Evaluation of experimental, analytical, and computational methods to determine long-bone bending stiffness
Notice bibliographique
Résumé
Methods used to evaluate bone mechanical properties vary widely depending on the motivation and environment of individual researchers, clinicians, and industries. Further, the innate complexity of bone makes validation of each method difficult. Thus, the purpose of the present research was to quantify methodological error of the most common methods used to predict long-bone bending stiffness, more specifically, flexural rigidity (EI). Functional testing of a bi-material porcine bone surrogate, developed in a previous study, was conducted under four-point bending test conditions. The bone surrogate was imaged using computed tomography (CT) with an isotropic voxel resolution of 0.625 mm. Digital image correlation (DIC) of the bone surrogate was used to quantify the methodological error between experimental, analytical, and computational methods used to calculate EI. These methods include the application of Euler Bernoulli beam theory to mechanical testing and DIC data; the product of the bone surrogate composite bending modulus and second area moment of inertia; and finite element analysis (FEA) using computer-aided design (CAD) and CT-based geometric models. The methodological errors of each method were then compared. The results of this study determined that CAD-based FEA was the most accurate determinant of bone EI, with less than five percent difference in EI to that of the DIC and consistent reproducibility of the measured displacements for each load increment. CT-based FEA was most accurate for axial strains. Analytical calculations overestimated EI and mechanical testing was the least accurate, grossly underestimating flexural rigidity of long-bones.
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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 | 0,027 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».