Patient-specific finite element model of the spine and spinal cord to assess the neurological impact of scoliosis correction: preliminary application on two cases with and without intraoperative neurological complications
Notice bibliographique
Résumé
Scoliosis is a 3D deformation of the spine and rib cage. For severe cases, surgery with spine instrumentation is required to restore a balanced spine curvature. This surgical procedure may represent a neurological risk for the patient, especially during corrective maneuvers. This study aimed to computationally simulate the surgical instrumentation maneuvers on a patient-specific biomechanical model of the spine and spinal cord to assess and predict potential damage to the spinal cord and spinal nerves. A detailed finite element model (FEM) of the spine and spinal cord of a healthy subject was used as reference geometry. The FEM was personalized to the geometry of the patient using a 3D biplanar radiographic reconstruction technique and 3D dual kriging. Step by step surgical instrumentation maneuvers were simulated in order to assess the neurological risk associated to each maneuver. The surgical simulation methodology implemented was divided into two parts. First, a global multi-body simulation was used to extract the 3D displacement of six vertebral landmarks, which were then introduced as boundary conditions into the personalized FEM in order to reproduce the surgical procedure. The results of the FEM simulation for two cases were compared to published values on spinal cord neurological functional threshold. The efficiency of the reported method was checked considering one patient with neurological complications detected during surgery and one control patient. This comparison study showed that the patient-specific hybrid model reproduced successfully the biomechanics of neurological injury during scoliosis correction maneuvers.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».