Refining anticipation of degraded bone microstructures during osteoporosis based on statistical homogenized reconstruction method via quality of connection function
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, osteoporosis disease that is related to aging has become a proliferating problem in worldwide society. It is therefore crucial to understand its evolution and predict this phenomenon precisely for different types of bone and volume fractions with adequate mathematical model. The application of statistical reconstruction method would be a helpful tool to predict osteoporosis for the simplified bone microstructures. To model osteoporosis evolution over time, in a first step, we propose to degrade the volume fraction with a mathematical model to reach any determined volume fraction between the initial condition and the degraded one with a statistical interpolation. In a second step, the degraded microstructure will be optimized using a statistical descriptor. The final optimized microstructures will be discussed as a function of the effective mechanical properties. The capability of quality of connection and two-point correlation functions (TPCFs) in 3D models and their application in the optimization of reconstructed interpolated models are going to be demonstrated. Finally, we will demonstrate and discuss the advantages of using the Quality of Connection Function (QCF) as a replacement of TPCF over the sole statistical descriptor named TPCF. We will show that QCF descriptor is better than TPCF only to find the optimized reconstructed models in a determined volume fraction.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».