Designing and additive manufacturing of customizable, modular scaffold blocks for large bone defects
2020
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Bahattin Koç
Abstract (TR)
Kemik hasar sonrası kendini yenileme konusunda mükemmel bir kapasiteye sahiptir, özellikle küçük kusurlar için. Fakat, büyük kemik kusurları için dış müdahaleye ihtiyaç vardır. Büyük kemik kusurları için en uygun dışarıdan yapılan müdahalelerden biri kemik doku iskelesidir. Fakat, nakledilen iskele, 3B gözenekli iç yapı ile yeterli biyomekanik destek sağlarken, hastanın kemiğinin benzersiz morfolojik özelliklerine de uymalıdır. Eklemeli imalat (Eİ) ile bu gereksinimleri karşılayan bir yapı üretmek mümkündür. Ancak mevcut özelleştirilmiş doku iskele tasarım yöntemi (tersine mühendislik tekniği), süreçte kullanılan yazılım ve makinelerden (2B tıbbi görüntü alma makineleri, tıbbi görüntü işleme yazılımları) ve yapı iskele tasarımının teknik ve cerrahi personelin ortak çalışması sonucunda üretiliyor olmasından dolayı zaman alıcı, yoğun uğraş gerektiren ve pahalı olan bir yöntemdir. Vakanın karmaşıklığına bağlı olarak, tasarım aşaması aylar sürebilmektedir. Ancak bazı durumlarda, yüksek enerjili yaralanmalar gibi, uygun müdahale mümkün olan en hızlı şekilde yapılmalıdır aksi halde hasta dayanılmaz ağrı, hastanede kalma süresinde uzama ve hatta uzuv kaybı gibi ciddi ve geri dönüşü olmayan sorunlarla karşılaşabilir. Bu tezde, önceden basılmış modüler bloklardan büyük kemik kusurlarının tedavisi için en uygun doku iskelesi oluşturmanın bir yöntemi tanıtılmıştır. Girdiler olarak uyluk kemiğinin morfolojik özelliklerini kullanan bir uyluk kemiği yüzey modelleme algoritması oluşturuldu. Bu algoritma ile röntgen görüntüleri gibi daha yaygın yöntemlerle elde edilen daha az sayıdaki 2B medikal görüntülerden gerekli ölçümler yapılarak hastanın femur modeli elde edilir. Modüler bloklar oluşturmak için başka bir parametrik algoritma oluşturuldu. Bu algoritmadaki parametreler istenildiği gibi değiştirilerek farklı topolojik özelliklere sahip modüller oluşturulabilir. Oluşturulan modüler blokların girdi olarak kullanıldığı ve sürekli malzeme ekstrüzyon Eİ prosesi için gerekli takım yolunun üretildiği bir algortima geliştirilmiştir. Bu algoritmadan çıktı olarak, modülleri üretmek için yeni, zikzaklı ve sarmal desendeki bir takım yolu G kod olarak elde edildi. Bu G kod dosyası, özel bir ekstrüzyon tabanlı 3B yazıcıyı kontrol etmek için kullanıldı. Son adım olarak, basılı modüllerin ne olduğu bilgisini de içeren bir sistem geliştirildi. Bu sistem, sahadaki klinik tedavi uzmanını, hastanın kusur bölgesini en iyi şekilde temsil edecek doku iskelesini oluşturmak için hangi basılı modülden kaç tane kullanması gerektiği konusunda bilgi verir. Klinisyen bu bilgilendirmeyi takip ederek uygun doku iskele bloklarını üst üste koyar ve birleştirerek oluşturduğu bu doku iskele yapısını intramedüller çivi yardımı ile vücuda yerleştirir. Bu çalışma, büyük kemik defektleri için daha az zaman, para ve çaba harcanarak yeni, hastaya özelleştirilmiş, en uygun doku iskelenin oluşturulmasında umut verici bir yaklaşımı temsil etmektedir.
Author
Dr. Anıl Ahmet Acar
Institution
How to Cite
Anıl Ahmet Acar (Yüksek Lisans Tezi). Designing and additive manufacturing of customizable, modular scaffold blocks for large bone defects, 2020, Sabanci University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Sabanci University
- Populism, failures, and a sense of crisis(2019)
- Ways of seeing: Nev'izâde Atâ'i's Alemnümâ and changes in the visual perception of Ottoman society in the early Seventeenth century(2020)
- Who's There? staging the silenced pasts in contemporary theater in Turkey: Kim Var Orada? Muhsin Bey'in Son Hamleti(2020)
- An evaluation on the life of prostitutes in the late ottoman istanbul through the novels of Ahmed Midhat Efendi and Hüseyin Rahmi Gürpinar(2019)
- (Re)making the margins: An oral history of university students(2020)
- On maximum likelihood and sample moment estimators for the mth (central) moment in a normal and generalized gamma population(2020)
