Derivation of elastic stiffness from site-matched mineral density and acoustic impedance maps
Notice bibliographique
Résumé
200 MHz acoustic impedance maps and site-matched synchrotron radiation micro computed tomography (SR-muCT) maps of tissue degree of mineralization of bone (DMB) were used to derive the elastic coefficient c(33) in cross sections of human cortical bone. To accomplish this goal, a model was developed to relate the DMB accessible with SR-muCT to mass density. The formulation incorporates the volume fractions and densities of the major bone tissue components (collagen, mineral and water), and accounts for tissue porosity. We found that the mass density can be well modelled by a second-order polynomial fit to DMB (R(2) = 0.999) and appears to be consistent with measurements of many different types of mineralized tissues. The derived elastic coefficient c(33) correlated more strongly with the acoustic impedance (R(2) = 0.996) than with mass density (R(2) = 0.310). This finding suggests that estimates of c(33) made from measurements of the acoustic impedance are more reliable than those made from density measurements. Mass density and elastic coefficient were in the range between 1.66 and 2.00 g cm(-3) and 14.8 and 75.4 GPa, respectively. Although SAM inspection is limited to the evaluation of carefully prepared sample surfaces, it provides a two-dimensional quantitative estimate of elastic tissue properties at the tissue level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».