Artículo
Se presenta en este trabajo una metodología para el procesamiento de imágenes de estudios de TC para la construcción de modelos computacionales de piezas óseas. Los modelos computacionales son utilizados para el análisis de esfuerzos utilizando el Método de los Elementos Finitos. Las constantes elásticas del tejido óseo son calculadas a partir de los datos de densidad de las TC. La metodología propuesta es aplicada en la construcción de un modelo para el análisis de la articulación gleno-humeral. A methodology for the construction of computational models from CT images is presented in this work. Computational models serve for the stress analysis of the bones using the Finite Element Method. The elastic constants of the bone tissue are calculated using the density data obtained in from the CTs. The proposed methodology is demonstrated in the construction of a model for the gleno-humeral joint.
Construcción de modelos computacionales para el análisis de esfuerzos mecánicos de piezas óseas utilizando imágenes de TC: aplicación a la articulación gleno-humeral
Título:
Construction of computational models for the stress analysis of the bones using CT imaging: application in the gleno-humeral joint
Cisilino, Adrian Pablo
; D'amico, Diego; Buroni, Federico; Commisso, Pablo; Sammartino, Mario; Capiel, Carlos
Fecha de publicación:
09/2008
Editorial:
Sociedad Argentina de Radiología
Revista:
Revista Argentina de Radiología
ISSN:
0048-7619
e-ISSN:
1852-9992
Idioma:
Español
Tipo de recurso:
Artículo publicado
Clasificación temática:
Resumen
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Articulos de INST.DE INV.EN CIENCIA Y TECNOL.MATERIALES (I)
Articulos de INST.DE INV.EN CIENCIA Y TECNOL.MATERIALES (I)
Citación
Cisilino, Adrian Pablo; D'amico, Diego; Buroni, Federico; Commisso, Pablo; Sammartino, Mario; et al.; Construcción de modelos computacionales para el análisis de esfuerzos mecánicos de piezas óseas utilizando imágenes de TC: aplicación a la articulación gleno-humeral; Sociedad Argentina de Radiología; Revista Argentina de Radiología; 72; 4; 9-2008; 443-448
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