Stressed volume estimated by finite element analysis predicts the fatigue life of human cortical bone: The role of vascular canals as stress concentrators
Notice bibliographique
Résumé
The fatigue life of cortical bone can vary several orders of magnitude, even in identical loading conditions. A portion of this variability is likely related to intracortical microarchitecture and the role of vascular canals as stress concentrators. The size, spatial distribution, and density of canals determine the peak magnitude and volume of stress concentrations. This study utilized a combination of experimental fatigue testing and image-based finite element (FE) analysis to establish the relationship between the stressed volume (i.e., volume of bone above yield stress) associated with vascular canals and the fatigue life of cortical bone. Thirty-six cortical bone samples were prepared from human femora and tibiae from five donors. Samples were allocated to four loading groups, corresponding to stress ranges of 60, 70, 80, and 90 MPa, then cyclically loaded in zero-compression until fracture. Porosity, canal diameter, canal separation, and canal number for each sample was quantified using X-ray microscopy (XRM) after testing. FE models were created from XRM images and used to calculate the stressed volume. Stressed volume was a good predictor of fatigue life, accounting for 67% of the scatter in fatigue-life measurements. An increase in stressed volume was most strongly associated with higher levels of intracortical porosity and larger canal diameters. The findings from this study suggest that a large portion of the fatigue-life variance of cortical bone in zero-compression is driven by intracortical microarchitecture, and that fatigue failure may be predicted by quantifying the stress concentrations associated with vascular canals.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».