Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Biology

Un approccio a elementi finiti per localizzare il centro di resistenza dei denti mascellari

Published: April 8, 2020 doi: 10.3791/60746

Summary

Questo studio delinea gli strumenti necessari per l'utilizzo di immagini paziente a base di fascio tridimensionale a basso dosaggio della mascella e dei denti mascellari per ottenere modelli di elementi finiti. Questi modelli di pazienti vengono quindi utilizzati per localizzare con precisione ilRES C di tutti i denti mascellari.

Abstract

Il centro di resistenza (CRES) è considerato il punto di riferimento fondamentale per il movimento prevedibile dei denti. I metodi utilizzati per stimare ilRES C dei denti vanno dalle tradizionali misurazioni radiografiche e fisiche all'analisi in vitro su modelli o campioni di cadaveri. Le tecniche che prevedono l'analisi finita degli elementi di scansioni micro-CT ad alta dose di modelli e denti singoli hanno mostrato un sacco di promesse, ma poco è stato fatto con immagini più recenti, a basso dosaggio e a bassa risoluzione della tomografia computerizzata a fascio di cono (CBCT). Inoltre, ilRES C solo per pochi denti selezionati (cioè, incisivo centrale mascellare, canino, e primo molare) sono stati descritti; il resto sono stati in gran parte ignorati. È inoltre necessario descrivere la metodologia per determinare ilRES C in dettaglio, in modo che diventi facile da replicare e basarsi.

Questo studio ha utilizzato immagini di routine del paziente CBCT per lo sviluppo di strumenti e un flusso di lavoro per ottenere modelli di elementi finiti per l'individuazione delRES C dei denti mascellari. Le immagini del volume CBCT sono state manipolate per estrarre strutture biologiche tridimensionali (3D) rilevanti nel determinare ilRES C dei denti mascellari per segmentazione. Gli oggetti segmentati sono stati puliti e convertiti in una mesh virtuale costituita da triangoli tetraedrici (tet4) con una lunghezza massima del bordo di 1 mm con software 3matico. I modelli sono stati ulteriormente convertiti in una solida rete volumetrica di tetraedri con una lunghezza massima del bordo di 1 mm per l'uso nell'analisi degli elementi finiti. Il software di progettazione, Abaqus, è stato utilizzato per pre-elaborare i modelli per creare un assieme e impostare le proprietà del materiale, le condizioni di interazione, le condizioni di contorno e caricare le applicazioni. I carichi, una volta analizzati, simulavano le sollecitazioni e le sollecitazioni del sistema, aiutando ad individuare il CRES. Questo studio è il primo passo nella previsione accurata del movimento dei denti.

Introduction

Il centro di resistenza (CRES) di un dente o di un segmento di denti è analogo al centro di massa di un corpo libero. È un termine preso in prestito dal campo della meccanica dei corpi rigidi. Quando viene applicata una singola forza alRESC , la traslazione del dente nella direzione della linea d'azione della forza avviene1,2. La posizione delRES C dipende non solo dall'anatomia e dalle proprietà del dente, ma anche dal suo ambiente (ad esempio, legamento parodontale, osso circostante, denti adiacenti). Il dente è un corpo sobrio, rendendo il suo CRES simile al centro di massa di un corpo libero. Nella manipolazione degli apparecchi, la maggior parte degli ortodontisti considerano la relazione del vettore di forza con ilRES C di un dente o di un gruppo di denti. Infatti, se un oggetto visualizzerà il ribaltamento o il movimento corporeo quando viene sottoposto a una singola forza è determinato principalmente dalla posizione delRES C dell'oggetto e dalla distanza tra il vettore di forza e ilRESC . Se questo può essere previsto con precisione, i risultati del trattamento saranno notevolmente migliorati. Pertanto, una stima accurata del CRES può migliorare notevolmente l'efficienza del movimento ortodontico dei denti.

Per decenni, il campo ortodontico ha rivisitato la ricerca riguardante la posizione delRES C di un dato dente, segmento, o arco1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12. Tuttavia, questi studi sono stati limitati nel loro approccio in molti modi. La maggior parte degli studi hanno determinato ilRES C solo per pochi denti, tralasciando la maggior parte. Ad esempio, l'incisivo centrale mascellare e il segmento dell'incisivo mascellare sono stati valutati in modo piuttosto estensivo. D'altra parte, ci sono solo pochi studi sul canino mascellare e primo molare e nessuno per i denti rimanenti. Inoltre, molti di questi studi hanno determinato la posizione delC RES sulla base di dati anatomici generici per i denti, misurazioni da radiografie bidimensionali (2D) e calcoli su disegni 2D8. Inoltre, parte della letteratura attuale utilizza modelli generici o scansioni tridimensionali (3D) di modelli dentiformi anziché dati umani4,8. Poiché l'ortodonzia si sposta nella tecnologia 3D per pianificare il movimento dei denti, è fondamentale rivedere questo concetto per sviluppare una comprensione 3D e scientifica del movimento dei denti.

Con i progressi tecnologici che hanno portato ad una maggiore potenza di calcolo e capacità di modellazione, la capacità di creare e studiare modelli più complessi è aumentata. L'introduzione della scansione tomografia computerizzata e della tomografia computerizzata a fascio di coni (CBCT) ha modelli e calcoli di spinta dal mondo 2D al 3D. Aumenti simultanei della potenza di calcolo e della complessità del software hanno permesso ai ricercatori di utilizzare radiografie 3D per estrarre modelli anatomici accurati da utilizzare in software avanzato per segmentare i denti, l'osso, il legamento parodontale (PDL) e varie altre strutture7,8,9,10,13,1414,15. Queste strutture segmentate possono essere convertite in una mesh virtuale da utilizzare nel software di progettazione per calcolare la risposta di un sistema quando viene applicata una determinata forza o spostamento.

Questo studio propone una metodologia specifica e replicabile che può essere utilizzata per esaminare ipotetici sistemi di forza ortodontici applicati su modelli derivati da immagini CBCT di pazienti vivi. Utilizzando questa metodologia, i ricercatori possono quindi stimare ilRES C di vari denti e prendere in considerazione la morfologia biologica delle strutture dentali, come l'anatomia dentale dei denti, il numero di radici e il loro orientamento nello spazio 3D, la distribuzione di massa e la struttura degli attaccamenti parodontali. Una struttura generale di questo processo è illustrata nella Figura 1. Questo per orientare il lettore al processo logico coinvolto nella generazione di modelli di denti 3D per l'individuazione del CRES.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

È stata ottenuta un'esenzione dal comitato di revisione istituzionale per la valutazione dei volumi CBCT archiviati nella Divisione di radiologia orale e maxillo-facciale (IRB n. 17-071S-2).

1. Selezione del volume e criteri

  1. Acquisire un'immagine CBCT della testa e del viso16.
  2. Esaminare l'immagine per l'allineamento dei denti, i denti mancanti, le dimensioni voxel, il campo visivo e la qualità complessiva dell'immagine.
  3. Assicurarsi che la dimensione del voxel non sia superiore a 350 m (0,35 mm).

2. Segmentazione dei denti e dell'osso

  1. Caricare i file DICOM non elaborati dell'immagine CBCT nel software Mimics per la segmentazione (Figura 2). Fare clic su Immagine > Ritaglia progetto. Ritagliare l'immagine per includere solo la mascella e i denti mascellari.
    NOTA: Il campo visivo dovrebbe essere sufficientemente grande da catturare la mascella e i denti mascellare. Assicurati che l'immagine includa le corone dei denti, il palato duro fino al pavimento nasale, i seni mascellari, le superfici facciali dei denti mascellari e l'estensione posteriore del palato duro e della tuberosità mascellare.
  2. Fare clic con il pulsante destro del mouse sulla scheda Maschera e creare una nuova maschera per l'immagine. Rinominare la maschera come UL1, UL2, ..., UL7 per il lato sinistro e UR1, UR2, ..., UR7 per il lato destro, in base al dente di interesse.
  3. Identificare il dente di interesse sull'immagine CBCT mascherata (vedere le viste). Usate lo strumento Cancella maschera per cancellare la maschera. Il software potrebbe non essere in grado di distinguere tra i denti e l'osso perché i valori grigi dei due sono simili.
    NOTA: lo strumento di soglia in Mimics non è in grado di segmentare i denti e l'osso separatamente. Pertanto, è necessario un metodo diverso per la segmentazione.
  4. Fare clic sullo strumento Modifica sezione multipla (CTRL e M). Selezionare la vista (Axial, Coronalo Sagittal). Evidenziare manualmente (ad esempio, disegnare) alcune delle sezioni come ritenuto necessario.
    NOTA: l'evidenziazione di più sezioni aggiunge ulteriori dettagli alla struttura.
  5. Fate clic sullo strumento Interpola per riempire il volume delle sezioni saltate e applicarle.
  6. Generare il volume 3D per il dente facendo clic con il pulsante destro del mouse sulla maschera e selezionando l'opzione per calcolare il volume 3D.
  7. Ripetere i passaggi da 2,2 a 2,6 per ogni dente dell'arco mascellare.
  8. Seleziona tutti i denti mascellanti 3D, UL7-UR7. Fare clic con il pulsante destro del mouse per selezionare Arrotondamento. Impostare il fattore di arrotondamento su 0,4 e le iterazioni su 4.
  9. Per segmentare le ossa mascellari fare clic con il pulsante destro del mouse sulla linguetta maschera. Creare una nuova maschera per l'immagine.
  10. Dal menu a discesa per i set di soglie predefiniti, selezionare Personalizzato. Regolare il valore di soglia per includere l'osso mascellare completo. Assicurarsi di selezionare la casella Fori di riempimento prima di applicare la soglia.
    NOTA: Piccoli fori di 1 mm nell'osso corticale sono accettabili, perché possono essere rimossi facilmente nelle fasi successive.
  11. Fare clic sullo strumento Crescita regione dinamica per riempire i grandi fori visibili nella maschera. Selezionate la maschera ossea mascellare come destinazione per l'utensile, oltre a selezionare la casella Livello multiplo. Utilizzare 50 per i valori Min e 150 per Max. Tenere premuto il tasto Ctrl mentre si fa clic sulle aree dell'osso corticale che non sono state evidenziate nella maschera.
  12. Fare clic con il pulsante destro del mouse sulla maschera ossea mascellare per la funzione Maschera liscia. Ripetere questo passaggio 3x per ottenere risultati ottimali.
  13. Generare il volume 3D per la mascella facendo clic con il pulsante destro del mouse sulla maschera e selezionando l'opzione per calcolare il volume 3D.
  14. Selezionare l'osso mascellare 3D. Fare clic con il pulsante destro del mouse per selezionare l'arrotondamento. Impostare il fattore di arrotondamento su 0,4 e le iterazioni su 4.
  15. Selezionare l'osso mascellare 3D e fare clic con il pulsante destro del mouse per selezionare A capo. Impostare 0,2 mm per il minimo dettaglio e 1 mm per la distanza di chiusura dello spazio. Selezionare l'opzione Proteggi muri sottili. Premere OK.
  16. Rinominare l'osso mascellare 3D "Maxilla".

