Quantitative osteoporosis diagnosis of porous cancellous bone using poroelastodynamic modal analysis
Notice bibliographique
Résumé
Osteoporosis is a skeletal disease characterized by reduced bone mass and microarchitectural deterioration, leading to increased fragility. This study presents a novel three-dimensional poroelastodynamic model for analyzing cancellous bone free vibration responses. The model incorporates the Navier-Stokes equations of linear elasticity and the Biot theory of porous media, allowing the investigation of osteoporosis-related changes. The analysis considers parameters like porosity, density, elasticity, Poisson ratio, and viscosity of bone marrow within the porous medium. Our findings indicate that natural frequencies of cancellous bone play a crucial role in osteoporosis prediction. By incorporating experimental data from 12 mouse femurs, we unveil insights into osteoporosis prediction. Increased porosity reduces bone stiffness, lowering natural frequencies. However, it also increases bone mass loss relative to stiffness, leading to higher frequencies. Therefore, the natural frequencies of osteoporotic bone are always higher than the natural frequencies of normal bone. Additionally, an increase in bone marrow within the pores, while increasing damping effects, also increases natural frequencies, which is another indication of osteoporosis growth in bone. The presence of bone marrow within the pores further influences natural frequencies, providing additional insights into osteoporosis growth. Thinner and smaller bones are found to be more susceptible to osteoporosis compared to larger and bigger bones due to their higher natural frequencies at equivalent porosity levels.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».