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Enregistrement W4401585554 · doi:10.1016/j.jmbbm.2024.106680

Characterization and selection of a skull surrogate for the development of a biofidelic head model

2024· article· en· W4401585554 sur OpenAlexafffund
Tristan Tenio, Solomon Boakye–Yiadom

Notice bibliographique

RevueJournal of the mechanical behavior of biomedical materials/Journal of mechanical behavior of biomedical materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaYork University
Mots-clésFlexural strengthMaterials scienceSkullHead (geology)Biomedical engineeringInfillFlexural modulusKinematicsComposite materialStructural engineeringGeologyEngineeringSurgeryPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research paper explores the advancement of physical models simulating the human skull-brain complex, focusing on applications in simulating mild Traumatic Brain Injury (mTBI). Existing models, especially head forms, lack biofidelity in accurately representing the native structures of the skull, limiting the understanding of intracranial injury parameters beyond kinematic head accelerations. This study addresses this gap by investigating the use of additive manufacturing (AM) techniques to develop biofidelic skull surrogates. Materials such as Polylactic Acid (PLA), a bone-simulant PLA variant, and Hydroxyapatite-coated Poly(methyl methacrylate) (PMMA) were used to create models tested for their flexural modulus and strength. The trabecular bone regions were simulated by adjusting infill densities (30%, 50%, 80%) and print raster directions, optimizing manufacturing parameters for biofidelic performance. Among the tested materials, PLA and its bone-simulating variant printed at 80% infill density with a side (tangential) print orientation demonstrated the closest approximation to the mechanical properties of cranial bone, yielding a mean flexural modulus of 1337.2 MPa and a mean ultimate strength of 56.9 MPa. Statistical analyses showed that infill density significantly influenced the moduli and strength of the printed simulants. Digital Image Correlation (DIC) corroborated the comparable performance of the simulants, showing similar strain and displacement behaviors to native skull bone. Notably, the performance of the manufactured cortical and trabecular regions underscored their crucial role in achieving biofidelity, with the trabecular structure providing critical dampening effects when the native bone is loaded. This study establishes PLA, particularly its bone-simulant variant, as an optimal candidate for cranial bone simulants, offering significant potential for developing more accurate biofidelic head models in mTBI research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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