Biomechanical stress maps of an artificial femur obtained using a new infrared thermography technique validated by strain gages
Notice bibliographique
Résumé
Femurs are the heaviest, longest, and strongest long bones in the human body and are routinely subjected to cyclic forces. Strain gages are commonly employed to experimentally validate finite element models of the femur in order to generate 3D stresses, yet there is little information on a relatively new infrared (IR) thermography technique now available for biomechanics applications. In this study, IR thermography validated with strain gages was used to measure the principal stresses in the artificial femur model from Sawbones (Vashon, WA, USA) increasingly being used for biomechanical research. The femur was instrumented with rosette strain gages and mechanically tested using average axial cyclic forces of 1500 N, 1800 N, and 2100 N, representing 3 times body weight for a 50 kg, 60 kg, and 70 kg person. The femur was oriented at 7° of adduction to simulate the single-legged stance phase of walking. Stress maps were also obtained using an IR thermography camera. Results showed good agreement of IR thermography vs. strain gage data with a correlation of R(2)=0.99 and a slope=1.08 for the straight line of best fit. IR thermography detected the highest principal stresses on the superior-posterior side of the neck, which yielded compressive values of -91.2 MPa (at 1500 N), -96.0 MPa (at 1800 N), and -103.5 MPa (at 2100 N). There was excellent correlation between IR thermography principal stress vs. axial cyclic force at 6 locations on the femur on the lateral (R(2)=0.89-0.99), anterior (R(2)=0.87-0.99), and posterior (R(2)=0.81-0.99) sides. This study shows IR thermography's potential for future biomechanical applications.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».