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Enregistrement W4400663346 · doi:10.1002/rcs.2663

Simulating blood accumulation with improved smoothed particle hydrodynamics in surgical simulation system

2024· article· en· W4400663346 sur OpenAlexaff
Pengyu Sun, Peter Liu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmoothed-particle hydrodynamicsBoundary value problemBlood flowComputer scienceBlood lossSurgical simulationMechanicsSimulationKernel (algebra)SurgeryMedicineMathematicsPhysicsMathematical analysisCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Blood accumulation often occurs during bleeding in surgery. Simulating the blood accumulation in surgical simulation system not only enhances the realism and immersion of surgical training, but also helps researchers better understand the physical properties of blood flow. METHODS: To realistically simulate the blood accumulation during the bleeding, this paper proposes a novel kernel function with non-negative second derivatives to improve the SPH method. Meanwhile, a simple form of boundary force equation is constructed to impose the solid boundary condition. RESULTS: We simulate the blood accumulation during liver bleeding and vessel bleeding respectively in the surgical simulation system. The simulation results show that there is no occurrence of blood physically penetrating the boundary. CONCLUSIONS: Applying the solid boundary condition to the blood by using the method proposed in this paper is not only convenient but can also eliminate compression instability in the blood accumulation simulation.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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