A nonlinear grid-search inversion for cortical bone thickness and ultrasonic velocities
Notice bibliographique
Résumé
Cortical thickness and elasticity are important determinants of bone strength. This study proposes a nonlinear grid-search inversion to estimate the thickness and ultrasonic velocities of long cortical bones from axially-transmitted data. The inversion scheme has been developed in the frequency-phase velocity domain to recover bone properties. The method uses ultrasonic guided waves to retrieve cortical thickness, compressional, and shear-wave velocities of the cortex. The inversion strategy requires to systematically examine a set of trial dispersion curves within a pre-defined model space to match the data which minimizes the objective function in a least-squares sense. The theoretical dispersion curves required by the inversion are computed for bilayered bone models using a semi-analytical finite-element method. Its application demonstrates the feasibility of the proposed approach on synthetic data for a 5 mm-thick bone plate, and in-vitro dataset from a bovine femur plate with 2 mm-thick soft-tissue mimic on top. Our results indicate that one can recover the cortical thickness and wave speeds with less than 5% error. The accuracy can be improved by refining the grid; however, the computational cost of the method will increase. In the future, we aim at applying the method to clinical data.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».