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Enregistrement W2595841077 · doi:10.1097/brs.0000000000002156

Damage Identification on Vertebral Bodies During Compressive Loading Using Digital Image Correlation

2017· article· en· W2595841077 sur OpenAlexaff
Hannah M. Gustafson, Angela D. Melnyk, Gunter P. Siegmund, Peter A. Cripton

Notice bibliographique

RevueSpine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCadaveric spasmDigital image correlationVertebraDisplacement (psychology)Fracture (geology)Compression (physics)MedicineBiomedical engineeringBiomechanicsStrain (injury)Strain gaugeEx vivoMaterials scienceAnatomyComposite materialIn vivo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MINI: Identifying fracture is important for understanding vertebral mechanics. Isolated cadaveric thoracolumbar vertebrae were compressed, and surface strains were measured using digital image correlation. Fracture locations from video analysis were qualitatively similar to the locations of high compressive strains and local damage occurred before the maximum force was reached. STUDY DESIGN: Ex vivo compression experiments on isolated cadaveric vertebrae. OBJECTIVE: To qualitatively compare the fracture locations identified in video analysis with the locations of high compressive strain measured with digital image correlation (DIC) on vertebral bodies and to evaluate the timing of local damage to the cortical shell relative to the global yield force. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: In previous ex vivo experiments, cortical bone fracture has been identified using various methods including acoustic emission sensors, strain gages, video analysis, or force signals. These methods are, however, limited in their ability to detect the location and timing of fracture. We propose use of DIC, a noncontact optical technique that measures surface displacement, to quantify variables related to damage. METHODS: Isolated thoracolumbar human cadaveric vertebral bodies (n = 6) were tested in compression to failure at a quasi-static rate, and the force applied was measured using a load cell. The surface displacement and strain were measured using DIC. Video analysis was performed to identify fractures. RESULTS: The location of fractures identified in the video corresponded well with the locations of high compressive strain on the bone. Before reaching the global yield force, more than 10% of the DIC measurements reached a minimum principal strain of 1.0%, a previously reported threshold for cortical bone damage. CONCLUSION: DIC measurements provide an objective measure that can be used to identify the location and timing of fractures during ex vivo vertebral experiments. This is important for understanding fracture mechanics and for validating vertebral computational models that incorporate failure. LEVEL OF EVIDENCE: N /A.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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