Comparing linear and nonlinear finite element models of vertebral strength across the thoracolumbar spine: a benchmark from density-calibrated computed tomography
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Opportunistic assessment of vertebral strength from clinical computed tomography (CT) scans holds substantial promise for fracture risk stratification, yet variability in calibration methods and finite element (FE) modeling approaches has led to limited comparability across studies. In this work, we provide a publicly available benchmark dataset that supports standardized biomechanical analysis of the thoracic and lumbar spine using density-calibrated CT data. We extended the VerSe 2019 dataset to include phantomless quantitative CT calibration, automated vertebral substructure segmentation, and vertebral strength estimates derived from both linear and nonlinear FE models. The cohort comprises 141 patients scanned across 5 CT systems, including contrast-enhanced protocols. RESULTS: Phantomless calibration was performed using automatically segmented tissue references and validated against synchronous calibration phantoms in 17 scans. To evaluate model performance, we implemented a nonlinear elastoplastic FE model and compared it to 2 linear estimates. A displacement-calibrated linear model (0.2% axial strain) demonstrated excellent agreement with nonlinear failure loads (R = 0.96; mean difference = -0.07 kN), while a stiffness-based approach showed similarly strong correlation (R = 0.92). We evaluated vertebral strength at all thoracic and lumbar levels, enabling level-wise normalization and comparison. Strength ratios revealed consistent anatomical trends and identified T12 and T9 as reliable alternatives to L1 for opportunistic screening and model standardization. CONCLUSIONS: All calibrated scans, segmentations, software, and modeling outputs are publicly released, providing a benchmark resource for validation and development of FE models, radiomics tools, and other quantitative imaging applications in musculoskeletal research.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».