Image-based finite-element modeling of the human femur
Notice bibliographique
Résumé
Fracture is considered a critical clinical endpoint in skeletal pathologies including osteoporosis and bone metastases. However, current clinical guidelines are limited with respect to identifying cases at high risk of fracture, as they do not account for many mechanical determinants that contribute to bone fracture. Improving fracture risk assessment is an important area of research with clear clinical relevance. Patient-specific numerical musculoskeletal models generated from diagnostic images are widely used in biomechanics research and may provide the foundation for clinical tools used to quantify fracture risk. However, prior to clinical translation, in vitro validation of predictions generated from such numerical models is necessary. Despite adopting radically different models, in vitro validation of image-based finite element (FE) models of the proximal femur (predicting strains and failure loads) have shown very similar, encouraging levels of accuracy. The accuracy of such in vitro models has motivated their application to clinical studies of osteoporotic and metastatic fractures. Such models have demonstrated promising but heterogeneous results, which may be explained by the lack of a uniform strategy with respect to FE modeling of the human femur. This review aims to critically discuss the state of the art of image-based femoral FE modeling strategies, highlighting principal features and differences among current approaches. Quantitative results are also reported with respect to the level of accuracy achieved from in vitro evaluations and clinical applications and are used to motivate the adoption of a standardized approach/workflow for image-based FE modeling of the femur.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».