Development and validation of a timely and representative finite element human spine model for biomechanical simulations
Notice bibliographique
Résumé
Numerous spine Finite Element (FE) models have been developed to assess spinal tolerances, spinal loadings and low back pain-related issues. However, justified simplifications, in terms of tissue decomposition and inclusion, for such a complex system may overlook crucial information. Thus, the purpose of this research was to develop and validate a comprehensive and representative spine FE model inclusive of an accurate representation of all major torso elements. A comprehensive model comprised of 273 tissues was developed via a novel FE meshing method to enhance computational feasibility. A comprehensive set of indirect validation tests were carried out to validate every aspect of the model. Under an increasing angular displacement of 24°-41°, the lumbar spine recorded an increasing moment from 5.5 to 9.3 Nm with an increase in IVD pressures from 0.41 to 0.66 MPa. Under forward flexion, vertical vertebral displacements simulated a 6% and 13% maximum discrepancy for intra-abdominal and intramuscular pressure results, all closely resembling previously documented in silico measured values. The developed state-of-the-art model includes most physiological tissues known to contribute to spinal loadings. Given the simulation's accuracy, confirmed by its validation tests, the developed model may serve as a reliable spinal assessment tool.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».