A centric/non-centric impact protocol and finite element model methodology for the evaluation of American football helmets to evaluate risk of concussion
Notice bibliographique
Résumé
American football reports high incidences of head injuries, in particular, concussion. Research has described concussion as primarily a rotation dominant injury affecting the diffuse areas of brain tissue. Current standards do not measure how helmets manage rotational acceleration or how acceleration loading curves influence brain deformation from an impact and thus are missing important information in terms of how concussions occur. The purpose of this study was to investigate a proposed three-dimensional impact protocol for use in evaluating football helmets. The dynamic responses resulting from centric and non-centric impact conditions were examined to ascertain the influence they have on brain deformations in different functional regions of the brain that are linked to concussive symptoms. A centric and non-centric protocol was used to impact an American football helmet; the resulting dynamic response data was used in conjunction with a three-dimensional finite element analysis of the human brain to calculate brain tissue deformation. The direction of impact created unique loading conditions, resulting in peaks in different regions of the brain associated with concussive symptoms. The linear and rotational accelerations were not predictive of the brain deformation metrics used in this study. In conclusion, the test protocol used in this study revealed that impact conditions influences the region of loading in functional regions of brain tissue that are associated with the symptoms of concussion. The protocol also demonstrated that using brain deformation metrics may be more appropriate when evaluating risk of concussion than using dynamic response data alone.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».