1 伍斯特理工学院生物医学工程系,美国马萨诸塞州伍斯特;2 伦敦帝国理工学院戴森设计工程学院,英国伦敦;3 西部大学工程学院机械与材料工程系,加拿大伦敦 ON N6A 5B9;4 宾夕法尼亚州立大学生物医学工程系机械与核工程系,美国宾夕法尼亚州大学公园市;5 德克萨斯大学圣安东尼奥分校生物医学工程系,美国德克萨斯州圣安东尼奥;6 弗吉尼亚大学机械与航空航天工程系,美国弗吉尼亚州夏洛茨维尔;7 斯特拉斯堡大学,IMFS-CNRS,2 rue Boussingault,67000 斯特拉斯堡,法国;8 都柏林大学学院机械与材料工程学院,爱尔兰都柏林 4 贝尔菲尔德; 9 瑞典皇家理工学院神经元工程系,Ha¨ lsova¨ gen 11C, 141 57 Huddinge,瑞典;10 美国北卡罗来纳州温斯顿塞勒姆维克森林医学院生物医学工程系
1) Lesage 等人,2020 年,IPEM,“使用公共基准数据预测内向脑移位的粘弹性生物力学模型” 2) Sun 等人,2013 年,Journal of Translational Engineering in Health and Medicine,“使用生物力学模型进行近实时计算机辅助手术矫正脑移位” 3) Xiao 等人,2017 年,AAPM,“脑肿瘤的回顾性评估 (RESECT):低级别胶质瘤手术前 MRI 和术中超声临床数据库” 4) Poulios 等人,2022 年,开源软件,GetFEM 5) Chen 等人,2017 年,IEEE Xplore,“基于有限元法和静水力学的神经导航简单脑移位估计” 6) Bom 等人,2018 年,Acustica e Vibracoes, “基于 Arduino 的头部跟踪设备:组装和在声学中的应用” 7) Dreamstime,免版税,https://www.dreamstime.com/measuring-cups-different-fluid-levels-measuring-cups-scale-different-fluid-levels-flat-design-simple-image189837634 8) Cohen-Gadol,2022 年,《神经图谱》,“脑肿瘤:患者需要知道什么”
Donelan, JM。“人类行走时主动侧向稳定的机械和代谢要求。”《生物力学杂志》。2004;37:827-835。Gottschall, JS。“行走时推进所需的能量消耗和肌肉活动。”《应用生理学杂志》。2003;94:1766-1772。Gottshcall, JS。“行走时腿部摆动所需的能量消耗和肌肉活动。”《应用生理学杂志》。2005;99:23-30。Grabowski, A。“行走时支撑体重和加速体重的独立代谢成本。”《应用生理学杂志》。2005;98(2):579-583。Holleran, CL。“高强度踏步训练在不同环境下对亚急性和慢性中风的可行性和潜在疗效。”神经康复和神经修复。2014;28(7):643-51。
在开始根管疗法之前,临床医生应了解不断发生的原发牙内的形态学变化,并熟悉原发性和永久根管解剖学之间的基本差异。前牙牙的根管相对简单,几乎没有规则,并且很容易对牙齿治疗。相反,在后牙中发现的根管系统经常包含运河之间的许多后果和三角洲,使彻底的清创术变得非常困难。[18,19]通常,当根部的形成完成后,主要磨牙的每个根中只有一条管。一旦根长度完成,主牙根将开始撤离。此吸收导致顶孔的位置不断变化。同时将次生牙本质沉积在根管系统中。[19,20]该沉积产生了根管的数量和大小的变化和变化,以及许多小管的面部和舌状方面之间的许多小型连接分支或鳍。牙根在根部的持续沉积将划分为
