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Enregistrement W3104252006 · doi:10.22215/etd/2020-14173

A Study of the Impact Response of Discrete Regions of the Human Cadaver Brain

2020· dissertation· en· W3104252006 sur OpenAlexafffund
Scott Dutrisac

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutomotive and Human Injury Biomechanics
Établissements canadiensCarleton UniversityRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésDisplacement (psychology)Cadaveric spasmCorpus callosumHead (geology)Brain traumaHuman headComputer scienceFinite element methodEngineeringStructural engineeringTraumatic brain injuryNeuroscienceGeologyMedicinePsychologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The risk of trauma to the brain due to head impacts is high, despite widespread use of protective equipment and injury mitigation efforts.Mitigation techniques are developed through simulations that utilize complex finite element models of the brain and head.Validation of such models is limited, as existing empirical data is sparse.Due to technical constraints, empirical studies have only revealed broad brain tissue deformation.The objective of this study was to develop a comprehensive methodology for measuring the displacement of discrete brain structures during impact.An advanced X-ray system was used to capture brain motion for two cadaveric specimens at 7,500 fps.Displacement of brain structures was determined for 7 impacts on each specimen.Motion trends were region dependent, with some regions exhibiting multi-modal displacement.Displacement of discrete structures including the corpus callosum was measured.These methods will help clarify the response of the brain to impact.iii When I started working on this project in the fall of 2017, I was fairly certain that next two years would be a breeze.I am humbled to report that I was very wrong.The last three years, have been a roller-coaster of excitement, challenges, incredible learning -all of which were wonderful, but none of which were a breeze.Over this time, I have been involved with some exciting work, been to some thrilling places, and experienced the fallout of the 2020 Pandemic.Despite these ups and downs, I have still managed to reach a destination.While I take a moment to reflect on how I got here, I find it necessary to acknowledge the folks who helped make it happen.I must first recognize my co-supervisors, Professors Oren Petel and Hanspeter Frei, who convinced me to join their team years ago.Each of these outstanding professors has boosted my abilities and this work would not be remotely possible without their contributions.I have truly enjoyed working as a colleague on this project and others that may come along in the future.To Oren, thank you for your knowledge, insights, patience, fair treatment, and willingness-to-stay-in-the-lab-until-the-sun-comes-up.These experiences have helped me become a better student, teacher, and researcher.To Hanspeter, if not for your expertise in cadaver work,

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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