Optimization of the density–elasticity relationship for rabbit hindlimb bones
Notice bibliographique
Résumé
The rabbit is a popular experimental model in orthopaedic biomechanics due to the presence of natural Haversian remodeling, allowing for better translational relevance to the mechanobiology of human bone over traditional rodent models. Although rabbits are often used with computational modeling approaches such as the finite element (FE) method, a validated and widely agreed upon density–elasticity relationship, which is required to make subject-specific predictions, does not exist. Therefore, the purpose of this study was to determine and validate an accurate density–elasticity relationship for rabbit hindlimb bones using mathematical optimization. Fourteen tibiae and thirteen femora were harvested from New Zealand White Rabbits, imaged with computed tomography (CT), and cyclically loaded in uniaxial compression while strain gauge rosette data were recorded. The CT images were processed into subject-specific FE models which were used in a Nelder–Mead optimization routine to determine a density–elasticity relationship that minimized the error between experimentally measured and FE-predicted principal strains. Optimizations were performed for the tibiae and femora independently, and for both bones combined. A subset of 4 tibiae and 4 femora that were excluded from the optimization were then used to validate the derived relationships. All equations that were determined by the initial optimization exhibited a Y = X type of relationship with strong correlations (Tibiae: R 2 = 0 . 96 ; Femora: R 2 = 0 . 85 ; Combined: R 2 = 0 . 90 ) and good agreement. The validation groups yielded similar results with strong correlations (Tibiae: R 2 = 0 . 94 ; Femora: R 2 = 0 . 87 ; Combined: R 2 = 0 . 91 ). These findings suggest that any of the derived density–elasticity relationships are suitable for computational modeling of the rabbit hindlimb and that a single relationship could be used for the whole rabbit hindlimb in studies where greater computational efficiency is necessary. • We have validated density–elasticity relationships for the rabbit hindlimb bones. • Strongly correlated ( R 2 ≥ 0 . 85 ) strain predictions were observed. • All relationships provided accurate strain predictions with Y = X type of behavior.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».