Towards non-invasive computational-mechanics and imaging-based diagnostic framework for personalized cardiology for coarctation
Notice bibliographique
Résumé
Coarctation of the aorta (COA) is a congenital narrowing of the proximal descending aorta. Although accurate and early diagnosis of COA hinges on blood flow quantification, proper diagnostic methods for COA are still lacking because fluid-dynamics methods that can be used for accurate flow quantification are not well developed yet. Most importantly, COA and the heart interact with each other and because the heart resides in a complex vascular network that imposes boundary conditions on its function, accurate diagnosis relies on quantifications of the global hemodynamics (heart-function metrics) as well as the local hemodynamics (detailed information of the blood flow dynamics in COA). In this study, to enable the development of new non-invasive methods that can quantify local and global hemodynamics for COA diagnosis, we developed an innovative fast computational-mechanics and imaging-based framework that uses Lattice Boltzmann method and lumped-parameter modeling that only need routine non-invasive clinical patient data. We used clinical data of patients with COA to validate the proposed framework and to demonstrate its abilities to provide new diagnostic analyses not possible with conventional diagnostic methods. We validated this framework against clinical cardiac catheterization data, calculations using the conventional finite-volume method and clinical Doppler echocardiographic measurements. The diagnostic information, that the framework can provide, is vitally needed to improve clinical outcomes, to assess patient risk and to plan treatment.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».