通过代理建模评估螺丝长度对靠近部骨折固定中的骨应变的影响
Daniela Mini1, Karen J Reynolds1, Mark Taylor1
1Medical Device Research Institute, College of Science and Engineering, Flinders University, South Australia, Australia.
概括
适应性神经网络替代模型准确地预测近接骨骨折中的骨压力. 这种方法有效地探索了螺丝配置,确定了中间螺丝支作为最有影响力的支,降低了复杂生物力学分析的计算成本.
科学领域:
- 生物力学 生物力学
- 整形外科手术 整形外科手术
- 计算建模计算建模
背景情况:
- 靠近骨骨折经常经历高失败率与当前的金方法.
- 螺丝参数 (数量,位置,长度,方向) 的复杂相互作用使故障分析复杂化.
- 传统的有限元 (FE) 分析是计算密集的,限制了所有螺丝组合的探索.
研究的目的:
- 开发基于自适应神经网络 (ANN) 的替代模型,用于预测部骨压力.
- 为了有效地探索不同螺丝长度对断裂固定稳定性的影响.
- 为了减少与分析近端骨骨折固定中的众多螺丝配置相关的计算负担.
主要方法:
- 训练有素的ANN模型使用FE模拟单个骨的数据.
- 开发和优化单个和多个输出ANN模型.
- 对未见数据的FE结果进行验证的ANN预测.
- 利用表现最好的ANN模型来预测所有可能的螺丝长度组合的应变.
主要成果:
- ANN的预测显示出与FE结果的良好相关性 (R2 = 0.99).
- 在ANN预测和FE模拟之间观察到低误差水平 (0.51%-1.83%菌株).
- 中间螺丝成为影响预测骨压力的最有影响的因素.
- 基于ANN的代孕模型在捕获骨应变模式方面表现出很高的准确性.
结论:
- 基于ANN的代孕模型为预测骨折固定中的骨压力提供了FE分析的准确和计算效率高的替代方案.
- 这种方法可以扩展到分析更复杂的生物力学问题,具有更多的变量.
- 识别中间螺丝的影响为优化近腰骨折治疗策略提供了宝贵的见解.
