Computational Simulation for Trabecular Adaptation in Human Proximal Femur Using Design Space Optimization
Notice bibliographique
Résumé
There are a large number of clinical and experimental studies that analyzed trabecular architecture as a result of bone adaptation. However, only a limited amount of quantitative data is currently available on the progress of trabecular adaptation during growth. In this paper, we proposed a two-step numerical simulation method that determines trabecular adaptation progress during growth using a recently developed topology optimization algorithm, design space optimization (DSO), under the hypothesis that the mechanisms of DSO are functionally equivalent to those of bone adaptation. We applied the proposed scheme to trabecular adaptation in human proximal femur. For the simulation, the full trabecular architecture in human proximal femur was represented by a two dimensional μFE model with 50μm resolution. In Step 1, we determined a reference value that regulates trabecular adaptation in human proximal femur. In Step 2, we simulated trabeuclar adaptation in human proximal femur during growth with the reference value derived in Step 1. We analyzed the architectural properties of trabecular patterns through iterations. From the comparison with experimental data in the literature, we showed that in the early growth stage trabecular adaptation was achieved mainly by increasing bone volume fraction, while in the later stage of the development the trabecular architecture gained higher structural efficiency by increasing structural anisotropy with a relatively low level of bone volume fraction. We demonstrated that the proposed numerical framework determined the growing progress of trabecular bone that has a close correlation with experimental data.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».