Simulation of brain-skull development utilizing a hybrid model
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a hybrid model which includes both standard finite element and rigid bodies for a clinical application involving skull-brain co-development in infants, with particular application for craniosynostosis modeling. To accommodate the rapid expanding brain during the first few months after birth, the skull needs to extend fast enough to increase its inner volume. Sutures that are fibrous tissues uniting the skull plates together are the major sites for skull growth during this period. At the sutures, the skull develops along these fronts in order to try to maintain the unossfied state itself. Craniosynostosis, which is a developmental abnormality, occurs when one or more sutures are fused early in life (even in utero) while the skull is growing, resulting in an abnormal skull shape. Surgery is required to reopen the suture and reduce the excessive intracranial pressure, but leaving neurosurgeons difficulties without any predicting model to assist surgical plan. Before achieve our final goal (predict patient-specific post-surgical head development), we aim to firstly study normal brain-skull growth by computer simulation, which requires a head model and appropriate mathematical algorithms for brain and skull growth respectively. On the basis of previous model, we further specified suture model into fibrous and cartilaginous sutures and develop mathematical model for skull extension. We were able to produce a series of cranial shape indices along the simulation, part of which discrepancies from reference data due to instability of the model. Some potential future work would be discussed to maintain the stability.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».