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Modélisation et simulation hémodynamique des déviateurs de flux pour le traitement des anévrismes intracrâniens
No full textIntracranial aneurysms are common but not well understood, despite the severe consequences of rupture. The brain’s complex biochemical processes and delicate environment limit in-vivo studies. Computational Fluid Dynamics (CFD) can help overcome these challenges by replicating the brain’s flow conditions, which are thought to influence the initiation, growth, and rupture of aneurysms. CFD simulations can also test hypothetical treatments and evaluate their impact. This thesis focuses on developing a high-fidelity computational framework to simulate brain hemodynamics, aiming to enhance our understanding of intracranial aneurysms and improve their treatment.The thesis begins by exploring the medical aspects of cerebral aneurysms, including their various types, treatment op-tions, and associated risks. It then delves into the physics and numerical methods that form the foundation of the sim-ulation framework, offering new contributions to the methodology. With this knowledge and validation in hand, the work progresses to adapt the simulations to the brain’s vascular environment, discussing critical aspects such as segmenta-tion, boundary conditions, and the extent of the simulated domain. To virtually recreate the deployment of a flow diverter stent, an algorithm based on geometrical constraints is developed and thoroughly validated using literature examples, experimental data, and real patient cases. In the final chapter, these tools are applied to compute the hemodynamics in three complex patient cases involving ruptured aneurysms. The effects of flow diverter treatment are analyzed and compared with state-of-the-art medical literature.Les anévrismes intracrâniens sont fréquents mais mal compris, malgré les conséquences graves liées à leur rupture. La complexité des processus biochimiques du cerveau et la fragilité de son environnement limitent les études in-vivo. L’étude de la dynamique des fluides numérique (CFD) peut aider à surmonter ces défis en reproduisant les conditions d’écoulement du cerveau, qui sont supposées influencer l’initiation, la croissance et la rupture des anévrismes. Les simulations CFD peuvent également permettre de tester différents traitements été valuer leur impact. Cette thèse se concentre sur le développement d’un framework numérique pour simuler l’hémodynamique dans le cerveau, dans le but d’améliorer notre compréhension des anévrismes intracrâniens et d’optimiser leur traitement.La thèse commence par explorer les différents aspects médicaux des anévrismes cérébraux, notamment leur forme, leur taille, ainsi que les options de traitement et les risques associés. Elle aborde ensuite la physique et les méthodes numériques qui constituent la base du framework, en apportant de nouvelles contributions méthodologiques. Fort de ces connaissances et validations, le travail se concentre ensuite sur l’adaptation des simulations a` l’environnement vasculaire cérébral, en abordant des aspects essentiels tels que la segmentation, les conditions aux limites, ainsi que la définition et la portée du domaine simulé. Pour simuler le déploiement d’un stent à diversion de flux, un algorithme basé sur des contraintes géométriques est développé et rigoureusement validé à l’aide d’exemples tirés de la littérature, de données expérimentales et de cas réels de patients. Dans le dernier chapitre, ces outils sont appliqués à trois cas complexes de patients présentant des anévrismes rompus. Les effets du traitement par stent à diversion de flux sont finalement analysés et comparés à la littérature existante
Modélisation et simulation hémodynamique des déviateurs de flux pour le traitement des anévrismes intracrâniens
No full textIntracranial aneurysms are common but not well understood, despite the severe consequences of rupture. The brain’s complex biochemical processes and delicate environment limit in-vivo studies. Computational Fluid Dynamics (CFD) can help overcome these challenges by replicating the brain’s flow conditions, which are thought to influence the initiation, growth, and rupture of aneurysms. CFD simulations can also test hypothetical treatments and evaluate their impact. This thesis focuses on developing a high-fidelity computational framework to simulate brain hemodynamics, aiming to enhance our understanding of intracranial aneurysms and improve their treatment.The thesis begins by exploring the medical aspects of cerebral aneurysms, including their various types, treatment op-tions, and associated risks. It then delves into the physics and numerical methods that form the foundation of the sim-ulation framework, offering new contributions to the methodology. With this knowledge and validation in hand, the work progresses to adapt the simulations to the brain’s vascular environment, discussing critical aspects such as segmenta-tion, boundary conditions, and the extent of the simulated domain. To virtually recreate the deployment of a flow diverter stent, an algorithm based on geometrical constraints is developed and thoroughly validated using literature examples, experimental data, and real patient cases. In the final chapter, these tools are applied to compute the hemodynamics in three complex patient cases involving ruptured aneurysms. The effects of flow diverter treatment are analyzed and compared with state-of-the-art medical literature.Les anévrismes intracrâniens sont fréquents mais mal compris, malgré les conséquences graves liées à leur rupture. La complexité des processus biochimiques du cerveau et la fragilité de son environnement limitent les études in-vivo. L’étude de la dynamique des fluides numérique (CFD) peut aider à surmonter ces défis en reproduisant les conditions