Full-field comparisons between strains predicted by QCT-derived finite element models of the scapula and experimental strains measured by digital volume correlation
Notice bibliographique
Résumé
Subject-specific finite element models (FEMs) of the shoulder can be used to evaluate joint replacement designs preclinically. However, to ensure accurate conclusions are drawn, experimental validation is critical. The objective of the current study was to evaluate the accuracy of strain predictions generated by subject-specific scapula FEMs through comparisons against full-field experimental strains measured using digital volume correlation (DVC). Three cadaveric scapulae were mechanically loaded using a custom-hexapod robot within a micro-CT scanner. BoneDVC was used to quantify resultant experimental full-field strains. Scapula FEMs were generated using three different density-modulus relationships to assign material properties. Two types of boundary conditions (BCs) were simulated: DVC-displacement-driven or applied-force-driven. Third principal strains were compared between the DVC measurements and FEM predictions. With applied-force BCs, poor agreement was observed between the predicted and measured strains (slope range: 0.16–0.19, r2 range: 0.04–0.30). Agreement was improved with the use of DVC-displacement BCs (slope range: 0.54–0.59, r2 range: 0.73–0.75). Strain predictions were independent of the density-modulus relationship used for DVC-displacement BCs, but differences were observed in the correlation coefficient and intercept for applied-force BCs. Overall, this study utilized full-field DVC-derived experimental strains for comparison with FEM predicted strains in models with varying material properties and BCs. It was found that fair agreement can be achieved in localized strain measurements between DVC measurements and FEM predictions when DVC-displacement BCs are used. However, performance suffered with use of applied-force BCs.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».