Isolated Rib Response and Fracture Prediction for Young Mid-Size Male, Enabled by Population Specific Material Models and Rib Cross-Sectional Geometry
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Thorax injury remains a primary contributor to mortality in car crash scenarios. Although human body models can be used to investigate thorax response to impact, isolated rib models have not been able to predict age- and sex-specific force-displacement response and fracture location simultaneously, which is a critical step towards developing human thorax models able to accurately predict injury response. Recent advancements in constitutive models and quantification of age- and sex-specific material properties, cross-sectional area, and cortical bone thickness distribution offer opportunities to improve rib computational models. In the present study, improved cortical and trabecular bone constitutive models populated with age-specific material properties, age- and sex-specific population data on rib cross-sectional area, and cortical bone thickness distribution were implemented into an isolated 6 <sup>th</sup> rib from a contemporary human body model. The enhanced rib model was simulated in anterior-posterior loading for comparison to experimental age- and sex-specific (twenty-three mid-size males, age range of 22- to 57-yearold) population force-displacement response and fracture location. The improved constitutive models, populated with age-specific material properties, proved critical to predict the rib failure force and displacement, while the improved cortical bone thickness distribution and cross-sectional area improved the fracture location prediction. The enhanced young mid-size male 6 <sup>th</sup> rib model was able to predict young mid-size male 6 <sup>th</sup> rib experimental force-displacement response and fracture location (overpredicted the displacement at failure by 35% and underpredicted the force at failure by 8% but within ±1 SD). The results of the present study can be integrated into full body models to potentially improve thorax injury prediction capabilities.</div></div>
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».