An algorithm for generating biophysically realistic three‐dimensional arteriolar networks applied to rat skeletal muscle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The microcirculation comprises small vessel networks that regulate blood perfusion within tissues. The relationship between tissue shape or size and its microvascular properties is not yet clear. This study develops an algorithm for computationally simulating branching arteriolar networks within ellipsoidal tissue volumes, including user‐adjustable parameters (e.g., tissue width‐length‐height dimensions and microvessel density) for application within different rodent skeletal muscles. The algorithm is developed using principles from constrained constructive optimization, an iterative network generation framework based on proposed mechanisms of vascular growth. Networks generated within muscles of varying shapes and sizes were analyzed over a range of geometric (e.g., mean diameter, length, and number of bifurcations per Strahler's and centrifugal order, fractal dimension) and hemodynamic (e.g., Murray's law exponent, hematocrit) properties. Statistical similarity was observed across different skeletal muscle tissues, with differences due to tissue shape being observed only above a vessel diameter threshold of ~25 μm (varying at large or small tissue volumes at the scale m 3 or mm 3 ). The algorithm was comprehensively validated against in vivo data using different modeling approaches (whole tissue vs. subsection simulations). The algorithm's accuracy and adaptability support a wide range of research objectives and contributes to advancing current understanding of perfusion distribution in healthy tissue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».