Extracting Lagrangian coherent structures in cardiovascular flows using Lagrangian descriptors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In cardiovascular flows, Lagrangian coherent structures have been used to explore the skeleton of blood transport. Revealing these transport barriers is instrumental to quantify the mixing and stagnation of blood as well as to highlight locations of elevated strain rate on blood elements. Nevertheless, the clinical use of Lagrangian coherent structures in cardiovascular flows is rarely reported due largely to its non-intuitive nature and computational expense. Here, we explore a recently developed approach called “Lagrangian descriptors,” which quantifies the finite time Euclidean arc length of Lagrangian trajectories released from a grid of initial positions. Moreover, the finite time arc lengths of a set of trajectories capture signatures of Lagrangian coherent structures computed from the same initial condition. Remarkably, the Lagrangian descriptors approach has the most rapid computational performance among all its Lagrangian counterparts. In this work, we explore the application of Lagrangian descriptors for the first time in cardiovascular flows. For this purpose, we consider two in vitro flow models studied previously by our group: flow in an abdominal aortic aneurysm and that in a healthy left ventricle. In particular, we will demonstrate the ability of the Lagrangian descriptors approach to reveal Lagrangian coherent structures computed via the classical geometrical approach, though at a significantly reduced computational cost.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle