Comparison of computational fluid dynamics with transcranial Doppler ultrasound in response to physiological stimuli
Notice bibliographique
Résumé
Cerebrovascular haemodynamics are sensitive to multiple physiological stimuli that require synergistic response to maintain adequate perfusion. Understanding haemodynamic changes within cerebral arteries is important to inform how the brain regulates perfusion; however, methods for direct measurement of cerebral haemodynamics in these environments are challenging. The aim of this study was to assess velocity waveform metrics obtained using transcranial Doppler (TCD) with flow-conserving subject-specific three-dimensional (3D) simulations using computational fluid dynamics (CFD). Twelve healthy participants underwent head and neck imaging with 3 T magnetic resonance angiography. Velocity waveforms in the middle cerebral artery were measured with TCD ultrasound, while diameter and velocity were measured using duplex ultrasound in the internal carotid and vertebral arteries to calculate incoming cerebral flow at rest, during hypercapnia and exercise. CFD simulations were developed for each condition, with velocity waveform metrics extracted in the same insonation region as TCD. Exposure to stimuli induced significant changes in cardiorespiratory measures across all participants. Measured absolute TCD velocities were significantly higher than those calculated from CFD (P range < 0.001-0.004), and these data were not correlated across conditions (r range 0.030-0.377, P range 0.227-0.925). However, relative changes in systolic and time-averaged velocity from resting levels exhibited significant positive correlations when the distinct techniques were compared (r range 0.577-0.770, P range 0.003-0.049). Our data indicate that while absolute measures of cerebral velocity differ between TCD and 3D CFD simulation, physiological changes from resting levels in systolic and time-averaged velocity are significantly correlated between techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».