Estimating Blood Flow in Skeletal Muscle Arteriolar Trees Reconstructed from In Vivo Data
Notice bibliographique
Résumé
Background Our group uses both computational modeling and intravital videomicroscopy to study the regulation of blood flow in the microcirculation of skeletal muscle. Although we are able to obtain nearly complete arteriolar network structure from in vivo experiments, obtaining complete hemodynamic information is much more difficult and time‐consuming. It is also difficult to obtain the full boundary data needed to directly calculate microvascular blood flow and hematocrit distributions. Therefore, the objective of the present work was to develop a computational model that could accurately predict blood flow in skeletal muscle arteriolar trees in the absence of complete boundary data. Methods We used arteriolar trees in the rat gluteus maximus muscle (GM) that were reconstructed from montages obtained via intravital videomicroscopy, and incorporated a recently published method for approximating unknown boundary conditions into our existing steady‐state model of two‐phase blood flow. For varying numbers of unknown boundary conditions, we used the new flow model and GM arteriolar geometry to approximately match red blood cell (RBC) flows corresponding to experimental measurements. Results We showed that this method gives errors that decrease as the number of unknown boundary conditions decreases. We also showed that specifying total blood flow into the arteriolar tree decreases the mean RBC flow error and its variance. By varying target values of pressure and wall shear stress required by the model, we showed that results are less sensitive to the target pressure, and we developed a method for estimating the optimal target shear stress. Conclusion We have developed and validated a computational method that can accurately estimate RBC flow distribution in arteriolar trees in the absence of complete boundary data. Support or Funding Information Funding: Natural Sciences and Engineering Research Council (NSERC) grant #R4081A03 awarded to DG, NSERC grant #R4218A03 awarded to DNJ, and NSERC CGS‐D Scholarship awarded to BKA.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».