Effect of Voxel Size on Finite-Element Analysis of Micro-CT Derived Bone Sample
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Bone strength is dependent on the structural parameters of thetrabecular micro-architecture1. A method to estimate bone strength is finite element(FE) analysis of the bone micro-architecture2. Quantification of structural parameters3and FE analysis results are dependent on the image resolution2. This study used microcomputedtomography (micro-CT) to investigate how voxel size affects the accuracy oftrabecular bone measurements, particularly regarding how it relates to FE modelingprediction of bone strength.Methods: Cadaveric bovine cubic bones were imaged at an isotropic voxel sizeof 20mm using a micro-CT scanner (Micro-CT35). Images were segmented using athreshold based technique and re-scaled to voxel sizes 2-4 times larger (40mm-80mm)than the original images. Three-dimensional analyses of trabecular bone propertieswere quantified within the images of the bone cubes. Image voxels were converted tohexahedral elements for FE analysis. Uniaxial 1% compression test was performed onall data (FAIM 5.4). Nodes on the bottom surface were fixed while the top surface wassubjected to compression. No constraints were applied to the x and y directions.Results: Trabecular number (TbN) measurements increased linearly with increasingresolution. There was a 22.11% difference between trabecular number values at20mm versus 80mm. All other structural parameters were not statistically significantbetween different image resolutions (p > 0.05). For FE analysis, there was a 3.05%percent difference for mean von-Mises Stress at 20mm versus 80mm. Total reactionforce between 20mm and 80mm differed by 0.484%. Maximum von-Mises stress wasstatistically significantly different between 20mm and 80mm.Conclusion: All structural parameters except TbN measured at 20mm are comparableto 80mm. Similarly, bone strength estimates through FE analysis at 20mm arecomparable to 80mm. It is unlikely that TbN influenced the bone strength estimates.These results will allow for non-invasive estimate of bone strength with advancedclinical CT scanners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».