Assessment of cortical bone phantom properties using ultrasonic guided waves transduced with a multi-element transducer
Notice bibliographique
Résumé
The past decade has seen extensive exploration of alternative methods for the early diagnosis of osteoporosis through the assessment of the the bone quality. Previous research on axial transmission of ultrasonic guided waves demonstrated their sensitivity to the intrinsic properties of elongated cortical bones. This study highlights the capacity of low-frequency guided waves to ascertain bone properties through the inversion of dispersion curves. The proposed inversion scheme relies on dispersion curves simulated using the semi-analytical iso-geometric analysis (SAIGA) method. The model incorporates the excitability of ultrasonic guided wave modes to ensure that the inversion uses both the dispersive trajectories and amplitudes of the modes. Two models were examined: (1) a cortical bone phantom plate covered with a soft tissue mimicking material and (2) a quasi-cylinder cortical bone phantom surrounded by a soft tissue mimicking material. A proprietary axial transmission multielement ultrasonic transducer, designed for exciting guided waves under 500 kHz, was employed to capture experimental dispersion curves on phantoms through the 2D-FFT. The mechanical properties of the bone phantoms were inferred by minimizing disparities between experimental and simulated dispersion curves. Inverse properties exhibited an error of less than 4% compared to reference values. The axial transmission probe demonstrated its proficiency in accurately measuring modes propagating inside the cortical layer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».