A three-dimensional finite element model of a 6-year-old child for simulating brain response from physical reconstructions of head impacts
Notice bibliographique
Résumé
Despite young children being a high-risk population for sustaining concussive injuries in sport, few studies have investigated head impact biomechanics from sporting impacts using physical models and finite element models of the brain. Physical reconstructions are often used in concussive research, using the recorded kinematics to load finite element models of the brain to obtain better information of real-life head injuries. For children, scaling adult models is a common method used to study the youth population. However, this method does not capture age-dependent material properties or the unique geometry of the developing brain. To address these deficiencies, a novel three-dimensional finite element model of a 6-year-old child was developed and compared to a scaled adult model, for use with physical reconstructions. With the lack of intracranial validation data for the youth population, adult cadaveric data for brain motion was used for comparison. The new brain model showed unique responses in motion and strain compared to the scaled adult model. Using the normalized integral square error method, the new model was classified to have ‘fair’ to ‘excellent’ biofidelity. The new model is proposed as more appropriate for conducting concussion and brain injury research in young children near 6 years of age.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».