Lower Cervical Spine Motion Segment Computational Model Validation: Kinematic and Kinetic Response for Quasi-Static and Dynamic Loading
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Advanced computational human body models (HBM) enabling enhanced safety require verification and validation at different levels or scales. Specifically, the motion segments, which are the building blocks of a detailed neck model, must be validated with representative experimental data to have confidence in segment and, ultimately, full neck model response. In this study, we introduce detailed finite element motion segment models and assess the models for quasi-static and dynamic loading scenarios. Finite element segment models at all levels in the lower human cervical spine were developed from scans of a 26-yr old male subject. Material properties were derived from the in vitro experimental data. The segment models were simulated in quasi-static loading in flexion, extension, lateral bending and axial rotation, and at dynamic rates in flexion and extension in comparison to previous experimental studies and new dynamic experimental data introduced in this study. Single-valued experimental data did not provide adequate information to assess the model biofidelity, while application of traditional corridor methods highlighted that data sets with higher variability could lead to an incorrect conclusion of improved model biofidelity. Data sets with continuous or multiple moment-rotation measurements enabled the use of cross-correlation for an objective assessment of the model and highlighted the importance of assessing all motion segments of the lower cervical spine to evaluate the model biofidelity. The presented new segment models of the lower cervical spine, assessed for range of motion and dynamic/traumatic loading scenarios, provide a foundation to construct a biofidelic model of the spine and neck, which can be used to understand and mitigate injury for improved human safety in the future.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle