全膝关节置换人体小腿模型概率有限元比较研究中的高性能分布式计算
摘要
可靠性理论用于评估具有全膝关节置换（TKR）的人体小腿有限元（FE）模型在被动屈曲和主动屈曲下对其各自 FE 模型输入参数变异性的敏感度。模拟上楼梯的具有 TKR 的人体小腿 FE 模型主动屈曲的敏感度此前已在文献[1,2]中给出，而本文则将其与具有 TKR 的人体小腿 FE 模型被动屈曲进行比较。首先，利用蒙特卡洛模拟技术（MCST），基于各输入参数的正态标准差获得 FE 模型一定数量的随机生成输入数据。然后进行一系列 FE 模拟，并获得各自 FE 模型（被动屈曲和/或主动屈曲模型）的输出运动学和峰值接触压力。本文报告了被动屈曲模型的七个输出性能指标，而文献[1]中主动屈曲 FE 模型则多报告了一个参数（髌股峰值接触压力）。将基于响应面法（RSM）进行敏感度研究，以确定影响被动屈曲 FE 模型运动学和峰值接触压力的关键参数。另外两次基于 MCST 和 RSM 的概率 FE 分析将基于缩减后的 19 个关键输入参数列表进行。总共将执行四次概率 FE 分析：两次基于扩展的 78 个输入变量集的概率 FE 分析（MCST 和 RSM），以及另外两次基于缩减的 19 个输入变量集的概率 FE 分析（MCST 和 RSM）。由于使用 MCST 进行数百次 FE 模拟可能带来的计算成本，将采用高性能分布式计算系统用于被动屈曲 FE 模型，如同文献[1]中用于主动屈曲 FE 模型一样。
引用
@article{arxiv.1611.07297,
title = {High-Performance and Distributed Computing in a Probabilistic Finite Element Comparison Study of the Human Lower Leg Model with Total Knee Replacement},
author = {Corneliu T. C. Arsene},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.07297},
year = {2018}
}
备注
An extended version of this paper is available from IEEE organisation and it was published in 2018 IEEE Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB), DOI: 10.1109/CIBCB.2018.8404959 and with the same title and pages 1-9