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Enregistrement W3160559737 · doi:10.1038/s41598-021-89704-4

Exploitation of blood non-Newtonian properties for ultrasonic measurement of hematocrit

2021· article· en· W3160559737 sur OpenAlexaff
Baptiste Pialot, Jérémie Gachelin, Jean Provost, Olivier Couture

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleAssociation Nationale de la Recherche et de la TechnologieEuropean Commission
Mots-clésHematocritUltrasonic sensorBiomedical engineeringExtracorporeal circulationUltrasoundMicrofluidicsMaterials scienceMedicineComputer scienceSurgeryInternal medicineRadiologyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New processing techniques for manipulating blood and its components at a microfluidic scale are currently implemented. As for extracorporeal circulation, the in-line evaluation and monitoring of blood properties during these microfluidic techniques is a challenging task. Here, we show that the blood hematocrit can be measured non-invasively in a sub-millimeter medical tube using the non-Newtonian behavior of blood velocity profile. This hematocrit measurement is demonstrated on human blood with a simple Doppler ultrasound system. Results show a mean measurement error of 4.6 ± 1.3%Hct for hematocrit up to 52% and for 5 s-long ultrasonic signals. The simplicity and the measurement scale of the approach make it highly valuable for measuring hematocrit in new blood separation techniques. The approach may have an impact on in-vitro blood processing in general.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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