ANNs, which are known to find trend

ANNs, which are known to find trends between complexinput variables, have successfully been utilized in designing an ALIF cage for subsidence resistance, whilemaintaining rigidity. The geometric design of a spinalfusion cage is related to the clinical implications. The ANNrevealed that the optimum parameters given this designspace should reach the ends of these bounds, where CM,RW, and GA should be minimized, and RH, RO, and RRshould be maximized. This design corresponded to O3,which yielded the least bone body surface stress. The FEAmodels correlated strongly with the ANN and could beused to predict the resistance to subsidence.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ANN ซึ่งทราบกันว่าค้นหาแนวโน้มระหว่างตัวแปรอินพุตที่ซับซ้อน ได้ถูกนำมาใช้อย่างประสบความสำเร็จในการออกแบบกรง ALIF สำหรับการต้านทานการทรุดตัว ในขณะที่ยังคงความแข็งแกร่งเอาไว้ การออกแบบทางเรขาคณิตของกรงฟิวชันกระดูกสันหลังเกี่ยวข้องกับผลกระทบทางคลินิก ANN เปิดเผยว่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับพื้นที่การออกแบบนี้ควรถึงจุดสิ้นสุดของขอบเขตเหล่านี้ โดยที่ CM, RW และ GA ควรย่อให้เล็กสุด และควรขยาย RH, RO และ RR ให้สูงสุด การออกแบบนี้สอดคล้องกับ O3 ซึ่งทำให้เกิดความเครียดที่พื้นผิวกระดูกน้อยที่สุด แบบจำลอง FEA มีความสัมพันธ์อย่างมากกับ ANN และสามารถใช้เพื่อทำนายความต้านทานต่อการทรุดตัวได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เป็นที่ทราบกันดีว่าแอนสามารถค้นพบแนวโน้มระหว่างระบบที่ซับซ้อน
ป้อนตัวแปร ซึ่งประสบความสำเร็จในการออกแบบกรง ALIF ที่ทนต่อการทรุดตัว,ขณะที่
รักษาความเข้มแข็ง การออกแบบรูปทรงเรขาคณิตของกระดูกสันหลัง
ฟิวชั่นเกี่ยวข้องกับความสำคัญทางคลินิก เครือข่ายประสาทเทียม
เผยพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดที่ให้การออกแบบนี้
พื้นที่ควรไปถึงจุดสิ้นสุดของขอบเขตเหล่านี้
RW และ GA ควรลดลงและ RH, RO และ RR
ควรทำให้เกิดประโยชน์สูงสุด การออกแบบนี้สอดคล้องกับ O3,
ซึ่งสร้างความเครียดของผิวกระดูกน้อยที่สุด การวิเคราะห์องค์ประกอบ จำกัด
แบบจำลองมีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับเครือข่ายประสาทเทียม
สำหรับทำนายความต้านทานต่อการตกตะกอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เรารู้ว่าเครือข่ายประสาทเทียมสามารถสร้าง
ตัวแปรอินพุตได้รับการออกแบบเรียบร้อยแล้วสําหรับกรงป้องกันการทรุดตัวของALIFและ
รักษาความแข็งแกร่ง การออกแบบทางเรขาคณิตของกระดูกสันหลัง
ฟิวชั่นเกี่ยวข้องกับการประยุกต์ใช้ทางคลินิก แอน
เปิดเผยพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดสําหรับการออกแบบ
พื้นที่ควรจะมาถึงจุดสิ้นสุดของขอบเขตเหล่านี้ ซึ่ง cm,
ควรลดRWและGAและลดRH,ROและRR
ควรจะเพิ่มขึ้นอย่างมาก การออกแบบนี้สอดคล้องกับo 3,
ซึ่งก่อให้เกิดความเค้นพื้นผิวของกระดูกน้อยที่สุด การวิเคราะห์องค์ประกอบจํากัด
แบบจําลองมีความสัมพันธ์กับเครือข่ายประสาทเทียม
ใช้ในการทํานายความต้านทานการทรุดตัว