Prototype design of porous Ti6Al4V intraosseous implant for use in mandibular reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
The design of patient-specific implants often requires computer simulations for the characterization of mechanical properties before manufacturing. We previously developed numerical models to predict the mechanical properties of porous Ti6Al4V constructs built using laser powder bed fusion (LPBF). Here, we developed a patient-specific porous intraosseous mandibular implant based on the models and techniques described in our previous research. The implant model used a simple cubic porous design with an average unit cell size of 1 mm and strut thicknesses between 350 and 450 μm. Finite element analysis was used to simulate right molar clenching on the mandible with and without the implant, under static and dynamic loading. The simulation showed that the implant would remain intact during right molar clenching and should not cause stress shielding. The fatigue numerical models predicted that the implant would remain functional under cyclic masticatory forces (50-100 N) for a period ranging between 4 and 119 years. Given that, within one year, bone ingrowth and osseointegration are complete, the implant is predicted to remain intact long-term under physiological loading conditions. These findings demonstrate the potential of computational modelling in developing patient-specific designs for porous implants built through LPBF.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».