尽管经过多年研究,爆炸引起的冲击波与头部相互作用是否会对人脑造成损伤仍是未知数。填补这一空白的一种方法是使用动物模型建立“缩放定律”,将观察到的动物脑损伤投射到人类身上。这需要实验室实验和动物头部的高精度数学模型,以建立实验观察到的爆炸引起的脑损伤与模型预测的生物力学反应之间的相关性。为此,我们对哥廷根小型猪进行了实验室实验,以开发和验证小型猪头部的三维 (3-D) 高精度有限元 (FE) 模型。首先,我们对哥廷根小型猪进行了实验室实验,以获得脑血管网络的几何形状,并表征脑组织和血管材料在爆炸暴露典型的高应变率下的响应特性。接下来,我们利用详细的脑血管信息以及物种特异性脑组织和血管材料特性,开发了小型猪头部的 3-D 高精度 FE 模型。然后,为了验证模型预测结果,我们进行了实验室冲击波管实验,即将哥廷根小型猪置于实验室冲击波管中 210 kPa 的爆炸过压下,并比较两个位置的脑压。我们观察到模型预测的压力与实验测量值之间有很好的一致性,最大压力的差异小于 6%。最后,为了评估脑血管网络对生物力学预测的影响,我们进行了模拟,比较了有和没有血管的 FE 模型的结果。如预期的那样,加入血管可以减轻脑部压力,但不会影响脑压的预测。然而,我们观察到,在模型中加入脑血管后,血管与脑组织界面附近区域的应变分布发生了高达 100% 的变化,这表明血管不仅会降低应变,还会导致剧烈的重新分布。这项工作将有助于建立观察到的脑损伤与预测的生物力学反应之间的相关性
摘要 我们的目的是确定人工智能 (AI) 辅助无标记运动捕捉软件是否有用在临床医学和康复领域。目前,尚不清楚人工智能辅助无标记方法是否可以应用于下肢功能障碍的个体,例如使用踝足矫形器或拐杖的人。然而,由于许多下肢瘫痪患者和足矫形器使用者在站立期失去跖趾 (MP) 关节屈曲,因此有必要估计固定 MP 关节运动下足部识别的准确性。使用 OpenPose(一种无标记方法)和传统的被动标记运动捕捉方法确定跑步机行走过程中的髋关节、膝关节和踝关节角度;并比较了两种方法的结果。我们还研究了踝足矫形器和拐杖是否会影响 OpenPose 的识别能力。通过被动标记法 (MAC3D)、OpenPose 和使用 Kinovea 软件的手动视频分析获得的髋关节和膝关节数据显示出显著的相关性。与 OpenPose 和 Kinovea 获得的踝关节数据(相关性强)相比,MAC3D 获得的踝关节数据相关性较弱。OpenPose 可以充分替代传统的被动标记运动捕捉,适用于正常步态和使用矫形器或拐杖的异常步态。此外,OpenPose 适用于 MP 关节运动受损的患者。使用 OpenPose 可以降低传统被动标记运动捕捉的复杂性和成本,而不会影响识别准确性。
结果 62 4.1 主题描述 62 4.2 足背踢球动作的运动学描述 64 4.3 接近角对球覆盖距离的影响 80 4.4 接近角对踢球准确性的影响 84 4.5 运动学变量分析 87 4.5.1 下肢关节线速度 88 4.5.1.1 髋关节线速度 88 4.5.1.2 膝关节线速度 91 4.5.1.3 踝关节线速度 93 4.5.2 远端节段线速度 95 4.5.2.1 足跟线速度 95 4.5.2.2 足尖线速度 97 4.5.3 身体 COM 线速度 99 4.5.4 球的线速度 102 4.5.5 下肢关节的角速度 105 4.5.5.1 髋关节角速度(HAV) 105 4.5.5.2 膝关节角速度(KAV) 107 4.5.5.3 踝关节角速度(AAV) 109 4.5.6 踢腿肢体速度对 DCB 的影响 111 4.5.6.1 踢腿肢体和身体重心线速度对 DCB 的影响 111 4.5.6.2 踢腿肢体角速度对 DCB 的影响 113 4.6 假设检验与总结 121
图 9。图形表示 Andrius Gudžius 在(A)右脚起跳;(B)左脚起跳;(C)右脚触地;(D)左脚触地;和(E)投掷时的臀部、肩膀和手臂位置。蓝色和红色箭头分别表示肩膀和臀部的朝向。黑色箭头表示投掷方向。20
里昂位于罗纳河和索恩河畔,是欧洲和国际的主要交通枢纽,其国际机场里昂圣埃克苏佩里每年接待近 800 万名乘客。14,300 间各类酒店客房(包括公寓酒店)可满足所有需求,价格远低于大城市,夏季还有大幅折扣。
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