[发明专利]预防外露的耳廓支架的建模方法、制造方法及耳廓支架有效
申请号: | 201710312158.6 | 申请日: | 2017-05-05 |
公开(公告)号: | CN107137167B | 公开(公告)日: | 2019-03-22 |
发明(设计)人: | 钟静;黄文华;杨承锋 | 申请(专利权)人: | 南方医科大学 |
主分类号: | A61F2/50 | 分类号: | A61F2/50 |
代理公司: | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人: | 郎坚 |
地址: | 510515 广东省广州市沙*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 预防 外露 耳廓 支架 建模 方法 制造 | ||
技术领域
本发明涉及生物医学工程体外构件技术领域,尤其是预防外露的耳廓支架建模方法、制造方法及相应的耳廓支架。
背景技术
目前,全世界范围内小耳畸形的发病率呈显著上升趋势,其对患者的正常心理、生理发育,患者的家庭甚至社会可能造成沉重负担和经济压力。全耳再造手术一般分为III期,有多种手术方法,均需要选择适宜的耳廓支架及皮肤被覆组织。耳廓支架材料一般多选用自体肋软骨或者Medpor耳支架,也采用由这两种材料结合支架,但在全耳再造术后,经常伴随发生支架外露这一并发症。对于支架外露的处理较困难,有时需要将已植入的支架取出,最终导致手术失败。医学临床证明,术后3月内为外露好发期,并且无论采用何种手术方式行耳再造,耳轮外上缘、对耳轮下缘、再造耳与残耳连接处等压迫点、张力点、皮肤皱多易发生感染的部位,均容易发生支架外露现象,造成的原因主要由支架表面不光滑、支架与皮肤之间张力过大、局部皮瓣血运、术后负压吸引等应力集中问题导致。因此,亟需一种预防外露的耳廓支架的建模方法、制造方法及耳廓支架,通过模拟分析得到相应的数据,从而在手术或研究中起到指导作用。
发明内容
本发明针对现有技术的问题,本发明提供一种预防外露的耳廓支架建模方法。该方法具体包括以下步骤:
步骤1、收集已雕刻且未被植入皮下的耳廓支架的轮廓特征数据;
步骤2、对步骤1中获取的所述轮廓特征数据进行网格分化;
步骤3、将步骤2中得到的网格分化后的数据结合支架材料特性参数以及皮肤特性参数进行有限元应力分析;
步骤4、根据步骤3中所述有限元应力分析的结果,对搭建所述支架后的第3天、第3个月、第6个月时该支架的应力集中部位进行模拟分析,确定易发生破溃的部位;
步骤5、与临床病例资料数据对比,将耳廓支架结构上对应的易发生破溃部位进行调整和雕刻,预防所述支架因应力集中外露。
进一步地,所述步骤1中所述的轮廓特征数据为通过激光扫描仪获取的点云数据。
进一步地,所述步骤2中进行的所述网格分化采用0.3mm~0.5mm的网格。
进一步地,所述步骤2中进行的所述网格分化采用HyperMesh软件执行。
进一步地,所述步骤3中的所述支架材料特性参数包括密度、弹性模量、泊松比,所述皮肤特性参数包括密度、弹性模量;
进一步地,所述步骤3中进行的所述有限元应力分析采用Abaqus软件执行。
进一步地,在所述步骤4中,进行模拟负压引流以验证所确定的皮肤易破溃部位的准确性,施加负压范围为0.02MPA—0.0MPA。
本发明还提供了一种耳廓支架制造方法,其基于上述预防外露的耳廓支架建模方法进行雕刻。
本发明还提供了一种耳廓支架,其基于上述预防外露的耳廓支架建模方法制造。
本申请基于实际临床数据并结合了支架材料及皮肤的多个特性参数,对耳廓支架所受应力及易发生破溃的部分进行分析,从而得到相应的支架受力和易损部位的数据,能够在医学研究或手术过程中有效地指导对支架的结构调整和制造,大大降低了支架外露发生的几率。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员的理解,下面结合实施例与对本发明作进一步的说明,实施方式提及的内容并非对本发明的限定。以下结合对本发明进行详细的描述。
本发明所提供的一种预防外露的耳廓支架建模方法,具体包括以下步骤:
步骤1、收集已雕刻且未被植入皮下的耳廓支架的轮廓特征数据;收集数据在耳廓支架未收入皮下之前。
步骤2、对步骤1中获取的所述轮廓特征数据进行网格分化;
步骤3、将步骤2中得到的网格分化后的数据结合支架材料特性参数以及皮肤特性参数进行有限元应力分析;
步骤4、在有限元应力分析中,进行模拟负压引流以验证所确定的皮肤易破溃部位的准确性,施加负压范围为0.02MPA—0.0MPA。根据所述有限元应力分析的结果,对搭建所述支架后的第3天、第3个月、第6个月时该支架的应力集中部位进行模拟分析,确定易发生破溃的部位;
步骤5、与临床病例资料数据对比,将耳廓支架结构上对应的易发生破溃的部位进行调整和雕刻,预防所述支架因应力集中外露。
进一步地,所述步骤1中所述的轮廓特征数据为通过激光扫描仪获取的点云数据。
在本申请的一个优选实施例中,所述步骤1中所述的轮廓特征数据为通过激光扫描仪获取的点云数据。
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