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Enregistrement W4415533657 · doi:10.1016/j.jmbbm.2025.107245

Modeling and optimization of cranial suture anisotropic material properties using a response surface methodology

2025· article· en· W4415533657 sur OpenAlexaff
Mahzad Sadati, Michael Baggaley, Kavya Weerasinghe, Karyne N. Rabey, Michael R. Doschak, Lindsey Westover, Dan L. Romanyk

Notice bibliographique

RevueJournal of the mechanical behavior of biomedical materials/Journal of mechanical behavior of biomedical materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCraniofacial Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransverse isotropyAnisotropyIsotropyMaterial propertiesFibrous jointStiffnessFiberUltimate tensile strength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study aimed to develop and validate a transversely isotropic finite element (FE) model of the cranial suture that predicts suture mechanics, validated using ex-vivo data from the swine internasal suture. A 2D displacement-controlled FE model of the bone-suture-bone complex was constructed using microcomputed tomography ( ) images, with a uniform cross-section and boundary conditions replicating experimental tensile tests. Suture geometry was modeled at three evenly spaced positions to explore how material anisotropy captures regional mechanical variation. Collagen fiber orientation was quantified from histological sections based on fiber angles relative to the suture-bone interface. Transversely isotropic material parameters were identified and optimized to match ex-vivo experimental outcomes using response surface methodology (RSM) with a five-level central composite design. Nodal forces at the displaced bone face were used from FE simulations to compare with experimental force-displacement measurements. Analysis of variance revealed that shear modulus , and Young’s moduli , and significantly influenced force response (p < 0.05). Transitioning from isotropic to transversely isotropic material behavior led to a reduction in strain energy within the suture. Regional variation in suture interdigitation and thickness affected fiber alignment, enabling greater deformation and influencing mechanical behavior. The presented study developed a 2D FE model that incorporated transversely isotropic material properties to better predict the mechanical behavior of the region-specific internasal suture geometry. By incorporating histology-based collagen fiber orientation and optimizing transversely isotropic material properties using experimental data, the model captured region-specific mechanical responses, offering new insight into the structural role of anisotropy in cranial suture mechanics. • Developed 2D suture FE models with region-specific anisotropic properties • Response surface method used to optimize transversely isotropic parameters • Differences in strain observed between isotropic and anisotropic material models • Identified regional variations in response due to fiber orientation changes • Results highlight need for anisotropic suture modeling for local strain predictions

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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