Automated strength-interval curve generation using actors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Strength-interval (SI) curves are used by physiologists to quantify the response of excitable tissue as a function of the strength and timing of an electrical stimulus. In the context of cardiac electrophysiology, SI curves characterize the refractoriness of cardiac tissue as a function of inter-stimulus interval length. Although conventionally collected experimentally, this type of information can now more conveniently be obtained through computational simulation. Nevertheless, the computational generation of SI curves can be labor-intensive and time-consuming due to its iterative nature, the number and size of computations required, and the amount of manual researcher intervention involved. The objective of this study is to use the Actor Model of concurrent computation to automate the process of SI curve generation, relieving much of the burden from the researcher while maximizing the use of available computational resources. METHODS: The C++ Actor Framework is used to create an automated tool for controlling the openCARP simulation platform. An SI curve is generated for the bidomain model of electrophysiology through the use of sophisticated parallelization techniques, e.g., dynamic information passing between parallel simulations, facilitated by the use of actors. Computational resource management is optimized by the dynamic monitoring, assessment, and reallocation based on each actor's current simulation state in relation to all other actors. RESULTS: A bidomain SI curve with 31 data points that takes 27.5 h to compute conventionally using 80 CPU cores is now generated in 15.4 h. This is over 40% faster than using conventional parallel programming techniques with MPI. Furthermore, it requires no researcher intervention, which can add significantly to the time to solution. CONCLUSION: Novel parallelization techniques enabled via the Actor Model significantly improve the efficiency of computational SI curve generation, both from the viewpoints of computation and labor intensiveness. This improvement in efficiency has implications for future studies involving cardiac refractory tissue, along with other types of excitable tissue, including the rapid generation of both general and patient-specific SI curves and the use of these curves for design and in silico testing of new therapeutic tools such as personalized pacemakers.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».