3. Pulizia e meshing

  1. Selezionare gli oggetti 3D e copiarli (Ctrl e C).
  2. Aprire il software 3matice incollare (Ctrl e V) gli oggetti 3D selezionati. Verranno visualizzati nell'albero degli oggetti e nell'area di lavoro di 3matic come struttura 3D (Figura 3).
  3. Fare clic sulla scheda Correggi nella barra degli strumenti e utilizzare l'opzione Arrotonda. Nella casella Operazioni selezionare gli oggetti o le entità 3D desiderati e applicare i parametri di default.
  4. Fare clic sulla scheda Fine nella barra degli strumenti e utilizzare l'opzione Arrotondamento locale. Nella casella Operazioni selezionare gli oggetti o le entità 3D desiderati. Posizionare il cursore per smussare manualmente le aree desiderate.
  5. Duplicare i denti. Nella struttura ad albero degli oggetti selezionare tutti i denti, fare clic con il pulsante destro del mouse e scegliere Duplica.
  6. Selezionare Tutti i denti duplicati, gruppo e denominare la cartella "gruppo 1". Il set originale servirà come denti finali per l'analisi.
  7. Per i denti duplicati nel gruppo 1, fare clic su Modulo curva e l'opzione Crea curva. Disegnare manualmente una curva intorno alla giunzione cementoenamel (CEJ) per tutti i denti duplicati.
  8. Selezionare le entità Curva, Contornoe Bordo nell'opzione Curva uniforme ( Arrotonda).
  9. Separare le superfici della corona e della radice nelle proprie parti selezionando l'opzione Dividi superfici per curve e facendo clic con il pulsante sinistro del mouse sull'oggetto 3D da selezionare.
  10. Generare il PDL dalla struttura radice del dente dividendo il dente in radice e corona al CEJ.
    1. Duplicare gli oggetti 3D dal gruppo 1 (generati nel passaggio 3.6) come gruppo 2. Per il gruppo 2, nella casella della struttura ad albero degli oggetti, fare clic sull'oggetto. Dall'elenco delle superfici eliminare la superficie della corona. Eseguire questo passaggio per tutti gli oggetti nel gruppo 2.
    2. Per il gruppo 2, fare clic su Modulo di progettazione > Hollow. Applicare i parametri desiderati (Tabella 1).
    3. Fare clic sul modulo Fix > Fix Wizard. Fare clic sulle singole parti, aggiornare e seguire le indicazioni fornite.
    4. Ripetere il passaggio 3.10.3 per tutte le parti. Rinominare tutte le parti del gruppo 2 come "UL1_PDL" in "UL7_PDL" e "UR1_PDL" in "UR7_PDL".
  11. Nel gruppo 1, dalla finestra della struttura ad albero degli oggetti, fare clic su Oggetto. Dall'elenco delle superfici eliminare la superficie radice.
  12. Selezionare l'opzione Riempi foro normale e selezionare il contorno. Fare clic su Contorno non valido e applica. L'intero spazio verrà riempito.
  13. Selezionate Modulo di progettazione > Offset locale e selezionate l'intera superficie della corona. Selezionare le seguenti opzioni: Direzione (selezionare esterno), Distanza offset (selezionare 0.5) e Distanza di riduzione (selezionare 2.0). Fare domanda.
  14. Ripetere il passaggio 3.13.
  15. Ripetere i passaggi da 3,11 a 3,14 per ogni dente dell'arco mascellare.
  16. Remesh (Figura 3)
    1. Fate clic su Modulo mesh (Remesh Module) > Crea assieme non piega (Create Non-Manifold Assembly) > Entità principale (Main Entity) > Maxilla dall'albero degli oggetti. Selezionare entità intersecante per tutti gli oggetti da 3.4 (denti originali) e selezionare Applica.
    2. Fare clic sul modulo Remesh. Dividere l'assieme non-traliccio.
    3. Ripetere i passaggi 3.16.1-3.16.2 utilizzando un'entità intersecante come tutti gli oggetti del gruppo 1 e Applica.
    4. Come passaggio facoltativo, solo se necessario, selezionare il Modulo di finitura > Taglia > Entità > Maxilla. Selezionare la struttura in eccesso (ad esempio, il disturbo) e Applica.
    5. Fare clic sul modulo Correggi > Correzione guidata > Maxilla > Aggiorna. Seguire le indicazioni fornite.
    6. Ripetere il passaggio 3.16.1 utilizzando un'entità intersecante come tutti gli oggetti del gruppo 2 e Applica.
    7. Fate clic sul modulo Remesh (Remesh) > Remesh adattivo (Adaptive Remesh). Selezionare tutte le entità intersecanti da 3.16.6 e Applica.
    8. Fate clic su Modulo retimesh (Remesh) > Dividi assieme non collettore (Divide Non-manifold Assembly).
    9. Fate clic su Modulo mesh (Remesh Module) > Crea assieme non collettore (Create Non-compfold Assembly) > Entità principale (Main Entity) (PDL) dal gruppo 2 (Object Tree). Selezionate Entità intersezione > Seleziona oggetto rispettivo dal passaggio 3.4 (corrispondente a quel tipo di dente) e Applica.
    10. Fate clic su Modulo Reti (Remesh) > Remesh adattivo (Adaptive Remesh). Selezionare l'entità intersecante da 3.16.9 e Applica.
    11. Fate clic su Remesh Module (Remesh Module) > Dividi assieme non collettore (Divide Non-manifold Assembly).
    12. Ripetere i passaggi 3.16.9-3.16.11 per ogni dente.
  17. Fate clic sul modulo Mesh (Remesh) > Conservazione qualità (Quality Preserving) Riduci triangoli (Remesh) Nella struttura ad albero degli oggetti selezionare tutte le entità (ad esempio, denti, PDL e Maxilla) e Applica.
  18. Fate clic su Remesh Module (Remesh Module) > Crea mesh di volume (Create Volume Mesh) > Seleziona entità (Select Entity). Scegliere Parametri mesh.
  19. Ripetere il passaggio 3.18 per tutte le entità (ad esempio, denti, PDL e Maxilla).
  20. Esportare manualmente i file di input(inp) da 3Matic ad Abaqus (Figura 4).

4. Analisi degli elementi finiti

NOTA: tutti gli script Python personalizzati sono disponibili negli allegati supplementari. Sono stati generati utilizzando la funzione di gestione macro in Abaqus.

