0% Complete
English
صفحه اصلی
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Finite Element Analysis of Spine ProDisc-L Using Titanium, CFR-PEEK and CoCr Endplates with UHMWPE-GUR1020 75kGy RM Core
نویسندگان :
Amirali Kashani
1
Siavash Kazemirad
2
1- Iran University of Science and Technology
2- Iran University of Science and Technology
کلمات کلیدی :
Artificial lumbar disc،Total disc replacement،Finite element analysis،Biomechanics،Prodisc-L،Von mises stress
چکیده :
Degenerative disc disease (DDD) frequently affects the L3–L4 segment and may be treated with total disc replacement (TDR). We built a patient‑specific L3–L4 finite element model to evaluate ProDisc‑L endplates made from Ti‑6Al‑4V, CFR‑PEEK, or CoCrMo paired with an ultra‑high‑molecular‑weight polyethylene (UHMWPE-GUR 1020, 75 kGy) core. Under 150 N preload and 10 N·m flexion, extension, right lateral bending, and left axial rotation, we computed von Mises stresses in bone, plates, and core. Compared to the standard CoCrMo-UHMWPE configuration, the Ti-6Al-4V endplate with UHMWPE-GUR RM core reduced endplate stress by up to 6% for example from 46.64 MPa to 43.97 MPa in bending and core stress by up to 54% for example from 31.94 MPa to 14.96 MPa in extension, while maintaining bone stress within acceptable limits. When compared to CFR-PEEK-UHMWPE GUR RM with Ti-6Al-4V-UHMWPE GUR RM decreased endplate stress by about 5% like 46.23 MPa to 43.97 MPa and core stress by approximately 27% by 17.85 MPa to 13.13 MPa in bending. These improvements indicate that the Ti-6Al-4V and UHMWPE-GUR RM combination more effectively minimizes stress concentrations, enhances load transfer, reduces wear and extends implant longevity. In conclusion, this configuration provides a biomechanically superior option for TDR that may improve long-term clinical outcomes and reduce the risk of revision surgeries for patients with DDD.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
هوش مصنوعی و آینده بشریت با رویکرد مالی و اقتصادی
مهدی زینالی - شبنم بالازاده قره باغی - مهدیه نامی بسیط
Predicting employee loyalty based on machine learning algorithms,Case study: Pars Online Company Call Center
Mohammad Reza Haji-Ahmadi - Mohammad-Ali Eghbali - Hossein Eghbali
کاربرد هوش مصنوعی و شبکه های عصبی کانولوشنی در تشخیص سرطان ریه از تصاویر CT
فاطمه انتظاری
تحلیل المان محدود تنشهای وارده به بافتهای نرم مفصل زانو در درجات مختلف فلکشن
سروش سیادت - هادی تقی زاده
مطالعه مروری طراحی و ساخت نانوحاملهای هوشمند برای تحویل هدفمند داروهای ضد سرطان به تومورهای لوزالمعده
ایدا احمدی - ابوبکر سوری - جعفرصادق مقدس
Development of Folic Acid-Conjugated Iron Oxide Nanoparticles Loaded with Doxorubicin via Arc Discharge: A Novel Approach for Synergistic Photothermal-Chemotherapy of Cancer Using Bacterial Cellulose-Polyvinyl Alcohol Hydrogel
Saeid Orangi - Soodabeh Davaran
بررسی تاثیر معیارهای قرارداد هوشمند بر عملکرد زنجیره تامین پایدار
محمد علیمحمدی - امیر نجفی
FSI Modeling of Osteocyte Mechanotransduction Under Dynamic Loading
Zahra Rahmanisamani - Hanieh Niroomand-Oscuii - Mohammad Niroobakhsh - Ehsan Alizad Farokhi
جایگاه هوش مصنوعی در آینده اقتصاد ایران
سید کمال صادقی - فاطمه نمازی - هانیه پور مهدی
Quantum Computing for AI: Current Status and Future Roadmap
Nayereh Majd
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 43.3.0