Ann-Kristin Becker (Rostock), Iman Soodmand (Rostock), Jan-Oliver Sass (Rostock), Christopher Jabs (Rostock), Dr. Maeruan Kebbach (Rostock), PD Dr. med. Dr. med. dent. Michael Dau (Rostock), Prof. Rainer Bader (Rostock)
Abstract-Text (inkl. Referenzen und Bildunterschriften)
Die Kopplung der Finite-Elemente-Analyse (FEA) mit der muskuloskelettalen Mehrkörpersimulation (MMKS) ermöglicht eine nicht-invasive Betrachtung biomechanischer Parameter des Kausystems und verringert dabei die Limitationen der jeweiligen Modellierungsansätze. Während die FEA mechanische Feldgrößen (Verschiebung, Spannung) auf Gewebeebene berechnet, aber häufig auf statischen Lastfällen und nicht-personalisierten Muskelkräften beruht [1], kann die MMKS dynamische Randbedingungen während aktiver Bewegungen bereitstellen [2].
Ziel ist die Kopplung dieser beiden numerischer Ansätze zur Analyse des Einflusses personalisierter dynamischer Randbedingungen beim Beißen auf mechanische Feldgrößen im Unterkieferknochen.
Daher wurde in der MMKS ein validiertes, invers-dynamisches Modell (AnyBodyTM Modeling System v.7.4.4) mit drei Freiheitsgraden und einer vertikalen Beißkraft von 441 N auf den ersten Molar verwendet. Der generische Unterkiefer wurde an die rekonstruierte Geometrie eines CT-gescannten Unterkiefers angepasst. In der FEA (Abaqus Standard v.2022) wurde diese Unterkiefergeometrie mit Tetraederelementen vernetzt und heterogene Materialeigenschaften zugewiesen. Die Bewegung, Beißkraft und Muskelkräfte aus der MMKS dienten als personalisierte Randbedingungen für die FEA.
Die Datenanalyse der Feldgrößen zeigt einen wesentlichen Unterschied bei der Verwendung aktiver Lastfälle mit Unterkieferbewegung und heterogenen Materialeigenschaften im Vergleich zu bisherigen Studien. Die gegenläufige Verschiebung zweier Schnittflächen beträgt beispielsweise bei Fixierung der Kondylen [1] 0,15 mm und steigt im Rahmen des gekoppelten Modells auf 0,51 mm.
Diese Arbeit verdeutlicht, dass die Integration dynamischer Randbedingungen aus der MMKS eine realitätsnahe Abschätzung der Feldgrößen in der FEA ermöglicht.
Abb.1: Gekoppelte MMKS-FEA
[1] Orassi et al., Front. bioeng. biotechnol., 9 (672176), 2021.
[2] Saini et al., Comput Methods Biomech Biomed Engin., 23 (261–270), 2020.