Inverse characterization of radius bone using low-frequency ultrasonic guided waves
Notice bibliographique
Résumé
The success of the cortical bone characterization using the axial transmission is highly dependent on the inversion model used to match experimental data with the true bone properties. Simplified models such as plate or cylinder are typically used in the literature. In our previous work, a more elaborate model based on a bone-like geometry built using semi-analytical finite element (SAFE) method was introduced. The model was successfully implemented in an inverse characterization routine using laboratory-controlled measurements on bone phantoms. Thus, the aim of this work is to apply the proposed inverse scheme on the characterization of ex-vivo radius samples. In order to do so, five radiuses were taken from donors aged between 53 and 88 years old and tested using typical axial transmission configuration. Ultrasonic guided wave modes were excited at low-frequency (100-400 kHz) using a piezoelectric transducer and measured using a laser interferometer at the middle of the diaphysis. The measured velocities were systematically compared to velocities obtained with the SAFE model in order to predict the cortical bone properties. For each sample, four parameters were estimated: (1) Young’s modulus; (2) density; (3) thickness; and (4) outer diameter. The results showed a notable correlation of the thickness and outer diameter with respect to the μCT images of the samples, while a less significant correlation was observed for the Young’s modulus and density with respect to the gray level of the μCT images.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».