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Enregistrement W7098348113

University of Alberta CARDIAC VIDEO ANALYSIS USING HODGE HELMHOLTZ FIELD DECOMPOSITION By

2008· article· en· W7098348113 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEpoxy Resin Curing Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField (mathematics)Ventricular fibrillationHelmholtz free energyComponent (thermodynamics)Rotation around a fixed axisElectrical networkFlow (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ventricular fibrillation (VF) is an extremely rapid, highly irregular heart arrhythmia originating in the ventricles. When the VF occurs, the heart loses its capability of pumping blood, and the patients die within minutes unless the VF is immediately stopped. The mechanisms of the VF are still not completely understood. Several hypotheses suggest that it is important to extract the pure expanding component and the pure rotational component from the cardiac electrical patterns. In this thesis, we first implement the 2-D discrete Hodge-Helmholtz field decomposition (DHHFD) based on regular triangular grids such that it can be directly used for video analysis. We then analyze the optical flow of the cardiac electrical patterns using the 2-D DHHFD. The pure expanding and the pure rotational motion components of the cardiac electrical signals are extracted. Analyses of the decomposed motion components have shown that the VF might be caused by the strong rotational components of the dynamical cardiac electrical patterns. Techniques have also been developed to detect the dominant critical points such as sources, sinks, and rotational centers in the cardiac electrical patterns. The critical points provide important clues for describing and understanding the abnormal propagation of the cardiac electrical signals.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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