  1. Pre-elaborazione dell'impostazione
    1. Aprite Abaqus e selezionate Modello standard. Fare clic su File > Imposta la directory di lavoro > Seleziona percorso per l'archiviazione dei file.
    2. Fare clic su File > Esegui script e selezionare Model_setup_Part1.py
    3. Nella directory dei modelli specificare il percorso del file in cui caricare i file inp su Abaqus.
    4. Fare clic su Modelli > Simulazione > Parti > Maxilla > Superfici.
    5. Assegnare alla superficie il nome della superficie nella finestra di dialogo "_socket UL1".
    6. In Selezionare la regione della superficie scegliere Per angolo. Aggiungere "15" come angolo.
    7. Assicurarsi che tutte le aree della presa siano selezionate. Al termine, premere Fine.
    8. Ripetere i passaggi da 4.1.4-4.1.7 per le singole prese.
    9. Fare clic su Modelli > Simulazione > Parti. Quindi selezionate UL1 > Superfici. Denominare la superficie "UL1".
    10. In Selezionare la regione della superficie optare per "Individualmente". Selezionare il dente sullo schermo e premere Fatto.
    11. Ripetere i passaggi da 4.1.9-4.1.10 per tutti i denti.
    12. Fare clic su Modelli > Simulazione > Parti. Quindi selezionare UL1_PDL > Superfici. Assegnare alla superficie il nome "UL1_PDL_inner".
    13. In Selezionare la regione della superficie scegliere Per angolo. Aggiungere "15" come angolo.
      NOTA: se viene rilevato un errore durante la simulazione finale, ridurre l'angolo e riselezionare la superficie.
    14. Assicurarsi che sia selezionata l'intera superficie interna del PDL. Al termine, premere Fine.
    15. Selezionare UL1_PDL > Superfici. Assegnare alla superficie il nome "UL1_PDL_outer".
    16. In Selezionare la regione della superficie scegliere Per angolo. Aggiungere "15" come angolo.
      NOTA: se viene rilevato un errore durante la simulazione finale, ridurre l'angolo e riselezionare la superficie.
    17. Assicurarsi che sia selezionata l'intera superficie esterna del PDL. Al termine, premere Fine.
    18. Ripetere i passaggi da 4.1.13 a 4.1.19 per tutti i PDL.
    19. Fare clic su File > Esegui script e selezionare Model_setup_Part2.py
    20. Fare clic su Modelli > Simulazione > BC. Nome BC_all, quindi selezionare Passo come Iniziale. In Categoria, selezionare "Meccanico" e in "Tipi di passo selezionato" selezionare "Spostamento/Rotazione". Premere Continua.
    21. In Seleziona regioni per la condizione di contorno selezionare Per angolo. Aggiungere "15" come angolo. Selezionare Crea set. Selezionare le singole prese per i 14 denti. Premere Fine.
      NOTA: Questo ha contribuito a simulare il movimento istantaneo dei denti.
    22. Fare clic su Modelli > Simulazione > Assieme > Set > Crea gruppo. Assegnare al set il nome "U1_y_force".
    23. In Selezione nodi per il set scegliere Individualmente.
      NOTA: Una forza concentrata di Newton è stata applicata su un nodo dente selezionato casualmente nella direzione Y positiva (simulando una forza di disinstallazione) o nella direzione positiva di z (simulando una forza intrusiva).
    24. Selezionare un nodo al centro della corona sulla superficie bucchiale dell'incisivo centrale superiore (U1) e premere Fatto.
    25. Fare clic su Set > Crea set. Assegnare al set il nome "U1_z_force".
    26. Ripetere i passaggi 4.1.23-4.1.24.
    27. Ripetere i passaggi 4.1.22-4.1.26 per tutti i denti.
      NOTA: prima di generare un set per un dente particolare come in 4.1.25, vai a Istanza > Riprendi per quel dente.
  2. Impostazione del modello
    1. Fare clic su Modelli > Simulazione > Assieme > Istanze. Selezionare Tutte le istanze e fare clic su Riprendi.
    2. Fare clic su Strumenti > Query > Punto/Nodo. Selezionare un nodo al centro di un incisivo centrale selezionato casualmente e premere Fatto.
    3. Sotto il centro di comando nella parte inferiore della pagina, copiare le coordinate X, Y e z del nodo selezionato nel passaggio 4.2.2.
    4. Sotto la barra degli strumenti verticale selezionare Traduci istanza e selezionare l'intero assieme (cioè tutte le istanze) sullo schermo. Premere Fine.
    5. Nella casella Selezionare un punto iniziale per il vettore di traslazione incollare le coordinate copiate nel passaggio 4.2.3 o immettere i valori X, Y e . Fare clic su Invio.
    6. In Selezionare un punto finale per il vettore di traslazione o immettere X,Y, :immettere le coordinate "0.0", "0.0" e "0.0". Fare clic su Invio.
    7. Per Posizione dell'istanza, premere OK.
    8. Fare clic su Strumenti > Query > Punto/Nodo e selezionare un nodo direttamente sopra la linea mediana degli incisivi centrali. Immettere Fatto.
    9. Sotto il centro di comando nella parte inferiore della pagina, copiare le coordinate X, Y e z del nodo selezionato nel passaggio 4.2.8.
    10. Sotto la barra degli strumenti verticale selezionare Traduci istanza e selezionare l'intero assieme (cioè tutte le istanze) sullo schermo. Immettere Fatto.
    11. Incollare le coordinate copiate nella casella Selezionare un punto iniziale per il vettore di traslazione oppure immettere X,Y, . Fare clic su Invio.
    12. In Selezionare un punto finale per il vettore di traslazione - o immettere X,Y, :inserire le coordinate copiate nel passaggio 4.2.9. Modificare la coordinata X in 0,0. Fare clic su Invio.
    13. Per Posizione dell'istanza, premere OK.
    14. Fare clic su File > Esegui script e selezionare Model_setup_Part3.py. Inserire o modificare le proprietà del materiale.
    15. Fare clic su Modelli > Simulazione > Materiali e fare clic su Osso/PDL/Dente. Inserire proprietà specifiche del tessuto.
    16. Fare clic su File > Esegui script e selezionare Functions.py.
  3. Elaborazione del modello
    1. Fare clic su File > Esegui script e selezionare Job_submission.py.
      NOTA: il modulo del processo è dove l'utente imposta una o più azioni sul modello e il gestore di processi è dove viene avviata l'analisi del modello, viene visualizzato lo stato di avanzamento e viene annotato il completamento.
    2. Nella finestra di dialogo Soppressione tutto, immettere i lati (L o R) dei denti in base ai vincoli (in Modelli > Simulazione > Vincoli). Premere OK.
    3. Nella finestra di dialogo relativa all'invio del lavoro immettere "Y" per eseguire l'analisi per i denti/denti specificati. Premere OK.
    4. Nella finestra di dialogo intitolata Indicazioni per l'analisi immettere "Y" per specificare forzata applicazione. Premere OK.
  4. Post-elaborazione per stima C RES
    1. Scegliete File > Esegui script > Bulk_process.py.
    2. Nella finestra di dialogo Analizza più lavori immettere "Y" per il dente/denti specificati. Premere OK.
    3. Nella finestra di dialogo intitolata Indicazioni per l'analisi immettere "Y" per specificare l'applicazione di forza. Premere OK.
    4. Nella finestra di dialogo Get Input immettere Specific Tooth Number come Outlined Named Instances (ad esempio, UL1 o UL5 e così via). Premere OK.
    5. Controllare le coordinate per il punto di forza e la posizione stimata nella casella di comando. Se non sono simili, ripetere i passaggi 4.3.1-4.4.4.
      NOTA: dopo l'esecuzione dei processi per ogni passaggio, è stato eseguito un algoritmo definito dall'utente creato in Python all'interno dell'interfaccia Abaqus per analizzare il sistema di forza di reazione e i momenti successivi creati come risultato dell'applicazione di carico. L'algoritmo suggerisce automaticamente una nuova posizione del nodo per applicare il carico in modo che venga creato un momento di grandezza quasi zero all'interno del sistema di forza. Questa operazione procede in un processo iterativo, fino a quando non viene trovata o stimata la posizione del nodo che crea un momento più vicino a zero quando una forza viene applicata tramite di essa. L'algoritmo è descritto in dettaglio nella sezione Discussione.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Al fine di verificare la segmentazione e la struttura manuale come descritto nella sezione Procedure (passaggio 2), un primo molare mascellare è stato estratto da un cranio asciutto ed è stata scattata un'immagine CBCT. Il software di elaborazione e modifica delle immagini Mimics è stato utilizzato per delineare manualmente il dente come descritto nel passaggio 2. Successivamente, è stata eseguita la meshing, i modelli segmentati sono stati puliti con software 3matico e sono stati importati in Abaqus per l'analisi. Non abbiamo trovato alcuna differenza significativa nelle misurazioni lineari e volumetriche effettuate sul modello FE del dente e sul dente effettivo misurato in laboratorio (Documento supplementare 4).

Per verificare la validità dell'algoritmo definito dall'utente nel determinare ilRES C di un oggetto, nelle fasi iniziali dellaFigure 5Acreazione dello script è stato utilizzato un modello semplificato di una trave racchiusa all'interno di una sequenza. L'incapsulamento in acciaio era vincolato a tre gradi di libertà di spostamento e i nodi dell'interfaccia trave/ottath erano legati tra loro. I nodi per l'applicazione di forza sono stati selezionati in modo casuale e la subroutine è stata applicata in modo iterativo fino alla convergenza della soluzione. Nel modello semplificato, una lunghezza di 30 unità e una larghezza di 10 unità sono state racchiuse nella taottava. Seguendo l'algoritmo definito e i relativi calcoli, è stato stimato ilRES C del fascio del modello (Figura 5B). Questo concordato con i calcoli teorici (vedere il documento supplementare 3). Pertanto, la validità dell'algoritmo definito dall'utente è stata sviluppata e verificata in questo modello semplificato ed è stata successivamente implementata per la determinazione del CRES dei denti mascellari.

La tabella 2 mostra le proprietà del materiale assegnate alle strutture. Le differenze nella modellazione delle proprietà del materiale del PDL e dell'osso potrebbero influenzare la posizione finale delRES C di un dente. Anche l'anisotropia PDL relativa all'orientamento della fibra, le differenze nel rapporto di Poisson, nei modelli di carico e nella grandezza possono fare la differenza. A PDL sono state assegnate proprietà iperelastice non lineari in base al modello di Ogden (n. 1 x 0,07277, 1 x 16.95703, D1 - 3 x 10-7)22,23. Sono state assegnate anche densità specifiche: 1,85 g/cm3 per l'osso; 2,02 g/cm3 per i denti; e 1 g/cm3 per PDL (cioè la densità dell'acqua, perché il PDL è per lo più costituito da acqua)24,25.

Per standardizzare i vettori di forza e individuare la posizione delRESC , è stato costruito un sistema di coordinate cartesiano (X-Y-z) e definito dai seguenti orientamenti: asse Y (asse anteroposteriore o labiolingua) orientato lungo la sutura medio-palatale con la parte posteriore nella direzione positiva, Asse z nella direzione verticale (asse superio-inferiore o occluso-gingival) con la parte superiore o gengivale del modello nella direzione positiva e l'asse X nella direzione trasversale (asse buccolinguale) con la parte buccale nella direzione positiva (Figura 6).

Questo sistema di coordinate è stato applicato in due modi: 1) È stato istituito un sistema di coordinate globale con la sua origine (O) situato tra le superfici facciali degli incisivi centrali sotto la papilla incisiva situata su una linea che seziona le larghezze inter-incisor e inter-molari nel piano X-Y; 2) I sistemi di coordinate locali sono stati costruiti con un'origine 'R' per ogni dente. Il punto 'R' specifico per ogni dente è stato definito come il centro geometrico sulla superficie buccale della corona. Questo sito è stato scelto per approssimare la posizione più vicina in cui un operatore potrebbe inserire una staffa per applicare forze ortodontiche. I risultati rappresentativi sono illustrati nella figura 7.

Il SISTEMA C situato rispettoai sistemi di coordinate globali e locali è riportato nella tabella 3 e nella tabella 4. Le posizioni delRES C ottenute lungo la coordinata X quando è stato applicato un sistema di forza lungo le coordinate Y e z erano diverse l'una dall'altra (Tabella 5). Tuttavia, la differenza media è stata piccola (0,88 x 0,54 mm).

Figure 1
Figura 1: Progettare il diagramma di flusso. Flusso di lavoro in tre passaggi per l'individuazione di CRES. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 2
Figura 2: Layout del software Mimics che visualizza i denti mascellari in tutte e tre le viste (X-Y-z) e come modello volumetrico. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 3
Figura 3: Passaggi necessari per la generazione di legamento parodontale (PDL) utilizzando l'assemblaggio non-manifold del software 3matico. Modulo Remesh (A) Crea assembly non collettore, (B) Maxilla è impostato come entità principale, (C) PDL viene impostato come entità intersecante, (D) Adaptive Remesh, (E) Divisione della maxilla e del PDL, (F) Seguire i passaggi B-F per PDL come entità principale e il dente selezionato come entità intersecante, (G) Creare mesh di volume. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 4
Figura 4: Il layout del software Abaqus. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 5
Figura 5: Modello semplificato della trave in acciaio. (A) Il fascio racchiuso in una tèla d'acciaio utilizzata per verificare l'accuratezza dell'algoritmo definito. (B) Posizione delReS C del fascio racchiuso come previsto dagli algoritmi definiti. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 6
Figura 6: Il sistema di coordinate per la stima CRES rispetto a un punto di origine globale (O) e al punto di origine locale (R) per ogni dente. Questa è un'illustrazione per il secondo premolare mascellare. Questo metodo è stato utilizzato per ogni dente nell'arco. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 7
Figura 7: Rappresentazione tridimensionale del CRES dei denti mascellari. (A) Incisio centrale. (B) Incisivi laterali. (C) Canino. (D) Primo premolare. (E) Secondo premolare. (F) Primo molare. (G) Secondo molare. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Tipo Hollow: Entrambi (esterno e interno)
Distanza 0.2
Dettaglio più piccolo: 0.05
Ridurre: Controllato
Pulizia alle frontiere: Controllato
Fattore di correzione: 1.1

Tabella 1: Parametri dell'utensile Hollow.

