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Enregistrement W4296290424 · doi:10.1097/01.tp.0000886424.79341.cb

312.6: Model for Virtual Vascular Reconstruction in Liver Transplantation Using Computational Fluid Dynamics

2022· article· en· W4296290424 sur OpenAlexaboutno aff
B. I. Yaremin, B. I. Kazymov, K. F. Alekberov, Andrey Nikolaevich Russkikh, Ramiza Sharifova, Murad Novruzbekov

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiver transplantationComputer scienceDICOMTransplantationBlood flowPortal veinComputational fluid dynamicsSegmentationMedicineRadiologySimulationBiomedical engineeringArtificial intelligenceSurgeryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Computational anatomy is a modern research method that has become available using computer technology and computational fluid dynamics. It is promising to use it for perioperative planning and modeling, including organ transplantation. Aim of study is to prepare investigational model of blood flow in liver during liver transplantation. Matherials and methods: Contrast research was done among 53 men who were patients in surgery departments at Krasnoyarsk regional hospital #1, Russia (KRH). Estimations were made using 3D models of portal system (working stations GE Advantage Workstation, Siemens singo.via), based on multi-slices computed tomography of abdominal cavity with bolus contrasting with help of medication “Ultravist-370”. The volume of the used contrasting stuff made 100 ml, the speed of infiltration was 4 ml per second, and the average radial strain was 11,3 m3v. DICOM data segmentation was performed using Dragonfly software (Object Research Systems, Canada) at the Innovation Technology Management Resources of the Reaviz University. Using series with arterial and vein contrast, we performed the segmentation of contrasting vessels, and obtained three-dimensional data topology in.obj format. Then we processed the obtained models using scripts prepared for the pythonOCC framework. We built the central lines of the vessels and formed the branching tree. Methods of computational hemodynamics were implemented using the Visual-CFD application for OpenFOAM environment (ESI, France). Mesh example of portal vein shown in figure 1.Results: With the use of created three-dimensional computer model, the blood flow in the portal vein and liver arteries at various variants of its structure was simulated. It was obtained that, in the presence of the main type of structure with predominance of blood flow along the splenic vein, the blood flow turbulence and risk of thrombosis development are higher. At the same time, with virtual thrombosis of the portal vein trunk, the pressure gradient is 1.4 times higher than with the bulk type, which is more favorable for the proposed reconstruction. Thus, these data can be used for preoperative planning in surgical treatment of portal vein thrombosis in liver transplantation. Conclusion: The proposed model of blood flow is promising and allows you to create an interactive tool for calculating the hemodynamic situation in various reconstructions during liver transplantation.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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