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Enregistrement W2970800333 · doi:10.3389/fphys.2019.01156

A Dynamic Jaw Model With a Finite-Element Temporomandibular Joint

2019· article· en· W2970800333 sur OpenAlexaff
Benedikt Sagl, Martina Schmid‐Schwap, Eva Piehslinger, Michael Kundi, Ian Stavness

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueTemporomandibular Joint Disorders
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMasticatory forceTemporomandibular jointFinite element methodComputer scienceJoint (building)BiomechanicsMasticationStress (linguistics)OrthodonticsAnatomyStructural engineeringMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

joint force measurements are not feasible to directly test this assumption. Consequently, biomechanical computer simulation remains as one of a few means to investigate this complex system. To thoroughly examine orofacial biomechanics, we developed a novel, dynamic computer model of the masticatory system. The model combines a muscle driven rigid body model of the jaw region with a detailed finite element model (FEM) disk and elastic foundation (EF) articular cartilage. The model is validated using high-resolution MRI data for protrusion and opening that were collected from the same volunteer. Joint stresses for a clenching task as well as protrusive and opening movements are computed. Simulations resulted in mandibular positions as well as disk positions and shapes that agree well with the MRI data. The model computes reasonable disk stress patterns for dynamic tasks. Moreover, to the best of our knowledge this model presents the first ever contact model using a combination of EF layers and a FEM body, which results in a clear decrease in computation time. In conclusion, the presented model is a valuable tool for the investigation of the human TMJ and can potentially help in the future to increase the understanding of the masticatory system and the relationship between TMD and joint stress and to highlight potential therapeutic approaches for the restoration of orofacial function.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,287 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations88
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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