Multiscale Design and Multiobjective Optimization of Orthopedic Hip Implants with Functionally Graded Cellular Material
Notice bibliographique
Résumé
Revision surgeries of total hip arthroplasty are often caused by a deficient structural compatibility of the implant. Two main culprits, among others, are bone-implant interface instability and bone resorption. To address these issues, in this paper we propose a novel type of implant, which, in contrast to current hip replacement implants made of either a fully solid or a foam material, consists of a lattice microstructure with nonhomogeneous distribution of material properties. A methodology based on multiscale mechanics and design optimization is introduced to synthesize a graded cellular implant that can minimize concurrently bone resorption and implant interface failure. The procedure is applied to the design of a 2D left implanted femur with optimized gradients of relative density. To assess the manufacturability of the graded cellular microstructure, a proof-of-concept is fabricated by using rapid prototyping. The results from the analysis are used to compare the optimized cellular implant with a fully dense titanium implant and a homogeneous foam implant with a relative density of 50%. The bone resorption and the maximum value of interface stress of the cellular implant are found to be over 70% and 50% less than the titanium implant while being 53% and 65% less than the foam implant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».