Toward Characterization of Craniofacial Biomechanics
Notice bibliographique
Résumé
Surgical reconstruction of craniofacial deformities has advanced significantly in recent years. However, unlike orthopedic surgery of the appendicular skeleton, the biomechanical characterization of the human craniofacial skeleton (CFS) has yet to be elucidated. Attempts to simplify facial skeletal structure into straightforward mechanical device analogies have been insufficient in delineating craniofacial biomechanics. Advanced computational engineering analysis methods offer the potential to accurately and completely define the internal mechanical environment of the CFS. This study developed a finite element (FE) model in the I-deas 10 FEM software package of a preserved cadaveric human CFS and compared the predictions of this model against in vitro strain measurement of simulated occlusal loading forces from a single masseter muscle. The FE model applied shell element modeling to capture the behavior of the thin cortical bone that may play an important role in stabilizing the facial structures against functional loads. In vitro testing included strain measurements at 12 locations for a total of 16 independent channels with less than 150 N of tensile force applied through the masseter muscle into the zygomatic arch origin at 4 different orientations, with 3 trials of 500 recorded data points for each loading orientation. Linear regression analysis yielded a moderate prediction (r = 0.57) between the model and experimentally measured strains. Exclusion of strain comparisons in regions that required greater modeling assumptions greatly improved the correlation (r = 0.70). Future validation studies will benefit from improved placement of strain gauges as guided by FE model predicted strain patterns.
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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 ».