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Enregistrement W2919381545 · doi:10.1063/1.5083054

Reduced-order modeling of left ventricular flow subject to aortic valve regurgitation

2019· article· en· W2919381545 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueModel Reduction and Neural Networks
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVentricleRegurgitation (circulation)Flow (mathematics)Aortic valveCardiologyPhysicsInternal medicineMedicineMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present focus of heart flow studies is largely based on flow within the left ventricle and how this flow changes when subject to disease. However, despite recent advancements, a simple tractable model of even healthy left ventricular flow has not been produced and made available. Reduced-order modeling techniques, such as proper orthogonal decomposition (POD) and dynamic mode decomposition (DMD), offer an effective means of expressing the large datasets obtained from experiments or numerical simulations using low-dimensional models. While POD and DMD are often used to identify coherent structures in fluid dynamics, their use as a modeling tool has not found much merit in the cardiovascular flow community. In this work, we use POD and DMD to construct reduced-order models for a healthy left ventricular flow as well as for that under the influence of a particular disease shown to exhibit rich and unique intraventricular fluid dynamics, namely, aortic regurgitation (a leaking aortic valve). The performance of the two methods in reconstructing the intraventricular flows and derived quantities is evaluated, and the selected reduced-order models are made available.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,240 · 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