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Enregistrement W4285044180 · doi:10.22215/etd/2022-14973

A Methodology to Evaluate Strain Within Tissue Slabs under Complex Loading

2022· dissertation· en· W4285044180 sur OpenAlexaff
Hannah Thomson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutomotive and Human Injury Biomechanics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesArmy Research Office
Mots-clésStrain (injury)Structural engineeringBrain tissueRepeatabilityWork (physics)SlabKinematicsDeformation (meteorology)Materials scienceBridge (graph theory)Biomedical engineeringEngineeringComposite materialMechanical engineeringMathematicsMedicinePhysicsAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biomechanical response of brain tissue to strain and the immediate neural outcomes are of fundamental importance in understanding brain injury.Experimental work on measuring the strain-response of brain tissue must be completed to bridge this gap.The objective of this work was to develop and test a headform model for impact that has the capacity to incorporate porcine brain tissue.A surrogate tissue slab was used in the current work, made from silicon gel, filled with radio-opaque markers.The deformation was monitored using a high-speed in-situ X-ray cinematography system at 7,500 FPS.The kinematics and strain results from impact were compared among the impact speeds.Strain progression was clear throughout the slab with increased speed resulting in increased strain levels.Repeated impacts at the same speed displayed the region-specific repeatability of the headform under impact testing.iiiWhen I started my thesis back in the fall of 2019, I truly did not know the level of growth I was about to undertake over the course of my thesis.Not only due to academic pressure, but personal growth, contributed to by both the struggles that the pandemic brought and the things I learned from the people around me.First, I'd like to acknowledge my supervisor, Professor Oren Petel for guidance and support throughout my time at Carleton.Even the smallest bits of advice you would give helped to progress my work, and solve any issues in the lab.Getting the opportunity to work hands-on in a very collaborate space was inspiring.I would also like to acknowledge the support from the Department of the Army, U.S. Army Research Office on this and related projects I was able to work on while at Carleton.With this funding, all of the experimental work could be performed for this thesis.I want to point out the many people in our lab who helped me both in person and virtually when needed.To the many past and current graduate students in our lab whom I got the privilege to know, thank you for giving constructive feedback, advice, and overall contributing many good memories to my masters.I have to point out Sheng, Scott and Anton for their many helpful ideas and positive attitudes in the lab.I must also sincerely thank Jennifer and Ashley for listening to me rant about anything and everything, research and other.Last but not least, a big thank you to the people closest to me.To my immediate family including my parents, Terri and Scott, along with my brothers Matt and Kevin, thank you for always encouraging me to keep moving forward.A special shout out to Matt for letting

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,201
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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