Evaluation of a Fast-Solving Rigid Body Spine Model Inclusive of Intra-Abdominal Pressure
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Traditional spine biomechanical models often neglect the load-sharing effect of the intra-abdominal pressure (IAP) on the spine and can be computationally intensive. These limitations hinder their effectiveness in muscle recruitment simulations where iterative calculations are required. Thus, a need exists for validated fast-solving IAP-integrated musculoskeletal lumbar spine models, hence developed herein. METHODS: A rigid-body model consisting of the pelvis, lumbar vertebrae, a lumped thoracic spine and the ribcage, derived from MRI scans of a healthy adult male, was devised. The intervertebral discs were modeled as 3 degrees-of-freedom (DOF) gimbal joints using nonlinear moment-rotation relationships. Spinal ligaments were modeled as nonlinear tension-only springs. Two methods of modeling IAP were discussed and implemented. Model#1 represented IAP as normal force vectors on the diaphragm and the spine, while model#2 idealized the abdominal wall compliance using spring-damper elements inside the cavity. Level-by-level spinal stiffness was validated under pure moment loading up to 7.5 Nm in flexion-extension, lateral bending and axial rotation. RESULTS: Model segmental stiffness profiles in all three bending modes were within one standard deviation of literature datasets. IAP model #1 revealed a linear increase in the spinal extensor torque about L3 with increase in IAP, consistent with literature, while model #2 suggested decreased spinal range of motion with increased abdominal cavity stiffness. The model consisted of 15 DOFs, compiled in 6sec and simulated in 1.4sec. CONCLUSION: This MATLAB native model could be a useful tool to quickly and intuitively visualize physiological spine loading. SIGNIFICANCE: A novel fast-solving lumbar musculoskeletal model with IAP was presented in this research.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».