d’écoulement du cerveau, qui sont supposées influencer l’initiation, la croissance et la rupture des anévrismes. Les simulations CFD peuvent également permettre de tester différents traitements été valuer leur impact. Cette thèse se concentre sur le développement d’un framework numérique pour simuler l’hémodynamique dans le cerveau, dans le but d’améliorer notre compréhension des anévrismes intracrâniens et d’optimiser leur traitement.La thèse commence par explorer les différents aspects médicaux des anévrismes cérébraux, notamment leur forme, leur taille, ainsi que les options de traitement et les risques associés. Elle aborde ensuite la physique et les méthodes numériques qui constituent la base du framework, en apportant de nouvelles contributions méthodologiques. Fort de ces connaissances et validations, le travail se concentre ensuite sur l’adaptation des simulations a` l’environnement vasculaire cérébral, en abordant des aspects essentiels tels que la segmentation, les conditions aux limites, ainsi que la définition et la portée du domaine simulé. Pour simuler le déploiement d’un stent à diversion de flux, un algorithme basé sur des contraintes géométriques est développé et rigoureusement validé à l’aide d’exemples tirés de la littérature, de données expérimentales et de cas réels de patients. Dans le dernier chapitre, ces outils sont appliqués à trois cas complexes de patients présentant des anévrismes rompus. Les effets du traitement par stent à diversion de flux sont finalement analysés et comparés à la littérature existante
Modélisation et simulation hémodynamique des déviateurs de flux pour le traitement des anévrismes intracrâniens
No full textIntracranial aneurysms are common but not well understood, despite the severe consequences of rupture. The brain’s complex biochemical processes and delicate environment limit in-vivo studies. Computational Fluid Dynamics (CFD) can help overcome these challenges by replicating the brain’s flow conditions, which are thought to influence the initiation, growth, and rupture of aneurysms. CFD simulations can also test hypothetical treatments and evaluate their impact. This thesis focuses on developing a high-fidelity computational framework to simulate brain hemodynamics, aiming to enhance our understanding of intracranial aneurysms and improve their treatment.The thesis begins by exploring the medical aspects of cerebral aneurysms, including their various types, treatment op-tions, and associated risks. It then delves into the physics and numerical methods that form the foundation of the sim-ulation framework, offering new contributions to the methodology. With this knowledge and validation in hand, the work progresses to adapt the simulations to the brain’s vascular environment, discussing critical aspects such as segmenta-tion, boundary conditions, and the extent of the simulated domain. To virtually recreate the deployment of a flow diverter stent, an algorithm based on geometrical constraints is developed and thoroughly validated using literature examples, experimental data, and real patient cases. In the final chapter, these tools are applied to compute the hemodynamics in three complex patient cases involving ruptured aneurysms. The effects of flow diverter treatment are analyzed and compared with state-of-the-art medical literature.Les anévrismes intracrâniens sont fréquents mais mal compris, malgré les conséquences graves liées à leur rupture. La complexité des processus biochimiques du cerveau et la fragilité de son environnement limitent les études in-vivo. L’étude de la dynamique des fluides numérique (CFD) peut aider à surmonter ces défis en reproduisant les conditions d’écoulement du cerveau, qui sont supposées influencer l’initiation, la croissance et la rupture des anévrismes. Les simulations CFD peuvent également permettre de tester différents traitements été valuer leur impact. Cette thèse se concentre sur le développement d’un framework numérique pour simuler l’hémodynamique dans le cerveau, dans le but d’améliorer notre compréhension des anévrismes intracrâniens et d’optimiser leur traitement.La thèse commence par explorer les différents aspects médicaux des anévrismes cérébraux, notamment leur forme, leur taille, ainsi que les options de traitement et les risques associés. Elle aborde ensuite la physique et les méthodes numériques qui constituent la base du framework, en apportant de nouvelles contributions méthodologiques. Fort de ces connaissances et validations, le travail se concentre ensuite sur l’adaptation des simulations a` l’environnement vasculaire cérébral, en abordant des aspects essentiels tels que la segmentation, les conditions aux limites, ainsi que la définition et la portée du domaine simulé. Pour simuler le déploiement d’un stent à diversion de flux, un algorithme basé sur des contraintes géométriques est développé et rigoureusement validé à l’aide d’exemples tirés de la littérature, de données expérimentales et de cas réels de patients. Dans le dernier chapitre, ces outils sont appliqués à trois cas complexes de patients présentant des anévrismes rompus. Les effets du traitement par stent à diversion de flux sont finalement analysés et comparés à la littérature existante
Modélisation et simulation hémodynamique des déviateurs de flux pour le traitement des anévrismes intracrâniens
