Effect of Capsule Thickness and Material Properties on the Central Optical Power of Natural Human Lens
Notice bibliographique
Résumé
Background: A thin membrane capsule covers the eye lens and links the lens and the applied forces by the ciliary muscles. The capsule converts the tension of the concentrated zonules to distributed surface tractions over the cortex surface during the lens accommodation. The gradual changes of the capsule geometry and material properties with age and its important role in the design of intraocular lens implants were the motivation of extensive researches on describing the capsule biomechanical behavior. Aim: The present work aimed to study the lens accommodation response to different capsule thicknesses and material properties at different ages. Materials and Methods: A material and geometry parametric study was performed, drawing some guidelines on the choice of lens capsule thickness and biaxial/uniaxial material parameters and exploring the response sensitivity of the finite element model at different age groups Results: The 16-, 35- and 48-year-old lenses were considered for lens accommodation simulation. The sensitivity of lens accommodation was studied at each age group by considering constant thickness (cnst-t) and variable thickness (var-t) capsules and biaxial (Biax) and uniaxial (Uniax) material characteristics tests. The lens was stretched through zonules, and corresponding absolute changes in central optical power (COP) were measured. Conclusion: After the stretch, the lens anterior and posterior curvatures increased, producing a change in COP. The Biax models underestimated the ΔCOP compared to the Uniax models. The 16-year lens model was more sensitive to material properties than thickness variation, while thickness variation was more relevant to the ΔCOP of the 35-year lens model. The 48-year model had the least sensitivity to capsule thickness and material property variations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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)
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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 ».