用连续植入物传感器数据对有限元模型进行临床前验证,以预测体内残余板曲,使用连续植入物传感器数据

科学领域:

• 骨科生物力学 骨科生物力学
• 可以植入的传感器技术.
• 计算建模计算建模

背景情况:

• 骨科板缺陷,特别是曲,发生在3.5%-19%的病例中,增加了患者的负担.
• 临床前模型显示由于过载而导致板块曲,但验证需要体内数据.
• AO骨折监测器通过跟踪植入物变形作为加载的代理来提供解决方案.

研究的目的:

• 为了在临床前验证一个有限元 (FE) 仿真方法来预测锁板曲.
• 用AO骨折监测器数据来验证FE模型在绵羊骨切除模型中的有效性.
• 评估这种预测方法的临床转化潜力.

主要方法:

• 用锁定板和AO骨折监测器对骨切除的羊骨进行了仪器仪表.
• 术后4周通过CT扫描测量了板块曲 (曲定义为≥1°).
• 带有虚拟监视器的动物特有的FE模型被创建来预测在产量点上的传感器信号,将体内信号与可塑性值进行比较.

主要成果:

• 盘子曲角度在4周内从0.4°到10.4°不等,其中6只动物表现出过载曲.
• 在11只动物中,FE方法精确预测了9只动物的曲/不曲结果.
• 预测实现了100%的灵敏度和60%的特异性来检测板曲.

结论:

• 经过传感器验证的FE方法可靠地预测了活体板曲,提供了一种减少植入物失败的工具.
• 这种方法可以确定临床相关的曲,支持个性化康复策略.
• 该方法有望通过实时加载数据集成改善骨折固定中的临床结果.