Struttura Modulo elastico (MPa) Rapporto di Poisson Densità specifica (g/cm3)
Denti 17000 0.3 2.02
Osso 17000 0.3 1.85
Pdl 0.05 Vedere il testo 1

Tabella 2: proprietà del materiale del modello di elemento finito.

Numero dente Lunghezza del dente Lunghezza radice X Y Z
UL1 25.2 15.1 3.4 11.0 12.9
UL2 26.0 16.8 8.8 13.2 14.3
UL3 (3) 29.1 19.5 15.1 18.0 15.6
UL4 23.8 15.7 18.4 21.5 10.6
UL5 24.8 18.2 20.9 28.2 10.1
UL6 22.0 16.4 25.8 38.7 11.6
UL7 21.4 15.0 27.4 43.2 11.4
UR1 24.9 14.6 -4.6 10.8 13.2
UR2 26.3 16.7 -9.9 13.0 13.6
UR3 30.9 21.1 -15.6 17.7 14.2
UR4 22.9 16.7 -19.0 21.9 9.2
UR5 23.4 16.7 -21.1 29.4 8.8
UR6 22.2 16.3 -23.9 39.6 9.8
UR7 20.8 15.9 -21.7 47.0 10.4

Tabella 3: Posizione tridimensionale (X-Y-z) delMS C dei denti mascellari in relazione al punto globale O.

Numero dente Lunghezza del dente Lunghezza radice X Y Z
UL1 25.2 15.1 -1.1 10.9 9.4
UL2 26.0 16.8 -5.5 9.4 10.4
UL3 (3) 29.1 19.5 -5.7 9.3 13.2
UL4 23.8 15.7 -6.4 5.7 9.0
UL5 24.8 18.2 -6.7 7.0 9.5
UL6 22.0 16.4 -6.9 8.3 10.4
UL7 21.4 15.0 -8.6 3.3 7.3
UR1 24.9 14.6 0.5 10.8 11.1
UR2 26.3 16.7 5.0 10.3 9.3
UR3 30.9 21.1 5.7 8.5 12.0
UR4 22.9 16.7 5.3 5.3 9.3
UR5 23.4 16.7 5.3 6.5 9.1
UR6 22.2 16.3 5.6 7.8 10.1
UR7 20.8 15.9 9.5 4.3 8.6

Tabella 4: posizione tridimensionale (X-Y-z) delRES C dei denti mascellari in relazione a un punto locale R per ogni dente il cuiRES C è in fase di valutazione. Qui, R è il centro geometrico della superficie buccale della corona.

Numero dente Fy Fz Differenza
UL1 -1.36 -0.80 0.56
UL2 -5.73 -5.23 0.5
UL3 (3) -6.00 -5.45 0.55
UL4 -6.11 -6.65 0.54
UL5 -5.95 -7.40 1.46
UL6 -6.18 -7.67 1.49
UR1 0.36 0.67 0.31
UR2 5.23 4.77 0.46
UR3 5.93 5.38 0.55
UR4 4.57 6.01 1.44
UR5 5.88 4.69 1.91
UR6 5.19 5.98 0.79

Tabella 5: Variazione nel centro della posizione di resistenza lungo l'asse X quando la forza viene applicata lungo gli assi Y-(Fy) e z (Fz).

Documento supplementare 1: script Python degli algoritmi utilizzati per la FEA. Fare clic qui per visualizzare questo file (fare clic con il pulsante destro del mouse per scaricare).

Documento supplementare 2: Una panoramica dell'analisi del sistema di forza. Fare clic qui per visualizzare questo file (fare clic con il pulsante destro del mouse per scaricare).

Documento supplementare 3: Stima teorica del centro di massa di una semplice trave racchiusa in una foottazione. Fare clic qui per visualizzare questo file (fare clic con il pulsante destro del mouse per scaricare).

Documento supplementare 4: Un modello di elemento finito di un primo molare mascellare estratto. Fare clic qui per visualizzare questo file (fare clic con il pulsante destro del mouse per scaricare).

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Questo studio mostra una serie di strumenti per stabilire un flusso di lavoro coerente per l'analisi degli elementi finiti (FEA) dei modelli di denti mascellari derivati dalle immagini CBCT dei pazienti per determinare il loro CRES. Per il medico, una mappa chiara e diretta delRES C dei denti mascellare sarebbe uno strumento clinico inestimabile per pianificare i movimenti dei denti e prevedere gli effetti collaterali. Il metodo degli elementi finiti (FEM) è stato introdotto nella ricerca biomeccanica dentale nel 197317, e da allora è stato applicato per analizzare i campi di sollecitazione e deformazione nelle strutture di supporto alveolare6,7,8,9,10,11,12. Come evidenziato dal numero di passaggi descritti nel flusso di lavoro (Figura 1), la creazione di modelli di elementi finiti è un'attività complessa. Pertanto, alcuni aspetti della metodologia dovevano essere semplificati.

In primo luogo, il movimento dei denti solo nella presa alveolare è stato considerato supponendo che la riinstallazione e l'apposizione dell'osso alveolare non si verificasse. Questo tipo di spostamento è chiamato4 primario o movimento istantaneo del dente18. È stato osservato che il PDL è un'entità critica nello spostamento istantaneo dei denti. L'osso e i denti potrebbero essere ragionevolmente considerati rigidi per definire le sollecitazioni PDL per il movimento dei denti15. Pertanto, per questo studio la distribuzione della sollecitazione è stata vincolata all'interno della presa del dente. Lo strumento Crea condizione di contorno consente all'utente di impostare le condizioni di contorno per il modello o di applicare vincoli. Ai punti selezionati vengono assegnati zero gradi di libertà per garantire che il modello rimanga rigido in tale area. Di conseguenza, il tempo di analisi per calcolare la deformazione ossea e rifare la mesh degli elementi solidi dell'osso alveolare deformato fatto negli studi precedenti, è stato eliminato19,20.

In secondo luogo, è stato effettuato un tentativo di mantenere la risoluzione dell'immagine a livelli moderati. La dimensione del voxel dell'immagine CBCT era di 0,27 mm. Questo non solo ha mantenuto il dosaggio di radiazioni al minimo, ma ha anche ridotto l'onere computazionale per l'assemblaggio della matrice di rigidità globale per gli elementi tetraedri. Tuttavia, il rovescio della medaglia era che la risoluzione CBCT era insufficiente per catturare con precisione e distintamente il PDL sulle scansioni. Questo è stato in gran parte perché lo spessore medio PDL è di circa 0,15 mm-0,38 mm (media: 0,2 mm)21 e la dimensione del voxel dell'immagine era 0,27 mm. Questa lacuna con le scansioni CBCT ha creato due problemi: 1) Il PDL non poteva essere segmentato da solo; e 2) La segmentazione dell'osso e dei denti utilizzando la soglia non è stata possibile a causa della mancanza di un netto cambiamento di valore grigio tra i due. Di conseguenza, il software non è stato in grado di distinguere tra i denti e l'osso perché i valori grigi erano simili. In altre parole, Mimics non è stato in grado di segmentare i denti e l'osso separatamente. Pertanto, è stato sviluppato un diverso metodo di segmentazione. Dopo aver tentato numerosi strumenti, come lo strumento di crescita o divisione della regione in Mimics, è stato determinato che il modo migliore per segmentare i denti era evidenziando manualmente la struttura del dente su ogni fetta del CBCT. Qui lo strumento di modifica multiple Slice ha offerto un vantaggio in termini di efficienza. Invece di dover evidenziare manualmente ogni sezione, l'utente deve solo evidenziare alcune delle sezioni. Per questo motivo, è stato il metodo migliore per segmentare i denti, in quanto ha fornito la massima precisione nell'ottenere buone immagini dell'anatomia dei denti in modo coerente.

Poiché Mimics non è stato in grado di segmentare il PDL a causa della bassa risoluzione delle immagini CBCT, è stato necessario far crescere il PDL dalla struttura radice del dente. Ciò ha richiesto la divisione del dente in radice e corona al CEJ. Una volta coltivato, il PDL costruito era essenzialmente due superfici parallele l'una all'altra distanziate di 0,2 mm l'una dall'altra, dove una superficie era in intimo contatto con l'osso e l'altra con la radice. Era fondamentale che le superfici fossero legate insieme nell'analisi degli elementi finiti in modo che un carico aggiunto a un dente fosse propagato attraverso il PDL all'osso. Il software di ingegneria ha rifiutato i modelli le cui superfici erano troppo distanti o si intersecavano troppo, in quanto ciò rendeva impossibile il collegamento delle superfici e invalidava il modello FEA.

In terzo luogo, tutte le superfici del modello sono state mantenute relativamente lisce e prive di piccole topografie superficiali, insignificanti per l'analisi complessiva del modello, come una proiezione di ossa extra dalla superficie corticale buccale. Gli elementi fini sulle proiezioni dell'anatomia aggiungono complicazioni inutili alla mesh del modello finale diminuendo le dimensioni degli elementi in aree complicate di anatomia fine, aumentando così il numero di elementi nel modello. Elementi più piccoli e numerosi aumentano lo sforzo di calcolo nell'analisi finale degli elementi finiti.

