A musculoskeletal model of the lumbar spine using ArtiSynth – development and validation
Notice bibliographique
Résumé
A musculoskeletal model of the spine was created using ArtiSynth, an open-source biomechanical modelling toolkit. The model included the entire spine and rib cage, with the lumbar vertebrae being mobile and 210 muscle fascicles. Muscle parameters needed for a full Hill-type musculotendon model including tendon ratios and pennation angles along with muscle force-length and force-velocity curves were incorporated into the model, as were the nonlinear stiffness of the functional spinal units and the effect of intra-abdominal pressure. We used forward dynamics-assisted data tracking for the estimation of muscle forces and validated the solution method by comparing the predicted spinal forces vs. the results of two in vivo experiments in the literature. Our model produced larger maximum extension moment in flexion than extension, which is observed in in vivo experiments. These results could not be achieved without the inclusion of the muscle force-length relationship. The model was also able to predict the ratios of axial forces at L4–L5 as measured in vivo intradiscal pressures for three cases of upright standing, holding a crate close to and far from the chest. Due to the high stiffness of the spine, our solution method was sensitive to input kinematics, which hindered extensive validation of the model for body positions other than standing. Modifying the solution method, possibly by only tracking the angular motion of the vertebrae rather than their translational motion, should make the model less sensitive and enable further validation.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».