Cortical bone plate properties assessment using inversion of axially transmitted low frequency ultrasonic guided waves
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades, early osteoporosis detection using ultrasonic bone quality evaluation has gained prominence. Specifically, various studies focused on axial transmission using ultrasonic guided waves and have highlighted this technique's sensitivity to intrinsic properties of long cortical bones. This work aims to demonstrate the potential of low-frequency ultrasonic guided waves to infer the properties of the bone inside which they are propagating. A proprietary ultrasonic transducer, tailored to transmit ultrasonic guided waves under 500 kHz, was used for the data collection. The gathered data underwent two-dimensional fast Fourier transform processing to extract experimental dispersion curves. The proposed inversion scheme compares experimental dispersion curves with simulated dispersion curves calculated through the semi-analytical iso-geometric analysis (SAIGA) method. The numerical model integrates a bone phantom plate coupled with a soft tissue layer on its top surface, mimicking the experimental bone phantom plates. Subsequently, the mechanical properties of the bone phantom plates were estimated by reducing the misfit between the experimental and simulated dispersion curves. This inversion leaned heavily on the dispersive trajectories and amplitudes of ultrasonic guided wave modes. Results indicate a marginal discrepancy under 5% between the mechanical properties ascertained using the SAIGA-based inversion and those measured using bulk wave pulse-echo measurements.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».