预测超载板故障使用样本特定的有限元模型与植入式传感器相结合

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 整形外科手术 整形外科手术
• 生物力学 生物力学

背景情况:

• 板骨合成中的机械故障,如板曲,仍然是一个临床挑战.
• 有限元 (FE) 模型可以模拟骨板结构,但由于未知的负载,缺乏体内验证.
• 植入式传感器通过在骨折愈合期间测量体内板块变形来验证FE模型的途径.

研究的目的:

• 为了弥合FE模拟和传感器数据之间的差距,用于预测植入物失效.
• 在骨板结构中建立传感器信号和预测的机械故障之间的联系.
• 通过使用可植入传感器数据,使FE模型能够在体内进行回顾性验证.

主要方法:

• 用锁定板固定了七个绵羊骨骨折,并用准静态测试了故障.
• 植入式传感器在故障测试期间监测板曲变形.
• 创建了结构的FE模型,结合了校准的虚拟传感器信号.

主要成果:

• 在初步测试中,在实验和虚拟传感器信号之间观察到高相关性 (R2 > 0.99).
• FE模型显示强烈的相关性 (一致性相关系数=0.89) 与实验传感器信号在收益率.
• 虚拟传感器信号在板曲开始时准确地预测了实验信号.

结论:

• FE模型可以准确地预测板曲开始时的传感器信号,以后验证模型.
• 这种方法可以在不需要直接负载测量的情况下进行体内验证.
• 研究结果支持制定定制的康复策略,以减少患者的并发症.