Method to Geometrically Personalize a Detailed Finite-Element Model of the Spine
Notice bibliographique
Résumé
To date, developing geometrically personalized and detailed solid finite-element models (FEMs) of the spine remains a challenge, notably due to multiple articulations and complex geometries. To answer this problem, a methodology based on a free-form deformation technique (kriging) was developed to deform a detailed reference finite-element mesh of the spine (including discs and ligaments) to the patient-specific geometry of 10- and 82-year-old asymptomatic spines. Different kriging configurations were tested: with or without smoothing, and control points on or surrounding the entire mesh. Based on the results, it is recommended to use surrounding control points and smoothing. The mean node to surface distance between the deformed and target geometries was 0.3±1.1 mm. Most elements met the mesh quality criteria (95%) after deformation, without interference at the articular facets. The method's novelty lies in the deformation of the entire spine at once, as opposed to deforming each vertebra separately, with surrounding control points and smoothing. This enables the transformation of reference vertebrae and soft tissues to obtain complete and personalized FEMs of the spine with minimal postprocessing to optimize the mesh.
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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 | 0,001 |
| 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 ».