Применение градиентного бустинга для прогнозирования изменения напряженно-деформированного состояния поясничного отдела позвоночника человека

Abstract

Классический конечно-элементный анализ поясничного отдела позвоночника жестко ограничен статической геометрией, получаемой в ходе компьютерной томографии в статическом оложении пациента лежа. Прямой расчет напряженно-деформированного состояния для альтернативных физиологических поз в реальном времени невозможен из-за высокой вычислительной трудоемкости, отсутствия расчетных сеток для различных положений тела (наклоны к полу, боковые наклоны, удержание груза) и вариантов нагружения человека. В статье описывается разработка гибридного биомеханического подхода, который использует данные компьютерной томографии в покое для прогнозирования изменения нап­ряженно-деформированного состояния в условиях изменения пространственного положения тела и вариан­тов нагружения. Для аппроксимации физических полей применены алгоритмы градиентного бус­тинга XGBoost и CatBoost. Предлагаемый подход позволяет выявлять зоны критической концентрации напряжений и деформаций при пространственном изменении положения тела и моделировать биомеханические состояния, недоступные для прямого численного анализа.

Conventional finite element analysis of the lumbar spine is strictly limited to the static geometry obtained via computed tomography with the patient in a static, supine position. Direct calculation of the stress-strain state for alternative physiological postures in real time is unfeasible due to high computational demands and the lack of computational meshes corresponding to various body positions (such as forward bending, lateral bending, or load-bearing) and loading scenarios. This article describes the development of a hybrid biomechanical approach that utilizes resting-state computed tomography data to predict changes in the stress-strain state resul­ting from variations in body position and loading conditions. Gradient boosting algorithms – specifically XGBoost and CatBoost – are employed to approximate the physical fields. The proposed approach enables the identification of zones with critical stress and strain concentrations during changes in body position and allows for the modeling of biomechanical states that are otherwise inaccessible to direct numerical analysis.