Developing a global fluid-structure interaction model of the aortic root
Bibliographic record
Abstract
Selon les statistiques publiées par l'Agence de santé publique du Canada, les maladies du système circulatoire représentaient un tiers de tous les décès au Canada (71 749 décès) en 2005. Au Canada, les coûts totaux pour les maladies du système circulatoire (maladie coronarienne, d'AVC et la cardiopathie hypertensive) ont été estimés à 21 milliards en 2005. Depuis, plus de 80 pour cent des décès système circulatoire au Canada et dans les pays à revenu élevé sont dus à des maladies de la valve aortique, artères coronaires et vaisseaux sanguins qui alimentent le cerveau, plus de recherche sur ces régions du système cardio-vasculaire est nécessaire. La baisse du taux de mortalité associeé aux maladies du système circulatoire est attribuée à l'ingénierie médicale et aux développement de nouveaux outils diagnostiques et pronostiques utilisant des données in vivo, in vitro et des études numériques. Cependant, comme les méthodes numériques sont moins couteuses chers et plus souples pour l'utilisation de plus de variations géométriques et hémodynamiques, ils ont gagné une attention considérable dans l'évaluation des conditions hémodynamiques associées aux maladies cardio-vasculaires.Dans des études cliniques récentes, il a été établi que les pathologies régionales de la valve aortique peuvent altérer la fonction hémodynamique et structurelle et de la valve et des artères coronaires. Toutefois, en raison des limitations soit avec les modalités d'imagerie médicale ou la simulation numérique, l'impact des effets hémodynamiques n'est pas encore complètement élucidé pour l'initiation et la progression de la maladie. De nombreuses études cliniques et numériques ont été effectuées pour la racine de l'aorte et des artères coronaires. Toutefois, seul un nombre limité d'entre eux ont intégré ces deux structures adjacentes dans un seul modèle global numérique. En raison des grandes déformations que les feuillets expériencent pendant le cycle cardiaque, la modélisation numérique des interactions fluide-structure de la valve aortique s'est avéré être une tâche difficile. L'ajout des artères coronaires au modèle de la valve aortique augmente cette complexité ce qui constitue une limitation des études antérieures et tous les modèles développés jusqu'à présent ont soit ignoré la structure de la racine aortique naturelle à l'aide de la géométrie simplifiée de la vanne ou les vaisseaux coronaires ou négligé l'interaction entre les domaines fluide et solide. Les objectifs de ces études étaient les suivants: reproduire la dynamique de la valve soupape pour étudier la modification des paramètres géométriques et hémodynamiques et d'en tirer les causes de stress. Quelques études ont été faites pour rendre ces résultats d'ingénierie significatifs pour les médecins en termes des outils pronostiques. L'objectif principal de cette étude est de répondre à cet aspect particulier.HypothèseIl est possible de développer un modèle global de la région de la valve aortique avec inclusion des vaisseaux coronaires et de l'aorte et obtenir un indice global pour évaluer les conditions hémodynamiques régionaux dans la racine de l'aorte en fonction des variables de remplacement et d'enquêter sur l'interaction possible entre les pathologies coronariennes et pathologies de la valve.ObjectifsL'objectif principal de cette étude est de développer un modèle d'interaction fluide-structure 3D globale de la racine aortique avec inclusion des vaisseaux coronaires anatomiquement inspirés et de leurs petites branches critiques ainsi que l'aorte en utilisant la méthode des éléments finis. Ce modèle est utilisé pour la dérivation des indices de remplacement et d'expliquer les interactions possibles entre les pathologies et les variations globales de la structure ainsi que de fournir une meilleure description de l'hémodynamique des vaisseaux coronariens les lésions hémodynamiques et de la région de la valve aortique ainsi que les artères coronaires.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".