Computational prediction of hemodynamical and biomechanical alterations induced by aneurysm dilatation in patient‐specific ascending thoracic aortas
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present work is to propose a robust computational framework combining computational fluid dynamics (CFD) and 4D flow MRI to predict the progressive changes in hemodynamics and wall rupture index (RPI) induced by aortic morphological evolutions in patients harboring ascending thoracic aortic aneurysms (ATAAs). An analytical equation has been proposed to predict the aneurysm progression based on age, sex, and body surface area. Parameters such as helicity, wall shear stress (WSS), time-averaged WSS, oscillatory shear index, relative residence time, and viscosity were evaluated for two patients at different stages of aneurysm growth, and compared with age-sex-matched healthy subjects. The study shows that evolution of hemodynamics and RPI, despite being very slow in ATAAs, is strongly affected by morphological alterations and, in turn could impact biomechanical factors and aortic mechanobiology. An aspect of the current work is that the patient-specific 4D MRI data sets were obtained with a follow-up of 1 year and the measured time-averaged velocity maps and flow eccentricity were compared with the CFD simulation for validation. The computational framework presented here is capable of capturing the blood flow patterns and the hemodynamic descriptors during the various stages of aneurysm growth. Further investigations will be conducted in order to verify these results on a larger cohort of patients and with long follow-up times to finally elucidate the link between deranged hemodynamics, AA geometry, and wall mechanical properties in ATAAs.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».