A Rational Approach to Meshing Cerebral Venous Geometries for High-Fidelity Computational Fluid Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Computational fluid dynamics (CFD) of cerebral venous flows has become popular owing to the possibility of using local hemodynamics and hemoacoustics to help diagnose and plan treatments for venous diseases of the brain. Lumen geometries in low-pressure cerebral veins are different from those in cerebral arteries, often exhibiting fenestrations and flattened or triangular cross section, in addition to constrictions and expansions. These can challenge conventional size-based volume meshing strategies, and the ability to resolve nonlaminar flows. Here we present a novel strategy leveraging estimation of length scales that could be present if flow were to become transitional or turbulent. Starting from the lumen geometry and flow rate boundary conditions, centerlines are used to determine local hydraulic diameters and cross-sectional mean velocities, from which flow length scales are approximated using conventional definitions of local Kolmogorov and Taylor microscales. By inspection of these scales, a user specifies minimum and maximum mesh edge lengths, which are then distributed along the model in proportion to the approximated local Taylor length scales. We demonstrate in three representative cases that this strategy avoids some of the pitfalls of conventional size-based strategies. An exemplary CFD mesh-refinement study shows convergence of high-frequency flow instabilities even starting from relatively coarse edge lengths near the lower bounds of the approximated Taylor length scales. Rational consideration of the length scales in a possibly nonlaminar flow may thus provide a useful and replicable baseline for denovo meshing of complicated or unfamiliar venous lumen 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».