Direct creation of patient-specific Finite Element models from medical images and preoperative prosthetic implant simulation using h-adaptive Cartesian grids
Se cree que la medicina in silico supondrá uno de los cambios más disruptivos en el futuro próximo. A lo largo de la última década se ha invertido un gran esfuerzo en el desarrollo de modelos computacionales predictivos para mejorar el poder de diagnóstico de los médicos y la efectividad de las tera...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/113644 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/113644 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Cartesian grid Finite Element method cgFEM Patient specific modelling Implant simulation Image based simulation cgFEM virtual characterization technique Numerical homogenization of elastic behavior Window method Implant natural frequencies INGENIERIA MECANICA |
| Sumario: | Se cree que la medicina in silico supondrá uno de los cambios más disruptivos en el futuro próximo. A lo largo de la última década se ha invertido un gran esfuerzo en el desarrollo de modelos computacionales predictivos para mejorar el poder de diagnóstico de los médicos y la efectividad de las terapias. Un punto clave de esta revolución, será la personalización, que conlleva en la mayoría de los casos, la creación de modelos computacionales específicos de paciente, también llamados gemelos digitales. Esta práctica está actualmente extendida en la investigación y existen en el mercado varias herramientas de software que permiten obtener modelos a partir de imágenes. A pesar de eso, para poderse usar en la práctica clínica, estos métodos se necesita reducir drásticamente el tiempo y el trabajo humano necesarios para la creación de los modelos numéricos. Esta tésis se centra en la propuesta de la versión basada en imágenes del Cartesian grid Finite Element Method (cgFEM), una técnica para obtener de forma automática modelos a partir de imágenes y llevar a cabo análisis estructurales lineales de huesos, implantes o materiales heterogéneos. En la técnica propuesta, tras relacionar la escala de los datos de la imágen con valores de propiedades mecánicas, se usa toda la información contenida en los píxeles para evaluar las matrices de rigidez de los elementos que homogenizan el comportamiento elástico de los grupos de píxeles contenidos en cada elemento. Se h-adapta una malla cartesiana inicialmente uniforme a las características de la imágen usando un procedimiento eficiente que tiene en cuenta las propiedades elásticas locales asociadas a los valores de los píxeles. Con eso, se evita un suavizado excesivo de las propiedades elásticas debido a la integración de los elementos en áreas altamente heterogéneas, pero, no obstante, se obtienen modelos finales con un número razonable de grados de libertad. El resultado de este proceso es una malla no conforme en la que se impone la continudad C0 de la solución mediante restricciones multi-punto en los hanging nodes. Contrariamente a los procedimientos estandar para la creación de modelos de Elementos Finitos a partir de imágenes, que normalmente requieren la definición completa y watertight de la geometrá y tratan el resultado como un CAD estandar, con cgFEM no es necesario definir ninguna entidad geométrica dado que el procedimiento propuesto conduce a una definición implícita de los contornos. Sin embargo, es inmediato incluirlas en el modelo en el caso de que sea necesario, como por ejemplo superficies suaves para imponer condiciones de contorno de forma más precisa o volúmenes CAD de dispositivos para la simulación de implantes. Como consecuencia de eso, la cantidad de trabajo humano para la creación de modelos se reduce drásticamente. En esta tesis, se analiza en detalles el comportamiento del nuevo método en problemas 2D y 3D a partir de CT-scan y radiográfias sintéticas y reales, centrandose en tres clases de problemas. Estos incluyen la simulación de huesos, la caracterización de materiales a partir de TACs, para lo cual se ha desarrollado la cgFEM virtual characterisation technique, y el análisis estructural de futuros implantes, aprovechando la capacidad del cgFEM de combinar fácilmente imágenes y modelos de CAD. |
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