Geometrical optimization of a short-stem hip implant for the reduction of proximal stress shielding (ottimizzazione geometrica di uno stelo corto di protesi d?anca per la riduzione della schermatura del carico prossimale)

Borgiani, Edoardo (2015) Geometrical optimization of a short-stem hip implant for the reduction of proximal stress shielding (ottimizzazione geometrica di uno stelo corto di protesi d?anca per la riduzione della schermatura del carico prossimale). [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria biomedica [LM-DM270] - Cesena, Documento ad accesso riservato.
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Abstract

Nowadays the number of hip joints arthroplasty operations continues to increase because the elderly population is growing. Moreover, the global life expectancy is increasing and people adopt a more active way of life. For this reasons, the demand of implant revision operations is becoming more frequent. The operation procedure includes the surgical removal of the old implant and its substitution with a new one. Every time a new implant is inserted, it generates an alteration in the internal femur strain distribution, jeopardizing the remodeling process with the possibility of bone tissue loss. This is of major concern, particularly in the proximal Gruen zones, which are considered critical for implant stability and longevity. Today, different implant designs exist in the market; however there is not a clear understanding of which are the best implant design parameters to achieve mechanical optimal conditions. The aim of the study is to investigate the stress shielding effect generated by different implant design parameters on proximal femur, evaluating which ranges of those parameters lead to the most physiological conditions.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Borgiani, Edoardo
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
total, hip, joint, arthroplasty, stress, shielding, finite, element, analysis, machine, Learning, techniques
Data di discussione della Tesi
19 Marzo 2015
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