A preliminary examination of the relationship between biomechanical measures and structural changes in the brain
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Currently, biomechanics has not been able to effectively predict when a mild traumatic brain injury may occur as a result of head impact. To improve prediction of brain trauma and the development of protective innovations, it is important to create an understanding of the relationship between the biomechanics of the head impact event and the structural damage incurred by the brain as a result of that event. The purpose of this research was to examine the relationship between diffusion tensor imaging measures and biomechanical characteristics of a head impact. Methods Diffusion tensor imaging was conducted on concussed subjects to identify regions of white matter structural differences. The injury event was reconstructed using physical and finite element methods to identify the biomechanical parameters of the impact as well as strain to the regions of the brain. Results A significant relationship was found between shear strain, rotational acceleration, and impact velocity on increases in radial diffusivity and mean diffusivity in the fornix. Linear acceleration was also found to have a weaker but significant relationship with a decrease in radial diffusivity in the cingulum hippocampus. Conclusion These results demonstrate that impacts resulting in high shear strains may affect radial diffusivity and mean diffusivity measures, and that impact mechanics likely have an important role in what regions may present differences in diffusion tensor imaging measures.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».