İmplantolojinin Çene Kemiğinde Neden Olduğu Termal ve Mekanik Gerilmelerin Sonlu Elemanlar Analizi için Yapay Sinir Ağı Tasarımı

Design of Neural Network Predictor for A Finite Element Analysis of Thermal and Mechanical Stresses Caused in the Jawbone of Implantology

Özet

Primer iyileşme için implant yuvasının hazırlanması ve sağlıklı kemik gerekli olduğundan, kemikte oluşan mekanik ve ısıl hasarın önlenmesi kritik önem taşır. Bu nedenle cerrahi rehberler kullanılarak implant yuvası hazırlanırken klinik koşullarda ısı oluşumu kontrol altında tutulması gerekmektedir. Bu çalışmada, implant kaviteleri hazırlanırken oluşan termal ve mekanik gerilmelerin bilgisayar yazılımı ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Klasik yöntemle dört farklı plot delici uç kullanılarak implant yuvası açılması esnasında çene kemiği çevresinde oluşan termal ve mekanik stres analizi Sonlu Elemanlar Metodu (FEM) kullanılarak yapılmıştır. Sayısal analizden elde edilen veriler kullanılarak gerçek zamanlı tahmin yapılmıştır. Tahmin analizi, sağlam ve uyarlanabilir bir yapıya sahip olan Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemleri (ANFIS) yaklaşımı ile yapılmıştır. ANFIS simülasyonundan elde edilen sonuçlar, Sonlu Elemanlar Metodu ile elde edilen sonuçlarla aynı davranışı gösterebilme yeteneği, sinirsel tahmincinin sistemin termal ve Von-Miss gerilim parametrelerini tahmin etmek için kullanılabileceğini göstermektedir. Bu çalışma, implant cerrahisi esnasındaki mekanik ve termal gerilme değişimlerinin yapay sinir ağları ile tahminini göstermektedir.

Abstract

As implant cavity preparation and healthy bone are essential for primary healing, prevention of mechanical and thermal damage, which occurs at bone, is critical importance. So heat generation under clinical conditions must be kept under control while preparing implant cavity by using surgical guides. In this study, thermal and mechanical stresses were aimed to predict with computer software while drilling implant cavities. Thermal and mechanical stress analysis that occurs around the jawbone while drilling implant cavities by using plot drills of four different drills with a classical method was conducted by using Finite Elements Method (FEM). The real time estimation was made using data obtained from numerical analysis. The estimation analysis was performed with Adaptive-Network Based Fuzzy Inference Systems (ANFIS) approach that have a robust and adaptive structure. The results from the ANFIS simulation, the ability to demonstrate the same behavior as the results obtained with the Finite Element Method shows that neural predictor can be used to estimate the system's thermal and Von- Misses stresses parameters. This presentation shows the estimation of thermal and mechanical stresses changes during implant surgery with artificial intelligence.

Anahtar kelimeler: İmplantoloji, Termal gerilme, Mekanik gerilme, Sonlu elemanlar metodu, Yapay sinir ağı tahmincisi