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Enregistrement W4323975736 · doi:10.1016/j.mex.2023.102110

Micro-particle image velocimetry for blood flow in thick round glass micro-channels: Channel fabrication and velocity profile characterization

2023· article· en· W4323975736 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMethodsX · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood properties and coagulation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésParticle image velocimetryVelocimetryPolydimethylsiloxaneBorosilicate glassChannel (broadcasting)Materials scienceFlow visualizationVisualizationParticle tracking velocimetryOpticsFlow velocityFocus (optics)FabricationParticle (ecology)Flow (mathematics)AcousticsNanotechnologyComputer scienceComposite materialEngineeringMechanicsMechanical engineeringPhysicsGeologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This method describes the use of thick round borosilicate glass micro-channels for blood flow visualization using micro-particle image velocimetry (µPIV) techniques. In contrast with popular methods using squared polydimethylsiloxane channels, this method allows for visualization of blood flow in channel geometries that resemble more the natural physiology of human blood vessels. With a custom designed enclosure, the microchannels were submerged in glycerol to reduce light refraction occurring during µPIV due to the thick walls of the glass channels. A method is proposed to correct the extracted velocity profiles from the µPIV to account for out-of-focus error. The customized elements of this method include: • The use of thick circular glass micro-channels, • a custom designed mounting solution for the channels on a glass slide for flow visualization, • a MATLAB code to correct velocity profile accounting for out-of-focus error.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,590

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,267 · 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