Po‐Poster ‐ 30: A method to estimate an exponential elastic model
Notice bibliographique
Résumé
The response of soft tissue to interventional actions is an important subject in surgery simulation and planning. With properly calibrated elastic properties, it is possible to build a computational model to predict the deformation and stress of different organs. This paper studies the biomechanical properties of a pig liver and proposes a parameter evaluation method specifically for an exponential constitutive model urn:x-wiley:00942405:media:mp1009:mp1009-math-0001 which is extensively used in the literature. Under the assumption of the incompressibility, the uniaxial deformation mode allows us to generate a simplified stress expression: urn:x-wiley:00942405:media:mp1009:mp1009-math-0002 Different from a general trial and error procedure employed when constructing a finite element computational model, here we fit the above simplified stress expression with the experimental curve of stress and strain using a least square method. The fitted result shows that for a sample of a pig liver, b =8.6, C =0.000169 (N/mm 2 ), and A =ln( bC )=−6.53. From the value A we also can deduce Young's module which satisfies E =6 bC under a small strain. Consequently we determine that E =6 e A =0.0088. We then compare the theoretic model with some published data, and find that the exponential model calibrated with this method matches well with both the Ogden model and an experimental result. Therefore the calibrated parameters could serve as a valuable reference in building a computational physics‐based deformable model for surgical simulation and radiation treatment planning.
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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 ».