Comparison of Strain Rosettes and Digital Image Correlation for Measuring Vertebral Body Strain
Notice bibliographique
Résumé
Strain gages are commonly used to measure bone strain, but only provide strain at a single location. Digital image correlation (DIC) is an optical technique that provides the displacement, and therefore strain, over an entire region of interest on the bone surface. This study compares vertebral body strains measured using strain gages and DIC. The anterior surfaces of 15 cadaveric porcine vertebrae were prepared with a strain rosette and a speckled paint pattern for DIC. The vertebrae were loaded in compression with a materials testing machine, and two high-resolution cameras were used to image the anterior surface of the bones. The mean noise levels for the strain rosette and DIC were 1 με and 24 με, respectively. Bland-Altman analysis was used to compare strain from the DIC and rosette (excluding 44% of trials with some evidence of strain rosette failure or debonding); the mean difference ± 2 standard deviations (SDs) was -108 με ± 702 με for the minimum (compressive) principal strain and -53 με ± 332 με for the maximum (tensile) principal strain. Although the DIC has higher noise, it avoids the relatively high risk we observed of strain gage debonding. These results can be used to develop guidelines for selecting a method to measure strain on bone.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».