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Enregistrement W4390965860 · doi:10.1016/j.jmbbm.2024.106412

Smoothed particle hydrodynamics implementation to enhance vertebral fracture finite element model in a cervical spine segment under compression

2024· article· en· W4390965860 sur OpenAlexafffund
S. Ngan, Claire Victoria Rampersadh, Aleksander Rycman, Duane S. Cronin

Notice bibliographique

RevueJournal of the mechanical behavior of biomedical materials/Journal of mechanical behavior of biomedical materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesGeneral Motors of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsHonda Development and Manufacturing of America
Mots-clésCompression (physics)Smoothed-particle hydrodynamicsFracture (geology)Displacement (psychology)Finite element methodVertebraSpinal canalMaterials scienceStructural engineeringOrthodonticsMechanicsSpinal cordComposite materialSurgeryEngineeringMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spinal cord injuries (SCIs) can arise from compression loading when a vertebra fractures and bone fragments are pushed into the spinal canal. Experimental studies have demonstrated the importance of both fracture initiation and post-fracture response in the investigation of vertebral fractures and spinal canal occlusion resulting from compression. Finite element models, such as the Global Human Body Models Consortium (GHBMC) model, focused on predicting the initiation location of fractures using element erosion to model hard tissue fracture. However, the element erosion method resulted in a loss of material and structural support during compression, which limited the ability of the model to predict the post-fracture response. The current study aimed to improve the post-fracture response by combining strain-based element erosion with smoothed particle hydrodynamics (SPH) to preserve the volume of the trabecular bone during compression fracture. The proposed implementation was evaluated using a model comprising two functional spinal units (FSUs) (C5-C6-C7) extracted from the GHBMC 50th percentile male model, and loaded under central compression. The original and enhanced models were compared to experimental force-displacement data and measured occlusion of the spinal canal. The enhanced model with SPH improved the shape and magnitude of the force-displacement response to be in good agreement with the experimental data. In contrast to the original model, the enhanced SPH model demonstrated occlusion on the same order of magnitude as reported in the experiments. The SPH implementation improved the post-fracture response by representing the damaged material post-fracture, providing structural support throughout compression loading and material flow leading to occlusion.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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