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Enregistrement W2089307546 · doi:10.1115/1.4006115

Multiscale Design and Multiobjective Optimization of Orthopedic Hip Implants with Functionally Graded Cellular Material

2012· article· en· W2089307546 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomechanical Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImplantMaterials scienceBiomedical engineeringTitaniumBone resorptionStress shieldingDentistrySurgeryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle