Strain Measurement within an Intact Swine Periodontal Ligament
Notice bibliographique
Résumé
The periodontal ligament (PDL) provides support, proprioception, nutrition, and protection within the tooth–PDL–bone complex (TPBC). While understanding the mechanical behavior of the PDL is critical, current research has inferred PDL mechanics from finite element models, from experimental measures on complete TPBCs, or through direct measurement of isolated PDL sections. Here, transducers are used in an attempt to quantify ex vivo PDL strain. In-fiber Bragg grating (FBG) sensors are small flexible sensors that can be placed within an intact TPBC and yield repeatable strain measurements from within the PDL space. The objective of this study was to determine: 1) if the FBG strain measured from the PDL space of intact swine premolars ex vivo was equivalent to physical PDL strains estimated through finite element analysis and 2) if a change in FBG strain could be linearly related to a change in finite element strain under variable tooth displacement, applied to an intact swine TPBC. Experimentally, individual TPBCs were subjected to 2 displacements ( n = 14). The location of the FBG was determined from representative micro–computed tomography images. From a linear elastic finite element model of a TPBC, the strain magnitudes at the sensor locations were recorded. An experimental ratio (i.e., FBG strain at the first displacement divided by the FBG strain at the second displacement) and a finite element ratio (i.e., finite element strain at the first displacement divided by the finite element strain at the second displacement) were calculated. A linear regression model indicated a statistically significant relationship between the experimental and finite element ratio ( P = 0.017) with a correlation coefficient ( R 2 ) of 0.448. It was concluded that the FBG sensor could be used as a measure for a change in strain and thus could be implemented in applications where the mechanical properties of an intact PDL are monitored over time.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».