The role of extra-coronary vascular conditions that affect coronary fractional flow reserve estimation.
Notice bibliographique
Résumé
The treatment of coronary stenosis is often based upon invasive high risk surgical assessment. The surgical assessment quantifies the fractional flow reserve (FFR), a ratio of distal to proximal pressures in respect of the stenosis. Non-invasive imaging-computational methodologies call for robust and calibrated mathematical descriptions of the coronary vasculature that can be personalized. In addition, it is important to understand non-vascular factors that FFR. In this preliminary work, a 0D coronary vasculature model capable of personalization was implemented. The model was used to demonstrate the roles of focal and extended stenosis (intra-vascular), as well as microvascular disease and atrial fibrillation (extra-vascular) on FFR. It was found that FFR the right coronary artery is maximally affected by disease conditions. Interestingly, the severity of both microvascular disease and atrial fibrillation were found to be secondary to their mere presence regarding the modelling based FFR estimation. The 0D model provides a computationally inexpensive instrument for in silico coronary blood flow investigation as well as clinical-imaging decision making. Further- more, it establishes a basis for 3D computational fluid dynamics assessment of FFR in patient specific geometries.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».