Finite-element modelling of interactions of needle with tympanic membrane and middle ear
Notice bibliographique
Résumé
• Finite-element analysis offers insights into needle-TM interactions for middle-ear interventions. • Combined 2D and 3D FE modeling strategy reveals TM deformation during needle insertion. • First-order Ogden hyperelastic model accurately captures TM mechanical nonlinearity. • TM thickness, needle geometry, and material impact needle insertion force and success. • Methodology aids in developing therapeutic and diagnostic technologies for hearing and balance pathologies. The tympanic membrane (TM) is one of the most common routes to access the middle ear and inner ear for the treatment of hearing and balance pathologies. Since the TM is a soft thin biological tissue with small dimensions, using needles seems to be among the most practical interventional approaches. In this study, we proposed a finite-element (FE) analysis of needle-TM interactions that combines a 3D model of the TM and other main middle-ear structures in gerbil, and a 2D model of needle insertion into the TM based on the cohesive zone method (CZM). The TM was modelled using a 1 st -order Ogden hyperelastic material and its properties were obtained by fitting to the experimental force-displacement plots of large deformation in the TM under needle indentation. The cohesive parameters were also acquired by calibrating the puncture force against the experimental data of needle insertion into the TM. These FE models were then used to obtain the deformation behaviour of the TM and other middle-ear structures due to the insertion force applied at different locations on the TM. Moreover, we investigated the effect of the TM thickness, the geometry of the needle (i.e., diameter and tip angle), and needle material on the insertion of needles into the TM. We also studied the penetration success of deformable needles.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».