Le posizioni delRES C quando la forza è stata applicata nelle direzioni Y e z erano diverse, rappresentate dalle differenze nella loro posizione lungo la direzione X. Tuttavia, la differenza era piccola (Tabella 5) ed era clinicamente e statisticamente insignificante. Pertanto, la posizione di CRES calcolata in una direzione può essere utilizzata per l'altra. Il lavoro precedente ha anche dimostrato che quando viene valutato in 3D un singolo punto per ilRES C non è osservato10,26,27. Pertanto, è stato suggerito che invece di avere un CRES definito una migliore terminologia potrebbe essere "raggio di resistenza". Questa differenza può essere attribuita a una serie di fattori, come la morfologia delle radici, le condizioni di contorno, le proprietà del materiale e l'applicazione del punto di caricamento.

Analisi dei sistemi di forza utilizzando algoritmi personalizzati
I concetti matematici, le derivazioni teoriche e le simulazioni al computer per localizzare ilRES C di un dente sono stati descritti in precedenza nel dettaglio27,28,29,30.30 Al fine di analizzare i sistemi di forza creati dai vari carichi applicati e per prevedere ilRES C per i denti, un algoritmo personalizzato è stato scritto ed eseguito all'interno di Abaqus (vedi file di codifica supplementari). Questo algoritmo è stato scritto utilizzando Python, accetta i dati dal database di output del software FEA (file odb) come input, elabora i dati e fornisce i valori per i momenti creati nel sistema dal carico applicato. Inoltre, stima le posizioni dei nodi che comportano la generazione di un momento inferiore all'interno del sistema. Ciò consente all'utente di eseguire la simulazione in modo iterativo fino a quando le stime convergono in un'unica posizione.

L'algoritmo accede alle coordinate nodali, allo spostamento totale di ogni nodo e alle forze di reazione in ogni nodo come risultato del carico applicato in ogni passaggio. Le forze di reazione nella stessa direzione dell'applicazione di carico originale e le forze di reazione nella direzione opposta vengono sommate a ciascuno dei nodi del sistema per determinare i vettori di forza aggregata che agiscono sul dente durante la simulazione. I momenti risultanti sono calcolati in relazione al punto di applicazione del punto di forza per ogni forza di reazione in ogni nodo e sono anche sommati nello stesso modo delle forze di reazione. Pertanto, viene calcolato un vettore di forza aggregato nella stessa direzione dell'applicazione di carico originale e il momento risultante creato da tale vettore di forza sull'applicazione del punto di forza, nonché il vettore di forza nella direzione opposta e il momento risultante. Poiché il sistema è in equilibrio statico, la somma di tutte le forze e i momenti è uguale a zero. Tuttavia, la ripartizione delle forze di reazione e momenti in questo modo consente il calcolo delle posizioni effettive in cui queste forze aggregate agiscono come punti di rotazione nel sistema, e il punto centrale tra questi punti di rotazione fornisce un'approssimazione di un punto di applicazione punto di forza che è più vicino al CRES.

Al fine di eseguire questi calcoli, la grandezza dei momenti risultanti è divisa per la grandezza delle rispettive forze per dare la grandezza della distanza (vettore R) dai punti cardine al punto di applicazione della forza. La direzione del vettore R è determinata attraverso un prodotto trasversale del momento e vettori di forza, dove tutti devono essere ortogonali l'uno all'altro, e il vettore unitario è determinato dividendo per la grandezza del prodotto incrociato. Il vettore di unità R viene moltiplicato per la grandezza del vettore R precedentemente calcolato per produrre la stima complessiva nello spazio 3D delle coordinate di ogni punto pivot rispetto all'applicazione del punto di forza originale. Il punto medio tra questi due vettori fornisce la stima per la posizione dell'applicazione del punto di forza successiva nell'iterazione seguente. Ulteriori informazioni sono allegate nel documento supplementare 2.

La stima delRES C viene determinata quando i momenti risultanti nel sistema si aggiungono a circa zero. Per lo studio attuale, questa determinazione viene fatta trovando i componenti X positivi e negativi più bassi dei momenti calcolati e calcolando la media dei due. A causa della posizione generata casualmente dei nodi e della distanza intrinseca tra due nodi qualsiasi (0,5 mm), è difficile trovare una posizione in cui viene generato un preciso momento zero (Tabella 5).

Limitazioni
Nonostante i nostri migliori sforzi, ci sono alcune limitazioni a questo studio. In primo luogo, poiché il PDL non poteva essere visualizzato sul CBCT, non poteva essere segmentato da solo ed è stato generato dalla superficie radice del dente con uno spessore uniforme di 0,2 mm. Studi sugli elementi finiti hanno dimostrato che la modellazione uniforme rispetto non uniforme influisce sul risultato della FEA e che la modellazione non uniforme è superiorea 30,31. In secondo luogo, il numero di passaggi per creare un modello accurato è stato lungo. Si tratta di una limitazione in termini di quanto velocemente i modelli possono essere realizzati, che limita la possibilità di utilizzare questi strumenti per piani di trattamento personale per i pazienti caso per caso. Inoltre, il software necessario per generare questi modelli è costoso e limitato alle risorse disponibili presso un istituto di istruzione o una grande azienda. Inoltre, una volta realizzati i modelli, era necessario un calcolo molto potente per eseguire la FEA. Pertanto, questo metodo non può essere uno strumento di pianificazione del trattamento praticabile fino a quando la tecnologia necessaria non è ampiamente disponibile.

La ricerca futura dovrebbe concentrarsi sull'utilizzo di questi modelli per eseguire analisi degli elementi finiti sui denti mascellari per determinare ilRES C per l'arco e i gruppi di denti, in particolare quei gruppi di denti tipicamente manipolati in ortodonzia, come il segmento in un caso di estrazione o un segmento anteriore per le intrusioni nei pazienti con morso aperto. Una volta che il CRES è determinato per questi modelli, ulteriori modelli devono essere sviluppati da immagini CBCT aggiuntive da aggiungere ai dati esistenti. Con un numero di dati sufficiente di posizioni CRES, è possibile generare mappe termiche per indicare una posizione generale delRES C che potrebbe fungere da riferimento inestimabile per i medici.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Gli autori non hanno nulla da rivelare.

Acknowledgments

Gli autori desiderano riconoscere il Charles Burstone Foundation Award per il sostegno al progetto.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
3-matic software Materialise, Leuven, Belgium. Cleaning and meshing
Abaqus/CAE software, version 2017 Dassault Systèmes Simulia Corp., Johnston, RI, USA. Finite Element Analysis
Mimics software, version 17.0 Materialise, Leuven, Belgium. Segmentation of teeth and bone

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Smith, R. J., Burstone, C. J. Mechanics of tooth movement. American Journal of Orthodontics. 85 (4), 294-307 (1984).
  2. Christiansen, R. L., Burstone, C. J. Centers of rotation within the periodontal space. American Journal of Orthodontics. 55 (4), 353-369 (1969).
  3. Tanne, K., Nagataki, T., Inoue, Y., Sakuda, M., Burstone, C. J. Patterns of initial tooth displacements associated with various root lengths and alveolar bone heights. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics. 100 (1), 66-71 (1991).
  4. Burstone, C. J., Pryputniewicz, R. J. Holographic determination of centers of rotation produced by orthodontic forces. American Journal of Orthodontics. 77 (4), 396-409 (1980).
  5. Dermaut, L. R., Kleutghen, J. P., De Clerck, H. J. Experimental determination of the Cres of the upper first molar in a macerated, dry human skull submitted to horizontal headgear traction. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics. 90 (1), 29-36 (1986).
  6. Tanne, K., Sakuda, M., Burstone, C. J. Three-dimensional finite element analysis for stress in the periodontal tissue by orthodontic forces. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics. 92 (6), 499-505 (1987).
  7. Meyer, B. N., Chen, J., Katona, T. R. Does the Cres depend on the direction of tooth movement? American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics. 137 (3), 354-361 (2010).
  8. Kojima, Y., Fukui, H. A finite element simulation of initial movement, orthodontic movement, and the centre of resistance of the maxillary teeth connected with an archwire. European Journal of Orthodontics. 36 (3), 255-261 (2014).
  9. Reimann, S., Keilig, L., Jäger, A., Bourauel, C. Biomechanical finite-element investigation of the position of the centre of resistance of the upper incisors. European Journal of Orthodontics. 29 (3), 219-224 (2007).
  10. Viecilli, R. F., Budiman, A., Burstone, C. J. Axes of resistance for tooth movement: Does the Cres exist in 3-dimensional space? American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics. 143 (2), 163-172 (2013).
  11. Ammar, H. H., Ngan, P., Crout, R. J., Mucino, V. H., Mukdadi, O. M. Three-dimensional modeling and finite element analysis in treatment planning for orthodontic tooth movement. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics. 139 (1), 59-71 (2011).
  12. Sia, S., Koga, Y., Yoshida, N. Determining the center of resistance of maxillary anterior teeth subjected to retraction forces in sliding mechanics. An in vivo study. Angle Orthodontics. 77 (6), 999-1003 (2007).
  13. Cattaneo, P. M., Dalstra, M., Melsen, B. Moment-to-force ratio, center of rotation, and force level: a finite element study predicting their interdependency for simulated orthodontic loading regimens. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics. 133 (5), 681-689 (2008).
  14. Tominaga, J. Y., et al. Effect of play between bracket and archwire on anterior tooth movement in sliding mechanics: A three-dimensional finite element study. Journal of Dental Biomechanics. 3, 1758736012461269 (2012).
  15. Cai, Y., Yang, X., He, B., Yao, J. Finite element method analysis of the periodontal ligament in mandibular canine movement with transparent tooth correction treatment. BMC Oral Health. 15 (106), (2015).
  16. Pauwels, R., Araki, K., Siewerdsen, J. H., Thongvigitmanee, S. S. Technical aspects of dental CBCT: state of the art. Dentomaxillofacial Radiology. 44 (1), 20140224 (2015).
  17. Farah, J. W., Craig, R. G., Sikarskie, D. L. Photoelastic and finite element stress analysis of a restored axisymmetric first molar. Journal of Biomechanics. 6 (5), 511-520 (1973).
  18. van Driel, W. D., van Leeuwen, E. J., Von den Hoff, J. W., Maltha, J. C., Kuijpers-Jagtman, A. M. Time-dependent mechanical behavior of the periodontal ligament. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part H: Journal of Engineering in Medicine. 214 (5), 497-504 (2000).
  19. Bourauel, C., et al. Simulation of orthodontic tooth movements. A comparison of numerical models. Journal of Orofacial Orthopedics. 60 (2), 136-151 (1999).
  20. Schneider, J., Geiger, M., Sander, F. G. Numerical experiments on longtime orthodontic tooth movement. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics. 121 (3), 257-265 (2002).
  21. Ten Cate, A. R. Oral histology, development, structure and function (5th ed). , St. Louis Mosby. (1998).
  22. McCormack, S. W., Witzel, U., Watson, P. J., Fagan, M. J., Gröning, F. The Biomechanical Function of Periodontal Ligament Fibres in Orthodontic Tooth Movement. PLoS One. 9 (7), e102387 (2014).
  23. Huang, H., Tang, W., Yan, B., Wu, B., Cao, D. Mechanical responses of the periodontal ligament based on an exponential hyperelastic model: a combined experimental and finite element method. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. 19 (2), 188-198 (2016).
  24. Yang, J. A new device for measuring density of jaw bones. Dentomaxillofacial Radiology. 31 (5), 313-316 (2002).
  25. Gradl, R., et al. Mass density measurement of mineralized tissue with grating-based X-ray phase tomography. PLoS One. 11 (12), e01677979 (2016).
  26. Jiang, F., Kula, K., Chen, J. Estimating the location of the center of resistance of canines. Angle Orthodontics. 86 (3), 365-371 (2016).
  27. Nyashin, Y., et al. Center of resistance and center of rotation of a tooth: experimental determination, computer simulation and the effect of tissue nonlinearity. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. 19, 229-239 (2016).
  28. Toms, S. R., Eberhardt, A. W. A nonlinear finite element analysis of the periodontal ligament under orthodontic tooth loading. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics. 123 (6), 657-665 (2003).
  29. Osipenko, M. A., Nyashin, M. Y., Nyashin, Y. I. Centre of resistance and centre of rotation of a tooth: the definitions, conditions of existence, properties. Russian Journal of Biomechanics. 3 (1), 5-15 (1999).
  30. Dathe, H., Nägerl, H., Dietmar, K. M. A caveat concerning center of resistance. Journal of Dental Biomechanics. 4, 1758736013499770 (2013).
  31. Hohmann, A., et al. Influence of different modeling strategies for the periodontal ligament on finite element simulation results. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics. 139 (6), 775-783 (2011).

