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Enregistrement W4400288064 · doi:10.1121/10.0027379

Poroelastic model of the lungs at low frequencies predicted by Biot's theory

2024· article· en· W4400288064 sur OpenAlexaff
Arife Uzundurukan, Sébastien Poncet, Daria C. Boffito, Philippe Micheau

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRanque-Hilsch vortex tube
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoromechanicsBiot numberPhysicsMechanicsGeologyPorous mediumGeotechnical engineeringPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biot's theory of poroelastic wave propagation inherently lends itself to elucidate the characteristics of a biphasic medium comprising solid and fluid components, such as biological tissues. One of the intricately complex biological tissues that remains poorly understood is the lungs since their properties diversify significantly through their pore geometries affected by inspiratory positive airway pressure (IPAP) and applied frequency range. One hypothesizes that the vibroacoustic behaviour of the lungs can be predicted by Biot's theory, as the nature of the lungs aligns with the principles of the theory at low frequencies. This study aims to analytically investigate the vibroacoustic behaviour of the lungs, considering 10 and 20-cm H;2O IPAP. Utilizing a fractional derivative formulation, one predicts the complex-valued shear wave speed, as well as the fast and slow compression wave speeds, for frequencies ranging from 5 to 100 Hz. A 3D digital thorax twin study using these predicted wave speeds, particularly at 28 Hz and 20 cm H;2O IPAP, is validated against experimental data from the literature. Consequently, applying Biot's theory provides a valuable framework for understanding the dynamic vibroacoustic behaviour of the lung tissues in response to varying IPAP and low frequencies.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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