No full textLes anévrismes intracrâniens sont fréquents mais mal compris, malgré les conséquences graves liées à leur rupture. La complexité des processus biochimiques du cerveau et la fragilité de son environnement limitent les études in-vivo. L’étude de la dynamique des fluides numérique (CFD) peut aider à surmonter ces défis en reproduisant les conditions d’écoulement du cerveau, qui sont supposées influencer l’initiation, la croissance et la rupture des anévrismes. Les simulations CFD peuvent également permettre de tester différents traitements été valuer leur impact. Cette thèse se concentre sur le développement d’un framework numérique pour simuler l’hémodynamique dans le cerveau, dans le but d’améliorer notre compréhension des anévrismes intracrâniens et d’optimiser leur traitement.La thèse commence par explorer les différents aspects médicaux des anévrismes cérébraux, notamment leur forme, leur taille, ainsi que les options de traitement et les risques associés. Elle aborde ensuite la physique et les méthodes numériques qui constituent la base du framework, en apportant de nouvelles contributions méthodologiques. Fort de ces connaissances et validations, le travail se concentre ensuite sur l’adaptation des simulations a` l’environnement vasculaire cérébral, en abordant des aspects essentiels tels que la segmentation, les conditions aux limites, ainsi que la définition et la portée du domaine simulé. Pour simuler le déploiement d’un stent à diversion de flux, un algorithme basé sur des contraintes géométriques est développé et rigoureusement validé à l’aide d’exemples tirés de la littérature, de données expérimentales et de cas réels de patients. Dans le dernier chapitre, ces outils sont appliqués à trois cas complexes de patients présentant des anévrismes rompus. Les effets du traitement par stent à diversion de flux sont finalement analysés et comparés à la littérature existante.Intracranial aneurysms are common but not well understood, despite the severe consequences of rupture. The brain’s complex biochemical processes and delicate environment limit in-vivo studies. Computational Fluid Dynamics (CFD) can help overcome these challenges by replicating the brain’s flow conditions, which are thought to influence the initiation, growth, and rupture of aneurysms. CFD simulations can also test hypothetical treatments and evaluate their impact. This thesis focuses on developing a high-fidelity computational framework to simulate brain hemodynamics, aiming to enhance our understanding of intracranial aneurysms and improve their treatment.The thesis begins by exploring the medical aspects of cerebral aneurysms, including their various types, treatment op-tions, and associated risks. It then delves into the physics and numerical methods that form the foundation of the sim-ulation framework, offering new contributions to the methodology. With this knowledge and validation in hand, the work progresses to adapt the simulations to the brain’s vascular environment, discussing critical aspects such as segmenta-tion, boundary conditions, and the extent of the simulated domain. To virtually recreate the deployment of a flow diverter stent, an algorithm based on geometrical constraints is developed and thoroughly validated using literature examples, experimental data, and real patient cases. In the final chapter, these tools are applied to compute the hemodynamics in three complex patient cases involving ruptured aneurysms. The effects of flow diverter treatment are analyzed and compared with state-of-the-art medical literature
Neurala nätverksbaserad optimering av mekaniska simuleringar avfasta och flytande ämnen
No full textThe following project deals with the optimization of simulation parameters such as the injection location and pitch angle of polyurethane foaming simulations using artificial neural networks. The model's target is to predict quality variables based on the process parameters and the geometry features. Through several evaluations of the model, good parameter combinations can be found which in turn can be used as good initial guesses by high fidelity optimization tools. For handling different mould geometries, a meshing tool has been programmed which transforms variable-sized surface meshes into voxel meshes. Cross-section images of the meshes are then passed together with a series of simulation settings to the neural network which processes the data streams into one set of predictions. The model has been implemented using the TensorFlow interface and trained with a custom generated data set of roughly 10000 samples. The results show well-matching prediction and simulation profiles for the validation cases. The magnitudes of the quality parameters often differ, but the especially relevant areas of optimal injection points are well covered. Good results together with a small model size provide evidence for a feasible and successful extension towards a full 3D application.Följande projekt handlar om optimering av simuleringsparametrar, såsom injektionsplats och stigningsvinkel för polyuretanskummande simuleringar med hjälp av artificiella neurala nätverk. Modellens mål är att förutsäga kvalitetsvariabler baserat på processparametrarna och geometrifunktionerna. Genom flera utvärderingar av modellen kan man hitta goda parameterkombinationer som i sin tur kan användas som gedigna förutsägelser med högkvalitativa optimeringsverktyg. För hantering av olika geometriska former har ett maskverktyg programmerats som omvandlar ytmaskor med varierande storlek till voxelmaskor. Tvärsnittsbilder av maskor na tillsammans med en serie simuleringsinställningar överförs till det neurala nätverket som behandlar dataströmmarna till en uppsättning förutsägelser. Modellen har implementerats med hjälp av TensorFlow och utbildats med en anpassad genererad datauppsättning på cirka 10000 prover. Resultaten påvisar väl matchande förutsägelser och simuleringsprofiler för valideringsfall. Kvalitetsparametrarnas storlek varierar ofta, men de särskilt relevanta områdena med optimala injektionspunkter är väl täckta. Goda resultat tillsammans med en liten modellstorlek ger bevis för en genomförbar och framgångsrik förlängning mot en fullständig 3D applikation
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Get PDFWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
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