Tags

Biologia Numero 158 Ortodonzia centro di resistenza denti mascellare tomografia computerizzata tridimensionale cono mimica 3Matic analisi degli elementi finiti
Un approccio a elementi finiti per localizzare il centro di resistenza dei denti mascellari
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Luu, B., Cronauer, E. A., Gandhi,More

Luu, B., Cronauer, E. A., Gandhi, V., Kaplan, J., Pierce, D. M., Upadhyay, M. A Finite Element Approach for Locating the Center of Resistance of Maxillary Teeth. J. Vis. Exp. (158), e60746, doi:10.3791/60746 (2020).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

PLAYLIST

  • Research • Medicine
    Estimation of Urinary Nanocrystals in Humans using Calcium Fluorophore Labeling and Nanoparticle Tracking Analysis
  • Research • Medicine
    Development and Evaluation of 3D-Printed Cardiovascular Phantoms for Interventional Planning and Training
  • Research • Medicine
    Human Fetal Blood Flow Quantification with Magnetic Resonance Imaging and Motion Compensation
  • Research • Medicine
    Digital Handwriting Analysis of Characters in Chinese Patients with Mild Cognitive Impairment
  • Research • Medicine
    Segmentation and Linear Measurement for Body Composition Analysis using Slice-O-Matic and Horos
  • Research • Medicine
    Magnetic Resonance Imaging of Multiple Sclerosis at 7.0 Tesla
  • Research • Medicine
    Real-Time Magnetic Resonance Guided Focused Ultrasound for Painful Bone Metastases
  • Research • Medicine
    Isolation of Viable Adipocytes and Stromal Vascular Fraction from Human Visceral Adipose Tissue Suitable for RNA Analysis and Macrophage Phenotyping
  • Research • Medicine
    Obtaining Quality Extended Field-of-View Ultrasound Images of Skeletal Muscle to Measure Muscle Fascicle Length
  • Research • Medicine
    Lung CT Segmentation to Identify Consolidations and Ground Glass Areas for Quantitative Assesment of SARS-CoV Pneumonia
  • Research • Medicine
    Electroretinogram Recording for Infants and Children under Anesthesia to Achieve Optimal Dark Adaptation and International Standards
  • Research • Medicine
    Measurement of Tissue Oxygenation Using Near-Infrared Spectroscopy in Patients Undergoing Hemodialysis
  • Research • Medicine
    Evaluation of Capnography Sampling Line Compatibility and Accuracy when Used with a Portable Capnography Monitor
  • Research • Medicine
    Simultaneous Laryngopharyngeal and Conventional Esophageal pH Monitoring
  • Research • Medicine
    Real-Time Monitoring of Neurocritical Patients with Diffuse Optical Spectroscopies
  • Research • Neuroscience
    Evaluating Postural Control and Lower-extremity Muscle Activation in Individuals with Chronic Ankle Instability
  • Research • Medicine
    Assessment of Dependence in Activities of Daily Living Among Older Patients in an Acute Care Unit
  • Research • Medicine
    Validated LC-MS/MS Panel for Quantifying 11 Drug-Resistant TB Medications in Small Hair Samples
  • Research • Medicine
    International Expert Consensus and Recommendations for Neonatal Pneumothorax Ultrasound Diagnosis and Ultrasound-guided Thoracentesis Procedure
  • Research • Biology
    A Finite Element Approach for Locating the Center of Resistance of Maxillary Teeth
  • Research • Medicine
    Lower Limb Biomechanical Analysis of Healthy Participants
  • Research • Neuroscience
    Assessing Early Stage Open-Angle Glaucoma in Patients by Isolated-Check Visual Evoked Potential
  • Research • Medicine
    Oral Health Assessment by Lay Personnel for Older Adults
  • Research • Medicine
    Determining and Controlling External Power Output During Regular Handrim Wheelchair Propulsion
  • Research • Medicine
    A Whole Body Dosimetry Protocol for Peptide-Receptor Radionuclide Therapy (PRRT): 2D Planar Image and Hybrid 2D+3D SPECT/CT Image Methods
  • Research • Medicine
    Measurement of Carotenoids in Perifovea using the Macular Pigment Reflectometer
  • Research • Medicine
    Assessment of Static Graviceptive Perception in the Roll-Plane using the Subjective Visual Vertical Paradigm
  • Research • Medicine
    Learning Modern Laryngeal Surgery in a Dissection Laboratory
  • Research • Medicine
    DIPLOMA Approach for Standardized Pathology Assessment of Distal Pancreatectomy Specimens
  • Research • Medicine
    A Computerized Functional Skills Assessment and Training Program Targeting Technology Based Everyday Functional Skills
  • Research • Medicine
    Imaging Features of Systemic Sclerosis-Associated Interstitial Lung Disease
  • Research • Medicine
    Integrating Augmented Reality Tools in Breast Cancer Related Lymphedema Prognostication and Diagnosis
  • Research • Medicine
    Ultrasonographic Assessment During Cardiopulmonary Resuscitation
  • Research • Medicine
    Measurement of the Hepatic Venous Pressure Gradient and Transjugular Liver Biopsy
  • Research • Medicine
    Patient Directed Recording of a Bipolar Three-Lead Electrocardiogram using a Smartwatch with ECG Function
  • Research • Medicine
    Traditional Trail Making Test Modified into Brand-new Assessment Tools: Digital and Walking Trail Making Test
  • Research • Medicine
    Use of Magnetic Resonance Imaging and Biopsy Data to Guide Sampling Procedures for Prostate Cancer Biobanking
  • Research • Medicine
    A Fluorescence-based Assay for Characterization and Quantification of Lipid Droplet Formation in Human Intestinal Organoids
  • Research • Medicine
    A Novel Non-invasive Method for the Detection of Elevated Intra-compartmental Pressures of the Leg
  • Research • Medicine
    Quantitative Mapping of Specific Ventilation in the Human Lung using Proton Magnetic Resonance Imaging and Oxygen as a Contrast Agent
  • Research • Neuroscience
    Portable Thermographic Screening for Detection of Acute Wallenberg's Syndrome
  • Research • Medicine
    Use of MRI-ultrasound Fusion to Achieve Targeted Prostate Biopsy
  • Research • Medicine
    Testing of all Six Semicircular Canals with Video Head Impulse Test Systems
  • Research • Medicine
    Protocol and Guidelines for Point-of-Care Lung Ultrasound in Diagnosing Neonatal Pulmonary Diseases Based on International Expert Consensus
  • Research • Neuroscience
    Bilateral Assessment of the Corticospinal Pathways of the Ankle Muscles Using Navigated Transcranial Magnetic Stimulation
  • Research • Medicine
    Targeting Gray Rami Communicantes in Selective Chemical Lumbar Sympathectomy
  • Research • Medicine
    Multi-Modal Home Sleep Monitoring in Older Adults
  • Research • Medicine
    Cardiac Magnetic Resonance for the Evaluation of Suspected Cardiac Thrombus: Conventional and Emerging Techniques
  • Research • Medicine
    Observational Study Protocol for Repeated Clinical Examination and Critical Care Ultrasonography Within the Simple Intensive Care Studies
  • Research • Medicine
    Measurements of Motor Function and Other Clinical Outcome Parameters in Ambulant Children with Duchenne Muscular Dystrophy
  • Research • Medicine
    Assessment of the Efficacy of An Osteopathic Treatment in Infants with Biomechanical Impairments to Suckling
  • Research • Medicine
    Quantification of Levator Ani Hiatus Enlargement by Magnetic Resonance Imaging in Males and Females with Pelvic Organ Prolapse
  • Research • Medicine
    Quantitative [18F]-Naf-PET-MRI Analysis for the Evaluation of Dynamic Bone Turnover in a Patient with Facetogenic Low Back Pain
  • Research • Medicine
    Generation of Human 3D Lung Tissue Cultures (3D-LTCs) for Disease Modeling
  • Research • Medicine
    Proton Therapy Delivery and Its Clinical Application in Select Solid Tumor Malignancies
  • Research • Medicine
    Combining Volumetric Capnography And Barometric Plethysmography To Measure The Lung Structure-function Relationship
  • Research • Medicine
    Two-Dimensional X-Ray Angiography to Examine Fine Vascular Structure Using a Silicone Rubber Injection Compound
  • Research • Medicine
    Preparation, Procedures and Evaluation of Platelet-Rich Plasma Injection in the Treatment of Knee Osteoarthritis
  • Research • Medicine
    Cardiac Magnetic Resonance Imaging at 7 Tesla
  • Research • Medicine
    Semi-quantitative Assessment Using [18F]FDG Tracer in Patients with Severe Brain Injury
  • Research • Medicine
    Handheld Metal Detector Screening for Metallic Foreign Body Ingestion in Children
  • Research • Medicine
    Conducting Maximal and Submaximal Endurance Exercise Testing to Measure Physiological and Biological Responses to Acute Exercise in Humans
  • Research • Medicine
    A Metadata Extraction Approach for Clinical Case Reports to Enable Advanced Understanding of Biomedical Concepts
  • Research • Medicine
    Autonomic Function Following Concussion in Youth Athletes: An Exploration of Heart Rate Variability Using 24-hour Recording Methodology
  • Research • Medicine
    Hydra, a Computer-Based Platform for Aiding Clinicians in Cardiovascular Analysis and Diagnosis
  • Research • Medicine
    Objective Nociceptive Assessment in Ventilated ICU Patients: A Feasibility Study Using Pupillometry and the Nociceptive Flexion Reflex
  • Research • Medicine
    'Boden Food Plate': Novel Interactive Web-based Method for the Assessment of Dietary Intake
  • Research • Medicine
