Analyse probabiliste pour le processus d’ostéo-intégration de tige trouée utilisée dans la prothèse de la hanche non cimentée

Cet article décrit l’application d’optimisation et méthodes probabilistes à la conception d’une tige trouée implantée dans un fémur proximal. L’objectif est d’introduire une tige trouée comme un outil robuste pour la fixation. Introduire la tige trouée et profitant de l’optimisation de forme avec des objectifs de contraintes, les régions où il existe des contraintes de blindage peuvent être réduites. Méthodes probabilistes permettent des variations dans les facteurs qui contrôlent la fixation de trou du fémur implanté (paramètres d’entrée) à prendre en considération pour déterminer sa performance. L’analyse probabiliste est appliquée sur la tige trouée résultante pour simuler les facteurs de variation de la croissance osseuse dans les trous. Les valeurs de fixation sont générées aléatoirement à l’aide de simulation de Monte Carlo (MC). Techniques d’échantillonnage de Monte Carlo ont été appliquées et la contrainte maximale dans l’os spongieux a été choisie comme un indicateur de performance. Une étude simple 2D implant d’os de conceptions de tiges pleines et trouées est réalisée avec un haut niveau de confiance de 99,9 % en tenant compte des incertitudes statistiques.

This paper describes the application of optimization and probabilistic methods to a hollow stem design implanted in a proximal femur. The objective is to introduce a hollow stem as a robust tool for fixation. Introducing the hollow stem and taking advantage of shape optimization with objectives in stresses, the regions where stresses shielding exists can be reduced as a conclusion. Probabilistic methods allow variations in factors which control the hole fixation of the implanted femur (the input parameters) to be taken into account in determining its performance. The probabilistic analysis is applied on the resulting hollow stem to simulate the variation factors of the bone ingrowth into holes. The fixation values are generated randomly using Monte Carlo simulation (MCS). Monte Carlo sampling techniques were applied and the maximum stress in the cancellous bone was chosen as a performance indicator. A simple 2D implant-bone study of solid and hollow stem designs is carried out with a high level of confidence 99.9% taking into account statistical uncertainties.

Monte Carlo simulation Hip Prosthesis Probabilistic Analysis Finite Element Analysis

Prothèse de hanche simulation de Monte Carlo analyse probabiliste analyse par éléments finis