Real‐time biomechanics using the finite element method and machine learning: Review and perspective
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The finite element method (FEM) is the preferred method to simulate phenomena in anatomical structures. However, purely FEM-based mechanical simulations require considerable time, limiting their use in clinical applications that require real-time responses, such as haptics simulators. Machine learning (ML) approaches have been proposed to help with the reduction of the required time. The present paper reviews cases where ML could help to generate faster simulations, without considerably affecting the performance results. METHODS: This review details the ML approaches used, considering the anatomical structures involved, the data collection strategies, the selected ML algorithms, with corresponding features, the metrics used for validation, and the resulting time gains. RESULTS: A total of 41 references were found. ML algorithms are mainly trained with FEM-based simulations in 32 publications. The preferred ML approach is neural networks, including deep learning in 35 publications. Tissue deformation is simulated in 18 applications, but other features are also considered. The average distance error and mean squared error are the most frequently used performance metrics, in 14 and 17 publications, respectively. The time gains were considerable, going from hours or minutes for purely FEM-based simulations to milliseconds, when using ML. CONCLUSIONS: ML algorithms can be used to accelerate FEM-based biomechanical simulations of anatomical structures, possibly reaching real-time responses. Fast and real-time simulations of anatomical structures, generated with ML algorithms, can help to reduce the time required by FEM-based simulations and accelerate their adoption in the clinical practice.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».