Impact of Personalized Mass Distribution on the Spinal Load Predictions of Rigid and Flexible Thorax Models during Forward Flexion
Notice bibliographique
Résumé
Accurate modeling of musculoskeletal (MSK) dynamics tailored to individual patients is crucial for evaluating adult spinal deformities, especially in the thoracic region. This research explores the impact of personalized upper-body mass distribution on predictions of spinal loads using both rigid and flexible thorax models in neutral standing and forward flexion postures. Two MSK models were employed: a rigid thorax model with thoracic spinal discs treated as rigid joints, and a flexible thorax model with thoracic discs modeled as spherical joints allowing three degrees of freedom. These models incorporated constant percentage base (CPB) and body shape-based (BSB) mass distributions, resulting in four configurations: Rigid-CPB, Rigid-BSB, Flexible-CPB, and Flexible-BSB. In neutral standing, the root means square error (RMSE) averaged 16.96% BW in the anteroposterior direction and 24.79% BW in the proximodistal direction between the Rigid-CPB and Flexible-BSB models. These errors increased during forward flexion to 43.72% BW and 84.86% BW, respectively. In the mediolateral direction, RMSE was 6.69% BW during forward flexion and 0.02% BW during neutral standing. The normalized RMSE (nRMSE) averaged below 8.5% in both postures. This study underscores the effectiveness of the Flexible-BSB model in simulating intricate spinal deformities, offering valuable biomechanical insights. It emphasizes the critical role of personalized mass distribution and thoracic flexibility in improving the precision of MSK simulations for clinical applications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».