R2 = 0.891. Conclusions An experimental method has been developed and validated that can easily and accurately quantify RBC flow distribution in large skeletal muscle arteriolar networks and provides direct estimates of HT values.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».