    Anogenital Distance and Perineal Measurements of the Pelvic Organ Prolapse (POP) Quantification System
  • Research • Medicine
    Bedside Ultrasound for Guiding Fluid Removal in Patients with Pulmonary Edema: The Reverse-FALLS Protocol
  • Research • Medicine
    Muscle Imbalances: Testing and Training Functional Eccentric Hamstring Strength in Athletic Populations
  • Research • Medicine
    Isolation of Primary Human Decidual Cells from the Fetal Membranes of Term Placentae
  • Research • Medicine
    Skeletal Muscle Neurovascular Coupling, Oxidative Capacity, and Microvascular Function with 'One Stop Shop' Near-infrared Spectroscopy
  • Research • Medicine
    Collecting Hair Samples for Hair Cortisol Analysis in African Americans
  • Research • Medicine
    In Vivo Morphometric Analysis of Human Cranial Nerves Using Magnetic Resonance Imaging in Menière's Disease Ears and Normal Hearing Ears
  • Research • Medicine
    Measuring the Carotid to Femoral Pulse Wave Velocity (Cf-PWV) to Evaluate Arterial Stiffness
  • Research • Medicine
    Standardized Measurement of Nasal Membrane Transepithelial Potential Difference (NPD)
  • Research • Medicine
    Taste Exam: A Brief and Validated Test
  • Research • Medicine
    Absorption of Nasal and Bronchial Fluids: Precision Sampling of the Human Respiratory Mucosa and Laboratory Processing of Samples
  • Research • Medicine
    Methodology for Sputum Induction and Laboratory Processing
  • Research • Medicine
    Electrophysiological Measurement of Noxious-evoked Brain Activity in Neonates Using a Flat-tip Probe Coupled to Electroencephalography
  • Research • Medicine
    A Detailed Protocol for Physiological Parameters Acquisition and Analysis in Neurosurgical Critical Patients
  • Research • Medicine
    Oral Biofilm Sampling for Microbiome Analysis in Healthy Children
  • Research • Medicine
    Using Retinal Imaging to Study Dementia
  • Research • Medicine
    Application of an Amplitude-integrated EEG Monitor (Cerebral Function Monitor) to Neonates
  • Research • Medicine
    3D Ultrasound Imaging: Fast and Cost-effective Morphometry of Musculoskeletal Tissue
  • Research • Medicine
    The 4-vessel Sampling Approach to Integrative Studies of Human Placental Physiology In Vivo
  • Research • Medicine
    A Component-resolved Diagnostic Approach for a Study on Grass Pollen Allergens in Chinese Southerners with Allergic Rhinitis and/or Asthma
  • Research • Medicine
    A Novel Method: Super-selective Adrenal Venous Sampling
  • Research • Medicine
    A Method for Quantifying Upper Limb Performance in Daily Life Using Accelerometers
  • Research • Medicine
    Non-invasive Assessments of Subjective and Objective Recovery Characteristics Following an Exhaustive Jump Protocol
  • Research • Medicine
    Experimental Protocol of a Three-minute, All-out Arm Crank Exercise Test in Spinal-cord Injured and Able-bodied Individuals
  • Research • Medicine
    Phosphorus-31 Magnetic Resonance Spectroscopy: A Tool for Measuring In Vivo Mitochondrial Oxidative Phosphorylation Capacity in Human Skeletal Muscle
  • Research • Medicine
    Assessment of Pulmonary Capillary Blood Volume, Membrane Diffusing Capacity, and Intrapulmonary Arteriovenous Anastomoses During Exercise
  • Research • Medicine
    Assessment of Child Anthropometry in a Large Epidemiologic Study
  • Research • Medicine
    Video Movement Analysis Using Smartphones (ViMAS): A Pilot Study
  • Research • Medicine
    Network Analysis of Foramen Ovale Electrode Recordings in Drug-resistant Temporal Lobe Epilepsy Patients
  • Research • Medicine
    A Model to Simulate Clinically Relevant Hypoxia in Humans
  • Research • Medicine
    Interictal High Frequency Oscillations Detected with Simultaneous Magnetoencephalography and Electroencephalography as Biomarker of Pediatric Epilepsy
  • Research • Medicine
    Induction and Assessment of Exertional Skeletal Muscle Damage in Humans
  • Research • Medicine
    A Detailed Protocol for Perspiration Monitoring Using a Novel, Small, Wireless Device
  • Research • Medicine
    Drug-Induced Sleep Endoscopy (DISE) with Target Controlled Infusion (TCI) and Bispectral Analysis in Obstructive Sleep Apnea
  • Research • Medicine
    Integrated Compensatory Responses in a Human Model of Hemorrhage
  • Research • Medicine
    Transthoracic Speckle Tracking Echocardiography for the Quantitative Assessment of Left Ventricular Myocardial Deformation
  • Research • Medicine
    Impression Cytology of the Lid Wiper Area
  • Research • Behavior
    A Protocol of Manual Tests to Measure Sensation and Pain in Humans
  • Research • Medicine
    Unbiased Deep Sequencing of RNA Viruses from Clinical Samples
  • Research • Medicine
    A Choroid Plexus Epithelial Cell-based Model of the Human Blood-Cerebrospinal Fluid Barrier to Study Bacterial Infection from the Basolateral Side
  • Research • Medicine
    Isolation and Profiling of MicroRNA-containing Exosomes from Human Bile
  • Research • Medicine
    Generation of Microtumors Using 3D Human Biogel Culture System and Patient-derived Glioblastoma Cells for Kinomic Profiling and Drug Response Testing
  • Research • Medicine
    Ultrasound Assessment of Endothelial Function: A Technical Guideline of the Flow-mediated Dilation Test
  • Research • Medicine
    Using a Laminating Technique to Perform Confocal Microscopy of the Human Sclera
  • Research • Medicine
    Intravenous Endotoxin Challenge in Healthy Humans: An Experimental Platform to Investigate and Modulate Systemic Inflammation
  • Research • Medicine
    Modeling and Simulations of Olfactory Drug Delivery with Passive and Active Controls of Nasally Inhaled Pharmaceutical Aerosols
  • Research • Medicine
    Exosomal miRNA Analysis in Non-small Cell Lung Cancer (NSCLC) Patients' Plasma Through qPCR: A Feasible Liquid Biopsy Tool
  • Research • Medicine
    A Multimodal Imaging- and Stimulation-based Method of Evaluating Connectivity-related Brain Excitability in Patients with Epilepsy
  • Research • Medicine
    Measuring Cardiac Autonomic Nervous System (ANS) Activity in Toddlers - Resting and Developmental Challenges
  • Research • Medicine
    Using Saccadometry with Deep Brain Stimulation to Study Normal and Pathological Brain Function
  • Research • Medicine
    Quantitative Fundus Autofluorescence for the Evaluation of Retinal Diseases
  • Research • Medicine
    Diagnosis of Musculus Gastrocnemius Tightness - Key Factors for the Clinical Examination
  • Research • Medicine
    Stereo-Electro-Encephalo-Graphy (SEEG) With Robotic Assistance in the Presurgical Evaluation of Medical Refractory Epilepsy: A Technical Note
  • Research • Medicine
    Quantitative Magnetic Resonance Imaging of Skeletal Muscle Disease
  • Research • Medicine
    Transcutaneous Microcirculatory Imaging in Preterm Neonates
  • Research • Medicine
    Using an Ingestible Telemetric Temperature Pill to Assess Gastrointestinal Temperature During Exercise
  • Research • Medicine
    Design, Fabrication, and Administration of the Hand Active Sensation Test (HASTe)
  • Research • Medicine
    MRI-guided dmPFC-rTMS as a Treatment for Treatment-resistant Major Depressive Disorder
  • Research • Medicine
    Functional Human Liver Preservation and Recovery by Means of Subnormothermic Machine Perfusion
  • Research • Medicine
    A Multicenter MRI Protocol for the Evaluation and Quantification of Deep Vein Thrombosis
  • Research • Medicine
    Determining The Electromyographic Fatigue Threshold Following a Single Visit Exercise Test
  • Research • Medicine
    Use of Electromagnetic Navigational Transthoracic Needle Aspiration (E-TTNA) for Sampling of Lung Nodules
  • Research • Medicine
    Trabecular Meshwork Response to Pressure Elevation in the Living Human Eye
  • Research • Medicine
    In Vivo, Percutaneous, Needle Based, Optical Coherence Tomography of Renal Masses
  • Research • Medicine
    Establishment of Human Epithelial Enteroids and Colonoids from Whole Tissue and Biopsy
  • Research • Medicine
    Human Brown Adipose Tissue Depots Automatically Segmented by Positron Emission Tomography/Computed Tomography and Registered Magnetic Resonance Images
  • Research • Medicine
    Preparation and Respirometric Assessment of Mitochondria Isolated from Skeletal Muscle Tissue Obtained by Percutaneous Needle Biopsy
  • Research • Medicine
    A Methodological Approach to Non-invasive Assessments of Vascular Function and Morphology
  • Research • Medicine
    Isolation and Immortalization of Patient-derived Cell Lines from Muscle Biopsy for Disease Modeling
  • Research • Medicine
    State of the Art Cranial Ultrasound Imaging in Neonates
  • Research • Medicine
    Measurement of Dynamic Scapular Kinematics Using an Acromion Marker Cluster to Minimize Skin Movement Artifact
  • Research • Medicine
    The Supraclavicular Fossa Ultrasound View for Central Venous Catheter Placement and Catheter Change Over Guidewire
  • Research • Medicine
    Ultrasound Assessment of Endothelial-Dependent Flow-Mediated Vasodilation of the Brachial Artery in Clinical Research
  • Research • Medicine
    Tracking the Mammary Architectural Features and Detecting Breast Cancer with Magnetic Resonance Diffusion Tensor Imaging
  • Research • Medicine
    A Neuroscientific Approach to the Examination of Concussions in Student-Athletes
  • Research • Medicine
    DTI of the Visual Pathway - White Matter Tracts and Cerebral Lesions
  • Research • Medicine
    Collection, Isolation, and Flow Cytometric Analysis of Human Endocervical Samples
  • Research • Medicine
    Fundus Photography as a Convenient Tool to Study Microvascular Responses to Cardiovascular Disease Risk Factors in Epidemiological Studies
  • Research • Medicine
    A Multi-Modal Approach to Assessing Recovery in Youth Athletes Following Concussion
  • Research • Medicine
    Clinical Assessment of Spatiotemporal Gait Parameters in Patients and Older Adults
  • Research • Medicine
    Multi-electrode Array Recordings of Human Epileptic Postoperative Cortical Tissue
  • Research • Medicine
    Collection and Extraction of Saliva DNA for Next Generation Sequencing
  • Research • Medicine
    Fast and Accurate Exhaled Breath Ammonia Measurement
  • Research • Medicine
    Developing Neuroimaging Phenotypes of the Default Mode Network in PTSD: Integrating the Resting State, Working Memory, and Structural Connectivity
  • Research • Medicine
    Two Methods for Establishing Primary Human Endometrial Stromal Cells from Hysterectomy Specimens
  • Research • Medicine
    Assessment of Vascular Function in Patients With Chronic Kidney Disease
  • Research • Medicine
    Coordinate Mapping of Hyolaryngeal Mechanics in Swallowing
  • Research • Medicine
    Network Analysis of the Default Mode Network Using Functional Connectivity MRI in Temporal Lobe Epilepsy
  • Research • Medicine
    EEG Mu Rhythm in Typical and Atypical Development
  • Research • Medicine
    The Multiple Sclerosis Performance Test (MSPT): An iPad-Based Disability Assessment Tool
  • Research • Medicine
    Isolation and Functional Characterization of Human Ventricular Cardiomyocytes from Fresh Surgical Samples
  • Research • Medicine
    Dynamic Visual Tests to Identify and Quantify Visual Damage and Repair Following Demyelination in Optic Neuritis Patients
  • Research • Medicine
    Primary Culture of Human Vestibular Schwannomas
  • Research • Medicine
    Utility of Dissociated Intrinsic Hand Muscle Atrophy in the Diagnosis of Amyotrophic Lateral Sclerosis
  • Research • Medicine
    Lesion Explorer: A Video-guided, Standardized Protocol for Accurate and Reliable MRI-derived Volumetrics in Alzheimer's Disease and Normal Elderly
  • Research • Medicine
    Pulse Wave Velocity Testing in the Baltimore Longitudinal Study of Aging
  • Research • Medicine
    Isolation, Culture, and Imaging of Human Fetal Pancreatic Cell Clusters
  • Research • Medicine
    3D-Neuronavigation In Vivo Through a Patient's Brain During a Spontaneous Migraine Headache
  • Research • Medicine
    A Novel Application of Musculoskeletal Ultrasound Imaging
  • Research • Medicine
    Computerized Dynamic Posturography for Postural Control Assessment in Patients with Intermittent Claudication
  • Research • Medicine
    Collecting Saliva and Measuring Salivary Cortisol and Alpha-amylase in Frail Community Residing Older Adults via Family Caregivers
  • Research • Medicine
    Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging in the Analysis of Neurodegenerative Diseases
  • Research • Medicine
    Transcriptomic Analysis of Human Retinal Surgical Specimens Using jouRNAl
  • Research • Medicine
    Improved Protocol For Laser Microdissection Of Human Pancreatic Islets From Surgical Specimens
  • Research • Medicine
    Evaluation of Respiratory Muscle Activation Using Respiratory Motor Control Assessment (RMCA) in Individuals with Chronic Spinal Cord Injury
  • Research • Medicine
    Minimal Erythema Dose (MED) Testing
  • Research • Medicine
    Measuring Cardiac Autonomic Nervous System (ANS) Activity in Children
  • Research • Medicine
    Collecting And Measuring Wound Exudate Biochemical Mediators In Surgical Wounds
  • Research • Medicine
    A Research Method For Detecting Transient Myocardial Ischemia In Patients With Suspected Acute Coronary Syndrome Using Continuous ST-segment Analysis
  • Research • Medicine
    Using a Chemical Biopsy for Graft Quality Assessment
  • Research • Medicine
    Characterizing Exon Skipping Efficiency in DMD Patient Samples in Clinical Trials of Antisense Oligonucleotides
  • Research • Medicine
    In Vitro Assessment of Cardiac Function Using Skinned Cardiomyocytes
  • Research • Medicine
    Normothermic Ex Situ Heart Perfusion in Working Mode: Assessment of Cardiac Function and Metabolism
  • Research • Medicine
    Evaluation of Vascular Control Mechanisms Utilizing Video Microscopy of Isolated Resistance Arteries of Rats
  • Research • Medicine
    Bronchoalveolar Lavage (BAL) for Research; Obtaining Adequate Sample Yield
  • Research • Medicine
    Non-invasive Optical Measurement of Cerebral Metabolism and Hemodynamics in Infants
  • Research • Medicine
    Tilt Testing with Combined Lower Body Negative Pressure: a "Gold Standard" for Measuring Orthostatic Tolerance
  • Research • Medicine
    Driving Simulation in the Clinic: Testing Visual Exploratory Behavior in Daily Life Activities in Patients with Visual Field Defects
  • Research • Medicine
    Isolation, Characterization and Comparative Differentiation of Human Dental Pulp Stem Cells Derived from Permanent Teeth by Using Two Different Methods
  • Research • Medicine
    Portable Intermodal Preferential Looking (IPL): Investigating Language Comprehension in Typically Developing Toddlers and Young Children with Autism
  • Research • Medicine
    Intraoperative Detection of Subtle Endometriosis: A Novel Paradigm for Detection and Treatment of Pelvic Pain Associated with the Loss of Peritoneal Integrity
  • Research • Medicine
    The Use of Primary Human Fibroblasts for Monitoring Mitochondrial Phenotypes in the Field of Parkinson's Disease
  • Research • Medicine
    Collection Protocol for Human Pancreas
  • Research • Medicine
    The α-test: Rapid Cell-free CD4 Enumeration Using Whole Saliva
  • Research • Medicine
    The Measurement and Treatment of Suppression in Amblyopia
  • Research • Medicine
    Corneal Donor Tissue Preparation for Endothelial Keratoplasty
  • Research • Medicine
    Quantification of Atherosclerotic Plaque Activity and Vascular Inflammation using [18-F] Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography/Computed Tomography (FDG-PET/CT)
  • Research • Medicine
    Eye Tracking Young Children with Autism
  • Research • Medicine
    Doppler Optical Coherence Tomography of Retinal Circulation
  • Research • Medicine
    Utilizing Transcranial Magnetic Stimulation to Study the Human Neuromuscular System
  • Research • Medicine
    Detection and Genogrouping of Noroviruses from Children's Stools By Taqman One-step RT-PCR
  • Research • Medicine
    Method to Measure Tone of Axial and Proximal Muscle
  • Research • Medicine
    The Trier Social Stress Test Protocol for Inducing Psychological Stress
  • Research • Medicine
    Probing the Brain in Autism Using fMRI and Diffusion Tensor Imaging
  • Research • Medicine
    Multifocal Electroretinograms
  • Research • Medicine
    Isolation of Human Islets from Partially Pancreatectomized Patients
  • Research • Medicine
    Examining the Characteristics of Episodic Memory using Event-related Potentials in Patients with Alzheimer's Disease
  • Research • Medicine
    Magnetic Resonance Imaging Quantification of Pulmonary Perfusion using Calibrated Arterial Spin Labeling
  • Research • Medicine
    Manual Muscle Testing: A Method of Measuring Extremity Muscle Strength Applied to Critically Ill Patients
  • Research • Medicine
    Expired CO2 Measurement in Intubated or Spontaneously Breathing Patients from the Emergency Department
  • Research • Medicine
    A Protocol for Comprehensive Assessment of Bulbar Dysfunction in Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS)
  • Research • Medicine
    An Investigation of the Effects of Sports-related Concussion in Youth Using Functional Magnetic Resonance Imaging and the Head Impact Telemetry System
  • Research • Medicine
    Corneal Confocal Microscopy: A Novel Non-invasive Technique to Quantify Small Fibre Pathology in Peripheral Neuropathies
  • Research • Medicine
    Methods to Quantify Pharmacologically Induced Alterations in Motor Function in Human Incomplete SCI
  • Research • Medicine
    Multispectral Real-time Fluorescence Imaging for Intraoperative Detection of the Sentinel Lymph Node in Gynecologic Oncology
  • Research • Medicine
    Technique to Collect Fungiform (Taste) Papillae from Human Tongue
  • Research • Medicine
    Assessing Endothelial Vasodilator Function with the Endo-PAT 2000
  • Research • Medicine
    Making Sense of Listening: The IMAP Test Battery
  • Research • Medicine
    An Experimental Paradigm for the Prediction of Post-Operative Pain (PPOP)
  • Research • Biology
    Bioelectric Analyses of an Osseointegrated Intelligent Implant Design System for Amputees
  • Research • Biology
    Demonstration of Cutaneous Allodynia in Association with Chronic Pelvic Pain
  • Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

    Waiting X
    Simple Hit Counter