A Constitutive Model to Characterize In Vivo Human Palmar Tissue
Notice bibliographique
Résumé
In vivo characteristics of palmar soft tissue can be used to improve the accuracy of human models to explore and simulate a range of contact scenarios. Tissue characteristics can help to assess injury prevention strategies and designing technologies that depend on quantified physical contacts such as prosthetics, wearables, and assistive devices. In this study, a simplified quasi-linear viscoelastic (QLV) model was developed to quantify large deformation, in vivo soft tissue relaxation characteristics of the palm. We conducted relaxation tests on 11 young adults (6 males, 5 females, 18 < age < 30, mean age: 25 ± 4 yr) and 9 older adults (6 males, 3 females, age > 50, mean age: 61.5 ± 11.5 yr) using a 3 mm indenter to a depth of 50% of each participant's soft tissue thickness. The relaxation parameters of the QLV model were found to differ with age and sex, emphasizing the importance of using targeted material models to represent palmar soft tissue mechanics. Older adults showed on average 2.3-fold longer relaxation time constant compared to younger adults. It took 1.2-fold longer for young males to reach equilibrium than for young females; however, young females had a higher level of relaxation (36%) than young males (33%). Differences in specific QLV model parameters, P1, P2, and α were also found between age and sex groups. QLV characteristics differentiated by age and sex, add biofidelity to computational models which can provide a better representation of the diversity of tissue properties in the population.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».