Verification and Validation of Microcomputed Tomography-Based Analyses of Bone Morphology, Apparent Elastic Modulus, and Von Mises Stress
Notice bibliographique
Résumé
Patient-specific image-based finite element analysis (FEA) offers a noninvasive method to estimate bone stiffness and strength, but its clinical translation requires thorough verification and validation. While previous studies provide resolution-dependent errors in trabecular bone morphometric indices, there remains a need to extend these analyses to include mechanical property predictions. This study examined microcomputed tomography (μCT) voxel size effects on trabecular bone morphometric analyses and predictions of apparent elastic modulus (Eapp) and trabecular stress. Voxel (v)- and geometry (g)-based FEA of trabecular bone cores under compression were compared. Convergence analyses were performed on element size and boundary conditions; and, bulk density, tissue density, and FEA were validated against experimental measurements. Trabecular bovine bone cores (n = 22, Ø10 mm × 10 mm) were tested quasi-statically under uni-axial compression below the yield limit, and μCT scanned with isotropic voxel sizes of 20 μm, 50 μm, and 100 μm. Increasing voxel size resulted in significant reductions in connectivity density, anisotropy, and trabecular number, while trabecular thickness increased. Predicted Eapp from both v-FEA and g-FEA were highly correlated with measurements (R2 = 0.8, p < 0.001). A maximum mean error of +6.35% was found in Eapp with 100 μm voxel size. Despite its high computational cost (∼120 min), 20 μm v-FEA was the most accurate for predicting Eapp and trabecular stress. Alternatively, both 50 μm v-FEA and g-FEA at low mesh density (h = 0.0011, where h is 1/√number of elements) predicted both Eapp and trabecular stress behavior with less than ±5% error in 10-20 min. Findings support efficient, accurate FEA strategies for predicting trabecular bone mechanics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».