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Enregistrement W3087853315 · doi:10.1115/1.4048536

Computational Modeling of Cardiac Ablation Incorporating Electrothermomechanical Interactions

2020· article· en· W3087853315 sur OpenAlexaff
Sundeep Singh, Roderick Melnik

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering and Science in Medical Diagnostics and Therapy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrhythmias and Treatments
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAblationBlood flowCardiac AblationBiomedical engineeringRadiofrequency ablationElectrodeMaterials sciencePerfusionVolumetric flow rateRf ablationCatheter ablationCardiologyMedicineMechanicsChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The application of radio frequency ablation (RFA) has been widely explored in treating various types of cardiac arrhythmias. Computational modeling provides a safe and viable alternative to ex vivo and in vivo experimental studies for quantifying the effects of different variables efficiently and reliably, apart from providing a priori estimates of the ablation volume attained during cardiac ablation procedures. In this contribution, we report a fully coupled electrothermomechanical model for a more accurate prediction of the treatment outcomes during the radio frequency cardiac ablation. A numerical model comprising of cardiac tissue and the cardiac chamber has been developed in which an electrode has been inserted perpendicular to the cardiac tissue to simulate actual clinical procedures. Temperature-dependent heat capacity, electrical and thermal conductivities, and blood perfusion rate have been considered to model more realistic scenarios. The effects of blood flow and contact force of the electrode tip on the treatment outcomes of a fully coupled model of RFA have been systematically investigated. The numerical study demonstrates that the predicted ablation volume of RFA is significantly dependent on the blood flow rate in the cardiac chamber and also on the tissue deformation induced due to electrode insertion depth of 1.5 mm or higher.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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