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Enregistrement W3206444558 · doi:10.32920/ryerson.14655744.v1

Three dimensional finite-element modeling of blood flow in elastic vessels: effects of arterial geometry and elasticity on aneurysm growth and rupture

2021· preprint· en· W3206444558 sur OpenAlexaff
Mohammed Yahya

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAneurysmMultiphysicsBlood flowHemodynamicsHyperelastic materialFinite element methodFluid–structure interactionMedicineMechanicsMaterials scienceAnatomyCardiologyRadiologyStructural engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An intracranial aneurysm (ICA) is the localized dilated of cerebral arterial segment due to a degenerative arterial disease causing local wall weakness. Sudden ICA rupture of cerebral aneurysms is the leading cause of subarachnoid haemorrhage (SAH) which is a serious disease associated with high mortality and morbidity. In this research work, we have developed and validated a finite-element fluid-structure interaction (FSI) 2-way coupling model using COMSOL Multiphysics® software package. We applied the model to three idealized intracranial elastic arteries under the Newtonian blood flow assumption. The blood flow was characterized as a steady flow velocity at the inflow and various values of blood pressure at the outflow, while the arterial wall was modeled as a hyperelastic neo-Hookean material. The result shows the significantly weakened wall shear stress (WSS) at the aneurysm fundus and intensified WSS at the distal side of aneurysm neck. The wall deformation and WSS may play an important role in the growth and rupture of ICAs. Moreover, based on these results we postulate that lateral saccular aneurysms located on highly curved arteries are subjected to higher hemodynamic stresses and are more prone to rupture.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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