Design and Implementation of Therapeutic Ultrasound Generating Circuit for Dental Tissue Formation and Tooth-Root Healing
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Biological tissue healing has recently attracted a great deal of research interest in various medical fields. Trauma to teeth, deep and root caries, and orthodontic treatment can all lead to various degrees of root resorption. In our previous study, we showed that low-intensity pulsed ultrasound (LIPUS) enhances the growth of lower incisor apices and accelerates their rate of eruption in rabbits by inducing dental tissue growth. We also performed clinical studies and demonstrated that LIPUS facilitates the healing of orthodontically induced teeth-root resorption in humans. However, the available LIPUS devices are too large to be used comfortably inside the mouth. In this paper, the design and implementation of a low-power LIPUS generator is presented. The generator is the core of the final intraoral device for preventing tooth root loss and enhancing tooth root tissue healing. The generator consists of a power-supply subsystem, an ultrasonic transducer, an impedance-matching circuit, and an integrated circuit composed of a digital controller circuitry and the associated driver circuit. Most of our efforts focus on the design of the impedance-matching circuit and the integrated system-on-chip circuit. The chip was designed and fabricated using 0.8- ¿m high-voltage technology from Dalsa Semiconductor, Inc. The power supply subsystem and its impedance-matching network are implemented using discrete components. The LIPUS generator was tested and verified to function as designed and is capable of producing ultrasound power up to 100 mW in the vicinity of the transducer's resonance frequency at 1.5 MHz. The power efficiency of the circuitry, excluding the power supply subsystem, is estimated at 70%. The final products will be tailored to the exact size of teeth or biological tissue, which is needed to be used for stimulating dental tissue (dentine and cementum) healing.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle