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Enregistrement W4402464090 · doi:10.11159/icbes24.107

Growth History and Significant Events of Cerebral Aneurysm with Fluid-Structure Interaction Simulations

2024· article· en· W4402464090 sur OpenAlexvenueno aff
József Nagy, Julia Maier, Wolfgang Fenz, Zoltán Major, Andreas Gruber, Matthias Gmeiner

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Electrical Engineering and Computer Systems and Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesÖsterreichische Forschungsförderungsgesellschaft
Mots-clésAneurysmComputer scienceFluid–structure interactionMedicinePhysicsRadiologyThermodynamicsFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyzed the growth process of a single cerebral aneurysm using Fluid-Structure Interaction (FSI) simulations establishing a history including important events in morphology, hemodynamics as well as structural mechanics.Data of one patient was obtained between the years 2012 and 2022.The medical imaging data of these aneurysms was provided in the form of digital subtraction angiography, which was transformed into stereolithography format as geometry input.With the FSI simulations typical hemodynamic (wall shear stress, oscillatory shear index) and a structural mechanic quantity (Mises stress) were identified.With the addition of morphological parameters (Size, Volume, L2-norm of Gaussian curvature) significant changes can be found during the growth history of the selected aneurysm.Wall shear stress is highest during aneurysm initiation, while decreasing during aneurysm growth.Oscillatory shear index increases over time especially in the region of strong aneurysm growth.Strong changes in geometry induce subsequent changes in hemodynamics.Wall stress remains constant throughout the growth period of the selected aneurysm.However, shortly before aneurysm rupture wall stress increases significantly.Simulation results of aneurysm growth history can be utilized to identify important events of a growing aneurysm, enabling a better understanding of the behaviour as well as a better estimation for the best time for patient treatment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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