Comparisons of simulation results between passive and active fluid structure interaction models for left ventricle in hypertrophic obstructive cardiomyopathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-specific active fluid-structure interactions (FSI) model is a useful approach to non-invasively investigate the hemodynamics in the heart. However, it takes a lot of effort to obtain the proper external force boundary conditions for active models, which heavily restrained the time-sensitive clinical applications of active computational models. METHODS: The simulation results of 12 passive FSI models based on 6 patients' pre-operative and post-operative CT images were compared with corresponding active models to investigate the differences in hemodynamics and cardiac mechanics between these models. RESULTS: In comparing the passive and active models, it was found that there was no significant difference in pressure difference and shear stress on mitral valve leaflet (MVL) at the pre-SAM time point, but a significant difference was found in wall stress on the inner boundary of left ventricle (endocardium). It was also found that pressure difference on the coapted MVL and the shear stress on MVL were significantly decreased after successful surgery in both active and passive models. CONCLUSION: Our results suggested that the passive models may provide good approximated hemodynamic results at 5% RR interval, which is crucial for analyzing the initiation of systolic anterior motion (SAM). Comparing to active models, the passive models decrease the complexity of the modeling construction and the difficulty of convergence significantly. These findings suggest that, with proper boundary conditions and sufficient clinical data, the passive computational model may be a good substitution model for the active model to perform hemodynamic analysis of the initiation of SAM.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».