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Enregistrement W2045989529 · doi:10.1115/imece2003-41258

High Strain Rate Compressive Properties of Soft Tissue

2003· article· en· W2045989529 sur OpenAlexaff
Caleb R. Van Sligtenhorst, Duane S. Cronin, G. Wayne Brodland

Notice bibliographique

RevueAdvances in Bioengineering · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutomotive and Human Injury Biomechanics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSplit-Hopkinson pressure barMaterials scienceStrain rateSoft tissueComposite materialDeformation (meteorology)Compression (physics)Strain (injury)StiffnessBiomedical engineeringMuscle tissueFiberMaterial propertiesAnatomySurgeryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High strain rate material properties and constitutive equations are essential for the development of numerical and physical models to assess the performance of soft materials subject to high rate deformation, with potential applications including protective equipment and vehicle crashworthiness. However, these properties are not available for many soft tissues. This is because specialized testing methods must be employed to obtain the necessary data. Fresh bovine tissue from the semimembranosis muscle was obtained and tested using a polymeric Split Hopkinson Pressure Bar. Samples were tested from 1.4 to 200 hours post mortem to observe the effect of rigor and other possible temporal effects on the material properties. Since this muscle had relatively uniform fiber orientation, it was possible to obtain specimens with fiber directions parallel, perpendicular, and at 45 degrees to the compression axis. The stress-strain curves for the muscle were concave upwards, as is typical of soft tissues at high strain rates. Fiber orientation was determined to have negligible effect at the tested strain rates. The testing revealed that the stiffness of the tissue increased with post mortem time until approximately 6 hours. At times greater than 200 hours post mortem, the tissue properties were found to be very similar to the properties of fresh tissue. These findings suggest that properties of fresh tissue might be estimated using more easily obtained post-rigor tissue.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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