On the importance of retaining stresses and strains in repositioning computational biomechanical models of the cervical spine
Notice bibliographique
Résumé
Human body models are created in a specific posture and often repositioned and analyzed without retaining stresses that result from repositioning. For example, repositioning a human neck model within the physiological range of motion to a head-turned posture prior to an impact results in initial stresses within the tissues distracted from their neutral position. The aim of this study was to investigate the effect of repositioning on the subsequent kinetics, kinematics, and failure modes, of a lower cervical spine motion segment, to support future research at the full neck level. Repositioning was investigated for 3 modes (tension, flexion, and extension) and 3 load cases. The model was repositioned and loaded to failure in one continuous load history (case 1), or repositioned then restarted with retained stresses and loaded to failure (case 2). In case 3, the model was repositioned and then restarted in a stress-free state, representing current repositioning methods. Not retaining the repositioning stresses and strains resulted in different kinetics, kinematics, or failure modes, depending on the mode of loading. For the motion segment model, the differences were associated with the intervertebral disc fiber reorientation and load distribution, because the disc underwent the largest deformation during repositioning. This study demonstrated that repositioning led to altered response and tissue failure, which is critical for computational models intended to predict injury at the tissue level. It is recommended that stresses and strains be included and retained for subsequent analysis when repositioning a human computational neck model.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».