In vivo bone strain and finite element modeling of a rhesus macaque mandible during mastication
Notice bibliographique
Résumé
Finite element analysis (FEA) is a commonly used tool in musculoskeletal biomechanics and vertebrate paleontology. The accuracy and precision of finite element models (FEMs) are reliant on accurate data on bone geometry, muscle forces, boundary conditions and tissue material properties. Simplified modeling assumptions, due to lack of in vivo experimental data on material properties and muscle activation patterns, may introduce analytical errors in analyses where quantitative accuracy is critical for obtaining rigorous results. A subject-specific FEM of a rhesus macaque mandible was constructed, loaded and validated using in vivo data from the same animal. In developing the model, we assessed the impact on model behavior of variation in (i) material properties of the mandibular trabecular bone tissue and teeth; (ii) constraints at the temporomandibular joint and bite point; and (iii) the timing of the muscle activity used to estimate the external forces acting on the model. The best match between the FEA simulation and the in vivo experimental data resulted from modeling the trabecular tissue with an isotropic and homogeneous Young’s modulus and Poisson’s value of 10 GPa and 0.3, respectively; constraining translations along X,Y, Z axes in the chewing (left) side temporomandibular joint, the premolars and the m1; constraining the balancing (right) side temporomandibular joint in the anterior-posterior and superior-inferior axes, and using the muscle force estimated at time of maximum strain magnitude in the lower lateral gauge. The relative strain magnitudes in this model were similar to those recorded in vivo for all strain locations. More detailed analyses of mandibular strain patterns during the power stroke at different times in the chewing cycle are needed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».