Numerical Investigation of Stenosis and Degree of Aneurysm on Haemodynamics of Blood Vessels
Notice bibliographique
Résumé
Computational fluid dynamics is a computer simulation technique used to study the effects of stenosis and aneurysm degree on haemodynamics in the blood vessels such as blood velocity, pressure, and wall shear stress.The current study employed the numerical simulations of pulsed blood flow using the Carreau non-Newtonian rheological and Newtonian models to model the wall shear stresses and haemodynamics in blood vessels.Furthermore, the model included three stenosis areas with different diameters, 70%, 80%, and 90%, and two aneurysm areas with different diameters, 15% and 44%.The study observed the blood velocity, pressure, and wall shear stresses at the damaged blood vessels areas.It was found that the maximum velocity was observed from stenosis when the stenosis ratio was increased to 90%.Additionally, the velocity increased up to 3.4 times, which led to increased blood shear stresses to up to 8.4 times, when the start acceleration flow and peck flow were compared.It is known that the degree of damage on blood vessels produces the most significant influence on local blood pressure and shear stresses.Therefore, it was concluded that stenosis at 90% may probably lead to serious lesions and effectively block the bloodstream by the ensuing thrombus.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».