Reproduction of In Vivo Motion Using a Parallel Robot
Notice bibliographique
Résumé
Although alterations in knee joint loading resulting from injury have been shown to influence the development of osteoarthritis, actual in vivo loading conditions of the joint remain unknown. A method for determining in vivo ligament loads by reproducing joint specific in vivo kinematics using a robotic testing apparatus is described. The in vivo kinematics of the ovine stifle joint during walking were measured with 3D optical motion analysis using markers rigidly affixed to the tibia and femur. An additional independent single degree of freedom measuring device was also used to record a measure of motion. Following sacrifice, the joint was mounted in a robotic/universal force sensor test apparatus and referenced using a coordinate measuring machine. A parallel robot configuration was chosen over the conventional serial manipulator because of its greater accuracy and stiffness. Median normal gait kinematics were applied to the joint and the resulting accuracy compared. The mean error in reproduction as determined by the motion analysis system varied between 0.06 mm and 0.67 mm and 0.07 deg and 0.74 deg for the two individual tests. The mean error measured by the independent device was found to be 0.07 mm and 0.83 mm for the two experiments, respectively. This study demonstrates the ability of this system to reproduce in vivo kinematics of the ovine stifle joint in vitro. The importance of system stiffness is discussed to ensure accurate reproduction of joint motion.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».