有限元法
咀嚼力
松质骨
植入
假肢
假牙
生物力学
计算机科学
颌骨
压力(语言学)
材料科学
口腔正畸科
生物医学工程
牙科
工程制图
结构工程
工程类
医学
外科
人工智能
哲学
生理学
语言学
作者
Roman Rozov,В. Н. Трезубов,Р.Ш. Гветадзе,A. A. Smerdov,Sergey Chikunov
出处
期刊:Stomatologiâ
[Meditsina]
日期:2022-01-01
卷期号:101 (6): 28-28
被引量:4
标识
DOI:10.17116/stomat202210106128
摘要
Was to create a finite element design to evaluate the masticatory stress distribution on the full fixed prosthesis with three supporting implants and the mandibular bone in the conditions most closely resembling the real ones.The geometric design was created with the results of a CBCT of a real patient. The transfer of the DICOM into STL format was carried out in the Mimics Medical 21 program, in which the author's splinting device for the implant was designed. The actual thicknesses of the patient's compact and cancellous bone layers were measured with Romexis ver. 4.5.1. Scanning of the artificial dentition was performed with the iTero Element 2 Version 1.7 which created an object in STL format. Design was performed in the package for finite element analysis Ansys 19.3. Tetrahedral elements of the second order were used for calculation. The structural elements were connected in the model by a rigid «Bonded» contact.A finite element model has been created for the experimental load design on the lower jaw for immediate implant restoration with few supports in combination with a device for stabilizing the implant in unfavorable clinical conditions. It is shown that the designed finite element model takes into account the biomechanics of the prosthesis with few supports. When calculating, the entire model was fixed to the mandibular process at its base, and was loaded with a force of 500 N, distributed over the teeth. The values of the maximum stresses obtained in the elements were 51.8 MPa for the compact layer and 245 MPa for titanium elements.Thus, we created personalized geometric and finite element models for calculating the distribution of functional load on a long full fixed implant-supported prosthesis with few artificial supports, which makes the experimental results more accurate and correct.Повышение эффективности распределения нагрузки на кость нижней челюсти при протезировании с опорой на малое количество имплантатов.Геометрическая модель создана с использованием результатов компьютерной конусно-лучевой томограммы реального пациента. Перевод формата DICOM в STL выполнен в программе Mimics Medical 21, в ней же проводилось конструирование авторского шинирующего устройства для имплантата. Реальные толщины компактного и губчатого слоев кости пациента были измерены с использованием программы Romexis ver. 4.5.1. Сканирование искусственного зубного ряда аппаратом iTero Element 2 Version 1.7 с получением объекта в формате STL. Моделирование выполнено в пакете для конечно-элементного анализа Ansys 19.3. При расчете использовались тетраэдральные элементы второго порядка. Элементы конструкции соединены в модели жестким контактом типа Bonded. Анализ полученных результатов проводился с использованием статистической программы SPSS 24.Создана конечно-элементная модель для экспериментального моделирования нагрузки на нижнюю челюсть при немедленном протезировании конструкцией с малым числом искусственных опор в сочетании с устройством для стабилизации имплантата в неблагоприятных клинических условиях. Показано, что разработанная конечно-элементная модель учитывает специфику биомеханики протеза с малым числом опор. При расчете вся модель закреплена за ветви нижней челюсти у основания ее отростков и нагружена силой 500 Н, распределенной по зубам. Значения максимальных напряжений составили 51,8 Мпа для компактного слоя и 245 Мпа — для титановых элементов. Исходное авторское шинирующее устройство снижает напряжение на 30%, а добавление горизонтальных подкрепляющих элементов позволяет снизить напряжения еще на 31%.Создана эффективная персонифицированная геометрическая и конечно-элементная модель для расчетов распределения функциональной нагрузки на полный несъемный протез большой протяженности с малым числом искусственных опор.
科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI