Towards myocardial contraction force image reconstruction for heart disease assessment and intervention planning
Notice bibliographique
Résumé
© 2015 SPIE. It is clinically vital to devise a technique to evaluate regional functionality of the myocardium in order to determine the extent and intensity of local damage to the cardiac tissue caused by ischemic injuries. Such a technique can potentially enable cardiologists to discriminate between reversible and irreversible ischemic injuries and to devise appropriate revascularization therapy in case of reversible lesions. The technique is founded on the premise that sufficient contraction force generated by the cardiac tissue can be regarded as a direct and reliable criterion for regional analysis of tissue healthy functionality. To this end, a number of imaging techniques have been developed and, to our knowledge, none of them assess regional cardiac functionality based on a straightforward mechanical measure such as local cardiac contraction forces. As such, a novel imaging technique is being developed on the basis of quantification and visualisation of local myocardial contraction forces. In this technique, cardiac contraction force distribution is attained through solving an inverse problem within an optimization framework which uses iterative forward mechanical modelling of the myocardium. Hence, a forward mechanical model of the myocardium which is computationally efficient, robust, and adaptable to diverse pathophysiological conditions is necessary for this development. As such, this paper is geared towards developing a novel mechanical model of the healthy and pathological myocardium which considers all aspects of the myocardial mechanics including hyperelasticity, anisotropy, and active contraction force. In this investigation, two major parts, including background tissue and reinforcement bars (fibers) have been considered for modelling the myocardium. The model was implemented using finite element (FE) approach and demonstrated very good performance in simulating normal and infarcted left ventricle (LV) contractile function.
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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 | 0,002 |
| 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 ».