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Enregistrement W2905848362 · doi:10.1080/10255842.2018.1541983

Creating a human head finite element model using a multi-block approach for predicting skull response and brain pressure

2018· article· en· W2905848362 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueComputer Methods in Biomechanics & Biomedical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutomotive and Human Injury Biomechanics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChina Postdoctoral Science FoundationCanada Research Chairs
Mots-clésSkullHuman headPolygon meshHead (geology)Human skullComputer scienceFinite element methodGeologyEngineeringMedicineAnatomyStructural engineeringComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To better understand head injuries, human head finite element (FE) models have been reported in the literature. In scenarios where the head is directly impacted and measurements of head accelerations are not available, a high-quality skull model, as well as a high-quality brain model, is needed to predict the effect of impact on the brain through the skull. Furthermore, predicting cranial bone fractures requires comprehensively validated skull models. Lastly, high-quality meshes for both the skull and brain are needed for accurate strain/stress predictions across the entire head. Hence, we adopted a multi-block approach to develop hexahedral meshes for the brain, skull, and scalp simultaneously, a first approach in its kind. We then validated our model against experimental data of brain pressures (Nahum et al., 1977 Nahum AM, Smith R, Ward CC. 1977. Intracranial pressure dynamics during head impact. Proceedings of the 21st Stapp Car Crash Conference, SAE Paper No. 770922; Warrendale, PA: Society of Automotive Engineers.[Crossref] , [Google Scholar]) and comprehensive skull responses (Yoganandan et al., 1995 Yoganandan N, Pintar FA, Sances A, Jr., Walsh PR, Ewing CL, Thomas DJ, Snyder RG. 1995. Biomechanics of skull fracture. J Neurotrauma. 12(4):659–668.[Crossref], [PubMed], [Web of Science ®] , [Google Scholar], Yoganandan et al., 2004 Yoganandan N, Zhang J, Pintar FA. 2004. Force and acceleration corridors from lateral head impact. Traffic Injury Prevention. 5(4):368–373.[Taylor & Francis Online] , [Google Scholar], and Raymond et al., 2009 Raymond D, Van Ee C, Crawford G, Bir C. 2009. Tolerance of the skull to blunt ballistic temporo-parietal impact. J Biomech. 42(15):2479–2485.[Crossref], [PubMed], [Web of Science ®] , [Google Scholar]). We concluded that a human head FE model was developed with capabilities to predict blunt- and ballistic-impact-induced skull fractures and pressure-related brain injuries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle