Correlating Tissue Mechanics and Spinal Cord Injury: Patient-Specific Finite Element Models of Unilateral Cervical Contusion Spinal Cord Injury in Non-Human Primates
Notice bibliographique
Résumé
Non-human primate (NHP) models are the closest approximation of human spinal cord injury (SCI) available for pre-clinical trials. The NHP models, however, include broader morphological variability that can confound experimental outcomes. We developed subject-specific finite element (FE) models to quantify the relationship between impact mechanics and SCI, including the correlations between FE outcomes and tissue damage. Subject-specific models of cervical unilateral contusion SCI were generated from pre-injury MRIs of six NHPs. Stress and strain outcomes were compared with lesion histology using logit analysis. A parallel generic model was constructed to compare the outcomes of subject-specific and generic models. The FE outcomes were correlated more strongly with gray matter damage (0.29 < R 2 < 0.76) than white matter (0.18 < R 2 < 0.58). Maximum/minimum principal strain, Von-Mises and Tresca stresses showed the strongest correlations (0.31 < R 2 < 0.76) with tissue damage in the gray matter while minimum principal strain, Von-Mises stress, and Tresca stress best predicted white matter damage (0.23 < R 2 < 0.58). Tissue damage thresholds varied for each subject. The generic FE model captured the impact biomechanics in two of the four models; however, the correlations between FE outcomes and tissue damage were weaker than the subject-specific models (gray matter [0.25 < R 2 < 0.69] and white matter [R 2 < 0.06] except for one subject [0.26 < R 2 < 0.48]). The FE mechanical outputs correlated with tissue damage in spinal cord white and gray matters, and the subject-specific models accurately mimicked the biomechanics of NHP cervical contusion impacts.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».