Femoral fracture load and fracture pattern is accurately predicted using a gradient-enhanced quasi-brittle finite element model
Notice bibliographique
Résumé
Nonlinear finite element (FE) modeling can be a powerful tool for studying femoral fracture. However, there remains little consensus in the literature regarding the choice of material model and failure criterion. Quasi-brittle models recently have been used with some success, but spurious mesh sensitivity remains a concern. The purpose of this study was to implement and validate a new model using a custom finite element designed to mitigate mesh sensitivity problems. Six specimen-specific FE models of the proximal femur were generated from quantitative tomographic (qCT) scans of cadaveric specimens. Material properties were assigned a-priori based on average qCT intensities at element locations. Specimens were experimentally tested to failure in a stumbling load configuration, and the results were compared to FE model predictions. There was a strong linear relationship between FE predicted and experimentally measured fracture load ( R 2 = 0.79), and error was less than 14% over all cases. In all six specimens, surface damage was observed at sites predicted by the FE model. Comparison of qCT scans before and after experimental failure showed damage to underlying trabecular bone, also consistent with FE predictions. In summary, the model accurately predicted fracture load and pattern, and may be a powerful tool in future studies.
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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 | 0,001 |
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 ».