Design, Evaluation, and Implementation of a Novel Magnetic Resonance Imaging-Compatible Physiologic Loading Simulator for Ex-Vivo Joints
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative magnetic resonance imaging (qMRI), in combination with mechanical testing, offers potential to investigate how loading (e.g., from daily physical exercise) is related to joint and tissue function. However, current testing devices compatible with magnetic resonance imaging (MRI) are often limited to uniaxial compression, often applying low loads, or loading individual tissues (instead of multiple), while more complex simulators do not facilitate MRI. Hence, in this work, we designed, built and tested (N = 1) an MRI-compatible multi-axial load-control system, which enables scanning cadaveric joints (healthy or pathologic) loaded to physiologically relevant levels. Testing involved estimating and validating physiologic loading conditions before implementing them experimentally on cadaver knees to simulate and image gait loading (stance and swing). The resulting design consisted of a portable loading device featuring pneumatic actuators to reach a combined loading scenario, including axial compression (≤2.5 kN), shear (≤1 kN), bending (≤30 N·m) and muscle tension. Initial laboratory testing was carried out; specifically, the device was instrumented with force and pressure sensors to evaluate loading and contact response repeatability in one cadaver knee specimen. This loading system was able to simulate healthy or pathologic gait with reasonable repeatability (e.g., 1.23-2.91% coefficient of variation for axial compression), comparable to current state-of-the-art simulators, leading to generally consistent contact responses. Contact measurements demonstrated a tibiofemoral to patellofemoral load transfer with knee flexion and large contact pressures concentrated over small sites between the femoral cartilage and menisci, agreeing with experimental studies and numerical simulations in the literature.
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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 | 0,001 | 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 ».